John Hopcroft是美国康奈尔大学教授，1986年图灵奖得主，也是一位拥有超过55年教学经验的教育工作者。过去10多年中，Hopcroft经常来到中国，为上海交通大学的本科生授课，并帮助该校提高计算机科学教育的质量。他还是北京大学图灵班指导委员会主任，以及华中科技大学Hopcroft中心主任，并参与了很多旨在提升中国计算机科学本科教育的其他项目。
近日，NSR对话Hopcroft，倾听他对中国教育的看法。
Hopcroft从1964年开始给本科生授课，至今已经50多年了。他在小学、中学和大学阶段都遇到了非常棒的老师，他们对他的人生产生了非常大的影响，他也希望能对其他人产生这样的影响。中美关系刚刚缓和时，Hopcroft就决定来看看中国是什么样子的。真正参与中国的教育工作是在大约十年前。当时，中国教育部让他帮助他们提升大学教育水平。
他和150名教师一起工作，尝试提高他们的教学技能。但后来他意识到这样的工作没什么效果，就建议取消了这个项目。随后，上海交大的校长找到了他。从那时起，他就一直与上海交大合作，帮助他们招聘教师，提高教育质量。
Hopcroft发现，一些中国学生只会做你要求他们去做的事情。他在康奈尔和上海交大为大一新生讲授同样的课程，发现上海交大的大一新生要比美国顶尖大学的更好。
他认为原因在于，美国有很多不错的大学，美国的人才分散在这些学校中，而在中国，最好的学生都集中在所谓的C9高校里。因此，中国顶尖大学的新生比斯坦福大学、伯克利大学或康奈尔大学的新生更优秀。但4年后，他再次面对这些中国学生时，却发现康奈尔大学的学生已经超过了他们。这意味着你们的大学教育并不成功。
Hopcroft认为，中国的高校不能提供他们想要的环境，筹集研究经费和发表论文的压力太大，很多年轻教员不得不为资深教师工作。这不是一个教育学生或者做基础研究的良好环境。在上海交大，他负责招聘计算机科学的教师。他已经从美国招回了20名教员，我们很快还会再招10人左右。他认为，教师的使命就是培养下一代的人才，有大学教师不去教书是一件很疯狂的事情。在美国，我们不会允许这样做。
Hopcroft提议发起了“高校计算机专业优秀教师奖励计划”。我们首先选择要评价哪些课程。我们选的都是基础专业课，而不是小班课程。然后我们派评委去听课，对于每一门课程，会有两位评委去听两节不同的课，并进行打分。他们会针对教师是否熟悉讲义，讲义是否涵盖最新进展，教师是否与学生互动，以及有多少学生在听讲、有多少学生在玩手机等方面进行打分。最后，我们会选出最好的老师，并给他们颁奖。
2018年，我们只评价了9所顶尖高校的课程。2019年，这个计划将扩展到约50所高校，并且奖励50名教师。
Hopcroft认为，教育的另一个目的是帮助人们享受生活的方方面面。如果生命只有一次，就应该充分享受它。所以，他反对一些学生花太多时间学习。他上小学时，早上9点开始上课，下午3点放学，没有作业。他很享受他的小学时期，通过与其他学生互动、打球和探索城市，他在课堂之外学到了很多东西。中国的小学生很忙。他不知道他们是否享受这种生活。
Hopcroft现在对深度学习很感兴趣。
人们正在很多领域中应用深度学习，但没有人知道它背后的原理是什么。他想把研究重点放在这个问题上。另外，如果深度学习只是纯粹实验性的，那么我们就很难向学生讲授它。所以他想知道它背后的理论基础，以便更好地教授他的学生。这对我来说是一个特别的动力。他认为，中国是用发表论文来评价研究者的。但如果你要做基础研究，就很难发表论文。实际上，他在20世纪60年代获得普林斯顿大学教职的时候，没有发表过任何一篇论文。
中国文化似乎更喜欢客观的衡量标准，比如论文和资助。如果你们能建立一个值得信赖的委员会，摆脱掉这两个指标，根据创造力和求知欲来评价研究人员，从长远看，这将极大地有利于基础研究。
Hopcroft不认为下一个人工智能（AI）的冬天即将来临。因为有这么多领域都在应用人工智能技术，它的应用已经从计算机科学扩展到很多其他行业，如医药、金融和制造业等。
他认为在将来，AI将是每个人都应掌握的基本技能，就像现在的数学一样。但他必须指出一点。人工智能，或者说深度学习，现在还不是真正的智能；在当前阶段，它只是模式识别。它可以进行图像识别或翻译，但不能理解对象的功能和情景。当我们能够理解功能和情景时，这将是另一场伟大的革命，它将使人工智能更加智能化。我们现在还不知道如何实现这个目标，但他相信可以在40年内解决这个问题。
对一些疯狂方向的基础研究和自由探索将带来惊喜。