20世纪60年代，没有人会预料到，一位电气工程专业的学生最后会成为世界闻名的计算机科学家。彼时约翰·爱德华·霍普克罗夫特（John Edward Hopcroft）在西雅图大学攻读电气工程专业，他的视野很窄，只想在西海岸找个大学读书，然后在西海岸找份工作。
毕业前夕，他偶然路过导师Bernard Widrow办公室门口。恰逢普林斯顿大学教授Edward McCluskey打电话来请Widrow推荐博士生，筹建数字系统实验室。Widrow瞥见这位得意门生，当即把他叫进去，递过听筒。一通电话和随后的面谈之后，霍普克罗夫特被这个新领域打动，从此走上了一条截然不同的路。
人生中会发生许多随机事件，他的应对之道很简单：“当机遇出现时，评估它是非常有趣，还是仅仅一份苦差。若是有趣，就该抓住它，否则就该忽略它。”霍普克罗夫特近日在接受21世纪经济报道记者专访时回顾了他来时的路：“我恰好是个充满好奇心、喜欢探索的人。严格来说，我从未觉得自己是在‘工作’，我一直在做自己喜欢的事。”
霍普克罗夫特长期从事理论计算机科学研究。鉴于他在算法及数据结构设计和分析方面的奠基性成就，1986年他被授予计算机科学领域的全球最高奖项——图灵奖。他指导的博士生有多位当选美国、英国、加拿大等多国院士，并有两位获颁图灵奖——分别是2020年图灵奖获得者Alfred Aho和2025年图灵奖获得者Gilles Brassard。
当世界沉迷于量化一切，霍普克罗夫特却反复提醒，最值得被守护的恰恰是那些无法被量化的东西：好奇、闲暇，以及一个人在热爱中自然流淌的时光。
一场育人革命
当霍普克罗夫特出现在2026世界人工智能大会的会场时，他真正的兴奋点却不在最前沿的模型与展台。在一个为AI沸腾的世界里，他向记者反复念叨的词是“教育”。“人类是唯一能够教育其后代的物种，正是教育让人类创造了前往月球并安全返回的技术，其他任何物种不可能完成如此复杂的事情。”
自2011年起，霍普克罗夫特受国家外国专家局的邀请，在中国高校开展国际科研合作和计算机科学拔尖人才培养。2016年，他荣获外国专家在华最高荣誉——“中国政府友谊奖”。2021年，他被聘为教育部计算机领域本科教育教学改革试点工作（“101计划”）专家委员会委员，倡导并推动该计划在全国层面开展。2024年，霍普克罗夫特荣获中华人民共和国国际科学技术合作奖。
在他看来，中国顶尖高校的教师普遍具备良好的英语能力，可以直接借鉴欧美经验，而大量地方省属高校的教师英语水平相对有限。为此，“101计划”为全国1300多所高校统一开发课程资源，让优质教学内容得以下沉。而这一计划的另一个核心，是提升教学质量，并推动各省统筹提升所属高校的本科教育水平。
怎么提升？霍普克罗夫特给出了方法：对各高校进行教学质量评估，将高校按评估结果分为上游、中游和下游，并如实反馈给校长。他坚信一句话——“评价指标决定了收获的成果。”只要评价的指挥棒指向教学质量，收获的就是更扎实的本科教育。
一些高校仍被国际排名裹挟。科研经费、论文数量与质量、获奖情况，这些易于量化的指标牢牢占据着评价体系的核心。霍普克罗夫特却直言，这些指标无法提升教育质量。大学最根本的使命是培养下一代人才，而不是单纯做研究；是帮助学生发现自己的志趣所在，引导他们从事一项真正热爱、能享有愉快人生的职业。
这种对使命的回归，恰好呼应了中国愿意着眼长远的特质。他对比道，在许多国家，官员们总想做些明天就能看到成效的事，但中国愿意思考30年后会产生怎样的影响。“你要做的许多事情，不会在一周、一个月甚至五年内见效。”而教育，正是最需要这种耐心的事业。
给技术系上缰绳
在技术革命席卷全球之际，背后的风险也愈发突出。
霍普克罗夫特喜欢用汽车来类比人工智能。汽车彻底改变了人类出行，但如果不规范驾驶，就会发生事故，造成伤亡。因此，各国政府必须对技术进行监管，确保其有益的作用得以发挥，同时遏制负面影响。这个逻辑同样适用于AI。
在这个时代，除了安全，另一个紧迫的命题是隐私。他以自己的经历说明，搜索引擎通过看似散碎的搜索记录，就能精准锁定一个人的身份、偏好与行踪。今天的大型科技公司虽然承诺保密，但这背后的能力足以让任何人心生警惕。
仅凭一个IP地址的搜索记录，就能像解密一样迅速勾勒出一位陌生女性的全貌——她热爱水下摄影，即将飞往墨西哥坎昆度假，入住哪家酒店、搭乘哪个航班、常去哪里购物，都一清二楚。“我以此掌握了大量她绝不愿让别人知道的个人信息。”霍普克罗夫特说。这个令人脊背发凉的回忆，正是他打量人工智能时代的方式：技术越强大，那些看似枯燥的治理、隐私与合作议题就越不可回避。
谈及中国人工智能产业的进展，霍普克罗夫特毫不吝啬地给予肯定：“做得非常好。”技术封锁促使中国自己去创造，中国变得更强大。
这番话的落脚点并不是对抗，而是合作。“过去美国是唯一的主要大国，几乎可以随心所欲。但现在有两个大国，美国必须学会如何以伙伴身份与另一个国家合作。”霍普克罗夫特观察到，中国政府一项高度优先的事项，就是与其他国家建立良好的关系。
保护“无用”的探索
在很长时间里，人工智能只是计算机科学领域里一个小的理论分支，研究人员主要用逻辑方法探索逻辑单元网络。改变这一切的，是杰弗里·辛顿。
2012年，辛顿赢得了ImageNet图像识别竞赛。他证明了模式识别的重要性远高于传统逻辑方法，让AI从边缘的学术课题蜕变为影响各国经济的主流学科，创造了数百万个就业岗位。他也因此获得图灵奖和诺贝尔奖。而在霍普克罗夫特看来，辛顿所做的无非是“探索了自己好奇的事物”。
同样的剧本在2015年再度上演。当时研究人员试图明确与压缩互联网的内容，这一探索催生了ChatGPT，并最终推动了大语言模型的发展。未来还会有更多这样的突变，因此，旨在应对AI的战略必须具备适应变化的韧性。“我觉得，唯一能够适应变化的战略，就是培养能够探索并且适应全新发展方向的人才。”霍普克罗夫特强调。
他曾与多位诺贝尔奖得主深入交流，试图探寻他们成功的策略。结果令人深思——他们无一例外地表示，自己只是单纯地在探索热爱的事物。他们所在的机构为他们提供了充足的时间和机会，偶尔就会有学者开辟出全新研究方向，最终对整个世界产生深远影响。
反观当下，如果要求科研人员局限于特定的应用性研究，固然能解决一些具体问题，却难以开辟新的方向，也无法孕育出诺贝尔奖或图灵奖级别的成果。“如果我们希望培养出能够获得这些奖项的老师，就需要减轻他们的工作负担，让他们有充足的时间去探索自己真正感兴趣的领域。”霍普克罗夫特强调。
当下AI的发展方向或许不一定正确。霍普克罗夫特表示，人类拥有极其强大的大脑，而其能耗却几乎为零，但计算机消耗了大量电能，也许目前所采用的计算模式是错误的。正是在这类底层问题上的突破，会真正让一个国家变得伟大。
霍普克罗夫特留意到，一些中国小学生早上8点到校，下午5点30分才放学，父母接他们回家吃晚饭，有些还要送进补习班，还有家庭作业。“孩子完全没有时间弄明白自己喜欢什么。”
他忍不住用自己的童年作对比。他上午9点上课，下午3点放学，没有家庭作业。父母都工作，只是叮嘱他放学后自己决定想做什么，但要准时回家吃晚饭。整整12年，他每天都有两个半小时的自由时光。正是这段时间，让他一点一点弄清楚自己真正喜欢什么。
当被问及若能再次选择，是否还会选择同一条路时，霍普克罗夫特几乎没有犹豫：“我享受我的过往和我所学到的东西。”让一个人有机会沉浸于所爱，就是给未来最好的礼物。
“改善教育并不需要投入太多金钱，它需要的是改变评价人才的标准。”霍普克罗夫特强调。
他还将问题引向了更深处。评价指标的转向固然关键，更重要的是对个体志趣的尊重，保护那些在自由时光里长出来的好奇心。他也用这份通透，隔空回应了许多中国年轻人的迷茫：他们应该努力找到自己真正的兴趣所在。
在耄耋之年，霍普克罗夫特依旧奔波于东西方之间。他反复提醒这个追逐效率的世界：真正能穿越周期的，从来不是某项技术或某套指标，而是那些被允许在热爱里沉浸的人。而教育该做的，无非是把时间还给他们。
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