本隨筆是讀《人工智能簡史》一書的感受、感覺與感悟。我不是人工智能的專家，連初學(xué)者都不算，談人工智能話題確實是知識儲備不夠、專業(yè)訓(xùn)練不夠、智商不夠。好在我大學(xué)學(xué)數(shù)學(xué)，學(xué)過布爾代數(shù)，也是學(xué)科“烏龜殼”的底層。這個布爾，就是被譽為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”和“人工智能教父”，并得2024年物理學(xué)諾獎得主杰弗里·辛頓（Geoffrey E. Hinton）的曾祖父。后學(xué)經(jīng)濟學(xué)，覺得人工智能不僅是個科學(xué)問題、技術(shù)問題及系統(tǒng)問題，更是一個制度設(shè)計的問題。制度設(shè)計是一個經(jīng)濟學(xué)話題，與制度經(jīng)濟學(xué)相關(guān)，似乎就有點發(fā)言權(quán)了。2024年物理學(xué)諾獎獎勵的是人工智能，而經(jīng)濟學(xué)諾獎獎勵的是制度經(jīng)濟學(xué)，我就把物理學(xué)諾獎與經(jīng)濟學(xué)諾獎一鍋燴了。話題很大，我們聚焦在達特茅斯會議后，美國人為人工智能做了什么，中國人在人工智能做了什么，現(xiàn)在中國人應(yīng)該做點什么。這里講的“人”大約有二個約定：一是指大學(xué)的教師與研究人員，也涉及科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)家；二是界定為理論、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的開創(chuàng)者、原創(chuàng)者、源創(chuàng)者、顛覆性與主要貢獻者，那些追隨者、模仿者、流創(chuàng)新者暫不算在其中。這個“人”也間接的涉及到政策的制定者。
一、美國人為人工智能做了什么？
我們從達特茅斯的會議開始。1956年暑假，在美國新罕布什爾州漢諾斯小鎮(zhèn)的達特茅斯學(xué)院，召開的達特茅斯會議，標志著人工智能作為一個獨立的研究領(lǐng)域的正式誕生，被認為是人工智能的元年。當時的參會專家不多，大約10人。其中最大貢獻者有：約翰·麥卡錫（John McCarthy），達特茅斯學(xué)院數(shù)學(xué)助理教授（相當中國的副教授），會議的發(fā)起者之一，首次在會上提出“人工智能”這一術(shù)語，并在后來的工作中發(fā)明了Lisp語言并獲得圖靈獎。馬文·閔斯基（Marvin Minsky），哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)與神經(jīng)學(xué)初級研究員（Assistant Professor，不會高于中國大學(xué)的副教授），后來成為人工智能與認知學(xué)專家，圖靈獎得主；并與麥卡錫共同創(chuàng)建了世界上第一座人工智能實驗室——MIT AI LAB實驗室，對人工智能的早期發(fā)展產(chǎn)生了深遠影響。兩位副教授在一個小鎮(zhèn)，發(fā)起全國性的、載于人類史冊的學(xué)術(shù)會議，在中國估計難以想象。克勞德·香農(nóng)（Claude Shannon），其最有名的論文A Mathematical Theory of Communication，奠定了現(xiàn)代信息論的基礎(chǔ)，定義了信息、引入了信息熵（entropy）、提出了“比特”（bit）作為信息的單位，不僅對通信工程、計算機科學(xué)、密碼學(xué)等多個領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠的影響，而且對人工智能的早期發(fā)展提供了理論基礎(chǔ)。艾倫·紐厄爾（Allen Newell），計算機科學(xué)家，與赫伯特·西蒙（Herbert Simon）共同開發(fā)了邏輯理論家（Logic Theorist）程序，為人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。西蒙還因認知心理學(xué)、有限理性等獲得經(jīng)濟學(xué)諾獎，等等。隨后，我們就人工智能的幾個主要領(lǐng)域，看看是誰在主導(dǎo)這些領(lǐng)域的人工智能的發(fā)展。我這里引用的是開創(chuàng)造與原創(chuàng)者，不包括追隨者、模仿者、模仿創(chuàng)新者、流創(chuàng)新者及微創(chuàng)新者。為簡單計，我把讀《人工智能簡史》中認為人工智能最內(nèi)核的領(lǐng)域列出，然后簡要列出主要貢獻者。從達特茅斯會議以來，人工智能最內(nèi)核的探索內(nèi)容有：機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、機器人技術(shù)、知識工程、語音識別、圖像識別、數(shù)據(jù)挖掘、計算機下棋等。正因這些領(lǐng)域的探索與推進，促進了人工智能的發(fā)展。其主要貢獻的科學(xué)家，首推是艾倫·圖靈（Alan Turing），是他給了計算機的“靈魂”，并在1950年提出了“學(xué)習(xí)機器”的概念，這是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的早期思想之一。還有阿瑟·塞繆爾（Arthur Samuel），在1959年創(chuàng)造了“機器學(xué)習(xí)”這個術(shù)語。杰弗里·辛頓，以其在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）領(lǐng)域的工作而聞名，被譽為“深度學(xué)習(xí)之父”。他對反向傳播算法的研究極大地提高了深度學(xué)習(xí)模型的性能 。當然還有諾姆·喬姆斯基（Noam Chomsky），這位革命性、領(lǐng)袖型的大神。作為一位杰出的語言學(xué)家，他開發(fā)了轉(zhuǎn)換語法，對語言的計算建模產(chǎn)生了深遠影響，他的理論改變了我們對語言結(jié)構(gòu)的理解。在中國無人駕駛技術(shù)熱上天的中國，做出開創(chuàng)性貢獻的其實是斯坦福大學(xué)教授“塞巴斯蒂安·特?。⊿ebastian Thrun）。達斯坦福大學(xué)教授芙妮·科勒（Daphne Koller）在概率圖模型和機器學(xué)習(xí)方面做出了貢獻，這些技術(shù)被廣泛應(yīng)用于語音識別。除辛頓外，紐約大學(xué)教授楊立坤（Yann LeCun，注意，起了一個中文名的美國人），他在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的工作對語言識別技術(shù)產(chǎn)生了深遠影響；其實，他在圖像識別技術(shù)的發(fā)展中也起到了關(guān)鍵作用。加拿大蒙特利爾大學(xué)約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）教授在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型的研究方面做出貢獻，也是蒙特利爾學(xué)習(xí)算法的提出者。伊利諾伊大學(xué)香檳分校教授韓家煒（Jiawei Han），華裔美國人，他在數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)方面做出了基礎(chǔ)性的貢獻 。或許給大眾沖擊力最大的是深藍與AlphaGo。計算機下棋程序或更準確的說，“計算機棋類游戲程序”或者“計算機棋類博弈程序”幾十年持續(xù)敗給人類，終于在1997年被顛覆了。1997年，IBM的深藍（Deep Blue，因為IBM稱為“"Big Blue”）戰(zhàn)勝了當時的國際象棋特級大師加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov），這是“人定勝機”到“機定勝人”的關(guān)鍵節(jié)點；隨后，2016年，AlphaGo戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍李世石；2017年，AlphaZero與中日韓數(shù)十位圍棋高手進行快棋對決，連續(xù)60局無一敗績。在人工智能產(chǎn)業(yè)方面。當然首推馬斯克（Elon Musk），他不僅創(chuàng)辦的特斯拉和SpaceX，也是OpenAI和Neuralink的創(chuàng)始人；他在自動駕駛、人工智能芯片、Dojo超級計算機以及Optimus機器人等多個AI創(chuàng)新領(lǐng)域發(fā)揮了主導(dǎo)作用。其次，有吳恩達（華裔美國人，出身在英國），谷歌大腦（Google Brain）的聯(lián)合創(chuàng)始人，也是在線教育平臺Coursera的聯(lián)合創(chuàng)始人。他在深度學(xué)習(xí)和人工智能教育領(lǐng)域做出了重要貢獻，推動了AI技術(shù)的普及和教育。杰里米·霍華德(Jeremy Howard),Fast.ai的創(chuàng)始人。fast.ai在產(chǎn)業(yè)中的影響力非常顯著，它的課程已經(jīng)達到了600萬播放量。黃仁勛，英偉達（Nvidia）CEO、總裁及聯(lián)合創(chuàng)始人，其公司已成為全球人工智能微處理器的主導(dǎo)制造商，隨著大型語言模型的普及，對Nvidia芯片的需求呈現(xiàn)爆發(fā)性增長。
二、中國人為人工智能做了什么？
似乎整個人工智能史都是老外的歷史，特別是老美的歷史。中國人鮮見其名，有名也是在美國取得的成就的華裔美國人，比如邏輯學(xué)家王浩。在機器證明領(lǐng)域，華裔美國人的邏輯學(xué)家王浩，在1958年夏天在一臺IBM-704機上，只用9分鐘就證明了羅素與其老師懷特海著的《數(shù)學(xué)原理》一階邏輯的全部理論，要知道《數(shù)學(xué)原理》有三卷，近2000頁；可以說沒有《數(shù)學(xué)原理》，就奠定不了20世紀數(shù)理邏輯發(fā)展的基礎(chǔ)。《數(shù)學(xué)原理》不僅在數(shù)學(xué)和邏輯學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠影響，在其他諸多學(xué)科也必然產(chǎn)生至深、至遠、至廣的影響。我們知道，在學(xué)科之間存在一種“烏龜殼”比喻：最底層的“烏龜殼”是數(shù)理邏輯，在其上的“烏龜殼”是數(shù)學(xué)，是底層數(shù)理邏輯為數(shù)學(xué)提供基礎(chǔ)；隨上是物理學(xué)的“烏龜殼”，是數(shù)學(xué)為物理學(xué)提供基礎(chǔ)；再是物理學(xué)為化學(xué)提供基礎(chǔ)，化學(xué)為生物學(xué)提供基礎(chǔ)，生物學(xué)為心理學(xué)提供基礎(chǔ)；最后，心理學(xué)為哲學(xué)提供基礎(chǔ)。這樣的“烏龜殼”層次結(jié)構(gòu)比喻，反映了從最基本的邏輯和數(shù)學(xué)原理出發(fā)，逐漸構(gòu)建起對世界更復(fù)雜現(xiàn)象的理解。遺憾的是王浩是華裔美國人，是美國人，華裔只是證明了華裔這個種群的智商沒有問題。比如，還有以中華民國公民的身份獲得諾貝爾物理學(xué)獎的楊振寧、李政道、李遠哲。當然，難能一見的中國學(xué)者名字要算吳文俊先生了。吳文俊先生早年留學(xué)法國獲得博士學(xué)位。年近六十，開始學(xué)習(xí)Basic，后學(xué)習(xí)FORTRAN語言，借助計算機語言他開拓了幾何證明的新路徑。實際上，我們到處看到的是哈佛、普林斯頓、麻省理工及斯坦福大學(xué)的名字，鮮見清北及其他中國大學(xué)的名字。吳恩達也為人工智能做出大的貢獻，可惜也是華裔美國人，斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系的副教授。為什么達特茅斯會議后，看不到中國大學(xué)在做什么呢？我們做一個簡要且不深入的概述。1956年，中國提出了“十二年科學(xué)技術(shù)發(fā)展遠景規(guī)劃”，將計算機技術(shù)列為重點發(fā)展的科學(xué)技術(shù)之一。1957年，大學(xué)在反右。(因發(fā)表原因，此處省略……)1958年，大學(xué)在放衛(wèi)星。一是大學(xué)激增。全國新增高校數(shù)量達到了562所，許多是“人民公社大學(xué)”；二是大規(guī)模擴招。在校學(xué)生人數(shù)增長了約50%，招生數(shù)增長了約150%；三是提倡“教育與生產(chǎn)勞動相結(jié)合”，中斷正常教學(xué)計劃；三是“土法上馬”“超英趕美”?？浯罂蒲谐晒臄?shù)量與質(zhì)量，造的飛機不能升天、造的汽車不能動。雖然如此，1958年，中國第一臺電子管計算機“103機”研制成功。1959至1961年（“三年自然災(zāi)害”）。由于糧食短缺和經(jīng)濟困難，學(xué)校不得不減少課程數(shù)量，學(xué)生們不得不忍受饑餓，不得不參與勞動，支持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)濟恢復(fù)，科學(xué)研究沒有活下來重要。1965年，中國研制成功了第一臺晶體管計算機“109丙機”。1966-1976，全國所有大學(xué)停止招生。有成就的大學(xué)教授被打成“反動學(xué)術(shù)權(quán)威”，戴高帽游街、架飛機批斗；年輕有希望學(xué)者，被批為“白專苗子”，下放農(nóng)場改造，等等；其中1968至1966三屆2000萬高中生與初中生上山下鄉(xiāng)，接受貧下中農(nóng)的再教育；大學(xué)癱瘓、遑論科學(xué)研究。1978年改革開放以來，中國大學(xué)教育經(jīng)歷了深刻的變革和發(fā)展。一是恢復(fù)高考制度。1977年，中國恢復(fù)了中斷已久的全國高考，570萬青年參加了高考；二是確立了教育優(yōu)先發(fā)展的戰(zhàn)略地位。鄧小平提出“科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”，并強調(diào)“不抓教育不行”，等等。中國大學(xué)老師真正可以專心研究了，可惜的是，那時，都不知道世界科技發(fā)展到哪里了。21世紀，中國學(xué)者開始在人工智能方面出現(xiàn)不少人才，也做成不少成果。比如，李飛飛，她在深度學(xué)習(xí)和計算機視覺領(lǐng)域做出了重要貢獻，不過它是斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系的教授。還有不少中國學(xué)者也做出一些貢獻，但他們受的教育主要是歐美，還不能說是革命性、顛覆性、源創(chuàng)新的。喬曉春教授在《中國社會科學(xué)，離科學(xué)還有多遠？》一書中指出，本書揭示了中國社會科學(xué)研究中普遍存在的“不科學(xué)”“非科學(xué)”乃至“偽科學(xué)”的現(xiàn)狀。復(fù)旦大學(xué)某教授連續(xù)三屆獲得高等學(xué)?？茖W(xué)研究優(yōu)秀成果獎，或許是中國科學(xué)研究的一面鏡子，折射了中國科學(xué)研究的現(xiàn)狀。此外，中國大學(xué)教師，忙的像熱鍋上的螞蟻。大學(xué)老師在做什么，在做被行政指揮棒指揮的周期性評估，造假性評估，在為考評科研分發(fā)表難有原創(chuàng)性的論文與成果而焦慮。
三、現(xiàn)在中國人應(yīng)該做的什么？
2024年經(jīng)濟學(xué)諾獎表彰三位經(jīng)濟學(xué)家在“對制度如何形成及其對繁榮的影響的研究”方面的貢獻。他們的主要觀點包括：一是他們通過研究殖民歷史，發(fā)現(xiàn)殖民者建立了包容性制度，促進了長期的經(jīng)濟增長，而掠奪性制度，導(dǎo)致了長期的貧困；二是他們指出，在工業(yè)革命前后，隨著經(jīng)濟的發(fā)展和經(jīng)濟條件的改善，包容性的政治制度和經(jīng)濟制度的建立是實現(xiàn)經(jīng)濟長期增長的關(guān)鍵。我理解的是三點：一是制度是第一生產(chǎn)力的孵化器。只有包容性制度才能為技術(shù)進步和創(chuàng)新活動提供必要的環(huán)境和條件，就像孵化器為新生命提供適宜的生長環(huán)境一樣；二是制度是第一生產(chǎn)力的助推器。因為制度可以降低交易成本、提供產(chǎn)權(quán)保護、激勵創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)，從而加速技術(shù)的應(yīng)用和擴散；三是制度才是第一生產(chǎn)力。沒有有效的制度保障，技術(shù)進步和創(chuàng)新活動可能難以實現(xiàn)其潛在的經(jīng)濟價值。制度決定了資源的配置方式、激勵機制和行為規(guī)范，從而對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生根本性的影響。那么為什么中美大學(xué)在人工智能方面存在如此大的差異呢？其一，科學(xué)研究的基本條件是獨立人格與自由精神。我們沒有意識到，科學(xué)是對自由的探索。在美國，自由、平等、私有財產(chǎn)神圣不可侵犯、個人主義，是美國社會的底色；而科學(xué)研究、技術(shù)創(chuàng)新、創(chuàng)辦企業(yè)只是這個國家的特色。制度對于美國大學(xué)的教師、研究人員，技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，是空氣般的存在。在某些國家，制度可能就是自來水、吸氧器。掌控自來水龍頭開關(guān)的人、控制吸氧器的人，關(guān)了開關(guān)或拔了吸氧器，你在大學(xué)就活不下去。在某些國家，產(chǎn)權(quán)都得不到保護，何言知識產(chǎn)權(quán)保護。其二，讓大學(xué)與政府保持合適的距離。中美大學(xué)最大的區(qū)別可以這樣說：美國大學(xué)離政府最遠，一定是獨立于政府的大學(xué)；而中國大學(xué)離政府最近，或許就是政府的一個職能部門。當前大學(xué)的衙門化是愈演愈烈，大學(xué)“一把手”校長來自政府官員的越來越多，來自學(xué)者型的越來越少。要促進大學(xué)的理論創(chuàng)新，只有從大學(xué)的頂層去設(shè)計。調(diào)整距離、去行政化、去衙門化、去官僚化，增強學(xué)術(shù)自主性；賦予大學(xué)更多的自主權(quán)。減少行政部門對大學(xué)行政化評估，讓教師有更多時間與精力專注于教學(xué)、科研與科技轉(zhuǎn)化。唯有如此，大學(xué)教師與研究人員的理論創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，才可能是一個可以言及的話題。其三，要優(yōu)化大學(xué)內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)。構(gòu)建大學(xué)的多邊治理結(jié)構(gòu)，實施合理的“學(xué)術(shù)權(quán)、行政權(quán)、學(xué)生權(quán)”的三權(quán)分立/設(shè)。特別是大學(xué)的學(xué)術(shù)權(quán)力，必須得到保護與捍衛(wèi)。包括課程設(shè)置、學(xué)術(shù)標準、教學(xué)方法、研究政策以及學(xué)位要求等，行政不得染指。要調(diào)整當前學(xué)術(shù)委員會的組成，限制行政人員參與學(xué)術(shù)委員會，確保學(xué)術(shù)事務(wù)的決策獨立于行政權(quán)力，保障大學(xué)的學(xué)術(shù)自由、教育質(zhì)量。其四，讓科學(xué)研究回歸科學(xué)。要強調(diào)“無用之學(xué)”，強調(diào)“為研究而研究”的學(xué)術(shù)氛圍，而中國的傳統(tǒng)的“研以致用”，從《周脾算經(jīng)》到《九章算術(shù)》都是如此。其實，強調(diào)“研以致用”可以，但強調(diào)基礎(chǔ)理論研究也不為過。沒有基礎(chǔ)研究，就沒有技術(shù)創(chuàng)新，沒有技術(shù)創(chuàng)新，就沒有產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與產(chǎn)品創(chuàng)新。可以說，牛頓力學(xué)、熱力學(xué)、電磁理論和量子力學(xué)這些當時的“無用之學(xué)”，現(xiàn)在則是現(xiàn)代人類社會幸福的四個基石。因為有了牛頓力學(xué)，我們才有汽車、摩天大樓、跨海大橋；因為有了熱力學(xué)，我們才有發(fā)電站、核電廠，人類不再在黑暗中生存，不再在炎熱與酷寒中度日；因為有了電磁理論、量子力學(xué)、信息論、材料科學(xué)，我們有了須臾不可離手的手機，才不會“家書抵萬金”；因為有了人工智能和機器學(xué)習(xí)理論、認知科學(xué)，我們就可以通過ChatGPT聊天了。其五，從改變中學(xué)傳承下來的應(yīng)試教育開始。當下，“以學(xué)生為中心”成為教育行政部門考核大學(xué)的一個重要指標，其實這是一個可以質(zhì)疑的理念與教學(xué)模式。從我在大學(xué)40多年的教學(xué)經(jīng)驗看，大學(xué)低年級學(xué)生，剛進大學(xué)，帶著應(yīng)試教學(xué)“以教師為中心的”的學(xué)習(xí)范式與教學(xué)“范式”，突然要求他們進入“以自己為中心”的學(xué)習(xí)與教學(xué)“范式”，這有點勉為其難，教學(xué)效果極差。大學(xué)與中學(xué)最大的不同是，中學(xué)的課堂是確定性的課堂，大學(xué)的課堂是不確定的課堂，這樣師生之間知識、思想才能碰撞出火花，才能有創(chuàng)新的思想，看看人工智能的師生思想的碰撞與科學(xué)研究的傳承及創(chuàng)新，可見大學(xué)與中學(xué)，課堂教學(xué)是不同的。此外，既使是進入大學(xué)一年后，要他們自學(xué)“線性代數(shù)”“抽象代數(shù)”“拓撲幾何”“集合論”“高等微觀經(jīng)濟學(xué)”“動態(tài)規(guī)劃”“數(shù)理經(jīng)濟學(xué)”是否可行，結(jié)果完全是可以想象的。當下，大學(xué)首先是要補中學(xué)缺失的邏輯思維訓(xùn)練環(huán)節(jié)。維特根斯坦說過：“邏輯似乎處在一切科學(xué)的底部——因為邏輯的研究是探索一切事物的本質(zhì)”。沒有邏輯思維，哪有批判性思維。批判性思維是以邏輯思維為基礎(chǔ)，并超出邏輯思維的。遺憾的是，有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，中國學(xué)生經(jīng)過大學(xué)學(xué)習(xí)后，批判性思維反出現(xiàn)了倒退。批判性思維的倒退，自然是創(chuàng)新思維窒息，科學(xué)理論創(chuàng)新則不可言及。其六，為科學(xué)研究營造好的“營研環(huán)境”。不要每年為老師設(shè)置科研考核，設(shè)置科研分，很多研究不是一年能出來的。老師為教學(xué)工作量、為科研分焦慮，沒有時間讀專著與原著，心放不下來，腦就不能啟動，就不能激發(fā)思想的火花與靈感，談何原創(chuàng)。這我們確確實實可以學(xué)習(xí)歐美大學(xué)的一些經(jīng)驗。我們知道，費馬大定理是數(shù)學(xué)史上一個著名的未解決問題，它由17世紀的法國數(shù)學(xué)家皮埃爾·德·費馬提出。這個定理斷言，對于任何大于2的自然數(shù)n，方程a^n+b^n=c^n沒有正整數(shù)解。這個定理在數(shù)學(xué)界引起了長達數(shù)百年的探索。在英國劍橋大學(xué)工作的懷爾斯，9年不參加學(xué)術(shù)會議，不發(fā)表論文，學(xué)校也不考核，最后解決百年人類未解決的世界難題。再如，諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主納什。盡管因病無法正常工作，普林斯頓大學(xué)仍然非常支持他，在他能夠工作的時候，經(jīng)常為他找到工作機會，他的病情并沒有阻止他在此期間做出一些非常原創(chuàng)和高技能的工作。納什被稱為Fine Hall“費恩樓”的“幽靈”，因為他會在任何時候在學(xué)院的大廳里徘徊，在黑板上寫下復(fù)雜而神秘的公式；Fine Hall 為納什提供借書卡與座位，這就是普林斯頓。最后，學(xué)習(xí)美國企業(yè)家資助“無用之學(xué)”的大學(xué)與科學(xué)研究。約翰·洛克菲勒創(chuàng)辦芝加哥大學(xué)，利蘭·斯坦福夫婦創(chuàng)辦斯坦福大學(xué)，安德魯·卡內(nèi)基創(chuàng)辦卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，埃茲拉·康奈爾與其他企業(yè)家共同創(chuàng)辦了康奈爾大學(xué)，這與中國企業(yè)家創(chuàng)辦大學(xué)以營利有天壤之別。此外，美國不少企業(yè)家不資助“有用之學(xué)”，而是資助“無用之學(xué)”、資助“為學(xué)術(shù)而學(xué)術(shù)”的研究。最典型是Facebook創(chuàng)始人馬克·扎克伯格，向哈佛大學(xué)捐贈了5.19億美元，用于啟動和運營哈佛大學(xué)自然和人工智能研究所。研究領(lǐng)域?qū)⒑w學(xué)習(xí)和記憶、大腦功能、感知和感覺以及元可塑性，提高我們對人體和世界的理解。
