这看起来更像是哈佛大学这样拥有近400年历史的常春藤大学才有的情怀，但它确实是一个初生不久大学的雄心。
再仔细看，你就会发现它更多的不同。
它在招生，但招生的重心不在美国，全世界只要达到密涅瓦学校严格标准的学生都可入学。它确实在旧金山有校区，但学生只是在这里待上一年，然后就要在接下来的日子里游历六个国家，进行深入学习。在这里上学也确实需要交费，但它的费用还不到就读常春藤学校所需的一半，原因在于它通过互联网节省了大笔的费用。它开设的课堂看似与其他大学没有不同，但却是全世界第一流的教授通过互联网在给学生们授课。
密涅瓦学校的创始人本·内尔森（Ben Nelson）曾是在线照片存储和打印网站“喀嚓鱼（Snapfish）”的前任总裁，这个网站在本·内尔森任内被卖给了惠普公司。2011年，本·内尔森开始运作密涅瓦学校项目；2012年，密涅瓦学校就幸运地从基准资本公司（Benchmark Capital）拿到了2500万美元的投资。看来，密涅瓦学校用智慧女神来命名还是不无道理的。
大学教育梦
作为一位资深的互联网从业者，本·内尔森向我澄清，他创建这所大学并非是要超越哪所具体的学校，而是要打造一所互联网时代世界最好的大学。身处互联网时代，我们就不能不思考这样的问题——互联网和信息技术会如何影响我们创建大学的方式？这些力量又会如何改变大学的本质？
20多年前，本·内尔森还在宾夕法尼亚大学沃顿商学院就读时，他学的第一门课就关于大学历史。但富有批判精神的本·内尔森很快意识到了问题所在，大学不过是一个使学生们读4年书、学30多门课，然后又发给学生们学位的地方，这样的所作所为实在和大学真正应该做的相去甚远。那时还是学生的本·内尔森就试图去改变大学教育，但显然大学不会答应。2011年，互联网已经崛起，惊叹于互联网改变世界的力量，本·内尔森摩拳擦掌，准备要实现他昔日的梦想了。
在本·内尔森看来，互联网技术可以缩小现实世界和理想世界的距离。得益于互联网，密涅瓦学校可以抛开前互联网时代的种种限制，让学生获得好中之好的教育。密涅瓦学校不仅聚集了最好的学生，而且通过互联网，通过在线视频，将全世界最好的教授集中起来授课。这里每个班的学生还不到20人，上课就像是在开一个小型研讨会。通过4年的大学教育，通过互联网来开发学生的智力，使学生能更好地融入社会和观察周围的世界。
本·内尔森的理念获得了很多人的支持。斯蒂芬·考斯林（StephenKosslyn）曾是哈佛大学著名的社会科学家，在哈佛大学任教达30多年，后来又受聘来到斯坦福大学，担任斯坦福大学行为科学高级研究中心主任。在本·内尔森跟他聊起密涅瓦学校项目之后，斯蒂芬·考斯林惊呼道：“这简直太棒了，我要加入。”他现在是密涅瓦学校艺术与科学系的创立主任。
在这之后，又有许多像斯蒂芬·考斯林这样的知名学者陆续加入进来。
本·内尔森回忆说，在密涅瓦学校还没登广告招募教员的时候，就已经有数百名学者要加入这个项目。校董会正齐心协力，让密涅瓦学校项目成为现实。现在，密涅瓦学校已经和美国一些知名大学展开合作，以在这些学校建立密涅瓦学院。
大学角色势将转变
拥有雄厚的师资资源还不够，密涅瓦学校所面临的挑战还包括能不能利用技术，通过网络或者视频直播打造更好的课堂体验。密涅瓦学校就此作出了探索。
互联网给大学教育带来了挑战。本·内尔森剖析，通过互联网实现知识的公开，早不是什么新鲜事了，互联网本就是致力于让所有人都能获得各类信息。互联网的这个特点，无疑推动了大学角色的转变，如果大学的目标还是教给学生一些互联网上都能查到的知识，那么它将难以长久存在。
本·内尔森认为，美国的传统教育非常有特色，堪称全球楷模。其与众不同之处就在于，它致力于培养学生建立批判性思维，帮助学生超越某一科目本身来观察世界。但与此同时，如何将这些批判性思维技能传授给学生却是美国传统教育的难点所在。学科的具体知识固然重要，但掌握学习方法，学会观察和分析世界也非常重要。密涅瓦学校要教给学生的重点就是在于此。
密涅瓦学校的学生来自全球各地，这里没有所谓的“多数群体”，这里的学生构成是多元化的。只要能达到密涅瓦学校严格的入学标准，无论来自世界哪一个国家的学生都可以入学就读。
学生们会在旧金山读大一，在这一年里，他们将跨学科地浸淫在基础课程里。在接下来几年的学习中，学生会游历全球六个国家，广闻博识，拓宽自己的世界观，完成毕业论文。因为学生所有的正式课堂学习都是借助互联网来完成的，所以他们不需要非要来某一个特定的地方上课。游历不同的国家，会使学生丰富自己的经历，在那些充满活力的城市中，他们能学到更多。
传统的教育是以教授为中心的，而密涅瓦学校则以学生为中心。所以不是学生们围着教授上课，而是全世界最优秀的教授通过互联网给学生授课。这种体验其实比传统课堂能带给学生的体验更好。在密涅瓦学校最早的实验中，分别让同一名教授通过密涅瓦学校在线平台和传统课堂对同一个班级授课，结果在线平台的学生体验更好。
其原因在于，教授通过网络平台做到了很多在传统课堂里难以实现的事情，如把学生分成小组，监测各个小组的学习情况，同时又能及时掌握整个班级的学习情况。老师提问题时，学生们可以举手回答，并且在电脑中输入自己的答案，这样教授就可以真正根据学生们的思维来决定让哪位同学回答问题。而通过课堂生成的数据，无论是学生的记录、老师的评估还是其他记录，都可以让教学混成一体，并让以后的教学变得更好。这在常规的传统课堂里都难以实现，学生们在真正学会建立批判性思维，学会分析问题和处理问题的方式。
互联网教育的社会化
对互联网教育的开拓有成有败。对于教育产业来说，创新自然是越多越好，在美国，高等教育的金字塔尖上已经有数百年没有出现过新生力量了。互联网教育虽然兴盛，可不少课程只是把基础知识公开给世人。
但问题的关键就在这里，你如何汲取这些知识并从中获得成长？
实现这一目标的要点在于实时互动，学生彼此的互动以及学生和教授的互动。这种互动应该是实时的，而且应该是碎片化的，基于你在哪里、你的专业是什么、你感兴趣和正在做的是什么等特点来实现。这是密涅瓦学校教育很注重社会化的一面。
在本·内尔森看来，未来是否具备处理和理解信息的能力将会是判断一位世界公民是否成功的标准。大家都可以通过互联网查找信息，这不是关键，关键在于，我们是否能具备一种思维框架，能否从根底去判别我们查到的信息是否合理、是否有意义，怎么在我们头脑里既有信息的基础上架构新的信息。总之，这些高层次的思维技能会在将来决定哪些人会取得成功，而哪些人不会。
互联网将19世纪以记忆信息为主的学习模式转向更高层次的学习模式，这是互联网给传统教育带来的真正影响。网络改变了知识的本质，更为我们每个人在便利获得知识的基础上，提升自己学习、认知和实践的能力，提供了极大的机会。
教育的三层境界
在我看来，教育有三层境界。
第一层境界是教给人具体的知识。但诚如本·内尔森所言，这种模式正在互联网时代受到莫大的挑战，原因很简单，因为每个人都能便利地从互联网获得知识。以传统学校为中心传授知识的模式越来越难以凸显自己的价值。在信息爆炸的时代，具体的知识更新换代非常快，死记硬背是没有用的。
第二层境界就是教给人学习的技能和方法，或者说，教给人学习的能力，其中也包括批判力、想象力、创造力等。这就超越了具体的知识，也难以单纯从信息中获得。对此，本·内尔森开出的良药是，通过社会化的方式解决，即推动学生与学生、学生与老师的互动，此外再辅以人机互动，以数据的方式来推动教育更加完善。
第三层境界在于培养求知的情怀，培养对知识的热爱。在这个方向上，我认为传统校园和互联网教育各有千秋，需要将二者融合起来，而这也正是密涅瓦学校正在探索的。
互联网教育可以打破时空限制，正如密涅瓦学校所探索的那样，推动学生们到全世界各地游历，让他们看到不同的文化背景如何产生了相同的问题。广闻博识，推动他们有更强的求知情怀。这里可以参看本书凯文·凯利篇的内容，凯文·凯利的兴趣范围涉猎如此之广，与他早年游历亚洲和全美的经历不无关系。
但在精英云集的传统校园里，一些思想碰撞不断的现场感场景是互联网难以赋予的，而这些场景往往更能激发起人们求知的情怀。比如说，在剑桥大学、牛津大学这样的学校里有很多小咖啡馆，其实很多伟大的想法，都是那些不同学科、不同知识背景的人在一张咖啡桌上“碰撞”出来的。
吴恩达：
让电脑“学会”认猫
从“谷歌大脑之父”到“百度首席科学家”，从斯坦福大学计算机及电子工程系副教授到Coursera网创始人，吴恩达（Andrew Ng）始终在引领人工智能和深度学习的发展。正是在他的“驯教”下，计算机竟然“学会”了识别猫脸，虽然这是一个三岁小孩都能做到的事情，却是人工智能历史上意义非凡的进步。
2014年，吴恩达的名字突然在中国响亮起来，这只是因为他跳了一次槽——从谷歌跳到了百度。对个人来说，这是平常不过的职业变动而已，但放到互联网巨头们角逐人工智能的大背景下，则意义非同寻常。
吴恩达之前是“谷歌大脑”项目的创始人及负责人，现在是百度首席科学家，推动百度在人工智能，尤其在深度学习上长足发展。《连线》杂志报道：在吴恩达的领导下，百度的硅谷办公室规模将在2015年年底前增长到大约200人，他们中的大多数人会是深度学习研究员和计算机系统工程师。
人工智能，听起来让人感到非常神秘又颇具吸引力。1997年5月11日，IBM的“深蓝Ⅱ”计算机战胜了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），这件事被视为人工智能发展史上的里程碑，让全球各界对人工智能投以极大的关注。不过，推动人工智能广为人知的“干将”却是好莱坞，好莱坞的大片不知疲倦地向人们强化人工智能将为这个世界带来的巨大改变，魔幻的场面让我们对人工智能讳莫如深，甚至无所适从。
因此，在我和吴恩达坐而论道时，我不禁问了这位人工智能泰斗一些关于科幻场景的问题——在未来，人类会不会被机器取代？我们是不是也需要往自己的大脑中植入一个电子芯片？他略有些诧异，之后坦陈，这些问题他真帮不上忙，还反问我是否真的需要讨论这些问题。
是的，吴恩达是个非常务实的人，他关心的都是人工智能领域的现实问题。
比如说，机器能不能识别人脸，能不能识别语音，能不能为实现某种功能找到既定的算法。他不太关心形而上的问题，他是一位极端聪明的工程师，但不是善于思辨的思想家。
大道至简
吴恩达1976年出生在英国，他在16岁时就对人工智能产生了兴趣。那一年，他申请到了新加坡国立大学的一个暑期实习项目，整个暑假都在编写一款叫作神经网络的软件，这款软件试图模拟人脑的学习能力。从此开始，吴恩达就对人工智能产生了浓厚的兴趣，他试着编写更多的计算机程序，以让计算机变得像人一样聪明。
不过，在进入大学真正学习了人工智能技术后，吴恩达却有些沮丧地发现，这项技术并不像想象的那么容易。甚至有人告诉他，人们研究了人工智能足足有半个世纪之久，但取得的进步非常小。吴恩达坚持了一段时间，也不得不放弃了人工智能的道路。
直到20世纪90年代中期，神经科学和机器学习又取得了新的进展。当时吴恩达读到了一篇有关神经科学的论文才蓦然领悟，人的大脑的工作原理也许就是基于一套非常简单的学习算法。
吴恩达坦陈，直到今天也没有人知道大脑是如何工作的，与计算机相比，人脑的算法要更加复杂。不过，至少有一点很让人感到兴奋，那就是，当要解释人脑如何学习时，不需要成百上千种不同的软件，一款足矣。
人的大脑有非常强大的能力去适应你塞给它的“算法”，从数据中识别出模式来。比如同样的脑组织，可以被用来辨别图片、声音等，也可以被用来辨别光感、触感等。大脑能做到这一点，计算机当然也可以依循同样的方式来识别，我们只需要编写一款软件，只是要让计算机弄明白自己该如何聪明地行动即可。
大道至简，吴恩达又燃起了对人工智能技术的希望，他觉得自己在有生之年里是可以在此领域有所作为的，于是，他义无反顾地重新投身到人工智能的征程中。
