高校如何跑赢人工智能人才培养时间差

1981年，浙江大学成立了人工智能研究所，这几乎是当时全国“第一”。在接下来的几十年里，该研究所经历了起起落落。1985年至1995年这段时期可以称为“低谷期”。20世纪90年代，它甚至面临更名的危机。该研究所的许多毕业生找不到工作。直到2010年，人工智能随着大数据和其他技术的应用而变得流行，这个研究所再次成为人们关注的焦点。

吴菲是该研究所的现任主任，也是人工智能课程的主要教师。经过人工智能从冷到热的过程，吴菲的新思考是:如何在高校培养人工智能人才。

吴菲做了这样的统计:根据教育部2012年的《普通高等教育本科专业目录》，本科专业分为14个学科，92个专业，506个专业。在506个本科专业中，有4个专业涉及“智力”。“也就是说，如果我们纯粹看智力这个词，与智力相关的专业占所有专业的0.8%。”

吴菲还指出，根据教育部学位管理与研究生教育司(国务院学位委员会办公室)2018年4月更新的学位奖和人才培养学科目录，全国有111个一级学科，没有智能科学。

这一直是人工智能领域许多教师的遗憾。幸运的是，在最近的一次新闻发布会上，教育部科技司司长雷超子将这一问题纳入了教育部近期的工作重点:“下一步将是进一步展示人工智能的内涵，推进人工智能领域一流学科建设，并提出尽快提高人工智能领域研究生招生指标的计划，以科学、合理、稳定、有序地扩大人才培养规模。”

“虽然人工智能具有一定的学科独立性，但它实际上与其他学科交叉渗透，如计算机科学、控制科学等。人工智能的核心学科分散在许多学科中。我们现在需要做的是总结这些“核心”，并在专业设置中具有针对性。它要么是*学术、跨学科的，要么是面向行业的。”吴菲说。

人工智能是一个迅速发展的领域。然而，高校培养人才往往需要几年甚至更长的时间，两者之间的时间差导致了人才需求与培养模式的不匹配。如今，许多高校已经开始研究和解决这个问题，赢得了培养人工智能人才的时间差。

4月2日，教育部发布了《高校人工智能创新行动计划》，指出要重视人工智能与计算机、控制、数学、统计、物理、生物、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。，探索“人工智能+X”的人才培养模式。

中国工程院院士、清华大学副校长游政说:“学校最重要的是为未来人工智能所需的人才打好基础。所以学校做了两件事:一是教师之间的专业交叉。学校已经发布了一系列关于交叉学科和交叉学位的政策。在一系列关于科学研究和教师兼职的文件形成之后，教师们在人工智能领域的研究热情被极大地调动起来。二是加强医学工作者与人文学科的结合，建立脑与智能实验室，希望从脑的研究中找到一些机制上的突破。”

尤铮认为，未来的发展还有许多不确定因素。高校应该把重点放在未来10年甚至20年要用到的知识上，而不是简单地将相对成熟的信息技术应用到人工智能领域。"在未来的竞争中，高校中的人工智能可能更负责任."你郑说。

中国科学院院士、浙江大学校长吴说，在人工智能领域，高校肩负着科研和人才培养两项重要任务。“在人才培养方面，研究生培养至关重要。人工智能涉及跨学科问题。研究生培养是人工智能学科的重要起点。他们是支持人工智能未来发展的重要力量。”

在西安电子科技大学副校长李建东看来，按照过去掌握知识的要求，在这样一个多学科的环境中培养人才是不够的。“从人才培养的角度来看，我们应该思考如何改变技术驱动的人才培养模式。”

根据李建东的观点，首先，学生应该接受适应各种新知识的训练。其次，应该训练学生改变这种情况。“学生学到的知识可能在几年内完全改变。因此，人才的培养应以能力为第一要务，使学生能够适应未来多学科环境的变化，培养构建知识的能力，培养改变世界的能力。”

北京，6月12日

中国青年报，中国青年在线记者叶雨婷来源:中国青年报

2018年6月13日03版