AI顶尖人才仍然稀缺 高校将如何培养AI人才?

2018-04-26 17:13:00 作者:新华科技 出处 : 论坛

  2017年我国人工智能领域论文发表量超越美国,成为世界第一,但顶尖人才仍然稀缺。目前,提出神经网络理论的加拿大团队深耕人工智能领域已超过三十年,而在国际人工智能协会(AAAI)208位院士中,中国籍仅占4席。我国在人工智能最核心、最原创的内容方面贡献不多,基础性、开创性研究能力还有待提高。作为新技术策源地的高校,如何为人工智能的长远发展打下厚实的人才基础,记者进行了采访。

  人工智能需要新的教学体系

  当下人工智能的大发展直接源起于2006年深度学习的提出。作为一种复杂的机器学习算法,深度神经网络使机器模仿视听和思考等人类活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使人工智能相关技术取得了很大进步,并引起了学界和产业界的关注。

  “现在大公司人工智能方面的人才招聘有很多,但大多岗位只需要上几个月的培训班就能做,比如说买一些GPU设备,下载一些开源的深度学习套件,然后调调参数做应用。但专业人才要能够把握这个学科发展的方向,能够在关键的时刻创新。目前最对口的是计算机学科下属的智能科学与技术专业。”北京邮电大学副校长、信息通信工程学院执行院长郭军说。

  记者查阅资料发现,自2003年北京大学设立智能科学与技术本科专业起,至今教育部正式批准设立智能科学与技术本科专业的高校已达36个,仅2017年就有17所高校新增了该专业。而在研究生培养阶段,仅专业目录中设置智能科学与技术相关专业方向就已达79个,分布在计算机、自动化等诸多学科。

  “计算机专业本身是一个宽口径的专业,至少有四五个比较大的专业方向,真正能够给人工智能学科专门开设的课程可能就只有区区的几门。这就要求我们必须把知识高度浓缩,浓缩到甚至只能到高级科普的程度了。人工智能技术在解决实际问题时,往往需要很多知识融会贯通,不是说只学一两门课就真的能解决实际应用问题了,怎样在本科阶段就能打好基础,可能要在一个新的教学体系下去考虑。”南京大学人工智能学院院长、计算机科学与技术系主任周志华说。

  人工智能学什么

  那么,从本科生培养的角度看,一个合格的人工智能人才应具备哪些技能呢?

  “从课程设置来说的话,我们必须考虑到人工智能的核心基础,例如机器学习、知识表示与处理。再考虑技术层,有模式识别与计算机视觉、自然语言处理、自动规划、多智能体系统、计算智能等,还有很多相关支撑技术,例如数字信号处理、时序数据分析等。再往上,到平台这一层,那就有机器学习系统平台、机器人、智能系统等。再到应用层,可能还涉及智能应用建模、系统设计、行为分析等。所有的这些东西,形成了一个庞大的知识体系,如果不经过长期的培养,很难有一个全貌性的认识。”周志华介绍。

  郭军强调了数学对人工智能的核心价值:“人工智能本质是用神经网络结构模拟复杂函数,要注重数学的整体性和层次性,除了线性代数、矩阵论等基础数学课,还要有数学分析、概率统计、优化等对人工智能很重要的内容。这些内容在本科阶段不涉及或讲得很浅,所以人工智能的数学有一个专门的体系要去学习,对于有志于理论研究的本科生更是如此。”

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