高校“人工智能热”：人工智能应该怎么学？

　　南京大学、吉林大学、天津大学等多所高校近日宣布成立人工智能学院，人工智能越来越多地进入高等教育。

　　面对这一全新的专业，高校应如何开展专业建设、教师应怎样开展课程教学、学生又该做好哪些准备呢？

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　　一个月内，四所高校成立人工智能学院

　　近年来，人工智能在全球范围内迅速崛起。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，特别强调“把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重”“完善人工智能领域学科布局”“尽快在试点院校建立人工智能学院”等。

　　目前，开设人工智能学院已成高校中的一股热潮，仅在今年5月，就有天津大学、南开大学、南京大学、吉林大学四所高校举行了人工智能学院的揭牌仪式。据不完全统计，此前已有中国科学院大学、西安电子科技大学、重庆邮电大学、湖南工业大学、长春理工大学等高校开设了人工智能学院或相关专业。

　　“人工智能是一个比较接近应用层面的领域，我国在这方面拥有大量的数据，比如移动支付，每分钟产生大量的交易，如此体量的数据将帮助企业和科研工作者去解决问题。这是我国独有的科研驱动优势。”中国科学院计算技术研究所博士生导师、副研究员罗平说。

　　据今年4月教育部印发的《高等学院人工智能创新行动计划》要求，到2030年，高校要成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障。

　　课程设置、教学模式等仍在探索之中

　　“人工智能产业发展最大的瓶颈是人才，现在已经进入了全球争抢人工智能人才的时代。高水平人才培养的‘造血功能’将直接影响人工智能产业的核心竞争力，为产业集聚提供原动力。”南京大学人工智能学院院长、长江学者特聘教授周志华说。

　　据《2017年中国人工智能产业专题研究报告》显示，随着科技、制造等业界巨头公司的布局深入，我国人工智能产业的规模将进一步扩大，将出现更多的产业级和消费级应用产品。未来，“人工智能+”有望成为新业态，而人才储备则将成为制约中国人工智能发展的重要因素。

　　记者梳理了解，目前各高校开设的人工智能学院已基本覆盖了本科、硕士和博士等培养层次，通过多种手段，培养人工智能人才。

　　——高度重视理论研究。“要把握基础理论的主动权，不能仅仅关注于应用，核心算法、核心系统、核心硬件不能受制于人。” 罗平说，硬件、算法、系统没有捷径可走，西方不会直接把核心优势分享给世界，在当下环境中，人工智能领域的竞争大于合作，因此必须把硬件基础做好，把计算机科学底层的基础抓牢做好。

　　——不断开发升级课程体系。“人工智能是一门交叉学科，所以必须根据未来科技发展趋势设计课程体系。”长春博立电子科技有限公司董事长、复旦大学智能机器人研究院副院长张立华告诉记者。在复旦大学智能机器人研究院，教师团队在强调基础课程的同时，也会为高年级学生和研究生设置一些新的课程，让他们接触更前沿的技术，“许多新的技术课程都来自项目进展过程中发现的新的研发成果。”

　　苏州大学计算机科学与技术学院院长李凡长介绍，基于人工智能跨学科的特点，在具体教学中，将根据需要不同学院开展联合教学，比如认知心理学和教育学院合作、人工智能硬件与电子学院等，让各个学院的师资力量交叉配合。

　　——建立校地企三方合作机制。校地企三方合作机制有助于打破现有高校人才培养模式中普遍存在的教学与实践相对脱节的现状，实现学校学习、专业实习与产业实践的深度对接，探索人工智能专业人才培养新模式。目前，南京大学将京东(南京)人工智能研究院作为学生实训基地，“京东在电商、物流、金融领域掌握着丰富精准的数据，与南京大学的合作可以推动人工智能技术为京东各个业务提供支撑，从而实现了产教的深度结合。”京东集团副总裁、AI平台与研究部负责人周伯文表示。此外，吉林大学人工智能学院和百度、滴滴等公司签署了合作备忘录。

　　专家呼吁：冷静看待人工智能“热潮”

　　人工智能具有技术属性和社会属性高度融合的特点，涉及数学、生物、计算机、脑科学、心理学等多个学科，目前虽然已成立了多所人工智能院校，但在课程设置、教学规划、师资准备等具体操作层面上，仍有不少难题有待解决。

　　“目前，能专门用于人工智能的课程数量还远远不能满足需求，这导致人工智能专业课程只能浓缩到‘高级科普’程度。”周志华说，但一流的人工智能学院的教育目标应该是培养在该领域内具备源头创新能力和解决企业关键技术难题能力的人才，而不是仅仅停留在“科普”阶段，“因此，与其在现有学科培养体系框架下修修补补，不如根据人工智能学科自身的特点建设新的课程体系。”

　　对于高等院校的“人工智能热”，不少业内人士呼吁社会各界应保持冷静。有专家表示，人工智能是热门行业，很多学校纷纷设立相应的学院和专业，但是不一定有实力做好。如果学院本身都没有足够积累，又怎么能培养出人工智能的高端人才呢？

　　“师资是关键。”上海师范大学教授岳龙说，“开设人工智能专业对教师的知识结构也提出了新的挑战，因此组建专门的师资培训团队非常重要。”

　　“新建学科或专业前应该有一套完整的标准，来评估高校是否具有足够的师资力量和研发条件，发展学科也应该循序渐进。”张立华说，“可以选择基础条件相对较好的学校设立试点，在摸索中推广。”

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