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AI人才培养应避免“碎片化”

来源:www.timetimetime.net 时间:2020-04-14 编辑:励志

作者:吴菲来源:中国科学新闻,发布日期:2018/11/26 9:013 36036029

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人工智能人员培训应避免“碎片化”

吴菲

人工智能目前是一个热门领域。放眼世界,许多国家都把人工智能作为当前最大的发展战略,试图在新一轮国际竞争中占据主导地位。2015年12月,中国工程院批准了重大咨询项目“中国人工智能2.0发展战略研究”。2017年7月,《新一代人工智能发展规划》向公众发布。在今年10月31日召开的中共中央政治局第九次集体学习上,习近平总书记强调,要深刻认识加快新一代人工智能发展的重要意义,加强领导,制定好计划,明确任务,打好基础,促进其与经济社会发展的深度融合,促进我国新一代人工智能的健康发展。

人工智能产业的健康发展涉及许多方面,其中一个不可忽视的方面就是人才的培养。要实现长期发展,必须为人才打下坚实的基础。近年来,国内高校一直在探索人工智能领域的人才培养,主要分布在计算机、自动化等学科。然而,在实际教学中,可能只有少数课程真正涉及人工智能,导致培养出来的人才无法满足实际的应用需求。

这提醒我们,在培养人工智能人才时,我们不能在现有的专业知识体系中直接培养人工智能专业人才,因为人工智能知识体系涉及计算机、控制、数学、神经科学和心理学等领域,所以我们应该围绕人工智能的内涵本质构建知识体系,培养高素质的专业人才。

目前,国内一些高校在培养人工智能人才的过程中,对知识体系的构成进行了一些有益的探索。例如,Xi交通大学人工智能实验班将课程体系划分为人工智能核心课程组、数学课程组、认知与神经科学课程组、人工智能平台和工具课程组等模块。南京大学提出了“人才培养为核心,基础研究为支撑,创新应用为出口”的创新发展模式,并根据人工智能学科自身的特点进行了课程创新建设。浙江大学在人工智能专业建设规划中将知识点分为普通课程、人工智能专业必修课程和专业模块课程。

澄清人工智能课程建设的内涵非常重要,因为人工智能课程知识体系与现有的课程知识体系存在巨大差距。

美国卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)今年9月招收了美国第一批人工智能专业的本科生,要求他们学习数学、计算机和人工智能,同时提供广泛的选修课程。我们可以将卡内基梅隆大学人工智能本科专业知识体系与斯坦福大学计算机科学本科专业知识体系进行比较。斯坦福大学将计算机科学本科专业知识体系划分为数学、科学、工程基础和计算机科学等核心课程,然后设置人工智能、生物计算、计算机工程、人机交互和计算机系统等模块。每个学生完成所有核心课程后,他/她选择某个模块进行学习(通常一个模块包含2-3门课程)。由此可见,人工智能专业知识体系并不等同于计算机科学知识体系。人工智能只是斯坦福大学计算机科学专业的一个模块。然而,在卡内基梅隆大学人工智能本科专业,人工智能是一个系统。

因此,在培养人工智能人才的过程中,要增强专业化意识,避免人工智能知识体系的碎片化和空洞化,系统地培养人工智能专业人才。

在保持人工智能内涵培养的同时,还应注重人工智能人才的跨学科和应用驱动培养。浙江大学老校长朱克珍(Zhu Kezhen)曾经说过:“如果一所大学只从事零星专业知识的教学,既没有学术研究的空气,也没有科学方法的训练,那么它的学生的思想很难融合。如果我们关注应用科学而忽视纯科学和人文科学,这是寻找食物的方法,而不是方法。“

因此,在人工智能人才的培养过程中,我们应该首先明确人工智能知识体系的内涵,然后学校应该根据各自学科的特点积极交叉特色学科,以丰富的应用场景增强人才培养的动力。当然,在这个过程中,应该鼓励教师致力于专业、综合和交叉课程的建设,以促进人工智能高素质人才的培养。

(作者是浙江大学计算机科学学院教授)

《中国科学报》(第1版集锦,2018-11-26)

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