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AI人才培養(yǎng)應(yīng)避免“碎片化”

日期:2019-02-26   人氣:  來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)
簡(jiǎn)介:AI人才培養(yǎng)應(yīng)避免“碎片化” 人工智能可謂當(dāng)下炙手可熱的領(lǐng)域。放眼全球,很多國(guó)家都把人工智能作為目前最大的發(fā)展戰(zhàn)略,力圖在新一輪國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中掌握主導(dǎo)權(quán)。2015年12月,中國(guó)工程院批準(zhǔn)了中國(guó)人工智能2.0發(fā)展戰(zhàn)略研究重大咨詢項(xiàng)目。2017年7月,《新一代人……

AI人才培養(yǎng)應(yīng)避免“碎片化”

人工智能可謂當(dāng)下炙手可熱的領(lǐng)域。放眼全球,很多國(guó)家都把人工智能作為目前最大的發(fā)展戰(zhàn)略,力圖在新一輪國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中掌握主導(dǎo)權(quán)。2015年12月,中國(guó)工程院批準(zhǔn)了中國(guó)人工智能2.0發(fā)展戰(zhàn)略研究重大咨詢項(xiàng)目。2017年7月,《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》對(duì)外發(fā)布。

人工智能產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展涉及方方面面,其中一個(gè)不容忽視的因素是人才培養(yǎng)。要想長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展,打下厚實(shí)的人才基礎(chǔ)至關(guān)重要。近年來(lái),國(guó)內(nèi)高校一直在探索人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng),主要分布在計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化等多個(gè)學(xué)科。但在實(shí)際教學(xué)中,真正涉及人工智能的課程可能只有區(qū)區(qū)幾門(mén),導(dǎo)致培養(yǎng)出來(lái)的人才無(wú)法滿足真正的應(yīng)用需求。

這提醒我們,在培養(yǎng)人工智能人才時(shí),不能直接在現(xiàn)有專(zhuān)業(yè)知識(shí)體系中培養(yǎng)人工智能專(zhuān)業(yè)化人才,因?yàn)槿斯ぶ悄苤R(shí)體系與計(jì)算機(jī)、控制、數(shù)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和心理學(xué)等領(lǐng)域關(guān)聯(lián),應(yīng)圍繞人工智能內(nèi)涵本質(zhì)進(jìn)行知識(shí)體系建設(shè),以培養(yǎng)高素質(zhì)專(zhuān)業(yè)化人才。

目前,國(guó)內(nèi)一些高校對(duì)人工智能人才培養(yǎng)過(guò)程中知識(shí)體系的構(gòu)成進(jìn)行了一些有益探索。比如,西安交大人工智能試驗(yàn)班將課程體系分為人工智能核心課程群、數(shù)學(xué)課程群、認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)課程群、人工智能平臺(tái)與工具課程群等模塊;南京大學(xué)提出了人才培養(yǎng)為核心、基礎(chǔ)研究為支撐、創(chuàng)新應(yīng)用為出口的創(chuàng)新發(fā)展模式,根據(jù)人工智能學(xué)科自身特點(diǎn)進(jìn)行課程創(chuàng)新建設(shè);浙江大學(xué)在人工智能本科專(zhuān)業(yè)建設(shè)方案中將知識(shí)點(diǎn)劃分為通識(shí)課程、人工智能專(zhuān)業(yè)必修課、專(zhuān)業(yè)模塊課等類(lèi)別。

之所以厘清人工智能課程建設(shè)內(nèi)涵很重要,是因?yàn)槿斯ぶ悄苷n程知識(shí)體系與現(xiàn)有課程知識(shí)體系存在巨大差距。

美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)在今年9月招收了全美第一批人工智能本科專(zhuān)業(yè)學(xué)生,要求學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)和人工智能三大類(lèi)課程,同時(shí)提供了內(nèi)容豐富的選修課程。我們可以來(lái)對(duì)比一下卡耐基梅隆大學(xué)人工智能本科專(zhuān)業(yè)知識(shí)體系與斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)本科專(zhuān)業(yè)知識(shí)體系的不同。斯坦福大學(xué)將計(jì)算機(jī)科學(xué)本科專(zhuān)業(yè)知識(shí)體系分為數(shù)學(xué)、科學(xué)、工程基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等核心類(lèi)別課程,KUKA機(jī)器人維修,然后設(shè)置人工智能、生物計(jì)算、計(jì)算機(jī)工程、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)等模塊,每個(gè)學(xué)生在修完所有核心類(lèi)別課程后,再選擇某一個(gè)模塊進(jìn)行學(xué)習(xí)(一般一個(gè)模塊包含2~3門(mén)課程)。由此可見(jiàn),KUKA機(jī)器人示教器維修,人工智能專(zhuān)業(yè)知識(shí)體系不等于計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)體系。在斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)本科專(zhuān)業(yè)中,人工智能只是一個(gè)模塊;而卡耐基梅隆大學(xué)的人工智能本科專(zhuān)業(yè)中,人工智能是一個(gè)體系。

因此,在人工智能人才培養(yǎng)過(guò)程中,要強(qiáng)化專(zhuān)業(yè)化意識(shí),避免人工智能知識(shí)體系碎片化與空心化,而是要成體系培養(yǎng)人工智能專(zhuān)業(yè)人才。

在守住人工智能內(nèi)涵培養(yǎng)的同時(shí),也要注重人工智能人才培養(yǎng)中的學(xué)科交叉和應(yīng)用驅(qū)動(dòng)。浙江大學(xué)老校長(zhǎng)竺可楨曾說(shuō)過(guò):若是一個(gè)大學(xué)單從事于零星專(zhuān)門(mén)知識(shí)的傳授,既乏學(xué)術(shù)研究的空氣,又無(wú)科學(xué)方法的訓(xùn)練,則其學(xué)生之思想即難收到融會(huì)貫通之效。若側(cè)重應(yīng)用的科學(xué),而置純粹科學(xué)、人文科學(xué)于不顧,這是謀食而不謀道的辦法。

因此,在人工智能人才培養(yǎng)過(guò)程中,首先要厘清人工智能知識(shí)體系的內(nèi)涵,然后學(xué)校根據(jù)各自學(xué)科特點(diǎn),主動(dòng)交叉特色學(xué)科,并且以豐富應(yīng)用場(chǎng)景提升人才培養(yǎng)動(dòng)力。當(dāng)然,KUKA機(jī)器人電路板維修,在這個(gè)過(guò)程中,要鼓勵(lì)教師在專(zhuān)業(yè)、通識(shí)和交叉等課程建設(shè)中投入精力,一起推動(dòng)人工智能高素質(zhì)人才的培養(yǎng)。(作者吳飛系浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授)

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