目前，發(fā)展人工智能已成為國家戰(zhàn)略，為適應(yīng)國家和社會發(fā)展需求，加強高校人工智能教育，是搶占新世紀(jì)科技制高點的必經(jīng)之路。
回顧我國人工智能教育的發(fā)展歷程，自2003年由北京大學(xué)提出成立“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)開始，目前經(jīng)教育部正式批準(zhǔn)設(shè)立的“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)高校已達56個。2018年教育部新增審批“人工智能”本科專業(yè)，全國共有35所高校獲首批建設(shè)資格。與人工智能相關(guān)的“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”“機器人工程”等專業(yè)也愈加受到青睞，自2017年以來中國科學(xué)院大學(xué)、南京大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、天津師范大學(xué)等高校也相應(yīng)成立專門的人工智能學(xué)院，我國高校對人工智能人才培養(yǎng)的重視程度上升到前所未有的高度。
人工智能教育發(fā)展特點與差距
人工智能是一門具有高度的綜合性和交叉性特色的學(xué)科，而在我們高?，F(xiàn)有的學(xué)科體系下，人工智能專業(yè)的教學(xué)和科研活動目前大多是散落在計算機、控制、統(tǒng)計等學(xué)科中，缺乏人工智能一級學(xué)科的引領(lǐng)，其學(xué)科發(fā)展呈現(xiàn)碎片化、離散化、簡單化的特點，阻礙了我國智能科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和智能技術(shù)人才的培養(yǎng)。
發(fā)展人工智能教學(xué)需要獨特的課程體系，對于中國大力建設(shè)人工智能學(xué)科的高校來說，除了教材，教學(xué)實驗室的場地等一些硬件配套設(shè)施還未跟上，缺乏交叉性師資，這些都成為學(xué)科發(fā)展的掣肘。
一份研究報告指出，伴隨國家對人工智能發(fā)展的高度重視，我們在人工智能的學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)、開源軟件使用等方面都取得了較快發(fā)展。但相比于美國逾71%的人工智能人才從業(yè)超過10年，我國相關(guān)人員總體從業(yè)時間較短、高校智能教育起步較晚，在基本算法、傳感器等智能科學(xué)相關(guān)領(lǐng)域與世界頂級水平存在差距，主要體現(xiàn)在研究生培養(yǎng)和原創(chuàng)性學(xué)術(shù)研究成果方面。
在學(xué)生培養(yǎng)方面，我國目前各高校存在課程設(shè)置針對性不足的問題。以最具代表性的人工智能研究成果為例，谷歌公司開發(fā)的自主學(xué)習(xí)AI機器人阿爾法狗及其強化升級版AlphaGo-Zero在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別、數(shù)據(jù)遍歷、深度學(xué)習(xí)等方面均取得了原創(chuàng)性研究進展，這要求項目的研究人員具備包括但遠遠不限于計算機和軟件科學(xué)范圍的廣闊學(xué)科背景。而以另一項近期重大成果為例，美國哥倫比亞大學(xué)實現(xiàn)的無訓(xùn)練自主學(xué)習(xí)機械手已經(jīng)一定程度上實現(xiàn)了機器人的自我認知。這一研究明確顯示，人工智能研究需要在具有扎實計算機科學(xué)背景的前提下，對物理電子學(xué)、機械工程、自動控制和機器人學(xué)等方面有深入的了解。在此基礎(chǔ)上，參考美國加州大學(xué)伯克利分校本科生人工智能的授課計劃，課程要求學(xué)生首先完成計算機相關(guān)基礎(chǔ)課程學(xué)習(xí)，并在授課中引入控制論、博弈論、機器人學(xué)等內(nèi)容。
相比之下，我國在智能科學(xué)領(lǐng)域計算機科學(xué)相關(guān)課程上，學(xué)生存在偏重編程訓(xùn)練、數(shù)學(xué)和算法基礎(chǔ)薄弱的問題，外延的電子、機械、自控、機器人等方面存在的課程設(shè)置缺失也亟待補充。
跨學(xué)科設(shè)置課程結(jié)構(gòu)體系
現(xiàn)階段，人工智能與高等教育之間仍然存在諸多的融合難題，主要包括以下幾個方面：
目前高校由于缺乏人工智能領(lǐng)域的一級學(xué)科，相關(guān)專業(yè)分散在多個一級學(xué)科下，出現(xiàn)“教學(xué)分散”問題，應(yīng)盡快建立人工智能一級學(xué)科，構(gòu)建完整的教學(xué)體系，按學(xué)科特色的完備性來培養(yǎng)人才，以促進國家人工智能科學(xué)、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
“師資缺口”問題源于人才缺口，對此，國內(nèi)高校一方面可以從國外引進先進人才，另一方面可以與相關(guān)企業(yè)方面尋求合作，讓企業(yè)人才到高校任教。各級政府還需要加大政策支持力度，對于人工智能領(lǐng)域做出規(guī)劃和布局，給予一定的資源傾斜，助力專業(yè)人才的培養(yǎng)。
課程方面，高校智能教育需要建立一個理工與人文眾多交叉的課程體系，既有技術(shù)層面又有研發(fā)層面，相關(guān)倫理與法學(xué)類的課程也要跟上，但是目前能專門用于智能教育的課程數(shù)量還遠遠不能滿足需求，這導(dǎo)致智能教育專業(yè)課程只能濃縮到“高級科普”程度。因此，應(yīng)根據(jù)人工智能學(xué)科自身的特點探索和建設(shè)新的課程體系。學(xué)校要加快人工智能領(lǐng)域科技成果和資源向教育教學(xué)轉(zhuǎn)化，推動人工智能重要方向的教材和在線開放課程建設(shè)，特別是人工智能基礎(chǔ)、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別、計算機視覺、知識工程、自然語言處理等主干課程的建設(shè)，推動編寫一批具有國際一流水平的本科生、研究生教材和國家級精品在線開放課程，將人工智能納入基礎(chǔ)教學(xué)內(nèi)容，在摸索中逐步完善課程體系。
產(chǎn)學(xué)研合作促專業(yè)建設(shè)
在人工智能領(lǐng)域，高校不同于企業(yè)、科研院所等機構(gòu)，除了需要進行學(xué)術(shù)研究和技術(shù)開發(fā)外，還需要通過產(chǎn)學(xué)研結(jié)合進行人工智能專業(yè)建設(shè)。
具體來說，在專業(yè)建設(shè)方面，需重視人工智能與計算機、控制、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、社會學(xué)、法學(xué)等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合，積極探索“人工智能+X”的人才培養(yǎng)模式。在具體教學(xué)中，根據(jù)需要與不同學(xué)院開展聯(lián)合教學(xué)。以天津師范大學(xué)為例，人工智能學(xué)院在人工智能的倫理風(fēng)險研究方面與法學(xué)院合作，在大數(shù)據(jù)技術(shù)方面與體育訓(xùn)練中心合作，將5G移動場景技術(shù)與教師教育學(xué)院合作，將語音識別技術(shù)和虛擬學(xué)習(xí)助手與外國語學(xué)院合作，各個學(xué)院的師資力量進行深度的交叉融合，特別是要充分發(fā)揮天津師范大學(xué)在認知心理學(xué)研究方面的優(yōu)勢，利用人工智能和認知心理打通與多個學(xué)科的交叉融合，擬跨學(xué)院和學(xué)科組建5個融合創(chuàng)新團隊，形成8個項目研究小組，將研究成果向企業(yè)和社會轉(zhuǎn)化，形成產(chǎn)、學(xué)、研、用鏈條式學(xué)科發(fā)展新體系。
摘自《中國教育報》
