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人工智能应该怎么学,核心技术人才和成果喷涌

来源:http://www.irgrl.com 作者:金沙城中心 时间:2019-11-21 15:09

新华社北京7月20日电我国已有近百所大学设立人工智能学院或研究院,但中国计算机学会的专家19日指出,仍应下大力气提升人工智能基础科学的层次,以形成核心竞争力。

如何让“芯片”核心技术人才和成果喷涌而出

新华社北京5月29日电 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。

在中国计算机学会19日至20日举办的2019未来计算机教育峰会上,来自多家知名高校和科研机构的专家就人工智能人才培养问题进行了研讨。

目前,我国基础型人才比较少,都是教学生怎么用计算机,而不是教学生怎么造计算机。“打一个比方,大部分互联网企业都会用到JAVA,高校毕业的工程师大概有十几万,但是跑JAVA虚拟机的现在只有几十个人,我2010年办企业的时候连10个人都没有。”近日,在一场由中国计算机学会青年计算机科技论坛(CCF YOCSEF)紧急召开的讨论会上,与会者如此形容针对“芯片”产业的人才培养的困境。

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?

中国计算机学会副秘书长唐卫清表示,目前我国的人工智能应用人才既多且好,但在解决关键核心技术问题上,基础科研人才、战略性人才仍有不足。

这场紧急召开的讨论会,讨论的却是困惑我国半导体产业发展的根本问题。在笔者看来,我国高校、科研机构以及相关的企业,有必要针对这起事件进行一次系统性的讨论,拿出治本之策。正如北京交通大学计算机与信息技术学院副院长李浥东所说,现在到了“治本”的阶段,即体系化建设阶段。

一个月内,四所高校成立人工智能学院

清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松认为,如果将人工智能分为基础科学、技术科学、工程技术三个层面,现在我国大学的研究和人才培养大多位于工程技术层面。

其实,在今年两会上,中国工程院院士邓中翰就谈到,核心技术研发是人才的比拼。他建议,中方要学习美国硅谷多年来在芯片行业对人才的积累,加大对人才的帮扶和引进。同时还要加大芯片行业研发资金投入力度。并指出“在体制方面,要将成果迅速转化,不能停留在发表论文或是评奖,还需要推动相应的体制改革来配合人才和资金的投入”。

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。

南京大学人工智能学院副院长黎铭说,人工智能领域的高水平人才,应该具有源头创新力以及解决企业实际难题的能力。如果类比建筑行业,我们不是培养普通建筑工人,而是要培养建筑大师,所以需要建立新的培养体系。

但邓院士的话,在当时并没有引起舆论的关注,因为我国舆论的关注点还集中在大数据、人工智能,诸如高校怎样迎接大数据、人工智能时代开设相关的专业,而对真正核心技术领域研究芯片的人才却鲜有关注。这带来的影响是我国很多学生选择大学专业时,把人工智能和大数据作为热门专业,而对做芯片没有什么概念。这一问题其实行业是清楚的,但由于种种原因,并没有引起重视。在这次讨论会上出现了要培养学生兴趣、引导学生投入研发领域的呼声,由此可见基础性的人才培养出了很大的问题。

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。

近年来,我国启动实施人工智能重大项目、推动人工智能学科建设、布局人工智能创新发展实验区……一系列举措强化了人工智能基础理论和关键技术研究,促进了人工智能与经济社会的高度融合。

有人会感慨“远水解不了近渴”,中兴面临的危机是难以靠培养大学生人才解决的。但对于我国芯片产业来说,这是绕不过的话题。据报道,中国工程院院士、中国计算机学会名誉理事长李国杰提到,杰出人才培养和技术研究可以采用“喷泉模式”。以笔者之见,“喷泉模式”就是要人才和科研成果像喷泉一样喷涌而出,这是需要有源头的,没有源头怎么喷出来?

“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。

金沙城中心 ,国务院2017年印发的《新一代人工智能发展规划》提出,到2030年,我国的人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。

扩宽人才的源头,在于培养学生投身科研的兴趣,对学生进行严格的训练。在这方面,我国基础教育和高等教育都有很大的改善空间。在基础教育领域,每年的高考状元选择经管专业的比例很大,选择理工科专业的很少。虽然状元的选择并不能完全说明问题,但是这也从一个侧面反映学生选择大学专业的局限性。没有优秀的学生投入技术研发领域,就很难在核心技术上取得突破。

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。

然而,我国大学培养电子、计算机方面的人才与世界一流大学的培养质量有很大的差距。一方面,整体的培养方向就集中在用好计算机,既然能用好计算机就是“高手”,就能找到不错的工作,谁还会研究怎样制造计算机、关注计算机的核心技术?另一方面,大学教授对学术研究的重视远远超过对人才培养的重视,理工科专业学生的学习辛苦程度也是难以和欧美发达国家的大学相提并论的,并且存在教材陈旧、课程过时、培养模式落后等诸多问题。

课程设置、教学模式等仍在探索之中

这也就牵涉到对大学教授、科研人员的评价问题。技术研发的最重要成果就是市场应用,没有市场应用前景的技术开发是没有多大价值的。但我国在评价科研人员的成果时,不管是基础研究还是应用研究,都爱用论文指标,把发表论文作为第一要务。这把大家的精力引导到发表论文上。当然,对于应用研究,近年来的评价也逐年重视专利和市场经济价值,但是一些评价不是基于市场应用,而是向评审专家汇报,以通过项目评审、获得成果奖项。

“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。

多年前就有研究指出,我国高校、科研机构的科研成果,有超过九成在通过项目评审后就束之高阁,并没有进入产业化,或者根本不能产业化。企业主导的科研也存在同样的问题。本来,企业自身的研发必须面向市场需求,但有的企业开展研发也采用高校和科研院所一样的评价体系,包括发表论文、申请专利,以及获得成果奖励。这样一来,表面上科研成果丰硕,但真正的核心技术却全靠进口,由此也就时刻受制于人。要让成果喷涌而出,就必须改变对科研人才的评价体系。包括允许科研人员失败,鼓励科研人员创新探索,给科研人员创造好的科研环境。

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。

(作者系21世纪教育研究院副院长)

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。

《中国科学报》 (2018-05-15 第7版 视角)

——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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