高校AI人才培養(yǎng)的思考
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［摘要］面對AI技術(shù)的快速發(fā)展，國家政策的支持及企業(yè)對于AI人才的需求，高校作為人才的主要來源，面臨著機遇和挑戰(zhàn)。文章分析了ai技術(shù)人才的類別、高校AI人才培養(yǎng)的優(yōu)勢，從夯實數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能方向課程的建設(shè)、實踐能力的培養(yǎng)、自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)四個方面闡述了高校關(guān)于AI人才培養(yǎng)的一些思考。
［關(guān)鍵詞］人工智能；人才培養(yǎng)；AI技術(shù)人才
一國家對于高校人工智能教育的發(fā)展的重視
面對AI技術(shù)如火如荼地發(fā)展，我們國家對AI人才和人才培養(yǎng)都非常重視。2017年3月“人工智能”在政府工作報告中曾提及四次，指出要推動人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。2017年7月20日國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[4]?！兑?guī)劃》指出完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局，設(shè)立人工智能專業(yè)，推動人工智能領(lǐng)域一級學(xué)科建設(shè)，盡快在試點院校建立人工智能學(xué)院，增加人工智能相關(guān)學(xué)科方向的博士、碩士招生名額。鼓勵高校在原有基礎(chǔ)上拓寬人工智能專業(yè)教育內(nèi)容，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，重視人工智能與數(shù)學(xué)、計算機科學(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。加強產(chǎn)學(xué)研合作，鼓勵高校、科研院所與企業(yè)等機構(gòu)合作開展人工智能學(xué)科建設(shè)。
二企業(yè)對于人工智能人才的需求
市場上AI技術(shù)人才非常稀缺，據(jù)騰訊研究院聯(lián)合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮書》[5]顯示：目前，全球大約有30萬人從事AI工作。截止到2017年10月，中國人工智能人才缺口至少在100萬以上。2017年頭10個月，AI人才需求量是2016年的近兩倍，2015年的5.3倍之多，年復(fù)合增長率超200%。百度、騰訊、阿里巴巴、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在挖掘AI人才，紛紛開出了高額的薪資。2017年薪資最高的十個職位中AI類崗位占到1/2，其中語音識別、NLP、機器學(xué)習(xí)等職位平均月薪資超過2.5萬元。
三高校AI人才培養(yǎng)的思考
高校具有多學(xué)科、高層次人才集中的特點，具備計算機與多學(xué)科交叉融合的優(yōu)越條件；且大部分學(xué)校都開設(shè)有數(shù)學(xué)、物理等基礎(chǔ)學(xué)科，具備夯實數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)的條件；且人員相對固定，便于溝通交流，具備共同開展AI課題，促進(jìn)發(fā)展AI技術(shù)的人力條件。但是遺憾的是我國開設(shè)人工智能課程的高校較少，2018年只有33所高校設(shè)立了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)[6]。面對AI發(fā)展的火爆，國家對于AI人才發(fā)展的重視以及企業(yè)對于AI人才的嚴(yán)重需求，高校作為人才培養(yǎng)的主要來源，是不是應(yīng)該思考AI人才的培養(yǎng)呢？AI人才可以分為三類：拔尖人才，研究性人才和應(yīng)用型人才，呈金字塔性。當(dāng)下已經(jīng)有一批名牌大學(xué)開展了AI方向拔尖人才的培養(yǎng)，如北京大學(xué)圖靈班、中國科技大學(xué)人工智能技術(shù)學(xué)院、西安交通大學(xué)人工智能拔尖人才培養(yǎng)實驗班，南京大學(xué)計劃成立人工智能學(xué)院等。但是金字塔的底層、中層更需要龐大的AI技術(shù)人才，如應(yīng)用開發(fā)人員、數(shù)據(jù)工程師、AI和機器學(xué)習(xí)工程師、AI系統(tǒng)架構(gòu)師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等崗位的人才，同樣值得重視。很多專家都表示AI人才需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好、專業(yè)理論全面、具備一些工程基礎(chǔ)，且有自主學(xué)習(xí)的能力。本文從夯實數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能方向課程的建設(shè)、實踐能力的培養(yǎng)、自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)四個方面闡述高校關(guān)于AI人才培養(yǎng)的一些思考。
1奠定扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
在學(xué)習(xí)AI技術(shù)時，幾乎所有專家學(xué)者都提出需要扎實的數(shù)學(xué)功底，數(shù)學(xué)功底的厚重程度決定了在AI技術(shù)上走多遠(yuǎn)。高等院校計算機專業(yè)都開設(shè)有“高等數(shù)學(xué)”“線性代數(shù)”“概率論”等數(shù)學(xué)課程，但是課時、難易程度不足，學(xué)生對于數(shù)學(xué)不夠重視，或者覺得晦澀難懂，學(xué)習(xí)效果并不十分理想，因此加強數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的工作刻不容緩?？梢酝ㄟ^必修和選修等方式開設(shè)“數(shù)據(jù)分析”“統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)”“凸優(yōu)化”等課程；通過微課或者M(jìn)OOC等方式鞏固數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)；通過優(yōu)秀科普讀物，如《數(shù)學(xué)之美》《編程之美》等書籍的推薦閱讀激發(fā)學(xué)生興趣；通過開展校內(nèi)學(xué)術(shù)討論、數(shù)學(xué)競賽等方式促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的動力，逐步達(dá)到夯實數(shù)據(jù)功底的目的。
2人工智能方向課程的建設(shè)
很多高校計算機專業(yè)課程中只開設(shè)有《人工智能》導(dǎo)論，有的甚至沒有。智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)開設(shè)有“人工智能”“計算機視覺”“機器人學(xué)導(dǎo)論”“計算智能”這幾門課程，但是在編程、算法等方面不足。那么AI技術(shù)人才應(yīng)具備哪些專業(yè)能力呢？如何從專業(yè)角度培養(yǎng)AI技術(shù)人才呢？2018年1月CSDN了“AI技術(shù)人才成長路線圖”[7]，通過專業(yè)路徑和實戰(zhàn)路徑兩方面介紹了AI技術(shù)人才需要具備的知識。需要具備Python、C++、Linux、CUDA編程知識，需要學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)課程、掌握TensorFlow框架。該路線圖中列出了機器學(xué)習(xí)算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等10個崗位AI人才應(yīng)具備專業(yè)知識和能力。微軟公司也推出AI人才培養(yǎng)的10門免費課程，如“AI導(dǎo)論”“數(shù)據(jù)科學(xué)會用到的Python語言-導(dǎo)論”“AI領(lǐng)域運用的數(shù)學(xué)概要”“數(shù)據(jù)和分析所需要的道德與法律”“數(shù)據(jù)科學(xué)概要”“機器學(xué)習(xí)法則”“深度學(xué)習(xí)”“強化學(xué)習(xí)”“微軟專案項目之人工智能”。同時在“文字和自然語言識別”“語音識別”“計算機視覺和圖像識別”中選擇其一。Google在人工智能學(xué)習(xí)網(wǎng)站開設(shè)有《MachineLearningCrashCourse（簡稱MLCC）》的免費課程[8]，由機器學(xué)習(xí)概念、機器學(xué)習(xí)工程、機器學(xué)習(xí)現(xiàn)實世界應(yīng)用示例三個部分組成。Intel近期也了三門免費的AI課程，分別是“機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”“深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”和“TensorFlow基礎(chǔ)”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了機器學(xué)習(xí)的課程，且用比較通俗的語言講解機器學(xué)習(xí)中各個算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平臺又開設(shè)了5門深度學(xué)習(xí)課程[10]。綜上所述，不同的研究機構(gòu)都著眼于AI編程基礎(chǔ)、AI算法、AI框架、AI實踐這幾個方面。那么高校也可以借鑒這些經(jīng)驗，通過三個階段分層次的開展相應(yīng)的課程。
3實踐能力的培養(yǎng)
AI技術(shù)不能紙上談兵，必須動手實踐才能真正掌握，可以從以下幾個方面著手培養(yǎng)學(xué)生的實踐動手能力。（1）設(shè)計教學(xué)環(huán)節(jié)時多從工程應(yīng)用的角度來介紹，激發(fā)學(xué)生的興趣，培養(yǎng)學(xué)生解決問題的能力。要求學(xué)生新手編程編程實現(xiàn)模型，充分理解算法的含義和原理到實現(xiàn)的過程。（2）在掌握一定的機器學(xué)習(xí)知識后，鼓勵學(xué)生盡早走進(jìn)實驗室，接觸科研工作。可以從一些AI應(yīng)用方向作為入手，使學(xué)生了解自己的興趣點、培養(yǎng)科學(xué)研究能力。（3）鼓勵學(xué)生參加算法比賽。目前有很多AI方向的競賽，如Kaggle上的挑戰(zhàn)賽，國內(nèi)阿里天池大數(shù)據(jù)競賽等。通過參加競賽刺激學(xué)生學(xué)習(xí)AI的動力和熱情，使得解決問題的能力和實踐動手能力都會大幅度提高。（4）鼓勵學(xué)生到工業(yè)界實習(xí)。很多專家都指出AI人才應(yīng)該具備一定工程基礎(chǔ)。確實，學(xué)術(shù)界往往追求算法的性能，而工業(yè)界更重視經(jīng)濟效益和解決問題的有效性。到企業(yè)學(xué)習(xí)可以快速了解行業(yè)發(fā)展的框架，掌握算法轉(zhuǎn)化到產(chǎn)品的過程。
4自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)
AI技術(shù)發(fā)展速度很快，要求不斷地學(xué)習(xí)才能跟上節(jié)奏?？梢詮囊韵聨讉€方面來培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。（1）平時教學(xué)中，可以給出一些小型的項目，讓學(xué)生自己尋求解決的方案，并把它作為考試成績的依據(jù)之一。（2）提供給學(xué)生免費的AI慕課資源，讓學(xué)生更好的學(xué)習(xí)和鞏固相關(guān)知識。（3）課外可以開展學(xué)術(shù)討論或者通過社團等方式開展AI方向的研討，交流，給學(xué)生一個學(xué)習(xí)的平臺，讓學(xué)生嘗試選擇自己感興趣的方向。也可以介紹一些近期的AI會議內(nèi)容，開闊學(xué)生的眼界，使其了解AI發(fā)展的動態(tài)。（4）鼓勵高年級學(xué)生訂閱Arxiv，關(guān)注機器學(xué)習(xí)的頂級會議，如ICML/NIPS等。通過研讀論文，動手完成論文中的實驗發(fā)現(xiàn)新問題；或者擴展感興趣的論文的實驗部分；或者嘗試尋求論文中有價值的地方，找到自己的研究方向。
四結(jié)語
高校是人才的主要來源，面對AI人才的短缺，高校對于AI人才培養(yǎng)具有得天獨厚的優(yōu)勢。本文從夯實數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能方向課程的建設(shè)、實踐能力的培養(yǎng)、自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)四個方面闡述了對于高校AI人才培養(yǎng)的一些思考。AI人才不是靠開設(shè)幾門課程或者短期的培訓(xùn)就可以稱之，而是在人工智能領(lǐng)域具備源頭創(chuàng)新能力，具備解決企業(yè)關(guān)機技術(shù)難題能力的人才，需要一個長期的培養(yǎng)過程。但是高?？梢詮幕A(chǔ)層次為高質(zhì)量的AI人才打下扎實的基礎(chǔ)，為其今后的發(fā)展提供一個更高的平臺。
作者：張海玉 單位：南陽師范學(xué)院計算機與信息技術(shù)學(xué)院
