淺析人工智能體系建設

　　一、概述

　　自2006年以來，人工智能（artificial intelligence，ai）的發展迎來了第三次浪潮。谷歌、ibm、百度、騰訊等商業巨頭的參與，使得人工智能方向的科學研究從學術界的沙盤模擬演變為大規模團體實戰。2017年是中國人工智能戰略驅動的最為關鍵的一年。3月，人工智能首次被寫入政府工作報告。7月，國務院重點指出人工智能技術和產業的發展規劃，即推動新一代人工智能技術的產業化與集成應用，發展高端智能產品，提升智能制造水平。10月，十九大報告指出促進人工智能和實體經濟深度融合的戰略方針。12月，工信部印發促進新一代人工智能產業發展的三年行動計劃，旨在加快制造強國和網絡強國建設。這一系列政策與方針都將人工智能作為重要的國家科技戰略規劃，為人工智能的發展布局提供了明確的時間表和路線圖。

　　人工智能在國家戰略層面地位已然舉足輕重。人工智能方面的人才需要掌握系統而龐大的知識體系，涉及腦科學，數學、計算機等多門學科，這已經超出當前狹義計算機專業的培養內容。為加快人工智能方向的人才儲備，2018年4月，教育部要求高校在計算機科學與技術學科設置人工智能方向，形成“人工智能＋x”的復合專業培養新模式。2018年，教育部正式批準35所高校首批建設本科人工智能專業，2019年9月首批人工智能專業的本科新生入學。到2020年，基本完成高校科技創新體系建設和學科體系的優化布局以適應新一代人工智能技術發展，在計算機大類專業下以人工智能為視角探討本學科所應具備的新的內涵與外延。

　　目前，高校計算機專業采用的寬口徑培養模式，在人工智能方面的人才培養具有相當的局限性，以至于高度濃縮到了僅僅給學生做高級科普的程度。學生難以全面深入地掌握人工智能知識技能，難以具備解決企業關鍵問題、適應產業發展趨勢的能力。因此，在計算機大類專業下發展人工智能學科體系，獨立建設人工智能專業，培養卓越的領域人才是當下人工智能戰略發展的剛性需求。

　　二、人工智能產業發展現狀

　　我國的人工智能發展仍處于探索階段。圖1顯示了2017年全球高科技企業ai團隊的規模統計數據。從圖1可以看到，谷歌，微軟等國外高科技企業，在ai團隊上均有千人以上的規模，相較于國內行業領軍者百度或騰訊等企業，領先幅度達到數倍之多。這一現象表明，我國在人工智能人才的儲備上存在著巨大缺口，如何培養高質量、高水平、高素質的人工智能方向專業人才，是我國當前互聯網、信息行業教育方向中一個亟待解決的重要命題。

　　圖1 2017年全球高科技企業ai團隊規模

　　圖2 全球ai領域高校數量分布

　　我國各重點大學早就展開了許多人工智能相關技術的研究，只是當時人工智能一般會放在研究生教育中，作為計算機科學、互聯網信息技術等專業的一個研究方向進行具體探索。人工智能領域研究及學科建設方面都有著廣泛而堅實的基礎，教研成果豐富，師資力量雄厚。響應人工智能國家戰略，我國各重點大學責無旁貸。

　　圍繞人工智能專業建設，本文分析了國內外人工智能相關專業招生和就業現狀，提出在計算機大類專業下建設人工智能的專業內涵，明確了人才培養目標，構建出有層次的課程體系架構。期望開拓出一條適應我國人工智能領域發展現狀的人才培養模式，為人工智能學科體系布局做出貢獻，有望為中國高等教育人工智能人才培養探索一條新的路徑。

　　三、國內外人工智能相關專業招生及人才就業情況

　　一個領域的競爭歸根結底是人才的競爭。人工智能的蓬勃發展造成了人工智能軟硬件設計、算法設計、工程管理等各方面人才的稀缺。早在2016年的相關數據顯示，中國人工智能的技術人才儲備與市場需求之間存在著500萬人的缺口。全球ai研究及直接從業者約有30萬人，主要分布在高校、ai新興企業、科技巨頭以及其他領域。圖2給出了截止2017年末，全球在相關人工智能相關領域高校專業的分布情況。全球主要有293所具有人工智能研究方向的高校，其中美國高校較早地開展了人工智能研究，占據全球的57.3%，一枝獨秀。加拿大、中國、印度、英國等國家位于第二梯隊，有著較大的提升空間。

　　國內外相關專業招生情況為人工智能專業的建設提供了一條認識與理解的渠道。斯坦福大學在人工智能領域居于世界領先地位，它在人工智能方面的本科教學涵蓋的課程全面而前沿，包括計算生物學、語音識別、認知和機器學習等。學校授予計算機科學理學學士學位。加利福尼亞大學伯克利分校在研究生設置了計算機科學理學碩士學位，內置認知科學技術和人工智能相關的課程。卡內基梅隆大學擁有世界首屈一指的機器人技術，其計算機學院設有專門的機器學習系，包括機器學習輔修和統計機器學習專業。目前，國外高校還未直接將人工智能作為專業應用于本科學生培養。

　　人工智能的就業前景在當前相當廣闊，人才市場需求亟大，但是大多集中于計算機視覺和語音識別等熱門應用領域，造成其他領域的人才相對匱乏。國內的信息產業升級，互聯網行業的轉型，服務業、工業的智能研發都需要大量的人工智能專業人才。自2017年5月中國科學院大學成立人工智能技術學院以來，國內很多高校緊跟步伐，在人工智能人才培養上爭相布局。清華大學計算機系從大一下學期開始，引導學有余力的學生進入智能技術與系統國家重點實驗室或相關科研機構，跟隨導師從事科研工作。北京大學開設的智能科學與技術專業主要建設機器感知、智能機器人、智能信息處理和機器學習等交叉學科的研究和教學。北京航空航天大學、上海交通大學和北京交通大學新設的人工智能研究院均是針對研究生集中培養。南京大學在2018年正式成立人工智能學院，由周志華教授任院長，建設機器學習與數據挖掘和智能系統與應用兩個本科專業。

　　國內外大學本科教育階段，都還未針對人工智能專業人才進行系統性、獨立性地培養。我國每年人工智能方向的畢業生約2萬人，遠遠不能滿足市場對人才的需求。成都市人社局的報告明確指出，在成都市人工智能產業中，ai架構師、算法工程師、仿生機器人研發工程師等9類人才緊缺指數達到最高級別。本科教育階段是學生掌握基礎知識技能、形成科學思維、塑造人生價值觀的黃金時期。因此，電子科技大學在本科計算機大類專業下開設人工智能專業進行優勢提升和改進，直面國家戰略需求，緊貼行業形勢，為人工智能領域的發展增強年輕的生命力，為國家社會培養人工智能人才提供優質的平臺和孵化園，為學生成材孕育強大的基礎和肥沃的土壤。

　　四、人工智能專業建設探索

　?。ㄒ唬┌盐諏I建設內涵，明確人才培養目標

　　國家戰略需求、社會人才缺口等宏觀背景，是設立人工智能專業的必然因素。長久發展與傳承，把握專業建設內涵和人才培養目標是教育的靈魂所在。在籌備人工智能專業的過程中，首先需要明確在計算機大類下建設人工智能專業的意義。自1956年約翰·麥卡錫等科學家正式提出人工智能學科以來，人工智能已逐漸發展成為一門廣泛交叉的前沿科學。以計算機學科門類中各專業為基礎，吸收生物科學、數學、哲學、文學等學科關鍵知識，不斷促進人工智能學科的前向延伸和拓展。人工智能雖然是多學科融合發展的領域，但是它強調推理、知識、規劃、學習、交流、感知，具備影像辨識、語言分析、人機對抗等計算機領域典型應用場景，與其它專業區分明顯。同樣的，人工智能的學科交叉特性明顯不同于目前計算機大類下分的如大數據、信息安全等其他專業，應當作為計算機下獨立的學科分支進行探索與研究。

　　圖3 人工智能專業人才培養的基本要求

　　人工智能旨在模擬人的意識與思維過程，智能信息處理是它的主流研究和產業化應用方向。其主要的研究內容包括語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。近年來，人工智能在經濟政治決策，控制系統，仿真系統等應用場景中得到了愈加廣泛的重視。無論是從科學技術發展歷史，還是從當今新時代新經濟發展趨勢來看，增設人工智能專業具有十分明顯的合理性、迫切性。國內的許多高校將相關專業設置于自動化大類下，沒有考慮到由于互聯網、大數據等新技術領域帶來的影響和沖擊，難以強調并突出人工智能自身理論和技術應用，不能很好地滿足工業界普遍趨勢所提出的人才需求。

　　面向國家“創新驅動發展戰略”與“新一代人工智能發展規劃”的重大需求，本文詳細剖析了相適應的專業人才培養的基本要求。本文創新性地提出人工智能專業人才所需的各項基本要求，如圖3所示。優秀的人工智能方向專業人才應當具備個人素養，創新實踐，領導才能以及專業技能四個基本方面的能力。從這四個方面出發，全方位引導與培養學生具備良好的個人素養、扎實的人工智能專業技能、突出的創新實踐能力和卓越的領導才能，有效地成長為國際一流工程師、科學家和企業家，在我國人工智能產業發展中貢獻力量。

　　（二）構建課程體系架構，明確畢業評價要求

　　人工智能專業規劃必須清晰、目標明確。在課程設置方面，以學生素質為核心完成課程體系架構設置，構建完備的專業人才培養方案。教學任務分配層次分明地落實在課程實施上，開發嚴整的教學培養體系。課程體系架構有四大類模塊，詳細分為公共基礎課程、計算機學科基礎課程、人工智能專業課程和實踐進階課程。四個模塊相互依賴，公共基礎課程、計算機學科基礎課、人工智能專業課程層層深入，筑起堅實的知識體系高墻，教學過程步步為營，培養學生從基礎到專業的能力思維。公共基礎課程扎實培養學生基礎的人文素養和數理知識，掌握數理相關的建模、仿真、測試與評價過程，完成高中到大學的自然銜接過渡。計算機學科基礎課程以硬件類、軟件類與計算工具類課程為類別劃分，從三個方面循序漸進地培養學生掌握計算機領域的核心知識。學科基礎課程側重于對計算機底層知識、人工智能數學基礎能力、計算機原理的教學，為大二專業課程打下堅實基礎。

　　人工智能專業課程下分為核心類、技術支撐類和平臺類課程，核心類課程引領學生熟悉人工智能知識基礎、行業技術和核心理論。在研究人工智能的眾多分支領域中，學習技術支撐類課程力助學生把握成熟的技術和模型。平臺類課程基于智能機器人研究創新開發平臺，進行智能制造和設計。這些理論課程鍛煉學生獲取知識、應用知識和創新思維能力，使之為從事人工智能理論研究、技術開發與創新實踐保駕護航。

　　實踐進階課程可以檢驗學生對理論知識的掌握深度。實踐課程與教學貫穿人工智能專業學習始終，以開發動手能力、發掘創新思維、塑造科研精神為目的，培養學生在理論實踐、創新創業、合作領導多方面的才能。首先，人工智能專業實驗全面覆蓋所開設專業的課程。其次，綜合素質實踐、專業實習、基地實踐、畢業設計等環節逐漸幫助學生將課堂知識轉換為科研與工程能力。此外，鼓勵大二以上的學生加入實驗室參與科研，使科研與教學相互融合促進。為學生構建創新實踐平臺，校企合作的實踐實訓機制保障了學生真實地了解企業發展動態和社會需求。在人工智能理論與技術兩方面都能提升學生的創新實踐能力，盡早地明確未來發展方向，制定生涯規劃。目前，許多高校學生為了快速迎合時代需求，對人工智能領域淺嘗輒止，缺乏扎實的基本功與充分的研究成果，急于求成，在求職過程中屢屢碰壁。因此，學校應提供最大幫助與支持，讓學生明確研究方向，鼓勵學生在國內外繼續深造，成為人工智能領域有真材實料的人才。

　　國家社會的需求在動態發展，學生受到的教育和訓練也應有明確的規劃?，F階段的專業培養，對學生的要求應當不僅局限于四年知識的系統傳授，更多地要求學生鍛煉綜合知識，專業技能，創新實踐，自我修養等幾個方面的能力，使學生成為在人工智能領域獨當一面的棟梁之才。

　　綜合知識方面，培養學生具備堅實的人文社科基礎知識；具有正確的道德觀、社會責任感和工程職業道德；具備數學、自然科學以及人工智能相關基礎學科的知識，具備在經濟學、管理學等可能應用領域的基本知識，培養學生全方面、多元化的科學素養。

　　人工智能技能方面，培養學生具備扎實的人工智能專業基礎知識，能夠針對典型應用領域的復雜工程問題和需求，結合人工智能相關原理與技術，設計系統級或單元級的解決方案。了解人工智能技術前沿研究的狀態及趨勢，能夠基于科學原理并采用科學方法對工程問題進行研究，包括建模、算法設計、程序實現及實驗、進行實驗收集數據、分析與解釋數據以及通過信息綜合得到合理有效的結論，加強學生對專業知識的深入理解，分析應用能力。

　　創新實踐方面，借助案例分析、項目設計、科學研究、創新實踐競賽等方式，讓學生掌握基本的創新方法，具有創新意識和態度，能夠提出創新性的技術路線與方案，并具備較強的方案實現與分析能力。從信息產業、醫學、生物學、經濟學等實際應用出發，鍛煉學生結合面對多樣化的應用場景的理論結合、模型設計、實驗分析能力。

　　自我修養方面，讓學生對學習過程進行不斷的探討與思辨，組織學生參與知識技術的分享討論，培養學生在知識綜述、工程設計和溝通辯論的能力。通過綜合性的實踐項目，學生具備充分的組織管理能力、語言和文字表達能力、人際交往能力以及在團隊協作能力。培養學生對學習的正確認識，不斷適應發展的意識，具備國際視野、跨文化交流、競爭與合作能力，最終成長為人工智能產業的高級人才。

　　人工智能專業的畢業生可選擇繼續在人工智能領域深造，進行更深入地研究，或是于信息產業高新技術企業、科研院所、政府部門等行業就業，從事人工智能的技術研究、系統研發以及工程管理和教育等工作。成為該領域的軟硬件高端工程師、交叉學科的應用架構師、創新創業家、算法研究與理論創新科學家，為國家科技進步貢獻重要力量。

　　五、結束語

　　人工智能領域的發展萬眾矚目，高等教育的改革緊跟步伐，國內眾多高校已經陸續設立人工智能相關專業。以人工智能領域新型人才培養為目標，探索多學科交叉融合的人工智能專業建設，規劃課程體系和構建專業人才培養體系任重道遠。探索一條推進中國人工智能領域前沿、開發核心創新研究、彌補高端人才需求缺口的道路將成為高等教育改革的重要前進方向。