吳飛
人工智能可謂當(dāng)下炙手可熱的領(lǐng)域。放眼全球，很多國家都把人工智能作為目前最大的發(fā)展戰(zhàn)略，力圖在新一輪國際競爭中掌握主導(dǎo)權(quán)。2015年12月，中國工程院批準(zhǔn)了“中國人工智能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》對外發(fā)布。在今年10月31日召開的中共中央政治局第九次集體學(xué)習(xí)上，習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)，要深刻認(rèn)識(shí)加快發(fā)展新一代人工智能的重大意義，加強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)，做好規(guī)劃，明確任務(wù)，夯實(shí)基礎(chǔ)，促進(jìn)其同經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展深度融合，推動(dòng)我國新一代人工智能健康發(fā)展。
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)。要想長遠(yuǎn)發(fā)展，打下厚實(shí)的人才基礎(chǔ)至關(guān)重要。近年來，國內(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，導(dǎo)致培養(yǎng)出來的人才無法滿足真正的應(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)有專業(yè)知識(shí)體系中培養(yǎng)人工智能專業(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)專業(yè)化人才。
目前，國內(nèi)一些高校對人工智能人才培養(yǎng)過程中知識(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、人工智能專業(yè)必修課、專業(yè)模塊課等類別。
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)和人工智能三大類課程，同時(shí)提供了內(nèi)容豐富的選修課程。我們可以來對比一下卡耐基梅隆大學(xué)人工智能本科專業(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)等核心類別課程，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門課程）。由此可見，人工智能專業(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)過程中，要強(qiáng)化專業(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)老校長竺可楨曾說過：“若是一個(gè)大學(xué)單從事于零星專門知識(shí)的傳授，既乏學(xué)術(shù)研究的空氣，又無科學(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)用場景提升人才培養(yǎng)動(dòng)力。當(dāng)然，在這個(gè)過程中，要鼓勵(lì)教師在專業(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)。
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