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      人工智能產(chǎn)業(yè)背景下的專業(yè)應(yīng)對(duì)

      2017-09-08 23:05:23魏忠
      今日教育 2017年9期
      關(guān)鍵詞:人工智能學(xué)科專業(yè)

      魏忠

      人工智能是信息浪潮最新的展現(xiàn)形式

      自從托夫勒提出第三次浪潮以來(lái),信息革命以超出想象的速度和影響沖擊社會(huì)各個(gè)方面。工業(yè)革命成其為工業(yè)革命的前提條件是這項(xiàng)革命所帶來(lái)的產(chǎn)值和從事的人口超過(guò)總數(shù)的一半。一開(kāi)始,信息技術(shù)還只是起輔助作用——無(wú)紙化、信息化、互聯(lián)網(wǎng)化,信息技術(shù)只是極大地提高產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出速度。這幾年越來(lái)越兇猛的熱點(diǎn),以及熱點(diǎn)退潮甚至不再退潮的效應(yīng),使得信息革命成為真正的第三次工業(yè)革命。而到目前為止,繼“互聯(lián)網(wǎng)+”、新硬件時(shí)代、工業(yè)4.0 、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)等等概念之后,人工智能成為集大成者。之所以這樣說(shuō),不是因?yàn)槿斯ぶ悄艽媪饲懊娴臒狳c(diǎn),而是包含了前面的所有熱點(diǎn),以一種全社會(huì)能夠理解和歡欣鼓舞的概念模式,涵蓋了以往的形式,成為新的熱點(diǎn)。

      首先看三張圖,第一張是著名的美國(guó)西雅圖華盛頓大學(xué)(USNEWS全球排名11左右)的專業(yè)申請(qǐng),每年6月華盛頓大學(xué)在校的繼續(xù)選擇留下來(lái)的6000名學(xué)生會(huì)向他們的招生官申請(qǐng)專業(yè),他們中間有大學(xué)1年級(jí)到3年級(jí)的學(xué)生,近7年最明顯的一個(gè)趨勢(shì)就是計(jì)算機(jī)和相關(guān)專業(yè)比例迅速上升,這也表明這所美國(guó)西北部名校的市場(chǎng)需求程度,2017年申請(qǐng)計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的人數(shù)超過(guò)1000人,但是錄取的只有大概一半。商科、計(jì)算機(jī)、工程和醫(yī)學(xué)是華盛頓大學(xué)的四大品牌,然而這些年,工程和計(jì)算機(jī)明顯地超過(guò)其他專業(yè)類的受歡迎程度。而如果我們把計(jì)算機(jī)和工程合并叫作人工智能相關(guān)專業(yè)的話,那么無(wú)論從總量還是發(fā)展趨勢(shì)上看,人工智能在這所大學(xué)都秒殺其他熱門(mén)。

      華盛頓大學(xué)是美國(guó)西北部華盛頓地區(qū)唯一一所頂級(jí)名校,西雅圖這個(gè)城市也并不是美國(guó)的IT中心,雖然微軟總部在那里。對(duì)西雅圖進(jìn)行產(chǎn)業(yè)分析以后就會(huì)發(fā)現(xiàn),華盛頓大學(xué)每年的400多位計(jì)算機(jī)專業(yè)的畢業(yè)生以及1000位左右的計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)畢業(yè)生遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足當(dāng)?shù)氐男枨螅虿⒉辉谟贗T,而在于“IT化”,也就是我們中國(guó)所說(shuō)的“互聯(lián)網(wǎng)+”,華盛頓附近的波音公司等傳統(tǒng)的公司,不再主要招專業(yè)人才,而是懂專業(yè)的計(jì)算機(jī)人才!

      春江水暖鴨先知,每年留學(xué)美國(guó)所需要的40萬(wàn)元左右的費(fèi)用對(duì)于中國(guó)家庭來(lái)說(shuō)并不是小數(shù)目,而10萬(wàn)來(lái)到美國(guó)的留學(xué)大軍到底去學(xué)了什么專業(yè),應(yīng)該并不是感性的選擇。第二張圖是一個(gè)全國(guó)前三的留學(xué)機(jī)構(gòu)公布的每年中國(guó)學(xué)生留學(xué)美國(guó)300所大學(xué)理工科專業(yè)申請(qǐng)選項(xiàng),非常明顯人工智能的直接支撐學(xué)科電子、計(jì)算機(jī)、機(jī)械、材料學(xué)科,占據(jù)了理工科比例的70%以上。與此同時(shí),2017年中國(guó)國(guó)內(nèi)薪資和最受歡迎的專業(yè)比例中,這四項(xiàng)之和占據(jù)了90%以上。

      計(jì)算機(jī)類專業(yè)獨(dú)占鰲頭,在2017年中國(guó)國(guó)內(nèi)高校專業(yè)薪資排行榜中,明顯也能看出這個(gè)趨勢(shì)。由于美國(guó)大學(xué)沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的專業(yè)目錄,分類有點(diǎn)混亂,然而我們?nèi)绻哌M(jìn)計(jì)算機(jī)專業(yè)內(nèi)部(圖3)也能非常明顯地看出來(lái),與人工智能直接相關(guān)的軟件工程、人機(jī)交互、人工智能、視覺(jué)與機(jī)器學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、圖形交互、數(shù)據(jù)庫(kù)、算法占據(jù)了超過(guò)90%的比例,上面這句話也許是廢話,因?yàn)檎麄€(gè)計(jì)算機(jī)專業(yè)都和人工智能相關(guān),但是對(duì)比中國(guó)的計(jì)算機(jī)專業(yè)目錄和美國(guó)的這份目錄,人機(jī)交互、算法、視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、圖形交互,這些加起來(lái)超過(guò)20%的專業(yè)在中國(guó)本科目錄里面是沒(méi)有的,而中國(guó)留學(xué)生趨之若鶩的計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè),其增長(zhǎng)熱點(diǎn)只有一個(gè),那就是:人工智能。

      從數(shù)據(jù)來(lái)看,人工智能已經(jīng)不是一個(gè)未來(lái)的趨勢(shì),而是已經(jīng)發(fā)生了的事實(shí),這個(gè)事實(shí)悄悄地整合著、偷吃著過(guò)去的專業(yè),如果過(guò)去你還堅(jiān)持你學(xué)的是工程、是機(jī)械、是電子而不是計(jì)算機(jī)的話,今天它們有一個(gè)共同的名字:人工智能。

      人工智能是一個(gè)專業(yè)集合和融合模型,不是一個(gè)專業(yè)

      我們來(lái)探討第二個(gè)問(wèn)題,也就是什么是人工智能專業(yè)。事實(shí)上中國(guó)本科專業(yè)中還沒(méi)有這個(gè)專業(yè),即使在美國(guó)人工智能排名第一的名校卡內(nèi)基梅隆大學(xué),也不存在一個(gè)專業(yè)叫人工智能,因?yàn)榭▋?nèi)基梅隆大學(xué)每個(gè)專業(yè):計(jì)算機(jī)科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、數(shù)字金融、信息管理、數(shù)字媒體等等都聲稱自己叫人工智能,而如果從人工智能的內(nèi)涵來(lái)看,這所學(xué)校所有的專業(yè)合并起來(lái)才叫人工智能。2012年我在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)訪學(xué)的時(shí)候,發(fā)現(xiàn)了當(dāng)年美國(guó)人工智能的創(chuàng)始人西蒙,1957年給學(xué)校定的專業(yè)設(shè)置構(gòu)架,就是人工智能,這所學(xué)校從那個(gè)時(shí)候開(kāi)始,就基本上沒(méi)有變更過(guò)專業(yè)架構(gòu)。

      人工智能是一個(gè)專業(yè)集合而不是一個(gè)專業(yè)。卡內(nèi)基梅隆大學(xué)在美國(guó)人工智能排名長(zhǎng)期保持第一,并不是有一個(gè)專業(yè)叫人工智能很強(qiáng),而是因?yàn)檫@所學(xué)校有美國(guó)排名第二的信息管理系、美國(guó)排名前三的計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院(有很多人拿到圖靈獎(jiǎng))、美國(guó)排名很強(qiáng)的工程和環(huán)境科學(xué)(拿到諾貝爾獎(jiǎng))、美國(guó)排名第三的美術(shù)系、美國(guó)排名前幾的戲劇和藝術(shù)專業(yè)。事實(shí)上,從卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的整個(gè)專業(yè)配置來(lái)看,就是一個(gè)人工智能的專業(yè)合集。

      我也將中國(guó)教育部2015年碩士專業(yè)目錄按照這個(gè)邏輯梳理了一下,按照關(guān)注人性、關(guān)注效率、關(guān)注原理、關(guān)注應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn),形成了基于人、基于工、基于智、基于能的學(xué)科矩陣,矩陣中的專業(yè)和專業(yè)類涵蓋了目前碩士專業(yè)的一半以上,也就是今后一半以上的專業(yè)將被人工智能整合,這中間還不包含應(yīng)用人工智能的專業(yè)。為了方便理解,我將人工智能在專業(yè)學(xué)科上的涵蓋分成以下四個(gè)類別。

      基于人的人工智能:人工智能不只是理工科的內(nèi)容,一方面人類學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、社會(huì)學(xué)、教育學(xué)隨著信息技術(shù)的應(yīng)用,變成一門(mén)研究人的學(xué)問(wèn)和高度技術(shù)依賴型的學(xué)科,另外一方面美術(shù)、音樂(lè)、美學(xué)、戲劇、設(shè)計(jì)等,成為人工智能中重要的展現(xiàn)手段。

      基于工的人工智能:工程、技術(shù)、控制,高度關(guān)注效率和關(guān)注應(yīng)用,是基于人工智能引擎的應(yīng)用。未來(lái)的工程解放人和代替人,需要今后的工程技術(shù)人員成為掌握人工智能和應(yīng)用的融合人才;計(jì)算機(jī)和行業(yè)一個(gè)都不能少。

      基于智的人工智能:高度關(guān)注人和關(guān)注原理的結(jié)合點(diǎn),成為心理學(xué)、邏輯學(xué)、倫理學(xué)、遺傳學(xué)的學(xué)習(xí)動(dòng)因。人類的智慧和意識(shí)以及概念需要人搞清楚,也需要和機(jī)器相融合,這就是智。人工智能不會(huì)削弱對(duì)哲學(xué)、倫理和邏輯的學(xué)習(xí),對(duì)這些專業(yè)的學(xué)習(xí)將使用更多的科學(xué)化的工具。endprint

      基于能的人工智能:高度關(guān)注底層原理和產(chǎn)出效率,使目前核心的人工智能的范疇,包含我們常見(jiàn)的物理、化學(xué)、電子、生物等學(xué)科以及與數(shù)學(xué)相關(guān)的綜合模型應(yīng)用。

      人工智能應(yīng)對(duì),如何從校園開(kāi)始?

      1. 人工智能時(shí)代凸顯了教育的價(jià)值,也讓人們重新審視教育。

      與一般人想象的人工智能時(shí)代,教育將無(wú)所作為正好相反,教育將更加重要和持續(xù)。一方面人工智能解放了人類重復(fù)性的勞動(dòng),每天工作6小時(shí)、每周工作3天并不是天方夜譚;另一方面,爭(zhēng)取工作權(quán)和創(chuàng)造權(quán)、與機(jī)器替代性競(jìng)爭(zhēng)成為教育的價(jià)值所在。教師比例會(huì)大幅度提高、終身學(xué)習(xí)將成為常態(tài)、越來(lái)越融合的學(xué)習(xí)難度、越來(lái)越基礎(chǔ)的理論訓(xùn)練,使得訓(xùn)練有素的人才能擁有工作權(quán)和創(chuàng)新權(quán),教育將越來(lái)越重要。工業(yè)時(shí)代的教育以人為勞動(dòng)力,注重學(xué)什么,而人工智能時(shí)代以人的創(chuàng)造為源泉,學(xué)什么將更加重要,教師和教育機(jī)構(gòu)將重點(diǎn)集中在個(gè)性化的學(xué)生學(xué)什么上,而怎么學(xué)將由人工智能給出策略和更加精確的建議。

      2.數(shù)理學(xué)科將重新回到前所未有的高度。

      30年前“學(xué)好數(shù)理化,走遍天下都不怕”,恐怕會(huì)以更高形態(tài)的迭代卷土重來(lái)。量子物理、材料化學(xué)、分子生物學(xué)、統(tǒng)計(jì)和計(jì)算數(shù)學(xué),原先是大學(xué)的課程,很可能要進(jìn)入基礎(chǔ)教育教材,人工智能時(shí)代凸顯了教育的價(jià)值,也讓教育的專業(yè)與側(cè)重點(diǎn)重新洗牌,一半以上的學(xué)科不是沒(méi)有價(jià)值,而是不應(yīng)再學(xué)了:基于工具化的語(yǔ)言、實(shí)用化和標(biāo)準(zhǔn)化的工程學(xué)科、沒(méi)有創(chuàng)造力需求的工匠產(chǎn)業(yè)將大幅度萎縮。每個(gè)人擁有獨(dú)特技能和掌握少數(shù)人擁有的技能成為普遍現(xiàn)象。

      3.教育的意義在于人性而不是機(jī)器性。

      美術(shù)、藝術(shù)、戲劇、文學(xué)、音樂(lè)、體育、棋牌、計(jì)算機(jī)程序語(yǔ)言等與人類成長(zhǎng)時(shí)間窗口密切相關(guān)的學(xué)科,將大幅度提前到中小學(xué)而不是大學(xué)以后。由于多數(shù)人多數(shù)時(shí)間進(jìn)行學(xué)習(xí)和教育工作,教育成為人們一種生活方式而不是一種實(shí)用的手段和目標(biāo),教育體驗(yàn)將大大加強(qiáng),教育機(jī)構(gòu)應(yīng)該布置成未來(lái)世界的體驗(yàn)?zāi)0搴透淖兪澜绲男畔⒛0?。教育的意義回歸人性而不是機(jī)器性,學(xué)校作為一種公共服務(wù)成為最好的未來(lái)體驗(yàn)中心和生活中心的趨勢(shì)越來(lái)越明顯。

      4.學(xué)生視角下的人工智能產(chǎn)業(yè)背景下的專業(yè)選項(xiàng)。

      未來(lái)產(chǎn)業(yè)視角下,每個(gè)人、每個(gè)階段學(xué)習(xí)和教育的選項(xiàng)都將是個(gè)性的和針對(duì)性的。對(duì)于中小學(xué)和基礎(chǔ)教育來(lái)說(shuō),為了適應(yīng)未來(lái)多變的和動(dòng)態(tài)的世界,更加融合專業(yè)、更加應(yīng)用性的體驗(yàn)、更加基礎(chǔ)和原理性的學(xué)科培養(yǎng)成為三個(gè)趨勢(shì),在此基礎(chǔ)上,原先高度抽象和薄薄的教材加上高度機(jī)械化的題庫(kù)和課外輔導(dǎo)資料模式將會(huì)改變。研究型學(xué)習(xí)根植于研究型和體系性的教材改革,教材將更加從信息角度融合所有的學(xué)科并更加系統(tǒng)性地將學(xué)科歷史全貌展現(xiàn)給學(xué)生。在教學(xué)內(nèi)容方面,編程從娃娃做起和邏輯學(xué)哲學(xué)從娃娃開(kāi)始是必然趨勢(shì)。

      職業(yè)學(xué)校在人工智能時(shí)代受到的沖擊將是最大的和空前的,職業(yè)訓(xùn)練將盡量繞開(kāi)機(jī)器能干的所有領(lǐng)域,而原先職業(yè)學(xué)校中與人美學(xué)、運(yùn)動(dòng)學(xué)、藝術(shù)學(xué)、體感、體驗(yàn)不相關(guān)的專業(yè)和課程將受到重大沖擊而退出歷史舞臺(tái)。

      應(yīng)用型大學(xué)會(huì)得到空前的發(fā)展,充分運(yùn)用信息技術(shù)支撐的各行各業(yè)的行內(nèi)人,將細(xì)化和填充由于人工智能產(chǎn)業(yè)而引發(fā)的更多更豐富的行業(yè)分工和產(chǎn)業(yè)分工。雖然技術(shù)的應(yīng)用將更加依賴于人工智能,但是應(yīng)用型培養(yǎng)的大學(xué)生將會(huì)花更多的時(shí)間去整理人類歷史在一個(gè)細(xì)小領(lǐng)域的工程經(jīng)驗(yàn)以及創(chuàng)造性地提出和實(shí)現(xiàn)新的想法。

      至少?gòu)膶?shí)用主義角度上來(lái)看,世界上最聰明的5%的人將不斷從小到大接受更加殘酷的篩選和訓(xùn)練,這種篩選和訓(xùn)練是一種挑戰(zhàn)本人潛質(zhì)和榮譽(yù)的機(jī)遇。一個(gè)數(shù)學(xué)博士和電子學(xué)科學(xué)家,除非極少數(shù)成為創(chuàng)新企業(yè)的企業(yè)主,絕大多數(shù)從事創(chuàng)造力工作的研究人員,從小到大將承受更大的壓力、更艱苦的訓(xùn)練、更長(zhǎng)時(shí)間的學(xué)習(xí)、獲得的收入并不與付出成正比,但是正如過(guò)去歷史上的科學(xué)家一樣,心中的榮耀和挑戰(zhàn)人類和自我的快感,不是每個(gè)人都有機(jī)會(huì)的,而未來(lái),整個(gè)社會(huì)和從事這個(gè)行業(yè)的人將以此為常態(tài)。與此相適應(yīng),研究型大學(xué)將更加集中在高度形而上、高度邏輯化、高度數(shù)學(xué)和抽象思維能力的培養(yǎng),高精尖的技術(shù)和高精尖的人才將使得受教育者和教育別人的人,在人與機(jī)器大戰(zhàn)中獲得最大的收獲:敬仰和榮耀。如果一個(gè)從事研究的人沒(méi)有這樣的準(zhǔn)備,就可以不選擇。endprint

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