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    關(guān)于高校AI人才培養(yǎng)的思考

    2018-12-04 09:18:46張海玉南陽師范學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院
    教書育人 2018年36期
    關(guān)鍵詞:機(jī)器基礎(chǔ)人工智能

    張海玉 (南陽師范學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院)

    人工智能(Artificial Intelligence,簡稱 AI)概念從 1956年Dartmouth學(xué)術(shù)會(huì)議上的提出到今天的發(fā)展,經(jīng)過了兩起兩落[1]。隨著大數(shù)據(jù)、高性能計(jì)算的發(fā)展使得AI再一次席卷而來,特別是Alpha Go戰(zhàn)勝圍棋冠軍李世石、柯潔后,更是讓AI家喻戶曉。近幾年來,AI在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、無人駕駛、醫(yī)療、語音和人臉識(shí)別等領(lǐng)域發(fā)展迅猛。例如,微軟研發(fā)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)[2]達(dá)到可與人工翻譯媲美的水平。Allen Institute for Cell Science訓(xùn)練出了兩套能夠精準(zhǔn)展示和預(yù)測細(xì)胞各部分形狀、位置及工作狀態(tài)的算法模型,助力觀察人類活體細(xì)胞,使得癌癥治療看到新曙光[3]。Facebook推出了人工智能聊天機(jī)器人“BOTS On Messenger”,微軟人工智能機(jī)器人小冰還出版了詩集,百度研制了無人駕駛汽車Apollo。AI技術(shù)已經(jīng)滲透并影響到了生活的方方面面,新的一輪AI浪潮正風(fēng)起云涌。

    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(bào)告中曾提及四次,指出要推動(dòng)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。2017年7月20日國務(wù)院發(fā)布《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(dòng)人工智能領(lǐng)域一級學(xué)科建設(shè),盡快在試點(diǎn)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(lì)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(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、法學(xué)等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合。加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作,鼓勵(lì)高校、科研院所與企業(yè)等機(jī)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直聘發(fā)布的《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(gè)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(gè)職位中AI類崗位占到1/2,其中語音識(shí)別、NLP、機(jī)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(diǎn),具備計(jì)算機(jī)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(shí)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(shí)驗(yàn)班,南京大學(xué)計(jì)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(jī)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(shí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能方向課程的建設(shè)、實(shí)踐能力的培養(yǎng)、自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)四個(gè)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(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

    在學(xué)習(xí)AI技術(shù)時(shí),幾乎所有專家學(xué)者都提出需要扎實(shí)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(jì)算機(jī)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(shí)、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(qiáng)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的工作刻不容緩。可以通過必修和選修等方式開設(shè)“數(shù)據(jù)分析”“統(tǒng)計(jì)機(jī)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(dòng)力,逐步達(dá)到夯實(shí)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(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)視覺”“機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論”“計(jì)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發(fā)布了“AI技術(shù)人才成長路線圖”[7],通過專業(yè)路徑和實(shí)戰(zhàn)路徑兩方面介紹了AI技術(shù)人才需要具備的知識(shí)。需要具備Python、C++、Linux、CUDA編程知識(shí),需要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)課程、掌握Tensor Flow框架。該路線圖中列出了機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等10個(gè)崗位AI人才應(yīng)具備專業(yè)知識(shí)和能力。

    微軟公司也推出AI人才培養(yǎng)的10門免費(fèi)課程,如“AI導(dǎo)論”“數(shù)據(jù)科學(xué)會(huì)用到的Python語言-導(dǎo)論”“AI領(lǐng)域運(yùn)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(jī)器學(xué)習(xí)法則”“深度學(xué)習(xí)”“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”“微軟專案項(xiàng)目之人工智能”。同時(shí)在“文字和自然語言識(shí)別”“語音識(shí)別”“計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別”中選擇其一。

    Google在人工智能學(xué)習(xí)網(wǎng)站開設(shè)有《Machine Learning Crash Course(簡稱 MLCC)》的免費(fèi)課程[8],由機(jī)器學(xué)習(xí)概念、機(jī)器學(xué)習(xí)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用示例三個(gè)部分組成。

    Intel近期也發(fā)布了三門免費(fèi)的AI課程,分別是“機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”“深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”和“TensorFlow基礎(chǔ)”[9]。

    Andrew Ng在Coursera上也推出了機(jī)器學(xué)習(xí)的課程,且用比較通俗的語言講解機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法。最近在Deeplearning.ai和Coursera平臺(tái)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(jī)構(gòu)都著眼于AI編程基礎(chǔ)、AI算法、AI框架、AI實(shí)踐這幾個(gè)方面。那么高校也可以借鑒這些經(jīng)驗(yàn),通過三個(gè)階段分層次的開展相應(yīng)的課程,如表1所示。

    表1 AI課程建設(shè)

    3 實(shí)踐能力的培養(yǎng)

    AI技術(shù)不能紙上談兵,必須動(dòng)手實(shí)踐才能真正掌握,可以從以下幾個(gè)方面著手培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐動(dòng)手能力。

    (1)設(shè)計(jì)教學(xué)環(huán)節(jié)時(shí)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(shí)現(xiàn)模型,充分理解算法的含義和原理到實(shí)現(xiàn)的過程。

    (2)在掌握一定的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)后,鼓勵(lì)學(xué)生盡早走進(jìn)實(shí)驗(yàn)室,接觸科研工作??梢詮囊恍〢I應(yīng)用方向作為入手,使學(xué)生了解自己的興趣點(diǎn)、培養(yǎng)科學(xué)研究能力。

    (3)鼓勵(lì)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(dòng)力和熱情,使得解決問題的能力和實(shí)踐動(dòng)手能力都會(huì)大幅度提高。

    (4)鼓勵(lì)學(xué)生到工業(yè)界實(shí)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(shí),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(jì)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€(gè)方面來培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。

    (1)平時(shí)教學(xué)中,可以給出一些小型的項(xiàng)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(fèi)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(shí)。

    (3)課外可以開展學(xué)術(shù)討論或者通過社團(tuán)等方式開展AI方向的研討,交流,給學(xué)生一個(gè)學(xué)習(xí)的平臺(tái),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(huì)議內(nèi)容,開闊學(xué)生的眼界,使其了解AI發(fā)展的動(dòng)態(tài)。

    (4)鼓勵(lì)高年級學(xué)生訂閱Arxiv,關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級會(huì)議,如ICML/NIPS等。通過研讀論文,動(dòng)手完成論文中的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)新問題;或者擴(kuò)展感興趣的論文的實(shí)驗(yàn)部分;或者嘗試尋求論文中有價(jià)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(dú)厚的優(yōu)勢。本文從夯實(shí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能方向課程的建設(shè)、實(shí)踐能力的培養(yǎng)、自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)四個(gè)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(jī)技術(shù)難題能力的人才,需要一個(gè)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(shí)的基礎(chǔ),為其今后的發(fā)展提供一個(gè)更高的平臺(tái)。

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