在人工智能的發(fā)展過程中,人才儲備無疑是重要的一環(huán)。人工智能
應是一種可以深埋于任何產(chǎn)業(yè)中的底層技術,與醫(yī)療結合可以提升影像資料的檢閱效率,與工業(yè)結合可以提升分揀速度……在未來,或許每家企業(yè)都會配備一個AI部,正如目前每家公司都配備IT部一樣。
AI和每一項科技主導的產(chǎn)業(yè)都一樣,發(fā)展的關鍵在于人才的密度與高度。有報道稱,目前全球AI人才存量僅僅30萬,而市場需求卻在百萬起步。人才爭奪已經(jīng)成為了各個國家AI戰(zhàn)略布局的關鍵,如今中國和美國作為世界
級AI的兩大巨頭,兩者各有優(yōu)勢,中國擁有更龐大的數(shù)據(jù)流量,美國擁有更強大的研發(fā)實力。相較之下,人才儲備幾乎成為了雙方最大的差距。
(圖片及數(shù)據(jù)來自《2017全球人工智能人才白皮書》by騰訊研究院)
把美國稱為全球AI人才儲備最完善的國家一點都不夸張,除了圖中所示的高校數(shù)量優(yōu)勢,美國有14所學校擠進世界人工智能領域?qū)W術能力20強,且包攬前八名。2006年至今,在人工智能領域頂級會議發(fā)表超過30篇論文的204位學者中,有60%來自美國。
為了彌補短板,中國采取了多端齊發(fā)的人工智能人才戰(zhàn)略,一方面提供優(yōu)越的政策薪資引進和留住人才,另一方面在教育中培養(yǎng)未來人才。
中國已經(jīng)下發(fā)了《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》,并給出了不同建設階段的具體的時間表。但和美國相比,中國AI人才儲備更弱的一環(huán)其實在少兒教育方面。
AI預備軍從孩子抓起,中國為什么抓不起?
去年,國務院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出在中小學階段設置人工智能相關課程、逐步推廣編程教育,但即便如此,從中小學建立AI預備軍的想法實施起來依然困難重重。
和更擅長于學科教育的中國不同,歐美國家通常實行STEAM教育,比如少兒編程、機器人編程這類重實操和思維方式培養(yǎng)的領域。像比爾蓋茨、喬布斯都從小就接受過編程教育,當時他們使用過的語言可能早就退出歷史舞臺了,但人們認為他們?nèi)缃竦某删停妥孕〗佑|編程培養(yǎng)起的工程思維不無關系。
就拿少兒編程來說,一方面中國缺乏師資,少兒編程需要跨學科知識,既懂得教育學又懂得計算機科學。如今我國IT開發(fā)人才基本都集中于互聯(lián)網(wǎng)和科技企業(yè)中,而這些人又對教育一無所知。最終導致編程教育缺乏可靠的師資,甚至整體行業(yè)以銷售和加盟為導向。
另一方面大多數(shù)家長也不理解少兒編程。在一二線城市之外,可能很多家長對于編程所知甚少,更別提了解可視化編程、硬件組裝、樹莓派等等之間的區(qū)別,只能依賴于可能并不專業(yè)的少兒編程教師。
最終的結果,就是中國在培育人工智能人才時缺乏基礎,學生進入高校時并不具備編程、機器人等等方面的基礎知識,接觸相關高等教育的門檻更高,效率卻更低。加上人工智能有和各個產(chǎn)業(yè)底層深度融合的特性,未來在醫(yī)療、工業(yè)、金融等等方面會需要越來越多的跨學科人才。無法從小培養(yǎng)起工程思維,也會讓人才在進行多領域?qū)W習時遇到困難。
先鑒者的蹤跡:我們能從美國的AI人才培養(yǎng)中學到什么?
想要改變這一現(xiàn)狀,或許我們可以把目光看向人才儲備最成熟的美國,從中找到以下兩個解決方案。
第一種是快速推行行業(yè)標準。
在美國,少兒STEAM教育和計算機教育正在快速接近標準化,比如美國成立了CSTA,全稱 Computer Science Teachers Association,即計算機科學教師協(xié)會。成員中不光有教師,還有大學教師、工業(yè)界和政府成員。
CSTA所做的就是發(fā)布K12計算機科學標準,并要求不管是各州學校還是商業(yè)化培訓機構,都要根據(jù)標準制定課程。以免出現(xiàn)市場混亂,學生無從選擇的情況出現(xiàn)。
另外CSTA在企業(yè)界招攬了大量合作伙伴,如谷歌、微軟、甲骨文等等高科技企業(yè)。這些企業(yè)和機構承擔了舉辦行業(yè)會議、培養(yǎng)計算機科學教育教師等等方面的工作,用自己的先進經(jīng)驗提升行業(yè)整體的教學水平,保證傳授給孩子的知識不是脫離實際應用的空想。
多方角色的加入讓少兒編程和其他少兒計算機教育一起迅速標準化,減少了教學內(nèi)容魚目混珠、教師資源無法可持續(xù)發(fā)展等等的可能性,推使少兒編程走向一種更為健康的產(chǎn)業(yè)化狀態(tài)。
第二種是打造適用于少兒的編程教育產(chǎn)品。
在教育行業(yè)中,能否打造出一款合適的教育產(chǎn)品,有時甚至會影響一代人的教育成果。尤其是編程這種枯燥的理工學科,把成人適用的教學方式照搬給少兒,絲毫起不到結果。
如今中國很多少兒編程教育更是落入了一種怪圈,自從文件頒布之后,各種信息競賽也被列入了中高考加分項目。很多培訓機構以應試加分為唯一目的,根本起不到所謂的思維模式培養(yǎng)、邏輯能力培養(yǎng)等等作用。
最近幾年開始流行的游戲化編程、圖形化編程反而更接近培養(yǎng)“AI預備軍”的初衷。游戲化編程起源于美國的CodeCombat,通常做法是把編程教育可視化,設置出背景故事和一個個關卡,讓少兒在游戲的過程匯中感知編程教育,養(yǎng)成編程邏輯思維。雖然中美少兒教育基礎不同,但面對游戲中獎懲系統(tǒng),同樣會受到吸引,讓少兒更容易接受編程這一看似枯燥的學科。
國內(nèi)比較流行的編程貓、Scratch也應用了類似的邏輯,最近網(wǎng)易教育還著手引進CodeCombat,將其命名為極客戰(zhàn)記,今日將在中國區(qū)上線。或許當市場活躍度提稿,這種教育模式會進入更多的少兒群體。
當然,面對中國在人工智能人才儲備的落后,僅僅引進一款海外編程教育產(chǎn)品是完全不夠的。但提升各個年齡段的科學教育補充、快速建立起行業(yè)內(nèi)標準一定是人工智能人才培養(yǎng)的必備基礎。中國的人工智能人才現(xiàn)狀,其實和我們一直崇尚學科理論、崇尚應試教育卻忽略了工程化教育基礎有關。如今的中國,正在一步步的趕上那些曾經(jīng)落下的路程。
沒有一座樓閣能憑空而立,AI從娃娃抓起雖然看似是一句玩笑話,實際蘊含的卻是人工智能人才培養(yǎng)的另一種可能,越早開放出知識的傳輸和獲取,就能越早讓知識在一代人中得出成果。
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