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我國人工智能人才狀況及其培養(yǎng)途徑

作者:現(xiàn)代教育技術(shù)雜志 發(fā)布時間:

我國人工智能人才狀況及其培養(yǎng)途徑

作者:現(xiàn)代教育技術(shù)雜志 發(fā)布時間:

摘要:隨著近年來我國人工智能發(fā)展迅速,人才之爭的問題愈發(fā)凸顯。

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摘要:隨著近年來我國人工智能發(fā)展迅速,人才之爭的問題愈發(fā)凸顯?;诖?,文章從數(shù)量和結(jié)構(gòu)兩個方面對中美兩國人工智能的人才現(xiàn)狀進行了比較,發(fā)現(xiàn)我國人工智能人才存在數(shù)量少、結(jié)構(gòu)不合理的問題。為此,文章提出高校作為人才培養(yǎng)的基地,在人工智能發(fā)展的關(guān)鍵期應(yīng)迅速把握時機,科學(xué)建設(shè)人工智能一級學(xué)科;樹立培養(yǎng)人工智能交叉學(xué)科人才的理念,打造“人工智能+X”的格局;與企業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)人才,推進產(chǎn)學(xué)研合作的培養(yǎng)模式等人工智能人才隊伍建設(shè)途徑,以期為我國人工智能發(fā)展儲備資源,培養(yǎng)優(yōu)質(zhì)人才。

關(guān)鍵詞人工智能;人才培養(yǎng);學(xué)科建設(shè);校企合作

當前,人工智能已成為國際競爭的新焦點,我國政府也制定了一系列政策,將人工智能發(fā)展提上日程。2017年7月,國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》,從國家層面對人工智能發(fā)展進行了包括完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局、設(shè)立人工智能專業(yè)、推動人工智能領(lǐng)域一級學(xué)科建設(shè)等系統(tǒng)設(shè)計,并要求高校應(yīng)加快培養(yǎng)人工智能人才、注重高校與企業(yè)合作、共同構(gòu)建人工智能人才培養(yǎng)體系等。

一我國人工智能人才現(xiàn)狀分析

人工智能發(fā)展之爭,歸根結(jié)底是人才之爭。美國是人工智能發(fā)展較早且較快的國家,通過比較中美兩國人工智能人才現(xiàn)狀,可以看出我國目前人工智能人才隊伍建設(shè)中存在的問題。

  • 1 人工智能領(lǐng)域優(yōu)秀學(xué)者少、從業(yè)人員少

目前,全球具有人工智能研究方向的高校共有368所,人工智能領(lǐng)域的人才數(shù)量約有10萬余人。其中,人工智能領(lǐng)域的學(xué)者有6000多名、人工智能相關(guān)專業(yè)在讀碩博研究生以及其他行業(yè)人才7萬余名。每年人工智能相關(guān)領(lǐng)域碩博畢業(yè)生約2萬名。在這368所高校中,美國擁有168所,占據(jù)全球的45.7%,而我國僅有21所。從全球人工智能領(lǐng)域20所頂級高校(如表1所示)可以看出,美國有14所,占了大半江山,而我國只有4所。將這20所高校中的頂級學(xué)者數(shù)量進行比較(如圖1所示),也可以明顯看到我國和美國的差距:美國的頂級學(xué)者數(shù)量占比65%,我國的頂級學(xué)者數(shù)量占比僅為27%。由此不難推斷,我國人工智能領(lǐng)域的優(yōu)秀學(xué)者數(shù)量相比美國差之尚遠。

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圖1  20所頂級高校中各國頂級學(xué)者數(shù)量對比

從中美人工智能從業(yè)人員數(shù)量對比(如圖2所示)可以看出,美國的人工智能企業(yè)起步比中國早,相關(guān)的從業(yè)人員也比中國多。目前美國人工智能企業(yè)約有78700名員工,而我國人工智能企業(yè)約有39200名員工[1],美國的從業(yè)人員數(shù)量是我國的兩倍,我國人工智能人才數(shù)量不足。

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圖2  中美人工智能從業(yè)人員數(shù)量對比
  • 2人工智能人才結(jié)構(gòu)不合理

目前,人工智能有九大熱門領(lǐng)域,分別是自動駕駛、語音識別、智能機器人、計算機視覺與圖像、技術(shù)平臺、智能無人機、機器學(xué)習(xí)應(yīng)用、處理器和自然語音處理。從中美九大熱點領(lǐng)域從業(yè)人員數(shù)量對比(如圖3所示)可以看出,在這九個領(lǐng)域里,美國在智能無人機、機器學(xué)習(xí)應(yīng)用、處理器和自然語音處理四大領(lǐng)域強于我國,我國則在自動駕駛、語音識別、智能機器人和技術(shù)平臺四大領(lǐng)域稍勝一籌。由此不難分析出,我國人工智能的關(guān)注熱點和從業(yè)人員集中在應(yīng)用層,此觀點可以通過中美人工智能領(lǐng)域從業(yè)人員結(jié)構(gòu)對比(如圖4所示)得到進一步證實——相比美國,我國技術(shù)層和基礎(chǔ)層人才薄弱,整體結(jié)構(gòu)失衡;尤其是基礎(chǔ)層作為人工智能發(fā)展的“下盤”顯得過于薄弱,難以支撐應(yīng)用層的發(fā)展,因此在整體推進人工智能人才隊伍建設(shè)的同時,還應(yīng)特別關(guān)注基礎(chǔ)層人才的培養(yǎng),夯實基礎(chǔ)為人工智能后續(xù)發(fā)展提供保障。

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圖3  中美九大熱點領(lǐng)域從業(yè)人員數(shù)量對比

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圖4  中美人工智能領(lǐng)域從業(yè)人員結(jié)構(gòu)對比

二我國人工智能人才的培養(yǎng)現(xiàn)狀

目前,我國人工智能人才主要來自于國外人才引進和企業(yè)內(nèi)部轉(zhuǎn)崗,從互聯(lián)網(wǎng)、電信等相關(guān)行業(yè)轉(zhuǎn)到人工智能領(lǐng)域的人員較多,高校尚未形成有效的人才輸出。

  • 1 人工智能尚未成為獨立專業(yè)

我國高校與人工智能領(lǐng)域相關(guān)的專業(yè)有很多,如計算機科學(xué)、電子工程、自動化、軟件工程等,但大部分人工智能的教學(xué)和科研活動散落在其它多個一級學(xué)科中;人工智能課程不是重點學(xué)習(xí)內(nèi)容,學(xué)時占比較少,存在著高開低走、碎片化、低水平重復(fù)等問題,嚴重阻礙了我國人工智能的發(fā)展和人工智能人才的培養(yǎng)。從表2可以看出,大部分高校只是將人工智能作為一個研究方向,還沒有成為一門專業(yè),研究人工智能的學(xué)者大多集中在計算機系、軟件學(xué)院和信息工程學(xué)院等,未在本科階段設(shè)置人工智能專業(yè),只在研究生階段設(shè)立人工智能研究方向,人工智能研究范圍小眾。中國要搶占人工智能制高點,人工智能要獲得不斷發(fā)展,就需要大量人工智能人才,因此相關(guān)從業(yè)人員需求缺口大,高校需要將人工智能作為一門獨立專業(yè),并有必要從本科階段開始就培養(yǎng)相關(guān)人才。

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  • 2 高校未形成人工智能交叉學(xué)科的人才培養(yǎng)

研究生招生階段也比較重視學(xué)生的本科專業(yè),偏向有計算機、信息技術(shù)等專業(yè)背景的學(xué)生,而忽視了其它學(xué)科。如此一來,人工智能領(lǐng)域的學(xué)生都是理科出身,背景單一,既不利于人才培養(yǎng),也不利于內(nèi)部交流。人工智能要發(fā)展交叉學(xué)科,不能過分強調(diào)理科背景,復(fù)合型人才的培養(yǎng)需要多學(xué)科背景,可以適當考慮跨學(xué)科招生。

要實現(xiàn)人工智能交叉學(xué)科的人才培養(yǎng),師資力量不可或缺。只有長期專注于特定專業(yè)領(lǐng)域、致力于特定問題的探索與研究,才有可能實現(xiàn)理論或?qū)嵺`上的重大突破,高校教師往往在本領(lǐng)域研究較有建樹,但跨學(xué)科就有難度。以“人工智能+教育”為例,要實現(xiàn)人工智能和教育的學(xué)科交叉,教師不僅需要同時掌握人工智能和教育的專業(yè)知識,且需將這兩者融會貫通。

  • 3 校企合作力度不夠

我國高校人工智能有關(guān)專業(yè)的培養(yǎng)方式和其它專業(yè)一致,多采用教師授課、學(xué)生聽課的培養(yǎng)方式,較為薄弱實踐環(huán)節(jié)。但人工智能恰恰是一個需要注重實踐的專業(yè),高校缺乏這種實踐的環(huán)境??v觀我國出臺的一系列與人工智能有關(guān)的政策文件,無不強調(diào)人工智能的發(fā)展要落實到應(yīng)用上,企業(yè)在助推人工智能發(fā)展上有無可比擬的優(yōu)勢,有的高校與企業(yè)有所合作,但雙方受制于運行機制等各種因素,校企合作通常是浮于表面的短期行為,很難落地和可持續(xù)推進。

三高校人工智能人才隊伍建設(shè)途徑

  • 1 科學(xué)建設(shè)人工智能一級學(xué)科

《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提到,要“建設(shè)人工智能學(xué)科。完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局,設(shè)立人工智能專業(yè),推動人工智能領(lǐng)域一級學(xué)科建設(shè),盡快在試點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?!盵2]

(1)人工智能的一級學(xué)科要有二級學(xué)科作支撐

雖然我國不統(tǒng)一設(shè)立二級學(xué)科,但在實際發(fā)展中,沒有二級學(xué)科支撐的一級學(xué)科顯得獨木難支,所以人工智能不僅要建立一級學(xué)科,各高校也應(yīng)該根據(jù)實際需求,從以下方面著手構(gòu)建二級學(xué)科:①應(yīng)符合一級學(xué)科的內(nèi)涵,要覆蓋人工智能各分支;②應(yīng)與國家戰(zhàn)略布局相適應(yīng),人工智能一級學(xué)科的構(gòu)建是為了我國更好地發(fā)展人工智能,二級學(xué)科的設(shè)立應(yīng)當關(guān)注國家發(fā)展需求,結(jié)合實際;③應(yīng)有嚴格的論證,人工智能是一個交叉學(xué)科。如何既融合其它學(xué)科又突出本學(xué)科的特點,這一關(guān)鍵問題在二級學(xué)科的設(shè)立上需要各高校嚴謹論證和合理把握。

(2)加強人工智能與相關(guān)學(xué)科專業(yè)的資源整合利用

目前,高校與人工智能相關(guān)的專業(yè)和研究早已起步。以智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)為例,該專業(yè)從2004年北京大學(xué)首次在全國招收本科生以來,全國已有36所大學(xué)開展了智能專業(yè)的本科人才培養(yǎng)。從表2可以看到,我國多所高校設(shè)有人工智能方向的研究院或?qū)嶒炇业?,人工智能的研究涵蓋在計算機、軟件工程和信息工程等比較成熟的學(xué)科內(nèi),前期成果為人工智能一級學(xué)科的構(gòu)建奠定了基礎(chǔ)。同時,中國已有多所高校開設(shè)了人工智能課程,并根據(jù)不同專業(yè)需求設(shè)定為專業(yè)選修課或必修課,各高??梢愿鶕?jù)需求和發(fā)展情況,有效整合已有資源,科學(xué)地建設(shè)人工智能一級學(xué)科。

  • 2 鼓勵高校培養(yǎng)人工智能交叉人才

高校在培養(yǎng)人工智能人才的過程中,應(yīng)根據(jù)已有布局和發(fā)展部署推動學(xué)科交叉,構(gòu)建“人工智能+X”的格局。

(1)合理進行跨學(xué)科招生

我國大部分地區(qū)的高中實行文理分科,高考時也體現(xiàn)出這一特點,高校在招收人工智能相關(guān)專業(yè)的本科生時,更傾向于招收理科生,這并不利于復(fù)合型人才的培養(yǎng)。文理分科并不完全體現(xiàn)學(xué)生的潛力和興趣,高校在錄取名額的分配上可略作調(diào)整,適當錄取一定比例的文科生并加強培養(yǎng),畢竟人工智能交叉學(xué)科的發(fā)展并不限于理工類專業(yè)。在招收研究生時,高校的自主選擇權(quán)更大,選拔方式也更多樣化,這就可以多方考察所選拔的研究生的學(xué)科專業(yè)、知識背景和研究興趣,保證研究生對專業(yè)選擇的自主性。同時,允許其它學(xué)科專業(yè)研究生進入本專業(yè),不設(shè)專業(yè)限制,實行跨學(xué)科錄取[3]。

(2)打造交叉學(xué)科的師資團隊

在高校的學(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)中,教師起關(guān)鍵作用。但人工智能交叉學(xué)科的人才培養(yǎng)提出時間尚短,具有交叉學(xué)科背景的教師比較缺乏,因此高校可以構(gòu)建“人工智能+X”的師資團隊,建設(shè)交叉學(xué)科師資隊伍[4],通過團隊里不同方向的教師共同協(xié)作,來培養(yǎng)交叉學(xué)科的人才,比如加快構(gòu)建整合型的人工智能創(chuàng)客課程體系,培養(yǎng)創(chuàng)客學(xué)習(xí)和操控人工智能的能力,培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的創(chuàng)新思維與實踐技能[5]。以“人工智能+教育”為例,人工智能相關(guān)專業(yè)多劃歸到計算機、信息工程和軟件技術(shù)等學(xué)院,教育專業(yè)隸屬于教育學(xué)院,高校就可以將這兩類學(xué)院的教師整合,打造成“人工智能+教育”的師資團隊,這個團隊的教師不僅可以分享研究資源和成果,還可以交叉授課,為交叉學(xué)科的人才培養(yǎng)提供師資保障。加強人工智能與其它學(xué)科專業(yè)的交叉,形成人工智能復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式,不斷提高人才培養(yǎng)質(zhì)量。

  • 3 推進產(chǎn)學(xué)研合作的培養(yǎng)模式

《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018-2020年)》強調(diào),要“依托重大工程項目,鼓勵校企合作?!盵6]人工智能的研究歸根到底是為了應(yīng)用,通過產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的方式,培養(yǎng)實用型人才。

(1)以需求為導(dǎo)向制定人才培養(yǎng)方案

人工智能人才培養(yǎng)是為我國發(fā)展人工智能的總體目標和布局服務(wù)的,最終目的是為了培養(yǎng)適應(yīng)社會需求的應(yīng)用型人才,所以高校在人才培養(yǎng)時應(yīng)該“服務(wù)于不同的學(xué)習(xí)需求”[7]:①從宏觀上來說,應(yīng)以我國相關(guān)政策和文件為導(dǎo)向,深入研究我國總體部署,圍繞發(fā)展需求,制定人才培養(yǎng)方案;②從中觀上來說,應(yīng)結(jié)合人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和市場需求,了解專業(yè)服務(wù)的地區(qū)、行業(yè)的發(fā)展趨勢,可以邀請企業(yè)參與高校的人才培養(yǎng)方案制定,落實人才需要掌握的專業(yè)知識和業(yè)務(wù)技能;③從微觀上來說,在制定人才培養(yǎng)方案時,要根據(jù)本校的實際情況揚長避短,整合已有資源,進行方案制定。通過合理的方案制定和實施,培養(yǎng)出一批高質(zhì)量的人工智能人才。

(2)優(yōu)秀人才共享

企業(yè)與高校在培養(yǎng)人工智能人才上各有優(yōu)勢,兩者合作宜取長補短,促進企業(yè)深度參與校企融合[8]。從研究內(nèi)容和人才流動來看,高校需要企業(yè)的數(shù)據(jù)和工程化能力,企業(yè)需要高校的研究人才,而頂級人才需要在企業(yè)和高校之間快速流動。一些大公司聘請的高校優(yōu)秀人才大多從事研究機構(gòu)的工作,如AlphaGo項目的負責(zé)人Silver,至今仍在倫敦大學(xué)學(xué)院任教。高校教師同時供職于企業(yè),可以便于雙方資源的獲取和有效整合,有助于人工智能人才的培養(yǎng)。

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本文轉(zhuǎn)自微信公眾號“現(xiàn)代教育技術(shù)雜志”,作者張茂聰、張圳。文章為作者獨立觀點,不代表芥末堆立場。

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來源:現(xiàn)代教育技術(shù)雜志
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