首页 | 滚动 | 国内 | 国际 | 运营 | 制造 | 终端 | 监管 | 原创 | 业务 | 技术 | 报告 | 博客 | 特约记者 | 论坛
手机 | 互联网 | IT | 5G | 光通信 | LTE | 云计算 | 三网融合 | 芯片 | 电源 | 虚拟运营商 | 测试 | 移动互联网 | 会展
首页 >> 热点技术 >> 正文

人工智能为什么要从本科生抓起?

2018年7月17日 07:49  脑极体  

上个礼拜,北京航空航天大学主办了国内首届人工智能本科专业研讨会?;嵘锨寤笱?、南京大学、西安交通大学等国内26所大学共同发布了《关于设置人工智能专业建议书》,呼吁尽快设置本科人工智能专业。

毫无疑问,这个高考季当中,人工智能已经成为了一个热门话题。伴随着知名高校的呼吁,我们还可以看到各个名牌大学的人工智能学院、人工智能研究院如雨后春笋一样成长起来。中国科学院、南京大学、清华大学,都已经在一年内成立了类似研究机构。

而政策层面,国家《新一代人工智能发展规划》中也明确提出要建设人工智能学科。人工智能要发展,需要人才和学术建设应该是毫无争议的问题。

但关于人工智能是不是要在今天就成为本科专业,却是个充满争议的话题。

在目前的学科规划中,人工智能的主体是计算机科学下的二级学科。一般要到研究生阶段才能选择攻读。与此同时,AI相关专业还散落在数学、信息科学,甚至社会学、心理学、生物学当中。

有人认为,这样的规划已经无法满足AI发展的真实需求;也有人认为AI刚刚发展起来,就要高校体系来给予配合,有点过于冒进了。

在大多数省份,现在还是填报志愿的阶段。咱们不妨来透视一下这场争议中的几个观点,如果身边有学子正在纠结于是否选择,或者如何选择AI相关专业,不妨思考这几个声音之后再来判断。

反方观点A:AI不稳定,就业有风险

让我们先从反对观点说起。

众所周知,本科生不会都进入研究生阶段继续攻读,那么AI本科专业存在的意义,当然就是能为大量本科生提供就业技能与机遇。

但就今天的AI来说,是否能为四五年后,以至于长期投入社会的大量人才提供就业机会呢?这可能谁也说不好。

AI的发展足够快,需要人才足够多,这在今天是没有问题。但若干年后的AI会依旧能创造大量就业投入吗?甚至说若干年后的AI,是否还和现在我们看到的机器学习统摄下的AI需求一致?这些都是问号。

在很多人看来,加快人工智能进本科的进度,同时也意味着把这些大学生从对计算机科学的学习中隔离出来。那么假如学成后AI不那么火热了,就业机会减少;或者AI在此期间经历了快速的技术发展,学到的东西不足以致用,同时也不能让每个人都继续学术研究。最终岂不是把就业风险施加到了学生身上?

因为某个领域火爆,大学就争先恐后设立专业,结果学成出来发现满不是那么回事了。这种情况在中国并不算少见。那么这种情况下,把AI从计算机科学领域独立出来,似乎还不够稳妥。

毕竟不能让选专业这个很可能影响终生的大事,变成一场赌博。

反方观点B:泡沫可耻,跟风有害

AI发展过快,带起了大量泡沫,这应该是个不争的事实。那么高校过快迎合风口,设置AI本科专业,很可能会变成泡沫的催化剂。

另一种观点认为,AI设置本科专业在很大程度上是有道理的。但这个合理性仅仅限定在师资力量齐备,有广泛研究优势的部分高校中。一旦阀门打开,千奇百怪的学校跟风设置AI本科专业,很可能会贻害学生。

我们提起国内高校的AI大牛,似乎每个名字和他们所在的学校与研究机构都让人感觉熟悉?;痪浠八?,大部分国内高校对于AI这东西是相当陌生的。现在的人工智能研究,目前仅仅是小部分学校与大牛的“专属”,而一旦各种地方院校,甚至资质不佳的合办院校要争取AI风口。那么很可能强行设置一批师资和科研项目,这对于整个AI学术是有害无益的。

归根结底一句话,头部学校准备好了开AI本科,但后面茫茫多的学校,真的有老师和研究力量去支撑本科的AI教学吗?

而AI这块滚热的蛋糕,随便想想就知道是不能放弃的。如果AI本科教育突然袭来,如何抵制跟风者扰乱AI教育,这个问题似乎还没有答案。

正方观点A:人才缺口,真的已经很大很大了

以上两种反对观点,很大程度上是出于对AI未来的怀疑与不信任。但支持AI快速成为本科专业的声音,则更多着眼于AI的现在。

AI的今天,一个最基本的情况,就是缺的人真的太多太多太多了。

去年校招季,在北京招一个刚毕业没有任何成果的AI研究生,就需要年薪30万的代价。这当然有风口的加持,但AI岗位缺人的状况也可见一斑。

根据相关报告统计,到2017年年底,中国AI人才缺口已经超过了百万级,而在今年这个缺口开始进一步拉大。

事实上,AI人才的缺口不仅限于中国,即使是硅谷,也在每天经历着AI岗位需求的扩大。李开复曾经提出:“在硅谷,做深度学习的人工智能博士生,现在一毕业就能拿到年薪200万到300万美元的录用通知,三大公司(谷歌、脸书和微软)都在用不合理的价钱挖人??”同样在欧洲、印度,加快培养AI人才,尤其是中低端人才都是国家教育体系的重要任务之一。

在巨大的人才缺失之下,是限行AI人才培养效率有点慢。一般来说,一个学计算机的本科生,在大三大四时候才能在某些选修课中接触人工智能。而如果想要攻读人工智能方向要到研究生之后。再加上研究生学习中往往没有经历过算法应用的实践,毕业到企业后还需要经历一到两年的再培养。这也意味着,一个AI人才一般要到27岁之后才能上岗,这显然无法供给今天AI产业的发展速度。

事实上,AI产业是一个金字塔型架构。不仅需要高端的逻辑与算法人才,还需要完成大量应用型,甚至是数据型工作。这些工作很大一部分都可以给本科生作为实习机会,而且企业往往欢迎导师带队的本科生入驻实习。

这样一些简单的AI工作,入职者可以从27岁提前到20岁左右,这对于整个AI产业的劳动力供给是效能巨大的。

同时,高收入和高就业率也在吸引着学生的目光,让他们辛苦绕一圈才能进入AI,这好像也有点残忍。

正方观点B:产学研一体化,强烈期待AI本科生

AI人才缺口可以看做一个行业基本面,而在这背后,是AI科研体系的独特性,正在催动着AI人才更早与企业接触。这也间接促使AI本科生这个群体到来。

大家都在说,AI是一个高度产学研一体化的领域。但到底是怎么一体化的呢?

首先我们可以看到,今天的大多数AI应用是基于神经网络与算法达成创造性的。而神经网络的特点是结构延展?;痪浠八?,AI的技术世界不是非此即彼,而是堆叠和嵌入的?;氐饺瞬哦?,这就让很多企业中的AI任务与工作,可以分派出来让独立小组完成。这让象牙塔中的师生走入企业有了绝佳的机会。而一些数据清洗、数据标记类的机器学习基础工作,更是非常适合交给“懂基础的实习生”来完成。

另外,根据相关统计,常青藤高校的AI研究成果,有超过75%最终得到了商业转化。这个比例在各学科中名列前茅。AI的特性决定了高校中的研究和企业中的研究相似度非常高,而师生的创造有很大比率可以被快速转化。这个机会对于老师、学??、学生,以及整个产业,是一个多方共赢的局面。那么第一步,还是让学生尽快进入AI的世界。

还有一个问题值得注意,今天的AI研究是要基于大量数据和算力支撑的。但是这些东西往往不存在于研究室当中,而是只见于科技企业内部。这也就要求实验室必须要到企业中去,给企业提供更多价值。而本科生的劳动和创造力,事实上是这个置换关系之一。

由这些理由,企业和学校都在期待更多学生快速组成产学研一体化的基础,让企业与学校间的循环圈层扩大。

这个意义上来说,本科生是AI前进中的必要动力。

正方观点C :AI必须建立跨学科的独立体系

还有另一个更加学术层面的声音,认为今天AI学科的发展,主要阻碍之一在于附庸于计算机科学专业,已经十分不利于AI本身的学科发展。

比如我们知道,AI的顶会、数据测试都自有一套逻辑。假如某企业的研究成果,在某个顶级比赛上让人脸识别的效率提升到某某指数,那么当然是巨大的成果。但在高校学科体制中却不然,因为AI的算法比赛机制是独立的,不纳入计算机科学的考察范畴。这会很大程度上限制国内AI学者参与世界竞争的热情。

另一方面,AI虽然大体可以看做计算机科学的一个子集。但事实上AI是一个高度跨学科的领域,有大量问题是非计算机科学的,而是涉及信息科学、数学、社会学、心理学、生物学、认知科学,甚至法学、伦理学等等。

在国际范围内,基于AI成立跨学科研究体是大势所趋。但现有学科体制却限制了AI的融合式学科发展,影响了人才交流与信息互通。

这种条件下,把人工智能学科独立出来,从本科生开始培养专属人才就成为了热门议题。而从技术轨迹的长远发展看,一个独立跨学科的AI科研体系,也是开展国际化AI竞争的绝对必要条件。

给潜在AI本科生的一点建议

人工智能到底要不要成为本科专业,不是一个绝对如此或者如彼的问题,更多情况下见仁见智,其成败在于整个教育体系和社会结构的共同把持。但根据上面这些看法,不妨给想要把AI作为专业的童鞋一点建议:

首先,综合来看今天AI的应用前景和就业基本面没有问题。但未来有不确定性,技术也在随时变化,一定要理性考虑谨慎选择。而且读了AI专业绝不意味着预定了高薪高职位。快速变化的AI可能把任何人摔下自己的马车。

其次,一定要警惕不靠谱的人工智能专业。AI的师资目前在国内是绝对的师资资源,如果你报考的学校本来在AI领域不强,也没有引进知名专家,却突然办起了AI专业,那么一定要小心为上——说不定老师还没有你懂得多。

而国外的AI本科生教育比国内稍早一些,与国内的区别主要集中在所教授领域相对更集中,更注重学院本身的优势教育和研究。一般美国的AI本科教育,是强调主修方向,其他选修,而国内的AI本科教育还是强调AI领域的通识。哪种更好也没有定论。

值得注意的是,国外AI本科教育中,明显比国内更加强调AI的人文与伦理教育。这些内容其实是必修课,有志于AI的童鞋应该想办法自己补强。

而假如真的很喜欢AI,却没有找到合适的专业也不用急。有一些迂回策略可以考虑,如果有志于高阶的AI研究与创造,应用数学和认知神经科学是两个最好的选择。假如想要快速进入AI行业,那么数据科学是最接近应用的AI相关领域。

接下来,关于AI要不要进本科的争论应该还会继续。而与此同时,关于AI要不要进高中的讨论,也已经开始进入公众视野……

编 辑:章芳
免责声明:刊载本文目的在于传播更多行业信息,不代表本站对读者构成任何其它建议,请读者仅作参考,更不能作为投资使用依据,请自行核实相关内容。
相关新闻              
 
人物
6月13日消息,在今天举行的“2018中国光网络研讨会”上,工信..
精彩专题
MWC 2018世界移动大会
中兴通讯2018年MWC专题
中兴通讯年终5G盘点
袋网2017年度手机评选
CCTIME推荐
京ICP备08004280号  电信与信息服务业务经营许可证080234号 京公网安备110105000771号
公司名称:
未经书面许可,禁止转载、摘编、复制、镜像
:Facebook等社交媒..
关于我们 | 广告报价 | 联系我们 | 隐私声明 | 本站地图
袋网 CopyRight © 2007-2017 By