交叉会聚推动人工智能人才培养和科技创新

作者:吴朝晖; 刊名:中国大学教学 上传者:郭莲

【摘要】多学科的交叉会聚是新一轮人工智能发展浪潮的显著特点,将提升人工智能复合型人才的培养质量,促进人工智能创新性研究取得重大原创成果。未来的智能将进一步增强,人、物理世界的二元空间将转变为人、物理世界、智能机器、虚拟信息世界的四元空间,推动人工智能更具智慧特征、普惠价值和颠覆意义。人工智能的重点方向将是引领交叉会聚趋势,进一步优化学科生态;服务国家战略需求,进一步开展前沿研究;打通创新发展链条,进一步推动应用转化。

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人工智能作为深刻改变社会生产力和生产关系的颠覆性技术,正引领着新一轮科技革命和产业革命向纵深推进,重构着人类的生产形式、生活方式和思维模式,催生着新技术、新产业、新业态,在解决不平衡不充分发展、满足人类对美好生活的向往中发挥着至关重要的作用。历经六十多年的发展,人工智能越发具有应用渗透性和溢出带动性,多学科的交叉会聚越来越成为其创新发展的源头活水,正推动学科、技术和产业交叉,重塑科学范式、人才培养与社会发展形态。除了计算机科学领域之外,脑科学、生命科学、医学、农学、社会科学等学科领域的研究力量纷纷加入,形成了更加广泛的学术共同体,在更大的学科视野上开展人工智能的复合型人才培养和创新性科学研究。一、学科交叉会聚推动人工智能人才培养尼古拉斯·尼葛洛庞帝曾预言:“数字化生存天然具有赋权的本质,这一特质将引发积极的社会变迁。”[1]这里的“赋权”指的就是人工智能对经济社会各行各业发展的“赋能”,而人工智能赋能的前提和基础是教育先行,其关键和核心在于人工智能复合型人才的培养。1.学科交叉会聚提升人工智能复合型人才的培养内涵和质量人工智能的突飞猛进迅速改变着高等教育的格局、人才需求的结构和未来学习的模式,如社会更加渴望“培养系统掌握智能方法和智能信息处理技术,能够实施信息获取、传输、处理、优化、控制工程,具备在相应领域从事智能技术与工程的科研、开发、管理工作的能力,具有宽口径知识和较强适应能力及现代科学创新意识的高级技术人才”[2]。从人才类型看,人工智能人才至少包括核心专业人才、行业交叉人才、政府管理人才等;从知识背景看,人工智能人才至少需要掌握数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科的专业知识与技能;从培养模式看,人工智能人才应突破传统的单一学科培养方式,在与相关学科的交叉融合中形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。可见,学科的交叉会聚将进一步提升人工智能复合型人才的培养内涵和质量。实际上,世界著名大学已经在更大的学科维度推进人工智能人才培养。以卡内基·梅隆大学为例,该大学开设了全美第一个人工智能本科专业,链接、整合该校计算机科学系、人机交互研究所、软件研究所、语言技术研究所、机器学习系和机器人研究所等所有人工智能创新资源,促进校内跨学院、跨专业的交叉协作,在专业必修课层面设置了包括Mathand Statistics、Computer Science、ArtificialIntelligence 3个模块共计16门课程。该大学还在计算生物学系设立自动化科学硕士学位,探索人工智能与自动化在生物学仪器研究方面的交叉,研制“self-driving instruments”。此外,麻省理工学院于2018年10月宣布投资10亿美元建设新的计算机学院,将创造50个跨越新学院和其他院系的新教师职位,用于计算机和人工智能领域的教育、研究和创新。面对人工智能复合型人才的培养需求和学科交叉会聚的发展趋势,我国从规划层面对人工智能人才培养进行了顶层设计。《新一代人工智能发展规划》在战略态势、重点任务、保障措施等方面作出了战略部署,深刻指出“应逐步开展全民智能教育项目,构建包括智能学习、交互式学习的新型教育体系,推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用”[3]。教育部《高等学校人工智能创新行动计划》明确将人才培养作为人工智能创新的基础,多措并举完善人工智能领域人才培养体系。在具体的办学实践中,我国已形成了两类人工智能人才培养形式:一类是设立人工智能相关专业方向,如浙江大学已于2018年7月开设了人工智能本科专业,并且正在推进设置人工智能新型交叉学

参考文献

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