卡內(nèi)基梅隆大學(xué)和人工智能擦出的火花

近日，全球院校計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域?qū)嵙ε琶拈_源項目 CSranking 更新了。在更新的全球高校 AI 實力排名中，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)排名第一位，清華大學(xué)排名第二，北京大學(xué)排名第四。其中，排名的區(qū)域分為 8 大類，排名方向分為 AI 、 系統(tǒng)、理論、跨學(xué)科領(lǐng)域4 大類（其中細(xì)分領(lǐng)域分為 26項），AI方向的AI不僅僅代表人工智能，還包括計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)采集、自然語言處理、網(wǎng)頁信息檢索。

設(shè)立人工智能本科專業(yè)

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)趁熱打鐵。據(jù)外媒報道，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)院將從今年秋季學(xué)期開始提供人工智能本科學(xué)位。該學(xué)院稱，這一學(xué)位將是美國第一個人工智能本科學(xué)位。

對于新設(shè)立的人工智能本科專業(yè)，該校計算機(jī)科學(xué)學(xué)院院長 Andrew Moore 在學(xué)校官方新聞稿中介紹，“人工智能方面的專家從未如此重要、如此短缺、如此被企業(yè)渴求。有很多學(xué)生已經(jīng)認(rèn)識到了 AI 的力量可以用來幫助別人，而 CMU 在 AI 方面有無可比擬的深入經(jīng)驗，這讓我們尤其有資格直面這些需求。”

這所學(xué)校的機(jī)器人和計算機(jī)科學(xué)教授、新AI項目負(fù)責(zé)人Reid Simmons接受媒體采訪時介紹，他目前提供近十幾個與教育相關(guān)的課程，隨著學(xué)位課程的發(fā)展，他將會加入其他課程。新課程除了向?qū)W生提供扎實的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)，還將讓他們?nèi)娼佑|AI的各種學(xué)科，包括符號化計算、搜索與規(guī)劃、圖形模型、機(jī)器人技術(shù)、計算機(jī)視覺、語言理解和人機(jī)交互等。學(xué)生將學(xué)習(xí)這些學(xué)科背后的基礎(chǔ)理論以及如何使用和發(fā)展AI技術(shù)。

CMU的人工智能項目將專注于傳授人工智能的基礎(chǔ)知識。Reid Simmons 教授還補充，“道德和社會責(zé)任也將會是這個專業(yè)方向強調(diào)的內(nèi)容，包括如何用 AI 為整個社會帶來福利的獨立研究。并不只是簡單地提供 AI 相關(guān)的課程，對我們來說，這也是一個展示的機(jī)會，展示人工智能專業(yè)塑造的人才到底應(yīng)該是什么樣的。”

根據(jù) CMU 計算機(jī)系官網(wǎng)上發(fā)布的人工智能專業(yè)本科生課表可以看到，四年中的固定課程如下。

大一：命令式計算原理、功能式編程原理、微積分、矩陣與線性變換、積分與逼近、計算機(jī)科學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) / 數(shù)學(xué)的概念，解釋與聲明、計算學(xué)、計算機(jī)科學(xué)中的重要理論思想；

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)

大二：人工智能表征與解決問題簡介、計算機(jī)系統(tǒng)簡介、并行與串行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、計算機(jī)科學(xué)的概率論 / 概率與計算、機(jī)器學(xué)習(xí)簡介、道德選修課一門；

大三：計算機(jī)視覺簡介 / 自然語言處理簡介，現(xiàn)代回歸理論。

其中，從大二開始有一般科學(xué)和工程學(xué)選修課（選修四門）、人類學(xué)和藝術(shù)選修課（選修七門），從大三開始有 AI 細(xì)分方向可選課程（包含決策和機(jī)器人、機(jī)器學(xué)習(xí)、感知和語言、人類與人工智能交互四個方向，每個方向選修一門）。

除此之外還需要學(xué)習(xí) 5 門自由選修課程。

人類學(xué)和藝術(shù)選修課：認(rèn)知心理學(xué)、人類信息處理與人工智能、感知、人類記憶、視覺認(rèn)知、認(rèn)知建模、語言與思維、人類和機(jī)器的學(xué)習(xí)；道德選修課：新生研討會、人工智能與人性、計算中的道德和政策問題、AI社會與人性；

決策和機(jī)器人方向的 AI 選修課程：神經(jīng)計算、認(rèn)知機(jī)器人、AI 的策略推理、機(jī)器人的規(guī)劃技巧、移動機(jī)器人編程實驗室、機(jī)器人運動學(xué)和動態(tài)學(xué)等；

機(jī)器學(xué)習(xí)方向的 AI 選修課程：深度強化學(xué)習(xí)和控制、機(jī)器學(xué)習(xí)文本挖掘、高級數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)簡介；

感知和語言方向的 AI 選修課程：搜索引擎、語音處理、計算性感知、計算性圖像、視覺傳感器；

人類與人工智能交互方向的 AI 選修課程：設(shè)計人類為中心的系統(tǒng)、人類-機(jī)器人交互、從人群中學(xué)習(xí)、智能產(chǎn)品和服務(wù)設(shè)計工作室。

展望人工智能的未來

前不久，2018GMIC大會上，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)系主任Tom Mitchell做了題為《深度學(xué)習(xí)與人工智能的未來》的主題演講。Tom Mitchell在演講中主要提到幾個觀點。

第一，關(guān)于人工智能的過去，Tom Mitchell發(fā)現(xiàn)人工智能取得一些科學(xué)的進(jìn)展，并認(rèn)為這些進(jìn)展未來會改變發(fā)展。

和十年前相比，人工智能領(lǐng)域已經(jīng)取得了很多突破，在圖像識別與語音識別方面，改變尤為明顯。比如，十年前，計算機(jī)性能識別物體的識別能力不是很高。現(xiàn)在提高很多。雖然仍然沒有達(dá)到完美的程度，可是相比而言，現(xiàn)在已經(jīng)能夠觀察并識別到物體。

其他相關(guān)方面也取得了很大的成果，例如，游戲領(lǐng)域要求計算機(jī)有更多分析性的算法能力。

在這些領(lǐng)域，人工智能取得成果只是巧合嗎？Tom Mitchell的回答如下：“人工智能在諸多領(lǐng)域取得突破并非巧合，而是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在各種項目中的應(yīng)用導(dǎo)致了這一結(jié)果。因為有了機(jī)器學(xué)習(xí)能力，在物體識別，以及游戲方面都取得了進(jìn)步，人工智能的開發(fā)者改變了自己的策略，并不是僅僅來編寫計算機(jī)的程序，使得計算機(jī)能夠識別物體，而是對它進(jìn)行培訓(xùn)，教育它自我學(xué)習(xí)。”

第二，關(guān)于人工智能的展望。

今后，人工智能有什么樣的發(fā)展呢？Tom Mitchell覺得會看到人工智能的使用不斷地提升，尤其在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，會看到更多的應(yīng)用出現(xiàn)。例如，讓系統(tǒng)學(xué)會機(jī)器的學(xué)習(xí)，會出現(xiàn)海量和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。過去的幾年中，有很多新的初創(chuàng)企業(yè)正是因為不斷地蓬勃發(fā)展，獲取了某種類型的數(shù)據(jù)之后，開發(fā)了人工智能的系統(tǒng)。

接下來，機(jī)器學(xué)習(xí)將會出現(xiàn)一些新的方向，和手機(jī)之間豐富的會話，使得它對我們的理解更加深入。今后，使用者在使用會話的時候，將不僅僅包括氣溫如何，能不能訂票等簡單的問題。而是通過會話讓手機(jī)（機(jī)器）學(xué)會為你提供進(jìn)一步服務(wù)，“例如，如果天氣下雪提前叫醒我，這樣上班不會遲到了，我會教會它新的內(nèi)容，教它怎么發(fā)現(xiàn)外面下雪？我告訴它打開自己的網(wǎng)絡(luò)感受一下外面的氣溫，察覺到外面下雪的話，提醒我外面下雪了。”

AI的應(yīng)用出現(xiàn)了新的產(chǎn)品和新的業(yè)務(wù)模式。例如，“用AI的方法建立定制化的教育項目，滿足各個學(xué)生的需求，根據(jù)學(xué)生的情況建模，包括根據(jù)他們已知的知識，為他們設(shè)定相應(yīng)的問題，對學(xué)生進(jìn)行診斷，可以更好地了解學(xué)生的情況，對學(xué)生進(jìn)行一個定制化的教育。”

第三，需設(shè)定數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。

世界各地人工智能在進(jìn)步，其中，中國和美國有很多AI的體驗，Tom Mitchell認(rèn)為中國比世界任何其他國家都具備更好的機(jī)會，因為在中國擁有大量的數(shù)據(jù)。但是，需要把這些數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，例如，政府可以設(shè)定數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)，所有的醫(yī)院都能使用所有的結(jié)構(gòu)、格式來進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，這樣不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)就可以整合在一起，可以從數(shù)據(jù)中提取相應(yīng)的價值。