張茂聰 張 圳
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我國人工智能人才狀況及其培養(yǎng)途徑*
張茂聰1張 圳2
(1.山東師范大學 教育政策與管理研究中心,山東濟南 250014;2.山東師范大學 公共管理學院,山東濟南 250014)
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。基于此,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,科學建設(shè)人工智能一級學科;樹立培養(yǎng)人工智能交叉學科人才的理念,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。
人工智能;人才培養(yǎng);學科建設(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。
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。
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:美國的頂級學者數(shù)量占比65%,我國的頂級學者數(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)秀學者數(shù)量相比美國差之尚遠。
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。

表1 全球人工智能領(lǐng)域20所頂級高校①

圖1 20所頂級高校中各國頂級學者數(shù)量對比②

圖2 中美人工智能從業(yè)人員數(shù)量對比③
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、機器學習應(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、機器學習應(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。

圖3 中美九大熱點領(lǐng)域從業(yè)人員數(shù)量對比④

圖4 中美人工智能領(lǐng)域從業(yè)人員結(jié)構(gòu)對比⑤
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。
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、電子工程、自動化、軟件工程等,但大部分人工智能的教學和科研活動散落在其它多個一級學科中;人工智能課程不是重點學習內(nèi)容,學時占比較少,存在著高開低走、碎片化、低水平重復等問題,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),研究人工智能的學者大多集中在計算機系、軟件學院和信息工程學院等,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。

表2 中國設(shè)有人工智能研究方向的高校及其相關(guān)院系機構(gòu)⑥
研究生招生階段也比較重視學生的本科專業(yè),偏向有計算機、信息技術(shù)等專業(yè)背景的學生,而忽視了其它學科。如此一來,人工智能領(lǐng)域的學生都是理科出身,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)展交叉學科,不能過分強調(diào)理科背景,復合型人才的培養(yǎng)需要多學科背景,可以適當考慮跨學科招生。
要實現(xiàn)人工智能交叉學科的人才培養(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。
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。縱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。
《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)域一級學科建設(shè),盡快在試點院校建立人工智能學院,增加人工智能相關(guān)學科方向的博士、碩士招生名額。”[2]
(1)人工智能的一級學科要有二級學科作支撐
雖然我國不統(tǒng)一設(shè)立二級學科,但在實際發(fā)展中,沒有二級學科支撐的一級學科顯得獨木難支,所以人工智能不僅要建立一級學科,各高校也應(yīng)該根據(jù)實際需求,從以下方面著手構(gòu)建二級學科:①應(yīng)符合一級學科的內(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),人工智能一級學科的構(gòu)建是為了我國更好地發(fā)展人工智能,二級學科的設(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科。如何既融合其它學科又突出本學科的特點,這一關(guān)鍵問題在二級學科的設(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。以智能科學與技術(shù)專業(yè)為例,該專業(yè)從2004年北京大學首次在全國招收本科生以來,全國已有36所大學開展了智能專業(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)嶒炇业龋斯ぶ悄艿难芯亢w在計算機、軟件工程和信息工程等比較成熟的學科內(nèi),前期成果為人工智能一級學科的構(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,各高校可以根據(jù)需求和發(fā)展情況,有效整合已有資源,科學地建設(shè)人工智能一級學科。
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)展部署推動學科交叉,構(gòu)建“人工智能+X”的格局。
(1)合理進行跨學科招生
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,這并不利于復合型人才的培養(yǎng)。文理分科并不完全體現(xiàn)學生的潛力和興趣,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,實行跨學科錄取[3]。
(2)打造交叉學科的師資團隊
在高校的學科建設(shè)和人才培養(yǎng)中,教師起關(guān)鍵作用。但人工智能交叉學科的人才培養(yǎng)提出時間尚短,具有交叉學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)客學習和操控人工智能的能力,培養(yǎng)學習者的創(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)等學院,教育專業(yè)隸屬于教育學院,高校就可以將這兩類學院的教師整合,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,為交叉學科的人才培養(yǎng)提供師資保障。加強人工智能與其它學科專業(yè)的交叉,形成人工智能復合專業(yè)培養(yǎng)新模式,不斷提高人才培養(yǎng)質(zhì)量。
《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。”[6]人工智能的研究歸根到底是為了應(yīng)用,通過產(chǎn)學研相結(jié)合的方式,培養(yǎng)實用型人才。
(1)以需求為導向制定人才培養(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)于不同的學習需求”[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項目的負責人Silver,至今仍在倫敦大學學院任教。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)。
[1]騰訊研究院.AI泡沫前,我們怎么辦?中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀[OL].
[2]國務(wù)院.國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知:國發(fā)[2017]35號[OL].
[3]管國鋒,吳松強.基于學科交叉研究生創(chuàng)新能力培養(yǎng)機制研究[J].江蘇高教,2017(5):71-73.
[4]房正宏,李本友.構(gòu)建學科交叉為核心的研究生培養(yǎng)體系[J].國家教育行政學院學報,2017,(3):56-61.
[5]張茂聰,秦楠.再論創(chuàng)客及創(chuàng)客教育[J].教育研究,2017,(12):81-88.
[6]工業(yè)和信息化部.工業(yè)和信息化部關(guān)于印發(fā)《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)》的通知:工信部科[2017]315號[OL].
[7]潘天君,歐陽忠明.人工智能時代的工作與職業(yè)培訓:發(fā)展趨勢與應(yīng)對思考——基于《工作與職業(yè)培訓的未來》及“云勞動”的解讀[J].遠程教育雜志,2018,(1):18-26.
[8]劉君.“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下應(yīng)用型本科高校校企合作人才培養(yǎng)模式[J].實驗技術(shù)與管理,2017,(6):172-176.
①資料來源:http://csranking.org/,頂級學者數(shù)量是指2008~2017年在人工智能領(lǐng)域頂級會議上發(fā)表過至少一篇論文的學者數(shù)量。
②資料來源:http://csranking.org/
③資料來源:《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》
④資料來源:《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》
⑤資料來源:《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》
⑥資料來源:各高校官網(wǎng)和《2017全球人工智能人才白皮書》
The Situation of Artificial Intelligence Talents in China and Its Training Methods
ZHANG Mao-cong1ZHANG Zhen2
With the rapid development of artificial intelligence in recent years, and the problem of talent competition has become more prominent. Based on this then the article compares the present situation of the talents of artificial intelligence in China and the United States from two aspects of quantity and structure, and we can find there are some problems on the artificial intelligence personnel in our country, which are small in quantity and unreasonable in structure. Therefore, the article puts forward that university should become the base of talent training. In the key period of the development of artificial intelligence, they should grasp the opportunity quickly and build the first-level discipline of artificial intelligence scientifically, and establish the idea of cultivating artificial intelligence interdisciplinary talents and build the pattern of "artificial intelligence +X", then train talents with enterprises and promote the development mode of industrial-academic-research cooperation, attempting to reserving resources and providing high-quality talents in artificial intelligence in China.
artificial intelligence; talent cultivation; discipline construction; school-enterprise cooperation
G40-057
A
1009—8097(2018)08—0019—07
10.3969/j.issn.1009-8097.2018.08.003
本文為國家社科基金項目“利益相關(guān)者視角下教育政策評估研究”(項目編號:CHA170263)的階段性研究成果。
張茂聰,教授,博士,研究方向為教育政策與管理,郵箱為shd851@163.com。
2018年3月9日
編輯:小西