論人工智能教育的未來發展：基于學科建設的視角

劉永 胡欽曉

關鍵詞：人工智能教育;學科布局;學科建制;學術共同體;學科文化

1956年達特茅斯會議開啟了人工智能元年。經過60多年的發展，人工智能邁入新時代。我國如何搶抓機遇，提升人工智能教育水平，打造人工智能發展先發優勢，成為當前亟需思考和解決的問題。有學者指出，“在新一代人工智能發展浪潮的沖擊下，一場顛覆人類學習理念和方式的智能革命正悄然興起”[1]。教育部部長陳寶生同志在2019年5月國際人工智能與教育大會的主旨報告中也提出，要通過頂層設計、政策鼓勵、加快改革等多種形式推動人工智能教育的快速發展。但與時代發展和國家需求相比，我國人工智能教育還存在諸多問題和不足，其中最關鍵的就是人工智能教育體系尚不完備，雖然在“高等教育及科學研究等各個領域均獲得發展，但這種發展更多的是技術的發展，缺乏各個學科的統一協調，沒有形成人工智能的一級學科”[2]。教育主管部門清醒地看到了這個問題，2018年4月，教育部實施《高等學校人工智能創新行動計劃》，決定“支持高校在計算機科學與技術學科設置人工智能學科方向，推進人工智能領域一級學科建設，支持高校在‘雙一流建設中，加大對人工智能領域相關學科的投入，促進相關交叉學科發展”[3]。由此可見，無論是現實需要，還是國家政策，推動人工智能教育的學科化建設是必由之路和必然選擇。所以，從學科建設的視角來審視人工智能教育的未來發展，既有迫切的理論價值，也有重要的現實意義。

關于學科要素和學科建設內涵的界定，古今中外的學者有不同見解，沃勒斯坦認為學科的形成可以從三方面內容來考量：學術范疇的清晰、組織結構的完善和學科文化形成[4]。學術范疇主要是指學科研究的知識領域、特有的研究方法等，組織結構主要是指學科建制。方文先生認為“學科發展史是學科理智史和學科制度史的雙重動態史”[5]，這里的學科理智史也主要是指學科研究對象的不斷充盈或者分化，研究方法不斷豐富改進的過程。費孝通先生認為學科的建設需要具備5個要素：學會、專業研究機關、各大學的學系、圖書資料中心、專門出版機構[6]。由此可見，雖然學界對學科界定和學科發展有著不同的視角，但是最核心的觀點都關涉這幾個要素：研究領域（知識范圍）、學科制度（組織結構）、學科文化（承載學科文化的學者隊伍）。結合學科的核心要素，根據人工智能教育的知識特點、現實需求和發展遠景，對于其未來發展的思考主要從學科（知識）布局、學科建制、學術共同體和學科文化四個層面展開。

一、規劃人工智能教育學科布局

隨著時代的不斷演進，推動社會進步、科學發展、技術突破、經濟增長、文化傳承創新等越來越多的以“問題為中心”的形式出現，解決問題所需的是跨學科、多學科的知識和成果，“特別是在高科技領域，研究的對象和課題大都具有多學科的特點”[7]。基因工程、納米技術、量子力學等新興技術的發展都需要跨學科、多學科的通力協作，人工智能教育更是如此。人工智能本身具有深度融合性、高度交叉性、極度復雜性，兼具技術屬性和社會屬性的特點，決定了人工智能教育必須有賴于多學科的交叉整合，不辭眾流，方為江河。

（一）強化基礎理論學科地位

每一門學科的基礎理論是推動該學科發展的基石和源頭活水，“如果沒有人工智能基礎研究的支撐，應用層面上的技術創新和產業創新都將是‘無源之水”[8]。人工智能有其不同的發展階段。由于理論和技術的限制，目前尚處于弱人工智能階段，但是人工智能的發展是朝著強人工智能和超人工智能方向前進的。因此，人工智能的發展追求模仿人的思維習慣、人的行為方式、人的存在狀態，甚至人的情感情緒呈現，也就是無限接近甚至達到或超越人類智能。基于此，未來人工智能需要具備高級算法、深度學習、語言認知、類腦推理、思維決策、自主協同、自動反應等多種系統性、綜合性能力，人工智能教育的基礎理論至少要涉及數學、計算機科學、語言學、邏輯學、心理學、腦科學、認知科學、統計學、物理學、工程學、自動化、系統科學等多門學科。沒有眾多基礎學科在理論上的突破性進展，人工智能向高階邁進只能是空中樓閣，因此，完善人工智能基礎理論學科建設至關重要。但是在學術功利化、學者短視化、學校績效化愈發嚴重的當下，基礎理論學科因其學術周期長、見效慢而備受冷落。對于短平快應用技術的盲目崇拜，在很大程度上遮蔽了人工智能教育最該聚力的方向。未來的人工智能教育者應耐得住寂寞，在基礎理論學科上不遺余力，唯有此，才能在新一代人工智能重大理論創新上打下堅實基礎，才能在無人領航、無既定規則的境遇中創立引導理論，先發制人。

（二）重視前沿理論學科和應用學科

如果沒有前沿理論和應用學科的發展，基礎理論學科也將缺乏內生動力和理論轉化的場域。人工智能最終還是要落實到應用上，人工智能教育也應關注技術的應用層面。人工智能作為新興領域幾乎囊括了所有最前沿的理論和技術應用。從高級機器學習、量子智能計算、類腦智能計算到智能計算芯片、神經和認知科學等關鍵技術，人工智能教育要在多個前沿領域內加大投入力度，堅持創新引領，力爭突破應用理論瓶頸，在前沿理論上走在前列，在技術上占領制高點，構建起開放兼容、穩定成熟的技術體系，同時加速技術轉化，實現應用上安全可控。

（三）推進人文社會學科的積極介入

人工智能的發展超越了傳統科學技術的范疇，模糊了傳統意義上的物理界限，涉及到倫理、道德、經濟、法律、情感、心理等多個領域，需要社會科學、人文科學的全方位介入、深層次參與。人工智能的發展會帶來一系列前所未有的問題，比如大量失業帶來的社會焦慮，美國學者認為“未來10到20年間，美國將有47%的工作因為自動化而處于高風險類別”[9]，言外之意，就是47%的工作將被機器所取代，更為關鍵的是：“我們經常認為自動化主要影響低技能、低工資的角色，但我們發現，即使是經濟中收入最高的職業，如財務經理、醫生和高管（包括首席執行官），也有大量活動可以自動化”[10]。不僅是重復性、低技能的工作將被人工智能取代，創造性、高級別的職業也面臨同樣的境遇，那么，該如何面對大范圍失業帶來的種種社會問題？比如，人工智能行為給法律帶來的難題，無人駕駛汽車出現車禍，責任該如何認定，法律該如何追責？比如，人工智能對大數據的運用將導致個人隱私逐漸趨于消亡，每個人的行為活動、興趣愛好、生活習慣、社交網絡甚至生命體征都被大數據記錄，人幾乎成為無任何遮掩的透明體，如何限制和約束對于個人隱私數據的濫用等等。這些問題的解決終將要依賴于人文社會科學價值在人工智能教育中的充分挖掘、滲透和應用。人工智能教育要開展人工智能法律規范、倫理道德、心理干預、社會安全、風險評估等問題研究，制定前瞻性解決方案，積極應對人工智能發展過程中可能出現的各種挑戰。

二、完善人工智能教育學科建制

學科的產生源于社會對知識的需要，學科的發展與社會需求之間是相互建構的過程，推動學科發展的主要途徑之一就是不斷完善學科建制。人工智能的迅猛發展需要人工智能教育學科建制的與時俱進。沃勒斯坦所指的組織結構和費孝通先生的五要素主要是就學科建制而言。完善人工智能教育學科建制主要從設立學系（學院）、設置學位點、設置課程專業、創建學會、創辦學術刊物等方面聚焦用力。

（一）推動人工智能學院建設由規模數量向內涵質量轉變

在國家政策的支持和引導下，近兩年國內許多高校積極整合資源，紛紛成立人工智能學院，繼2019年4月22日、6月1日中國人民大學和北京師范大學成立人工智能學院后，到目前為止，人工智能學院已有近40家。人工智能學院的成立在有效利用資源，推動人工智能教育向“文理兼通”“中西合璧”“產學交融”方面邁進發揮了積極的作用。但是，不可否認，為數不少的人工智能學院只是在原來計算機科學學院或者信息工程學院基礎上改頭換面而已，真正能夠整合利用的也不過是與計算機學科相近的信息與通信工程、控制科學與工程等僅有的幾個學科，離人工智能發展的要求還相去甚遠。人工智能學院的建設任重道遠，由數量向質量轉變，由規模向內涵轉向是當務之急。

（二）以學位點建設為抓手，提升人工智能教育層次

目前，人工智能還不是一級學科，人工智能高級人才的培養主要借助于工學門類計算機科學與技術一級學科下面的“計算機軟件與理論”與“計算機應用技術”兩個二級學科。在這兩個二級學科下面，不同高校根據實際情況，設立與人工智能相關的多個研究方向，例如：數據庫理論與系統、大數據管理與系統、云計算和大數據管理技術、文本信息檢索和數據挖掘、邏輯與計算機基礎理論、人工神經網絡、數據庫與智能信息檢索、機器學習、計算機視覺等;也有的高校，如北京師范大學在“計算機應用技術”下面，直接設立“人工智能”方向。但是，人工智能教育無法單獨授予學位的現實，在很大程度上制約了人工智能高層次人才的培養。雖然教育部門明確提出要推進人工智能領域一級學科建設，但是目前還沒有實質性進展。國家相關部門應盡快論證推進在人工智能學院獨立設置人工智能學位點。

（三）完善優化人工智能專業、課程設置

2019年，北京科技大學、上海交通大學等35所高校獲得首批建設人工智能專業的資格，標志著“人工智能”正式進入本科教育序列。在設置“人工智能”專業之前，相關專業教育依托于相近本科專業，比如北京大學、復旦大學等高校開設的智能科學與技術專業，北京大學、上海理工大學開設的機器人工程專業，南京大學、南昌理工學院開設的集成電路與集成系統專業，還有諸如“數據科學與大數據技術”專業、“大數據管理與應用”專業等等。雖然與人工智能相關或相近的專業數目不少，但是有的學校由于跨學科支撐不夠、學時限制等原因，導致其畢業生專業知識相對單一，與傳統計算機專業畢業生區分度不大，還不能滿足社會對人工智能人才的需求，正如有的用人單位所說的“需要復合型人才，僅僅會編程是不夠的”[11]，這也充分暴露了目前人工智能相關專業教育形式大于內容的尷尬。在課程方面，現狀是“即便不考慮課程數量，僅從已開設課程的內容來說，也與人工智能人才培養的需求有很大距離”[12]。因此，要真正實現設立“人工智能”專業的初衷和目標，應積極開展“新工科”“新文科”“新醫科”“新農科”的研究實踐，實現人工智能與其他學科專業教育的真正融合交叉。在這一方面，西安交通大學提供了可資借鑒的經驗，該大學構建了包括八大課程群的人工智能教育課程體系，每個課程群中又相應設置人工智能的現代方法、認知心理學、神經科學基礎、先進機器人控制、仿生機器人、人工智能、社會與人文、人工智能哲學基礎與倫理等多門課程[13]，為重構人工智能教育新的課程體系，做出了有益的探索和嘗試。教材是課程的載體，科學的課程體系需要高質量的教材支撐，有實力的高校和科研機構應積極組織力量編寫適合中國國情的高水平人工智能相關教材。

（四）建設高層次人工智能教育平臺

在學會建設方面，成立于1981年的中國人工智能學會，在推進人工智能教育、普及、交流等方面作了大量卓有成效的工作，但是還沒有建立起覆蓋全國的組織網絡體系，各專業委員會的職能和作用發揮還有很大提升空間。更早成立的中國自動化學會（1961年成立）充分發揮平臺優勢，匯聚了一大批業內最頂尖的科學家，在推動自動化科學技術的繁榮發展、普及推廣、人才培養等方面作出了突出的貢獻，但是學會關注的領域還需要進一步增強與人工智能教育的適切性。目前，人工智能教育領域專門的學術刊物相對缺乏，雖然中國人工智能學會出版有《智能系統學報》，中國自動化學會創辦有《模式識別與人工智能》《自動化學報》《機器人》《計算技術與自動化》等刊物，哈爾濱工業大學辦有《智能計算機與應用》，但對于發展迅猛的人工智能來講，專業期刊數量不足、質量不高、針對性不強的現狀在很大程度上影響限制了同行間的學術交流、智慧碰撞，也不利于人工智能教育學術共同體的打造。有實力的高校、科研機構應積極創辦高水平學術期刊，為人工智能教育的交流、傳播、普及、提升創設陣地和平臺。

三、構建人工智能教育學術共同體

學科建設發展的核心要素是人，“各種學科就是具有各自思維風格的思想群體”[14]，基于共同的價值取向、學術理念和表達方式而形成的、為實現學科發展共同愿景匯聚在一起的學術群體是學科發展的基礎。由于人工智能教育尚處于發展初級階段，更由于學科的多樣性、交叉性、綜合性，知識的跨越性、復雜性、專業性等特點，人工智能教育所需要的知識不可能由單個人或者少數人全部掌握，單以人工智能教育所需的一門基礎理論——數學為例，至少要用到數學分析、數理邏輯、概率論+數理統計、線性代數+矩陣論和最優化方法等知識，而大多數數學教授精只能精通于其中一個領域，所以要把一門課程教授好，需要多位教師協同完成，人工智能教育涉及多門學科知識，在此意義上，把精通各自領域內知識的專家學者、各類人才整合在一起構建學術共同體，對于人工智能教育來講尤為重要和迫切。

（一）精準引才，做大增量

根據人工智能發展戰略和學科建設需要，加強人才引進工作的計劃性，以提升整個國家人工智能教育水平為目標，加大高端人工智能人才海外引進力度，使人才引進與國家學科布局相結合，而不是國內高校之間為了一己之利，為了自己的學科排名互挖墻腳。針對當前人工智能教育人才緊缺的學科領域，精準引進在國際上真正有話語權和影響力的青年才俊、學術翹楚和國際頂尖科學家、高水平創新團隊，形成我國人工智能人才高地。充分利用國家現有人才政策和各類人才獎勵支持計劃，對于特殊人才，實行“一事一議”，開辟專門渠道、綠色通道、實行特殊政策。建立靈活多樣的人才引進機制，既可以全職引進，也可以柔性引進，“不求所有，但求所用”。同時，要持續加大精力投入，強化“獵頭”思維，善于發現人才、動員人才、聚集人才。

（二）整合人才資源，優化存量

既要突破常規引進外部人才，也要倍加珍惜現有人才，給所有人才提供公平公正的競爭環境、一視同仁的發展機會和并行同軌的薪酬待遇。以人工智能學院為平臺，以人工智能教育需求為導向，整合優化培養現有人工智能教育人才，有計劃地提升現有人才的教學科研能力和學術水平，不斷暢通教師成長發展通道，優化整個師資隊伍的職稱、學歷、學緣、年齡結構。增強自主培育高水平人工智能創新人才和團隊的能力，因才施策，有計劃、有重點地“選苗”“育苗”，挖潛“增值”，尤其是對有可能成為人工智能領軍人才的有潛質青年學者，重點培養，積蓄后備力量。還要通過建設實驗室、基地平臺，不斷改善教學科研條件，優化學術環境，穩定教師隊伍。

（三）提高人工智能人才培養質量

構建人工智能教育學術共同體，本科生和研究生既是重要組成部分，也是生力軍，因此培養優秀的本科生和研究生是基礎性工作。要向課堂要質量，“讓人工智能技術真正融入教學過程和課程內容”[15]，營造智能教學氛圍，培養學生人工智能意識和思維;以設立“人工智能”專業為契機，以實施“卓越工程師教育培養計劃”（2.0版）為抓手，“重點培養貫通人工智能理論、方法、技術、產品與應用等的縱向復合型人才，以及掌握‘人工智能+經濟、社會、管理、標準、法律等的橫向復合型人才”[16];與推動人工智能一級學科建設同步，充分發揮人工智能學院和相關研究機構的作用，完善人工智能人才培養體系，提高教育質量，為梯隊建設和人才儲備打下堅實基礎。

（四）完善評價制度，堅持多元導向

在考核評價、職稱晉升上，應根據人工智能學科的綜合性、交叉性、應用性等特點，實施分類評價、同行評價、第三方評價等多維度的評價方式，避免“一把尺子量到底”“幾篇文章定乾坤”，切實破除“五唯”（唯論文、唯帽子、唯職稱、唯學歷、唯獎項）現象。在新技術不斷變革的時代，創新精神和創造能力比單純的知識積累和論文寫作能力更重要，要樹立重創新、重貢獻、重實績的評價導向。只有如此，才能最大限度保護和激發人工智能教育學術共同體的積極性，才能為尚在發展初期的人工智能教育提供良好的生存環境和濃厚的學術氛圍。

四、涵育人工智能教育學科文化

“人工智能發展既需要科學科技的力量，也需要文化文明的力量”[17]。盡管“學科文化是難以把握的”[18]，但是其能量和作用是巨大的，學科文化凝聚著一個學科的非凡智慧和精神追求，是學科的精髓所在，是引領學科發展的無形力量。如果人工智能發展是一輛高速行駛的列車，那么人工智能教育的學科文化就是剎車片和方向盤，調整、控制、引領人工智能在正確的道路上前進。人工智能發展的不可預知性引發了民眾的種種擔心、質疑和憂慮，更有甚者對將來人工智能高度發達后人機難辨、機器代替人類產生深深的恐懼。面對人工智能發展帶來的認知危機、倫理困境甚至可能存在的潛在威脅，培育具有包容性、引領性、生命力和影響力，符合人類普世價值和存在哲學的人工智能教育學科文化至為重要。

“學科文化與學科知識是緊密相連的。一方面，學科文化是滲透、體現在學科知識之中的，學科知識也影響、決定了學科文化的部分內容”[19]。針對人工智能教育的知識特點、學科特點和未來愿景，人工智能教育學科文化至少應具備以下幾層內涵。

（一）尚融通

學科文化的融通性體現了學科發展的氣度和眼界。人工智能教育的多學科、跨學科特點決定了其學科文化必須具備融通不同學科文化的能力。無論是自然科學、社會科學還是人文科學，不同的學科具有不同的歷史積淀和學科文化，人工智能教育要在最大程度上求同存異、開放包容，在最大范圍內汲取多學科文化的營養，在最大限度上實現所涉及學科文化的相融相生，從不同學科文化的“各美其美”，到“美人之美”，最后達到“美美與共”。人工智能教育學科文化的融通性是推動學科不斷向前發展的內生動力。面對人工智能發展帶來的各種跨越地域和文化邊界的世界性難題，人工智能教育應該站在人類命運共同體的高度去積極尋求解決方案，通過融通文化的熏染努力將人工智能塑造成與人類和諧共存的力量。

（二）尊倫理

“只要未來人類依然想著與其他智能體的無礙交流，那么，構建出一個人類與機器人共同認可的倫理規范將是必經之路”[20]。倫理道德是維持人類自身秩序和存在意義的內在價值體系和行為指南，人工智能的發展可能會引發從未出現過的、全新的倫理道德課題，因為“人工智能沒有像人那樣的社會屬性和社會關系，機器的自主性是技術性的，沒有道德自主性”[21]。人工智能教育的一個重要職責就是加強倫理道德教育，積極構建倫理道德多層次、多角度、多面向的判斷結構，以有形或無形的力量引導人工智能的發展以遵守人類基本倫理道德規范為前提，“以共同的價值觀和道德觀為基礎，為全人類的利益服務”[22]。正如歐盟（EC）發布的人工智能開發使用倫理草案中提出的要“尊重基本權利，尊重法律法規、核心原則和價值觀，以確保‘倫理目的”[23]。培育尊崇倫理道德的人工智能教育學科文化是保證人工智能的發展與人類的發展同行同向的有效方式。

（三）守法度

除了倫理問題，人工智能發展引發的另外一個備受關注的問題，就是法律問題。未來，智能機器或者機器人將會成為眾多行為的主體，這對現行法律體系帶來了巨大的挑戰。如果機器人違法，法律該如何懲罰？懲罰是否又具有意義？同時，人工智能的發展讓違法犯罪變得更加容易，甚至難以防范，比如現在已經廣泛應用的移動支付在大數據智能算法面前其安全性將變得異常脆弱，不法的人工智能可以通過分析購物軟件、理財軟件的使用頻次、時長等，通過手機號碼、生日等個人信息關聯和比對，破解使用密碼，甚至盜用指紋和面部識別信息，以達到自己的非法目的。大數據在人工智能時代稍有不慎就會成為違法犯罪的幫兇，面對未來種種不可預期、難以想象的法律問題，在人工智能教育中始終滲透倡導遵紀守法意識是最根本也是最重要的先手棋。人工智能教育肩負著培養人工智能研發、應用人才的重任，培育守法度的學科文化是正向影響人工智能從業者的直接有效途徑。

（四）重人本

無論人工智能如何發展，必須以彰顯人性、尊重人性、保障人的基本權利、維護人類根本尊嚴和利益為前提。隨著人類對人工智能依賴性不斷增強，人的學習、判斷甚至生存等基本能力隨之弱化，人的剝奪感、失落感、無價值感愈發強烈，人工智能一定程度上“弱化了人類社會主體地位，隨著技術的深入和普及，人們的被剝奪感將愈發強烈”[24]。人工智能教育應以保護人之為人的最寶貴、最稀缺、最值得珍視的東西，守護人類不同于機器的存在意義為己任。培育重人本的學科文化，就是要在冰冷的機器時代，讓人類的情感、想象力、創造力、價值感依然溫暖地存在著，用具有人性溫度的人文精神推動人工智能圍繞人類自身創造價值。

五、結語

人工智能成為當今主要國家爭奪新一輪科技革命制高點的重大戰略，是國際競爭新的焦點，也是推動經濟發展的新引擎。中國雖然是世界第二大經濟體，但在人工智能教育整體水平上與發達國家還有一定差距。面對激烈的競爭態勢，國家必須把握重大歷史機遇，頂層設計、高瞻遠矚，以學科建設為引領，多措并舉、齊抓共管，不斷提升人工智能教育水平，不斷增強對人工智能發展的支撐能力、推動能力、引領能力，為建設教育強國、經濟強國奠定基礎。