“新工科”背景下關于人工智能專業的建設發展等問題的思考

于宏斌　范超　錢鵬江　蔣亦樟　袁超　馮永鵬

摘要：近年來隨著人工智能技術的迅速發展，國內外各大高校紛紛開設了人工智能專業旨在為國家和社會培養更多的高科技人才，推動我國在這個領域向世界先進技術大國的行列邁進。本文以全國各大高校紛紛開設人工智能專業大背景下為前提，對我國當前人工智能專業的建設和發展展開了一些深入的研究和思考。從宏觀層面和微觀層面對我國發展人工智能專業的分別進行了深入的思考和研究，并提出了自己的觀點和見解。建議通過國家出具相關政策，與高校傳統優勢專業進行融合互補，利用高校的地理環境等特點來對人工智能專業的發展目標、人才培養機制、和考核機制等方面展開了研究，利用人工智能專業發展的潛力和優勢來推動傳統優勢專業的改革和創新，以傳統優勢專業建設的寶貴經驗來引導人工智能專業的健康發展。發揮各學科的優勢，展開學科之間的融合，改革傳統的數字媒體技術專業的教學模式，向注重于能力培養、素質培養、興趣培養和一流人才培養教學模式轉變。

關鍵詞：人工智能專業? 教育體制的改革? 人才培養

一、引言

當前隨著人工智能的發展并迅速在很多社會領域的成功應用，人工智能技術相關的人才培養開始受到各國政府的高度重視。毫無疑問，人工智能專業的發展將對一個國家的經濟、政治、軍事和科技等方面產生巨大的影響，在未來的幾十年里，將直接決定這個國家在世界上的軍事和科技地位，由此對人工智能的投入和發展已經刻不容緩。我國是世界上的教育大國，但卻不是教育強國，科研人員急功近利，學術氛圍浮躁，論文高產低質，學術科研資源分配不均，人才培養和評價機制簡單粗暴，唯學歷唯論文等現象嚴重制約著我國教育事業的發展，這些問題是我國目前教育事業發展中亟待解決的首要問題。

在這場人工智能人才培育的戰略競賽中，是我國科技和軍事感超西方發達國家的重要機遇，也是我國教育體制改革所面臨的千載難逢的機會。由此，筆者在本文中針對我國目前教育的發展現狀，就我國教育體制的改革問題以及新生專業-人工智能專業的未來發展道路以及發展目標等問題，提出自己的見解和思考。通過國家層面出臺相關法律和政策來完善人才的發展機制、評價機制和管理機制，改革傳統教育中的弊端和劣勢。

二、關于人工智能專業的建設和發展等問題的思考

目前不少國內外院校已經在人工智能專業建設和人才培養模式上展開了探索，并取得了一些卓越的成效。人工智能這個新興的工科專業，對世界上所有的高等院校來說都屬于是一個新興的事物，對學科的建設和發展也都處于摸索的階段，沒有一個固定的章程和準則可以借鑒和遵循。目前就國內的情況來看，各大高校也都是獨自展開人工智能專業學科假設和教學模式方面的研究工作，沒有一個統一的框架和標準，呈現出“各自為王，一盤散沙”的混亂局面。

在這里筆者認為，關于人工智能專業的建設和學科發展問題，應該分別從國家層面和高校的層面來考慮。

（一）從國家宏觀層面來看，主要涉及如下兩個問題

（1）誠然人工智能對我國的科技和經濟實力的提升至關重要，在國家頒布的《新一代人工智能發展規劃》的報告中指出：人工智能是引領未來的戰略性技術，要建立新一代人工智能基礎理論和關鍵性技術體系，完善人工智能領域學科布局，設立人工智能專業，推動人工智能領域一級學科建設，鼓勵高校、科研院所與企業等機構合作開展人工智能學科建設，盡快在試點院校建立人工智能學院，壯大人工智能高端人才隊伍，形成我國人工智能持續創新能力。這則報告已經從國家的層面上為人工智能的發展奠定了政治基礎和社會經濟基礎。然而，僅僅有行政上的基礎和支持是遠遠不夠的，國家還需從根本上為人工智能專業提供發展的土壤，否則就會如同十多年前的在全國各大高校紛紛開設的生物工程專業一樣，國家制定出了相應的生物技術發展的長遠規劃，卻沒有進一步加大相關產業的發展和政策支持，以至于高校在將一大批生物專業的大學畢業生推向市場的時候，卻發現關于生物學方面的就業崗位卻少之又少，由此導致大量的畢業生紛紛轉向別的生產領域，造成人才和資源的巨大浪費，生物相關專業在高校中也逐漸開始成為冷門專業。由此可見，一門學科的建設和發展僅僅有政策支持是不夠的，還需要有這門學科能夠持續生長的土壤。所以，對人工智能專業的建設，還需要政府從宏觀層面對相關的產業進行結構調整和政策支持，加大對相關產業的投入和支持，構建可持續發展的良性生態產業鏈。

（2）除了完整的學科生態產業鏈條，對人才培養的質量和種類，國家還需要從政策上進行適當的引導。比如，對于涉及到國家安全和涉及重大科研攻關的領域，政府需要給教育機構下達明確的指示，加大資源的投入和人才培養的力度，同時還必須建立健全的考核和考察機制，使資源能夠得到優化合理的配置。從最近20多年我國教育的發展現狀來看，通過創辦大批高等院校和擴招政策，我國的教育事業獲得了長足發展，培養出來大量人才滿足我國目前經濟發展的需要，為我國的社會主義建設發揮重要作用。我們必須清醒認識的到的是：雖然近20年教育改革和發展，已使得我國國民的總體素質得到了顯著的提升，培養出了一大批各領域的科學技術和管理人才，對于各行業領域內的高精尖人才培養仍然是我們教育事業的短板之一，歸根原因是現行的教育體制和高校的人才培養機制難以造就成為高精尖人才的生長搖籃。可以說，不通過國家的教育立法和政策引導，即使對于新興的人工智能專業來說，其結果也將會是一樣：我們的教育制度將會為我國培養出一大批的人工智能技術人才，然而，卻培養不出行業內的高精尖人才。所以，我國的教育體制不改革，小學、初中、高中連同高校的培養機制中的弊端不加以革除，我們的教育將永遠只能處于世界三流的水平，這不僅僅是我國教育機構責任和以為，是關系到國家崛起、民族強盛的關鍵所在。所以要改變當前的現狀，必須以國家為主導展開教育體制進行改革，將世界發達國家在人才培養方面的成功經驗融入我國傳統的教育理念中，推陳出新革故鼎新，推動我國教育強國戰略，為我國培養出更多的高精尖的優秀人才，由教育大國向教育強國轉變。

（二）從教育機構的微觀層面來看涉及到如下三個問題的解決

（1）人工智能專業發展策略

目前國內多數高校都組建了人工智能學院以及人工智能的相關專業，但就如何促進人工智能專業的發展問題，國內外各大高校都開展了一系列的探索工作，目前為止還尚未有統一的標準。筆者認為，就人工智能專業的發展問題，不會有統一固定的模式，也不應該有統一固定的發展模式。人工智能作為一個新學科，不僅不可能通過逐步發展的模式在短期內從無到有發展壯大，而且在發展過程中還容易造成資源的巨大浪費。將人工智能專業與當地的優勢產業與高校的傳統優勢學科相一體化的發展的模式，推動傳統優勢學科的持續發展，培養出高素質復合型的創新實踐人才，同時傳統優勢學科來帶動人工智能專業建設和發展，為人工智能專業的建設和發展提供資源和發展經驗，為人工智能專業的發展提供更廣闊的發展空間。與傳統優勢學科融合，展開人工智能專業一體化建設模式。

對人才的管理和考核機制必須作相應的轉變。改變傳統的唯論文唯項目的單一的評價指標，提升科研人員新資待遇，消除影響科研人員創新的不利因素，激勵科研人員以平和的心態進行科學研究，絕不能做急功近利，揠苗助長的行為，構建良好的科研創新氛圍和科研管理制度，同時嚴格施行崗位聘任制度，鼓勵科研人員是為科研而進行科學研究，而不是為了發文章，激發科研人員工創新創業的積極性。另一方面，國家和高校要鼓勵科研人員積極參與到國際的學術交流中，參與到企業產品的創新和研發中，鼓勵科研人員與企業的合作，加快科研成果的轉化，以更加務實的態度投入到科學研究中。

（2）人工智能專業的人才培養機制

對于人工智能新生專業的人才培養問題，是人工智能專業建設的重中之重。目前各大高校都在展開一些相應的探索工作，在這眾多高校中，毫無疑問南京大學已經走在前列。早于2018年3月，南京大學從順應國家科技發展戰略，切合產業發展需要的角度出發，組建了南京大學人工智能學院，并出版了《南京大學人工智能本科專業教育培養體系》一書，就人工智能本科專業教育培養模式、教學課程體系和人才培養方案等問題做了相關的探索工作。然而讀過南京大學出版的培養體系一書，我們就會發現對人工智能專業人才的培養，的確是一項非常艱巨的任務，培養體系中設置的課程不僅數量龐大，而且對本科生來說學習的難度系數較高。對于授課老師和本科學習的同學來說，如此大規模課程的教導和學習，大學四年的本科學習是遠遠不夠的。南京大學人工智能學院的院長周志華教授也提到過：對于本科生的學習來說，能淺嘗已然很難得了，要對該領域有深入的學習的話，還是需要讀研究生的。

由此，筆者認為，對于人工智能專業的人才培養體系方案的研究，應采取“宜緩不宜急”的準則;對人工智能專業人才的培養應秉持“宜精不宜多”等原則。無論是新興專業還是傳統專業，都不可能在短期內為各高校找到最佳的人才培養方案，這是需要一個長期不斷摸索的過程。同時對人工智能專業的招生，也需要國家和高校的相關政策的出臺，建立起本碩連讀的培養機制，對人工智能專業的學生實行考核分流機制，考核不合格的學生分流到其他專業進行學習。學校也應該為本校人工智能專業的發展做好明確的定位，確定相關課程的學習并配套相關的師資力量，為人工智能專業人才的培養提供必要的土壤。但客觀講人工智能的理論性、技術性以及綜合性很強，不但需要學生有深厚的數學和計算機基礎，還需要學生對專業課程進行系統地深入地學習。對教師的綜合能力的要求也會比較高，所以高校在對人才的引進和人才的考核機制上也需要作出相應的改革。

人工智能專業培養大致可分為軟件和硬件兩個方向，軟件方向傾重于模式識別和機器學習方面的基本理論學習和相關技術應用;硬件方向主要是傾向于機器人設計和智能制造。

軟件方向旨在培養掌握人工智能經典理論，能熟練應用經典機器學習技術的專業型人才。為此，除了基礎高等數學知識學習，離散數學、概率論與數理統計、凸優化算法、數字信號處理等也是必選課程;對于編程實踐，要求掌握多門程序設計課程，如C、C++、Java、Python、MATLAB等。對于軟件方向的學習，經典算法的實現和應用是檢驗學生學習效果和動手能力重要指標。因此要為軟件方向的學生提供算法應用的實踐平臺，要求學生運用所學知識，基于經典算法設計和編程實現軟件系統，在實踐平臺上檢驗其實現系統的性能優劣，鍛煉學生的實際動手能力并培養其創新意識。

硬件方向擬培養出能夠進行機器人研發和生產過程智能化控制的專業人才。學生要學習和掌握傳統機械設計制造的基本知識和技能外，還需要具備計算機硬件基礎知識及如模電、數電，微電子技術、大規模集成電路技術等相關的電路知識，此外計算機嵌入式開發技術也是必修課程。對于硬件方向的學生，實現各類機器人系統及電路系統的模擬和仿真及智能機械的研究和開發是提高其動手實踐能力和創新能力有效舉措。大規模集成電路的設計和實現也是硬件方向的必修實踐課程之一。

從課程體系方面看，人工智能專業學生所學課程涉及面很廣。除各方向必修課程外，根據學生自身興趣還可選修專業選修課程。例如對于學習模式識別和機器學習方向的本科生來說，除了模式識別的基礎知識學習之外，人工智能程序設計、知識表示與處理、自然語言處理、模式識別與機器視覺、隨機過程、矩陣計算等課程也可學習。

同時學校應采用多種方式教學，如啟發式的教學，課堂辯論等教學方法，鼓勵學生主動思考，主動 提出問題和解決問題的能力，這樣不僅僅能夠強化學生主動參與教學的積極性，而且能夠活躍課堂氣氛，培養學生自發學習的主動性。

各高校必須根據國內外人工智能產業市場發展的需要，以及高校所在地理周邊環境的產業優勢，以及高校自身師資力量配置和自身傳統專業的特點，設置人工只能專業的培養體系和培養計劃。

（3）人工智能專業考核機制

為培養出高精尖的科技人才，就必須確立科學的人才培養和考核機制，不拘一格降人才，培養學生的興趣和愛好，然后根據興趣和愛好進行分別培養，鼓勵學生根據自己的興趣和愛好，主動展開基礎的科學研究工作，杜絕絕專業歧視不合理現象。

1.改變傳統方式舊的考察評價體系。傳統的教學評價方式依舊較片面單一，以考試或書面成績為主，而這往往不能全面客觀地反映出教師的實際教學效果和學生對知識的實際掌握程度，從而一定程度上有損學生的自主學習積極性和扼殺其創新思維意識。前文中，我們已經提到人工智能專業的開設是我國教育體制改革的一次難得的契機，因此必須以此為契機對我國教育體制中的傳統的一考定終身的高考制度進行改革創新，開創更加科學，更加公平的人才選拔和培養機制，承認并鼓勵學生成才發展的全面性和多樣性。對于人工智能專業來說，可以通過創辦校級，省級和國家級的各種人工智能比賽和競賽活動，鼓勵學生主動參賽，以任務驅動為導向，讓學生將所學應用于實踐中，培養主動學習和動手解決問題的能力，最大程度的挖掘學生的自主能動性月和動手實踐的能力，全方位提升學生的整體素質。在大學中，設置動手實踐課程，以學生參與各種比賽的成績作為學生動手實踐成績的評估，鼓勵學生主動參與到這些比賽中。

2.改變傳統考核中以教師為主導，學生被動接受的評價體系。這種評價機制將會嚴重損傷學生參與的主動性和積極性，評價標準應采用全過程全方位的評價方式，肯定學生成才的多樣性和教育的多元化。這樣不但有利于促進性學生的積極性和創新性，且最大程度的發揮學生的專業興趣和優勢，又可以從不同角度發現教學 過程中存在的問題，從而進行改進和調整，使得各主體均能從中受益，相互促進，協調進步，共同發展。

3.構建學校人工智能創新平臺，倡導并發起學生組建大學生科研小團隊，由專門老師對每個團隊進行長期的科研和編程開發方面的指導，為每個科研團隊確定一個科研題目或創業項目并進行長期的科學研究和創業，最大程度鼓勵學生進行創新和創業的實踐活動，并為其提供相應的科研和學術平臺，這樣不但有利于學生自身能力的提升，也有助于鼓勵學生積極參與省級或國家級創新創業比賽以及計算機設計大賽，互聯網+等大型比賽獲得佳績。

3 總結

人工智能專業的設置和人工智能人才的培養，是我國在科研和軍事方面趕超西方發達國家并進行我國教育體制改革的良好契機。我們必須從國家層面和高校層面分別對我國的教育系統進行相應的改革，在開展大眾教育的同時，也要開展高精尖人才培養。屏除我國學術界目前存在的一些浮躁虛假的學術風氣，建立合理的科研獎懲機制和資源分配機制，改變目前我國高校中存在的唯論文，唯帽子，唯職稱，唯學歷，唯獎項考核和資源分配亂象。對傳統教育中存在的弊端和陋習要堅決革除，同時借鑒和學習西方發達國家先進的經驗和教育理念，尊重學生成才的多樣性，建立全面的多維的考察評價體系，培養學生參與科研和動手能力的主動性和積極性，推動我國由教育大國向教育強國和科技強國的轉變。

參考文獻

[1]周益民，孫明，陳文宇.新工科背景下人工智能專業建設探索[J].當代教育實踐與教學研究，2019.（4）：107-108.

[2]班嵐，楊燦等.創新創業教育視角下的“人工智能+新工科”發展模式和路徑研究[J].遠程教育雜志，2018.（4）：83-84.

[3]蔣亦樟，詹千熠，王駿，鄧趙紅，晏濤.大數據時代數字媒體技術專業發展芻議[J].新課程研究，2018，（11）：22-24.

[4]范超，于宏斌，錢鵬江，袁超，章潔.“互聯網+”環境下數字媒體技術專業教學思考與優化[J].現代信息科技，2020，（3）：88-91.

作者簡介

于宏斌（1982.01-），男，漢，山東青島，講師，博士，研究方向為人工智能機器學習。