從過程工業人才培養 看人工智能教育

魏忠

庚商智能教育董事長

wising@sina.com

我上本科的時候，母校北京科技大學的學科專業是有鄙視鏈的：冶金的看不上材料的、材料的看不上機械的。因為在鋼鐵廠中，能當上總經理和總工的首先是煉鋼專業的，然后是軋鋼專業的，機械專業基本上是輔助行業，可能性不大。在這番壓力下，1988年，北京科技大學吳清一教授以冶金機械專業為母體開創了中國第一個物流專業。30多年過去了，如今的京東、菜鳥、路虎等高層的專業人才中，北科大機械系畢業的占據很大的比例。仔細分析，是因為原先的物流和機械行業，供應鏈中以流程優化為主，生產概念很少，而吳教授所帶來的過程工業的培養理念在北科大的學生培養中得到貫穿。在鋼鐵行業的生產過程中，連鑄連軋和高線生產，都以毫秒的時間差進行精度控制，而今天的物流與供應鏈，尤其是后臺，所采用的分揀、機械人，已經非常像鋼鐵廠的煉鋼和軋鋼車間了，所以，需要的人才自然不是傳統以流程優化和機電工程為目標的培養體系能夠適應的。

中國的鋼鐵產量從我畢業時的7000萬噸，達到了今天的10億噸的規模，而產業工人卻減少了百分之九十左右，伴隨的是人員的大規模分流。有趣的是，無論當初的產業工人還是鋼鐵大廠的過程工業的工程師，不但沒有失業，反而奪取了日益增長的物流、輕工、汽車等行業的崗位并成為主干。

這引起了我對目前人工智能學習的思索。一般來說，人工智能是計算機相關學科，很多人認為，只要做好底層的技術，剩下的就是應用的事情。持這樣看法的人，一般都沒有經過過程工業訓練，持這種看法也會走很多彎路，如谷歌試圖用算法代替醫生，IBM試圖用算法代替商業，還有蜂擁的資金試圖用人工智能代替教師。我想，多年以后的結果一定是，醫生、教師、商業都還在，單純研究人工智能的只剩下少數學術和研發人才，醫生、教師、商業等都升級為懂業務和人工智能的“工藝人才”。

人工智能包含著信息時代最全和要求最高的專業鏈，包含數學的代數、集合、幾何、微積分、圖論、數論，邏輯學的布爾代數、形式邏輯，包含計算機中的遞進、迭代、子程序，包含控制論的反饋、迭代、載波、調制、解調，包含信息論的熵增、條件熵、香農公式，甚至包含信息經濟學的機制設計、激勵、實驗經濟學、行為經濟學、心理學的內容。我們原本可能以為隨著時代的進步，以上內容與要求會逐漸消亡，而人工智能的來臨卻對我們有了更高的“從秒級到毫秒級的要求”。如果說信息時代整合了工業時代，又進化成人工智能的話，那么傳統上對工業、對計算機、對軟硬件還都略知一二，對于人工智能的各個領域，如人工智能的醫學、化學、生物、社會學應用，都將變成一種種領域工藝，隔行如隔山。

這樣看來，封裝了的人工智能，是最危險的，人工智能對于教育的要求就像我們60后學習哲學說的那樣“社會分工和工具是時代進步的標志”，人工智能開始分工，分工對于我們學習各個學科尤其是數學的各個分支有了一種整合的新的“工藝要求”，表面化的人工智能熱潮會非常有害，深入到領域而剝離出的各種基礎學科和數學的嚴格訓練，將讓孩子們受益終身，不因時代變化而被淘汰。

前幾天見到吳清一教授，有一個觀點受到吳教授的點贊，將其作為本文的結尾：“北京科技大學要想在人工智能時代繼續保持物流行業的領跑，就要把計算機學院拆散掉放進各個工科學院，物流和機械應該與計算機工程在一個學院隔壁辦公?！?/p>