人工智能技術應用專業(yè)特征解析與評價要素研究

楊霞 王凱

摘要：人工智能技術發(fā)展所帶來的下一次產(chǎn)業(yè)革命正在催生新技術、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，引發(fā)經(jīng)濟結構重大變革，人工智能技術應用是職業(yè)教育需要高度關注的產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，從專業(yè)建設的角度深入分析人工智能應用環(huán)節(jié)的能力要素，把握專業(yè)建設與發(fā)展的正確方向。

關鍵詞：人工智能 專業(yè)建設 ?能力要素 評價體系

人工智能技術是計算科學發(fā)展的產(chǎn)物，計算機硬件性能和網(wǎng)絡通信能力的提高，為大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術的發(fā)展創(chuàng)造了條件。伴隨著信息技術日新月異的突破，人工智能成為引領和創(chuàng)造未來發(fā)展空間的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。世界各國對于人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都高度重視，中國也在國家層面出臺了數(shù)字中國發(fā)展戰(zhàn)略，全面推動人工智能領域的發(fā)展。

人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是技術、知識、資源高度匯集的結果，我國發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)的當務之急是構建起多層次，能夠覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈的人才培養(yǎng)體系。從普通高校到職業(yè)院校，都需要在其所擅長的細分領域中，尋找和發(fā)現(xiàn)與人工智能產(chǎn)業(yè)鏈相結合的機會。職業(yè)教育更需要深入研究人工智能專業(yè)建設的特點，分析產(chǎn)業(yè)生態(tài)在不同的應用場景下對人才能力的需求，做出相應的評價標準，提出職業(yè)院校高水平培養(yǎng)應用型人才的專業(yè)建設路徑。

一、人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展及人才需求

2016年，谷歌的AlphaGo在我們認為計算機無法涉足的圍棋領域，一舉擊敗了代表國際圍棋最高水平之一的人類選手李世石。這一事件，將人工智能技術爆發(fā)出來的強大能力瞬間閃現(xiàn)在全世界大眾面前。其后在人工神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習算法的加持下，更在2017年以Master的稱號與中日韓數(shù)十位圍棋高手對弈，連續(xù)60局無一敗績。從此，人工智能技術一路高歌猛進在多個領域的應用上取得了突破。尤瓦爾·赫拉利的未來簡史一書中，更是認為人工智能技術的出現(xiàn)將對人類社會未來的發(fā)展產(chǎn)生重大影響，需要人類社會處理好與人工智能的關系。

我國高度重視人工智能技術發(fā)展所帶來的下一次產(chǎn)業(yè)革命的影響，在2017年7月8日，國務院就印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量，并創(chuàng)造新的強大引擎，重構生產(chǎn)、分配、交換、消費等經(jīng)濟活動各環(huán)節(jié)，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，引發(fā)經(jīng)濟結構重大變革，深刻改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式和思維模式，實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體躍升。

據(jù)高盛發(fā)布的《全球人工智能產(chǎn)業(yè)分布》報告統(tǒng)計，2017年全球新興人工智能項目中，中國占據(jù)51%。但全球人工智能人才儲備，中國只有5%左右。在我國人工智能領域人才儲備嚴重短缺的現(xiàn)實情況下，普通高等院校率先在人工智能專業(yè)的建設方面取得了顯著的成果。職業(yè)教育也開始在人工智能領域尋求發(fā)展，根據(jù)教育部公布“2020年高等職業(yè)教育專業(yè)設置備案和審批結果”，2020年全國共有171所高職院校獲批開設“人工智能技術服務”專業(yè)，2021年專業(yè)名稱調整為“人工智能技術應用”專業(yè)。這一切的規(guī)劃，也彰顯了我國對人工智能人才的重視，和對培養(yǎng)出專業(yè)人才需求的迫切。

二、人工智能應用專業(yè)能力要素分布

職業(yè)教育關注的重點領域是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的中、下游，聚焦于人工智能技術發(fā)展成果的應用，立足于人工智能技術同各個行業(yè)結合的應用場景。為此職業(yè)教育層面的人工智能技術應用類專業(yè)，需要在知識結構上全面覆蓋人工智能技術的邊界，在技能的培養(yǎng)上突出應用層面的開發(fā)與構建應用場景的能力。

人工智能應用類專業(yè)的知識結構

職業(yè)教育層面的人工智能應用專業(yè)其核心的能力要素包含數(shù)學基礎、計算機科學基礎、機器學習算法、機器學習分類、機器學習架構、人工智能的問題領域等幾個方面內(nèi)容。

具體分析后，歸納為五大能力要素：

1、能力要素一 —— 數(shù)學基礎

人工智能作為一個跨學科產(chǎn)物，包含的內(nèi)容浩如煙海，各種復雜的模型和算法更是讓新手望而生畏。解決的出路在于學生思維方式的培養(yǎng)，數(shù)學知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，是學生能夠理解復雜問題的必備要素。要了解人工智能，理解人工智能，成為人工智能的主人和伙伴，首先要掌握必備的數(shù)學基礎知識。具體來說包括：

線性代數(shù)：如何將研究對象形式化？

概率論：如何描述統(tǒng)計規(guī)律？

數(shù)理統(tǒng)計：如何以小見大？

最優(yōu)化理論： 如何找到最優(yōu)解？

2、能力要素二 —— 計算機科學基礎

人工智能的技術框架始終沒有脫離現(xiàn)有的計算機科學技術體系，人工智能算法始終需要依靠通用型的處理器芯片和各類人工智能專用芯片來完成。算法的表述與應用程序的開發(fā)需要現(xiàn)有的各類操作系統(tǒng)（windows、Linux、android）作為底層，采用適合的程序設計語言（python、Java、C++）來加以實現(xiàn)。

學生具備必要的數(shù)學基礎和計算機科學基礎知識的儲備后，才能夠形成一定程度的數(shù)學思維和計算機思維模式，從而進入人工智能學習領域。在此，我們也需要根據(jù)學生知識儲備與學習能力，為不同層級的學生提供多樣化的學習路徑，為學生在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中發(fā)現(xiàn)適合自己的職業(yè)規(guī)劃。

3、能力要素三 ——熟悉機器學習算法解決現(xiàn)實問題的能力

根據(jù)應用場景需要，進行應用層面的開發(fā)是專業(yè)人才培養(yǎng)的能力目標。熟悉機器學習算法（線形模型、邏輯回歸、決策樹模型、支持向量機、貝葉斯分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡、聚類算法）的數(shù)學原理，能夠根據(jù)應用場景的需要選擇合適的模型，是支持人工智能技術應用的基本條件。

模型訓練和數(shù)據(jù)處理是人工智能行業(yè)的重要業(yè)務領域，掌握模型的訓練方法也是實現(xiàn)應用目標的根本途徑。學生需要掌握從應用場景獲取數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)的能力，從數(shù)據(jù)中發(fā)掘解決問題的模型。學會使用數(shù)據(jù)解決現(xiàn)實問題，是學生必備的能力要素。

4、能力要素四 —— 使用人工智能應用開發(fā)成果的能力

人工智能技術應用領域最主要的幾類問題包括語言識別、字符識別、機器視覺、自然語言處理、自然語言理解、知識推理、自動控制、數(shù)據(jù)挖掘、游戲人機對弈等領域，很多科技企業(yè)都在一些關鍵領域取得了令人矚目的成就。大家都很熟悉的科大訊飛就在語言識別、自然語言處理等方面有著大量的成果。

對于人工智能應用專業(yè)的學生而言，熟悉這些關鍵領域的技術發(fā)展成果是非常重要的，大多數(shù)的人工智能應用場景，都需要采用這些成熟的發(fā)展成果并善加利用，以加快應用開發(fā)的周期，降低開發(fā)的難度和風險。

5、能力要素五 —— 搭建人工智能技術平臺的能力

針對人工智能應用的具體需求，在基礎硬件和軟件的基礎上搭建用于人工智能系統(tǒng)開發(fā)或實施應用的技術平臺，也是從事人工智能應用領域學生的能力培養(yǎng)方向之一。尤其是在云計算的環(huán)境下構建人工智能平臺的能力，也是應對未來在各個領域迎接數(shù)字智能化轉型的關鍵能力之一。

三、人工智能技術應用專業(yè)評價要素

1、職業(yè)院校與普通高等院校在發(fā)展人工智能類專業(yè)上存在的差異

中國在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展上，人才儲備不足是一個亟待解決的問題。職業(yè)院校與普通高等院校在人工智能領域的人才培養(yǎng)上各有側重，在不同的平臺上分別發(fā)揮著各自的作用。具體分析差別有什么呢？

首先，在理論基礎和思維方法上存在差異，觀察職業(yè)院校的生源素養(yǎng)，我們不難看到，在數(shù)學基礎、計算機科學基礎、思維模式和方法論上與普通高校存在巨大差異。即使通過系統(tǒng)的課程學習，職業(yè)院校的學生也無法在上述的領域內(nèi)取得足夠高的預期成果。直接結果是，學生對于機器學習算法的理解，模型設計開發(fā)，模型訓練和優(yōu)化等方面存在一個較難逾越的屏障，這種屏障從根本上講還是數(shù)學基礎與思維模式的問題。

因此，在人工智能類專業(yè)的發(fā)展上，職業(yè)院校和普通高校聚焦的問題領域必然不同。普通高校的焦點集中在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的上游，他們更擅長于解決核心算法、計算架構等重大問題，亦或者是解決制約某一行業(yè)領域的數(shù)字智能化的發(fā)展的重點問題之上，比如國家重點發(fā)展的健康、醫(yī)療、能源、交通等領域，推動人工智能產(chǎn)業(yè)向高端領域發(fā)展。

職業(yè)教育更關注于產(chǎn)業(yè)鏈中、下游的應用環(huán)節(jié)，聚焦于比較細小而又具體的問題，更傾向于將成熟的技術發(fā)展成果應用于具體的應用場景。職業(yè)院校的特點在于較強的動手能力和實踐能力，職業(yè)院校更擅長于在應用層面，將人工智能平臺和物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、嵌入式等技術平臺結合，解決人工智能產(chǎn)業(yè)落地，推廣普及的服務性發(fā)展方向。

2、職業(yè)院校推進人工智能應用專業(yè)發(fā)展的路徑選擇

立足職業(yè)教育的基礎條件，職業(yè)院校在人工智能專業(yè)的發(fā)展路徑上存在兩個方向的選擇。

其一，向應用型本科轉變，積極改善職業(yè)教育層面存在的基礎薄弱問題，對人工智能應用專業(yè)的辦學基礎進行全面提升，強化數(shù)學基礎，計算機科學和思維方法的提升。著力于人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中的應用型開發(fā)環(huán)節(jié)，以培養(yǎng)善于同行業(yè)結合，具備較強應用開發(fā)能力的實用型人才為目標。

其二，在現(xiàn)有高等職業(yè)教育的基礎上，關注產(chǎn)業(yè)鏈中下游領域具體問題，突出對動手實踐能力的發(fā)揮，培養(yǎng)對人工智能技術產(chǎn)品使用，服務外圍應用領域的能力。重點關注將人工智能技術平臺與物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、前端計算等技術平臺結合，以形成跨領域發(fā)展的能力體系建設為目標。

3、人工智能技術應用專業(yè)的評價體系建設

涉及人工智能技術應用專業(yè)的教學評價體系，要從專業(yè)建設方向出發(fā)，針對從事技術開發(fā)還是技術應用兩個不同的方向，找準正確學習的軌道做出相應評價體系才更合理。

基于對職業(yè)教育的理解，評價過程本身不是為了給學生貼上是否合格的標簽。教學過程本質上是對應用型人才的篩選和分類的過程，我們要為學生提供適合自身個性的多種發(fā)展路徑，提供多個可供選擇的發(fā)展平臺。專業(yè)需要基于一個最核心的能力要素，對學生可預期的能力水平進行評價，從應用開發(fā)、深度應用、基本應用和外圍應用這幾個不同的層面為學生提供學習和發(fā)展的路徑，圍繞人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的發(fā)展，在產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)為學生提供參與的機會。

四、職業(yè)教育需要對人工智能技術應用領域進行重新定義

針對職業(yè)教育的特點，沿用本科院校的辦學路徑來發(fā)展職業(yè)教育層面的人工智能應用專業(yè)是難以取得理想效果的。為此在人工智能應用領域，職業(yè)教育需要聯(lián)合中國的人工智能產(chǎn)業(yè)集群，重新進行定義，以適應人工智能產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的需要?？偨Y了五個具體的要點：

第一個關鍵詞：技術下沉。

職業(yè)教育要跟人工智能產(chǎn)業(yè)的核心企業(yè)合作，讓產(chǎn)業(yè)多年以來的發(fā)展成果下沉，降低技術應用的難度，讓大多數(shù)職業(yè)教育層面的學生能接受。重要的是讓學生能參與，下沉的另一個角度是我們要關注行業(yè)下游的應用推廣環(huán)節(jié)。

第二個關鍵詞：應用場景。

職業(yè)教育在推動人工智能專業(yè)發(fā)展時，應用場景是核心。找準與專業(yè)群結合的應用場景，將人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術模塊與應用場景結合，構建數(shù)字化時代的專業(yè)群實訓環(huán)境、教學資源、課程集群與科研平臺。

第三個關鍵詞：注重體驗。

職業(yè)教育的學生雖然在基礎上與普通院校有差距，但兩者的學習方式是各有側重的，職業(yè)院校的學生需要以體驗為主，因為職業(yè)教育更注重于學生的體驗。圍繞應用場景而構建的教學環(huán)節(jié)，能夠幫助學生更有效的學習。

第四個關鍵詞：認知體系

學生在參與應用場景的搭建，并完成人工智能應用系統(tǒng)的部署以后，并不算完成了全部的教學目標。最終的目標是通過學生對人工智能應用場景的體驗與不斷的探索過程中，通過老師引導幫助學生在其有限的基礎條件下，形成一個比較正確的認知體系，減小認知謬誤帶來的認知偏差，為學生在未來的學習和能力發(fā)展打下堅實的基礎。

五、結束語

人工智能發(fā)展前景巨大，對接我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，加快培養(yǎng)聚集人工智能高端人才的重點任務，建設人工智能學科，形成“人工智能+X”復合專業(yè)培養(yǎng)新模式，將傳統(tǒng)職業(yè)教育轉型發(fā)展，在新形勢下重新定義人工智能型職業(yè)教學，改變思路，改變評價標準，樹立終身學習理念，構建符合職業(yè)教育的專業(yè)體系，課程體系，培養(yǎng)優(yōu)質師資隊伍，與科研院所，行業(yè)企業(yè)合作，探索符合本學院專業(yè)特色的建設方案，服務區(qū)域發(fā)展，培養(yǎng)高素質高技能的應用型人才。

參考文獻：

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作者簡介：

楊霞（1980-），女，天津市人，碩士，天津渤海職業(yè)技術學院人工智能學院教研室主任，研究方向：人工智能、計算機網(wǎng)絡

王凱（1979-），男，天津市人，碩士，天津渤海職業(yè)技術學院網(wǎng)絡專業(yè)講師，研究方向：人工智能，網(wǎng)絡應用

課題來源：天津市高等職業(yè)技術教育研究會2020年度課題 人工智能技術服務專業(yè)特征解析與評價要素研究（2020-2-3013）