“人工智能+腦科學”交叉學科人才培養框架探索

姚曉輝 苑 碩 鮑佩華 叢 山

在人工智能技術快速發展的浪潮下，教育部2017年開始推行以“新工科”建設為主導的工程教育改革，2018年提出要在2020年建設100個“人工智能+X”特色復合專業[1]。積極開展交叉學科的理論性、創新性和應用性研究，培養交叉學科拔尖創新人才，是我國“雙一流”高校建設的目標之一[2]。如何實現和推進“人工智能+X”的交叉學科研究與交叉學科人才培養，是新時代高校迫切需要研究和解決的問題[3]。腦科學和人工智能是全球科學技術發展的前沿領域，人工智能的研究受到大腦信息處理功能的啟發[4]，已經發展了深度學習、膠囊學習和神經元機制等前沿算法和理論，借鑒生物智能實現人工智能的突破，使得人工智能和生物大腦一樣，在面臨新環境的情況下具備高度的可塑性、創造性、適應性、靈活性和自學習等特性[5]。“人工智能+腦科學”的交叉研究涉及數學、計算機科學、大數據、認知神經科學、臨床神經科學等多個學科，腦科學發展的重大突破往往都來源于交叉學科發展的關鍵技術突破[6]。做好“人工智能+腦科學”的人才培養規劃，為學生提供交叉學科的教育訓練，將為學生的腦科學研究的職業發展提供強有力的支撐，為大腦機制解析、類腦智能理論與算法、腦疾病智能診療等原創性的基礎研究和應用轉化提供人才保障[7]。本文以為國家培養具有多學科交叉創新能力的高層次創新人才為出發點，對“人工智能+腦科學”的交叉學科人才培養方案進行探索，以期為其他交叉學科高層次創新人才培養提供借鑒。

一、“人工智能+腦科學”交叉學科研究意義

人工智能與腦科學之間本就是相輔相成的關系，發展更先進的人工智能技術需要向人腦學習，需要借鑒人腦的智能產生機理。同時，人工智能技術也深刻改變了腦科學的研究方法，在對腦觀測手段不斷變革的基礎上，人工智能技術為腦科學提供了越來越強大的發現與分析手段，促進了腦科學的發展。如復旦大學類腦智能科學與技術研究院在腦數據分析方面構造了腦網絡動態圖譜，發展了數學統計中生物醫學大數據的統計建模方法。將人工智能與腦科學相結合，產生具有原始創新的理論和方法，加強技術的應用和產業化，可以加速我國計算機視覺、自然語言處理和語音識別等技術的產業化，加速深度學習芯片體系架構的創新，加速在類腦智能和類腦機器人領域的前沿研究，以及加速腦科學從圖譜制作到機制解析的技術攻關[8]，將腦科學碎片化的發現整合起來，形成對大腦運作機制的統一理解，從而研發出真正的通用人工智能。

二、“新工科”背景下“人工智能+腦科學”學科發展框架

培養“人工智能+腦科學”交叉學科的優秀人才是一個很大的挑戰，真正的“人工智能+腦科學”人才需要對人工智能與腦科學兩個學科都有充分的掌握。與計算機科學和應用數學，或者生物學與化學之間的交叉融合不同的是，人工智能與腦科學都是難度很高的學科，且兩個學科之間重疊的內容并不多，如果想把它們結合在一起，需要學習幾乎雙倍的專業知識。另外，國內高校的傳統培養方式中不同專業之間的課程設置差別明顯，而且學科培養要求不同。腦科學注重科學的思維，而人工智能學科更多注重工程思維的培養，這就需要設計真正的交叉學科課程體系來打破兩個學科之間的壁壘[9]。哈爾濱工程大學青島創新發展基地作為學校學科交叉融合研究的“出海口”、綜合改革的“試驗田”，打破了傳統學校中學院與學科一一對應的設置規則，允許學術帶頭人帶領不同學科教師按照交叉研究方向自行組建團隊，這為“人工智能+X”跨學科建設提供了政策支持。基于以上問題與條件，本文在交叉師資隊伍建設與創新實踐能力培養兩方面，對“人工智能+腦科學”的學科發展框架進行探索，如圖1所示。

（一） “人工智能+腦科學”交叉師資隊伍建設

交叉學科的人才培養需要高水平的師資隊伍與之匹配。“人工智能+腦科學”的人才培養實行“主導師負責，多元導師聯合培養”的制度，導師團隊以具有科研熱情的中青年學者為主，專業背景包括控制科學與工程、儀器科學與技術、電子信息、生物醫學工程等，在職稱結構上做到教授、副教授與講師相結合，以此充分激發不同學科各自的專業優勢，擴大學科之間交融的廣度與深度。腦科學的專業教師不僅需要充分掌握本學科內的專業知識與技能，還需要主動學習，迎接“新工科”的建設要求，積極學習本學科外的人工智能前瞻性知識技能，調整已有的知識結構，吸收新知識。經過相關研究，本文提出兩種提升整體師資隊伍專業素養與專業水平的建設方案。

第一種方案是基于校校合作或校企合作的師資水平提升方案。學校與學校之間或學校與企業和醫院之間建立人工智能與腦科學的研究平臺，讓高校教師通過參與企業的項目研究，了解企業目前的技術需求，從而讓當前在人工智能背景下的腦科學人才培養更好地與社會需求接軌。同時，通過與其他高校教師、科研院所人員之間的學術交流，加強已有的師資隊伍的教育教學能力，促進教師隊伍素質的提高，為產學研奠定基礎。

第二種方案為以科研項目為紐帶的兼職教師聘用方案。學校或學院以交叉研究團隊為單位聘用企業或科研院所專業技能人才、專家作為團隊的兼職教師，由校內導師和企業兼職教師對學生進行學習與職業規劃上的指導。同時，企業導師還可以根據自己豐富的實踐經驗，對校企合作平臺的“人工智能+腦科學”培養方案進行修訂，包含課程體系和教學實踐環節，真正落實復合型創新實踐人才培養方案。此方案不僅可以解決師資緊缺的問題，還可以增強師資多元性，拓展學生思路，強化實踐類課程教學。企業和高校的教師隊伍深度合作，可以充分調動校內師生和企業人員的積極性，合作完成更具時代性和符合新時代社會需求的科研成果，實現雙方的互利共贏。

（二） “人工智能+腦科學”創新實踐能力培養

培養創新型人才是發展前沿交叉學科的重要目的，同時人才培養對學科建設起著積極的推動作用，二者相輔相成。根據“人工智能+腦科學”的交叉學科人才培養的目標、內涵和質量標準，以實踐為導向，運用人工智能的軟件分析技術，學習研究腦科學的神經活動、信息加工、語言文字理解等專業知識，讓學生可以在工程中分析問題并設計必要的算法，擁有解決實際工程問題的能力。

“人工智能+腦科學”以青島創新發展基地腦認知與人工智能實驗室為核心進行創新能力培養探索。一是跨學科研究課題與培養方案制定。不同學科的學生通過自愿報名、導師批準、實驗室考核的方式進入實驗室進行學習，實驗室與學生的原導師根據學生的學習興趣和學科基礎，共同為學生制定跨學科的醫工交叉研究課題以及個性化培養方案，教學團隊實施“導師指導+學術組會+團隊學術報告”的常態化學術交流制度。二是開闊研究生學術視野。實驗室從教學內容出發，更新專業知識，緊跟人工智能與腦科學專業的發展前沿，為學生提供“腦科學前沿”“機器學習”“數據挖掘與應用”“腦與認知科學”等課程作為理論學習內容。同時，實驗室采取線上線下混合式教學的方法，帶領學生參與國內外權威學術會議，邀請國內外知名專家和企業專家為學生做人工智能與腦科學的前沿講座，讓學生有機會根據自己的興趣與專家進行互選，接受專家的培養，建立長期線上指導機制。三是以項目為導向的實踐創新能力培養。實驗室為學生提供科研創新的機會，在校內現有的實踐平臺基礎上，推行在校內實驗室進行輪轉的科研訓練和實踐環節，推動所學學科與跨學科之間的深度融合，對研究生的思維方式和學術思想進行多學科的熏陶，不斷開拓學生的戰略思維，提高學生的創新實踐能力。除此之外，實驗室會為學生提供到企業深度參與不同層次項目的機會，明確目標、內容和任務，培養學生的創新精神，同時培養學生解決復雜工程問題的能力和實踐能力。

綜上所述，國內外的一流大學逐漸意識到學科交叉研究以及培養復合型拔尖創新人才的重要性。高校的研究生教育以為國家培養高層次的交叉學科人才為目標，為我國增強人工智能與腦科學國際競爭力提供重要支撐。本文以“人工智能+腦科學”為例，對交叉融合人才培養框架中的師資隊伍建設及學生創新能力培養進行了研究，有助于拓寬學生的交叉學科視野，培養學生的創新精神，提升學生的實踐能力，讓學生的學術科研項目與社會需求緊密結合，與國家發展需求持續對接，使學生與科技發展共同進步，在學術科研與工程實踐中綻放青春力量。