讀人工智能專業，抓住風口了嗎

鄔宇琛

隨著ChatGPT的爆火，人工智能專業也被視為當下最熱門的專業之一。2018年，國內35所高校率先獲得人工智能專業建設資格。截至目前，國內已有498所高校成功申報人工智能專業。在高職院校中，人工智能技術應用也在去年新增了71個專業點。高校開設人工智能專業具有一定前瞻性，但作為一個全新且精深的專業，很多普通高校人工智能專業的本科生正在感到迷茫。

一半是火熱，一半是迷茫

張甜的寢室里會習慣性聊起最近的煩惱。有一次，大家聊到后不后悔選擇了“人工智能專業”，四個人都毫不猶豫地說：“后悔。”

張甜在西安一所工科院校讀到大二下學期，沒有項目、沒有實習，能力也不夠，感覺有點慌亂。最近學習的數據結構她開始聽不懂了——幾個數字做對比，從小到大排序，人類一眼就能看出來，要教給計算機。但計算機“特別笨”，要教它兩個數字兩個數字地看，兩個數字之間先對比大小，比大小之后要不斷去換位置，一串數字最后才能排出順序。

從2020年入學到現在，老師們會說“人工智能專業好就業”，但好就業到底是就什么業？具體是什么方向？什么崗位？老師沒有說。張甜至今也不清楚。

大二的時候，在沈陽一所大學讀人工智能的李萬妮投出實習簡歷后，只收到一場筆試邀請。大三時學校組織雙選會，大部分企業招收的人工智能相關崗位的工資只有4000～5000元——這跟想象中的高薪相差甚遠。有一次面試，公司要求會“卷積、銳化和畸形”的圖形算法，但她只在課上“淺淺”地學過卷積。“當我找工作的時候發現，公司要你做的跟老師教的不是一個東西。”

在北京一所偏文科類的“211”大學，被調劑到人工智能專業的王小芬從大一開始就在為轉專業而努力。今年ChatGPT大火之后，有親戚找王小芬聊AI的發展，她只能草草應付。事實上，關于“人工智能”要做的是什么，大三的她對此還是很模糊。

“換了個名字學計算機”

人工智能到底是一個什么樣的專業？每個選擇它的學生都要切身面對這個問題。

對大部分普通高校的學生來說，這幾乎是一個沒有學長學姐的專業。要上什么課，用哪本教材，怎么找實習，畢業選擇考研還是就業，這些問題都沒有現成答案，全靠自己摸索。

而對學校來說，怎么開設人工智能專業，從學院和專業名稱設置開始，就充滿“懸念”。在湖南工商大學，人工智能專業最初被開設在計算機學院下。到了第二年，人工智能專業重新分入前沿交叉學院。而在王小芬所在的這所以文科類為主的“211”大學，人工智能專業被設在信息與通信工程學院之下。

據“中華人民共和國學科分類與代碼國家標準”，人工智能專業目前是“計算機科學與技術”之下的二級學科之一。或出于此，絕大多數本科院校都選擇將人工智能專業設在計算機學院下，或者將它視為計算機專業延伸出來的一個專業。

也因此，許多普通高校人工智能專業的課程也和計算機專業的課程十分類似。大一，幾乎所有的人工智能專業學生都會學習基礎的編程語言，到了大二開始接觸網頁設計、前端、數據結構等課程，直到大三才開始接觸神經網絡、深度學習、智能語音、圖像識別這類有人工智能專業“烙印”的課程。

因為涵蓋多個學科的知識和技術，人工智能的課業繁重程度超出很多人的想象。王小芬回憶自己最忙的一個學期，周一到周四要每天早上8點上到晚上10點，晚上是選修課或者實驗課，周五則是早上8點上到下午3點。疲憊之下，王小芬放棄了社團活動，也沒有時間實習。

繁多的課程也時常占滿張甜一整周的時間。她對C語言這樣的課程不算有興趣，但還是認真地聽講、練習，像個貨真價實的程序員一樣改代碼到凌晨一兩點。但等后面的課越上越多，難度越來越大，她索性實在聽不懂就放棄。

由于代碼基礎只學習了一年多，等到神經網絡、模式識別、深度學習等人工智能課程真正出現時，很多學生就跟不上了。

而和競爭激烈的計算機專業相比，人工智能專業的學生也未必占優。他們發現，計算機專業的學長學姐們編的程序要比人工智能專業學生的成熟和復雜得多，“我們只會一點皮毛，學得雜而不精”。

老師邊學邊教

面對人工智能專業，應對起來不夠自如的不只是學生，還有老師。

對于跟隨首批35所高校后的大部分“雙非”本科高校來說，開設人工智能專業除了思路和設計層面的問題，資源的欠缺也是顯而易見的。

在普通院校里，真正具有人工智能專業研究背景的教師資源并不多，許多專業課都是由計算機專業的老師教授。

重慶工商大學計信學院副教授郭智威，是參與學校人工智能專業建設的教師之一。他不否認人工智能專業在建立階段面臨的挑戰。2019年，他所在的計信學院開始組建人工智能專業，請他著手準備教授《深度學習》，“因為同期開設該專業的院校，大多也都是初次開始實踐，相互之間并沒有太多的經驗可以借鑒”。

對郭智威而言，《深度學習》困難不少，高階的知識要自己去學。郭智威參加了百度組織的培訓，歷時不到一個月，后來還參加了清華大學出版社等機構組織的各種培訓。他自己先學了大半年，2021年上半年，才開始教授《深度學習》的課程。對他而言，最困難的學習和本科生一樣，是程序編寫，“深度學習的模型容易出各種錯誤，發現錯誤怎么去解決，同樣是挑戰”。

因為專業太過新鮮，郭智威發現《深度學習》還沒有系統和標準的教材，一些已有的教材都偏理論且滯后于發展，于是他要自己制作講義，他甚至準備自己編寫一本教材。

同時，人工智能專業需要足夠強大的硬件資源讓學生們參與實踐課程。這其中關鍵的硬件是GPU，即圖像處理單元，一臺GPU的采購價格在10萬元左右，對于學校而言數目不小，很難滿足所有學生的需求。

而對人工智能這樣一門日新月異的學科，今年ChatGPT爆火以后，老師自己也會矛盾，課堂是往容易講還是往難講？而且這門火熱的技術背后是高階的模型，老師自己也不太摸得透。

人工智能也不知道的事

最迷茫的時候，李萬妮在網上發帖詢問：“學點什么或者有哪些畢業方向？”

一名人工智能方向的研究生和從業者，強烈建議她換方向，“這個方向不是頂級學歷最好不要深耕，換成開發更好就業”。

李萬妮也記得學院的一名副院長說過，“人工智能專業就是要讀到碩博，否則學習的知識都停留在很淺薄的階段。”

此刻，人工智能專業的學生們和其他專業本科生在處境上并沒有太大不同。正在讀大二的張甜決定“隨大流”，早早加入考研隊伍，并且要轉考計算機專業。

作為最早幾批踏入人工智能專業的本科生，盡管有時會陷入疲累和迷茫，但還是有機會更早去觸碰這個技術的驚奇一面。王小芬在實習時第一次用ChatGPT，那時這個語言模型還沒火。她在團隊負責給ChatGPT提問，不斷調整詢問的話術和關鍵詞來獲取有價值的答案。她相信即便將來跨專業，這段人工智能的學習經歷，會在未來對她有益。

夏天已至，人工智能專業的熱度還在持續。第一批普通高校的人工智能專業的本科生已經畢業。未來的路是否好走，AI不會回答，時間才會。

（應受訪者要求，張甜、李萬妮、王小芬為化名）

（摘自“人物”微信公眾號，本刊有刪節，圖坦圖）