人工智能為什么要從本科生抓起？

原標(biāo)題：人工智能為什么要從本科生抓起？

上個禮拜，北京航空航天大學(xué)主辦了國內(nèi)首屆人工智能本科專業(yè)研討會。會上清華大學(xué)、南京大學(xué)、西安交通大學(xué)等國內(nèi)26所大學(xué)共同發(fā)布了《關(guān)于設(shè)置人工智能專業(yè)建議書》，呼吁盡快設(shè)置本科人工智能專業(yè)。

毫無疑問，這個高考季當(dāng)中，人工智能已經(jīng)成為了一個熱門話題。伴隨著知名高校的呼吁，我們還可以看到各個名牌大學(xué)的人工智能學(xué)院、人工智能研究院如雨后春筍一樣成長起來。中國科學(xué)院、南京大學(xué)、清華大學(xué)，都已經(jīng)在一年內(nèi)成立了類似研究機構(gòu)。

而政策層面，國家《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中也明確提出要建設(shè)人工智能學(xué)科。人工智能要發(fā)展，需要人才和學(xué)術(shù)建設(shè)應(yīng)該是毫無爭議的問題。

但關(guān)于人工智能是不是要在今天就成為本科專業(yè)，卻是個充滿爭議的話題。

在目前的學(xué)科規(guī)劃中，人工智能的主體是計算機科學(xué)下的二級學(xué)科。一般要到研究生階段才能選擇攻讀。與此同時，AI相關(guān)專業(yè)還散落在數(shù)學(xué)、信息科學(xué)，甚至社會學(xué)、心理學(xué)、生物學(xué)當(dāng)中。

有人認(rèn)為，這樣的規(guī)劃已經(jīng)無法滿足AI發(fā)展的真實需求；也有人認(rèn)為AI剛剛發(fā)展起來，就要高校體系來給予配合，有點過于冒進了。

在大多數(shù)省份，現(xiàn)在還是填報志愿的階段。咱們不妨來透視一下這場爭議中的幾個觀點，如果身邊有學(xué)子正在糾結(jié)于是否選擇，或者如何選擇AI相關(guān)專業(yè)，不妨思考這幾個聲音之后再來判斷。

反方觀點A：AI不穩(wěn)定，就業(yè)有風(fēng)險

讓我們先從反對觀點說起。

眾所周知，本科生不會都進入研究生階段繼續(xù)攻讀，那么AI本科專業(yè)存在的意義，當(dāng)然就是能為大量本科生提供就業(yè)技能與機遇。

但就今天的AI來說，是否能為四五年后，以至于長期投入社會的大量人才提供就業(yè)機會呢？這可能誰也說不好。

AI的發(fā)展足夠快，需要人才足夠多，這在今天是沒有問題。但若干年后的AI會依舊能創(chuàng)造大量就業(yè)投入嗎？甚至說若干年后的AI，是否還和現(xiàn)在我們看到的機器學(xué)習(xí)統(tǒng)攝下的AI需求一致？這些都是問號。

在很多人看來，加快人工智能進本科的進度，同時也意味著把這些大學(xué)生從對計算機科學(xué)的學(xué)習(xí)中隔離出來。那么假如學(xué)成后AI不那么火熱了，就業(yè)機會減少；或者AI在此期間經(jīng)歷了快速的技術(shù)發(fā)展，學(xué)到的東西不足以致用，同時也不能讓每個人都繼續(xù)學(xué)術(shù)研究。最終豈不是把就業(yè)風(fēng)險施加到了學(xué)生身上？

因為某個領(lǐng)域火爆，大學(xué)就爭先恐后設(shè)立專業(yè)，結(jié)果學(xué)成出來發(fā)現(xiàn)滿不是那么回事了。這種情況在中國并不算少見。那么這種情況下，把AI從計算機科學(xué)領(lǐng)域獨立出來，似乎還不夠穩(wěn)妥。

畢竟不能讓選專業(yè)這個很可能影響終生的大事，變成一場賭博。

反方觀點B：泡沫可恥，跟風(fēng)有害

AI發(fā)展過快，帶起了大量泡沫，這應(yīng)該是個不爭的事實。那么高校過快迎合風(fēng)口，設(shè)置AI本科專業(yè)，很可能會變成泡沫的催化劑。

另一種觀點認(rèn)為，AI設(shè)置本科專業(yè)在很大程度上是有道理的。但這個合理性僅僅限定在師資力量齊備，有廣泛研究優(yōu)勢的部分高校中。一旦閥門打開，千奇百怪的學(xué)校跟風(fēng)設(shè)置AI本科專業(yè)，很可能會貽害學(xué)生。

我們提起國內(nèi)高校的AI大牛，似乎每個名字和他們所在的學(xué)校與研究機構(gòu)都讓人感覺熟悉。換句話說，大部分國內(nèi)高校對于AI這東西是相當(dāng)陌生的?，F(xiàn)在的人工智能研究，目前僅僅是小部分學(xué)校與大牛的“專屬”，而一旦各種地方院校，甚至資質(zhì)不佳的合辦院校要爭取AI風(fēng)口。那么很可能強行設(shè)置一批師資和科研項目，這對于整個AI學(xué)術(shù)是有害無益的。

歸根結(jié)底一句話，頭部學(xué)校準(zhǔn)備好了開AI本科，但后面茫茫多的學(xué)校，真的有老師和研究力量去支撐本科的AI教學(xué)嗎？

而AI這塊滾熱的蛋糕，隨便想想就知道是不能放棄的。如果AI本科教育突然襲來，如何抵制跟風(fēng)者擾亂AI教育，這個問題似乎還沒有答案。

正方觀點A：人才缺口，真的已經(jīng)很大很大了

以上兩種反對觀點，很大程度上是出于對AI未來的懷疑與不信任。但支持AI快速成為本科專業(yè)的聲音，則更多著眼于AI的現(xiàn)在。

AI的今天，一個最基本的情況，就是缺的人真的太多太多太多了。

去年校招季，在北京招一個剛畢業(yè)沒有任何成果的AI研究生，就需要年薪30萬的代價。這當(dāng)然有風(fēng)口的加持，但AI崗位缺人的狀況也可見一斑。

根據(jù)相關(guān)報告統(tǒng)計，到2017年年底，中國AI人才缺口已經(jīng)超過了百萬級，而在今年這個缺口開始進一步拉大。

事實上，AI人才的缺口不僅限于中國，即使是硅谷，也在每天經(jīng)歷著AI崗位需求的擴大。李開復(fù)曾經(jīng)提出：“在硅谷，做深度學(xué)習(xí)的人工智能博士生，現(xiàn)在一畢業(yè)就能拿到年薪200萬到300萬美元的錄用通知，三大公司(谷歌、臉書和微軟)都在用不合理的價錢挖人?！蓖瑯釉跉W洲、印度，加快培養(yǎng)AI人才，尤其是中低端人才都是國家教育體系的重要任務(wù)之一。

在巨大的人才缺失之下，是限行AI人才培養(yǎng)效率有點慢。一般來說，一個學(xué)計算機的本科生，在大三大四時候才能在某些選修課中接觸人工智能。而如果想要攻讀人工智能方向要到研究生之后。再加上研究生學(xué)習(xí)中往往沒有經(jīng)歷過算法應(yīng)用的實踐，畢業(yè)到企業(yè)后還需要經(jīng)歷一到兩年的再培養(yǎng)。這也意味著，一個AI人才一般要到27歲之后才能上崗，這顯然無法供給今天AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度。

事實上，AI產(chǎn)業(yè)是一個金字塔型架構(gòu)。不僅需要高端的邏輯與算法人才，還需要完成大量應(yīng)用型，甚至是數(shù)據(jù)型工作。這些工作很大一部分都可以給本科生作為實習(xí)機會，而且企業(yè)往往歡迎導(dǎo)師帶隊的本科生入駐實習(xí)。

這樣一些簡單的AI工作，入職者可以從27歲提前到20歲左右，這對于整個AI產(chǎn)業(yè)的勞動力供給是效能巨大的。

同時，高收入和高就業(yè)率也在吸引著學(xué)生的目光，讓他們辛苦繞一圈才能進入AI，這好像也有點殘忍。

正方觀點B：產(chǎn)學(xué)研一體化，強烈期待AI本科生

AI人才缺口可以看做一個行業(yè)基本面，而在這背后，是AI科研體系的獨特性，正在催動著AI人才更早與企業(yè)接觸。這也間接促使AI本科生這個群體到來。

大家都在說，AI是一個高度產(chǎn)學(xué)研一體化的領(lǐng)域。但到底是怎么一體化的呢？

首先我們可以看到，今天的大多數(shù)AI應(yīng)用是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與算法達成創(chuàng)造性的。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點是結(jié)構(gòu)延展。換句話說，AI的技術(shù)世界不是非此即彼，而是堆疊和嵌入的?；氐饺瞬哦?，這就讓很多企業(yè)中的AI任務(wù)與工作，可以分派出來讓獨立小組完成。這讓象牙塔中的師生走入企業(yè)有了絕佳的機會。而一些數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)記類的機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)工作，更是非常適合交給“懂基礎(chǔ)的實習(xí)生”來完成。

另外，根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計，常青藤高校的AI研究成果，有超過75%最終得到了商業(yè)轉(zhuǎn)化。這個比例在各學(xué)科中名列前茅。AI的特性決定了高校中的研究和企業(yè)中的研究相似度非常高，而師生的創(chuàng)造有很大比率可以被快速轉(zhuǎn)化。這個機會對于老師、學(xué)校、學(xué)生，以及整個產(chǎn)業(yè)，是一個多方共贏的局面。那么第一步，還是讓學(xué)生盡快進入AI的世界。

還有一個問題值得注意，今天的AI研究是要基于大量數(shù)據(jù)和算力支撐的。但是這些東西往往不存在于研究室當(dāng)中，而是只見于科技企業(yè)內(nèi)部。這也就要求實驗室必須要到企業(yè)中去，給企業(yè)提供更多價值。而本科生的勞動和創(chuàng)造力，事實上是這個置換關(guān)系之一。

由這些理由，企業(yè)和學(xué)校都在期待更多學(xué)生快速組成產(chǎn)學(xué)研一體化的基礎(chǔ)，讓企業(yè)與學(xué)校間的循環(huán)圈層擴大。

這個意義上來說，本科生是AI前進中的必要動力。

正方觀點C ：AI必須建立跨學(xué)科的獨立體系

還有另一個更加學(xué)術(shù)層面的聲音，認(rèn)為今天AI學(xué)科的發(fā)展，主要阻礙之一在于附庸于計算機科學(xué)專業(yè)，已經(jīng)十分不利于AI本身的學(xué)科發(fā)展。

比如我們知道，AI的頂會、數(shù)據(jù)測試都自有一套邏輯。假如某企業(yè)的研究成果，在某個頂級比賽上讓人臉識別的效率提升到某某指數(shù)，那么當(dāng)然是巨大的成果。但在高校學(xué)科體制中卻不然，因為AI的算法比賽機制是獨立的，不納入計算機科學(xué)的考察范疇。這會很大程度上限制國內(nèi)AI學(xué)者參與世界競爭的熱情。

另一方面，AI雖然大體可以看做計算機科學(xué)的一個子集。但事實上AI是一個高度跨學(xué)科的領(lǐng)域，有大量問題是非計算機科學(xué)的，而是涉及信息科學(xué)、數(shù)學(xué)、社會學(xué)、心理學(xué)、生物學(xué)、認(rèn)知科學(xué)，甚至法學(xué)、倫理學(xué)等等。

在國際范圍內(nèi)，基于AI成立跨學(xué)科研究體是大勢所趨。但現(xiàn)有學(xué)科體制卻限制了AI的融合式學(xué)科發(fā)展，影響了人才交流與信息互通。

這種條件下，把人工智能學(xué)科獨立出來，從本科生開始培養(yǎng)專屬人才就成為了熱門議題。而從技術(shù)軌跡的長遠(yuǎn)發(fā)展看，一個獨立跨學(xué)科的AI科研體系，也是開展國際化AI競爭的絕對必要條件。

給潛在AI本科生的一點建議

人工智能到底要不要成為本科專業(yè)，不是一個絕對如此或者如彼的問題，更多情況下見仁見智，其成敗在于整個教育體系和社會結(jié)構(gòu)的共同把持。但根據(jù)上面這些看法，不妨給想要把AI作為專業(yè)的童鞋一點建議：

首先，綜合來看今天AI的應(yīng)用前景和就業(yè)基本面沒有問題。但未來有不確定性，技術(shù)也在隨時變化，一定要理性考慮謹(jǐn)慎選擇。而且讀了AI專業(yè)絕不意味著預(yù)定了高薪高職位?？焖僮兓腁I可能把任何人摔下自己的馬車。

其次，一定要警惕不靠譜的人工智能專業(yè)。AI的師資目前在國內(nèi)是絕對的師資資源，如果你報考的學(xué)校本來在AI領(lǐng)域不強，也沒有引進知名專家，卻突然辦起了AI專業(yè)，那么一定要小心為上——說不定老師還沒有你懂得多。

而國外的AI本科生教育比國內(nèi)稍早一些，與國內(nèi)的區(qū)別主要集中在所教授領(lǐng)域相對更集中，更注重學(xué)院本身的優(yōu)勢教育和研究。一般美國的AI本科教育，是強調(diào)主修方向，其他選修，而國內(nèi)的AI本科教育還是強調(diào)AI領(lǐng)域的通識。哪種更好也沒有定論。

值得注意的是，國外AI本科教育中，明顯比國內(nèi)更加強調(diào)AI的人文與倫理教育。這些內(nèi)容其實是必修課，有志于AI的童鞋應(yīng)該想辦法自己補強。

而假如真的很喜歡AI，卻沒有找到合適的專業(yè)也不用急。有一些迂回策略可以考慮，如果有志于高階的AI研究與創(chuàng)造，應(yīng)用數(shù)學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)是兩個最好的選擇。假如想要快速進入AI行業(yè)，那么數(shù)據(jù)科學(xué)是最接近應(yīng)用的AI相關(guān)領(lǐng)域。

接下來，關(guān)于AI要不要進本科的爭論應(yīng)該還會繼續(xù)。而與此同時，關(guān)于AI要不要進高中的討論，也已經(jīng)開始進入公眾視野……

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