采寫／陳紀英
編輯／萬天南
五一前夕，吉林外國語大學老師宋小華，走到了講臺之下，當起了學生。
聽說在學業(yè)上要求嚴苛的宋老師，如今也要像他們熬通宵“趕作業(yè)”，學生們“幸災樂禍”起來。
宋小華參加的這場培訓，是正當風口的“深度學習”。
今年3月，又有130所中國高校拿到了教育部的審批通行證，新增了人工智能與大數(shù)據(jù)相關專業(yè)，吉林外國語大學就是其一。
到了9月，宋小華作為授課老師，就將走上人工智能專業(yè)課的講臺。而在此前，他還在琢磨課程的教學大綱該怎么寫。
雖然學校為此籌備了近兩年，但宋小華的心里卻還有點忐忑，“人工智能變化實在太快了，而且，我們老師對于人工智能的了解也僅限于某一或者某幾個領域?！?/p>
這一次，宋小華和其他9位同事，浩浩蕩蕩一起參加了培訓，“學院也是積極鼓勵大家去參與培訓。”
那些已經(jīng)開授過相關課程的老師，同樣壓力不小?！吧险n最多講一些原理，與實踐應用距離遠，學生學了之后做不出來，安裝框架、布置環(huán)境這些學生不知道怎么去做,因為沒有平臺?！焙＼姾娇沾髮W老師劉凱很是困惑。
新增的130所高校，加上此前全國開設人工智能專業(yè)的共三百多所院校，是人工智能生力軍培養(yǎng)孵化的一線陣地，承擔著彌補中國AI人才巨大缺口的重任。
要育人，先育師。2019年前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2019年中國人工智能行業(yè)市場分析：人才缺口超500萬，未來三大方面補齊短板問題》顯示，目前全球共有30萬AI人才儲備，但只有不到1/3在高校，中國高校界更是少之又少。
因此，為高校培養(yǎng)、輸送人工智能師資力量，是打好AI人才軍備賽的首要一步。
缺 口
全國高等院校爭相開設人工智能專業(yè)，是看到了AI人才的供不應求和長遠前景。
AI人才供不應求的現(xiàn)實之下，人工智能人才薪資也隨之水漲船高。浙江大學計算機輔助設計與圖形學國家重點實驗室章國鋒教授曾透露，過去三年間，他的學生畢業(yè)年薪從30萬一路上漲到現(xiàn)在的40萬，優(yōu)秀人才更是上不封頂。
在此背景下，目前已經(jīng)有300多所院校已經(jīng)或者打算開設人工智能專業(yè)。
但從0到1開設新專業(yè)，對所有嘗鮮的院校，既是機會，也是挑戰(zhàn)。
宋小華感同身受，機會在于“人工智能專業(yè)的核心基礎課程要重新構建，所有東西都從零開始，沒有什么太多要顧慮的瓶瓶罐罐?！?/p>
壓力在于，第一，師資力量不足。最近兩年，宋小華和同事忙不迭參與各種培訓，其次則在于招生壓力。
已經(jīng)有300多所高校已經(jīng)或者正在開設人工智能專業(yè)，僅長春都有6所?！半m然人工智能這個專業(yè)比較火，其實我們心里沒底有多少學生愿意報考”。
山東信息職業(yè)技術學院老師張磊也正在面臨困惑。他所在的高職院校，于2019年開設了人工導論課程。
但難點在于，高職院校學生理論基礎較少，教學目的在于應用實踐而非理論研究，與此同時，教授人工智能導論的專業(yè)老師知識相對陳舊，與人工智能產(chǎn)業(yè)應用實踐脫節(jié)。
此外，學校相關預算有限，如果從0到1搭建人工智能的實驗室或者教育項目，預估需要數(shù)百萬元投入，學校難堪重負。
宋小華和張磊面臨的困境并非孤例，而是上述300多所高校面臨的普遍痛點：AI技術更新快，備課難度大；實踐性學科機房要求高；資源門檻高，實驗準備難等等。
全國高等學校計算機教學與產(chǎn)業(yè)實踐資源建設專家委員會主席蔣宗禮對此有所洞察。他在近期舉行的全國高等學校計算機教學與產(chǎn)業(yè)實踐資源建設專家委員會會議上透露，當前各大高校都在推進人工智能專業(yè)建設，但部分高校辦學時間短、師資力量薄弱、人工智能資源貧乏，導致專業(yè)學生對真正知識獲取甚少，難以解決實際問題。
為此，蔣宗禮的建議是，學校需要聯(lián)合AI龍頭企業(yè)，利用企業(yè)資源，助力高校人才培養(yǎng)。
補 “課”
面對高校人工智能教育的短板，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開始主動走到臺前。
宋小華走進的課堂，就是第14期百度全國高校深度學習師資培訓班。
最近幾年，互聯(lián)網(wǎng)巨頭與高校開展產(chǎn)學研合作的案例越來越多，比如谷歌先后與普林斯頓大學、清華大學、復旦大學在AI人才培育上達成合作等，F(xiàn)acebook則陸續(xù)牽手哈佛大學、紐約大學等。
與上述巨頭僅僅牽手“名校”不同，百度的視野則更為寬泛，其啟動的項目更具有普適性和普惠性。
2018年，在教育部指導下，百度與各大院校聯(lián)合發(fā)起了全國高校深度學習師資培訓班，其目的在于提升中國高校人工智能教學師資水平，助力人工智能領域高端人才培養(yǎng)，進而推動中國人工智能行業(yè)發(fā)展。
過去兩三年間，百度已經(jīng)與北航、中科大、國科大、浙大、西交大、中南大學、大連理工大學和電子科大八所院校合作，聯(lián)合舉辦了十四期線下線上培訓班，覆蓋了500多普通院校和高職高專院校，共培訓近2000位專業(yè)AI教師，支持200余所高校開設AI學分課程。
最新一期的培訓，定在百度總部內(nèi)一個數(shù)百平米的球形會議室內(nèi)舉辦。無人車在樓下來往，仿佛在給一百多名老師護航。
四天的培訓結束后，各位老師的收獲不同。
閆文君是從0到1的“補課”。
2015年博士畢業(yè)，來到海軍航空大學教書后，閆文君發(fā)現(xiàn)，專業(yè)與人工智能技術的結合是大趨勢。“未來各行業(yè)都是越來越趨向于智能化”。于是，閆文君在2019年開設了人工智能導論的課程。
但閆文君求學期間從未接觸人工智能，“半路出家”帶來的知識短板越來越凸顯，“我們自學的人工智能不夠系統(tǒng)，給學生也講不清楚。”
人工智能發(fā)展日新月異，教學所需的內(nèi)容、資源、平臺也在不斷更新中。閆文君意識到自己急需充電。在同事的推薦下，他參與了此次的師資培訓。
四天的培訓課堂上，由淺入深從人工智能導論、深度學習基礎、深度學習入門的理論教學,再到實踐課程，讓閆文君對人工智能教學有了全面、系統(tǒng)的認知。
此外他還有一個特別考量，“百度飛槳是中國自主可控的平臺”，滿足了他對技術安全性的高要求。
而2019年參加完培訓后，一度困擾劉凱的AI實踐平臺和算力數(shù)據(jù)問題也迎刃而解。百度飛槳與人工智能學習與實訓社區(qū)AI Studio，可以很方便地進行學習資源和代碼實踐等操作。
回到學校后，他在課堂上使用起了AI Studio進行教學演示,學生們的理論知識也終于有了用武之地，將學習重點放到代碼和模型的設置上，“我們作為老師,管理學生的代碼、實驗也更加方便,學生也可以根據(jù)自己提交的記錄調(diào)節(jié)參數(shù),把模型性能越提越高,很有成就感?！?/p>
來自山東信息職業(yè)技術學院的張磊，更為看重“應用”和“實踐”的價值，“高職學院和普通院校不一樣，實踐、簡單、通用，就夠了”。
而百度飛槳平臺已經(jīng)封裝好了相關算法模型，老師和學生無需自己搭建系統(tǒng)，就可輕松調(diào)用，“學生學起來也輕松了許多”。
上完四天的培訓課后，張磊還有點意猶未盡，“安排時間有點緊，全是干貨。有點囫圇吞棗的感覺，如果培訓時間適當加長一點就好了?！?/p>
啟 蒙
培訓結束了，老師在人工智能領域的教育探索還在持續(xù)。
與其他受訓老師大多來自高校不同，王璋是唯一一位來自K12領域的老師。
早在2017年，國務院下發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃，就明確指出，未來要在中小學階段設置人工智能相關課程。
王璋所在的江蘇丹陽高級中學，則是這一領域的先行者。該學校名列2020年度“全國青少年人工智能活動特色單位”，也多次在全國信息學奧林匹克競賽中奪得金牌。
盡管學校沒有充足預算去購買先進的人工智能設備，但王璋在課堂上，用手機現(xiàn)場編寫的APP，調(diào)用百度飛槳的應用接口，然后就能識別各種物體，還能演奏音樂等等。
“這個過程，我可以把它從零到有展示在學生的面前。學生覺得非常神奇?！?/p>
學校的不少學生，后來都在高考報考時選擇了人工智能專業(yè)，還有幾個學生，被清華大學姚班挑中，“這些影響是潛移默化的?！?/p>
即便是沒有開設人工智能專業(yè)的高校，也越來越離不開人工智能的輔助作用，比如醫(yī)學，來自北京協(xié)和醫(yī)學院的老師楊嘯林對此有過切身體會。
楊嘯林還在求學時，生物學領域發(fā)生了一件里程碑事件。當時中、美、英、法、德、日等國家聯(lián)手，耗資30億美金，歷時13年，直到2003年4月14日，終于完成了人類基因組計劃的測序工作。
現(xiàn)在，賴于人工智能等技術，要完成一個人的基因測序，僅需耗費不到1000美元、花費幾天時間，但是，如何更進一步解碼基因組數(shù)據(jù)并促進廣泛的臨床應用，人工智能是必不可少的助力。
不僅如此，人工智能還能應用于新藥研發(fā)領域，“依賴于大規(guī)模的基于計算機的藥物的篩選，時間縮短幾十倍，成功率提高幾十個百分點。”楊嘯林感嘆。
盡管北京協(xié)和醫(yī)學院并沒有直接開設專門的人工智能課程，但是在教學中，與專業(yè)結合的人工智能應用，或深或淺都會涉及。而且，過去10年間，醫(yī)學院學生對于人工智能知識體系的興趣也越來越濃厚。
“10年前，學生可能只是淺顯了解人工智能的工具如何調(diào)用，但現(xiàn)在，很多學生一入學，就掌握了包括Python在內(nèi)的編程方法，在課余時間以及實踐實驗中也會主動學習、應用人工智能?！睏顕[林總結。
這次培訓中，楊嘯林也收獲了不少新知，用于優(yōu)化教學。
其一，此次培訓，幫助楊嘯林洞察了前沿的技術細節(jié)，比如如何一層層搭建深度學習的算法模型，如何調(diào)節(jié)參數(shù)校對結果等等，對于圖像處理等技術在生物醫(yī)學領域的應用，有了更為細致的了解。
其次，她在信息學課程教學設計上也得到不少啟發(fā)。百度專門針對AI學習者開發(fā)的人工智能學習與實訓社區(qū)AI Studio，實踐了“以學生為中心”的現(xiàn)代教學理念，線上線下、課堂內(nèi)外、理論與案例深度融合，充分調(diào)動學生自主學習的能力，對學習過程進行全鏈路追蹤，為信息學課程教學實踐提供了一個范例。
而閆文君則對本期培訓涉及的無人車相關技術很為關注。
在他的課程規(guī)劃中，五月將開設無人車相關課程，“很多培訓內(nèi)容可以直接移植到我的課程里面，我看了一下框架應該是差不多的。”
接 軌
其實，在高科技領域，教育與技術、產(chǎn)業(yè)的脫軌是個老問題，人工智能領域也不例外。
哈爾濱工業(yè)大學姚鴻勛教授對此有過犀利點評，他認為，現(xiàn)階段高校人才培養(yǎng)，一方面，研究型人才不善于提出思考新的科學問題，人云亦云；另一方面，與行業(yè)需求相適應的技術型人才不夠落地接軌。
如姚教授所言，企業(yè)助力高校人工智能教育，歸根結底，是要完成三個接軌。
第一，與最前沿技術的接軌。
大學注重基礎理論研究，而企業(yè)通常更偏好前沿技術，一方面，企業(yè)的前沿研究可以沉淀為方法論，落地到課堂上，另一方面，高校又為企業(yè)源源不斷的輸送研發(fā)人才，雙方聯(lián)手的乘法效應明顯。
因此，百度在這一領域，不舍重金，持續(xù)投入，除師資培訓外，百度還面向高校提供了全套教學資源包、億元算力支持，并與高校共建課程體系，促進跨學科人才培養(yǎng)等。
于是，去年10月，李彥宏提出了在未來5年內(nèi)，為全社會培養(yǎng)超過500萬AI人才的目標。師資培訓便是其中一個長效舉措。
其次，與AI相關應用實踐的接軌。
美國卡耐基梅隆大學人工智能本科項目負責人里德·西蒙斯曾提醒，人工智能是一門跨學科專業(yè)，學生應該廣泛地接觸人工智能的各個應用場景，“而不僅僅是關注某些狹窄的領域，比如深度學習。”
無獨有偶，人工智能企業(yè)云從科技聯(lián)合創(chuàng)始人姚志強表示，當前的AI人才知識和經(jīng)驗不夠豐富，實際業(yè)務場景往往需要多個技術一起用，而且需要比較強的工程能力。
第三，人才培養(yǎng)與就業(yè)的接軌。
高校培養(yǎng)的人工智能人才，僅有一小部分留校走上科研道路，大多數(shù)學生，還是將選擇一線就業(yè)。
因此，作為哈工大人工智能專業(yè)的負責人，姚鴻勛教授期待“能與企業(yè)進行良好的人才需求對接，讓企業(yè)真實場景進入學生培養(yǎng)的環(huán)節(jié)，更加適應未來的職業(yè)發(fā)展?！?/p>
而百度等企業(yè)作為人才需求方，對未來AI人才培養(yǎng)的方向把脈更為精準，可以助力高校因需施教。
知識有限，但教育無涯，創(chuàng)造無界，AI教育的價值不僅僅在于當下，更是如同埋下了一顆顆AI火種，等待燎原千里，代代薪火相傳。
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