当前，人工智能业已成为教育界、产业界关注和热议的焦点话题。但一个不可否认的现实是，人工智能领域的人才缺口仍然很大，这一现实反映在高校，就是人工智能人才培养的相对不足。那么，人工智能领域究竟需要什么样的人才？高校该如何设置课程来架构学生的知识体系？

9月21日至22日，第二届中国认知计算机与混合智能学术大会在西安举行，由中国工程院院士、西安交通大学教授郑南宁提议的中国人工智能教育联席会也同时成立。会议期间，他发布了新书《人工智能本科专业知识体系与课程设置》，并就上述问题进行解答。

人才培养须“厚基础”“重交叉”“宽口径”

《中国科学报》：当前我国人工智能人才培养存在哪些问题？应从哪些方面加强和改进？

郑南宁：经多年持续发展，我国在人工智能部分领域的科学研究和技术应用已经取得显著进展，但在基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等方面与发达国家相比仍有较大差距。究其原因，一方面是中国的信息产业基础还存在一些短板，研发投入与市场构成的创新生态要素也不完备；另一方面，中国高校在这些学科领域人才培养导向性不强、学科缺乏深度融合、缺乏科教结合育人的机制。人才已成为制约中国人工智能发展的关键瓶颈。

“计算与人工智能”已无所不在。为应对计算的普及和人工智能崛起带来的全球机遇和挑战，中国高校需要对人才培养和学科建设上进行重要的结构性变革，将计算和人工智能的力量带到高校的所有学科研究领域，并融合其他学科的见解和观点共同塑造计算和人工智能的未来。

人工智能人才培养应对接国家重大需求，采取更加积极有效的措施，例如：建设示范性人工智能学院或中心，让不同类型和不同层次的学校面向国家的重大需求，都能找到各自人才培养的定位和目标；在所有学科或专业引入“计算与人工智能方法”相关课程等。

《中国科学报》：您心目中人工智能领域的合格人才是什么样的？

郑南宁：早在1986年，西安交通大学就在全国率先成立了人工智能领域第一个专职科研机构——“人工智能与机器人研究所”（简称人机所），开始人工智能方向研究生的培养，从今天的人工智能发展来看，当时的学术判断和坚持是具有前瞻性的。在我们研究所成立至今的33年历程中，世界范围内人工智能的发展曾经历过寒冬，但我们始终坚持人工智能特别是计算机视觉的应用基础理论研究，并与国家重大需求相结合，没有放弃当初建所时的学术目标和追求，在33年的发展中，培养了一批学术界和产业界的领军人才，成为高水平创新人才培养的重要基地。

2018年，西安交通大学设立了“人工智能拔尖人才培养试验班”，探索培养人工智能方向本科生，并于2018年招收第一批本科生。2018年11月在人机所的基础上成立了人工智能学院，2019年3月获教育部首批“人工智能”本科新专业建设资格。从事人工智能人才培养的“人工智能拔尖人才培养试验班”的基本宗旨是，注重“脑”（Mind）与“手”（Hand）相结合，即“知识的学习”与“动手的实践”相融相长，为学生今后能成为人工智能领域的“大科学家”、成为具有“科学家素养”的工程师和相关领域的创新、创业的高层次人才奠定知识和能力的基础。

人工智能的学科特点决定了人工智能的人才培养具有高度挑战性。我们认为，在探索“人工智能+X”复合专业培养新模式的同时，应首先立足于根本，把人工智能专业本身建好。人工智能专业培养定位应强调“厚基础”“重交叉”与“宽口径”：学生应掌握扎实的数理基础，熟悉人工智能的基本方法及脑认知等交叉学科知识，具备科学家素养、实践动手能力与创新能力，并且拥有较为开阔的产业应用视角与国际前瞻视野。我们相信，按照这样的方式培养的学生，未来具有更强的可塑性和更广阔的发展空间。

人工智能课程设置强调学科交叉

《中国科学报》：编著《人工智能本科专业知识体系与课程设置》的背后，您有着怎样的思考？

郑南宁：教育的基本问题是培养什么样的人、怎样培养人，而专业知识体系构建与课程设置是为人才培养提供保障的重要载体之一。专业知识体系构建与课程设置是一个不断完善的过程，只有坚持实践、与时俱进，使其知识体系的建设和教育质量的提高成为一种创造性的追求，才能使我们通过教育的实践培养出优秀的人才。潜心教育与课程建设不仅是对教师科学生命的一种延续，也是不断焕发教师科学青春的一剂良方。这是我们组织编著《人工智能本科专业知识体系与课程设置》的基本思考。

《中国科学报》：在您看来，人工智能本科专业应该构建怎样的知识体系？课程该如何设置？

郑南宁：人工智能专业的建设目标是培养扎实掌握人工智能基础理论、基本方法、应用工程与技术，熟悉人工智能相关交叉学科知识，具备科学素养、实践能力、创新能力、系统思维能力、产业视角与国际视野，未来能在我国人工智能学科与产业技术发展中发挥重要作用，并有潜力跻身一流的人工智能领域人才。一流高校的人工智能人才培养应重视思考未来的人工智能需要从哪些学科获得灵感。

从2017年开始，经历两年多的深入研讨和推敲，借鉴国际一流大学人工智能教育最新知识体系和培养理念，我们最终形成了人工智能本科专业知识体系中的人工智能核心、数学与统计、科学与工程、计算机科学与技术、认知与神经科学、先进机器人技术、人工智能与社会、人工智能工具与平台等八大课程群，共37门课程，其中必修25门、选修12门（完成所需学分须选修其中7门）。在实践方面，还专门设置了 “专业综合性实验”课程群，培养学生综合运用所学知识动手解决实际问题的能力，使学生培养达到“脑”与“手”相结合的目标。

在八大课程群的具体课程设置中，我们围绕人工智能核心的课程，强调了科学、技术与工程学科交叉、相辅相成，内容设置立足当前、面向未来。其中，“数学与统计”课程群将现代科学技术的基础和工具“数学”以及人工智能目前发展阶段的基本工具“统计学”囊括在内；“科学与工程”课程群包罗了基于实验的基础科学“物理学”以及信息学科的工程技术基础——电子电路、数字与控制系统等；而“计算机科学与技术”课程群提炼了计算机学科核心的程序设计、算法与理论、体系结构等内容。以上三个课程群作为“专业基础课程群”，将为人工智能的专业学习打下坚实的基础。

《人工智能本科专业知识体系与课程设置》是我们三十余年来在人工智能领域的研究探索和人才培养实践的产物，也融入了国内外知名学者的集体智慧。但它还需要在人才培养的实践中进一步检验和完善。这里需要强调的是，人工智能对人才的需求是多样化的，中国不仅需要培养出高层次乃至世界顶尖的人工智能人才，也需要培养出推动中国人工智能发展的“能工巧匠”。本书是为人工智能人才培养极为关键的本科阶段课程体系构建“抛砖引玉”。每一所高校可以有不同的培养模式和途径。一所大学的人工智能专业要办出特色、培养出优秀人才，一定要根据自身专业的特点、基础、教师团队和教学资源的情况，制定出科学、合理的知识体系与课程设置，即“因材施教、办出特色”。

成为人工智能强国还需10年

《中国科学报》：您认为中国距离成为真正的人工智能强国还有多远？

郑南宁：近年来，中国在人工智能领域已取得长足进步，特别是在计算机视觉、语音识别和自然语言处理方面已有世界领先的公司，全球人工智能相关学术会议也有越来越多的中国科学家担任主席或者获得最佳论文奖。此外，北京、上海、深圳、杭州和西安等地已经或正在形成国内充满活力的人工智能研发高地。

但是，中国人工智能的基础理论和算法创新的整体水平与美国相比还有较大差距。另外，世界上大多数领先的人工智能半导体芯片都是由美国公司，如英伟达、英特尔、IBM、谷歌、苹果和AMD制造的，中国在设计能够支持先进人工智能系统的计算芯片方面相对落后，也缺乏高层次的专业人才。中国要成为人工智能的强国还需要10年左右时间。

想与国际一流水平并驾齐驱，需要相关科研机构、企业在基础研究层面，持之以恒地探索人工智能的新方法，要充分利用和发挥互联网大国的优势，把我国数据和用户的优势资源转换为人工智能技术发展的优势，深化人工智能技术的推广应用，加强核心技术开发，做大做强人工智能产业。

在当前人工智能发展新一轮的热潮中，我们要保持清醒的认识，避免不切实际的预言和承诺，不要把学术追求的目标当成眼前的产业现实，给社会公众带来误导；另一方面，我们必须重视人工智能面向重大应用工程的研究和市场的创新开拓，同时要避免在产品研发和市场推广中的“低水平、同质化”现象。

原文刊载于2019年9月25日《中国科学报》04版

报道链接：http://news.sciencenet.cn/sbhtmlnews/2019/9/349855.shtm