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探索丨人工智能加速迈向2.0!人才困局亟待破解

发布时间:2019年01月22日 21:00   来源:网络整理   关键词:
导读:交汇点讯随着人工智能迎来第三次发展浪潮,社会各界对人工智能的投入与期许空前高涨。刚刚过去的2018年,AI基础研究、技术和产业化,都进入了高速增长期。专家预测,2019年各种AI技术将加速更新换代,应用范围将不断扩大。在人工智能迈向2.0的...

交汇点讯 随着人工智能迎来第三次发展浪潮,社会各界对人工智能的投入与期许空前高涨。刚刚过去的2018年,AI基础研究、技术和产业化,都进入了高速增长期。专家预测,2019年各种AI技术将加速更新换代,应用范围将不断扩大。

在人工智能迈向2.0的关键期,相关领域的人才缺口凸显,人才困局亟待破解!这一朝阳产业应如何纳入高等教育体系,培养出兼备研发能力与实践经验的人才,精准对接产业升级需求?相关专家认为,企业和高校应围绕AI2.0的“五大新特征”,进行核心技术攻关、人才梯队培养、实体产业落地,促进产业升级。

人工智能2.0关键节点遭遇人才荒

“在全球范围内,人工智能研究在过去5年以每年接近13%的速度快速增长。”这是来自全球性信息分析公司爱思唯尔的最新数据。

而据中国电子学会的统计,2018年全年,全球人工智能核心产业市场规模超过555.7亿美元,相较于2017年同比增长50.2%。

国际数据公司(IDC)则预计,到2022年,中国人工智能市场规模将达到98.4亿美元。

“当前,人工智能正处于迈向2.0的关键期。”1月14日,在东南大学召开的人工智能高峰论坛上,中国工程院院士潘云鹤说。他认为,经过六十多年的发展,人工智能已经迎来2.0时代,大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合智能、自主智能是2.0时代的五大新特征,“未来的人工智能将是人、计算机、互联网三者融合的智能系统,中国人工智能技术与产业快速发展,正不可阻挡地大步走来。”

目前,全球人工智能的发展主要集中在美国、欧洲、中国,爱思唯尔的研究报告《人工智能:知识的创造、转移与应用》(下称《报告》)显示,美国在全球人工智能领域的竞争中处于领先地位,企业表现突出;欧洲研究领域多样,但顶尖科研人才缓慢外流;中国发展迅猛,产出第一,尤其在计算机视觉和模糊系统两大领域发展迅速。

“面对国际竞争,在迈向AI2.0的关键节点,相关企业和机构应该根据自身的需求制定起新一代人工智能发展计划,高等院校在人才的培养上也要提供有力支撑。”潘云鹤说。

然而现在我国AI人才却面临供不应求、缺口巨大的现实。中国人工智能学会近日发布的《2018人工智能产业创新评估白皮书》显示:语音交互、文本识别、计算机视觉和深度学习四大技术领域的高级专业人才,美国超过1.3万,中国不足0.5万;其中,计算机视觉相关的高端人才占比最高,达38%,其中美国5432人,中国1892人。业内人士估计,我国整个人工智能领域的人才数量缺口在百万级别,“各高校培养输送的人才只占市场所需人才的30%-40%。”

“得人才者得人工智能,得人工智能者得天下。”流传着这句话的AI圈子里,企业们为积蓄力量纷纷开出高价抢占人才。“人工智能科班出身的博士,50万年薪是起步价,优秀的可以开到80万、100万,都不一定能抢到。”业内人士表示。

高新招揽的同时,企业对AI人才的要求却并不低,据了解,人工智能技术门槛较高,兼备研发能力与实践经验的人才方能成为争抢目标。而目前我国人工智能人才培养处于起步阶段,一部分毕业生还难以具备人工智能领域的整体素养。

高校人工智能学院如“雨后春笋”

据了解,2017年5月,中国科学院大学在我国高校中率先成立人工智能技术学院,而2018年则被称为中国人工智能人才系统化培养的元年,这一年,教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》,

上海交大、南京大学、清华大学、哈尔滨工业大学、南京航空航天大学、南京理工大学、南京邮电大学等相继成立人工智能研究院或学院。2019年1月,东南大学人工智能学院及研究院双院揭牌,至此,仅南京一地,就有5所优质高校成立人工智能学院。

记者梳理发现,各高校人工智能学院在人才培养方向上各有侧重:

中科大人工智能技术学院依托类脑智能技术及应用等国家工程实验室,设立了模式识别、人工智能基础、智能人机交互等6个教研室,课程分为模式识别、机器学习等基础理论必修课,以及计算机视觉、智能机器人等前沿选修课。

南京大学人工智能学院依托计算机软件新技术国家重点实验室,侧重机器学习与数据挖掘、智能系统与应用。

东南大学人工智能学院结合其工科优势,研究方向涵盖基础理论、支撑体系以及创新应用全产业链布局。“基础理论研究包括机器学习与数据挖掘、模式识别与智能控制、知识工程与多智能体、复杂系统与网络科学等;支撑体系则包括感知智能、人机协同增强智能以及智能芯片与硬件;创新应用则涉及智能装备与制造系统、智能城市以及人机协同诊疗等领域。”东南大学人工智能学院院长、联想首席技术官芮勇说。

“人工智能属于交叉学科,各个学校会根据自身基础和优势来安排侧重点。”东南大学人工智能学院副院长耿新说,“我们学校三分之二以上的学院涉及人工智能相关研究,所以我们强调学科交叉,创新应用。未来我们培养的人才可能不仅仅是掌握一些人工智能技术,它可能在不同的领域里会有比较深的应用背景。”

突破口:优化课程体系,找准行业发展痛点

仅仅一年多时间,全国十多所优质高校在人工智能领域的科研和人才培养上布下新局,但与之相关的课程设置、教学模式等都还在摸索中,据了解,目前我国人工智能课程并没有固定教材,课程体系设置仍参考“美国模式”。

“在起步阶段,我们的课程安排及培养方案还是以借鉴国外顶尖学院的先进经验为主,比如卡内基梅隆大学的课程体系。”耿新说。南京大学人工智能学院院长周志华说,在卡内基梅隆大学,真正的人工智能人才除了基础课程之外,还有道德课程、人类学及艺术课程,更要钻研人工智能的伦理与道德,“我们学院后面也会有类似的课程设置。”

而即使在国外领先高校,也在不断改进课程体系,如最近麻省理工正在“重塑”计算与人工智能学院,迎来成立70年最大架构变化。

业内人士认为,2019年,如何进行专业课程体系的设置、打通产学研的链条,应成为AI人才培养的突破重点。

据了解,高等教育出版社已成立新一代人工智能系列教材编委会,计划从2019年开始出版面向本科生和研究生的专业教材,覆盖人工智能核心理论和主要应用领域。“中国高校人工智能(AI)人才国际培养计划”也已启动,5年内将培训500名教师和5000名学生。

“人工智能正在加速更新换代,需要更多青年人才的推动。”潘云鹤说,高校应抓紧培养中国人工智能的多层次人才梯队,面向人工智能2.0五大新特征,结合知识和资本,与企业进行深度融合,寻找行业发展的真实痛点,让年轻的科学家、企业家可以开辟新领域,发挥人工智能的“头雁”效应,产生长期价值,促进产业升级。

爱思唯尔《报告》则认为,美国谷歌、微软、亚马逊等企业吸引了本土乃至全球众多AI人才,科研实力雄厚,这主要归功于其跨界组建联合实验室的传统。

“与业内进行密切接触也是南京大学人工智能学院人才培养方案中强调的部分。”周志华说,南大已开展与京东等国内一线企业的合作,共同开发课程、建立实验室和实习基地,并和英特尔公司联合成立了人工智能联合研究中心。

“人工智能跟我们的优势工科交叉,能够派生出很多新鲜的产业,最近我们跟联想、华为、百度、微软、阿里巴巴都建立了非常紧密的合作,主要围绕智慧城市、智能交通、智能建造等领域展开。”东南大学副校长吴刚说。

芮勇则透露,东南大学与联想研究院将共建“计算机视觉及增强现实联合实验室”和“东南大学大数据中心”,共同进行人才培养、计算机视觉及增强现实先进技术研究与相关领域生态建设。此前,东南大学已与联想集团于2018年6月签署了“人工智能领域全面合作战略协议”,双方约定合作孵化集聚科技型企业,支撑地方产业转型升级。

交汇点记者 蔡姝雯 实习生 黄星月

图视觉中国

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