郑南宁 【深度】 中国工程院院士、西安交通大学教授郑南宁：人工智能人才培养须因材施教

郑南宁

在当前人工智能发展的热潮中，要保持清醒的认识，避免不切实际的预测和承诺，不要把学术追求的目标当成眼前的产业现实，那样会误导大众；另一方面，对于重大应用项目，必须重视人工智能的研究和市场创新，但同时避免产品开发和营销中的“低水平、同质化”现象。

目前，人工智能已经成为教育界和工业界的热门话题。但一个不可否认的现实是，人工智能领域仍然存在较大的人才缺口，这体现在高校人工智能人才培养相对不足。那么，人工智能领域需要什么样的人才呢？高校应该如何设置课程来构建学生的知识体系？

9月21日至22日，第二届中国认知计算机与混合智能学术会议在Xi召开，由中国工程院院士、Xi交通大学教授郑南宁提议的中国人工智能教育联席会议也成立。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》，并回答了上述问题。

人才培养必须有“厚基础”

“大穿越”“大口径”

中国科技期刊:我国人工智能人才培养存在哪些问题？应该从哪些方面加强和改进？

郑南宁:经过多年的不断发展，中国在人工智能的一些领域的科学研究和技术应用取得了显著进步，但在基础理论、原始算法、高端芯片和生态系统方面与发达国家相比仍有很大差距。一方面，我国信息产业基础还存在一些不足，R&D投资和市场构成的创新生态要素还不完善；另一方面，我国高校缺乏这些学科的人才培养定位，缺乏学科深度融合，缺乏科教育人机制。人才已经成为制约我国人工智能发展的关键瓶颈。

“计算与人工智能”无处不在。为了应对计算普及和人工智能崛起带来的全球性机遇和挑战，中国大学需要在人才培养和学科建设方面进行重大结构性变革，将计算和人工智能的力量带到大学的各个学科，整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。

人工智能人才的培养应采取更加积极有效的措施，满足国家的重大需求，如:建设示范人工智能学院或中心，使不同类型、不同层次的学校都能面对国家的重大需求，找到自己的人才。定位和目标；介绍所有学科或专业中与“计算与人工智能方法”相关的课程。

中国科技期刊:你心目中人工智能领域有哪些合格的人才？

郑南宁:早在1986年，Xi交通大学就率先成立了国内第一个人工智能领域的专职科研机构——“人工智能与机器人研究所”，开始培养人工智能方向的研究生。从今天人工智能的发展来看，当时的学术判断和坚持是前瞻性的。我院成立33年来，世界人工智能的发展经历了一个寒冬。但我们始终坚持人工智能特别是计算机视觉应用的基础理论研究，并与国家的重大需求相结合，不放弃当初成立研究所时的学术目标和追求。在33年的发展中，我们培养了一批学术界和工业界的领军人才，成为培养高层次创新人才的重要基地。

2018年，Xi交通大学开设“人工智能顶尖人才培养实验班”，探索人工智能方向的本科生培养，并于2018年招收第一批本科生。2018年11月，在人机科学研究所的基础上成立了人工智能研究所，2019年3月被教育部授予首批“人工智能”本科新专业建设资质。从事人工智能人才培养的“人工智能顶尖人才培养实验班”，其基本目的是注重“头脑”与“手”的结合，即“知识学习”与“动手实践”，让学生在未来成为人工智能领域的“大科学家”，具有“科学家素养”的工程师，以及相关领域的创新者。

人工智能的学科特点决定了人工智能人才的培养极具挑战性。我们认为，在探索“人工智能+X”复合型专业培养新模式的同时，首先要确立人工智能专业本身。人工智能专业的培养定位应强调“厚基础”、“重交叉”、“宽口径”:学生应掌握扎实的数学基础，熟悉人工智能的基本方法和大脑认知等跨学科知识，具备科学素养、实践能力和创新能力，具有更广阔的工业应用前景和国际前瞻性视野。我们相信这样培养出来的学生在未来会有更强的可塑性和更广阔的发展空。

人工智能课程强调跨学科

中国科技期刊:你对人工智能本科专业知识体系和课程设置的编写有什么样的思考？

郑南宁:教育的根本问题是培养什么样的人，如何培养，专业知识体系和课程建设是为人才培养提供保障的重要载体之一。专业知识体系和课程的构建是一个不断完善的过程。只有坚持实践，与时俱进，把知识体系建设和提高教育质量作为创新追求，才能通过教育实践培养出优秀人才。致力于教育和课程建设不仅是教师科学生活的延续，也是更新教师科学青春的良方。这是编写《人工智能本科专业知识体系及课程设置》的基本思路。

中国科技期刊:在你看来，人工智能本科专业应该构建怎样的知识体系？如何设置课程？

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的基础理论、基本方法、应用工程和技术，熟悉与人工智能相关的交叉学科知识，具备科学素养、实践能力、创新能力、系统思维能力、产业视角和国际视角，在未来我国人工智能学科和产业技术发展中发挥重要作用，具有跻身人工智能领域一流人才的潜力。一流大学的人工智能人才培养要注意思考未来的人工智能需要从哪些学科获得启发。

从2017年开始，经过两年多的深入讨论和推敲，借鉴世界一流大学人工智能教育的最新知识体系和培养理念，最终形成了人工智能核心、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、高级机器人学、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，其中必修课25门，选修课12门，在实践中， “专业综合实验”课程群是专门为培养学生综合运用所学知识解决实际问题的能力而设置的，以达到“脑”与“手”相结合的目的。

在八大课程群的具体课程中，我们以人工智能的核心课程为重点，强调理工科交叉互补，内容设置立足当下，面向未来。其中，《数学与统计》课程群包括现代科学技术基础与工具《数学》和现发展阶段人工智能的基本工具《统计学》；“科学与工程”课程群包括以实验为基础的基础科学“物理”和信息学科的工程技术基础——电子电路、数字与控制系统等。《计算机科学与技术》课程群提炼了计算机科学的核心内容，如程序设计、算法与理论、体系结构等。以上三门课程作为“专业基础课”，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》是我们在人工智能领域三十多年的研究探索和人才培养实践的产物，也融合了国内外知名学者的集体智慧。但需要在人才培养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元化的。中国不仅需要培养高水平乃至世界顶尖的人工智能人才，还需要培养“熟练的工匠”，以推动中国人工智能的发展。这本书是为本科体系建设“抛砖引玉”，对于人工智能人才的培养至关重要。每个大学可以有不同的培养模式和方式。大学的人工智能专业要想发展自己的特色，培养出优秀的人才，就必须根据自己的专业特点、基础、教学团队和教学资源，制定出科学合理的知识体系和课程设置，即“因材施教，发展自己的特色”。

成为人工智能强国需要10年时间

中国科技期刊:你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取得了很大的进步，尤其是在计算机视觉、语音识别和自然语言处理方面的世界领先公司。越来越多的中国科学家也担任与人工智能相关的全球学术会议主席或获得最佳论文奖。此外，京、沪、深、杭、Xi等地已经或正在形成我国蓬勃发展的人工智能研发高地。

但是中国的人工智能基础理论与美国相比，算法创新的整体水平还有很大差距。此外，全球领先的人工智能半导体芯片大多由美国公司制造，如英伟达、英特尔、IBM、谷歌、苹果、AMD等。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，缺乏高水平的专业人才。中国成为人工智能强国需要10年左右的时间。

为了与国际一流水平保持同步，相关科研机构和企业需要在基础研究层面不断探索人工智能的新方法，充分利用和发挥互联网强国的优势，将我国数据和用户的优势资源转化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，加强核心技术的开发，做大做强人工智能产业。

在当前人工智能发展的热潮中，要保持清醒的认识，避免不切实际的预测和承诺，不要把学术追求的目标当成眼前的产业现实，那样会误导大众；另一方面，对于重大应用项目，必须重视人工智能的研究和市场创新，避免产品开发和营销中的“低水平、同质化”现象。