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《人工智能本科專業知識體系與課程設置》新書發布會舉行

2019-11-01    來源:交大新聞網    作者:問煬    瀏覽次數:439

9月21日上午,由國家自然科學基金委員會信息科學部、中國認知科學學會和中國自動化學會聯合主辦,西安交通大學等單位承辦的第二屆中國認知計算機與混合智能學術大會舉行。在大會中,中國工程院院士、西安交通大學教授鄭南寧新書《人工智能本科專業知識體系與課程設置》發布。

 

鄭南寧表示,這本書是對我國長期以來人工智能領域的科學研究和人才培養的總結,希望大家通過此書能共同完善人工智能本科教育的知識體系。他談到,教育不是注滿一桶水,而是要以學生為本,以創造為源,為學生內心點燃一把火,打開一扇門,引導他們主動探索人工智能奧秘。

清華大學出版社常務副總編盧先和表示,人工智能發展一日千里,已深入改變和影響了人們的日常生活。作為為高校教育科研服務的出版社,非常榮幸出版鄭南寧院士關于人工智能培養體系的書籍,這本書對我國人工智能領域教育有著十分重要的推動作用。

附:鄭南寧院士關于人工智能研究專訪:

記者:在人工智能領域探索30余年,您最深切的感受和體會是什么?

鄭南寧:人類的現代科學技術是以指數級增長的。40億年以來,地球上生命遵循著最基本的自然進化法則緩慢地演化。然而,隨著人工智能等科學技術的發展,人類歷史上將會出現按照有機化學規則演變的生命和無機的智慧生命并存的形態,或者說人類有可能利用計算機和人工智能去設計生命。在我們生存的地球上將會出現按照有機化學規則演變的生命和無機的智慧生命并存的形態。目前,盡管我們無法具體描述未來幾十年人工智能技術會形成什么樣的形態,但是可以確定的是,人工智能技術的發展一定會給人類帶來革命性的變化,“變”是確定的。未來三十年人工智能技術的發展對人類的生活和工作所帶來的改變,一定會遠超人類過去數百年來所發生的變化

進入新世紀,大家都體會到了人工智能給我們生活、工作帶來的變化,這種變化不是說是新的人工智能概念的產生。盡管人工智能的許多應用領域已經成熟,但人工智能研究的基本原則和目標仍與1956年達特茅思會議所定義的人工智能保持著驚人的相似,即創造一種機器,它能夠類似于人類去思考和行動。現在我們的科學家和工程師們都在為實現這一目標而努力。無論是現在的語音識別、人臉識別、還是無人駕駛,都是實現人工智能這一基本目標的卓越成果。

我本人帶領團隊在人工智能領域探索30余年,感受最深的是團隊建設的文化與科研環境要使我們每一個成員都能定下心、穩住神,持之以恒地開展科研工作,特別是在探索科學前沿問題時,要支持“好奇心驅動的研究”,支持“相信且追尋自身直覺的學者”,這是一個成功創新生態系統的必備要素。科學研究是一種追求理性結果的過程,但在這一追求的過程中往往需要一種“瘋狂”,即需要一種“著謎”的鍥而不舍的科學精神。

記者:當前我國人工智能人才培養存在哪些問題?應從哪些方面加強和改進?

鄭南寧:人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術,正在對經濟發展、社會進步、國際政治經濟格局等方面產生重大深遠的影響。經多年持續發展,我國在人工智能部分領域的科學研究和技術應用已經取得顯著進展,但在基礎理論、原創算法、高端芯片和生態系統等方面與發達國家相比仍有較大差距。究其原因,一方面是中國的信息產業基礎還存在一些短板,研發投入與市場構成的創新生態要素也不完備;另一方面中國高校在這些學科領域人才培養導向性不強、學科缺乏深度融合、缺乏科教結合育人的機制。人才已成為制約中國人工智能發展的關鍵瓶頸。

“計算與人工智能”已無所不在。為應對計算的普及和人工智能崛起帶來的全球機遇和挑戰,中國的高校需要在人才培養和學科建設進行重要的結構性變革,將計算和人工智能的力量帶到高校的所有學科研究領域,并融合其他學科的見解和觀點共同塑造計算和人工智能的未來。

人工智能人才培養應對接國家重大需求,采取更加積極有效的措施,例如:建設示范性人工智能學院或中心,讓不同類型和不同層次的學校面向國家的重大需求,都能找到各自人才培養的定位和目標;在相關學科或專業設人工智能方向交叉學科;在所有學科或專業引入“計算與人工智能方法”相關課程等。

記者:您心目中人工智能領域的合格人才是什么樣子的?

鄭南寧:早在1986年,西安交通大學就在全國率先成立了在人工智能領域第一個專職科研機構——“人工智能與機器人研究所”(簡稱人機所),開始人工智能方向研究生的培養,從今天的人工智能發展來看,當時的學術判斷和堅持是具有前瞻性的。在我們研究所成立至今的33年歷程中,世界范圍內人工智能的發展曾經歷過寒冬,但我們始終堅持人工智能、特別是計算機視覺的應用基礎理論研究,并與國家重大需求相結合,沒有放棄當初建所時的學術目標和追求,在33年的發展中,培養了以曠視首席科學家孫劍為代表的一批學術界和產業界的領軍人才,成為高水平創新人才培養的重要基地。

2018年,西安交通大學設立了“人工智能拔尖人才培養試驗班”,探索培養人工智能方向本科生,并于2018年招收第一批本科生。2018年11月在人機所的基礎上成立了人工智能學院,2019年3月獲教育部首批“人工智能”本科新專業建設資格。人工智能試驗班人才培養的“人工智能拔尖人才培養試驗班”的基本宗旨是,注重“腦” (Mind)與“手”(Hand)相結合,即“知識的學習”與“動手的實踐”相融相長,為學生今后能成為人工智能領域的“大科學家”、成為具有“科學家素養”的工程師和相關領域的創新、創業的高層次人才奠定知識和能力的基礎。

人工智能多學科交叉、高度復雜、強滲透性的學科特點決定了人工智能的人才培養具有高度挑戰性。我們認為,在探索“人工智能+X”復合專業培養新模式的同時,應首先立足于根本,把人工智能專業本身建好。人工智能專業培養定位應強調“厚基礎”“重交叉”與“寬口徑”:學生應掌握扎實的數理基礎,熟悉人工智能的基本方法及腦認知等交叉學科知識,具備科學家素養、實踐動手能力與創新能力,并且擁有較為開闊的產業應用視角與國際前瞻視野。我們相信,按照這樣的方式培養的學生面對未來將具有更強的可塑性和更廣闊的發展空間。

記者:《人工智能本科專業知識體系與課程設置》即將發布,它的特色和亮點是什么?這些設置背后有著怎樣的思考?

鄭南寧:教育的基本問題是培養什么樣的人,怎樣培養人,而專業知識體系構建與課程設置是為人才培養提供保障的重要載體之一。專業知識體系構建與課程設置是一個不斷完善的過程,只有堅持實踐、與時俱進,使其知識體系的建設和教育質量的提高成為一種創造的追求,才能使我們通過教育的實踐培養出優秀的人才。潛心教育與課程建設不僅是對教師科學生命的一種延續,也是不斷煥發教師科學青春的一劑良方。這是我們組織編著《人工智能本科專業知識體系與課程設置》的基本思考。

人工智能是一門新興的技術科學,具有多學科綜合、高度復雜的特征以及滲透力和支撐性強等特點,它涉及到信息科學、認知科學、腦科學、神經科學、數學、心理學、人文社科與哲學等多學科的深度交叉融合。人工智能專業的建設目標是培養扎實掌握人工智能基礎理論、基本方法、應用工程與技術,熟悉人工智能相關交叉學科知識,具備科學素養、實踐能力、創新能力、系統思維能力、產業視角與國際視野,未來能在我國人工智能學科與產業技術發展中發揮重要作用,并有潛力成長為一流的人工智能領域人才。一流高校的人工智能的人才培養應重視思考未來的人工智能需要從哪些學科獲得靈感。

從2017年開始,經歷兩年多的深入研討和推敲,借鑒國際一流大學人工智能教育最新知識體系和培養理念,最終形成了人工智能本科專業知識體系中的人工智能核心、數學與統計、科學與工程、計算機科學與技術、認知與神經科學、先進機器人技術、人工智能與社會、人工智能工具與平臺等八大課程群計37門課程,其中必修25門、選修12門(完成所需學分須選修其中7門)。在實踐方面,還專門設置了“專業綜合性實驗”課程群,培養學生綜合運用所學知識動手解決實際問題的能力,使學生培養達到“腦”與“手”相結合的目標。

在八大課程群的具體課程設置中,我們圍繞人工智能核心的課程,強調了科學、技術與工程學科交叉、相輔相成,內容設置立足當前、面向未來。其中,“數學與統計”課程群將現代科學技術的基礎和工具“數學”以及人工智能目前發展階段的基本工具“統計學”囊括在內;“科學與工程”課程群包羅了基于實驗的基礎科學“物理學”以及信息學科的工程技術基礎——電子電路、數字與控制系統等;而“計算機科學與技術”課程群提煉了計算機學科核心的程序設計、算法與理論、體系結構等內容。以上三個課程群作為“專業基礎課程群”,將為人工智能的專業學習打下堅實的基礎。

“人工智能核心”課程群由人工智能的現代方法、自然語言處理、計算機視覺與模式識別、人工智能的科學理解等課程組成,闡釋了人工智能的核心技術,通過不同層次的課程內容啟發學生探索人工智能的未來與奧秘。機器人是人工智能在物理現實中應用的載體,具有重要的地位。“先進機器人技術”課程群著重介紹基礎及拓展性的機器人相關技術,為今后的應用發展夯實功底。“人工智能工具與平臺”課程群強化了工具與平臺在人工智能發展中的重要性,涉及相當廣泛的架構、系統、應用等,旨在提升學生的系統性思維與動手能力。上述三個課程群構成“專業主干課程群”,為本科生奠定穩固的專業核心技術根基。

“認知與神經科學”課程群設置了認知、神經相關的科學與工程類基礎課程,我們認為要讓人工智能發揮更大的作用,唯一的途徑是從腦認知和神經科學獲得靈感,希望未來能借鑒認知心理學、神經生物學等的研究成果,為發展新一代人工智能提供新的啟示。“人工智能與社會”課程群包含了人工智能的哲學基礎與倫理、社會風險與法律等內容,旨在培養學生成為負責任的科學家和工程師。這兩個課程群屬于“專業交叉課程群”,其目的是為學生奠定基本的認知科學、神經科學、人文社會科學等學科交叉知識。

通過這些理論、方法、工具和系統等課程設置以及高水平的跨學科師資團隊,培養人工智能專業學生具有創新、創業、跨學科交叉、全球化和倫理道德等思維能力,有助于學生在畢業以后在各行各業承擔起創新研究、創業發展的重要角色,成為人工智能領域的高層次人才。

當前,人工智能正在以驚人的速度向縱深和更高級的方向發展,人類社會的幾乎所有領域對人工智能技術都有著越來越迫切的需求。因此,掌握了人工智能的基本理論和方法,就能使我們以熟悉的方法與工具進入到生疏的研究與應用領域,發現新的知識和自然規律。

《人工智能本科專業知識體系與課程設置》是我們三十余年來在人工智能領域的研究探索和人才培養實踐的產物,它也融入了國內外知名學者的集體智慧。但它還需要在人才培養的實踐中進一步檢驗和完善。隨著人工智能的發展,其知識體系與課程內容、人才培養方式與模式也應與時俱進。這里需要強調的是,人工智能對人才的需求是多樣化的,中國不僅需要培養出高層次、乃至世界頂尖的人工智能人才,也需要培養出推動中國人工智能發展的“能工巧匠”,本書是作為人工智能人才培養極為關鍵的本科階段課程體系構建的“拋磚引玉”,每一所高校可以有不同的培養模式和途徑。因此,本書介紹的人工智能本科專業知識架構與課程設置不能照搬到所有高校的人工智能本科專業,一所大學的人工智能專業要辦出特色,培養出優秀人才,一定要根據自身專業的特點、基礎、教師團隊和教學資源的情況,制定出科學、合理的知識體系與課程設置,即“因材施教、辦出特色”。

5、人工智能專業未來的發展,您怎么看?

鄭南寧:人類面臨的四大基本科學問題:宇宙的起源、物質的本質、生命的本質和智力的產生,其中后兩個問題都跟人工智能相關,而人工智能的研究就與這兩個問題密切相關。人工智能專業研究,考慮更多的不是眼前,而是思考未來人工智能發展需要從哪些學科獲得靈感,特別是借鑒神經生物學、認知心理學乃至社會學的一些研究成果,可以為發展新一代人工智能提供新的啟示。

記者:霍金生前曾三番五次表態“人工智能可能會毀滅人類”,李開復認為“50%的工作崗位都將被機器替代”。人工智能在帶給人類巨大利益的同時,您怎么看待其中隱藏的危機?

鄭南寧:人工智能的發展能不斷幫助人類,但它同時也是一把“雙刃劍”。我們要警惕人工智能給人類帶來的負面影響,關注人工智能的發展將帶來的深刻倫理道德問題。我們需要的是幫助人類而不是代替人類的人工智能。發展人工智能的目的不是把機器變成人,也不是把人變成機器,而是要擴展人類的智能,解決人類社會發展面臨的重大問題。這是科學界、各國政府和人類社會在人工智能發展上應認真對待的問題。需要確立倫理道德的約束監督機制,使人類免受人工智能不當發展帶來的負面影響。

記者:有人說,人工智能時代,中國或是唯一能夠和美國競爭的國家。您認為中國距離成為真正的人工智能強國到底還有多遠?

鄭南寧:人工智能新技術將會給人們的生產、生活方式帶來革命性變化,新興產業及技術創新也將為世界經濟的復蘇和發展注入“強心劑”。未來世界科技強國也一定是人工智能強國,中國要成為世界科技創新強國,發展人工智能已成為這一偉大事業的重要基礎。

近年來,中國在人工智能領域也已取得長足進步,特別是,在計算機視覺、語音識別和自然語言處理方面已有世界領先的公司,全球人工智能相關學術會議也有越來越多的中國科學家擔任主席或者獲得最佳論文獎。此外,北京、上海、深圳、杭州和西安等地已經或正在形成國內充滿活力的人工智能研發高地之一。

但是,在人工智能的基礎理論和算法創新的整體水平與美國相比還有較大差距,另外,世界上大多數領先的人工智能半導體芯片都是由美國公司如英偉達、英特爾、IBM、谷歌、蘋果和AMD制造的,中國在設計能夠支持先進人工智能系統的計算芯片方面還相對落后,也缺乏高層次的專業人才。中國要成為人工智能的強國還需要10年左右時間。

發展人工智能一方面要踏踏實實積極推進基礎理論研究,另一方面要重視人工智能在重大學科領域和工程中的實踐應用。想與國際一流水平并駕齊驅,需要相關科研機構、企業在基礎研究層面,持之以恒地探索人工智能的新方法。當前,我們要充分利用和發揮互聯網大國的優勢,把我國數據和用戶的優勢資源轉換為人工智能技術發展的優勢,深化人工智能技術的推廣應用,加強核心技術開發,做大做強人工智能產業。

“前事不忘,后事之師”,人工智能成為一門獨立學科已走過六十三年的歷程,也經歷了兩次高潮和低谷,上世紀人工智能領域在實現其“宏偉目標”上的完全失敗,曾導致人工智能研究進入“冬天”。

在當前人工智能發展新一輪的熱潮中,我們要保持清醒的認識,進一步加強信息科學、認知科學、腦科學、神經科學、數學、心理學、人文社科與哲學等學科的深度交叉融合,踏踏實實地開展人工智能的基礎研究,避免不切實際的預言和承諾,不要把學術追求的目標當成眼前的產業現實,給社會公眾帶來誤導;另一方面,我們必須重視人工智能面向重大
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