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人工智能为什么要从本科生抓起?
发表时间:2018年7月17日 13:55 来源:飞象网 责任编辑:编 辑:麒麟

首先我们可以看到,今天的大多数AI应用是基于神经网络与算法达成创造性的。而神经网络的特点是结构延展。换句话说,AI的技术世界不是非此即彼,而是堆叠和嵌入的。回到人才端,这就让很多企业中的AI任务与工作,可以分派出来让独立小组完成。这让象牙塔中的师生走入企业有了绝佳的机会。而一些数据清洗、数据标记类的机器学习基础工作,更是非常适合交给“懂基础的实习生”来完成。

另外,根据相关统计,常青藤高校的AI研究成果,有超过75%最终得到了商业转化。这个比例在各学科中名列前茅。AI的特性决定了高校中的研究和企业中的研究相似度非常高,而师生的创造有很大比率可以被快速转化。这个机会对于老师、学校、学生,以及整个产业,是一个多方共赢的局面。那么第一步,还是让学生尽快进入AI的世界。

还有一个问题值得注意,今天的AI研究是要基于大量数据和算力支撑的。但是这些东西往往不存在于研究室当中,而是只见于科技企业内部。这也就要求实验室必须要到企业中去,给企业提供更多价值。而本科生的劳动和创造力,事实上是这个置换关系之一。

由这些理由,企业和学校都在期待更多学生快速组成产学研一体化的基础,让企业与学校间的循环圈层扩大。

这个意义上来说,本科生是AI前进中的必要动力。

正方观点C :AI必须建立跨学科的独立体系

还有另一个更加学术层面的声音,认为今天AI学科的发展,主要阻碍之一在于附庸于计算机科学专业,已经十分不利于AI本身的学科发展。

比如我们知道,AI的顶会、数据测试都自有一套逻辑。假如某企业的研究成果,在某个顶级比赛上让人脸识别的效率提升到某某指数,那么当然是巨大的成果。但在高校学科体制中却不然,因为AI的算法比赛机制是独立的,不纳入计算机科学的考察范畴。这会很大程度上限制国内AI学者参与世界竞争的热情。

另一方面,AI虽然大体可以看做计算机科学的一个子集。但事实上AI是一个高度跨学科的领域,有大量问题是非计算机科学的,而是涉及信息科学、数学、社会学、心理学、生物学、认知科学,甚至法学、伦理学等等。

在国际范围内,基于AI成立跨学科研究体是大势所趋。但现有学科体制却限制了AI的融合式学科发展,影响了人才交流与信息互通。

这种条件下,把人工智能学科独立出来,从本科生开始培养专属人才就成为了热门议题。而从技术轨迹的长远发展看,一个独立跨学科的AI科研体系,也是开展国际化AI竞争的绝对必要条件。

给潜在AI本科生的一点建议

人工智能到底要不要成为本科专业,不是一个绝对如此或者如彼的问题,更多情况下见仁见智,其成败在于整个教育体系和社会结构的共同把持。但根据上面这些看法,不妨给想要把AI作为专业的童鞋一点建议:

首先,综合来看今天AI的应用前景和就业基本面没有问题。但未来有不确定性,技术也在随时变化,一定要理性考虑谨慎选择。而且读了AI专业绝不意味着预定了高薪高职位。快速变化的AI可能把任何人摔下自己的马车。

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