2016年，Alpha Go在七番棋中以4:1戰勝李世石，成為人工智慧（Artificial Intelligence）第三次興起的標誌性事件。儘管學界對由資料驅動的專用智慧系統普遍持謹慎態度，但隨著產業界不斷推出的各類專用智慧系統在不同應用領域的成功落地，AI已開始深刻影響到國計民生各方面，進而受到國家層面的關注和重視。
2017年，全球人工智慧創業公司總融資額高達152億美元，中、美兩國以48%和32%的佔比分列一、二位。2017年，國務院釋出《新一代人工智慧發展規劃》（以下簡稱《發展規劃》），提出中國發展人工智慧的“三步走”戰略。美國國家科學與技術委員會則在2016年就釋出了《國家人工智慧發展與研究戰略計劃》、《為人工智慧的未來做好準備》兩份AI領域的國家戰略計劃。AI已成為各國搶佔科技創新制高點，促進產業升級轉型、提升社會生產力的重要領域。
AI的研究在1980年代第二次沒落後，逐漸分化出計算機視覺、自然語言理解與交流、認知與推理、機器人學、博弈與倫理、機器學習幾個分支。由雲端計算、大資料帶來的海量資料和計算能力，激發了機器學習中深度學習方法的潛力。應該認識到，當前以深度學習為主導的智慧系統基本屬於所謂“大資料、小任務”正規化，只是針對某領域的特定任務，利用大量資料訓練特定的模型用於判斷和決策。這樣得到的模型泛化能力和可解釋性較差，缺乏靈活性和魯棒性。
事實上，人工智慧是要透過研製智慧機器以增強和擴充人類在社會生產生活中從事各項活動的能力和效率，最終達到人機和諧共存的狀態。所謂智慧機器，是指具有自主感知、認知、決策、學習、規劃、執行和社會協作能力，符合人類情感、倫理與道德觀念的軟、硬體實體。人類的智慧表現為感知能力、記憶與思維能力、學習能力和行為能力。要實現真正類人化的多工智慧系統 ，機器應具備理解能力和推理能力，能感知所處的物理世界並理解其中的因果鏈，能確認自身的核心任務和價值鏈。這樣，AI的研究內容橫向上就涵蓋了電腦科學、邏輯學、仿生學、語言學、行為學、心理學等多門學科，縱向上則貫穿了基礎理論研究、演算法設計、程式開發、產品製造全過程。
儘管真正類人化智慧系統的研究發展仍較為緩慢，但產業界的技術應用走在了前面。計算機視覺、自然語言處理及互動、智慧規劃決策、知識圖譜等方向的技術已在金融、公共安全、交通、醫療、教育、零售等領域得到了很多成功的落地應用。隨之而起的是AI類高階人才的嚴重短缺。根據高盛公司釋出的《全球人工智慧產業分佈》報告，2017年全球AI類人才儲備中，我國只佔5%，AI類人才缺口超過500萬。這一巨大缺口催生了近年來各類圍繞深度學習展開的社會培訓。顯然，這類培訓只是解決當下AI技術應用人才稀缺現狀的急就章，並不能真正滿足AI各領域的研究和發展需要。《發展規劃》要求：到2025年，實現人工智慧基礎理論的重大突破；到2030年，在理論、技術、應用上達到國際領先水平。AI類人才培養的目標應是培養具備源頭創新能力和解決企業關鍵技術能力的高階人才，應具備數學基礎好、計算/程式功底紮實、AI專業基礎理論全面、分析建模能力強等特點。只有具備了這些素質的高階人才，才有可能實現《發展規劃》中提出的第二、三步目標，才能在AI領域未來的國際競爭中不受制於人。
風物長宜放眼量，AI的發展來日可期，人才培養也不應囿於一時一勢。2018年，教育部發布關於印發《高等學校人工智慧創新行動計劃》的通知，提出“到2030年，高校成為建設世界主要人工智慧創新中心的核心力量和引領新一代人工智慧發展的人才高地，為我國躋身創新型國家前列提供科技支撐和人才保障”。高校要充分利用、整合現有資源，探索與產業界深度合作的各種可能方式，積極投入到不同層次的AI人才培養工作中，以適應國家人工智慧戰略發展和產業界快速增長的人才需求。
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