人工智慧系列:全球 AI人工智慧 高等教育對比分析
科技的發展核心之一在於研發人才的數量和水平,而這一條件取決於國家的人才培養體系,即教育系統。完善系統的教育體系能夠為科技發展強力續航,提供源源不斷,規模龐大的專業人員和研究人員。
全球 AI 高校分佈:美國高校數量超中國 7 倍
目前,全球共有367所具有人工智慧研究方向的高校,AI領域的人才數量約有10萬人。其中,有6000多名AI領域的學者,以及7萬餘名AI相關專業在讀碩博研究生以及其他。每年AI相關領域碩博畢業生約2萬名。
在這367所高校中,美國擁有168所,佔據全球的45.7%,獨佔鰲頭,加拿大、中國、印度、英國位於第二梯隊。
人工智慧領域學術能力排在世界前20的學校中,美國佔據14所;排名的前八個席位都為美國所佔據。雄厚的學術研究實力,幫助美國在人工智慧領域取得了首屈一指的地位。而其他國家,在學術能力上與美國差距巨大,如何發展AI教育,是值得思考的問題。
高校 AI 專業設定:中國起步晚,發展較弱
與人工智慧領域相關的專業包括電腦科學、電子工程、自動化、軟體工程等,這些專業都隸屬於工學這個一級學科。國內許多高校的計算機系、電子系、自動化系等院系都進行人工智慧領域的學術研究。
例如清華大學研究人工智慧的教師主要都集中在計算機系、交叉資訊研究院、軟體學院和自動化系等工程類院系,北京大學研究人工智慧領域的院系主要有資訊科學技術學院。我國設有人工智慧研究方向的高校及其相關院系機構如下表所示。
與國內大學類似,國外大部分高校也將人工智慧設在了計算機系、電子工程系或自動化系的專業方向中。其中麻省理工學院、康奈爾大學、史丹佛大學、卡內基梅隆大學、加州大學伯克利分校等高校還建有人工智慧實驗室。然而國外也有些高校的人工智慧專業與認知科學緊密聯絡。例如在賓夕法尼亞大學,AI方向的學生可以學習計算機與認知科學的雙學位。在倫斯勒理工學院,人工智慧學科是認知科學的一部分,著名的倫斯勒人工智慧和推理實驗室也設立在這裡。
比起國外高校,國內高校的AI起步相對較晚。
例如MIT的計算機實驗室創辦於1963年,人工智慧實驗室創辦於1959年,兩個實驗室在2003年正式合併為MIT人工智慧實驗室CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)。如今,它已經成為MIT最大的實驗室。史丹佛大學的人工智慧實驗室成立於1962年,50多年來一直推動著人工智慧教育。卡內基梅隆大學在1979年就成立了機器人學院,專門在機器人科技領域進行實踐和研究。而國內清華大學智慧技術與系統國家重點實驗室正式成立於1990年,是國家第一批成立的國家重點實驗室之一,也是現在唯一以人工智慧命名的國家重點實驗室。
在國外,有些高校還專門開設了人工智慧相關專業,例如史丹佛大學計算機學院下的人工智慧、人機互動專業,CMU計算機學院的計算機視覺、機器人科學專業。
而國內則鮮有以人工智慧直接命名的專業。對此,國內可以增設人工智慧領域一級學科和二級學科,以加快學科建設,增強人才培養。近期,國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》就指出,要“完善人工智慧領域學科佈局,設立人工智慧專業,推動人工智慧領域一級學科建設,儘快在試點院校建立人工智慧學院,增加人工智慧相關學科方向的博士、碩士招生名額。”2017年,北京航空航天大學宣佈在該校軟體學院設立全國首個人工智慧專業,開國內之先河。
高校 AI 專業招生:應關注理科素質,綜合評判
● 國外:關注理科素質,綜合評判
國內外大學在本科招生時,會對學生高中時期的課程成績及類別提出要求,注重理科課程,例如數學、物理等。
以人工智慧頂級院校卡內基梅隆大學的本科招生為例,需要學生在高中時期修過4年英語、4年數學、1年物理學、2年化學生物或電腦科學、2年外語以及3個選修課。國內大部分以高考成績為錄取標準,一般錄取理科考生,也有部分學生透過保送的方式入讀。
高校研究生招生時,更加看重學生的學術能力和實踐能力。
不同課程標準不同,例如工程碩士(國內專業型碩士)側重實踐運用,為就業做準備,而科學碩士(國內學術型碩士)和哲學博士更加側重學術研究能力。除了基本的成績要求外,大都要求學生有良好的實習經歷或者論文發表。而申請AI相關專業,大部分需要強硬計算機和數學相關背景,甚至對AI專案經驗都有所要求。
● 中國:分數成敗,欠缺實踐有失偏頗
國內大學本科招生時,主要是透過高考。光憑藉考試分數去評判學生能力,對於能力傾向還未有一套明確的衡量篩選標準。
而對於研究生招生,我國也設有專業碩士和學術碩士之分,前者側重就業,後者側重科研。研究生招生途徑包括推薦免試和統考兩種。前者根據學生本科時的成績、獎項以及面試表現給予評定,後者透過文化課考試與面試決定是否錄取。但和國外評選標準仍有較大差距。
高校 AI 課程設定:電腦科學是基礎
● 國外:系統完善,學科交叉精耕細作
一般而言,涉及人工智慧的專業有電腦科學、電子工程、自動化、軟體工程等,這些專業隸屬於工學大類。
對於本科來說,主要課程包括數學和計算機課程,例如基本的程式語言、演算法設計、作業系統、資料結構、邏輯、機率論和數理統計等。同時為本科生提供一些AI領域的基礎課程可供選修。例如卡耐基梅隆大學的本科課程主要包括:電腦科學、 數學與機率論、工程與自然科學、人文社會科學這幾個方面。必修課程如下:
碩博方面的課程設定會更加專注細分領域。而且碩博課程一般比較靈活,學生可根據自己的情況制定自己的課程表。例如卡耐基梅隆大學的碩博課程包括人工智慧、生物計算、計算機和網路安全、人機互動、資訊管理和分析、移動和網際網路計算、實踐計算、軟體理論、系統、理論電腦科學、機器人等。
● 國內:未成體系,師資力量嚴重欠缺
中國高校在AI領域一般設有電腦科學學院與軟體學院。
在培養方式上,前者軟硬體相結合,側重研究;後者以軟體為主,側用應用。兩者區別如下:
同時,二者在計算機技術領域互有交叉融合。
以北京大學為例,在人工智慧領域的課程設計包括計算機技術、軟體工程、微電子、自動化等軟硬體等方向。但縱向來看,並沒有形成系統的課程培養體系,這對於學生的成長和學校的長遠發展都不利。
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