高考報 AI 專業？南大周志華：當然！清華孫茂松：再考慮一下

By 超神經

場景描述：又到了高考放榜的時刻，接下來就是準大學生們選專業的環節。「人工智慧」首次成為本科可選專業，在風頭正盛的當下，到底該如何去抉擇？不妨從行業大佬以及網友的看法中，去看看熱潮背後的冷思考。

關鍵詞：高考  選專業 人工智慧 

又是一年高考季，這幾天各個省份的高考成績相繼出爐。那些經歷了高考磨鍊的千萬學子，接下來要面對的是擇校和選專業的挑戰。

作為最緊貼潮流的新興專業，人工智慧風頭正猛，可謂是賺足了眼球。但處在這樣的浪潮之中，AI 專業的設立，究竟是水到渠成，還只是在盲目跟風，還有待我們去冷靜思考。但是，就其目前發展的節奏看來，似乎根本就不給大家思考的機會。

AI 專業大熱，要考慮一下嗎？

在 AI 浪潮之下，最大的刺激還是來自於市場人才的缺乏。同時，市場上的人工智慧行業的高薪職位，也促發了 AI 人才的培養。而承擔著人才輸送責任的高校， 就成了注入新力量的重要勢力。 

2017 年教育部發布了《高等學校人工智慧創新行動計劃》，也催化了這一學科的正式成型。2018 年 9  月，最早一批的人工智慧學院開始招生，成為了最早吃螃蟹的人，但彼時還沒有直接以「人工智慧」為專業命名。 

今年 3 月份，教育部公佈了本科專業備案和審批結果，多達 35 所高校可以開設人工智慧本科專業，另外還有多所學校已把人工智慧提上日程，本科或者研究生專業，都大有井噴之勢。

教育部批准的首批人工智慧專業高校名單

AI 專業成了香餑餑，但嚴肅來看，到底會帶來什麼樣的走向，還無從參考。人工智慧領域本身人才就十分匱乏，那麼迅速擴張的人才培養需求，要怎麼去應對和解決？

之前高校裡早有人工智慧相關的學科方向和課程可選，但都是掛靠在計算機學院或者交叉學科裡面。

把人工智慧單獨設為一個專業，或者單獨設定院系，會是科技浪潮中的一艘快艇嗎？ 

我們不妨從多個角度去看一看這件事，看看在不同的視角下，對 AI 學科獨立建設的一些看法。

贊成方：人工智慧學科必須獨立發展！

周志華

南京大學

人工智慧學院院長

人工智慧早已發展出成熟體系

我眼中高水平的人工智慧人才，要具備三個要素：1、有很好的數學基礎 2、計算、程式功底紮實 3、人工智慧專業知識全面。我們的結論就是：人工智慧要培養高水平的人才，可能就真的需要新的課程培養體系，按照傳統計算機教學方案簡單調整，不管從深度、廣度、內容覆蓋面是絕對達不到現在期待的需求。 

南京大學成立人工智慧學院，是經過長時間思考才做出的決定，並不是跟隨政策風向，因為人工智慧經過60多年發展，已經有非常龐大的知識體系，而且是一個龐大自洽的體系。 

南京大學人工智慧學院 2018-2019 

本科生大一年級上學期課表

不僅培養學生，也要培養教師

目前的大學並沒有在 AI 研究上被給予充分的尊重，人工智慧行業需要更多的人才，因此在下一代培訓方面，投入大量資金非常重要。

我們需要更專業的教育，確保能持續培養專業人工智慧人才。

Yoshua Bengio

圖靈獎獲得者

譚鐵牛

中國人工智慧學會副理事長

這是歷史程式做出的選擇！

近十年來，在大資料、雲端計算、網際網路、物聯網等資訊科技發展的外部作用力推動和社會廣泛需求驅動下，人工智慧技術成功跨越了科學與應用之間的「技術鴻溝」，突破了從「不能用、不好用」到「可以用」的技術拐點，才進入了爆發式增長的紅利期。

所以近期國內高校人工智慧熱並非沒有緣由，而是順應社會發展形勢和現實需求產生的連鎖反應。

否定方：和學習計算機專業無甚差別嘛~

孫茂松

清華大學

人工智慧研究所副院長

太早獨立，容易內耗

AI 自立門戶的可能條件不是很成熟，因為課程體系核心部分基本上還是差不多。建議 AI 專業不要著急拆分，最好還在計算機學院底下。

注意國內吃過虧的，你分出去一撥人，兩撥人沒有相互協調，本來是合作者，後來就變成了競爭者，這實際上對學校未必有好處。

卡內基梅隆大學人工智慧專業課程設定（本科）

思維方法比學科教育重要

人工智慧教育是個全球問題，大家都還沒有太想清楚人工智慧這種東西應該怎麼教，應該什麼時候教，教什麼。 

 

人工智也應該大致尊重傳統教育邏輯，應即從基礎的數學原理，基本演算法，比如決策樹、迴歸、遞迴等方法。 

 

至於在本科、甚至在中學，人工智慧是不是需要教，怎麼教。我個人覺得還是應該謹慎，因為對於初等教育和中等教育，最主要教的不是知識，而是思維方法。 

邢波

卡內基梅隆大學

電腦科學學院教授

知乎網友

計算機專業學生

我不信有優質的老師

講真，現在國內搞人工智慧的老師，數量也少，水平也比較參差不齊。

清華北大這種不敢說，像我們這種普通一本，就別想了，好好的學計算機吧，基礎都是一樣的。如果以後出國，估計會有長期發展。

大學還是學點基礎知識吧，自己感興趣倒是可以好好捯飭一下。 

中立派：挺好挺好，都行都行

Quora 網友

可以也不可以

如果你確定你想做人工智慧方面的研究或是從事該領域的工作，那麼答案是肯定。

遵循為 AI 特別設定的課程並沒有什麼壞處，不過，不要被專業侷限。去修那些你感興趣的，和對你所追求的職業最有用的課程，研究所和企業僱主們會更關心你的專案實習經驗。

南寧學院科大訊飛人工智慧學院四年培養計劃

不著急，學啥都行

如果還處在學生時期的話，那麼我覺得覺得可以坐下來聊聊，聊一聊你知道什麼、不知道什麼、喜歡做什麼。 

 

我的建議是，把電腦科學學得非常好，把統計學得非常好。另外，我覺得，要學一點經濟學，學一點其他相關領域的演算法，包括和複雜性、不確定性有關的演算法等等。當然了，沒有人能夠學完所有這一切，所以先打好相關基礎，剩下的，有一輩子可以慢慢學。 

Eric Grimson

MIT 名譽校長

Michael I.Jordan

機器學習之父

計算思維比專業更重要

是不是每個大學生都應該瞭解一些計算思維（computational thinking）？我認為答案是肯定的。 

 

不管你是電腦科學家，還是物理學家，經濟學家，政治科學家，不管你的專業是什麼，我們認為你都應該知道並掌握一點所謂的計算思維，比如什麼是演算法。這不同於程式設計，程式設計很重要，但「你怎麼看待這個問題」是我們認為更重要的。

選專業的十字路口，Follow Your Heart

各方大佬們的想法，似乎無論何種立場，都言之有理。

隨著人工智慧技術深入生活的各個層面，對人才的迫切需求，必定是穩步增長的。

而學科建設同樣離不開日積月累的課程設計、科研投入和產業配合，任何一個優質學科的建設，都不是一個簡單的風潮就能推動起來的。

人工智慧專業的火熱會持續多久？

縱觀高考這些年，專業的冷熱是一個動態的過程。比如 1977 年恢復高考之後，偏向基礎學科的物理、數學等專業炙手可熱，但近些年就業率高的專業明顯更受人青睞。

熱門學科時有出現，但能夠火熱多久，往往是難以預見的，比如時代潮流、行業進展、人才交替等等因素，都有可能影響它們的未來。現在大火的人工智慧專業，在這樣一個完美的開端之後，或許最需要的，還是更多精力的投入和建設。

而處於浪潮之中的人，總是不容易看到這個浪能湧現多久。但退一步來說，選專業也可以純粹些，就像電影《無問西東》裡面所說的那樣，「愛你所愛，行你所行，聽從你心，無問西東。」

說回高考的志願問題，在經歷了這個夏天的考驗之後，如果你有志於進入 AI 的世界，探索計算機和人的奧祕，人工智慧專業會被你 Pick 嗎？

——完——

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