【儀表網(wǎng) 儀表下游】導(dǎo)讀：麻省理工學(xué)院在計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能方面有著深厚的積累，從早期的理論到后來(lái)的實(shí)踐，已經(jīng)歷了大半個(gè)世紀(jì)。
 

　　目前，該校沒(méi)有設(shè)立人工智能專業(yè)，人才培養(yǎng)主要集中在施瓦茨曼計(jì)算機(jī)學(xué)院，該院與計(jì)算科學(xué)與工程中心、電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系、數(shù)據(jù)系統(tǒng)和社會(huì)研究所、運(yùn)算研究中心這五個(gè)學(xué)院以共享的結(jié)構(gòu)，進(jìn)行協(xié)同培養(yǎng)、研究和創(chuàng)新。計(jì)算科學(xué)與工程中心提供計(jì)算科學(xué)與工程碩士項(xiàng)目，課程涵蓋從航空航天到納米技術(shù)、從互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議到電信系統(tǒng)設(shè)計(jì)的知識(shí)，聚焦于先進(jìn)的計(jì)算方法和應(yīng)用。計(jì)算科學(xué)與工程博士項(xiàng)目與八個(gè)院系聯(lián)合開(kāi)設(shè)博士課程，專注于與科學(xué)和工程學(xué)科相關(guān)的新計(jì)算方法的開(kāi)發(fā)?？蛇x的課程由八個(gè)院系提供，包括土木與環(huán)境工程，機(jī)械工程，材料科學(xué)與工程，化學(xué)工程，地球、大氣和行星科學(xué)，航空航天，數(shù)學(xué)，核科學(xué)與工程。
 

　　人工智能、基因工程、納米科學(xué)并列為21世紀(jì)三大尖端技術(shù)，是工業(yè)革命4.0的變革核心。其中，人工智能涉及廣泛的知識(shí)領(lǐng)域，包括技術(shù)體系內(nèi)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、技術(shù)基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、問(wèn)題域，以及應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)、智能寫作、機(jī)器翻譯、智慧交通、智慧農(nóng)業(yè)、智慧金融、智慧醫(yī)療、機(jī)器人、輔助教育、智能制造等。可以說(shuō)，人工智能的科研創(chuàng)新和人才培養(yǎng)，決定著一國(guó)在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中的優(yōu)劣地位。
 

　　人工智能專業(yè)領(lǐng)域非常寬泛，應(yīng)用層次更是如此，應(yīng)該采用“人工智能+X”的復(fù)合發(fā)展模式，推動(dòng)人工智能高端人才建設(shè)，完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局。
 

　　人工智能教育已經(jīng)迎來(lái)一個(gè)新的熱潮。據(jù)悉，2023年中國(guó)人工智能的技術(shù)與應(yīng)用水平將發(fā)展至世界先進(jìn)水平，同時(shí)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)1500億。2030年中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)1萬(wàn)億元。人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
 

　　不僅如此，教育部、國(guó)家發(fā)改委、財(cái)政部近日發(fā)文，指出要依托“雙一流”建設(shè)，深化人工智能內(nèi)涵，構(gòu)建基礎(chǔ)理論人才與“人工智能+X”復(fù)合型人才并重的培養(yǎng)體系，探索深度融合的學(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)新模式，著力提升人工智能領(lǐng)域研究生培養(yǎng)水平，為我國(guó)搶占世界科技前沿，實(shí)現(xiàn)引領(lǐng)性原創(chuàng)成果的重大突破，提供更加充分的人才支撐。
 

　　今年，在教育部公布的專業(yè)目錄中，開(kāi)設(shè)人工智能本科專業(yè)的院校180所，智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)32所，人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)171所。此外，智能制造工程、智能建造、智能醫(yī)學(xué)工程、智能感知工程等智能領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)，也同樣是高校的新增備案和新增審批本科專業(yè)名單中的熱門。
 

　　學(xué)科建設(shè)缺乏深度交叉融合
 

　　專業(yè)火爆的背后，也存在著一定的不足。高校人工智能相關(guān)學(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)與發(fā)達(dá)國(guó)家相比仍有較大差距，主要表現(xiàn)在高層次領(lǐng)軍人才、創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)和跨學(xué)科創(chuàng)新平臺(tái)不足，學(xué)科建設(shè)缺乏深度交叉融合，基礎(chǔ)理論、原創(chuàng)算法、高端芯片等方面突破較少，復(fù)合型人才培養(yǎng)導(dǎo)向性不強(qiáng)，高校和企業(yè)的產(chǎn)學(xué)研合作缺乏有效的激勵(lì)機(jī)制。
 

　　“人工智能專業(yè)應(yīng)該以培養(yǎng)掌握人工智能理論與工程技術(shù)的專業(yè)人才為目標(biāo)，構(gòu)建解決科研和實(shí)際工程問(wèn)題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺(jué)。”王萬(wàn)森說(shuō)。人工智能專業(yè)領(lǐng)域非常寬泛，應(yīng)用層次更是如此，應(yīng)該采用“人工智能+X”的復(fù)合發(fā)展模式，推動(dòng)人工智能高端人才建設(shè)，完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局，加強(qiáng)人工智能基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等學(xué)科的建設(shè)。
 

　　當(dāng)前，全球人工智能領(lǐng)域人才分布極不平衡，美國(guó)占比近一半，我國(guó)雖位于第二梯隊(duì)但差距仍然較大，不僅人才儲(chǔ)備規(guī)模較小，頂尖人才更為稀缺。國(guó)際上，英美等國(guó)人工智能研究開(kāi)展較早，發(fā)展較好。自20世紀(jì)50年代，美國(guó)人工智能專業(yè)形成了初期邊界，出現(xiàn)了一批研究生參與研究的實(shí)驗(yàn)室；80年代，人工智能研究生專業(yè)建立，逐步配備了跨學(xué)科的軟件與硬件支持，極大促進(jìn)了專業(yè)人才的培養(yǎng)、技術(shù)轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。英國(guó)政府近年來(lái)也十分關(guān)注人工智能領(lǐng)域的研究和應(yīng)用，投入了大量的資金扶持人工智能產(chǎn)業(yè)和初創(chuàng)公司；通過(guò)政策工具鼓勵(lì)大學(xué)進(jìn)行知識(shí)更新、產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)化和人才培養(yǎng)，計(jì)劃自2017年起新增450個(gè)與人工智能相關(guān)的博士點(diǎn)；還支持建立了艾倫·圖靈研究所，加強(qiáng)關(guān)鍵算法領(lǐng)域的研究。
 

　　資料來(lái)源：光明日?qǐng)?bào)、電子發(fā)燒友