人工智能本科专业课程设置思考：厘清内涵、促进交叉、赋能应用

吴飞 杨洋 何钦铭

摘 要：中国经济社会正致力于实现高质量发展，人工智能将有力提高经济社会发展智能化水平，激活巨大的“人才智能红利”，创造出大量以智力竞争为特点的就业新机会。当前人工智能人才紧缺成为制约人工智能发展的瓶颈问题，推动人工智能专业化人才培养是人工智能健康发展的重中之重，只有这样才能在智能经济时代赢得国家发展主动的战略性资源。本文分析了国内外人工智能专业设置的基本现状，并围绕专业定位、课程体系和实践体系提出了“厘清内涵、促进交叉、赋能应用” 的人工智能专业课程设置思路。

关键词：人工智能;本科专业;交叉;内涵;人才培养;课程体系

一、大力培养人工智能人才是时代需求

1955年8月，John McCarthy（时任达特茅斯学院数学系助理教授，1971年度图灵奖获得者）、Marvin Lee Minsky（时任哈佛大学数学系和神经学系Junior Fellow，1969年度图灵奖获得者）、Claude Shannon（时任贝尔实验室数学家，信息论之父）和Nathaniel Rochester（时任IBM信息研究主管，IBM第一代通用计算机701主设计师）四位学者在一份题为A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence（《关于举办达特茅斯人工智能夏季研讨会的提议》）的报告中，首次使用了“Artificial Intelligence”（人工智能，AI）这个术语，从此人工智能开始登上人类历史舞台。

在这份报告中，四位学者希望美国洛克菲勒私人基金会能够出资，资助一批学者在1956年夏天于达特茅斯学院研究“让机器能像人那样认知、思考和学习，即用计算机模拟人的智能”。这份报告同时列举了人工智能所面临的七类问题，分别是自动计算机、计算机编程、神经网络（通过连接神经元来形成概念）、计算的复杂度、自我学习与提高、抽象能力以及随机性与创造力。

人工智能经过60多年演进，正呈现深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。人工智能具有辐射效应、放大效应和溢出效应，正在引发链式突破，加速新一轮科技革命和产业变革进程，成为新一轮产业变革的核心驱动力。

为了给国家人工智能发展提供政策咨询，中国工程院于2015年12月批准启动了“中国人工智能2.0发展战略研究”重大咨询研究项目。“中国人工智能2.0发展战略研究”重大咨询研究项目得到了党和国家领导人的高度重视[1]。

2017年7月国务院发布的《新一代人工智能发展规划》提出了构建人工智能科技创新体系、把握人工智能技术属性和社会属性高度融合、“三位一体”推进和支撑国家经济社会健康发展四项任务。同时，《新一代人工智能发展规划》对人工智能人才培养和教育倾注了高度关切，在战略态势、重点任务、保障措施三个方面出现18次“教育”字眼，明确提出了“设立人工智能专业”和“在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成人工智能+X复合专业培养新模式”等要求。

2018年4月，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，将完善人工智能领域人才培养体系作为三大任务之一，并且提出“加强人工智能领域专业建设、加强人工智能领域人才培养、构建人工智能多层次教育体系”。

着眼于为经济社会发展培养人工智能人才，2018年6月，教育部高等教育司发布《关于开展2018年度普通高等学校本科专业设置工作的通知》，针对高校尚无“人工智能”本科专业这一情况，该通知指出要主动服务国家战略和区域经济社会发展需要，可增设乡村振兴、健康中国、人工智能、网络安全、外语非通用语种等领域相关专业。截至申报截止日期，一共有38所高校申报设置“人工智能”本科专业。

2018年10月31日，中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习，提出要以更大的决心、更有力的措施，打造多种形式的高层次人才培养平台，加强后备人才培养力度，为科技和产业发展提供更加充分的人才支撑。

二、人工智能本科专业国内外设置现状

截至2018年，全国1243所普通高校的专业设置呈现专业齐全、类型多样和区域匹配特点，目前一共设置有12个学科门类（不含军事学）、92个专业类、630个本科专业，承担着1648万在校本科生的培养重担。

如前文所述，630个本科专业中尚无人工智能本科专业，与之较为密切的现有本科专业是计算机自动化类下自动化本科专业、计算机类下计算机科学与技术本科专业和智能科学与技术本科专业。因此，厘清人工智能与这些已有本科专业的区别，可提高对专业内涵认识，以便更好按照专业内禀属性加强人才培养。

从历史发展角度来看，智能科学与技术本科专业发展方兴未艾。2004年年初，教育部批复同意北京大学招收“智能科学与技术”本科专业学生， 2005年南开大学、北京邮电大学和西安电子科技大学成为“智能科学与技术”第二批招生单位。教育部2012年9月颁布了《普通高等学校本科专业目录（2012年）》和《普通高等学校本科专业设置管理规定》两个文件，将“智能科学与技术”本科专业从电气信息类调整到计算机类，专业代号从080627S（S表示“试办”）变更为080907T（T表示“特设”）。

值得注意的是，在《普通高等學校本科专业目录（2012年）》中，与智能相关的还有两类本科专业，分别是土木类下的建筑电气与智能化专业以及电气类下的智能电网信息工程和电气工程与智能控制两个专业，这三个专业可看作人工智能+X的专业“雏形”。

从国外来看，2018年9月，美国卡耐基·梅隆大学招收了全美第一批也是目前唯一一批人工智能本科专业学生。与美国不同，英国一些高校长久以来一直开设人工智能本科专业，如爱丁堡大学。

下面以斯坦福大学计算机科学、卡耐基·梅隆大学人工智能和爱丁堡大学人工智能三个本科专业的课程设置特点来分析其异同。

从表1中可以看出，当前计算机本科专业课程设置与人工智能本科专业课程设置具有一定的差异。在计算机专业中，人工智能往往作为了一个模块方向，其知识体系被削弱化和碎片化，人工智能专业知识体系不等于计算机科学知识体系。

在人工智能本科知识体系教学过程中，以数据智能（含算法、模型、系统、工具）及其领域应用（自然语言、机器人、人机交互、计算机视觉、语音等）为核心，辅以行业应用（搜索、推荐等），穿插神经学、认知学、心理学等促进智能科学进展的研究。也就是说，在人工智能本科专业人才培养过程中，要强化专业化意识，避免人工智能知识体系碎片化与空心化，成体系培养人工智能专业人才。

同时，《新一代人工智能发展规划》明确提出“把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的趋势”。在人工智能推进过程中，既要加强人工智能研发和应用力度，赋能实体经济;又要预判人工智能与实体经济拥抱可能对社会各个方面带来的一些新挑战和冲击。当前人工智能所呈现的人机协同和自主智能等特点，使得算法、机器和系统成为人类社会不可或缺的一个组成部分，隐私泄露、大数据杀熟、机器杀手、机器换人等现象出现，给社会治理、法律规范等带来了严峻挑战。在一般意义上，伦理关注人与人之间的道德规范和准则，人工智能伦理则关注人-机、机-机以及人-机共融所形成社会形态应该需要遵守的道德准则，因此在人工智能专业教育中要开设人工智能伦理等方面的课程。

三、人工智能本科专业课程设置思考

为了更好建设人工智能本科专业课程，本文围绕专业定位、课程体系和实践体系提出了“厘清内涵、促进交叉、赋能应用”的人工智能专业课程设置思路。

1.厘清内涵：确立专业培养定位和专业培养方向

人工智能具有“至大无外”的渗透特点，但是在本科专业人才培养过程中，要首先重视人工智能“至小有内”的内涵特性，通过强化专业属性来培养本科人才。

当前，人工智能在经济社会所起的使能能力主要是以数据智能为主，类脑智能蓄势待发。在人工智能本科人才培养时，要形成数学与统计知识（如概率论、微积分、线性代数、优化求解和矩阵变换等）、计算机知识（如程序设计、算法分析和系统等）以及人工智能知识（如逻辑推理、机器学习、强化学习、控制与博弈决策等）相互结合的核心课程体系。

有条件的学校特别是综合性大学，可从“功能与结构”和“技术与社会”等方面统筹考虑人工智能的发展，将神经认知学和人工智能伦理列入核心课程体系。

不同学校在聚焦人工智能内涵基础上，可结合学校学科发展、人才培养特点和社会需求，确立人工智能人才培养的目标定位，确定专业培养方向。因此，学校可根据自身特色或优势，围绕人工智能相关技术设立不同培养方向（或模块），如：机器学习与数据挖掘、机器学习与模式识别、语音与自然语言理解、智能机器人与控制决策、交互设计与增强现实;也可围绕人工智能在不同领域中的应用来设置方向，如：智慧医疗、智慧教育、智慧城市、智能金融经济等;也可以是两者的结合，如：智能系统与应用，视觉与智能无人系统等。

2.促进交叉：设计“专、通、交”课程体系

在厘清内涵基础上，要考虑人工智能渗透力强特点，课程体系设置要体现“专、通、交”，即核心課程中既要有“专业化”课程（掌握系统而牢固人工智能专业知识）、也要有“通识”课程（拓宽人工智能的知识面）以及体现若干专业学科知识汇聚的“交叉”课程（具备人工智能+X的知识能力），培养人工智能人才的广泛适应能力和可持续竞争力，以应对快速变化的新时代[2-4]。

这里所讨论的“通识”课程不同于对所有专业而言的通识课程，而是探知与人工智能专业相关的知识点汇集，以让学生们了解人工智能及其相关知识的历史脉络、激发学生浓厚兴趣、憧憬未来发展趋势，如涵盖图灵不可停机问题、信息熵、控制论、博弈论、神经认知、概率近似正确等伟大思想的知识点交互融合。通识课程不是原有知识点的叠加，而是对知识点的重塑。

在人工智能通识课程讲授中，需将人工智能及其相关知识点的基本思想和方法讲授给学生，避免以工具应用介绍为主，贯穿以“设计和构造”为特点的“计算思维”，使得学生在遇到实际问题时，能够在其所受熏陶的通识知识基础上进一步拓展学习，有方向性寻找解决思路，设计具体解决方案。从这个角度来看，人工智能通识课程建设仍然任重道远。

人工智能作为一种使能技术，天然具有与其他学科研究进行交叉的秉性。《自然》杂志（Nature）在2018年9月26日发表了一篇《机器智能颇具多学科交叉内禀》（The multidisciplinary nature of machine intelligence）的文章，指出人工智能是与计算机科学、机器人、认知科学交叉的活跃领域，并且在科学、工业和社会学的应用也呈现多学科交叉特色，因此《自然》杂志推出了《自然—机器智能》（Nature Machine Intelligence）这一子刊。《自然—机器智能》子刊在其第一期中包含了差分博弈、忆阻器、神经进化、因果学习和具能智能等内容。国家自然科学基金委2018年增设了F0701学科代码（教育信息科学与技术），推动以人工智能为核心的信息技术与教育交叉研究。麻省理工学院在2018年10月宣布建设一所新的计算机学院，致力于将人工智能纳入每个研究生的培养过程，推动研究交叉、重塑人才培养模式。在其设立的这所新的计算机学院中，会招聘25个来自其他专业的教师，将其作为桥梁（bridge），来推动人工智能与其他学科的交叉碰撞。

在本科专业层次上进行多学科交叉也是目前国外高校奋力推进的方向，表2列出了一些学校进行专业交叉的例子。

2018年8月，教育部、财政部和国家发改委联合发布的《关于高等学校加快“双一流”建设指导意见》明确指出，“双一流”高校要打破传统学科之间的壁垒，在前沿和交叉学科领域培植新的学科生长点。即，高校要打破传统学科之间的壁垒，加强学科协同交叉融合，构建协同共生的学科体系，探索跨院系、跨学科、跨专业交叉培养创新创业人才机制，这是本科专业进行交叉的时代需求。

3.赋能应用：加强实践体系建设

人工智能这一使能技术的典型特点是应用驱动，当今人工智能已经渗透于各行各业，正不断提高实体经济发展的质量和效益。在人才培养过程中，要加大设置人工智能芯片、工具、系统和平台等课程，在课堂上活学活用典型案例，并且设计若干综合性的实践课程，加强技术应用能力以及应用场景创新能力的培养。

当前，许多领先的IT企业不仅掌握丰富的应用场景数据，而且掌握先进的开发工具和前沿技术。高校人才培养应该与这些IT企业开展产教合作，建立合作基地，形成良好的产教融合关系，给学生创造实习实训机会，使得所培養的人才能够面向丰富场景应用和重大现实问题等发挥应有之力。

下图给出了人工智能课程中包含的核心课程、模块课程、专业选修课程、工具系统平台课程以及对接智能+X的课程结构图。

可以看到，人工智能专业人才培养要有区别于其他专业的鲜明内涵，如面向数据智能的数学和统计理论与方法、面向编程和系统的计算机课程、人工智能本身核心内容（知识表达、搜索求解、机器学习、控制决策、伦理学以及在通识课程中可介绍的神经科学、认知科学和心理学等）。然后不同学校可按照自身特点（如师资、特色研究、跨学科交叉、重大应用等），开设方向相应的模块/方向课程群，辅以若干选修课程以及介绍工具、芯片、系统和平台的课程。在这样的培养体系下，学生今后能与“智能+X”的经济社会应用进行对接，使得人工智能成为经济社会发展的能动引擎。

浙江大学老校长竺可桢曾说过：“若是一个大学单从事于零星专门知识的传授，既乏学术研究的空气，又无科学方法的训练，则其学生之思想即难收到融会贯通之效。若侧重应用的科学，而置纯粹科学、人文科学于不顾，这是谋食而不谋道的办法。”在信息化向智能化转型过程中，人工智能人才培养任务艰巨而光荣。人工智能不单纯是一门课程、一手技术、一项产品或一个应用，而是理论博大深厚、技术生机勃勃、产品落地牵引、应用赋能社会的综合协同体，在课程教学中要顶层设计好其“根本”、同时体现一定的灵活度，扎根国家经济、社会、民生和国家安全的需求土壤，与维系土壤生态的产、学、研、政等要素紧密协同育人。

四、结论

教育部人工智能科技创新专家组、信息技术新工科产学研联盟、计算机类专业教学指导委员会、自动化类教学指导委员会、软件工程专业教学指导委员会和大学计算机课程教学指导委员会在2018年10月26日主办的全国高校人工智能人才与科技莫干山论坛上发出了“AI赋能、教育先行;创新引领、产学协同”的口号，希望为我国构筑人工智能发展先发优势和建设教育强国、科技强国、智能社会提供支撑，秉承服务国家战略和区域发展的责任担当。

时代召唤、使命催征，希望关心、爱护和推动人工智能发展的所有同仁能够携手共进、破题人工智能人才培养，以人才培养为抓手来激发人工智能溢出性强所形成的“头雁效应”，为人工智能健康发展做出应有贡献。

参考文献：

[1] 中国人工智能2.0发展战略研究项目组.中国人工智能2.0发展战略研究[M]. 杭州：浙江大学出版社，2019.

[2] 计算机教育20人论坛报告编写组. 计算机教育与可持续竞争力[M]. 北京：高等教育出版社，2018.

[3] 徐晓飞，李廉，战德臣，等. 新工科的新视角：面向可持续竞争力的敏捷教学体系[J]. 中国大学教学，2018（10）.

[4] 伍李春，李廉. 新工科背景下的计算机通识性课程建设[J]. 中国大学教学，2017（12）.

[责任编辑：余大品]