交叉会聚推动人工智能人才培养和科技创新

2019-04-16 03:24吴朝晖
中国大学教学 2019年2期
关键词:科技创新人才培养人工智能

吴朝晖

摘 要:多学科的交叉会聚是新一轮人工智能发展浪潮的显著特点,将提升人工智能复合型人才的培养质量,促进人工智能创新性研究取得重大原创成果。未来的智能将进一步增强,人、物理世界的二元空间将转变为人、物理世界、智能机器、虚拟信息世界的四元空间,推动人工智能更具智慧特征、普惠价值和颠覆意义。人工智能的重点方向将是引领交叉会聚趋势,进一步优化学科生态;服务国家战略需求,进一步开展前沿研究;打通创新发展链条,进一步推动应用转化。

关键词:人工智能;交叉会聚;人才培养;科技创新

人工智能作为深刻改变社会生产力和生产关系的颠覆性技术,正引领着新一轮科技革命和产业革命向纵深推进,重构着人类的生产形式、生活方式和思维模式,催生着新技术、新产业、新业态,在解决不平衡不充分发展、满足人类对美好生活的向往中发挥着至关重要的作用。历经六十多年的发展,人工智能越发具有应用渗透性和溢出带动性,多学科的交叉会聚越来越成为其创新发展的源头活水,正推动学科、技术和产业交叉,重塑科学范式、人才培养与社会发展形态。除了计算机科学领域之外,脑科学、生命科学、医学、农学、社会科学等学科领域的研究力量纷纷加入,形成了更加广泛的学术共同体,在更大的学科视野上开展人工智能的复合型人才培养和创新性科学研究。

一、学科交叉会聚推动人工智能人才培养

尼古拉斯·尼葛洛庞帝曾预言:“数字化生存天然具有赋权的本质,这一特质将引发积极的社会变迁。”[1]这里的“赋权”指的就是人工智能对经济社会各行各业发展的“赋能”,而人工智能赋能的前提和基础是教育先行,其关键和核心在于人工智能复合型人才的培养。

1.学科交叉会聚提升人工智能复合型人才的培养内涵和质量

人工智能的突飞猛进迅速改变着高等教育的格局、人才需求的结构和未来学习的模式,如社会更加渴望“培养系统掌握智能方法和智能信息处理技术,能够实施信息获取、传输、处理、优化、控制工程,具备在相应领域从事智能技术与工程的科研、开发、管理工作的能力,具有宽口径知识和较强适应能力及现代科学创新意识的高级技术人才”[2]。从人才类型看,人工智能人才至少包括核心专业人才、行业交叉人才、政府管理人才等;从知识背景看,人工智能人才至少需要掌握数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科的专业知识与技能;从培养模式看,人工智能人才应突破传统的单一学科培养方式,在与相关学科的交叉融合中形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。可见,学科的交叉会聚将进一步提升人工智能复合型人才的培养内涵和质量。

实际上,世界著名大学已经在更大的学科维度推进人工智能人才培养。以卡内基·梅隆大学为例,该大学开设了全美第一个人工智能本科专业,链接、整合该校计算机科学系、人机交互研究所、软件研究所、语言技术研究所、机器学习系和机器人研究所等所有人工智能創新资源,促进校内跨学院、跨专业的交叉协作,在专业必修课层面设置了包括Math and Statistics、Computer Science、Artificial Intelligence 3个模块共计16门课程。该大学还在计算生物学系设立自动化科学硕士学位,探索人工智能与自动化在生物学仪器研究方面的交叉,研制“self-driving instruments”。此外,麻省理工学院于2018年10月宣布投资10亿美元建设新的计算机学院,将创造50个跨越新学院和其他院系的新教师职位,用于计算机和人工智能领域的教育、研究和创新。

面对人工智能复合型人才的培养需求和学科交叉会聚的发展趋势,我国从规划层面对人工智能人才培养进行了顶层设计。《新一代人工智能发展规划》在战略态势、重点任务、保障措施等方面作出了战略部署,深刻指出“应逐步开展全民智能教育项目,构建包括智能学习、交互式学习的新型教育体系,推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用”[3]。教育部《高等学校人工智能创新行动计划》明确将人才培养作为人工智能创新的基础,多措并举完善人工智能领域人才培养体系。

在具体的办学实践中,我国已形成了两类人工智能人才培养形式:一类是设立人工智能相关专业方向,如浙江大学已于2018年7月开设了人工智能本科专业,并且正在推进设置人工智能新型交叉学科学位授权点;另一类是成立专门的人工智能学院,如中国科学院大学已于2017年5月成立人工智能技术学院,这也是我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。不论是人工智能专业,抑或是人工智能学院,其共同的特征均是强化学科交叉会聚理念,通过整合优势学科专业力量,推动教学科研的融合,进一步提升人工智能复合型人才的培养能力。

2.人工智能将成为支撑学科交叉会聚的通识教育

在人工智能等科技影响下,受教育者将普遍形成计算思维,成为与实验思维和理论思维同等重要的思维。与实验思维的观察与归纳、理论思维的推理与演绎不同,计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计,运用设计与构造等手段,以人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。

正是由于计算思维的形成,人工智能正成为一种通识教育形式,渗透到其他知识技术教育之中,如人工智能与人文社科的结合可形成可计算的社会学。在实践方面,美国国防高级研究计划局于2018年10月启动了名为“加速分子发现(Accelerated Molecular Discovery)” 的化学人工智能项目,开发可用于提升美国军事能力的新分子。

3.学科交叉会聚推动教育教学更加智能化

在全人教育理念、信息科学技术、资源共享需求的联合驱动下,高等教育从教育1.0进阶到了学习2.0时代。“人工智能+教育”的教育教学新范式将深刻改造传统模式,推动教学相长的互动进一步增强,构建智能化、网络化、个性化、终身化的教育体系,实现从以教为主转向以学为主,以掌握知识为主转向全能发展为主,以传统教室为主转向多维教室为主,以记忆学习为主转向深度学习为主。

可见,多学科的交叉融合将极大地促进智能教育发展,提供更多基于智慧创造、协同合作、意义建构的教育体验。一是将解放教学生产力,让教师从枯燥乏味的重复性劳动中解放出来,更加专注于教学创新,如批改作业、考试阅卷、答疑等工作量大的教学工作可被人工智能取代,优秀教师资源的稀缺与不平衡问题或将得到缓解。二是将引起学习中心的转移,使个性化学习逐步成为主旋律,真正实现以学生为中心的教学,如可以提供全面的个性化学习方案。三是形成人机共生的学习环境,使教与学两者间的交互耦合变得前所未有地紧密,形成人机共生的学习系统,可以时时刻刻地学习,如智能交互技术可以推动人与机更加融洽地互动。

二、学科交叉会聚推动人工智能科技创新

跨学科的交叉会聚研究是取得重大科学发现和产生引领性重大突破的重要方式。如要证明通用智能是可行的,人类大脑是现有的唯一证据,因此把神经科学作为新算法的灵感来源是有意义的。近年来,在科学技术从微观到宏观各个尺度纵深演进过程中,学科多点突破、交叉融合使人工智能、信息网络等领域呈现群体跃进态势,颠覆性技术不断涌现,已描绘了智能经济、智能生活、智能医疗、智能治理的全景图。

1.学科交叉会聚是人工智能科研创新的增长点

人类越来越多的知识创新不是产生在具有完整的、独立知识体系的学科内部,而是由多个学科一起完成的。就人工智能而言,其本身就是一门综合性、交叉性学科,而综合交叉的学科生态系统必然为人工智能科学的理论创新和应用推广创造更为广阔的天地,如计算机科学等信息学科就可以为人工智能提供跨领域、跨学科的工具借鉴。

这个意义的交叉会聚,“不仅是计算神经建模或大数据挖掘处理,还在于各传统学科产生的新增长点,在于智能与数学、物理、化学、生物、医学、地学等自然科学甚至社会科学的交叉”[4]。人工智能可以通过理论移植、方法互鉴、对象转移,发现新知识、产生新技术,进一步破除学科壁垒,拓展学科边界,从而完成人工智能与其他学科在更高层次、更高水平的综合化过程,从而衍生出新兴的研究领域,产生颠覆性的原创成果。

当前,人工智能与传统学科的会聚交融、共生共享,已经产生了较为丰富的创新成果,形成了知识融通的蓬勃发展态势,如在“脑、认知和人工智能”领域,人工智能与脑科学的交叉协作加快了从弱人工智能转向强人工智能的推进过程。随着新一代人工智能在大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能和自主无人系统等方面的不断突破,它衍生出来的功能几乎和所有的技术、产业、学科都能产生高度关联,呈现出引领性的跨界效应和意外收获。

2.高校是人工智能交叉会聚的主力军

放眼全球,世界一流大学纷纷将人工智能作为面向未来的战略方向,加快会聚信息科学、生命科学、心理科学、材料科学等优势学科,积极谋划人工智能的基础研究、应用研究和成果转化,麻省理工学院和斯坦福大学关于人工智能交叉会聚的计划就是典型代表。

麻省理工学院于2018年2月启动了Intelligence Quest项目,发挥其在人脑研究、认知科学及计算机科学方面的优势,纳入了包括McGovern Institute for Brain Research和Picower Institute for Learning and Memory在内的五个重量级校内单位,力求以脑科学、认知科学与计算机科学协同推进人工智能研究。

斯坦福大学于2018年10月设立了“以人为本人工智能研究院”(HAI),吸收了来自计算机科学、电子工程学、语言学、社会学、政治学、生物医学等多个学科的研究人员,致力于推进和发展新一代人工智能科学,研究和预测人工智能对人类社会和生活的影响,以及设计和实践以人为本的人工智能技术和应用。

在我国,高校是发展第一要务、人才第一资源、创新第一动力的重要结合点,具有推进人工智能交叉会聚、开展创新研究的学科优勢、人才优势和科研优势,理应成为国家建设全球人工智能创新中心的表率和先行者。以浙江大学为例,浙江大学是国内最早研究人工智能的高校之一,拥有计算机科学与技术、软件工程2个国家一流建设学科,长期致力于推进人工智能的多学科交叉融合,成立并整合了教育部脑与脑机融合前沿科学中心、教育部人工智能协同创新中心等平台的创新资源,形成了校企协同、服务社会的发展路径,在跨媒体智能、混合增强智能、大数据、机器学习等方向的研究达到了国际前沿水平,如在人机混合增强智能方面,针对机器智能与人类智能的互补性,探索了从“人在环路”到“脑在回路”的人机协作过程,并在啮齿类、非人灵长类等生物体上研制了原创性混合增强智能原型系统。

三、人工智能的未来发展方向

可以预见,未来的智能将进一步增强,人机将共存、物理世界与虚拟信息世界将更加交互并行,人、物理世界的二元空间将转变为人、物理世界、智能机器、虚拟信息世界的四元空间。

1.四元空间的人工智能发展形态

在智能增强时代,四元空间中的人工智能必将迎来更加高级的发展形态,在智慧特征、普惠价值、颠覆意义方面充分展现魅力。如人工智能可以为肢体运动障碍与失能人士的康复带来新仪器,为神经疾病患者提供全新的治疗手段,为正常人感认知能力的增强带来可行的途径,为国防安全与救灾搜索提供重要技术支撑等。

一是人工智能将更具智慧特征。随着脑科学、认知科学、类脑计算的交叉融合,人工智能在感知、记忆、推理等方面的功能“短板”有望得到补齐,人与智能机器不仅可以在物理世界开展沟通对话,还可以在虚拟世界实现高效互动。

二是人工智能将更具普惠价值。人工智能在跨界协同的应用实践中不断重塑行业模式和产业格局,在脑疾病诊治、智能医疗、智能城市、智能制造、智能农业、军民融合以及数字经济、智慧社会、公共管理、网络治理、教育发展等领域实现创新应用。

三是人工智能将更具颠覆意义。依托脑科学、神经科学、计算机科学等支柱学科,人工智能的发展将产生超级智能、融合智能等形态,深刻改变物理世界、虚拟世界的生产力和生产关系,引发社会对智能机器道德伦理等问题的全新思考。

2.人工智能发展的重点方向

总体而言,全球新一代人工智能的发展仍刚起步,在创新路线、商业模式、产业形态等方面都具有很大不确定性,可以说是正处于从弱人工智能向强人工智能过渡的阶段。虽然弱人工智能大规模应用已成普遍状态,但着眼更长远的未来,强人工智能将会带来更大的颠覆性、全局性影响,突出表现在人工智能的学科生态、前沿研究、应用转化等方面,如浙江大学已启动脑科学与人工智能会聚研究计划(简称“双脑计划”),致力于推进脑科学与人工智能等优势学科领域的交叉融合与会聚造峰,力争在神经科学、人工智能、脑机融合等若干前沿方向取得重大突破,进而推动对脑功能及智能本质的更深认识和更强利用。

一是将引领交叉会聚趋势,进一步优化学科生态。可以推动神经系统科学、认知科学、计算机科学等人工智能关键领域的互动融合,加快培養人工智能拔尖创新人才,推动与工学、教育学、医学、药学、法学、农学等学科的交叉会聚,不断优化人工智能的学科体系与发展生态。

二是将服务国家战略需求,进一步开展前沿研究。可以聚焦机器学习算法、大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、人机协同智能等重大科学前沿问题,力争在人工智能理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破,加速构筑人工智能先发优势,实现高端引领发展。

三是将打通创新发展链条,进一步推动应用转化。可以主动适应人工智能创新链和产业链深度融合的特点,充分发挥人工智能在数字经济、实体产业等领域的重要作用,积极推动人工智能创新成果在教育、文化、医疗、交通、制造、农林、金融、安全等方面的转移转化,实现以人工智能技术突破推动领域应用和产业升级的效果。

习近平总书记深刻指出,加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手,是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。要想达到人工智能的最佳赋能效果,必须坚持教育先行和科技引领。在人类社会向智能化加速发展的进程中,高校需要依托学科的交叉会聚,推进人工智能的复合型人才培养和创新性研究,为国家经济社会发展培育新动力、开辟新空间,从而为建设科教强国、实现中华民族伟大复兴而作出新的更大贡献!

参考文献:

[1] 尼古拉斯·尼葛洛庞帝. 数字化生存[M]. 胡泳,译.海口:海南出版社,1997:269.

[2] 张炜,吕正则,吴蓝迪,等. “智能科学和技术”引领工程教育发展新动向——中国工程院李德毅院士访谈录[J]. 高等工程教育研究,2017(1):123-132.

[3]国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB\OL]. http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm,2017-07-20.

[4] 金亚秋,徐丰. 加强智能科学交叉领域研究[J]. 科技导报,2018(17):1.

[责任编辑:余大品]

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