姚新

摘 要：當(dāng)代高校的本科生處在一個“知識爆炸”的時代，在有限的四年時間中，需要學(xué)習(xí)大量的公共基礎(chǔ)課、專業(yè)基礎(chǔ)課和專業(yè)核心課。同時，為培養(yǎng)德智體美勞全面發(fā)展的高水平人才，一些人文素養(yǎng)課、思想政治課、英語課和體育等課程也是必不可少的。這些課程占據(jù)了學(xué)生的許多學(xué)習(xí)時間。然而，人才培養(yǎng)的挑戰(zhàn)，不止在于基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)。知識固然重要，自學(xué)能力和有效獲取新知識的能力更重要，能力培養(yǎng)是人才培養(yǎng)的關(guān)鍵。

關(guān)鍵詞：本科計算機;人工智能;人才培養(yǎng);新工科

一、引言

自2016年AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍以來，人工智能又迎來了新一輪熱潮，伴隨著這輪熱潮的是對人工智能人才需求的急劇增加。根據(jù)騰訊發(fā)布的《2017全球人工智能人才白皮書》[1]，全球人工智能領(lǐng)域人才約30萬，其中約三分之二為產(chǎn)業(yè)人才，約三分之一分布在高校中。根據(jù)領(lǐng)英2019年發(fā)布的《全球AI領(lǐng)域人才報告》[2]，截至2017年一季度的全球人工智能領(lǐng)域人才數(shù)量超過190萬。而在2014—2016年間，通過領(lǐng)英發(fā)布的人工智能職位數(shù)量從5萬激增至44萬。雖然統(tǒng)計時間和方式的不同造成了數(shù)據(jù)上的出入，但不難看出，全球人工智能領(lǐng)域的人才儲備仍低于市場的需求，人才數(shù)目的增長還不足以彌補人才市場的缺口。同時，人工智能領(lǐng)域儲備人才的質(zhì)量、學(xué)歷和經(jīng)驗的占比，與市場需求不對等，難以滿足企業(yè)和高校的真正需求。

2017年，國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[3]，強調(diào)“建設(shè)人工智能學(xué)科”等發(fā)展規(guī)劃。2017年12月，全國共有71所高校圍繞人工智能領(lǐng)域設(shè)置了86個二級學(xué)科或交叉學(xué)科。2018年，教育部印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》[4]，強調(diào)“完善學(xué)科布局”“加強專業(yè)建設(shè)”“加強人才培養(yǎng)力度”等，進一步推動高校人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)。自2018年4月教育部批準(zhǔn)設(shè)立人工智能專業(yè)，高校紛紛開設(shè)人工智能專業(yè)和智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，積極培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域的科研和產(chǎn)業(yè)型人才。2019年，全國共有35所高校獲該新專業(yè)建設(shè)資格。

ElementAI發(fā)布的《2019年全球人工智能報告》（Global AI Talent Report 2019）中指出，在其調(diào)研的21個世界人工智能頂級會議發(fā)表的論文總數(shù)和至少發(fā)表一篇論文的作者數(shù)目自2015年來顯著上升（增幅高于15%），于2018年達到兩萬余人，其中（來自企業(yè)和高校的）中國作者占11%左右[5]。這個數(shù)字反映了我國高校培養(yǎng)人工智能人才的龐大教師隊伍規(guī)模，也是人工智能人才培養(yǎng)的基石。

但是，現(xiàn)有的人工智能領(lǐng)域人才的水平參差不齊，人才培養(yǎng)依然不能滿足企業(yè)和科研院校的需求。有國家的重點支持，我們又擁有如此龐大的教師隊伍，為何人工智能人才培養(yǎng)依然這么難？

計算機科學(xué)是人工智能的基礎(chǔ)。沒有扎實的計算機科學(xué)基礎(chǔ)，人工智能就會成為沙地上的漂亮房子。然而，計算機專業(yè)技術(shù)、知識更新快;計算機科學(xué)的教學(xué)以課堂講授為主，學(xué)生被動學(xué)習(xí);本科的課程學(xué)習(xí)與實際問題脫節(jié);學(xué)生普遍缺乏團隊協(xié)同與溝通的能力，缺乏項目管理的經(jīng)驗，缺乏對科學(xué)研究方法和方法學(xué)的深刻理解和有效應(yīng)用。這些問題造成了一部分本科生求知欲低、缺乏實戰(zhàn)經(jīng)驗、畢業(yè)設(shè)計選題困難、職業(yè)規(guī)劃模糊，進而在走出“象牙塔”后因職業(yè)發(fā)展受限和缺乏市場競爭力而造成心理落差大，消極工作、生活，成為“偽人工智能人才”。

二、人工智能人才培養(yǎng)的基礎(chǔ)是計算科學(xué)與技術(shù)

計算機學(xué)科是推動各產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要學(xué)科之一，它與人才培養(yǎng)緊密相關(guān)的一個重要特點是專業(yè)課程多，且知識技術(shù)更新快。許多在課程中學(xué)習(xí)的知識在畢業(yè)后可能就過時了，相關(guān)的技術(shù)和工具也可能被淘汰。這是高校計算機專業(yè)本科生培養(yǎng)面臨的窘迫現(xiàn)狀之一。

計算機科學(xué)與技術(shù)是人工智能的基礎(chǔ)，而計算機科學(xué)與技術(shù)人才培養(yǎng)的挑戰(zhàn)不止在軟件基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)、物理類課程也是計算機科學(xué)與技術(shù)的基礎(chǔ)。其中，數(shù)學(xué)分析、概率論與數(shù)理統(tǒng)計和線性代數(shù)等課程是學(xué)好機器學(xué)習(xí)課程的基石。

理解深度學(xué)習(xí)的基本原理時，沒有高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)的基礎(chǔ)，如何解釋backpropagation，chain rule，stochastic gradient descent，convolu-tion，等等？沒有扎實的軟件工程基礎(chǔ)與訓(xùn)練，怎么能開發(fā)類似于TensorFlow的平臺？即使是學(xué)習(xí)簡單的演化計算課程時，沒有扎實的概率論和隨機過程的基本知識，如何分析算法的復(fù)雜度？對計算機科學(xué)基礎(chǔ)缺乏重視的人工智能人才培養(yǎng)體系是不完善的。

體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、編譯原理等計算機基礎(chǔ)課都是“硬”課，學(xué)透高等代數(shù)、數(shù)學(xué)分析、離散數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、大學(xué)物理等課程也需要投入大量的時間和精力。然而，僅有計算機科學(xué)基礎(chǔ)還不夠。作為人工智能專業(yè)，如深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、圖像處理、自然語言處理、語音處理、自動推理、知識表示等專業(yè)課也必不可少。除此之外，為培養(yǎng)德智體美勞全面發(fā)展的高水平人才，一些人文素養(yǎng)課、思想政治課、英語課和體育等通識通修課程也是培養(yǎng)方案中的必修課。這些課程占據(jù)了學(xué)生的許多學(xué)習(xí)時間，本科四年時間根本不夠來傳授這些知識。那么，人工智能的本科教育究竟該怎么做呢？應(yīng)該教什么？

三、人工智能人才培養(yǎng)必須以能力為主、知識為輔

現(xiàn)階段計算機系的絕大部分理論課程主要以課堂老師講授為主，學(xué)生被動學(xué)習(xí);實驗課的題目主要來自課程對應(yīng)的實驗指導(dǎo)書中所羅列的固定題目。因此，本科生在校期間的專業(yè)課學(xué)習(xí)往往與將來在工作或繼續(xù)深造中可能遇到的實際問題脫節(jié)，許多學(xué)生缺乏分析問題和解決問題的能力，缺乏有效應(yīng)用專業(yè)知識和工具的能力。

由于缺少全程參與實際項目完整流程的經(jīng)驗，本科生普遍缺乏對科學(xué)研究方法和方法學(xué)的深刻理解和有效應(yīng)用。這會導(dǎo)致學(xué)生在就業(yè)或繼續(xù)深造后產(chǎn)生心理落差、對本科階段的學(xué)習(xí)和自己的能力產(chǎn)生懷疑，進而提高發(fā)生心理問題的潛在風(fēng)險，阻礙了高校培養(yǎng)高質(zhì)量專業(yè)技術(shù)人才和高水平科研人才目標(biāo)的實現(xiàn)。

人才的培養(yǎng)是多維度的，不僅體現(xiàn)在專業(yè)知識和技能的理論掌握和實現(xiàn)上，也體現(xiàn)在團隊協(xié)作以及對所學(xué)知識和技能的正確、高效表達上。然而，工科院系本科生普遍存在寫作和口語表達能力薄弱的問題。導(dǎo)致此問題的原因是多方面的，包括作業(yè)和課程設(shè)計題目的局限性、作業(yè)成果的表現(xiàn)形式和評估方式的單一性等。

此外，大部分課程要求學(xué)生獨自完成任務(wù)，雖然有助于培養(yǎng)學(xué)生獨立完成任務(wù)的能力，但同時也導(dǎo)致學(xué)生缺乏團隊協(xié)作完成項目和項目管理的經(jīng)驗，導(dǎo)致步入職場后團隊協(xié)同與溝通能力不足，更限制了學(xué)生的競爭力和潛在的升職空間。

1.人才培養(yǎng)重在能力的培養(yǎng)，不僅僅是知識的傳輸

為了建立健康的、有效的人工智能人才培養(yǎng)體系，我們思考以下幾個問題。

首先是對人才培養(yǎng)的定位。人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)的目標(biāo)是什么？人工智能研究人員，人工智能工程師，或是人工智能應(yīng)用工程師？針對不同的目標(biāo)，人工智能專業(yè)究竟要培養(yǎng)什么能力呢？

其次是培養(yǎng)的能力和知識點。人工智能人才培養(yǎng)與其他專業(yè)的人才培養(yǎng)的主要區(qū)別是在能力方面還是在知識點上？哪些能力是人工智能專業(yè)獨有的？或是更重要的？哪些知識點是人工智能專業(yè)獨有的？現(xiàn)有課程中哪些是可被替換出去的？

最后是在確定需要培養(yǎng)的能力之后，如何訓(xùn)練這些能力呢？

這些問題一時之間難以回答，讓我們結(jié)合上文提到的計算機本科生教育現(xiàn)狀存在的問題來思考。

2.需要培養(yǎng)什么能力

人才培養(yǎng)重在能力的培養(yǎng)，不僅僅是知識的傳輸。在實際工作中，一個項目的完整流程是繁復(fù)的。往往需要通過調(diào)查和研究，從模糊的用戶需求中分析并抽取出最根本的問題并進行形式化的描述，凝練關(guān)鍵問題，提出可行的解決方案、專業(yè)的實現(xiàn)解決方案、合理的評估解決方案、定性定量的比較解決方案，以及突出重點的成果展示。成功而又完整地實施一個項目不僅需要學(xué)生熟練掌握基礎(chǔ)知識和專業(yè)技能，也考驗學(xué)生的抽象思維、求解能力、表達能力、職業(yè)道德、職業(yè)素養(yǎng)和社會責(zé)任感。因此，需要提高學(xué)生的綜合能力和職業(yè)素養(yǎng)，具體包括以下幾點。

（1）分析問題與抽象思維的能力。

（2）解決問題的能力。如：應(yīng)用計算機專業(yè)知識選擇或設(shè)計合理解決方案的能力，應(yīng)用計算機專業(yè)知識和技能正確并高效實現(xiàn)解決方案的能力，使用合適的實驗方法分析項目結(jié)果的能力，自主學(xué)習(xí)新知識、新技術(shù)和新工具的能力，處理大規(guī)模、復(fù)雜實際問題的能力，獨立從事科研與工程開發(fā)的能力。

（3）團隊精神與溝通協(xié)調(diào)能力。

（4）職業(yè)道德與素養(yǎng)。

（5）社會責(zé)任感與正確的價值觀。

四、南方科技大學(xué)的嘗試

針對計算機科學(xué)人才的培養(yǎng)目標(biāo)，南方科技大學(xué)（以下簡稱“南科大”）強調(diào)學(xué)以致用，鼓勵校企聯(lián)合，促進團隊協(xié)作，注重項目管理。為促進培養(yǎng)學(xué)生的能力和綜合素養(yǎng)，南科大以本科生的綜合能力培養(yǎng)為主要目標(biāo)，以實際問題為導(dǎo)向，以項目為驅(qū)動，以學(xué)科交叉融合為輔助，以“學(xué)生項目小組+導(dǎo)師”配對的方式，在本科培養(yǎng)中施行長達三個學(xué)期的創(chuàng)新實驗課。

1.創(chuàng)新實驗課的設(shè)置

本課程以南科大計算機科學(xué)與工程系本科生為對象，實施三個學(xué)期，對標(biāo)國際上的Group Projects和Capstone Projects。其詳細課程設(shè)置如表1所示。

2.創(chuàng)新實驗課的創(chuàng)新性

（1）創(chuàng)新實驗課以學(xué)生的綜合能力培養(yǎng)為目標(biāo)，以小組項目的形式培養(yǎng)學(xué)生的綜合能力，引導(dǎo)學(xué)生樹立正確的價值觀和職業(yè)素養(yǎng)。

（2）創(chuàng)新實驗課的題目部分來自于企業(yè)待解決的實際問題，避免人才培養(yǎng)與實際需求脫節(jié)，部分通過學(xué)生和導(dǎo)師協(xié)商選題。本課程首先從實際應(yīng)用需求出發(fā)，由企業(yè)導(dǎo)師提出企業(yè)關(guān)注的待解決問題，由高校、企業(yè)導(dǎo)師共同從提出的問題中提煉出需要解決的關(guān)鍵科學(xué)問題，并根據(jù)問題的需求分為科研相關(guān)和系統(tǒng)研發(fā)相關(guān)兩大類。此選題方式，不僅滿足具有不同職業(yè)規(guī)劃學(xué)生的需求，也為本科生培養(yǎng)和人才市場的需求間建立了橋梁。同時，通過小組項目的實施培養(yǎng)學(xué)生的興趣，促進學(xué)生練習(xí)各課程知識和技能的結(jié)合使用，幫助學(xué)生了解所學(xué)知識和技能的實際應(yīng)用場景。

（3）創(chuàng)新實驗課以項目為驅(qū)動的培養(yǎng)方式有助于學(xué)生能力的培養(yǎng)。為彌補在校本科生全程參與實際項目完整流程經(jīng)驗的缺失，創(chuàng)新實驗課以項目為驅(qū)動，通過用戶需求的提煉，問題的分析，解決方案的提出、實現(xiàn)、評估和比較，成果展示等步驟，全方位培養(yǎng)和提高學(xué)生的綜合能力和職業(yè)素養(yǎng)。

（4）創(chuàng)新實驗課以項目小組為單位以促進團隊協(xié)作，并通過“學(xué)生項目小組+導(dǎo)師”制為學(xué)生提供多方面的支持。本科生自愿結(jié)成2～3人的小組，結(jié)合小組成員的特長、興趣和職業(yè)規(guī)劃選擇題目，每個題目對應(yīng)一個學(xué)生項目組。針對傳統(tǒng)本科教育中老師與學(xué)生只在課堂上見面、缺乏交流的問題，本課程實施導(dǎo)師制。每個項目組至少由一位導(dǎo)師全程跟進長達三個學(xué)期的項目，每周定時與項目組溝通互動。由學(xué)生討論提出小組項目的詳細計劃和分工，鼓勵學(xué)生自主性，從實踐中總結(jié)經(jīng)驗。以小組為單位的項目實施，鼓勵學(xué)生探索如何對人力資源進行合理的分工，同時培養(yǎng)學(xué)生的團隊精神與溝通協(xié)調(diào)能力;自愿分組、自主選題、導(dǎo)師和學(xué)生雙向選擇的組隊方式，給學(xué)生一定的自由度，培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，也促進了學(xué)生決策力的提升。

（5）創(chuàng)新實驗課對明確項目具體目標(biāo)的要求，有助于提高學(xué)生的專注性，幫助學(xué)生在有限的時間和精力消耗下實現(xiàn)工作效率最大化。當(dāng)前的本科生課程多要求學(xué)生提交課程設(shè)計報告，成果的表現(xiàn)形式較為單一。創(chuàng)新實驗課鼓勵學(xué)生項目小組和校、企導(dǎo)師基于所選的題目，共同商議、制訂明確的項目目標(biāo)。項目目標(biāo)需要突出實用性，但可以有多樣的表現(xiàn)形式，如產(chǎn)品模型、系統(tǒng)、專利和學(xué)術(shù)論文等，在每個學(xué)期通過報告、答辯和海報展示階段性成果。

（6）創(chuàng)新實驗課的實施貫穿本科三、四年級，為畢業(yè)設(shè)計和就業(yè)或繼續(xù)深造做準(zhǔn)備。現(xiàn)有的高校本科生項目或課程設(shè)計多存在投資少（時間、精力投入少）、周期短（幾周或一個學(xué)期為長度）、融合性低（基于單一課程）、回報低（在項目或課程設(shè)計結(jié)束后難以獲得顯著成果）的特點，很難達到提高學(xué)生結(jié)合多種專業(yè)知識處理實際問題能力的目標(biāo)，對學(xué)生自主學(xué)習(xí)的激勵性較低。本創(chuàng)新實驗課的實施貫穿本科三年級全年和四年級秋季學(xué)期（共計三個學(xué)期），為一個項目的完整實施提供了時間的保障，為本科生畢業(yè)設(shè)計和就業(yè)或繼續(xù)深造做了充分的前期準(zhǔn)備。同時，創(chuàng)新實驗課為學(xué)生提供了提前體驗科研機構(gòu)或公司具體工作內(nèi)容的機會，為本科生的職業(yè)規(guī)劃提供了支持。

（7）學(xué)科交叉融合是創(chuàng)新實驗課的主要亮點之一。創(chuàng)新實驗課以學(xué)科交叉融合為輔助，根據(jù)具體的項目內(nèi)容和學(xué)生需求，鼓勵并邀請計算機系以外的老師作為項目導(dǎo)師指導(dǎo)學(xué)生，為學(xué)生提供多領(lǐng)域的知識和經(jīng)驗儲備，拓寬學(xué)生視野，加深學(xué)生對于計算機知識和技能在各領(lǐng)域應(yīng)用的了解。

3.項目舉例

南科大的創(chuàng)新實驗課自開設(shè)以來，項目題目多樣，學(xué)生選擇面廣。科學(xué)研究和系統(tǒng)開發(fā)的項目同樣重要，題目既覆蓋前沿科學(xué)研究，如“基于ResNet的監(jiān)督式學(xué)習(xí)的日本麻將AI”“面向邊緣計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮算法研究與應(yīng)用”“Deep reinforcement learning for autonomous vehicle”等，也包括一些實用系統(tǒng)的開發(fā)，如“中學(xué)數(shù)理化題目爬取并結(jié)構(gòu)化處理系統(tǒng)”“人工智能法院輔助量刑系統(tǒng)”“基于微博數(shù)據(jù)的公共安全輿情分析”等。其中也不乏一些學(xué)科交叉的項目，如“腸鏡圖像疾病分類診斷”“基于深度學(xué)習(xí)和圖像分析的胃腸道黏膜病變檢測技術(shù)研究”“深度學(xué)習(xí)在低精度硬件的量化與壓縮”和“Music composition using MOEA/D algorithm”等。部分項目成果已經(jīng)申請專利或以學(xué)術(shù)論文的形式發(fā)表。

五、結(jié)束語

近年來，人工智能已經(jīng)成為計算機科學(xué)課程的一部分。人工智能課程學(xué)習(xí)和人才培養(yǎng)的關(guān)鍵不僅是知識點的學(xué)習(xí)，更是能力的培養(yǎng)。教授人工智能的知識點是人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)的必要而不充分條件，我們的教育體系中需要強調(diào)的是能力培養(yǎng)。能夠熟練使用軟件包固然重要，理解軟件包背后的數(shù)學(xué)原理和程序設(shè)計的技巧更為重要。知識固然重要，但自學(xué)能力和有效獲取新知識的能力更重要。以項目為主的培養(yǎng)方式有助于學(xué)生能力的培養(yǎng)。能力培養(yǎng)是人工智能人才培養(yǎng)的關(guān)鍵。

南方科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程系不僅設(shè)置了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)和一系列由世界級教授開設(shè)的人工智能相關(guān)課程，更設(shè)計了以本科生的綜合能力培養(yǎng)為主要目標(biāo)，以實際問題為導(dǎo)向，以項目為驅(qū)動的創(chuàng)新實驗課。創(chuàng)新實驗課為本科生提供了運用計算機專業(yè)知識解決實際問題的科研創(chuàng)新活動平臺，提高了學(xué)生運用不同技能以及學(xué)科知識解決現(xiàn)實中實際問題的能力，為信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)提供人才保障。

參考文獻：

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[2]領(lǐng)英. 全球 AI領(lǐng)域人才報告[R]. 2019.

[3]國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知[Z]. 2017.

[4]教育部關(guān)于印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動 計劃》的通知[Z]. 2018.

[5] ElementAI. Global AI Talent Report 2019[R].2019.

[本文的工作受到了廣東省“以問題為導(dǎo)向和項目驅(qū)動的本科生創(chuàng)新實驗課”綜合類教改項目的資助]

[責(zé)任編輯：余大品]