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如果重新读大学,你会选择 AI 专业吗?

去知乎上提这个问题,

—— 在人工智能学院学习,是一种怎样的体验?

怕是没有人会正经回答这一题,因为有资格回答的人,不仅数量十分有限,而且刚正式进入大学不过半年。

在 AI 这次浪潮之下,最大的刺激还是来自于市场人才的缺乏, 市场上的高薪行业,也促发了 AI 人才的培养,而承担着人才输送管道的高校, 就成了注入新力量的重要势力。

2017 年教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》,也催化了这一学科的正式成型,2018年9月,第一批进入人工智能学院的同学,成为了最早吃螃蟹的人。

大部分高校早有人工智能相关的学科方向和课程可选,但都是挂靠在计算机学院或者交叉学科里,人工智能单独成系或者学院,还是需要一些干货和勇气的。

螃蟹总是要吃的,至于这个滋味,估计要等这届学生毕业才会见分晓。

不过,把人工智能单独设为一个专业,或者单独设置院系,会是这个浪潮中的一艘快艇吗?

赞成方:人工智能学科必须独立发展!

周志华

南京大学

人工智能学院院长

人工智能早已发展出成熟体系

我眼中高水平的人工智能人才,要具备三个要素:1、有很好的数学基础 2、计算、程序功底扎实 3、人工智能专业知识全面。 我们的结论就是:人工智能要培养高水平的人才,可能就真的需要新的课程培养体系,按照传统计算机教学方案简单调整,不管从深度、广度、内容覆盖面是绝对达不到现在期待的需求。

南京大学成立人工智能学院,是经过长时间思考才做出的决定,并不是跟随政策风向,因为人工智能经过60多年发展,已经有非常庞大的知识体系,而且是一个庞大自洽的体系

南京大学人工智能学院 2018-2019 本科生大一年级上学期课表

不仅培养学生,也要培养教师

目前的大学并没有在 AI 研究上被给予充分的尊重,人工智能行业需要更多的人才,因此在下一代培训方面,投入大量资金非常重要。

我们需要更专业的教育,确保能持续培养专业人工智能人才。

Yoshua Bengio

著名 AI 学者

谭铁牛

中国人工智能学会副理事长

这是历史进程做出的选择!

近十年来,在大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术发展的外部作用力推动和社会广泛需求驱动下,人工智能技术成功跨越了科学与应用之间的「技术鸿沟」,突破了从「不能用、不好用」到「可以用」的技术拐点,才进入了爆发式增长的红利期。

所以近期国内高校人工智能热并非没有缘由,而是顺应社会发展形势和现实需求产生的连锁反应。

否定方:和学习计算机专业无甚差别嘛~

孙茂松

清华大学

人工智能研究所副院长

太早独立,容易内耗

AI 自立门户的可能条件不是很成熟,因为课程体系核心部分基本上还是差不多。 建议 AI 专业不要着急拆分,最好还在计算机学院底下。

注意国内吃过亏的,你分出去一拨人,两拨人没有相互协调,本来是合作者,后来就变成了竞争者,这实际上对学校未必有好处。

卡内基梅隆大学 人工智能专业 课程设置(本科)

思维方法比学科教育重要

人工智能教育是个全球问题,大家都还没有太想清楚人工智能这种东西应该怎么教,应该什么时候教,教什么。

人工智也应该大致尊重传统教育逻辑,应即从基础的数学原理,基本算法,比如决策树、回归、递归等方法。

至于在本科、甚至在中学,人工智能是不是需要教,怎么教。我个人觉得还是应该谨慎,因为对于初等教育和中等教育,最主要教的不是知识,而是思维方法。

邢波

卡内基梅隆大学

计算机科学学院教授

知乎网友

计算机专业学生

我不信有优质的老师

讲真,现在国内搞人工智能的老师,数量也少,水平也比较参差不齐。

清华北大这种不敢说,像我们这种普通一本,就别想了,好好的学计算机吧,基础都是一样的。如果以后出国,估计会有长期发展。

大学还是学点基础知识吧,自己感兴趣倒是可以好好捯饬一下。

中立派:挺好挺好,都行都行

Quora 网友

可以也不可以

如果你确定你想做人工智能方面的研究或是从事该领域的工作,那么答案是肯定。

遵循为 AI 特别设置的课程并没有什么坏处,不过,不要被专业局限。去修那些你感兴趣的,和对你所追求的职业最有用的课程,研究所和企业雇主们会更关心你的项目实习经验。

南宁学院科大讯飞人工智能学院 四年培养计划

不着急,学啥都行

如果还处在学生时期的话,那么我觉得觉得可以坐下来聊聊,聊一聊你知道什么、不知道什么、喜欢做什么。

我的建议是,把计算机科学学得非常好,把统计学得非常好。另外,我觉得,要学一点经济学,学一点其他相关领域的算法,包括和复杂性、不确定性有关的算法等等。当然了,没有人能够学完所有这一切,所以先打好相关基础,剩下的,有一辈子可以慢慢学。

Eric Grimson

MIT 名誉校长

Michael I.Jordan

机器学习奠基者

计算思维比专业更重要

是不是每个大学生都应该了解一些计算思维(computational thinking)?我认为答案是肯定的。

不管你是计算机科学家,还是物理学家,经济学家,政治科学家,不管你的专业是什么,我们认为你都应该知道并掌握一点所谓的计算思维,比如什么是算法。这不同于编程,编程很重要,但「你怎么看待这个问题」是我们认为更重要的。

各方大佬们的想法,似乎无论何种立场,都言之有理。

随着人工智能技术深入生活的各个层面,对人才的迫切需求,必定是稳步增长的。

而学科建设同样离不开日积月累的课程设计、科研投入和产业配合,希望无论是学生还是职场人士,又或是研究机构的老师教授,都能在这场大潮中,找到适应自己学习节奏的有效方式。

你现在还想就读人工智能专业么?

本文分享自微信公众号 - HyperAI超神经(HyperAI),作者:神经星星

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-01-11

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