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？