目前，發(fā)展人工智能已成為國(guó)家戰(zhàn)略，為適應(yīng)國(guó)家和社會(huì)發(fā)展需求，加強(qiáng)高校人工智能教育，是搶占新世紀(jì)科技制高點(diǎn)的必經(jīng)之路。

　　回顧我國(guó)人工智能教育的發(fā)展歷程，自2003年由北京大學(xué)提出成立“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)開(kāi)始，目前經(jīng)教育部正式批準(zhǔn)設(shè)立的“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)高校已達(dá)56個(gè)。2018年教育部新增審批“人工智能”本科專業(yè)，全國(guó)共有35所高校獲首批建設(shè)資格。與人工智能相關(guān)的“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”“機(jī)器人工程”等專業(yè)也愈加受到青睞，自2017年以來(lái)中國(guó)科學(xué)院大學(xué)、南京大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、天津師范大學(xué)等高校也相應(yīng)成立專門(mén)的人工智能學(xué)院，我國(guó)高校對(duì)人工智能人才培養(yǎng)的重視程度上升到前所未有的高度。

　　人工智能教育發(fā)展特點(diǎn)與差距

　　人工智能是一門(mén)具有高度的綜合性和交叉性特色的學(xué)科，而在我們高�，F(xiàn)有的學(xué)科體系下，人工智能專業(yè)的教學(xué)和科研活動(dòng)目前大多是散落在計(jì)算機(jī)、控制、統(tǒng)計(jì)等學(xué)科中，缺乏人工智能一級(jí)學(xué)科的引領(lǐng)，其學(xué)科發(fā)展呈現(xiàn)碎片化、離散化、簡(jiǎn)單化的特點(diǎn)，阻礙了我國(guó)智能科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和智能技術(shù)人才的培養(yǎng)。

　　發(fā)展人工智能教學(xué)需要獨(dú)特的課程體系，對(duì)于中國(guó)大力建設(shè)人工智能學(xué)科的高校來(lái)說(shuō)，除了教材，教學(xué)實(shí)驗(yàn)室的場(chǎng)地等一些硬件配套設(shè)施還未跟上，缺乏交叉性師資，這些都成為學(xué)科發(fā)展的掣肘。

　　一份研究報(bào)告指出，伴隨國(guó)家對(duì)人工智能發(fā)展的高度重視，我們?cè)谌斯ぶ悄艿膶W(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)、開(kāi)源軟件使用等方面都取得了較快發(fā)展。但相比于美國(guó)逾71%的人工智能人才從業(yè)超過(guò)10年，我國(guó)相關(guān)人員總體從業(yè)時(shí)間較短、高校智能教育起步較晚，在基本算法、傳感器等智能科學(xué)相關(guān)領(lǐng)域與世界頂級(jí)水平存在差距，主要體現(xiàn)在研究生培養(yǎng)和原創(chuàng)性學(xué)術(shù)研究成果方面。

　　在學(xué)生培養(yǎng)方面，我國(guó)目前各高校存在課程設(shè)置針對(duì)性不足的問(wèn)題。以最具代表性的人工智能研究成果為例，谷歌公司開(kāi)發(fā)的自主學(xué)習(xí)AI機(jī)器人阿爾法狗及其強(qiáng)化升級(jí)版AlphaGo-Zero在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)遍歷、深度學(xué)習(xí)等方面均取得了原創(chuàng)性研究進(jìn)展，這要求項(xiàng)目的研究人員具備包括但遠(yuǎn)遠(yuǎn)不限于計(jì)算機(jī)和軟件科學(xué)范圍的廣闊學(xué)科背景。而以另一項(xiàng)近期重大成果為例，美國(guó)哥倫比亞大學(xué)實(shí)現(xiàn)的無(wú)訓(xùn)練自主學(xué)習(xí)機(jī)械手已經(jīng)一定程度上實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的自我認(rèn)知。這一研究明確顯示，人工智能研究需要在具有扎實(shí)計(jì)算機(jī)科學(xué)背景的前提下，對(duì)物理電子學(xué)、機(jī)械工程、自動(dòng)控制和機(jī)器人學(xué)等方面有深入的了解。在此基礎(chǔ)上，參考美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校本科生人工智能的授課計(jì)劃，課程要求學(xué)生首先完成計(jì)算機(jī)相關(guān)基礎(chǔ)課程學(xué)習(xí)，并在授課中引入控制論、博弈論、機(jī)器人學(xué)等內(nèi)容。

　　相比之下，我國(guó)在智能科學(xué)領(lǐng)域計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)課程上，學(xué)生存在偏重編程訓(xùn)練、數(shù)學(xué)和算法基礎(chǔ)薄弱的問(wèn)題，外延的電子、機(jī)械、自控、機(jī)器人等方面存在的課程設(shè)置缺失也亟待補(bǔ)充。

　　跨學(xué)科設(shè)置課程結(jié)構(gòu)體系

　　現(xiàn)階段，人工智能與高等教育之間仍然存在諸多的融合難題，主要包括以下幾個(gè)方面：

　　目前高校由于缺乏人工智能領(lǐng)域的一級(jí)學(xué)科，相關(guān)專業(yè)分散在多個(gè)一級(jí)學(xué)科下，出現(xiàn)“教學(xué)分散”問(wèn)題，應(yīng)盡快建立人工智能一級(jí)學(xué)科，構(gòu)建完整的教學(xué)體系，按學(xué)科特色的完備性來(lái)培養(yǎng)人才，以促進(jìn)國(guó)家人工智能科學(xué)、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

　　“師資缺口”問(wèn)題源于人才缺口，對(duì)此，國(guó)內(nèi)高校一方面可以從國(guó)外引進(jìn)先進(jìn)人才，另一方面可以與相關(guān)企業(yè)方面尋求合作，讓企業(yè)人才到高校任教。各級(jí)政府還需要加大政策支持力度，對(duì)于人工智能領(lǐng)域做出規(guī)劃和布局，給予一定的資源傾斜，助力專業(yè)人才的培養(yǎng)。

　　課程方面，高校智能教育需要建立一個(gè)理工與人文眾多交叉的課程體系，既有技術(shù)層面又有研發(fā)層面，相關(guān)倫理與法學(xué)類(lèi)的課程也要跟上，但是目前能專門(mén)用于智能教育的課程數(shù)量還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需求，這導(dǎo)致智能教育專業(yè)課程只能濃縮到“高級(jí)科普”程度。因此，應(yīng)根據(jù)人工智能學(xué)科自身的特點(diǎn)探索和建設(shè)新的課程體系。學(xué)校要加快人工智能領(lǐng)域科技成果和資源向教育教學(xué)轉(zhuǎn)化，推動(dòng)人工智能重要方向的教材和在線開(kāi)放課程建設(shè)，特別是人工智能基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、知識(shí)工程、自然語(yǔ)言處理等主干課程的建設(shè)，推動(dòng)編寫(xiě)一批具有國(guó)際一流水平的本科生、研究生教材和國(guó)家級(jí)精品在線開(kāi)放課程，將人工智能納入基礎(chǔ)教學(xué)內(nèi)容，在摸索中逐步完善課程體系。

　　產(chǎn)學(xué)研合作促專業(yè)建設(shè)

　　在人工智能領(lǐng)域，高校不同于企業(yè)、科研院所等機(jī)構(gòu)，除了需要進(jìn)行學(xué)術(shù)研究和技術(shù)開(kāi)發(fā)外，還需要通過(guò)產(chǎn)學(xué)研結(jié)合進(jìn)行人工智能專業(yè)建設(shè)。

　　具體來(lái)說(shuō)，在專業(yè)建設(shè)方面，需重視人工智能與計(jì)算機(jī)、控制、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、法學(xué)等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合，積極探索“人工智能+X”的人才培養(yǎng)模式。在具體教學(xué)中，根據(jù)需要與不同學(xué)院開(kāi)展聯(lián)合教學(xué)。以天津師范大學(xué)為例，人工智能學(xué)院在人工智能的倫理風(fēng)險(xiǎn)研究方面與法學(xué)院合作，在大數(shù)據(jù)技術(shù)方面與體育訓(xùn)練中心合作，將5G移動(dòng)場(chǎng)景技術(shù)與教師教育學(xué)院合作，將語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)和虛擬學(xué)習(xí)助手與外國(guó)語(yǔ)學(xué)院合作，各個(gè)學(xué)院的師資力量進(jìn)行深度的交叉融合，特別是要充分發(fā)揮天津師范大學(xué)在認(rèn)知心理學(xué)研究方面的優(yōu)勢(shì)，利用人工智能和認(rèn)知心理打通與多個(gè)學(xué)科的交叉融合，擬跨學(xué)院和學(xué)科組建5個(gè)融合創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，形成8個(gè)項(xiàng)目研究小組，將研究成果向企業(yè)和社會(huì)轉(zhuǎn)化，形成產(chǎn)、學(xué)、研、用鏈條式學(xué)科發(fā)展新體系。

　　(作者趙雅文為天津師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師;張寶菊為天津師范大學(xué)人工智能學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師)