又一年的高考结束了，随之而来的是一波狂热的申请热潮。
如今，人工智能学院的设立已在高校中形成热潮。
据了解，2018年首批认定的“新工科”研究与实践项目中，规划建设了57个人工智能项目。
截至今年12月，全国共有71所大学设立人工智能领域二级或交叉学科86个。
仅今年5月，天津大学、南开大学、南京大学、吉林大学四所人工智能学院揭牌。
据不完全统计，中国科学院大学、西安电子科技大学、重庆邮电大学等高校此前已开设人工智能或相关专业学院。
那么，人工智能专业能否培养出真正的AI大学人才，还是只是盲目追潮流的产物？人工智能的发展与变革：酷炫登场后的隐秘悲伤说起人工智能，我们其实并不陌生。
互联网时代带来的海量数据为基于算法的人工智能技术提供了物质基础。
过去几年，我们看到了俄罗斯人工智能机器人尤金首次通过了著名的图灵测试，也见证了谷歌的AlphaGo和Master先后击败了人类围棋冠军。
这一事件似乎向人们表明，人工智能技术已经发展到了非常高的水平。
但事实上，人工智能能做什么呢？ “可以用在什么地方？” “它能为人类解决什么问题？”不得不说，在人工智能技术的应用上，中国互联网企业似乎更加务实。
比如“ALL in AI”的百度，几乎将人工智能技术应用到了所有的产品和服务中；阿里巴巴通过启动NASA计划，致力于推动人工智能技术“普惠惠民”；华为还发布了自主研发的人工智能技术。
智能芯片并将其应用于其智能手机产品中。
可见，人工智能是一个比较贴近应用层面的领域，包括智能制造、机器视觉、大数据分析处理、机器翻译、文本分析与文本理解、无人驾驶、无人驾驶超市、人脸识别支付等，并聊天。
机器人等等。
一方面，众多科技行业大佬从人工智能技术中受益，但另一方面，他们又对人工智能技术发展中存在的威胁感到担忧。
包括比尔·盖茨、史蒂芬·霍金等人都对人工智能的发展发出了警告。
虽然现在担心人工智能取代甚至毁灭人类还为时过早，但毫无疑问，人工智能正在抢走各行各业工人的工作岗位。
从目前中国的情况来看，正处于从劳动密集型产业向技术密集型产业转型的过程中，自然会受到人工智能技术的冲击。
但技术相对落后的东南亚国家和地区仍然具有廉价劳动力的优势。
，受人工智能技术影响较小。
世界经济论坛研究数据显示，预计到2020年，机器人和人工智能的兴起将导致全球15个主要工业化国家失去1万个工作岗位，其中大部分是低成本、劳动密集型国家职位。
或许，人工智能终将改变世界，而由此引发的大规模失业和全球经济结构的调整，显然是人工智能“无情”的一面，而你我正在见证这一切的发生。
但不得不说，随着人工智能的应用越来越广泛，人们对人工智能的期待也越来越高。
然而，目前的人工智能还达不到人们的“心理门槛”。
当公众期待走在技术进步的前面时，后来的研究人员就像伟大的冒险家一样，所到之处都有新成果，掌声和鲜花不绝于耳。
当公众期望走在科技进步的前面时，人们更像是站在终点看起点。
无论研究人员在赛道上付出多少汗水，等待他们的只是预设的终点。
这就导致了人工智能被嘲笑为“人工智障”的说法。
但无论如何，我们在人工智能领域的成就确实有待提高，而各大高校开设的人工智能专业能否拯救“人工智障”呢？未来申请人工智能专业的大学生会不会像过去的微商、电竞专业一样？高校设立人工智能专业：看似美好，实则无情。
近年来，随着政府对人工智能领域的大力推动和互联网红利终结的到来，市场重新进入新一代技术创业期，新商机的技术门槛突增。
：云计算、大数据、人工智能……都需要大量开发者的贡献。
这成为一些大学开设人工智能专业的冠冕堂皇的理由。
仔细观察，人工智能是一个非常庞大、复杂的概念，无法明确定义。
人工智能试图理解智能的本质，并产生一类能够以类似于人类智能的方式做出反应的新型智能机器。
研究领域包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等；应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动编程、专家系统等。
简单地说，人工智能的概念已经超越了专业性的概念。
它是模仿和研究决策、优化、控制、学习、规划和协作等人类智力活动的问题集合。
它是可能的并且几乎可以在所有行业中生产。
亲密的关系。
因此，很多高校的人工智能专业只是将电子信息与自动化专业重新排列组合，如计算机+数学、自动化+计算机、智能科学与技术等，新瓶装旧酒，类似于之前设立的大数据专业。
其实还是一样的专业。
只要穿上人工智能背心，你就会看起来更高。
高校专??业与社会实践之间似乎存在谷仓效应。
所谓谷仓效应，是指社会上一些独立、缺乏协调的企业或组织被称为“谷仓”，各个组织或企业之间缺乏相互协调的现象。
简而言之，这是一种“各种社会制度之间的孤岛”现象。
如果我们看大学专业，在学校灌输的知识和在社会上的实践应用是两个典型的“谷仓”。
虽然看起来大学所学的专业是为了将来在社会上工作和实践，但实际上很难有直接的介入和渗透关系。
人工智能专业的设置似乎更难打破“谷仓效应”。
当然，并不是所有大学的人工智能专业都只是一个噱头。
真正掌握人工智能技术的机构也有很多。
然而，真正学过人工智能的人，通常是硕士生、博士生，或者是出国留学的人。
对于专业人士来说，人工智能浪潮下，人工智能的人才缺口确实造成了巨大的人才短缺。
因此，有一种说法，年薪50万元没有可靠的人才。
这就导致大量的公司提供培训课程，比如三个月的课程、五个月的课程等等，但实际上，培训课程培养不出AI大师，虽然培训课程可以培养出一些看起来很厉害的东西。
系统化的。
，但这仅仅触及了表面。
就像快餐一样，它可以应对暂时的饥饿，但不能真正解决营养平衡。
因此，从长远来看，人工智能要想发展得好，高校确实有必要设立人工智能专业，系统地输出人才。
然而，开设人工智能专业面临的最大痛点是师资资源稀缺。
教师人才被企业挖走。
因此，学校开设人工智能专业，首先要做的就是保证学校能够招到优秀的师资资源。
然而，即使解决了师资问题，仍然存在不少挑战和痛点。
比如人工智能技术迭代太快。
本科生和本科教材能适应这个速度吗？是否有必要细分研究方向？因此，课程体系的设置也是一个很大的考验。
而且BAT级别的公司招聘要求是硕士起步，博士优先。
未来门槛是否会降低，目前还不得而知。
或许，未来的毕业生可能会面临必须考研的困境。
另外一个关键点是，人工智能作为一门新兴的前沿学科，有大量的必修课程需要学习，很多研究生需要在导师或学长的指导下入门。
首先，无论是抽象建模还是模型算法分析设计，都需要依赖良好的数学基础。
机器学习是人工智能的核心领域，是计算机科学中最需要数学基础的分支之一。
此外，对于一些现代的大规模人工智能程序，甚至高维数组的存储顺序都需要优化，如果没有扎实的计算和软件编程能力，这显然是不可能的。
因此，无论是清华、北大还是三专，与大学其他专业相比，要学好人工智能需要付出更多的努力和汗水。
即便如此，毕业后年薪也不高。
只针对少数人工智能领域的优秀人才，比如能够在CCF-B上发表论文或者拥有ACM金牌的人才。
因此，从就业角度来看，人工智能行业的一大问题是无法给普通人留下足够的名额。
这与传统专业不同。
在大多数传统专业中，从低端到高端都可以找到合适的职位。
无非是优秀的人得到丰厚的奖励，平庸的人得到平均的工资。
人工智能领域则不同。
社会上就业的“坑”不多，但有兴趣的人却很多。
很有可能狼多肉少。
写在最后 如今，高校的人工智能在未来的竞争中必须承担更多的主导责任，而真正有能力开设人工智能专业的学校并不多，尽管大多数学校都宏大地设立了人工智能专业。
实验室和名义上的“人工智能”职业，实际上都是不负责任的行为。
与其一味追潮流，不如在自己的人工智能专业成熟之前就开设人工智能选修课。
循序渐进，这才是大学探索的正确路径。