本文转载自雷锋网。如需转载，请在雷锋网官网申请授权。作为粤港澳大湾区首场人工智能盛会，全球人工智能与机器人大会（GAIR）自2016年首届举办以来，已跨越春夏秋冬五个春夏，留下了众多精彩瞬间。本届大会延续往届豪华阵容，包括1场主旨论坛、2场行业峰会、9场高峰论坛，涵盖自动驾驶、安全、集成电路、医疗、元宇宙、碳中和、隐私计算、新消费等热点领域.12月9日，GAIR2021在深圳正式开幕。140多位行业和学术领袖、30位Fellow齐聚一堂，从AI技术、产品、行业、人文、组织等维度切入，以理性分析和感性洞察为轴心，共同攀登AI高峰人工智能和数字化浪潮。其中，由五位学院院长组成的圆桌论坛更是值得记录和回味的一幕。在这里，听众与院长们激烈碰撞，共同探讨AI产学研的发展方向。本次院长论坛也是国内人工智能学术界少有的关于未来人才培养与发展的顶级讨论。目前，人工智能专业领域的研究工作进展迅速，人工智能逐渐走向各个行业的前沿，学术界和产业界对人工智能人才的需求也在悄然发生变化。在“35岁焦虑”和“AI商业难”的争论中，新一代AI人才将何去何从，如何提升自身竞争力，如何与各方合作，值得深入探讨。二是构建复合型人才培养体系。大会首日的院长论坛，围绕“育才育人”这一永恒话题，邀请了5位高校院长就AI创新与人才培养进行交流，探讨人才培养的经验与方案。为人工智能人才培养贡献力量。五位院长分别是：澳门大学科技学院院长、IEEEFellow许承中；哈尔滨工业大学人工智能研究院院长、IEEEFellow刘杰；Sfakis可信自治系统研究所执行院长兼计算机科学与工程系主任、IEEEFellow姚鑫、南方科技大学AIRS研究院执行院长杜子德主持。院长论坛：人工智能创新与人才培养杜子德院长，香港中文大学（深圳）校长顾问。担任中国计算机学会（CCF）秘书长17年，推动CCF全面改革。他还是全国青少年信息学奥林匹克竞赛NOI主席，参与创建了中国计算机学会青年计算机科技论坛YOCSEF。他也是本次AI院长论坛的组织者和主持人。徐承中院长，科技部智慧城市与物联网重点研发项目首席科学家，曾在美国韦恩州立大学任教18年，发表会议期刊论文近400篇，获最佳多次国际顶级学术会议论文奖。并获得120多项PCT及国内专利授权。刘杰院长，前微软研究院首席研究员，公司合伙人，ACM杰出科学家，国家高层次引进人才，互联网工业和信息化部重点实验室主任ofThingsIntelligentTechnology，曾获得微软金星奖、伯克利蔡绍堂奖、2021IEEETCCPS杰出领导奖等多项殊荣。潘毅院长入选全球前2%顶尖科学家名单和全球前1000名计算机科学家名单。广东省院士联合会委员，长江学者。姚鑫院长，IEEE计算智能学会前任主席（2014-2015）。2003年至2008年任IEEETEVC主编。目前在国际顶级学术会议和杂志发表论文850余篇，被谷歌引用超过52000次。他也是IEEE-Frank-Rosenblatt奖历史上首位华人获奖者。在本次论坛中，五位院长结合自身的教学和科研经验，分享了他们在AI人才培养方面的心得：许承中教授认为，“从人工智能的概念和历史来看，其教学核心不应该被称为人工智能、数据科学会更合适、更准确。”潘毅教授表示：“人工智能要树立‘顶天立地’的教学理念，‘顶天’就是发明新的理论来证明人工智能的优势，‘立迪’就是让人工智能真正落地应用。”刘杰教授认为，“人工智能应该强调交叉学科的属性，人工智能要想往下走，必须结合领域知识解决实际问题，这样才有前途和发展””姚鑫教授说：“人工智能人才培养是重能力还是重知识？培养人工智能人才和培养计算机人才有什么区别？或许值得深思。”杜子德教授说：“人工智能与医学、汽车、金融等诸多专业领域密切相关。AI人才不应局限于自己，而应与行业专家合作解决问题。“让我们重温一下当天的精彩瞬间：作为热点，论坛一开始，四位院长介绍了各自的工作岗位和学校。随后，大家就AI人才培养教学和产业研究中遇到的困难展开了热烈的讨论。1.人工智能与传统计算机科学有何不同？近年来，人工智能学科专业领域的研究工作进展迅速，人工智能逐渐从研究走向应用，学术界和产业界对人工智能人才的需求也在悄然发生变化。在此形势下，人工智能院校及相关研究机构如雨后春笋般涌现。因此，杜子德院长首先提出了一个问题：当前人工智能专业的大专教育与传统的计算机科学与技术有什么区别？对于这个问题，四位院长意见不一。其中，许承中教授认为，人工智能与传统的计算机、控制学科最大的区别在于它是一门交叉学科。在他看来，人工智能在过去60年里蓬勃发展。其实离不开它背后的技术支撑——数据驱动，数据在各个行业的应用是交叉的。总之，核心关键是跨学科，从数据到人工智能，计算机科学也有涉及。对此，潘毅教授也发表了一些个人看法。他认为，人工智能专业涉及一些计算机编程知识，但侧重于其专有算法和应用。潘教授认为，人工智能一旦应用于具体学科，如生物、化学、药学等，方向至少是“AI+X”。他根据自己的深刻体会说：“人工智能的幻想不是一蹴而就的，问题必须从实践中产生，又要回归到实践中。因此，我们人才培养的方向必须是“AI+专业知识”。”上述两位院长，姚鑫教授认为人工智能与计算机科学与工程没有区别，接着解释道：由于商业应用的普及，目前人工智能研究和教学的大部分精力都放在了应用上关联。但人工智能就像一座漂亮的房子，计算机科学与工程是基础。会不会在大家抢着盖房的时候突然发现地基会塌陷的那一天？在姚鑫教授看来，要想做好人工智能及其应用，必须打好计算机科学与工程的基础。就人才培养而言，即便是应用也需要计算思维和逻辑思维能力，人工智能应用的特殊性怎么强调都不为过。姚鑫教授、刘杰教授所在的哈尔滨工业大学计算机专业高级基地，多年来积累了深厚的教学经验。在他看来，计算机是人工智能不可或缺的基础和工具，即计算机是实现“智能”的工具。但是“智能”这个词并不是由计算机定义的。放大了就是哲学问题了。例如，基因编辑也可以实现所谓的“智能”。因此，计算机目前只是实现人工智能的一种手段。当前计算机科学是解决最复杂工程问题的核心手段。因此，用计算机的方法来实现人工智能的概念是对的，但计算机本身有其独特性。AI的发展方向和前沿并不一定围绕着人工智能的发展。2、计算机学院的核心课程是什么？从上述院长的发言中，我们知道至少可以得出一点结论：人工智能与计算机科学的发展是相辅相成的。至此，关于该问题的相关讨论告一段落。接着，杜教授提出了一个看似简单的问题——计算机学院的核心课程是什么？对于这个问题，在场的四位院长并没有列出具体的课程名称，而是更多地谈到了各自的培养方向和教学理念。刘杰教授表示，目前哈工大正在修订下一步的培养方案。虽然具体课程尚未确定，但主要集中在系统、网络、人工智能和信息安全等大方向。许承中教授表示，澳门大学的人工智能学科是完全交叉的，学生必须在七个方向中选择至少一个主方向，但这个方向不是计算机。徐教授的科技学院有四门核心课程，即计算机通用知识，另外四门应用工具课程，以及四门各专业领域应用课程。虽然学科完全交错，但学位是独立的。而潘毅教授在制定计算机教学计划时也面临着矛盾。大家都知道基础很重要，而计算机中最重要的就是硬件系统、操作系统和算法。但是，如果把这些基础课扎扎实实地讲授，机器学习、数据分析、概率知识等很多人工智能课程就安排不上了，四年的本科教学时间就变得捉襟见肘了。最后，姚鑫教授认为，如果真的想学好计算机和人工智能，本科教育应该设置为八年学制，而不是四年制。然而，八年的本科教育是不现实的。因此，南科大计算机系做出了选择。他们强调的不是知识的传授，而是能力的培养，除了系统的培养。因为对于学生理解一个算法，用处不大。同时，姚鑫教授也表示，对于人工智能能否落地，他非常疑惑。“为什么人工智能今天没有落地？人工智能本来就不能落地，人工智能只是一种手段，应该应用。3、人工智能专业的就业前景如何？人工智能是一个永远-学科不断发展，但不变。无论是研究还是未来的就业，学生的思维能力和逻辑能力尤为重要。因此，在讨论了学科划分和课程开发之后，下一步就是就业问题大家最关心的。人工智能专业就业前景如何？关于这个问题，许承中教授做过研究。他发现，先拥有某一专业领域（如医学）知识，再学习人工智能的人才，与从计算机科学系毕业，再去知识领域的人才相比，更容易被录用.中更受欢迎。当然领域知识也可以在进入行业后学习，只是有点晚了。徐承中教授和姚教授也曾观察过他所在学院毕业生的行踪。他认为，计算思维和逻辑思维的能力对学生来说，无论是将来做申请还是就业，都是非常有用的。这也符合南科大一直强调的能力建设，而不仅仅是知识转移。巧合的是，哈尔滨工业大学的校训叫做“功夫大师”，没有花言巧语，简单至极。但几十年来，哈工大的人才输出能力毋庸置疑。所以，相信在座的观众和杜教授一样好奇，哈工大的学生到底有什么特别之处？他们的核心竞争力在哪里？刘杰教授表示，哈工大历来重视培养学生的能力，培养的非常扎实。尤其是老夫子传下来的课程，知识的讲授很扎实，对动手能力的要求比较高，结合了国际教学体系。从这一点来看，学校非常重视学生基础的培养和教学，这得益于教学体系。另一方面，包括哈尔滨市在内的学生群体，没有太多杂念和干扰，可以踏踏实实做研究或学习。刘杰教授说，这两三年他在哈尔滨工业大学遇到的师生都很接地气，这跟这座城市的风貌不无关系。多半是想打基础。就人工智能与基础教育的关系而言，刘杰教授认为未来的计算机教育将有两个分支：系统编程能力和数据思维能力。目前，计算机已经渗透到各行各业，这本身就是一种非常重要的能力，而人工智能更多体现的是对数据的思考能力。“人工智能方向的毕业生更多选择进入公司，基本都是围绕数据分析，有一定的系统分析能力，但更侧重于数据能力，这是我们前几年欠缺的。现在大家收集随着能力的提高，对能够从数据中发现有用信息的人才的需求会增加，这也会造成人工智能人才供大于求的现象，直到最近，这种热潮有所减弱，因为大家意识到“数据是有用的”和“真正从数据中挖掘价值反哺企业”是两回事。在他看来，学生毕业进入公司、继续学术研究和成为技术人员是三种不同的培养方式。比如学生毕业后去公司开发软件，理论要求比较低。但是现在的做法是把所有的学生都往一个方向推，以后怎么合理划分就是个问题了。因此，潘教授认为，高校应针对学生未来不同的发展方向，制定不同的培养体系。潘毅教授4.人工智能研究院该何去何从？在讨论完以上三大问题后，杜子德院长提出了对当前人工智能研究机构的担忧。他觉得，“各地设立的人工智能研究机构不下几十家，但除了发表一些文章，实际生产情况下，其生存能力比较堪忧。”对此，许承中教授表示，我们现在讲的人工智能更多是数据驱动的人工智能，其核心是数据科学，不一定完全是计算机科学，所以一些学校也开设了数据科学学科或系，因为这是核心。然而，“数据科学”听起来并不很时髦。风起云涌之下，人们有跟风的倾向，必然将其与“人工智能”联系在一起。因此，从以前的逻辑思维到数据驱动加知识诱导，计算机科学的整个内涵无疑还在发展。潘毅教授结合自身经验认为，人工智能院校或科研院所不应总想着依靠国家扶持，也可以向产业界寻求滋养。研究所要想获得可持续发展的能力，不仅要简单地发表论文，更要扎根。除了落地一系列技术，还要孵化企业，产生经济效益。因此，无论是高校还是科研院所，都需要积极与各领域的科学家和企业家合作，促进产学研结合。刘杰教授表示，哈工大在机器人与人工智能研究和人才培养方面具有悠久的历史。无论是研究所的科研产出，还是生存，最终都要回归到人身上。只有留住人，持续研究，整个团队才能持续发展。“AI现在很火，大家都习惯提到‘人工智能’，我相信未来可能会有变化。但只要团队还在，这个领域就会一直走下去。”可以看出，刘杰教授和许承中教授很相似。尽管人们习惯于将计算机科学和数据科学统称为“人工智能”，但整个领域并没有被割裂开来。发达。最后，杜子德教授总结，对于本次院长座谈会，杜子德院长总结人工智能本质上是一个应用领域，而不是一门基础学科。计算机科学与人工智能之间是系统与应用的关系。“中国真正做计算机系统的高校非常少，因为要开发先进的计算设备（包括芯片、架构、总线、存储等硬件，以及操作系统、编译器、语言、软件等软件）非常困难。中间件）。“人工智能与医学、汽车、金融等诸多专业领域密切相关，AI人才不应局限于自身，而应与行业专家合作解决问题。结合个人经验，杜院长表示，即使在人工智能时代，计算机科学的基础还是很重要的，尤其是对逻辑思维的锻炼。我们目前最缺乏的是具有批判性思维能力和解决问题能力的人才。因此，在这种新形势下，传统的计算机学院、新成立的人工智能学院和相关研究机构要共同参与人工智能人才培养，共同开展人工智能领域的学术教育和技能教育，符合人工智能的特点赋能，打造“AI+X”与人同酬的培训体系关注复合型人才。至此，在热烈的掌声中，2021年GAIR院长论坛落下帷幕。让我们一起期待下一次的院长论坛。
