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AI人才缺口巨大,人工智能是否要從本科生抓起?

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發布時間:2018-08-11 06:18:16

上個禮拜,北京航空航天大學主辦了國內首屆人工智能本科專業研討會。會上清華大學、南京大學、西安交通大學等國內26所大學共同發布了《關于設置人工智能專業建議書》,呼吁盡快設置本科人工智能專業。

毫無疑問, 止回閥,這個高考季當中,人工智能已經成為了一個熱門話題。伴隨著知名高校的呼吁,我們還可以看到各個名牌大學的人工智能學院、人工智能研究院如雨后春筍一樣成長起來。中國科學院、南京大學、清華大學,都已經在一年內成立了類似研究機構。

而政策層面,國家《新一代人工智能發展規劃》中也明確提出要建設人工智能學科。人工智能要發展,需要人才和學術建設應該是毫無爭議的問題。

但關于人工智能是不是要在今天就成為本科專業,卻是個充滿爭議的話題。

在目前的學科規劃中,人工智能的主體是計算機科學下的二級學科。一般要到研究生階段才能選擇攻讀。與此同時,AI相關專業還散落在數學、信息科學,甚至社會學、心理學、生物學當中。

有人認為,這樣的規劃已經無法滿足AI發展的真實需求;也有人認為AI剛剛發展起來,就要高校體系來給予配合,有點過于冒進了。

在大多數省份,現在還是填報志愿的階段。咱們不妨來透視一下這場爭議中的幾個觀點,如果身邊有學子正在糾結于是否選擇,或者如何選擇AI相關專業,不妨思考這幾個聲音之后再來判斷。

反方觀點A:AI不穩定,就業有風險

讓我們先從反對觀點說起。

眾所周知,本科生不會都進入研究生階段繼續攻讀,那么AI本科專業存在的意義,當然就是能為大量本科生提供就業技能與機遇。

但就今天的AI來說,是否能為四五年后,以至于長期投入社會的大量人才提供就業機會呢?這可能誰也說不好。

AI的發展足夠快,需要人才足夠多,這在今天是沒有問題。但若干年后的AI會依舊能創造大量就業投入嗎?甚至說若干年后的AI,是否還和現在我們看到的機器學習統攝下的AI需求一致?這些都是問號。

在很多人看來,加快人工智能進本科的進度,同時也意味著把這些大學生從對計算機科學的學習中隔離出來。那么假如學成后AI不那么火熱了,就業機會減少;或者AI在此期間經歷了快速的技術發展,學到的東西不足以致用,同時也不能讓每個人都繼續學術研究。最終豈不是把就業風險施加到了學生身上?

因為某個領域火爆,大學就爭先恐后設立專業,結果學成出來發現滿不是那么回事了。這種情況在中國并不算少見。那么這種情況下,把AI從計算機科學領域獨立出來,似乎還不夠穩妥。

畢竟不能讓選專業這個很可能影響終生的大事,變成一場賭博。

反方觀點B:泡沫可恥,跟風有害

AI發展過快,帶起了大量泡沫,這應該是個不爭的事實。那么高校過快迎合風口,設置AI本科專業,很可能會變成泡沫的催化劑。

另一種觀點認為,AI設置本科專業在很大程度上是有道理的。但這個合理性僅僅限定在師資力量齊備,有廣泛研究優勢的部分高校中。一旦閥門打開,千奇百怪的學校跟風設置AI本科專業,很可能會貽害學生。

我們提起國內高校的AI大牛,似乎每個名字和他們所在的學校與研究機構都讓人感覺熟悉。換句話說,大部分國內高校對于AI這東西是相當陌生的。現在的人工智能研究,目前僅僅是小部分學校與大牛的“專屬”,而一旦各種地方院校,甚至資質不佳的合辦院校要爭取AI風口。那么很可能強行設置一批師資和科研項目,這對于整個AI學術是有害無益的。

歸根結底一句話,頭部學校準備好了開AI本科,但后面茫茫多的學校,真的有老師和研究力量去支撐本科的AI教學嗎?

而AI這塊滾熱的蛋糕,隨便想想就知道是不能放棄的。如果AI本科教育突然襲來,如何抵制跟風者擾亂AI教育,這個問題似乎還沒有答案。

正方觀點A:人才缺口,真的已經很大很大了

以上兩種反對觀點,很大程度上是出于對AI未來的懷疑與不信任。但支持AI快速成為本科專業的聲音,則更多著眼于AI的現在。

AI的今天,一個最基本的情況,就是缺的人真的太多太多太多了。

去年校招季,在北京招一個剛畢業沒有任何成果的AI研究生,就需要年薪30萬的代價。這當然有風口的加持,但AI崗位缺人的狀況也可見一斑。

根據相關報告統計,到2017年年底,中國AI人才缺口已經超過了百萬級,而在今年這個缺口開始進一步拉大。

事實上,AI人才的缺口不僅限于中國,即使是硅谷,也在每天經歷著AI崗位需求的擴大。李開復曾經提出:“在硅谷,做深度學習的人工智能博士生,現在一畢業就能拿到年薪200萬到300萬美元的錄用通知,三大公司(谷歌、臉書和微軟)都在用不合理的價錢挖人。”同樣在歐洲、印度,加快培養AI人才,尤其是中低端人才都是國家教育體系的重要任務之一。

在巨大的人才缺失之下,是限行AI人才培養效率有點慢。一般來說,一個學計算機的本科生,在大三大四時候才能在某些選修課中接觸人工智能。而如果想要攻讀人工智能方向要到研究生之后。再加上研究生學習中往往沒有經歷過算法應用的實踐,畢業到企業后還需要經歷一到兩年的再培養。這也意味著,一個AI人才一般要到27歲之后才能上崗,這顯然無法供給今天AI產業的發展速度。

事實上,AI產業是一個金字塔型架構。不僅需要高端的邏輯與算法人才,還需要完成大量應用型,甚至是數據型工作。這些工作很大一部分都可以給本科生作為實習機會,而且企業往往歡迎導師帶隊的本科生入駐實習。

這樣一些簡單的AI工作,入職者可以從27歲提前到20歲左右,這對于整個AI產業的勞動力供給是效能巨大的。

同時,高收入和高就業率也在吸引著學生的目光,讓他們辛苦繞一圈才能進入AI,這好像也有點殘忍。
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