CCF YOCSEF天津成功举办论坛“面对人工智能专业建设‘一哄而上’，高校该怎么办？”

2019年7月27日下午，CCF YOCSEF天津分论坛在天津大学北洋园校区智能与计算学部成功举办了论坛“面对人工智能专业建设‘一哄而上’，高校该怎么办？”

本次论坛邀请到南京大学人工智能学院申富饶教授、四川大学计算机学院段磊教授作引导发言。同时，邀请到燕山大学副校长任家东教授、南开大学人工智能学院党委书记赵新教授、腾讯公司高校合作副总监黄婷婷女士作为特邀嘉宾发言。YOCSEF天津主席、天津大学智能与计算学部王鑫，YOCSEF天津AC委员、南开大学人工智能学院刘杰作为本次论坛的执行主席，YOCSEF天津学术秘书、河北工业大学郝小可为在线主席。CCF副秘书长、YOCSEF秘书长唐卫清、YOCSEF总部AC委员陶耀东、YOCSEF保定主席何志强、YOCSEF苏州委员杨胜利、YOCSEF天津AC委员、来自天津各高校和企业的代表共30余人参加了本次论坛。

论坛一开始，执行主席王鑫、刘杰简要介绍了论坛背景。2019年3月教育部公布普通高等学校本科专业备案和审批结果，全国共有35所高校获首批“人工智能”本科新专业建设资格，96所高校获批“智能科学与技术”本科专业，101所高校获批“机器人工程”本科专业；2018年全国135所高校成功申报“智能科学与技术”、“机器人工程”等人工智能方向本科专业。与此同时，据不完全统计，近两年全国已有344所高校已经开办或正在开办人工智能学院或人工智能专业方向。其中，除了基于计算机学科建设人工智能专业的学校，还有基于自动化、电子信息等相关专业进行建设，乃至与脑科学、神经科学交叉建设人工智能专业的学校。尽管人工智能应用领域不断扩大，但人们对人工智能专业在学科体系中的定位还没有统一认识。高校如何定位人工智能专业建设，是一个值得深入思考和探讨的问题。

南京大学申富饶教授作了题为“建立自洽的人工智能本科专业培养体系”的引导发言。首先介绍了国家人工智能战略发展需求，然后以南京大学如何进行人工智能专业的建设为例，介绍了人工智能专业的特色。认为人工智能作为一个严肃的学科经过六十多年的发展，专业领域已经形成了庞大的知识体系，不再是既有的相近学科的本科教学体系所能覆盖或代替。要培养高质量人工智能专业人才，就必须考虑根据人工智能学科领域自身的特点来建立相对应的培养体系。人工智能专业的培养体系不应在现有学科培养体系框架下修修补补，而是根据人工智能学科的特点从头建设。申富饶教授指出了人工智能人才的多样性，南京大学的培养体系未必能直接推广到不同类型的人工智能人才培养，各类学校在进行人工智能专业建设时要充分考虑自己学校的基础和特色，在明确定位各自人才培养目标的基础上制定合适的培养体系。

四川大学段磊教授作了题为“CS vs AI，是父子兵，还是亲兄弟？”的引导发言。首先指出当前全球科技竞争均抢占AI制高点，人工智能是国家战略实施的迫切需求，人才培养是其中重要一环，人工智能专业建设已经是一流高校的共识，人工智能专业建设模式包括“新建学院&新建专业”、“现有学院新办专业”以及“现有专业新办方向”。随后介绍了四川大学人工智能专业的建设思路，人工智能专业课程脉络分为“AI基础课程”、“AI核心课程”、“AI应用”和“AI实践课程”；利用四川大学学科门类齐全的优势，业以“交叉”为主要办学指导思想，形成人工智能+ X的办学特色。同时，段磊教授分享了人工智能专业建设几点思考，包括：人工智能和计算机虽然有着非常紧密的关联，但人工智能专业要形成完整独特的体系；人工智能专业要有自己的师资队伍；人工智能教学资源要形成自己的特色等。

引导发言结束后，进入论坛讨论环节。

三位特邀嘉宾首先发言。任家东教授介绍了燕山大学建设人工智能研究院的经验，从燕山大学的实际情况看，人工智能专业建设势在必行，但实际困难包括师资、经费等。燕山大学逐渐凝练研究方向，以优势的机械学科为主体筹建人工智能研究院，把人工智能专业相关团队组合在一起，作为人工智能研究和教学的基础。任家东教授认为，需要由基础强的高校来引领人工智能专业建设，如制定专业标准，软硬件基础条件等。不同层次的AI人才有不同的培养需求，不同高校要准确定位各自的AI人才培养目标。

赵新教授介绍了南开大学人工智能学院的设立背景，其历史上具有自动化与系统科学的专业基础，是第一批智能科学与技术专业。目前具有4个特性，即强调数学基础、具有自动化的系统性思维、具有计算机的实现能力、具备实践性工科特点。

黄婷婷女士从企业的角度看人工智能专业建设和人才培养，不建议所有高校“一哄而上”、亦步亦趋地搞AI专业建设，应该有战略性的前瞻布局，加强师资人才队伍的储备。而学生所学专业也并非是企业选人用人的唯一标准。人工智能专业建设可以让高校和企业在AI教学工具和平台上开展合作，针对AI专业工程性、应用性强的特点，高校可以基于企业提供的应用和数据进行AI项目实践教学。

在随后的论坛讨论中，在场嘉宾和参会者围绕4个问题展开了激烈讨论，产生了观点碰撞和思辨。

问题1：是不是所有高校都应积极建设人工智能专业？

南开大学刘晓光：一方面，从国家整体层面看，“一哄而上”不一定是坏事。比如，高科技行业发展或多或少都有泡沫存在。另一方面，从学校和个人来看，“一哄而上”赶热点是有风险的。未来是怎么样的，哪条路是对的，我们都不知道。

河北工业大学董永锋：问题在于怎么上？依托于什么背景去上？有条件建设人工智能专业的高校应该去做，从国家战略到市场需求都是需要人工智能专业人才的。

河北金融学院何志强：高校教育规律与经济发展规律不同，应着眼于自己能不能接得住，消化得了。人工智能人才档次有很明显的区分，差异化在哪里，都往一个专业去，市场是否能真正接纳得了这些人是一个很大的问题。因此基本不赞同人工智能专业建设“一哄而上”。

中国民航大学李海丰：不赞同人工智能专业建设“一哄而上”。要看高校的硬件平台条件和师资条件。学校可以考虑先发展AI相关学科，再去考虑本科专业建设。

河北工业大学刘晶：高校应积极建设人工智能专业。未来可能AI应用遍地开花，人工智能是以后大力建设的方向，应该进行专业建设。但是，应该分层级进行，如清华大学和河北工业大学培养的人工智能人才层级是不一样的。

天津理工大学黄玮：人工智能专业建设高校必须进行，首先是要抓住当前时机，对学校的专业建设有促进作用。重点应该放到怎么建设上。考虑学校本身的师资力量和学生层次。

中国计算机学会唐卫清：首先要明确人工智能专业是指狭义的还是广义的？中国2700多所高校，其中建设计算机专业的有700多所。所有高校都办人工智能专业是不可能的。像南京大学这样的高校有条件，是可以保证质量的；没有条件的高校也要上，是不负责任的。

燕山大学任家东：有很多学校为了趋利会一哄而上。应该先积累条件，再进行人工智能专业建设，这样对国家、对社会才有利。

河北工业大学董永锋：在教育部专业目录分类中，智能科学与技术专业属于计算机类；机器人工程专业属于自动化类；人工智能专业属于电子信息类。人工智能相关专业目前还没有明确一个人才培养标准，现阶段可根据高校自身特点构建适合自己学校的人工智能人才培养目标。

问题2：人工智能专业建设应不应该有标准？

天津职业技术师范大学李立宗：这个类似先有红绿灯还是先有汽车的问题，最终要有一个公认的标准，但需要一个过程。可以先让各个学校去发展，经过一段实践检验后，再去制定标准。

天津财经大学王朕：是不是有了标准就不容易上了，所以现在才“一哄而上”？随着时间推移标准肯定会有。

南开大学赵新：人工智能专业建设应该有标准。目前我们人工智能方面缺乏原创的理论，起码专业建设标准中应该加强人工智能相关的数学基础要求。

四川大学段磊：从人工智能专业建设方面来说，一开始就要做好标准建设。

360公司陶耀东：需要先统一下人工智能专业课程的范围，才能制定标准。现在很多人工智能专业上什么课程的范围是模糊的。

南京大学申富饶：人工智能可分为强人工智能和弱人工智能。弱人工智能可以将人从繁重的脑力劳动解放出来；强人工智能是创造类人的、甚至有意识的智能体。南京大学是以培养弱人工智能为目标。人工智能人才是各种各样的，本科人才培养不应盲目追求新的东西，要以打好基础为目标。

天津理工大学王劲松：人工智能专业标准规范是要有的，人工智能专业建设对于部分学校的外在诱惑大于内在需求，很多高校希望通过这一轮人工智能专业建设整合原来的资源。未来，自然会有更新换代的淘汰机制。

天津职业大学傅春：职教院校强调应用型人才培养；人才培养方案的制定，首先在企业进行调研，明确相应岗位的要求，在制定人才培养体系。标准是应该有的，不同类型的学校应结合各自的情况制定不同层次的标准。

问题3：如何把握人工智能专业课程体系的特点、与相关学科相区分？

南开大学赵新：南开大学人工智能学院是以自动化专业为基础建设的AI课程体系。从自动化的角度，很难建模的问题，可以考虑用人工智能方法去解决。主要通过引入人工智能相关选修课的方式进行课程体系建设。

南京大学申富饶：智能科学与技术专业偏向于强人工智能，脑科学、神经科学、认知科学为该专业必修课，而南京大学把这些课程作为交叉学科的选修课。

天津职业大学傅春：现在的人工智能应用需求，很多是以人工智能的思维方法代替了传统的实现方法。我认为首先是人工智能思维的转变，用人工智能方法解决传统方法解决不了的问题。每个学校有自己的特色学科，高职院校更应关注用人工智能解决某一类具体问题。

南开大学赵新：人工智能思维实际上是一个优化思维。

南京大学申富饶：人工智能人才有各种各样的类型。人工智能问题求解和应用过程中需要各种各样的人才。数学建模需要数学人才，数据采集需要数据人才，求解需要算法工程师，变成软件需要软件工程师，调参需要经验丰富的调参人员。“AI+X”即在相关学科中引入AI元素也是一种思路。未来，会不会有人工智能的公共基础课？未来，学科翻转，会不会计算机专业也有可能成为人工智能的一个分支学科？

天津工业大学金日泽：目前人工智能专业建设更多的是从已有的专业出发，在这个基础上进行建设。但人工智能是需要多个专业相互合作的，比如搞人工智能中自然语言处理的学者要和心理学、语言学专业的人一起合作。多学科交叉应该是人工智能专业课程体系的一个特点。

南京大学申富饶：现有计算机专业里面很多人工智能相关课程是没有空间开展的。现有的计算机教学体系很难把人工智能的各个重要领域分支涵盖住。

问题4：人工智能专业应该培养什么样的人工智能人才？

天津城建大学郝琨：每个学校的定位不同，培养的人才层次不同。我们学校主要培养应用型的人才。学校已开始推动人工智能学院建设，侧重于AI+城市建设进行人才培养。应该根据学校的特色，来决定是培养应用型还是理论型AI人才。

南开大学赵新：我们培养的主要是系统型的AI人才，我们的长处是机器人，围绕光机电设计智能系统。我们的课程体系也是突出的系统型AI人才培养，按照传感、决策、执行的三条线来设计AI专业课程。

360公司陶耀东：我们期待什么样的人工智能人才？人工智能人才是否掌握普适性的方法和工具？人工智能人才也需要具备基础能力，这样才能结合应用领域解决人工智能问题。

腾讯公司黄婷婷：企业中对于人工智能人才的需求是金字塔形的。走基础研究通道的算法工程师要求在学术上有一定积累；下面一层的应用工程师需要对领域有一定的了解并且需要会使用通用工具；再下面的系统工程师要求熟练的系统实现技术。一个工业级的AI产品需要这三个层次的人才。人工智能人才培养应该既有AI科学家的培养又有AI工程师的培养。

中国计算机学会唐卫清：人工智能高端人才数量需求并不是很大。什么叫AI工程师？我的理解AI工程师的工作不涉及很高深的AI内容，高端研发需要博士学位，AI工程师不需要很深的数学功底。

四川大学段磊：在人才培养方面，计算机专业长期以来的问题是不够“硬”，也就是没有很好地培养计算机系统能力。目前看，人工智能专业应该培养什么样的人才，与计算机、软件工程等专业人才培养的区别还比较模糊。

南京大学申富饶：人才培养目标问题很重要。南京大学旨在培养源头创新人才，人工智能专业人才培养目标是企事业单位高端AI技术人才。

天津理工大学黄玮：企业可能不知道需要什么样的人工智能人才。人工智能人才应该和各个学科相结合，如“电子+AI”或“自动化+AI”。

360公司陶耀东：在本科阶段的人才培养中需要让学生在学习阶段建立起专业“知识图谱”，在今后工作中遇到专业问题时，可以知道去哪里寻找解决方案，人工智能专业人才培养也不例外。

围绕“面对人工智能专业建设‘一哄而上’，高校该怎么办”这一论坛主题，与会嘉宾对上述四个问题进行了长达3个小时的激烈思辨和讨论，论坛观点汇总如下：

1. 面对人工智能专业建设“一哄而上”，不同高校要全面思考自身的特点和定位，有条件的高校要面向人工智能国家发展战略，积极进行人工智能专业建设，尚缺乏条件的高校应该先积累条件，再考虑进行人工智能专业建设。

2. 人工智能专业亟需出台相应的建设标准，包括毕业要求、培养目标、软硬件环境、师资力量、课程体系设置、实验平台等标准。应该根据不同的人工智能人才培养需求制定不同的专业建设标准。

3. 人工智能专业课程体系的特点尚无定论，数学基础要求高和多学科交叉性强是公认的两个方面。讨论中提出“人工智能思维”这一新概念，但其与“计算思维”的关系仍需梳理。高校将人工智能基础作为公共基础类课程可能成为未来发展趋势。

4. 人工智能专业应面向国家、社会和企业需求，培养不同层面的人才，既要培养AI科学家又要培养AI工程师。不同类型高校应对自身培养什么类型的AI人才有清晰定位。