人工智能系列:全球AI人工智能高等教育对比分析
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科技的发展核心之一在于研发人才的数量和水平,而这一条件取决于国家的人才培养体系,即教育系统。完善系统的教育体系能够为科技发展强力续航,提供源源不断,规模庞大的专业人员和研究人员。
全球 AI 高校分布:美国高校数量超中国 7 倍
目前,全球共有367所具有人工智能研究方向的高校,AI领域的人才数量约有10万人。其中,有6000多名AI领域的学者,以及7万余名AI相关专业在读硕博研究生以及其他。每年AI相关领域硕博毕业生约2万名。
在这367所高校中,美国拥有168所,占据全球的45.7%,独占鳌头,加拿大、中国、印度、英国位于第二梯队。
人工智能领域学术能力排在世界前20的学校中,美国占据14所;排名的前八个席位都为美国所占据。雄厚的学术研究实力,帮助美国在人工智能领域取得了首屈一指的地位。而其他国家,在学术能力上与美国差距巨大,如何发展AI教育,是值得思考的问题。
高校 AI 专业设置:中国起步晚,发展较弱
与人工智能领域相关的专业包括计算机科学、电子工程、自动化、软件工程等,这些专业都隶属于工学这个一级学科。国内许多高校的计算机系、电子系、自动化系等院系都进行人工智能领域的学术研究。
例如清华大学研究人工智能的教师主要都集中在计算机系、交叉信息研究院、软件学院和自动化系等工程类院系,北京大学研究人工智能领域的院系主要有信息科学技术学院。我国设有人工智能研究方向的高校及其相关院系机构如下表所示。
与国内大学类似,国外大部分高校也将人工智能设在了计算机系、电子工程系或自动化系的专业方向中。其中麻省理工学院、康奈尔大学、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校等高校还建有人工智能实验室。然而国外也有些高校的人工智能专业与认知科学紧密联系。例如在宾夕法尼亚大学,AI方向的学生可以学习计算机与认知科学的双学位。在伦斯勒理工学院,人工智能学科是认知科学的一部分,著名的伦斯勒人工智能和推理实验室也设立在这里。
比起国外高校,国内高校的AI起步相对较晚。
例如MIT的计算机实验室创办于1963年,人工智能实验室创办于1959年,两个实验室在2003年正式合并为MIT人工智能实验室CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)。如今,它已经成为MIT最大的实验室。斯坦福大学的人工智能实验室成立于1962年,50多年来一直推动着人工智能教育。卡内基梅隆大学在1979年就成立了机器人学院,专门在机器人科技领域进行实践和研究。而国内清华大学智能技术与系统国家重点实验室正式成立于1990年,是国家第一批成立的国家重点实验室之一,也是现在唯一以人工智能命名的国家重点实验室。
在国外,有些高校还专门开设了人工智能相关专业,例如斯坦福大学计算机学院下的人工智能、人机交互专业,CMU计算机学院的计算机视觉、机器人科学专业。
而国内则鲜有以人工智能直接命名的专业。对此,国内可以增设人工智能领域一级学科和二级学科,以加快学科建设,增强人才培养。近期,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》就指出,要“完善人工智能领域学科布局,设立人工智能专业,推动人工智能领域一级学科建设,尽快在试点院校建立人工智能学院,增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。”2017年,北京航空航天大学宣布在该校软件学院设立全国首个人工智能专业,开国内之先河。
高校 AI 专业招生:应关注理科素质,综合评判
● 国外:关注理科素质,综合评判
国内外大学在本科招生时,会对学生高中时期的课程成绩及类别提出要求,注重理科课程,例如数学、物理等。
以人工智能顶级院校卡内基梅隆大学的本科招生为例,需要学生在高中时期修过4年英语、4年数学、1年物理学、2年化学生物或计算机科学、2年外语以及3个选修课。国内大部分以高考成绩为录取标准,一般录取理科考生,也有部分学生通过保送的方式入读。
高校研究生招生时,更加看重学生的学术能力和实践能力。
不同课程标准不同,例如工程硕士(国内专业型硕士)侧重实践运用,为就业做准备,而科学硕士(国内学术型硕士)和哲学博士更加侧重学术研究能力。除了基本的成绩要求外,大都要求学生有良好的实习经历或者论文发表。而申请AI相关专业,大部分需要强硬计算机和数学相关背景,甚至对AI项目经验都有所要求。
● 中国:分数成败,欠缺实践有失偏颇
国内大学本科招生时,主要是通过高考。光凭借考试分数去评判学生能力,对于能力倾向还未有一套明确的衡量筛选标准。
而对于研究生招生,我国也设有专业硕士和学术硕士之分,前者侧重就业,后者侧重科研。研究生招生途径包括推荐免试和统考两种。前者根据学生本科时的成绩、奖项以及面试表现给予评定,后者通过文化课考试与面试决定是否录取。但和国外评选标准仍有较大差距。
高校 AI 课程设置:计算机科学是基础
● 国外:系统完善,学科交叉精耕细作
一般而言,涉及人工智能的专业有计算机科学、电子工程、自动化、软件工程等,这些专业隶属于工学大类。
对于本科来说,主要课程包括数学和计算机课程,例如基本的编程语言、算法设计、操作系统、数据结构、逻辑、概率论和数理统计等。同时为本科生提供一些AI领域的基础课程可供选修。例如卡耐基梅隆大学的本科课程主要包括:计算机科学、 数学与概率论、工程与自然科学、人文社会科学这几个方面。必修课程如下:
硕博方面的课程设置会更加专注细分领域。而且硕博课程一般比较灵活,学生可根据自己的情况制定自己的课程表。例如卡耐基梅隆大学的硕博课程包括人工智能、生物计算、计算机和网络安全、人机交互、信息管理和分析、移动和互联网计算、实践计算、软件理论、系统、理论计算机科学、机器人等。
● 国内:未成体系,师资力量严重欠缺
中国高校在AI领域一般设有计算机科学学院与软件学院。
在培养方式上,前者软硬件相结合,侧重研究;后者以软件为主,侧用应用。两者区别如下:
同时,二者在计算机技术领域互有交叉融合。
以北京大学为例,在人工智能领域的课程设计包括计算机技术、软件工程、微电子、自动化等软硬件等方向。但纵向来看,并没有形成系统的课程培养体系,这对于学生的成长和学校的长远发展都不利。
文章标题:人工智能系列:全球AI人工智能高等教育对比分析
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