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人工智能人才年缺口100万 湖南“科教+产教”融合培养高端人才
作者: 来源: 华声在线 时间: 2018年02月11日
 

  AI这几年火了! AI专业呢 ?

  人工智能人才年缺口100万 我省在高校成立院士工作站,“科教+产教”融合培养高端人才

  据初步估计,我国每年人工智能人才缺口在100万左右。 (资料图片)

  2017年10月,一个由香港Hanson Robotics公司开发的人工智能机器人索菲亚,在沙特阿拉伯取得公民权,这距离1997年“深蓝”战胜国际象棋世界冠军也就20年的时间。未来已来,刷脸进门、刷脸支付、无人驾驶、医疗辅助诊断等“黑科技”正在深度改变人类的生活体验,以前科幻电影中的桥段也已走进“寻常百姓家”。

  当前,人工智能的发展处于什么阶段?我省人工智能产业发展面临着哪些挑战?又该如何破题?近日,湖南工业大学举行人工智能学院揭牌仪式暨人工智能与工业互联网高峰论坛,这是我省人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。会上,中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛等3位专家分别从人工智能发展新动态、工业互联网发展态势与展望、工业4.0与物联感知等方面作学术报告。

  【行业】人工智能发展迅猛仍处于初级阶段

  什么是人工智能?1956年,在美国达特茅斯学院一次特殊的夏季言谈会上,麻省理工学院教授约翰·麦卡锡第一次提出了人工智能概念。此后,人工智能迅速成为一个热门话题。尽管概念界定众多,但科学界对人工智能学科的基本内容达成的共识是:研究人类智能活动的规律,从而让机器来模拟,使其拥有学习能力,甚至能够像人类一样去思考、工作。

  “过去的五次科技革命,我国都没有占据主导地位甚至严重缺席,因此GDP从曾经占全球的三分之一以上下滑到新中国建立前仅占全球大约百分之几,我们应该从这惨痛的经历中吸取教训。”谭铁牛院士在报告中指出,新一轮的科技革命正处于孕育过程中并且已经曙光可见。“以人工智能为核心技术驱动的新一轮技术革命与产业革命将会大大拓展人类的脑力,成为人类社会发展进程中的又一次重大跨越。”不过,在不少专家看来,尽管经过60多年的发展,我国人工智能取得巨大进步,但总体上仍处于初级阶段。

  【现状】专业人才、师资缺口成瓶颈

  “目前,全世界拥有约25万名人工智能的专业人才,其中美国占三分之二。据初步估计,我国每年人工智能人才缺口在100万左右。”湖南工业大学计算机学院副院长、人工智能学院筹备组组长朱文球表示,这一数量级的人才储备远无法满足未来几年中人工智能在消费者市场快速增长的宏观需求。

  “虽然我省在数据积累和传统产业基础上有一定的优势,部分细分领域有领先成果,相关研究投入不断加大,但相对于北京、上海等地,整体上的人才储备、水平还比较落后。”在朱文球看来,人工智能是一个包括计算机、物理等多学科理论交叉的集合体,尤其对数学基础的要求非常高。“无论是研究开发领域,还是应用落地领域,人工智能各个环节对人才的需求有增无减,这将成为制约我省人工智能发展的重要因素。”

  【应对】“科教+产教”双融合,培养高端人才

  面对人工智能行业遭遇人才短缺、师资力量有限等瓶颈,高技能人才培养成为通向“中国制造2025”的必经之路,而增量人才培养的动作已经悄然开展。1月13日,湖南工业大学人工智能学院正式揭牌。同时,中国科学院自动化所副所长刘成林、研究员孙哲南教授被聘请为人工智能学院院长、副院长,谭铁牛院士担任该学院学术委员会主任。

  2017年7月,国家发布了《新一代人工智能发展规划》(以下简称《规划》),明确要建立人工智能一级学科,并鼓励大学设立人工智能学院。“无论是《政府工作报告》还是十九大报告,都将人工智能作为一项发展内容明确提出,这意味着人工智能上升至国家战略层面。”湖南工业大学校长谭益民介绍,新成立的人工智能学院定位为应用型学院。

  如何打造一支强有力的师资队伍?据悉,近年来,该校与中科院模式识别与人工智能重点实验室紧密开展“科教融合、产学合作”,联合开展学科点建设、科研攻关,联合培养研究生等,并在谭铁牛院士的支持和帮助下,组建了“智能感知与信息处理”院士工作站,为人工智能学科师资队伍的成长创造了条件。“一方面,学校整合计算机学院、电气学院,自动化学院等与人工智能相关师资力量;同时,多渠道进引进专业人才、特聘教授。在建设基础实验室的同时,联合人工智能企业共同打造实习实训基地,并聘请企业高级工程师、高级技师担任实训指导老师。”

  目前,该校已经与百度、腾讯以及诸多机器人公司签署了校企合作协议。“另外,人工智能学院还将与株洲本地的中车、608所、南方航空等开展人才、项目合作,紧紧围绕服务国家战略新兴产业和湖南以智能制造为重点的新型工业化,助力株洲中国动力谷建设。”谭益民表示。

  据了解,自2016年起,湖南大学、国防科技大学分别成立机器人学院、智能科学学院,开展了人工智能专业的本科人才培养。

  观点

  热潮下尤其需要冷思考

  “《规划》的实施必将大力推动我国人工智能事业的发展,掀起新一轮热潮。”谭铁牛表示,深度学习之所以发展如此迅速,是因为许多人在人工智能“不那么火爆的时候”仍坚持做前沿基础理论研究。在谭铁牛看来,虽然人类在AlphaGo等专用人工智能领域取得突破性进展,但想要在通用人工智能领域取得突破,还需“尽洪荒之力”。他认为,目前人工智能的水平是“有智能没智慧,有智商没情商,会计算不会算计,有专才无通才”。因此,谭铁牛建议从业者切忌跟风,“尤其要保持清醒的头脑,切忌别有用心者借此机会圈钱圈地,一哄而上,给人工智能设定不切实际的目标,提出过高的期望。”

  同时,也有专家指出,目前人工智能技术只有在限定问题边界、规范应用场景、拥有大数据支持的领域才能发挥最大效能。“但市场存在利用人工智能来包装概念等现象,由此产生的盲目创业和投资问题虽非主流,但仍有可能伤害整个行业的健康发展。”

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  从政策到产品2017年人工智能发生了哪些大事?

  尽管人工智能有一些炒作和误解,但不可否认人工智能在2017年又取得了巨大的进步。谭铁牛院士在报告中列举并解读了2017年人工智能值得关注的十大事件,涵盖国家政策、学术界、产业界、社会科学领域等,全方面、多维度地展现了人工智能2017年所取得的新进展。具体包括:

  (1)中国政府发布《新一代人工智能发展规划》,这一消息不仅在国内备受关注,在国外也引发了很大关注;

  (2)《Nature》发表Deep Mind的围棋人工智能新成果AlphaGo Zero (2017年10月,AlphaGo Zero不需棋谱数据和先验知识,通过强化学习算法创新以100:0战胜AlphaGo),其探索了特定应用中不依赖领域数据,通过自我学习获得强大推理决策能力的人工智能技术发展新路线;

  (3)《Science》发表概率生成模型Recursive Cortical Network,在验证码识别任务上超越了深度学习方法,其意义在于试图探寻一条非深度学习框架的通用人工智能道路,实际上也是试图从大脑的机制中寻找启发;

  (4)Hinton提出的Capsule网络新概念,探索对传统神经网络的变革思路,该方法希望提高数据的使用效率,同时朝着建设可解释的人工智能系统来提供思路,并试图把相互关联的多模态的信息做统一的表达;

  (5)谷歌、微软分别发布创作AI算法的AI系统Auto ML和Deep Coder——谷歌CEO Sundar Pichai在2017年I/O 大会展示了AutoML,试图通过自动创建机器学习系统降低AI人员成本;2017年2月微软研究院与剑桥大学合作成果DeepCoder:一种能根据问题的输入输出自动编写解题程序的算法,谭铁牛认为如果这方面取得成功将发生革命性的变化,但其取代人工智能研究者不太可能;

  (6)谷歌、微软、百度、IBM等科技巨头全面转型人工智能发展战略,比如2017谷歌I/O大会明确提出发展战略从“Mobile first”转向“AI first”;

  (7)百度Apollo计划开放自动驾驶平台,提供一套完整的自动驾驶软硬件和服务的解决方案,将会对全球自动驾驶产业发展产生深远影响;

  (8)寒武纪科技公司发布人工智能芯片和系列产品,芯片在华为Mate10手机得到成功应用,这对于AI芯片大规模进入消费级市场具有标志性意义;

  (9)旷视科技等创业公司刷新人工智能融资纪录,表明人工智能技术巨大的产业发展潜力;

  (10)《Nature》开始关注人工智能社会伦理问题,808名科研人员签署23条“阿西洛马人工智能原则”,推动人工智能健康发展。(记者 黄京 见习记者 陈舒仪 通讯员 刘翔 黄松剑)

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