1981年，浙江大學成立了人工智能研究所，在那時，這幾乎是全國“第一家”。之后的幾十年中，該研究所經歷了風風雨雨，1985年到1995年可以稱作是“低谷期”，上世紀90年代甚至面臨改名的危機，不少該研究所畢業的學生找不到工作。直到2010年，在大數據等技術的應用下人工智能大熱，這個研究所再一次變成人們的焦點。
吳飛是該研究所的現任所長，也是人工智能這門課程的主講教師。經歷了人工智能從冷到熱的過程，吳飛目前思考的新問題是：如何在高校培養人工智能人才。
吳飛做了這樣一個統計：根據教育部2012年的《普通高等學校本科專業目錄》，本科專業一共分為14個學科門類、92個專業類、506種專業。在506種本科專業中，涉及到“智能”的一共4個專業。“也就是說，如果純粹從智能這兩個字來看，有關智能的專業占所有專業的0.8%。”
吳飛還注意到，根據教育部學位管理與研究生教育司（國務院學位委員會辦公室）2018年4月更新的《學位授予和人才培養學科目錄》，全國一共有111個一級學科，沒有智能科學這個學科。
這一直是不少人工智能領域教師的遺憾。可喜的是，在不久前的新聞發布會上，教育部科技司司長雷朝滋已將這一問題納入到教育部近期工作重點：“下一步將深入論證人工智能學科內涵，推進人工智能領域一級學科建設，并盡快提出增加人工智能領域研究生招生指標的方案，科學合理、穩步有序地擴大人才培養規模。”
“人工智能雖具有一定的學科獨立性，其實是和其他學科交叉和滲透在一起的，如計算機學科、控制學科等。人工智能的內核學科分散在很多學科中，現在要做的是歸納這些‘內核’，并且在專業設置上要有針對性。要么學術頂尖，要么學科交叉，要么針對行業。”吳飛說。
人工智能是一個發展迅速的領域，然而，高校培養人才往往需要幾年甚至更長的時間，其中的時間差就造成了人才需求和人才培養模式不匹配的情況。如今，不少高校已經開始研究解決這一問題，跑贏人工智能人才培養的時間差。
4月2日，教育部印發的《高等學校人工智能創新行動計劃》中指出，要重視人工智能與計算機、控制、數學、統計學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業教育的交叉融合，探索“人工智能+X”的人才培養模式。
中國工程院院士、清華大學副校長尤政表示，“學校最重要的是把未來人工智能所需的人才基礎打好。所以學校做了兩件事：一是教師之間的專業交叉。學校專門頒布了一系列關于交叉學科、交叉學位的政策。這些關于科學研究、教師兼職的一系列文件形成以后，大大調動了老師們在人工智能領域研究的積極性。二是加強醫工和人文的結合，成立了腦與智能實驗室，希望從對腦的研究中找出一些機理上的原創性突破。”
尤政認為，未來的發展有很多不確定性，高校要著眼于未來10年、甚至20年以后用到的知識，而不是把現在相對成熟的信息領域技術簡單應用到人工智能領域。“高校的人工智能可能更多的是擔負起未來競爭中的引領責任。”尤政說。
中國科學院院士、浙江大學校長吳朝暉表示，在人工智能領域，高校肩負著科學研究和人才培養兩大重任。“在人才培養方面，研究生的培養至關重要。人工智能涉及到多個學科交叉的問題，研究生培養是人工智能學科重要的切入點，他們是支撐人工智能未來發展的重要力量。”
而在西安電子科技大學副校長李建東看來，在這樣一個多學科交叉的環境下培養人才，按過去掌握知識的要求是不夠的。“從人才培養的角度，我們要思考如何在技術的驅動下改變人才培養的模式。”
李建東認為，首先要培養學生對各種新知識的適應能力，其次是培養學生怎么改變這種狀況的能力。“學生學過的知識可能幾年以后就完全變了，因此培養人才要以能力為先，讓學生在多學科交叉的環境下適應未來的變化，培養構建知識的能力，培養改變世界的能力。”
吳飛是該研究所的現任所長，也是人工智能這門課程的主講教師。經歷了人工智能從冷到熱的過程，吳飛目前思考的新問題是：如何在高校培養人工智能人才。
吳飛做了這樣一個統計：根據教育部2012年的《普通高等學校本科專業目錄》，本科專業一共分為14個學科門類、92個專業類、506種專業。在506種本科專業中，涉及到“智能”的一共4個專業。“也就是說，如果純粹從智能這兩個字來看，有關智能的專業占所有專業的0.8%。”
吳飛還注意到，根據教育部學位管理與研究生教育司（國務院學位委員會辦公室）2018年4月更新的《學位授予和人才培養學科目錄》，全國一共有111個一級學科，沒有智能科學這個學科。
這一直是不少人工智能領域教師的遺憾。可喜的是，在不久前的新聞發布會上，教育部科技司司長雷朝滋已將這一問題納入到教育部近期工作重點：“下一步將深入論證人工智能學科內涵，推進人工智能領域一級學科建設，并盡快提出增加人工智能領域研究生招生指標的方案，科學合理、穩步有序地擴大人才培養規模。”
“人工智能雖具有一定的學科獨立性，其實是和其他學科交叉和滲透在一起的，如計算機學科、控制學科等。人工智能的內核學科分散在很多學科中，現在要做的是歸納這些‘內核’，并且在專業設置上要有針對性。要么學術頂尖，要么學科交叉，要么針對行業。”吳飛說。
人工智能是一個發展迅速的領域，然而，高校培養人才往往需要幾年甚至更長的時間，其中的時間差就造成了人才需求和人才培養模式不匹配的情況。如今，不少高校已經開始研究解決這一問題，跑贏人工智能人才培養的時間差。
4月2日，教育部印發的《高等學校人工智能創新行動計劃》中指出，要重視人工智能與計算機、控制、數學、統計學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業教育的交叉融合，探索“人工智能+X”的人才培養模式。
中國工程院院士、清華大學副校長尤政表示，“學校最重要的是把未來人工智能所需的人才基礎打好。所以學校做了兩件事：一是教師之間的專業交叉。學校專門頒布了一系列關于交叉學科、交叉學位的政策。這些關于科學研究、教師兼職的一系列文件形成以后，大大調動了老師們在人工智能領域研究的積極性。二是加強醫工和人文的結合，成立了腦與智能實驗室，希望從對腦的研究中找出一些機理上的原創性突破。”
尤政認為，未來的發展有很多不確定性，高校要著眼于未來10年、甚至20年以后用到的知識，而不是把現在相對成熟的信息領域技術簡單應用到人工智能領域。“高校的人工智能可能更多的是擔負起未來競爭中的引領責任。”尤政說。
中國科學院院士、浙江大學校長吳朝暉表示，在人工智能領域，高校肩負著科學研究和人才培養兩大重任。“在人才培養方面，研究生的培養至關重要。人工智能涉及到多個學科交叉的問題，研究生培養是人工智能學科重要的切入點，他們是支撐人工智能未來發展的重要力量。”
而在西安電子科技大學副校長李建東看來，在這樣一個多學科交叉的環境下培養人才，按過去掌握知識的要求是不夠的。“從人才培養的角度，我們要思考如何在技術的驅動下改變人才培養的模式。”
李建東認為，首先要培養學生對各種新知識的適應能力，其次是培養學生怎么改變這種狀況的能力。“學生學過的知識可能幾年以后就完全變了，因此培養人才要以能力為先，讓學生在多學科交叉的環境下適應未來的變化，培養構建知識的能力，培養改變世界的能力。”
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