摘要:John Hopcroft曾表示,“要想成为AI领域的全球性领导者,中国还需要在教育领域做出更多努力”,那么中国何时能实现这一目标?如何看待AI人才培养和产业界需求的时间差问题?最近流行的脑科学和深度学习之间有关联吗?

人工智能的发展如火如荼。2017年7月,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,将“加快培养聚集人工智能高端人才”列为重点任务,并强调“把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重,完善人工智能教育体系,加强人才储备和梯队建设,形成我国人工智能高地”。

由此,教育部、创新工场人工智能工程院、北京大学联合主办了“中国高校人工智能人才国际培养计划”。该计划包含两部分,高校教师AI培训班和高校学生DeeCamp AI训练营。

鲸媒体从日前举行的该计划启动仪式暨2018高校教师人工智能培训班开班典礼上了解到,中科院外籍院士、图灵奖获得者John E. Hopcroft,深度学习开创者、神经网络之父Geoffrey Hinton和创新工场人工智能工程院院长李开复等中美人工智能领域的专家将担任此次活动的导师。

根据规划,该项目将在五年内培训顶尖高校至少500位AI教师、5000位AI学生,并帮助这些老师返校开设AI课程,培养更多AI人才在2018年,全国重点计算机高校中的100名老师和300名学生将参加今年的培养计划,探索实践适合中国高等AI人才培养的教学内容和教学方法,培养中国AI产业的应用型人才。

作为1986年图灵奖得主、美国国家科学院院士、美国国家工程学院院士,John Hopcroft近年来十分关注人工智能与大数据的发展与应用。他也公开表示,“要想成为AI领域的全球性领导者,中国还需要在教育领域做出更多努力”,那么中国何时能实现这一目标?如何看待AI人才培养和产业界需求的时间差问题?最近流行的脑科学和深度学习之间有关联吗?在启动仪式之后的群访环节,项目特请培训导师John E. Hopcroft和创新工场人工智能工程院副院长王咏刚为我们进行了解答。

AI人才培养与业界需求的时间差

Q:Hopcroft教授您参与此次中国高校AI人才国际培养计划的初衷是什么?能否聊聊您过去几年参与计算机科学相关教育的感受?

John Hopcroft我参与跟中国相关的教育项目已经有十年历史,但是过去这些年我通常是和单一的学校建立关系,参与他们单独的项目。过去十年以来我也教授了超过千位的学生,但是因为中国市场规模太大,学生人数非常多,以这样单点的合作难以形成规模化,所以当听到教育部、创新工场和北京大学要合作做这个人才培训的计划时,我毫不犹豫地就决定投入了。因为我已经有十年的基础,知道要把一件事情做成真正有影响力,必须要有足够的数量,特别是在中国这么大的市场中。

目前学校的领导、校长他们关注的指标最主要是在科研的经费和发布的学术论文上,我希望通过这次合作,影响到更多高校,甚至跟教育部的高层能够有充分的沟通和理解,特别是在高校的“质”上,所谓的本科教育的“质”上面的提升,其实跟“量”是同样重要的,也希望能够获得重视。

Q:本次培训计划完全公益,创新工场想沉淀一个什么样的价值?

王咏刚:创新工场做这个公益性活动的目的是对整个产业发展的预期。创新工场是一家投资机构,只有产业有一个非常稳定、健康的发展,创新工场才能投资更多的项目,并有更多的成长机会。所有这些机会、项目来源于有没有充足的人才供应。

这种人才供应不是像互联网时代,或者更早期的创业一样,相对来说中低素质的人才可以通过写一个网页就创业,而今天的创业对人才的要求非常高,特别是在人工智能,包括许多像医药等高新技术领域去创业,都需要既有非常扎实的理论基础,又有非常深厚的工程应用的能力。这种人才现在整体行业是奇缺的,行业的需求非常大。

人才的成长和产业的成长绑定在一起,所以创新工场投入更多的力量真正从源头上提高人才的素质,帮助人才的培养。

Q:现在有很多高校建立了AI相关的专业,美国的情况是怎样的?这次培训之后如何考量培训的成果?是这些老师会有更多的研究、论文出来,还有期待学生们的就业情况?

John Hopcroft在美国,大概从十年前开始,几乎所有的高校计算机学院里都有AI相关的课程设计,在所谓的就业市场里,也有很多岗位都是跟AI相关的。在中国,就业市场的发展稍微有些滞后或不太一样,但我经常来中国,也相信中国的就业市场,特别是在AI人才方面的需求正在快速的增长。

关于培训如何考量,这是一个很重要的问题。我建议参与培训的高校在一年之后再去衡量他们的进展。我在中国还投入了另外一个项目,昨天我跟9个大学、45位教职员工一起设计一个评估方案。我相信国内的教育部也即将会对校长们,包含校领导的评量指标做一些调整。

培训项目的评估也会跟AI课程,特别是在高校里的AI课程评估同步展开。在AI课程设置和AI相关的科研,不管是定向还是定量的指标,这两个方向都需要增加。

王咏刚:我们除了对高校教师和学生进行培训之外,还会联合几个科研机构、几个教育培训机构一起为这些教师们准备一套AI应用型人才培养的课程大纲,这个大纲包含了丰富的课件资料、参考资料、课后的实习作业、项目等等一套完整的资料。

作为培训者,我们对高校的建议是,高校在学术课程、理论课程完全可以保持现在的学术高度,但是在应用课程的内容里一定要紧密结合产业界对应用型人才的需求,这也是我们给高校提出AI应用型课程大纲的初衷。

同时我们会建议这些老师在理论型课程、应用型课程之外,尽量鼓励学生参加各种类型的实践,包括在最好的公司实习、参加数据集的建设等等,这些活动都有益于一个学术环境培养出来的学生,和产业界环境学习的工程师或者研究员之间的对接。

关于如何评估课程的效果,John从学校的角度讲到了非常多的重要因素,我们从产业界的角度来说,其实这个评估相对比较容易,产业界会从招聘人才的难易程度、人才到了产业界之后发挥作用的强弱等方面,非常客观地去评估,比如今年AI人才与明年AI人才之间的差异,会有很多AI公司来参与这个项目,在这个项目的共建过程中,这些公司也会对人才的成长,对人才的水平进行不间断地评估,来衡量我们课程的水平。

图灵奖获主John Hopcroft:AI人才培养与产业需求的“时间差”全世界都存在

Q:人工智能人才深度培养需要一个很长的时间,这与业界的风口是否有时间差?我们的人工智能人才培养怎么去弥合这个时间差?

John Hopcroft人才跟业界需求的时间差,不只是在中国,在全世界都正在发生,而且落差很大。在美国的工业界,企业几乎都有很大的人才短缺。有些美国企业甚至在中国、印度、其他国家都开始设置研发中心,而且在本地市场是以千级的人数做招聘。

以前的农业革命、工业革命所花的时间都非常长,农业革命花了上万年,工业革命花了数百年。而现在我们所经历的信息化时代革命,是一个瞬时瞬间都在发生的,非常快速。不管是个人,还是国家,可能对于信息化时代会带来的冲击跟改变都还没有全然的理解。

在美国我的印象中,所有的高校毕业生中计算机科学的(毕业生)只占10%。所有的计算机科学的高校都会给予资源,希望他们尽快提升学生的质量,顺应工业界的需求。而接下来在人工智能时代会发生的一件事情是,很多所谓的白领或者是所谓智能型的工作都会被自动化。我们现在的生活当中会需要各种各样的商品或是服务,未来这些真正需要去产生商品的服务或者人口,由于自动化的关系反而会缩减,或许只有25%的人需要劳动。有些国家甚至在考虑设置一种所谓的人均基本收入的制度,来保障人均收入。

人工智能时代带来的变化,对人类的冲击是非常基本面的,而且会有巨大的影响。如果人们没有工作了,他们能做哪些有意义的事情呢,这都是值得思考的问题。

王咏刚:关于人工智能的人才培养和产业界需求的时间差,产业界需求非常紧迫,现在产业界受到的压力非常大,包括BAT、谷歌、Facebook这样的公司在招聘人工智能人才方面都非常紧迫,市场需求非常大。即便是谷歌招到的顶级AI计算机系学生,如果去做实际的工程项目,还是有一段成长的过程,有一段经过内部培训、内部磨炼、慢慢成为一个成熟工程师的过程,所以这样一个时间差是客观存在的。

但我们考察时间差时,千万不要用一种急功近利的方式去考察,因为我观察到更多的一种现象是,在学校出来的学生有两种不同的分化:一种是把人工智能基础的知识学得非常扎实,人工智能也要依靠数据,依靠计算机系学的那些基础课程,计算机原理、数据结构、操作系统等基础课程当做地基。

但是现在有非常多的倾向是(第二种人),学生可能从大一开始就去练手,参加比赛,而忽视了这些基础理论的学习,最终造成他们离工程界的要求只能是越来越远,而不是越来越近。

所以我觉得学术环境和产业环境的分工一定要重视起来,学术环境能够给学生更多的前沿理论培养、思考方法培养;产业环境是,通过项目实践,通过像我们这样的Deecamp训练营,让学生接触第一手的产业信息、第一手的实践环境,迅速成长为产业人才,这两件事都是不可或缺的。

脑科学和深度网络并无关系?

Q:最近国家已经把人工智能中的编程语言列入中小学教材,王院长您怎么看待这件事对人工智能的发展和影响?也问一下Hopcroft教授,美国是否也有这样的规定,把AI作为一个基础教育课?

王咏刚:国家鼓励中小学生学习非常多的人工智能有关的编程语言、编程工具、编程方法,比如人大附中的学生已经帮助像旷视科技这样的人工智能公司做一些项目,很有意思,这些中学生都已经参与一些实际的人工智能工程项目。

对于中小学生来讲,我觉得最重要的是对科学、对工程的兴趣,这个兴趣如何培养是最重要的,而不在于这个兴趣到底是人工智能,还是生物、历史地理,只要有人给中小学生创造一个能够广泛接触这些先进的技术、思想、先进的科学机会,要给中小学生提供成长的空间和培养空间。

John Hopcroft在美国,孩子们大概在小学的阶段就已经有机会来接触编程,大部分的教育体系里面都有相关的设置。有一些是在课堂内的,有一些也是发生在家庭的,很多家庭都有电脑或者是IPAD,家长们也意识到科学或者是编程的重要性。

现在的小孩对技术、对科技是非常自然的,像我一开始用iPhone非常不习惯,因为我从小并没有这种东西,但是现在的孩子们是随着科技而长大的。这是大环境,包含大家在文化上对科技的拥抱、热爱与接受,包含生活水平的提高,大家家中有科技产品,现在的小孩很早就开始接触相关的科技内容。

Q:国内已经有几所高校成立了人工智能学院,有没有必要在更大的范围内扩大学院的建立?该怎么展开?

John Hopcroft国内已经有高校开始设置人工智能的相关科系,我绝对认同这是非常重要而且非常对的举措,但接下来面临的挑战是怎么样能够有足够好的老师来做教学。

王咏刚:现在有些学校已经成立了人工智能专业或学院,这件事到底好还是不好,我觉得没有一个客观的标准,最重要的在于学校成立这个专业或者院系的目的是什么,他追求的是长远的发展,还是急功近利的诉求。

如果能够把理论教学配备扎实,如果能让这样的教学满足工程界的需求,理论和工程结合起来,我觉得是好事。如果把资源调配变成一种畸形的资源调配,只满足急功近利的需求,一定不是一个长远的事情。

Q:Hopcroft教授您曾说“要想成为AI领域的全球性领导者,中国还需要在教育领域做出更多努力”,您觉得大概什么时候中国能实现这一目标?目前教育领域的发展是您所希望看到的样子吗?

John Hopcroft我感觉中国的教育改革发展非常快速,在过去的20年,上大学本科教育的学生人数整体的量级有了巨大的提升。为了要让更多的大学涌现学生潮,我估计过每年中国应该增加50所大学,几乎是现在北京一座城市的大学数量。

在我参与的这段时间,我看到中国强大的执行力,刚刚提到量级的落差已经达到了,现在教育部包含李克强总理本人也非常关注在质上面的提升。当中国政府想要做一件事情,有明确的目标,他们过往的表现都是绝对会成功。在大学的教育质上面的提升,过去几年我已经观察甚至参与到一些比较小规模的变化。我预见接下来的五年,中国的教育会有非常快速而且显著的改进。

Q:现在很多人开始说脑科学,您觉得脑科学和AI或者深度学习是什么关系?

John Hopcroft:我觉得脑科学跟现在所谓的深度网络几乎是没有关联。我常常被问到人工智能是否就是真正的人工智能,我斩钉截铁的回答“不”。所谓的深度学习实际上是在非常多维度的一个情境之下,去识别固定的系统,去识别这些模式。

如果你给一个深度学习的网络看一个自行车的图片,它所做的是去识别这个自行车的长相,而不是去理解自行车的功能。然而如果是一个人类,他会去想自行车到底能发挥什么作用,它能达到什么样的目的。所以如果你给深度学习看一辆自行车的图片,而不是一辆真正的自行车,它仍然会说这是一辆自行车,所以它只能达到人工智能,而不是真正的人类智能。

现在在脑科学领域也有非常多的研究,而且非常重要。脑科学的研究发现,在一个宝宝出生的头两年,他的脑神经发展对于他整个人生有巨大的影响。在此时他脑里面的这些所谓的神经其实已经成形,但是之间的链接还非常游离,而这些脑神经之间的链接对于他未来的学习能力至关重要。所以在宝宝出生的头两年,他能够有一个稳定舒适的环境,能够在某种程度上去滋养脑神经链接的发展是非常重要的,这个目前在美国受到非常多人的关注。

Q:您在中国教了很多年书,有什么特别的经验或体会吗?

 John Hopcroft我在中国也参与了非常多年的教学,花了很长一段时间才理解到中美文化差异。我也有一些个人经验,觉得在美国推行起来或者做起来很容易的事,在这里却相当困难。我也逐步学习到中美文化的差异。但是教育本身是一个极度复杂的事情,所以我并不觉得我能有一个纯然客观的指标来评价它。这也是我刚提到的文化差异,因为客观的平衡在教育上并不那么纯然适用,要让大众能够去接受,用一些主观的指标这也需要时间。

Q:您在很多场合都谈到中国高校的评价机制问题,能不能谈一下中国的校长在提高教育质量方面要做什么?

John Hopcroft:关于校长和学校的评价机制,今年7月份在9所大学有一个计划正在推行,我们会有一个新的评价机制来做一个试验。昨天我跟来自9所学校的45位教职员设计新的评价制度。这是一个渐进的过程,预计在秋季的时候会有9所学校的5个系来试点这样一个新的评价机制,如果整体按照进程推进,在下一个春季会有52所大学来参考新的评价机制。除了推行机制,更为重要的是传达给校长们新的信息。

 

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