謝海斌，莊東曄，尹 棟，鄭永斌

（國防科技大學(xué) 智能科學(xué)學(xué)院，湖南 長沙 410073）

0 引言

隨著近年來AlphaCo圍棋系統(tǒng)、IBM沃森知識(shí)問答系統(tǒng)、谷歌機(jī)器人、無人駕駛汽車、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片等一系列人工智能領(lǐng)域的重大研究成果問世，人工智能迎來第三次研究高潮，它正在向國民經(jīng)濟(jì)、社會(huì)生活、國防軍事等各個(gè)領(lǐng)域滲透，成為推動(dòng)新的科技革命、產(chǎn)業(yè)革命、軍事革命的重要?jiǎng)恿Α?014年習(xí)近平主席在兩院院士大會(huì)上深刻闡述了機(jī)器人技術(shù)與人工智能的發(fā)展趨勢，吹響了我國全面布局“智能化”的號(hào)角。隨后，2015年3月“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃提出，推動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等與其他傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)跨界融合。2015年5月《中國制造2025》發(fā)布，重點(diǎn)關(guān)注“智能制造”、高端智能裝備、機(jī)器人等。2017年7月《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》發(fā)布，系統(tǒng)闡述了新一代人工智能的內(nèi)涵，并繪制2030年前我國人工智能的發(fā)展藍(lán)圖，其中明確提出“加快培養(yǎng)聚集人工智能高端人才”“建設(shè)人工智能學(xué)科”和“形成‘人工智能+X’復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式”[1]。2018年4月教育部印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)人工智能與計(jì)算機(jī)、控制、量子、神經(jīng)和認(rèn)知科學(xué)以及數(shù)學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、法學(xué)、社會(huì)學(xué)等相關(guān)學(xué)科的交叉融合，進(jìn)一步明確“完善人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)體系”“完善學(xué)科布局”“加強(qiáng)專業(yè)建設(shè)”“開展普及教育”等要求[2]。

全國高校人工智能學(xué)院如雨后春筍，傳統(tǒng)學(xué)科與人工智能融合創(chuàng)新的“新工科”應(yīng)勢而生，發(fā)展如火如荼。在2018年認(rèn)定的首批612個(gè)“新工科”研究與實(shí)踐項(xiàng)目中布局建設(shè)57個(gè)人工智能類項(xiàng)目；截至2017年12月，全國共有71所高校圍繞人工智能領(lǐng)域設(shè)置了86個(gè)二級(jí)學(xué)科或交叉學(xué)科[3]。在新的人才培養(yǎng)方案設(shè)計(jì)和課程體系構(gòu)建過程中，增設(shè)人工智能課程成為很多“人工智能+X”專業(yè)的必然選擇。此外，控制、計(jì)算機(jī)等學(xué)科將人工智能作為學(xué)科基礎(chǔ)課程已有多年歷史，需要適應(yīng)新形勢對課程進(jìn)行深化改革，信息學(xué)科相關(guān)一級(jí)學(xué)科也逐步將該課程作為學(xué)科基礎(chǔ)課程或?qū)I(yè)選修課，同時(shí)將內(nèi)容裁剪降低難度后下移到本科階段。

1 人工智能課程特點(diǎn)

1.1 缺乏統(tǒng)一的定義與知識(shí)體系

人工智能是研究和開發(fā)用于模擬、延伸、擴(kuò)展、增強(qiáng)、輔助人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能的研究目的是建立關(guān)于自然智能實(shí)體行為的理論和指導(dǎo)創(chuàng)造具有智能行為的人工制品，肩負(fù)著“科學(xué)人工智能”和“工程人工智能”兩大使命。根據(jù)對智能本源的不同理解，在人工智能發(fā)展歷史上形成了“符號(hào)主義”“連接主義”“行為主義”三大學(xué)派。又根據(jù)評(píng)價(jià)智能與否的不同視角，形成了“像人一樣思考”“理性思考”“像人一樣行動(dòng)”“合理行動(dòng)”4類人工智能定義，進(jìn)而形成“認(rèn)知建?！薄八季S法則”“圖靈測試”“合理Agent”4種不同的人工智能研究途徑。從目前可供選擇的國內(nèi)外知名教材可見，人工智能知識(shí)體系的組織存在較大差異，沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，部分教材內(nèi)容組織更像是一個(gè)漂亮的拼盤，涉及面很廣，但缺乏一以貫之的邏輯主線和自成一體的知識(shí)體系。

1.2 內(nèi)涵顛覆創(chuàng)新，外延跨界融合

人工智能以哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、行為科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、邏輯學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及控制科學(xué)等眾多學(xué)科領(lǐng)域?yàn)楦?，“符?hào)智能”“計(jì)算智能”“行為智能”為主干，智能交互、智能感知、智能控制、智能信息處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能系統(tǒng)等應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)橹}，形成一個(gè)龐大的學(xué)科體系。人工智能在60余年的發(fā)展歷程中先后掀起3次發(fā)展浪潮，學(xué)科內(nèi)涵不斷拓展、知識(shí)體系快速更迭、技術(shù)發(fā)展持續(xù)演進(jìn)、應(yīng)用領(lǐng)域全面擴(kuò)張，在自我否定中不斷顛覆創(chuàng)新。近年來，智能制造、智能交通、智慧農(nóng)業(yè)、智慧城市、軍事智能等各個(gè)領(lǐng)域飛速發(fā)展。在這個(gè)過程中，人工智能在自身各個(gè)學(xué)派、研究分支、技術(shù)成果交叉融合的同時(shí)，也向其他學(xué)科、行業(yè)、領(lǐng)域滲透耦合、跨界融合，帶來顛覆性變化。圍繞任何一個(gè)分支領(lǐng)域都可構(gòu)建一個(gè)以“智能化”為核心的獨(dú)立的“理論—技術(shù)—應(yīng)用”知識(shí)體系，而人工智能是這個(gè)體系中最重要的基石。

1.3 人工智能開設(shè)模式與定位存在差異

人工智能課程具有多學(xué)科交叉融合及綜合性、實(shí)踐性、前沿性、創(chuàng)新性強(qiáng)的特點(diǎn)，能夠?yàn)閷W(xué)生提供一種新的思維方法和問題求解手段，有利于培養(yǎng)學(xué)生科學(xué)思維、創(chuàng)新精神、實(shí)踐能力和前瞻視野。根據(jù)國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和教育部《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，人工智能的普及教育將在高中與大學(xué)本科階段完成[1-2]。不同學(xué)校、學(xué)科、專業(yè)針對不同層次受眾開設(shè)人工智能課程的要求和定位是存在顯著差異的。人工智能課程建設(shè)可以歸納為以下3種模式。

（1）通識(shí)性課程。面向本科生開設(shè)人工智能概論或?qū)д撨x修課程，主要介紹人工智能的基本概念、主要分支、部分成果及主要應(yīng)用領(lǐng)域，內(nèi)容寬泛、知識(shí)淺顯、學(xué)時(shí)較短、受眾面廣，對學(xué)生專業(yè)背景要求不強(qiáng)，主要起到知識(shí)拓展的作用。

（2）本研貫通的層次化課程。主要是信息大類學(xué)科與本科專業(yè)，如面向本科生開設(shè)人工智能導(dǎo)論或人工智能基礎(chǔ)必修課或?qū)I(yè)限選課，使學(xué)生了解人工智能的基本概念、主要思想，掌握一些成熟且常用的算法及其應(yīng)用方法，具備初步的人工智能算法實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用能力。面向研究生開設(shè)人工智能學(xué)科核心課程，按照特定的知識(shí)體系和方法論系統(tǒng)講授人工智能基礎(chǔ)理論、研究方法以及應(yīng)用技術(shù)，使其形成進(jìn)一步開展理論研究和拓展應(yīng)用的潛力。

（3）以人工智能、模式識(shí)別為基礎(chǔ)的系列化“智能”課程群。比如控制學(xué)科圍繞機(jī)器人、無人系統(tǒng)等智能個(gè)體、群體以及人機(jī)協(xié)同方面開設(shè)智能感知、智能規(guī)劃、智能決策、智能控制、群體智能等系列課程；計(jì)算機(jī)學(xué)科圍繞智能信息處理開設(shè)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、信息融合、專家系統(tǒng)等系列課程。

2 課程建設(shè)“十忌”

研究生階段的教育目標(biāo)是使研究生形成具有個(gè)性化的研究品格、研究定向和研究視野，具有獨(dú)立思考并獲得獨(dú)創(chuàng)研究成果的能力[4]。從研究生的特征及其教育目標(biāo)出發(fā)，人工智能研究生課程與本科生課程是存在明顯差別的，它應(yīng)該是從“知識(shí)傳授為主”向“能力塑造為主”轉(zhuǎn)變，重在培育他們發(fā)現(xiàn)問題、提出質(zhì)疑的科學(xué)批判精神，訓(xùn)練并提高其創(chuàng)新能力、實(shí)踐能力和創(chuàng)新精神[5]。人工智能研究生課程建設(shè)中10個(gè)方面的誤區(qū)梳理總結(jié)如下。

2.1 一忌“孤立無援”

人工智能是一門多學(xué)科交叉的課程，知識(shí)點(diǎn)多、覆蓋面廣，理論教學(xué)與實(shí)踐環(huán)節(jié)涉及邏輯學(xué)、概率統(tǒng)計(jì)、離散數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)編程設(shè)計(jì)等基礎(chǔ)知識(shí)，因此開設(shè)人工智能需要相關(guān)基礎(chǔ)課程作為支撐[6]。要避免趕時(shí)髦，在缺乏必要的先修課程支撐或與原有課程體系關(guān)聯(lián)度很低的情況下，將人工智能開成一門孤立的課。特別是作為某些學(xué)科的本科專業(yè)必修課或研究生學(xué)科基礎(chǔ)課時(shí)，要處理好人工智能與其他課程的支撐關(guān)系和開課時(shí)序問題。

2.2 二忌“定位不準(zhǔn)”

目前很多高校既開設(shè)本科生的人工智能導(dǎo)論或基礎(chǔ)課程，也開設(shè)人工智能研究生課程，但兩者之間存在課程區(qū)分度不大、知識(shí)重疊度高、教學(xué)模式差異小等問題。研究生學(xué)科基礎(chǔ)課程不是可有可無的通識(shí)課程，不應(yīng)是本科生課程簡單的內(nèi)容拓展和難度深化，而是要立足研究生能力素質(zhì)培養(yǎng)，為其構(gòu)建系統(tǒng)性的知識(shí)結(jié)構(gòu)并形成人工智能理論研究和技術(shù)開發(fā)的基本能力，采用的教學(xué)模式要有利于研究生知識(shí)體系構(gòu)建、科學(xué)思維訓(xùn)練、科研能力鍛煉和學(xué)術(shù)視野拓展，為其后續(xù)課程學(xué)習(xí)和從事論文研究奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

2.3 三忌“一考定勝負(fù)”

研究生課程切忌“一考定勝負(fù)”，結(jié)果是“平時(shí)教師灌輸、考前突擊應(yīng)付、考后全部清零”。人工智能研究生課程具有多學(xué)科交叉融合以及綜合性、實(shí)踐性、前沿性、創(chuàng)新性強(qiáng)的特點(diǎn)，是踐行素質(zhì)教育，培養(yǎng)學(xué)生科學(xué)思維、創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力的極好載體。應(yīng)該通過考核方式的合理設(shè)計(jì)引導(dǎo)學(xué)生得到多方面的訓(xùn)練。可以引入專題研討、文獻(xiàn)閱讀、實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目等多個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)進(jìn)行分模塊考核，考查學(xué)生不同能力素質(zhì)訓(xùn)練效果；各知識(shí)單元引入形成性考核可以促進(jìn)學(xué)生平時(shí)的知識(shí)鞏固；將閉卷考試方式的終結(jié)性考核改為開卷考試或者提交研究報(bào)告，使學(xué)生的主要精力從死記硬背的應(yīng)付考試向輕松學(xué)習(xí)、研讀論文、實(shí)踐創(chuàng)新、寫作訓(xùn)練方向轉(zhuǎn)移。

2.4 四忌“形神俱散”

人工智能在其發(fā)展歷程中形成了“三大學(xué)派”“四種研究途徑”，基礎(chǔ)理論差異大、研究分支多、應(yīng)用領(lǐng)域廣。目前有些人工智能教材知識(shí)體系“形神俱散”，拼盤化現(xiàn)象嚴(yán)重，內(nèi)容龐雜、體例不一、章節(jié)自成體系、缺乏邏輯性。采用這樣的教材授課，必然導(dǎo)致學(xué)生的知識(shí)碎片化，對知識(shí)的理解似是而非、不求甚解，綜合運(yùn)用更是無從談起，最終的學(xué)習(xí)效果就是“磚頭學(xué)了一大堆，就是蓋不起房子”。人工智能研究生課程作為學(xué)科核心課程，更應(yīng)該立足學(xué)科本源構(gòu)建課程知識(shí)體系，精選適用的國際經(jīng)典教材，避免課程受制于某本教材這樣的本末倒置現(xiàn)象發(fā)生。

2.5 五忌“知行分離”

受實(shí)驗(yàn)條件的限制或主講教師缺乏人工智能科研經(jīng)歷的制約，人工智能課程容易變成一門純理論教學(xué)的課程，課程不匹配實(shí)驗(yàn)或是僅僅開設(shè)一些驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)。人工智能是一門綜合性、實(shí)踐性很強(qiáng)的課程，單純的理論教學(xué)只能淺嘗輒止，很難達(dá)到“知識(shí)—能力—素質(zhì)”全面培養(yǎng)的教學(xué)目的[7]。理論教學(xué)中的方法原理只有通過算法實(shí)現(xiàn)才能促使學(xué)生深入思考、融會(huì)貫通、綜合運(yùn)用，實(shí)實(shí)在在轉(zhuǎn)化為學(xué)生的能力。因此，即使沒有實(shí)驗(yàn)條件，也應(yīng)該設(shè)置面向知識(shí)單元應(yīng)用的設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)和具有典型應(yīng)用背景的綜合性實(shí)驗(yàn)，鼓勵(lì)研究生自主設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)作為剛性要求納入考核。

2.6 六忌“授之以魚”

只告訴學(xué)生人工智能中成型的算法是什么，而不告訴他們思想源流、分析過程和形成算法的思路，將極大損害學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。研究生的理論教學(xué)更應(yīng)注重“授之以漁”，不是以人工智能中定論的知識(shí)和成型的算法作為講授重點(diǎn)，而是以知識(shí)單元為依托，注重從問題本源出發(fā)，參考人類解決問題的思維過程，提出具有研究性、探索性甚至是尚存爭議的問題，激勵(lì)研究生獨(dú)立思考和質(zhì)疑，引導(dǎo)他們發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題，從而達(dá)到啟迪智慧、把握脈絡(luò)、掌握知識(shí)要點(diǎn)、了解改進(jìn)方向，培養(yǎng)持續(xù)學(xué)習(xí)與算法開發(fā)能力的教學(xué)目的。

2.7 七忌“內(nèi)容僵化”

人工智能理論發(fā)展、技術(shù)演進(jìn)與應(yīng)用拓展日新月異，僅靠幾十個(gè)學(xué)時(shí)的理論教學(xué)和基于教材中的經(jīng)典基礎(chǔ)知識(shí)授課對于研究生顯然是不夠的。課程內(nèi)容僵化、知識(shí)更新不及時(shí)、教師授課照本宣科、案例脫離學(xué)科背景、教材教案課件陳舊、最新研究成果與發(fā)展動(dòng)態(tài)體現(xiàn)不足，是目前人工智能研究生課程容易出現(xiàn)的問題。教師應(yīng)該堅(jiān)持授課內(nèi)容與時(shí)俱進(jìn)，避免因?yàn)閷W(xué)時(shí)受限、內(nèi)容局限使學(xué)生“只見樹木不見森林”，可以在各知識(shí)單元中穿插介紹與之緊密相關(guān)的最新成果，引入文獻(xiàn)綜述和專題研討環(huán)節(jié)將人工智能最新成果融入教學(xué)，避免課程內(nèi)容僵化。這樣有利于提高學(xué)生對人工智能的認(rèn)知水平、增強(qiáng)學(xué)習(xí)興趣和拓展學(xué)術(shù)視野。

2.8 八忌“模式單一”

與本科生課程不同，研究生課程不是講授已經(jīng)形成定論的經(jīng)典知識(shí)，而是要隨著技術(shù)的發(fā)展不斷更新迭代，不僅是知識(shí)的傳授，更是學(xué)術(shù)研究綜合素養(yǎng)的塑造，對知識(shí)的掌握不能僅限于“知道”，更要“知行合一”“學(xué)研融合”。人工智能研究生課程不能僅停留在讓學(xué)生聽聽課、考個(gè)試、混個(gè)學(xué)分的低層次上，應(yīng)該把它變成踐行素質(zhì)教育的載體，結(jié)合學(xué)科屬性與人才培養(yǎng)的主要服務(wù)方向，以學(xué)生能力素質(zhì)培養(yǎng)為核心，準(zhǔn)確定位課程的知識(shí)體系、科學(xué)構(gòu)建課程總體結(jié)構(gòu)、合理設(shè)置各個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)、綜合運(yùn)用多種教學(xué)手段，讓學(xué)生通過課程學(xué)習(xí)，在知識(shí)獲取能力、學(xué)術(shù)交流能力、實(shí)踐創(chuàng)新能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、文獻(xiàn)閱讀與綜述能力、學(xué)術(shù)論文撰寫能力等方面得到鍛煉和收獲[8]。

2.9 九忌“盲目雙語”

高水平大學(xué)擁有一流的師資隊(duì)伍和優(yōu)秀生源，開設(shè)雙語課程甚至全外語課程，有利于課程與國際接軌，促進(jìn)學(xué)生無縫對接該領(lǐng)域的最新研究成果和學(xué)術(shù)前沿。但不顧及學(xué)生的外語水平和脫離師資隊(duì)伍的實(shí)際情況，盲目建設(shè)人工智能雙語課程甚至全外語授課，教師和學(xué)生的精力投入不是放在課程本身，而是外語表達(dá)和聽力，實(shí)際的效果是“教師講不清、學(xué)生聽不懂、上課走過場、下課忘光光”，課程學(xué)習(xí)做成了夾生飯，雙語形同虛設(shè)。語言只是傳播知識(shí)的工具，用什么語言授課，應(yīng)該以實(shí)際教學(xué)效果為出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)，既立足教師的實(shí)際，也要關(guān)照學(xué)生的體驗(yàn)。

2.10 十忌“后繼乏人”

研究生課程專業(yè)性較強(qiáng)，一般選課人數(shù)較少，開課班次很少，因此一人一課的現(xiàn)象普遍存在。人工智能研究生課程知識(shí)覆蓋面寬、技術(shù)發(fā)展快、教學(xué)環(huán)節(jié)多、實(shí)踐性強(qiáng)，對主講教師的綜合素質(zhì)要求也很高。因此，一方面要為人工智能課程主講教師持續(xù)學(xué)習(xí)進(jìn)步提供必要的支持，主講教師也要積極從事人工智能相關(guān)教學(xué)與科學(xué)研究，不斷提升自身的認(rèn)知水平、學(xué)術(shù)視野、工程經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐能力；另一方面，要物色和吸引正在從事人工智能相關(guān)理論研究與應(yīng)用研究的優(yōu)秀新任教師從事教學(xué)工作，可以通過跟教助教、多人一課、輪崗上課、小班授課等方式，循序漸進(jìn)地培養(yǎng)人工智能課程的后備師資力量。

3 結(jié)語

人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)。黨的十九大報(bào)告強(qiáng)調(diào)，要“推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”。高校處于科技第一生產(chǎn)力、人才第一資源、創(chuàng)新第一動(dòng)力的結(jié)合點(diǎn)，是我國人工智能創(chuàng)新發(fā)展的重要支撐。教育部發(fā)布的《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》部署“構(gòu)建人工智能專業(yè)教育、職業(yè)教育和大學(xué)基礎(chǔ)教育于一體的高校教育體系”，提出“引導(dǎo)高校通過增量支持和存量調(diào)整，加大人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)力度”[2-3]。

建設(shè)高水平人工智能課程體系是高等院校貫徹落實(shí)《行動(dòng)計(jì)劃》、適應(yīng)“智能化”時(shí)代人才培養(yǎng)需求的重要舉措。人工智能研究生課程主要服務(wù)于人工智能領(lǐng)域高素質(zhì)理論研究、技術(shù)開發(fā)、工程應(yīng)用人才的培養(yǎng)，在整個(gè)課程體系中起到承上啟下的關(guān)鍵作用。一方面要在通識(shí)教育普及的基礎(chǔ)上聚焦研究生的人工智能知識(shí)體系構(gòu)建、科研素養(yǎng)塑造、學(xué)術(shù)視野拓展；另一方面為學(xué)生學(xué)習(xí)后續(xù)智能相關(guān)課程以及從事“智能+”領(lǐng)域研究奠定基礎(chǔ)。