吳飛 吳超 朱強(qiáng)

摘 要：從人工智能教學(xué)知識(shí)點(diǎn)演變和人工智能學(xué)科交叉角度介紹了科教融合和產(chǎn)教協(xié)同進(jìn)行人工智能創(chuàng)新人才培養(yǎng)的思路，同時(shí)介紹了新一代人工智能系列教材以及新一代人工智能科教平臺(tái)的體系架構(gòu)和AI+X微專業(yè)。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)課程體系;科教融合;人工智能;人才培養(yǎng)

一、計(jì)算機(jī)課程體系中人工智能知識(shí)點(diǎn)演變

為了規(guī)范計(jì)算機(jī)課程的教學(xué)，美國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（ACM）于1968年和1978年發(fā)布了計(jì)算機(jī)科學(xué)（Computer Science）課程體系Curriculum 68和Curriculum 78。1985年，ACM和IEEE CS（美國(guó)電子與電氣工程師協(xié)會(huì)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)）針對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)課程體系成立了一個(gè)工作組（task force），共同來(lái)制訂計(jì)算機(jī)科學(xué)的課程體系。這個(gè)工作組幾乎每隔10年發(fā)布一個(gè)新的計(jì)算機(jī)課程體系，目前已經(jīng)發(fā)布了Computing Curricula 1991，Computing Curricula 2001，Computer Science Curriculum 2013等內(nèi)容。

在1968年發(fā)布的計(jì)算機(jī)課程體系中，人工智能與啟發(fā)式規(guī)劃（AI， heuristic programming）這一知識(shí)點(diǎn)首次出現(xiàn)，隨后人工智能以人工智能與機(jī)器人（Artificial Intelligence and Robotics）和智能系統(tǒng)（ Intelligent Systems， IS）作為計(jì)算機(jī)專業(yè)課程體系中主要的知識(shí)點(diǎn)。表1給出了2001年和2013年計(jì)算機(jī)課程體系中人工智能知識(shí)點(diǎn)的變化。

從表1可以看出，在Computing Curricula 2001中，人工智能知識(shí)點(diǎn)被分為13個(gè)分支，分別為智能系統(tǒng)基礎(chǔ)、搜索與優(yōu)化、知識(shí)表達(dá)和推理、學(xué)習(xí)、智能體、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人、知識(shí)系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法。由此，人工智能基本上已經(jīng)形成了自己的知識(shí)體系和課程體系，已經(jīng)在核心理論和應(yīng)用理論上完成了整體架構(gòu)的搭建和設(shè)計(jì)。在Computing Curricula 2013中，人工智能知識(shí)點(diǎn)被分為12個(gè)分支，分別包括智能基本問(wèn)題、搜索策略基礎(chǔ)、知識(shí)表示和推理基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、高級(jí)搜索、高級(jí)知識(shí)表達(dá)和推理、不確定下推理、智能體、自然語(yǔ)言處理、高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人、感知與機(jī)器視覺(jué)。

對(duì)1968年以來(lái)計(jì)算機(jī)課程體系中人工智能知識(shí)點(diǎn)內(nèi)容分析表明，人工智能知識(shí)點(diǎn)的構(gòu)成范疇走過(guò)了從強(qiáng)調(diào)程序設(shè)計(jì)（programming）到算法研究（model）以及功能實(shí)現(xiàn)（function）的不同歷史階段。在這個(gè)過(guò)程中，人工智能知識(shí)點(diǎn)逐漸變得明晰，2013年發(fā)布的計(jì)算機(jī)課程體系明確指出人工智能是一門(mén)研究難以通過(guò)傳統(tǒng)方法去解決實(shí)際問(wèn)題的學(xué)問(wèn)之道。為此，需要研究感知（如語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)）、問(wèn)題求解（如搜索和規(guī)劃）、行動(dòng)（如機(jī)器人）以及支持任務(wù)完成的體系架構(gòu)（如智能體和多智能體）。

二、多層次人工智能人才培養(yǎng)載體

人工智能經(jīng)過(guò)60多年的演進(jìn)，正呈現(xiàn)深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開(kāi)放、自主操控等新特征，人工智能具有輻射效應(yīng)、放大效應(yīng)和溢出效應(yīng)，正在引發(fā)鏈?zhǔn)酵黄疲铀傩乱惠喛萍几锩彤a(chǎn)業(yè)變革進(jìn)程，成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。人工智能具有增強(qiáng)任何領(lǐng)域的技術(shù)的潛力，是類似于內(nèi)燃機(jī)或電力的一種“使能”技術(shù)，人工智能這一使能技術(shù)的下一步突破將來(lái)自多學(xué)科交叉內(nèi)稟，形成創(chuàng)新之源、創(chuàng)新之力、賦能社會(huì)。

當(dāng)前，浙江大學(xué)、武漢大學(xué)和華中科技大學(xué)相繼獲批人工智能交叉學(xué)科（納入一級(jí)學(xué)科管理），345所高校獲批設(shè)置人工智能本科專業(yè)、190所高校獲批智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)、171所高職院校（?？疲┇@批“人工智能技術(shù)服務(wù)”專業(yè)，我國(guó)已經(jīng)形成了人工智能從本科生到研究生的較為完整的人才培養(yǎng)體系（見(jiàn)表2）。

人工智能不單純是一門(mén)課程、一項(xiàng)技術(shù)、一種產(chǎn)品或一個(gè)應(yīng)用，而是理論博大深厚、技術(shù)生機(jī)勃勃、產(chǎn)品落地牽引、應(yīng)用賦能社會(huì)的綜合生態(tài)系統(tǒng)。在這樣一個(gè)良好生態(tài)系統(tǒng)中，學(xué)科、專業(yè)、課程、教材和實(shí)訓(xùn)平臺(tái)是人才培養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)中不可或缺的有機(jī)元素（見(jiàn)表3）。

課程是人才培養(yǎng)的核心要素，是影響學(xué)生發(fā)展最直接的中介和變量，課程質(zhì)量直接決定著人才的培養(yǎng)質(zhì)量。教育部于2020年11月公示了首批國(guó)家級(jí)一流本科課程名單，認(rèn)定5118門(mén)課程為首批國(guó)家級(jí)一流本科課程（含1559門(mén)在促進(jìn)信息技術(shù)與教育教學(xué)深度融合，特別是在應(yīng)對(duì)新冠肺炎疫情期間實(shí)施的大規(guī)模在線教學(xué)中做出了重要貢獻(xiàn)的原2017年、2018年國(guó)家精品在線開(kāi)放課程和國(guó)家虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目）。其中，線上一流課程1875門(mén)，虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)一流課程728門(mén)，線下一流課程1463門(mén)，線上線下混合式一流課程868門(mén)，社會(huì)實(shí)踐一流課程184門(mén)。在這些課程中，有一批人工智能一流本科課程，如“人工智能：模型與算法”（浙江大學(xué)吳飛）、“人工智能原理”（同濟(jì)大學(xué)苗奪謙）、“人工智能導(dǎo)論”（浙江工業(yè)大學(xué)王萬(wàn)良）、“人工智能實(shí)踐：Tensorflow筆記”（北京大學(xué)曹?。ⅰ叭斯ぶ悄芘c信息社會(huì)”（北京大學(xué)陳斌）、“大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)”（清華大學(xué)袁春）、“無(wú)人駕駛車人工智能與創(chuàng)新設(shè)計(jì)的虛擬仿真實(shí)踐教學(xué)”（北京科技大學(xué)覃京燕）、“人工智能思想與方法”（北京語(yǔ)言大學(xué)于東）、“網(wǎng)絡(luò)與人工智能法”（南京航空航天大學(xué)王建文）、“人工智能基礎(chǔ)”（山東交通學(xué)院）。

教材是國(guó)家事權(quán)，體現(xiàn)了教育思想、理念和內(nèi)容，也是教師教和學(xué)生學(xué)的依據(jù)。2018年3月，高等教育出版社聯(lián)合國(guó)家新一代人工智能戰(zhàn)略咨詢委員會(huì)在北京組織成立了“新一代人工智能系列教材”編委會(huì)，由潘云鶴院士擔(dān)任編委會(huì)主任?！靶乱淮斯ぶ悄芟盗薪滩摹卑斯ぶ悄芑A(chǔ)理論、算法模型、技術(shù)系統(tǒng)、硬件芯片和倫理安全以及“智能+”學(xué)科交叉等方面內(nèi)容以及實(shí)踐系列教材。新一代人工智能系列教材由來(lái)自浙江大學(xué)、北京大學(xué)、清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、西安交通大學(xué)、天津大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、南開(kāi)大學(xué)、桂林電子科技大學(xué)、南京理工大學(xué)、四川大學(xué)、北京理工大學(xué)、微軟亞洲研究院等高校和研究機(jī)構(gòu)研究人員參與編寫(xiě)。目前《人工智能導(dǎo)論：模型與算法》《可視化導(dǎo)論》《智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)》三本教材已經(jīng)出版，且均在“愛(ài)課程（中國(guó)大學(xué)MOOC）”發(fā)布了在線課程，選修人員超過(guò)20萬(wàn)。其中已經(jīng)出版教材所對(duì)應(yīng)的在線課程“人工智能導(dǎo)論：模型與算法”和“設(shè)計(jì)思維與創(chuàng)新設(shè)計(jì)”入選首批國(guó)家級(jí)一流本科課程（線上課程）。《自然語(yǔ)言處理》《人臉圖像合成與識(shí)別》《模式識(shí)別》《金融智能理論與實(shí)踐》《人工智能與數(shù)字經(jīng)濟(jì)》和《物聯(lián)網(wǎng)安全》將于近期出版?！蹲灾髦悄苓\(yùn)動(dòng)系統(tǒng)》《人工智能芯片與系統(tǒng)》《神經(jīng)認(rèn)知學(xué)》《人工智能倫理》《人工智能倫理與安全》《媒體計(jì)算》《人工智能邏輯》《生物信息智能分析與處理》《數(shù)字生態(tài)：人工智能與區(qū)塊鏈》《人工智能內(nèi)生安全》《數(shù)據(jù)科學(xué)前沿技術(shù)導(dǎo)論》《深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》等相關(guān)教材也將在其后陸續(xù)出版。

三、新一代人工智能科教平臺(tái)

當(dāng)前，計(jì)算機(jī)教育正從“知識(shí)本位教育”（Knowledge Based Education）轉(zhuǎn)向“能力本位教育”（Competency Based Education），從而實(shí)現(xiàn)知和行的統(tǒng)一。

浙江大學(xué)于2019年設(shè)立圖靈班，與全國(guó)35所高校一起開(kāi)始招收第一批人工智能本科專業(yè)學(xué)生。在學(xué)生培養(yǎng)過(guò)程中，樹(shù)立“厚基礎(chǔ)、促交叉、重實(shí)踐”的教學(xué)理念，即要求學(xué)生系統(tǒng)了解人工智能的基本概念和基礎(chǔ)算法，掌握人工智能脈絡(luò)體系，體會(huì)具能、使能和賦能的手段，從算法層面對(duì)人工智能技術(shù)“知其意，悟其理，守其則，踐其行”[1]。為了加強(qiáng)學(xué)生培養(yǎng)，浙江大學(xué)發(fā)布了“智?！乱淮斯ぶ悄芸平唐脚_(tái)”，寓意為“有智之能，方可驅(qū)動(dòng)時(shí)代變革;有海之容，便可賦能萬(wàn)物更新”。

“智?！眳R聚了前沿技術(shù)和產(chǎn)業(yè)資源，聯(lián)動(dòng)政校企力量，搭建開(kāi)源、開(kāi)放、互通的新一代人工智能生態(tài)體系，深度聚焦人工智能人才培養(yǎng)、學(xué)科交叉和人工智能生態(tài)建設(shè)，推動(dòng)人工智能交叉學(xué)科范式變革、賦能場(chǎng)景應(yīng)用。為了實(shí)現(xiàn)這樣的教學(xué)理念，智海平臺(tái)將創(chuàng)新技術(shù)需求和教學(xué)實(shí)踐場(chǎng)景緊密結(jié)合，在Mindspore、ModelArts和飛漿等人工智能編程框架的支持下，鼓勵(lì)學(xué)生研發(fā)基于國(guó)產(chǎn)人工智能軟硬件體系的人工智能算子庫(kù)和應(yīng)用場(chǎng)景模型，架構(gòu)支持跨學(xué)校、跨學(xué)科的人工智能科教創(chuàng)新社區(qū)，開(kāi)源開(kāi)放案例、算法、模型、數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景等，通過(guò)AI+X行業(yè)應(yīng)用、人工智能微專業(yè)和人工智能微認(rèn)證等模式，創(chuàng)新產(chǎn)教融合、科研育人的人才培養(yǎng)模式，匯聚高校和企業(yè)力量，在科教融合和創(chuàng)新人才培養(yǎng)等國(guó)家重大戰(zhàn)略背景下，推動(dòng)人才鏈、科研鏈、產(chǎn)業(yè)鏈和創(chuàng)新鏈的高層次融合，為構(gòu)筑人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)培養(yǎng)戰(zhàn)略資源（見(jiàn)圖1）。

為了促進(jìn)學(xué)科交叉融合，探索科教融合、產(chǎn)教協(xié)同的人工智能一流人才培養(yǎng)模式，浙江大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、上海交通大學(xué)、南京大學(xué)、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)和同濟(jì)大學(xué)于2021年聯(lián)合推出了“AI+X”微專業(yè)（見(jiàn)圖2）?！癆I+X”微專業(yè)已于4月9日向浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、南京大學(xué)、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)和同濟(jì)大學(xué)的300名學(xué)生開(kāi)放。通過(guò)共建共選、學(xué)分互認(rèn)、證書(shū)共簽和SPOC授課形式運(yùn)行“AI+X”微專業(yè)，這一模式創(chuàng)新了面向長(zhǎng)三角高等教育深度合作形式，保證了微專業(yè)課程的高質(zhì)量與高水平，促進(jìn)教育鏈、人才鏈、產(chǎn)業(yè)鏈和創(chuàng)新鏈的有效銜接，為構(gòu)筑人工智能發(fā)展先發(fā)優(yōu)勢(shì)培養(yǎng)戰(zhàn)略資源力量。

我們相信，在契合人工智能教育特性的具備教學(xué)、試驗(yàn)和評(píng)測(cè)等功能的新型教育平臺(tái)的輔助下，科教融合這一形式的教學(xué)方法將促進(jìn)以人才培育、科技創(chuàng)新為使命的人才培養(yǎng)，育人、研究和產(chǎn)教協(xié)同的科教融合培養(yǎng)平臺(tái)，將推進(jìn)大跨度的學(xué)科交叉融合，大范圍的技術(shù)與產(chǎn)業(yè)、學(xué)校與企業(yè)融合。

四、結(jié)論

2020年的6月16日，潘云鶴院士與其他人工智能領(lǐng)域的年輕學(xué)者，在《自然》子刊《機(jī)器智能》上發(fā)布了《中國(guó)邁向新一代人工智能》的文章，全景式掃描了中國(guó)新一代人工智能的形成過(guò)程和發(fā)展現(xiàn)狀[2]。同時(shí)指出，中國(guó)今后新一代人工智能發(fā)展將面臨如下挑戰(zhàn)：大力培養(yǎng)人工智能本土一流人才;加強(qiáng)學(xué)科交叉下的人工智能理論突破;規(guī)范人工智能倫理道德;全面構(gòu)建中國(guó)人工智能發(fā)展生態(tài)。

致天下之治者在人才，成天下之才者在教化。我們相信在這樣一個(gè)偉大的歷史時(shí)刻，高等學(xué)校即將肩負(fù)起人工智能人才培養(yǎng)的偉大歷史使命，與政府、企業(yè)和相關(guān)聯(lián)盟一起，人工智能教育先行，產(chǎn)學(xué)協(xié)作，引領(lǐng)創(chuàng)新。人工智能是使能技術(shù)，具有一種溢出帶動(dòng)性很強(qiáng)的頭雁效應(yīng)，一定能賦能社會(huì)。

人工智能不單是學(xué)校教育，而是內(nèi)涵豐富的科教融合和產(chǎn)教協(xié)同，每一個(gè)大膽嘗試的“X”都是匯聚前沿技術(shù)和產(chǎn)業(yè)資源，聯(lián)動(dòng)政校企力量，推動(dòng)人工智能人才培養(yǎng)、學(xué)科交叉和人工智能生態(tài)（AI ecosystem）建設(shè)，實(shí)現(xiàn)交叉學(xué)科范式變革、賦能場(chǎng)景應(yīng)用。在這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中，每個(gè)參與融合的元素都會(huì)郁郁蔥蔥、乘勢(shì)

而長(zhǎng)。

“凡貴通者，貴其能用之也”，1955年人工智能登上歷史舞臺(tái)的初心非常簡(jiǎn)單，人工智能每一次成績(jī)的取得必將推動(dòng)社會(huì)的巨大進(jìn)步，人工智能最終必將為人類社會(huì)帶來(lái)輝煌的巨變。

參考文獻(xiàn)：

[1]吳飛，楊洋，何欽銘.人工智能本科專業(yè)課程設(shè)置思考：厘清內(nèi)涵、促進(jìn)交叉、賦能應(yīng)用[J].中國(guó)大學(xué)教學(xué)，2019（2）：14-19.

[2]WU F， LU C， ZHU M， et al. Towards a new generation of artificial intelligence in China[J]. Nature Machine Intelligence， 2020， 2（6）：312-316.

[責(zé)任編輯：余大品]