人工智能研生

疫情期间，在一线病房，有一支这样的队伍吸引了人们的目光，它们就是人工智能机器人。一个指令，它们送药送饭，“使命必达”。 3月3日，教育部、国家发展改革委员会、财政部共同印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见》（以下简称《意见》），《意见》指出，人工智能方面的研究生将扩大招生规模。 记者了解到，近年来，我国人工智能高层次人才培养取得了一定成效，部分“双一流”建设高校相继成立人工智能学院、研究院，或通过其他创新机制，将人工智能相关学科建设列为重要建设任务，培养了一定数量的博士和硕士研究生。此次《意见》印发，势必集中发力，将行业推往纵深发展。 教育部相关负责人说，与发达国家相比，我国在人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等方面仍有较大差距，学科交叉融合亟待深化，人才培养导向性亟待加强。“总之，为推动‘双一流’建设，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。加快培养勇闯‘无人区’的高层次人才。” 记者注意到，《意见》指出，未来将以解决人工智能重大理论和实践应用问题为牵引，促进人工智能基础理论研究，加快人工智能领域科技成果在重点行业领域的转化应用。以产业行业人工智能应用为导向，拓展核心技术和创新方法，实现人工智能对相关学科的赋能改造，形成“人工智能+X”的复合发展新模式。 《意见》还提出要“跨界融合、精准培养”，“深化人工智能与基础科学、信息科学、医学、哲学社会科学等相关学科的交叉融合，不断丰富完善人工智能主干知识体系和跨学科核心知识体系。”这位负责人表示。 扩大招生规模，首要解决的是师资问题。《意见》指出，要加大对优秀人才特别是青年人才的稳定支持力度，大力培育具有发展潜力的人工智能领军人才。要构建多类型、高质量、结构合理的人才队伍，涵盖理论、方法、工具、系统研究，将人工智能技术应用于产业创新、国家安全等方面的人才。“鼓励人工智能龙头企业根据产业技术的最新发展和对人才培养的最新需求，提供试验实践环境，对高校教师开展培训。”这位负责人告诉记者。 围绕学科建设、教学科研评价体系等接一系列问题，《意见》给出的方案是“打组合拳”。记者在采访中了解到，《意见》的“亮点”在于“特别重视多维融合的推动策略”。 学科建设强调“融合发展”，健全学科设置机制，以学科重大理论和实践应用问题为牵引，促进人工智能方法与技术向更多学科渗透融合； 人才培养模式强调“复合培养”，探索以问题为导向的学科交叉人才培养模式，深化产教融合，大力提升研究生创新和实践能力；课程体系建设强调“精密耦合”，以“全链条”“开放式”“个性化”为目标，打造人工智能核心知识课程体系和应用模块课程；评价机制强调“组合创新”，以成果评价为突破口，科学评价论文、专利、软件著作权等多种成果形式，推进不同类型研究生的分类评价机制。 人工智能专业学生，培养质量如何检验？扩招会不会带来“培养质量下降”？这位负责人表示，这种担心“大可不必”。 据悉，三部委将根据《意见》开展一系列创新举措，促进“双一流”建设高校加强学科交叉融合，提高人工智能领域研究生培养能力。 首先，将健全以人工智能基础理论和产业发展需求为导向的学科专业结构动态调整机制，“有条件的高校可根据经济社会发展和人才培养需要，以自主试点、先行先试方式，自主设置人工智能交叉学科”。其次，《意见》还将支持高校与人工智能领域骨干企业、产业化基地和地方政府设立人才联合培养项目，建立任务驱动的跨行业跨学科导师团队，促进科研协同创新发展和博士生联合培养。 《意见》还指出，将设置国家人工智能产教融合创新平台，聚焦人工智能重大问题和突破方向，实行联合科研攻关和融合育人。 当然，最重要的，是健全学位质量保障机制，让培养质量不滑坡。“我们将设立跨学科评议专家组，设置专门的评议要素，鼓励高校开展自我评估，支持学会、行业协会开展第三方评价，合理借鉴国际评估。教育部还将加强政策措施统筹协调，成立人工智能高层次人才培养专家委员会，指导高校实施人才培养专项计划，及时总结推广可复制的经验和做法。”这位负责人最后说。

疫情期间，在一线病房，有一支这样的队伍吸引了人们的目光，它们就是人工智能机器人。一个指令，它们送药送饭，“使命必达”。 3月3日，教育部、国家发展改革委员会、财政部共同印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见》（以下简称《意见》），《意见》指出，人工智能方面的研究生将扩大招生规模。 记者了解到，近年来，我国人工智能高层次人才培养取得了一定成效，部分“双一流”建设高校相继成立人工智能学院、研究院，或通过其他创新机制，将人工智能相关学科建设列为重要建设任务，培养了一定数量的博士和硕士研究生。此次《意见》印发，势必集中发力，将行业推往纵深发展。 教育部相关负责人说，与发达国家相比，我国在人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等方面仍有较大差距，学科交叉融合亟待深化，人才培养导向性亟待加强。“总之，为推动‘双一流’建设，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。加快培养勇闯‘无人区’的高层次人才。” 记者注意到，《意见》指出，未来将以解决人工智能重大理论和实践应用问题为牵引，促进人工智能基础理论研究，加快人工智能领域科技成果在重点行业领域的转化应用。以产业行业人工智能应用为导向，拓展核心技术和创新方法，实现人工智能对相关学科的赋能改造，形成“人工智能+X”的复合发展新模式。 《意见》还提出要“跨界融合、精准培养”，“深化人工智能与基础科学、信息科学、医学、哲学社会科学等相关学科的交叉融合，不断丰富完善人工智能主干知识体系和跨学科核心知识体系。”这位负责人表示。 扩大招生规模，首要解决的是师资问题。《意见》指出，要加大对优秀人才特别是青年人才的稳定支持力度，大力培育具有发展潜力的人工智能领军人才。要构建多类型、高质量、结构合理的人才队伍，涵盖理论、方法、工具、系统研究，将人工智能技术应用于产业创新、国家安全等方面的人才。“鼓励人工智能龙头企业根据产业技术的最新发展和对人才培养的最新需求，提供试验实践环境，对高校教师开展培训。”这位负责人告诉记者。 围绕学科建设、教学科研评价体系等接一系列问题，《意见》给出的方案是“打组合拳”。记者在采访中了解到，《意见》的“亮点”在于“特别重视多维融合的推动策略”。 学科建设强调“融合发展”，健全学科设置机制，以学科重大理论和实践应用问题为牵引，促进人工智能方法与技术向更多学科渗透融合； 人才培养模式强调“复合培养”，探索以问题为导向的学科交叉人才培养模式，深化产教融合，大力提升研究生创新和实践能力；课程体系建设强调“精密耦合”，以“全链条”“开放式”“个性化”为目标，打造人工智能核心知识课程体系和应用模块课程；评价机制强调“组合创新”，以成果评价为突破口，科学评价论文、专利、软件著作权等多种成果形式，推进不同类型研究生的分类评价机制。 人工智能专业学生，培养质量如何检验？扩招会不会带来“培养质量下降”？这位负责人表示，这种担心“大可不必”。 据悉，三部委将根据《意见》开展一系列创新举措，促进“双一流”建设高校加强学科交叉融合，提高人工智能领域研究生培养能力。 首先，将健全以人工智能基础理论和产业发展需求为导向的学科专业结构动态调整机制，“有条件的高校可根据经济社会发展和人才培养需要，以自主试点、先行先试方式，自主设置人工智能交叉学科”。其次，《意见》还将支持高校与人工智能领域骨干企业、产业化基地和地方政府设立人才联合培养项目，建立任务驱动的跨行业跨学科导师团队，促进科研协同创新发展和博士生联合培养。 《意见》还指出，将设置国家人工智能产教融合创新平台，聚焦人工智能重大问题和突破方向，实行联合科研攻关和融合育人。 当然，最重要的，是健全学位质量保障机制，让培养质量不滑坡。“我们将设立跨学科评议专家组，设置专门的评议要素，鼓励高校开展自我评估，支持学会、行业协会开展第三方评价，合理借鉴国际评估。教育部还将加强政策措施统筹协调，成立人工智能高层次人才培养专家委员会，指导高校实施人才培养专项计划，及时总结推广可复制的经验和做法。”这位负责人最后说。 （本报记者 姚晓丹）

疫情期间，在一线病房，有一支这样的队伍吸引了人们的目光，它们就是人工智能机器人。一个指令，它们送药送饭，“使命必达”。 3月3日，教育部、国家发展改革委员会、财政部共同印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见》（以下简称《意见》），《意见》指出，人工智能方面的研究生将扩大招生规模。 记者了解到，近年来，我国人工智能高层次人才培养取得了一定成效，部分“双一流”建设高校相继成立人工智能学院、研究院，或通过其他创新机制，将人工智能相关学科建设列为重要建设任务，培养了一定数量的博士和硕士研究生。此次《意见》印发，势必集中发力，将行业推往纵深发展。 教育部相关负责人说，与发达国家相比，我国在人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等方面仍有较大差距，学科交叉融合亟待深化，人才培养导向性亟待加强。“总之，为推动‘双一流’建设，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。加快培养勇闯‘无人区’的高层次人才。” 记者注意到，《意见》指出，未来将以解决人工智能重大理论和实践应用问题为牵引，促进人工智能基础理论研究，加快人工智能领域科技成果在重点行业领域的转化应用。以产业行业人工智能应用为导向，拓展核心技术和创新方法，实现人工智能对相关学科的赋能改造，形成“人工智能+X”的复合发展新模式。 《意见》还提出要“跨界融合、精准培养”，“深化人工智能与基础科学、信息科学、医学、哲学社会科学等相关学科的交叉融合，不断丰富完善人工智能主干知识体系和跨学科核心知识体系。”这位负责人表示。 扩大招生规模，首要解决的是师资问题。《意见》指出，要加大对优秀人才特别是青年人才的稳定支持力度，大力培育具有发展潜力的人工智能领军人才。要构建多类型、高质量、结构合理的人才队伍，涵盖理论、方法、工具、系统研究，将人工智能技术应用于产业创新、国家安全等方面的人才。“鼓励人工智能龙头企业根据产业技术的最新发展和对人才培养的最新需求，提供试验实践环境，对高校教师开展培训。”这位负责人告诉记者。 围绕学科建设、教学科研评价体系等接一系列问题，《意见》给出的方案是“打组合拳”。记者在采访中了解到，《意见》的“亮点”在于“特别重视多维融合的推动策略”。 学科建设强调“融合发展”，健全学科设置机制，以学科重大理论和实践应用问题为牵引，促进人工智能方法与技术向更多学科渗透融合； 人才培养模式强调“复合培养”，探索以问题为导向的学科交叉人才培养模式，深化产教融合，大力提升研究生创新和实践能力；课程体系建设强调“精密耦合”，以“全链条”“开放式”“个性化”为目标，打造人工智能核心知识课程体系和应用模块课程；评价机制强调“组合创新”，以成果评价为突破口，科学评价论文、专利、软件著作权等多种成果形式，推进不同类型研究生的分类评价机制。 人工智能专业学生，培养质量如何检验？扩招会不会带来“培养质量下降”？这位负责人表示，这种担心“大可不必”。 据悉，三部委将根据《意见》开展一系列创新举措，促进“双一流”建设高校加强学科交叉融合，提高人工智能领域研究生培养能力。 首先，将健全以人工智能基础理论和产业发展需求为导向的学科专业结构动态调整机制，“有条件的高校可根据经济社会发展和人才培养需要，以自主试点、先行先试方式，自主设置人工智能交叉学科”。其次，《意见》还将支持高校与人工智能领域骨干企业、产业化基地和地方政府设立人才联合培养项目，建立任务驱动的跨行业跨学科导师团队，促进科研协同创新发展和博士生联合培养。 《意见》还指出，将设置国家人工智能产教融合创新平台，聚焦人工智能重大问题和突破方向，实行联合科研攻关和融合育人。 当然，最重要的，是健全学位质量保障机制，让培养质量不滑坡。“我们将设立跨学科评议专家组，设置专门的评议要素，鼓励高校开展自我评估，支持学会、行业协会开展第三方评价，合理借鉴国际评估。教育部还将加强政策措施统筹协调，成立人工智能高层次人才培养专家委员会，指导高校实施人才培养专项计划，及时总结推广可复制的经验和做法。”这位负责人最后说。

在今天，国家教育部印发了《关于双一流建设高校 ，加快人工智能领域研究生培养的若干意见》的通知。教育部指出要依托“双一流”建设，深化人工智能内涵，构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系，探索深度融合的学科建设和人才培养新模式，着力提升人工智能领域研究生培养水平，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。这么多高深的词汇，总结概括一下就是人工智能专业要开始爆火了，国家大力支持发展的专业绝对是必火专业。在去年，清华大学和北京大学就已经创办了人工智能班，这已经预示着人工智能专业的火爆程度。只不过那个时候大家对人工智能不了解，大部分家长只知道计算机很火，依然沉迷于大数据和软件工程。有了清华和北大的带领，很多高校都陆续开展了人工智能专业，开始招收学生。今年高考结束之后，又将迎来高考生报考专业的日子，那么小编建议理科生可以选择人工智能专业。如果考不上人工智能专业，那么去报考计算机专业。虽然，国家加快的是人工智能研究生的培养，但是研究生是从本科来的，在考研究生的时候往人工智能方向发展绝对不会出错。其实，人工智能和计算机是无法分开的，计算机的基础是通往人工智能的基石。小编就是一名计算机专业的学生，专业老师曾经告诉我们，如果未来考研究生，尽力去考人工智能。目前国内的人工智能的高科技人才不多，很多从事计算机科研的人才，为了人工智能的发展转行。为什么国家要加快培养人工智能研究生人才，不就是因为人才缺少吗？所以，只要你抓住这个空档期，谈不上功成名就，最起码也不愁工资不够花。目前为止，了解人工智能的人很少，基本上家长和学生对人工智能都不了解。对一个未知的事物，大家的态度往往就是隔岸观火，虽然这样很稳妥，但是也错过了机会。大家可以留心一下身边出现的科技，智能语音，机器人，无人超市。这些高科技产品越来越多，它们和人工智能的发展密不可分。这也就是未来的一个趋势，今年的高考生可以抓住这个机会。如果你没有什么特别喜欢的专业，就尝试一下人工智能专业吧！在十年前，甚至二十年前，你们能够想到如今的高科技产品吗？智能手机，无人驾驶汽车，手机支付，网上购物，这些东西给我们的生活带来了很大的改变。我们可以尽情畅想一下十年后，我真的不敢想象十年以后会变成什么样子。因此，小编希望高考生可以想一想自己的未来，选择专业就是走向社会的第一步。当别人都还在隔岸观火的时候，你是否有勇气挑战这个未知的领域。很多人还在担心万一人工智能不火爆了怎么办呢？人工智能和计算机是同源的，就算不在智能领域发展，当个码农也不愁吃穿。更何况，国家鼓励对人工智能人才的培养 ，这种可能性应该也不大。你们想好了报考什么专业了吗？

来源：经济日报长城汽车技术中心招聘人工智能，月薪4-5万元；贪心科技招聘AI工程师，月薪3到6万元；云学堂苏州招聘AI专家，月薪5到7万元；华为招聘AI技术专家，月薪6到7万；京东物流招聘AI leader，月薪5到8万……这是国内某招聘网站上，AI专业人才的招聘信息，可见人工智能专业人才多么稀缺。招聘网站上，企业对急缺的AI人才开出了高薪，月薪最高已达8万。最近，渴望投身人工智能领域的毕业生迎来了一个好消息——3月3日，教育部、国家发展改革委、财政部三部门联合发布《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》，将把人工智能纳入“国家关键领域急需高层次人才培养专项招生计划”支持范围，扩大研究生培养规模，计划安排研究生尤其是博士生招生计划专项增量，并将引导高校精准扩大人工智能相关学科高层次人才培养规模。人工智能是引领新一轮科技革命、产业变革、社会变革的战略性技术，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大深远的影响。在产业界，我国与美国同处第一阵营，国内不少互联网企业拥有世界一流的技术实力。但是，我国高校人工智能相关学科建设和人才培养与发达国家相比仍有较大差距，主要表现在高层次领军人才、创新团队和跨学科创新平台不足，学科建设缺乏深度交叉融合，基础理论、原创算法、高端芯片等方面突破较少，复合型人才培养导向性不强，高校和企业的产学研合作缺乏有效的激励机制等方面。此前，教育部已印发《高等学校人工智能创新行动计划》。2月28日，教育部副部长翁铁慧透露，今年扩招的约18.9万研究生名额将重点投放在服务国家战略和社会民生急需领域，其中就包括人工智能专业。本次出台的《意见》将着力推动“双一流”建设高校着力构建赶超世界先进水平的人工智能人才培养体系，加快培养勇闯“无人区”的高层次人才。记者从《意见》中梳理了几个关键词，请毕业生关注——1、扩招：安排招生计划专项增量《意见》指出，将人工智能纳入“国家关键领域急需高层次人才培养专项招生计划”支持范围，综合考虑有关高校高水平师资、国家级科研平台、重大科研项目和攻关任务，以及产教融合、协同育人成效等情况，安排研究生尤其是博士生招生计划专项增量。2、融合：探索学科交叉人才培养模式人工智能是一个多学科融合的专业，数学、脑科学、心理学、社会学，至少涉及几十个专业。如果按照过去传统的专业划分方式，无法培养。因此，《意见》强调学科建设“融合发展”，要以学科重大理论和实践应用问题为牵引，促进人工智能方法与技术向更多学科渗透融合；人才培养强调“复合培养”，探索以问题为导向的学科交叉人才培养模式，深化产教融合，制定个性化培养方案，大力提升研究生创新和实践能力；课程体系建设强调“精密耦合”，以“全链条”“开放式”“个性化”为目标，打造人工智能核心知识课程体系和应用模块课程。在师资队伍方面，鼓励以双聘等灵活聘用方式吸引企业和科研院所优秀人才到高校开展科学研究和人才培养。统筹利用各类资源，为人才流动和创新创业提供良好条件。3、自主：支持高校自主确定研究生培养规模，制定个性化培养方案在创新高层次人才培养机制和模式上，《意见》指出，要建立专项任务培养研究生机制。以多学科交叉解决重大问题的专项任务作为研究生课题主要来源和培养载体，以高水平科学研究支撑人工智能高层次人才培养，支持高校在承担的重大科研任务中，自主确定研究生培养规模，制定个性化的培养方案，完善人才培养成本分摊机制。通过这些方式，希望能探索深度融合的学科建设和人才培养新模式，着力提升人工智能领域研究生培养水平，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。但是对毕业生来说，最关键的一条是人工智能相关的研究生名额将大幅扩招。建议高校学生多关注国内开设人工智能专业的高校，早做准备。

来源：21世纪经济报道原标题：人工智能专业研究生将扩招：培养模式将改变，重点发展这些交叉学科教育部、国家发展改革委、财政部印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见》（下称“意见”）。意见提出扩大研究生培养规模。扩招途径有哪些？首先是将人工智能纳入“国家关键领域急需高层次人才培养专项招生计划”支持范围，综合考虑有关高校高水平师资、国家级科研平台、重大科研项目和攻关任务，以及产教融合、协同育人成效等情况，安排研究生尤其是博士生招生计划专项增量。2019年，教育部就已确定人工智能为新增重点支持领域，纳入“国家关键领域急需高层次人才培养专项招生计划”，共安排29所高校博士生专项招生计划增量180人，并要求高校按不低于1：1配套支持积极实施包括人工智能在内的国家急需学科高层次人才培养专项计划，为国家关键核心技术领域贮备战略人才。其次是积极引导高校通过实施常规增量倾斜和存量调整办法，切实优化招生结构，精准扩大人工智能相关学科高层次人才培养规模。2月28日10时，国务院联防联控机制举行新闻发布会，教育部副部长翁铁慧表示，今年将扩大硕士研究生招生规模，预计同比增加18.9万人。2020研究生计划增量将重点投向临床医学、公共卫生、集成电路、人工智能等专业。并且以专业学位培养为主，以高层次的应用型人才专业学位为主。将重点发展哪些学科？意见提出，完善人工智能领域学科布局。加强人工智能基础理论、机器学习、计算机视觉与模式识别、自然语言处理、知识处理与挖掘、智能芯片与系统、数据分析与大数据系统、认知心理学和神经科学等相关方向建设。鼓励高校统筹各类资金，支持人工智能相关学科建设，逐渐形成学科优势特色，推动人工智能向更多学科渗透融合。2019年，我国在35所高校布设了首批人工智能专业点。此外，人工智能相关本科专业还包括智能科学与技术、数据科学与大数据技术、大数据管理与应用、机器人工程、建筑电气与智能化、电气工程与智能控制、智能电网信息工程、智能制造工程、智能医学工程、智能建造、电机电器智能化、智能体育工程、智能车辆工程，以上人工智能相关专业布点共1082个，相比2018年增加86%，形成了一批“人工智能+X”复合特色专业。人工智能人才培养更多体现在职业教育方面。教育部2015年发布了新版的高职专业目录，设有软件技术、云计算技术与应用、工业机器人技术、物联网应用技术、智能产品开发、智能控制技术、智能终端技术与应用等人工智能相关的专业，2016年增补了大数据技术与应用专业。2018年，全国共有971所学校开设有2277个相关专业点，共招生18.47万人。较2017年，开设相关专业点的学校数量增加51所，专业点数增加376个，招生数增加4.1万余人，约增加309%。也就是说，人工智能人才需要着重培养高层次人才。然而，教育部学位管理与研究生教育司负责人指出，我国人工智能高层次领军人才、创新团队和跨学科创新平台不足，学科建设缺乏深度交叉融合，基础理论、原创算法、高端芯片等方面突破较少，复合型人才培养导向性不强，高校和企业的产学研合作缺乏有效的激励机制。人工智能专业将如何培养？教育部学位管理与研究生教育司负责人指出，“人才培养模式强调‘复合培养’，探索以问题为导向的学科交叉人才培养模式，深化产教融合，制定个性化培养方案，大力提升研究生创新和实践能力。”意见提出，设立产教融合创新平台。依托“双一流”建设高校，建设国家人工智能产教融合创新平台，在人工智能发展重大问题和突破方向上，实行联合科研攻关和融合育人，强化课程体系、计算平台、实验环境等条件建设。鼓励企业参与共建，在资金、项目等方面优先支持。意见提出，密切校企合作。支持高校、科研院所、产业联盟和骨干企业、新型研发机构等合作建设面向重大研究方向或重点行业应用的人工智能开放创新平台、应用场景平台、联合实验室（技术研发中心）和实训基地，共建示范性人工智能学院或研究院。鼓励企业参与制定研究生培养方案，组织开展人工智能高层次人才创新创业和技能竞赛，引导学生以企业实际问题开展创新创业实践。2018年，教育部组织华为、腾讯、百度、阿里、京东、谷歌、微软等多家企业与高校实施了“智慧环境下《人工智能+教育》课程教学模式构建与实践”“基于人工智能教育模式的大学英语教学实践基地建设”“中学人工智能教育课程开发与教学评价研究”等1727项人工智能相关产学合作协同育人项目。天津大学与中科拓视、武汉大学与小米公司、华中科技大学与容联云通讯、防灾科技学院与百度等分别成立了人工智能联合实验室意见提出，确立专项任务培养研究生机制。以多学科交叉解决重大问题的专项任务作为研究生课题主要来源和培养载体，以高水平科学研究支撑人工智能高层次人才培养，支持高校在承担的重大科研任务中，自主确定研究生培养规模，制定个性化的培养方案，完善人才培养成本分摊机制。对承担重大科研任务的博士生，高校应参照科研人员管理的有关规定，制定保障和提高博士生相关待遇的具体办法，保护博士生的合法权益。

原力君在系列的前两篇中提出了人工智能三部曲（拟人、类人、超越人），并简要介绍了现有资料中普遍认同的人工智能研究的目标（理解人类的知识、有效的自动化、有效的智能扩展、超人的智力、通用问题求解、连惯性的交谈、自治、学习、信息储存与处理）。理想是丰满的，现实是骨感的，已有的人工智能研究离实现这些目标还有很长的路要走。但是，人类从没有停止探索的脚步。人工智能技术研究者们在实现目标的路上各自走出了不同的道路，开辟了不同的研究领域。他们或者模拟人类智能的基本功能（功能模拟法）、或者模拟人类智能的物质结构（结构模拟法）、或者模拟人类的行为方式（行为模拟法）、或者集合功能结构和行为于一身（集成模拟法），来研究和模拟人的智能。不管使用何种方法研究人工智能，都不会脱离开两个方面：智能的理论基础、人工智能的实现。所以，一种广受研究者认可的关于人工智能研究所需要涉及的基本内容总结为九个方面（参考资料蔡自兴老师的《人工智能及其应用》）：认知建模、知识表示、知识推理、知识应用、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为、智能系统构建。认知建模、知识表示、知识推理是对人类智能模式的一种抽象。认知建模主要研究人类的思维方式、信息处理的过程、心理过程，以及人类的知觉、记忆、思考、学习、想象、概念、语言等相关的活动模式。知识表示，则是将人类已经掌握的知识概念化、形式化、模型化，这个的重要性在于，人类要想建立超越人的人工智能系统，就要把整个人类种群所掌握的知识灌输给它，从而让它在一定程度上可以在知识量方面超越任何一个人类个体。知识推理，则是研究人类如何利用已有的知识去推导出新的知识或结论的过程，从而可以让机器也可以具备像人一样的推理能力。机器感知、机器思维、机器学习、机器行为则是对人类智能的一种模拟实现。机器感知研究的是如何使机器具有类似于人类的感觉，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉、痛觉等等，这个要用到认知建模里面的知觉理论，而且需要能够提供相应知觉所需信息的传感器。举个例子，机器视觉具有视觉理论基础，同时还需要摄像头等传感器提供机器视觉所需要的图像数据。机器思维，则是利用机器感知的信息、认知模型、知识表示和推理来有目标的处理感知信息和智能系统内部的信息，从而针对特定场景给出合适的判断，制定事宜的策略。这个说起来抽象，实际上大家已经接触到的路径规划、预测、控制等都属于机器思维的范畴。机器思维，顾名思义就是在机器的脑子里进行的动态活动，也就是计算机软件里面能够动态的处理信息的算法。机器学习，是与人类的学习活动对标的。虽然有了知识并且也可以基于已有知识去推理，但是机器也要像人一样不断地学习新的知识从而更好地适应环境。机器学习研究的就是如何让机器在与人类、自然交互的过程中自发的学习新的知识，或者利用人类已有的文献数据资料进行知识学习。目前，人工智能研究和应用最广泛的内容就是机器学习，包括深度学习、强化学习等。机器行为是指智能系统具有的表达能力和行动能力，包括与人对话、与机器对话、描述场景、移动、操作机器和抓取物体等能力。而语音系统（音箱）、执行机构（电机、液压系统）等是机器行为的物质基础。智能系统要想具备行为能力，离不开机器感知和机器思维的结果。思维是行为的基础，所谓是知行合一。人工智能研究的最终要构建拟人、类人、超越人的智能系统拟人、类人、超越人是人工智能的三部曲，人类最终要用一种实用的方式将上述关于知识和机器的研究技术付诸实现。目前已有的人工智能系统的实现主要体现在机器人（仿人、仿生，如Atlas仿人机器人，Big Dog机器狗等）、无人系统（无人车、无人机、无人船）、人工大脑（IBM沃森、阿尔法狗）等.一句话总结：人工智能主要研究如何让机器像人一样能够感知、获取知识、储存知识、推理思考、学习、行动等能力，并最终创建拟人、类人、或超越人的智能系统。

人工智能研发日趋激烈，下一个增长点必须是人工智能。那么我们的生活距离人工智能化还要多久？人工智能还能火到什么样？等等很多问题让人深思,不过在如此激烈的环境下，可能很多人都还不了解什么是人工智能，人工智能（Artificial intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能不再是束缚在实验室里的玩具，谷歌的alphago与李世石的围棋大战，将人工智能以极大的冲击力带到广大人民群众的面前。2017年最热的名字之一大概就是“人工智能”了，很多媒体争相报道。很多媒体称今年为人工智能突破年，这可能意味着“人工智能涉足人类文明和思维，并与人类深度竞争的开始”。当前人们熟知的也是各个汽车厂商都在做的一件事情就是“无人驾驶”，无人驾驶代表了汽车未来的发展方向，但是因为种种原因，还没有完全实现真正的无人驾驶。从某个角度上讲，无人驾驶是比人类驾驶更具安全特质的，只要人工智能技术突破技术关键点，我相信无人驾驶将会改变我们未来生活的出行方式。传统的思维方式告诉我们机器就是一堆没有感情的金属，但是这也是他真正有优势，比如李世石和机器人的围棋大战中，人或许会因为下错一步棋会产生懊悔情绪，这对参赛者极为不利，需要参赛者马上调整比赛状态，但是机器人就不会有，机器人不会受外界环境和情绪干扰。比如在日渐火热的无人驾驶领域，机器不会因为主观的原因而犯一些基本的操作错误，从这个角度上讲，人工智能技术的可发展性，把一些事情交给不知疲倦。恪守规则的机器人来完成，这是科学技术发展的目标。2016百度联盟峰会李彦宏发表了以“下一幕”为主题的演讲。李彦宏认为，互联网自2012年的移动互联网走了仅仅4年的时间，但移动互联网遭遇了“成长的压力”，很难再成为互联网下一步的新动力。这就让互联网进入发展的第三幕，智能互联网时代就此到来。对于发展趋势如此激烈的人工智能，很多人都还没有完全接受的新事物和对它的种种疑虑，担心其会对人类的存在构成威胁，我们应该乐观的去面对，用科技发展的眼光来看待人工智能，用技术革新给人类带来便利舒适的生活环境。

（图片来源：全景视觉）经济观察网 记者 饶贤君朱茵饰演的黄蓉在经过AI（人工智能）技术处理后，被“换脸”成了杨幂，面部微表情、五官的运动看起来毫无破绽，这个在社交网络上引发了热议的“高科技”话题，在之江实验室人工智能研究院副研究员单海军博士看来，其实只是AI现有技术的冰山一角。如果运用更先进成熟的AI技术，这段视频其实可以更具“迷惑性”，单海军称，：“现有的技术完全可以做到用杨幂的音色、音调，完美的地配合视频中的嘴型、台词，有些没看过原作的人可能根本分辨不出来，‘咦，杨幂还演过这个？’。”换脸的对象并不局限于明星、名人，AI技术甚至能“无中生有”，创造一个并不存在的面部，而神奇之处在于，其生动的表情和五官，能够让普通人用肉眼完全无法分辨出这其实是一个虚拟的“人造脸”。诸如此类，AI技术的普及和日趋成熟，正在让原本想象中的一切逐渐贴近我们的生活，人脸识别、虹膜认证、实时翻译、智能家居等等AI技术的应用以颠覆性的姿态更新着人们的认知，而在这个充满想象力和科技感的行业里，每一个从业者都是时代变革的见证者。“充满想象力”的职业和电影里白大褂、一脸严肃的科研人员不同，一身休闲西装的单海军坐在经济观察报记者对面时，谈吐幽默、表情轻松，想到一些有趣的回答时，时常会爽朗的地笑出声来。进入人工智能这个行业，对于单海军来说是水到渠成的事，无论是本科学习的自动化专业机械自动化管理，还是美国明尼苏达大学博士生涯对脑机接口的研究，单海军始终在和人工智能打交道，“其实大学里学的东西都是课本上的偏理论，比较很枯燥、很抽象，没有那些很酷很炫的东西，但是到了后来真正入了这行，把以前学的那些枯燥的理论、算法在实践中和产品结合起来了，有时候开始有些兴奋，原来当时学的都是最前沿的东西。”2012年，单海军开始接触人工智能的“机器学习”，2014年，研究更深一步的人工智能“深度学习”，并真正开始进入人工智能行业，“现在，最前沿的风口技术已经是我们所说的‘图神经网络’，人工智能领域的技术革新实在太快，每两三年基本上每几年就是一个大的颠覆。”从机器学习到深度学习，尽管名称上看起来变化不大，实际的改变是革命性的，“就拿人脸识别举例来说，机器学习时代是半自动化的，就是我给AI一千张面孔人脸图片，需要然后人工进行数据处理和特征提取设置好条件，即告诉计算机模型AI，人脸之间最大的脸部特征区别是哪些每个面孔的五官都有哪里不同，这样，AI才能完成对这一千张面孔人脸的辨认，正确率大概在70%-80%之间，而深度学习的进步在于，它是端到端全自动化的， 同样给机器一千张面孔，AI算法模型可以通过海量的数据信息的训练和学习，自己产生相应的识别能力，而且最好的模型识别正确率已经可以达到99%以上。”新的“图神经网络”技术则为AI带来了推理能力，也就是说，在具备人脸识别这样的感知能力之外，还具备推理认知能力，辨认你的脸之后还能判断出你的性别、职业等信息，推理能力跳出了原本的信息束缚同样获取了一千张面孔的数据之后，AI可以辨认出这一千张面孔之外的新面孔，跳出了原本的信息束缚。这其中，每一个阶段的技术革新，对于传统的应用技术都是颠覆性的，甚至是超越想象的。“比如说智能医疗，我们现在的技术可以达到的是，通过海量的病例影像录入，AI能够辅助医生判定患者的病灶在哪里，准确的地判断病情，。更进一步的是，现在已经有能够做手术的机器人达芬奇，或许有一天，机器人帮我们看完病，然后帮我们做手术，医生只需要完全旁观，这些都是完全有可能实现的，我们这个职业永远充满想象力。”在这样一个日新月异、充满想象的行业里，单海军和其他所有的AI行业从业者一样，必须时刻保证自己的知识库存能够跟上技术水平的发展。单海军目前主攻的课题是“跨媒体智能研究”，简单来说，就是对人工智能目前三大领域——计算机视觉、语音识别及自然语言处理的“融合”。这些高大上的专业名词其实很好理解，计算机视觉即指AI可以通过摄像头图像或视频理解，辨认出你是谁，你在干什么；语音识别则可以判断谁在说话，说了什么，并转为文本；而自然语言处理则是指给AI一段文本，它他可以理解这段文本的意思，甚至为这段文本提炼出摘要。这些技术都有映射到现实中的应用，如机场的人脸识别、科大讯飞的语音翻译、今日头条的AI新闻。单海军要做的，就是将这些领域跨“感官”信息融结合起来，使得AI对环境的感知和认知表现得的更加贴近人类，“比如我们坐在这里喝茶、采访，一个人类走进房间，他凭借视觉、听觉以及对我们对话的理解，就知道，‘哦，你们在采访’，现在我们希望，把一个AI放在这样的场景里，它也能明白我们在干什么。”人类听起来能简单理解的事务的理解能力背后，但需要AI需要具备极其复杂的学习、计算、推理能力才能理解。对于目前的AI技术而言，要达成这样的目标或许还有些距离，单海军认为，“其实从AI的发展阶段来讲，它目前还是个婴儿，学术一点的叫法就是弱人工智能时代，它自己其实是无意识无没有智慧的。”梦想照进现实即使是这样一个没有智慧的“婴儿”，对于社会带来的改变已经足以称得上颠覆。在普通人对人工智能的理解还短暂停留于打败李世石的AlphaGo、电影电视中的瓦力、大白身上时，人工智能所带来的“第四次工业革命”已经在引领变革。市场调研机构高德纳近日公布的最新调查报告显示，企业人工智能应用在近年来高速增长。全球采纳人工智能技术的企业从2015年的10%，增长至2019年的37%，增加了270%。而研究机构埃森哲则预估，到2035年时，AI将使包括中美等12个国家在内的16个行业产出增加14万亿美元，相当于现在中国大陆的GDP总额，企业获利能力平均能提高38%，成为拉动经济与企业获利的源头。AI技术的革命性，使其成为了全球各国科技竞赛的主战场，中国也通过推出大量的利好政策推动AI产业的发展。2016年3月，人工智能被正式列入“十三五”重大工程，2017年3月，人工智能首次被写入政府工作报告，从国家的顶层设计，为人工智能产业发展铺路。顶层政策的积极引导下，各地方政府也对人工智能领域投入了大量资源，据介绍，除北上广深等众多一线城市，成都、西安等二线城市也均由政府与企业携手，成立自己的AI实验室。单海军所就职的之江实验室正是由浙江省人民政府携手浙江大学、阿里巴巴集团共同推动建立的“开放型、平台型、枢纽型创新高地”，新一代人工智能、智能制造与机器人、泛信息安全、超级智能感知以及未来网络计算是其主要科研方向。政策推动、政企协作，时至今日，中国在人工智能领域的发展已经获得世界的认可，2019年1月31日，联合国下属的世界知识产权组织（WIPO）公布了一份研究报告，显示在全球人工智能领域的竞争中，中国和美国处于领先地位。报告还显示，人工智能专利申请数量排名前20位的学术机构中，中国占了17个。此外，截至2018年6月，全球能监测到人工智能企业总数达4928家，其中美国2028家，中国（不含港澳台地区）1011家，北京是人工智能企业最多的城市。有着在美国学习经历的单海军也表示，：“从人工智能的角度来讲，中国的发展应该说是最前沿的，业界公认美国是最强的，中国是第二强，现在很多全球顶尖的人工智能行业的人才也都是华人，另一方面来说，中国人工智能行业优秀的创业公司数量也很多。”据记者不完全统计，截至2018年末，国内已经诞生了超过12家估值超过10亿美元的AI独角兽企业，总估值超过350亿美元，其中包括了全球估值最高的AI独角兽企业商汤科技。飞速发展的人工智能行业催生了巨量的相关人才需求，单海军感慨，人才的缺乏是制约全球人工智能领域发展的重要因素之一，“人工智能领域其实火了还没几年，而他的实际落地应用要和各个行业结合起来很多很多领域，虽然有很多人开始从事人工智能那么原先培养的人才就那么一点，但是还肯定是跟不上需求的，。此外，人工智能技术是有很高的技术门槛的，它的背后是复杂的数学理论、技术支撑，所以优秀顶尖的人才其实很缺乏。”行业发展与人才缺失之间的矛盾，使得人工智能行业成为了炙手可热的高薪行业，极高的薪资也吸引着众多不同领域的优秀人才转行、跳槽，“比如说智能医疗，那么他不仅需要从业者具有相关的医疗行业知识储备基础，从自己擅长的领域切入到还要是懂人工智能，具备跨学科的能力储备AI，这是跨行业的一些门槛。”对于人工智能行业的未来，单海军充满了乐观与期待，“如果我的亲朋好友问我，我肯定会推荐他们进入到这个行业，像现在商业化的智能音箱、谷歌的glass，这些其实都只是非常简单的AI技术、AI载体，未来，这样的些载体会越来越多，。整个从整个发展过程时代而言，人工智能还在起步阶段，我觉得未来二三十年，大家继续去学习这个专业、从事这个行业都还很有前景没有问题。”