8月29日下午，在上海舉行的2019世界人工智能大會主論壇上，南京大學教授周志華就他構想的“學件”作了一場報告。“學件”由模型和用于描述模型的規約兩部分構成，就像硬件和軟件一樣可以在市場上供人挑選。未來的用戶若想要做自己的機器學習應用，不用再從頭“制刀”，只需打磨改造即可。

如今，周志華再不會像十多年前那樣，學術報告做到一半時就被質疑聲打斷。時下火熱的人工智能，曾經是一個冷到無人問津的學科方向，冷到被人質疑為“機器學習不可能，人工智能是騙人的”。

基于一些良好的條件，這一波人工智能熱潮或許要比歷史上的幾次更為持久，但周志華認為，一直保持眼下的熱度也不易。無論板凳冷熱，留下堅持做實事的，才能孕育新的突破。

這位1973年出生的計算機學者，本碩博都就讀于南京大學，2001年留校任教，2002年被破格聘任為副教授，2003年29歲獲國家杰出青年科學基金，隨后被聘為教授。

作為AI領域各大主流學會的“大滿貫”會士，歐洲科學院外籍院士，更重要的是，作為中國機器學習發展過程的親歷者，周志華近來一大工作重點就是AI人才培養。

2018年，周志華掛帥南京大學新成立的人工智能學院，這也是C9高校中第一個人工智能學院。他給本科新生們準備了一份獨特的培養體系：數學課占比直逼數學系。

國內人工智能人才缺口大，但不宜一擁而上

澎湃新聞：現在國內人工智能教育的現狀如何？

周志華：簡單來說，現狀就是整個人工智能行業高度地奇缺人才。全世界都是這樣，包括美國。美國在這方面可以說已經比我們先發展30年，但是現在他們培養的畢業生也不夠，企業還是到大學去挖教授。像卡內基梅隆大學機器學習系主任，被挖到摩根大通做副總裁。

中國的人才缺口其實更大，因為國內起步比較晚，以前人工智能方面也不像現在這么重視。現在談人工智能的很多，但是有能力在人工智能的核心部分做一些工作，培養高水平人才的單位可能不是很多。很多地方在談“AI+X”，這實際是人工智能在X上的應用，但如果在AI核心部分沒有很好的基礎的話，“AI+X”就只能是新瓶裝舊酒的“X”。

MIT最近這一兩年，計算機和人工智能專業的本科生占到所有學科的30%到40%。中國在這個方面的學生培養量相差很遠，缺口很大。

但另一方面，人工智能人才培養，也不太適合一哄而上，還是先要有培養能力。如果以往沒有從事過相關研究，沒有這方面的師資，要一下子培養人工智能人才可能很困難。

澎湃新聞：人工智能人才缺口的規模有多大？

周志華：人工智能技術以后在所有的領域、所有的行業都會用到，只是或早或晚、或多或少的區別。我們現在每年能夠培養出來的人工智能方面的畢業生，全國也沒有多少。所以這個缺口可能都不是說相差幾千幾萬，而是非常地大。

澎湃新聞：南京大學對此有什么行動和計劃？

周志華：南大在去年成立了C9高校中第一個人工智能學院，希望從源頭做起，從本科開始扎扎實實地培養高水平的人才。南大在人工智能核心領域方面有長期的科研積累和人才培養經驗，在國內是這方面基礎最好的單位之一。

我們去年開始招本科生，今年開始招研究生，這些學生畢業進入社會，還要有3到5年的時間。希望這里能夠成為為國家社會和產業發展提供人工智能高水平人才的一個重要基地。因為有許多兄弟院校來調研考察，我們人力有限接待不了，所以今年上半年干脆出版了一本書，公開發布了國內第一個專門的人工智能本科專業培養體系，主要是一整套專門為人工智能本科專業設計的課程體系。

進可攻退可守的學科

澎湃新聞：相比起南京大學計算機傳統課程體系，人工智能專業的課程體系有什么特點？

周志華：簡單說，計算機學科的課程面更“廣”，人工智能的課程更“專”。國內的計算機本科一般需要150個學分畢業，其中通識通修課、基礎課可能要占60個學分左右，創業就業類課程和畢業設計則要占到約15個學分。那么還剩下一半的學分里面，大概又有那么55個學分要用于學科平臺課和專業核心課。尚未出現人工智能的專門課程就已經只剩20個學分左右了。

然而計算機學科的口徑很廣，它不光有人工智能，還有軟件、理論、高性能計算、網絡、多媒體等等，這些都要兼顧。這樣下來人工智能專業課程大概只能有2到3門，遠遠達不到人工智能專業人才培養的需要。

所以整個課程體系需要重新建設。把一些可能和人工智能相對遠一些的課程，換成對人工智能來說更核心、更關鍵的課，包括數學基礎要打得更好一點，人工智能的專業知識要更全面一點等等。

南大人工智能學院本科對數學的要求接近于數學系，高于計算機學科。但另一方面，它在計算、程序、軟件方面的要求又不亞于計算機系。同時，人工智能還有自己的整套專業知識。所以這里面有很多要學的東西，確實有必要作為一個獨立的專業培養體系去考慮，在必修課方面，我們現在這個體系與原來的計算機專業重疊的大約不到三分之一。

澎湃新聞：您覺得人工智能更偏向一門基礎學科還是一門應用學科？

周志華：人工智能是一個比較有趣的學科，可以說這是一個進可攻退可守的學科，它的特點是從基礎理論研究到工程技術應用都有涉及。所以你可以研究一些非常基礎的理論問題，往科學家的方向走，也可以往技術創新的角度去走，還可以結合具體場景開展應用，直接解決工業界的問題。

澎湃新聞：人工智能碩士博士又與傳統學科有哪些不同？

周志華：博士的區別比較明顯。傳統學科的博士畢業后可能到高校科研院所為主，人工智能學科的博士畢業后不僅有這樣的出路，還有大批進入工業界。因為傳統學科的學術研究與業界應用可能有比較遠的距離，而人工智能這個學科，學術研究與業界應用的距離很短，新發明的算法可能幾個月甚至幾個星期就進入工業界發揮作用了。

所以業界對人工智能高水平人才的需求非常大，甚至各大公司都在追著最新的論文看。這反而導致高校科研院所在人工智能領域“搶人”的難度很大，很不容易搶到優秀博士生。

澎湃新聞：你坐過人工智能的“冷板凳”，如何看待眼下的人工智能熱潮？有人說現在人工智能有很多泡沫，你怎么看？

周志華：20年前，做人工智能的都不好意思對外說是做人工智能的，因為很多人會說你們搞人工智能的是騙子。現在大家看機器學習這么熱，但在十多年前，我在國內做學術報告時曾經講到一半就有專家站起來批判，不要講了，機器學習是不可能的，你們這都是騙人的。但十多年之后，似乎所有人都在談機器學習，都在做人工智能了。

我想板凳冷不冷不重要，我們確實是從很冷很冷、幾乎無人問津的時候過來的，但只要認為是重要的事情，不管什么時候總要有人堅持下去。

在歷史上人工智能也熱過，甚至熱度完全不亞于今天，一旦開始冷，90%甚至更多的人都會離開，并且和它劃清界限。但總要有一批人堅持下去才會取得新的突破，才能有后來的這一波熱潮。

大家現在都認為人工智能這次的熱潮可能會很長，但這個熱度要一直保持今天這樣可能也不容易。

大概任何事情熱起來之后就會有泡沫，但泡沫不可能是純泡沫，必然有人在做實事，否則這件事情也熱不起來。就看大家更關注泡沫的那部分，還是做實事的那部分。