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專訪周志華:人工智能研究曾被指騙子,現(xiàn)火熱也不宜一擁而上
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(xué)教授周志華就他構(gòu)想的“學(xué)件”作了一場報告。“學(xué)件”由模型和用于描述模型的規(guī)約兩部分構(gòu)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(xué)習(xí)應(yīng)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(xué)術(shù)報告做到一半時就被質(zhì)疑聲打斷。時下火熱的人工智能,曾經(jīng)是一個冷到無人問津的學(xué)科方向,冷到被人質(zhì)疑為“機器學(xué)習(xí)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(rèn)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(xué)者,本碩博都就讀于南京大學(xué),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(xué)基金,隨后被聘為教授。
作為AI領(lǐng)域各大主流學(xué)會的“大滿貫”會士,歐洲科學(xué)院外籍院士,更重要的是,作為中國機器學(xué)習(xí)發(fā)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(yǎng)。
2018年,周志華掛帥南京大學(xué)新成立的人工智能學(xué)院,這也是C9高校中第一個人工智能學(xué)院。他給本科新生們準(zhǔn)備了一份獨特的培養(yǎng)體系:數(shù)學(xué)課占比直逼數(shù)學(xué)系。
國內(nèi)人工智能人才缺口大,但不宜一擁而上
澎湃新聞:現(xiàn)在國內(nèi)人工智能教育的現(xiàn)狀如何?
周志華:簡單來說,現(xiàn)狀就是整個人工智能行業(yè)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(jīng)比我們先發(fā)展30年,但是現(xiàn)在他們培養(yǎng)的畢業(yè)生也不夠,企業(yè)還是到大學(xué)去挖教授。像卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機器學(xué)習(xí)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(nèi)起步比較晚,以前人工智能方面也不像現(xiàn)在這么重視。現(xiàn)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(yǎng)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(yīng)用,但如果在AI核心部分沒有很好的基礎(chǔ)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(yè)的本科生占到所有學(xué)科的30%到40%。中國在這個方面的學(xué)生培養(yǎng)量相差很遠,缺口很大。
但另一方面,人工智能人才培養(yǎng),也不太適合一哄而上,還是先要有培養(yǎng)能力。如果以往沒有從事過相關(guān)研究,沒有這方面的師資,要一下子培養(yǎng)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(guī)模有多大?
周志華:人工智能技術(shù)以后在所有的領(lǐng)域、所有的行業(yè)都會用到,只是或早或晚、或多或少的區(qū)別。我們現(xiàn)在每年能夠培養(yǎng)出來的人工智能方面的畢業(yè)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(xué)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(xué)院,希望從源頭做起,從本科開始扎扎實實地培養(yǎng)高水平的人才。南大在人工智能核心領(lǐng)域方面有長期的科研積累和人才培養(yǎng)經(jīng)驗,在國內(nèi)是這方面基礎(chǔ)最好的單位之一。
我們?nèi)ツ觊_始招本科生,今年開始招研究生,這些學(xué)生畢業(yè)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(chǎn)業(yè)發(fā)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(diào)研考察,我們?nèi)肆τ邢藿哟涣耍越衲晟习肽旮纱喑霭媪艘槐緯_發(fā)布了國內(nèi)第一個專門的人工智能本科專業(yè)培養(yǎng)體系,主要是一整套專門為人工智能本科專業(yè)設(shè)計的課程體系。

進可攻退可守的學(xué)科
澎湃新聞:相比起南京大學(xué)計算機傳統(tǒng)課程體系,人工智能專業(yè)的課程體系有什么特點?
周志華:簡單說,計算機學(xué)科的課程面更“廣”,人工智能的課程更“專”。國內(nèi)的計算機本科一般需要150個學(xué)分畢業(yè),其中通識通修課、基礎(chǔ)課可能要占60個學(xué)分左右,創(chuàng)業(yè)就業(yè)類課程和畢業(yè)設(shè)計則要占到約15個學(xué)分。那么還剩下一半的學(xué)分里面,大概又有那么55個學(xué)分要用于學(xué)科平臺課和專業(yè)核心課。尚未出現(xiàn)人工智能的專門課程就已經(jīng)只剩20個學(xué)分左右了。
然而計算機學(xué)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(wǎng)絡(luò)、多媒體等等,這些都要兼顧。這樣下來人工智能專業(yè)課程大概只能有2到3門,遠遠達不到人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)的需要。
所以整個課程體系需要重新建設(shè)。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(guān)鍵的課,包括數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要打得更好一點,人工智能的專業(yè)知識要更全面一點等等。
南大人工智能學(xué)院本科對數(shù)學(xué)的要求接近于數(shù)學(xué)系,高于計算機學(xué)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(yè)知識。所以這里面有很多要學(xué)的東西,確實有必要作為一個獨立的專業(yè)培養(yǎng)體系去考慮,在必修課方面,我們現(xiàn)在這個體系與原來的計算機專業(yè)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(chǔ)學(xué)科還是一門應(yīng)用學(xué)科?
周志華:人工智能是一個比較有趣的學(xué)科,可以說這是一個進可攻退可守的學(xué)科,它的特點是從基礎(chǔ)理論研究到工程技術(shù)應(yīng)用都有涉及。所以你可以研究一些非常基礎(chǔ)的理論問題,往科學(xué)家的方向走,也可以往技術(shù)創(chuàng)新的角度去走,還可以結(jié)合具體場景開展應(yīng)用,直接解決工業(yè)界的問題。
澎湃新聞:人工智能碩士博士又與傳統(tǒng)學(xué)科有哪些不同?
周志華:博士的區(qū)別比較明顯。傳統(tǒng)學(xué)科的博士畢業(yè)后可能到高校科研院所為主,人工智能學(xué)科的博士畢業(yè)后不僅有這樣的出路,還有大批進入工業(yè)界。因為傳統(tǒng)學(xué)科的學(xué)術(shù)研究與業(yè)界應(yīng)用可能有比較遠的距離,而人工智能這個學(xué)科,學(xué)術(shù)研究與業(yè)界應(yīng)用的距離很短,新發(fā)明的算法可能幾個月甚至幾個星期就進入工業(yè)界發(fā)揮作用了。
所以業(yè)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(dǎo)致高校科研院所在人工智能領(lǐng)域“搶人”的難度很大,很不容易搶到優(yōu)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(xiàn)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(xiàn)在大家看機器學(xué)習(xí)這么熱,但在十多年前,我在國內(nèi)做學(xué)術(shù)報告時曾經(jīng)講到一半就有專家站起來批判,不要講了,機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí),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(rèn)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(xiàn)在都認(rèn)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(guān)注泡沫的那部分,還是做實事的那部分。





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