随着大数据、机器学习和计算能力的发展和提升，人工智能正迅速在各领域中展开应用实践，但相应的人工智能领域人才却存在较大缺口。教育部于2018年4月颁发了《高等学校人工智能创新行动计划》，引导高校构建人工智能领域人才培养体系，为我国新一代人工智能发展提供战略支撑。通过回顾国际人工智能领域近期发展趋势和国内基础教育、高等教育的人工智能实施现状，可以看到人工智能将对我国教育内容、教育过程和因材施教实践所带来的深刻变革。纵观国内外人工智能人才战略规划，分析我国人工智能人才培养面临着融合与衔接、投入与公平、师资与人才、标准与机制的挑战；结合社会需求分析基础研究型人才、技术研发型人才和应用实践型人才的培育，探讨从顶层设计、制度保障、支撑人力、标准建立四个方面，构建中国人工智能人才培养体系并提出行动建议框架，以期为我国引领新一代人工智能发展，提供借鉴和参考。 关键词：人工智能；人才培养；人才体系；智能创新；核心素养 随着互联网、大数据、云计算和物联网等技术不断发展，机器学习和深度学习逐渐成熟，计算机计算能力大幅提升，海量数据集逐渐形成，新一轮人工智能浪潮正在全球兴起。斯坦福大学发布的《2030年的人工智能与生活》报告指出：“人工智能已在多个领域快速发展应用，如，交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、娱乐”[1]。本轮人工智能的发展被誉为全球第四次工业革命的关键动力，正引发技术的深刻变革[2]。 未来已来，人工智能的走向仍不确定，但人们对具核心的竞争是人才，已达成共识。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将“加快培养聚集人工智能高端人才”列为重点任务，并指出“把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重”[3]。然而，我国人工智能人才供不应求。2017年11月，高盛发布的《全球人工智能产业分布》报告指出，中国在人工智能项目的数量已超美国，但人才储备方面却远远落后[4]。根据腾讯研究院2017年12月发布的《2017全球人工智能人才白皮书》显示，“全球人工智能领域的顶尖高校基本在美国。每年人工智能领域的毕业生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求”[5]。中国人工智能领域的人才培养，已处于箭在弦上、不得不发的阶段了。 为在新一轮国际科技竞争中掌握主动权，世界主要发达国家纷纷加强谋划部署。面对新一代人工智能的重大发展机遇，教育部于2018年4月颁发了《高等学校人工智能创新行动计划》，将完善人工智能领域的人才培养体系作为三大重点任务之一，强调“要完善学科布局、加强专业建设、加强教材建设、加强人才培养力度、开展普及教育、支持创新创业，全方位综合性地提出指导高校人工智能领域人才培养的指导方针”[6]。因此，如何培养人工智能领域的人才，成为现阶段的热门话题。本文将探讨如何构建人工智能人才培养体系、培养综合发展的人工智能人才，以期为我国人工智能领域的发展提供人力支撑，推动我国占据人工智能科技的制高点。 一、人工智能教育：兴起、实践和影响 （一）人工智能引发全世界热议，正在深度融入教育领域 1956年，美国达特茅斯会议上提出的“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）术语，标志人工智能的正式诞生[7]。随着云计算、大数据等计算资源的技术突破，21世纪人工智能进人快速发展阶段，其核心是深度学习[8]。2011年，IBM具备自然语言问答的人工智能系统“沃森”（Watson）在美国“危险边缘”（Jeopardy！）智力竞答游戏电视节目中，战胜两位人类冠军，引起了全球对自动问答人工智能的热议[9]；2016年，美国佐治亚州理工大学（Georgia Institute of Technology）艾休克.戈尔（Ashok Goel）教授尝试用聊天机器人作为课程助教，以帮助回答在线课程中学生的提问。由于这一基于IBM沃森（Watson）技术的聊天机器人回答问题的准确率高达97%，使得学生在一个学期内都没有注意到，原来和他们聊天的助教是个机器人[10]。谷歌（Google）于2015年发布开源人工智能框架TensorFlow，极大推动了深度学习在各行业中的应用；2017年5月，谷歌DeepMind团队开发的AlphaGo在中国乌镇战胜世界排名第一的围棋选手柯洁，更掀起了人工智能的讨论热潮[11]。随后，清华大学和科大讯飞联合研发的“智医助理”机器人，以超分数线96分的成绩，在全国53万考生中以较高水平通过了2017临床执业医师综合笔试评测，成为全球首个通过国家临床执业医师综合笔试测试的机器人[12]。可见，在当今人工智能足以帮助教师传授知识、批改作业、答疑解惑的时代，未来的教育将进入人工智能与教师“协作共存”的局面，教师将转变传统的教学角色，育人的角色将愈来愈重要[13]。 伴随人工智能与教育的深度融合，人工智能在基础教育、职业教育、高等教育各学段的作用与功能日益显现，这意味着，人工智能教育已成为当前国内外社会各界共同关注的焦点。 （二）人工智能教育在国内各学段的实施现状 1.基础教育阶段 2016年，国家出台了“信息技术学科高中核心素养框架”，框架中强调了“信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面”[14]。2017年，国家颁布新一版《普通高中信息技术课程标准》，将“人工智能初步”列为选择性必须课程的第4模块，作为综合素质评价的内容之一[15]。希望借模块4“人工智能初步”的学习，让学生了解人工智能的发展历程及概念，了解典型人工智能算法的实现过程；通过搭建简单的人工智能应用模块，充分体验人工智能系统的基本过程与方法，从而培养学生利用人工智能技术服务人类发展的使命感和责任感。 2018年4月，商务印书馆、华东师范大学出版社联合商汤科技和华东师范大学，共同推出了首部《人工智能基础（高中版）》教材。华东师范大学二附中、上海交通大学附中、清华大学附中、上海市市西中学等40所全国著名中学，成为首批“人工智能教育实验基地学校”。商汤为该教材提供人工智能实验室平台，“可配合教材完成课堂实验、课后作业、科创竞赛及其他学生自主创新项目，实验过程和结果可视化，与教材有机结合，以培养学生理论与实践相结合的能力”[16]。 人工智能开始进入基础教育，注重于中小学生的自主学习与探究学习能力的发展，鼓励学生积极探究、大胆实践，激发学生的创新思维。 2.高等教育阶段 随着人工智能教育的不断推进，全国著名高校纷纷设立人工智能专业或学院。2017年，北京航天航空大学宣布设立全国首个人工智能专业[17]。中山大学深圳校区投入巨资的“新工科”，正针对人工智能、智能制造、机器人、云计算等新型产业专业进行重点布局[18]。东南大学建设了我国首个“机器人工程”本科专业，探索中国智能制造[19]。2018年4月28日，中国人工智能学会联合中国科学院大学主办了首届“全国高校人工智能学院院长/系主任论坛”，来自中国科学院大学、北京大学、清华大学、浙江大学、南京大学、百度公司、360公司等高校和企业的百余位专家齐聚一堂，深入探讨人工智能学科建设、人才培养体系与产业人才需求匹配等亟需解决的问题[20]。 高等教育阶段的人工智能教育，重在通过人工智能一级学科建设，建立人工智能教学的课程体系，联合科技企业共同协作与推动人工智能教育的发展。 （三）推进人工智能教育对我国当前教育体系的影响 展望人工智能教育的发展趋势和国内实施现状，我们可以看到，推进人工智能教育，将对我国当前教育体系产生深远影响： 1.人工智能教育将影响教学内容的深刻变革 在基础教育阶段，随着首部高中教材的发布，全国40所著名中学主动成为试验基地。人工智能教育师资将大规模开展培训，以期能适应中小学人工智能教育的发展需要。人工智能实验室、智慧校园、智慧课堂、在线辅导、个性化辅导APP、电子书包等，已涌入中小学校园，走进了家长、学生，正在从各个方面影响和改变着基础教育。在高校现有的学科体系下，人工智能相关关键技术——计算机图形学、机器学习、自然语言处理、语音识别，大多是在计算机应用技术、软件工程、电子通信工程等一级学科中学习，人工智能尚未形成自己独特的课程体系。中国人工智能学会常务副理事长、北京邮电大学杨放春教授2017年7月在接受《光明日报》采访时指出：“人工智能专业课程存在着高开低走、碎片化、低水平重复的问题”[21]。而随着国内各高校纷纷设立人工智能学院或专业，人工智能一级学科的建设正在逐步推进完善中。 2.人工智能教育将引起教学过程的深刻变革 基础教育以传授知识为主，重点考察学生对各门学科知识点的掌握，采用传统的分科制；而人工智能是一门具有高度综合性和交叉性特色的学科，传统的学科教学方法已不能适应人工智能教学。另外，人工智能目前已逐渐替代教师完成阅卷和批改作业等日常工作，将教师从机械的日常事务中解放出来。鼓励教师将重心转移到更具挑战和智慧的教学内容设计、教学方法变革、教学手段提升、教学评价智能化中，以适应人工智能与教育的深度融合。 3.人工智能教育将促进个性化学习从理念走向实践 个性化学习不仅需要因材施教，还需要因时、因地施教。人工智能将为学习者刻画画像，做出研判，精准推送个性化学习内容，提高学习者的学习效率和效能。人工智能通过构造形象的学习场景，促进学习者理解抽象难懂的知识点，以提高学习效率。例如，百度教育推出“AR知识点解析”，利用图像识别、AR等技术衍生了多个教育应用场景。再如，“安培定律”可利用AR技术使学生感知虚拟的“真实世界”。由此，帮助学习者更好地理解和掌握所学内容[22]。 综上，人工智能教育将引起当前教育体系的深刻变革，其核心和关键在于人才这个要素。因此，引进和培养人才成为人工智能教育的重中之重。 二、人工智能人才战略的国际背景和挑战 （一）人工智能人才战略的国际背景 美国政府于2016年10月发布了《为人工智能的未来做准备》（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）和《国家人工智能研发战略规划》（The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan）两份报告。报告指出“人工智能的快速发展，大幅提升了对拥有相关技能的人才需求”，由此，“人工智能相关教育培训，愈发成为联邦政府STEM教育计划强调的重点”[23）。报告进而指出人工智能的发展需要强大的研究团队，“要更好地了解目前和未来人工智能领域对人才的需求，以确保有足够的人工智能专家应对上述规划中概述的战略研发领域”[24]。 英国政府于2017年10月发布的《英国人工智能产业报告》中提出了18条建议，其中多条建议与人工智能人才培养相关。如：第5条建议“企业应资助设置人工智能硕士课程，初期为300人”，第7条建议“政府和大学应在英国名列前茅的高校里增加至少200个人工智能博士学位，并且应逐年增加”[25]。日本计划自2020年起，“将编程列入中小学必修课程；从企业选派专家到大中小学上课，促进产学研合作；对在职员工接受社会培训予以更高的学费补贴”[26]。 2017年11月，中国科技部发布了“新一代人工智能发展规划”，提出：“沿着五个主力方向——大数据智能、跨媒体智能、混合增强智能、群体智能、自主智能系统，进行系统和前瞻任务进行布局。针对自动驾驶、城市大脑、医疗影像和智能语音四大人工智能领域，依托聚集国内人工智能人才的百度、阿里云、腾讯和科大讯飞四家公司，建设国家级新一代人工智能开放创新平台”[27]。 2018年3月，教育部遴选612个高校项目入选首批“新工科”研究与实践项目，涵盖了包括人工智能类、大数据类等热门“新工科”在内的19个项目群。其中包含：“高层次人才培养探索项目群、协同育人与实践教育改革项目群、个性化培养模式改革项目群等”[28]。升级传统工科专业，为人工智能制造人才培养提前布局。 2018年4月3日，教育部、创新工场人工智能工程院、北京大学共同启动“中国高校人工智能（AI）人才国际培养计划”，邀请中科院外籍院士、图灵奖获得者约翰•霍普克罗夫特（John E.Hopcroft）、创新工场创始人李开复等中美人工智能领域著名专家担任导师，计划在5年内培训500名教师和5000名学生。今年，将选拔来自全国重点计算机高校的100名教师和300名学生参加首次培养计划，以“探索中国人工智能高等教育的人才培养模式，培养人工智能产业的应用型人才”[29]。 （二）当前中国人工智能教育人才培养面临的机遇与挑战 中国人工智能教育人才培养既逢机遇：国务院将“人工智能”年年写入政府工作报告，《新一代人工智能发展规划》提出要在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的硕博招生名额[30]。但同时又面临着诸多挑战： 1.融合与衔接：多层次教育体系如何衔接，人工智能教育如何融入教与学 我国基础教育阶段的人工智能教育尚在起步阶段，基于分科教育体系的特点，使得人工智能教育作为信息技术的一个选择性必修模块之一，设为高中的一门选修课。人工智能教育尚未全面融入基础教育各学科的教与学之中。而高中毕业生升入大学之后，如修读人工智能专业，则需从基础理论和实践技术开始学习。如何有效融入，有待深入研究。 2.投入与公平：人工智能教育学习环境需要资本投入，易引发教育不公平 人工智能教育对传统教学设计和教学形式带来冲击，教学不仅局限在一本或多本教材中，而是基于人工智能实验室平台、智能教室、智慧校园，均需大量基础设施建设，需要资本的大量投入。而依靠教育经费建设人工智能基础支撑平台，显然易造成地区性的差异和教育不公平。 3.师资与人才：师资力量明显不足，高端人才难以吸引 人工智能教育核心竞争是人才问题，而背后的深层次原因则是师资难以满足人工智能教育的需要。教师工资与人工智能企业人才的收入差距较大，难以吸引高端人才全职投入人工智能基础教育，甚至高等教育的人工智能师资还往企业倒流。 4.标准与机制：人工智能教育尚需完善标准规范，体制机制保障尚需落实落细 人工智能教育在2017年进入新修订的普通高中信息技术课程标准中；在高等教育阶段的一级学科建设仍在推进过程中，尚未形成完善的课程体系、培养计划、教材建设。人工智能教育相关的实验支撑平台，尚无标准规范。企业与人工智能教育合作共建的机制尚未建立，因此，企业与学校如何在合作中实现共赢？校企合作中的进程如何规范？知识产权如何归属？双方的合法权益如何保障？这些，都是推进人工智能教育快速发展亟需解决的一系列现实问题。 三、人工智能人才的需求分析 美国总统办公室发布的一份重要报告《为人工智能未来做好准备》中指出，人工智能的从业者具有多样性特点：“包括人工智能研究人员——直接推动相关技术的进步；大量的技术专家——决定解决某些特定问题的人工智能程序；数量更加庞大的应用者——负责在特定的条件设置下操作程序”[31]。
根据人工智能人才战略的国际背景与目前面临的机遇、挑战分析，我们将人工智能人才的社会需求分为三类（如图1所示）：基础研究人才、技术研发人才和应用实践人才。其中，基础研究型人才是人工智能发展的核心；技术研发型人才是推动人工智能发展的中坚力量；应用实践型人才则是人工智能实施和实践的根本基础。三者互相协同，共同构建了人工智能人才培养体系。全文：https://mp.weixin.qq.com/s/x2kJb1FKMHll5E23RH40iA 来源：《远程教育杂志》
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