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    為人工智能發(fā)展儲(chǔ)備更多戰(zhàn)略型人才

    2018-07-12 08:15:10嚴(yán)霞
    人民論壇 2018年16期
    關(guān)鍵詞:人工智能教育

    嚴(yán)霞

    【摘要】近年來(lái),隨著我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展,人工智能戰(zhàn)略型人才儲(chǔ)備不足問(wèn)題也越發(fā)凸顯,主要表現(xiàn)在核心尖端技術(shù)人才引進(jìn)難、市場(chǎng)戰(zhàn)略人才穩(wěn)定性不足、專業(yè)性教育培訓(xùn)機(jī)制不健全等方面。因此,在明確人工智能領(lǐng)域戰(zhàn)略型人才培養(yǎng)儲(chǔ)備的重點(diǎn)與方向后,需立足我國(guó)實(shí)際,從人才發(fā)展規(guī)劃、師資隊(duì)伍、教育培訓(xùn)體系等方面出發(fā),提出推進(jìn)人工智能戰(zhàn)略型人才教育與儲(chǔ)備的相關(guān)思路和舉措。

    【關(guān)鍵詞】人工智能 戰(zhàn)略型人才 教育 【中圖分類號(hào)】C961 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

    近年來(lái),我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)得到了快速的發(fā)展,無(wú)論是在研究論文的發(fā)表、技術(shù)專利的申請(qǐng)方面,還是在專業(yè)機(jī)構(gòu)的數(shù)量、科學(xué)成果的應(yīng)用方面,我們都緊隨美國(guó)之后,成為了全球第二大人工智能強(qiáng)國(guó),甚至還在產(chǎn)業(yè)投資的規(guī)模上一度追平了美國(guó)。但隨著該產(chǎn)業(yè)爆發(fā)式發(fā)展,我國(guó)在人工智能基礎(chǔ)理論、核心技術(shù)和戰(zhàn)略人才儲(chǔ)備方面的不足也很快顯露出來(lái),特別是在產(chǎn)業(yè)規(guī)模急速增長(zhǎng)的背景下,戰(zhàn)略人才不足問(wèn)題就顯得更為棘手。

    人工智能人才建設(shè)存在的問(wèn)題及短板

    第一,核心尖端技術(shù)人才引進(jìn)難。近兩年來(lái),我國(guó)在各方面都對(duì)人工智能進(jìn)行了巨大投入,但由于尚未形成相對(duì)完善的學(xué)術(shù)研究和技術(shù)開發(fā)“軟環(huán)境”,只憑借高額的薪資待遇、項(xiàng)目補(bǔ)貼等優(yōu)惠政策,還不足以吸引國(guó)內(nèi)外“高精尖”的核心理論技術(shù)人才到我國(guó)開展長(zhǎng)期研發(fā)工作。尤其是我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)多偏向于應(yīng)用層面的導(dǎo)向,以及現(xiàn)有人才引進(jìn)方式的保守、單一,也在一定程度上降低了對(duì)基礎(chǔ)理論專家、核心算法人才的吸引力。這種只重應(yīng)用、不重基礎(chǔ)的思維導(dǎo)向,難以培養(yǎng)和吸引到此類核心人才,也將導(dǎo)致人工智能產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展很難實(shí)現(xiàn)。

    第二,市場(chǎng)戰(zhàn)略人才穩(wěn)定性不足。隨著資本投入的爆發(fā)式增長(zhǎng)和市場(chǎng)上專業(yè)人才的緊缺,人工智能戰(zhàn)略型^才的競(jìng)爭(zhēng)也越來(lái)越激烈。而與之形成鮮明對(duì)比的是,市場(chǎng)上的大多數(shù)^工智能從業(yè)人員還未具備足夠深厚的專業(yè)理論基礎(chǔ)和核心技術(shù)能力,并且他們主要看重薪酬待遇,這就會(huì)出現(xiàn)頻繁的跳槽行為。這種不正常的人員流動(dòng),不僅不利于人才自身知識(shí)結(jié)構(gòu)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的積累與連貫,更將對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)造成嚴(yán)重的不良影響。持續(xù)虛高的用工成本又將造成整個(gè)產(chǎn)業(yè)不斷降低對(duì)技術(shù)研發(fā)本身的投入。

    第三,專業(yè)性教育培訓(xùn)機(jī)制不全。目前,我國(guó)教育培訓(xùn)體系當(dāng)中關(guān)于人工智能人才的培養(yǎng)和儲(chǔ)備多僅限于計(jì)算機(jī)專業(yè)領(lǐng)域,盡管我國(guó)已有部分高校設(shè)置了智能科學(xué)與技術(shù)相關(guān)專業(yè),但從整體來(lái)看,這些基于計(jì)算機(jī)或自動(dòng)化專業(yè)的應(yīng)用型學(xué)科,并不能為人才培養(yǎng)提供一個(gè)全面、完整的知識(shí)體系。而國(guó)際上的成功實(shí)踐證明,只有建立健全了多學(xué)科融合的人工智能教育培訓(xùn)體系,才能真正源源不斷地培養(yǎng)出市場(chǎng)上稀缺的“高精尖”人工智能人才。

    第四,企業(yè)戰(zhàn)略人才梯隊(duì)不合理。人工智能產(chǎn)業(yè)各企業(yè)目前的崗位,多是與基礎(chǔ)性的計(jì)算機(jī)技術(shù)相關(guān),而真正觸及人工智能核心技術(shù)的崗位很少。企業(yè)在人工智能基礎(chǔ)理論研究、芯片和算法等領(lǐng)域的人才配比嚴(yán)重不足,這直接導(dǎo)致了應(yīng)用實(shí)踐的后續(xù)乏力。此外,企業(yè)對(duì)于崗位過(guò)于細(xì)分的人才結(jié)構(gòu)處理,人為地使得原本需要融合各大領(lǐng)域知識(shí)的人工智能在人才發(fā)展導(dǎo)向上發(fā)生了偏差,更進(jìn)一步限制了復(fù)合型戰(zhàn)略性人才梯隊(duì)的培養(yǎng)和形成。

    人工智能戰(zhàn)略型人才培養(yǎng)儲(chǔ)備的重點(diǎn)與方向

    基礎(chǔ)理論人才是人工智能發(fā)展的基石力量。眾所周知,計(jì)算機(jī)科學(xué)離不開數(shù)學(xué)基礎(chǔ)學(xué)科的理論支撐,同樣,人工智能的發(fā)展也需要以數(shù)學(xué)、生物學(xué)、社會(huì)學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科理論為根基。具有多學(xué)科高度交叉性的人工智能產(chǎn)業(yè),如果想在競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位,必然要有一支核心的基礎(chǔ)理論研發(fā)團(tuán)隊(duì)。只有不斷培養(yǎng)并儲(chǔ)備足夠的,具有扎實(shí)理論基礎(chǔ)、底層原理和系統(tǒng)知識(shí)體系,并有多種專業(yè)理論背景的復(fù)合型人才,我國(guó)的人工智能發(fā)展才會(huì)后勁充足,源源不斷地進(jìn)行創(chuàng)新性輸出。

    核心技術(shù)人才是人工智能創(chuàng)新的關(guān)鍵抓手。技術(shù)驅(qū)動(dòng)是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵所在,但相較于西方發(fā)達(dá)國(guó)家,我國(guó)在該領(lǐng)域的最大缺陷就是缺乏重大原創(chuàng)性成果,而扭轉(zhuǎn)這一局面的抓手,就在于算法、芯片、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等核心尖端人才的培養(yǎng)和引進(jìn)。但目前,我國(guó)在AI領(lǐng)域的人才總數(shù)尚不足五萬(wàn),其中具有核心技術(shù)的尖端人才更屈指可數(shù),而美國(guó)的AI人才總數(shù)已達(dá)85萬(wàn)人,且三分之二都有十年以上的研發(fā)和從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。所以,我國(guó)人工智能要真正實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展,就必須把握好核心尖端技術(shù)人才這個(gè)抓手。

    產(chǎn)業(yè)運(yùn)營(yíng)人才是人工智能產(chǎn)業(yè)的導(dǎo)航舵手。在新工業(yè)革命的背景下,科學(xué)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)變革理念的更新?lián)Q代之快、涉及范圍之廣、影響世界之深,已然達(dá)到了前所未有的程度,人工智能產(chǎn)業(yè)若想加快形成成熟的商業(yè)模式,更好地實(shí)現(xiàn)良性可持續(xù)發(fā)展,就必須立足社會(huì)發(fā)展的內(nèi)在需求,前瞻性地以新理念、新技術(shù)、新途徑去推進(jìn)自身的不斷變革和發(fā)展,而實(shí)現(xiàn)這一切的關(guān)鍵就在于戰(zhàn)略型運(yùn)營(yíng)人才。運(yùn)營(yíng)人才能夠及時(shí)引導(dǎo)人工智能準(zhǔn)確做出戰(zhàn)略調(diào)整,推進(jìn)產(chǎn)業(yè)供需市場(chǎng)的完美平衡。

    推進(jìn)我國(guó)戰(zhàn)略型人才教育儲(chǔ)備的思路

    第一,健全戰(zhàn)略型人才發(fā)展規(guī)劃。一是要建立健全政府、企業(yè)、高校、社會(huì)組織及獨(dú)立專家的長(zhǎng)效協(xié)調(diào)溝通機(jī)制,整合社會(huì)各方力量協(xié)同推進(jìn)人工智能戰(zhàn)略型人才的培養(yǎng)與儲(chǔ)備。二是立足我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展實(shí)際,明確人工智能發(fā)展目標(biāo)方向,盡快形成戰(zhàn)略型人才需求預(yù)測(cè)機(jī)制,科學(xué)匹配人才培養(yǎng)儲(chǔ)備與市場(chǎng)發(fā)展之間的有機(jī)銜接關(guān)系,著力提升培養(yǎng)的精準(zhǔn)性和實(shí)效性。三是重點(diǎn)突出人工智能基礎(chǔ)理論人才、核心原創(chuàng)技術(shù)人才培養(yǎng),加快推進(jìn)建立智能科學(xué)與應(yīng)用實(shí)踐相結(jié)合的人才培養(yǎng)機(jī)制。

    第二,打造產(chǎn)學(xué)研結(jié)合師資隊(duì)伍。從政策層面,政府應(yīng)進(jìn)一步健全人工智能科學(xué)理論研究專項(xiàng)扶持機(jī)制,不斷加大對(duì)該領(lǐng)域科研項(xiàng)目的資金傾斜,積極鼓勵(lì)社會(huì)組織、市場(chǎng)主體提升科研人才和師資隊(duì)伍的培養(yǎng)能力。從教育層面,各有關(guān)高校應(yīng)加快開放對(duì)外合作機(jī)制,通過(guò)開展校企合作等方式,靈活挖掘和調(diào)動(dòng)校內(nèi)外的科研力量,著力為高水平的師資隊(duì)伍建設(shè)提供有力條件。從市場(chǎng)層面,各企業(yè)、機(jī)構(gòu)應(yīng)盡快明確市場(chǎng)定位,建立適應(yīng)自身發(fā)展和市場(chǎng)需求的內(nèi)訓(xùn)師隊(duì)伍,著力完善企業(yè)內(nèi)部培訓(xùn)體系。

    第三,構(gòu)建多層次教育培訓(xùn)體系。一是在持續(xù)加大對(duì)人工智能高等教育培養(yǎng)的基礎(chǔ)上,不斷強(qiáng)化對(duì)境外高端人才的引進(jìn)工作。二是大力推進(jìn)人工智能職業(yè)教育機(jī)構(gòu)發(fā)展。著力降低人工智能教育門檻,規(guī)范職業(yè)化教育標(biāo)準(zhǔn),推動(dòng)人工智能教育走向大眾化。三是著力推進(jìn)企業(yè)人工智能大學(xué)或?qū)m?xiàng)培訓(xùn)體系建設(shè)。鼓勵(lì)有條件的行業(yè)組織、大中型企業(yè)以市場(chǎng)化的方式自行開展人才培養(yǎng)、認(rèn)證及戰(zhàn)略性人才輸出。四是加快構(gòu)建覆蓋多層次、多類型的人工智能人才資格框架。盡快打通各教育形態(tài)之間的互通、互認(rèn)、互聯(lián),保證人工智能人才受教育的高效性和連貫性。推進(jìn)青少年早期預(yù)備教育,將人工智能納入青少年早期教育體系。彌補(bǔ)我國(guó)現(xiàn)行教育體制中對(duì)于思維模式、邏輯能力培養(yǎng)的不足,從根本上強(qiáng)化人才的工程化思維,為人工智能產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展做好準(zhǔn)備。

    第四,加快多樣化教育產(chǎn)品研發(fā)。一是加快推進(jìn)人工智能專業(yè)性標(biāo)準(zhǔn)教材的編寫和更新工作。在保證基礎(chǔ)理論、核心技術(shù)等基本知識(shí)內(nèi)容準(zhǔn)確統(tǒng)一的基礎(chǔ)上,積極鼓勵(lì)高校、企業(yè)、從業(yè)人員或社會(huì)研究人員發(fā)表出版多樣化的論文和著作。二是引導(dǎo)有條件的企業(yè)、教育機(jī)構(gòu)或文化機(jī)構(gòu)積極開發(fā)與人工智能緊密相關(guān)的編程游戲、小程序、科教視頻、組裝型機(jī)器人等多樣化教育產(chǎn)品,著力提升人工智能對(duì)公眾的吸引力。三是加強(qiáng)人工智能知識(shí)宣傳的正確引導(dǎo)。通過(guò)拍攝人工智能專題紀(jì)錄片、制作人工智能訪談節(jié)目,規(guī)范傳統(tǒng)及網(wǎng)絡(luò)傳媒消息報(bào)道,積極打造人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)化自媒體團(tuán)隊(duì)等方式,不斷推進(jìn)人工智能知識(shí)的普及。

    (作者為西南財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)信息工程學(xué)院講師)

    【參考文獻(xiàn)】

    ①[英]維克托-邁爾舍恩伯格、肯尼斯·庫(kù)克耶著,盛楊燕、周濤譯:《大數(shù)據(jù)時(shí)代——生活、工作與思維的大變革》,杭州:浙江人民出版社,2012年。

    責(zé)編/劉芋藝 谷漩 美編/楊玲玲

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