以群體智能引領(lǐng)人工智能高層次人才培養(yǎng)
——來自佐治亞大學(xué)的經(jīng)驗與啟示

馬永紅，馬萬里

(北京航空航天大學(xué) 高等教育研究院，北京 100191)

一、問題的提出

2016年，谷歌人工智能程序“AlphaGo”贏得人機圍棋對戰(zhàn)大賽，人工智能瞬間成為社會各界關(guān)注的焦點。此后，美國相繼發(fā)布《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計劃》《美國人工智能倡議》等報告，引起了各國政府、資本界、產(chǎn)業(yè)界以及學(xué)術(shù)界的高度重視。2017年，我國發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出要把高端人才隊伍建設(shè)作為人工智能發(fā)展的重中之重；2018年，工業(yè)與信息化部發(fā)布《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018—2020年)》，進一步明確了我國人工智能發(fā)展的行動目標(biāo)與具體任務(wù)。2019年5月，習(xí)近平總書記在中國人工智能與教育大會致賀信中指出，“把握全球人工智能發(fā)展態(tài)勢，找準(zhǔn)突破口和主攻方向，培養(yǎng)大批具有創(chuàng)新能力和合作精神的人工智能高端人才”。研究生教育肩負著高層次人才培養(yǎng)的重要使命，承擔(dān)著為國家輸送科技前沿和關(guān)鍵領(lǐng)域急需高層次人才的重要任務(wù)。2020年1月，教育部、國家發(fā)展改革委、財政部印發(fā)《關(guān)于“雙一流”建設(shè)高校促進學(xué)科融合加快人工智能領(lǐng)域研究生培養(yǎng)的若干意見》，明確指出要構(gòu)建基礎(chǔ)理論人才與“人工智能+X”復(fù)合型人才并重的培養(yǎng)體系，探索深度融合的學(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)新模式，著力提升人工智能領(lǐng)域研究生培養(yǎng)水平。

截至2020年，我國已有215所高校獲批開設(shè)人工智能本科專業(yè)，在探索人工智能人才培養(yǎng)的道路上已邁出重要的一步。但是對于人工智能領(lǐng)域研究生人才的培養(yǎng)，大多數(shù)高校仍是在計算機相關(guān)專業(yè)下設(shè)若干培養(yǎng)方向。作為一門橫貫不同領(lǐng)域的橫斷學(xué)科[1]，人工智能領(lǐng)域研究生人才培養(yǎng)路徑與機制仍不清晰?，F(xiàn)有相關(guān)研究多聚焦于探討人工智能本科層次的人才培養(yǎng)模式[2-5]，對于人工智能領(lǐng)域研究生人才培養(yǎng)的研究相對匱乏[6]，業(yè)界似乎也還未達成明確共識。與美國等發(fā)達國家相比，我國人工智能領(lǐng)域研究生人才培養(yǎng)起步較晚、培養(yǎng)模式尚不成熟。美國在20世紀60年代開始人工智能領(lǐng)域研究生人才培養(yǎng)。麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、普渡大學(xué)等一批高校最早開始人工智能領(lǐng)域的相關(guān)研究，但彼時人工智能并未發(fā)展成為獨立的專業(yè)。1984年，佐治亞大學(xué)(The University of Georgia，UGA)開始籌建人工智能碩士項目，成為美國第一個將人工智能作為獨立專業(yè)招收碩士研究生的高校。佐治亞大學(xué)成立于1785年，作為頂尖的綜合性公立研究型大學(xué)之一，以優(yōu)質(zhì)的本科生教育和高精尖的研究生教育聞名。美國卡耐基高等教育基金會在其研究與學(xué)術(shù)兩方面排名中，均將佐治亞大學(xué)列為最高級，在研究方面，將佐治亞大學(xué)列為“全國第一等研究型大學(xué)”(最高等級)[7]。其人工智能碩士項目獨立于計算機學(xué)院設(shè)立，歷經(jīng)長足發(fā)展依然秉持創(chuàng)建之初的群智交互理念，是碩士層面人工智能專業(yè)建設(shè)的典范[8]。碩士研究生作為研究生教育的重要組成部分，是承擔(dān)創(chuàng)新創(chuàng)造的生力軍，在當(dāng)前人工智能高層次人才培養(yǎng)上升至國家戰(zhàn)略高度之際，系統(tǒng)剖析佐治亞大學(xué)人工智能碩士項目，對我國人工智能領(lǐng)域高層次人才培養(yǎng)與推動人工智能學(xué)科建設(shè)具有重要的理論價值與現(xiàn)實意義。

二、UGA人工智能碩士項目發(fā)展沿革

1956年召開的達特茅斯會議開啟了人工智能的紀元。自此以后，美國的高校相繼開展建設(shè)人工智能領(lǐng)域的研究組織與人才培養(yǎng)。1984年，佐治亞大學(xué)中來自計算機、哲學(xué)、心理學(xué)、教育學(xué)、語言學(xué)、化學(xué)等不同學(xué)科領(lǐng)域的專家組成了多學(xué)科的師資團隊，開始籌建人工智能研究組。由于美國政府、產(chǎn)業(yè)界以及學(xué)術(shù)界對人工智能領(lǐng)域人才的迫切需求，佐治亞大學(xué)于1985年開始籌劃人工智能碩士項目，并于1986年招收了首批人工智能碩士研究生。1987年，佐治亞大學(xué)人工智能碩士項目正式建立[9]。

UGA的人工智能碩士項目在一個多學(xué)科、跨學(xué)科的研究組中孕育而生，從創(chuàng)立伊始便獨立于計算機學(xué)院之外，具有天然的學(xué)科交叉特性。創(chuàng)立之初，其課程體系由基礎(chǔ)課程與高級課程兩部分構(gòu)成，一方面依托UGA原有院系的相關(guān)課程，比如心理學(xué)系的認知心理學(xué)、計算機學(xué)院的自然語言處理以及語言系的語言課程等；另一方面圍繞哲學(xué)系與計算機學(xué)院為人工智能碩士項目開發(fā)新的課程[9]。同樣，該項目的師資隊伍也是由來自計算機學(xué)院、管理學(xué)院、心理學(xué)院以及語言學(xué)院等不同學(xué)科領(lǐng)域的教師構(gòu)成。除了跨學(xué)科、多學(xué)科的課程設(shè)置與教師團隊之外，其實踐教學(xué)也是在不同學(xué)院的實驗室和硬件設(shè)備的支撐下開展，充分體現(xiàn)出跨學(xué)科、多學(xué)科、異質(zhì)性的特點。1994年，人工智能研究組發(fā)展成為人工智能中心，2006年該中心并入富蘭克林文理學(xué)院,2008年發(fā)展成為人工智能研究院。從1988年至今，UGA人工智能碩士項目已經(jīng)培養(yǎng)出了200多名碩士畢業(yè)生[10]。目前，該項目提供包括自動推理、認知建模、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、專家數(shù)據(jù)庫、專家系統(tǒng)、知識表示、邏輯編程和自然語言處理、微電子技術(shù)以及機器人等多樣化的研究方向。

三、UGA人工智能碩士項目特征

群體智能這一詞匯來源于生物學(xué)領(lǐng)域，是針對螞蟻、蜜蜂等為代表的社會性昆蟲的群體行為的研究，最早被用在細胞機器人系統(tǒng)的描述中。群體智能是指自然界的有機體通過彼此間的交互而“涌現(xiàn)”出超越個體智能水平的智能類型，即有機體通過簡單的規(guī)則與彼此間的互動形成復(fù)雜的集體行動，產(chǎn)生更強大的智能[11]。在螞蟻、蜜蜂等群體中，個體的結(jié)構(gòu)與功能相對簡單，但是它們的集體行為通常非常復(fù)雜，其群體的復(fù)雜行為是群體中各個個體隨時間相互作用的交互結(jié)果?！叭褐墙换ァ斌w現(xiàn)的是多方參與、跨界交叉、多元融合的理念。隨著算力、算法與數(shù)據(jù)的蓬勃發(fā)展，新一輪人工智能的發(fā)展從以往聚焦于個體智能轉(zhuǎn)換到基于互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的群體智能，凸顯出強烈的群組效應(yīng)?！叭褐墙换ァ币馕吨奂后w的智能，最大限度發(fā)揮群組效應(yīng)，這是當(dāng)今人工智能發(fā)展的顯著特點，也是人工智能高層次人才培養(yǎng)的題中應(yīng)有之義。UGA人工智能碩士項目彰顯出極強的群智交互特征，主要體現(xiàn)在課程體系設(shè)置、師資隊伍構(gòu)成以及研究項目供給三個方面。

(一)全鏈條課程設(shè)置

UGA人工智能碩士項目致力于培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域的研究者以及人工智能技術(shù)的應(yīng)用者。整個學(xué)習(xí)過程大約持續(xù)兩年時間，學(xué)生畢業(yè)需達到規(guī)定學(xué)分要求并完成論文答辯。項目規(guī)定學(xué)生至少要修滿30個學(xué)分的課程，包括16個學(xué)分的必修課程與14個學(xué)分的選修課程。必修課程為人工智能專業(yè)核心課程，如機器學(xué)習(xí)、演繹系統(tǒng)等。除此之外，還包含3個學(xué)分的論文寫作指導(dǎo)以及2個學(xué)分的學(xué)術(shù)研究，必修課程設(shè)置與學(xué)分要求如表1[12]所示。選修課程共47門，分為A類與B類。值得注意的是，并不是所有的選修課程都是專門為人工智能碩士項目而設(shè)置的，部分選修課程為其他院系的專業(yè)課或?qū)I(yè)基礎(chǔ)課。學(xué)生需要去其他院系學(xué)習(xí)對應(yīng)的課程，例如心理學(xué)系開設(shè)的心理語言學(xué)、哲學(xué)系開設(shè)的技術(shù)哲學(xué)等?？梢钥闯觯琔GA人工智能碩士項目的跨界交叉本質(zhì)不僅體現(xiàn)在課程門類的多樣化，更重要的是使學(xué)生實地沉浸在其他學(xué)科專業(yè)的環(huán)境之中，在真實情境中培養(yǎng)學(xué)生寬廣的學(xué)科視野。選修課程包括多學(xué)科的前沿與應(yīng)用型課程(例如人機交互、生物醫(yī)學(xué)信息學(xué))、基礎(chǔ)與理論型課程(例如心理語言學(xué)、形態(tài)學(xué))，凸顯出人工智能領(lǐng)域跨界、學(xué)科交叉的本質(zhì)。學(xué)生必須選擇至少8個學(xué)分的A類課程，至少6個學(xué)分的B類課程，選修課程與學(xué)分要求如表2[12]所示。

表1 必修課程[12]

分析可見，UGA人工智能碩士項目的課程設(shè)置涵蓋了人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層與應(yīng)用層完整的知識鏈條，如圖1所示?；A(chǔ)層課程包括人工智能專業(yè)核心課程(例如人工智能導(dǎo)論、機器學(xué)習(xí))與心理學(xué)、哲學(xué)等不同學(xué)科的基礎(chǔ)與理論性課程，主要為學(xué)生提供人工智能領(lǐng)域所必需的知識基礎(chǔ)與認知框架，為學(xué)生在人工智能領(lǐng)域開展深入研究打下堅實基礎(chǔ)；同時使學(xué)生深度了解其他學(xué)科的基礎(chǔ)理論，把握人類的思維習(xí)慣與行為方式，從而為人工智能技術(shù)的研發(fā)與突破提供必要支撐。技術(shù)層是連接基礎(chǔ)層與應(yīng)用層的橋梁，課程主要包括自然語言處理、多機器人系統(tǒng)、人機交互、計算機視覺與模式識別等面向不同應(yīng)用領(lǐng)域的技術(shù)性課程，學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣與研究方向選擇不同的技術(shù)路徑進行深度“攻關(guān)”。應(yīng)用層是人工智能技術(shù)在不同行業(yè)、不同領(lǐng)域下的具體實施，旨在加速人工智能在眾多應(yīng)用領(lǐng)域的突破與創(chuàng)新成果的產(chǎn)生，滿足人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。該層次的課程包括生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)、商業(yè)智能系統(tǒng)等眾多不同領(lǐng)域的應(yīng)用性課程，學(xué)生可根據(jù)自己的興趣選擇與技術(shù)層課程相對應(yīng)的應(yīng)用型課程進行深度學(xué)習(xí)，從而加速人工智能技術(shù)落地，滿足產(chǎn)業(yè)發(fā)展與社會需求。

表2 選修課程[12]

圖1 UGA人工智能碩士項目課程體系

(二)異質(zhì)性師資隊伍

UGA認為人工智能不是一門獨立存在的學(xué)科，而是一個橫斷、交叉的研究領(lǐng)域，這一領(lǐng)域涵蓋了認知科學(xué)、計算機科學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)和工程學(xué)等眾多學(xué)科的知識?；诖?，UGA人工智能碩士項目從創(chuàng)立伊始就整合了多個學(xué)科的資源，構(gòu)建了跨學(xué)科、多學(xué)科的教師隊伍。截至2021年8月，UGA人工智能碩士項目擁有48名員工組成的師資隊伍，其中包括8名榮譽教師，涉及十九個不同的研究領(lǐng)域，涵蓋計算機科學(xué)、哲學(xué)、管理學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)以及工程學(xué)等不同學(xué)科?；A(chǔ)與應(yīng)用兼具，理工與人文融合，師資隊伍組成具體分布如表3[12]所示。

表3 UGA人工智能碩士項目師資隊伍分布[12]

多元化、異質(zhì)性的師資隊伍為UGA人工智能高層次人才培養(yǎng)提供了堅實支撐。哲學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科為人工智能算法創(chuàng)新提供基礎(chǔ)思想和模擬原型；計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、工程學(xué)等學(xué)科構(gòu)建起技術(shù)路徑，為人工智能提供算力支撐與建模分析；信息管理系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)工程、林業(yè)資源等學(xué)科為人工智能技術(shù)提供落地場景，面向特定產(chǎn)業(yè)形成行業(yè)解決方案。各個研究領(lǐng)域的教師構(gòu)成了層次分明、各有側(cè)重的指導(dǎo)體系，為UGA人工智能碩士項目的可持續(xù)發(fā)展提供了強力保障。

(三)多類型實驗平臺與研究項目

隨著人工智能在各個領(lǐng)域的快速發(fā)展，人工智能產(chǎn)業(yè)的人才需求將越來越多樣化。高校與科研機構(gòu)之間、學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界、工業(yè)界之間的跨界融合將越來越多。除了多元化的師資隊伍之外，UGA人工智能碩士項目還與多方主體開展長期密切的合作，為學(xué)生提供類型多樣的實驗平臺與研究項目，覆蓋人工智能不同研究領(lǐng)域與應(yīng)用場景。目前，UGA人工智能碩士項目為學(xué)生提供了四種可選的研究領(lǐng)域：進化計算與機器學(xué)習(xí)實驗室(Evolutionary Computation & Machine Learning Lab，ECML)、人工智能與機器人技術(shù)尖端研究實驗室(THINC Lab)、異構(gòu)機器人研究實驗室(Heterogeneous Robotics Research Lab，HERO)以及致力于心理學(xué)研究的計算機語音分析項目(Computer Analysis of Speech for Psychological Research，CASPR)[13]。

機器學(xué)習(xí)是人工智能的根技術(shù)，本質(zhì)是通過計算模型和算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律的一門學(xué)問。機器學(xué)習(xí)在各種需要從復(fù)雜數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律的領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，已成為當(dāng)今人工智能領(lǐng)域最核心的技術(shù)之一。ECML實驗室主要開展進化算法與機器學(xué)習(xí)以及兩者交叉領(lǐng)域的相關(guān)研究，包括基礎(chǔ)研究以及在生物學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用研究。該實驗室提供不同的項目供學(xué)生選擇，以項目為驅(qū)動開展學(xué)習(xí)與研究，目前正在進行中的10個項目為：人類基因組突變致癌識別、阿爾茨海默癥檢測與預(yù)測的機器學(xué)習(xí)方法、連續(xù)基因遺傳算法中的靈敏度分析與連鎖檢測、古蘭經(jīng)與圣訓(xùn)語料庫的知識建模與分類、全基因組關(guān)聯(lián)研究、長鏈非編碼RNA的檢測、利用GPU(圖形處理器)加速機器學(xué)習(xí)和進化計算、臨床問題的短文本分類、聚類算法分析、基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)的英語語篇概念/綜合復(fù)雜度自動評分器的研發(fā)[14]。

算法創(chuàng)新是推動人工智能大發(fā)展的重要驅(qū)動力，強化學(xué)習(xí)與多智能體分布計算系統(tǒng)等技術(shù)可以提升機器智能的水平。THINC實驗室主要與國內(nèi)外不同領(lǐng)域的學(xué)者合作，圍繞多智能體系統(tǒng)、強化學(xué)習(xí)、移動機器人和語義網(wǎng)等前沿領(lǐng)域開展研究。其長期接受國家科學(xué)基金會、國立衛(wèi)生研究院、國防部機構(gòu)以及行業(yè)企業(yè)的資助，與政府、企業(yè)等不同主體保持著緊密聯(lián)系。在多方的支持與協(xié)作下，THINC實驗室取得了豐碩的研究成果，迄今為止，已在國際人工智能聯(lián)合會議等重要會議與JAIR等人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊上發(fā)表了100多篇學(xué)術(shù)論文[15]。

人工智能發(fā)展的一個重要特點是從聚焦個體智能轉(zhuǎn)換為聚焦于群體智能，實現(xiàn)群智交互，最大限度地發(fā)揮群組的效應(yīng)。HERO實驗室著重開展不同功能和移動能力異構(gòu)機器人系統(tǒng)的應(yīng)用研究以及多智能體系統(tǒng)的研究，主要包括多機器人系統(tǒng)、智能和直覺的遠程操作、人機連接、機器人在緊急救援與應(yīng)對災(zāi)難等挑戰(zhàn)性環(huán)境中的應(yīng)用。該實驗室的團隊以馬斯洛需求層次理論和系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)，設(shè)計了一種新的基于優(yōu)先級隊列機制的協(xié)商協(xié)議，形成了機器人的需求層次，使其能夠有效地適應(yīng)動態(tài)環(huán)境，最大限度地發(fā)揮群組的效應(yīng)。目前，該團隊已經(jīng)提出了一個新的多機器人任務(wù)分配、通信、規(guī)劃和執(zhí)行相結(jié)合的框架[16]。

CASPR項目最初由英國制藥公司葛蘭素史克(GlaxoSmithKline)出資贊助，該公司長期致力于藥品研發(fā)和藥物生產(chǎn)，屬于醫(yī)藥行業(yè)的龍頭企業(yè)，在2021年發(fā)布的“福布斯全球企業(yè)2000強”排行榜中位列97位[17]。CASPR項目的目的在于通過計算機分析語音尋找診斷、評估和調(diào)查精神疾病和其他大腦損傷的方法，學(xué)生可以根據(jù)自己的研究方向與興趣選擇是否參加。該項目以企業(yè)面臨的現(xiàn)實問題為導(dǎo)向，學(xué)生在研究與實踐過程中要定期提交進展報告并形成最終解決方案[18]。在此過程中，學(xué)生要真正地做到面向市場的研發(fā)與應(yīng)用，可以有效培養(yǎng)人工智能人才所需的理論創(chuàng)新能力與技術(shù)突破能力。同時，企業(yè)也得以進行及時的成果轉(zhuǎn)化，形成雙贏的良性循環(huán)。

人工智能產(chǎn)業(yè)分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層與應(yīng)用層?；A(chǔ)層是人工智能發(fā)展的核心基礎(chǔ)，要求相對最高；技術(shù)層為其開發(fā)技術(shù)與輸出，解決具體問題；應(yīng)用層面向行業(yè)企業(yè)提供商業(yè)化解決方案，人才需求量相對較大。每一層都對應(yīng)人工智能眾多不同研究領(lǐng)域，比如機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理、機器人學(xué)等。三個層次互為支撐，形成了人工智能完整的產(chǎn)業(yè)鏈條。由上所述，UGA提供的研究領(lǐng)域與項目設(shè)置基本涵蓋了人工智能的各個領(lǐng)域，不僅滿足了產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求而且為人工智能領(lǐng)域自身的發(fā)展與突破提供了有利的條件。

四、思考與啟示

相關(guān)研究表明，近年來我國在人工智能領(lǐng)域的論文數(shù)量和高被引數(shù)量均排世界第一，人工智能人才擁有量達到全球第二[19]。同時，相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，清華大學(xué)、上海交通大學(xué)與北京航空航天大學(xué)的人工智能人才數(shù)量分別位居世界第一、第二與第四[20]。但是，在全球高校人工智能杰出人才數(shù)量分布榜上，中國沒有一所高校進入前十榜單，我國人工智能杰出人才仍不足美國的五分之一[20]。人工智能高層次人才緊缺，尤其是缺乏大量基礎(chǔ)層與技術(shù)層人才，仍是我國的現(xiàn)實寫照。他山之石，可以攻玉。UGA人工智能碩士項目自1986年招收首批碩士研究生起，迄今已經(jīng)走過了三十多年的發(fā)展歷程，其人工智能高層次人才培養(yǎng)已形成了具有鮮明群智交互特征的典型模式。借鑒美國佐治亞大學(xué)人工智能碩士項目的發(fā)展經(jīng)驗，我國相關(guān)培養(yǎng)單位可從以下三個方面著手完善人工智能領(lǐng)域高層次人才培養(yǎng)體系。

(一)打破桎梏，系統(tǒng)化改革

人工智能橫跨多個學(xué)科領(lǐng)域，涉及眾多基礎(chǔ)學(xué)科以及幾乎所有的其他學(xué)科[21]，具有典型的學(xué)科交叉特性。其之所以能產(chǎn)生顛覆性的影響，正在于融合多個學(xué)科引發(fā)科學(xué)技術(shù)產(chǎn)生鏈?zhǔn)酵黄疲瑥亩鴰痈鱾€領(lǐng)域的創(chuàng)新能力快速躍升。人工智能人才培養(yǎng)是人工智能學(xué)科發(fā)展的基礎(chǔ)，而人才培養(yǎng)的關(guān)鍵在于教師。UGA人工智能碩士項目由跨學(xué)科、多學(xué)科的教師團隊聚合而成，多元化師資團隊構(gòu)成的人工智能學(xué)術(shù)共同體為人工智能人才培養(yǎng)提供了強力支撐。所以，人工智能人才培養(yǎng)必須要超越傳統(tǒng)學(xué)科界限，鼓勵多學(xué)科、跨學(xué)科師資的交叉協(xié)同，形成一支多元異質(zhì)性的師資隊伍。

我國人工智能領(lǐng)域研究生人才培養(yǎng)起步較晚，大多依托于計算機學(xué)院或軟件學(xué)院的計算機技術(shù)應(yīng)用專業(yè)，下設(shè)人工智能領(lǐng)域培養(yǎng)方向[6]。因此就形成了教師學(xué)科背景單一、同質(zhì)化問題嚴峻的僵局。并且在原有學(xué)院建制之下，會堵塞不同學(xué)科間教師的自由流動，嚴重阻礙多學(xué)科師資隊伍的搭建。從促進人工智能學(xué)科發(fā)展和人工智能高層次人才培養(yǎng)的視角，相關(guān)培養(yǎng)單位有必要結(jié)合自身條件以實體或虛擬形式設(shè)立專門的人工智能研究機構(gòu)或交叉學(xué)科研究中心，以此為抓手形成靈活的教師聘任制度，突破傳統(tǒng)學(xué)院對于教師的“羈絆”，為聚集優(yōu)秀杰出師資破除體制機制障礙。另一方面，應(yīng)加快人工智能一級學(xué)科的建設(shè)步伐。2021年我國新設(shè)置的“交叉學(xué)科門類”下設(shè)“集成電路科學(xué)與工程”和“國家安全學(xué)”作為一級學(xué)科，此舉旨在增強學(xué)術(shù)界與社會各界對交叉學(xué)科的認同度，從而為其提供更好的發(fā)展通道和平臺。人工智能作為引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革的顛覆性技術(shù)領(lǐng)域之一，同樣迫切需要一級學(xué)科的地位認可。而且，在我國現(xiàn)行學(xué)科專業(yè)目錄設(shè)置制度下，一級學(xué)科地位的獲得是人工智能在高校得以發(fā)展的合法性前提[22]。只有獲得了一級學(xué)科地位，才能獲得學(xué)科建設(shè)相應(yīng)的資源支持，從而更便于引進聚集一批高層次、跨學(xué)科、多學(xué)科的師資隊伍。

(二)適應(yīng)需求，多樣化發(fā)展

在人工智能六十多年的發(fā)展史中，其研究領(lǐng)域不斷拓展，與計算機科學(xué)、認知科學(xué)、心理學(xué)、邏輯學(xué)、語言學(xué)等不同學(xué)科形成了廣泛緊密的聯(lián)系，覆蓋的產(chǎn)業(yè)范圍呈鏈?zhǔn)皆鲩L并且對于人才的需求也越來越多樣化。UGA人工智能碩士項目課程體系覆蓋了人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層至應(yīng)用層的完整產(chǎn)業(yè)鏈。專業(yè)系列課程旨在為學(xué)生打下堅實理論基礎(chǔ)，大量的選修課程提供人工智能不同的技術(shù)方向與應(yīng)用領(lǐng)域供學(xué)生選擇，基礎(chǔ)與應(yīng)用緊密耦合，滿足了人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展對于不同層次人才的需求。同時在這一過程中，賦予學(xué)生充分的自主選擇權(quán)，彰顯出個性化培養(yǎng)特色。

當(dāng)前我國人工智能在基礎(chǔ)層與技術(shù)層——例如基礎(chǔ)理論、原創(chuàng)算法、高端芯片和生態(tài)系統(tǒng)等核心環(huán)節(jié)——存在較大的人才缺口，迫切需要多樣化的人工智能高層次人才填補空缺。課程是人才培養(yǎng)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，構(gòu)建開放多樣、跨界交叉的課程體系是提高人工智能高層次人才培養(yǎng)質(zhì)量的關(guān)鍵[23]。通過對首批設(shè)立人工智能專業(yè)的35所高校的網(wǎng)站資料分析，發(fā)現(xiàn)大部分院校在課程設(shè)置方面與其他學(xué)科的融合深度嚴重不足，特別是缺乏與人文社會科學(xué)相關(guān)專業(yè)的跨界交叉。這無疑為人工智能基礎(chǔ)理論突破與技術(shù)創(chuàng)新增添了屏障，蒙蔽了人工智能高層次人才寬廣的學(xué)科視野，阻塞了“人工智能+X”復(fù)合型人才的培養(yǎng)進程。鑒于此，高校應(yīng)充分發(fā)揮自身特色與優(yōu)勢，設(shè)置多學(xué)科交叉融合的人工智能“基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層”全鏈條課程體系，以課程為載體構(gòu)建層次分明、類型多樣的人才培養(yǎng)體系，充分考慮到人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展對人才的多樣化需求以及學(xué)生作為不同個體其自身存在的差異性與興趣所在。

(三)群智交互，構(gòu)建多元開放協(xié)同網(wǎng)絡(luò)

UGA人工智能碩士項目與政府、企業(yè)等多方主體建立了長期、廣泛、緊密的聯(lián)系，為學(xué)生提供了大量的項目學(xué)習(xí)與課題研究機會。依托多方支持共同開展人工智能高層次人才培養(yǎng)，充分顯現(xiàn)出群智交互特征，為我國人工智能高層次人才培養(yǎng)提供了有益參考。

傳統(tǒng)學(xué)科的人才培養(yǎng)模式以知識分化為導(dǎo)向且圈定于學(xué)科藩籬之內(nèi)，限制知識流動與多方跨界融合。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)與腦科學(xué)等新技術(shù)與新理論的日趨成熟，人工智能已呈現(xiàn)出群體智能、深度學(xué)習(xí)、人機協(xié)同、自主操控等新特征。人工智能本質(zhì)是在市場需求驅(qū)動下而催生的一門學(xué)科[24]，發(fā)展的根本動力在于產(chǎn)業(yè)鏈的應(yīng)用。知識生產(chǎn)模式Ⅳ的雛形正是在開放流動、多元聯(lián)通的空間中，政府、高校(科研機構(gòu))、公民社會、行業(yè)企業(yè)等多元利益相關(guān)者立足于現(xiàn)代社會網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的創(chuàng)新知識教育系統(tǒng)，其中包含了跨學(xué)科教育從初步整合向深度融合轉(zhuǎn)變[25]。而這一形式也正契合人工智能作為理論博大精深、技術(shù)深度牽引、應(yīng)用賦能社會的綜合協(xié)同體所顯現(xiàn)出的特質(zhì)。同時，對于新時代的研究生教育而言，多元開放的教育網(wǎng)絡(luò)是其生命力的保障，也是人類社會在新的教育系統(tǒng)中不斷探索的結(jié)果[25]。因此，以群智交互理念形成多方主體良性交互的動力機制，引領(lǐng)構(gòu)建多元開放網(wǎng)絡(luò)，是培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域高層次人才的必由之路。