AI人才缺口百万的背后 拿什么来支撑未来人工智能发展？
发布时间:2019-08-08 | 发布者： 东东工作室 | 浏览次数： 次近日，第20届人才高交会正在深圳举行，其中AI应届博士年薪已经涨至80万元。如果翻看各大招聘网站，基本上涉及AI领域的工作月薪都在2万起。即便这样，各大科技型公司还在不断挖人。
今天，我们不妨以输送AI人才的国内高校为视角，看看当下的人工智能教育在课程体系设置、师资等方面的现状与问题。
11月17日至18日，由中国人工智能学会主办的全国高校人工智能学院院长/系主任论坛举行，聚集了国内外人工智能领域科研机构和产业界著名学者及顶级专家。深入讨论了人工智能学院将如何担负起我国人工智能人才培养的重任。
人才都在头部科技企业
在全球范围，通过领英平台发表的AI职位数量从2014年接近5万个到2016年超过44万个。其中，基础层需求包括软件、算法、机器学习；技术层方面计算机视觉、自然语言处理人才缺口大；应用层方面，机器人对人才需求量最大。
根据工信部教育考试中心2016年向媒体透露，中国AI人才缺口超过500万人，供求比例为1：10。
那么人才都去了哪里？华为诺亚方舟实验室计算视觉首席科学家田奇教授认为：高端的人才都在头部的大公司，集中在诸如Google AI、微软、华为等研发团队。
按照具体领域来分，中国在算法、机器学习、机器人、计算机视觉、语音识别等领域均比美国缺少相关人才。不过在硬件、GPU、智能芯片方面中国具有领先地位。
南京大学人工智能学院副院长黎铭教授介绍：按照地域来分，中国人工智能人才总量排名全球第7，仅为美国人才总量的6%，总量甚至低于印度。
总量少，但是需求量大。田奇站在工业界的角度来阐释了对于AI人才的需求。他认为目前工业界急需专精一个领域且有创造力的人才；或者有多领域理解力和沟通合作能力的人才。
“在需要懂技术的同时，也要懂落地场景，甚至可能更需要AI人才懂落地。”
提升AI最根本要解决教育问题
目前我们面临着这样的状况：科技型公司不断高薪挖人才，从而拉升了整体AI从业者的薪酬，但本质上AI人才的总量并不会增加。另一方面，由于教学收益远达不到公司能给到的薪资，大多数人才宁愿待在公司。因此高校的人工智能教育面临者“心有余力不足”的状况，真正能教的不愿来，能留下的实操性较弱。
中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅分析了当下人工智能教育的现状：我国机器人教育师资奇缺、教材奇缺、教具奇缺，机器人教育和教育机器人产业脱节。本科生接触过人工智能，但没有完整学过人工智能。应重新审视本科和研究生的课程设计和教材修订，避免人工智能学院同质化倾向。
因此，加强人工智能人才培养箭在弦上。而最基础要做的，就是开设人工智能相关专业与学院。
目前遇到的问题
1.一流院校参与度低
面对这样的状况，国内已经有高校开展本科教育：目前已有38所提交了新增《人工智能本科专业设置申报表》，其中25所是央属高校。北京航空航天大学人工智能研究院院长李波教授，系统从2003年以来高校在人工智能学科建设方面，做了一番回顾。
“实际上从2003年到2017年，共有56所学校申请了‘智能科学与技术’本科专业。北大是国内最早来做这件事的，在2017年之前设置人工智能相关的本科专业并不热，但是去年一整年就有19所高校加入进来。”
如果翻看这些申请学校名单，会发现原C9高校仅北大设置了该专业，一流大学（36所A类）仅7所设置了该专业。近年来设置“智能科学与技术”的学校中，以地方性/行业性学校为主，诸如重庆三峡学院、贵州理工大学等等。
这些学校关于AI的师资本身较少，在教授学生时需要考虑的因素就会较多。
2.课程体系设置不完善
对于已经申请相关专业的院校来说，当下比较头痛的是“课程体系”难以建立。其中原因有很多，既有教材编写难以界定、不同科目之间范围难以界定、学分设置难以安排等等。
北京交通大学人工智能研究院常务副院长于剑教授，以编写《人工智能导论》的前后过程为例，解释了人工智能教育中面临的种种问题：
首先就是对于人工智能的定义难以确定，有上千条人工智能的定义，选择哪一条定义是课程体系的基础：“如果定义选错，后遗症就很多。”于剑说到。
其次，是同一套教材体系下，不同课程之间的接口设计难。人工智能内部系统有很多交叉，牵扯到模式识别、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等等。如何界定其中的边界，不会出现重复教学或者缺失，是连行业专家也不容易判断的。
“比如，现在牵扯到自然语言处理基本都在用深度学习，而计算机视觉又跟模式识别有难以界定的关系。那么作为系统性教材又该如何去区分这些细分技术的边界？”于剑说。
另一方面，由于人工智能是一门交叉学科，需要数学、信息科学、自然科学等多方面的补充。倘若按照目前的本科学分体系，是很难培养出企业需要的人才。南京大学人工智能学院副院长黎铭教授介绍：“以南大计算机的学生来说需要150学分，通识课程占到60学分再加上各类平台课等等，留下的仅有20个学分。但是在之前的学习中，还没有出现与人工智能相关的课程，留给人工智能的学习时间很少。”
除此之外，人工智能学院同质化严重、师资匮乏、教材短缺、人工智能学科与相关学科的关系难以处理等问题也都存在。
高校的探索
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