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人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，后备人才培养至关重要。据不完全统计，截至2019年年底，我国人工智能企业数量超过2600家，各地方政府共出台人工智能相关政策270多项。但企业普遍反映缺乏人工智能人才，而随着人工智能在各个行业应用的不断深入，人才需求会越来越大。
“现在全世界人工智能发展的一个瓶颈，或者说真正门槛，其实就是人才短缺问题。”中国石油大学人工智能学院院长肖立志表示，如今各行各业对人工智能的人才的准备都是远远不够的。
近年来，我国在人工智能学科和专业方面已加快推进，多层次地促进人工智能人才培养体系的建成。2018年，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。2019年，全国共有35所高校获得首批人工智能专业建设资格。今年3月，教育部再次审批通过180所高校开设人工智能专业。
“人工智能的研究生人才培养体系早已有，但在本科人才培养方面，还需要探索和加强。”中国人工智能学会副理事长、南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授说，南京大学是中国C九高校联盟中第一个建立人工智能本科人才培养体系的学校，“我们是2018年3月成立人工智能学院开始招收本科生，同年5月卡内基梅隆大学宣布建立全美第一个人工智能的本科人才培养项目，基本上我们和国外顶尖的机构是同步进行，所以很多方面都需要自己来探索。”
周志华认为，从本科开始培养的人工智能人才，最重要的是夯实基础知识，“数学基础要比一般的计算机学科、自动化学科的同学要扎实；此外，编程能力要强，对计算的理解要深，这又比对数学、物理等学科的学生要求更高。同时，人工智能这几十年发展形成的庞大知识体系，都要掌握。”而有了这些很好的基础之后，有一部分学生可能会当科学家、往原始创新方向发展，有一部分学生可能会去企业、往工程师方向发展，还有一部分学生可能会进入其他行业，往“人工智能+x”方向发展。
人工智能学科对基础知识和理论体系的要求，意味着其人才培养和研究进展绝不是一蹴而就的。“过去，很多老师和同学特别希望尽快发表论文，这其实和当时我们在科研上缺乏自信，希望通过国际顶刊、顶会来证明自己的能力有关。”周志华说，如今，大家已经开始拥有自信，不再依赖别人评价自己，“这个时候的研究会进入一种以内容和质量为第一目标的氛围。在这样的氛围下，再加上很好的基础和眼界，我们才能培养出具备真正的原始创新能力的人才。”
原始创新意味着要有前瞻性的眼光。“在我们研究组，有一半的研究项目是希望工业界能够用得上、能解决实际问题的。还有一半，我们提醒自己一定要去做一些现在工业用不上、用不了的东西，学术界一定要做一些短期内用不上的研究。”周志华打了个比方，如果把整个科技当成一棵树，那么树枝上的创新也许马上能在工业应用方面得以体现，而树根的创新可能在一开始是起不到作用的。“科学研究一定要做一些东西，它们现在看起来是用不上，甚至没有用，但它们是为20年、30年之后准备的。”
分享名称：全国开设人工智能专业高校超200所
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