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李輝 王迎春:如何培養(yǎng)集聚人工智能高端人才

李輝 王迎春2017年11月16日08:18來源:光明日報(bào)

原標(biāo)題:如何培養(yǎng)集聚人工智能高端人才

光明圖片/視覺中國

【熱點(diǎn)關(guān)注】

黨的十九大報(bào)告指出,推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力,將進(jìn)一步釋放歷次科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量,對于打造新動(dòng)能具有重要意義,正成為國際競爭的新焦點(diǎn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎。作為人工智能發(fā)展的關(guān)鍵要素,人工智能人才的培養(yǎng)集聚已成為很多國家的戰(zhàn)略重點(diǎn)。國家《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出,我國人工智能尖端人才遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需求,要把高端人才隊(duì)伍建設(shè)作為人工智能發(fā)展的重中之重。

高端人才是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵和競爭焦點(diǎn)

自1956年美國達(dá)特茅斯會(huì)議提出理念至今,人工智能幾經(jīng)起伏,直到最近幾年,才終于進(jìn)入快速突破和實(shí)際應(yīng)用階段。作為人類社會(huì)信息化的又一次高峰,人工智能正加速向各領(lǐng)域全面滲透,將重構(gòu)生產(chǎn)、分配、交換、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)環(huán)節(jié),催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)。

人工智能的發(fā)展階段和技術(shù)路線倚重高端人才。當(dāng)前,人工智能正在從實(shí)驗(yàn)室走向市場,處于產(chǎn)業(yè)大突破前的技術(shù)沖刺和應(yīng)用摸索時(shí)期,部分技術(shù)和產(chǎn)業(yè)體系還未成熟。在這個(gè)階段,能夠推動(dòng)技術(shù)突破和創(chuàng)造性應(yīng)用的高端人才對產(chǎn)業(yè)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用?梢哉f,人才的質(zhì)量和數(shù)量決定著人工智能發(fā)展水平和潛力。

對人才的爭奪和培養(yǎng)是各國發(fā)展人工智能的重要策略。在各國發(fā)布的人工智能戰(zhàn)略中,人才都是重要組成部分。美國白宮發(fā)布的《為人工智能的未來作好準(zhǔn)備》以及《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》中,對如何吸引人才著墨甚多。英國政府科學(xué)辦公室發(fā)布的《人工智能、未來決策面臨的機(jī)會(huì)和影響》也對如何保持英國的人工智能人才優(yōu)勢有特別說明;英國下議院科學(xué)技術(shù)委員會(huì)發(fā)布的《機(jī)器人技術(shù)與人工智能》調(diào)查報(bào)告中,對英國政府能否吸引人才從而保證英國在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)力提出了敦促和質(zhì)詢。加拿大啟動(dòng)“泛加拿大人工智能戰(zhàn)略”,重點(diǎn)提出增加加拿大人工智能領(lǐng)域的卓越學(xué)者和學(xué)生數(shù)量。

人工智能高端人才出現(xiàn)全球性短缺

人工智能人才出現(xiàn)了全球性短缺。從職位供求關(guān)系來看,根據(jù)某招聘平臺(tái)統(tǒng)計(jì),在全球范圍內(nèi),通過該平臺(tái)發(fā)布的人工智能職位數(shù)量從2014年接近5萬個(gè)到2016年超過44萬個(gè)。從人才薪酬來看,全球人才爭奪處于“白熱化”狀態(tài),人工智能人才的薪酬大幅度高于一般互聯(lián)網(wǎng)人才。

人工智能人才的稀缺是全球產(chǎn)業(yè)變革的結(jié)果。人工智能人才問題,本質(zhì)上是新產(chǎn)業(yè)變革帶來的勞動(dòng)能力需求轉(zhuǎn)換所導(dǎo)致的人才結(jié)構(gòu)性短缺。作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力和通用技術(shù)平臺(tái),人工智能將推動(dòng)各個(gè)領(lǐng)域的普遍智能化,在這一過程當(dāng)中,需要大量既熟悉人工智能又了解具體領(lǐng)域的復(fù)合型人才。2010年前后,人工智能在海量數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和高計(jì)算能力的推動(dòng)下悄然興起,2015年隨著圖形處理器(GPU)的廣泛應(yīng)用和大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展而進(jìn)入爆炸式增長階段,人才需求的激增導(dǎo)致人才供應(yīng)的整體短缺。大量資金的投入,也造成了資金多項(xiàng)目少的情況,沒有足夠的人才來承接市場和政府投入的資源。而此前很多人工智能相關(guān)專業(yè)處于“冷門”狀態(tài),培養(yǎng)的人才數(shù)量有限。

目前的全球人工智能領(lǐng)軍人才數(shù)量與質(zhì)量均無法滿足技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的巨大需求。所以,不能僅把戰(zhàn)略重點(diǎn)放在對全球存量人才的爭奪上,要著手設(shè)計(jì)新的人才培養(yǎng)和人才發(fā)展計(jì)劃。

全球人工智能人才培養(yǎng)與發(fā)展呈現(xiàn)新趨勢

充足的高質(zhì)量人才是人工智能深入發(fā)展的基礎(chǔ)。從全球來看,人工智能人才培養(yǎng)和發(fā)展呈現(xiàn)一些新趨勢。

學(xué)科深度交叉融合。人工智能技術(shù)人才,主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))、算法研究、芯片制造、圖像識(shí)別、自然語言處理、語音識(shí)別、推薦系統(tǒng)、搜索引擎、機(jī)器人、無人駕駛等領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人才,也包含智能醫(yī)療、智能安防、智能制造等應(yīng)用人才。人工智能是一個(gè)綜合性的研究領(lǐng)域,具有鮮明的學(xué)科融合特點(diǎn)。

從區(qū)域來看,多學(xué)科的生態(tài)系統(tǒng)對人才培養(yǎng)至關(guān)重要。倫敦之所以能夠擁有大量優(yōu)秀的人工智能人才,與“倫敦-牛津-劍橋”密集的高校群和學(xué)科群生態(tài)密切相關(guān)!皞惗亍=颉?jiǎng)颉边@一黃金三角具有密集的教育研究資源和深厚底蘊(yùn)。該地區(qū)擁有以牛津大學(xué)、劍橋大學(xué)、帝國理工大學(xué)和倫敦大學(xué)學(xué)院為中心的全世界最好的人工智能相關(guān)學(xué)科群,形成了良好的多學(xué)科生態(tài)。以阿蘭·圖靈研究所為代表的眾多智能研究機(jī)構(gòu)在技術(shù)實(shí)力上處于全球領(lǐng)先地位,這些高校和研究機(jī)構(gòu)源源不斷地培育出全球稀缺的人工智能人才。

從高校內(nèi)部來看,推動(dòng)學(xué)科交叉是大勢所趨。近日,人工智能研究領(lǐng)域的翹楚卡耐基梅隆大學(xué)(Carnegie Mellon University,CMU)宣布啟動(dòng)CMU AI計(jì)劃,旨在整合校內(nèi)所有人工智能研究資源,促進(jìn)跨學(xué)院、跨學(xué)科的人工智能合作,從而更好地培養(yǎng)人工智能人才,開發(fā)人工智能產(chǎn)品。該計(jì)劃通過解決現(xiàn)實(shí)問題來牽引跨學(xué)科合作,并把合作落到實(shí)處,值得借鑒。

產(chǎn)學(xué)研深度融合。從研究內(nèi)容和人才流動(dòng)來看,科學(xué)家需要企業(yè)的數(shù)據(jù)和工程化能力,企業(yè)需要高校的研究人才,因此頂級(jí)人才得以在企業(yè)和高校間快速流動(dòng)。谷歌等大公司聘請的高校優(yōu)秀人才,大多還繼續(xù)從事研究機(jī)構(gòu)的工作。AlphaGo項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人戴維·席爾瓦(David Silver),至今仍在倫敦大學(xué)學(xué)院任教,在贏得人機(jī)大戰(zhàn)后他專門回到學(xué)校,為學(xué)生們復(fù)盤AlphaGo技術(shù),使得高校的研究能夠與實(shí)踐應(yīng)用同步。

從培養(yǎng)模式來看,企業(yè)捐助研究,學(xué)生到企業(yè)實(shí)習(xí),高校與產(chǎn)業(yè)界可以聯(lián)合培養(yǎng)人才。Facebook與紐約大學(xué)合作建立了一個(gè)致力于數(shù)據(jù)科學(xué)的新中心,紐約大學(xué)的博士生可以申請?jiān)贔acebook的人工智能實(shí)驗(yàn)室長期實(shí)習(xí)。

從成果轉(zhuǎn)化來看,人工智能領(lǐng)域算法創(chuàng)業(yè)的特點(diǎn)是技術(shù)成果轉(zhuǎn)化周期非常短,基礎(chǔ)研究成果甚至可以直接轉(zhuǎn)化為創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目。幾個(gè)人的團(tuán)隊(duì)通過技術(shù)展示,常常就能融資幾千萬美金。而倫敦原有的積累和儲(chǔ)備恰恰契合了以算法和人才為核心的人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的基本特點(diǎn)與規(guī)律。英國一些著名的人工智能公司,在單獨(dú)成立之前都是作為大學(xué)的研究項(xiàng)目而存在。隨著明星企業(yè)的不斷出現(xiàn),越來越多與這幾所高校有關(guān)的人工智能人才加入創(chuàng)業(yè)行列,加速推動(dòng)了倫敦地區(qū)的人工智能創(chuàng)業(yè)繁榮。

企業(yè)成為人工智能人才培養(yǎng)的新陣地。很多企業(yè)開始建立自己的人才培養(yǎng)體系。如百度成立深度學(xué)習(xí)研究院(IDL),在硅谷成立硅谷人工智能實(shí)驗(yàn)室等,由此不斷產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新,并吸引更多的國際尖端技術(shù)人才。百度還將推出“人工智能Star計(jì)劃”,通過資金、培訓(xùn)、市場、政策等措施扶持優(yōu)秀的人工智能創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)。

我國人工智能高端人才的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

從國家層面來看,人工智能人才的分布與教育基礎(chǔ)、企業(yè)數(shù)量、投資情況等緊密相關(guān)。在總量方面,美國優(yōu)勢明顯,而高端人才則集中于美國、德國和英國。美國之所以能聚集全球最多的人工智能人才,很大程度上得益于發(fā)達(dá)的科技產(chǎn)業(yè)和雄厚的科研實(shí)力。據(jù)各方統(tǒng)計(jì),美國的人工智能企業(yè)數(shù)量占全球人工智能企業(yè)總量的40%多,其中谷歌、微軟、亞馬遜、Facebook、IBM和英特爾等企業(yè),更是整個(gè)行業(yè)的引領(lǐng)者。同時(shí),美國擁有包括卡耐基梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)以及麻省理工學(xué)院等數(shù)十家有影響力的人工智能科研院所。隨著美國人工智能的發(fā)展,全球科技創(chuàng)新中心硅谷所在的加州,有著金融、媒體產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的紐約以及擁有人才優(yōu)勢的波士頓都成為了重要的人工智能中心。

綜合各方面研究報(bào)告,中國人工智能人才總量僅次于美國,但是高端人才較少,原創(chuàng)成果較少。中國人工智能人才主要集中在應(yīng)用領(lǐng)域,而美國人工智能人才主要集中在基礎(chǔ)領(lǐng)域和技術(shù)領(lǐng)域。美國在芯片、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、自然語言處理、智能無人機(jī)、計(jì)算機(jī)視覺與圖像等領(lǐng)域的相關(guān)人才都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過中國。

我國的人工智能科研已經(jīng)形成了較好的產(chǎn)出和實(shí)力,但原創(chuàng)性和有影響力的成果較少。我國在中文信息處理、語音合成與識(shí)別、語義理解、生物特征識(shí)別等領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先水平,國際科技論文發(fā)表量和專利居世界第二,部分領(lǐng)域核心關(guān)鍵技術(shù)取得突破。2017年年初,由美國人工智能協(xié)會(huì)(American Association for Artificial Intelligence)組織的人工智能國際頂級(jí)會(huì)議AAAI大會(huì),中國和美國的投稿數(shù)量分別占31%和30%。據(jù)統(tǒng)計(jì),在2013年至2015年SCI收錄的論文中,“深度學(xué)習(xí)”或“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的文章增長了約6倍,按照文章數(shù)量計(jì)算,美國已不再是世界第一;在增加“文章必須至少被引用過一次”條件后,中國在2014年和2015年都超過了美國。2017年的頂級(jí)人工智能會(huì)議NIPS(Neural Information Processing Systems,神經(jīng)信息處理系統(tǒng)進(jìn)展大會(huì))錄用文章600多篇,中國各高校共入選20多篇,而紐約大學(xué)就有10篇入選。

我國的人工智能人才有以下幾個(gè)特點(diǎn):

年輕生力軍為主,資深人才短缺。據(jù)分析,中國人工智能人才在28歲至37歲年齡段的占總數(shù)的50%以上。相對而言,中國48歲及以上的資深人工智能人才占比較少,只有3.7%,而美國48歲以上的資深人才占比16.5%。這也是中國當(dāng)前需要引進(jìn)大量海外高端人才的原因。

科技公司表現(xiàn)強(qiáng)勁。從國內(nèi)來看,核心科技公司占據(jù)了大部分人才資源。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,國內(nèi)人工智能人才主要集中在百度、阿里巴巴、騰訊、科大訊飛等多家科技領(lǐng)軍企業(yè)中。其他兩類企業(yè)也吸納了大量人才,一是不斷涌現(xiàn)的人工智能創(chuàng)業(yè)公司,二是將人工智能融入自身業(yè)務(wù)的企業(yè)?鐕救缥④泚喼扪芯吭旱,仍然是優(yōu)秀人工智能人才的優(yōu)先選項(xiàng)。

高校仍有很大吸引力。盡管面臨領(lǐng)軍企業(yè)的人才爭奪,國內(nèi)高校對人工智能人才仍有很大的吸引力。數(shù)據(jù)顯示,截至2016年年底,中國有10.7%的人工智能領(lǐng)域從業(yè)者曾在高校或研究所工作過,低于美國的26.7%。

培養(yǎng)集聚人工智能高端人才的對策建議

培養(yǎng)和集聚人工智能高端人才,要根據(jù)人工智能發(fā)展規(guī)律和趨勢,加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì),綜合施策。

科學(xué)建設(shè)人工智能一級(jí)學(xué)科。在美國、英國等人工智能發(fā)展高地,著名院校大多設(shè)有人工智能相關(guān)專業(yè)和研究方向,而在中國,人工智能專業(yè)多分散于計(jì)算機(jī)和自動(dòng)化等學(xué)科。建議按智能科學(xué)范疇建設(shè)一級(jí)學(xué)科,保持彈性和包容性,靈活設(shè)置二級(jí)學(xué)科。適當(dāng)增加人工智能相關(guān)專業(yè)招生名額,多渠道籌措培養(yǎng)經(jīng)費(fèi),加強(qiáng)人工智能研究的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

鼓勵(lì)深度交叉學(xué)科研究與人才培養(yǎng)。在重點(diǎn)區(qū)域打造優(yōu)良的學(xué)科生態(tài)系統(tǒng)?梢越梃b倫敦的相關(guān)經(jīng)驗(yàn),在北京、上海等高校和學(xué)科豐富的地區(qū),打造智能學(xué)科群。培養(yǎng)造就一大批具有國際水平的戰(zhàn)略科技人才、科技領(lǐng)軍人才、青年科技人才和高水平創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)。把增強(qiáng)人工智能素養(yǎng)貫穿于整個(gè)教育和職業(yè)培訓(xùn)體系,培養(yǎng)各類綜合人才。

推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作的新培養(yǎng)模式,發(fā)揮領(lǐng)軍企業(yè)的人才培養(yǎng)作用。鼓勵(lì)企業(yè)創(chuàng)辦研究機(jī)構(gòu),與學(xué)校聯(lián)合建設(shè)實(shí)驗(yàn)室,培養(yǎng)人才。針對中國研究機(jī)構(gòu)散而小的問題,成立公私合作的國際化、實(shí)體性、規(guī)模化的非營利性研究機(jī)構(gòu)。鼓勵(lì)研究人員在高校和企業(yè)之間流動(dòng)。鼓勵(lì)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新,促進(jìn)人工智能成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化。

鼓勵(lì)精準(zhǔn)引進(jìn)一流人才,鼓勵(lì)企業(yè)和高校院所聯(lián)合引進(jìn)人才。引導(dǎo)國內(nèi)創(chuàng)新人才、團(tuán)隊(duì)加強(qiáng)與全球頂尖人工智能研究機(jī)構(gòu)的合作互動(dòng)。積極引進(jìn)國際一流的研究機(jī)構(gòu),加大研究合作的國際化水平。制定專門政策,實(shí)現(xiàn)人工智能高端人才精準(zhǔn)引進(jìn),支持企業(yè)和高校聯(lián)合引進(jìn)世界一流領(lǐng)軍人才。重點(diǎn)引進(jìn)神經(jīng)認(rèn)知、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人等國際頂尖科學(xué)家和高水平創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)。

搶抓新一輪海歸人才潮機(jī)遇。大量美國、英國和日本的海歸成為中國人工智能的重要力量。當(dāng)前,我國人工智能發(fā)展勢頭強(qiáng)勁、市場廣闊、資金充沛,要積極吸引海外相關(guān)人才回國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè),共同推動(dòng)中國人工智能技術(shù)取得突破性進(jìn)展。

(作者:李輝,系上海市科學(xué)學(xué)研究所副研究員;王迎春,上?萍及l(fā)展研究中心主任)

(責(zé)編:王瑤)
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