本文摘要：7月，北京航空航天大学主办了国内首届人工智能本科专业研讨会。

7月，北京航空航天大学主办了国内首届人工智能本科专业研讨会。会上清华大学、南京大学、西安交通大学等国内26所大学联合公布了《关于设置人工智能专业建议书》，敦促尽早设置本科人工智能专业。毫无疑问，这个中考季当中，人工智能早已沦为了一个热门话题。

预示着著名高校的敦促，我们还可以看见各个名牌大学的人工智能学院、人工智能研究院如雨后春笋一样茁壮一起。中国科学院、南京大学、清华大学，都早已在一年内正式成立了类似于研究机构。

而政策层面，国家《新一代人工智能发展规划》中也明确提出要建设人工智能学科。人工智能要发展，必须人才和学术建设应当是没什么争议的问题。但关于人工智能是不是要在今天就沦为本科专业，毕竟个充满著争议的话题。

在目前的学科规划中，人工智能的主体是计算机科学下的二级学科。一般要到研究生阶段才能自由选择修读。与此同时，AI涉及专业还布满在数学、信息科学，甚至社会学、心理学、生物学当中。

有人指出，这样的规划早已无法符合AI发展的现实市场需求；也有人指出AI刚发展一起，就要高校体系来给与因应，有点过分轻敌了。在大多数省份，现在还是填写志愿的阶段。咱们不妨来投影一下这场争议中的几个观点，如果身边有学子正在纠葛于否自由选择，或者如何自由选择AI涉及专业，不妨思维这几个声音之后再行来辨别。

反方观点A：AI不平稳，低收入有风险让我们再行从赞成观点想起。众所周知，本科生会都转入研究生阶段之后修读，那么AI本科专业不存在的意义，当然就是能为大量本科生获取低收入技能与机遇。

但就今天的AI来说，否能为四五年后，以至于长年投放社会的大量人才获取就业机会呢？这有可能谁也说道很差。AI的发展充足慢，必须人才充足多，这在今天是没问题。但若干年后的AI不会依旧能建构大量低收入投放吗？甚至说道若干年后的AI，否还和现在我们看见的机器学习统管下的AI市场需求完全一致？这些都是问号。

在很多人显然，减缓人工智能入本科的工程进度，同时也意味著把这些大学生从对计算机科学的自学中隔绝出来。那么假如完成学业后AI不那么火热了，就业机会增加；或者AI在此期间经历了较慢的技术发展，教给的东西严重不足以致用，同时也无法让每个人都之后学术研究。

最后岂不把低收入风险产生到了学生身上？因为某个领域疯狂，大学就争先恐后成立专业，结果完成学业出来找到剩不是那么回事了。这种情况在中国并远比少见。

那么这种情况下，把AI从计算机科学领域独立国家出来，或许还过于稳健。却是无法让中选专业这个很有可能影响终生的大事，变为一场赌。反方观点B：泡沫不负责任，波澜危害AI发展过慢，蔚为了大量泡沫，这应当是个不争的事实。

那么高校过慢顺应风口，设置AI本科专业，很可能会变为泡沫的催化剂。另一种观点指出，AI设置本科专业在相当大程度上是有道理的。

但这个合理性意味着限定版在师资力量齐备，有普遍研究优势的部分高校中。一旦阀门关上，千奇百怪的学校波澜设置AI本科专业，很可能会贻害学生。

我们驳回国内高校的AI大牛，或许每个名字和他们所在的学校与研究机构都让人感觉熟知。换句话说，大部分国内高校对于AI这东西是非常陌生的。现在的人工智能研究，目前意味着是小部分学校与大牛的“专属”，而一旦各种地方院校，甚至资质不佳的主办院校要谋求AI风口。那么很有可能擅自设置一批师资和科研项目，这对于整个AI学术是有害无益的。

归根结底一句话，头部学校准备好了开AI本科，但后面茫茫多的学校，知道有老师和研究力量去承托本科的AI教学吗？而AI这块滚热的蛋糕，随意看看就告诉是无法退出的。如果AI本科教育忽然叛来，如何杯葛跟风者妨碍AI教育，这个问题或许还没答案。正方观点A：人才缺口，知道早已相当大相当大了以上两种赞成观点，相当大程度上是出于对AI未来的猜测与不信任。

但反对AI较慢沦为本科专业的声音，则更加多侧重AI的现在。AI的今天，一个最基本的情况，就是补的人知道太多太多太多了。去年校招季，在北京讨一个刚刚毕业没任何成果的AI研究生，就必须年薪30万的代价。

这当然有风口的护持，但AI岗位缺人的状况也可见一斑。根据涉及报告统计资料，到2017年年底，中国AI人才缺口早已多达了百万级，而在今年这个缺口开始更进一步拉大。

事实上，AI人才的缺口不仅仅限于中国，即使是硅谷，也在每天经历着AI岗位市场需求的不断扩大。李开复曾多次明确提出：“在硅谷，做到深度自学的人工智能博士生，现在一毕业就能获得年薪200万到300万美元的任用通报，三大公司(谷歌、脸书和微软公司)都在用不合理的价钱挖人。”某种程度在欧洲、印度，减缓培育AI人才，特别是在是中低端人才都是国家教育体系的最重要任务之一。

在极大的人才缺陷之下，是限行AI人才培养效率有点快。一般来说，一个学计算机的本科生，在大三大四时候才能在某些科目中认识人工智能。而如果想修读人工智能方向要到研究生之后。

再行再加研究生自学中往往没经历过算法应用于的实践中，毕业到企业后还必须经历一到两年的再行培育。这也意味著，一个AI人才一般之前27岁之后才能上岗，这似乎无法供给今天AI产业的发展速度。事实上，AI产业是一个金字塔型架构。不仅必须高端的逻辑与算法人才，还必须已完成大量应用型，甚至是数据型工作。

这些工作相当大一部分都可以给本科生作为进修机会，而且企业往往青睐导师带队的本科生进驻进修。这样一些非常简单的AI工作，进职者可以从27岁提早到20岁左右，这对于整个AI产业的劳动力供给是效能极大的。同时，低收益和低就业率也在更有着学生的目光，让他们艰辛绕行一圈才能转入AI，这样子也有点残暴。正方观点B：产学研一体化，反感期望AI本科生AI人才缺口可以看作一个行业基本面，而在这背后，是AI科研体系的独特性，正在催动着AI人才早与企业认识。

这也间接促成AI本科生这个群体来临。大家都在说道，AI是一个高度产学研一体化的领域。但究竟是怎么一体化的呢？首先我们可以看见，今天的大多数AI应用于是基于神经网络与算法达成协议创造性的。而神经网络的特点是结构延伸。

换句话说，AI的技术世界不是非此即彼，而是填充和映射的。返回人才末端，这竟然很多企业中的AI任务与工作，可以分派出来让独立国家小组已完成。这让象牙塔中的师生步入企业有了绝佳的机会。

而一些数据清除、数据标记类的机器学习基础工作，堪称非常适合转交“不懂基础的实习生”来已完成。另外，根据涉及统计资料，常青藤高校的AI研究成果，有多达75%最后获得了商业转化成。

这个比例在各学科中名列前茅。AI的特性要求了高校中的研究和企业中的研究相近度十分低，而师生的建构有相当大比率可以被较慢转化成。这个机会对于老师、学校、学生，以及整个产业，是一个多方共赢的局面。

那么第一步，还是让学生尽早转入AI的世界。还有一个问题值得注意，今天的AI研究是要基于大量数据和算力承托的。

但是这些东西往往不不存在于研究室当中，而是不见于科技企业内部。这也就拒绝实验室必需要到企业中去，给企业获取更加多价值。

而本科生的劳动和创造力，事实上是这个移位关系之一。由这些理由，企业和学校都在期望更加多学生较慢构成产学研一体化的基础，让企业与学校间的循环圈层不断扩大。

这个意义上来说，本科生是AI行进中的适当动力。正方观点C ：AI必需创建跨学科的独立国家体系还有另一个更为学术层面的声音，指出今天AI学科的发展，主要妨碍之一在于附庸于计算机科学专业，早已十分有利于AI本身的学科发展。

比如我们告诉，AI的顶会、数据测试都自有一套逻辑。假如某企业的研究成果，在某个顶级比赛上让人脸识别的效率提高到某某指数，那么当然是极大的成果。但在高校学科体制中却不然，因为AI的算法比赛机制是独立国家的，不划入计算机科学的实地考察范畴。

这不会相当大程度上容许国内AI学者参予世界竞争的热情。另一方面，AI虽然大体可以看作计算机科学的一个子集。但事实上AI是一个高度跨学科的领域，有大量问题所谓计算机科学的，而是牵涉到信息科学、数学、社会学、心理学、生物学、认知科学，甚至法学、伦理学等等。在国际范围内，基于AI正式成立跨学科研究体是大势所趋。

但现有学科体制却容许了AI的融合式学科发展，影响了人才交流与信息互通。这种条件下，把人工智能学科独立国家出来，从本科生开始培育专属人才就沦为了热门议题。而从技术轨迹的将来发展看，一个独立国家跨学科的AI科研体系，也是积极开展国际化AI竞争的意味著必要条件。

给潜在AI本科生的一点建议人工智能究竟要不要沦为本科专业，不是一个意味著如此或者如彼的问题，更加多情况下见仁见智，其胜败在于整个教育体系和社会结构的联合掌控。但根据上面这些观点，不妨给想把AI作为专业的童鞋一点建议：首先，综合来看今天AI的应用于前景和低收入基本面没问题。

但未来有不确定性，技术也在随时变化，一定要理性考虑到慎重自由选择。而且读书了AI专业决不意味著预计了高薪低职位。较慢变化的AI有可能把任何人撞到自己的马车。

其次，一定要警觉不靠谱的人工智能专业。AI的师资目前在国内是意味著的师资资源，如果你录取的学校本来在AI领域不强劲，也没引入著名专家，却忽然兴办了AI专业，那么一定要小心为上——说不定老师还没你懂多。而国外的AI本科生教育比国内稍晚一些，与国内的区别主要集中于在所教授领域比较更加集中于，更加侧重学院本身的优势教育和研究。一般美国的AI本科教育，是特别强调主修方向，其他科目，而国内的AI本科教育还是特别强调AI领域的通识。

哪种更佳也没定论。值得注意的是，国外AI本科教育中，显著比国内更为特别强调AI的人文与伦理教育。这些内容只不过是必修课，有志于AI的童鞋应当想要办法自己修补。而假如知道很讨厌AI，却没寻找适合的专业也不必缓。

有一些包抄策略可以考虑到，如果有志于高阶的AI研究与建构，应用于数学和理解神经科学是两个最差的自由选择。假如想较慢转入AI行业，那么数据科学是最相似应用于的AI涉及领域。接下来，关于AI要不要入本科的争辩应当还不会之后。

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