目前，發(fā)展人工智能已成為國家戰(zhàn)略，為適應國家和社會發(fā)展需求，加強高校人工智能教育，是搶占新世紀科技制高點的必經(jīng)之路。

　　回顧我國人工智能教育的發(fā)展歷程，自2003年由北京大學提出成立“智能科學與技術”本科專業(yè)開始，目前經(jīng)教育部正式批準設立的“智能科學與技術”本科專業(yè)高校已達56個。2018年教育部新增審批“人工智能”本科專業(yè)，全國共有35所高校獲首批建設資格。與人工智能相關的“數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術”“機器人工程”等專業(yè)也愈加受到青睞，自2017年以來中國科學院大學、南京大學、西安電子科技大學、天津師范大學等高校也相應成立專門的人工智能學院，我國高校對人工智能人才培養(yǎng)的重視程度上升到前所未有的高度。

　　人工智能教育發(fā)展特點與差距

　　人工智能是一門具有高度的綜合性和交叉性特色的學科，而在我們高校現(xiàn)有的學科體系下，人工智能專業(yè)的教學和科研活動目前大多是散落在計算機、控制、統(tǒng)計等學科中，缺乏人工智能一級學科的引領，其學科發(fā)展呈現(xiàn)碎片化、離散化、簡單化的特點，阻礙了我國智能科學技術的發(fā)展和智能技術人才的培養(yǎng)。

　　發(fā)展人工智能教學需要獨特的課程體系，對于中國大力建設人工智能學科的高校來說，除了教材，教學實驗室的場地等一些硬件配套設施還未跟上，缺乏交叉性師資，這些都成為學科發(fā)展的掣肘。

　　一份研究報告指出，伴隨國家對人工智能發(fā)展的高度重視，我們在人工智能的學術、產(chǎn)業(yè)、開源軟件使用等方面都取得了較快發(fā)展。但相比于美國逾71%的人工智能人才從業(yè)超過10年，我國相關人員總體從業(yè)時間較短、高校智能教育起步較晚，在基本算法、傳感器等智能科學相關領域與世界頂級水平存在差距，主要體現(xiàn)在研究生培養(yǎng)和原創(chuàng)性學術研究成果方面。

　　在學生培養(yǎng)方面，我國目前各高校存在課程設置針對性不足的問題。以最具代表性的人工智能研究成果為例，谷歌公司開發(fā)的自主學習AI機器人阿爾法狗及其強化升級版AlphaGo-Zero在神經(jīng)網(wǎng)絡、模式識別、數(shù)據(jù)遍歷、深度學習等方面均取得了原創(chuàng)性研究進展，這要求項目的研究人員具備包括但遠遠不限于計算機和軟件科學范圍的廣闊學科背景。而以另一項近期重大成果為例，美國哥倫比亞大學實現(xiàn)的無訓練自主學習機械手已經(jīng)一定程度上實現(xiàn)了機器人的自我認知。這一研究明確顯示，人工智能研究需要在具有扎實計算機科學背景的前提下，對物理電子學、機械工程、自動控制和機器人學等方面有深入的了解。在此基礎上，參考美國加州大學伯克利分校本科生人工智能的授課計劃，課程要求學生首先完成計算機相關基礎課程學習，并在授課中引入控制論、博弈論、機器人學等內(nèi)容。

　　相比之下，我國在智能科學領域計算機科學相關課程上，學生存在偏重編程訓練、數(shù)學和算法基礎薄弱的問題，外延的電子、機械、自控、機器人等方面存在的課程設置缺失也亟待補充。

　　跨學科設置課程結(jié)構體系

　　現(xiàn)階段，人工智能與高等教育之間仍然存在諸多的融合難題，主要包括以下幾個方面：

　　目前高校由于缺乏人工智能領域的一級學科，相關專業(yè)分散在多個一級學科下，出現(xiàn)“教學分散”問題，應盡快建立人工智能一級學科，構建完整的教學體系，按學科特色的完備性來培養(yǎng)人才，以促進國家人工智能科學、技術與產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

　　“師資缺口”問題源于人才缺口，對此，國內(nèi)高校一方面可以從國外引進先進人才，另一方面可以與相關企業(yè)方面尋求合作，讓企業(yè)人才到高校任教。各級政府還需要加大政策支持力度，對于人工智能領域做出規(guī)劃和布局，給予一定的資源傾斜，助力專業(yè)人才的培養(yǎng)。

　　課程方面，高校智能教育需要建立一個理工與人文眾多交叉的課程體系，既有技術層面又有研發(fā)層面，相關倫理與法學類的課程也要跟上，但是目前能專門用于智能教育的課程數(shù)量還遠遠不能滿足需求，這導致智能教育專業(yè)課程只能濃縮到“高級科普”程度。因此，應根據(jù)人工智能學科自身的特點探索和建設新的課程體系。學校要加快人工智能領域科技成果和資源向教育教學轉(zhuǎn)化，推動人工智能重要方向的教材和在線開放課程建設，特別是人工智能基礎、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、模式識別、計算機視覺、知識工程、自然語言處理等主干課程的建設，推動編寫一批具有國際一流水平的本科生、研究生教材和國家級精品在線開放課程，將人工智能納入基礎教學內(nèi)容，在摸索中逐步完善課程體系。

　　產(chǎn)學研合作促專業(yè)建設

　　在人工智能領域，高校不同于企業(yè)、科研院所等機構，除了需要進行學術研究和技術開發(fā)外，還需要通過產(chǎn)學研結(jié)合進行人工智能專業(yè)建設。

　　具體來說，在專業(yè)建設方面，需重視人工智能與計算機、控制、數(shù)學、統(tǒng)計學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業(yè)教育的交叉融合，積極探索“人工智能+X”的人才培養(yǎng)模式。在具體教學中，根據(jù)需要與不同學院開展聯(lián)合教學。以天津師范大學為例，人工智能學院在人工智能的倫理風險研究方面與法學院合作，在大數(shù)據(jù)技術方面與體育訓練中心合作，將5G移動場景技術與教師教育學院合作，將語音識別技術和虛擬學習助手與外國語學院合作，各個學院的師資力量進行深度的交叉融合，特別是要充分發(fā)揮天津師范大學在認知心理學研究方面的優(yōu)勢，利用人工智能和認知心理打通與多個學科的交叉融合，擬跨學院和學科組建5個融合創(chuàng)新團隊，形成8個項目研究小組，將研究成果向企業(yè)和社會轉(zhuǎn)化，形成產(chǎn)、學、研、用鏈條式學科發(fā)展新體系。

　　(作者趙雅文為天津師范大學新聞傳播學院教授、博士生導師;張寶菊為天津師范大學人工智能學院教授、博士生導師)