人工智能人才培养要勇于炒冷饭

时至今日，作为新一轮科技革新和工业革新驱动力气的人工智能，依旧没有脱节人才稀缺的开展短板。人工智能公司ElementAI发布的《2019年度全球AI人才陈述》指出，全球人工智能人才的数量不断攀升，但尖端人才依然求过于供。

日前在天津大学举办的“2019全国博士后人工智能开展与使用”论坛上，来自中科院、清华大学以及中科曙光等人工智能范畴的闻名专家、学者和企业家们，为人工智能加快速度进行开展究竟该培育什么样的人才问题，展开了火热的评论。

把眼下最炙手可热的AI，谐音成两个字——“爱”和“唉”，这是水下机器人研制出产企业、天津深之蓝海洋设备科技有限公司战略总监韩猛，对技能给这个年代带来的机会和应战的解读。

据报道，到2019年6月，我国人工智能企业超越1200家，位居全球第二。依据猎聘发布的《猎聘2019年我国AI&大数据人才作业趋势陈述》，我国人工智能人才缺口超越500万。

“现在AI在工业界太火爆了，导致人工智能的研讨大部分是使用驱动，许多学生因而不愿意去做原创性的、实质性的作业。”西交利物浦大学教授黄开竹注意到，“许多学生做研讨都以结业后能找到好作业、拿到更多钱为导向。”

正处在风口上的人工智能，引得许多企业蜂拥而至，这种浪潮也直接冲进了校园，影响了不少高校学生研讨方向的挑选，许多人一窝蜂地涌向简单产出论文、收效快的范畴，很难再沉下心来做真实的学识。

清华大学2018年6月发布的《我国人工智能开展陈述》显现，我国的论文总量和高被引论文数量都排名世界第一。可是，数量上的优势并不代表质量上的价值百科。我国的尖端人工智能人才在全球排在第六名，前面分别是美国、英国、德国、法国、意大利。

“现在许多研讨只是在前人效果基础上的重复练习，没有多少含义。”清华大学自动化系长聘副教授刘烨斌以为，有必要要去重视一些“更实质、更重要的问题”。

他回想起自己当年硕博连读的阅历，接连6年没有宣布文章，也没有挑选其时看起来比较“简单结业”的研讨方向，而是一门心思跟着导师研讨前人没有做过的新项目。那段喫苦的阅历效果了后来的他，“现在的研讨便是根据其时的效果，我因而申请了许多国家项目，发现了许多值得深入研讨的点。”

黄开竹以为，高校的人才培育应该和工业界有所区别。关于从事高水平研讨的学生来说，应该勇于研讨工业界现在还没有特别需求的东西，“不然要高校做什么？”

怎么让详细技能问题落地，完成“人工智能使用最终一公里”，是眼下许多人工智能企业的首要方针。在中科曙光大数据首席科学家宋怀明博士看来，工业界面对的场景许多，关于企业来说，需求的人才一方面要有厚实的基本功，应对整个常识体系比较了解，但一起又有必要具有转化和创收的才能，要能应对各方面不同的需求。

我国工程院院士、天津大学医学部主任顾晓松则以为，高校与企业应该更好的联手霸占一些难题。他主张，国家要继续完善相关方针，推进学科开展和专业人才队伍建设，打通专业人才壁垒。高校应该更多的结合国家、科研院所以及校园的方针，与大型企业对接，校企强强协作。

与会专家和企业家的一个一致是，沉下心研讨问题的才能，是现在高校和企业关于人才培育的一起需求。现在一些高校现已不再把论文宣布作为博士结业的硬规范。刘烨斌以为，现在高校不“唯论文”的人才点评方法的改变，更有利于推进学生去从事回归实质、愈加重要、乃至有点冷门的研讨自身，“研讨是一个一步步堆集的进程，独立科研的才能特别的重要。”

天津大学智能与核算学部副主任、核算机学院院长冯伟则注意到，工业界曾经不太垂青高水平论文，“现在他们也十分重视，尤其在使用端。”

“对企业来说，只要把这项技能吃透了，有没有博士学位都不那么重要。”在宋怀明看来，中科曙光也招过许多从事五六年研讨、依旧没有取得学位的“博士”，但这并不阻碍他们在自己的作业中变得超卓：“由于他们确实对体系的某一个技能有自己的堆集。”

黄开竹以为，归根究竟仍是要坚持“不随大流的定力”，他主张学生要多做些学术堆集，“尽量做一些原创性的东西，才能在工业界作出更大的奉献。”

“一流的效果，不是跟从出来的。做研讨，就要勇于炒冷饭。”冯伟说，“这是关于人才培育提出的新应战。”