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上海如何培养出“哈萨比斯” 多学科交叉、产学研合作是人工智能人才培养的两大途径

文章来源:解放日报   发表时间:2017-11-24

  发展人工智能科技和产业,人才培养、人才引进两者不可偏废。昨天,上海市科学学研究所的人工智能研究组表示,在人工智能高端人才全球短缺的当下,人才培养对上海十分重要,因为上海高校、科研院所的相关学科设置齐全、科研水平很高,完全有能力培养出一大批人工智能研发人才。

  这方面,上海可对标伦敦——牛津——剑桥地区,通过多学科交叉、产学研合作两大途径,源源不断地培养出青年才俊,进而培育出众多“双创”企业,让上海也拥有“阿尔法围棋”开发者哈萨比斯这样的知名创业者。

  向人才存量和增量投入资源

  党的十九大报告指出,要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。国家《新一代人工智能发展规划》也明确,我国人工智能尖端人才远远不能满足需求,要把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重。

  上海市科学学研究所副研究员李辉、王迎春介绍,人工智能正在从实验室走向市场,处于产业大突破前的技术冲刺和应用探索时期,部分技术和产业体系尚未成熟。在此阶段,能推动技术突破和创造性应用的高端人才,对产业发展起着至关重要的作用。因此,在各国发布的人工智能战略中,人才都是重要组成部分。如美国白宫发布的《为人工智能的未来作好准备》和《国家人工智能研发战略规划》,对如何吸引人才着墨甚多。英国政府科学办公室发布的《人工智能、未来决策面临的机会和影响》对如何保持英国的人工智能人才优势有特别说明。

  目前,人工智能人才出现了全球性短缺。从职位需求来看,据领英统计,2014年通过该平台发布的人工智能职位数量接近5万个,到了2016年已超过44万个。从人才薪酬来看,人工智能技术人员的薪酬大幅度高于一般互联网工程师。李辉认为,上海需要从两方面投入资源,抓紧谋划:一方面积极争取全球存量高端人才,另一方面着手设计新的人才培养和人才发展计划。

  高校跨学科合作可任务导向

  人工智能具有鲜明的学科融合特点。王迎春分析说,伦敦之所以涌现出大量优秀的相关人才,与伦敦——牛津——剑桥地区密集的高校群、学科群生态密切相关。这一地区拥有以牛津大学、剑桥大学、帝国理工学院、伦敦大学学院为中心的全球一流人工智能相关学科群,以及以阿兰·图灵研究所为代表的众多智能研究机构,故能源源不断地培育出全球稀缺性人才。

  以哈萨比斯为例,他16岁进入剑桥大学计算机科学专业,2005年到伦敦大学学院攻读认知神经科学博士学位,发现了大脑中海马体与情景记忆的关系。这种多学科交叉融合背景,让他带领团队开发出了“阿尔法围棋”。

  与伦敦相仿,上海的高校、科研院所资源也很丰富,拥有国内一流的人工智能相关学科群,有条件培养出大量人才。李辉表示,本市高校可通过制度设计,促进相关学科交叉融合。美国人工智能科研翘楚——卡耐基·梅隆大学近期启动的人工智能计划,可供借鉴。“这项计划是任务导向,列出了‘汽车城底特律的重新定位’等多个现实问题,让各个学科的专家通过合作,提出运用人工智能的解决方案。”李辉解释说,任务导向制可实现跨学科合作的柔性组合,既有利于提高效率,也不会占用编制。我国《新一代人工智能发展规划》提出“尽快在试点院校建立人工智能学院”,可借鉴这种任务导向的团队柔性组合模式。

  鼓励人才校企间流动

  产学研深度合作,也是人工智能人才培养的一大途径。王迎春说,从研究内容和人才流动来看,科学家需要企业的数据和工程化能力,企业则需要高校的研究人才,全球高端人才在高校和企业之间快速流动已成为趋势。“阿尔法围棋”项目负责人席尔瓦至今仍在伦敦大学学院任教,在赢得人机大战后,他为学生详解“阿尔法围棋”技术,使高校人才培养与实践应用同步。

  从培养模式来看,通过企业捐助科研、学生到企业实习,高校与产业界可以联合培养人才。例如,脸书公司与纽约大学合作建立了一家数据科学研究中心,纽约大学的博士生能申请进入脸书的人工智能实验室,进行长期实习。

  从成果转化来看,人工智能算法研发的一大特点,是科技成果转化周期非常短,基础研究成果甚至可以直接转化为创业项目。英国一些著名的人工智能企业,成立之前都是高校的研究项目。

  由此可见,上海通过引导高校、科研院所与企业在人工智能领域深度合作,让高校师生与产业界充分交流,有望催生一大批创业项目。李辉建议,上海要鼓励企业创办研究机构,与高校、科研院所联合建设实验室;还要鼓励科研人员在高校和企业之间流动,以加快科技成果转化的进程。


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