8月29日下午，在上海舉行的2019世界人工智能大會主論壇上，南京大學(xué)教授周志華就他構(gòu)想的“學(xué)件”作了一場報(bào)告?！皩W(xué)件”由模型和用于描述模型的規(guī)約兩部分構(gòu)成，就像硬件和軟件一樣可以在市場上供人挑選。未來的用戶若想要做自己的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，不用再從頭“制刀”，只需打磨改造即可。

如今，周志華再不會像十多年前那樣，學(xué)術(shù)報(bào)告做到一半時就被質(zhì)疑聲打斷。時下火熱的人工智能，曾經(jīng)是一個冷到無人問津的學(xué)科方向，冷到被人質(zhì)疑為“機(jī)器學(xué)習(xí)不可能，人工智能是騙人的”。

基于一些良好的條件，這一波人工智能熱潮或許要比歷史上的幾次更為持久，但周志華認(rèn)為，一直保持眼下的熱度也不易。無論板凳冷熱，留下堅(jiān)持做實(shí)事的，才能孕育新的突破。

這位1973年出生的計(jì)算機(jī)學(xué)者，本碩博都就讀于南京大學(xué)，2001年留校任教，2002年被破格聘任為副教授，2003年29歲獲國家杰出青年科學(xué)基金，隨后被聘為教授。

作為AI領(lǐng)域各大主流學(xué)會的“大滿貫”會士，歐洲科學(xué)院外籍院士，更重要的是，作為中國機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展過程的親歷者，周志華近來一大工作重點(diǎn)就是AI人才培養(yǎng)。

2018年，周志華掛帥南京大學(xué)新成立的人工智能學(xué)院，這也是C9高校中第一個人工智能學(xué)院。他給本科新生們準(zhǔn)備了一份獨(dú)特的培養(yǎng)體系：數(shù)學(xué)課占比直逼數(shù)學(xué)系。

國內(nèi)人工智能人才缺口大，但不宜一擁而上

澎湃新聞：現(xiàn)在國內(nèi)人工智能教育的現(xiàn)狀如何？

周志華：簡單來說，現(xiàn)狀就是整個人工智能行業(yè)高度地奇缺人才。全世界都是這樣，包括美國。美國在這方面可以說已經(jīng)比我們先發(fā)展30年，但是現(xiàn)在他們培養(yǎng)的畢業(yè)生也不夠，企業(yè)還是到大學(xué)去挖教授。像卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)系主任，被挖到摩根大通做副總裁。

中國的人才缺口其實(shí)更大，因?yàn)閲鴥?nèi)起步比較晚，以前人工智能方面也不像現(xiàn)在這么重視。現(xiàn)在談人工智能的很多，但是有能力在人工智能的核心部分做一些工作，培養(yǎng)高水平人才的單位可能不是很多。很多地方在談“AI+X”，這實(shí)際是人工智能在X上的應(yīng)用，但如果在AI核心部分沒有很好的基礎(chǔ)的話，“AI+X”就只能是新瓶裝舊酒的“X”。

MIT最近這一兩年，計(jì)算機(jī)和人工智能專業(yè)的本科生占到所有學(xué)科的30%到40%。中國在這個方面的學(xué)生培養(yǎng)量相差很遠(yuǎn)，缺口很大。

但另一方面，人工智能人才培養(yǎng)，也不太適合一哄而上，還是先要有培養(yǎng)能力。如果以往沒有從事過相關(guān)研究，沒有這方面的師資，要一下子培養(yǎng)人工智能人才可能很困難。

澎湃新聞：人工智能人才缺口的規(guī)模有多大？

周志華：人工智能技術(shù)以后在所有的領(lǐng)域、所有的行業(yè)都會用到，只是或早或晚、或多或少的區(qū)別。我們現(xiàn)在每年能夠培養(yǎng)出來的人工智能方面的畢業(yè)生，全國也沒有多少。所以這個缺口可能都不是說相差幾千幾萬，而是非常地大。

澎湃新聞：南京大學(xué)對此有什么行動和計(jì)劃？

周志華：南大在去年成立了C9高校中第一個人工智能學(xué)院，希望從源頭做起，從本科開始扎扎實(shí)實(shí)地培養(yǎng)高水平的人才。南大在人工智能核心領(lǐng)域方面有長期的科研積累和人才培養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)，在國內(nèi)是這方面基礎(chǔ)最好的單位之一。

我們?nèi)ツ觊_始招本科生，今年開始招研究生，這些學(xué)生畢業(yè)進(jìn)入社會，還要有3到5年的時間。希望這里能夠成為為國家社會和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供人工智能高水平人才的一個重要基地。因?yàn)橛性S多兄弟院校來調(diào)研考察，我們?nèi)肆τ邢藿哟涣?，所以今年上半年干脆出版了一本書，公開發(fā)布了國內(nèi)第一個專門的人工智能本科專業(yè)培養(yǎng)體系，主要是一整套專門為人工智能本科專業(yè)設(shè)計(jì)的課程體系。

進(jìn)可攻退可守的學(xué)科

澎湃新聞：相比起南京大學(xué)計(jì)算機(jī)傳統(tǒng)課程體系，人工智能專業(yè)的課程體系有什么特點(diǎn)？

周志華：簡單說，計(jì)算機(jī)學(xué)科的課程面更“廣”，人工智能的課程更“?！?。國內(nèi)的計(jì)算機(jī)本科一般需要150個學(xué)分畢業(yè)，其中通識通修課、基礎(chǔ)課可能要占60個學(xué)分左右，創(chuàng)業(yè)就業(yè)類課程和畢業(yè)設(shè)計(jì)則要占到約15個學(xué)分。那么還剩下一半的學(xué)分里面，大概又有那么55個學(xué)分要用于學(xué)科平臺課和專業(yè)核心課。尚未出現(xiàn)人工智能的專門課程就已經(jīng)只剩20個學(xué)分左右了。

然而計(jì)算機(jī)學(xué)科的口徑很廣，它不光有人工智能，還有軟件、理論、高性能計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、多媒體等等，這些都要兼顧。這樣下來人工智能專業(yè)課程大概只能有2到3門，遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)的需要。

所以整個課程體系需要重新建設(shè)。把一些可能和人工智能相對遠(yuǎn)一些的課程，換成對人工智能來說更核心、更關(guān)鍵的課，包括數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要打得更好一點(diǎn)，人工智能的專業(yè)知識要更全面一點(diǎn)等等。

南大人工智能學(xué)院本科對數(shù)學(xué)的要求接近于數(shù)學(xué)系，高于計(jì)算機(jī)學(xué)科。但另一方面，它在計(jì)算、程序、軟件方面的要求又不亞于計(jì)算機(jī)系。同時，人工智能還有自己的整套專業(yè)知識。所以這里面有很多要學(xué)的東西，確實(shí)有必要作為一個獨(dú)立的專業(yè)培養(yǎng)體系去考慮，在必修課方面，我們現(xiàn)在這個體系與原來的計(jì)算機(jī)專業(yè)重疊的大約不到三分之一。

澎湃新聞：您覺得人工智能更偏向一門基礎(chǔ)學(xué)科還是一門應(yīng)用學(xué)科？

周志華：人工智能是一個比較有趣的學(xué)科，可以說這是一個進(jìn)可攻退可守的學(xué)科，它的特點(diǎn)是從基礎(chǔ)理論研究到工程技術(shù)應(yīng)用都有涉及。所以你可以研究一些非常基礎(chǔ)的理論問題，往科學(xué)家的方向走，也可以往技術(shù)創(chuàng)新的角度去走，還可以結(jié)合具體場景開展應(yīng)用，直接解決工業(yè)界的問題。

澎湃新聞：人工智能碩士博士又與傳統(tǒng)學(xué)科有哪些不同？

周志華：博士的區(qū)別比較明顯。傳統(tǒng)學(xué)科的博士畢業(yè)后可能到高?？蒲性核鶠橹?，人工智能學(xué)科的博士畢業(yè)后不僅有這樣的出路，還有大批進(jìn)入工業(yè)界。因?yàn)閭鹘y(tǒng)學(xué)科的學(xué)術(shù)研究與業(yè)界應(yīng)用可能有比較遠(yuǎn)的距離，而人工智能這個學(xué)科，學(xué)術(shù)研究與業(yè)界應(yīng)用的距離很短，新發(fā)明的算法可能幾個月甚至幾個星期就進(jìn)入工業(yè)界發(fā)揮作用了。

所以業(yè)界對人工智能高水平人才的需求非常大，甚至各大公司都在追著最新的論文看。這反而導(dǎo)致高?？蒲性核谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域“搶人”的難度很大，很不容易搶到優(yōu)秀博士生。

澎湃新聞：你坐過人工智能的“冷板凳”，如何看待眼下的人工智能熱潮？有人說現(xiàn)在人工智能有很多泡沫，你怎么看？

周志華：20年前，做人工智能的都不好意思對外說是做人工智能的，因?yàn)楹芏嗳藭f你們搞人工智能的是騙子。現(xiàn)在大家看機(jī)器學(xué)習(xí)這么熱，但在十多年前，我在國內(nèi)做學(xué)術(shù)報(bào)告時曾經(jīng)講到一半就有專家站起來批判，不要講了，機(jī)器學(xué)習(xí)是不可能的，你們這都是騙人的。但十多年之后，似乎所有人都在談機(jī)器學(xué)習(xí)，都在做人工智能了。

我想板凳冷不冷不重要，我們確實(shí)是從很冷很冷、幾乎無人問津的時候過來的，但只要認(rèn)為是重要的事情，不管什么時候總要有人堅(jiān)持下去。

在歷史上人工智能也熱過，甚至熱度完全不亞于今天，一旦開始冷，90%甚至更多的人都會離開，并且和它劃清界限。但總要有一批人堅(jiān)持下去才會取得新的突破，才能有后來的這一波熱潮。

大家現(xiàn)在都認(rèn)為人工智能這次的熱潮可能會很長，但這個熱度要一直保持今天這樣可能也不容易。

大概任何事情熱起來之后就會有泡沫，但泡沫不可能是純泡沫，必然有人在做實(shí)事，否則這件事情也熱不起來。就看大家更關(guān)注泡沫的那部分，還是做實(shí)事的那部分。