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近年来高校人工智能学院成立的消息不绝于耳。自2018年7月国家教育部学校规划发展中心确立了28所高校为“AI+智慧学习”共建人工智能学院项目试点学校开始，随后中国人民大学、西安交通大学、北京师范大学等高校也相继宣布人工智能学院的成立。
其实自2003年北大率先开设智能科学与技术专业以来，十年间每年开设的人工智能专业院校其实寥寥无几。2016年深度学习技术的突破，使得人工智能专业也开始受到关注。据统计2017年新增了19所智能科学与技术专业院校，但到2018年开设智能科学与技术专业的院校已经达到了96所。
为什么近两年高校大量开设人工智能学院?
我国大量建设人工智能学院的原因，其一就是人工智能深度学习技术的突破，展现出了特定技能上超越人类的能力。除此之外，国家发布的多项人工智能学科建设的政策是就是近几年高校成立人工智能学院、设立AI本科专业的动力之一。
2017年7月国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中明确指出要把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重。要完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院。
2018年4月2日，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，行动计划中要求各大高校加快建设人工智能科技创新基地。围绕人工智能领域基础理论、核心关键共性技术和公共支撑平台等方面需求，加快建设教育部前沿科学中心、教育部重点实验室、教育部工程研究中心等创新基地，鼓励高校建设新型科研组织机构，开展跨学科研究。
高校人工智能专业建设状况
小编查阅了众多高校建设的人工智能学院及采购的人工智能实验室，很多高校在实验室建设方面采购的都是硬件产品，例如人脸识别实训平台、智能家居模拟平台、人工智能实验箱、智慧城市模拟平台、智能小车(另称为智慧交通)、GPU一体机等等。
在课程设置方面，大部分的高校都没有完善的课程体系，甚至同质化现象严重。很多高校依旧是采用，原有的机器学习课程外加“智能机器人”的课程体系。部分高校在教学体系中加入深度学习的理论知识，但是在课程设置中却分散杂乱，甚至部分的核心内容(例如当下常用的神经网络知识)被拆分辅修课程。
其次我国人工智能师资团队搭建难是高校AI专业建设的核心问题之一。除我国几所重点院校以外，其余各大学、高职院校都缺乏掌握人工智能核心技术的师资力量，外聘教授的方式能够解决一定的问题，但是难以形成高校自身的课程体系。
舍本逐末不可取，源头创新型人才才是培养方向
人工智能的核心是算法，而发展方向是行业结合。当下大部分高校的课程内容基本上都与人工智能学科的核心有所偏差。以现有的人工智能人才培养模式来看，培养出来的AI人才都仅仅掌握了部分的开源算法，“知其然，而不知所以然”的人才培养模式，实质上并不能解决我国缺乏核心算法研发的关键问题。
而现在高校扎堆研究“智能机器人”的状况堪忧。智能机器人除了需要人工智能算法以外，还需要动力学与控制、仿生结构设计、智能感知、机械工程等等课程内容，然而各大高校的人工智能课程体系中不包含或仅有部分知识。在专业实训课上仅通过机械臂、智能小车等智能机械进行实战训练，事实上此类实训产品基本上都是封装的核心程序，因此根本不能让学生完整掌握智能机器人的技术。总而言之，智能机器人涉及多项技术知识，一个人通过四年的本科课程很难掌握完全，此项课程适合多学科共同研究或研博的研究课题，而不是作为人工智能类目下的一项课程。
因此，高校需要对当下的人工智能课程体系进行重新编排。以高数、编程、机器学习、深度学习等课程作为核心知识，将图像识别、语音识别、自然语言处理、强化学习等算法内容，有偏重的作为课程的必修内容。去除臃肿，专心底层算法研发才是正确的人才培养方式。
预防同质化，特色专业与AI结合是可行方案
人工智能算法是一种工具，它能够与各行各业相结合，甚至可以视为传统行业未来的发展方向。因此我们不应该限定它的技术应用方向，更应该去尝试以及突破人工智能行业结合的模式。
例如人工智能在农业方面的应用，可以采用图像识别的模式，分析农作物的成长缺陷以及虫灾害的发生并制定相应的解决方案。还可以采用无人机进行农药精准浇水或肥料补充等应用。如果将二者进行结合，就可以通过图像识别以及物体追踪进行灾害区域精准定位，在通过无人机进行精准定位处理。
高校想要预防学科同质化可以从此方向入手，将本校的特色学科与人工智能专业进行联动，形成本校独有的特色AI专业。
结语
作为我国的新工科之一，人工智能学科在我国立足尚短，不可避免的会出现多项问题，及时的调整方向是保证良性发展的最佳手段。想要实现我国《新一代人工智能发展规划》的“三步走”战略布局，人才的持续供给必然是重中之重。没有坚实的底层基础，那一切都是空中楼阁，高校作为人才培养的摇篮，要加强学科的知识体系搭建，重视人工智能底层算法研究，壮大人工智能高端人才队伍，形成我国人工智能的持续创新能力，确保我国人工智能科技水平跻身世界前列，为世界人工智能发展作出更多贡献。
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