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第08版:科技创新·人才
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2019 年 11 月 26 日 星期 放大 缩小 默认  

AI人才培养要敢于“炒冷饭”

胡春艳 张晋川

  日前在天津大学举行的“2019全国博士后人工智能发展与应用”论坛上,来自中科院、清华大学以及中科曙光的人工智能领域的知名专家、学者和企业家们,为人工智能快速发展到底该培养什么样的人才问题,展开了热烈的讨论。

  AI研究需关注更本质的问题

  把眼下最炙手可热的AI,谐音成两个字——“爱”和“唉”,这是水下机器人研发生产企业、天津深之蓝海洋设备科技有限公司战略总监韩猛,对技术给这个时代带来的机遇和挑战的解读。

  “现在AI在工业界太火爆了,导致人工智能的研究大部分是应用驱动,很多学生因此不愿意去做原创性的、本质性的工作。”西交利物浦大学教授黄开竹说,“很多学生做研究都以毕业后能找到好工作、拿到更多钱为导向。”

  正处在风口上的人工智能,引得众多企业蜂拥而至,这种浪潮也直接冲进了校园,影响了不少高校学生研究方向的选择,很多人一窝蜂地涌向容易产出论文、收效快的领域,很难再沉下心来做真正的学问。

  清华大学2018年6月发布的《中国人工智能发展报告》显示,中国的论文总量和高被引论文数量都排名世界第一。但是,数量上的优势并不意味着质量上的价值。中国的顶级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。

  现在很多研究只是在前人成果基础上的重复训练,没有多少意义。清华大学自动化系长聘副教授刘烨斌认为,必须要去关注一些“更本质、更重要的问题”。

  高校人才培养应和工业界有所区别

  黄开竹认为,高校的人才培养应该和工业界有所区别。对于从事高水平研究的学生来说,应该敢于研究工业界目前还没有特别需求的东西。

  如何让具体技术问题落地,实现“人工智能应用最后一公里”,是眼下众多人工智能企业的首要目标。在中科曙光大数据首席科学家宋怀明博士看来,工业界面临的场景很多,对于企业来说,需要的人才一方面要有扎实的基本功,应对整个知识体系比较了解,但同时又必须具有转化和创收的能力,要能应对各方面不同的需求。

  中国工程院院士、天津大学医学部主任顾晓松则认为,高校与企业应该更好地联手攻克一些难题。他建议,国家要继续完善相关政策,推动学科发展和专业人才队伍建设,打通专业人才壁垒。高校应该更多地结合国家、科研院所以及学校的政策,与大型企业对接,校企强强合作。

  应培养人才沉下心钻研问题的能力

  与会专家和企业家的一个共识是,沉下心钻研问题的能力,是如今高校和企业对于人才培养的共同需求。目前一些高校已经不再把论文发表作为博士毕业的硬标准。刘烨斌认为,如今高校不“唯论文”的人才评价方式的转变,更有利于推动学生去从事回归本质、更加重要、甚至有点冷门的研究本身,研究是一个一步步积累的过程,独立科研的能力尤为重要。

  天津大学智能与计算学部副主任、计算机学院院长冯伟则注意到,产业界以前不太看重高水平论文,现在他们也非常关注,尤其在应用端。

  “对企业来说,只要把这项技术吃透了,有没有博士学位都不那么重要。”宋怀明坦言,“中科曙光也招过很多从事五六年研究、仍旧没有获得学位的‘博士’,但这并不妨碍他们在自己的工作中变得出色,因为他们的确对系统的某一个技术有自己的积累。”

  黄开竹认为,归根到底还是要坚持“不随大流的定力”,他建议学生要多做些学术积累,尽量做一些原创性的东西,才能在产业界做出更大的贡献。

  “一流的成果,不是跟随出来的。做研究,就要敢于炒冷饭。”冯伟说,“这是对于人才培养提出的新挑战。”

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