杭州電(diàn)子科技(jì)大(dà)學部分教師(shī) 在年末收到了一份“年度教學成績單”，同時(shí)還(hái)配有(yǒu)一封來(lái)自AI（人(rén)工智能技(jì)術(shù)）的信。據了解，這個(gè)“教師(shī)教學成績單AI寫信開(kāi)發小(xiǎo)組”是由研究生(shēng)、本科生(shēng)開(kāi)發的，其中基礎數(shù)據包括教學态度、師(shī)生(shēng)交流、教學效果、助教态度、助教手段等當中還(hái)加了一些(xiē)預測算(suàn)法，用于預測教師(shī)教學的潛在态勢，以作(zuò)為(wèi)新學期排課參考。

人(rén)工智能不斷為(wèi)教學和(hé)學習提供新的解決方案，也亟待新鮮血液注入。當人(rén)工智能浪潮來(lái)襲，各國的人(rén)工智能教育情況如何？

人(rén)工智能的興起使産業結構、經濟增長動力都發生(shēng)了深刻變化。随着互聯網、大(dà)數(shù)據、雲計(jì)算(suàn)和(hé)物聯網等技(jì)術(shù)不斷發展，人(rén)工智能正引領新一輪科技(jì)革命和(hé)産業變革。為(wèi)了迅速跟上(shàng)這輪變革步伐，中國自2017年開(kāi)始相繼發布《國務院關于印發新一代人(rén)工智能發展規劃的通(tōng)知》《高(gāo)等學校(xiào)人(rén)工智能創新行(xíng)動計(jì)劃》等策略，以支持人(rén)工智能技(jì)術(shù)的發展，促進我國人(rén)工智能總體(tǐ)實力的提升。

在各項政策和(hé)行(xíng)動計(jì)劃的指引下，自2018年以來(lái)，衆多(duō)高(gāo)校(xiào)紛紛設立人(rén)工智能相關專業，人(rén)工智能研究院也如雨後春筍般湧現。這顯示出在國家(jiā)的戰略布局和(hé)政策指導下，高(gāo)校(xiào)推動人(rén)工智能技(jì)術(shù)相關人(rén)才培養的踴躍性和(hé)決心。2021年3月，斯坦福大(dà)學以人(rén)為(wèi)本人(rén)工智能研究院發布了《人(rén)工智能指數(shù)2021年度報告》，或可(kě)幫助我們對世界各國的人(rén)工智能教育，特别是對北美、歐盟地區(qū)的人(rén)工智能教育情況有(yǒu)所了解。

據介紹，《人(rén)工智能指數(shù)2021年度報告》跟蹤、整理(lǐ)、提煉與可(kě)視(shì)化人(rén)工智能相關的數(shù)據，其使命是“為(wèi)政策制(zhì)定者、研究人(rén)員、高(gāo)管、記者和(hé)普通(tōng)公衆提供公正的、經過嚴格審核的、來(lái)源于全球的數(shù)據，以形成對人(rén)工智能這一複雜領域的直觀感知”。

該報告包括“研發”“技(jì)術(shù)性能”“經濟”“人(rén)工智能教育”“人(rén)工智能應用的倫理(lǐ)挑戰”“人(rén)工智能的多(duō)樣性”“人(rén)工智能政策和(hé)國家(jiā)戰略”等七個(gè)章節，本次我們重點關注“人(rén)工智能教育”這一章節。在該章節，報告對高(gāo)校(xiào)人(rén)工智能教育現狀進行(xíng)了分析，并基于美國計(jì)算(suàn)研究協會(huì)（CRA）Taulbee年度調查的計(jì)算(suàn)機科學本科及博士研究生(shēng)畢業去向，探討(tǎo)了人(rén)工智能相關專業的去向問題。最後一部分是利用歐盟委員會(huì)聯合研究中心（JRC）的統計(jì)數(shù)據，探討(tǎo)歐洲人(rén)工智能教育的趨勢。

關鍵詞：教學

報告稱，來(lái)自18所大(dà)學反饋的數(shù)據顯示，大(dà)學增開(kāi)了人(rén)工智能課程，同時(shí)增加了主要研究人(rén)工智能的教職工的數(shù)量。這些(xiē)人(rén)工智能課程教授學生(shēng)如何建立和(hé)部署實用的人(rén)工智能模型。

通(tōng)過評估教授學生(shēng)建立或部署實用人(rén)工智能模型所需技(jì)能的課程趨勢、入門(mén)級人(rén)工智能和(hé)機器(qì)學習課程及招生(shēng)統計(jì)數(shù)據，斯坦福以人(rén)為(wèi)本人(rén)工智能研究院對本科階段的課程設置進行(xíng)了調查。由于多(duō)數(shù)人(rén)工智能課程設置于原本的計(jì)算(suàn)機科學系，調查結果表明(míng)，在過去四個(gè)學年，計(jì)算(suàn)機科學系在實用人(rén)工智能課程上(shàng)投入了大(dà)量資金。在18所大(dà)學中，教授學生(shēng)建立或部署實用人(rén)工智能模型所需技(jì)能的本科課程數(shù)量翻倍（增加了102.9%），從2016—2017學年的102門(mén)增加到了2019—2020學年的207門(mén)。

注：2020年11月至2021年1月，斯坦福大(dà)學以人(rén)為(wèi)本人(rén)工智能研究院通(tōng)過互聯網分三次向73所大(dà)學分發了調查問卷。其中，有(yǒu)18所大(dà)學完成，回收率為(wèi)24.7%。這18所大(dà)學分别是比利時(shí)盧文凱索利克大(dà)學，加拿(ná)大(dà)麥吉爾大(dà)學，中國上(shàng)海交通(tōng)大(dà)學、清華大(dà)學，德國慕尼黑(hēi)路德維希馬西米蘭大(dà)學、慕尼黑(hēi)工業大(dà)學，俄羅斯高(gāo)等經濟學院、莫斯科物理(lǐ)技(jì)術(shù)學院，瑞士洛桑埃科爾理(lǐ)工學院，英國劍橋大(dà)學，美國加州理(lǐ)工學院、卡內(nèi)基·梅隆大(dà)學（機器(qì)學習系）、哥(gē)倫比亞大(dà)學、哈佛大(dà)學、斯坦福大(dà)學、威斯康星大(dà)學麥迪遜分校(xiào)、得(de)克薩斯大(dà)學奧斯汀分校(xiào)、耶魯大(dà)學。

學習人(rén)數(shù)方面，在過去的四個(gè)學年，注冊或嘗試注冊人(rén)工智能入門(mén)課程和(hé)機器(qì)學習入門(mén)課程的本科生(shēng)人(rén)數(shù)增加了近60%。在過去四個(gè)學年，歐盟高(gāo)校(xiào)的入門(mén)級課程注冊人(rén)數(shù)增加了165%，而美國的此類注冊人(rén)數(shù)在上(shàng)一個(gè)學年出現了明(míng)顯的下降。在接受調查的8所美國大(dà)學中，有(yǒu)6所表示人(rén)工智能和(hé)數(shù)學基礎入門(mén)課程的報名人(rén)數(shù)在2020年有(yǒu)所減少(shǎo)。

一些(xiē)大(dà)學認為(wèi)，人(rén)數(shù)下降的主要原因是新冠肺炎疫情期間(jiān)有(yǒu)部分學生(shēng)休假。另一些(xiē)大(dà)學則提到，造成人(rén)數(shù)下降的原因是入門(mén)級人(rén)工智能課程設置的結構性變化。例如，2020年因開(kāi)設了數(shù)據科學入門(mén)課程，這可(kě)能會(huì)使得(de)學生(shēng)放棄傳統的人(rén)工智能和(hé)機器(qì)學習入門(mén)課程而去選擇數(shù)據科學入門(mén)課程。

本調查同時(shí)還(hái)關注了研究生(shēng)或更高(gāo)學曆級别的課程設置，特别是教授學生(shēng)建立或部署實用人(rén)工智能模型所需技(jì)能的研究生(shēng)課程。報告顯示，在過去四個(gè)學年，教授學生(shēng)建立或部署實用人(rén)工智能模型所需技(jì)能的研究生(shēng)課程增加了41.7%，從2016—2017學年的151門(mén)課程增加到了2019—2020學年的214門(mén)課程。

另外，由于課程數(shù)量的增加，在過去四個(gè)學年，參與此次調查的大(dà)學的主要研究人(rén)工智能的終身教職教師(shī)人(rén)數(shù)顯著增長，與人(rén)工智能課程和(hé)學位課程需求的增長相一緻。主要研究人(rén)工智能的教師(shī)人(rén)數(shù)增長了59.0%，從2016—2017學年的105人(rén)增長到了2019—2020學年的167人(rén)。

關鍵詞：畢業生(shēng)

通(tōng)過前文數(shù)據我們了解到，無論是人(rén)工智能課程數(shù)量，還(hái)是學習人(rén)數(shù)、教師(shī)數(shù)量均呈現增長态勢。那(nà)麽，哪些(xiē)專業備受追捧？增加的人(rén)工智能專業畢業生(shēng)最終去了哪裏？對此，該報告也有(yǒu)展示。美國計(jì)算(suàn)研究協會(huì)（CRA）年度Taulbee調查揭示的是美國和(hé)加拿(ná)大(dà)能夠授予計(jì)算(suàn)機科學（CS）、計(jì)算(suàn)機工程（CE）或信息學（I）博士學位的學術(shù)單位的學生(shēng)入學率、畢業率、畢業生(shēng)就業和(hé)教師(shī)工資的變化趨勢。基于此，我們也能了解人(rén)工智能專業畢業生(shēng)的人(rén)數(shù)和(hé)去向。

北美地區(qū)大(dà)多(duō)數(shù)人(rén)工智能課程都是本科階段計(jì)算(suàn)機科學課程的一部分。報告數(shù)據顯示，在過去十年，北美地區(qū)具有(yǒu)博士學位授予資質機構的計(jì)算(suàn)機科學本科畢業生(shēng)人(rén)數(shù)穩步增長。2019年，超過28000名本科生(shēng)完成了計(jì)算(suàn)機科學學位，比2010年高(gāo)出約三倍。

另外，在2019年美國畢業的所有(yǒu)計(jì)算(suàn)機科學博士中，人(rén)工智能/機器(qì)學習（22.8%）、理(lǐ)論與算(suàn)法（8.0%）和(hé)機器(qì)人(rén)/視(shì)覺（7.3%）專業的畢業生(shēng)數(shù)量位居前列。人(rén)工智能/機器(qì)學習是過去十年最受歡迎的專業。此外，機器(qì)人(rén)/視(shì)覺專業的畢業生(shēng)人(rén)數(shù)增長迅速，排名從2018年的第八名躍升至2019年的第三名。在過去十年，與其他18個(gè)專業相比，人(rén)工智能/機器(qì)學習和(hé)機器(qì)人(rén)/視(shì)覺是計(jì)算(suàn)機科學專業博士畢業生(shēng)人(rén)數(shù)中增長最為(wèi)顯著的。2020年，人(rén)工智能/機器(qì)學習專業計(jì)算(suàn)機科學博士畢業生(shēng)在所有(yǒu)新計(jì)算(suàn)機科學博士中的比例比2010年高(gāo)出8.6個(gè)百分點，其次是機器(qì)人(rén)/視(shì)覺專業博士學位，高(gāo)出2010年2.4個(gè)百分點。相比之下，計(jì)算(suàn)機科學博士學位在網絡（-4.8個(gè)百分點）、軟件工程（-3.6個(gè)百分點）和(hé)編程語言/編譯器(qì)（-3.0個(gè)百分點）等專業的人(rén)數(shù)占比較2010年出現了負增長。

注：2019年按特殊性分列的美國新計(jì)算(suàn)機科學博士生(shēng)專業共包括20個(gè)：人(rén)工智能/機器(qì)學習、理(lǐ)論與算(suàn)法、機器(qì)人(rén)/視(shì)覺、數(shù)據庫/信息檢索、安全/信息保證、圖形/可(kě)視(shì)化、網路、其他、軟件工程、人(rén)機交互、操作(zuò)系統、信息學：生(shēng)物醫(yī)學/其他科學、硬件/架構、高(gāo)性能計(jì)算(suàn)、編程語言/編譯器(qì)、社會(huì)計(jì)算(suàn)/社會(huì)信息學/CSCW、計(jì)算(suàn)教育、科學/數(shù)值計(jì)算(suàn)、信息系統、情報學。

2010年至2019年間(jiān)，人(rén)工智能/機器(qì)學習專業博士畢業生(shēng)的數(shù)量增長了77%，而這些(xiē)新博士在所有(yǒu)計(jì)算(suàn)機科學博士畢業生(shēng)中的占比較2010年則增長了61%。人(rén)工智能/機器(qì)學習和(hé)機器(qì)人(rén)/視(shì)覺博士畢業生(shēng)的數(shù)量在2019年達到曆史最高(gāo)水(shuǐ)平。

新畢業的AI專業博士選擇在哪裏工作(zuò)？根據美國計(jì)算(suàn)研究協會(huì)（CRA）Taulbee年度調查，在過去十年，北美地區(qū)新畢業的AI專業博士選擇進入産業界工作(zuò)的人(rén)數(shù)持續增長，其比例從2010年的44.4%增加到2019年的65.7%。相比之下，進入學術(shù)界的新畢業的AI專業博士比例下降了44%，從2010年的42.1%降至2019年的23.7%。這些(xiē)變化在很(hěn)大(dà)程度上(shàng)反映了這樣一個(gè)事實，即進入學術(shù)界的博士畢業生(shēng)人(rén)數(shù)在過去十年基本保持不變，而大(dà)幅增加的新畢業博士主要都進入了産業界。這說明(míng)産業界對人(rén)工智能人(rén)才的需求和(hé)吸引力均較大(dà)。

關鍵詞：歐盟人(rén)工智能教育

“人(rén)工智能教育”章節同時(shí)還(hái)介紹了歐盟委員會(huì)聯合研究中心對歐盟國家(jiā)人(rén)工智能教育的研究結果。研究顯示，歐盟絕大(dà)多(duō)數(shù)專門(mén)的人(rén)工智能學術(shù)課程都在碩士及以上(shàng)水(shuǐ)平的課程中開(kāi)設，從而幫助學生(shēng)提升工作(zuò)能力。德國在提供最專業的人(rén)工智能項目方面領先于其他成員國，其後是荷蘭、法國和(hé)瑞典。法國在提供碩士水(shuǐ)平人(rén)工智能項目的數(shù)量方面名列榜首。

在歐盟短(duǎn)期課程、學士、碩士三個(gè)層次的專業人(rén)工智能課程中，哪些(xiē)類型的人(rén)工智能技(jì)術(shù)最受歡迎？數(shù)據表明(míng)，迄今為(wèi)止，機器(qì)人(rén)技(jì)術(shù)和(hé)自動化是專業學士和(hé)碩士課程中最常開(kāi)設的課程，而機器(qì)學習在專業短(duǎn)期課程中占主導地位。随着短(duǎn)期課程越來(lái)越受到已經工作(zuò)的專業人(rén)士的青睐，機器(qì)學習已成為(wèi)人(rén)工智能專業發展和(hé)實施的關鍵能力之一。

人(rén)工智能倫理(lǐ)和(hé)人(rén)工智能應用也非常重要，這兩方面在三個(gè)層次課程教學中都占有(yǒu)相當大(dà)的份額。人(rén)工智能倫理(lǐ)包括安全、功能安全、問責）和(hé)可(kě)解釋性的相關課程，占課程總數(shù)的14%，而人(rén)工智能應用的課程，如大(dà)數(shù)據、物聯網和(hé)虛拟現實課程，所占份額也類似。返回搜狐，查看更多(duō)