锚定人工智能竞争的“胜负手”

◎本报记者 张盖伦

一年前，全国政协委员、北京通用人工智能研究院院长朱松纯走上了委员通道。他说，当下通用人工智能已经成为全球科技竞争的制高点，要赢得这一场事关“国之大者”的科技竞争，关键还在人才。

一年后，中国的人工智能发展引发世界关注。作为领域内专家，朱松纯带着对人才问题的思考，再次来到全国两会。

人工智能产学研链条的各个位置，都需要人。作为高水平研究型大学科研人员，朱松纯关注的，是如何培养高水平人工智能人才。

2021年，朱松纯在北京大学和清华大学创办通用人工智能实验班（以下简称“通班”），以培育复合型、创新型拔尖人才为目标，以“通识、通智、通用”为人才培养框架核心，开启一场人才培养体系改革。

在“通班”，一个学生能有好多导师，学会各种不同的技能和打法。

讲起班上学生的成绩，朱松纯如数家珍。他记得，“通班”出了两位北京大学年度人物，一群本科生在国际的顶级会议上发过40多篇文章。

朱松纯在多个场合讲过，2020年以来，实现通用人工智能的关键在于“为机器立心”，需要构建“主观”与“客观”融合的数理体系。未来若要获得可靠、可信的通用人工智能，需要从人文尤其是倡导和合共生的中国思想中获得营养。

因此，越要发展通用人工智能，越需要复合型人才，越需要文理兼修。

我国已有数百所高校设置了人工智能本科专业，但很多高校还不具备足够师资，也没有完备平台来支撑完整的人工智能课程体系。“人工智能不是闷在实验室里自己就能干出来的。”在朱松纯看来，携手共育，应该是一条可行的路径。

此前，北京通用人工智能研究院与北京大学、浙江大学、中国科学技术大学等15所国内重点高校共同启动“通用人工智能联合攻关体人才培养计划”。每年100多名学生，在一个教室里上课。“这是前所未有的跨学科、跨专业、跨学校。”朱松纯笑言，“有点像以前的西南联大。”

“提到人才培养，我想说的就多了。”全国人大代表、五邑大学中德人工智能研究院院长、四维时代科技创始人崔岩告诉科技日报记者，高校要分类发展，人才也要分类培养。

高水平研究型大学的学生关注原理、源头创新，而应用型高校的学生则应特别注重把算法模型落地，懂得如何结合自己所在的公司和行业实际，将专家经验和大模型体系进行结合和优化。“理论很重要，但是对应用型高校来说，特别重要的就是实践，学生要去做一些实际的案例。”崔岩强调，高校、学者也要到产业一线，了解产业究竟需要什么，产业的堵点和难点是什么，将产学研结合起来，真正发挥AI的优势。

在崔岩看来，还有一件迫在眉睫的事，就是人工智能的普适化教育。

AI有关课程内容主要设在计算机、电子和机械工程等专业中，但AI已经成为一种新型的生产力工具，无论是学基础学科，还是学文学哲学，都需要用到AI。崔岩也看到，越来越多的科研人员用大模型来辅助科研，比如做蛋白质分析、做化合物筛选，甚至做文学比较。“所以我们需要AI通识课。现在很多学校都有计算机通识课，可以把AI课程和计算机通识课结合起来，为非相关专业学生打好基础。”崔岩说。

这件事情，湖北人工智能学院正在做。这个学院，不是普通高校，也不是职校，而是一个融合了多方资源的教育创新联合体。

湖北人工智能学院院长马修军告诉记者，学院打破传统的高校围墙和学科壁垒，通过培养模式的创新，切实提高学生的综合能力素质，满足企业对人才的实际需求，为“AI+”产业输送实用型人才。

2024年秋季学期，湖北人工智能学院为湖北全省大一本科生开设了人工智能通识课，累计选课听课同学超10万名，视频观看人数达240万人次。“反响非常热烈。”马修军介绍，学院还在全国率先制定了人工智能微专业课程体系，涵盖40多门课，做到本科院校微专业、双学位的全覆盖。