2019年北京大学Ed.D论坛在北京大学教育学校召开，以“面向未来的智慧教育：转型、发展与蝶变”为主题，论坛邀请到多位北京大学教育博士出席活动。
2012届北京大学Ed.D、肖睿受邀出席论坛，并发表“人工智能教育：技术、产业、人才、本科专业建设”主题演讲，以一名教育博士的身份，结合多年经验畅谈人工智能高校人才培养模式，与在场嘉宾们畅想人工智能教育未来。
高校AI人才培养要重视专业课程教学
时下，人工智能已经成为继大数据、云计算和物联网之后的又一颠覆性IT技术，许多国家已经把发展人工智能置于战略地位。
随着相关产业的发展，人工智能技术正加快运用到各个传统行业中，国内外巨头纷纷布局，该领域人才也愈显紧缺，相关调查显示，我国人工智能人才缺口达超过百万，巨大的人才缺口催促国内人工智能教育提速，也为人工智能教育带来了发展契机。
作为一名亲历了近20年来人工智能发展历程的人，肖睿博士对人工智能认识深刻。他认为，当前火热的人工智能教育主要分为三类：一是“AI+”教育，即AI赋能人工教育，以提高教育效率，促进公平;二是人工智能知识普及，包括青少年AI知识、成人AI工具使用知识普及;三是人工智能人才培养，主要分为企业培养和高校培养。
在谈到高校人工智能人才培养时，肖睿从高校教书育人的功能出发，聚焦人工智能专业课教学，他认为：“任何一个教学课程体系的设计，无外乎解决两个核心问题，一个是学什么，一个是怎么学。人工智能人才培养也是如此。”
软件2.0时代，AI是一种数据智能
人工智能专业课应该学什么?肖睿博士从人工智能概念、人工智能产业现状，人工智能人才需求三个角度进行分析解读。
“当前取得突破的人工智能，主要是一种数据智能。”在肖睿看来，今天的人工智能主要是指基于大数据的深度神经网络系统，以及基于统计学习方法的机器学习技术。如当前人工智能的机器学习、深度学习、表示学习及人工神经网络等研究基础都是数据，都是通过数据获取软件的功能(知识)和性能提升，属于软件2.0。他从教育的角度解释：“人工智能正在向教育学习，教育是提高人的智能，人工智能是提高机器的智能，让机器也具备学习能力。” 当前，随着算法、算力和数据的巨大突破发展，人工智能已广泛应用于声音处理、计算机视觉、预警风控等多场景，可以预见，未来人工智能还将快速应用于更多场景。
“基于数据的人工智能，在感知领域有超出人类的效率和质量。”肖睿直言。当然，受限于当前理论、数据不完备和安全等因素，人工智能还存在非常大的改进空间。而这需要大量的AI科学家、AI算法工程师及AI应用工程师一起合力推进。
产教融合+新工科，助力AI人才培养
此前，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，要求推进“新工科”建设，重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学等学科专业教育的交叉融合，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，积极开展“新工科”建设和完善人工智能协同育人机制，到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业。
针对当前高校人工智能人才培养，肖睿表达了他作为一名IT和教育两栖人的观点：本科人工智能人才培养应重点着眼于算法工程师和应用工程师，研究生阶段则着眼于人工智能科学家培养。在他看来，人工智能人才大的需求来自于企业，而企业需求多的是应用工程师和算法工程师，科学家和算法研究者更多的流向高校和研究所。
基于此，他认为高校人工智能人才培养应该以市场需求为导向，深化产教融合校企合作，推广实施人工智能领域产学合作协同育人项目，与企业一起强化学生的创新创业教育以及实践能力的培养。同时高校还应大胆创新，建立新工科人才培养体系和教育信息化体系，重建人工智能专业学科，实现学科间的有机组合，打造专业师资队伍，培养新一代具备互联网信息技术知识技能、拥有实践工作经验工程技术人才。
