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| 本文作者： 黃鑫 | 2017-03-27 17:28 |
雷鋒網(wǎng)按：曾經(jīng)有人說(shuō)過(guò)，中國(guó)錯(cuò)過(guò)了工業(yè)革命，錯(cuò)過(guò)了電氣革命，信息革命也只是跟上了一個(gè)尾巴，而人工智能的革命來(lái)臨時(shí)中國(guó)終于能跟世界領(lǐng)先的國(guó)家并肩向前跑了。相信沒有人愿意錯(cuò)過(guò)這個(gè)機(jī)會(huì)。對(duì)于人工智能的發(fā)展，教育無(wú)疑是其中至關(guān)重要的一環(huán)，而教育行業(yè)的教授、學(xué)者們是如何看待和期望中國(guó)人工智能教育的發(fā)展的呢？讓我們看看在25日香港科技大學(xué)深圳產(chǎn)學(xué)研院舉行的春茗會(huì)的媒體見面會(huì)上，港科大工學(xué)院的院長(zhǎng)鄭光廷是如何闡述自己關(guān)于人工智能教育的看法的。
去年年底，人工智能領(lǐng)域內(nèi)一則關(guān)于教育的新聞引起了大家的注意：在中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)的主辦的 2016 中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)大會(huì)暨第六屆吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)?lì)C獎(jiǎng)盛典中，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)、中國(guó)工程院院士李德毅在主題報(bào)告中表示，當(dāng)下人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，希望把以人工智能為主的“智能科學(xué)與技術(shù)”這樣的學(xué)科提升為一級(jí)學(xué)科。
想要讓包括人工智能在內(nèi)的各種高科技行業(yè)取得更好的發(fā)展，提升針對(duì)它的教育的重視程度和發(fā)展力度無(wú)疑是一個(gè)很有效也是極根本的舉措，不過(guò)對(duì)于目前的學(xué)科發(fā)展形勢(shì)和國(guó)情等來(lái)說(shuō)，設(shè)立人工智能一級(jí)學(xué)科的可行性和必要性是否足夠，這個(gè)問(wèn)題其實(shí)很值得思考和討論。25日，香港科技大學(xué)深圳研究院在港科大深圳產(chǎn)學(xué)研大樓舉行了面向校友的“春茗會(huì)”，在會(huì)上演講過(guò)后，雷鋒網(wǎng)與鄭院長(zhǎng)進(jìn)行了兩個(gè)小時(shí)的專訪，他詳細(xì)講述了對(duì)人工智能、港科大以及其教育理念、教育模式的觀點(diǎn)。 
關(guān)于港科大工學(xué)院教學(xué)理念的演講
在鄭院長(zhǎng)看來(lái)，目前港科大其實(shí)并沒有看到需要設(shè)立專門人工智能專業(yè)的必要性。而且他還多次表達(dá)他認(rèn)為21世紀(jì)是工程學(xué)的世紀(jì)，因?yàn)樵谶@個(gè)時(shí)代我們有最好的條件為先輩研究出的科研成果尋找合適的用武之地，接下來(lái)雷鋒網(wǎng)將在不改變?cè)獾那闆r下，對(duì)整個(gè)會(huì)談的內(nèi)容做一個(gè)整理：
雷鋒網(wǎng)：您之前有提到過(guò)，大學(xué)需要和工業(yè)界密切合作，才能培養(yǎng)出工業(yè)界真正需要的人才，那您能否跟我們講一下港科大是如何跟工業(yè)界保持合作的呢？
鄭光廷：首先工業(yè)界會(huì)把他們需要的人才的特點(diǎn)提供給我們。而在教學(xué)方面我們也會(huì)有許多的項(xiàng)目讓學(xué)生在學(xué)校里就能對(duì)工業(yè)界有足夠的了解。這樣他們了解了工業(yè)界的需求，在回學(xué)校后的學(xué)習(xí)中就會(huì)比較有動(dòng)機(jī)。我們都知道現(xiàn)在的年輕人的壓力很大，未來(lái)似乎總是遙遙無(wú)期，容易讓人有一種迷茫的感覺。現(xiàn)在的世界變化的太快了。我很喜歡舉的一個(gè)例子就是智能手機(jī)。我們都知道智能手機(jī)給世界帶來(lái)了多大的改變，但事實(shí)上如果從iPhone一代開始算的話，智能手機(jī)其實(shí)只出現(xiàn)了10年而已。而一個(gè)大學(xué)生在畢業(yè)之后至少會(huì)在社會(huì)中工作30年，所以我們沒法知道未來(lái)三十年他們到底需要什么樣的知識(shí)，要做什么樣的工作。這跟我們那個(gè)年代不一樣。我們那個(gè)年代只要好好讀書，讀個(gè)碩士或者博士，然后畢業(yè)之后找一家公司好好干一直干到退休就可以了，我們那時(shí)候直到畢業(yè)加入公司的那一刻，才算開始對(duì)工業(yè)界有多了解。但這樣的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去了。所以我們覺得現(xiàn)在的學(xué)生在學(xué)校內(nèi)就需要經(jīng)歷幾個(gè)跟工業(yè)界有密切接觸的具體的項(xiàng)目來(lái)讓他明白如何把自己的知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際中去。甚至我們?cè)诖笠痪鸵寣W(xué)生知道現(xiàn)在的工業(yè)界需要什么東西，這樣他在這四年才能感受到自己的學(xué)習(xí)將來(lái)可能的應(yīng)用方向。這種合作絕對(duì)不是學(xué)校單方面可以做到的。所以我們現(xiàn)在也在嘗試通過(guò)各種各樣的方式探索如何跟工業(yè)界去配合。
我們常常跟工業(yè)界說(shuō)，今天他們投資我們一點(diǎn)，將來(lái)可能會(huì)有很大的回報(bào)。因?yàn)楝F(xiàn)在，尤其是在高科技領(lǐng)域。大家都在爭(zhēng)人才，對(duì)于工業(yè)界來(lái)說(shuō)，越早能接觸到學(xué)校的學(xué)生，越有機(jī)會(huì)吸引到他們的加入。所以我們現(xiàn)在在探索各種各樣的合作模式，我們也很歡迎工業(yè)界跟我們提出他們需要的任何模式。
教育的方式需要不斷創(chuàng)新。我們的大學(xué)做一些科學(xué)研究，所有人都會(huì)覺得很正常，不過(guò)其實(shí)如何教學(xué)這本身也是一件很值得研究的事情。港科大在這方面我覺得做的還算可以。如何教學(xué)生成為一個(gè)三十年都能維持成功的人？我不覺得任何人能有對(duì)這個(gè)問(wèn)題的明確答案。大家都在摸索。但是港科大有一個(gè)好處，就是我們還很年輕，我們?cè)敢馊L試。當(dāng)然，嘗試有可能失敗，但是在嘗試的過(guò)程中我們覺得不對(duì)的時(shí)候我們隨時(shí)可以改，因?yàn)槲覀儧]有太大的包袱。
鄭光廷院長(zhǎng)
雷鋒網(wǎng)：請(qǐng)問(wèn)，以后港科大要如何平衡那種實(shí)用的偏工業(yè)界的項(xiàng)目和短時(shí)間內(nèi)可能看不到成效的基礎(chǔ)科研類型的項(xiàng)目呢？
鄭光廷：我們有一個(gè)評(píng)估機(jī)制，首先我們的教授在選擇題目的時(shí)候其實(shí)是完全自由的。我自己也是個(gè)教授，對(duì)于每一個(gè)教授個(gè)人來(lái)說(shuō)，要選擇更實(shí)用的研究項(xiàng)目，還是更長(zhǎng)久的研究項(xiàng)目，這是教授自己可以決定的選擇，我們絕對(duì)不希望所有人都只做一面，如果這樣的情況發(fā)生，也會(huì)是一個(gè)問(wèn)題。不過(guò)對(duì)一個(gè)學(xué)校來(lái)說(shuō)，其實(shí)學(xué)校是可以發(fā)展出自己的特色的。比如在美國(guó)的一流大學(xué)里，斯坦福大學(xué)和加州理工學(xué)院的特色就完全不同。加州理工學(xué)院就比較偏向理論，而斯坦福的研究是非常實(shí)際的。目前來(lái)說(shuō)港科大的角色是介于這兩者之間，我們也希望就待在這個(gè)中間。這也會(huì)在我們將來(lái)對(duì)教授的選擇體現(xiàn)出來(lái)，我們不會(huì)只找偏向一邊研究的教授。同時(shí)我們也鼓勵(lì)當(dāng)教授的比較深了，可以讓他的團(tuán)隊(duì)一部分做理論研究的項(xiàng)目，一部分做實(shí)際應(yīng)用的項(xiàng)目。而當(dāng)我們學(xué)校投資教授的計(jì)劃的時(shí)候，也會(huì)很平衡的去保證整條線都做適當(dāng)?shù)耐顿Y。我們也會(huì)觀察世界上各種先進(jìn)的評(píng)估機(jī)制。總之我相信一個(gè)世界一流的大學(xué)是一定要全面的，如果只注重一邊的話，很難幫助港科大在目前的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步了。
雷鋒網(wǎng)：目前人工智能可以說(shuō)是很火的一個(gè)領(lǐng)域了，我也看到港科大尤其工學(xué)院的許多課程都同人工智能相關(guān)，但人工智能雖然火，但到目前為止似乎還沒有出現(xiàn)過(guò)什么“殺手級(jí)”的應(yīng)用，這種現(xiàn)象是否意味著人工智能的教育還可以加強(qiáng)，我是對(duì)國(guó)內(nèi)的大學(xué)還是考科大來(lái)說(shuō)。我們是否有必要專門建立一個(gè)人工智能的專業(yè)？
鄭光廷：其實(shí)我們?nèi)タ吹脑挘瑫?huì)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在這方面的研究生或者博士做的課題已經(jīng)有很多專門在研究人工智能了。不過(guò)在本科建立一個(gè)專業(yè)專門學(xué)人工智能，我覺得是沒有必要的。你可以去學(xué)數(shù)學(xué)，可以去學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)，甚至可以去學(xué)統(tǒng)計(jì)。像我們剛剛說(shuō)的，將來(lái)的大學(xué)生出來(lái)后，在他工作的三十年內(nèi)，可能要做很多不同的事情，他可能要重新定義自己的專業(yè)兩三次，所以大學(xué)的時(shí)候最好不要太專精。人工智能現(xiàn)在很火，我們都知道。其實(shí)我們學(xué)校對(duì)此也很重視，而且港科大在這個(gè)方面還是蠻領(lǐng)先的。所以我也常常問(wèn)，我們，第一是要不要多收些學(xué)生？第二，是不是像你說(shuō)的一樣，要建立一個(gè)這樣專精的專業(yè)。我得到了兩個(gè)結(jié)論，第一是未來(lái)十年內(nèi)，對(duì)人工智能人才的需求不會(huì)減少，只會(huì)增加。超過(guò)十年的事情很難說(shuō)，但是十年內(nèi)，我想這個(gè)應(yīng)該是沒有異議的。就算再保守一點(diǎn)，至少五年之內(nèi)，這個(gè)需求肯定會(huì)一直增加。但是他需要的人學(xué)的絕對(duì)不只是人工智能而已，他在人工智能應(yīng)用的那個(gè)領(lǐng)域上，也會(huì)有專業(yè)的需求。比如說(shuō)金融科技，做金融領(lǐng)域人工智能的人，不僅需要對(duì)人工智能有所了解，對(duì)財(cái)務(wù)方面，金融方面知識(shí)也需要有一定的了解。有時(shí)候如果人工智能在工業(yè)四點(diǎn)上，他對(duì)整個(gè)工業(yè)的制造流程也需要有一定的了解。最終在不同的領(lǐng)域，對(duì)人工智能的應(yīng)用，除了需要了解專業(yè)知識(shí)之外，還需要在那個(gè)應(yīng)用的領(lǐng)域有相當(dāng)?shù)膶I(yè)知識(shí)。所以我們希望培養(yǎng)的學(xué)生能對(duì)更多領(lǐng)域的知識(shí)有所了解。我們覺得對(duì)學(xué)生來(lái)說(shuō)，做多領(lǐng)域的訓(xùn)練遠(yuǎn)遠(yuǎn)比在單一領(lǐng)域做深入的訓(xùn)練重要。尤其是在本科，更是這樣。
鄭光廷：其實(shí)人工智能發(fā)展不止是人工智能的發(fā)展，人工智能能有現(xiàn)在的熱度，與電子行業(yè)的發(fā)展是分不開的。近年來(lái)出現(xiàn)了一大批高性能的計(jì)算設(shè)備，比如GPU。正是因?yàn)檫@些計(jì)算設(shè)備的大發(fā)展，讓過(guò)去的計(jì)算能力沒法做到的事變得可以做到了，深度學(xué)習(xí)才會(huì)有今天這樣的發(fā)展。所以，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)造絕對(duì)不只有人工智能領(lǐng)域的貢獻(xiàn)，是其他非常多領(lǐng)域，像數(shù)學(xué)，電子學(xué)這樣的研究成果合力促成的。我們都知道人工智能其實(shí)已經(jīng)有四十幾年的歷史了，而它的整個(gè)歷史并不都像現(xiàn)在這樣火熱，在二三十年前AI是非常冷門的專業(yè)，冷門到大家都不愿意去做。就是因?yàn)槟切┠暌恍┤藞?jiān)持在這個(gè)領(lǐng)域做出的貢獻(xiàn)，加上計(jì)算機(jī)計(jì)算性能的突破，突然間就把深度學(xué)習(xí)這條路打開了。就好像拼一塊拼圖謎題一樣，所有碎片都到位了，整個(gè)謎題一下就豁然開朗了。
所以說(shuō)絕對(duì)不能跟學(xué)生要求讓他去學(xué)一個(gè)非常具體的內(nèi)容，跟他說(shuō)今天人工智能火你就去學(xué)計(jì)算機(jī)，明天那個(gè)火你又去學(xué)那個(gè)。每個(gè)領(lǐng)域都是很重要的，你不知道什么時(shí)候它可能就會(huì)發(fā)揮很大的作用。我感覺中國(guó)，包括甚至整個(gè)亞洲，對(duì)工學(xué)這方面的投入絕對(duì)是非常有魄力的。微電子是很重要，很有價(jià)值的領(lǐng)域。
雷鋒網(wǎng)：我似乎有注意到，我們似乎很久沒有在基礎(chǔ)理論方面取得過(guò)很大的突破了，好像這些理論的進(jìn)步都被鎖死了一樣，這些情況對(duì)大學(xué)的教學(xué)和研究有沒有影響呢？
鄭光廷：我覺得是沒有影響的。我常說(shuō)上一個(gè)世紀(jì)是科學(xué)的世紀(jì)，這個(gè)世紀(jì)是工程的世紀(jì)。為什么？上個(gè)世紀(jì)，包括之前好幾個(gè)世紀(jì)，我們?cè)诨A(chǔ)科學(xué)理論上有太多太多的突破了，許許多多的科學(xué)理論問(wèn)題已經(jīng)在前幾個(gè)世紀(jì)解決了，以至于直到今天，這些科學(xué)理論的應(yīng)用潛力都還沒有完全發(fā)揮出來(lái)。所以我們這個(gè)世紀(jì)，或許就可以專注于找到前面這些科技突破的實(shí)際應(yīng)用。比如說(shuō)數(shù)學(xué)，我們大家相信都知道傅里葉變換。（注：于1822年由傅里葉首次提出）這個(gè)定理早在幾百年前就在數(shù)學(xué)的發(fā)展中被提出了，直到今天，它還在很廣泛的在圖像和視頻壓縮的領(lǐng)域得到使用。跟這個(gè)例子很像的，有太多太多之前發(fā)現(xiàn)的定理現(xiàn)在還沒有得到充分的應(yīng)用了。所以我不覺得這是個(gè)問(wèn)題。我們需要注意的，就是我們工學(xué)院的學(xué)生在物理數(shù)學(xué)方面的應(yīng)用絕對(duì)不能減少，不能說(shuō)我們想讓你去做實(shí)際應(yīng)用的工作，就不讓你學(xué)基本的數(shù)學(xué)理論了，這是完全錯(cuò)誤的。只有我們對(duì)幾個(gè)世紀(jì)前的那些科學(xué)理論發(fā)展理解的夠深，我們才能想到怎么從中找出適合現(xiàn)在的應(yīng)用方法。我覺得這些可能性太多了，所以我想說(shuō)，21世紀(jì)是工程的世紀(jì)。
雷鋒網(wǎng)：其實(shí)我最近經(jīng)常聽到的一種聲音是，在過(guò)去因?yàn)橛布阅懿粔颍孕枰槍?duì)每個(gè)產(chǎn)品專門設(shè)計(jì)硬件，而現(xiàn)在的硬件性能普遍過(guò)剩，所以不太需要硬件工程師去設(shè)計(jì)硬件了，所以現(xiàn)在硬件工程師的地位普遍在降低。而您剛剛卻強(qiáng)調(diào)了很多次微電子的重要性，包括國(guó)家的重視。為什么會(huì)有這種矛盾的觀點(diǎn)存在呢？事實(shí)是怎樣的？
鄭光廷：在某些領(lǐng)域，可能你說(shuō)的那種觀點(diǎn)是對(duì)的。確實(shí)比如美國(guó)近年來(lái)就在這方面的投入有所下降，但這并不能說(shuō)明硬件設(shè)計(jì)的重要性就下降了。不用說(shuō)一個(gè)企業(yè)完全掌握軟硬件的重要性，就單說(shuō)硬件，在很多領(lǐng)域其實(shí)現(xiàn)在的性能還是完全不夠的。我舉個(gè)很簡(jiǎn)單的例子：無(wú)人機(jī)。現(xiàn)在的無(wú)人機(jī)先不管它功能有多強(qiáng)，一般的無(wú)人機(jī)，最多最多就飛25分鐘。當(dāng)然誰(shuí)都想讓它能飛兩個(gè)小時(shí)，但是這是軟件能解決的嗎？光靠軟件絕對(duì)是解決不了的。
前面說(shuō)的是續(xù)航。 從另一個(gè)方面來(lái)說(shuō)，計(jì)算能力。我們現(xiàn)在做的無(wú)人機(jī)的一個(gè)很重要的應(yīng)用場(chǎng)景就是攝影，而現(xiàn)在的無(wú)人機(jī)最多只能做到跟著一個(gè)人做比較規(guī)律的運(yùn)動(dòng)，但是如果我們想讓它做出更多復(fù)雜的動(dòng)作，甚至說(shuō)更智能的，類似在攝影一場(chǎng)球賽的時(shí)候能根據(jù)形勢(shì)把攝像機(jī)對(duì)準(zhǔn)該對(duì)準(zhǔn)的地方這樣的動(dòng)作，真正把攝影師的職業(yè)給取代掉，那現(xiàn)在一個(gè)無(wú)人機(jī)上的計(jì)算機(jī)的性能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。而如果說(shuō)你能給我在無(wú)人機(jī)這樣一個(gè)平臺(tái)上提供十倍于現(xiàn)在的計(jì)算能力，那我想我就有把握做到剛剛的事，這樣一來(lái)就清楚了，誰(shuí)能提出有這樣能力的架構(gòu)，誰(shuí)就能獲取優(yōu)勢(shì)。
另外，目前深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做的計(jì)算量，其實(shí)離人腦還差很遠(yuǎn)（雷鋒網(wǎng)注：以目前科學(xué)界的理論，大腦不擅長(zhǎng)數(shù)學(xué)計(jì)算只是因?yàn)榇竽X沒有專門的計(jì)算模塊，進(jìn)行運(yùn)算的時(shí)候需要調(diào)動(dòng)許多高級(jí)模塊來(lái)支持，比如現(xiàn)在大腦里構(gòu)造出運(yùn)算數(shù)字、算式的虛擬形象，單純從運(yùn)算來(lái)說(shuō)其實(shí)是很浪費(fèi)的。），人工智能有一個(gè)研究分支就是如何創(chuàng)造出一個(gè)跟人腦一樣的計(jì)算機(jī)，因?yàn)楝F(xiàn)在計(jì)算機(jī)的結(jié)構(gòu)跟人腦其實(shí)完全不一樣，還是非常早期就得到應(yīng)用的馮諾依曼結(jié)構(gòu)。如果計(jì)算機(jī)能在做到跟人腦一樣的運(yùn)算量的同時(shí)只消耗跟人腦一樣的能耗，那我們就可以說(shuō)有把握創(chuàng)造出一個(gè)很強(qiáng)力的人工智能了，但是現(xiàn)在根本就做不到。
所以有些產(chǎn)品真的是把一些芯片湊起來(lái)就能做出來(lái)，像IOT這種比較簡(jiǎn)單計(jì)算量需求不高的。但換一個(gè)角度講，這樣的東西，你能做出來(lái)，別人也能做出來(lái)。當(dāng)你硬件的門檻很低的時(shí)候，你就只能靠軟件來(lái)拉開優(yōu)勢(shì)，可是軟件本身的可取代性就很高，除非是那種非常大型的項(xiàng)目。所以我的看法是，軟件公司一定要掌握硬件的核心技術(shù)。當(dāng)然，一個(gè)單純的硬件公司如果沒有上面軟件方面的一些支持，也是很難存活的。互相的結(jié)合才能產(chǎn)生出新的應(yīng)用，新的發(fā)展。剛才我是隨便舉了兩個(gè)例子，其實(shí)哪怕現(xiàn)在的功耗下要是計(jì)算能力能翻兩三倍，我能想出來(lái)的新的應(yīng)用就由太多太多了。西方的很多國(guó)家在這方面的投入下降，其實(shí)不是他們不想投，而是這個(gè)實(shí)際情況下，他們有點(diǎn)投不起了。所以說(shuō)，中國(guó)投資微電子是絕對(duì)正確的。
后記：鄭光廷院長(zhǎng)的觀點(diǎn)，或許能給中國(guó)的人工智能發(fā)展提供一個(gè)新的思路，重視人工智能的教育固然重要，但我們或許也應(yīng)該意識(shí)到，人工智能的發(fā)展是許許多多科技的發(fā)展共同促進(jìn)而成的，就比如微電子學(xué)，所以我們?cè)诮逃蛯W(xué)習(xí)中是否也應(yīng)該少些功利，多些沉浸下去的心思，在自己擅長(zhǎng)的領(lǐng)域做到最好呢？畢竟誰(shuí)也不知道，是否某個(gè)時(shí)候你所擁有的知識(shí)會(huì)對(duì)社會(huì)的進(jìn)步起到巨大的推動(dòng)呢？
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