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培養人才,就是要引導人才看向未來

教育者非為以往,非為現在,而專為未來。

當前,人工智能大模型的發展令人驚嘆,怎么能及時把最新科技成果納入課堂教學,讓學生探究性、創新性地學,教師研究性地教,應該是當前創新人才培養應秉持的基本原則。

從2018年起,我就在構思人工智能本科專業的知識體系及課程設置。時至今日,西安交通大學已經完整培養出兩屆人工智能本科畢業生。

在這個過程中,有收獲,也有遺憾,需要不斷查找問題和差距。比如今年,我們取消了該專業本科新生的大學物理課。“怎么能取消物理課呢?”很多人心存疑慮。

實際上,“取消”是一種蝶變——我們專門開設了“現代物理與人工智能”“統計物理與機器學習”課程,還新增了“生成式AI與大語言模型”“先進自動駕駛技術與系統”“創新設計思維”3門課程。在“現代物理與人工智能”中,加入了量子力學與量子計算、相對論與電磁學、物態與凝聚態物理等內容。

為何如此?這是因為,我們應該引導學生看向未來,讓他們了解人工智能的挑戰和機遇在哪里:隨著算力指數級的增長,到21世紀中葉,全球40%到50%的能源幾乎都會消耗在大模型上。對人類而言,這是不可承受之重。如若不能放棄算力增長的需求,那就要找尋新的算力源泉。

除了當前所使用的硅基材料,從物理材料上開發新的計算基材,這仿佛打開了一扇門,一場令人興奮而又披荊斬棘的挑戰開始了!要讓人工智能專業的學生有這個意識,就要引導他們主動沿著這個方向去思考、去探索。

不僅如此,人工智能專業還應設有控制論與人工智能課程,引導學生去思考“控制在人工智能中的重要性”。這是因為,從人工智能的起源上說,維納的《控制論》在其產生和發展中發揮了不可替代的作用。面向未來,實現人與機器的自然交互與控制,人類和客觀世界才能融為一體。因此,讓學生理解人工智能與控制之間的關聯至關重要。

在教學中,人工智能專業的數學課也要改革,計算機科學與人工智能的數學基礎課程,應該包括矩陣分析、圖的基本概念、優化與運籌等內容。值得注意的是,有些數學課應由人工智能專業的老師教授,如此,課程內容才更生動具象,而不只是抽象的公式推導。

當前,有一種普遍的認知——人工智能產生于計算機,是計算機學科所屬的二級學科。實際上,這是很片面的看法,人工智能人才的培養,需要幫助學生建立全面正確的認知。

人才培養是一個緩慢、優雅而美妙的過程,它不是注滿一桶水,而是點燃一把火,打開一扇門,點燃學生內心探索未知的火種,幫助他們走向未來,為我國加快實現高水平科技自立自強提供重要支撐。

來源:《光明日報》

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