全球人工智能人才數(shù)量不斷攀升 頂級人才仍供不應(yīng)求

時至今日，作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革驅(qū)動力量的人工智能，依舊沒有擺脫人才稀缺的發(fā)展短板。人工智能公司ElementAI發(fā)布的《2019年度全球AI人才報告》指出，全球人工智能人才的數(shù)量不斷攀升，但頂級人才仍然供不應(yīng)求。

日前在天津大學(xué)舉行的“2019全國博士后人工智能發(fā)展與應(yīng)用”論壇上，來自中科院、清華大學(xué)以及中科曙光等人工智能領(lǐng)域的知名專家、學(xué)者和企業(yè)家們，為人工智能快速發(fā)展到底該培養(yǎng)什么樣的人才問題，展開了熱烈的討論。

把眼下最炙手可熱的AI，諧音成兩個字——“愛”和“唉”，這是水下機器人研發(fā)生產(chǎn)企業(yè)、天津深之藍海洋設(shè)備科技有限公司戰(zhàn)略總監(jiān)韓猛，對技術(shù)給這個時代帶來的機遇和挑戰(zhàn)的解讀。

據(jù)報道，截至2019年6月，中國人工智能企業(yè)超過1200家，位居全球第二。根據(jù)獵聘發(fā)布的《獵聘2019年中國AI&大數(shù)據(jù)人才就業(yè)趨勢報告》，中國人工智能人才缺口超過500萬。

“現(xiàn)在AI在工業(yè)界太火爆了，導(dǎo)致人工智能的研究大部分是應(yīng)用驅(qū)動，很多學(xué)生因此不愿意去做原創(chuàng)性的、本質(zhì)性的工作。”西交利物浦大學(xué)教授黃開竹注意到，“很多學(xué)生做研究都以畢業(yè)后能找到好工作、拿到更多錢為導(dǎo)向。”

正處在風(fēng)口上的人工智能，引得眾多企業(yè)蜂擁而至，這種浪潮也直接沖進了校園，影響了不少高校學(xué)生研究方向的選擇，很多人一窩蜂地涌向容易產(chǎn)出論文、收效快的領(lǐng)域，很難再沉下心來做真正的學(xué)問。

清華大學(xué)2018年6月發(fā)布的《中國人工智能發(fā)展報告》顯示，中國的論文總量和高被引論文數(shù)量都排名世界第一。但是，數(shù)量上的優(yōu)勢并不意味著質(zhì)量上的價值。中國的頂級人工智能人才在全球排在第六名，前面分別是美國、英國、德國、法國、意大利。

“現(xiàn)在很多研究只是在前人成果基礎(chǔ)上的重復(fù)訓(xùn)練，沒有多少意義。”清華大學(xué)自動化系長聘副教授劉燁斌認(rèn)為，必須要去關(guān)注一些“更本質(zhì)、更重要的問題”。

他回想起自己當(dāng)年碩博連讀的經(jīng)歷，連續(xù)6年沒有發(fā)表文章，也沒有選擇當(dāng)時看起來比較“容易畢業(yè)”的研究方向，而是一門心思跟著導(dǎo)師鉆研前人沒有做過的新項目。那段吃苦的經(jīng)歷成就了后來的他，“現(xiàn)在的研究就是基于當(dāng)時的成果，我因此申請了很多國家項目，發(fā)現(xiàn)了很多值得深入研究的點。”

黃開竹認(rèn)為，高校的人才培養(yǎng)應(yīng)該和工業(yè)界有所區(qū)別。對于從事高水平研究的學(xué)生來說，應(yīng)該敢于研究工業(yè)界目前還沒有特別需求的東西，“否則要高校做什么?”

如何讓具體技術(shù)問題落地，實現(xiàn)“人工智能應(yīng)用最后一公里”，是眼下眾多人工智能企業(yè)的首要目標(biāo)。在中科曙光大數(shù)據(jù)首席科學(xué)家宋懷明博士看來，工業(yè)界面臨的場景很多，對于企業(yè)來說，需要的人才一方面要有扎實的基本功，應(yīng)對整個知識體系比較了解，但同時又必須具有轉(zhuǎn)化和創(chuàng)收的能力，要能應(yīng)對各方面不同的需求。

中國工程院院士、天津大學(xué)醫(yī)學(xué)部主任顧曉松則認(rèn)為，高校與企業(yè)應(yīng)該更好的聯(lián)手攻克一些難題。他建議，國家要繼續(xù)完善相關(guān)政策，推動學(xué)科發(fā)展和專業(yè)人才隊伍建設(shè)，打通專業(yè)人才壁壘。高校應(yīng)該更多的結(jié)合國家、科研院所以及學(xué)校的政策，與大型企業(yè)對接，校企強強合作。

與會專家和企業(yè)家的一個共識是，沉下心鉆研問題的能力，是如今高校和企業(yè)對于人才培養(yǎng)的共同需求。目前一些高校已經(jīng)不再把論文發(fā)表作為博士畢業(yè)的硬標(biāo)準(zhǔn)。劉燁斌認(rèn)為，如今高校不“唯論文”的人才評價方式的轉(zhuǎn)變，更有利于推動學(xué)生去從事回歸本質(zhì)、更加重要、甚至有點冷門的研究本身，“研究是一個一步步積累的過程，獨立科研的能力尤為重要。”

天津大學(xué)智能與計算學(xué)部副主任、計算機學(xué)院院長馮偉則注意到，產(chǎn)業(yè)界以前不太看重高水平論文，“現(xiàn)在他們也非常關(guān)注，尤其在應(yīng)用端。”

“對企業(yè)來說，只要把這項技術(shù)吃透了，有沒有博士學(xué)位都不那么重要。” 在宋懷明看來，中科曙光也招過很多從事五六年研究、仍舊沒有獲得學(xué)位的“博士”，但這并不妨礙他們在自己的工作中變得出色：“因為他們的確對系統(tǒng)的某一個技術(shù)有自己的積累。”

黃開竹認(rèn)為，歸根到底還是要堅持“不隨大流的定力”，他建議學(xué)生要多做些學(xué)術(shù)積累，“盡量做一些原創(chuàng)性的東西，才能在產(chǎn)業(yè)界作出更大的貢獻。”

“一流的成果，不是跟隨出來的。做研究，就要敢于炒冷飯。”馮偉說，“這是對于人才培養(yǎng)提出的新挑戰(zhàn)。”

中國青年報·中國青年網(wǎng)記者 胡春艷 實習(xí)生 張晉川