计算思维+兴趣+学习能力:人才培养不变应万变的“金刚钻”

计算思维+兴趣+学习能力 人才培养不变应万变的金刚钻

——专访微软(亚洲)研究院首席研发经理邹欣

中国科技网 夏青

5月26日举办的“创新中国·未来AI科技领袖峰会”上,微软(亚洲)研究院首席研发经理邹欣以“人工智能与教育”为题做主旨演讲,提出培养人工智能人才,应从着重培养青少年的计算思维做起,同时鼓励他们提出问题、解决问题。随后,邹欣在接受中国科技网专访时,更为细致全面地谈到自己对于人工智能人才培养的看法。

 

图为微软(亚洲)研究院首席研发经理邹欣接受记者专访。李忠明


人工智能人才三大培养关键

未来人工智能人才需求巨大这个行业发展很快,提前学习某种特定的具体的应用技术没有太大必要人才培养的关键在于:1、培养计算思维;2、开发学生的兴趣;3、主动学习能力。

培养计算思维:以不变应热点之万变

培养人工智能人才,关键在于培养一种计算的思维所谓计算思维,就是你是否能观察找出事物变化的模式,把它变成一个数学问题是否能把它做成可组织、可重复、可扩展的步骤是否能在某个领域里找到一种解法,再推广到别的领域?培养这种思维方式,不论5年后、10年后的热点是什么,都有助于人实现科研及应用层面的突破。

电脑是最擅长处理定义清楚、用数学表达的模型的。有模型,接下来是组织电脑的运算能力的问题,属于计算机软件工程的范畴要做到这些,必须有基本的数学编程基础,我建议大学生在读时考虑处理大数据的问题,为以后处理大量数据、做人工智能方面的训练打下基础。

而高中初中生应该着重发展分析问题、解决问题的能力如何发展?可以使用电脑、数学作为辅助,组织一些有意思的竞赛、大家组队合作,等等。另外,学习的目的是掌握和应用规律,大数据是手段之一,“一叶落而知天下秋”,这是大数据么?

关注学生兴趣死记硬背无益人工智能教育

青少年学生,越是处于一个比较自由、富有挑战的环境中,越能激发学习的热情。人工智能教育,更应该关注是否能让学生产生兴趣。因此,增设枯燥的理论课程,不如学生动手做、得到结果总结归纳,让他们在与人合作理解知识

人工智能教育一定不要只是单一地灌输、背诵知识——让学生去记忆人工智能提出的年份、人工智能有几个特点等,没有多大意义。学生在学校里已经受够这种教育方式了。

其实,人工智能不是一项特别了不起必须在很小的年纪就掌握的知识家长无需因为追热点就给孩子额外加上该方面课外培训的负担尤其是那些在学校里能够学好数学、物理、化学等课程的学生家长更应该让他们有足够的时间去玩、去动手、去探索——因为即使他们今后从事人工智能方面的工作,只需要具备数学、计算机等基础的能力就够了,培养思维和兴趣才是更重要的。

发展学习能力:应聘制胜的“金刚钻”

大约十年前我参与合著《编程之美》一书,介绍了当时微软需要什么样人才、注重什么样的能力,以及如何去甄别这些人才。十年后,随着人工智能领域迎来新的突破,我们所生活的社会已经有了非常大的变化,举例来说,现在每个学生能访问到的数据、知识非常多,他们可能背过很多面试题目,那么我们怎么甄别人才呢?很关键的一点,就是考察他们的学习能力。

 如何考察学习能力呢?比如,现在有两名非人工智能专业的学生,来应聘微软人工智能相关岗位我们会问他们是如何学习人工智能的。其中一名学生讲到自己通过上网查资料、去程序员热门社区GitHub、CSDN或者微软的人工智能社区来学习,尝试使用一些技术工具,不懂就问,大量做例题,等等我们听他的回答,看过他做出的东西,发现他学习能力不错,然后我们便可以预见,当加入微软团队之后,在工作中每当碰到新的问题,有能力去学习,会害怕或者躲避问题。另一名学生呢,说自己喜欢人工智能,是因为大家都讨论它、它很热门,背诵了一些理论和结论,迄今为止并没有深入学习任何东西,想加入团队后再学习。这样的表现就稍差一些,因为没体现出自主学习的能力。我们永远可以等着专家和老师来告诉自己该怎么做,但是这样的人是否能适应现今这个竞争非常快、非常激烈的环境呢?

信息资源过度丰富的今天,学习能力也表现在应聘者如何管理自己、能否做到自律、把时间花在自己认为很重要的地方去独立地钻研、做出一些事情而不是仅仅一味不加甄别地吸收信息似是而非地知道很多名词要想在面试中“接住”考官抛出的那些深入的问题,你得有“金刚钻”才行


人工智能热门专业预测

选择人工智能热门专业:真才实学和道德皆很重要

人工智能成为热点,也会造成一些专业成为高考学生趋之若鹜的所谓热门专业,比如数学、计算机、软件工程、大数据等这些都是很好的专业也非常容易考察应聘者是否具有真才实学。

另外,这些专业的学生需要了解手里掌握的技术对社会产生什么样影响,应该遵守哪些行规、道德以及法律约束等。人工智能是个强大的武器,缺乏职业道德,从业人员会使用它去做一些不好的事情。因此,在教育过程中加强技术和道德两方面的融和是很有必要的。

相关文科类专业:急需弥补人工智能知识空白

人工智能、大数据作为新技术,会影响到每一个行业,随之产生伦理、道德等很多新的问题。好多和人工智能相关的应用,已经广泛应用,大家都已经习以为常了,例如搜索引擎。 所以,伦理、法律、社会学、教育、政治等相关专业的人才,都应该对人工智能有所了解,才能有效处理与之相关的新兴情况。遗憾的是,这一点在现在的教育里几乎是一片空白。恶果已经出现,大家如果搜索“魏则西”,就可见一斑。


人工智能人才培养现存缺陷

不得不提的建议:本科教育应有底线

现行的教育体系、课程结构,在培养人工智能人才方面,存在不少可以改进的地方比如,很多编程语言的课程的练习的数量和难度,我觉得都是远远不够的。

举例来说,我们要把一些数字做排序,授课老师通常讲排序算法时,在程序里用包括10个数字的数组就可以演示排序的原理。然后学生照搬了这个程序,便认为自己学会了排序。但是在现实的工作中,数据不可能只有10个,有可能是10万个,更有可能是1000万个,那这位老师和学生在课堂上就要考虑否能够把自己写的程序扩展到能处理1000万个数字呢?你的程序的效率如何?当你扩展到1000万个数字,你不能把数组放到源程序里面了,那你怎么处理呢?这样会衍生出很多富有挑战性的问题,比如,要做一个分布式的系统来存储和处理数据,还需要考虑内存的使用,等等。这样需要处理各种复杂的问题的练习题目,才是难度足够、真正实用的题目。就像健身举重一样,你必须练习举一定的重量,才能让肌肉发力、酸痛,锻炼它、刺激它,它才能够成长。

现有的课程体系中,学校太“心疼”学生了,练习的数量偏少,练习的难度也偏低——只他们处理10个数字的题目,到其真正工作时就会发现自己学的、掌握的东西根本无法解决任何实际的问题

当然我也能够理解,不同的学生,目的不一样。事实上确实存在一些学生,认为学习的诀窍就是用最少的努力取得文凭。但是,大学本科教育有自己的底线,不能因为学生抱怨难,就降低底线。大学课程就是有难度的!大学计算机专业四年应该写四万行左右的代码,并且有团队合作开发的经历,达不到的话,还奢谈什么创新,或者做一流软件工程师、下一代人工智能呢?

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