培养人才,就是要引导人才看向未来

教育者非为以往,非为现在,而专为未来。

当前,人工智能大模型的发展令人惊叹,怎么能及时把最新科技成果纳入课堂教学,让学生探究性、创新性地学,教师研究性地教,应该是当前创新人才培养应秉持的基本原则。

从2018年起,我就在构思人工智能本科专业的知识体系及课程设置。时至今日,西安交通大学已经完整培养出两届人工智能本科毕业生。

在这个过程中,有收获,也有遗憾,需要不断查找问题和差距。比如今年,我们取消了该专业本科新生的大学物理课。“怎么能取消物理课呢?”很多人心存疑虑。

实际上,“取消”是一种蝶变——我们专门开设了“现代物理与人工智能”“统计物理与机器学习”课程,还新增了“生成式AI与大语言模型”“先进自动驾驶技术与系统”“创新设计思维”3门课程。在“现代物理与人工智能”中,加入了量子力学与量子计算、相对论与电磁学、物态与凝聚态物理等内容。

为何如此?这是因为,我们应该引导学生看向未来,让他们了解人工智能的挑战和机遇在哪里:随着算力指数级的增长,到21世纪中叶,全球40%到50%的能源几乎都会消耗在大模型上。对人类而言,这是不可承受之重。如若不能放弃算力增长的需求,那就要找寻新的算力源泉。

除了当前所使用的硅基材料,从物理材料上开发新的计算基材,这仿佛打开了一扇门,一场令人兴奋而又披荆斩棘的挑战开始了!要让人工智能专业的学生有这个意识,就要引导他们主动沿着这个方向去思考、去探索。

不仅如此,人工智能专业还应设有控制论与人工智能课程,引导学生去思考“控制在人工智能中的重要性”。这是因为,从人工智能的起源上说,维纳的《控制论》在其产生和发展中发挥了不可替代的作用。面向未来,实现人与机器的自然交互与控制,人类和客观世界才能融为一体。因此,让学生理解人工智能与控制之间的关联至关重要。

在教学中,人工智能专业的数学课也要改革,计算机科学与人工智能的数学基础课程,应该包括矩阵分析、图的基本概念、优化与运筹等内容。值得注意的是,有些数学课应由人工智能专业的老师教授,如此,课程内容才更生动具象,而不只是抽象的公式推导。

当前,有一种普遍的认知——人工智能产生于计算机,是计算机学科所属的二级学科。实际上,这是很片面的看法,人工智能人才的培养,需要帮助学生建立全面正确的认知。

人才培养是一个缓慢、优雅而美妙的过程,它不是注满一桶水,而是点燃一把火,打开一扇门,点燃学生内心探索未知的火种,帮助他们走向未来,为我国加快实现高水平科技自立自强提供重要支撑。

(作者:郑南宁,系中国工程院院士,中国自动化学会理事长、西安交通大学教授)

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