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如何从选专业开始?科学规划走上AI之路?

作者:蒋宝尚
 
今天是6月8日,除了个别省份之外,一年一度的高考都会在今天结束。
 
据这一届的同学在知乎上爆料,这次2019年的高考数学难出了新高度。除了考到了“一朵云”,还丈量了一下同学们的艺术天赋,毕竟完美身材比例不是每个人都能够想出来的。
 
另外,听说还考到了柯西准则的证明,那可是研究生入学的必考题呀......
 
吐槽完今年的高考数学,希望大家正视已经发生的事情,把精力用在成绩的估算,学校的选择上面。
 
毕竟,如果学校、专业选的好,也能够打一个漂亮的翻身仗。
 
“新工科”的专业成为新的报考热点
 
这两年,一种被称为“新工科”的专业——大数据和人工智能正在取代经济、金融等专业成为新的关注点。
 
今年也是我国高校开设大数据本科专业的第四年,而包括南京大学在内的多所顶尖院校,也从开始逐渐开启招收人工智能专业本科生的计划。
 
那么如何选择专业呢,一种观点认为,想学大数据大数据人/工智能的毕业生可以直接填报大数据、人工智能等专业,从本科就直接插入这个领域;而另一种声音认为,应该先选择数学计算机这种基础类学科,打好基础然后在步入大数据类或者人工智能专业。
 
社会上还有一种泼冷水的声音,认为当前的新工科专业可类比之前的电子商务专业,只是一时的“风生水起”,当同学们读完四年本科之后,或许就成了冷门专业。
 
那么,针对这几个问题,文摘菌从学者观点,高校设置新工科专业的模式以及人工智能专业的现状等几个方面来回答。
 
南京大学周志华对人工智能的理解
 
南京大学周志华教授算是AI领域的领军人物,他写的那本《机器学习》在学界有非常高的评价。
 
在去年他曾经发表过一篇文章:《创办一流大学人工智能教育的思考》非常好的提到了当前人工智能的现状:
 
当前人工智能有两个方向,一个是强人工智能,即希望研制出达到甚至超越人类智慧水平的人造物;
 
另一个是弱人工智能,即帮助人决策。这两种方向,当然弱人工智能是一种趋势,因此,模式识别、自动驾驶、图像识别等等技术才成为人工智能专业的主流。
 
从学科上讲,周志华的文章里也抛出了一个问题,即是人工智能是原有学科上修修补补,还是建立一个独立的学科?
 
对此有一个非常著名的“飞机”和鸟的例子:没有飞机的时候,想看鸟怎么飞上天,很多人都想的是说我们造一个鸟,于是就按照鸟的方式做了一个飞行器。虽然研发飞机的灵感来源于飞鸟。但是现在研究飞机显然不同于研究鸟科学。鸟科学本身很重要,但它并不是培养飞机制造者所必须掌握的科学知识,对鸟没弄清楚并不妨碍造飞机,飞机的飞行方式也不需与鸟的飞行方式相同。
 
提到人工智能,说的最多的是说人工智能是由数学,计算机,生物学等等组合而成,这并不是说人工智能就是由其他专业拼凑而成的。类似于大数据,比如数据科学,全称叫数据科学与大数据技术。其实大数据和传统的像云计算等这些IT基础设施不一样,最大的不同点是云计算处于基础架构层面,能够参与的全都是IT人员。
 
而数据科学与大数据技术,更多的偏向于应用层,所以不光是技术层人能参与,应用层的人也可以参与,例如精准营销、推荐,所有这些东西都是基于数据的一些决策,因此对人才的需求不光是技术层面,还需要业务知识、算法、数学技能等方面的人才。
 
高校大数据专业的培养方式:多学科融合,找准方向
 
开设大数据专业的学校,16年底的时候只有3家,到17年3月份的时候新增了32家;第三批在18年3月猛增了248家,而在2019年有196所高校获批了大数据相关专业。之所以学校数目增长如此之多,是因为市场存在大量的需求。只有在有需求的情况下国家才会制定政策,然后学校才会响应。
 
从人才培养上讲,大数据专业的培养与之前其他的专业的培养并不一样:一般的数据科学与大数据技术专业可能来自一个学校三个或者四个方面的建设,即大数据专业有可能下挂到计算机学院,也有可能隶属于数学学院,另外还有可能隶属于商学院;另外一种可能是学校单独建设一个大数据学院。
 
这种模式下,培养出的人才各有所长,例如计算机学院下培养出来的人才可能编程能力更优秀,统计学院培养出来的学生可能更擅长算法运用。
 
学校在开设大数据专业的时候,不会从零开始设计出全新的大数据专业。学校不会对教材和师资力量重新规划,在原有的专业体系下扩展出大数据专业,教育部对此有规定,例如大数据专业挂靠在计算机学院下面,学生必须完成教育部规定的计算机必修课,这样学生才能获得对应的学分绩点。
 
这种模式其实给了学生更多的选择,因为如果对算法应用感兴趣的学生,完全能够选择有统计背景的大数据专业;如果学生对大数据底层架构感兴趣,明智的选择是报考挂靠在计算机学院下的大数据专业。
 
人工智能专业现状:不止技术,行业内有大量潜在岗位需求
 
当前开设人工智能专业的学校一共有20多家,人工智能又是比较火热的专业,考生的需求非常大,所以面对供求失衡,考生也不必失望。因为当前人工智能行业的岗位需求更多的是停留在机器学习、自然语言处理、图像识别这种专业性比较强的领域。
 
但是,人工智能专业产生的岗位需求在未来远不止这些,就像电子商务专业,不在电子商务专业就读,并不是不能从事电子商务专业相关的岗位,像淘宝上的买家、卖家、客服这些都是与电子商务有关。所以从整个业绩上划分来说,人工智能行业的职业人员,并不局限于人工智能技术的研究,更多的是人工智能产品未来的岗位需求,因为这才是隐形的产品。
 
不就读人工智能专业并不意味着不能做相关的工作。虽然当前人工智能专业催生的岗位需求还没有被激发出来,但是未来不管你在什么样的人工智能场景下工作,都要对人工智能有一个基本的认知,对人工智能方向有一个基本的把握。
 
学科之间的界限是不断变化的
 
当前人工智能专业和大数据专业的出现,意味着学科之间的综合应用不断得到重视,这种界限的打破与学科之间的融合也正是一种趋势。
 
例如在有学校开设大数据专业出现之前,提到大数据,大家最基本的认知是大数据是由几个学科,例如计算机、数学、统计学交叉形成。但是随着不断的发展,出现了独立的大数据专业,这种出现不正是学科之间的界限不断模糊,学科之间相互重叠的过程么?所以高三毕业生在选择专业的时候要对未来的趋势有清醒的认识,以提升综合实力和综合素质为主。
 
 
当然,当前教育部批准开设大数据专业,家校之间的质量参差不齐,在选择学校和专业的过程中,毕业生还是以学校为主,总的来说学校越好,越能获得丰富的资源。大数据专业在录取的过程中肯定分数线特别高,所以,在能选择好学校的情况下选择学校实力不是太强的大数据专业未必是明智的选择。
 
AI和大数据还能火多久?
 
针对当前人工智能领域存在大量泡沫,有不少人认为AI和大数据专业的热度也只是昙花一现,几年过后热潮消退,高校设立的AI和大数据专业也会冷却下来。
 
那么站在现在往回看,如果让我们穿越回蒸气革命或电气化革命的初期,当时也会有人问:“机械革命还能火几年?”“电气化革命还能火几年?”
 
答案显然是:会一直火下去。
 
原因也非常简单:“热机/电动机+能源”的效率比人力高得多。如今人类的生产和生活已经离不开了电力作为能源。
 
而用“电(的)脑” 替代 “人(的)脑” 的行业也并不是昙花一现,因为“电脑+能源”的效率在越来越多的方面比人脑高得多。
 
正如吴恩达所言,人工智能正在颠覆传统行业成为新的能源。例如在家居生活领域,智能家电已经初显威力,例如扫地机器人、小米最新的智能家居,虽然还只是雏形,但是我们可以想象到未来给我们的家居生活带来什么样的颠覆。而在出行方面呢, 自动驾驶汽车是趋势;医疗领域,频频传来手术、诊断超过人类水平.的消息....
 
专业选择要遵从自己的内心
 
人工智能和大数据虽然非常热门,但是大家还是要综合考量自己的兴趣。毕竟,如果只是追赶热度,如果不喜欢,那么就没有专研下去的耐心。技能不过关仍然可能找不到工作。
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