从基础到创新：专家解析人工智能专业学习路径
从基础到创新：专家解析人工智能专业学习路径
在高考志愿填报阶段，许多考生和家长都会面临一个重要的选择：要不要报考人工智能专业？针对这一问题，《中国科学报》采访了三位人工智能领域的专家，从不同角度探讨了本科和研究生阶段学习人工智能的区别、通识教育的作用、跨专业转入该领域的准备，以及是否一定要读研等问题。
赵晓光
张岳
潘志庚
本科打基础，研究生解决问题
《中国科学报》：本科阶段的人工智能究竟学什么内容？人工智能专业通常会开设什么课程，培养学生哪方面的能力？
张岳：人工智能最核心的基础是算法，如机器学习算法、深度学习算法等。在本科阶段，高校会教授人工智能的核心知识，如图像处理、计算机视觉、自然语言处理、机器人等课程。
此外，高校还会强调学科交叉，如人工智能与医学等。我们会培养学生人工智能的通识能力，使学生在将来从事人工智能相关工作时具备编程等基本知识素养。
潘志庚：本科阶段主要学习基础课程，比如数学、编程和神经网络等。我们还希望与具体的应用相结合。例如，结合学校的学科优势、产业学院优势，形成智慧气象、智慧医疗、智慧教育等特色方向，与几十家企业共建产学研平台，为学生提供更多实习机会。
赵晓光：作为一门非常综合的学科，人工智能这一概念自1956年被确立起，就是要用计算机模仿并替代、延伸人类的能力。除了学习数学、物理等基础知识，学生在本科阶段还要明确这门学科的概念，这样才能走得更远。
《中国科学报》：如果是研究生阶段学习人工智能，通常学习的内容又是什么？在知识塑造方面与本科阶段有何不同？
赵晓光：研究生阶段主要培养的是发现问题、解决问题的能力，用所学知识解决生产、生活中的实际问题。这是研究生毕业须具备的能力。
以医工结合为例，过去X光片、CT片由医生来看片，现在则更多的是计算机识片，并利用图像处理、各种算法，将片子中的病灶与正常的组织区分开。这需要我们根据实际问题补充相关知识。
其中，博士生阶段对学生的创新能力提出了更高要求，要能将知识融会贯通、灵活使用，并在前人的基础上进行创新工作，解决前人没有解决的问题。
张岳：应用人工智能的相关知识进行创新是研究生阶段应强调的事。有相当一部分科技成果最先发表在学术论文上，所以研究生、部分本科生的一个基本素质是阅读最新的论文。对于教师而言，相较于本科，研究生的课程讲授方式更加灵活，选课的比重相对较低，实战的比重会更高，为的就是培养引领科技发展的创新型人才。
外专业转入该做哪些准备
《中国科学报》：此前曾有报道，复旦大学两位中文系本科生，在直博时转学人工智能。国外高校也有不少“文转理”转学人工智能的学生。如果文科生攻读人工智能研究生，本科阶段需要做好哪些准备？
赵晓光：人工智能是综合学科，无论是理科生、工科生还是文科生，在人工智能领域都大有可为。但为了学人工智能而“文转理”没有必要，因为文科生同样可以从事人工智能的工作。比如，自然语言翻译是语言的二次加工，需要语言学基础。其他学科也是如此，比如用人工智能文生图需要绘画基础、用人工智能做音乐需要音乐基础。
潘志庚：我在浙江大学工作时，曾担任数字化设计方向的博导，并招过文科、艺术专业的博士生。一名艺术设计的博士生很好地使用人工智能工具做色彩数字化研究，之后顺利毕业；另一名艺术专业学生攻读6年后却选择退学。之所以举这两个例子，是想说明学生如果有“文转理”的打算，就要做好准备，补充数学、物理、编程方面的基础知识，否则会有局限性。
这并非要打击“文转理”学生的积极性。曾有一名人工智能专业的本科生对人工智能的法律问题很感兴趣。有人质疑他为何选这一题目做毕业设计，我却认为这是很好的思路，人工智能本身就有很多法律、伦理和道德问题，都需要去研究。
张岳：我所从事的自然语言研究曾被称为“计算语言学”，其本身就是一门交叉学科。我在英国剑桥大学工作时，实验室里有不少人文社科领域的学者，也有不少学生通过“文转理”走上了人工智能研究之路。“文转理”在国外高校并不是件稀罕的事情。
在国内，文科和理科的边界并非不能被打破。我曾招过一名南开大学逻辑学的学生，他在思考用逻辑推理做大模型研究；还有一名浙江大学外语系的本科生来我的实验室实习，他想申请自然语言处理的博士生。我非常欣赏这些学生强烈的兴趣和自驱力，但他们需要重新学习编程知识。
《中国科学报》：如果考生的分数未达到人工智能专业要求，是否可以主修一个“替代”专业，为考生在读研期间选择人工智能专业做准备、打基础？
张岳：可考虑计算机类的专业，如软件工程、网络安全等，它们的核心课程与人工智能的课程类似。后续再学习数学、物理等课程，对学生转入人工智能专业有帮助。
如果学生对某个学科感兴趣，希望实现学科交叉，以生物学为例，不妨在本科先进入生物学专业，因为越来越多的高校开设了人工智能与其他专业相结合的课程。此外，学生也可以积极学习网络上的人工智能相关课程。
本科读人工智能，一定要读研？
《中国科学报》：当前，考生中普遍流行一种观点——本科读人工智能就一定要读研，怎么看待这一观点？
赵晓光：这与学生的职业生涯设计相关。人工智能与其他专业一样，做选择时没有太大差别。想要成为一名人工智能科学家，就要学习更多理论知识、掌握更丰富的研究经验，就应考虑继续深造。但如果想成为一个人工智能的使用者，想要把人工智能的算法、成果落地，读研未必是一个最佳选择。
潘志庚：社会上有很多人工智能应用端的需求。如果能掌握足够的技能和使用方法，本科学历也是足够的。但考虑到就业形势，本科找工作相对困难一些，再去读硕士也可以理解。
张岳：读博是一个艰辛的挑战过程，博士生需要在4年时间做出被学术界认可的创新。是否读硕、读博，要问自己是否有耐心、是否有兴趣驱动探索未知，而不是为了获得高工资而一味追逐学历。
此外，还要看职业机会。我的实验室里有两位毕业生，一位读博，一位没有读博。后者去了一家互联网大厂，不仅得到了上市公司的股份，而且在工业界积累了诸多经验，而读博的学生一直在他手下工作。
《中国科学报》：一些高校在人工智能专业招生上设计了本博贯通制、本硕博一体化，通常都在本校培养。学生应选择此类模式，还是出国或更换高校读研、读博？
潘志庚：高校通过提供本硕博连读的机会来吸引优质本科生源，这一做法没有考虑个体究竟是否适合读博。考生并不是分数高就适合读博，还要考虑其学术志趣和研究能力。事实上，有些人更适合做工程。相较之下，学生读到大三、大四时发现对某个课题特别感兴趣，通过本硕连读、直博的方式实现学业上的理想会更合理一些。