创新作为人工智能领域发展的关键要素，人才应该怎样培养？
在今天（8日）下午举行的“2021世界人工智能大会—科学前沿全体会议”的“校长对话”环节上，来自全球几所顶尖学府的高校校长针对“AI创新人才培养”话题展开热烈讨论。
AI领域的人才结构
随着人工智能产业的创新迭代，该领域的发展需要怎样的人才结构？其中，高校又该扮演什么样的角色？
复旦大学校长、中国科学院院士许宁生表示，必须清醒地认识到人工智能领域所呈现的“动态发展”的特点，既是纵深又结合横向，这是该学科与其它学科不同的地方。从大家的共识来看，这是一个非常有潜力的教育领域。
许宁生表示，人工智能领域不是单纯由计算机行业就能够承担（的领域），实际上需要许多行业的产参与，“我国人工智能领域发展优势在于政策层面出台了许多相关规划，而人才培养的关键是要与规划结合，并且和国际前沿的发展相结合。”
那么，人工智能领域的人才结构应从哪几方面理解？
上海交通大学校长、中国工程院院士林忠钦认为，人才队伍和结构应包括：从事基础研究、技术研究、应用场景研究和应用推广这几方面。
“和我们高校主体相关的主要集中在前三类。其中，基础研究人才涵盖了应用数学等相关学科，技术研究人才则包括计算机等相关学科；应用场景研究人才则关乎更多学科领域。另外，工业、大健康这两个领域与人工智能的结合将会是很好的机会。”
什么样的人工智能创新人才会受到社会青睐？
中国科学技术大学校长、中国科学院院士包信和格外注重基础知识，“数学、物理、计算机方面的扎实基础很重要。同时，人工智能领域还应该注重‘交叉科学’以及相关应用场景的支持。此外，从产业需求来看，复合型人才也是高校希望去培养的。”
AI学科交叉实践
人工智能学科交叉的边界在哪？高校在实践上又有怎样的经验？
对此，林忠钦表示，“人工智能相关专业主要在于加强与数学、计算机这两学科的交叉。但考虑到并没有更多学生适合于进行人工智能的专门研究，因此，现阶段，在我们学校，更多的专业会在未来发展方向里体现‘人工智能’的特色。”
“比如，我们的船舶工程专业一个大方向就是智能化，因此我们也会在这个专业课程体系里加入智能元素，帮助学生增加信息化方面的知识。”林忠钦说。
为了更好地实现国家碳中和战略，实现人工智能与新能源的交叉结合，交通大学已于与国家电投于2020年底共同设立“智慧能源创新学院”。
“其实，这是一个产教融合的学院。”林忠钦说，过去我们依靠传统的煤来产生能源；未来，能源的产生需要有更多的智慧体系来配合，这就是智能化所带来的对社会发展更具意义的人才体系建设。
而对于复旦大学所涉足的人工智能板块，许宁生也表示，我们在一些重大的领域如“脑科学与类脑智能领域”进行布局，这一交叉领域，将复旦大学原先非常强大的神经科学与医疗领域的大脑疾病治疗、影像诊断以及再前端的数学计算等学科融合在一起。
“‘脑科学与类脑智能领域’尤其需要引入数学学科，该学科有助于支持建构人类大脑的神经网络；随着我们把计算机、数学等学科悉数引入，我们就能将脑科学与类脑智能领域结合在一起。”许宁生说。
事实上，数学、物理、计算机仍然是人工智能领域的学科基础。
包信和认为，对于人工智能领域，并不能因为它是热点，大家就都要去学习这个专业。还是应该鼓励学生认认真真地把数学、物理、计算机的基础打好，再去与一些好的应用场景做交叉、融合。
“近年来，我们在类脑智能与应用国家工程实验室、及语音和语言信息处理国家工作实验室上都做了不少研究。”包信和说，人工智能是一个方向，也是一个目标。但前期的基础一定要打实。
