人工智能：熱潮的背后有什么？

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提到人工智能（AI），你會想到什么？是《星球大戰》《終結者》《漫游太空：2001》里似乎和你我一樣擁有生命的神秘機器人？還是在圍棋界殺遍世界棋手，用機器力量對抗人類大腦的“阿爾法狗”（AlphaGo）？抑或是如今各種社交媒體里鋪天蓋地的“高薪”字眼？

在近幾年里，“人工智能”似乎像一個橫空出世的耀眼的明星，吸引著所有人的目光，好像在一夜之間，所有的人都知道了AI，都能侃上兩句：“人工智能才是未來。”但是，在這熱潮的背后到底有什么？大學里的人工智能專業要學些什么？我們又到底要不要跟著時代的潮流，奔向人工智能的懷抱？

人工智能并不神秘

在很多新聞的描述中，人工智能似乎變成了某種很玄妙的技術：用機器去模擬人腦的所思所想，聽起來是多么的不可思議啊。但實際上，人工智能是一門脫胎于數學、邏輯學、計算機科學、控制學等多個學科的交叉學科，在20世紀40年代，人工智能的概念就已經被提出并引起了廣泛的關注，它和數學、物理學、計算機科學一樣，是一門有著堅實理論基礎的科學，并和我們的生活息息相關。

如今我們生活中的很多工具已經應用人工智能技術了，只不過很多人并沒有注意到：從日常使用的搜索引擎和視頻興趣推薦系統、幾乎成為生活必備品的智能手機，到很多安裝了智能控制防抱死系統的汽車、各個機場車站配備的人臉識別系統……人工智能已經和我們的生活密不可分。

在人工智能專業的學習中，你可以一點一點撥開人工智能神秘的面紗。搜索引擎是如何通過信息提取和索引庫幫助你在浩渺信息中找到你想要的那一個的？推薦系統如何通過特征提取和喜好度匹配為你自動推薦心儀的商品？人臉識別又是運用怎樣的圖像分割技術認出五花八門的面孔？這些問題其實都不難解決，人工智能技術的基石——數學，其實你早就接觸過了。

我們一般把人工智能分為三個階段，分別是弱人工智能、強人工智能和超人工智能，其中弱人工智能就是擅長單個方面工作的人工智能，比如上文提到的下圍棋的“阿爾法狗”，別看它在圍棋界所向披靡、戰無不勝，在別的領域它可不一定如你。強人工智能指等同于人類級別的人工智能，而超人工智能則是能夠在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦聰明很多的人工智能。目前我們的技術和理論僅僅停留在弱人工智能，從弱人工智能跨越到強人工智能，則需要無數聰明大腦的不懈努力。

成為一個跨學科的“大神”

人工智能技術目前有這樣幾個主要的應用領域：機器人、自然語言處理、計算機視覺、數據挖掘、專家系統等。要實現這些技術，你需要機器學習等理論基礎，而要理解并掌握這些理論，你需要掌握微積分、線性代數、矩陣理論、概率論與數理統計、數據結構、離散數學等數學、計算機學科的基礎知識。人工智能作為一門多學科交叉的尖端學科，正在不斷地發展和延伸，想要學好它，你就需要成為一個跨學科的“大神”。也是出于這個原因，人工智能的涵蓋范圍非常大，需要的知識廣而雜。雖然很多專業的人都可以進入人工智能行業，但從事人工智能相關崗位工作的人基本都是碩士學歷，很多崗位甚至需要博士才能勝任，而且大多數項目也需要多個領域的研究者共同合作，提供不一樣的視角和專業知識。

我們在本科階段能夠學到的基礎知識，也僅僅能夠摸到人工智能的一些皮毛，因此，在讀研讀博階段，會有大量本科非計算機、數學專業的同學用各種不同的身份進入人工智能領域，到底要以怎樣的姿態和視角去研究人工智能，便是個人的選擇了。舉個例子，自然語言處理包括了機器翻譯、語音識別、文本挖掘等，你日常使用的有道詞典、百度翻譯以及微信的語音轉文字功能都屬于這類技術的應用，而這個領域除了要求你擁有扎實的數學、計算機基礎，也就是上文提到的知識外，還需要你擁有語言學的相關知識，像我的學校電子科技大學做自然語言處理的研究小組里便有許多外國語學院老師的身影。而與人工智能相關的研究，除了計算機科學與工程學院，信息與通信工程學院、電子科學與工程學院、自動化工程學院等都有所涉及，不過研究的角度和方法各有不同。

學科交叉，強強聯手

不僅許多本科專業都可以選擇涉足人工智能領域，而且如今各個高校相繼開設了獨立的“人工智能”專業，我們究竟該如何選擇呢？

2018年，美國卡內基梅隆大學開設了全球首個人工智能本科專業;2018年4月，教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》，正式拉開了我國各高校人工智能專業建設的序幕，從2019年3月第一批35所高校被教育部批準成立人工智能專業到現在，已經有超過180所本科高校開設了本科的人工智能專業，許多學校也相繼開設了人工智能學院。各個學校的人工智能專業開設方向并不完全一樣，通常是從本校擅長的傳統學科角度對人工智能進行切入。

例如，我的學校電子科技大學的人工智能專業設立于計算機科學與工程學院，除了計算機科學、自動控制、機器學習、統計學、數學、腦與認知科學等學科教學外，也會結合本校強勢的電子信息學科進行教學。而傳統的計算機科學的教學，主要包含計算機科學、計算機工程、軟件工程、信息系統、信息技術幾個方向。從這里我們可以看到，本科的人工智能專業已經在課程設置上向著學科交叉的方向做出了許多努力，但國內外的本科人工智能教育都才剛剛起步，無論是課程設置還是教學都處于摸索階段。是要抓住風口，跟上熱潮，早日入“藍海”，本科便選擇人工智能專業，成為多學科復合人才——還是保持觀望態度謹慎選擇，本科打好某學科基礎再立足于此向人工智能挖掘？一切都要看同學們自己的選擇。