“人工智能+環境保護”：英國劍橋大學 環境風險人工智能研究專業研究生培養案例分析

彭麗華 董麗麗

摘? ?要：文章對英國劍橋大學環境風險人工智能研究專業進行個案分析，從學制與學位、入學條件、課程設置和支持計劃四個方面闡述劍橋大學環境風險人工智能研究專業研究生培養體系。剖析其跨學科、校企合作等鮮明特色，為國內人工智能方向的研究生培養提供建議，包括促進新建人工智能方向的專業、研究中心，對已有研究機構進行優化升級，完善人工智能方向研究生獎勵機制。

關鍵詞：人工智能 研究生培養 環境保護

一、背景

人工智能（AI）具有巨大的發展潛力，它可以提升人們理解、監測和預測環境風險的能力，提供直接的社會效益和潛在的商業機會。要實現人工智能的發展潛力，需要結合特定領域的專業知識和計算機相關知識，通過高等教育培養高端人才進行相關領域的深入研究。黨的十八大以來，習近平總書記始終把創新擺在國家發展的核心位置，高度重視人工智能發展，多次強調人工智能重要性，為人工智能賦能新時代指明方向。中國第四屆世界智能大會召開期間，中國新一代人工智能發展戰略研究院發布了《中國新一代人工智能科技產業發展報告·2020》，分析了中國學術界在人工智能科技產業發展中的推進作用[1]。可以說，對科研高度關注的研究生教育在人工智能領域的研究和人才培養方面具有無法替代的作用。

英國劍橋大學地球科學系開設了環境風險人工智能研究（AI for the study of Environmental Risks，AI4ER）專業，匯集劍橋大學13個系的領導，與英國南極調查局（British Antarctic Survey，BAS）①合作，培訓環境科學領域的新一代AI從業人員，培養將AI應用于全球社會面臨的最緊迫環境風險的新一代領導者。AI4ER專業是典型的“1+3”模式，即一年研究碩士（Master of Research）和三年哲學博士（Doctor of Philosophy）結合，學生順利完成學業將獲得研究碩士學位和哲學博士學位。AI4ER專業的主要特色在于其嵌入在BAS的實踐與研究中，實現理論與實踐的緊密結合，幫助碩博研究生更好地適應研究生活，提升科研能力。AI4ER研究生培養體系體現了對學生的人工智能知識和能力水平的著重關注與培養，它也是“人工智能+”復合型人才培養的良好實踐，充分體現了跨學科、校企合作等特色，從學科融合、校企合作以及人才培養方式來看，對劍橋大學AI4ER專業進行分析與研究，對中國人工智能方向的人才培養具有一定的參考意義。[2]

二、劍橋大學AI4ER專業

研究生培養個案分析

AI4ER專業通過多個跨學科研究組培養了一批研究人員，他們具有非常強的研究能力，通過利用豐富的數據集，開發和應用前沿的計算方法來應對全球嚴峻的環境挑戰。AI4ER專業研究生與BAS研究人員合作，出色地開展了許多有關環境方面的研究，致力于解決與加強對環境危害的恢復力和管理環境變化有關的問題。該專業具體的環境研究領域主題包括天氣、氣候和空氣質量，自然危害，自然資源（糧食、水、資源安全、生物多樣性）。

（一）學制與學位

AI4ER專業的特點是“1+3”綜合模式，與國內的“碩博連讀”有一定的相似之處，但又有所不同。該專業的學制為一年，學生完成學業后將獲得環境數據科學院物理科學專業的研究碩士學位。這一年的學習主要是彌補即將進入博士階段學習的學生在知識和研究能力方面的不足，因為選擇此專業的學生大部分都是希望在研究碩士階段積累科研能力，為進入博士階段的學習打好基礎，學校也會對學生進行這方面培養，但是根據英國教育“寬進嚴出”的特點，無法通過碩士考核的學生沒有資格繼續博士階段的學習。研究碩士畢業生可以參與科研工作，更多的是參與技術開發、生產實踐和管理類工作。進入博士階段的學生將進行為期三年的研究項目，參與學校和BAS開展的環境保護相關的研究和高質量的培訓，進而培養數據科學技能，順利完成學業后，學生將獲得哲學博士學位。大部分學生畢業以后繼續從事科研工作，成為真正的科研人員，為環境風險研究作出自己的貢獻。[3][4]

（二）入學條件

不論是研究碩士還是哲學博士階段學習都對學生的學術能力提出了要求，哲學博士則是在研究碩士的基礎上更進一步提高對學生科研能力的要求。申請研究碩士項目對學生的本科專業背景沒有要求與限制，入學標準主要體現在學術水平和語言水平兩個方面。學術方面，申請此項目的英國學生本科成績應該在60分以上，非英國學生參照本國等效評分標準來判斷是否具有入學條件。同時，該專業對有自然科學、工程、計算機科學、數學等學科背景，計算機和編程能力強的優秀本科畢業生需求較高。語言水平方面要求學生至少滿足以下一個要求：學術類雅思成績達到7分;托福總分達到100分，聽、說、讀、寫每個部分都應該達到25分;劍橋高級英語認證考試（Certificate in Advanced English，CAE）等級達到A或B級，劍橋最高級英語認證（Certificate of Proficiency in English，CPE）等級達到 A、B或C級。扎實的學術能力和良好的語言水平能夠幫助學生在研究碩士一年的學習中更好地適應研究學習與生活實踐。畢業后想要繼續攻讀博士學位的學生需要通過研究碩士的考核，通常在研究碩士學習期間還要滿足以下要求：在研究碩士學習過程中各方面考核均為優秀;課堂出勤率高;經過導師指導，形成出色的研究計劃;有兩位主研究員作為博士生導師。[5]

（三）課程設置

1.課程目標

研究碩士階段的課程目標主要是幫助學生進行知識建構并提升學生研究能力，具體目標包括：使學生了解全球面臨的一系列緊迫的環境挑戰，讓學生擁有使用基于AI的工具應對這些挑戰的實踐經驗;提高學生的創新能力和解決復雜問題的能力，培養學生團隊合作和領導能力;通過開展相關的項目活動并與合作伙伴在提供教育培訓方面緊密整合，發展學生的管理能力，提高學生對工商業和政策驅動因素的認識。博士階段多以研究和項目實踐展開，課程目標聚焦利用計算機技術、算法和人工智能解決特定領域的問題。具體而言，包括使用機器學習來分析數據，處理來自各種來源（包括地面、空中或太空傳感器）的數據，并將其分類組合為人類可以理解的類別;利用機器學習系統生成關鍵指標，跟蹤可持續發展目標和進度，確保有效部署工作并保護資源;利用計算機開發解決特定環境問題的方案模型，使用數據驅動的方法對模型輸出進行智能后處理并生成定制結果，如整體氣候模型輸出的偏差校正、縮小比例和最佳加權，以生成決策相關信息，AI在過程中可以簡化模型或為模型開發新的經驗參數。

2.課程內容

研究碩士和博士階段的課程內容有很大差異，研究碩士前兩個學期以教師授課、研討為主，第三學期以實踐為主，博士階段則全部為學術研究和項目實踐。碩士第一學期開學前的“入學介紹課程”是強制性課程，安排在正常學習周之外的時間進行，主要向學生介紹碩士課程的基本內容，包括實踐、講座、團隊建設、社交活動等。碩士第一學期課程學習包括基礎課程和專業課程，主要是幫助學生建構知識體系并提升學生科研能力，學生需要了解計算機知識、人工智能相關知識，學習研究方法并形成研究思路。基礎課程貫穿10-12月和次年1-3月兩個學期，主要包括講座、示范課、實踐課，以及有指導的團隊挑戰活動。課程內容通常是以講座形式展開，講座主題包括概率機器學習、概率基礎、統計學、編程、從系統角度看環境風險、云計算和環境數據分析。指導性團隊挑戰活動是指學生參加團隊競賽，以構建數據驅動的解決方式來應對環境挑戰。第二學期學生在課程學習的基礎上參與項目活動，教師進行相應指導，使學生能夠訪問和處理數據，并使用AI生成決策支持信息。專業課程包括講座課程和研究項目。講座課程分為兩個模塊，模塊一是“應用領域”課程，包括“大氣化學與全球變化”“氣候變化與碳循環”“氣候的流體動力學”“應對全球變化”“自然危害”;模塊二是其他相關課程，包括“移動機器人系統”“機器學習和自然語言處理中的高級主題”“機器學習和貝葉斯推理”“實踐中的統計學習”“推理”“先進的機器學習”，這些課程的設置是為了讓學生根據自己的研究興趣和背景參與培訓。所有講座課程大約有100個小時。第三學期學生參與為期三個月的研究項目，學生需要與教師商討研究主題，以確保項目計劃符合學習目標。為了保證團隊合作學習，在學期中學生還會參與每周一次的研討會，促進團隊協作。

博士學習階段是博士生實踐課程的補充，學生除了參與項目活動，還將參與培訓、研討會、講習班，以及從事行業實習。博士研究項目集中在兩個關鍵主題上：一是環境數據分類、集成和分析，二是環境建模[6][7]。因為該專業與BAS緊密合作，BAS致力于在組織內維持一個強大而充滿活力的研究社區并成為極地科學研究的領導者，因此也為博士生創造了良好的研究空間和實踐機會。BAS對英國未來科學人才的投資有多種形式，其中包括與英國領先的機構、科學中心、博物館和學校合作，開發并共享正式和非正式的學習資源。BAS的辦公室和實驗室都在劍橋大學，因而學生能夠更加便捷地使用實驗室先進設備。BAS為博士生提供了一項短期高級培訓課程，課程內容包括在劍橋大學進行為期三天的理論學習和在冰川、海洋地區進行為期五天的實地調研和考察，BAS的極地研究專家和研究人員會指導培訓，教導學生將科學思考轉化為切實可行的實踐計劃。除此以外，博士生還可以參與BAS的研究小組，與極地研究員合作，共同探索有關極地環境的信息并利用技術解決問題。[8][9][10]

3.課程評價

為了能夠順利進入博士階段深入學習，研究碩士生不僅要擴充自己在該領域的知識，還應該在研究方法類課程中提升自己的研究能力。每位學生與導師之間至少要進行三次深入交流，有助于導師更好地提供學習反饋。碩士學位的考核方式包括過程性評價和總結性評價，過程性評價包括個人作業、小組作業和課堂參與，總結性評價是一份完整的報告，報告里需要明確介紹以下三個部分的內容：指導團隊挑戰（10%）、碩士研究項目報告（75%）、博士項目建議書（15%），碩士生需要將自己參與的研究項目介紹清楚，指出自己在碩士學習期間的進步，并提出博士階段學習規劃。教師會根據學生在第一年的表現進行打分，只有合格的學生才能繼續博士階段的學習，具體考核包括以下內容：一是參加學位課程，獲得對環境數據科學專業知識的了解，增強自身優勢和知識基礎，通過實施碩士層次的獨立研究項目，提高研究方法方面的能力;二是在人工智能和機器學習上理解并掌握和研究相關的方法和技術，在環境變化和風險方面的研究得到認可;三是提出一個完整的博士研究計劃，并準備好進行第二年的學習;四是形成良好的可遷移技能，包括交流能力、團隊協作能力等。研究碩士課程主要是為博士階段的研究打基礎，學生不僅要達到研究生水平，而且要在實踐的過程中逐漸走向研究員身份，在一年之內達到這些要求壓力較大。在博士階段，導師定期規劃學生的學習進度，并將這些報告反饋給每位學生。在博士學位課程的第一年結束時，學生必須提交一份評估報告，介紹他們的研究進展和計劃，這有助于幫助學生反思自己的研究路徑，也有助于導師更好地提出改進建議。博士生能夠順利畢業的條件包括出色地完成各種研究項目，撰寫一份畢業論文，且該論文要達到該專業博士畢業論文標準。

（四）支持計劃

學校為學生提供獎學金和資金資助，金額根據學生的居住地區從全額資助到部分資助不等。英國阿蘭·圖靈研究所作為英國研究中心，提供的圖靈獎學金也用來支持博士生與研究所發展。學生還可獲得南極科學研究經費和英國南極調查基礎設施的使用權，自然環境研究委員會（Natural Environment Research Council，NERC）等組織機構的學生獎學金。英國南極調查局還與國內外的高等教育機構合作，為從事南極科學研究的學生提供支持。[11]

三、對中國高校人工智能人才培養的啟示

（一）創新人才培養模式，搶占世界科技前沿

2020年，教育部、國家發展改革委、財政部印發《關于“雙一流”建設高校促進學科融合 加快人工智能領域研究生培養的若干意見》，提出依托“雙一流”建設，深化人工智能內涵，構建基礎理論人才與“人工智能+X”復合型人才并重的培養體系，探索深度融合的學科建設和人才培養新模式，著力提升人工智能領域研究生培養水平，為我國搶占世界科技前沿、實現引領性原創成果的重大突破提供更加充分的人才支撐。加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題，培養和匯集具有創新能力與合作精神的高層次人才，是高校的重要使命[12]。從英國劍橋大學人工智能方向研究生入學標準中可以看出，學校在研究生階段對人工智能方向的研究生學術能力和語言水平要求嚴格，并且在課程學習過程中不斷鍛煉學生的邏輯思維能力、科學實踐能力、問題解決能力，培養學生團隊合作精神和領導力，有助于學生在人工智能領域從事更深層次的研究。中國要加大聯合培養人工智能領域博士生支持力度，建設人工智能國際合作科研平臺和基地。高校應提高人工智能方向研究生培養標準，不斷創新研究生培養模式，著力培養理論基礎扎實、實踐能力強的研究人員。

（二）擴大跨學科深度融合，加強跨界合作發展

近年來，中國先后發布一系列國家級戰略規劃，啟動實施人工智能重大項目，推動人工智能學科建設，布局人工智能創新發展實驗室，關注人工智能領域理論和實踐的同向發展，促進人工智能與社會的高度融合。但是，中國人工智能領域學科建設缺乏深度交叉融合，基礎理論、原創算法、高端芯片等方面突破較少，高校和企業的產學研合作缺乏有效的激勵機制。劍橋大學環境風險人工智能研究專業真正實現了跨學科、校企合作，中國高校在人工智能領域跨學科發展和融合方面還需進一步發展，可以通過自主試點、先行先試的方式，自主設置人工智能交叉學科[13]。高校需要進行學科融合，匯集優質教師資源，培養學生多角度問題思考的能力和創新問題解決方法。校企合作有助于從實際出發，解決真實問題，實現理論到實踐、實踐到理論的進一步深入發展。2018年12月，劍橋大學地球科學系主任和礦物物理學家到訪北京大學地球與空間科學學院，教授們在進行學術交流過程中就如何進行科學研究合作進行了深入的討論，提出希望從教學、科研兩方面進行深入合作，從短期課程開始逐步展開。北京大學作為雙一流高校，為培養人工智能專業復合型人才跨界合作、跨國合作做出了良好示范，其他高校也可以借鑒學習并逐步擴大合作范圍。[14]

注釋：

①BAS是英國自然環境研究委員會的四個研究中心之一，主要通過增進對自然和人為現象產生的過程、脆弱性和風險的了解，提高其預測環境變化的能力，盡可能以最具成本效益的方式提供和管理大型極地基礎設施資產、服務來支持英國的極地研究工作，并為國家政策和經濟決策流程提供信息，促進社會良好發展。

參考文獻：

[1]光明日報.人工智能科技產業步入融合的新階段——《中國新一代人工智能科技產業發展報告·2020》用數據說話[EB/OL].（2020-06-30）[2020-07-05].https：//article.xuexi.cn/articles/index.html？source= share&art_id=18049103199005395049&showmenu=false&study_style_id=feeds_default&t=1593494685076 &share_to=copylink&item_id=18049103199005395049.html.

[2]University of Cambridge. Department of earth sciences[EB/OL].[2020-07-10].https：//www.postgraduate.study.cam.ac.uk/courses/departments/eaes.

[3]University of Cambridge. MRes+PhD in application of artificial intelligence to the study of environmental risks overview[EB/OL].[2020-07-10].https：//www.graduate.study.cam.ac.uk/courses/directory/eaespdaai.

[4]University of Cambridge. Master of research[EB/OL].[2020-07-10].https：//www.postgraduate.study.cam.ac.uk/courses/qualifications/mres.

[5]University of Cambridge. MRes+PhD in application of artificial intelligence to the study of environmental risks requirements[EB/OL]. [2020-07-10].https：//www.graduate.study.cam.ac.uk/courses/directory/eaespdaai/requirements.

[6]University of Cambridge. AI for the study of environmental risks （AI4ER）[EB/OL].[2020-07-10].https：//ai4er-cdt.esc.cam.ac.uk/phd.

[7]University of Cambridge. Doctor of philosophy[EB/OL].[2020-07-10].https：//www.postgraduate.study.cam.ac.uk/courses/qualifications/phd.

[8]BAS. Science， students and post grads[EB/OL].[2020-07-10].https：//www.bas.ac.uk/science/science-and-students/.

[9]BAS. Student training and PhD opportunities[EB/OL].[2020-07-10].https：//www.bas.ac.uk/science/science-and-students/nerc-doctoral-training-opportunities/.

[10]BAS. BAS advanced training short course[EB/OL].[2020-07-10].https：//www.bas.ac.uk/science/science-and-students/nerc-doctoral-training-opportunities/bas-advanced-training-short-course.

[11]BAS. Funding and awards[EB/OL].[2020-07-10].https：//www.bas.ac.uk/science/our-research/funding-and-awards/.

[12]新華社.新華社發布2019年度“人工智能時代媒體轉型與發展”研究報告[EB/OL].（2020-02-21）[2020-07-05].https：//article.xuexi.cn/articles/index.html？source=share&art_id=9807004313432742749& showmenu=false&study_style_id=feeds_default&t=1582636495299&share_to=copylink&item_id=9807004313432742749.html.

[13]人民網.全國人大代表劉慶峰：讓人工智能助力抗疫，引領新基建[EB/OL].（2020-05-20）[2020-07-05].https：//article.xuexi.cn/articles/index.html？source=share&art_id=5940973612486675754&showmenu=false&study_style_id=feeds_default&t=1589966751345 &share_to=copylink&item_id=5940973612486675754.html.

[14]北京大學地球與空間科學學院.劍橋大學地球科學系主任雷德芬·西蒙教授到訪北京大學地球與空間科學學院[EB/OL].（2018-12-13）[2020-07-10].https：//sess.pku.edu.cn/xwzx/xydt/313020.htm.

編輯 呂伊雯? ?校對 徐玲玲