完善AI課程體系是培養人才的關鍵

南京大學設立高等級的人工智慧學院，為人才培養和學科孵化築巢引鳳實在值得點贊！然，其道不孤獨，據清華大學馬少平教授回憶，大概從10年前就有不少學校設立智能科學與技術專業，也有成立系的，目前為止設立智能科學與技術專業或系的學校至少有27所。

培養人才離不開學科建設，而學科建設難就難在課程體系的完善上。此番南京大學建立人工智慧學院，坊間最關注的也在於此：如何開出一套和計算機科學、軟體工程不同的課程來？一門課程看似大綱加教材，背後實則必須有一個分支領域經過長時間發展，達到成熟，並形成體系化的知識積累。有的院校設立了許多看似頗有特色也十分時髦的學科、學院，但教學科研準備不足，市場判斷失誤，甚至到最後自己學校的教授都分不清某院和某繫到底有什麼差別。曾經在全國風靡一時的信息管理系/院不正是教訓之一嗎？學科建設多年來的經驗告訴我們，過細的專業和院系劃分，往往造成學生就業升學困難，師資浪費嚴重，且也與通識教育、大類招生的教育發展方向相左。以至於選報專業時流傳一種觀念：太細的專業都坑人。

專業或大或小，關鍵還看對市場、對國家需要和科技發展的把握。有了單獨的人工智慧學院，自然語言處理、計算機視覺等這些在計算機科學大類下顯得太過細分，但發展前景很好的領域就可以系統地開出系列課程，甚至於上升為學院下的專業或系。以筆者較為熟悉的自然語言處理為例，如果存在以此為研究和就業出口的專業，則在本科培養時單獨設計大綱，充分結合語言學、心理學、統計學和計算機的有關課程，培養切中研究與開發要害的複合型人才。

在學科高度交叉融合的背景下，新興的人工智慧學院如果成為創新人才培養，集成學科交叉和孵化新研究方向的平台，則必前景光明、大有可為。相信最終教育的成功與否，還是用人單位和市場說了算。優勝劣汰之下，人工智慧學科的優化方案離我們應該已經不遠了。

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