论人工智能教育的未来发展：基于学科建设的视角

刘永 胡钦晓

关键词：人工智能教育;学科布局;学科建制;学术共同体;学科文化

1956年达特茅斯会议开启了人工智能元年。经过60多年的发展，人工智能迈入新时代。我国如何抢抓机遇，提升人工智能教育水平，打造人工智能发展先发优势，成为当前亟需思考和解决的问题。有学者指出，“在新一代人工智能发展浪潮的冲击下，一场颠覆人类学习理念和方式的智能革命正悄然兴起”[1]。教育部部长陈宝生同志在2019年5月国际人工智能与教育大会的主旨报告中也提出，要通过顶层设计、政策鼓励、加快改革等多种形式推动人工智能教育的快速发展。但与时代发展和国家需求相比，我国人工智能教育还存在诸多问题和不足，其中最关键的就是人工智能教育体系尚不完备，虽然在“高等教育及科学研究等各个领域均获得发展，但这种发展更多的是技术的发展，缺乏各个学科的统一协调，没有形成人工智能的一级学科”[2]。教育主管部门清醒地看到了这个问题，2018年4月，教育部实施《高等学校人工智能创新行动计划》，决定“支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，推进人工智能领域一级学科建设，支持高校在‘双一流建设中，加大对人工智能领域相关学科的投入，促进相关交叉学科发展”[3]。由此可见，无论是现实需要，还是国家政策，推动人工智能教育的学科化建设是必由之路和必然选择。所以，从学科建设的视角来审视人工智能教育的未來发展，既有迫切的理论价值，也有重要的现实意义。

关于学科要素和学科建设内涵的界定，古今中外的学者有不同见解，沃勒斯坦认为学科的形成可以从三方面内容来考量：学术范畴的清晰、组织结构的完善和学科文化形成[4]。学术范畴主要是指学科研究的知识领域、特有的研究方法等，组织结构主要是指学科建制。方文先生认为“学科发展史是学科理智史和学科制度史的双重动态史”[5]，这里的学科理智史也主要是指学科研究对象的不断充盈或者分化，研究方法不断丰富改进的过程。费孝通先生认为学科的建设需要具备5个要素：学会、专业研究机关、各大学的学系、图书资料中心、专门出版机构[6]。由此可见，虽然学界对学科界定和学科发展有着不同的视角，但是最核心的观点都关涉这几个要素：研究领域（知识范围）、学科制度（组织结构）、学科文化（承载学科文化的学者队伍）。结合学科的核心要素，根据人工智能教育的知识特点、现实需求和发展远景，对于其未来发展的思考主要从学科（知识）布局、学科建制、学术共同体和学科文化四个层面展开。

一、规划人工智能教育学科布局

随着时代的不断演进，推动社会进步、科学发展、技术突破、经济增长、文化传承创新等越来越多的以“问题为中心”的形式出现，解决问题所需的是跨学科、多学科的知识和成果，“特别是在高科技领域，研究的对象和课题大都具有多学科的特点”[7]。基因工程、纳米技术、量子力学等新兴技术的发展都需要跨学科、多学科的通力协作，人工智能教育更是如此。人工智能本身具有深度融合性、高度交叉性、极度复杂性，兼具技术属性和社会属性的特点，决定了人工智能教育必须有赖于多学科的交叉整合，不辞众流，方为江河。

（一）强化基础理论学科地位

每一门学科的基础理论是推动该学科发展的基石和源头活水，“如果没有人工智能基础研究的支撑，应用层面上的技术创新和产业创新都将是‘无源之水”[8]。人工智能有其不同的发展阶段。由于理论和技术的限制，目前尚处于弱人工智能阶段，但是人工智能的发展是朝着强人工智能和超人工智能方向前进的。因此，人工智能的发展追求模仿人的思维习惯、人的行为方式、人的存在状态，甚至人的情感情绪呈现，也就是无限接近甚至达到或超越人类智能。基于此，未来人工智能需要具备高级算法、深度学习、语言认知、类脑推理、思维决策、自主协同、自动反应等多种系统性、综合性能力，人工智能教育的基础理论至少要涉及数学、计算机科学、语言学、逻辑学、心理学、脑科学、认知科学、统计学、物理学、工程学、自动化、系统科学等多门学科。没有众多基础学科在理论上的突破性进展，人工智能向高阶迈进只能是空中楼阁，因此，完善人工智能基础理论学科建设至关重要。但是在学术功利化、学者短视化、学校绩效化愈发严重的当下，基础理论学科因其学术周期长、见效慢而备受冷落。对于短平快应用技术的盲目崇拜，在很大程度上遮蔽了人工智能教育最该聚力的方向。未来的人工智能教育者应耐得住寂寞，在基础理论学科上不遗余力，唯有此，才能在新一代人工智能重大理论创新上打下坚实基础，才能在无人领航、无既定规则的境遇中创立引导理论，先发制人。

（二）重视前沿理论学科和应用学科

如果没有前沿理论和应用学科的发展，基础理论学科也将缺乏内生动力和理论转化的场域。人工智能最终还是要落实到应用上，人工智能教育也应关注技术的应用层面。人工智能作为新兴领域几乎囊括了所有最前沿的理论和技术应用。从高级机器学习、量子智能计算、类脑智能计算到智能计算芯片、神经和认知科学等关键技术，人工智能教育要在多个前沿领域内加大投入力度，坚持创新引领，力争突破应用理论瓶颈，在前沿理论上走在前列，在技术上占领制高点，构建起开放兼容、稳定成熟的技术体系，同时加速技术转化，实现应用上安全可控。

（三）推进人文社会学科的积极介入

人工智能的发展超越了传统科学技术的范畴，模糊了传统意义上的物理界限，涉及到伦理、道德、经济、法律、情感、心理等多个领域，需要社会科学、人文科学的全方位介入、深层次参与。人工智能的发展会带来一系列前所未有的问题，比如大量失业带来的社会焦虑，美国学者认为“未来10到20年间，美国将有47%的工作因为自动化而处于高风险类别”[9]，言外之意，就是47%的工作将被机器所取代，更为关键的是：“我们经常认为自动化主要影响低技能、低工资的角色，但我们发现，即使是经济中收入最高的职业，如财务经理、医生和高管（包括首席执行官），也有大量活动可以自动化”[10]。不仅是重复性、低技能的工作将被人工智能取代，创造性、高级别的职业也面临同样的境遇，那么，该如何面对大范围失业带来的种种社会问题？比如，人工智能行为给法律带来的难题，无人驾驶汽车出现车祸，责任该如何认定，法律该如何追责？比如，人工智能对大数据的运用将导致个人隐私逐渐趋于消亡，每个人的行为活动、兴趣爱好、生活习惯、社交网络甚至生命体征都被大数据记录，人几乎成为无任何遮掩的透明体，如何限制和约束对于个人隐私数据的滥用等等。这些问题的解决终将要依赖于人文社会科学价值在人工智能教育中的充分挖掘、渗透和应用。人工智能教育要开展人工智能法律规范、伦理道德、心理干预、社会安全、风险评估等问题研究，制定前瞻性解决方案，积极应对人工智能发展过程中可能出现的各种挑战。

二、完善人工智能教育学科建制

学科的产生源于社会对知识的需要，学科的发展与社会需求之间是相互建构的过程，推动学科发展的主要途径之一就是不断完善学科建制。人工智能的迅猛发展需要人工智能教育学科建制的与时俱进。沃勒斯坦所指的组织结构和费孝通先生的五要素主要是就学科建制而言。完善人工智能教育学科建制主要从设立学系（学院）、设置学位点、设置课程专业、创建学会、创办学术刊物等方面聚焦用力。

（一）推动人工智能学院建设由规模数量向内涵质量转变

在国家政策的支持和引导下，近两年国内许多高校积极整合资源，纷纷成立人工智能学院，继2019年4月22日、6月1日中国人民大学和北京师范大学成立人工智能学院后，到目前为止，人工智能学院已有近40家。人工智能学院的成立在有效利用资源，推动人工智能教育向“文理兼通”“中西合璧”“产学交融”方面迈进发挥了积极的作用。但是，不可否认，为数不少的人工智能学院只是在原来计算机科学学院或者信息工程学院基础上改头换面而已，真正能够整合利用的也不过是与计算机学科相近的信息与通信工程、控制科学与工程等仅有的几个学科，离人工智能发展的要求还相去甚远。人工智能学院的建设任重道远，由数量向质量转变，由規模向内涵转向是当务之急。

（二）以学位点建设为抓手，提升人工智能教育层次

目前，人工智能还不是一级学科，人工智能高级人才的培养主要借助于工学门类计算机科学与技术一级学科下面的“计算机软件与理论”与“计算机应用技术”两个二级学科。在这两个二级学科下面，不同高校根据实际情况，设立与人工智能相关的多个研究方向，例如：数据库理论与系统、大数据管理与系统、云计算和大数据管理技术、文本信息检索和数据挖掘、逻辑与计算机基础理论、人工神经网络、数据库与智能信息检索、机器学习、计算机视觉等;也有的高校，如北京师范大学在“计算机应用技术”下面，直接设立“人工智能”方向。但是，人工智能教育无法单独授予学位的现实，在很大程度上制约了人工智能高层次人才的培养。虽然教育部门明确提出要推进人工智能领域一级学科建设，但是目前还没有实质性进展。国家相关部门应尽快论证推进在人工智能学院独立设置人工智能学位点。

（三）完善优化人工智能专业、课程设置

2019年，北京科技大学、上海交通大学等35所高校获得首批建设人工智能专业的资格，标志着“人工智能”正式进入本科教育序列。在设置“人工智能”专业之前，相关专业教育依托于相近本科专业，比如北京大学、复旦大学等高校开设的智能科学与技术专业，北京大学、上海理工大学开设的机器人工程专业，南京大学、南昌理工学院开设的集成电路与集成系统专业，还有诸如“数据科学与大数据技术”专业、“大数据管理与应用”专业等等。虽然与人工智能相关或相近的专业数目不少，但是有的学校由于跨学科支撑不够、学时限制等原因，导致其毕业生专业知识相对单一，与传统计算机专业毕业生区分度不大，还不能满足社会对人工智能人才的需求，正如有的用人单位所说的“需要复合型人才，仅仅会编程是不够的”[11]，这也充分暴露了目前人工智能相关专业教育形式大于内容的尴尬。在课程方面，现状是“即便不考虑课程数量，仅从已开设课程的内容来说，也与人工智能人才培养的需求有很大距离”[12]。因此，要真正实现设立“人工智能”专业的初衷和目标，应积极开展“新工科”“新文科”“新医科”“新农科”的研究实践，实现人工智能与其他学科专业教育的真正融合交叉。在这一方面，西安交通大学提供了可资借鉴的经验，该大学构建了包括八大课程群的人工智能教育课程体系，每个课程群中又相应设置人工智能的现代方法、认知心理学、神经科学基础、先进机器人控制、仿生机器人、人工智能、社会与人文、人工智能哲学基础与伦理等多门课程[13]，为重构人工智能教育新的课程体系，做出了有益的探索和尝试。教材是课程的载体，科学的课程体系需要高质量的教材支撑，有实力的高校和科研机构应积极组织力量编写适合中国国情的高水平人工智能相关教材。

（四）建设高层次人工智能教育平台

在学会建设方面，成立于1981年的中国人工智能学会，在推进人工智能教育、普及、交流等方面作了大量卓有成效的工作，但是还没有建立起覆盖全国的组织网络体系，各专业委员会的职能和作用发挥还有很大提升空间。更早成立的中国自动化学会（1961年成立）充分发挥平台优势，汇聚了一大批业内最顶尖的科学家，在推动自动化科学技术的繁荣发展、普及推广、人才培养等方面作出了突出的贡献，但是学会关注的领域还需要进一步增强与人工智能教育的适切性。目前，人工智能教育领域专门的学术刊物相对缺乏，虽然中国人工智能学会出版有《智能系统学报》，中国自动化学会创办有《模式识别与人工智能》《自动化学报》《机器人》《计算技术与自动化》等刊物，哈尔滨工业大学办有《智能计算机与应用》，但对于发展迅猛的人工智能来讲，专业期刊数量不足、质量不高、针对性不强的现状在很大程度上影响限制了同行间的学术交流、智慧碰撞，也不利于人工智能教育学术共同体的打造。有实力的高校、科研机构应积极创办高水平学术期刊，为人工智能教育的交流、传播、普及、提升创设阵地和平台。

三、构建人工智能教育学术共同体

学科建设发展的核心要素是人，“各种学科就是具有各自思维风格的思想群体”[14]，基于共同的价值取向、学术理念和表达方式而形成的、为实现学科发展共同愿景汇聚在一起的学术群体是学科发展的基础。由于人工智能教育尚处于发展初级阶段，更由于学科的多样性、交叉性、综合性，知识的跨越性、复杂性、专业性等特点，人工智能教育所需要的知识不可能由单个人或者少数人全部掌握，单以人工智能教育所需的一门基础理论——数学为例，至少要用到数学分析、数理逻辑、概率论+数理统计、线性代数+矩阵论和最优化方法等知识，而大多数数学教授精只能精通于其中一个领域，所以要把一门课程教授好，需要多位教师协同完成，人工智能教育涉及多门学科知识，在此意义上，把精通各自领域内知识的专家学者、各类人才整合在一起构建学术共同体，对于人工智能教育来讲尤为重要和迫切。

（一）精准引才，做大增量

根据人工智能发展战略和学科建设需要，加强人才引进工作的计划性，以提升整个国家人工智能教育水平为目标，加大高端人工智能人才海外引进力度，使人才引进与国家学科布局相结合，而不是国内高校之间为了一己之利，为了自己的学科排名互挖墙脚。针对当前人工智能教育人才紧缺的学科领域，精准引进在国际上真正有话语权和影响力的青年才俊、学术翘楚和国际顶尖科学家、高水平创新团队，形成我国人工智能人才高地。充分利用国家现有人才政策和各类人才奖励支持计划，对于特殊人才，实行“一事一议”，开辟专门渠道、绿色通道、实行特殊政策。建立灵活多样的人才引进机制，既可以全职引进，也可以柔性引进，“不求所有，但求所用”。同时，要持续加大精力投入，强化“猎头”思维，善于发现人才、动员人才、聚集人才。

（二）整合人才资源，优化存量

既要突破常规引进外部人才，也要倍加珍惜现有人才，给所有人才提供公平公正的竞争环境、一视同仁的发展机会和并行同轨的薪酬待遇。以人工智能学院为平台，以人工智能教育需求为导向，整合优化培养现有人工智能教育人才，有计划地提升现有人才的教学科研能力和学术水平，不断畅通教师成长发展通道，优化整个师资队伍的职称、学历、学缘、年龄结构。增强自主培育高水平人工智能创新人才和团队的能力，因才施策，有计划、有重点地“选苗”“育苗”，挖潜“增值”，尤其是对有可能成为人工智能领军人才的有潜质青年学者，重点培养，积蓄后备力量。还要通过建设实验室、基地平台，不断改善教学科研条件，优化学术环境，稳定教师队伍。

（三）提高人工智能人才培养质量

构建人工智能教育學术共同体，本科生和研究生既是重要组成部分，也是生力军，因此培养优秀的本科生和研究生是基础性工作。要向课堂要质量，“让人工智能技术真正融入教学过程和课程内容”[15]，营造智能教学氛围，培养学生人工智能意识和思维;以设立“人工智能”专业为契机，以实施“卓越工程师教育培养计划”（2.0版）为抓手，“重点培养贯通人工智能理论、方法、技术、产品与应用等的纵向复合型人才，以及掌握‘人工智能+经济、社会、管理、标准、法律等的横向复合型人才”[16];与推动人工智能一级学科建设同步，充分发挥人工智能学院和相关研究机构的作用，完善人工智能人才培养体系，提高教育质量，为梯队建设和人才储备打下坚实基础。

（四）完善评价制度，坚持多元导向

在考核评价、职称晋升上，应根据人工智能学科的综合性、交叉性、应用性等特点，实施分类评价、同行评价、第三方评价等多维度的评价方式，避免“一把尺子量到底”“几篇文章定乾坤”，切实破除“五唯”（唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项）现象。在新技术不断变革的时代，创新精神和创造能力比单纯的知识积累和论文写作能力更重要，要树立重创新、重贡献、重实绩的评价导向。只有如此，才能最大限度保护和激发人工智能教育学术共同体的积极性，才能为尚在发展初期的人工智能教育提供良好的生存环境和浓厚的学术氛围。

四、涵育人工智能教育学科文化

“人工智能发展既需要科学科技的力量，也需要文化文明的力量”[17]。尽管“学科文化是难以把握的”[18]，但是其能量和作用是巨大的，学科文化凝聚着一个学科的非凡智慧和精神追求，是学科的精髓所在，是引领学科发展的无形力量。如果人工智能发展是一辆高速行驶的列车，那么人工智能教育的学科文化就是刹车片和方向盘，调整、控制、引领人工智能在正确的道路上前进。人工智能发展的不可预知性引发了民众的种种担心、质疑和忧虑，更有甚者对将来人工智能高度发达后人机难辨、机器代替人类产生深深的恐惧。面对人工智能发展带来的认知危机、伦理困境甚至可能存在的潜在威胁，培育具有包容性、引领性、生命力和影响力，符合人类普世价值和存在哲学的人工智能教育学科文化至为重要。

“学科文化与学科知识是紧密相连的。一方面，学科文化是渗透、体现在学科知识之中的，学科知识也影响、决定了学科文化的部分内容”[19]。针对人工智能教育的知识特点、学科特点和未来愿景，人工智能教育学科文化至少应具备以下几层内涵。

（一）尚融通

学科文化的融通性体现了学科发展的气度和眼界。人工智能教育的多学科、跨学科特点决定了其学科文化必须具备融通不同学科文化的能力。无论是自然科学、社会科学还是人文科学，不同的学科具有不同的历史积淀和学科文化，人工智能教育要在最大程度上求同存异、开放包容，在最大范围内汲取多学科文化的营养，在最大限度上实现所涉及学科文化的相融相生，从不同学科文化的“各美其美”，到“美人之美”，最后达到“美美与共”。人工智能教育学科文化的融通性是推动学科不断向前发展的内生动力。面对人工智能发展带来的各种跨越地域和文化边界的世界性难题，人工智能教育应该站在人类命运共同体的高度去积极寻求解决方案，通过融通文化的熏染努力将人工智能塑造成与人类和谐共存的力量。

（二）尊伦理

“只要未来人类依然想着与其他智能体的无碍交流，那么，构建出一个人类与机器人共同认可的伦理规范将是必经之路”[20]。伦理道德是维持人类自身秩序和存在意义的内在价值体系和行为指南，人工智能的发展可能会引发从未出现过的、全新的伦理道德课题，因为“人工智能没有像人那样的社会属性和社会关系，机器的自主性是技术性的，没有道德自主性”[21]。人工智能教育的一个重要职责就是加强伦理道德教育，积极构建伦理道德多层次、多角度、多面向的判断结构，以有形或无形的力量引导人工智能的发展以遵守人类基本伦理道德规范为前提，“以共同的价值观和道德观为基础，为全人类的利益服务”[22]。正如欧盟（EC）发布的人工智能开发使用伦理草案中提出的要“尊重基本权利，尊重法律法规、核心原则和价值观，以确保‘伦理目的”[23]。培育尊崇伦理道德的人工智能教育学科文化是保证人工智能的发展与人类的发展同行同向的有效方式。

（三）守法度

除了伦理问题，人工智能发展引发的另外一个备受关注的问题，就是法律问题。未来，智能机器或者机器人将会成为众多行为的主体，这对现行法律体系带来了巨大的挑战。如果机器人违法，法律该如何惩罚？惩罚是否又具有意义？同时，人工智能的发展让违法犯罪变得更加容易，甚至难以防范，比如现在已经广泛应用的移动支付在大数据智能算法面前其安全性将变得异常脆弱，不法的人工智能可以通过分析购物软件、理财软件的使用频次、时长等，通过手机号码、生日等个人信息关联和比对，破解使用密码，甚至盗用指纹和面部识别信息，以达到自己的非法目的。大数据在人工智能时代稍有不慎就会成为违法犯罪的帮凶，面对未来种种不可预期、难以想象的法律问题，在人工智能教育中始终渗透倡导遵纪守法意识是最根本也是最重要的先手棋。人工智能教育肩负着培养人工智能研发、应用人才的重任，培育守法度的学科文化是正向影响人工智能从业者的直接有效途径。

（四）重人本

无论人工智能如何发展，必须以彰显人性、尊重人性、保障人的基本权利、维护人类根本尊严和利益为前提。随着人类对人工智能依赖性不断增强，人的学习、判断甚至生存等基本能力随之弱化，人的剥夺感、失落感、无价值感愈发强烈，人工智能一定程度上“弱化了人类社会主体地位，随着技术的深入和普及，人们的被剥夺感将愈发强烈”[24]。人工智能教育应以保护人之为人的最宝贵、最稀缺、最值得珍视的东西，守护人类不同于机器的存在意义为己任。培育重人本的学科文化，就是要在冰冷的机器时代，让人类的情感、想象力、创造力、价值感依然温暖地存在着，用具有人性温度的人文精神推动人工智能围绕人类自身创造价值。

五、结语

人工智能成为当今主要国家争夺新一轮科技革命制高点的重大战略，是国际竞争新的焦点，也是推动经济发展的新引擎。中国虽然是世界第二大经济体，但在人工智能教育整体水平上与发达国家还有一定差距。面对激烈的竞争态势，国家必须把握重大历史机遇，顶层设计、高瞻远瞩，以学科建设为引领，多措并举、齐抓共管，不断提升人工智能教育水平，不断增强对人工智能发展的支撑能力、推动能力、引领能力，为建设教育强国、经济强国奠定基础。