人工智能课后答案(人工智能课后答案王万森)
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11月28日，由中国教育发展战略学会人工智能与机器人教育专业委员会主办、中关村互联网教育创新中心承办的第二届人工智能与机器人教育大会以线上线下相结合，北京、厦门、济南、深圳四地，六个主题论坛并举的模式顺利召开，近万人在线观看大会视频直播。本届大会为人工智能与机器人领域的政产学研用跨界交流与深度合作，打造了一个良好的沟通渠道和高端平台。首师师范大学教授、博士生导师、中国人工智能学会教育工作委员会主任王万森教授分享了人工智能本科专业体系建设的实践和思考。
王万森教授，中国人工智能学会教育工作委员会主任，曾任首都师范大学信息工程学院院长，北京人工智能学会副理事长，曾兼任中国人工智能学会秘书长，享受国务院政府特殊津贴。主编的《人工智能原理及其应用》被评为普通高等教育十一五十二五国家级规划教材和北京市精品教材。
（以下内容根据王万森教授的会议发言整理）
今天要和大家分享的问题，我想从这五个方面来阐述：
第一，人工智能专业建设与国家战略部署。第二，对智能+概念的理解及专业学科环境。第三，人工智能教育的热潮与期待。第四，对人工智能专业教育与人才培养的思考。第五，智能+专业面临哪些关键问题？
人工智能专业建设与国家战略部署
从国家战略部署层面看，2015年7月国务院发布了《关于积极推进互联网+的指导意见》，指出了互联网+人工智能。2017年国务院提出了《新一代人工智能国家战略》，发布新一代人工智能发展规划的通知，正式将人工智能上升为国家战略。2019年3月5号在两会上提出了引领新一轮科技革命，推动产业变革的核心动能，又提出了智能+的概念。这三步是我们国家人工智能发展的一个重要过程，先进入试点，进入国家战略，2019年3月上升为核心动能。这是我国人工智能发展的动能。
对于政策，我的理解包含这几个层面：
(1) 人工智能要大力发展
从专业的人才培养角度来看，人工智能是应当大力发展的专业，但如何发展是一个值得认真思考的问题。
(2) 人工智能如何发展仍没最后确定
从专业自身的发展来看，我建议本科阶段就叫人工智能专业，研究生阶段叫智能科学与技术专业。
(3) 人工智能的未来之路
我认为人工智能专业与智能科学技术专业本身没有本质区别。到现在为止，高校智能科学技术专业有183个，人工智能专业是215个。人工智能专业虽然现在发展很快但是比例比较小，只有10%多一点。高校专业存在的基本问题是紧缺专业人才培养跟不上，人工智能现在需要大量人才，但专业发展跟不上。所以未来还有很大的发展空间。
对智能+概念的理解及专业学科环境
如何理解智能？智能+概念的基本描述和具体解释，我认为应该等于智能科学+智能技术+智能应用，或者等于智能科学+人工智能技术+智能应用。从学术角度说是人工智能用于新的生态环境，从应用角度说应该是助力经济社会发展新动能，这是智能+的完整含义。如果要解释得更详细，再加智能技术、智能模拟方法、智能共性技术，和智能应用技术以及智能应用技术+，这是我给出的智能+的概念。
其次是智能+专业的学科环境。智能+生态环境的特性有四个方面：第一是纵向深刻，第二是场景广泛，第三领域宽阔，第四行业垂直。所以纵向深刻包括了向下到底、向上到顶、内涵丰富三层含义，这是智能+的基本概念，就是从纵向深刻，内涵丰富研究智能实现的方法技术，向上到顶有一定水平的智能机器与系统服务人类需求直。
人工智能热潮与期望
2015年7月，互联网+人工智能进入视野，2017年7月，新一代人工智能成为国家战略，2019年3月，智能+引领了新一轮科技革命，成为国家发展的核心动能。从人工智能专业的数量增长上就能看出发展趋势，2018年之前55个，2019年96个，2020年是32个，人工智能、智能科学技术专业总共是183个。人工智能专业2019年35个，2020年是180多个，总共是215个。数据智能已经是619个，大数据管理与应用专业是77个。
同时，智能专业的知识结构也愈加完善（不包含专业导论）：1、机器学习2、人工智能3、数据挖掘4、数据可视化5、神经网络与深度学习6、自然语言处理7、大数据分析挖掘8、大数据平台及应用9、大数据采集与技术10、大数据安全。
对人工智能专业教育与人才培养的思考
国务院通知中对高校人工智能教育的要求包括四个方面：
第一，要建立人工智能专业；
第二，要拓宽人工智能专业的教学内容；
第三，要形成人工智能+X复合专业；
第四，人工智能现有专业的复合。我们可以用这样的图来表示：
互联网小常识：BGP协议的工作过程：打开分组、更新分组、保活分组、通知分组。其基本过程是BGP发言人发出打开分组，相邻的BGP发言人发送保活分组响应，然后定期发送（每30s）发送保活分组以确认连接，当网络拓扑结构或流量发生变化时，发送更新分组以更新，可以一次删除多个路由表项，但是每次只能增加一个路由表项。
这是个智能+专业架构不同类型的人才培养体系。
第一是核心层：
此位置的人工智能专业两年已达215个，智能科学与技术专业183个，2个专业已达398个。再加上171专科人工智能技术服务专业。目前，这569个专业仅是刚开始，相信今年的专业总数有可能会超过1000个，专业核心层的结构会很强大。
第二是衍生层：
衍生层是离人工智能能、智能科学与技术专业最近，专业性能最接近与人工智能专业和智能科学与技术专业的那些专业所构成。目前，这三个数据科学与大数据技术、机器人工程、大数据管理与应用专业等，已经945个，今年超过1000个专业绝对没问题。
第三是复合层：
复合层是由人工智能技术向行业衍生所形成的专业，例如，智能电网信息工程专业（2015年）、智能医学工程专业（2018年）、智能建造专业（2018年）等。
第四是交叉层：
互联网小常识：漏洞扫描技术通常也分为基于主机和基于网络的的两种扫描器。公共漏洞和暴漏（CVE）是个行业标准。
交叉层的专业很多，如大家都很熟悉的计算机科学与技术专业、物联网专业、互联网专业等，都很有用处。
智能+专业面临哪些关键问题？
第一，创新+智能+生态环境下人工智能与智能科学发展模式。
智能科学与技术专业十五年的办学实践，为今天人工智能教育的快速发展奠定了良好的专业建设基础、积累了宝贵的专业教育经验，应该在智能科学与技术专业十五年办学实践的基础上，结合新工科建设的需要、新一代人工智能发展的特点、智能+新时代需求，以及我国经济社会智能化进程的实际需要，创新、协同发展，而不是颠覆性的另起炉灶、推倒重来。甚至也包括人工智能/智能科学与技术专业与整个人工智能专业教育体系中的衍生层、复合层、交叉层专业的创新、协同发展。
第二，构建新一代人工智能相适应的专业特征体系。
新一代人工智能与传统人工智能相比，在理论和技术方面都有一个明显飞跃。例如，大数据智能、跨媒体智能、混合增强智能、语言智能、机器学习与认知计算等。如何基于新一代人工智能的理论技术体系，结合经济社会智能化进程的巨大需求，构建人工智能/智能科学与技术专业的知识结构与课程体系，是办好人工智能/智能科学与技术专业的当务之急。
第三，适应工科建设，要求实验、实践环节及环境结果。
人工智能能够持续走热的关键应该在于经济社会智能化进程的巨大需求和它与实体经济的深度融合。从这个意义上讲，人工智能/智能科学与技术专业教育的关键在于，如何适应新工科建设要求，加强实验、实践环节，加快专业教育环境建设，培养出能与社会需求相适应高层次智能科技人才。
第四，认清形势红利下的假象，探索内涵发展道路。
今天，人工智能/智能科学与技术专业的轰轰烈烈和繁荣景象，主要来自于形势红利，其诸多深层次的问题并没有真正解决。如何解决这些深层次问题，走内涵发展的道路，是人工智能/智能科学与技术专业必须认真面对、并真正解决的重大问题。
第五，实现人工智能与其它专业的有机复合与交叉融合。
人工智能的真正生命力在于它与实体经济的深度融合。从这种意义上讲，人工智能与其它社会领域专业的有机复合，以及与其它学科专业的交叉融合意义重大。但在这两个方面，目前的进展还非常肤浅，需要引起高度重视。
（本文内容根据王万森教授在2020年11月28日第二届人工智能与机器人教育大会上的发言整理）
编辑 | 程彦
美编 | 嘉晨
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