作者:赵利利 来源:中国科学报 发布时间:2017/10/26 9:24:54
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发展人工智能急需补齐人才短板

 

■赵利利

“加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能”写入了十九大报告,作为我国产业互联网实现换道超车的历史性机遇,人工智能(AI)必然成为促进我国产业迈向全球价值链中高端的重要引擎。

当前,全球各国政府和企业都在加紧布局人工智能发展赛道。这其中,我国在诸多细分领域已经显现出明显的比较优势。2017 年《麻省理工学院科技评论》全球十大突破性技术榜单中,百度、阿里巴巴、科大讯飞等国内科技企业榜上有名;而在2016年的计算机视觉国际大赛ILSVRC上,中国拿了5个单项第一,打破了我国在这项赛事上的历史纪录。

在自然语言处理、人脸识别、计算机视觉、无人驾驶技术等方面,我国无疑抓住了先机,取得了一定的先发优势,在未来的发展中将更具主动性。但是,这并不意味着中国已经在这场世界角力中提前胜出,我国人工智能发展的短板依然十分突出,人才短板尤甚。

有数据显示,2017年第一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万人,美国拥有最为庞大的人才库,数量超过85万人;而在中国这个数字仅仅是超过5万人,在全球排名第七位。这就意味着与美国相比,我国人工智能人才的储备面临非常严重的缺口。工信部教育考试中心副主任周明曾在2016年向媒体直言,中国人工智能人才缺口超过500万人。

此外,人工智能的核心是技术集群的有机结合,其价值显现需要关键技术的群体性突破。由于我国互联网发展的结构性原因,互联网从业者的水平参差不齐,我国互联网技术人才从“代码搬运工”到“综合型智能工程师”的转变还有很长的路要走。

人工智能战略高地的竞争本质上还是人才的竞争。面对庞大的人才缺口,补齐人才短板成为我国人工智能发展的当务之急。尽管近年来我国人工智能领域的研发和专利申请都排在国际第一梯队行列,但在基础算法和理论研究方面,我国与美国等发达国家的差距还很大。

基础算法和理论人才的培养是我国AI人才培养的重要方向,但是,基础研究由于投入大、周期长、应用转化率相对较低等原因,长期以来多集中在高校、科研院所等学界。学界和业界的“隔阂”一定程度上也是造成人才供需失衡的因素之一。因此,加强校企联培成为AI技术人才培养的重要途径。

人工智能对制造业、教育、医疗、金融等传统行业的颠覆是社会发展的必然趋势。加快推进人工智能和社会各领域的深度融合也是我国抢占未来发展制高点的重要战略部署。“人工智能+传统行业”的发展路径对人工智能的“泛化教育”提出新的要求。未来,人工智能无处不在,人工智能教育的大众化应运而生,每个传统行业的专业人才都将像掌握一门工具一样熟悉人工智能的基础技术应用,人工智能思维深入人心,以此为基础,我国人工智能的发展定能走出坚实的道路。

《中国科学报》 (2017-10-26 第5版 技术经济周刊)
 
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