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　　“人工智能的發(fā)展離不開數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科的發(fā)展，但人工智能發(fā)展面臨的問題不全是數(shù)學(xué)問題。”昨天，圖靈獎獲得者、中國科學(xué)院院士姚期智受聘成為同濟(jì)大學(xué)名譽(yù)教授，在同日舉行的學(xué)術(shù)報告會上，姚期智分享了對當(dāng)前人工智能（AI）研究和相關(guān)人才培養(yǎng)的思考。

　　姚期智認(rèn)為，當(dāng)前的很多AI技術(shù)應(yīng)用，無不是得益于過去一段時間在理論研究層面的突破，而AI所取得的一些進(jìn)步也正來自跨學(xué)科領(lǐng)域。他特別指出一點：AI的科學(xué)基礎(chǔ)，既包括數(shù)學(xué)、物理等經(jīng)典科學(xué)，也有以計算機(jī)、通訊、控制、統(tǒng)計等為代表的近代科學(xué)，再發(fā)展到如今與計算機(jī)科學(xué)、信息論、博弈論等學(xué)科的交叉融合。事實上，從成果發(fā)表來看，很多研究者的學(xué)術(shù)背景并不是傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)或計算機(jī)等與AI相近的學(xué)科，而是呈現(xiàn)出學(xué)術(shù)背景多元的趨勢。另一方面，一些在AI發(fā)展上取得成果的前沿領(lǐng)域，往往是乍看起來與AI不完全搭界的學(xué)科。

　　“AI研究的特色，就在于它能夠巧妙結(jié)合若干元素，通過學(xué)科交叉產(chǎn)生擁有‘大能量’的新核心技術(shù)。”姚期智指出，AI在投入具體場景應(yīng)用的具體過程中，會生成各種新的問題。如何用各種學(xué)科工具去解決實際的問題，對研究者而言，重點是“要推進(jìn)AI的基礎(chǔ)研究，以激發(fā)原始性的創(chuàng)新突破。”

　　毫無疑問，AI的迅速發(fā)展正深刻改變?nèi)祟惿鐣睢⒏淖兪澜纭閾屪I發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇，國家已印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。另有統(tǒng)計顯示，今年新增人工智能專業(yè)的高校達(dá)到180所。

　　高校應(yīng)當(dāng)如何培養(yǎng)AI人才？姚期智表示，對于有研究興趣的學(xué)生而言，一流高校的學(xué)生在本科階段就需要接觸AI所涉及的諸多前沿學(xué)科，培養(yǎng)跨學(xué)科意識；而在研究生培養(yǎng)上，學(xué)生最好能夠擁有多學(xué)科的背景，具備一定的從事前沿交叉學(xué)科研究的理論基礎(chǔ)。

　　以清華大學(xué)去年成立的人工智能學(xué)堂班（“智班”）為例。由姚期智出任首席教授并親自授課的“智班”，每兩周都會舉辦一次“吹牛大會”，讓學(xué)生發(fā)揮想象力，暢想AI如何賦能百業(yè)。據(jù)“智班”班主任袁洋老師介紹，“智班”學(xué)生的“腦洞”時常讓人驚喜，紛紛嘗試將神經(jīng)科學(xué)、建筑學(xué)、生物科學(xué)、人文學(xué)科等與AI研究有機(jī)結(jié)合。“如果更多的研究能夠在某個交叉學(xué)科領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)問題，并利用各種學(xué)科新工具去拓展問題，這肯定比單純聚焦AI賽道更有意義。”

　　姚期智同時提醒，AI研究強(qiáng)調(diào)學(xué)科交叉，但并不意味著強(qiáng)行融合。對高校而言，主要的任務(wù)是培養(yǎng)學(xué)生用科學(xué)的方法研究問題、繼而找出解決方案的思維，而不是為了追求多學(xué)科而強(qiáng)迫沒有興趣的學(xué)生去學(xué)習(xí)過于艱深的跨學(xué)科知識，“如果這么做，很可能適得其反，讓學(xué)生喪失對研究的興趣。”