4月30 日，張鈸院士暢談了清華是怎樣辦人工智能專業(yè)的。

在上一個十年里，我們見證了人工智能的「復興」，見證了人工智能技術對于眾多行業(yè)的顛覆性變革，也感受到了人工智能對每個人生活的深刻影響。隨之而來的，人工智能專業(yè)也成為了當前高校中最熱門的專業(yè)之一。 2020 年 3 月，教育部公布的新增備案本科專業(yè)名單中，約 180 所高校通過了新增人工智能專業(yè)的審批，其中既包括理工類、綜合類高校，也包括語言類、醫(yī)藥類等專業(yè)性較強的高校。 有人說，人工智能是當前最好的計算機專業(yè)。但作為新興專業(yè)，如何辦好還需要教育者們的大量探索。 4 月 30 日，中國科學院院士、清華大學人工智能研究院院長張鈸為分享了關于清華大學計算機系人工智能專業(yè)建設的經驗與思考。

在著名計算機科學排名「CS Ranking」中，清華大學的人工智能學科在 2010 年至今排名僅次于 CMU，如果時間拉近到 2015 年至今范圍內，清華則排名第一。 清華大學計算機系成立于 1958 年，是我國計算機學科領域教學水平最高、科研綜合實力最強、影響力最廣的計算機系之一。 2018 年 6 月 28 日，清華大學人工智能研究院正式成立。中國科學院院士、清華大學計算機系教授張鈸出任首任院長，圖靈獎獲得者、清華大學交叉信息研究院院長姚期智擔綱學術委員會主任。 一年后，清華大學宣布成立「人工智能學堂班」，也就是「智班」。這是「清華學堂人才培養(yǎng)計劃」的第 8 個實驗班，由姚期智院士出任智班首席教授，此前，姚期智也是清華學堂計算機科學實驗班「姚班」的牽頭者。 清華大學并非國內最早開設人工智能專業(yè)的高校，但無疑是專業(yè)建設水平最高的高校。張鈸認為，這與教職員工多年來的不懈努力與跨學科合作是分不開的。 以智班為例，智班從 2019 年秋季開始招收本科生，首批名單的 30 人中，有就十幾位奧賽國家集訓隊選手。在本科低年級，智班學生將通過數(shù)學、計算機與人工智能的核心課程，打下扎實寬廣的基礎；在本科高年級，通過交叉聯(lián)合 AI+X 課程項目的方式，有機會將人工智能與其他學科前沿相結合，推動人工智能前沿的發(fā)展。同時，智班的學生將獲得與相關產業(yè)的聯(lián)合實習機會，深入了解實際產業(yè)中的前沿基礎科學問題，并通過人工智能知識與技術，加強人工智能在不同產業(yè)中的推廣與應用。 張鈸院士今天的演講主要分為五個部分： 一、人工智能方向本科教學二、著力培養(yǎng)一流的研究生三、建設一流實驗室四、國際合作與交流五、在教學和科研實踐中培養(yǎng)一流的師資隊伍一、本科教學 雖是人工智能專業(yè)，但本科教育的定位是培養(yǎng)以「通識」為主，需要適當兼顧「專識」的高端智能技術人才。 作為國內頂尖高校，清華大學早在 1978 年就在計算機系內部成立了「人工智能與智能控制教研組」開展了人工智能方向的本科教學。在 1979 年，清華為本科生開設了《人工智能導論》選修課。 目前清華大學對本科生的培養(yǎng)方案包含專業(yè)主修課程《人工智能導論》和多門專業(yè)限選課程。

清華大學的人工智能研究所已開設了面向本專業(yè)，以及面向全校的課程。

其中不乏姚期智、沈向洋、馬少平等知名學者親自講授的課程。 二、著力培養(yǎng)一流研究生 多年的發(fā)展歷程中，清華已為國內學界、工業(yè)領域培養(yǎng)了大批人才。該校在 1978 年招收了第一批 6 名人工智能方向的研究生，第一批學生在學成之后大部分成為了國內各所高校的教授、院長和副校長。

張鈸院士表示，清華人工智能方向研究生培養(yǎng)方案的覆蓋范圍很寬，覆蓋從模式識別、計算機控制論、計算語言學、計算生物學、神經認知計算到大數(shù)據分析等等方向。 從成果來看，清華自 1978 年開始招收人工智能方向的碩士生，迄今為止畢業(yè)的碩士已超過 400 名；1986 年開始招收 AI 方向的博士生，迄今為止已培養(yǎng)超過 250 名。其中也包括朱軍、劉知遠等留校教授。

目前，清華大學人工智能研究所在讀的碩士生有 67 人，在讀博士為 124 人。 近年來，隨著人工智能技術逐漸升溫，清華大學的研究者也積極參與了各類國際 AI 競賽，并獲得了不錯的成績。其中包括 NIPS 2017 對抗樣本攻防賽的多項冠軍，2019 GeekPwn CAAD CTF 圖像對抗樣本挑戰(zhàn)賽冠軍等等。 三、建設一流實驗室 清華大學早在 1985 年就成立了「智能機器人」實驗室，進口了國內第一臺 PUMA560 機器人。有了這個實驗室之后，學生們陸續(xù)開展了手眼協(xié)調的計算機視覺等工作。 在 1990 年，清華成立了智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室。在其中不僅有人工智能基礎方法的研究，還有面向應用的研究，清華大學的研究者在其中還進行了很多交叉研究。

四、國際合作與交流 張鈸認為，要辦好世界一流的人工智能專業(yè)學科，必須加強國際合作和交流，引進、聯(lián)合培養(yǎng)學生與科研工作。 在國際合作方面，清華大學舉辦了三期講席教授組，所邀請到的學者每年都會有累計 9 個月的時間在清華大學工作，參與學生授課及聯(lián)合博士生培養(yǎng)等工作。 2003 年，第一期講席教授組開辦，圖靈獎獲得者姚期智受聘擔任首席教授。2004 年，姚期智回國，后加入清華大學高等研究中心，受聘成為清華大學長期教授。當時講席教授組的成員還包括美國威斯康辛大學蔡進一教授、香港城市大學鄧小鐵教授、美國德州大學達拉斯分校堵丁柱教授、加拿大滑鐵盧李明教授和美國波士頓大學騰尚華教授等。

時隔六年，第二期講席教授組在 2009 年開辦，主要圍繞「神經與認知科學」，首席科學家為美國科學院院士 Michael Merzenach，其余成員也大多是該領域的知名學者，包括王小勤和李兆平教授等。 2013 年到 2016 年，第三期講席教授組的主題為「人工智能與機器人」，首席教授為美國工程院院士莊炳煌，其他成員還包括 IEEE Fellow、計算機視覺專家田奇，斯坦福大學教授李飛飛等人。 2012 年開始，清華大學開展了與 CMU 的聯(lián)合培養(yǎng)雙碩士學位項目，學制兩到三年，在兩所大學各學一年。自 2010 年起，清華大學還有先進計算英文碩士班，在機器學習、分布式系統(tǒng)、未來網絡等領域面向全球招收外籍學生進行精英化教育。 此外，清華大學也和海外多所著名學府成立了覆蓋各學科的研究中心，包括 2006 年開展的中德博士生合作研究項目，由漢堡大學的張建偉與清華大學孫富春教授共同負責，第一期圍繞「自然與人工認知系統(tǒng)中的模式交相感應」研究課題，第二期圍繞「跨模態(tài)學習的自適應、預測和交互」研究課題；此外還包括 2009 年與滑鐵盧大學成立的互聯(lián)網信息獲取聯(lián)合研究中心，2010 年與新加坡國立大學成立的下一代搜索技術聯(lián)合研究中心等。在今年，清華大學還與博世公司成立了研究中心，面向機器學習方面的研究。 五、在教學和科研實踐中培養(yǎng)一流的師資隊伍 從 1978 年開始，清華大學就開展人工智能方面的研究，并開始招收研究生。最初只是進行了有限范圍的研究工作，包括人工智能理論、專家系統(tǒng)、機器人等，發(fā)展到到今天已經覆蓋 AI 的各個分領域。 目前，清華大學計算系擁有國內計算機專業(yè)最全的學科方向，涵蓋了人工智能基礎理論與方法、知識智能（知識表示、推理、不確定性處理和知識圖譜等）、感知（視覺智能、聽覺智能、觸覺等）、人機交互、大數(shù)據智能、知識獲取、自然語言處理、智能控制和機器人系統(tǒng)、多學科交叉研究（數(shù)學、神經與認知、心理學、社會科學等）多個方面。 2018 年 6 月，清華大學人工智能研究院成立。這一跨系、跨學科的聯(lián)合研究機構是清華大學在人工智能專業(yè)建設上具有非凡的意義。研究院下設 9 個研究中心，全校 18 個院系都有學者參加。 成立之初，研究院就確定了「一個核心、兩個融合」的發(fā)展戰(zhàn)略，即以人工智能基礎理論和基本方法研究為核心，積極推進大跨度的學科交叉融合，積極推進大范圍的技術與產業(yè)、學校與企業(yè)融合。充分發(fā)揮清華大學在多學科綜合、優(yōu)秀人才匯聚、高水平國際合作等方面的獨特優(yōu)勢，在人工智能的基礎理論和基本方法上開展源頭性和顛覆性創(chuàng)新。 在人工智能研究的基礎上，清華大學已經在開源工作方面形成了獨特影響力：2017 年 5 月，清華大學朱軍團隊發(fā)布可微分概率編程庫「珠算」，迄今在 GitHub 上收獲 1800 多星；還有最近發(fā)布的純基于 PyTorch 代碼的強化學習編程庫「天授」，兩位主要作者都是清華大學的本科生，這些都是清華大學在人工智能教學實踐中所取得的成果。

「天授」自 3 月開源以來，已經在 GitHub 上獲得了 1400 多 star 量。 與此同時，在清華大學計算機系的教師隊伍中，可以看到許多年輕優(yōu)秀人才的成長。包括朱紀洪、應明生、劉洋、孫富春、劉奕群、朱軍、劉知遠等人。 在 CS ranking 全球計算機科學專業(yè)排行榜中，2010 年-2020 年期間，清華大學在人工智能方向上排名世界第二，僅次于卡內基梅隆大學；如果是 2015 年-2020 年期間的評估，清華大學排名第一。在 2019 年度計算機科學綜合榜上，清華大學和麻省理工學院并列第二。 最后，張鈸總結說，從 1978 年開辦人工智能課程內容以來，多年的專業(yè)建設經驗表明，人工智能是一門發(fā)展迅速的學科，我們一方面需要讓人才培養(yǎng)跟上時代，另一方面，高等院校的理工科教育也有其共性的規(guī)律，特別是本科教育，需要保持一定的穩(wěn)定性。 如何平衡兩者之間的關系，是辦好人工智能學科的關鍵。