“智班”課程均由清華大學(xué)交叉信息研究院的姚班科研教學(xué)一線的骨干教師講授，所有專業(yè)核心課程均為全英文授課，力求為學(xué)生打造國際化教學(xué)模式，培養(yǎng)學(xué)生的國際化思維?！爸前唷倍ㄆ谘埲斯ぶ悄茴I(lǐng)域國際頂級專家學(xué)者進行授課與講座，積極擴展學(xué)生的國際視野。同時，“智班”學(xué)生將獲得在人工智能產(chǎn)業(yè)的聯(lián)合實習(xí)機會。

根據(jù)清華大學(xué)在 6 月份公布的人工智能學(xué)堂班選拔方案，學(xué)生需進行網(wǎng)上報名，在報名系統(tǒng)中填寫申請表，學(xué)校將組織專家組對學(xué)生申請材料進行評審，擇優(yōu)選拔部分同學(xué)來校參加“智班”專業(yè)測試。初審?fù)ㄟ^的學(xué)生需參加測試，測試內(nèi)容包括但不限于筆試、面試等。

創(chuàng)立“智班”是清華大學(xué)在人工智能整體學(xué)科布局之一。清華的信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院下的計算機科學(xué)與技術(shù)系、軟件學(xué)院、自動化系、電子工程系，以及生命科學(xué)學(xué)院、醫(yī)學(xué)院等院系都在科學(xué)技術(shù)及人工智能研發(fā)上有突出的成果?！爸前唷睂⒑瓦@些院系都保持緊密合作。

過去 10 年，交叉信息院基于人工智能核心算法和系統(tǒng)，在健康醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟、安全、網(wǎng)絡(luò)、電力市嘗機器人與智能制造等主要研究方向已經(jīng)打下了學(xué)科基矗

“智班”學(xué)生前景怎么樣呢？我們可以來對比一下 2005 年創(chuàng)辦的“姚班”，后者也是姚期智領(lǐng)銜。

自 2005 年開班至 2019 年，“姚班”已經(jīng)送走 12 屆畢業(yè)生 366 人。其中，67人在清華大學(xué)交叉信息研究院讀研，32 人在清華其他院系繼續(xù)深造，1 人赴北大光華繼續(xù)深造；222 人赴美國、新加坡、香港和法國等地讀研，其中有赴麻省理工學(xué)院 19 人、普林斯頓大學(xué) 22 人、斯坦福大學(xué) 10 人、卡耐基梅隆大學(xué) 23 人、耶魯大學(xué) 1 人、賓夕法尼亞大學(xué) 3 人、哥倫比亞大學(xué) 13 人、加州大學(xué)伯克利分校 10 人等；44 人進入 Google、微軟亞洲研究院、IBM、Facebook、華為、網(wǎng)易等計算機企業(yè)工作

圖 | 姚期智在“姚班”授課。

“姚班”公告稱，目前，姚班學(xué)生大三年級的大學(xué)期長期出訪率已達到 100%。截至 2019 年 1 月，姚班學(xué)生在本科期間發(fā)表的論文有 233 篇記錄在冊，姚班學(xué)生為論文通訊作者或主要完成人的有 170 篇，并有 75 人次在 FOCS、STOC、SODA、NIPS、COLT、CVPR、AAAI 等國際頂級會議上作大會報告。

據(jù)不完全統(tǒng)計，已有 10 位畢業(yè)生進入學(xué)界執(zhí)教，分布在斯坦福大學(xué)、普林斯頓大學(xué)、芝加哥大學(xué)、杜克大學(xué)、多倫多大學(xué)、香港大學(xué)等國際一流高校；另有“姚班”畢業(yè)生創(chuàng)辦的獨角獸公司曠視科技、小馬智行，都已嶄露頭角。

2004 級“姚班”第一屆本科生樓天城獲交叉信息院博士學(xué)位，從事社交網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)相關(guān)問題的研究，曾獲 ACM/ICPC 全球總決賽第二名，Google 編程挑戰(zhàn)第一名，現(xiàn)任小馬智行聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官。

樓天城說，“我是姚班第一屆學(xué)生，之前曾在計算機系讀了一年多。來到姚班以后，發(fā)現(xiàn)姚班的課程架構(gòu)、師資、教材甚至作業(yè)等方面都是與國際接軌的，采用的是 MIT 教材，我學(xué)到很多東西。姚班有幾門課程都是姚先生親自上課，學(xué)習(xí)氛圍非常好，周圍的同學(xué)們都很努力刻苦，這就導(dǎo)致每個人對課堂內(nèi)容都掌握得比較好，課堂互動質(zhì)量也很高。

在姚班學(xué)到的知識、得到的鍛煉、積累的經(jīng)驗，對我的研究生生涯非常有助益。作為姚班畢業(yè)生，到了研究生階段，明顯感覺在基礎(chǔ)理論、動手能力、評價水平都在國外學(xué)生之上，工作效率也更高，這些都得益于在姚班的積累?！?/p>

圖丨《中國高校人工智能專業(yè)綜合排名》。從人才輸出方面，清華、北大依然領(lǐng)先全國。

麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實驗室（CSAIL）博士生李昀燭：

DeepTech：你投入到人工智能領(lǐng)域的經(jīng)歷是怎樣的？

李昀燭：北京大學(xué)相對比較早就設(shè)立了智能科學(xué)系。我們這一屆信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院的學(xué)生在大二的時候會有專業(yè)分流，對人工智能感興趣的同學(xué)一般會選擇智能科學(xué)系或者計算機系。這兩個方向側(cè)重不同，但有相當(dāng)?shù)闹睾隙?。我?dāng)時選擇了計算機系，并選修了人工智能相關(guān)的課程。同時，北大也提供給本科同學(xué)進入實驗室科研的機會，所以我從大二開始進入北大王亦洲老師的組里進行一些計算機視覺和機器學(xué)習(xí)相關(guān)科研的探索。本科期間，我也曾前往斯坦福大學(xué)參與科研，在那里的經(jīng)歷對我也有很大的幫助。

DeepTech：對于國內(nèi)的人工智能教育有什么建議？

李昀燭：我不是教育行業(yè)的從業(yè)者，我主要從自己入門人工智能的經(jīng)歷談?wù)勎业囊恍┫敕?。人工智能（特別是深度學(xué)習(xí)這個分支）在最近幾年發(fā)展得很快，技術(shù)前沿不斷被刷新，教學(xué)材料的時效性也就變得非常重要，這對課程的更新速度提出了一定的挑戰(zhàn)。同時，人工智能在理論和應(yīng)用兩個方面都有很多值得研究的問題，在教學(xué)中最好都能有所涵蓋，讓學(xué)生在兩個維度對相關(guān)技術(shù)的優(yōu)缺點和適用范圍都有深入的理解。課程之外，互聯(lián)網(wǎng)也是一個很好的學(xué)習(xí)渠道，很多頂尖名校會公開他們的學(xué)習(xí)資料，很值得參考和學(xué)習(xí)。

王革（放射科專家，美國倫斯勒理工學(xué)院講席教授）：

DeepTech：從人工智能領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀來看，國內(nèi)高校紛紛設(shè)置人工智能本科專業(yè)是否太早？

王革：近年來人工智能迅猛發(fā)展，大眾對其的期盼可稱前所未見。我認為人工智能本科專業(yè)的設(shè)置具有積極的意義。其實不少大學(xué)和專業(yè)已經(jīng)不同程度地加入或加強了這方面的課程。這也是行之有效的方式。

DeepTech：你認為人工智能人才的本科教育中，哪些方面是需要側(cè)重的？

王革：鑒于人工智能領(lǐng)域涉獵廣泛并且日新月異，基于互聯(lián)網(wǎng)的教學(xué)實踐和動態(tài)調(diào)整應(yīng)當(dāng)是相當(dāng)重要。這樣的話，優(yōu)質(zhì)師資和課程可以共享。跟蹤學(xué)習(xí)不難，有所創(chuàng)新不易。有些課程或許對創(chuàng)新有長程幫助，例如某些專業(yè)數(shù)學(xué)、量子計算、神經(jīng)科學(xué)和語言分析等方面的內(nèi)容。

DeepTech：倫斯勒理工學(xué)院在人工智能專業(yè)教育的情況是怎樣的？

王革：我們倫斯勒理工學(xué)院若干年前就開始推動人工智能和大數(shù)據(jù)研發(fā)。IBM 和倫斯勒在這方面密切協(xié)作，希望形成一個在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)先團隊。我們大部分院系都在不同程度進行了人工智能專業(yè)教育。重點強調(diào)人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)進展，比如學(xué)習(xí)理論、新穎智能系統(tǒng)、自治系統(tǒng)、先進制造、供給鏈管理等等。

劉知遠（清華大學(xué)計算機系自然語言處理實驗室副教授，原文發(fā)表在知乎，DeepTech 經(jīng)作者授權(quán)摘選如下 ）：

從研究配置來看，AI 研究隊伍主要分布在計算機、自動化、電子工程等信息科學(xué)相關(guān)院系中，這與 AI 起源有密切關(guān)系，計算機的奠基人圖靈、馮諾依曼，自動化的主要理論基礎(chǔ)”控制論”的奠基人維納，以及電子工程和信號處理的主要組成“信息論”的奠基人香農(nóng)，均為 AI 的創(chuàng)立貢獻了思想。所以，計算機系主要從計算理論和計算機應(yīng)用的角度研究 AI，自動化系從自動控制的角度理解 AI，電子工程系則從信號處理（將 AI 關(guān)心的視覺、文本、聽覺等模態(tài)理解問題看做信號處理）的角度解讀 AI。

那么，對于高考生應(yīng)該選計算機還是人工智能專業(yè)？

計算機是一個高速發(fā)展的學(xué)科，僅有不到百年的發(fā)展歷史，學(xué)科體系還遠沒有完善。計算機和 AI 專業(yè)培養(yǎng)目標應(yīng)當(dāng)是授人以漁，讓同學(xué)掌握在計算機學(xué)科遨游的能力，而不止是具體的知識的技藝，因為后者中的大部分會很快過時。

人工智能旨在研究如何讓計算機具備人類智能，如視覺、語言、動作、規(guī)劃、推理等能力。人工智能的學(xué)科體系更遠未完善，實現(xiàn)人工智能的路徑與方案還處于探索之中。人工智能技術(shù)與計算機其他方向如體系結(jié)構(gòu)、計算機網(wǎng)絡(luò)等有千絲萬縷的密切聯(lián)系。因此，如同云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)一樣，我更愿意把人工智能作為計算機的重要方向。

這兩年由于人工智能在世界范圍內(nèi)都變得非?；?，國內(nèi)外最近開始成立人工智能學(xué)院和本科生項目，估計很多考生也躍躍欲試。這里的建議是，在報考本科專業(yè)時，可以不必糾結(jié)專業(yè)是計算機還是人工智能，還是要整體考察該校在計算機和人工智能方向的整體實力，因為這兩者密切相關(guān)。也就是說，如果該校計算機方向偏弱，即使設(shè)有 AI 專業(yè)，其水平也不會太高；反之，如果該校計算機方向很強，即使不專門設(shè)置 AI 專業(yè)，其 AI 培養(yǎng)水平一般也不會太弱。

回到清華大學(xué)，清華計算機專業(yè)一直堅持“寬口徑，厚基礎(chǔ)”的培養(yǎng)理念。因此，雖然在國家層面計算機相關(guān)專業(yè)就有三個（計算機科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、網(wǎng)絡(luò)空間安全），但清華堅持不專門開設(shè)小類本科專業(yè)（諸如大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)安全、人工智能等），反而聯(lián)合計算機系、交叉信息研究院和軟件學(xué)院的力量，形成“計算機大類”招生。不蹭熱度，一切為了培養(yǎng)學(xué)生更加寬廣深厚的學(xué)科能力，這是我們的目標。希望考生能夠認識到這點的重要性。

如果想在國內(nèi)學(xué)習(xí) AI，高考分數(shù)夠的話，清華大學(xué)是不二選擇。如果想來清華學(xué) AI 都有哪些選擇呢？這里對清華與 AI 有關(guān)的專業(yè)大類做一個簡單介紹：

計算機類：含交叉信息研究院的計算機科學(xué)實驗班（姚班）、人工智能學(xué)堂班（智班）、計算機系、軟件學(xué)院。如前所述，AI 核心目標是探索如何將人類智能轉(zhuǎn)化為可計算問題，主體落在計算機領(lǐng)域。所以清華計算機類是學(xué)習(xí) AI 的首眩

自動化（與工業(yè)工程）類、電子信息類。如前所述，自動化的主要理論基礎(chǔ)”控制論"的奠基人維納，以及電子工程和信號處理的主要組成"信息論"的奠基人香農(nóng)，均為 AI 的創(chuàng)立貢獻了思想，所以自動化系從自動控制的角度理解 AI，電子工程系從信號處理的角度解讀 AI，也與 AI 有密切關(guān)系。因此自動化類、電子信息類也是學(xué)習(xí) AI 的可選方案。

數(shù)理類、文理通識類。數(shù)理類下的基礎(chǔ)科學(xué)班以及文理通識類新雅書院，均支持同學(xué)自由選擇未來發(fā)展方向。人工智能（特別是其中偏重基礎(chǔ)理論的機器學(xué)習(xí)）是基科班同學(xué)的熱門選擇；而新雅書院也有大量同學(xué)選擇計算機和人工智能方向。

其他工科類。清華是工科強校，在信息化和智能化的浪潮下，很多傳統(tǒng)強勢的工科方向近年來也開始努力開展智能化轉(zhuǎn)型，如土木系的智能建造、電機系的智能電網(wǎng)，車輛學(xué)院的無人駕駛（成立了清華智能駕駛實驗室）、精儀系的類腦器件（成立了清華類腦計算研究中心），可以說幾乎每個工科大類都有深度參與智能化的研究方向。依托清華在信息技術(shù)上的優(yōu)勢，人工智能技術(shù)將為很多工科方向帶來新的研究熱點，共同造福人類社會。希望更多對 AI 感興趣的同學(xué)來選擇參與到這些交叉方向上來，讓 AI 技術(shù)得到更快更廣更深的應(yīng)用。

文科類。清華的文科方向大多小而精，我由于從事一些交叉方向研究，所以與很多文科方向比較熟悉，例如社科學(xué)院有社科大數(shù)據(jù)的構(gòu)建與研究，法學(xué)院致力于計算法學(xué)研究，中文系有計算語言學(xué)研究，外文系有語言認知研究，心理系有腦認知研究，美學(xué)院有信息交互設(shè)計和智能藝術(shù)創(chuàng)作研究，這些都與計算機和人工智能有密切聯(lián)系，具有高度的文理交叉特點。所以，如果文科同學(xué)對人工智能感興趣，也能在這些方向上充分感受清華的AI力量。

蘇偉（蘭州大學(xué)文交奇譽人工智能實驗室執(zhí)行主任、博士）:

DeepTech：從人工智能領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀來看，國內(nèi)高校紛紛設(shè)置人工智能本科專業(yè)是否太早？

蘇偉：目前人工智能的發(fā)展，不管是從理論還是時間節(jié)點來說都已經(jīng)比較成熟了，但是現(xiàn)在對相關(guān)人才的培養(yǎng)還比較冷，這方面的人才非常缺乏。所以從現(xiàn)在的整體形勢來看，為了滿足行業(yè)對人才的需求，現(xiàn)在去開設(shè)人工智能本科專業(yè)其實是恰逢其時。

DeepTech：你認為人工智能人才的本科教育中，哪些方面是需要側(cè)重的？

蘇偉：對這個專業(yè)課程的設(shè)置來說，肯定會包括以下幾個方面，第一就是基礎(chǔ)課程，包括計算機的基本編程的理論以及數(shù)據(jù)科學(xué)的一些基礎(chǔ)課程。另一方面就涉及到專業(yè)課程，人工智能目前來說主要是兩個大方向，一是我們現(xiàn)在熟知的機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)這類基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能，二是老牌的人工智能，主要是以規(guī)則系統(tǒng)推動的一些人工智能的研究方向。

就這幾年來看，大家做人工智能有七、八成都是側(cè)重在深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)，也就是數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能。第二類在近 10 年、20 年的時間里也在發(fā)展，但是相對來說進展較慢。針對本科教育來說，它不像是碩士教育，本科基礎(chǔ)的內(nèi)容占比相對較大，所以我認為基于數(shù)據(jù)的和基于規(guī)則的人工智能的兩個方面都需要兼顧。

另一方面，可能各個大學(xué)的定位不同，設(shè)置專業(yè)也會有不同的側(cè)重，尤其是到大三、大四需要選修課的時候。像清華、北大這樣的高?？赡芨鼈?cè)重于培養(yǎng)高端人才，聚焦在理論和教學(xué)方面會比較多，另一些高校會集中在培養(yǎng)實踐型人才，像西交大就會側(cè)重于自動駕駛，哈工大就會側(cè)重在自然語言的處理，我們蘭州大學(xué)也有自己的特點，比如我們的院長和教授們專注于醫(yī)學(xué)AI，所以我們的課程設(shè)置也可能會偏重在這一方面。

DeepTech：蘭州大學(xué)在人工智能專業(yè)教育的情況是怎樣的？

蘇偉：結(jié)合上面的話來說，蘭州大學(xué)目前涉及醫(yī)學(xué) AI 層面的內(nèi)容比較多。蘭州大學(xué)是以文科和基礎(chǔ)學(xué)科聞名的，但是我們目前的人工智能信息學(xué)院完全是按照工科來設(shè)置課程，尤其是要加強實驗和動手能力。學(xué)校在實驗教學(xué)設(shè)備方面也投入了很多，希望能盡可能提供高性能的計算設(shè)備滿足教學(xué)需求，讓學(xué)生在做實驗的時候能心無旁騖地專注在人工智能上。

DeepTech：你投身到 AI 的經(jīng)歷對人工智能教育有什么啟發(fā)？

蘇偉：人工智能教育是我一直在關(guān)注的方向，從前年開始我就在蘭州大學(xué)教授一些人工智能相關(guān)的公共課程。最大的感觸有一點，就是人工智能的教學(xué)應(yīng)該和其他學(xué)科結(jié)合起來。人工智能就像計算機一樣是一個用來解決其他學(xué)科問題的工具，其他學(xué)院的學(xué)生在某個領(lǐng)域的專業(yè)知識再加上人工智能這個方法，就能解決很多問題。

DeepTech：人工智能專業(yè)畢業(yè)生的未來出路會怎樣？

蘇偉：現(xiàn)在人工智能專業(yè)畢業(yè)生的出路是非常好的。現(xiàn)在很多 IT 企業(yè)，相對做深度研發(fā)的企業(yè)都涉及到人工智能，人工智能本身也涵蓋很多的領(lǐng)域，所以現(xiàn)在來說，人才的需求和市場的缺口都很大，學(xué)習(xí)人工智能未來前景會很廣闊。

退一步講，人工智能這個專業(yè)像數(shù)學(xué)和物理化學(xué)一樣都對人的思維鍛煉起到重要的作用。學(xué)生關(guān)注的是，大學(xué)的這些課程到底有沒有用，以前我們說“學(xué)好數(shù)理化，走遍天下都不怕”，數(shù)學(xué)鍛煉邏輯和推理能力，物理和化學(xué)鍛煉實驗思維能力，而人工智能可以鍛煉計算思維，也叫大數(shù)據(jù)思維。如何在有限的資源環(huán)境下快速找到解決方法，這是學(xué)生們能獲得的最直接的東西，這也會成為他們未來就業(yè)區(qū)別于其他學(xué)生的根本優(yōu)勢。