AI+高等教育发展与应用报告（102页）

人工智能的研究自 1956 年之后，引发第一次浪潮，主要研究逻辑推进为主的“基于规则 的专家系统”，但是经过长时间的研究，专家系统进入瓶颈期，随之 AI 的资金投入和人员投入 大ᰁ缩减，AI 研究方向也悄然发生变化，以研究计算机视频、语音和计算机自然语言进行新的 研究方向，“机器学习”算法的不断优化使得人工智能在多个领域实现了惊人的突破。2011 年 Google 大脑通过非监督学习识别出猫脸，2015 年斯坦福人工智能实验室的计算机图像识别技 术的图像识别正确率在 ImageNet 图像识别比赛首次超过人眼，2016 年微软语音识别技术可 以将英语错词率降至 5.9%。 2016 年 AlphaGo 战胜李世石引起全世界的轰动，“人工智能”精彩回归，新受到政府、 学术界、产业界等社会各界的广泛关注。近年来，随着高质ᰁ“大数据”的获取、计算能力的大 幅提升、以深度学习为代表的算法模型不断丰富，人工智能研究再次进入了快速发展的时期， 同时不断影响、渗透、推进着相关众多产业、行业的快速发展。 60 多年来，全世界的科学家一直在追逐着“人工智能梦想”，探索着更为广阔的科学世界。 人工智能是一种能引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，合理有效地利用人工智能，意味 着能获得高水平价值创造和竞争优势。人工智能并不是一个立、封闭和自我循环发展的智能 科学体系，而是通过与其他科学领域的交叉结合融入人类社会发展的各个方面。当前，人工智 能的发展超乎想象，正在深刻改变着人们的生活，改变着整个世界。

鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能＋ X”复合专业培养新模式，᯿视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社 会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构 合作开展人工智能学科建设。2019.04.18，《中国科协办公厅印发 < 关于开展“百千万”服务 区域发展行动的指导意见 > 的通知科协办函学字〔2019〕84 号》发布，文件指出“加快应用 型人才培养。选择一批国内᯿点高校，开展互联网、大数据、人工智能等教学试点工作，适度 适时向继续教育、远程教育延伸，形成多层次、全方位、立体化的跨界人才教学培育体系”。 2020.01.21，《教育部、国家发展改革委、财政部印发 < 关于“双一流”建设高校促进学科融 合加快人工智能领域研究生培养的若干意见 > 的通知教研〔2020〕4 号》发布，文件指出，“与 发达国家相比，我国在人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等方面仍有较大差距， 学科交叉融合亟待深化，人才培养导向性亟待加强”，文件要求“推动‘双一流’建设高校着力构 建赶超世界先进水平的人工智能人才培养体系，加快培养勇闯‘无人区’的高层次人才”。截止到 2019 年 7 月份，全国累计 751 所高职院校、215 所普通高校开设人工智能相关专业。