原副标题：人工智慧本科专精学甚么？含440所AI专精院校成员名单六本→
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北京大学王建副教授释疑
各大开设人工智慧的院校（如果有你的学校！就在该文区留言吧！捉一个校友就是机会）
在排序机系统专精和人工智慧日渐火爆的当下，许多人对这两个专精又是好奇又是憧憬。对此，北京大学王建副教授近日在chan上分享了一些内容，以帮助学生更加理性地选择专精，希望更多或者说喜欢 CS/AI 的学生选好学校选对专精。
王建副教授从人工智慧是甚么、学甚么、怎么学、以及去哪儿学的难题入手，对此进行了释疑。
北京大学王建副教授释疑
人工智慧是甚么？
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）是一门年青的学科专精，从 1956 年达特茅斯会议正式提出 AI 名称至今但是 65 年；从阿兰哥德尔 1950 年提出判断电脑是否能思索的哥德尔测试至今也但是 70 年时间。
AI 的 70 年发展史汇集了来自数学、排序机系统科学、逻辑学、神学、认知科学、词汇学等相同应用领域研究者的努力，是众所周知的交叉学科专精。同时，从整体上看 AI 仍然是排序机系统科学控制技术的主要就分支。
人工智慧是甚么？简言之，人工智慧学科专精是利用排序机系统实现人类文明智能化。人类文明智能化并没有普遍认可的定义与界限，实际上也随着 AI 的发展而有所变化。某项人类文明技能被排序机系统所掌握后，人们往往不再认为它代表人类文明"或者说"的智能化。
例如，1997 年 IBM 深蓝战胜人类文明国际象棋冠军柯洁后，就有该文说 IBM 排序机系统只是在暴力搜索，不是或者说的智能化，thats not thinking！这种现象又被称作"AI Effect"。
所以，人工智慧总是聚焦在那些尚未被排序机系统破解的人类文明智能化潜能上。比较简单的人类文明智能化已经被解决了，例如计数潜能有了排序器，统计数据记忆和查询有了统计数据库，打牌潜能有了打牌软件，剩下的是那些困难的高阶智能化。
简单而言，如果我们把神经系统看作一个Vellore，它能接受内部世界的抑制讯号，神经系统处置这些讯号产生输出意见反馈，人类文明智能化正体现在这些"抑制-意见反馈"的相关联中。针对相同抑制讯号和意见反馈处置的复杂性，AI 下面有许多专门的应用领域开展相关科学研究和积极探索。
目前，普遍认可的 AI 核心课题包括：电脑学习、排序机系统听觉、语义处置、语音处置、科学知识表示与排序、推理与规划，等等，并在此基础上支持着许多关键应用场景如无人驾驶、电脑人等。
电脑学习：意在让排序机系统具备手动学习的潜能，能解决分类、控制点、回归、关联分析等任务。目前主流是从大规模统计数据中手动学习和归纳规律性，从而能对捷伊统计数据进行预测，也被称作统计电脑学习。简单地讲，电脑学习是从大量"抑制-意见反馈"统计数据中手动归纳规律性的控制技术。
语义处置：意在让排序机系统认知和处置人类文明词汇。与 C++、Java 等人工设计的编程词汇相同，人类文明词汇是大自然的产物，因而被称作"语义"。人类文明词汇也是众所周知的无内部结构统计数据，由字汇组合而成，如何认知一句话、一篇该文甚至一本书的意思，也是人工智慧面临的挑战难题。由于词汇是人类文明特有的传递丰富信息和科学知识、表达复杂思想和情绪的载体，甚至被认为是人类文明思索的关键工具，因而语义处置难题更接近人类文明高阶认知智能化，有许多关键的开放难题。
科学知识表示与排序：人类文明对世界的认识积累形成了科学知识，科学知识是人类文明认知内部信息、实现各种智能化潜能的基础。近年来随着科学知识图谱的广泛应用，成为科学研究界和工业界关注的重点难题。
正因为年青，这些方向都充满着活力，一方面最新控制技术日渐深远地影响着人类文明社会生活的方方面面，同时学科专精体系和控制技术框架也在飞速地日新月异、推陈出新，现在去翻十年前的教材许多内容都显得过时了。
从学科专精设置上看，国内大学遵照教育部《文凭授予和人才培养学科专精产品目录》来颁发文凭。最初的排序机系统二级学科专精是"排序机系统科学与控制技术"，下设"排序机系统系统内部结构"、"排序机系统软件与方法论"、"排序机系统应用控制技术"三个二级学科专精，其中"排序机系统系统内部结构"相关联高性能排序（超算）和排序机系统网络体系架构（互联网），后来原则上设立出"计算机网络安全"二级学科专精；"排序机系统软件与方法论"相关联软件工程和排序机系统方法论科学等，后来原则上设立出"软件工程"二级学科专精；而"排序机系统应用控制技术"则相关联排序机系统的各类应用控制技术，很大程度上正沿着从信息化到智能化再到智能化化的路线前进，可以想见，如果现在这波 AI 浪潮还能持续几年，原则上设立"人工智慧"二级学科专精也指日可待。
从科学研究配置上看，AI 科学研究队伍主要就分布在排序机系统、智能化、电子零件工程等信息科学相关院系中，这与 AI 起源有密切关系，排序机系统的奠基者哥德尔、冯诺依曼，智能化的主要就方法论基础"控制论"的奠基者维纳，以及电子零件工程和讯号处置的主要就组成"信息论"的奠基者香农，均为 AI 的创立贡献了思想。
所以，排序机系统系主要就从排序方法论和排序机系统应用的视角科学研究 AI，智能化系从手动控制的视角认知 AI，电子零件工程系则从讯号处置（将 AI 关心的听觉、文本、听觉等模态认知难题看作讯号处置）的视角解读 AI。
当然，在神学、脑神经等其他应用领域也有从事人工智慧积极探索的研究者。但是总体而言，由于人工智慧核心目标是积极探索如何将人类文明智能化转化为可排序难题，因而它主要就还是落在排序机系统应用领域。
人工智慧学甚么？
如前所述，人工智慧大致还是一个排序机系统应用的课题。虽然这两年国内外已有许多院校开设了人工智慧班和专精，课程设置还没有形成共识。我们可以从国内 AI 本科教育体系的先声——南京大学人工智慧学院发布的《南京大学人工智慧本科专精教育培养体系》做一些分析。
作为对比，这里列出北京大学排序机系统科学与控制技术系的选课指导清单，其中用红框标出了与人工智慧有关的限选课程。
可以看到，人工智慧需要学习的主要就内容包括：
数学基础课：清华 CS 和南大 AI 都需要学习的有 微积分（或数学分析）、代数与几何、离散数学（或数理逻辑、图论等）、概率论。南大 AI 新增 最优化方法，这在清华 CS 为科学研究生课程。
学科专精基础课：清华 CS 和南大 AI 都需要学习的有 程序设计基础、统计数据内部结构、人工智慧导论、排序机系统原理、数字电路、系统控制。南大 AI 新增 电脑学习、科学知识表示、排序机系统听觉、语义处置 作为学科专精基础课，这在清华 CS 均为高年级选修课或科学研究生课程；清华 CS 需要额外学习 电路原理、讯号处置、操作系统、编译原理、形式词汇与手动机，这些被南大 AI 列为专精选修课。
专精选修课：南大 AI 设立了许多 AI 相关的专精选修课，如 手动规划、概率图模型、强化学习、神经网络、深度学习等，在清华 CS 均为人工智慧方向科学研究生课程；而南大 AI 设立的许多认知科学、认知科学、排序金融、排序生物学、排序词汇学等交叉课程，在清华则分散在各院系开设的课程。
由此可以归纳，目前看 AI 本科专精核心课程的设置与排序机系统专精相比，重叠部分要远大于差异部分。可以看出南大在 AI 课程体系构建方面花费了大量心力，非常符合 AI 的当前发展特点。
所以，回到这个难题，人工智慧学甚么？
建议就是以排序机系统核心课程（数学基础课、学科专精基础课）为学科专精主线，以 电脑学习、科学知识表示、排序机系统听觉、语义处置 为学科专精特色，以学科专精交叉为辅助。
因而，我们也可以说，无论是在以南京大学人工智慧学院为代表的新设立的人工智慧专精，还是以北京大学排序机系统系为代表的排序机系统专精，都可以完成对人工智慧基础科学知识的学习。
相同之处在于，前者预置为学科专精基础课，后者则成为高年级时的可选方向（排序机系统系统内部结构、排序机系统软件与方法论、排序机系统应用控制技术）之一的排序机系统应用控制技术，如下是该方向的专精限选课程列表，其中超过一半课程是 AI 相关。
人工智慧本科专精科学知识体系与课程设置
- 作者：郑南宁
- 定价：129元
内容简介
本书针对高等学校人工智慧本科生专精人才培养的专精内涵、定位和科学知识体系，设置了数学与统计、科学与工程、排序机系统科学与工程核心、人工智慧核心、认知与认知科学、先进电脑人控制技术、人工智慧与社会、人工智慧工具与平台等专精课程群，重点介绍了八大课程群中各课程的概况和科学知识点，为培养具有科学家素养的工程师奠定科学知识和潜能的基础。 本书可为各类学校人工智慧专精构建宽口径、学科专精交叉课程体系提供参考和引导示范，同时也可为科学研究生相关课程体系建设和专精学习提供指引。
人工智慧怎么学？
北京大学章程明确提出"价值塑造、潜能培养、科学知识传授"三位一体的育人模式，王建副教授认为这是高水平 AI 人才养成方式的最佳描述。
科学知识传授这层不必多说，师者传道受业解惑，在大学里通过课程讲授和课下实践，研习精通排序机系统和人工智慧方法论与控制技术，每位同学通过一门门课程成绩反映出的，正是专精科学知识掌握的水平。绝大部分同学都能明白课程学习的关键性。然而，大学之道不仅于此，不然大学就但是是个专精技校。
在科学知识传授之上就要构筑潜能培养，这对 CS/AI 专精而言尤其关键。排序机系统和人工智慧是非常年青的学科专精，正处在飞速发展的朝阳时期，学科专精科学知识更新换代很快，大部分最新科学知识根本无法在短时间内及时沉淀到教科书中。而进入教科书的那些科学知识，与实际应用场景往往已有较大距离。
许多 CS/AI 高科技公司自身就站在学科专精最前沿，亟需有快速学习和独立解决开放难题潜能的人才。这样，一方面要求同学有意识建立终身学习的理念，有较强的独立学习的潜能；另一方面则要求同学注意通过实验室科学研究等方式锻炼科研创新潜能。
CS/AI 同学们需要主动参与科研工作的全过程，树立专精志趣，培养独立学习的潜能、自我学习的习惯、提出难题的意识、以及独立解决开放难题的潜能，这是大学培养 CS/AI 高水平人才的必由之路。因而，大学教师在 CS/AI 开展高水平原创科学研究的潜能，也一定程度上决定了他们对学生进行潜能培养的水平。
最后一层价值塑造也许是最玄乎的，但更加关键。一个人在科学知识和潜能确定的情况下，Ta 的努力方向和坚持程度最终决定其成长的高度。找到在术业上的坚持方向，就是价值塑造的过程。
这个过程绝不是简单粗暴的灌输和宣讲就能实现的，要有高水平的教师一起教学相长，有志存高远的同学共同努力拼搏，有各界奋斗的学长作为示范榜样，有校外海外的实践平台广开视野。实践出真知，只有自己多听多看多想，才能找到自己喜欢的、努力的方向，也才更有后劲坚持不懈。
所以，不管是人工智慧、排序机系统专精还是其他甚么专精，只要想把自己培养成为该应用领域的可堪大用之才，就需要从科学知识、潜能和价值这三个层面来努力提升自己。
人工智慧本科专精院校成员名单六本（440所）
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