2018年12月14至16日，由中国人工智能学会、永泰县人民政府主办，中国科学技术出版社主办的第二期全球高校《人工智能导论》师资培训班在福州永泰县开会。亿欧作为反对单位展开报导。

据理解，本次培训主要面向高校老师，环绕《人工智能导论》这本书的科学知识体系展开教学介绍。该书由中国科协策划并的组织，中国人工智能学会专家团参予编写，讲解了人工智能牵涉到的基本概念以及有关智能搜寻技术、机器学习、神经网络、计算机视觉、语言智能、机器人等在内的有所不同领域的应用于实践中结果。它目的推展人工智能人才培养，为全国智能科学教育事业的发展起示范作用。

北京交通大学人工智能研究院常务副院长于剑、中国人工智能青年工作委员会主任哈尔滨工业大学（深圳）计算机学院院长王轩、南京航空航天大学计算机与科学技术学院副院长张道强、浙江工业大学计算机科学与技术学院院长王万良、南京大学计算机科学与技术系由副主任高阳、北京大学教授刘宏、清华大学计算机系教授马少平、文因网络CEO鲍捷、中国科学技术大学计算机科学与技术学院副教授吉建民等九位来自人工智能各领域的专家学者展开了教学，共享人工智能行业发展的近期动态与前沿信息。教育须要跟上，高校争相开办AI课程人工智能早已沦为了引导科技发展的最重要驱动力。在全球人工智能人才竞争的大背景下，我国对人工智能高等教育也越发推崇。

在政策层面上，2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，明确提出了要完备人工智能领域人才培养体系，完备学科布局、强化专业建设、教材建设以及人才培养。为明确实施这一规划，今年4月，教育部印发了《高等学校人工智能创意行动计划》，为人工智能领域人才培养做到打算。据教育部公开发表信息表明，截至2017年12月，全国共计71所高校环绕人工智能领域设置了86个二级学科或交叉学科。时隔2017年中国科学院大学、西安电子科技大学等高校成立人工智能学院之后，2018年，清华大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学等一批高校也争相成立人工智能学院和研究院。

但是，高校的课程主要以开办专业课居多，面向计算机类或者工科类的学生，缺乏了针对非计算机类的本科生的课程，也缺乏能教这门课的教师。于剑在拒绝接受亿欧采访时回应，这本书几经了6个月的编写时间，在8月份顺利出版发行，早已在一些高校中获得用于。因为非计算出来类的学生缺乏一定的先建课程基础，一开始学较深的教材不会较为吃力。

国内高校目前也缺少面向非计算机类的本科生的标准化教材。通过这次的培训，期望高校教师们在开办这一门课程后，需要让非计算机类的学生们最少能正确理解人工智能的涉及概念和一些明确应用于场景。

王轩，现任中国人工智能学会的常务理事、广东省计算机学会常务理事，同时也是微软拼音的主要发明人之一。王轩告诉他亿欧，目前人工智能仅次于的问题在于数据集过于多，过于仅有以及过于精准。这就是所谓的“非极致”状态。

张道强的主要研究方向为机器学习、模式识别技术和脑影像/脑网络智能分析及脑疾病早期临床应用于。在教学现场，他针对机器学习和计算机视觉两大内容展开介绍。与不少人将人工智能比喻为一门魔术有所不同，张道强指出人工智能只不过更加像一门园艺学。他明确提出这么一个比喻，算法是种子，数据是养料，我们自己则是园丁，栽种过程则更加看起来程序。

王万良在人工智能领域耕耘了30余年，他总结了自己过去教学AI课程的经验，向现场的教师们明确提出了一些建议，同时认为了关于人工智能的误区。他回应，人工智能的内容虽然很多，但是教师几乎可以合理自由选择人工智能的教学内容，不用按照教材顺序介绍。另外，针对本科生的教学也应当精选辑基本理论与简单方法，而不是像研究生教学那样执着前沿理论和方法。业内外对人工智能能否替代人的的辩论经久不衰，针对这个问题，高阳向亿欧回应，一方面，从AI技术来看，人会被机器所代替，除非有新的物种经常出现。

另一方面，从明确工种来看，有些工种可能会被代替，有些则会。刘宏在课上回应，机器人损害人类只不过近在咫尺。拿机器人三大原则来说，如果有黑客侵略，或者意外事故等因素，造成有关机器人三大原则的代码遭伪造或者掌控部分遭毁坏，那么机器人就更容易失控。

但是我们也无法因为它失控就仍然用于它，未来机器人一定会沦为人类不可或缺的部分。他回应，未来几十年，机器人将不会替代人80%以上的人类劳动。马少平长年专门从事人工智能研究涉及技术的研究工作，在信息检索研究方面也获得了一系列的研究成果。作为《人工智能导论》一书中专家系统章节的编写者，他认为了专家系统的几大局限。

一方面，科学知识提供的瓶颈问题仍然没获得解决问题，基本依赖人工专家经验和取得科学知识，这一点同时也是后遗症专家系统用于的主要障碍之一。另一方面，知识库是受限的，它也无法包括所有的信息。因此，在知识库涵括的范围内，专家系统可能会很好地解法问题，但是如果背离了哪怕一点点，系统的性能有可能就急剧下降，这也曝露了系统的脆弱性。此外，科学知识驱动的专家系统不能叙述特定的领域，不具备标准化箱，因此无法处置常识问题。

鲍捷在现场深入浅出地讲解了与科学知识图谱的涉及的理论和方法，以及它在金融行业的一些应用于。据理解，文因网络是一家智能金融解决方案提供商，利用科学知识图谱技术，用机器读者和萃取文本中的科学知识和数据，统合金融机构内外部数据，从而构建智能监管、智能审核、智能风控等场景的自动化。

作为最后一个讲演者，吉建民除了讲解与机器人涉及的科学知识之余，送给现场学员获取了一个有一点注目的机器人方向。他回应软体机器是我们未来有一点注目的一个领域，因为与现有机器人比起，它具备成本低、安全性性能更佳的优势。

值得一提的是，会议期间，于剑、高阳、王万良、鲍捷在会议期间分别拒绝接受了亿欧的采访，从自身的研究领域抵达，就人工智能的一些热点话题阐释了自己的观点。先前亿欧也将整理释放出，尽请求期望。

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