有温度的人工智能：为科教兴国、人才强国贡献人大智慧！
习近平总书记在党的二十大报告中指出“加强基础学科、新兴学科、交叉学科建设”，强调“必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略”。
习近平总书记的重要讲话为中国人民大学在新时代新征程中“走出一条建设中国特色、世界一流大学新路”指明了前进方向，也为势头正强劲的人大新兴学科、交叉学科发展提供了强大指引。
近日，中国人民大学高瓴人工智能学院获批“新一代智能搜索与推荐”教育部工程研究中心，助力国家在新一代信息技术上追赶国际水平，在下一代科技革命中争夺主动权。
媲美国画大师，传达中国传统文化意蕴。“15秒出画，可指定包含元素、创作风格”这样的作品作者是AI？
在未来的世界，萌宠界的顶流不是金毛、哈士奇，而可能是机器狗！
现在，来自中国人民大学的本科生正在将“赛博朋克”带进现实他们把小米CyberDog玩出了新花样：通过AI模型生成机器狗对各种情景下的不同反应，能生成以上酷炫且“科技+文化范儿”拉满的作品（成果），其幕后作者又是谁？
TA就是中国人民大学高瓴人工智能学院研发的大规模中文多模态预训练模型文澜！
冉冉上升的AI学科
人大年轻的新兴学院
作为新兴学科，中国人民大学人工智能学科已成果斐然。“文澜”正是在高瓴人工智能学院执行院长文继荣的带领下，面向世界科技前沿、面向国家重大战略需求开展的科研攻关成果。得益于科研方面的强劲实力，人民大学的计算机和人工智能学科，近年来在国际排名上冉冉上升。根据国际计算机领域学科排名CSRankings，2022年10月中国人民大学在人工智能领域的世界排名已跻身前十，在互联网与信息检索方向排名位居世界第一。
在“独树一帜”的人大学科中异军突起，于强者如云的世界AI牛校中脱颖而出，强势上榜，人大人工智能学科凭什么？看看人民大学深厚的学科底蕴和高瓴人工智能学院强劲的“导师团队”，或许我们能找到些许答案。
“科技是第一生产力”，重大卡脖子领域的中国数据库研究与教学，正发源于中国人民大学，起步于1978年成立的经济信息管理系，被誉为“开信息之先河”。2013年后，学校在人工智能相关研究方向建设取得了显著进展，以“数据”为基础，形成了以智能信息检索与推荐、智能多媒体、机器学习为特色的人工智能团队。2019年，依托40余年的探索和沉淀，中国人民大学响应新时代战略要求，正式成立了高瓴人工智能学院。
（高瓴人工智能学院揭牌仪式）
“AI导师团队”
育人“有温度”
文继荣表示，我们希望他真正追求科学的进步，追求将科技转化成生产力来改进人类生活，且致力于培养出面向未来的人才。我们都希望在科学进步和人才培养上做一些了不起的事情。
人才是第一资源。秉持这样的人才引育理念，怀抱“为全球思考并创造‘智能而有温度’的未来”之理想，在“家国情怀”和谋求“人类文明发展”的愿景感召下，高瓴人工智能学院吸引了一批来自全球各个领域的顶尖AI科学家，打造了一支非常具有活力的国际化团队。
成立三年来，高瓴人工智能学院已经汇聚了23位优秀的AI导师：这里大咖云集，中国工程院院士潘云鹤担任学术委员会主任，长期深耕信息检索领域的窦志成教授担任学术副院长；有前“微软小冰”首席科学家宋睿华，有31岁就晋升教授的魏哲巍等等。学院23位教师中，已有8位入选国家级人才项目。
这些来自不同领域、已是诸多成就傍身的科学家们，为何不约而同选择了人大高瓴人工智能学院？文继荣谈到初心时说：“我喜欢和学生在一起，我想为国家做些什么。”来自麻省理工学院、曾入选福布斯美国“30位30岁以下精英榜（科学类）”的孙浩坦言“回到自己的祖国教书育人、开展科研工作，我觉得更有成就感、归属感。”还有来自香港科技大学的祁琦、来自杜克大学的许洪腾等一批优秀青年科学家纷纷加入人大，弘扬科学家精神，传承留学报国传统。当个人的成就汇入到国家社会的巨大发展洪流中，必将爆发出巨大的能量。
落实“立德树人”，学院努力实践“三全育人”的大思政工作格局。窦志成常勉励同事们：“教师的第一要务是教学”，“把上好课、教好学生作为老师最基本的职责”。他曾先后获得“2019年北京市优秀毕业论文指导老师”“人大2022年教学标兵候选人”等称号，他指导的三位学生江政宝（2017年）、刘炯楠（2020年）、姚菁（2021年）先后获得中国人民大学学生最高荣誉吴玉章奖学金（每年仅10人）。他常常教导学生：“做科研就是要精益求精。”刘炯楠提到，有一年腊月二十八还在学校写论文，而窦老师也一直陪伴大家和组里的同学一遍遍修改论文。和窦老师一样，学院很多老师都严谨、负责地做学生的科研表率。有的老师经常给学生改论文凌晨5点才休息；有的老师给学生开小灶，补充学习算法导论和一些数学理论知识。
学院有能产出“硬核”成果的资深专家，也有深受学生爱戴的“人气青椒”。比如在学生眼里YYDS的许洪腾，是一个自称“教学没什么苦，基本都是乐”的老师，“许老师在我们眼里就像一个‘哆啦A梦’，随时可以从口袋里拿出我们需要的理论，实操，更甚于人生哲理……当然还有白板推导。许老师特别不吝啬于自己的时间，尤其在极度繁忙和高压之下，微信秒回，监督我们推公式，帮我们debug……这充其量只能算是他付出的欧式空间中的一个点而已。”许洪腾的学生如是说道，还有“段子手”造梗停不下来的刘勇、苏冰，他们能把抽象的理论问题讲得生动具体，想听不懂都很难。
“博我以文，约我以礼”，不仅科研能力强、教学有方，老师们还时常和学生“打”成一片。有“打球可爱、科研可爱、哪儿哪儿都可爱”的徐君、王子贺；“开心点、不要卷、GoodLuck”是周骁给学生的日常留言；曾获“优秀本科生班主任”称号的宋睿华、毛佳昕是下楼吃饭都会随手带鲜果切或者请学生喝奶茶的老师。有位同学不小心骨折了，宋睿华听说后立刻给他带去了轮椅和拐杖，反复带学生去检查，暖心而又令人感动。
优秀的导师培养优秀的学生。学院研究生培养成效斐然，除多项“吴玉章奖学金”“人大毕业十星”等荣誉奖项外，高瓴人工智能学院教师培养的4位优秀学子们还相继斩获“百度奖学金”（全球仅评选10人/年）、“微软学者奖学金”（亚太地区仅12人/年）、“字节跳动奖学金”（全国10人/年）。百度奖学金与微软奖学金双料得主博士生王涵之有感于魏哲巍循循善诱、严谨清晰的教学风格，“他让学习变成了一种快乐和享受，在科研解决问题时有种拨云见日的成就感”，为了激发学生的自驱力，魏哲巍常常将科研任务拆解为一个个问题，各问题环环相扣，难度适中。这样学生既不会被大目标所吓倒，也不会感到枯燥，反而会有一种逐步解谜的乐趣。王涵之曾心怀感恩说道：“我但凡学习到了一点做研究的本领，都得益于老师的谆谆教诲。”
“导吾以狭路，示吾以通途”，优秀的老师不仅应是学生学术的引路人，更能够在与学生相处的点滴中传道授业解惑，在人生道路上有所指引和启发。在高瓴人工智能学院，学生眼里的老师“能力强+讲课好+负责任”，他们鼓励学生自主选择，勇敢追梦，在拥有家国情怀的同时，也能拥有国际化的视野。这样的老师胸怀“立德树人”的“大先生”理想，努力做到“经师”和“人师”的统一。
技术与人文的碰撞
科研“有温度”
党的二十大报告指出，“创新是第一动力”。今年6月，由文继荣牵头的“文澜”团队论文“TowardsArtificialGeneralIntelligenceviaaMultimodalFoundationModel”登上 Nature子刊《自然·通讯》。团队成员通过“观察”人类大脑处理多模态信息的机制，提出文本与图片之间的弱语义相关假设，赋予了模型足够的想象能力和泛化能力，从而帮助人工智能应用快速有效应对各类认知任务。“（纯粹）多模态工作登上Nature子刊，在业界尚属首次，这是大模型项目力争世界领先的努力成果，也是多模态迈向通用人工智能这一研究方向的重要进展。”对于该工作的意义，高瓴人工智能学院教授卢志武如此介绍。
这项工作已经在快手、华为、OPPO等企业有落地方面的探索，具体应用包括“无障碍图像”“视频剪辑”“文生成国画”等。其中，借助智能设备为人们“看图说话”，便是文澜团队研发的“无障碍图像功能”技术的落地应用，是AI科技成果转化方面的又一进展。“最好的科技是能给人们带来快乐和幸福的科技，这是我们‘有温度的人工智能’理念的一次践行。”文继荣如是评价。
“科技向善”，用声音帮助盲人重建光明，是人大高瓴人工智能学院有温度的AI研究与实践的又一举措。高瓴人工智能学院准聘助理教授胡迪曾表述自己的科研观：“有趣、有温度、有价值。有温度和有价值一定是向善的，能够去做一些有益社会的事情。”尽管任务艰难，胡迪和他的学生们正尝试帮助视障群体朋友再次“感受”这个世界。目前团队已经与北京残疾人基金会等组织建立了合作关系，从了解盲人朋友最真实的需求到无偿提供助盲设备及使用指导，实验室同学积极探索，希望引起更多残障人士的关注。个人的力量微不足道，但希冀造福人类、奉献社会的初心始终不改。
（学生在调试设备、与受试的视障朋友合影）
“有温度的人工智能”，不仅体现在科学研究上，关乎“立德树人”，更落实在人才培养和课程设置上。学院的课程设置对标世界一流院校的培养方案，开设了“高级机器学习、人工智能的数学基础、智能信息检索、模式识别与计算机视觉、神经网络与深度学习”等人工智能基础理论与前沿研究课程；更有多位老师合力打造的“人工智能与Python程序设计”本科生金课。
值得一提的是，响应国家推进学科深度交叉融合的号召，培养复合型高层次人才，高瓴人工智能学院还结合人民大学人文社科方面的优势，在“AI+”方向进行布局，建设“中国人民大学交叉学科研究数据与工具平台”支撑人文社科专业教师的科研相关数据和工具等技术需求，同时开发了一系列课程如《新文科人工智能导论》《新文科计算思维与方法》《新文科人工智能跨学科思维与应用》《法律数据分析基础》等，助力“新文科”人才培养。
以“高屋建瓴AI公开课”为代表的品牌学术活动，是高瓴人工智能学院举办的众多学术论坛、讲座之一。学院聚焦最前沿的科研学术成果，力求为师生们提供最广泛的交流平台，汇聚AI英才，发出人工智能研究方向高瞻远瞩的声音。学院还深度推进产教融合育人，已与华为签署研究项目合作协议，与中国联通合作成立人工智能联合实验室。目前已顺利开展校企合作项目包括中国人民大学-华为“智能基座”产教融合协同育人基地项目、百度-中国人民大学人工智能人才培养合作项目、百度合作共建“松果实践基地”等，助力学生的全方位发展。
“独树一帜”的人大高瓴
做有温度的人工智能
“独树一帜”的人大高瓴人工智能学院，按照习近平总书记“勇闯人工智能科技前沿的‘无人区’”的重要指示精神，正一马当先，踔厉前行。做“有温度的人工智能”——秉承“科技向善”的理念，从事对社会有价值的研究，AI科学家和师生团队正用“好奇心+人文关怀”驱动科研探索，他们的研究领域涉及“智能搜索与推荐、自然语言处理、机器学习、计算机视觉、AI+Science、计算经济学、智慧城市、智慧交通”等人工智能基础理论和前沿研究领域，开拓AI+X研究，努力培养具有人文情怀和社会素养的“有温度”的复合型人工智能人才。
作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能正在深刻地改变人们的生活方式和价值观念。智能时代的浪潮已奔涌而来，在这世界百年未有之大变局时代，高等教育服务人类文明新形态的使命愈加凸显，在人文社科底蕴深厚的中国人民大学，技术与人文的碰撞，又将迸发出怎样奇妙的火花？
为了科学回答“中国之问、世界之问、人民之问、时代之问”，中国人民大学关注“运用大数据实现国家治理科学化”这一政府决策领域的国家重大需求，学校正集中全校力量努力攻关重大平台建设。以人为起点、文明为目标推进交叉学科，贡献人大力量、中国智慧。
愿乘长风，破万里浪！人大人工智能学科正昂扬奋进在新兴学科前列，迎着智能时代的浪潮阔步前行。
中国人民大学心怀“国之大者”、勇当开路先锋、争当事业闯将，瞄准世界科技前沿、引领科技发展方向、服务党和国家重大战略，涵育“大先生”、培养“复兴栋梁、强国先锋”，传承红色基因，扎根中国大地，奋力走好建设中国特色、世界一流大学新路。
原文链接：[中国人民大学官方微信公众号]有温度的人工智能：为科教兴国、人才强国贡献人大智慧！
（责任编辑：董涵琪）
2023人工智能合作与治理国际论坛在清华大学开幕
2021年12月4日，由清华大学主办，联合国开发计划署（UNDP）作为国际支持机构的2021人工智能合作与治理国际论坛在清华大学主楼后厅开幕。本次论坛以“如何构建一个平衡包容的人工智能治理体系”为主题，汇集世界各地在人工智能领域的思想领袖和实践者，共同探讨构建适合人工智能健康发展的治理体系，分享人工智能技术前沿与治理经验，提出元宇宙未来治理的前瞻议题，推动建设人类命运共同体。
中共十九届中央委员、十三届全国政协副主席、党组成员汪永清应邀出席论坛开幕式并致开幕辞。清华大学校长邱勇、联合国开发计划署驻华代表白雅婷致欢迎辞。科学技术部副部长李萌，工业和信息化部副部长徐晓兰，外交部军控司副司长马升琨，联合国助理秘书长、秘书长技术事务特使办公室主管官员玛丽亚-弗朗切斯卡·斯帕托利萨诺（Maria-FrancescaSpatolisano），图灵奖得主、清华大学交叉信息研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员会主席姚期智应邀发表致辞或视频致辞。清华大学副校长杨斌主持开幕式。
汪永清在开幕辞中表示，中国人工智能治理坚持以人民为中心、坚持增进人类福祉、坚持鼓励科技创新、坚持统筹发展与安全、坚守公平正义理念，契合联合国和G20有关人工智能治理精神，目的是促进人的全面进步、促进经济社会生态可持续发展。中国政府一向主张加强人工智能发展与治理国际交流合作，倡导共商、共建、共享解决全球数字治理问题，携手打造开放、公平、公正、非歧视的数字发展环境。汪永清指出，面对人工智能发展带来的风险挑战，国际社会必须携起手来、共同应对，不断提升人工智能全球治理水平。要推动开放包容，秉持人类命运共同体理念，摒弃强权霸道逻辑，摆脱意识形态偏见，最大限度地增强合作机制、理念、政策的开放性和包容性，构建人工智能全球治理的负责任格局。要推动协商互鉴，坚守和平、发展、公平、正义、民主、自由的全人类共同价值，建立起跨文化信任，尊重和包容差异，统筹发展与安全，兼顾效率与公平，防止治理规则政策取向顾此失彼、避重就轻和歧视性排他性，共建具有广泛共识的全球人工智能治理规则和伦理标准的平衡性框架。要推动共治共享，创建人工智能治理各方参与的开放性平台，通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界的交流合作，推动相关各方遵循基本科技伦理，把进步的价值取向嵌入人工智能数理模型，形成人工智能向善的力量，推动形成人工智能治理的最佳实践，形成各方积极参与的共治共享良好局面。
汪永清致开幕辞
邱勇代表清华大学向莅临论坛的领导和嘉宾表示欢迎。他表示，人工智能是第四次工业革命的标志性技术。近年来，智能化正在深刻改变我们的生产生活方式，智能时代的“大门”已经缓缓开启。然而，在提高社会生产力、赋能治理现代化的同时，人工智能也带来了公共安全风险、隐私侵权、数字鸿沟、责任困境、伦理失范等许多新的挑战。人工智能治理必须协同多元主体、兼顾多维目标、融合多元价值，加强全球合作与对话，构建平衡包容的人工智能治理体系。大学作为人类科技文明的重要策源地，不仅要在人工智能基础理论与技术前沿努力突破创新，也要践行科技向善的文化理念，塑造良善的人工智能价值与伦理，推动建立科学合理的人工智能国际治理体系。清华大学高度重视人工智能领域的研究和教育。学校先后成立了人工智能研究院、智能产业研究院、人工智能国际治理研究院、智能社会治理研究院，面向学术前沿和社会发展需要，在科学研究、人才培养、智库建设、国际合作等方面作出了一系列具有重要意义的创新探索。清华大学将继续发挥多学科优势，努力在人工智能治理领域发挥更大作用，与世界各地、各界的伙伴们一起深化合作、携手向前，共同为推动人工智能造福人类社会贡献力量。邱勇致欢迎辞
白雅婷代表联合国开发计划署致欢迎辞。她表示，人工智能在疫情应对、抗击气候变化中都发挥着重要作用。与此同时，人工智能也存在算法偏见和侵犯个人隐私等风险。随着人工智能应用在世界各地愈加普及，需要就公平道德的人工智能治理体系的构建路径达成共识，国际合作至关重要。因此，要确保围绕人工智能开展的对话真正具有全球性，让每个国家都有机会发声。白雅婷致欢迎辞
李萌在致辞中指出，中国秉持科技向善，高度重视人工智能治理。近年来，科技部围绕推动人工智能治理先后发布实施了《新一代人工智能治理原则》、《新一代人工智能伦理规范》，重点开展了建立统筹推进机制、启动实施社会实验、发挥企业和地方作用、积极参与国际治理合作等工作。未来，人工智能治理要倡导敏捷治理理念，实现人工智能发展与安全的平衡；倡导包容共享理念，实现不同群体共享智能红利的平衡；倡导可持续发展理念，实现智能化与绿色化的平衡；倡导人类命运共同体理念，实现差异发展与合作共赢的平衡。李萌致辞
徐晓兰在致辞中表示，在“互联网+人工智能”的驱动下，人类的生活方式发生着深刻变革；在“工业互联网+人工智能”的驱动下，产业的生产方式将发生深刻变革，人工智能还将深刻影响社会治理的现代化进程。中国高度重视人工智能产业发展。工业和信息化部认真贯彻落实党中央国务院决策部署，组织开展了人工智能重点任务揭榜工作，组建了智能传感器、智能网联汽车等国家制造业创新中心，推动北京等8个人工智能创新应用先导区建设等。未来，工信部将携手相关各方，在共促人工智能持续健康发展、共建包容共享的人工智能治理规则、共创国际合作新局面等方面大力合作，为推动人工智能国际治理体系建设贡献中国智慧，并为国际科技交流与合作增添更多务实成果。徐晓兰致辞
马升琨表示，中国高度重视人工智能领域安全治理，自始至终秉持负责任态度，统筹推进人工智能技术发展与风险防范，及时出台研发人员伦理准则和规范，明确监督机制和要求。围绕未来如何进一步规范人工智能军事应用问题，建议如下：从国际法层面，应遵守国际法和国际关系基本准则；从道德层面，应秉持“智能向善”理念；从技术层面，应加强对人工智能技术的评估和监管；从治理层面，应积极倡导全球共同治理。马升琨致辞
玛丽亚-弗朗切斯卡·斯帕托利萨诺在视频致辞中表示，人工智能是联合国秘书长发布的《数字合作路线图》中提到的关键数字挑战之一。作为一项能够带来真正变革的技术，人工智能的应用也伴随着严峻挑战。在充分发挥人工智能益处的同时，我们需要在全球范围内进行更好的引导与合作。联合国秘书长在《我们的共同议程》报告中强调了要加强人工智能领域的全球监管，提议要建立一个由多重利益攸关方参与的全球人工智能合作新机构，特别强调要纳入全球南方国家及其观点的重要性。我们必须共同努力建立普惠包容、反应迅速、且行之有效的全球合作架构，以此应对人工智能带来的各项挑战。玛丽亚-弗朗切斯卡·斯帕托利萨诺发表视频致辞
姚期智在视频致辞中指出，随着人工智能与经济社会的相互嵌入，保持科学技术与经济社会发展之间的良性互动与协同越来越重要，这就需要我们做好人工智能技术开发、应用与治理之间的平衡。然而，人工智能对数字经济时代的隐私保护和数据安全也提出了挑战，不断精进的算法、高效的算力和隐私保护是人工智能理论的新方向。“平衡包容”的人工智能治理体系的建构，将进一步释放人工智能的潜能，更大程度的保证人工智能的安全性。
姚期智发表视频致辞
开幕式之后，论坛举办了以“如何构建一个平衡包容的人工智能治理体系”为主题的主论坛。薛澜、龚克、徐浩良、温德尔·瓦拉赫、苏竣、罗欣顿·麦德拉等国内外专家学者分别作主旨演讲。清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正主持主论坛。2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，联合国开发计划署作为论坛国际支持机构。论坛议程为期两天，设有3场主论坛、1场特别论坛和7场专题论坛，邀请来自中国、美国、英国、沙特阿拉伯、意大利、澳大利亚、法国、新加坡、韩国、印度、瑞典、丹麦、马来西亚、日本等国人工智能治理领域的专家学者70余人出席并参与研讨。预计线上线下与会人员超过500人。
来源|本文由清华大学人工智能国际治理研究院供稿
世界一流大学如何建设人工智能学科
人工智能人才培养是变革核心人工智能、基因工程、纳米科学并列为21世纪三大尖端技术，是工业革命4.0的变革核心。其中，人工智能涉及广泛的知识领域，包括技术体系内的数学基础、技术基础、机器学习方法、问题域，以及应用领域内的互联网、智能写作、机器翻译、智慧交通、智慧农业、智慧金融、智慧医疗、机器人、辅助教育、智能制造等。可以说，人工智能的科研创新和人才培养，决定着一国在国际竞争中的优劣地位。
当前，全球人工智能领域人才分布极不平衡，美国占比近一半，我国虽位于第二梯队但差距仍然较大，不仅人才储备规模较小，顶尖人才更为稀缺。国际上，英美等国人工智能研究开展较早，发展较好。自20世纪50年代，美国人工智能专业形成了初期边界，出现了一批研究生参与研究的实验室；80年代，人工智能研究生专业建立，逐步配备了跨学科的软件与硬件支持，极大促进了专业人才的培养、技术转化与应用。英国政府近年来也十分关注人工智能领域的研究和应用，投入了大量的资金扶持人工智能产业和初创公司；通过政策工具鼓励大学进行知识更新、产权转化和人才培养，计划自2017年起新增450个与人工智能相关的博士点；还支持建立了艾伦·图灵研究所，加强关键算法领域的研究。
麻省理工学院麻省理工学院在计算机科学和人工智能方面有着深厚的积累，从早期的理论到后来的实践，已经历了大半个世纪。目前，该校没有设立人工智能专业，人才培养主要集中在施瓦茨曼计算机学院，该院与计算科学与工程中心、电子工程与计算机科学系、数据系统和社会研究所、运算研究中心这五个学院以共享的结构，进行协同培养、研究和创新。计算科学与工程中心提供计算科学与工程硕士项目，课程涵盖从航空航天到纳米技术、从互联网协议到电信系统设计的知识，聚焦于先进的计算方法和应用。计算科学与工程博士项目与八个院系联合开设博士课程，专注于与科学和工程学科相关的新计算方法的开发。可选的课程由八个院系提供，包括土木与环境工程，机械工程，材料科学与工程，化学工程，地球、大气和行星科学，航空航天，数学，核科学与工程。电子工程与计算机科学系的课程主要由电子工程、计算机科学、人工智能与决策三部分内容构成。该系提供面向不同学生层次和需求的若干种学位项目，包括计算与认知工程硕士（MEng），计算机科学博士（PhD），计算机科学与工程博士（PhD），计算机科学和分子生物学工程硕士（MEng），电气工程博士（PhD），电气工程和计算机科学工程硕士（MEng）理学硕士（SM）博士（PhD）等。除了参加学位课程之外，学生被要求一学期参加三次行业讨论会、参加行业实习、完成行业联合项目专利共同出版物、学生收到行业邀请进行学术分享、在政府实习、在学术机构实习、参加学术培训、提交创业项目。在施瓦茨曼计算机学院授予的项目中，哲学博士PhD学位与科学博士ScD学位被视为可以互换授予。计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）是MIT最大的实验室，也是世界上最重要的信息技术研发中心。CSAIL的研究领域涉及算法与理论、人工智能与机器学习，计算生物学，计算机架构，图形与视觉，人机交互，编程语言与软件工程，机器人，安全与密码学，系统和网络，是该校特色的交叉培养与研究的平台。
卡内基梅隆大学卡内基梅隆大学是人工智能研究的领导者，在本科设有人工智能专业；研究阶段的培养分布在多个院系，主要集中在计算机学院、软件工程研究所、机器人研究所、人机交互研究所、语言技术研究所、机器学习系。CMU的师资拥有多元的背景，近200名教职人员来自11个院系，研究范围涵盖从数理到计算机、艺术到经管、多个与人工智能相关的领域。“机器人学”博士项目在计算机学院开展。每个学生必须完成核心课程和专业课程，核心课程需要选自四个核心领域，专业课程需要由学生选择一个特定核心领域，并完成该方向内的48个学分，通常需要有四个研究生课程。四个核心领域为：感知（视觉、图像传感器、距离数据解读、触觉和力传感器、惯性制导等传感器）、认知（机器人的人工智能、知识、表示、规划、任务调度和学习）、运动（运动学、动力学、控制、操纵和运动）、数学基础（最优估计，微分几何，计算几何和运筹学）。自动化科学硕士（MSAS）是世界上第一个自动化科学专业硕士项目。它主要提供三个方面的培训：一是使用科学实验机器人仪器的实践培训，二是使用机器学习和相关方法进行数据分析和建模，三是使用人工智能选择实验。该项目要求的专业课程包括四个模块，分别为背景知识、建模与分析、自动化科学、实习和职业研讨。项目为学生提供专业和研究选项，学生在第二年开始之前，可以根据其未来进入劳动力市场或进入科研市场的职业发展意向，选择进一步的课程模块，选择研究的学生将匹配一位研究导师。人机交互硕士（MHCI）是世界上第一个致力于为与人机交互、用户体验设计和以用户为中心的研究相关的专业学位项目。课程的核心是跨学科性，学生来自设计、社会科学、商业和计算机科学等不同背景。在第一学期，学生需要在课堂学习核心方法论和技术，在第二三学期学生进行选修课，并与外部客户共同完成一个重要的行业项目。CMU还通过建立交叉领域的实验室与中心，促进人工智能的研究与应用。机器人研究所在1979年成立，定期与政府、行业和非营利组织在赞助研究和教育领域合作。
伊利诺伊大学伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校未单独设置人工智能专业，培养集中于计算机科学系、电子计算机工程系、信息科学系，并设置了人工智能方向。计算机科学系提供学硕、专硕、普博、直博培养项目。项目的课程涵盖编译、AI、生物信息等十个大方向，学生首先需要在基础课序列选择三个大方向；其次，需在基础课所选方向之一，选择至少一门进阶课程；选修部分可选十个大方向中的至少三门课程，以保证学生计科基础的涉猎广度。近年在研究领域，校内各学部间、与校外企业协会、政府机构联合开展了多样的AI科研合作，建立了多个交叉研究的中心实验室。智能机器人实验室（IRL）成立于2015年，高度联合航空工程、电子工程等工学院七大学部、农学消费者及环境科学学院并与协调科学实验室（CS）携手打造智能机器人。2019年11月，人工智能创新研究中心（CAII）依托国家超算中心（NCSA）建设，致力于促进AI研究、为学生提供AI就业机会、通过合作科研创新应对行业重大挑战，成为校园内链接学术界与工业界的纽带。2020年8月，美国国家科学基金会（NSF）及国家粮食和农业研究所（NIFA）给予UIUC数字农业中心两千万美元经费以建立智能农场研究所。2021年5月，伊利诺伊州、IBM拟与UIUC工学院开展为期长达十年的战略合作，斥资2亿美元，主要关注AI及混合云等快速发展领域。
伦敦大学学院伦敦大学学院在人工智能领域有着良好的学术声誉，学部体系庞大、交叉培养特色较强，特别是其强化学习和神经计算方向在英国处于优势地位，研究与应用涉及数据科学、信息科学、电子电气、生物医药、教育、建筑、脑科学、金融等领域。UCL于2020年加入了欧洲学习和智能系统研究实验室（ELLIS），并在校内联合计算神经科学组、计算机系，统计科学学院和电子电气工程学院建立了UCLELLISUnit，侧重于基础科学、技术创新和社会影响的研究。该校人工智能相关专业植根于工程科学学院计算机系，计算机系下设有人工智能研究中心。中心开设了基础人工智能博士项目、机器学习硕士项目、计算统计与机器学习硕士项目、数据科学与机器学习硕士项目、计算机视觉硕士项目。博士项目的课程，注重学科基础与交叉学科的研究训练，也有神经科学、创业、人工智能道德准则等方面的选修课程，还要求接受演讲与沟通技巧、写作技巧等综合能力训练，同时有机会参加艾伦图灵中心开设的专业研讨课和合作组织提供的实习。硕士课程通常由必修课、核心选修课、一般选修课和毕业项目组成。学生选课自由度高，非同一专业学生的选课也可以趋近一致。课程对学生的数理基础如线性代数、微积分没有做过高要求，而是更加注重人工智能的算法实现及与其他学科的融合发展，在应用层面上的发展较为突出。近些年来随着UCL与Deepmind公司在教学和研究方面合作逐渐加深，双方合作开设了“深度学习讲座”，由多位Deepmind工作人员和UCL的教授共同授课，包括用于图像识别的卷积神经网络、变分判断等12个主题，是颇为热门的研究生课程。另外，UCL为教师和研究人员的职业发展建立了一套学术职业框架，该框架设定了四个等级，并通过科研教学活动、核心能力、专业特长和影响力衡量升迁与否。针对人工智能相关专业，UCL与校外企业深度合作，聘请产业资深人士作为机器学习领域的教授，促进理论与实践的互通。
以跨学科多元交叉为特色在专业设置方面，英美人工智能领域出现早、发展快，案例院校中人工智能作为专业已出现在本硕博各阶段，但更多还是以跨院系、跨学科的方式进行培养和科研。很多院系提供多种学位授予，学生可以根据自身能力与职业规划，选择硕士或博士层次、学术学位项目或专业学位项目。
在课程结构方面，虽然各校模块结构的名称不同，但基本是将课程根据领域和方向进行分类，允许学生选择若干“宽领域”课程、随后进阶学习“特定领域”课程。这样既可以保证培养的专业性、完成学分硬性要求，也可以尽可能满足学生个性化的、更贴近于职业发展的实用需求。相较而言，美国课程更注重学生的数理基础，英国课程更注重算法实现及与其他学科的融合应用。
在培养方案方面，相较于学术学位，专业学位项目对实践性产出要求更高，对学术成果要求更加灵活。一些方案中，学生不仅需要完成课程学分和（论文、实践、报告等）环节学分，并达到最低要求的累计GPA，有的还需要完成特定的项目（如MIT的“专业视角要求”、CMU要求的“顶点行业项目”），才能获取学位。
在特色课程方面，“AI+X”的趋势明显，出现了愈加细化多元的交叉课程，从涉及计算机、机械、电子、机器人，扩展到航空航天、生物、医学、语言、社会、经管、建筑、教育、艺术、哲学、人文、土木、交通、农业等领域。有些课程特别注重对学生动手实操的能力培养，还会结合社区与产业需求，要求学生在现实环境完成特定项目。同时，还设置了人文素养、法律、伦理、表达沟通、写作等培养综合能力的课程。
在交叉培养方面，案例高校均建立了贯通产学研的交叉平台，积极与校内多学科的学术资源、社区内的多种产业资源、政府项目资源相结合，为人才培养和科研创新提供良好的支撑。
在师资队伍方面，各高校不断扩充优秀的科研队伍，既包括来自多学科、关键领域的教授，或聘为终身教职，或授予名誉讲席教授；也吸纳很多了解行业产业的资深人士，作为兼职教授企业导。一些学校通过设立新的交叉研究平台创造新的岗位（如教学岗位、交叉研究岗位、或校外参与的岗位），一定程度上帮助解决了青年学者的教职科研身份。
同时人工智能学科和培养也体现出若干国际趋势。首先，院系合作、设立交叉培养平台是促进“AI+X”广度和深度发展的重要方式。其次，与校外的公司、政府、研究机构紧密合作，可以吸纳外部优势资源和力量，构建“产学研一体化”的学科生态。再次，实践类、项目类、应用类课程增多，课程内容更加跨学科、更贴近产业需求，同时注重对工科学生的人文素养、综合素质的培养。培养方案的设计愈加体现专业性与灵活性的统一。最后，持续扩充多元背景的师资队伍，是促进人工智能学科发展的重要基础。
（作者：李锋亮、庞雅然，分别系清华大学教育研究院副教授和博士生）
编辑：葛瑞陈晓艳
审核：吕婷
2022年02月14日19:26:06