什么是人工智能 (AI)
虽然在过去数十年中，人工智能(AI)的一些定义不断出现，但JohnMcCarthy在2004年的文章 (PDF,127KB)(链接位于IBM外部)中给出了以下定义："它是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。AI与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但不必局限于生物可观察的方法"。
然而，在这个定义出现之前数十年，人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵(AlanTuring)于1950年出版的开创性作品"计算机器与智能"(PDF,89.8KB)（链接位于IBM外部）。在这篇论文中，通常被称为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题：“机器能思考吗？” 他在这篇文章中提供了一个测试，即著名的“图灵测试”，在这个测试中，人类询问者试图区哪些文本响应是计算机做出的、哪些是人类做出的。虽然该测试自发表之后经过了大量的审查，但它仍然是AI历史的重要组成部分，也是一种在哲学中不断发展的概念，因为它利用了有关语言学的想法。
StuartRussell和PeterNorvig随后继续发表了“人工智能：一种现代方法 ”（链接位于IBM外部），成为AI研究方面的重要教材之一。在这本书中，他们深入探讨了AI的四个潜在目标或定义，基于理性、思考和行动来区分计算机系统：
人类方法：
像人类一样思考的系统像人类一样行动的系统理想方法：
理性思考的系统理性行动的系统艾伦·图灵的定义可归入"像人类一样行动的系统"类别。
以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。这些学科由AI算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。
目前，仍有许多围绕AI发展的炒作，市场上任何新技术的出现都会引发热议。正如Gartner在其hypecycle技术成熟度曲线（链接位于IBM外部）中指出的那样，自动驾驶汽车和个人助理等产品创新遵循“一个典型的创新周期，从欲望膨胀到期望幻灭、到最终了解创新在市场或领域中的相关性和作用。”正如LexFridman在2019年麻省理工学院演讲中指出的那样(01:08:15)（链接位于IBM外部），我们正处于欲望膨胀高峰期，接近幻灭的谷底期。
随着对话围绕AI的伦理道德展开，我们可以开始看到幻灭谷底初见端倪。如想了解更多关于IBM在AI伦理对话中的立场，请阅读这里了解更多信息。
人工智能促进教育变革创新
通过云平台布置电子作业，利用数据分析课堂上学生学习行为，推进学校管理流程迈向数字化……前不久，2022国际人工智能与教育会议在线上举行，来自全球数十个国家的政府官员、专家学者、一线教师、企业代表等相聚“云端”，畅叙人工智能时代教育发展图景。
作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能催生了大批新产品、新技术、新业态和新模式，也为教育现代化带来更多可能性。习近平总书记强调，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，明确利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革；教育部出台《高等学校人工智能创新行动计划》，并先后启动两批人工智能助推教师队伍建设试点工作；中央网信办等八部门联合认定一批国家智能社会治理实验基地，包括19个教育领域特色基地，研究智能时代各种教育场景下智能治理机制；科技部等六部门联合印发通知，将智能教育纳入首批人工智能示范应用场景，探索形成可复制、可推广经验……“人工智能+教育”不断碰撞出新的火花，为教育变革创新注入强劲动能。
“人工智能+教育”，应用就在身边。音乐课上，虚拟数字人“元老师”跨越时空限制，带领多所学校学生同唱一首歌；体育课上，学生开始跳绳项目测试，智能终端上实时显示心率变化、跳绳次数、平均速度等数据。技术改变课堂，潜力无限。比如，借助虚拟现实技术，学生能够模拟穿上太空服行走在宇宙，感受浩瀚星河的魅力；通过增强现实技术体验川剧变脸，平面的课本知识变得可感可知。现实中，越来越多的学校已经开设或准备筹备人工智能教育教学活动。
“人工智能+教育”，变革教育生态。教、练、考、评、管各环节均有人工智能辅助，让教师教得更好；虚实融合多场景教学、协同育人，让学生学得更好；海量线上数据和逐渐强大的算力，让学校管理更加精准。此外，在人工智能支撑下，优质数字教育资源跨越山海，推动教育更加公平、开放。在西藏墨脱县，得益于多媒体器材配备到雅鲁藏布大峡谷深处、“智慧课堂”全覆盖，门巴族孩子小学入学率实现100%。
我国发展“人工智能+教育”具备良好基础和独特优势。比如，语音识别、视觉识别等技术世界领先；国家智慧教育平台汇集了海量的数据资源，2.91亿在校学生和1844.37万专任教师展现出丰富的应用需求；教育领域数字化基础条件全面提档升级，全国中小学（含教学点）互联网接入率达到100%，99.5%的学校拥有多媒体教室，学校配备的师生终端数量超过2800万台。也应看到，人工智能技术在教育领域的应用仍处于起步阶段。“数字鸿沟”可能将部分学生排除在智能教育之外，数据收集、使用、分析等环节存在安全隐患，相关公共政策制定较为滞后……以人工智能赋能教育现代化，这些都是需要回答好的课题。
着眼未来，应携手打造高质量、有温度的人工智能教育生态。人机协作如何更聪明，人机对话如何更友好，是“人工智能+教育”的长期课题。一方面，技术应服务育人，在让其“授业”“解惑”的同时，必须坚持教师“传道”的主体地位。另一方面，人也要理解、善用技术，努力提升信息应用能力，让人工智能更好辅助教学。教育是动态的、发展的，理性思考人与技术的关系，把握教育规律、用好技术手段、凝聚各方力量，进一步推动人工智能与教育深度融合、创新发展，才能更好赋能教育现代化，培养顺应时代发展要求的创新人才。（吴丹）
新一代人工智能学科的专业建设与课程设置研究
0引言
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是当前信息技术领域研究的热点，特别是以物联网、云计算、大数据、深度学习、智能卫星等为代表的新一代人工智能技术的发展，极大影响甚至改变了人们的生产生活与思维方式[1]。2017年7月8日，国务院颁发的《新一代人工智能发展规划》指出：人工智能将成为国际竞争的新焦点[2]。人工智能必将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。
毋庸置疑，人工智能的发展就是人才的发展，人工智能的进步离不开人才的培养。全球人工智能人才储备中国只有5%左右，人工智能人才缺口超过500万。为此，教育部在2018年4月2日专门印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，提出3大类18项重点任务，并规划到2020年，基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局，高校在新一代人工智能基础理论和关键技术研究等方面取得新突破，人才培养和科学研究的优势进一步提升，并推动人工智能技术广泛应用[3]。
截至2017年末，全国共有71所高校围绕人工智能领域设置了86个二级学科或交叉学科。教育部也在深入论证人工智能学科内涵，推进人工智能一级学科建设，科学合理、稳步有序地扩大人才培养规模，甚至鼓励有条件的高校在充分论证的基础上建立人工智能学院、人工智能研究院或人工智能交叉研究中心[4]。
那么高校如何申请并设立人工智能专业呢？这是摆在许多高校面前的问题。
1专业设置定位
1.1专业设置
目前，在教育部《学位授予和人才培养学科目录》中，与人工智能有关或者相近的专业是智能科学与技术。智能科学与技术是工学门类中计算机专业类下的特设专业，是一门融合了电气、计算机、传感、通讯、控制等众多学科领域，多学科相互合作、相互研究的跨学科专业[5]。专业涉及机器人技术、微电子机械系统、以新一代网络计算为基础的智能系统，以及与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统等，是培养解决智能系统基本理论、算法设计以及系统建设等问题的高级复合型专业人才的本科专业。
各高校可以根据自身的学科特点、优势以及人才培养目标，从与人工智能相近的专业来进行独立开设。同时，可以依托计算机、电子、软件、自动化、大数据等专业基础，根据新一代人工智能的发展趋势和应用特点，开始新一代人工智能基础课程，拓展专业课程设置，延伸专业应用，从而获得新的专业特色和优势。
在暂时不具备申请新专业的学院，可以在计算机、软件、电子或者大数据等专业里面先设置人工智能方向，为申报人工智能专业打下基础。
1.2专业定位
人工智能学科覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大，已成为国际上公认的最具发展前景的学科之一，所培养人才的就业方向几乎覆盖了所有的领域。然而，在《学位授予和人才培养学科目录》的本科专业中还没有人工智能这个专业，与人工智能最接近的专业是智能科学与技术[6]。
高等院校和科研机构是人才培养的主要基地，是时代发展的风向标，引领社会进步。三亚学院是一所应用型大学，学校的学科发展定位是强化内涵、兼顾多学科，智能科学与技术专业的设立可以推动多学科交叉融合，为传统学科的进一步发展开拓新的思路。智能科学与技术专业不仅是一个新专业，更是一个新的创新创业人才孵化器，人才培养将在智能思维的帮助下迈向一个新的境界。
从技术发展看，从脑科学突破角度发展人工智能，现在还有局限性[7]，所以现在普遍意义上的新一代人工智能是在大数据基础上，再加上受脑科学启发的类脑智能机理综合起来的理论、技术、方法形成的智能系统。从三亚学院专业布局和学科定位角度看，在现有的计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据等专业基础之上增加智能科学与技术专业是专业建设的必由之路，不仅有助于学科建设的综合性和连续性，而且可以提升三亚学院办学水平，形成具有鲜明特色的学科方向。
智能科学与技术也将对许多传统学科的发展带来极大的影响。早期，人们将人工智能认为是计算机科学的一个分支，如今人工智能学科显然已经超越计算机科学的范畴，与互联网、大数据、语言学、心理学、脑认知等学科紧密相关。人工智能学科研究的主要内容包括知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面[8]。因此，发展智能科学与技术既可以适应现代人工智能时代的需要，又可以尽快把计算机科学、数据科学与大数据、软件工程、脑认知科学、语言学、仿生学等有生力量调动起来开展工作。
1.3培养目标
人工智能专业培养的是具有“较深的人文底蕴、强烈的创新意识、宽广的国际视野、扎实的专业知识”的高素质应用型工程技术人才，需要具有良好思想道德修养、创新创业精神和职业道德精神，具备自主学习能力、批判思维能力和较强的国际交流能力等。此外，培养的学生还需要具备信息科学、数理统计、数据科学、智能硬件等基础知识与基本技能，熟练掌握传感网、物联网、嵌入式、大数据处理、机器学习、深度学习等专业技术，能够从事智能机器人、无人系统等产品的设计开发与生产[9]，能够胜任政府、企事业单位、社会组织等部门有关数据统计与分析、智能系统设计与建设、智能系统安全维护、舆情监测、专家决策等方面的工作。
2人才定位
智能系统设计师：根据产品和服务的需求，搭建深度学习相关框架，提供深度学习相关支持；负责深度学习相关数据的处理、特征提取和模型训练等；提供跟训练好的模型之间的接口交互。
高级算法工程师：进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用，负责机器视觉系统、图像处理开发及算法优化和性能评估工作；负责各类算法开发及优化工作。
智能设备与无人系统研发工程师：独立或者作为骨干参与到智能设备、无人系统等的研发与生产中，如家庭服务机器人、健康护理设备、可穿戴设备、仿生设备等的研究与开发，制定研发计划，并进行任务分解、需求分析、架构设计等工作；负责研发项目的架构设计及部分核心代码的编写；负责把控研发产品的技术路线、架构、方案以及阶段成果。
智能服务应用工程师：根据行业需求和过往数据进行市场分析、客户管理与潜力挖掘、广告投放、风险管控、行业走向预测、辅助决策等行业应用，提高行业管理水平和运行效率；创建行业应用的数据挖掘和建模相关的核心算法和代码实现；负责数据分析和建模项目的业务需求和技术实现；负责数据模型等数据产品的策略智能分析和报告等事宜。
自然语言处理（NLP）工程师：利用机器学习/深度学习/NLP技术完成并优化文本分类、热点问题分析功能，为战略决策提供数据支持；负责智能化平台语料获取,包括互联网/日志等,并进行相应分析分类/聚类，挖掘数据潜在的价值。
3课程体系建设
3.1理论课程建设
人工智能是一门综合性学科，既需要有扎实的数学基础，还需要一定的计算机硬件开发基础，同时，还要注重课程的整体性和层次性设置。在专业基础课上除了微积分、线性代数、概率与统计等基础数学课，还要有数学分析、凸优化等对人工智能很重要的内容，以及矩阵运算、监督学习与非监督学习的应用数学基础。
在专业核心课程设置上，智能科学与技术专业除开设计算机专业的核心课（如Python、C/C++、操作系统、数据结构、算法分析、智能硬件、分布式并行计算、FPGA开发等）及平台课程外，相关的核心课程还包括人工智能导论（含脑科学、生命科学与认知科学）、机器学习、深度学习、大数据处理与云计算、机器人开发、模式识别、自然语言处理等核心课程，实验平台支持人工智能硬件实验平台、大数据处理与云计算平台、机器学习与深度学习平台等。
3.2实验建设
实验课程设计可以根据人才培养目标和教学计划安排分Python开发、机器学习、深度学习、智能化应用等模块进行展开，部分参考案例设计如下。
（1）机器学习实验。主要包括：实验1，机器学习概述；实验2，监督学习的数据准备；实验3，监督学习的算法调优（临近算法、朴素贝叶斯分类器、卷积神经网络等）；实验4，监督学习的效果分析与模型部署；实验5，非监督学习算法调优（K均值聚类、主成分分析算法、自组织映射神经网络等）；实验6，非监督学习模型部署（聚类、隐马尔可夫模型、神经网络模型等）；实验7，半监督学习的分类方法（生成式、判别式等）；实验8，半监督学习的聚类方法。
（2）深度学习实验。主要包括：实验1，Tensorflow基本应用；实验2，BP神经网络；实验3，AutoEncoder自动编码器；实验4，目标检测（rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn、ssd）；实验5，图像分类（vgg、resnet）；实验6，图像处理软件Matlab的安装与使用；实验7，图像操作及算术运算；实验8，图像颜色空间运算；实验9，图像滤波。
（3）人脸识别实验。主要包括：实验1，数据选择（WebFace人脸数据库）；实验2，数据处理（人脸检测、人脸特征点检测、人脸的对齐）；实验3，数据转换（划分训练集验证集，调用Caffe提供的转换函数）；实验4，训练网络；实验5，在LFW上测试（LFW，人脸识别领域最重要的数据集合）；实验6，结果分析。
3.3实训课程建设
实训课程结合当前的热点应用进行设计，部分参考案例如下：①智能机器人，主要包括智能工业机器人、智能服务机器人和智能特种机器人；②智能金融，包括智能客服、身份验证、金融搜索引擎、征信及风控、智能投顾等内容；③智能医疗，包括智能健康管理、智能诊疗、智能影像等；④无人控制，包括无人船、无人车、无人机等自动控制与智能驾驶；⑤智能搜索，包括图像搜索、语音搜索、定位搜索、天气搜索等；⑥智能教育，包括自动化辅导、智能测评、个性化学习等；⑦智慧旅游，包括自由行推荐、个性化服务、兴趣点搜索、共享服务、VR/AR体验等。
4结论
从当前人工智能的发展现状到未来人工智能发展方向来看，重新塑造和建设人工智能专业刻不容缓。特别是教育部开始实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。
当然，在人工智能还没有上升为一级学科之前，高校可以根据自己的专业特色来申请相关的智能学科专业，比如设立人工智能特色的机器人专业、自动控制专业等，或者在计算机专业设置人工智能方向，这些都是满足当前人工智能产业发展和人才培养需要的解决方案。
美国如何强力布局人工智能教育
【环球视野】
近年来，以中美为代表的人工智能第一梯队国家和英国、法国、德国、加拿大等人工智能特色发展国家都在国家层面密集发布相关政策规划，布局人工智能产业、研发和教育，抓住人工智能技术带来的发展机遇，以期在不久的未来占据领先位置。
美国智库新美国安全中心去年发布报告提出,美国政府必须制定一个整体而连贯的战略框架来整合各项战略计划，以保持在技术领域的领导地位。《2021年美国创新和竞争法案》更是旗帜鲜明点出人工智能为关键领域，并将其作为美国应对挑战的重点。
强化人工智能教育体系化布局
通过政策和法律扩大人工智能战略布局。近年来，美国联邦政府密集出台国家政策和法案，不断加强布局，逐步深化落实，为人工智能教育提供强力政策和法律保障。
2016年，美国密集发布《为人工智能的未来做好准备》《国家人工智能研究与发展战略计划》和《人工智能、自动化与经济》三份报告。这些报告均由白宫科技政策办公室（OSTP）的国家科技委员会（NSTC）牵头起草，应对人才需求变化、聚焦人工智能重点领域，将人工智能提升到国家战略高度，为人工智能持续发展奠定基础。
为维持美国在人工智能技术上的领导地位，2019年和2020年，美国发布多份人工智能战略文件，加大人工智能布局，加速人工智能发展。2019年2月，特朗普签署《维护美国在人工智能领域的领导地位》行政令，随后发布《美国人工智能倡议》，阐述了增加研究投入、释放人工智能数据和模型等资源、制定人工智能治理标准、构建人才队伍、参与国际合作等五个发展人工智能的重点领域。2019年6月，更新《国家人工智能研究发展战略计划》，不仅优化了2016年的七个重点领域，还增加了第八项重点领域：扩大公私合作伙伴关系，加速人工智能的发展。2019年11月，发布《人工智能伦理道德标准》。2020年，发布《人工智能倡议首年年度报告》，回顾在人工智能方面取得的进展，提出未来人工智能发展的长期愿景。美国国防部2020年发布《人工智能教育战略》，通过引领人工智能、促进人工智能发展、开发人工智能工具、增进人工智能应用、提升劳动力人工智能素养等举措，促进人工智能的开发与应用，培养全球人工智能领军人才，从而保障国家安全，促进经济繁荣以及确保美国人工智能技术在国际上的领先地位。
2021年1月,美国正式颁布《2020年国家人工智能倡议法案》，旨在确保美国在全球AI技术领域保持领先地位，将美国人工智能计划编入法典，保障增加研究投入、获取计算和数据资源、设置技术标准、建立劳动力系统及与盟友展开合作。2021年6月，国会下属的政府问责署（GAO）发布人工智能问责框架，围绕治理、数据、表现和监测这四个互补的主题，并对每个主题涉及的关键实践做法、系列问题和问责程序等进行了阐释，以帮助确保联邦机构和参与人工智能系统设计、开发、部署和持续监测的其他实体负责任地使用人工智能，不仅体现了对人工智能伦理的深切关注，而且为今后人工智能政策和立法确立了原则和方向。
设立专门机构。为了更好地落实人工智能国家战略，2021年1月，根据《2020年国家人工智能倡议法案》以及《2021财年国防授权法案》，美联邦政府成立了专门的国家人工智能倡议办公室，作为未来美国整个创新生态系统的国家人工智能研究和政策的中心，负责监督和实施国家人工智能战略。2021年6月，拜登政府白宫科技政策办公室（OSTP）和国家科学基金会（NSF）宣布成立“国家人工智能研究资源工作组”，研究建立国家人工智能研究资源的可行性，并制订路线图详细说明如何建立和维持这种资源。这个特别工作组由12名来自政府、学术界和私营组织的技术专家组成，将在2022年向国会提交报告，就国家人工智能研究资源的所有权及管理、治理模式、更好地传播高质量政府数据集的机会、安全、隐私、公民权利和自由、维持资源的方案等问题提出对策建议。该工作组在工作过程中，将整合各界专家和利益相关者的力量，跨机构合作，利用云计算资源支持联邦政府资助的人工智能研究和开发。建立国家人工智能研究资源旨在提供一个共享的国家人工智能研究基础设施，为人工智能研究人员和跨学科、跨领域的学生提供可访问的计算资源、高质量数据、教育工具和用户支持，从而使美国所有不同类型的人工智能研究人员都能平等接触资源、民主参与探索促进人工智能的创新想法。该小组还将起草一份创建人工智能研究资源的战略文件，在一定程度上能够让研究人员安全地访问从人口统计到健康状况和驾驶习惯的美国人口的匿名数据储存。在全社会高度重视个人隐私的环境下，美国推出这样一个举措，尽管备受质疑和压力重重，但还是一往无前，可见其重要性和政府的决心。
加大人工智能人才全民化培养力度
组建多元化人工智能人才队伍。美国为了持续领跑全球人工智能发展，确立了多元化、全民化人工智能人才培养目标，全学段覆盖，多途径支持，将专业跨度从人工智能拓展到科学、技术、数学和工程等多学科和跨学科领域，将培养范围从拔尖人才扩大到包括弱势群体在内的各学段学生和成年劳动力在内的全民人工智能技能提升。2019年8月，美国国家科学基金会（NSF）下属计算社区联盟（简称CCC）与人工智能协会联合发布《未来20年美国人工智能研究路线图》，建议对全能型劳动力队伍进行重组和培训，包括开发各级人工智能课程、实施高级人工智能学位招生和人才留存计划，提升少数群体和弱势群体参与度、促进新兴跨学科人工智能领域发展、培训高技能人工智能工程师和技术人员以及劳动力再培训等。在《人工智能倡议首年年度报告》中，将培养人工智能人才作为一项关键政策和行动方针，并提出一系列具体举措，包括：使教育适应未来劳动力的需要。其中，要培养对象包括从技术新手到能够使用人工智能工具的人员，以及在人工智能最前沿领域开拓创新的专家。为了让劳动者做好使用人工智能技术的准备，政府、企业和其他组织机构需要更加关注STEM教育人才领域以及技术学徒、再就业培训，让他们掌握的技能能够更好地适应行业发展需求。
强化STEM人才培养。2017年9月，美国教育部长的总统备忘录强调对STEM教育的重视，计划每年至少投入2亿美元用于促进高质量的计算机科学和STEM教育。2018年12月，白宫公布“北极星计划”——《规划成功路线：美国STEM教育行动方略》，提出美国未来五年STEM教育战略的愿景和目标。其愿景即，所有的美国公民都将终身受益于高质量的STEM教育，而美国将成为全球在STEM领域的国民素养、发明创造和劳动力就业方面的领导者。具体目标包括：一是为STEM教育的普及建立强大的基础；二是增加STEM教育的多样性、公平性和包容性；三是为未来的STEM劳动力做好准备。2020年，美国国家航空航天局投资STEM领域，为美国学生提供学习体验。美国国会拨款1.2亿美元的宇航局STEM参与计划，为学生提供了多种活动，包括直接颁发宇航局实习和研究的奖学金，挑战和比赛，教育资源和教育机会，对为开展研究和开发、能力建设和创造学生学习机会的教育机构提供竞争性奖励等。在宇航局STEM参与办公室（OSTEM）和各中心及职能机构等组织的共同努力下，丰富多样的STEM教育活动和产品吸引着学生积极参与，为培养未来STEM人才，全方位提高STEM素养奠定了坚实基础。《2021年美国创新和竞争法案》以立法形式提出，旨在加大理工科教育投入，推动理工科学员向理工科人力资源转化。该法案提出在国家科学基金会（NSF）设立一个新的“技术与创新局”（DTI），加速技术商业化，加强美国在关键技术方面的领导地位，通过奖学金和研究金发放，推动STEM劳动力培养和发展。
提升全民数字素养。数字素养是人工智能时代的必然要求。美国联邦的一项教育战略计划指出，数字设备和互联网带来的社会变革，要求每个人对这些技术或“数字素养”有基本了解。有效地使用计算机或计算工具进行网站创建、视频编辑、3D打印或操作制造控制系统等活动需要更高水平的技能或“计算素养”。《2021年美国创新和竞争法案》明确规定，将计算科学引入中小学教育。宾夕法尼亚州蒙托尔学区甚至开设了幼儿人工智能编程课程。美国人工智能协会（简称AAAI）和计算机科学教师协会（CSTA）联合发起美国AI4K12计划，提供资源帮助教师向学生教授人工智能知识。美国非营利项目AI-4-All开发了免费在线课程，帮助人们了解人工智能的工作原理，为人工智能领域的弱势群体创造更多机会。美国国家科学基金会为提升教师、学生和家长数字素养，汇编了一系列网络课程和资源，包括帮助学生了解计算科学的课程和工具、青年人与数字媒体互动相关信息、高中和大学计算机科学专业学生所需的资源，以及面向高中生的新闻和课程宣传等。
经费和培训计划向人工智能领域倾斜
持续资助人工智能研究机构。美国国家科学基金会联合农业部、国土安全部、交通部等机构，推动“国家人工智能研究院”项目。该项目在2020年投入1.4亿美元首轮资助了7个人工智能研究所，在2021年又投入2.2亿美元资助11个新成立的国家人工智能研究所，研究所覆盖范围扩大到了美国40个州和哥伦比亚地区。这些研究所聚焦研究基于人工智能的新技术，帮助老年人过上更加独立的生活，享受更高质量的护理；将人工智能转化为更容易获得的“即插即用”技术；通过利用人工智能加强成人在线学习；支持弱势群体从小学到博士后阶段的STEM教育，提高人工智能研究的公平性和代表性。新成立的11个研究所将在未来五年内各自获得约2000万美元的拨款，资助其在人机交互与协作、人工智能优化进步、人工智能和高级网络基础设施、计算机和网络系统中的人工智能、动态系统中的人工智能、人工智能增强学习农业和食品系统中的人工智能创新等领域的研究。
奖学金和培训计划向人工智能领域倾斜。《人工智能倡议法案》规定，机构负责人应在法律允许的范围内，将人工智能作为联邦奖学金和人才服务计划中的优先选择领域，也就是在人才队伍建设中优先考虑人工智能人才，包括优先向高中、大学和研究生群体中掌握人工智能技术的相关人才发放奖学金，实施针对人工智能人才培养的强化教育和培训计划、认可和资助早期职业学院中的人工智能研究人员，执行面向人工智能的服务奖学金计划，支持人工智能教学和人工智能课程开发计划等，通过各种激励措施将人工智能技术纳入现有培训体系中，促进正规教育和非正式培训的个性化和自适应人工智能学习体验。
为确保国家拥有能够推进未来人工智能技术的高技能专家，联邦研发机构正在资助多项针对人工智能研究生和博士后研究的奖学金和奖学金计划，参与的联邦政府机构和研究机构包括国务院、国家航空航天局、国防部、能源部、农业部、退伍军人事务部、国家科学研究基金会、国家标准和技术研究院等。其中，国务院的杰斐逊科学研究员计划，面向具有美国公民身份、拥有美国高等院校终身教职的科学家和工程师，杰斐逊科学研究员在美国国务院或美国国际开发署任职一年，担任外交政策问题的科学技术顾问，利用自己的专业经验提供咨询和教育服务，增进政策官员对复杂尖端科学问题及其对美国外交政策和国际关系可能产生的影响的理解。隶属能源部的费米国家加速器实验室，作为美国最大的高能物理实验室，为在使用高性能计算解决复杂科学和工程问题的领域攻读博士学位的学生提供奖学金。更重要的是，该项目将来自不同的科学和工程学科，但都有兴趣在研究中使用计算机，希望在推进研究的同时对国家产生影响的研究者聚集起来，培养了一个由博士生、校友、能源部实验室工作人员和科学家组成的充满活力的、忠诚的研究共同体。
深化人工智能前沿技术的融合研究
近年来，人工智能和自动化为就业带来巨大冲击。身处人工智能和人类智能逐渐融合的时代，工业4.0颠覆了所有层级所需的各种劳动力技能。人工智能技术和自动化的快速发展不仅生成新的产业和职业，增加创新机会，提高生产率，而且可以将人类从简单重复劳动和危险工作环境中解放出来，从而有更多时间和机会从事更加安全、高效、更具创新性的工作。与之同时，人工智能和自动化也会带来一些问题。随着智能机器在美国工作场所普及，一些日常工作和体力劳动将被机器取代，涉及社会情感、创造力、技术和更高认知技能的工作需求增长，几乎每个人的日常工作性质都可能发生变化。如果不能适应这种变化，劳动者将会面临技能和职业不匹配的问题，被迫转岗或失业，从而导致一系列的社会问题。
为了让劳动者胜任当下和未来的工作，研究人工智能对工作的影响和未来趋势显得尤为关键。尤其是在后疫情时代，疫情加速企业推进应用人工智能和自动化进程。国际劳工组织《2021年世界就业和社会展望趋势报告》中指出，预计2022年全球失业人数将达到2.05亿，大大超过2019年1.87亿的水平，相当于5.7%的失业率。麦肯锡《失业与就业：自动化时代劳动力转变》报告指出，在对46个国家的预测显示，到2030年，几乎三分之一的工作活动可能会被取代。其中，受较高工资率的影响，发达经济体比发展中国家更容易受到自动化的影响。研究认为，不同国家和不同岗位受到的冲击有显著差别，越是发达国家，人工成本高，越有动力率先采用机器人，因而其劳动力被机器人取代的程度会更快更高。到2030年，被机器人取代的劳动力比率美国高达23%，中国为16%，全球平均为15%。
为了更好地应对不断变换的工作和工作环境，美国国家科学基金会将人类-技术前沿未来工作作为未来十大投入构想之一，并将其列在首位。2018年12月，美国发布“人类-技术前沿未来工作：核心研究”项目指南，提供3000万美元资助不超过30个项目，通过相关融合研究来理解和发展人类和技术的合作伙伴关系，开发新技术以提升人类绩效，阐明新兴社会技术场景，理解新技术的风险和收益，理解和影响人工智能对员工和工作的冲击，促进终身、无所不在的学习。项目鼓励多视角和跨学科的合作研究，并给出了可能的研究选题范围，一类是增强身体和认知能力，重点探讨泛在、智能和自治系统背景下人类和技术合作伙伴关系的未来，以及相关风险和机遇，比如人类和机器智能共生以提高效率、员工生活质量、环境健康或社区福祉等。还有一类强调生产力、工作与生活质量、培训和教育，促进对基本社会和经济结构、过程、政策或机构的理解。相关主题包括深入分析人机前沿工作的法律、文化和道德因素，技术对隐私和安全的影响，劳动力偏好以及员工控制和自治等。项目可以探索先进的学习技术或网络学习，同时研究其对未来工作和就业前景的影响。
（作者：苏红，系中国教育科学研究院国际教育创新研究室主任、副研究员，本文系中国教育科学研究院中央级科研院所重点项目“人工智能教育战略研究”的阶段性研究成果，项目批准号：GYB2019007）
上海立法为人工智能产业发展设置“信号灯”
《上海市促进人工智能产业发展条例》22日经上海市十五届人大常委会第四十四次会议表决通过，将于2022年10月1日起施行。作为人工智能领域的一部省级地方法规，它有哪些亮点，将如何促进产业发展，随着未来技术迭代要如何“打补丁”，从而推动技术与经济、生活、城市治理等深度融合，备受业内关注。
赋能千行百业，产业路线图更明晰
无人驾驶、灯塔工厂、手术机器人……人工智能不仅为经济社会发展注入新动能，也日益改变人们的生产生活。作为上海重点发展的三大先导产业之一，上海人工智能产业规模从2018年1340亿元提升到2021年的3056亿元，同期产业人才从10万提升到23万，实现“双倍增”。
图片说明：9月1日在上海召开的2022世界人工智能大会上，工作人员（左一）向参观者介绍手术机器人。（新华社记者方喆摄）
上海市人大常委会法工委主任阎锐表示，这是上海继《上海市数据条例》后的第二部数字经济领域地方法规，将有力支撑城市全面数字化转型，助力建成具有国际影响力的人工智能“上海高地”。此次立法注重创新性和引领性，充分发挥有效市场和有为政府的作用，采取各种激励措施推动人工智能产业高质量发展。
这部地方立法的立足点从名称中即可看出：促进人工智能产业发展。条例包括总则、基本要素与科技创新、产业发展、应用赋能、产业治理与安全、附则等六章共七十二条。其中，对人工智能和人工智能产业都提出了相关定义和范畴。
上海市人大常委会基层立法联系点新江湾城街道落户了不少人工智能企业，也参与了立法的过程。在街道办事处主任杨福韬看来，条例最大的特点和创新在于其促进基础要素的流通、使用和运营，在此过程中推动相关主体的权益保护，从而更好地调动激发市场活力，促进人工智能产业生态发展和完善。
划出“不可为”，为创新“预留白”
人工智能不仅具有技术属性，还具有强烈的社会属性。业内认为，从全球范围看，虽然以立法促进人工智能发展备受重视，但大多处于探索阶段，并未有成熟经验，上海这部地方立法将为相关国家工作、国际合作破题。
参与此次立法工作的同济大学法学院副教授陈吉栋表示，已经记不得为这部立法前前后后开了多少次会议，大家在反复商讨中寻求最大公约数，比如人工智能三大要素的算法、算力、数据被不断优化、加强，人工智能电子人格制度则被取消等。最终，这部条例既聚焦促进产业发展的立法目的，审慎对待科技创新的风险隐患，支持与保障科技创新和相关产业活动探索；又关注新技术及其研发应用所致的复杂风险，引导与规范相关行为依法依规进行。
条例中有不少创新“干货”：比如第九条规定，上海市经济信息化部门会同有关部门探索建立人工智能科研、应用等领域的负面清单；第六十五条规定，探索分级治理和沙盒监管，激发各类主体创新活力，拓展人工智能发展空间。并且，上海市有关部门可以就人工智能产业发展过程中的轻微违法行为等制定依法不予行政处罚清单。
上海市人大财经委立法监督处处长张震表示，人工智能许多领域发展快、变化快，通过负面清单、分级治理等方式，划出“不可为”的范围，能够更好释放活力，鼓励各类主体大胆探索。此外，算力有高耗能属性，对中小企业来说往往成本难以负担。条例规定，推动公共算力资源平台建设与利用，保障中小企业获得普惠的公共算力。
促创新、守底线，推动人工智能可信向善
随着人工智能应用层出不穷，未来产业或将面临一些新的风险，也可能对社会治理秩序构成新的挑战。
图片说明：7月18日，两辆上汽友道智途旗下的5G+L4智能重卡（右）列队行驶在东海大桥上（无人机照片）。（新华社记者方喆摄）
条例在吸收多方意见建议基础上，不仅为产业发展预留创新空间，还注重构建体系化治理框架，维护产业发展与安全。此外，条例明确上海市人民政府及有关部门应当针对人工智能新技术、新产业、新业态、新模式，顺应人工智能快速迭代的特点，制定、修改或者废止相应的监管规则和标准。
上海市经济和信息化委员会副主任张英表示，在落实条例中将进一步注重促进创新与防范风险相统一，一方面研究出台并动态调整高风险人工智能产品和服务清单等，另一方面制定人工智能领域伦理规范指南，开展相关伦理安全教育和宣传，促进人工智能产业在规范中发展，在发展中规范。
陈吉栋表示，推动人工智能可信向善，朝着更有利于人类社会发展的方向前行，是一项兼具科学性、社会性、治理性的系统性事业，需要政府、企业、高校等各方力量探索协同。未来，期待更为具体的配套规范出台，激发产业活力，推动人工智能深度赋能。（记者龚雯、郭敬丹、周琳）