人工智能有哪些前沿科技与你息息相关?
前沿三：机器学习
人工智能的实现方式。
一种实现人工智能的方式。在人工智能这一概念出现后不久，ArthurSamuel在1959年提出“机器学习”这一概念即“（计算机）无需专门编程就能自主学习”。你可以在不使用机器学习的情况实现人工智能，但这意味着需要编写数百万行规则复杂的代码。
前沿四：对话式人工智能平台
人工智能的重要分支和发展方向。
可以融合语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等多种解决方案，为开发者提供具备识别、理解及反馈能力的开放式平台的技术。该技术能够实现机器与人在对话服务场景中的自然交互，未来有望在智能可穿戴设备、智能家居、智能车载等多个领域得到大规模应用。
前沿五：深度学习
人工智能的深入发展模式。
深度学习是实现机器学习的途径之一。其他途径包括策树，归纳逻辑程序设计，聚类，强化学习和贝叶斯网络等。深度学习这一概念的灵感来自大脑的结构和功能，即众多神经元的相互连接。人工神经网络（ANNs）即为模拟大脑生物结构的算法。在ANNS中，存在具有独立处理层的“神经元”，且这些“神经元”与其他“神经元”相接。其中每个处理层具有特定的学习特征，如图像识别中的曲线/边缘。正是这种分层赋予深度学习这一概念的名称，其中的深度是通过使用多个层而不是单个独立层实现的。
现如今，人工智能是一个不断改进的过程，随着科技的进步，它也将有更多更好的改进，越来越多的人愿意利用人工智能，它是一个良性循环，我们也希望用一种人工智能去编程另一种人工智能。
人工智能的发展，已有半个世纪，如今尚处于初步应用阶段，未来，漫漫长路，需要我们去探索，只是不知道，当又一个五十年过去之后，我们回首如今，会想到什么，会发出何种感慨。
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最新学科设置：人工智能交叉学科备受青睐，与行业结合趋势明显
此外，还有北京科技大学、东北农业大学、西南石油大学、陕西科技大学、中国石油大学5所高校设置了与人工智能紧密相关的学科。
通过简要分析不难发现，各高校所设置的人工智能学科所涉及的一级学科不尽相同，呈现出与不同学科和不同行业有机结合的趋势。例如，北京航空航天大学所涉以及学科包含了交通运输工程，大连海事大学包含了船舶与海洋工程，中国矿业大学包含了矿业工程等等。
此外，东北农业大学设置的农业人工智能、西南石油大学设置的能源与人工智能、中国石油大学设置的油气人工智能等学科，明显地体现出了人工智能学科与农业、能源等学科和行业的结合。
二级学科：思政类学科建设受关注
从自主设置的二级学科数来看，思政类学科的建设备受关注。设置党的建设学科的单位数量最多，隶属于马克思主义理论一级学科，北京大学、清华大学等40个单位设置了该学科。设置少年儿童组织与思想意识教育学科的学校数量位居第二，隶属于教育学一级学科，共37个单位设置了该学科，多数为师范类院校。
02
怀进鹏院士任教育部部长陈宝生卸任
十三届全国人大常委会第三十次会议8月20日上午经表决，决定任命怀进鹏为教育部部长。陈宝生卸任。
怀进鹏，男，汉族，1962年12月生，山东济南人，1986年1月加入中国共产党，1987年9月参加工作，研究生学历，工学博士，教授，中国科学院院士。现任教育部党组书记、部长。
【详情】怀进鹏任教育部部长！曾力推科教结合、协同育人
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广东省启动新一轮高等教育提升计划
8月18日，广东省人民政府办公厅印发新一轮《高等教育“冲一流、补短板、强特色”提升计划实施方案（2021—2025年）》（以下简称《方案》），47所高校入选。自2018年广东省公布高等教育“冲补强”提升计划实施方案以来，3年共计投入已超百亿元。
新一轮《方案》提出，到2025年，全省高等教育分层分类特色发展的格局进一步完善，内涵发展水平显著提升，培育一批大平台、大项目、大成果，全省高校的综合实力、核心竞争力和国际影响力持续提高，更多高校进入国家“双一流”建设行列，培养更多一流专业人才，高等教育支撑经济社会高质量发展的能力显著提升。
【详情】3年投入超百亿元！这个省启动新一轮高等教育提升计划
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教育部：提升医学教育的生源质量
近日，经商国家卫生健康委，教育部在对十三届全国人大四次会议“关于医学人才培养的建议”的答复中提到，医学教育的本质是精英教育。在当前我国高等教育进入普及化阶段，教育部明确提出了医学教育要停中职、控高职、稳步发展本科，提升医学教育的生源质量。
贯彻落实国办文件精神，教育部将执业医师资格考试通过率作为评价医学人才培养质量的重要内容，2021年对执业医师资格考试通过率连续3年（2018-2020年）均低于50%的13所高校调减临床医学专业招生计划。
为适应医疗卫生事业发展实际需求，加快急需紧缺人才培养，教育部将社会反映强烈、关注度高、岗位吸引力相对不足的医学影像学、麻醉学、儿科学等部分紧缺专业培养前移到本科教育阶段，设置本科医学影像学、麻醉学、儿科学等专业。
【详情】中国医师节|教育部：这些医学类紧缺专业将前移至本科阶段
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竞争激烈，2021年国家自然科学基金放榜！
8月18日，国家自然科学基金委员会发布2021年国家自然科学基金集中接收申请项目评审结果的通告。本年度共接收项目申请276715项，经初审和复审后共受理274982项，最终决定资助项目合计45681项。
据统计，今年国家自然科学基金的项目申请总量再创新高，超过27万项，这已是连续第七年增长。但与此同时，最终获得资助的项目的例却下降到了16.51%，竞争非常激烈。除去2020年，最终获资助比例可以说是创了历年新低。
但值得一提的是，据可统计到数据显示，最终获得资助的青年科学基金项目数量首次超过面上项目，达到21072项。
高校依然是承接国家自然基金项目的主力。据统计，2014-2019年国家自然科学基金获得面上项目资助金额超过2000万元的单位共计770家，其中652家为高校，占比达到了84.7%。
【详情】仅16.51%的项目获资助！2021年国家自科基金评审结果公布|一读·有数
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陈嘉庚科学奖、青年科学奖有效候选名单发布
8月16日，2022年度陈嘉庚庚科学奖有效候选项目和陈嘉庚青年科学奖有效候选人名单公布。陈嘉庚庚科学奖有效候选项目共23个，其中11个项目来自高校。陈嘉庚青年科学奖有效候选人共23个，其中17人来自高校。
【详情】半数以上来自高校！这一重磅科学奖项公布候选名单
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中国高质量科学论文数量首超美国
近日，日本文部科学省发布最新世界论文影响力排行报告。报告显示，2017年至2019年，在全球被引次数前10%的自然科学领域论文中，中国论文数量首次超越美国，位居世界第一。
此外，在论文被引数排名前1%的顶尖论文中，中国也占据了25%，紧逼美国（27.2%）。
【详情】最新报告：中国高质量科学论文数量首超美国排名第一
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“人工智能+X”交叉学科系列研讨首次会议召开
4月27日下午，中国人民大学智能社会治理研究中心暨人工智能学科交叉协同平台在中国人民大学召开“人工智能+X”交叉学科系列研讨首次会议。该跨学科平台依托于高瓴人工智能学院，旨在通过建设面向全校、服务全校的一站式新型学科交叉研究平台，创建具有人大特色的人工智能跨学科交叉研究方法，探索人工智能驱动的人文社会科学研究新范式，产出服务国家战略推动智能社会发展的决策咨询成果，为深度参与全球智能社会治理做出中国贡献。
参与会议的专家学者有中国人民大学发展规划处处长、法学院教授杨东，高瓴人工智能学院执行院长文继荣，环境学院副院长竺效，数学科学研究院教授龚新奇，外国语学院教授杨敏，法学院副教授张吉豫，物理学系副教授贺荣强，应用经济学院副教授孙三百，农业与农村发展学院副教授于亢亢、副教授董筱丹，公共管理学院副教授夏方舟，体育部副教授张磊，新闻学院讲师塔娜，公共管理学院助理教授梁海伦，文学院助理教授卢达威，高礼研究院项目主管郭向阳，以及高瓴人工智能学院长聘副教授卢志武、魏哲巍，准聘副教授许洪腾，准聘助理教授王子贺、沈蔚然、周骁等。
杨东在发言中表示，人工智能时代，科学突破与创新越来越依赖于交叉学科，跨学科研究及复合型高层次人才培养重要性也日益凸显。习近平总书记在清华大学考察时指出，重大原始创新成果往往萌发于深厚的基础研究，产生于学科交叉领域，大学在这两方面具有天然优势。中国人民大学作为中国共产党创办的第一所新型正规大学，必须及时响应党的号召，瞄准国家需求，大力推动学科交叉和交叉学科发展。未来，学校将逐步探索完善支撑学科交叉和交叉学科发展的体制机制，对学科交叉和交叉学科进行前瞻布局和倾斜性支持，推动学校“双一流”建设。
文继荣表示，高瓴人工智能学院成立之初，就肩负着学校要求的两项重要任务，要在致力于推动人工智能基础性理论和技术研究的同时，充分利用中国人民大学深厚的人文社会学科综合优势和研究积淀，促进中国人民大学交叉学科及总体学科的建设和发展。在学校发展规划处的支持下，人工智能学科交叉协同平台平台成立以来，各项工作都得到了校内多个兄弟院系的参与和支撑。借助海量数据、充足的算法和算力以及复杂的非线性流程，不仅可以实现人脸识别、自动驾驶等技术，也能够为研究人文社会学科中的复杂问题提供一种新的方法。期望通过平台，建设新工科，服务新文科，实现人工智能对相关学科的赋能，探索“人工智能+X”高层次复合型人才培养新模式，形成中国人民大学“双一流”建设的新亮点。
沈蔚然在主持中表示，发起“人工智能+X”交叉学科系列研意在为校内不同学科之间的研究人员提供一个围绕人工智能相关问题开放交流、对接合作研究需求的平台。我们将广泛邀请各个院系的青年教师代表面向全校对“AI+”交叉学科研究感兴趣的同事，介绍各自领域的基本原理、研究方法与前沿动态等，以增进学科间相互了解，进而碰撞出跨领域合作的可能性。
会上，高瓴人工智能学院青年教师向线上线下参会的校内师生分别做了“面向智能医药的机器学习”“AI+时空大数据赋能城市政府决策”“古诺模型中降低成本技术的最优定价机制”“‘文澜’：面向通用理解的中文多模态预训练模型”“人工智能与机制设计应用”“图神经网络理论与应用”六个报告，介绍了他们运用人工智能技术所做的跨学科研究基础。
郭向阳向听众演示了工具的现有功能、未来建设理念等。他表示，作为平台重点推进的项目，在高瓴人工智能学院副院长窦志成牵头下，这一数据工具平台已基本实现了为研究者提供研究数据的管理、发布和存储服务；为数据用户提供研究数据的浏览、检索和下载等服务功能。期望未来能与全校不同领域的专家共建、共融、共享，共同促进研究数据的传播、管理和规范引用。
开放研讨环节，与会专家学者还就AI发展进程、应用方向，交叉学科人才培养、就业领域，以及AI伦理规制等议题做了深入交流。
（责任编辑：刘晓阳）