【導(dǎo)讀】高中畢業(yè)后去美國學(xué)AI正成為越來越多高中生的選擇。這無疑為中國AI人才流失雪上加霜。學(xué)AI應(yīng)該去美國還是就留在中國？本文以CMU、MIT、清華和南大的人工智能及計算機科學(xué)本科專業(yè)課程設(shè)置為例，或許能給你一些啟發(fā)。
“清華北大也沒有什么不好，”Jim說：“但我想趁年輕的時候多出去看看世界，多接觸一下不同的文化和學(xué)術(shù)氛圍。”
Jim是斯坦福大學(xué)的博士生，他的導(dǎo)師不是別人，正是前斯坦福人工智能實驗室負責人、現(xiàn)今斯坦福以人為本人工智能研究院共同院長、斯坦福視覺實驗室主任李飛飛教授。
高中畢業(yè)后，Jim去美國哥倫比亞大學(xué)讀計算機，大二的時候修了自然語言處理大牛Michael Collins（現(xiàn)在Google New York）的NLP課程，跟著Collins教授的一名博士生一起做語音識別，那時候還沒有“端到端”的概念。后來，Jim去百度實習(xí)，當時吳恩達還在百度擔任首席科學(xué)家，Jim參與的第一個深度學(xué)習(xí)項目，就是后來被《麻省理工科技評論》評為“2016年全球十大技術(shù)突破”之一的深度語音識別系統(tǒng)Deep Speech 2。
“我參與核心框架研發(fā)，直接編寫GPU CUDA代碼。那是一次非常有收獲的經(jīng)驗?！盝im說。
除了吳恩達，與Jim合作過（包括發(fā)表論文）的學(xué)者還有 Yoshua Bengio、Aaron Courville、Percy Liang、Adam Coates、李佳、韓梅、Andrej Karpathy、John Schulman，以及李飛飛教授?；蛟S有個別名字你還不熟，但相信我，無論是哪一位，都是當今人工智能領(lǐng)域響當當?shù)拇笈！?/p>
如今，像過去的Jim一樣，想在高中畢業(yè)后就出國看世界的中國學(xué)生越來越多。而在人工智能火熱的當下，他們中有相當部分的人把目光瞄準了人工智能。
中國希望在2030年前成為全球主要的人工智能創(chuàng)新中心，但根據(jù)斯坦福網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘和調(diào)研公司Diffbot的一份最新報告，中國高校培養(yǎng)的機器學(xué)習(xí)人才，有超過62%的人選擇去美國發(fā)展。
現(xiàn)在，這一趨勢更呈現(xiàn)出低齡化的傾向。
近來包括清北在內(nèi)的中國高校如雨后春筍般冒出的人工智能本科專業(yè)，似乎并沒有引起這部分學(xué)生和家長的興趣，他們的目標非常明確——高中畢業(yè)就去美國學(xué)AI。
中美本科AI，區(qū)別和差距有多大？
中國高校設(shè)AI本科：更注重打基礎(chǔ)
以大名鼎鼎的南京大學(xué)人工智能本科專業(yè)為例。南京大學(xué)人工智能學(xué)院成立于2018年，由國際人工智能領(lǐng)域著名學(xué)者、歐洲科學(xué)院外籍院士周志華教授擔任院長。
學(xué)院目前設(shè)置“機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘”、“智能系統(tǒng)與應(yīng)用”這兩個專業(yè)方向，目標是培養(yǎng)具有堅實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和計算 / 程序基礎(chǔ)、全面深入的人工智能專業(yè)知識、豐富的應(yīng)用實踐能力，在人工智能領(lǐng)域具有源頭創(chuàng)新能力和解決企業(yè)關(guān)鍵技術(shù)難題能力的專業(yè)精英人才。
南大人工智能學(xué)院本科階段一年級的教學(xué)計劃如下：
南京大學(xué)在一年級就加入了《人工智能企業(yè)實踐》這門課。
對比南大計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科教學(xué)計劃[3]（點擊圖片放大查看），南大人工智能本科的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程明顯加重：
除了南大人工智能本科，清華大學(xué)計算機本碩博，是另一條在中國求學(xué)AI的“黃金路線”。
清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的本科生，要運用所掌握的理論知識和技能，從事計算機科學(xué)理論、計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、計算機網(wǎng)絡(luò)、計算機軟件及計算機應(yīng)用技術(shù)等方面的科研、開發(fā)與教育工作。
培養(yǎng)總學(xué)分不少于170，其中春、秋季學(xué)期課程總學(xué)分138，夏季學(xué)期實踐環(huán)節(jié)17學(xué)分，綜合論文訓(xùn)練15學(xué)分。其中，計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)核心課程共5門（14 學(xué)分），分別是：操作系統(tǒng)（3學(xué)分）、編譯原理（2學(xué)分）、形式語言與自動機（2學(xué)分）、人工智能導(dǎo)論（2學(xué)分）、專業(yè)實踐（5學(xué)分）。
其他還有公共基礎(chǔ)課程，比如思想政治理論、體育、外語，以及文化素質(zhì)課，比如哲學(xué)與倫理、藝術(shù)與審美。
以下是2018年清華大學(xué)交叉信息研究院的2018春季課程[2]。交叉信息研究院又稱“叉院”，由圖靈獎獲得者姚期智教授領(lǐng)銜。
叉院計算機科學(xué)實驗班特設(shè)全英文教學(xué)的專業(yè)及核心課程 25 門，覆蓋計算機科學(xué)的前沿領(lǐng)域，學(xué)生可根據(jù)自身研究興趣在專業(yè)核心課中按要求進行選擇性修讀。
其中大一、大二專業(yè)核心課開設(shè) 13 門，以“通才教育”為主，涉及計算機科學(xué)基本專門知識，幫助學(xué)生全面了解計算機科學(xué)前沿領(lǐng)域；大三、大四專業(yè)核心課開設(shè) 12 門，以“專才教育”為主，分別面向兩個專業(yè)方向“理論和安全”以 及“系統(tǒng)和應(yīng)用”。
叉院25 門專業(yè)及核心課程如下：計算機入門、計算機應(yīng)用數(shù)學(xué)、普通物理（1）英、信息物理、算法設(shè)計、普通物理（2）、計算理論、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)、密碼學(xué)基礎(chǔ)、博弈論、近代物理（1）英、計算機安全的理論及實踐、Java 程序設(shè)計基礎(chǔ)、分布式計算(基礎(chǔ)與系統(tǒng))、量子信息、大數(shù)據(jù)算法與模型、機器學(xué)習(xí)、高等計算機圖形學(xué)、近代物理（2）英、計算機網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、操作系統(tǒng)、計算生物學(xué)、信息論與網(wǎng)絡(luò)編碼、專題訓(xùn)練實踐、計算機科學(xué)研究實踐。
其中，量子計算、密碼安全、計算生物學(xué)以及近代物理等課程，充分體現(xiàn)了“叉院”的特點。學(xué)生在第四學(xué)年（第7、8學(xué)期）將在清華或各著名科研院所從事實際專題研究與實踐。培養(yǎng)過程以在清華大學(xué)為主，優(yōu)秀學(xué)生將有機會派往國外參加國際交流及培訓(xùn)。
下面是姚班2018秋季課程表[4]：
高中畢業(yè)去國外學(xué)AI：更多自由探索
對于想盡早跨出國門看世界的學(xué)生而言，吸引他們的不僅是課程設(shè)置，更是國外自由的學(xué)術(shù)和探索空間。
目前，在美國只有卡耐基梅隆大學(xué)（CMU）設(shè)有人工智能本科。因此，要去美國學(xué)AI，更常見的路線將是先讀計算機專業(yè)本科，而后再選擇AI相關(guān)的碩博士項目。
1、選擇CMU的人工智能本科
根據(jù)官網(wǎng)介紹，想學(xué)CMU人工智能本科的高中生，需要首先申請CMU計算機科學(xué)學(xué)院（SCS）的本科生，撰寫PS時明確表示自己對AI培養(yǎng)計劃（BSAI）的興趣。
進入計算機科學(xué)學(xué)院讀完第一年后，方可申報人工智能專業(yè)。不過，不是你想學(xué)就能學(xué)，每個班級只有大約35名學(xué)生可以報名申請，而AI課程一共接收大約100名學(xué)生。
在四年的學(xué)習(xí)過程中，學(xué)習(xí)需要學(xué)習(xí)包括數(shù)學(xué)和統(tǒng)計核心課程、計算機科學(xué)核心課程、人工智能核心課程、道德、AI細分方向、人文藝術(shù)、一般科學(xué)和工程學(xué)等大類的至少 30 門課程。總的來說，核心課程以人工智能為核心，分為以下七大版塊（要了解課程大一、大二等時間排序詳見官網(wǎng)[1]）：
數(shù)學(xué)與統(tǒng)計核心（6門課程）
計算機科學(xué)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（可用“數(shù)學(xué)概念”替代）
微分和積分微積分
積分與逼近
矩陣和線性變換
計算機科學(xué)家的概率論
現(xiàn)代回歸
計算機科學(xué)核心（5門課程和新生入境課程）
新生移民課程
勢在必行的計算原則
函數(shù)編程原理
并行和序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法
計算機系統(tǒng)簡介
計算機科學(xué)的偉大理論思想
人工智能核心（人工智能中的3個課程和概念）
人工智能概念（小型，春季學(xué)期）
AI表示和問題解決入門
機器學(xué)習(xí)入門
選修課（二選一）：
自然語言處理簡介
計算機視覺導(dǎo)論
道德選修課（以下1門課程）
新生研討會：人工智能與人文
計算中的道德與政策問題
人工智能、社會與人文
人文與藝術(shù)（7門課程，必須有認知科學(xué)和認知心理學(xué)）
認知心理學(xué)
人類信息處理與人工智能
感知
人類記憶
視覺認知
認知建模
語言與思想
在人類和機器中學(xué)習(xí)
AI 細分方向選修課（4門課程，從以下每個領(lǐng)域?qū)W習(xí)一門）
決策與機器人細分方向
神經(jīng)計算
真理，正義與算法
認知機器人
人工智能的戰(zhàn)略推理
機器人規(guī)劃技術(shù)
移動機器人編程實驗室
機器人運動學(xué)和動力學(xué)
規(guī)劃、執(zhí)行和學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)細分方向
深度強化學(xué)習(xí)和控制
文本挖掘的機器學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)簡介
高級數(shù)據(jù)分析
感知和語言細分方向
搜索引擎
語音處理
計算感知
計算攝影
視覺傳感器
人工智能交互細分方向
設(shè)計以人為本的系統(tǒng)
人機交互
向人學(xué)習(xí)
智能產(chǎn)品和服務(wù)設(shè)計工作室
SCS選修課
BSAI學(xué)生在計算機科學(xué)學(xué)院學(xué)習(xí)兩門選修課。
科學(xué)與工程
BSAI學(xué)生參加四門科學(xué)和工程課程，作為SCS通識教育要求的一部分。
2、選擇MIT計算機科學(xué)本科
如果不去CMU學(xué)AI，而是走更常見的先計算機本科然后再學(xué)人工智能路線，讓我們以MIT為例。
下面是MIT計算機科學(xué)本科專業(yè)課程設(shè)置：
必修課（4門）：
計算機科學(xué)與程序設(shè)計概論；或計算機科學(xué)Python程序設(shè)計入門；或計算思維與數(shù)據(jù)科學(xué)概論（三選一）
計算機科學(xué)數(shù)學(xué)；或離散應(yīng)用數(shù)學(xué)原理（二選一）
編輯基礎(chǔ)
算法簡介
選修課（分初級和高級課程，學(xué)生需要從中選擇兩門課，其中一門必須從高級課程中選擇）：
初級
計算機體系結(jié)構(gòu)
推理入門
人工智能
高級
軟件構(gòu)建
計算機系統(tǒng)功能
機器學(xué)習(xí)簡介
自動化、可計算性和復(fù)雜性；或者計算理論（二選一）
算法的設(shè)計與分析
軟件開發(fā)
在美國，諾貝爾獎得主照樣給本科生上課
從課程設(shè)置上來看，除了專業(yè)知識，美國大學(xué)也十分注重基礎(chǔ)學(xué)科的培養(yǎng)。
哲學(xué)、人文乃至政策等寬泛的基礎(chǔ)課程，有利于拓展學(xué)生視野和思維，為將來求學(xué)和工作給出更廣博的選擇。
但更令人關(guān)注的，是美國本科教育為學(xué)生與世界一流科學(xué)家接觸所提供的機會。
“我沒有在中國讀本科，因此這方面沒有發(fā)言權(quán)，”Jim告訴新智元：“我能說的只是，在美國和教授交流非常方便，不管你是大二的學(xué)生還是PhD，他們都會熱心解答你的問題，推薦信也寫得很好。例如我這次去紐約，教授親自迎接我，最后大家都會成為很好的朋友?！?/p>
收集中，幾乎每位老師和學(xué)生都表示，在美國讀大學(xué)與頂級教師的交流機會很多，而這是在中國高校很難見到的。
“美國的頂級教授，哪怕獲得了諾貝爾獎，也照樣要給本科生上課，教學(xué)任務(wù)一點也不會減少?！崩ド蕉趴舜髮W(xué)應(yīng)用科學(xué)與工程研究院以及大數(shù)據(jù)研究中心主任李昕教授告訴新智元。李昕教授同樣也在美國杜克大學(xué)任教。
“這是中美高校課程設(shè)置的不同，美國高校每門課都有 Office Hour，每周1-2個小時，這個時間段老師必須在，學(xué)生可以去任意問問題?！崩铌拷淌谡f。
“尤其是美國的私立學(xué)校，教授會花相當大的時間和精力用于教學(xué)，這比同檔次的中國高校投入很多?！倍趴舜髮W(xué)電子與計算機工程系副教授陳怡然表示，雖然陳怡然教授并不太推薦高中生畢業(yè)后直接去美國學(xué)AI。
“美國不像中國，有專門的人工智能本科，雖然會有相關(guān)的方向?！标愨徽f：“到美國念一個排名不靠前的高校，再出來讀研究生，并不見得比讀中國985高校有優(yōu)勢?！?/p>
中美AI專業(yè)學(xué)生對比：中國學(xué)生基礎(chǔ)扎實，美國學(xué)生動手能力強
在課程的建設(shè)中，不僅需要對具體科目或課程類型精心設(shè)計，還不能忽視對課程整體性和系統(tǒng)性的關(guān)照。課程結(jié)構(gòu)的好壞影響課程整體功能和目標的達成。
“對于工學(xué)院來說，中國學(xué)生的理論知識一般都比較強，基礎(chǔ)比較扎實，”李昕教授告訴新智元：“而美國學(xué)生則是動手能力強?！?/p>
“相比中國高校的上課、作業(yè)然后考試，美國本科教育非常側(cè)重課程項目（course project），這有助于促進學(xué)生的實踐能力。但反而來，美國工科學(xué)生的理論功底則不那么牢靠。對科研感興趣的美國工科學(xué)生，會在本科階段去其他院系選修數(shù)學(xué)、物理等理論相關(guān)的課程，增強自己的理論基礎(chǔ)，為博士研究做好鋪墊?！?/p>
李昕教授表示，在專業(yè)設(shè)置上，中國的“動作很快”，目前很多中國高校設(shè)置了大數(shù)據(jù)本科專業(yè)?！叭绻髷?shù)據(jù)真的很有用，像計算機科學(xué)一樣，那么這當然是好事。但是，如今我們并不知道五年后、十年后情況如何。在這一點上，美國設(shè)立新的本科專業(yè)比較謹慎。”
“我們昆山杜克大學(xué)在2018年設(shè)立了大數(shù)據(jù)專業(yè)，該專業(yè)在設(shè)置上強調(diào)與行業(yè)相結(jié)合，學(xué)生在大數(shù)據(jù)專業(yè)以外還要學(xué)習(xí)某一個由學(xué)生自己選擇的傳統(tǒng)行業(yè)知識，比如制造業(yè)或金融，”李昕教授說：“大數(shù)據(jù)未來發(fā)展的一個最大難點就是缺乏復(fù)合型的人才。要找到一個既懂數(shù)據(jù)又懂專業(yè)領(lǐng)域的雙料人才非常困難，所以培養(yǎng)跨學(xué)科的人才是我們昆山杜克學(xué)校的一個重要任務(wù)?！?/p>
“當然，越早去美國越容易融入當?shù)匚幕蜕鐣?，對于以后長期在美國發(fā)展有一定幫助，”李昕教授說：“但是，過早出國也容易變成‘香蕉人’，雖然是黃皮膚，但對中國文化和傳統(tǒng)卻了解不多?！?/p>
而這，不僅僅是盡早出國學(xué)AI才會有的問題。
該去美國學(xué)AI還是在中國學(xué)AI？
現(xiàn)在，人工智能在美國和中國都會受到同樣的重視，在未來幾年，可以預(yù)見兩國都會在AI教育方面投入大量的資源。
“學(xué)生都會想選擇最好的學(xué)校、最好的平臺、最好的老師、最好的同學(xué)?！蹦暇┐髮W(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系副教授俞揚表示：“但什么是‘最好’，不同的人有不同的定義。”
“有些頂級學(xué)校對學(xué)生素質(zhì)要求非常高，如果達不到這一標準，學(xué)習(xí)起來會非常吃力，如果在這樣一個團體里排在靠后的位置，對學(xué)生個人的自我評估有一定負面影響。”俞揚說，他同時也在南京大學(xué)最新成立的人工智能學(xué)院授課。
南京大學(xué)的官網(wǎng)上，特別強調(diào)“在師資力量方面，高水平教師團隊100%進入本科教學(xué)環(huán)節(jié)，本科生就能獲得接觸前沿研究和高水平應(yīng)用實踐的機會”。
俞揚表示，現(xiàn)在美國高校里想學(xué)人工智能的學(xué)生非常多，申請本科和博士競爭都很激烈?！坝泻芏嘟艹龅慕淌诒还I(yè)界吸引，離開了高校，導(dǎo)致美國高校師資力量有所減弱。雖然在企業(yè)里也能進行學(xué)生培養(yǎng)，但這跟高校教育還是不大一樣?！?/p>
隨著這幾年中國大力投入，中國人工智能和國際學(xué)術(shù)界交流非常頻繁，“從相關(guān)頂會的程序主席、論文錄用情況和會議贊助等方面看，中國和全球?qū)右呀?jīng)非常好。”
南京大學(xué)人工智能學(xué)院和美國、歐洲、日本、加拿大及香港地區(qū)建立了長期穩(wěn)定的國際交流機制，設(shè)立專項基金支持本科學(xué)生的國際交流，可以出國訪學(xué)、留學(xué)、交換。
“人工智能學(xué)院還沒有成立的時候，我們帶領(lǐng)本科生發(fā)表論文，也順利被美國碩士項目的錄取，”俞揚說：“從目前的人工智能來看，國內(nèi)也有自己的優(yōu)勢，比如與國內(nèi)的企業(yè)合作，企業(yè)里有很多新奇的應(yīng)用，大量的數(shù)據(jù)和大量的計算資源，這些優(yōu)勢中有一些甚至可能是超過美國的。”
俞揚認為，無論是去美國讀AI還是在中國讀AI，環(huán)境很重要，但自身的興趣更重要。“如果不是真正感興趣，能夠全身心地投入這樣的研究方向，否則很難發(fā)揮全部潛力。每一個火的方向都有冷的時候，建議同學(xué)們選擇專業(yè)的時候，不要太受外部環(huán)境影響，因為當遇到挫折和困難時，只有自己的興趣愛好，才是堅持下去最大的動力。”
本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號“新智元”，作者聞菲、木青。文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場。
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