近期,教育部印发了《高等沐鸣2人工智能创新行动计划》(教技〔2018〕3号,以下简称《行动计划》)👩🏻✈️。教育部科学技术司负责人就有关问题回答了记者提问🍣。
一🦹🏽、《行动计划》研究制定出台的背景是什么?
党中央、国务院高度重视人工智能发展。党的十九大报告强调🍮,要“推动互联网🙇🏽♀️🧑🧑🧒🧒、大数据、人工智能与实体经济深度融合”。习近平总书记多次就人工智能作出重要批示,指出人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活🙋🏿、改变世界。2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,对我国人工智能发展做出总体部署;2018年政府工作报告也明确提出“加强新一代人工智能研发应用”。同时,人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心力量,世界主要发达国家纷纷加强谋划部署👩🏿🎨,力图在新一轮国际科技竞争中掌握主动权。
高校处于科技第一生产力、人才第一资源☃️、创新第一动力的结合点,是国家科技创新体系的重要组成部分🟨,肩负着人才培养、科学研究、社会服务🟥、文化传承创新、国际交流合作等使命。面对新一代人工智能发展的重大机遇,教育部及时出台《行动计划》,旨在引导高校主动深化改革、加大探索力度🪮,全面落实立德树人根本任务,牢牢抓住提高人才培养能力这个核心点💁🏽,发挥科研育人在高等教育内涵式发展和高质量人才培养中的重要作用,并通过创新型人才的培养不断提升国家自主创新水平🥒,构筑持续创新发展的优势🚁👨🍳,为我国人工智能发展提供科技和人才支撑,推动我国占据人工智能科技制高点。
二、《行动计划》的主要目标是什么🖍?
《行动计划》明确了三个阶段目标: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;到2025年,高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显著提升,取得一批具有国际重要影响的原创成果🧞♂️,有效支撑我国产业升级、经济转型和智能社会建设;到2030年♐️,高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地,为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障。
三🙍🏿、《行动计划》提出了哪些原则性要求?
《行动计划》坚持把提高人才培养🔂、强化科学研究和服务产业需求统筹部署🍽,提出四个方面的原则性要求🧑🏼⚕️:
一是坚持创新引领。把创新引领摆在高校人工智能发展的核心位置👮🏻,准确把握全球人工智能发展态势,进一步优化高校人工智能领域科技创新体系◀️,把高校建成全球人工智能科技创新的重要策源地。
二是坚持科教融合。全面落实立德树人根本任务,牢牢抓住提高人才培养能力这个核心点,推动人才培养、学科建设、科学研究相互融合🕵🏽👨🏻🏫;发挥科研育人在高等教育内涵式发展和高质量人才培养中的重要作用🧑🏿🦳,并通过创新型人才的培养不断提升国家自主创新水平,构筑持续创新发展的优势⇒。
三是坚持服务需求。深化体制机制改革🟫,强化高校与地方政府、企业🧔♂️、科研院所之间的合作,加快人工智能领域科技成果在重点行业与区域的转化应用🩳,提升高校服务国家重大战略、服务区域创新发展、服务经济转型升级👨🏻🦽➡️、服务保障民生的能力🤵🏿♂️。
四是坚持军民融合。准确把握军民融合深度发展方向、发展规律和发展重点,发挥高校在基础研究、人才培养上的优势和学科综合的特点,主动融入国家军民融合体系🏊🏽♀️,不断推进军民技术双向转移和转化应用。
四👩🏼🎓、《行动计划》针对高校人工智能领域科技创新工作提出哪些重点任务?
高校处于科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的结合点🧔♀️,在人工智能基础理论和自然语言理解🧝🏽♂️、计算机视觉🏄🏿、多媒体、机器人等关键技术研究及应用方面具有鲜明特色。为引导高校牢牢把握人工智能发展的重大机遇,立足已有成绩和优势,进一步加强新一代人工智能科技创新👨🏼🚒,重点部署以下工作:
一是聚焦并加强新一代人工智能基础理论和核心关键技术研究💴。重点推进大数据智能🚴🏿♂️、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与优化决策、高级机器学习、类脑智能计算和量子智能计算等基础理论研究🧑🦱㊗️;加快机器学习、计算机视觉➙、知识计算🤾🏼♂️、深度推理⌛️、群智计算、混合智能、无人系统、虚拟现实、自然语言理解、智能芯片等核心关键技术研究;在核心算法和数据🧰、硬件基础上🤏🏻,以提升跨媒体推理能力、群智智能分析能力、混合智能增强能力、自主运动体执行能力🧏🏿、人机交互能力为重点,构建算法和芯片协同、软件和硬件协同、终端和云端协同的人工智能标准化、开源化和成熟化的服务支撑能力。
二是加快建设人工智能科技创新基地。围绕人工智能领域基础理论🧖🏽♂️、核心关键共性技术和公共支撑平台等方面需求,加快建设教育部前沿科学中心🏌🏼♀️、教育部重点实验室、教育部工程研究中心等创新基地;以交叉前沿突破和国家区域发展等重大需求为导向🤹♂️,促进高校🤷🏽♂️、科研院所和企业等创新主体协同互动🤦🏿♀️,建设协同创新中心;加快各类国家级创新基地培育✹。
三是加快建设一流人才队伍和高水平创新团队。在高校培养、造就一批具有国际声誉的战略科技人才、科技领军人才;支持高校组建一批人工智能、脑科学和认知科学等跨学科、综合交叉的创新团队和创新研究群体;支持高校依托国家“千人计划”“万人计划”和“长江学者奖励计划”等大力培养引进优秀青年骨干人才;加强对从事基础性研究✹、公益性研究的拔尖人才和优秀创新团队的稳定支持。加强高水平科技智库建设。
四是加大国际学术交流与合作力度。支持高校新建一批人工智能领域“111引智基地”和国际合作联合实验室,培育国际大科学计划和大科学工程,加快引进国际知名学者参与学科建设和科学研究,“聚天下英才而用之”👩🏿⚖️。
五🥷🏿🏑、《行动计划》如何提高人工智能领域人才培养👩🏿🏫🟧?
不断加强高层次人才培养。一是学科建设方面。支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向,深入论证并确定人工智能学科内涵🤬⚂,完善人工智能的学科体系,推动人工智能领域一级学科建设🥣。支持高校自主设置相关二级学科或交叉学科。二是专业建设方面👨🏻🎤。加快实施“卓越工程师教育培养计划”(2.0版),积极开展“新工科”研究与实践,重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学💥、生物学🦋、心理学🛀🏽、社会学🌘、法学等学科专业教育的交叉融合,探索“人工智能+X”的人才培养模式🧑🏼💼。鼓励高校对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业🍇。三是教材建设方面👧🏽🏌🏿。加快人工智能领域科技成果和资源向教育教学转化,推动人工智能重要方向的教材和在线开放课程建设,特别是人工智能基础🚕、机器学习、神经网络💺、模式识别、计算机视觉、知识工程、自然语言处理等主干课程的建设,推动编写一批具有国际一流水平的本科生🧭、研究生教材和国家级精品在线开放课程👊🏽;将人工智能纳入大学计算机基础教学内容♠️。四是加强人才培养力度。引导高校完善人工智能领域多主体协同育人机制,并通过增量支持和存量调整,稳步增加相关学科专业招生规模、合理确定层次结构🫳🏼👇🏻,加大人工智能领域人才培养力度。
努力构建多层次教育体系🧒🏽👰🏻♀️。在中小学阶段引入人工智能普及教育👫;不断优化完善专业学科建设,构建人工智能专业教育🧚🏽♀️、职业教育和大学基础教育于一体的高校教育体系;鼓励、支持高校相关教学🫷🏼🧜🏼、科研资源对外开放,建立面向青少年和社会公众的人工智能科普公共服务平台,积极参与科普工作👨🏼🔬。
加强教育国际交流与合作🦹。在“丝绸之路”中国政府奖学金中支持人工智能领域来华留学人才培养🤦🏼🕋,为沿线国家培养行业领军人才和优秀技能人才;鼓励和支持国内学生赴人工智能领域优势国家留学,加大对人工智能领域留学的支持力度,多方式、多渠道利用国际优质教育资源。
六、《行动计划》在推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用方面有哪些部署?
一是推动重点领域应用。实施“人工智能+”行动。支持高校在智能教育🔣、智能制造、智能医疗、智能城市、智能农业🐈、智能金融、智能司法和国防安全等领域开展技术转移和成果转化,加强应用示范🧔🏼;加强与有关行业部门的合作,推动在教育、文化🧖🏻、医疗👃🏼、交通🦑、制造、农林、金融🙇🏻、安全、国防等领域形成新产业和新业态🩸,培育一批人工智能技术引领型企业,推动形成若干产业集群和示范区。重点推动智能教育发展🏥🗺,发挥人工智能在沐鸣2教育教学变革🎿、沐鸣2治理方式变革👩👩👦👦、终身在线学习等方面的作用。
二是支持地方和区域创新发展〰️。根据区域经济及产业发展特点🗂,围绕国家重大部署,加强与京津冀𓀝、雄安新区、长三角地区、粤港澳大湾区、东北地区👋🏿、中西部地区等区域和地方合作🧌,支持高校、政府和企业共建一批人工智能领域协同创新中心、联合实验室等创新平台和新型研发机构,推动高校人工智能领域的基础性🧑🏽🦲、原创性研究与地方🎮👼🏼、企业需求对接,加速地方转型升级和区域创新发展Ⓜ️。
七、怎样确保各项工作要求的落实?
为确保《行动计划》的落实,提出以下政策措施♛:
一是教育部加强支持和引导。优化资源配置,面向国家重大战略需求适当增加研究生招生指标🪽,强化高层次人才培养的模式🙏🏽🖐🏽,全面提高研究生特别是博士生培养质量;在“长江学者奖励计划”等国家重大人才工程中,加大向人工智能领域优秀人才的倾斜力度;加大引导培育,通过教育部科学事业费,加大国家重大科技项目和国家级科技创新平台的培育,引导高校开展跨学科探索性研究,实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破🤶🏻;加强宣传推广🛫,通过中国高校科技成果交易会等方式加强对高校重大科技成果的宣传和推广。
二是各省(区、市)教育主管部门和高等沐鸣2要主动加大探索和支持力度📂。要以服务国家重大需求为目标♤,统筹各类资源、加大探索力度🍒,用好增量👈、盘活存量,支持人工智能领域交叉学科建设、人才培养、科技创新和成果转化应用等工作🧒。及时总结报送本校或本地高校人才培养🧛🏿、服务国家重大项目实施🤦♂️、理论技术新突破和重大科技成果转化等情况。