2018-中国人工智能教育发展报告

2017年度中国人工智能教育发展报告

（基础教育）

第一章人工智能教育的发展环境

1.1 人工智能的发展

1.1.1 智能社会发展的浪潮

近年来，各国尤其是发达国家高度重视人工智能相关技术与产业的发展，加大对人工智能的科研投入。2009年，欧盟开启了“蓝脑计划”，又在2013年启动了“人脑计划”，并在2016年公开发布了神经信息平台、大脑模拟平台、高性能计算平台、医学信息平台、神经形态计算平台、神经机器人平台等六大平台。欧盟委员会也在2013年初宣布石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。2015年1月，日本政府联合各大企业推出了“机器人计划”，并计划在今后10年里投入1000亿日元用于人工智能的研发；日本政府从2016年开始执行的“第五期科学技术基本计划”中，将“超智能社会”列为重点目标。2016年3月，韩国政府宣布将在智能信息产业领域研发、扩充研究人力、建设数据存储设施、培育产业生态等方面进行投入，在未来5年直接投资1万亿韩元（约合55.6亿元人民币）[1]。

国家层面的政策支持，为人工智能提供了赖以生存和发展的土壤。自2010年起，美国国防部高级研究计划局（DARPA）就开始长期支持人工智能在各领域的应用研究，将“大脑计划”、“先进制造”、“智慧城市”等领域作为美国国家创新战略的重要组成部分。2013年美国政府将22亿美元国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。2016年10月，美国白宫科技政策办公室(OSTP)率先发布了题为《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》的两份重要报告，以期为人工智能未来发展提供针

对性的指导，促进人工智能领域实现新的突破[2]。《为人工智能的未来做好准备》从七个领域提出了具体建议,包括公共事务运行，联邦政府管理，社会监管，人才培养，社会自动化与经济发展，公平、安全与治理，全球安全等领域，提出了人工智能应用的广泛前景。《国家人工智能研发战略规划》则提出了七大战略规划，既包括基础研发战略(Basic R&D)，又包括跨领域的研发基础战略(Cross-cutting R&D Foundations)。包括对人工智能研究进行长期投资、研发更有效的人类与人工智能协作方法等，如图1所示。在该图所示的三层结构中，人工智能技术的应用领域处于最顶层，人工智能技术能被广泛应用于教育、农业、金融、法律、交通、制造、市场等领域[3]。

图1 人工智能研发战略规划结构图

这两份报告的发布对全球人工智能发展战略影响巨大，这两份报告认为，人工智能自出现以来，已经历了以“基于规则的专家系统”为焦点的第一次热潮和以“机器学习”为特征的第二次热潮，而致力于“解释性和通用人工智能技术”的第三次热潮即将来临。第三次发展浪潮为21世纪初至今，随着互联网的崛起、大数据和云计算的应用，人工智能技术快速发展。2016年3月，谷歌公司DeepMind开发出的人工智能程序“阿尔法狗”（AlphaGo）战胜围棋世界冠军韩国选手李世石，引起人们强烈关注，随后其升级版“大师”（Master）在网络上与众多围棋高手进行快棋对决，连赢60局，并在2017年5月3:0战

胜排名世界第一的我国棋手柯洁。阿尔法围棋象征着计算机技术已进入人工智能的新信息技术时代。

2017年，人工智能产业迎来爆发式增长。如前面所述，发达国家都在以人工智能领域的高位发展推动社会新发展，并在这一领域具有领先优势，根据Venture Scanner数据，目前美国以499家人工智能公司位居全球第一，英国则以60家排行第二。

目前，人工智能对农业、医疗、教育、能源、国防、交通等诸多领域均产生了深刻影响，为人类社会进步开辟了新的途径与机遇，人工智能将扮演着重要角色。人工智能技术不断突破，生产成本逐渐下降，人工智能技术开始走出实验室，在城市、工业、零售以及金融、汽车、家庭等垂直行业领域进行实践应用。日常生活中，扫地机器人、无人机已经量化生产销售；打车软件、地图软件等背后都是人工智能根据大数据选择司机、规划线路；快递公司已经大规模使用快递机器人分拣快件。在生产领域，甚至城市管理都能看到人工智能技术的使用，如富士康公司生产线已经有4万台机器人在工作；杭州已成为全球第一座人工智能城市，利用物联网、大数据等来实现新城市管理；谷歌公司整合人工智能、云计算、大数据，向业界提供决策参考，应用于金融、交通、物流[4]。总之，各种重大成果和突破性进展不断涌现，人工智能技术正逐渐渗入到日常生活中，智能社会正在来临。

1.1.2 我国人工智能发展的整体环境

近几年来，我国越来越重视人工智能领域的发展，重磅产业支持政策不断出台：

2015年7月，在《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中就明确提出人工智能为形成新产业模式的十一个重点发展领域之一，要求依托互联网平台提供人工智能公共创新服务，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用[5]。

2016年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》提出重点突破大数据和云计算关键技术、自主可控操作系统、高端工业和大型管理软件、新兴领域人工智能技术[6]。

2016年5月，国家发改委、科技部、工业和信息化部、中央网信办在《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》提出，到2018年，初步建成基础坚实、创新活跃、开放协作、绿色安全的人工智能产业生态，形成千亿级的人工智能市场应用规模[7]。

2017年3月，人工智能首次被写入了全国政府工作报告。报告中指出，全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群[8]。

2017年7月，我国国务院正式发布《新一代人工智能发展规划》，提出了三步走的战略，第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点；第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。[9]

2017年10月，人工智能被写入十九大报告。报告中提出，加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能[10]。

2017年12月，工信部制定《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，提出了四方面主要任务：一是重点培育和发展智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、智能翻译系统、智能家居产品等智能化产品，推动智能产品在经济社会的集成应用。二是重点发展智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节，夯实人工智能产业发展的软硬件基础。三是深化发展智能制造，提升智能制造关键技术装备创新能力，培育推广智能制造新模式。四是构建行业训练资源库、标准测试及知识产权服务平台等产业公共支撑体系，完善人工智能发展环境[11]。

可以看出，从国家规划推动下，已经越来越将人工智能作为一项基础技术，并渗透至各行各业，助力传统行业实现跨越式升级，提升行业效率，人工智能技术正逐步成为掀起互联网颠覆性浪潮的新引擎。为了推动全社会范围内的人工智能战略实施，2017年11月，科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会。会议宣布了我国第一批国家人工智能开放创新平台，分别

是以下四大平台：依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台；依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台；依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台；依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台。这些国家级的开放知识平台与开源软件平台将借力互联网撬动我国人工智能发展的大潮。相关文件列表如表1所示。

表1 中国颁布的与人工智能相关的一系列政策

近几年来，中国大量学者参与到人工智能研究的队伍中来，在中国知网（CNKI）中，以关键词“人工智能”进行检索，检索结果如图2所示，论文数量呈现逐渐增长的趋势，且在2016-2017年期间增长极其迅猛。

图2 以“人工智能”为关键词进行检索的文献数量趋势图

1.1.3 人工智能发展及人才需求环境

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器，人工智能的研究更多地是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决定支持系统和人工神经网络[12]。当前，人工智能技术研究表现在许多热点方向，如语音识别、图像处理、各种各样的人机竞赛、无人汽车和无人飞机、服务机器人应用、智能助理、智能硬件等。伴随智能社会发展，人工智能技术研究及其高水平人才支撑环境越来越成为重要问题，无论是从人工智能领域本身的发展看，还是人工智能人才培养的国际化比较来看，人工智能人才的培养日益迫切。

首先，从人工智能技术本身的发展来看，人工智能仍然处于发展的初期。

大多数研究者认为，人工智能就是对“人类智能(显性智慧能力)”的探索、理解、模拟和扩展，也有一部分研究者坚持把人工智能理解成为对“人类智慧(包括隐性智慧和显性智慧两者)”的探索、理解、模拟和扩展。有人把前者称为“弱人工智能”，把后者称为“强人工智能”。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样；非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。基于这样的理解，人工智能的理论研究问题一直是基础性问题。当前人工智能理论呈“鼎足三分”状态，会成为人工智能研究进一步发展的制约，已经建立3种不同的智能模拟方法如下：

（1）第1种方法是从1943年开始的“结构模拟”方法。这种方法认为，人类智能主要定位在人类大脑的大脑皮层，因此，只要模拟出人类大脑皮层的结构，人工智能就成功了。

（2）第 2 种方法是1956 年出现的“功能模拟”方法。这种方法认为，人类大脑的功能和计算机的功能等效（称为“物理符号假设”），因此可以用计算机来模拟人类的智能（当时主要关注的是人类的逻辑思维能力），智能模拟的问题于是可以退化为计算机的智能软件编写问题。

（3）第3种方法是1990年前后开始的“行为模拟”方法。寻求新出路的人工智能研究，希望能够避免结构模拟和功能模拟方法所遭遇到的困难，于是走向了“行为模拟”的途径。所谓行为模拟，就是模拟“当系统面临某种外来刺激的时候，系统能够产生恰当的行动予以应对”这种能力，这就是感知-动作系统的基本思想。

殊途不能同归，3种理论不能互相沟通，不能形成统一理论，人工智能理论研究存在重大的方法论问题。有学者提出，应当重新审视现有人工智能研究科学方法论的正确性[13]。

在人工智能领域，关于智能的研究存在着不同视角。从技术发展的角度看，人工智能的发展可分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段，如表2所示。其中，计算智能是人工智能的初步形态，也是其不断发展的基础；感知智能是当前国内外人工智能发展集中所处的阶段；认知智能是人工智能的高级形态，是未来人工智能发展的突破口[14]。

表2 人工智能发展的三个阶段（技术维度）

当前，在我国新一代人工智能发展中，学者们提出了更具开阔性视角的人工智能新视野。潘云鹤院士提出第三次人工智能会有大变化：第一，人类信息环境与设施大改变。现已出现了移动技术、互联网、传感器网、车联网、穿戴设备，感知已经铺天盖地，网络已经遍布世界，世界的结构已经变了。以前世界是两元世界，现在已经是三元世界了。三元世界互相之间进行交替，推动着世界的发展。第二，对人工智能的需求大爆发。智能城市、智能医疗、智能交通、智能物流、智能机器人、无人驾驶、智能手机、智能玩具、智能制造、智

能社会、智慧经济都迫切需要人工智能的发展。第三，人工智能目标和理念大改变。以前的人工智能，实际上是用计算机模拟人，或者是研究一个类脑技术，用类脑计算模拟人的行为。现在研究的是什么？是机器如何和人结合起来，变成人机融合，用网络把很多机器和人结合起来，形成一个群智系统，研究人、网、物三元世界如何进行联动，变成一个城市的智能系统。第四，人工智能的数据以及由它带来的方法、技术有了很大的改变，它将越来越转化为大数据驱动计算、传感器驱动计算、多媒体驱动计算，因此大数据智能、感知融合智能、跨媒体智能不可避免，而传统的机器智能检测图灵方法将受到挑战。

所以，以上四种结合在一起，将促进人工智能的重大提升。2017年1月-2月，中国工程院院刊信息与电子工程学部分刊《信息与电子工程前沿（英文）》出版了“Artificial Intelligence 2.0”专题，潘云鹤、李未、高文等多位院士以及专家学者参与撰文，对新一代人工智能的五大智能方向进行了深度阐述，包括：大数据智能，从人工智能知识表达到大数据驱动知识学习；群体智能，从聚焦研究“个体智能”到基于互联网络的群体智能；跨媒体智能，从处理类型单一的数据到跨媒体认知、学习和推理；混合增强智能，从追求“机器智能”到迈向人机混合的机器智能；自主智能，从机器人到自主系统。

综上，人工智能基础研究是人工智能科技可持续发展的基石，只有打牢基础，才能为人工智能及其应用的蓬勃发展与全面升级提供原动力，从当前的发展来看，还有很长的路要走。因此，需要全面加强人工智能基础研究，鼓励多学科交叉创新研究，重视和加强人工智能前瞻性基础研究，经过长期努力与积累，使中国人工智能基础研究整体水平走向国际先进行列。

其次，从人工智能技术领域研究队伍与发展水平来看，我国人工智能研究人才急需系统化培养。

人工智能的基础涉及数学、经济学、神经科学、心理学、哲学、计算机工程、控制论、语言学、生物学、认知科学、仿生学等学科及其交叉，其学科有着十分广泛和极其丰富的研究内容，包括认知建模、知识表示、知识推理、知识工程、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为等，需要高层次的研究人才。美国是现在人工智能科技整体水平最高的国家，根据《中国知识产权报》的报道，截至2016年3月，在人工智能相关专利申请方面，美国以9786件专利申请位居全球第一，占全球总量的28%，且专利申请大多与算法相关；中国