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          1200萬高考生注意!這個專業人才缺口巨大,國家出政策全力支持

            結合文內觀點留言討論,智谷君將綜合留言質量抽取3位讀者,各送出一本《大分化時代中國怎么辦》。產業、區域分化、增長失衡,決策觀念如何轉變?股市不穩、樓市限購,穩投資還是促銷費?成本升高、通脹再臨,如何避免財富縮水?站在深度轉型的當下,本書值得經濟研究者、政策制定者、投資者和企業經營者探討。

            ◎智谷趨勢?| 逍道一

            今年高考,一道取材于《紅樓夢》的作文題,難倒大批考生。

            如果說,《紅樓夢》是"過去"給考生們出的難題。那么隨著這幾天高考陸續出分,考生和家長們又會遭遇來自"未來"的困惑?——?報志愿。

            誰不想自己選的專業能夠順應大勢,擁抱朝陽行業,甚至開風氣之先?

            這份選擇不僅關乎個人。在如今國際博弈演變為科技之爭的今天,中國想突破技術封鎖和卡脖,越來越需要一批重點領域的專業人才,為國創新、攻堅克難。

            說到這里,你會想起哪些專業呢?

            燕園的未名湖,倒影著博雅塔,也倒影著無數莘莘學子的夢想。

            翻開北大專業設置,歷史上以文理見長的北大,如今已有了一個漸成規模的信息與工程科學學部。

            昔日的計算機專業,衍生出信息科技、電子、計算機、集成電路、智能、微電子、軟件、未來技術等多個院所。從專業擴展,不難窺見這所百年學府面對未來做出的積極調整。

            北大校內,有一門信息科學技術學院開設的選修課,成了青年極客們的熱門選擇。

            這門課叫《游戲AI中的算法》,課后作業是用王者榮耀1V1的環境做實驗。

            王者一開打,"戰火"旋即蔓延到隔壁的老對手——清華。

            陳華玉是清華計算機系的一名強化學習方向的研究生。他加入"五殺蔡文姬隊",用專業所學,花了5個月時間投入到"王者榮耀"中,在第2屆"騰訊開悟多智能體強化學習大賽"中斬獲冠軍。

            不過,打比賽的不是人,而是他們訓練的AI。

            對手同樣強大,包括北大、南大、中科院、中科大、國科大、華科大、哈工大、西交大、電子科大……學霸PK,高手過招,馬虎不得。

            這些難道不是我們做夢都想上的名校嗎?為什么名校學霸居然都在"打游戲",這里面是不是有什么誤會?

            沒誤會!把鏡頭先拉到大洋彼岸。

            在中國留學生盯著美國名校商學院時,美國學生早已做出了不同的選擇。

            2019年,美國數學與計算機科學的就讀人數上升9.4%,超過商科,成為美國第2受歡迎的專業。

            計算機科學里最熱門的學科是人工智能(Artificial Intelligence),也就是大家熟知的AI。

            美國開設AI專業的學校包括哈佛、MIT、耶魯、斯坦福、伯克利、卡耐基梅隆、賓大、哥大、CIT、GIT、UCLA……可以說,你所知道的名校,沒一所愿意錯過這個未來專業。

            AI專業熱火朝天,硅谷當然是第一推動力。

            全球知名數據分析公司GlobalData發布報告顯示:

            2016-2020年,蘋果收購了25家人工智能公司。難得素來穩健的庫克如此坐不住,大有"再造一個蘋果"的手筆。

            馬斯克也沒閑著,推出"超人計劃",成立Neuralink公司,直言:欲駕馭AI,先與AI共生。

            谷歌支持的人工智能實驗室DeepMind,更是成功控制了一個核聚變反應堆內的過熱物質。

            有沒有覺得DeepMind有些耳熟?

            沒錯,2016年,正是DeepMind構建的AlphaGo,一舉擊敗了人類頂級棋手。

            AlphaGo一鳴驚人,越來越多AI研究團隊意識到:智能技術的研發,在海量的數據、復雜的場景、模型迭代等方面,需要太多資源與投入。

            所以,游戲就成為了AI的試驗場。

            DeepMind自己,甚至為了研究AI,創造了一款名為"X Land"的游戲。

            X Land更高級之處在于,它能在多人游戲環境中建立一個3D的第一人稱化身,這個化身會透過第一人稱視角去感知游戲環境,并且不斷嘗試、碰撞游戲規則,從中累積龐大數據來訓練自己完成游戲目標。

            當然,別只顧羨慕硅谷的AI研究領先,中國也在迎頭趕上。

            去年,哈佛大學肯尼迪學院貝爾弗科學與國際事務中心《21世紀的中美科技競爭》預測:

            中國已經在人工智能實際應用方面明顯超過美國;到2030年,中國有望超過美國,成為人工智能領域的全球領導者。美國艾倫人工智能研究所也表示,科研層面,如今中國在深度學習的專利出版物已經是美國的6倍。

            既然海外的科技公司可以通過游戲訓練AI,中國當然也可以。

            看到這里,正好可以回答前文的疑問:為什么高校學霸們都在打游戲 —— 真相是,他們是借著王者榮耀,來完善自己的人工智能科研課題。

            況且,如今的王者榮耀,其也早在AI領域乘風破浪。

            2021世界人工智能大會,舉辦過一次很特別的王者對戰表演賽。5位電競選手對陣AI。

            就像當年AlphaGo大戰世界頂級圍棋棋手一樣,只不過這次AI不是來自谷歌,而是王者榮耀與騰訊AI Lab研發的策略協作型AI ——"王者絕悟"。

            如果說"王者絕悟"帶來的玩家陪練、游戲環境平衡性調控、英雄數值測試等功能、以及"挑戰絕悟"這種新玩法,是提升玩家游戲內體驗的秘笈。

            那么,"開悟"則是騰訊面向游戲外的科研、教育、產業合作維度,為廣大AI科研人員和愛好者打造一個交流和集思廣益的開放平臺。

            今年的STAC大會上,騰訊天美L1工作室總經理、《王者榮耀》執行制作人黃藍梟表示:

            以開悟AI開放研究平臺為技術載體,除了舉辦成渝地區的高校公開AI競賽,助力本地人才培養和學術交流之外,還要在此前與北京大學、電子科技大學、清華大學、中國科學技術大學4所高校的老師們合作的基礎上,將進一步擴大合作范圍,邀請復旦、南大等10所高校的老師們加入的科教聯合體,共同建設AI高校培養方案。

            王者榮耀做了這么多,很大一部分原因在于AI在中國的發展,尤其是在技術人才的培養上,存在著急切而又務實的需求。

            AI是一門實踐科學,技術終究要離開實驗室,走向產業場景。

            在這個過程中,需要源源不斷的優秀人才加入。而這些AI人才,又需要完善的教育體系。

            別老覺得中國人多,總能發掘到人才。事實上,我國AI人才缺口依舊很大。

            據人社部等3部門聯合發布《人工智能工程技術人員就業景氣現狀分析報告》顯示:

            我國AI人才缺口超過500萬,1:10的供需比例嚴重失衡。如不及時培養,2025年AI人才缺口將突破1000萬。

            中國已經意識到AI教育的重要性,政策方面全力支持。北大游戲AI課座無虛席,也說明了學生們對AI領域饒有興趣。

            但是,AI的研究與測試,并非一件易事。

            光有興趣,是沒辦法讓一個AI模型從笨拙到"聰明"的。

            ◆?AI教育面臨的第一個難關,就是算力資源的問題。

            簡單理解,便是計算機的數據計算和處理能力。北大博士生魯云龍介紹道:在北大,學校GPU也只能處理一般的計算機視覺研究和簡單的游戲。但如果想訓練出AlphaGo或能打王者的AI,效率就會慢得多。

            即便算力跟上來了。那要如何去評估自己的AI模型是否足夠智能,能夠像AlphaGo一樣,甚至比它還要"聰明"?

            ◆?這就是如今AI教育面臨的第二個難關——測試環境。

            研究AlphaGo所用的"圍棋",雖然是一個不錯的選擇。但是,如今的人工智能研究,已經今非昔比了。

            棋類游戲的整個狀態空間是有限確定的,但現實世界中的產業應用場景,并沒有那么簡單,存在很多信息獲取的局限性。

            所以,僅用圍棋來測試AI的決策能力也許不錯;但是如上文所說的,要讓技術走到產業場景中的話,肯定還不夠。

            

            

            ◆?而讓AI從理論到實踐,恰恰是第三個難關。

            中國高校教學通常以理論知識為體系,以課程學習為途徑。這樣的形式在科技革命日新月異、產業升級迫在眉睫的當下難免脫節。

            偏偏中國實體產業鏈很龐雜,對應的應用場景無比復雜。高校人才培養無論是課程設置、成果研究、場景應用都很難根據這么復雜的現實,進行靈活預判與調整。

            而學校之外,本該由AI推進轉型升級的行業和產業,由于得不到高校AI研究成果的驅動,又可能喪失轉型的先機。

            一句話,AI的發展需要產學研全鏈條的創新。

            不過,既然教育是一切人才的源頭活水,突破這層天花板,還是需要從教育本身想對策。

            基于開悟平臺,王者榮耀與AI Lab給出的"課程+競賽+科研"共生發展模式,也許是一個新的解法。

            仰望星空,頭頂星辰大海。

            從早期的藍、深藍、更深的藍,到16年名聲大振的AlphaGo,國外DeepMind、OPEN AI前赴后繼,美國一度風景獨好。而在國內,王者榮耀和騰訊AI Lab研究出的"王者絕悟"也證明了中國也正在人工智能領域奮起直追。

            從AI研究與教育需求上看,王者榮耀這種多人競技策略游戲,解決了AI科研場景缺失的問題?——?游戲中高達10的20000次方種操作可能性,是一個堪比現實環境復雜程度的技術培養皿。

            況且,如果AI模型能夠應對王者榮耀這個環境中的不完全信息環境,并能夠及時反饋并做出最優決策,那么其自然有機會遷移至現實環境中,發揮更大應用價值。

            進行到這一步,已然很不容易。但隨后AI開放研究平臺"開悟"的出現,大家才明白接下來還有幅更大的藍圖。

            依托開悟平臺提供的支撐AI進行強化訓練的大規模算力、統一的強化學習框架,能夠幫助高校師生加速研發速度,提升AI的訓練效率。

            通過開悟提供的前沿模擬環境、開放多元的技術沉淀資產、教學和驗證支撐,能從多個維度彌補了高校在應用場景和算力資源的不足。

            哈工大(深圳)研究生鄭東潤之前訓練AI需要足夠的GPU,不僅耗資源,而且搭建訓練AI的系統,也是非常麻煩的?,F在開悟直接給了鄭東潤可視化界面,只需要把做的東西丟進去就OK了。

            開悟項目組成員James將其比作隨時可以拎包入住的精裝房。

            此外,基于開悟平臺,騰訊還舉辦了兩屆"開悟多智能體強化學習大賽",以"以賽代研"的方式,幫助高校師生以更低門檻的方式,借助在開悟平臺上的技術積累,完善自身的科研課題。

            清華的陳華玉表示,今年在參加"騰訊開悟多智能體強化學習大賽"復賽時,訓練打比賽的AI用到32臺服務器、1000個CPU、1塊大的GPU。他坦言,這種算力資源僅憑個人或者學校實驗室,根本無法提供。

            中科大博士趙鑒直言,有了這個平臺,實驗室同學的科研熱情特別高漲。

            

            此外,如上文所言,王者榮耀還基于開悟,與14所高校建立了高校課程合作計劃。讓AI專業的學生能夠在課堂上完成更夯實的理論知識體系構建。

            自2019年教育部發文批復了35所高校作為"人工智能"首批新專業建設資格以來,高校人工智能課程教育一直在搖擺中發展。

            ◆?一方面,短短3年時間,很多學校都沒有系統完善的人工智能教育的師資力量,絕大多數教師只是在某一個細分領域有相關的經驗。

            此外,高新科技人才備受國內外關聯產業追捧,優質人才資源都在企業任職,高校引入人才進度受限。

            ◆?另一方面,瞄準了政策紅利與風口,部分沒有獲得AI專業批設權利的院校大打"擦邊球",通過文字游戲模糊了學生專業選擇,一定程度上也影響了人才的培養,比如所謂的"機器人專業",實則與強化學習等AI領域知識無關,更多聚焦在機械制造、電路工程上。

            慶幸的是,如今中國高校面向不同人群開展了多層次、"AI+X"的人才培訓模式。這樣的模式不僅能做到因材施教、個性培養,更重要的是有利于挖掘專業復合型人才。而基于開悟平臺延展而來的"AI+游戲",就不失為一種選擇,這也是開悟能與各大高校搭建合作關系的原因之一。

            開悟平臺承載了技術、資源等"AI生態原料",逐步發展為"競賽-課程-科教聯盟-科創聯合體"的生態聚集地。

            而在技術走向產業的路上,如今騰訊也有了新的一步?——?在2022 STAC 大會現場,發布了"騰訊X西南交通大學 智慧交通項目"的合作,將配合西南交通大學的專業領域優勢,依托"開悟"平臺,以成都市作為核心示范區域,著眼困擾大家的交通擁堵問題,致力于將交叉口的通行效率提高10%。

            這樣的校企聯動,一方面能夠借助企業資源與渠道,推進研究,為后續的AI教育沉淀優質案例,加速人才與技術的儲備速度;另一方面,高校的科研成果,亦能夠作為企業發展的推進器。

            何況,智慧交通本就是智慧城市的重要組成部分。

            當交通擁堵這種"日常問題"得到優化解決后,那么下一步也許就是完善城市"交通大腦"建設。畢竟,成都本身就在智慧交通這個層面大有規劃 —— 不僅在去年上線了"智慧停車"服務模塊,今年也成立了智慧交通聯合創新中心。因此,依托開悟平臺與高校合作打造的智慧交通項目,正在成為補全成都"智慧大腦"的拼圖之一。

            至此,AI產學研之間的壁壘雖然不至于完全消融,但至少找了一個通達彼方的新起點,為未來更多人才、技術、產業間的鏈接提供了一種新的參考路徑。

            6月初,騰訊還與成都高新區簽署合作協議,在成都高新區落地騰訊未來中心項目,圍繞文創、科創等重點領域,探索全真互聯網等未來科技與場景形態建設,推進城市生產生活、城市治理數字化轉型發展。

            現在很多公司都提all in AI,騰訊的目標則是AI in all??此坪唵蔚捻樞蝾嵉?,是孕育生態的可能。因為AI對于騰訊不是一棵大樹,而是一片森林。

            現階段,逼近人類大腦的"通用AI"也許只屬于科幻情節。

            但一切總要有個開始。上個世紀末,美國一些先知先覺的大學就開設的"游戲專業",不只是游戲設計、編程等等,連"玩"也成了單獨的專業。

            

            

            一切未來都要一個屬于現在的開端,從這個意義上說,王者絕悟與開悟為中國的AI教育對接未來開了一個好頭。

            "開悟"二字至關重要。

            如果說過去一百年中國從工業文明的灰燼中覺悟,還可以一路摸著別人的石頭走出來,但在新技術浪潮中,已經沒有現成的石頭可摸。

            我們只能更多的靠自己,去找尋并攀登人類整體進化的階梯。

            王者榮耀這塊試驗田,是一個不錯的開始。

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