毛軍發(fā)：“隨著算法、算力和數(shù)據(jù)的進一步發(fā)展，勢必加速萬物智能時代到來，為人工智能賦能各種場景打通重要通道，實現(xiàn)萬物互聯(lián)?！?/span>

“眾多落地的AI技術正在創(chuàng)造萬物智能的新時代，在數(shù)字化、網(wǎng)絡化的基礎上，智能化將對人類社會形成升維重構?！敝袊茖W院院士、上海交通大學副校長毛軍發(fā)表示。

人工智能“嵌入”各行各業(yè) 加速萬物智能時代到來

當前，AI醫(yī)療、智慧家庭、自動駕駛、智能交易等人工智能的發(fā)展不斷顛覆企業(yè)的商業(yè)模式，也在改變我們的生活方式。毛軍發(fā)表示，人工智能作為“加速器”已涉及醫(yī)療、金融、交通、新聞等各行各業(yè)，可以有效解決傳統(tǒng)行業(yè)面臨的問題，發(fā)揮大量數(shù)據(jù)的價值，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

“人工智能發(fā)展的本質(zhì)是通過算法、算力和數(shù)據(jù)去解決完全信息和結構化環(huán)境下的確定性問題?！泵姲l(fā)認為，隨著算法、算力和數(shù)據(jù)的進一步發(fā)展，勢必加速萬物智能時代到來，為人工智能賦能各種場景打通重要通道，實現(xiàn)萬物互聯(lián)。

在毛軍發(fā)看來，未來的萬物互聯(lián)時代具有三方面的特點：

首先，普通人的生活將會發(fā)生翻天覆地的變化。人身邊的智能設備會逐漸小型化、輕便化、透明化，甚至會被云設備取代。只要個人身份驗證成功，就可以在任何地方使用終端連接到信息中心。

其次，工業(yè)生產(chǎn)也會發(fā)生很大的變化。自動化生產(chǎn)的可靠性和穩(wěn)定性有大幅的躍升，大部分工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的自動化程度都會大幅提高，直接從事產(chǎn)品生產(chǎn)的人員將會大量減少。

此外，國家的社會治理系統(tǒng)也會改變。各種信息能夠為國家分析預測國民經(jīng)濟政治的發(fā)展狀況，對未來政策的制定和方向的規(guī)劃有重要作用；由于個人的信息可以隨時上傳，因此很多事情業(yè)務手續(xù)的辦理會極大的簡化。

為人工智能注入更多安全基因

萬物互聯(lián)，信息安全勢在必行。大數(shù)據(jù)殺熟、技術黑箱、算法偏見等專業(yè)名詞，正在隨著人工智能的普及引來人們的關注。人工智能技術的快速發(fā)展和廣泛應用，使得技術安全問題開始從幕后走到臺前，成為人工智能研究發(fā)展的重要議題。

毛軍發(fā)認為，在推動人工智能技術安全性方面，除了加強基礎研究外，更要推動人工智能與法學學科等領域的文理交叉，推動人工智能和大數(shù)據(jù)領域的治理框架研究和機制設計，形成政策、倫理以及法律法規(guī)的多元規(guī)則體系，共同推動人工智能科技實現(xiàn)從“能用”到“好用”的跨越，保障人工智能的快速、健康發(fā)展。

“上海交通大學在這方面也有布局。在今年的世界人工智能大會期間，上海交通大學人工智能研究院人工智能治理與法律研究中心揭牌成立，加強人工智能治理體系及其可實現(xiàn)技術路徑的建設，在社會治理模式和法學研究范式的革新方面進行探索?！泵姲l(fā)告訴記者。

人工智能領域的競爭歸根結底是人才的競爭

在2020世界人工智能大會“創(chuàng)新人才培養(yǎng)論壇”上發(fā)布的《2020全球人工智能人才培養(yǎng)研究報告》提到，全球人工智能產(chǎn)業(yè)的重要性程度逐漸提高，在過去四年中，AI人才的需求量以每年74%的速度增長，但AI人才市場尚處于“供不應求”的狀態(tài)。人工智能崗位越來越細分，人才需求越來越多樣，算法型人才需求度高，人才學歷要求高，碩士及以上的超過50%。隨著AI崗位和與之相配的商業(yè)化崗位需求不斷增多，短期內(nèi)人才供給處于緊缺局面。

在毛軍發(fā)看來，我國人工智能領域人才培養(yǎng)面臨的主要問題是：一、頂層規(guī)劃不夠、人工智能戰(zhàn)略發(fā)展目標不清晰；二、學科聯(lián)動不足、交叉復合型人才的培養(yǎng)模式不靈活；三、缺乏校企合作、產(chǎn)學研協(xié)同育人機制不成熟。

“迫切需要探索人工智能基礎研究拔尖人才和交叉應用高端人才培養(yǎng)的新模式。”毛軍發(fā)說，上海交通大學人工智能研究院形成了由1名圖靈獎獲得者、2名中科院院士和30余名各類國家級專家等組成的一流團隊。學院還專門設立吳文俊人工智能榮譽博士班，培養(yǎng)人工智能領域學術大師與產(chǎn)業(yè)領袖。

毛軍發(fā)對AI人才培養(yǎng)提出三點建議。第一，基礎研究拔尖人才培養(yǎng)要重視打造人工智能核心知識課程體系，重點建設一批與數(shù)學、物理學、計算機、控制、神經(jīng)和認知科學等學科交叉融合的人工智能基礎課程；第二，廣泛吸引全球范圍內(nèi)一流的人工智能教育、研究和產(chǎn)業(yè)人才，推進產(chǎn)學研合作培養(yǎng)模式，打破校企人才培養(yǎng)“邊界”；第三，加強人工智能研究的基礎設施建設，學科交叉與產(chǎn)教融合雙翼協(xié)同，創(chuàng)新人才培養(yǎng)，建設世界人工智能人才高地。