張道昌:部署五大方向,培養人才并引領第四次工業革命 | 中新人工智能高峰論壇
在張道昌看來,與三次工業革命相比,第四次工業革命除了是技術創新,也是一個讓我們能夠無縫轉型數字世界的大腦。
6月1日,以“深度視野,對話未來”為主題的首屆“中新人工智能高峰論壇”在新加坡·南京生態科技島召開。
本次論壇,大咖云集,匯聚了李德毅、周志華、凌曉峰等多位中、新方院士,以及科大訊飛、小i機器人、云知聲等企業代表。其中,新加坡科技設計大學校長張道昌發表了《關于機器學習的一點思考》的主題演講。
圖 | 張道昌
其中,張道昌校長分享了他們SUTD在創新高等教育上的幾個方向:
第一要打破孤島,要有跨學科的學習;
第二是培養技能能力,有超過書本以外的知識;
第三提供靈活、有選擇的多樣化教育,因材施教;
第四是教育方式的創新,比如數字化的技藝平臺;
第五是整合和行業的關系。
以下,是張道昌的演講實錄:
目前工業4.0革命有一個挑戰,就是教育。我們如何能夠讓大學更好地去準備人才,并且向社會輸送適合工業4.0的人才?從教育方面來講,我們可以說一說如何變革高等教育,從而讓人才做好迎接變革時代的準備。
我主要談一下人工智能,簡要地向大家介紹一下新加坡人工智能的發展,以及我們大學在新加坡人工智能產業的發展情況。
如今的數字化轉型已經把整個世界引入到第四次工業革命,跟前面三次工業革命相比,第四次工業革命不僅僅是技術的革新,也是一個很大的大腦,讓我們能夠向數字世界無縫轉型,創造出我們人的互聯網、產品的互聯網、服務的互聯網、數據的互聯網,所以我們現在從原先的機械化進化到了自主式/無人式的各類應用。
另外,新的工業革命是更全面的,其中包含了千千萬萬,甚至我們之前沒見過的事物。所以第四次工業革命的影響是多個層面的,涉及到經濟等不同的行業,包括整個社會都會受到深遠的影響。
先看一下人工智能對工作崗位的影響,更多的崗位將會被先進的機器人和機器的智能所取代,這個速度會非???。從整個經濟角度來講,除了經濟本身,同時還包括創新——我們有新的貨幣“信息和數據”,有新的資本“創意人才”,以及跨學科,其所教授的技能就是人工智能,包括數據分析以及3D打印。
因為這樣一個影響,大部分崗位將會經歷非常根本式的變革,整個工業也會發起挑戰——一些先進的機器人和機器學習,以及人工智能將有可能取代人類。在一些中低端的崗位,人工智能會把人類擠掉,繼而創造新的工種。不過,那些需要有創意、需要跨學科、需要有一個復雜知識體系的崗位,將不能簡單的由更聰明的機器所取代,而這個時候對于雇主來講,要能夠不斷地給員工再培訓,讓他們獲得一些新的技能。
與此同時,對于一些員工來講,他們需要去擁抱新的技術,并且學習新的東西。我們需要一個跨學科的學習,并且也要去培養一個持續學習、終身學習的思維方式。只有在教育體系中做到這一點,才能夠幫助我們應對第四次工業革命所帶來的挑戰。
這就涉及到我主要的一個話題——從大學的角度來看,我們如何去培養人才,并讓這樣的人才去引領第四次工業革命呢?
非常清晰地講,我們不能夠用20世紀的課程去培養21世紀的人才,需要去大膽創新,提出一些較為根本性的問題。比方說智能的體征是什么?組織架構應該是怎樣的?課程、學位、教學方法、研究方法又該怎樣?什么叫做終身學習?該如何去使用信息化技術?……這些問題,我們都要能夠問出來。
所以在這里,我跟大家分享一下我們是如何對這些問題提出答案的。我們是與MIT和浙江大學一起合作辦學。我們有五大關鍵部分:
第一個,打破我們的孤島行為,并且把跨學科學習和全球接觸結合在一起。對于傳統教育,我們總會想到一些行業,比方說土木工程、機械工程、電氣工程或者是其他一些非常具體的領域。
現在,我們要清楚知道自己需要什么,產品、資源和系統。我們要有一個水平性的連接,讓學生有很好的基礎。因此,我們要在學校里面幫助他們打好基礎,需要設立一個跨學科、多學科的教學,讓他們能夠找到自己的興趣所在,這樣一來,他們就會有很好的動力來學習了。
第二個,開發他們的技能,但不僅僅局限于書本知識,包括創意等等。
第三個,打造靈活的、有選擇的和多樣化的教育,讓學生自己選擇,做到因材施教。
現在我們要更傾向于平衡教育,比如說創意性的思維、同理心和終身學習等等。另外,學生也要有很好的態度,要熱情并且能夠合作協作,形成一個成長型的思維;除了在課堂里面學習之外,也要有全球性的學習通道,帶來更多的選擇、更多多元化的路徑。
同時,我們有一個靈活的課程,讓學生能夠自己選擇那些最適宜他們未來職業生涯的課程菜單,這個叫做以未來為主導的學習。
第四個,開發一個充滿活力的互動型數字學習,它是可擴展化的,能夠面對非常大且多元化的一個學生組。我們有這樣一個數字型的在線學習平臺,被稱作翻轉課堂(混合性的學習),帶有工業性的色彩。
現在很多學生在本科時期就已經融入社會、融入行業,而不是單純的等待。比如說全日制的研究生,我們可以在線教授他們研究生課程,不一定非要全日制。這樣一來,他們可以在線學習一些最基本的知識,我們把這個叫做“可對戰式的模塊式學習”?;谶@個學習模式,如果他們決定回到全日制學習,因為過去已經打好基礎,整體學習時間也可以縮短。另外,除了數字平臺和大學,他們也可以選擇MOCO學習,打造一個模塊式的學習,讓學生有多個路徑可選擇。
第五個,整合其他產學資源,在人工智能等領域進行一些技能的培養。比如說像醫療,還有人工智能,我們希望有一個緊密的一體化方法,叫做“聯合創造”。工業界會給我們一些意見,從而幫助我們來塑造課程。我們要想培養的學生能夠支持行業,就得和行業一起合作,重新培訓人才。另外,這些學生必須要進行反復的、持續的學習,只有這樣,才能夠面對不斷變化的世界。
我們還會輔導和開發那些具備技術背景知識的畢業生,讓他們能夠迎接整個行業的新需求。
在新加坡,你可以看到產業學的研究,包括有六個大學,以及研究機構、行業企業等等。
我們大學現在主要關注人工智能的一些技術,已經有四到五年了,我們和業界也結成了很好的合作伙伴關系,諸如科大訊飛,我們也和他們簽署了諒解備忘錄。
這里要說的很重要,像人工智能研究,我們到底該如何很好的進行組織,主要是四個全面、綜合的領域,比如我們,有理論和AI系統最基本的研究,還有AI的發現、人機交互以及未來人工智能基礎架構。
我們需要很好的整合,包括在教育方面的合作,或者與行業公司的合作。此外,我們還設置了培訓和獎學金項目。這些都是一體化方法所涵蓋的部分,能夠對行業、學校產生深遠的影響。
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