...五大方向,培養人才並引領第四次工業革命 | 中新人工智慧高峰論壇

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「中新人工智慧高峰論壇」在新加坡·南京生態科技島召開。

本次論壇，大咖雲集，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、雲知聲等企業代表。其中，新加坡科技設計大學校長張道昌發表了《關於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，比如數位化的技藝平臺；

第五是整合和行業的關係。

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，並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慧，簡要地向大家介紹一下新加坡人工智慧的發展，以及我們大學在新加坡人工智慧產業的發展情況。

如今的數位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，創造出我們人的網際網路、產品的網際網路、服務的網際網路、數據的網際網路，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。

先看一下人工智慧對工作崗位的影響，更多的崗位將會被先進的機器人和機器的智能所取代，這個速度會非常快。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慧，包括數據分析以及3D列印。

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，以及人工智慧將有可能取代人類。在一些中低端的崗位，人工智慧會把人類擠掉，繼而創造新的工種。不過，那些需要有創意、需要跨學科、需要有一個複雜知識體系的崗位，將不能簡單的由更聰明的機器所取代，而這個時候對於僱主來講，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，對於一些員工來講，他們需要去擁抱新的技術，並且學習新的東西。我們需要一個跨學科的學習，並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，並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。比方說智能的體徵是什麼？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？什麼叫做終身學習？該如何去使用信息化技術？……這些問題，我們都要能夠問出來。

所以在這裡，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，並且把跨學科學習和全球接觸結合在一起。對於傳統教育，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麼，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，我們要在學校裡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，但不僅僅局限於書本知識，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。

現在我們要更傾向於平衡教育，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，要熱情並且能夠合作協作，形成一個成長型的思維；除了在課堂裡面學習之外，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」。基於這個學習模式，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，在人工智慧等領域進行一些技能的培養。比如說像醫療，還有人工智慧，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覆的、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慧的一些技術，已經有四到五年了，我們和業界也結成了很好的合作夥伴關係，諸如科大訊飛，我們也和他們籤署了諒解備忘錄。

這裡要說的很重要，像人工智慧研究，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、人機互動以及未來人工智慧基礎架構。

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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