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正在蓬勃發(fā)展的人工智能（AI）技術，需要大量的AI人才，這讓AI專業(yè)也成為了當下火熱的專業(yè)。根據(jù)教育部近日公布的2019年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結果，有180所高校新增了人工智能專業(yè)，是今年新增多的備案專業(yè)。

與此同時，AI等國家戰(zhàn)略需求專業(yè)也是擴招的熱門專業(yè)。今年3月，教育部等有關部門提出加快人工智能領域研究生培養(yǎng)。據(jù)悉，2020年教育部計劃今年擴招碩士研究生18.9萬名，并明確將繼續(xù)擴大相應招生規(guī)模。對于那些AI專業(yè)的研究生，大都會關心市場到底需要什么樣的AI人才？

對于AI人才培養(yǎng)，中國科學院計算技術研究所研究員陳云霽接受雷鋒網(wǎng)采訪時表示：“人工智能專業(yè)的高等教育，應當培養(yǎng)AI系統(tǒng)或者子系統(tǒng)的研究者、設計者和制造者，只有實現(xiàn)這個目標，才能源源不斷地全面支撐我們AI的產業(yè)和研究。”

圖片來自newtonx

AI基礎人才比例偏低

2013年10月，陳云霽等寫了一篇題為《神經網(wǎng)絡計算機的涅槃》的文章，這篇文章中有這樣一段話：“也許有一天，每款手機上都有一個神經網(wǎng)絡計算機（或者說加速器），人們用它方便地進行語音輸入、理解照片；也許有一天，每臺云服務器上都有一個神經網(wǎng)絡計算機，人們用它快速地搜索視頻、分析數(shù)據(jù)、挖掘信息。”

7年后的今天，大部分智能手機都已經集成了NPU，服務器上都有神經網(wǎng)絡計算機也初步達成。陳云霽說：“我們2013年才把這些想法寫出來，并不代表我們2013年才這么想。實際上從2008年開始我們就在這樣想，怎么把人工智能和芯片設計結合起來。有了這個目標，才有后來智能芯片到智能服務器的工作。”

“我們“就是陳云霽和他弟弟陳天石。陳云霽本科學的是計算機，研究生時主攻計算機體系結構的處理器設計方向。機緣巧合，主要研究AI算法的陳天石博士期間到中科院計算所訪問，兄弟倆就產生了將芯片設計和人工智能研究交叉的想法。

當時，AI的關注度很低，兩人的想法不被主流學術界認同，并且AI和芯片設計的交叉研究本身就有巨大的挑戰(zhàn)，困難重重，但是他們堅持了下來，并且獲得ASPLOS和MICRO等計算機體系結構國際會議論文獎（亞洲迄今僅有的兩次）。陳云霽被Science雜志刊文評價為深度學習處理器研究的“先驅”和“引領者”。

2016年，AlphaGo在圍棋對決中戰(zhàn)勝了人類選手。2017年，AI迎來了新一波的浪潮，曾經冷門的AI人才，瞬間成了眾人爭搶的對象。火熱程度從AI職位豐厚的薪水就能反應出來。

圖片來自《智能計算系統(tǒng)》

但企業(yè)高薪聘請的AI人才，很多都是做算法的。對AI算法如何調用編程框架、編程框架如何與操作系統(tǒng)打交道，編程框架中的算子如何在芯片中運行，許多人沒有清晰全面的理解。

中國工程院院士李國杰曾指出，“我國人工智能基礎層、技術層和應用層的人才數(shù)量占比分別為3.3%、34.9%和61.8%，基礎人才比例嚴重偏低”。如果放任這樣的不平衡，智能計算軟硬件系統(tǒng)能力的缺失終一定會拖上層應用和算法發(fā)展的后腿。

陳云霽接受采訪時表示，“幾年前，我國沒有任何高校開設智能計算系統(tǒng)相關的課程。不給學生任何的智能計算系統(tǒng)的教育，指望他們畢業(yè)以后，在工作中自己摸索成長為這方面的大師，顯然是不現(xiàn)實的。因此，我們應當從人才教育方面入手，主動作為，才有可能改變現(xiàn)狀?！?/span>

AI人才為什么需要系統(tǒng)性思維？

如今，全國眾多高校都開設了AI專業(yè)，但在實際課程體系建設中，很多還是采用了“純算法+應用”的教學思路。

“各個高校都不乏有識之士，在課程設計中繞開系統(tǒng)課程往往是受制于三大客觀困難：一是國內還沒有太多智能計算系統(tǒng)課程可供參考；二是國內缺乏智能計算系統(tǒng)課程的師資；三是國際上也都缺乏智能計算系統(tǒng)課程的教材?！标愒旗V表示。

“我開始在國科大開設《智能計算系統(tǒng)課程》的時候也沒有教材，之所以開設這門課程，就是希望能培養(yǎng)同學們對智能計算完整軟硬件技術棧（包括基礎智能算法、智能計算編程框架、智能計算編程語言、智能芯片體系結構等）的融會貫通的理解?！?/span>

系統(tǒng)性思維是指從整體的角度，對技術棧各個環(huán)節(jié)進行全局思考的思維方式，它的重要性在于，缺乏系統(tǒng)知識和系統(tǒng)思維，學到的知識點就是零碎的，沒有打通“任督二脈”。

比如說，缺乏系統(tǒng)性思維很容易陷入精度的牛角尖中，把科研當成體育比賽來搞（別人做了97%的精度，我就要做98%；別人做了98%，我就要做99%），后研究的道路越走越窄。

一個完整的智能計算系統(tǒng)涉及芯片、系統(tǒng)結構、編程環(huán)境、軟件等諸多方面，評價智能的標準遠不止精度一個維度，速度、效能、成本都是重要的維度。

陳云霽的團隊是天然傳承了系統(tǒng)思維。中國科學院計算技術研究所從1956年成立起就一直從事計算機系統(tǒng)研究。1990年依托中科院計算所成立的國家智能計算機研究開發(fā)中心繼承了計算所的學術傳統(tǒng)，既做系統(tǒng)結構研究，又做人工智能理論、算法和應用研究。

國家教育部也很早就意識到系統(tǒng)思維的重要性，自2008年開始，教育部計算機類專業(yè)教學指導委員會就組織專家組開展計算機系統(tǒng)能力培養(yǎng)的研究、實踐和推廣，注重計算系統(tǒng)硬件與軟件有機融合、強化系統(tǒng)設計與優(yōu)化能力，并取得了很好的成就。

只是，在人工智能這個領域，國內系統(tǒng)人才還十分短缺。

運用系統(tǒng)性思維，也能更好地設計對AI系統(tǒng)至關重要的AI芯片。陳云霽說，把算法、芯片、編程的團隊有機地組織起來，組成一個互為輸入互為約束的整體（系統(tǒng)），在芯片設計的時候，針對應用和算法的需求，調整架構；在編程寫算子的時候，結合芯片架構特點，有針對性地優(yōu)化算法。

如何成為AI市場的寵兒？

更進一步，用系統(tǒng)性思維才能將軟硬件更好地融合，去解決AI芯片面臨的技術挑戰(zhàn)。作為AI發(fā)展的底層驅動力，提高AI和算力和能效是業(yè)界近年來持續(xù)努力的方向。但是，傳統(tǒng)架構讓AI芯片面臨存儲墻問題——芯片算力高，但存儲及數(shù)據(jù)搬運效率不夠；同時大算力也會帶來高功耗的問題。

計算機性能的提升（SPECintCPU）

我們也看到，AI芯片的創(chuàng)新架構越來越多。2017 年圖靈獎得主John L. Hennessy 和 David A. Patterson在去年的一篇長篇報告中就說：“計算機體系結構領域，將迎來又一個黃金十年?！彼麄兲岢鲞@樣的觀點是認為，在摩爾定律走向終點的同時，體系結構正在閃耀新的活力——以TPU為代表的領域特定架構 (Domain Specific Architectures, DSA) 興起，但CPU、GPU、FPGA仍然有用武之地，新的架構設計將會帶來更低的成本，更優(yōu)的能耗、安全和性能。

這充分說明，未來的十年業(yè)界對新架構會更加包容，體系結構領域也將迎來更多機遇和挑戰(zhàn)。

具備系統(tǒng)思維的陳云霽團隊研發(fā)的第一代深度學習處理器芯片，就針對存儲墻問題進行了改進，并設計出了有針對性的指令集。這是否意味著創(chuàng)新的芯片架構設計需要匹配相應的指令集？陳云霽說：“正如圖靈獎得主說的那樣，軟件設計也能為計算機硬件架構帶來靈感，改善軟硬件接口能為架構創(chuàng)新帶來機遇。”

至于終哪一種架構會成為主流，陳云霽和圖靈獎得主持相同的觀點，“終，市場會決定勝者。”

市場也決定著什么樣的人才更有競爭力。算法和應用人才，是前幾年應聘市場上的寵兒，但隨著市場的調整，從去年開始，就業(yè)市場上就已經呈現(xiàn)算法工程師供大于求的局面。如何能夠成為智能時代更具競爭力的人才？

陳云霽指出，人才培養(yǎng)的成本太高，AI過去不是大學教育的必修課，培養(yǎng)人工智能專業(yè)的人才需要本科畢業(yè)后再花3～6年時間攻讀碩士或博士才行，大學專業(yè)培養(yǎng)方案的調整和產業(yè)發(fā)展之間有一定的時差，所以如何更好地為學生提供前沿研究與技術實踐相結合的課程，成為人才培養(yǎng)的關鍵。

他同時表示：“對任何行業(yè)而言，技術人才的構成都是金字塔結構，而構成金字塔底層的技術人員主力應該是大學畢業(yè)生。因此，如何讓大學畢業(yè)生在推廣智能應用中發(fā)揮重要作用是本科教育應該考慮的問題。我近期出版《智能計算系統(tǒng)》這本教材的初衷也是希望能培養(yǎng)更多懂智能計算系統(tǒng)的本科生，加速彌補人工智能的人才缺口?！?/span>

來源：雷鋒網(wǎng)