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正在蓬勃發(fā)展的人工智能（AI）技術(shù)，需要大量的AI人才，這讓AI專(zhuān)業(yè)也成為了當(dāng)下最火熱的專(zhuān)業(yè)。根據(jù)教育部近日公布的2019年度普通高等學(xué)校本科專(zhuān)業(yè)備案和審批結(jié)果，有180所高校新增了人工智能專(zhuān)業(yè)，是今年新增最多的備案專(zhuān)業(yè)。

與此同時(shí)，AI等國(guó)家戰(zhàn)略需求專(zhuān)業(yè)也是擴(kuò)招的熱門(mén)專(zhuān)業(yè)。今年3月，教育部等有關(guān)部門(mén)提出加快人工智能領(lǐng)域研究生培養(yǎng)。據(jù)悉，2020年教育部計(jì)劃今年擴(kuò)招碩士研究生18.9萬(wàn)名，并明確將繼續(xù)擴(kuò)大相應(yīng)招生規(guī)模。對(duì)于那些AI專(zhuān)業(yè)的研究生，大都會(huì)關(guān)心市場(chǎng)到底需要什么樣的AI人才？

對(duì)于AI人才培養(yǎng)，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員陳云霽接受雷鋒網(wǎng)采訪時(shí)表示：“人工智能專(zhuān)業(yè)的高等教育，應(yīng)當(dāng)培養(yǎng)AI系統(tǒng)或者子系統(tǒng)的研究者、設(shè)計(jì)者和制造者，只有實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，才能源源不斷地全面支撐我們AI的產(chǎn)業(yè)和研究。”

圖片來(lái)自newtonx

AI基礎(chǔ)人才比例偏低

2013年10月，陳云霽等寫(xiě)了一篇題為《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)的涅槃》的文章，這篇文章中有這樣一段話(huà)：“也許有一天，每款手機(jī)上都有一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)（或者說(shuō)加速器），人們用它方便地進(jìn)行語(yǔ)音輸入、理解照片；也許有一天，每臺(tái)云服務(wù)器上都有一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)，人們用它快速地搜索視頻、分析數(shù)據(jù)、挖掘信息?！?/span>

7年后的今天，大部分智能手機(jī)都已經(jīng)集成了NPU，服務(wù)器上都有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)也初步達(dá)成。陳云霽說(shuō)：“我們2013年才把這些想法寫(xiě)出來(lái)，并不代表我們2013年才這么想。實(shí)際上從2008年開(kāi)始我們就在這樣想，怎么把人工智能和芯片設(shè)計(jì)結(jié)合起來(lái)。有了這個(gè)目標(biāo)，才有后來(lái)智能芯片到智能服務(wù)器的工作?！?/span>

“我們“就是陳云霽和他弟弟陳天石。陳云霽本科學(xué)的是計(jì)算機(jī)，研究生時(shí)主攻計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的處理器設(shè)計(jì)方向。機(jī)緣巧合，主要研究AI算法的陳天石博士期間到中科院計(jì)算所訪問(wèn)，兄弟倆就產(chǎn)生了將芯片設(shè)計(jì)和人工智能研究交叉的想法。

當(dāng)時(shí)，AI的關(guān)注度很低，兩人的想法不被主流學(xué)術(shù)界認(rèn)同，并且AI和芯片設(shè)計(jì)的交叉研究本身就有巨大的挑戰(zhàn)，困難重重，但是他們堅(jiān)持了下來(lái)，并且獲得ASPLOS和MICRO等計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)頂級(jí)國(guó)際會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)（亞洲迄今僅有的兩次）。陳云霽被Science雜志刊文評(píng)價(jià)為深度學(xué)習(xí)處理器研究的“先驅(qū)”和“引領(lǐng)者”。

2016年，AlphaGo在圍棋對(duì)決中戰(zhàn)勝了人類(lèi)頂級(jí)選手。2017年，AI迎來(lái)了新一波的浪潮，曾經(jīng)冷門(mén)的AI人才，瞬間成了眾人爭(zhēng)搶的對(duì)象?；馃岢潭葟腁I職位豐厚的薪水就能反應(yīng)出來(lái)。

圖片來(lái)自《智能計(jì)算系統(tǒng)》

但企業(yè)高薪聘請(qǐng)的AI人才，很多都是做算法的。對(duì)AI算法如何調(diào)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(yùn)行，許多人沒(méi)有清晰全面的理解。

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

陳云霽接受采訪時(shí)表示，“幾年前，我國(guó)沒(méi)有任何高校開(kāi)設(shè)智能計(jì)算系統(tǒng)相關(guān)的課程。不給學(xué)生任何的智能計(jì)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(zhǎng)為這方面的大師，顯然是不現(xiàn)實(shí)的。因此，我們應(yīng)當(dāng)從人才教育方面入手，主動(dòng)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(guó)眾多高校都開(kāi)設(shè)了AI專(zhuān)業(yè)，但在實(shí)際課程體系建設(shè)中，很多還是采用了“純算法+應(yīng)用”的教學(xué)思路。

“各個(gè)高校都不乏有識(shí)之士，在課程設(shè)計(jì)中繞開(kāi)系統(tǒng)課程往往是受制于三大客觀困難：一是國(guó)內(nèi)還沒(méi)有太多智能計(jì)算系統(tǒng)課程可供參考；二是國(guó)內(nèi)缺乏智能計(jì)算系統(tǒng)課程的師資；三是國(guó)際上也都缺乏智能計(jì)算系統(tǒng)課程的教材?！标愒旗V表示。

“我最開(kāi)始在國(guó)科大開(kāi)設(shè)《智能計(jì)算系統(tǒng)課程》的時(shí)候也沒(méi)有教材，之所以開(kāi)設(shè)這門(mén)課程，就是希望能培養(yǎng)同學(xué)們對(duì)智能計(jì)算完整軟硬件技術(shù)棧（包括基礎(chǔ)智能算法、智能計(jì)算編程框架、智能計(jì)算編程語(yǔ)言、智能芯片體系結(jié)構(gòu)等）的融會(huì)貫通的理解?！?/span>

系統(tǒng)性思維是指從整體的角度，對(duì)技術(shù)棧各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行全局思考的思維方式，它的重要性在于，缺乏系統(tǒng)知識(shí)和系統(tǒng)思維，學(xué)到的知識(shí)點(diǎn)就是零碎的，沒(méi)有打通“任督二脈”。

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

一個(gè)完整的智能計(jì)算系統(tǒng)涉及芯片、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、編程環(huán)境、軟件等諸多方面，評(píng)價(jià)智能的標(biāo)準(zhǔn)遠(yuǎn)不止精度一個(gè)維度，速度、效能、成本都是重要的維度。

陳云霽的團(tuán)隊(duì)是天然傳承了系統(tǒng)思維。中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所從1956年成立起就一直從事計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研究。1990年依托中科院計(jì)算所成立的國(guó)家智能計(jì)算機(jī)研究開(kāi)發(fā)中心繼承了計(jì)算所的學(xué)術(shù)傳統(tǒng)，既做系統(tǒng)結(jié)構(gòu)研究，又做人工智能理論、算法和應(yīng)用研究。

國(guó)家教育部也很早就意識(shí)到系統(tǒng)思維的重要性，自2008年開(kāi)始，教育部計(jì)算機(jī)類(lèi)專(zhuān)業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)就組織專(zhuān)家組開(kāi)展計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能力培養(yǎng)的研究、實(shí)踐和推廣，注重計(jì)算系統(tǒng)硬件與軟件有機(jī)融合、強(qiáng)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化能力，并取得了很好的成就。

只是，在人工智能這個(gè)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)系統(tǒng)人才還十分短缺。

運(yùn)用系統(tǒng)性思維，也能更好地設(shè)計(jì)對(duì)AI系統(tǒng)至關(guān)重要的AI芯片。陳云霽說(shuō)，把算法、芯片、編程的團(tuán)隊(duì)有機(jī)地組織起來(lái)，組成一個(gè)互為輸入互為約束的整體（系統(tǒng)），在芯片設(shè)計(jì)的時(shí)候，針對(duì)應(yīng)用和算法的需求，調(diào)整架構(gòu)；在編程寫(xiě)算子的時(shí)候，結(jié)合芯片架構(gòu)特點(diǎn)，有針對(duì)性地優(yōu)化算法。

如何成為AI市場(chǎng)的寵兒？

更進(jìn)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(shù)挑戰(zhàn)。作為AI發(fā)展的底層驅(qū)動(dòng)力，提高AI和算力和能效是業(yè)界近年來(lái)持續(xù)努力的方向。但是，傳統(tǒng)架構(gòu)讓AI芯片面臨存儲(chǔ)墻問(wèn)題——芯片算力高，但存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)搬運(yùn)效率不夠；同時(shí)大算力也會(huì)帶來(lái)高功耗的問(wèn)題。

計(jì)算機(jī)性能的提升（SPECintCPU）

我們也看到，AI芯片的創(chuàng)新架構(gòu)越來(lái)越多。2017 年圖靈獎(jiǎng)得主John L. Hennessy 和 David A. Patterson在去年的一篇長(zhǎng)篇報(bào)告中就說(shuō)：“計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域，將迎來(lái)又一個(gè)黃金十年?！彼麄兲岢鲞@樣的觀點(diǎn)是認(rèn)為，在摩爾定律走向終點(diǎn)的同時(shí)，體系結(jié)構(gòu)正在閃耀新的活力——以TPU為代表的領(lǐng)域特定架構(gòu) (Domain Specific Architectures, DSA) 興起，但CPU、GPU、FPGA仍然有用武之地，新的架構(gòu)設(shè)計(jì)將會(huì)帶來(lái)更低的成本，更優(yōu)的能耗、安全和性能。

這充分說(shuō)明，未來(lái)的十年業(yè)界對(duì)新架構(gòu)會(huì)更加包容，體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域也將迎來(lái)更多機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

具備系統(tǒng)思維的陳云霽團(tuán)隊(duì)研發(fā)的第一代深度學(xué)習(xí)處理器芯片，就針對(duì)存儲(chǔ)墻問(wèn)題進(jìn)行了改進(jìn)，并設(shè)計(jì)出了有針對(duì)性的指令集。這是否意味著創(chuàng)新的芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)需要匹配相應(yīng)的指令集？陳云霽說(shuō)：“正如圖靈獎(jiǎng)得主說(shuō)的那樣，軟件設(shè)計(jì)也能為計(jì)算機(jī)硬件架構(gòu)帶來(lái)靈感，改善軟硬件接口能為架構(gòu)創(chuàng)新帶來(lái)機(jī)遇?！?/span>

至于最終哪一種架構(gòu)會(huì)成為主流，陳云霽和圖靈獎(jiǎng)得主持相同的觀點(diǎn)，“最終，市場(chǎng)會(huì)決定勝者?！?/span>

市場(chǎng)也決定著什么樣的人才更有競(jìng)爭(zhēng)力。算法和應(yīng)用人才，是前幾年應(yīng)聘市場(chǎng)上的寵兒，但隨著市場(chǎng)的調(diào)整，從去年開(kāi)始，就業(yè)市場(chǎng)上就已經(jīng)呈現(xiàn)算法工程師供大于求的局面。如何能夠成為智能時(shí)代更具競(jìng)爭(zhēng)力的人才？

陳云霽指出，人才培養(yǎng)的成本太高，AI過(guò)去不是大學(xué)教育的必修課，培養(yǎng)人工智能專(zhuān)業(yè)的人才需要本科畢業(yè)后再花3～6年時(shí)間攻讀碩士或博士才行，大學(xué)專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)方案的調(diào)整和產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間有一定的時(shí)差，所以如何更好地為學(xué)生提供前沿研究與技術(shù)實(shí)踐相結(jié)合的課程，成為人才培養(yǎng)的關(guān)鍵。