Resim kaynağı: Unbounded AI aracı tarafından oluşturulmuştur
ChatGPT'nin patlamasıyla birlikte yapay zeka son zamanlarda insanların ilgi odaklarından biri haline geldi. Girişimciler pazara girmek için çabalıyor ve büyük şirketler de işe alıyor.Yapay zeka yeteneklerine yıllık maaş olarak milyonlarca dolar teklif edildiğini duymak şaşırtıcı değil. Aynı zamanda yapay zeka ateşi de kolejlerde ve üniversitelerde yayılıyor. 2018'de Çin'deki 35 kolej ve üniversite, çoğu güçlü güce sahip 985 ve 211 kolej olan yapay zeka ana dallarının inşası için yeterliliklerin elde edilmesinde başı çekti.
Bir dereceye kadar, kolejlerin ve üniversitelerin yapay zeka bölümleri sunması ileriye dönük. Ancak yeni, bilinmeyen ve derin bir ana dal olarak, sıradan kolejlerin keşfetmesi ve öğretmenlerin de öğrenmesi gerekiyor. Gençler bilinmeyenle gelir ve bilinmeyenle ilerler.
Artık AI, metin yazarlığı, PPT, kod yazabilir ve çizim yapabilir. Ve "rüzgar" ile karşılaşan bu gençlerin gelecekte nereye gidecekleri sorusuna yapay zeka uzmanı şimdilik cevap veremiyor.
Yarısı ateşli, yarısı kafası karışmış
Işıklar söndükten sonra gerçek zamanı.
Zhang Tian'ın yurdunda, alışkanlıkla en son sorunları hakkında sohbet edecek. Bir keresinde bir sohbetin ardından herkes "yapay zeka bölümünü" seçtiğine pişman olmadı.Odadaki dört kişi tereddüt etmeden "Pişmanım" dedi.
O sırada Zhang Tian, ikinci sınıfının ikinci dönemine kadar Xi'an'daki bir mühendislik kolejinde okuyordu.Projesi, stajı ve yetenek eksikliği vardı, bu yüzden biraz telaşlanmış hissetti. Dersin zorluğu da giderek zorlaşıyor.Son zamanlarda öğrendiği veri yapısını -birkaç sayıyı karşılaştırma, küçükten büyüğe sıralama ve insanların bir bakışta görebileceği diziliş sırasının öğretilmesi gerektiğini- anlamamaya başladı. bilgisayara. Ancak bilgisayar "çok aptal" ve iki sayıyı iki sayıyla okumayı öğretmesi gerekiyor.Önce iki sayının boyutunu karşılaştırın, ardından karşılaştırmadan sonra konumu değiştirin ve ardından konumu değiştirmeye devam edin ve son olarak bir dizi sayı sıralanabilir.
2020'deki kayıt yılından bu yıla kadar öğretmenler yılda bir kez "yapay zeka iyi bir iştir" diyecekler ve bu ana dal geleceğin yönünü temsil ediyor. "Ama ne tür bir kariyer iyi bir iştir? Spesifik yön nedir? Hangi pozisyon? Hiçbir öğretmen söylemeyecek." Zhang Tian hala bilmiyor.
Yapay zekanın ana bölümü, şu anda en popüler ana dallardan biri olarak kabul edilmektedir. Kolejler ve üniversiteler her yıl bazı eskimiş ve az istihdam edilen ana dalları bölümlerinden ve ana dallarından çıkaracak ve ayrıca bazı yeni ana dallar ekleyecektir. 2018'de, 35 kolej ve üniversite ilk kez yapay zeka ana dalları oluşturmak için gerekli nitelikleri aldıktan sonra, kolej ve üniversitelerde yapay zeka ana dalları oluşturmaya yönelik artış başladı.
Sadece dört veya beş yıl içinde yapay zeka alanı hızla büyüdü. Şimdiye kadar, Çin'deki 498 kolej ve üniversite, yapay zeka ana dalına başarıyla başvurdu. Artış sadece lisans kolejlerinde değil, meslek yüksekokullarında da yayılıyor, yapay zeka teknolojisinin uygulanması geçen yıl 71 yeni meslek puanı ekledi.
"Yeni Nesil Yapay Zeka Geliştirme Planına" göre, 2025 yılına kadar Çin'in temel yapay zeka endüstrisinin ölçeği 400 milyar yuan'ı ve ilgili endüstrilerin ölçeği 5 trilyon yuan'ı aşacak. Yapay zeka alanında uzmanlaşan öğrenciler, doğal olarak gelecekte ortaya çıkan yapay zeka endüstrisi için yedek ordu olarak görülüyor. ChatGPT'nin bu yıl popülaritesi ile birlikte, yapay zekanın en önemli konusu büyük ilgi gördü.
Kolejler ve üniversiteler önce yapay zeka ana dallarını keşfetmek için acele ediyor, ancak aynı zamanda sıradan kolejlerde ve üniversitelerde yapay zeka bölümünde okuyan birçok öğrencinin kafası karışmış hissediyor.
Shenyang'daki bir üniversitede yapay zeka okuyan Li Wanni, ikinci sınıftayken staj özgeçmişini sundu, ancak yalnızca yazılı bir sınav için davet aldı ve sonunda mülakata girmedi. Ortaokulun üçüncü yılında, okul ikili bir seçim toplantısı düzenledi ve çoğu şirket yapay zeka ile ilgili pozisyonları yalnızca 4.000-5.000 yuan arası bir maaşla işe aldı - bu, hayal edilen yüksek maaştan çok uzak. Buna rağmen, Li Wanni'nin oy verdiği görüntü tanıma mühendisi gönderisine yanıt gelmedi. Bir röportajda şirket, Li Wanni'den grafik algoritmalarını "kıvrabilmesini, keskinleştirebilmesini ve deforme edebilmesini" istedi, ancak o, evrişimi yalnızca sınıfta "yüzeysel olarak" öğrendi. "Öğretmeni adım adım takip ettim ama iş ararken şirketin sizden yapmanızı istediği şeyin öğretmenin öğrettikleri ile aynı olmadığını gördüm. Peki bunları nereden öğreneyim?"
Pekin'de liberal sanatlara odaklanan bir 211 üniversitesinde, yapay zeka bölümünden birine transfer edilen Wang Xiaofen, ailesi bunun doğru bir seçim olduğuna inansa da birinci sınıftan beri bölüm değiştirmek için çok çalışmaktadır. hata. Başkalarıyla yapay zeka hakkında konuşmak istemiyor. Bu yılki ChatGPT yangınından sonra, ailedeki akrabalar, yapay zekanın gelişimi hakkında konuşmak için Wang Xiaofen'e başvurdu ve o, bununla ancak alelacele başa çıkabildi. Aslında, "yapay zekanın" ne olduğu ve ne yapması gerektiği konusunda hala çok belirsiz.
▲İşe alım web sitesinde görüntülenen yapay zeka ile ilgili pozisyonların maaş seviyesi, Li Wanni'nin hayal ettiği yüksek maaştan çok uzak.
"Süpürücüler" Buluşma Yeri
Li Wanni bir tıp ailesinde doğdu, ebeveynleri tıpla ilgili işlerle uğraşıyor, üniversite giriş sınavından sonra ilk tercihi Çin tıbbı ve ikinci tercihi eczacılık. O zamanlar uzun vadeli planı eczacı olmaktı. Üçüncü seçeneğin doldurulacağı şey o zamanlar onun gözünde önemsizdi. Babam, Shenyang'daki üniversitenin yeni bir "yapay zeka bölümü" açtığını gördü.Tanıtım ve tavsiyede okul, bu bölümün Huawei ile işbirliği yapacağını açıkladı. Babam, "Öyleyse şunu doldur, güzel görünüyor" dedi.
Li Wanni bu bölüm hakkında hiçbir şey bilmemesine rağmen, üçüncü seçeneğe kabul edilmeyeceğini düşündü, bu yüzden bu bölümü doldurdu. Kabul edildiğinde eczane baskısı altında tesadüfen yapay zeka uzmanına gönderildi ve yapay zekayı şaşkınlık içinde öğrendi.
Hunan'daki bir işletme üniversitesinde yapay zeka bölümünde okuyan üçüncü sınıf öğrencisi Ke Beilin de benzer bir durumda. İlk tercihi muhasebe, uluslararası ticaret ve diğer bölümler, matematiği sevdiği için matematik bölümünü de doldurdu. O yıl, üniversitesi, her sınıfta 40 öğrenci ve toplam 160 ana dal olmak üzere 4 sınıf yapay zeka ana dalına kaydoldu. Kayıt skalasının yetersiz olması durumunda sevk edilen Ke Beilin, tüm ana dallara kabul edilemeyince yapay zeka ana dalına nakledildi. Okullar açılmadan 1. sınıf grubunda nakil konusu tartışılırdı.Bazıları nakil olduklarını ve birazdan birisinin "Ben de" lafını açacağını söylerdi. Okul başladıktan sonra Ke Beilin, yurttaki dört kişiden üçünün nakledildiğini öğrendi.
Her ne kadar "Baidu Hot Search 2022 College Entrance Examination Big Data"ya göre geçen yıl itibarıyla yapay zeka, üç yıl üst üste popülaritesini en çok artıran ana başlık oldu. Ancak üç yıl önce, bu yeni kurulan ana dal çoğu sıradan kolej ve üniversitede popüler değildi. O zamanlar birçok öğrenci ve veli bu yeni bölüm hakkında neredeyse hiçbir şey bilmiyordu.
Wang Xiaofen liseden mezun olduğunda, Pekin'de liberal sanat odaklı bir 211 üniversitesi gördü.Medya bölümlerinde okumak istedi.İlk birkaç gönüllü halkla ilişkiler, İnternet ve yeni medyayı doldurdu ve yapay zeka bölümü sonuncusuydu. . , ancak puanının yapay zeka tarafından kaydedileceğini hiç beklemiyordu.
Hala kayıp hissini hatırlıyor. Kabul web sayfasını açtığında, en sevdiği üniversiteye girdiğini görünce çok mutlu oldu ve ardından yapay zeka bölümüne atandığını ve ait olduğu okulun "Bilgi ve İletişim Okulu" olduğunu gördü. Mühendislik". Buna inanamadı çünkü bu liberal sanatlar kolejinin bu kolej ve ana dalına sahip olduğunu bile bilmiyordu. Üniversiteye giriş sınavı için başvuru formunu doldururken üniversitede fizik ve matematik okumaya devam etmemek için ailesiyle uzun süre "mücadele etti" ama sonunda yine de yanlışlıkla mühendislik okudu.
Kayıt yaptırdıktan sonra yurtta bulunan altı kişiden Wang Xiaofen'in de aralarında bulunduğu dört öğrenci yapay zeka anabilim dalına nakledildi ve bir öğrenci yanlışlıkla yapay zeka bölümünü bir işlem hatasından daha düşük puanla yazdı.
Zhang Tian, yapay zekanın büyüklüğünü birinci veya ikinci tercihe koyan birkaç kişiden biri. İlk tercihi bilgisayar bilimi, ikinci tercihi ise yapay zekaydı. Lisede, Xi'an Jiaotong Üniversitesi'nden mezun olan bir matematik öğretmeni, "Bu şey nispeten yeni, gelişme daha iyi olabilir ve istihdam oldukça iyi" diyerek yapay zekanın ana dalından bahsetti. O zamanlar, büyük fabrikaların temettüleri hala akıyordu ve Zhang Tian'ın hiçbir hırsı yoktu, sadece mezun olması ve bir iş bulması gerektiğini düşündü, ancak bilgisayar ve yapay zeka bölümlerinin parlak bir geleceği olması gerektiğine inanıyordu.
Yapay zeka konusunda hiçbir bilgisi olmayan lise öğrencileri, çeşitli şanslar ve tesadüfler sonucunda yepyeni bir ana bilim dalına yöneldiler. Geleceği temsil eder ama aynı zamanda bilinmeyeni de temsil eder.
"Bilgisayarı öğrenmek için adı değiştirildi"
Yapay zeka nasıl bir meslektir? Bunu seçen her öğrenci, bu sorunla bizzat yüzleşmek zorundadır.
Referans cevap yok. Sıradan üniversite öğrencilerinin çoğu için bu, son sınıflar olmadan neredeyse bir ana daldır. Hangi dersleri almalı, hangi ders kitaplarını kullanmalı, nasıl staj bulmalı, hangi firmaya staj yapmalı, lisansüstü giriş sınavı mı yoksa mezun olduktan sonra bir iş mi seçmeli, bu sorunlar hazır değil ve yapmanız gerekenler. onları kendin keşfet Kendileri, yapay zeka alanında uzmanlaşan en "eski" öğrenci grubudur.
Okul için, bir yapay zeka bölümünün nasıl kurulacağı, kolej ve büyük isimlerin ortamından başlayarak "gerilim" ile doludur. Hunan Teknoloji ve İşletme Üniversitesi'nde, yapay zeka anabilim dalı başlangıçta Bilgisayar Bilimleri Okulu altında, bilgi bilimi ve bilgi yönetimi gibi ana dallarla aynı bileşikte kuruldu. İkinci yılda, yapay zeka bölümü Bilgisayar Bilimleri Okulu'ndan çıkarıldı ve yeni bir okula bölündü: Frontier Disiplinlerarası Okul. Ke Beilin, daha çok yapay zeka bölümüyle ilgili olan "Akıllı Bilim ve Teknoloji" bölümünün Akıllı Üretim ve Bilim ve Teknoloji Okulu'na atandığını söyledi.
Ke Beilin'in kafasını karıştıran şey, yapay zeka bölümünün son teknoloji disiplinler arası koleje atanmasından sonra, geleneksel mühendislik yönetiminin de bu koleje atanmasıydı. Bunun mantığını anlamadı, sadece "biraz dağınık" olduğunu düşündü.
Bununla birlikte, liberal sanatların hakim olduğu Wang Xiaofen'in bulunduğu 211 Üniversitesi'nde yapay zeka bölümü, çoğu okul tarafından kurulan Bilgisayar Bilimleri Okulu'na değil, Bilgi ve İletişim Mühendisliği Okulu'na bağlıdır. Wang Xiaofen, "(okulun) Bilgi ve İletişim Okulu daha yüksek bir dereceye sahip olduğu için, başka bir ana dal sunmaya uygundur."
"Çin Halk Cumhuriyeti Ulusal Sınıflandırma Standartları ve Konu Kodları"na göre, yapay zekanın ana dalı şu anda "Bilgisayar Bilimi ve Teknolojisi" altındaki ikinci düzey disiplinlerden biridir. Veya bu nedenle, lisans kolejlerinin büyük çoğunluğu yapay zeka bölümünü Bilgisayar Bilimleri Fakültesi altında kurmayı veya onu bilgisayar bilimi bölümünün bir uzantısı olarak görmeyi seçiyor.
Bu nedenle, birçok sıradan kolej ve üniversitedeki yapay zeka bölümlerinin dersleri, bilgisayar bölümlerinin derslerine çok benzer. İlk yılda neredeyse tüm yapay zeka bölümleri temel programlama dillerini öğrenecek, ikinci yılda web tasarımı, ön uç, veri yapısı ve diğer dersleri öğrenmeye başlıyorlar, ancak üçüncü sınıfta başlıyorlar. sinir ağları, derin öğrenme, akıllı ses, görüntü tanıma hakkında bilgi edinin Yapay zeka ana dalları tarafından "markalı" kurslar vardır.
Bazı lise sınıf arkadaşları Li Wanni'ye sordu: "Hangi bölümü okudunuz?" Li Wanni onlara doğrudan "Bilgisayar bölümü" bile derdi, "çünkü gerçekten hiçbir fark yok."
Ayrıca programda üst üste bindirilmiş birçok "özel kurs" vardır. Bilgi ve İletişim Mühendisliği Okulu'nda Wang Xiaofen, analog devreler gibi zorunlu dersler almak zorundadır, ancak bu dersler diğer okullardaki yapay zeka ana dallarında kurulmamaktadır. Öğrenciler öğretmene "bu dersin anlamsız" olduğunu sordular, ancak öğretmen başını salladı ve "Öğretim planı belirlendi ve değiştirilemez" dedi. seçmeli ders. Zhang Tian, ikinci yılında bir fizik deney dersi aldı. Okulunda, bilim ve mühendislik ana dalları için fizik deneyleri zorunludur.
▲Çok fazla ev ödevi olduğunda, Ke Beilin bilgisayar başında ders çalışırken uyuyakalır. Fotoğraf/Görüşme yapılan kişi tarafından sağlanan fotoğraf
Birden fazla disiplini kapsayan bilgi ve teknoloji nedeniyle, yapay zekanın iş yükü birçok insanın hayal gücünün ötesindedir. Wang Xiaofen, pazartesiden perşembeye 08:00 - 22:00, akşam seçmeli veya deneysel dersler ve Cuma 08:00 - 15:00 arası en yoğun dönemini hatırladı. Bitkin olan Wang Xiaofen, kulüp ve bölüm etkinliklerinden vazgeçti ve hafta sonları cep telefonuyla oynamak için yurtta kaldı. O zamanlar stajlar hiç dikkate alınmıyordu, çünkü dinlenme zamanı çok az olan Wang Xiaofen için çoğu şirketin zorunlu kıldığı minimum üç günlük staj şartını karşılayamıyordu.
Çeşitli kurslar genellikle Zhang Tian'ın tüm haftasını alır. C dili gibi derslerle ilgilenmiyor ama yine de dikkatle dinliyor, pratik yapıyor ve gece bire, ikiye kadar gerçek bir programcı gibi kod değiştiriyor. Ancak sonraki dersler gittikçe zorlaştığında, "dersleri verimli bir şekilde aldı". Önce bir dersin birkaç bölümünü dinleyin ve gerçekten anlamadıysanız pes edin.
Kod tabanı yalnızca bir yıldan fazla bir süredir öğrenildiği için, sinir ağları, örüntü tanıma ve derin öğrenme gibi yapay zeka dersleri gerçekten ortaya çıktığında, birçok öğrenci artık ayak uyduramaz.
Son derece rekabetçi bilgisayar bölümleriyle karşılaştırıldığında, yapay zeka alanında uzmanlaşan öğrencilerin bir avantajı olmayabilir. Ke Beilin, son sınıf öğrencileri ve bilgisayar bilimlerinde uzmanlaşan yaşlılar tarafından derlenen programların, yapay zeka alanında uzmanlaşan programlardan çok daha olgun ve karmaşık olduğunu buldu. Wang Xiaofen de aynı şeyi söyledi, "Bilgisayar bilimi alanında uzmanlaşan öğrencilerle yalnız sohbet eden veya hatta ödevlerine bakan herkes, herhangi bir pratik uygulama yapmadığımızı, sadece teori ve yöntemler hakkında konuştuğumuzu görecektir."
İkinci sınıftayken, Wang Xiaofen tanıdıklar bularak bir staj ekibine katıldı. Onu getiren kıdemli, Wang Xiaofen'e, ekibin yalnızca iki tür yeteneği işe aldığını, biri kod yazabilen ve diğerinin yapay zekadan anlayan olduğunu söyledi. Kıdemli ayrıca, "Okulda öğretilenlerin çoğu, yapay zekanın geliştirdiği şeyler raydan çıktı" dedi.
ChatGPT popüler hale geldikten sonra, Li Wanni'nin profesyonel öğretmenlerinin hiçbiri bu araçtan bahsetmedi. Wang Xiaofen'in çalıştığı 211 Üniversitesi'nde yapay zeka sınıfındaki öğrencilerin ödevlerini tamamlamak için ChatGPT kullanmalarına izin verilmiyor.
Öğretmen öğrenirken öğretiyor
Yapay zeka bölümüyle karşı karşıya kaldığında, bununla başa çıkacak kadar rahat olmayan sadece öğrenciler değil, aynı zamanda öğretmenler de.
35 kolej ve üniversiteden oluşan ilk partiyi takip eden ikili lisans dışı kolej ve üniversitelerin çoğu için, yapay zeka bölümlerinin kurulmasındaki düşünme ve tasarım sorunlarına ek olarak, kaynak eksikliği de aşikardır.
Sıradan kolejlerde ve üniversitelerde, yapay zeka konusunda gerçekten profesyonel bir araştırma geçmişine sahip çok fazla öğretmen yoktur.Ancak, bilgisayar bölümünün bir uzantısı olarak kabul edilen yapay zeka bölümünde, bilgisayar bölümünden öğretmenler tarafından verilen birçok mesleki ders vardır. bilim.
Li Wanni, bir yapay zeka bölümü öğretmeninin bir keresinde öğrencilerden sınıfta kendi başlarına çalışmalarını istediğini, "Bunu kendin öğren, senin kadar iyi olmayabilirim" ve öğrencilerin kahkahalara boğulduğunu hâlâ hatırlıyor. Öğretmen yaz tatilinde acilen yaklaşık yarım ay eğitime katıldığını, eğitimin bir teknoloji firması tarafından düzenlendiğini, ayrıca MOOC'ları da aldığını ve öğrencilere içeriği öğretmeden önce içeriği öğrendiğini anlatmıştır. .
Okul boyunca Li Wanni, yapay zeka geçmişine sahip tek öğretmenin, üniversitenin genç dekan yardımcısı, Amerika Birleşik Devletleri'nde okumaktan dönen bir doktora sonrası araştırmacı olduğunu ve diğerlerinin temelde bilgisayar geçmişi olan öğretmenler olduğunu biliyordu.
Zhang Tian, birinci sınıftan beri her dersi iyi almak için çok çalışan türden bir insandır, ancak öğretmeni sahnede sadece PPT okurken görürse, bu dersin "gereksiz" olma ihtimalinin yüksek olduğunu bilir.
Chongqing Teknoloji ve İşletme Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Koleji'nde doçent olan Guo Zhiwei, okulun yapay zeka bölümünün yapımında yer alan öğretmenlerden biridir. Lisans eğitimi sırasında Zhengzhou Üniversitesi'nde iletişim mühendisliği alanında uzmanlaştı ve Chongqing Üniversitesi'nde iletişim mühendisliği alanında yüksek lisans yaptı.Özel araştırma alanı, yapay zeka ile belirli bir bağlantısı olan veri madenciliğidir.
AI mesleğinin kuruluş aşamasında karşılaştığı zorlukları inkar etmiyor. 2018'de göreve başlamak için okula geldi ve bundan önce kolej yapay zeka alanında bir ana dal ilan etmek için materyaller sunmuştu. 2019 yılında, Ekonomi ve Bilgi Teknolojileri Okulu yapay zeka alanında bir ana dal kurmaya başladı ve ondan "Derin Öğrenme" öğretmeye hazırlanmasını istedi, "Çünkü bu bölümü aynı anda sunan kolej ve üniversitelerin çoğu aynı zamanda ilk kez uygulamaya başladığınızda aralarında pek bir fark yoktur.Deneyim referans olarak kullanılabilir, ancak derinlemesine tartışma ve öğretim (kolej içinde) yapmak aslında zordur.
Guo Zhiwei için derin öğrenme aynı zamanda yeni bir bilgidir. 2018'den önce makine öğrenimi alanındaki araştırmalara katılmıştı, "ancak bu nispeten düşük seviyeli bir öğrenme, derin öğrenme ise nispeten yüksek seviyeli."
Pek çok zorluk var ve ileri düzey bilgi kendi inisiyatifiyle öğrenilmelidir. Baidu tarafından düzenlenen ve bir aydan kısa süren eğitime katılan Guo Zhiwei, daha sonra derin öğrenmeyi öğrenmek için Tsinghua University Press ve diğer kurumlar tarafından düzenlenen çeşitli eğitimlere katıldı. Yarım yıldan fazla bir süre kendi başına çalıştı ve 2021'in ilk yarısında "Derin Öğrenme" kursunu vermeye başladı. Halihazırda yapay zekanın bazı teorik temellerine sahip olduğu için, öğrenmesi temelsiz bir öğretmenden daha kolaydır. Ona göre, lisans öğrencileri gibi en zor öğrenme programlamadır: "Derin öğrenme modelleri çeşitli hatalara eğilimlidir ve bunların nasıl çözüleceği de bir zorluktur."
Derinlemesine kurslar genç lisans öğrencileri içindir. 2021'de öğretmenlik yapmadan önce Guo Zhiwei şimdiden zihinsel hazırlıklar yaptı, "Hedefim çok yüksek değil. Lisans öğrencileri için birçok derste harcanan zaman çok fazla olmayabilir, bu nedenle görüntü tanıma ve metin tanımanın temellerinde ustalaşmaktır. Sorun değil, gerçekten programlamayı dahil etmek oldukça zor.”
Ana dal çok yeni olduğu için Guo Zhiwei, "Derin Öğrenme" için sistematik ve standart bir öğretim materyali olmadığını fark etti.Mevcut öğretim materyallerinden bazıları daha teorikti ve gelişimin gerisinde kaldı, bu yüzden kendi çalışma notlarını hazırlamak zorunda kaldı. Bu durum bu yıla kadar devam etmiş, hatta kendi başına bir ders kitabı bile hazırlamıştır.
Aynı zamanda, yapay zeka bölümleri, öğrencilerin uygulamalı derslere katılması için yeterince güçlü donanım kaynaklarına ihtiyaç duyar. Guo Zhiwei, derin öğrenmenin programlama ile gerçekleştirilmesi gerektiğini, çünkü işlenecek nesnelerin karmaşık ve hesaplama miktarının çok büyük olduğunu, bu nedenle kişisel bilgisayarların genellikle böyle bir hacmi taşıyamadığını açıkladı. Anahtar donanım GPU, yani görüntü işleme birimidir.Bir GPU'nun satın alma fiyatı yaklaşık 100.000 yuan'dır ki bu kolej için az bir miktar değildir. Chongqing Teknoloji ve İşletme Üniversitesi, 2021'de ana dalın açılmasından bu yana birkaç GPU satın almış olsa da, hala "çoğu öğrencinin ihtiyacını karşılamaktan uzak. mezun öğrenciler."
Kısıtlamalar altında, Chongqing Teknoloji ve İşletme Üniversitesi'ndeki bilgisayar deneyi kurslarının çoğu, öğretim ve uygulama için büyük bir yerel şirket tarafından sağlanan bulut bilgi işlem kaynaklarını kullanır. Ancak Guo Zhiwei, bu büyük üreticinin derin öğrenme araçları ile dünyadaki ana akım derin öğrenme araçları arasında hala operasyonel farklılıklar olduğunu da söyledi.
Yapay zeka gibi hızla değişen bir konuyu öğretmenlerin yakalaması kolay değil. Örnek olarak Baidu'nun derin öğrenme araçlarını ele alalım. Guo Zhiwei, 2021'de ilk kez ders verirken hala 2.0 sürümünü kullanıyordu. Bu yıl zaten 2.4 sürümü. Halen yeni bilgi ve araçları araştırıyor ve öğreniyor.
ChatGPT bu yıl patlak verdikten sonra, Guo Zhiwei sınıfta bundan bahsetti ama derinlemesine konuşmadı. Kendisi de biraz çelişkili.Sınıfı öğretmek kolay mı yoksa zor mu? Ve bu sıcak teknolojinin arkasında üst düzey bir model olduğu için hocanın kendisi de pek net değil.
Öğretmenliğin üçüncü yılında, Guo Zhiwei lisans öğrencilerinin bu ana dal hakkında ne hissettiklerini hissedebiliyordu. Açıkça, "Yapay zeka alanında uzmanlaşmanın onlar için biraz zor olduğunu düşünüyorum ve çalışmanın orta ve son aşamalarında ilgi azalıyor" dedi.
▲ Ke Beilin tarafından fotoğraflanan kurs içeriği. Fotoğraf/Görüşme yapılan kişi tarafından sağlanan fotoğraf
Yapay zekanın bilmediği şeyler
Li Wanni kafasının en çok karıştığı anda internette şöyle yazdı: "Ne öğrenmeli veya hangi yönden mezun olmalı, bunu göstermek istemiyorum."
Yapay zeka yönünde bir yüksek lisans öğrencisi ve uygulayıcısı "şiddetle" yönünü değiştirmesini önerdi, "Bu yön üst düzey bir eğitim değil, en iyisi onu derinlemesine geliştirmemek ve daha iyi istihdam ve gelişim için değiştirmektir. gelişim." Bazı insanlar takip etti ve "Eğer güçlü bir yeteneğiniz varsa, 985 ve 211'e gidebilirsiniz ve yapay zeka ile meşgul olmak için matematik ve bilimde özellikle iyi bir temele ihtiyacınız var" dediler. Ama bir algoritma postunda çalışmak istiyorsanız 985 lisans mezunu olsanız bile iş bulmanız zordur ve "yuvarlanma" imkanına sahip olmak için yüksek lisansa devam etmeniz gerekir.
Guo Zhiwei "İnsanlara" çoğu genel olmayan lisans öğrencisinin yapay zeka ana dallarını bilgisayar ana dallarından gelişmiş ana dallar olarak sınıflandırmasının nedeninin de istihdam sağlamak olduğunu söyledi. Bazı bilgisayar içeriği, en azından bazı yazılım geliştirme, bu nedenle yapamayacaksınız iş bulmak.” Lisans derslerinin fiili istihdamın gerekliliklerini tam olarak karşılamasının gerçekten zor olduğuna inanıyor. Yetiştirdiği öğrenciler arasında, veri madenciliği yapmak için büyük fabrikalara gitmek gibi bazıları istihdam için yapay zeka alanına girmiş, "ama oran yüksek değil, sadece birkaçı." Bugün, sınıfındaki öğrencilerin yaklaşık %50-60'ı lisansüstü giriş sınavına girmeyi seçecek.
Li Wanni ayrıca, kolejin dekan yardımcısının doğrudan, "Yapay zekanın ana konusu yüksek lisans derecesi almaktır, aksi takdirde öğrenilen bilgiler çok yüzeysel bir aşamada kalacaktır." Yapay zekayı öğrenmeye devam etme konusundaki güvenini kaybetmiştir. ve hatta daha fazlası... Lisansüstü giriş sınavından bahsetmiyorum bile. Neredeyse hiç hayal gücü olmayan bir seçim, Kaogong'un bir parçası olacağıdır.
Gerçek de bu iddiaları sürekli olarak doğrulamaktadır. Ke Beilin, algoritmayla ilgili birçok staj özgeçmişi gönderdi, ancak hepsi reddedildi. Piyasada ses, video ve resimlerin etiketlenmesinden sorumlu bir "AI akıllı eğitici" olduğundan ve bunu lise öğrencilerinin de yapabileceğinden bahsetti. İş bulmak zor olduğu için zaten beklentilerini bu tür mekanik bir pozisyona indirdi ki bu aslında sadece "AI" yazan bir gönderi ama hala çok az yanıt var. Lisansüstü giriş sınavına girme fikri vardı, ancak akademik niteliklerini geliştirmek için 985 ve 211'e gitmesi gerektiğini hissetti.
Şu anda, yapay zeka bölümünde okuyan öğrenciler, diğer bölümlerde okuyan lisans öğrencilerinden pek farklı değil. Üçüncü sınıfta olan Zhang Tian, "kalabalığı takip etmeye", lisansüstü giriş sınavı ekibine erken katılmaya ve bilgisayar bölümüne geçmeye karar verdi. Yapay zeka öğrendiğine pişman ama 3 yıl öncesine dönerek "Belki de pişman olmadan seçebileceğim bir dal yoktur."
Yapay zeka ana dalına adım atan ilk lisans öğrencileri grubu olarak, bazen yorgunluk ve kafa karışıklığına düşseler de, yine de önce bu teknolojinin harika tarafına dokunma fırsatı buldular. Wang Xiaofen, ChatGPT'yi ilk kez stajı sırasında kullandı.O zamanlar dil modeli popüler değildi ve şimdi olduğu kadar akıllı değildi. Ekipte ChatGPT'ye soru sormaktan, değerli yanıtlar almak için sorgunun sözcüklerini ve anahtar sözcüklerini sürekli olarak ayarlamaktan sorumludur. Birdenbire "insanların hala yeri doldurulamaz" olduğunu hissetti. Gelecekte ana dallarda medyayla ilgili işler yapsa bile, bu yapay zeka öğrenme deneyiminin gelecekte kendisine fayda sağlayabileceğine inanıyor.
Öğretmenler için, öğretme işi hâlâ zor olsa da, Guo Zhiwei gibi öncüler, lisans düzeyinde yapay zeka ana dalları vermenin hâlâ anlamlı olduğunu düşünüyor çünkü gerçekten yapay zeka yeteneklerini eğitmek istiyorsanız, temel lisans düzeyinden başlamalısınız. Bunu kavramaya başladım, ancak müfredatı, öğrenme standartlarını ve diğer yönleri keşfetmek hala zaman alıyor. "Vurgulayarak ele alınması gereken reformun içeriği budur."
Yaz yaklaşırken yapay zeka bölümlerinin popülaritesi devam ediyor. Sıradan kolejlerde ve üniversitelerde yapay zeka alanında eğitim gören lisans öğrencilerinin ilk grubu mezun olmak üzere. Geleceğin yolunun kolay olup olmadığı sorusuna yapay zeka cevap vermeyecek, zaman verecek.
(Görüşülen kişilerin isteği üzerine Zhang Tian, Li Wanni, Wang Xiaofen ve Ke Beilin takma adlardır)
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Yapay zeka eğitimi alan ilk "Shuangfei" öğrencileri rüzgarı yakaladı mı?
Metin: Wu Yuchen Editör: Chu Ming
Kaynak: İnsanlar (ID: renwumag1980)
ChatGPT'nin patlamasıyla birlikte yapay zeka son zamanlarda insanların ilgi odaklarından biri haline geldi. Girişimciler pazara girmek için çabalıyor ve büyük şirketler de işe alıyor.Yapay zeka yeteneklerine yıllık maaş olarak milyonlarca dolar teklif edildiğini duymak şaşırtıcı değil. Aynı zamanda yapay zeka ateşi de kolejlerde ve üniversitelerde yayılıyor. 2018'de Çin'deki 35 kolej ve üniversite, çoğu güçlü güce sahip 985 ve 211 kolej olan yapay zeka ana dallarının inşası için yeterliliklerin elde edilmesinde başı çekti.
Bir dereceye kadar, kolejlerin ve üniversitelerin yapay zeka bölümleri sunması ileriye dönük. Ancak yeni, bilinmeyen ve derin bir ana dal olarak, sıradan kolejlerin keşfetmesi ve öğretmenlerin de öğrenmesi gerekiyor. Gençler bilinmeyenle gelir ve bilinmeyenle ilerler.
Artık AI, metin yazarlığı, PPT, kod yazabilir ve çizim yapabilir. Ve "rüzgar" ile karşılaşan bu gençlerin gelecekte nereye gidecekleri sorusuna yapay zeka uzmanı şimdilik cevap veremiyor.
Yarısı ateşli, yarısı kafası karışmış
Işıklar söndükten sonra gerçek zamanı.
Zhang Tian'ın yurdunda, alışkanlıkla en son sorunları hakkında sohbet edecek. Bir keresinde bir sohbetin ardından herkes "yapay zeka bölümünü" seçtiğine pişman olmadı.Odadaki dört kişi tereddüt etmeden "Pişmanım" dedi.
O sırada Zhang Tian, ikinci sınıfının ikinci dönemine kadar Xi'an'daki bir mühendislik kolejinde okuyordu.Projesi, stajı ve yetenek eksikliği vardı, bu yüzden biraz telaşlanmış hissetti. Dersin zorluğu da giderek zorlaşıyor.Son zamanlarda öğrendiği veri yapısını -birkaç sayıyı karşılaştırma, küçükten büyüğe sıralama ve insanların bir bakışta görebileceği diziliş sırasının öğretilmesi gerektiğini- anlamamaya başladı. bilgisayara. Ancak bilgisayar "çok aptal" ve iki sayıyı iki sayıyla okumayı öğretmesi gerekiyor.Önce iki sayının boyutunu karşılaştırın, ardından karşılaştırmadan sonra konumu değiştirin ve ardından konumu değiştirmeye devam edin ve son olarak bir dizi sayı sıralanabilir.
2020'deki kayıt yılından bu yıla kadar öğretmenler yılda bir kez "yapay zeka iyi bir iştir" diyecekler ve bu ana dal geleceğin yönünü temsil ediyor. "Ama ne tür bir kariyer iyi bir iştir? Spesifik yön nedir? Hangi pozisyon? Hiçbir öğretmen söylemeyecek." Zhang Tian hala bilmiyor.
Yapay zekanın ana bölümü, şu anda en popüler ana dallardan biri olarak kabul edilmektedir. Kolejler ve üniversiteler her yıl bazı eskimiş ve az istihdam edilen ana dalları bölümlerinden ve ana dallarından çıkaracak ve ayrıca bazı yeni ana dallar ekleyecektir. 2018'de, 35 kolej ve üniversite ilk kez yapay zeka ana dalları oluşturmak için gerekli nitelikleri aldıktan sonra, kolej ve üniversitelerde yapay zeka ana dalları oluşturmaya yönelik artış başladı.
Sadece dört veya beş yıl içinde yapay zeka alanı hızla büyüdü. Şimdiye kadar, Çin'deki 498 kolej ve üniversite, yapay zeka ana dalına başarıyla başvurdu. Artış sadece lisans kolejlerinde değil, meslek yüksekokullarında da yayılıyor, yapay zeka teknolojisinin uygulanması geçen yıl 71 yeni meslek puanı ekledi.
"Yeni Nesil Yapay Zeka Geliştirme Planına" göre, 2025 yılına kadar Çin'in temel yapay zeka endüstrisinin ölçeği 400 milyar yuan'ı ve ilgili endüstrilerin ölçeği 5 trilyon yuan'ı aşacak. Yapay zeka alanında uzmanlaşan öğrenciler, doğal olarak gelecekte ortaya çıkan yapay zeka endüstrisi için yedek ordu olarak görülüyor. ChatGPT'nin bu yıl popülaritesi ile birlikte, yapay zekanın en önemli konusu büyük ilgi gördü.
Kolejler ve üniversiteler önce yapay zeka ana dallarını keşfetmek için acele ediyor, ancak aynı zamanda sıradan kolejlerde ve üniversitelerde yapay zeka bölümünde okuyan birçok öğrencinin kafası karışmış hissediyor.
Shenyang'daki bir üniversitede yapay zeka okuyan Li Wanni, ikinci sınıftayken staj özgeçmişini sundu, ancak yalnızca yazılı bir sınav için davet aldı ve sonunda mülakata girmedi. Ortaokulun üçüncü yılında, okul ikili bir seçim toplantısı düzenledi ve çoğu şirket yapay zeka ile ilgili pozisyonları yalnızca 4.000-5.000 yuan arası bir maaşla işe aldı - bu, hayal edilen yüksek maaştan çok uzak. Buna rağmen, Li Wanni'nin oy verdiği görüntü tanıma mühendisi gönderisine yanıt gelmedi. Bir röportajda şirket, Li Wanni'den grafik algoritmalarını "kıvrabilmesini, keskinleştirebilmesini ve deforme edebilmesini" istedi, ancak o, evrişimi yalnızca sınıfta "yüzeysel olarak" öğrendi. "Öğretmeni adım adım takip ettim ama iş ararken şirketin sizden yapmanızı istediği şeyin öğretmenin öğrettikleri ile aynı olmadığını gördüm. Peki bunları nereden öğreneyim?"
Pekin'de liberal sanatlara odaklanan bir 211 üniversitesinde, yapay zeka bölümünden birine transfer edilen Wang Xiaofen, ailesi bunun doğru bir seçim olduğuna inansa da birinci sınıftan beri bölüm değiştirmek için çok çalışmaktadır. hata. Başkalarıyla yapay zeka hakkında konuşmak istemiyor. Bu yılki ChatGPT yangınından sonra, ailedeki akrabalar, yapay zekanın gelişimi hakkında konuşmak için Wang Xiaofen'e başvurdu ve o, bununla ancak alelacele başa çıkabildi. Aslında, "yapay zekanın" ne olduğu ve ne yapması gerektiği konusunda hala çok belirsiz.
"Süpürücüler" Buluşma Yeri
Li Wanni bir tıp ailesinde doğdu, ebeveynleri tıpla ilgili işlerle uğraşıyor, üniversite giriş sınavından sonra ilk tercihi Çin tıbbı ve ikinci tercihi eczacılık. O zamanlar uzun vadeli planı eczacı olmaktı. Üçüncü seçeneğin doldurulacağı şey o zamanlar onun gözünde önemsizdi. Babam, Shenyang'daki üniversitenin yeni bir "yapay zeka bölümü" açtığını gördü.Tanıtım ve tavsiyede okul, bu bölümün Huawei ile işbirliği yapacağını açıkladı. Babam, "Öyleyse şunu doldur, güzel görünüyor" dedi.
Li Wanni bu bölüm hakkında hiçbir şey bilmemesine rağmen, üçüncü seçeneğe kabul edilmeyeceğini düşündü, bu yüzden bu bölümü doldurdu. Kabul edildiğinde eczane baskısı altında tesadüfen yapay zeka uzmanına gönderildi ve yapay zekayı şaşkınlık içinde öğrendi.
Hunan'daki bir işletme üniversitesinde yapay zeka bölümünde okuyan üçüncü sınıf öğrencisi Ke Beilin de benzer bir durumda. İlk tercihi muhasebe, uluslararası ticaret ve diğer bölümler, matematiği sevdiği için matematik bölümünü de doldurdu. O yıl, üniversitesi, her sınıfta 40 öğrenci ve toplam 160 ana dal olmak üzere 4 sınıf yapay zeka ana dalına kaydoldu. Kayıt skalasının yetersiz olması durumunda sevk edilen Ke Beilin, tüm ana dallara kabul edilemeyince yapay zeka ana dalına nakledildi. Okullar açılmadan 1. sınıf grubunda nakil konusu tartışılırdı.Bazıları nakil olduklarını ve birazdan birisinin "Ben de" lafını açacağını söylerdi. Okul başladıktan sonra Ke Beilin, yurttaki dört kişiden üçünün nakledildiğini öğrendi.
Her ne kadar "Baidu Hot Search 2022 College Entrance Examination Big Data"ya göre geçen yıl itibarıyla yapay zeka, üç yıl üst üste popülaritesini en çok artıran ana başlık oldu. Ancak üç yıl önce, bu yeni kurulan ana dal çoğu sıradan kolej ve üniversitede popüler değildi. O zamanlar birçok öğrenci ve veli bu yeni bölüm hakkında neredeyse hiçbir şey bilmiyordu.
Wang Xiaofen liseden mezun olduğunda, Pekin'de liberal sanat odaklı bir 211 üniversitesi gördü.Medya bölümlerinde okumak istedi.İlk birkaç gönüllü halkla ilişkiler, İnternet ve yeni medyayı doldurdu ve yapay zeka bölümü sonuncusuydu. . , ancak puanının yapay zeka tarafından kaydedileceğini hiç beklemiyordu.
Hala kayıp hissini hatırlıyor. Kabul web sayfasını açtığında, en sevdiği üniversiteye girdiğini görünce çok mutlu oldu ve ardından yapay zeka bölümüne atandığını ve ait olduğu okulun "Bilgi ve İletişim Okulu" olduğunu gördü. Mühendislik". Buna inanamadı çünkü bu liberal sanatlar kolejinin bu kolej ve ana dalına sahip olduğunu bile bilmiyordu. Üniversiteye giriş sınavı için başvuru formunu doldururken üniversitede fizik ve matematik okumaya devam etmemek için ailesiyle uzun süre "mücadele etti" ama sonunda yine de yanlışlıkla mühendislik okudu.
Kayıt yaptırdıktan sonra yurtta bulunan altı kişiden Wang Xiaofen'in de aralarında bulunduğu dört öğrenci yapay zeka anabilim dalına nakledildi ve bir öğrenci yanlışlıkla yapay zeka bölümünü bir işlem hatasından daha düşük puanla yazdı.
Zhang Tian, yapay zekanın büyüklüğünü birinci veya ikinci tercihe koyan birkaç kişiden biri. İlk tercihi bilgisayar bilimi, ikinci tercihi ise yapay zekaydı. Lisede, Xi'an Jiaotong Üniversitesi'nden mezun olan bir matematik öğretmeni, "Bu şey nispeten yeni, gelişme daha iyi olabilir ve istihdam oldukça iyi" diyerek yapay zekanın ana dalından bahsetti. O zamanlar, büyük fabrikaların temettüleri hala akıyordu ve Zhang Tian'ın hiçbir hırsı yoktu, sadece mezun olması ve bir iş bulması gerektiğini düşündü, ancak bilgisayar ve yapay zeka bölümlerinin parlak bir geleceği olması gerektiğine inanıyordu.
Yapay zeka konusunda hiçbir bilgisi olmayan lise öğrencileri, çeşitli şanslar ve tesadüfler sonucunda yepyeni bir ana bilim dalına yöneldiler. Geleceği temsil eder ama aynı zamanda bilinmeyeni de temsil eder.
"Bilgisayarı öğrenmek için adı değiştirildi"
Yapay zeka nasıl bir meslektir? Bunu seçen her öğrenci, bu sorunla bizzat yüzleşmek zorundadır.
Referans cevap yok. Sıradan üniversite öğrencilerinin çoğu için bu, son sınıflar olmadan neredeyse bir ana daldır. Hangi dersleri almalı, hangi ders kitaplarını kullanmalı, nasıl staj bulmalı, hangi firmaya staj yapmalı, lisansüstü giriş sınavı mı yoksa mezun olduktan sonra bir iş mi seçmeli, bu sorunlar hazır değil ve yapmanız gerekenler. onları kendin keşfet Kendileri, yapay zeka alanında uzmanlaşan en "eski" öğrenci grubudur.
Okul için, bir yapay zeka bölümünün nasıl kurulacağı, kolej ve büyük isimlerin ortamından başlayarak "gerilim" ile doludur. Hunan Teknoloji ve İşletme Üniversitesi'nde, yapay zeka anabilim dalı başlangıçta Bilgisayar Bilimleri Okulu altında, bilgi bilimi ve bilgi yönetimi gibi ana dallarla aynı bileşikte kuruldu. İkinci yılda, yapay zeka bölümü Bilgisayar Bilimleri Okulu'ndan çıkarıldı ve yeni bir okula bölündü: Frontier Disiplinlerarası Okul. Ke Beilin, daha çok yapay zeka bölümüyle ilgili olan "Akıllı Bilim ve Teknoloji" bölümünün Akıllı Üretim ve Bilim ve Teknoloji Okulu'na atandığını söyledi.
Ke Beilin'in kafasını karıştıran şey, yapay zeka bölümünün son teknoloji disiplinler arası koleje atanmasından sonra, geleneksel mühendislik yönetiminin de bu koleje atanmasıydı. Bunun mantığını anlamadı, sadece "biraz dağınık" olduğunu düşündü.
Bununla birlikte, liberal sanatların hakim olduğu Wang Xiaofen'in bulunduğu 211 Üniversitesi'nde yapay zeka bölümü, çoğu okul tarafından kurulan Bilgisayar Bilimleri Okulu'na değil, Bilgi ve İletişim Mühendisliği Okulu'na bağlıdır. Wang Xiaofen, "(okulun) Bilgi ve İletişim Okulu daha yüksek bir dereceye sahip olduğu için, başka bir ana dal sunmaya uygundur."
"Çin Halk Cumhuriyeti Ulusal Sınıflandırma Standartları ve Konu Kodları"na göre, yapay zekanın ana dalı şu anda "Bilgisayar Bilimi ve Teknolojisi" altındaki ikinci düzey disiplinlerden biridir. Veya bu nedenle, lisans kolejlerinin büyük çoğunluğu yapay zeka bölümünü Bilgisayar Bilimleri Fakültesi altında kurmayı veya onu bilgisayar bilimi bölümünün bir uzantısı olarak görmeyi seçiyor.
Bu nedenle, birçok sıradan kolej ve üniversitedeki yapay zeka bölümlerinin dersleri, bilgisayar bölümlerinin derslerine çok benzer. İlk yılda neredeyse tüm yapay zeka bölümleri temel programlama dillerini öğrenecek, ikinci yılda web tasarımı, ön uç, veri yapısı ve diğer dersleri öğrenmeye başlıyorlar, ancak üçüncü sınıfta başlıyorlar. sinir ağları, derin öğrenme, akıllı ses, görüntü tanıma hakkında bilgi edinin Yapay zeka ana dalları tarafından "markalı" kurslar vardır.
Bazı lise sınıf arkadaşları Li Wanni'ye sordu: "Hangi bölümü okudunuz?" Li Wanni onlara doğrudan "Bilgisayar bölümü" bile derdi, "çünkü gerçekten hiçbir fark yok."
Ayrıca programda üst üste bindirilmiş birçok "özel kurs" vardır. Bilgi ve İletişim Mühendisliği Okulu'nda Wang Xiaofen, analog devreler gibi zorunlu dersler almak zorundadır, ancak bu dersler diğer okullardaki yapay zeka ana dallarında kurulmamaktadır. Öğrenciler öğretmene "bu dersin anlamsız" olduğunu sordular, ancak öğretmen başını salladı ve "Öğretim planı belirlendi ve değiştirilemez" dedi. seçmeli ders. Zhang Tian, ikinci yılında bir fizik deney dersi aldı. Okulunda, bilim ve mühendislik ana dalları için fizik deneyleri zorunludur.
Birden fazla disiplini kapsayan bilgi ve teknoloji nedeniyle, yapay zekanın iş yükü birçok insanın hayal gücünün ötesindedir. Wang Xiaofen, pazartesiden perşembeye 08:00 - 22:00, akşam seçmeli veya deneysel dersler ve Cuma 08:00 - 15:00 arası en yoğun dönemini hatırladı. Bitkin olan Wang Xiaofen, kulüp ve bölüm etkinliklerinden vazgeçti ve hafta sonları cep telefonuyla oynamak için yurtta kaldı. O zamanlar stajlar hiç dikkate alınmıyordu, çünkü dinlenme zamanı çok az olan Wang Xiaofen için çoğu şirketin zorunlu kıldığı minimum üç günlük staj şartını karşılayamıyordu.
Çeşitli kurslar genellikle Zhang Tian'ın tüm haftasını alır. C dili gibi derslerle ilgilenmiyor ama yine de dikkatle dinliyor, pratik yapıyor ve gece bire, ikiye kadar gerçek bir programcı gibi kod değiştiriyor. Ancak sonraki dersler gittikçe zorlaştığında, "dersleri verimli bir şekilde aldı". Önce bir dersin birkaç bölümünü dinleyin ve gerçekten anlamadıysanız pes edin.
Kod tabanı yalnızca bir yıldan fazla bir süredir öğrenildiği için, sinir ağları, örüntü tanıma ve derin öğrenme gibi yapay zeka dersleri gerçekten ortaya çıktığında, birçok öğrenci artık ayak uyduramaz.
Son derece rekabetçi bilgisayar bölümleriyle karşılaştırıldığında, yapay zeka alanında uzmanlaşan öğrencilerin bir avantajı olmayabilir. Ke Beilin, son sınıf öğrencileri ve bilgisayar bilimlerinde uzmanlaşan yaşlılar tarafından derlenen programların, yapay zeka alanında uzmanlaşan programlardan çok daha olgun ve karmaşık olduğunu buldu. Wang Xiaofen de aynı şeyi söyledi, "Bilgisayar bilimi alanında uzmanlaşan öğrencilerle yalnız sohbet eden veya hatta ödevlerine bakan herkes, herhangi bir pratik uygulama yapmadığımızı, sadece teori ve yöntemler hakkında konuştuğumuzu görecektir."
İkinci sınıftayken, Wang Xiaofen tanıdıklar bularak bir staj ekibine katıldı. Onu getiren kıdemli, Wang Xiaofen'e, ekibin yalnızca iki tür yeteneği işe aldığını, biri kod yazabilen ve diğerinin yapay zekadan anlayan olduğunu söyledi. Kıdemli ayrıca, "Okulda öğretilenlerin çoğu, yapay zekanın geliştirdiği şeyler raydan çıktı" dedi.
ChatGPT popüler hale geldikten sonra, Li Wanni'nin profesyonel öğretmenlerinin hiçbiri bu araçtan bahsetmedi. Wang Xiaofen'in çalıştığı 211 Üniversitesi'nde yapay zeka sınıfındaki öğrencilerin ödevlerini tamamlamak için ChatGPT kullanmalarına izin verilmiyor.
Öğretmen öğrenirken öğretiyor
Yapay zeka bölümüyle karşı karşıya kaldığında, bununla başa çıkacak kadar rahat olmayan sadece öğrenciler değil, aynı zamanda öğretmenler de.
35 kolej ve üniversiteden oluşan ilk partiyi takip eden ikili lisans dışı kolej ve üniversitelerin çoğu için, yapay zeka bölümlerinin kurulmasındaki düşünme ve tasarım sorunlarına ek olarak, kaynak eksikliği de aşikardır.
Sıradan kolejlerde ve üniversitelerde, yapay zeka konusunda gerçekten profesyonel bir araştırma geçmişine sahip çok fazla öğretmen yoktur.Ancak, bilgisayar bölümünün bir uzantısı olarak kabul edilen yapay zeka bölümünde, bilgisayar bölümünden öğretmenler tarafından verilen birçok mesleki ders vardır. bilim.
Li Wanni, bir yapay zeka bölümü öğretmeninin bir keresinde öğrencilerden sınıfta kendi başlarına çalışmalarını istediğini, "Bunu kendin öğren, senin kadar iyi olmayabilirim" ve öğrencilerin kahkahalara boğulduğunu hâlâ hatırlıyor. Öğretmen yaz tatilinde acilen yaklaşık yarım ay eğitime katıldığını, eğitimin bir teknoloji firması tarafından düzenlendiğini, ayrıca MOOC'ları da aldığını ve öğrencilere içeriği öğretmeden önce içeriği öğrendiğini anlatmıştır. .
Okul boyunca Li Wanni, yapay zeka geçmişine sahip tek öğretmenin, üniversitenin genç dekan yardımcısı, Amerika Birleşik Devletleri'nde okumaktan dönen bir doktora sonrası araştırmacı olduğunu ve diğerlerinin temelde bilgisayar geçmişi olan öğretmenler olduğunu biliyordu.
Zhang Tian, birinci sınıftan beri her dersi iyi almak için çok çalışan türden bir insandır, ancak öğretmeni sahnede sadece PPT okurken görürse, bu dersin "gereksiz" olma ihtimalinin yüksek olduğunu bilir.
Chongqing Teknoloji ve İşletme Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Koleji'nde doçent olan Guo Zhiwei, okulun yapay zeka bölümünün yapımında yer alan öğretmenlerden biridir. Lisans eğitimi sırasında Zhengzhou Üniversitesi'nde iletişim mühendisliği alanında uzmanlaştı ve Chongqing Üniversitesi'nde iletişim mühendisliği alanında yüksek lisans yaptı.Özel araştırma alanı, yapay zeka ile belirli bir bağlantısı olan veri madenciliğidir.
AI mesleğinin kuruluş aşamasında karşılaştığı zorlukları inkar etmiyor. 2018'de göreve başlamak için okula geldi ve bundan önce kolej yapay zeka alanında bir ana dal ilan etmek için materyaller sunmuştu. 2019 yılında, Ekonomi ve Bilgi Teknolojileri Okulu yapay zeka alanında bir ana dal kurmaya başladı ve ondan "Derin Öğrenme" öğretmeye hazırlanmasını istedi, "Çünkü bu bölümü aynı anda sunan kolej ve üniversitelerin çoğu aynı zamanda ilk kez uygulamaya başladığınızda aralarında pek bir fark yoktur.Deneyim referans olarak kullanılabilir, ancak derinlemesine tartışma ve öğretim (kolej içinde) yapmak aslında zordur.
Guo Zhiwei için derin öğrenme aynı zamanda yeni bir bilgidir. 2018'den önce makine öğrenimi alanındaki araştırmalara katılmıştı, "ancak bu nispeten düşük seviyeli bir öğrenme, derin öğrenme ise nispeten yüksek seviyeli."
Pek çok zorluk var ve ileri düzey bilgi kendi inisiyatifiyle öğrenilmelidir. Baidu tarafından düzenlenen ve bir aydan kısa süren eğitime katılan Guo Zhiwei, daha sonra derin öğrenmeyi öğrenmek için Tsinghua University Press ve diğer kurumlar tarafından düzenlenen çeşitli eğitimlere katıldı. Yarım yıldan fazla bir süre kendi başına çalıştı ve 2021'in ilk yarısında "Derin Öğrenme" kursunu vermeye başladı. Halihazırda yapay zekanın bazı teorik temellerine sahip olduğu için, öğrenmesi temelsiz bir öğretmenden daha kolaydır. Ona göre, lisans öğrencileri gibi en zor öğrenme programlamadır: "Derin öğrenme modelleri çeşitli hatalara eğilimlidir ve bunların nasıl çözüleceği de bir zorluktur."
Derinlemesine kurslar genç lisans öğrencileri içindir. 2021'de öğretmenlik yapmadan önce Guo Zhiwei şimdiden zihinsel hazırlıklar yaptı, "Hedefim çok yüksek değil. Lisans öğrencileri için birçok derste harcanan zaman çok fazla olmayabilir, bu nedenle görüntü tanıma ve metin tanımanın temellerinde ustalaşmaktır. Sorun değil, gerçekten programlamayı dahil etmek oldukça zor.”
Ana dal çok yeni olduğu için Guo Zhiwei, "Derin Öğrenme" için sistematik ve standart bir öğretim materyali olmadığını fark etti.Mevcut öğretim materyallerinden bazıları daha teorikti ve gelişimin gerisinde kaldı, bu yüzden kendi çalışma notlarını hazırlamak zorunda kaldı. Bu durum bu yıla kadar devam etmiş, hatta kendi başına bir ders kitabı bile hazırlamıştır.
Aynı zamanda, yapay zeka bölümleri, öğrencilerin uygulamalı derslere katılması için yeterince güçlü donanım kaynaklarına ihtiyaç duyar. Guo Zhiwei, derin öğrenmenin programlama ile gerçekleştirilmesi gerektiğini, çünkü işlenecek nesnelerin karmaşık ve hesaplama miktarının çok büyük olduğunu, bu nedenle kişisel bilgisayarların genellikle böyle bir hacmi taşıyamadığını açıkladı. Anahtar donanım GPU, yani görüntü işleme birimidir.Bir GPU'nun satın alma fiyatı yaklaşık 100.000 yuan'dır ki bu kolej için az bir miktar değildir. Chongqing Teknoloji ve İşletme Üniversitesi, 2021'de ana dalın açılmasından bu yana birkaç GPU satın almış olsa da, hala "çoğu öğrencinin ihtiyacını karşılamaktan uzak. mezun öğrenciler."
Kısıtlamalar altında, Chongqing Teknoloji ve İşletme Üniversitesi'ndeki bilgisayar deneyi kurslarının çoğu, öğretim ve uygulama için büyük bir yerel şirket tarafından sağlanan bulut bilgi işlem kaynaklarını kullanır. Ancak Guo Zhiwei, bu büyük üreticinin derin öğrenme araçları ile dünyadaki ana akım derin öğrenme araçları arasında hala operasyonel farklılıklar olduğunu da söyledi.
Yapay zeka gibi hızla değişen bir konuyu öğretmenlerin yakalaması kolay değil. Örnek olarak Baidu'nun derin öğrenme araçlarını ele alalım. Guo Zhiwei, 2021'de ilk kez ders verirken hala 2.0 sürümünü kullanıyordu. Bu yıl zaten 2.4 sürümü. Halen yeni bilgi ve araçları araştırıyor ve öğreniyor.
ChatGPT bu yıl patlak verdikten sonra, Guo Zhiwei sınıfta bundan bahsetti ama derinlemesine konuşmadı. Kendisi de biraz çelişkili.Sınıfı öğretmek kolay mı yoksa zor mu? Ve bu sıcak teknolojinin arkasında üst düzey bir model olduğu için hocanın kendisi de pek net değil.
Öğretmenliğin üçüncü yılında, Guo Zhiwei lisans öğrencilerinin bu ana dal hakkında ne hissettiklerini hissedebiliyordu. Açıkça, "Yapay zeka alanında uzmanlaşmanın onlar için biraz zor olduğunu düşünüyorum ve çalışmanın orta ve son aşamalarında ilgi azalıyor" dedi.
Yapay zekanın bilmediği şeyler
Li Wanni kafasının en çok karıştığı anda internette şöyle yazdı: "Ne öğrenmeli veya hangi yönden mezun olmalı, bunu göstermek istemiyorum."
Yapay zeka yönünde bir yüksek lisans öğrencisi ve uygulayıcısı "şiddetle" yönünü değiştirmesini önerdi, "Bu yön üst düzey bir eğitim değil, en iyisi onu derinlemesine geliştirmemek ve daha iyi istihdam ve gelişim için değiştirmektir. gelişim." Bazı insanlar takip etti ve "Eğer güçlü bir yeteneğiniz varsa, 985 ve 211'e gidebilirsiniz ve yapay zeka ile meşgul olmak için matematik ve bilimde özellikle iyi bir temele ihtiyacınız var" dediler. Ama bir algoritma postunda çalışmak istiyorsanız 985 lisans mezunu olsanız bile iş bulmanız zordur ve "yuvarlanma" imkanına sahip olmak için yüksek lisansa devam etmeniz gerekir.
Guo Zhiwei "İnsanlara" çoğu genel olmayan lisans öğrencisinin yapay zeka ana dallarını bilgisayar ana dallarından gelişmiş ana dallar olarak sınıflandırmasının nedeninin de istihdam sağlamak olduğunu söyledi. Bazı bilgisayar içeriği, en azından bazı yazılım geliştirme, bu nedenle yapamayacaksınız iş bulmak.” Lisans derslerinin fiili istihdamın gerekliliklerini tam olarak karşılamasının gerçekten zor olduğuna inanıyor. Yetiştirdiği öğrenciler arasında, veri madenciliği yapmak için büyük fabrikalara gitmek gibi bazıları istihdam için yapay zeka alanına girmiş, "ama oran yüksek değil, sadece birkaçı." Bugün, sınıfındaki öğrencilerin yaklaşık %50-60'ı lisansüstü giriş sınavına girmeyi seçecek.
Li Wanni ayrıca, kolejin dekan yardımcısının doğrudan, "Yapay zekanın ana konusu yüksek lisans derecesi almaktır, aksi takdirde öğrenilen bilgiler çok yüzeysel bir aşamada kalacaktır." Yapay zekayı öğrenmeye devam etme konusundaki güvenini kaybetmiştir. ve hatta daha fazlası... Lisansüstü giriş sınavından bahsetmiyorum bile. Neredeyse hiç hayal gücü olmayan bir seçim, Kaogong'un bir parçası olacağıdır.
Gerçek de bu iddiaları sürekli olarak doğrulamaktadır. Ke Beilin, algoritmayla ilgili birçok staj özgeçmişi gönderdi, ancak hepsi reddedildi. Piyasada ses, video ve resimlerin etiketlenmesinden sorumlu bir "AI akıllı eğitici" olduğundan ve bunu lise öğrencilerinin de yapabileceğinden bahsetti. İş bulmak zor olduğu için zaten beklentilerini bu tür mekanik bir pozisyona indirdi ki bu aslında sadece "AI" yazan bir gönderi ama hala çok az yanıt var. Lisansüstü giriş sınavına girme fikri vardı, ancak akademik niteliklerini geliştirmek için 985 ve 211'e gitmesi gerektiğini hissetti.
Şu anda, yapay zeka bölümünde okuyan öğrenciler, diğer bölümlerde okuyan lisans öğrencilerinden pek farklı değil. Üçüncü sınıfta olan Zhang Tian, "kalabalığı takip etmeye", lisansüstü giriş sınavı ekibine erken katılmaya ve bilgisayar bölümüne geçmeye karar verdi. Yapay zeka öğrendiğine pişman ama 3 yıl öncesine dönerek "Belki de pişman olmadan seçebileceğim bir dal yoktur."
Yapay zeka ana dalına adım atan ilk lisans öğrencileri grubu olarak, bazen yorgunluk ve kafa karışıklığına düşseler de, yine de önce bu teknolojinin harika tarafına dokunma fırsatı buldular. Wang Xiaofen, ChatGPT'yi ilk kez stajı sırasında kullandı.O zamanlar dil modeli popüler değildi ve şimdi olduğu kadar akıllı değildi. Ekipte ChatGPT'ye soru sormaktan, değerli yanıtlar almak için sorgunun sözcüklerini ve anahtar sözcüklerini sürekli olarak ayarlamaktan sorumludur. Birdenbire "insanların hala yeri doldurulamaz" olduğunu hissetti. Gelecekte ana dallarda medyayla ilgili işler yapsa bile, bu yapay zeka öğrenme deneyiminin gelecekte kendisine fayda sağlayabileceğine inanıyor.
Öğretmenler için, öğretme işi hâlâ zor olsa da, Guo Zhiwei gibi öncüler, lisans düzeyinde yapay zeka ana dalları vermenin hâlâ anlamlı olduğunu düşünüyor çünkü gerçekten yapay zeka yeteneklerini eğitmek istiyorsanız, temel lisans düzeyinden başlamalısınız. Bunu kavramaya başladım, ancak müfredatı, öğrenme standartlarını ve diğer yönleri keşfetmek hala zaman alıyor. "Vurgulayarak ele alınması gereken reformun içeriği budur."
Yaz yaklaşırken yapay zeka bölümlerinin popülaritesi devam ediyor. Sıradan kolejlerde ve üniversitelerde yapay zeka alanında eğitim gören lisans öğrencilerinin ilk grubu mezun olmak üzere. Geleceğin yolunun kolay olup olmadığı sorusuna yapay zeka cevap vermeyecek, zaman verecek.
(Görüşülen kişilerin isteği üzerine Zhang Tian, Li Wanni, Wang Xiaofen ve Ke Beilin takma adlardır)