Với sự bùng nổ của ChatGPT, trí tuệ nhân tạo đã trở thành một trong những tâm điểm chú ý của mọi người trong thời gian gần đây. Các doanh nhân đang đua nhau tham gia thị trường, và các công ty lớn cũng đang tuyển dụng, không có gì ngạc nhiên khi biết rằng các tài năng AI được trả hàng triệu đô la tiền lương hàng năm. Đồng thời, cơn sốt trí tuệ nhân tạo cũng đang lan rộng trong các trường cao đẳng và đại học. Năm 2018, 35 trường cao đẳng và đại học ở Trung Quốc đã dẫn đầu trong việc đạt được các tiêu chuẩn để xây dựng các chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, hầu hết trong số đó là 985 và 211 trường cao đẳng có thế mạnh.
Ở một mức độ nào đó, việc các trường cao đẳng và đại học cung cấp các chuyên ngành về trí tuệ nhân tạo là rất có triển vọng. Nhưng với tư cách là một chuyên ngành mới, chưa biết và sâu sắc, các trường đại học bình thường cần khám phá, và giáo viên cũng cần học hỏi. Tuổi trẻ đến với những điều chưa biết và tiến lên với những điều chưa biết.
Giờ đây, AI có thể viết quảng cáo, PPT, viết mã và vẽ. Và những bạn trẻ gặp “sóng gió” này sẽ đi về đâu trong tương lai, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo tạm thời chưa thể trả lời.
Nửa bốc lửa, nửa hoang mang
Sau khi tắt đèn là thời gian cho sự thật.
Trong ký túc xá của Zhang Tian, cô ấy sẽ có thói quen trò chuyện về những rắc rối mới nhất của mình. Một lần, sau khi trò chuyện, mọi người đều không tiếc lời chọn “chuyên ngành trí tuệ nhân tạo”, bốn người trong phòng không chút do dự nói: “Tôi rất tiếc”.
Vào thời điểm đó, Zhang Tian đang học tại một trường cao đẳng kỹ thuật ở Tây An cho đến học kỳ thứ hai của năm thứ hai, cô không có dự án, không có thực tập và không có năng lực nên cảm thấy hơi bối rối. Độ khó của khóa học cũng ngày càng khó hơn, cô bắt đầu không hiểu cấu trúc dữ liệu mà mình đã học gần đây - so sánh một số con số, sắp xếp từ nhỏ đến lớn và thứ tự sắp xếp mà con người có thể nhìn thoáng qua phải được dạy vào máy tính. Nhưng máy tính "rất ngu", cần dạy đọc hai số bằng hai số, đầu tiên so sánh kích thước của hai số, sau đó thay đổi vị trí sau khi so sánh, rồi tiếp tục thay đổi vị trí, cuối cùng một loạt các số có thể được sắp xếp ra.
Từ năm nhập học 2020 đến năm nay, các giáo viên sẽ nói mỗi năm một lần rằng "trí tuệ nhân tạo là một công việc tốt", và chuyên ngành này đại diện cho hướng đi trong tương lai. "Nhưng nghề nghiệp tốt là gì? Phương hướng cụ thể là gì? Vị trí nào? Không có giáo viên sẽ nói." Zhang Tian vẫn không biết.
Chuyên ngành trí tuệ nhân tạo được đánh giá là một trong những chuyên ngành được yêu thích nhất hiện nay. Hàng năm, các trường cao đẳng và đại học sẽ loại bỏ một số chuyên ngành lỗi thời và ít việc làm khỏi các khoa và chuyên ngành của họ, đồng thời sẽ bổ sung một số chuyên ngành mới. Năm 2018, sau khi 35 trường cao đẳng và đại học lần đầu tiên đạt được tiêu chuẩn để xây dựng chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, sự bùng nổ của các trường cao đẳng và đại học để xây dựng chuyên ngành trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu.
Chỉ trong bốn hoặc năm năm, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã phát triển nhanh chóng. Tính đến nay, 498 trường cao đẳng và đại học ở Trung Quốc đã đăng ký thành công chuyên ngành trí tuệ nhân tạo. Sự bùng nổ không chỉ lan rộng ở các trường đại học mà còn ở các trường cao đẳng nghề, việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo đã cộng thêm 71 điểm chuyên môn mới vào năm ngoái.
Theo "Kế hoạch phát triển trí tuệ nhân tạo thế hệ mới", đến năm 2025, quy mô của ngành trí tuệ nhân tạo cốt lõi của Trung Quốc sẽ vượt quá 400 tỷ nhân dân tệ và quy mô của các ngành liên quan sẽ vượt quá 5 nghìn tỷ nhân dân tệ. Sinh viên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo nghiễm nhiên được coi là đội quân dự bị cho ngành trí tuệ nhân tạo mới nổi trong tương lai. Với sự phổ biến của ChatGPT trong năm nay, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo đã thu hút nhiều sự chú ý.
Các trường cao đẳng và đại học đổ xô khám phá chuyên ngành trí tuệ nhân tạo trước tiên, nhưng đồng thời, nhiều sinh viên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo ở các trường cao đẳng và đại học bình thường đang cảm thấy bối rối.
Khi còn là sinh viên năm thứ hai, Li Wanni, đang theo học ngành trí tuệ nhân tạo tại một trường đại học ở Thẩm Dương, đã nộp hồ sơ xin thực tập nhưng chỉ nhận được thư mời làm bài kiểm tra viết và cuối cùng không được tham gia phỏng vấn. Vào năm thứ ba trung học cơ sở, trường tổ chức một cuộc họp bầu cử kép và hầu hết các công ty đều tuyển dụng các vị trí liên quan đến trí tuệ nhân tạo với mức lương chỉ 4.000-5.000 nhân dân tệ - mức lương này khác xa so với mức lương cao trong tưởng tượng. Mặc dù vậy, không có phản hồi nào đối với vị trí kỹ sư nhận dạng hình ảnh mà Li Wanni đã bình chọn. Trong một cuộc phỏng vấn, công ty đã yêu cầu Li Wanni có thể "tích chập, làm sắc nét và biến dạng" các thuật toán đồ họa, nhưng cô chỉ học tích chập một cách "hời hợt" trong lớp. "Tôi từng bước theo thầy, nhưng khi tìm việc, tôi thấy những gì công ty yêu cầu bạn làm không giống với những gì thầy dạy. Nhưng tôi nên học những điều đó ở đâu?"
Tại một trường đại học thứ 211 ở Bắc Kinh tập trung vào nghệ thuật tự do, Wang Xiaofen, người đã được chuyển sang chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, đã nỗ lực để thay đổi chuyên ngành của mình kể từ năm thứ nhất, mặc dù gia đình cô tin rằng đây là lựa chọn đúng đắn. sai lầm. Cô ấy không muốn nói về trí tuệ nhân tạo với người khác. Sau vụ cháy ChatGPT năm nay, những người thân trong gia đình đã tìm đến Wang Xiaofen để nói về sự phát triển của AI, và cô ấy chỉ có thể giải quyết một cách vội vàng. Trên thực tế, cô ấy vẫn còn rất mơ hồ về "trí tuệ nhân tạo" là gì và nó cần phải làm gì.
▲ Mức lương của các vị trí liên quan đến trí tuệ nhân tạo được hiển thị trên một trang web tuyển dụng khác xa so với mức lương cao mà Li Wanni tưởng tượng.
** Nơi tập trung "Sweepers"**
Li Wanni sinh ra trong một gia đình y khoa, bố mẹ cô làm công việc liên quan đến y tế, sau khi thi vào đại học, lựa chọn đầu tiên của cô là Trung y, và lựa chọn thứ hai là dược. Vào thời điểm đó, kế hoạch dài hạn của cô là trở thành một dược sĩ. Những gì để điền vào sự lựa chọn thứ ba là không đáng kể trong mắt cô vào thời điểm đó. Cha tôi thấy rằng trường đại học ở Thẩm Dương mới mở "chuyên ngành trí tuệ nhân tạo", trong phần quảng cáo và giới thiệu, nhà trường giải thích rằng chuyên ngành này sẽ hợp tác với Huawei. Bố tôi nói: “Vậy thì điền cái này vào đi, trông đẹp đấy.”
Mặc dù Li Wanni không biết gì về chuyên ngành này, cô ấy nghĩ rằng mình sẽ không được nhận vào nguyện vọng thứ ba, vì vậy cô ấy chỉ điền vào chuyên ngành này. Khi cô ấy trúng tuyển, cô ấy đã được gửi đến chuyên ngành trí tuệ nhân tạo một cách tình cờ dưới áp lực của ngành dược, và cô ấy đã học được trí tuệ nhân tạo trong sự choáng váng.
Ke Beilin, sinh viên năm 3 chuyên ngành trí tuệ nhân tạo tại một trường đại học kinh doanh ở Hồ Nam, cũng rơi vào hoàn cảnh tương tự. Lựa chọn đầu tiên của cô là kế toán, thương mại quốc tế và các chuyên ngành khác, vì cô thích toán học nên cô cũng đăng ký chuyên ngành toán học. Năm đó, trường đại học của cô tuyển sinh 4 lớp chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, mỗi lớp 40 sinh viên, tổng cộng 160 chuyên ngành. Trong trường hợp không đủ quy mô tuyển sinh, Ke Beilin, người đã bị chuyển trường, đã được chuyển sang chuyên ngành trí tuệ nhân tạo sau khi không trúng tuyển ở tất cả các chuyên ngành. Trước khi nhập học, chủ đề chuyển trường đã được thảo luận trong nhóm sinh viên năm nhất, có người nói mình chuyển trường, rất nhanh sẽ có người đến đón, "Em cũng vậy". Sau khi khai giảng, Ke Beilin biết được rằng trong số bốn người ở ký túc xá, ba người trong số họ đã được chuyển đến.
Mặc dù theo "Dữ liệu lớn về kỳ thi tuyển sinh đại học năm 2022 của Baidu", tính đến năm ngoái, trí tuệ nhân tạo là ngành có mức độ phổ biến tăng cao nhất trong ba năm liên tiếp. Nhưng ba năm trước, chuyên ngành mới thành lập này không phổ biến ở hầu hết các trường cao đẳng và đại học bình thường. Vào thời điểm đó, nhiều sinh viên và phụ huynh hầu như không biết gì về chuyên ngành mới này.
Khi Wang Xiaofen tốt nghiệp trung học, cô phát hiện ra một trường đại học theo định hướng nghệ thuật tự do 211 ở Bắc Kinh. Cô muốn học chuyên ngành truyền thông. Một số tình nguyện viên đầu tiên điền vào quan hệ công chúng, Internet và phương tiện truyền thông mới, và chuyên ngành trí tuệ nhân tạo là người cuối cùng ., nhưng cô không ngờ rằng điểm số của mình đã được trí tuệ nhân tạo ghi lại.
Cô vẫn nhớ như in cảm giác mất mát. Khi mở trang web tuyển sinh, cô rất vui mừng khi biết mình đã đỗ vào trường đại học yêu thích, sau đó cô thấy mình được phân vào chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, và ngôi trường mà cô theo học là "Trường Thông tin và Truyền thông". Kỹ thuật". Cô ấy không thể tin được, bởi vì cô ấy thậm chí còn không biết rằng trường nghệ thuật tự do này có trường đại học và chuyên ngành này. Khi điền đơn đăng ký dự thi đại học, để không tiếp tục học môn toán lý ở trường đại học, cô đã “đấu tranh” với bố mẹ rất lâu nhưng cuối cùng vẫn chọn nhầm ngành kỹ thuật.
Sau khi nhập học, trong số sáu người ở ký túc xá, bốn sinh viên bao gồm Wang Xiaofen đã được chuyển sang chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, và một sinh viên đã viết nhầm chuyên ngành trí tuệ nhân tạo với điểm thấp hơn do lỗi thao tác.
Zhang Tian là một trong số ít người đặt chuyên ngành trí tuệ nhân tạo ở lựa chọn thứ nhất hoặc thứ hai. Lựa chọn đầu tiên của cô là khoa học máy tính, và lựa chọn thứ hai là trí tuệ nhân tạo. Ở trường trung học, một giáo viên toán tốt nghiệp Đại học Giao thông Tây An đã đề cập đến chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, nói rằng: "Điều này tương đối mới, sự phát triển có thể tốt hơn và việc làm khá tốt." Vào thời điểm đó, cổ tức của các nhà máy lớn vẫn đang chảy, Zhang Tian không có tham vọng nào, cô cho rằng mình chỉ cần tốt nghiệp và tìm được việc làm, nhưng cô chỉ đơn giản tin rằng chuyên ngành máy tính và trí tuệ nhân tạo sẽ có một tương lai tươi sáng.
Do nhiều cơ hội và sự trùng hợp khác nhau, những học sinh trung học không có kiến thức về trí tuệ nhân tạo vừa chuyển sang một chuyên ngành hoàn toàn mới. Nó đại diện cho tương lai, nhưng cũng đại diện cho những điều chưa biết.
"Đã đổi tên để học máy tính"
Trí tuệ nhân tạo là nghề gì? Mỗi sinh viên chọn nó đều phải đối mặt với vấn đề này một cách cá nhân.
Không có đáp án tham khảo. Đối với hầu hết sinh viên đại học bình thường, đây gần như là chuyên ngành không có đàn anh. Học lớp nào, sử dụng sách giáo khoa nào, tìm chỗ thực tập như thế nào, đi thực tập ở công ty nào, nên chọn kỳ thi tuyển sinh sau đại học hay việc làm sau khi tốt nghiệp, những vấn đề này đều không có sẵn, và bạn phải khám phá của riêng bạn. Bản thân họ là lứa sinh viên “già” nhất chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.
Đối với nhà trường, cách thành lập chuyên ngành trí tuệ nhân tạo đầy “hồi hộp” bắt đầu từ việc đặt tên trường và tên chuyên ngành. Tại Đại học Kinh doanh và Công nghệ Hồ Nam, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo ban đầu được thành lập trực thuộc Khoa Khoa học Máy tính, cùng khu với các chuyên ngành như khoa học thông tin và quản lý thông tin. Vào năm thứ hai, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo đã bị loại khỏi Khoa Khoa học Máy tính của Trường và được chia thành một trường mới: Trường Liên ngành Biên giới. Ke Beilin cho biết chuyên ngành "Khoa học và Công nghệ thông minh", liên quan nhiều hơn đến chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, đã được giao cho Khoa Sản xuất Thông minh và Khoa học và Công nghệ.
Điều khiến Ke Beilin bối rối là sau khi chuyên ngành trí tuệ nhân tạo được giao cho trường đại học liên ngành tiên tiến, ngành quản lý kỹ thuật truyền thống cũng được giao cho trường đại học này. Cô ấy không hiểu logic của việc này, cô ấy chỉ nghĩ rằng nó "hơi lộn xộn".
Tuy nhiên, tại Đại học 211 nơi Wang Xiaofen tọa lạc, nơi chủ yếu là nghệ thuật tự do, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo được thành lập dưới Khoa Kỹ thuật Thông tin và Truyền thông, chứ không phải Khoa Khoa học Máy tính như hầu hết các trường thành lập. Wang Xiaofen giải thích, "Bởi vì Khoa Thông tin và Truyền thông (của trường) có xếp hạng cao hơn, nên nó đủ điều kiện để cung cấp một chuyên ngành khác."
Theo "Tiêu chuẩn quốc gia về phân loại và mã số đối tượng của Cộng hòa nhân dân Trung Hoa", chuyên ngành trí tuệ nhân tạo hiện là một trong những ngành cấp hai thuộc "Khoa học và công nghệ máy tính". Hoặc vì điều này, đại đa số các trường cao đẳng đại học chọn thành lập chuyên ngành trí tuệ nhân tạo trực thuộc Trường Khoa học Máy tính, hoặc coi đây là chuyên ngành mở rộng từ chuyên ngành khoa học máy tính.
Do đó, các khóa học về chuyên ngành trí tuệ nhân tạo ở nhiều trường cao đẳng và đại học thông thường rất giống với các khóa học về chuyên ngành máy tính. Năm thứ nhất hầu như sinh viên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo sẽ học ngôn ngữ lập trình cơ bản, sang năm thứ 2 mới bắt đầu học thiết kế web, front-end, cấu trúc dữ liệu và các môn khác, phải đến năm thứ 3 mới bắt đầu học. tìm hiểu về mạng nơ-ron, học sâu, giọng nói thông minh, nhận dạng hình ảnh Có những khóa học được “xếp nhãn hiệu” của chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.
Một số bạn học cấp ba hỏi Li Wanni: "Bạn đã học chuyên ngành gì?" Li Wanni thậm chí sẽ nói thẳng với họ, "Chuyên ngành máy tính", "bởi vì thực sự không có gì khác biệt."
Ngoài ra, có rất nhiều "khóa học đặc biệt" được xếp chồng lên nhau trong lịch trình. Tại Trường Kỹ thuật Thông tin và Truyền thông, Wang Xiaofen phải tham gia các khóa học bắt buộc như mạch tương tự, nhưng các khóa học này không được thiết lập cho chuyên ngành trí tuệ nhân tạo ở các trường khác. Các sinh viên đã hỏi giáo viên rằng "khóa học này vô nghĩa", nhưng giáo viên lắc đầu và nói: "Kế hoạch giảng dạy đã được ấn định và không thể thay đổi". môn học tự chọn. Zhang Tian tham gia một lớp thí nghiệm vật lý vào năm thứ hai. Ở trường của cô, các thí nghiệm vật lý là bắt buộc đối với các chuyên ngành khoa học và kỹ thuật.
▲ Khi có nhiều bài tập về nhà, Ke Beilin ngủ gật khi học trước máy tính. Ảnh/Ảnh do người được phỏng vấn cung cấp
Do kiến thức và công nghệ bao gồm nhiều lĩnh vực, khối lượng công việc của trí tuệ nhân tạo nằm ngoài sức tưởng tượng của nhiều người. Wang Xiaofen nhớ lại học kỳ bận rộn nhất của cô, từ thứ Hai đến thứ Năm từ 8:00 sáng đến 10:00 tối, các khóa học tự chọn hoặc thử nghiệm vào buổi tối, và thứ Sáu từ 8:00 sáng đến 3:00 chiều. Quá mệt mỏi, Wang Xiaofen từ bỏ các hoạt động của câu lạc bộ và khoa, và ở lại ký túc xá vào cuối tuần để nghịch điện thoại di động. Vào thời điểm đó, việc thực tập hoàn toàn không được coi trọng, bởi vì Wang Xiaofen, người có ít thời gian nghỉ ngơi, nên cô không thể đáp ứng yêu cầu thực tập tối thiểu là ba ngày mà hầu hết các công ty yêu cầu.
Một loạt các khóa học thường chiếm cả tuần của Zhang Tian. Cô ấy không quan tâm đến các khóa học như ngôn ngữ C, nhưng cô ấy vẫn chăm chú lắng nghe và thực hành, và thay đổi mã như một lập trình viên thực thụ cho đến một hoặc hai giờ sáng. Nhưng khi các lớp sau ngày càng khó hơn, cô chỉ đơn giản là "học hiệu quả". Trước tiên hãy nghe một vài đoạn trong lớp và bỏ cuộc nếu bạn thực sự không hiểu.
Do code base chỉ mới học được hơn một năm nên khi các khóa học về trí tuệ nhân tạo như mạng nơ-ron, nhận dạng mẫu, deep learning thực sự xuất hiện, nhiều sinh viên đã không còn theo kịp.
So với các chuyên ngành máy tính có tính cạnh tranh cao, sinh viên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo có thể không có lợi thế hơn. Ke Beilin nhận thấy rằng các chương trình được biên soạn bởi các đàn anh và đàn chị chuyên ngành khoa học máy tính trưởng thành và phức tạp hơn nhiều so với các chương trình chuyên ngành trí tuệ nhân tạo. Wang Xiaofen cũng nói như vậy, "Bất cứ ai trò chuyện một mình với sinh viên chuyên ngành khoa học máy tính, hoặc thậm chí xem bài tập về nhà của họ, sẽ thấy rằng chúng tôi không thực hiện bất kỳ ứng dụng thực tế nào mà chỉ nói về lý thuyết và phương pháp."
Khi còn là sinh viên năm thứ hai, Wang Xiaofen đã tham gia một nhóm thực tập thông qua việc tìm kiếm người quen. Người đàn anh đã đưa cô ấy nói với Wang Xiaofen rằng đội chỉ tuyển hai loại tài năng, một người có thể viết mã và người còn lại hiểu AI. Vị tiền bối này cũng cho biết, "Nhiều thứ được dạy trong trường học và những thứ do trí tuệ nhân tạo phát triển đã bị trật bánh."
Sau khi ChatGPT trở nên phổ biến, không một giáo viên chuyên nghiệp nào của Li Wanni đề cập đến công cụ này. Tại Đại học 211 nơi Wang Xiaofen làm việc, sinh viên trong lớp trí tuệ nhân tạo không được phép sử dụng ChatGPT để hoàn thành bài tập về nhà.
Thầy vừa dạy vừa học
Đối mặt với chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, không chỉ sinh viên không đủ tâm thế đối phó mà ngay cả giáo viên cũng vậy.
Đối với hầu hết các trường đại học và cao đẳng không đào tạo kép sau đợt đầu tiên gồm 35 trường đại học và cao đẳng, ngoài những vấn đề về tư duy và thiết kế trong việc thiết lập chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, việc thiếu nguồn lực cũng là điều hiển nhiên.
Trong các trường cao đẳng và đại học bình thường, không có nhiều giáo viên thực sự có nền tảng nghiên cứu chuyên nghiệp về trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, được coi là phần mở rộng của chuyên ngành máy tính, có nhiều khóa học chuyên nghiệp do các giáo viên chuyên ngành máy tính giảng dạy. khoa học.
Li Wanni vẫn nhớ rằng một giáo viên dạy chuyên ngành trí tuệ nhân tạo đã từng yêu cầu học sinh tự học trong lớp: "Bạn tự học đi, tôi có thể không giỏi bằng bạn", và các sinh viên đã phá lên cười. Giáo viên giải thích rằng anh ấy đã khẩn trương tham gia khóa đào tạo trong khoảng nửa tháng trong kỳ nghỉ hè, khóa đào tạo do một công ty công nghệ tổ chức, ngoài ra, anh ấy còn thi MOOCs, và anh ấy đã tìm hiểu nội dung trước khi dạy nội dung cho học sinh .
Trong toàn trường, Li Wanni biết rằng giáo viên duy nhất có nền tảng về trí tuệ nhân tạo là phó hiệu trưởng trẻ tuổi của trường, một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ du học ở Hoa Kỳ trở về, những người khác về cơ bản đều là giáo viên có nền tảng máy tính.
Zhang Tian là kiểu người đã chăm chỉ học tốt mọi lớp kể từ năm thứ nhất, nhưng nếu cô ấy nhìn thấy giáo viên chỉ đọc PPT trên sân khấu, cô ấy biết rằng khả năng cao là lớp học này "không cần thiết".
Guo Zhiwei, phó giáo sư tại Khoa Khoa học và Công nghệ thuộc Đại học Công nghệ và Kinh doanh Trùng Khánh, là một trong những giáo viên tham gia xây dựng chuyên ngành trí tuệ nhân tạo của trường. Trong thời gian học đại học, anh theo học chuyên ngành kỹ thuật truyền thông tại Đại học Trịnh Châu và hoàn thành bằng thạc sĩ về kỹ thuật truyền thông tại Đại học Trùng Khánh. Nghiên cứu cụ thể của anh là khai thác dữ liệu, lĩnh vực có mối liên hệ nhất định với trí tuệ nhân tạo.
Ông không phủ nhận những thách thức mà nghề AI phải đối mặt trong giai đoạn thành lập. Ông đến trường nhậm chức vào năm 2018 và trước đó, trường đã nộp hồ sơ tuyên bố học chuyên ngành trí tuệ nhân tạo. Năm 2019, Trường Kinh tế và Công nghệ thông tin của anh ấy bắt đầu thành lập chuyên ngành trí tuệ nhân tạo và yêu cầu anh ấy bắt đầu chuẩn bị giảng dạy "Deep Learning", "Bởi vì hầu hết các trường cao đẳng và đại học đều cung cấp chuyên ngành này đồng thời cũng Lần đầu tiên bắt đầu thực hành, không có nhiều khác biệt giữa chúng, kinh nghiệm có thể được sử dụng để tham khảo, nhưng thực sự rất khó để tiến hành thảo luận và giảng dạy chuyên sâu (trong trường đại học).
Đối với Guo Zhiwei, học sâu cũng là kiến thức mới. Trước năm 2018, anh ấy đã tham gia nghiên cứu trong lĩnh vực học máy, "nhưng đây là học ở cấp độ tương đối thấp, trong khi học sâu là ở cấp độ tương đối cao."
Còn nhiều khó khăn, kiến thức nâng cao phải tự học. Guo Zhiwei đã tham gia khóa đào tạo do Baidu tổ chức, kéo dài chưa đầy một tháng và sau đó tham gia nhiều khóa đào tạo khác nhau do Nhà xuất bản Đại học Thanh Hoa và các tổ chức khác tổ chức để học deep learning. Anh tự học hơn nửa năm, đến nửa đầu năm 2021 bắt đầu dạy khóa “Deep Learning”. Bởi vì thầy đã có một số nền tảng lý thuyết về trí tuệ nhân tạo nên sẽ dễ học hơn thầy không có nền tảng. Đối với anh, việc học khó nhất là lập trình, giống như sinh viên đại học.
Các khóa học chuyên sâu dành cho sinh viên đại học cơ sở. Trước khi giảng dạy vào năm 2021, Guo Zhiwei đã chuẩn bị sẵn tinh thần: "Mục tiêu của tôi không quá cao. Đối với sinh viên đại học, thời gian học nhiều lớp có thể không quá nhiều, vì vậy chính là nắm vững kiến thức cơ bản về nhận dạng hình ảnh và nhận dạng văn bản. Tốt thôi, thực sự khá khó để liên quan đến lập trình.”
Vì chuyên ngành quá mới mẻ, Guo Zhiwei nhận thấy rằng không có tài liệu giảng dạy tiêu chuẩn và hệ thống cho "Deep Learning", một số tài liệu giảng dạy hiện có thiên về lý thuyết và chậm phát triển nên anh ấy phải tự làm tài liệu phát tay. Tình trạng này tiếp tục cho đến năm nay, và anh ấy thậm chí còn chuẩn bị viết một cuốn sách giáo khoa.
Đồng thời, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo cần tài nguyên phần cứng đủ mạnh để sinh viên tham gia các khóa học thực tế. Guo Zhiwei giải thích rằng việc học sâu cần được thực hiện bằng cách lập trình, bởi vì các đối tượng cần xử lý rất phức tạp và khối lượng tính toán rất lớn nên máy tính cá nhân nói chung không thể mang khối lượng như vậy. Phần cứng quan trọng là GPU, tức là bộ xử lý hình ảnh, giá mua một GPU khoảng 100.000 nhân dân tệ, đây không phải là số tiền nhỏ đối với trường đại học. Mặc dù Đại học Công nghệ và Kinh doanh Trùng Khánh đã mua một số GPU kể từ khi khai giảng chuyên ngành vào năm 2021, nhưng nó vẫn "còn lâu mới đáp ứng được nhu cầu của hầu hết sinh viên. Nó chỉ có thể được sử dụng bởi 10-15 cá nhân và không có đủ điểm cho sinh viên tốt nghiệp."
Theo các hạn chế, hầu hết các khóa học thử nghiệm máy tính tại Đại học Công nghệ và Kinh doanh Trùng Khánh đều sử dụng tài nguyên điện toán đám mây do một công ty lớn trong nước cung cấp để giảng dạy và thực hành. Tuy nhiên, Guo Zhiwei cũng cho biết vẫn có sự khác biệt về hoạt động giữa các công cụ học sâu của nhà sản xuất lớn này và các công cụ học sâu chính thống trên thế giới.
Không dễ để giáo viên bắt kịp một chủ đề thay đổi nhanh như trí tuệ nhân tạo. Lấy công cụ học sâu của Baidu làm ví dụ, Guo Zhiwei vẫn sử dụng phiên bản 2.0 khi anh ấy dạy lần đầu tiên vào năm 2021. Năm nay đã là phiên bản 2.4, anh ấy vẫn đang khám phá và học hỏi những kiến thức và công cụ mới.
Sau khi ChatGPT bùng nổ vào năm nay, Guo Zhiwei chỉ đề cập đến nó trong lớp chứ không nói sâu về nó. Bản thân anh cũng có chút mâu thuẫn, lớp học dễ dạy hay khó dạy? Và vì đằng sau công nghệ hot này có một cao nhân nào làm mẫu nên bản thân thầy cũng không rõ lắm.
Trong năm thứ ba giảng dạy, Guo Zhiwei có thể cảm nhận được sinh viên đại học cảm thấy thế nào về chuyên ngành này. Anh ấy thẳng thắn nói: "Tôi nghĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo hơi khó đối với các em và sự quan tâm sẽ giảm đi ở giai đoạn giữa và cuối của nghiên cứu."
▲ Nội dung khóa học được chụp bởi Ke Beilin. Ảnh/Ảnh do người được phỏng vấn cung cấp
Những điều trí tuệ nhân tạo không biết
Khi cô ấy bối rối nhất, Li Wanni đã đăng lên mạng hỏi: "Tốt nghiệp nên học gì hay định hướng nào, tôi không muốn khoe khoang."
Một sinh viên mới tốt nghiệp và đang thực hành theo hướng trí tuệ nhân tạo “mạnh miệng” đề nghị cô đổi hướng: “Hướng này không phải là học đỉnh cao, tốt nhất là không nên đào sâu, chuyển sang phát triển để có công ăn việc làm tốt hơn. phát triển." Có người tiếp theo nói: "Có năng lực mạnh thì có thể lên 985, 211, hơn nữa muốn tham gia trí tuệ nhân tạo cần có nền tảng đặc biệt tốt về toán học và khoa học." Nhưng nếu bạn muốn làm việc trong post thuật toán thì dù tốt nghiệp cử nhân 985 cũng khó tìm việc, phải tiếp tục học lên thạc sĩ mới có cơ hội “lăn lộn”.
Guo Zhiwei nói với "People" rằng lý do tại sao hầu hết sinh viên đại học kép không chung chung phân loại chuyên ngành trí tuệ nhân tạo là chuyên ngành phát triển từ chuyên ngành máy tính cũng là để đảm bảo việc làm. để tìm việc làm.” Ông cho rằng các lớp đại học thực sự khó đáp ứng đầy đủ các yêu cầu của việc làm thực tế. Trong số những sinh viên anh từng dạy, có người đã bước vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo để kiếm việc làm, chẳng hạn như vào các nhà máy lớn để khai thác dữ liệu, "nhưng tỷ lệ không cao, chỉ một số ít". Hôm nay, khoảng 50%-60% sinh viên trong lớp của anh ấy sẽ chọn tham gia kỳ thi tuyển sinh sau đại học.
Li Wanni cũng nhớ rằng một phó hiệu trưởng của trường đại học đã nói thẳng: "Chuyên ngành của trí tuệ nhân tạo là phải lấy bằng thạc sĩ, nếu không kiến thức học được sẽ chỉ ở mức rất hời hợt." Cô ấy đã mất niềm tin vào việc tiếp tục học trí tuệ nhân tạo , và còn hơn thế nữa Chưa kể kỳ thi tuyển sinh sau đại học. Một sự lựa chọn gần như không tưởng là cô ấy sẽ là một phần của Kaogong.
Thực tế cũng liên tục chứng thực những tuyên bố này. Ke Beilin đã nộp nhiều hồ sơ thực tập liên quan đến thuật toán, nhưng tất cả đều bị từ chối. Cô ấy đề cập rằng có một "huấn luyện viên thông minh AI" trên thị trường, chịu trách nhiệm gắn thẻ giọng nói, video và hình ảnh, và học sinh trung học cũng có thể làm được. Vì khó tìm việc nên cô ấy đã hạ thấp kỳ vọng của mình vào vị trí máy móc này, thực chất chỉ là một bài đăng có từ "AI", nhưng vẫn có rất ít phản hồi. Cô ấy có ý tưởng tham gia kỳ thi tuyển sinh sau đại học, nhưng cảm thấy rằng mình phải đi đến 985 và 211 để nâng cao trình độ học vấn của mình.
Hiện tại, sinh viên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo không khác nhiều so với sinh viên các chuyên ngành khác. Zhang Tian, đang học năm cuối, quyết định "làm theo đám đông", sớm tham gia đội tuyển sinh sau đại học và chuyển sang chuyên ngành máy tính. Cô tiếc nuối khi học trí tuệ nhân tạo nhưng quay ngược thời gian về 3 năm trước: “Có lẽ không có chuyên ngành nào mình chọn mà không hối hận”.
Là lứa sinh viên đầu tiên bước chân vào chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, mặc dù có lúc rơi vào mệt mỏi và bỡ ngỡ nhưng họ vẫn có cơ hội lần đầu tiên chạm vào mặt tuyệt vời của công nghệ này. Wang Xiaofen lần đầu tiên sử dụng ChatGPT trong thời gian thực tập, khi đó mô hình ngôn ngữ chưa phổ biến và chưa thông minh như bây giờ. Cô ấy chịu trách nhiệm đặt câu hỏi cho ChatGPT trong nhóm, liên tục điều chỉnh các từ và từ khóa của câu hỏi để có được câu trả lời có giá trị. Cô chợt cảm thấy “người vẫn không thể thay thế”. Cô ấy tin rằng ngay cả khi cô ấy làm công việc liên quan đến truyền thông trong các chuyên ngành trong tương lai, thì trải nghiệm học tập về trí tuệ nhân tạo này có thể mang lại lợi ích cho cô ấy trong tương lai.
Đối với giáo viên, mặc dù công việc giảng dạy còn nhiều khó khăn nhưng những người tiên phong như Guo Zhiwei cảm thấy việc cung cấp chuyên ngành trí tuệ nhân tạo ở bậc đại học vẫn có ý nghĩa, bởi nếu thực sự muốn đào tạo nhân tài AI thì phải bắt đầu từ bậc đại học cơ bản. Tôi đã bắt đầu nắm bắt được nhưng vẫn cần thời gian để tìm hiểu chương trình học, tiêu chuẩn học tập và các khía cạnh khác. “Đây là nội dung cải cách cần được xem xét thấu đáo”.
Khi mùa hè đến gần, sự phổ biến của các chuyên ngành trí tuệ nhân tạo vẫn tiếp tục. Lứa sinh viên đầu tiên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo tại các trường cao đẳng và đại học thông thường sắp tốt nghiệp. Con đường tương lai có dễ đi hay không, AI sẽ không trả lời, thời gian sẽ trả lời.
(Theo yêu cầu của những người được phỏng vấn, Zhang Tian, Li Wanni, Wang Xiaofen và Ke Beilin là bút danh)
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Lứa sinh viên "Shuangfei" đầu tiên nghiên cứu trí tuệ nhân tạo có đón được gió không?
Văn bản: Wu Yuchen Biên tập: Chu Ming
Nguồn: Dân trí (ID: renwumag1980)
Với sự bùng nổ của ChatGPT, trí tuệ nhân tạo đã trở thành một trong những tâm điểm chú ý của mọi người trong thời gian gần đây. Các doanh nhân đang đua nhau tham gia thị trường, và các công ty lớn cũng đang tuyển dụng, không có gì ngạc nhiên khi biết rằng các tài năng AI được trả hàng triệu đô la tiền lương hàng năm. Đồng thời, cơn sốt trí tuệ nhân tạo cũng đang lan rộng trong các trường cao đẳng và đại học. Năm 2018, 35 trường cao đẳng và đại học ở Trung Quốc đã dẫn đầu trong việc đạt được các tiêu chuẩn để xây dựng các chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, hầu hết trong số đó là 985 và 211 trường cao đẳng có thế mạnh.
Ở một mức độ nào đó, việc các trường cao đẳng và đại học cung cấp các chuyên ngành về trí tuệ nhân tạo là rất có triển vọng. Nhưng với tư cách là một chuyên ngành mới, chưa biết và sâu sắc, các trường đại học bình thường cần khám phá, và giáo viên cũng cần học hỏi. Tuổi trẻ đến với những điều chưa biết và tiến lên với những điều chưa biết.
Giờ đây, AI có thể viết quảng cáo, PPT, viết mã và vẽ. Và những bạn trẻ gặp “sóng gió” này sẽ đi về đâu trong tương lai, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo tạm thời chưa thể trả lời.
Nửa bốc lửa, nửa hoang mang
Sau khi tắt đèn là thời gian cho sự thật.
Trong ký túc xá của Zhang Tian, cô ấy sẽ có thói quen trò chuyện về những rắc rối mới nhất của mình. Một lần, sau khi trò chuyện, mọi người đều không tiếc lời chọn “chuyên ngành trí tuệ nhân tạo”, bốn người trong phòng không chút do dự nói: “Tôi rất tiếc”.
Vào thời điểm đó, Zhang Tian đang học tại một trường cao đẳng kỹ thuật ở Tây An cho đến học kỳ thứ hai của năm thứ hai, cô không có dự án, không có thực tập và không có năng lực nên cảm thấy hơi bối rối. Độ khó của khóa học cũng ngày càng khó hơn, cô bắt đầu không hiểu cấu trúc dữ liệu mà mình đã học gần đây - so sánh một số con số, sắp xếp từ nhỏ đến lớn và thứ tự sắp xếp mà con người có thể nhìn thoáng qua phải được dạy vào máy tính. Nhưng máy tính "rất ngu", cần dạy đọc hai số bằng hai số, đầu tiên so sánh kích thước của hai số, sau đó thay đổi vị trí sau khi so sánh, rồi tiếp tục thay đổi vị trí, cuối cùng một loạt các số có thể được sắp xếp ra.
Từ năm nhập học 2020 đến năm nay, các giáo viên sẽ nói mỗi năm một lần rằng "trí tuệ nhân tạo là một công việc tốt", và chuyên ngành này đại diện cho hướng đi trong tương lai. "Nhưng nghề nghiệp tốt là gì? Phương hướng cụ thể là gì? Vị trí nào? Không có giáo viên sẽ nói." Zhang Tian vẫn không biết.
Chuyên ngành trí tuệ nhân tạo được đánh giá là một trong những chuyên ngành được yêu thích nhất hiện nay. Hàng năm, các trường cao đẳng và đại học sẽ loại bỏ một số chuyên ngành lỗi thời và ít việc làm khỏi các khoa và chuyên ngành của họ, đồng thời sẽ bổ sung một số chuyên ngành mới. Năm 2018, sau khi 35 trường cao đẳng và đại học lần đầu tiên đạt được tiêu chuẩn để xây dựng chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, sự bùng nổ của các trường cao đẳng và đại học để xây dựng chuyên ngành trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu.
Chỉ trong bốn hoặc năm năm, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã phát triển nhanh chóng. Tính đến nay, 498 trường cao đẳng và đại học ở Trung Quốc đã đăng ký thành công chuyên ngành trí tuệ nhân tạo. Sự bùng nổ không chỉ lan rộng ở các trường đại học mà còn ở các trường cao đẳng nghề, việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo đã cộng thêm 71 điểm chuyên môn mới vào năm ngoái.
Theo "Kế hoạch phát triển trí tuệ nhân tạo thế hệ mới", đến năm 2025, quy mô của ngành trí tuệ nhân tạo cốt lõi của Trung Quốc sẽ vượt quá 400 tỷ nhân dân tệ và quy mô của các ngành liên quan sẽ vượt quá 5 nghìn tỷ nhân dân tệ. Sinh viên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo nghiễm nhiên được coi là đội quân dự bị cho ngành trí tuệ nhân tạo mới nổi trong tương lai. Với sự phổ biến của ChatGPT trong năm nay, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo đã thu hút nhiều sự chú ý.
Các trường cao đẳng và đại học đổ xô khám phá chuyên ngành trí tuệ nhân tạo trước tiên, nhưng đồng thời, nhiều sinh viên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo ở các trường cao đẳng và đại học bình thường đang cảm thấy bối rối.
Khi còn là sinh viên năm thứ hai, Li Wanni, đang theo học ngành trí tuệ nhân tạo tại một trường đại học ở Thẩm Dương, đã nộp hồ sơ xin thực tập nhưng chỉ nhận được thư mời làm bài kiểm tra viết và cuối cùng không được tham gia phỏng vấn. Vào năm thứ ba trung học cơ sở, trường tổ chức một cuộc họp bầu cử kép và hầu hết các công ty đều tuyển dụng các vị trí liên quan đến trí tuệ nhân tạo với mức lương chỉ 4.000-5.000 nhân dân tệ - mức lương này khác xa so với mức lương cao trong tưởng tượng. Mặc dù vậy, không có phản hồi nào đối với vị trí kỹ sư nhận dạng hình ảnh mà Li Wanni đã bình chọn. Trong một cuộc phỏng vấn, công ty đã yêu cầu Li Wanni có thể "tích chập, làm sắc nét và biến dạng" các thuật toán đồ họa, nhưng cô chỉ học tích chập một cách "hời hợt" trong lớp. "Tôi từng bước theo thầy, nhưng khi tìm việc, tôi thấy những gì công ty yêu cầu bạn làm không giống với những gì thầy dạy. Nhưng tôi nên học những điều đó ở đâu?"
Tại một trường đại học thứ 211 ở Bắc Kinh tập trung vào nghệ thuật tự do, Wang Xiaofen, người đã được chuyển sang chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, đã nỗ lực để thay đổi chuyên ngành của mình kể từ năm thứ nhất, mặc dù gia đình cô tin rằng đây là lựa chọn đúng đắn. sai lầm. Cô ấy không muốn nói về trí tuệ nhân tạo với người khác. Sau vụ cháy ChatGPT năm nay, những người thân trong gia đình đã tìm đến Wang Xiaofen để nói về sự phát triển của AI, và cô ấy chỉ có thể giải quyết một cách vội vàng. Trên thực tế, cô ấy vẫn còn rất mơ hồ về "trí tuệ nhân tạo" là gì và nó cần phải làm gì.
** Nơi tập trung "Sweepers"**
Li Wanni sinh ra trong một gia đình y khoa, bố mẹ cô làm công việc liên quan đến y tế, sau khi thi vào đại học, lựa chọn đầu tiên của cô là Trung y, và lựa chọn thứ hai là dược. Vào thời điểm đó, kế hoạch dài hạn của cô là trở thành một dược sĩ. Những gì để điền vào sự lựa chọn thứ ba là không đáng kể trong mắt cô vào thời điểm đó. Cha tôi thấy rằng trường đại học ở Thẩm Dương mới mở "chuyên ngành trí tuệ nhân tạo", trong phần quảng cáo và giới thiệu, nhà trường giải thích rằng chuyên ngành này sẽ hợp tác với Huawei. Bố tôi nói: “Vậy thì điền cái này vào đi, trông đẹp đấy.”
Mặc dù Li Wanni không biết gì về chuyên ngành này, cô ấy nghĩ rằng mình sẽ không được nhận vào nguyện vọng thứ ba, vì vậy cô ấy chỉ điền vào chuyên ngành này. Khi cô ấy trúng tuyển, cô ấy đã được gửi đến chuyên ngành trí tuệ nhân tạo một cách tình cờ dưới áp lực của ngành dược, và cô ấy đã học được trí tuệ nhân tạo trong sự choáng váng.
Ke Beilin, sinh viên năm 3 chuyên ngành trí tuệ nhân tạo tại một trường đại học kinh doanh ở Hồ Nam, cũng rơi vào hoàn cảnh tương tự. Lựa chọn đầu tiên của cô là kế toán, thương mại quốc tế và các chuyên ngành khác, vì cô thích toán học nên cô cũng đăng ký chuyên ngành toán học. Năm đó, trường đại học của cô tuyển sinh 4 lớp chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, mỗi lớp 40 sinh viên, tổng cộng 160 chuyên ngành. Trong trường hợp không đủ quy mô tuyển sinh, Ke Beilin, người đã bị chuyển trường, đã được chuyển sang chuyên ngành trí tuệ nhân tạo sau khi không trúng tuyển ở tất cả các chuyên ngành. Trước khi nhập học, chủ đề chuyển trường đã được thảo luận trong nhóm sinh viên năm nhất, có người nói mình chuyển trường, rất nhanh sẽ có người đến đón, "Em cũng vậy". Sau khi khai giảng, Ke Beilin biết được rằng trong số bốn người ở ký túc xá, ba người trong số họ đã được chuyển đến.
Mặc dù theo "Dữ liệu lớn về kỳ thi tuyển sinh đại học năm 2022 của Baidu", tính đến năm ngoái, trí tuệ nhân tạo là ngành có mức độ phổ biến tăng cao nhất trong ba năm liên tiếp. Nhưng ba năm trước, chuyên ngành mới thành lập này không phổ biến ở hầu hết các trường cao đẳng và đại học bình thường. Vào thời điểm đó, nhiều sinh viên và phụ huynh hầu như không biết gì về chuyên ngành mới này.
Khi Wang Xiaofen tốt nghiệp trung học, cô phát hiện ra một trường đại học theo định hướng nghệ thuật tự do 211 ở Bắc Kinh. Cô muốn học chuyên ngành truyền thông. Một số tình nguyện viên đầu tiên điền vào quan hệ công chúng, Internet và phương tiện truyền thông mới, và chuyên ngành trí tuệ nhân tạo là người cuối cùng ., nhưng cô không ngờ rằng điểm số của mình đã được trí tuệ nhân tạo ghi lại.
Cô vẫn nhớ như in cảm giác mất mát. Khi mở trang web tuyển sinh, cô rất vui mừng khi biết mình đã đỗ vào trường đại học yêu thích, sau đó cô thấy mình được phân vào chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, và ngôi trường mà cô theo học là "Trường Thông tin và Truyền thông". Kỹ thuật". Cô ấy không thể tin được, bởi vì cô ấy thậm chí còn không biết rằng trường nghệ thuật tự do này có trường đại học và chuyên ngành này. Khi điền đơn đăng ký dự thi đại học, để không tiếp tục học môn toán lý ở trường đại học, cô đã “đấu tranh” với bố mẹ rất lâu nhưng cuối cùng vẫn chọn nhầm ngành kỹ thuật.
Sau khi nhập học, trong số sáu người ở ký túc xá, bốn sinh viên bao gồm Wang Xiaofen đã được chuyển sang chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, và một sinh viên đã viết nhầm chuyên ngành trí tuệ nhân tạo với điểm thấp hơn do lỗi thao tác.
Zhang Tian là một trong số ít người đặt chuyên ngành trí tuệ nhân tạo ở lựa chọn thứ nhất hoặc thứ hai. Lựa chọn đầu tiên của cô là khoa học máy tính, và lựa chọn thứ hai là trí tuệ nhân tạo. Ở trường trung học, một giáo viên toán tốt nghiệp Đại học Giao thông Tây An đã đề cập đến chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, nói rằng: "Điều này tương đối mới, sự phát triển có thể tốt hơn và việc làm khá tốt." Vào thời điểm đó, cổ tức của các nhà máy lớn vẫn đang chảy, Zhang Tian không có tham vọng nào, cô cho rằng mình chỉ cần tốt nghiệp và tìm được việc làm, nhưng cô chỉ đơn giản tin rằng chuyên ngành máy tính và trí tuệ nhân tạo sẽ có một tương lai tươi sáng.
Do nhiều cơ hội và sự trùng hợp khác nhau, những học sinh trung học không có kiến thức về trí tuệ nhân tạo vừa chuyển sang một chuyên ngành hoàn toàn mới. Nó đại diện cho tương lai, nhưng cũng đại diện cho những điều chưa biết.
"Đã đổi tên để học máy tính"
Trí tuệ nhân tạo là nghề gì? Mỗi sinh viên chọn nó đều phải đối mặt với vấn đề này một cách cá nhân.
Không có đáp án tham khảo. Đối với hầu hết sinh viên đại học bình thường, đây gần như là chuyên ngành không có đàn anh. Học lớp nào, sử dụng sách giáo khoa nào, tìm chỗ thực tập như thế nào, đi thực tập ở công ty nào, nên chọn kỳ thi tuyển sinh sau đại học hay việc làm sau khi tốt nghiệp, những vấn đề này đều không có sẵn, và bạn phải khám phá của riêng bạn. Bản thân họ là lứa sinh viên “già” nhất chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.
Đối với nhà trường, cách thành lập chuyên ngành trí tuệ nhân tạo đầy “hồi hộp” bắt đầu từ việc đặt tên trường và tên chuyên ngành. Tại Đại học Kinh doanh và Công nghệ Hồ Nam, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo ban đầu được thành lập trực thuộc Khoa Khoa học Máy tính, cùng khu với các chuyên ngành như khoa học thông tin và quản lý thông tin. Vào năm thứ hai, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo đã bị loại khỏi Khoa Khoa học Máy tính của Trường và được chia thành một trường mới: Trường Liên ngành Biên giới. Ke Beilin cho biết chuyên ngành "Khoa học và Công nghệ thông minh", liên quan nhiều hơn đến chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, đã được giao cho Khoa Sản xuất Thông minh và Khoa học và Công nghệ.
Điều khiến Ke Beilin bối rối là sau khi chuyên ngành trí tuệ nhân tạo được giao cho trường đại học liên ngành tiên tiến, ngành quản lý kỹ thuật truyền thống cũng được giao cho trường đại học này. Cô ấy không hiểu logic của việc này, cô ấy chỉ nghĩ rằng nó "hơi lộn xộn".
Tuy nhiên, tại Đại học 211 nơi Wang Xiaofen tọa lạc, nơi chủ yếu là nghệ thuật tự do, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo được thành lập dưới Khoa Kỹ thuật Thông tin và Truyền thông, chứ không phải Khoa Khoa học Máy tính như hầu hết các trường thành lập. Wang Xiaofen giải thích, "Bởi vì Khoa Thông tin và Truyền thông (của trường) có xếp hạng cao hơn, nên nó đủ điều kiện để cung cấp một chuyên ngành khác."
Theo "Tiêu chuẩn quốc gia về phân loại và mã số đối tượng của Cộng hòa nhân dân Trung Hoa", chuyên ngành trí tuệ nhân tạo hiện là một trong những ngành cấp hai thuộc "Khoa học và công nghệ máy tính". Hoặc vì điều này, đại đa số các trường cao đẳng đại học chọn thành lập chuyên ngành trí tuệ nhân tạo trực thuộc Trường Khoa học Máy tính, hoặc coi đây là chuyên ngành mở rộng từ chuyên ngành khoa học máy tính.
Do đó, các khóa học về chuyên ngành trí tuệ nhân tạo ở nhiều trường cao đẳng và đại học thông thường rất giống với các khóa học về chuyên ngành máy tính. Năm thứ nhất hầu như sinh viên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo sẽ học ngôn ngữ lập trình cơ bản, sang năm thứ 2 mới bắt đầu học thiết kế web, front-end, cấu trúc dữ liệu và các môn khác, phải đến năm thứ 3 mới bắt đầu học. tìm hiểu về mạng nơ-ron, học sâu, giọng nói thông minh, nhận dạng hình ảnh Có những khóa học được “xếp nhãn hiệu” của chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.
Một số bạn học cấp ba hỏi Li Wanni: "Bạn đã học chuyên ngành gì?" Li Wanni thậm chí sẽ nói thẳng với họ, "Chuyên ngành máy tính", "bởi vì thực sự không có gì khác biệt."
Ngoài ra, có rất nhiều "khóa học đặc biệt" được xếp chồng lên nhau trong lịch trình. Tại Trường Kỹ thuật Thông tin và Truyền thông, Wang Xiaofen phải tham gia các khóa học bắt buộc như mạch tương tự, nhưng các khóa học này không được thiết lập cho chuyên ngành trí tuệ nhân tạo ở các trường khác. Các sinh viên đã hỏi giáo viên rằng "khóa học này vô nghĩa", nhưng giáo viên lắc đầu và nói: "Kế hoạch giảng dạy đã được ấn định và không thể thay đổi". môn học tự chọn. Zhang Tian tham gia một lớp thí nghiệm vật lý vào năm thứ hai. Ở trường của cô, các thí nghiệm vật lý là bắt buộc đối với các chuyên ngành khoa học và kỹ thuật.
Do kiến thức và công nghệ bao gồm nhiều lĩnh vực, khối lượng công việc của trí tuệ nhân tạo nằm ngoài sức tưởng tượng của nhiều người. Wang Xiaofen nhớ lại học kỳ bận rộn nhất của cô, từ thứ Hai đến thứ Năm từ 8:00 sáng đến 10:00 tối, các khóa học tự chọn hoặc thử nghiệm vào buổi tối, và thứ Sáu từ 8:00 sáng đến 3:00 chiều. Quá mệt mỏi, Wang Xiaofen từ bỏ các hoạt động của câu lạc bộ và khoa, và ở lại ký túc xá vào cuối tuần để nghịch điện thoại di động. Vào thời điểm đó, việc thực tập hoàn toàn không được coi trọng, bởi vì Wang Xiaofen, người có ít thời gian nghỉ ngơi, nên cô không thể đáp ứng yêu cầu thực tập tối thiểu là ba ngày mà hầu hết các công ty yêu cầu.
Một loạt các khóa học thường chiếm cả tuần của Zhang Tian. Cô ấy không quan tâm đến các khóa học như ngôn ngữ C, nhưng cô ấy vẫn chăm chú lắng nghe và thực hành, và thay đổi mã như một lập trình viên thực thụ cho đến một hoặc hai giờ sáng. Nhưng khi các lớp sau ngày càng khó hơn, cô chỉ đơn giản là "học hiệu quả". Trước tiên hãy nghe một vài đoạn trong lớp và bỏ cuộc nếu bạn thực sự không hiểu.
Do code base chỉ mới học được hơn một năm nên khi các khóa học về trí tuệ nhân tạo như mạng nơ-ron, nhận dạng mẫu, deep learning thực sự xuất hiện, nhiều sinh viên đã không còn theo kịp.
So với các chuyên ngành máy tính có tính cạnh tranh cao, sinh viên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo có thể không có lợi thế hơn. Ke Beilin nhận thấy rằng các chương trình được biên soạn bởi các đàn anh và đàn chị chuyên ngành khoa học máy tính trưởng thành và phức tạp hơn nhiều so với các chương trình chuyên ngành trí tuệ nhân tạo. Wang Xiaofen cũng nói như vậy, "Bất cứ ai trò chuyện một mình với sinh viên chuyên ngành khoa học máy tính, hoặc thậm chí xem bài tập về nhà của họ, sẽ thấy rằng chúng tôi không thực hiện bất kỳ ứng dụng thực tế nào mà chỉ nói về lý thuyết và phương pháp."
Khi còn là sinh viên năm thứ hai, Wang Xiaofen đã tham gia một nhóm thực tập thông qua việc tìm kiếm người quen. Người đàn anh đã đưa cô ấy nói với Wang Xiaofen rằng đội chỉ tuyển hai loại tài năng, một người có thể viết mã và người còn lại hiểu AI. Vị tiền bối này cũng cho biết, "Nhiều thứ được dạy trong trường học và những thứ do trí tuệ nhân tạo phát triển đã bị trật bánh."
Sau khi ChatGPT trở nên phổ biến, không một giáo viên chuyên nghiệp nào của Li Wanni đề cập đến công cụ này. Tại Đại học 211 nơi Wang Xiaofen làm việc, sinh viên trong lớp trí tuệ nhân tạo không được phép sử dụng ChatGPT để hoàn thành bài tập về nhà.
Thầy vừa dạy vừa học
Đối mặt với chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, không chỉ sinh viên không đủ tâm thế đối phó mà ngay cả giáo viên cũng vậy.
Đối với hầu hết các trường đại học và cao đẳng không đào tạo kép sau đợt đầu tiên gồm 35 trường đại học và cao đẳng, ngoài những vấn đề về tư duy và thiết kế trong việc thiết lập chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, việc thiếu nguồn lực cũng là điều hiển nhiên.
Trong các trường cao đẳng và đại học bình thường, không có nhiều giáo viên thực sự có nền tảng nghiên cứu chuyên nghiệp về trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, được coi là phần mở rộng của chuyên ngành máy tính, có nhiều khóa học chuyên nghiệp do các giáo viên chuyên ngành máy tính giảng dạy. khoa học.
Li Wanni vẫn nhớ rằng một giáo viên dạy chuyên ngành trí tuệ nhân tạo đã từng yêu cầu học sinh tự học trong lớp: "Bạn tự học đi, tôi có thể không giỏi bằng bạn", và các sinh viên đã phá lên cười. Giáo viên giải thích rằng anh ấy đã khẩn trương tham gia khóa đào tạo trong khoảng nửa tháng trong kỳ nghỉ hè, khóa đào tạo do một công ty công nghệ tổ chức, ngoài ra, anh ấy còn thi MOOCs, và anh ấy đã tìm hiểu nội dung trước khi dạy nội dung cho học sinh .
Trong toàn trường, Li Wanni biết rằng giáo viên duy nhất có nền tảng về trí tuệ nhân tạo là phó hiệu trưởng trẻ tuổi của trường, một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ du học ở Hoa Kỳ trở về, những người khác về cơ bản đều là giáo viên có nền tảng máy tính.
Zhang Tian là kiểu người đã chăm chỉ học tốt mọi lớp kể từ năm thứ nhất, nhưng nếu cô ấy nhìn thấy giáo viên chỉ đọc PPT trên sân khấu, cô ấy biết rằng khả năng cao là lớp học này "không cần thiết".
Guo Zhiwei, phó giáo sư tại Khoa Khoa học và Công nghệ thuộc Đại học Công nghệ và Kinh doanh Trùng Khánh, là một trong những giáo viên tham gia xây dựng chuyên ngành trí tuệ nhân tạo của trường. Trong thời gian học đại học, anh theo học chuyên ngành kỹ thuật truyền thông tại Đại học Trịnh Châu và hoàn thành bằng thạc sĩ về kỹ thuật truyền thông tại Đại học Trùng Khánh. Nghiên cứu cụ thể của anh là khai thác dữ liệu, lĩnh vực có mối liên hệ nhất định với trí tuệ nhân tạo.
Ông không phủ nhận những thách thức mà nghề AI phải đối mặt trong giai đoạn thành lập. Ông đến trường nhậm chức vào năm 2018 và trước đó, trường đã nộp hồ sơ tuyên bố học chuyên ngành trí tuệ nhân tạo. Năm 2019, Trường Kinh tế và Công nghệ thông tin của anh ấy bắt đầu thành lập chuyên ngành trí tuệ nhân tạo và yêu cầu anh ấy bắt đầu chuẩn bị giảng dạy "Deep Learning", "Bởi vì hầu hết các trường cao đẳng và đại học đều cung cấp chuyên ngành này đồng thời cũng Lần đầu tiên bắt đầu thực hành, không có nhiều khác biệt giữa chúng, kinh nghiệm có thể được sử dụng để tham khảo, nhưng thực sự rất khó để tiến hành thảo luận và giảng dạy chuyên sâu (trong trường đại học).
Đối với Guo Zhiwei, học sâu cũng là kiến thức mới. Trước năm 2018, anh ấy đã tham gia nghiên cứu trong lĩnh vực học máy, "nhưng đây là học ở cấp độ tương đối thấp, trong khi học sâu là ở cấp độ tương đối cao."
Còn nhiều khó khăn, kiến thức nâng cao phải tự học. Guo Zhiwei đã tham gia khóa đào tạo do Baidu tổ chức, kéo dài chưa đầy một tháng và sau đó tham gia nhiều khóa đào tạo khác nhau do Nhà xuất bản Đại học Thanh Hoa và các tổ chức khác tổ chức để học deep learning. Anh tự học hơn nửa năm, đến nửa đầu năm 2021 bắt đầu dạy khóa “Deep Learning”. Bởi vì thầy đã có một số nền tảng lý thuyết về trí tuệ nhân tạo nên sẽ dễ học hơn thầy không có nền tảng. Đối với anh, việc học khó nhất là lập trình, giống như sinh viên đại học.
Các khóa học chuyên sâu dành cho sinh viên đại học cơ sở. Trước khi giảng dạy vào năm 2021, Guo Zhiwei đã chuẩn bị sẵn tinh thần: "Mục tiêu của tôi không quá cao. Đối với sinh viên đại học, thời gian học nhiều lớp có thể không quá nhiều, vì vậy chính là nắm vững kiến thức cơ bản về nhận dạng hình ảnh và nhận dạng văn bản. Tốt thôi, thực sự khá khó để liên quan đến lập trình.”
Vì chuyên ngành quá mới mẻ, Guo Zhiwei nhận thấy rằng không có tài liệu giảng dạy tiêu chuẩn và hệ thống cho "Deep Learning", một số tài liệu giảng dạy hiện có thiên về lý thuyết và chậm phát triển nên anh ấy phải tự làm tài liệu phát tay. Tình trạng này tiếp tục cho đến năm nay, và anh ấy thậm chí còn chuẩn bị viết một cuốn sách giáo khoa.
Đồng thời, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo cần tài nguyên phần cứng đủ mạnh để sinh viên tham gia các khóa học thực tế. Guo Zhiwei giải thích rằng việc học sâu cần được thực hiện bằng cách lập trình, bởi vì các đối tượng cần xử lý rất phức tạp và khối lượng tính toán rất lớn nên máy tính cá nhân nói chung không thể mang khối lượng như vậy. Phần cứng quan trọng là GPU, tức là bộ xử lý hình ảnh, giá mua một GPU khoảng 100.000 nhân dân tệ, đây không phải là số tiền nhỏ đối với trường đại học. Mặc dù Đại học Công nghệ và Kinh doanh Trùng Khánh đã mua một số GPU kể từ khi khai giảng chuyên ngành vào năm 2021, nhưng nó vẫn "còn lâu mới đáp ứng được nhu cầu của hầu hết sinh viên. Nó chỉ có thể được sử dụng bởi 10-15 cá nhân và không có đủ điểm cho sinh viên tốt nghiệp."
Theo các hạn chế, hầu hết các khóa học thử nghiệm máy tính tại Đại học Công nghệ và Kinh doanh Trùng Khánh đều sử dụng tài nguyên điện toán đám mây do một công ty lớn trong nước cung cấp để giảng dạy và thực hành. Tuy nhiên, Guo Zhiwei cũng cho biết vẫn có sự khác biệt về hoạt động giữa các công cụ học sâu của nhà sản xuất lớn này và các công cụ học sâu chính thống trên thế giới.
Không dễ để giáo viên bắt kịp một chủ đề thay đổi nhanh như trí tuệ nhân tạo. Lấy công cụ học sâu của Baidu làm ví dụ, Guo Zhiwei vẫn sử dụng phiên bản 2.0 khi anh ấy dạy lần đầu tiên vào năm 2021. Năm nay đã là phiên bản 2.4, anh ấy vẫn đang khám phá và học hỏi những kiến thức và công cụ mới.
Sau khi ChatGPT bùng nổ vào năm nay, Guo Zhiwei chỉ đề cập đến nó trong lớp chứ không nói sâu về nó. Bản thân anh cũng có chút mâu thuẫn, lớp học dễ dạy hay khó dạy? Và vì đằng sau công nghệ hot này có một cao nhân nào làm mẫu nên bản thân thầy cũng không rõ lắm.
Trong năm thứ ba giảng dạy, Guo Zhiwei có thể cảm nhận được sinh viên đại học cảm thấy thế nào về chuyên ngành này. Anh ấy thẳng thắn nói: "Tôi nghĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo hơi khó đối với các em và sự quan tâm sẽ giảm đi ở giai đoạn giữa và cuối của nghiên cứu."
Những điều trí tuệ nhân tạo không biết
Khi cô ấy bối rối nhất, Li Wanni đã đăng lên mạng hỏi: "Tốt nghiệp nên học gì hay định hướng nào, tôi không muốn khoe khoang."
Một sinh viên mới tốt nghiệp và đang thực hành theo hướng trí tuệ nhân tạo “mạnh miệng” đề nghị cô đổi hướng: “Hướng này không phải là học đỉnh cao, tốt nhất là không nên đào sâu, chuyển sang phát triển để có công ăn việc làm tốt hơn. phát triển." Có người tiếp theo nói: "Có năng lực mạnh thì có thể lên 985, 211, hơn nữa muốn tham gia trí tuệ nhân tạo cần có nền tảng đặc biệt tốt về toán học và khoa học." Nhưng nếu bạn muốn làm việc trong post thuật toán thì dù tốt nghiệp cử nhân 985 cũng khó tìm việc, phải tiếp tục học lên thạc sĩ mới có cơ hội “lăn lộn”.
Guo Zhiwei nói với "People" rằng lý do tại sao hầu hết sinh viên đại học kép không chung chung phân loại chuyên ngành trí tuệ nhân tạo là chuyên ngành phát triển từ chuyên ngành máy tính cũng là để đảm bảo việc làm. để tìm việc làm.” Ông cho rằng các lớp đại học thực sự khó đáp ứng đầy đủ các yêu cầu của việc làm thực tế. Trong số những sinh viên anh từng dạy, có người đã bước vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo để kiếm việc làm, chẳng hạn như vào các nhà máy lớn để khai thác dữ liệu, "nhưng tỷ lệ không cao, chỉ một số ít". Hôm nay, khoảng 50%-60% sinh viên trong lớp của anh ấy sẽ chọn tham gia kỳ thi tuyển sinh sau đại học.
Li Wanni cũng nhớ rằng một phó hiệu trưởng của trường đại học đã nói thẳng: "Chuyên ngành của trí tuệ nhân tạo là phải lấy bằng thạc sĩ, nếu không kiến thức học được sẽ chỉ ở mức rất hời hợt." Cô ấy đã mất niềm tin vào việc tiếp tục học trí tuệ nhân tạo , và còn hơn thế nữa Chưa kể kỳ thi tuyển sinh sau đại học. Một sự lựa chọn gần như không tưởng là cô ấy sẽ là một phần của Kaogong.
Thực tế cũng liên tục chứng thực những tuyên bố này. Ke Beilin đã nộp nhiều hồ sơ thực tập liên quan đến thuật toán, nhưng tất cả đều bị từ chối. Cô ấy đề cập rằng có một "huấn luyện viên thông minh AI" trên thị trường, chịu trách nhiệm gắn thẻ giọng nói, video và hình ảnh, và học sinh trung học cũng có thể làm được. Vì khó tìm việc nên cô ấy đã hạ thấp kỳ vọng của mình vào vị trí máy móc này, thực chất chỉ là một bài đăng có từ "AI", nhưng vẫn có rất ít phản hồi. Cô ấy có ý tưởng tham gia kỳ thi tuyển sinh sau đại học, nhưng cảm thấy rằng mình phải đi đến 985 và 211 để nâng cao trình độ học vấn của mình.
Hiện tại, sinh viên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo không khác nhiều so với sinh viên các chuyên ngành khác. Zhang Tian, đang học năm cuối, quyết định "làm theo đám đông", sớm tham gia đội tuyển sinh sau đại học và chuyển sang chuyên ngành máy tính. Cô tiếc nuối khi học trí tuệ nhân tạo nhưng quay ngược thời gian về 3 năm trước: “Có lẽ không có chuyên ngành nào mình chọn mà không hối hận”.
Là lứa sinh viên đầu tiên bước chân vào chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, mặc dù có lúc rơi vào mệt mỏi và bỡ ngỡ nhưng họ vẫn có cơ hội lần đầu tiên chạm vào mặt tuyệt vời của công nghệ này. Wang Xiaofen lần đầu tiên sử dụng ChatGPT trong thời gian thực tập, khi đó mô hình ngôn ngữ chưa phổ biến và chưa thông minh như bây giờ. Cô ấy chịu trách nhiệm đặt câu hỏi cho ChatGPT trong nhóm, liên tục điều chỉnh các từ và từ khóa của câu hỏi để có được câu trả lời có giá trị. Cô chợt cảm thấy “người vẫn không thể thay thế”. Cô ấy tin rằng ngay cả khi cô ấy làm công việc liên quan đến truyền thông trong các chuyên ngành trong tương lai, thì trải nghiệm học tập về trí tuệ nhân tạo này có thể mang lại lợi ích cho cô ấy trong tương lai.
Đối với giáo viên, mặc dù công việc giảng dạy còn nhiều khó khăn nhưng những người tiên phong như Guo Zhiwei cảm thấy việc cung cấp chuyên ngành trí tuệ nhân tạo ở bậc đại học vẫn có ý nghĩa, bởi nếu thực sự muốn đào tạo nhân tài AI thì phải bắt đầu từ bậc đại học cơ bản. Tôi đã bắt đầu nắm bắt được nhưng vẫn cần thời gian để tìm hiểu chương trình học, tiêu chuẩn học tập và các khía cạnh khác. “Đây là nội dung cải cách cần được xem xét thấu đáo”.
Khi mùa hè đến gần, sự phổ biến của các chuyên ngành trí tuệ nhân tạo vẫn tiếp tục. Lứa sinh viên đầu tiên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo tại các trường cao đẳng và đại học thông thường sắp tốt nghiệp. Con đường tương lai có dễ đi hay không, AI sẽ không trả lời, thời gian sẽ trả lời.
(Theo yêu cầu của những người được phỏng vấn, Zhang Tian, Li Wanni, Wang Xiaofen và Ke Beilin là bút danh)