人工智能（artificial intelligence，简称ai）是一门跨学科领域，旨在研究和开发能够模拟、扩展和辅助人类智能的理论、方法、技术和应用系统。近年来，ai在计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等领域取得了显著的成果，成为金融、医疗、教育等众多行业的重要驱动力。
在人工智能发展进入新阶段的时代背景下，南京大学基于计算机学科长期孕育，于2018年3月5日正式成立人工智能学院，致力于建设一流的人工智能基础研究基地和人才培养基地，打造人工智能学科高峰，以自身实践探索人工智能内涵式发展新道路，形成“基础研究”、“人才培养”、“产业创新”协同发展态势，建成国际一流的学术重镇和人才高地。这一举措旨在顺应国家的科技发展战略，切合产业的发展需要，充分发挥南京大学在人工智能方向上学科发展和人才培养优势，形成高端人才积聚效应，探索智能产业产学研合作的新模式，为促进我国在新一轮国际竞争中处于优势地位作出重要贡献。
10月18日晚19:30-21:00,“诚计划”第72期《人工智能浅谈》在南京大学“暾学堂”开讲，本次讲座邀请到的是南京大学计算机科学与技术系主任、人工智能学院院长、国际人工智能联合会理事会主席周志华教授。周志华教授是ieee计算机学会edward j. mccluskey技术成就奖、ccf王选奖、首届acm-ccf人工智能奖等重要奖项的获得者。
本次讲座,周教授围绕“我们讨论的是什么‘人工智能’”、“‘人工智能’学科是怎么发展的”、“‘人工智能’技术能做什么”、“‘人工智能’无所不能吗”、“‘人工智能’发展的关键是什么“、“‘人工智能’专业学什么”等6个问题展开讨论，以理论与实例相结合的方式分享了人工智能从萌芽到成熟并向更高层次迈进的发展历程及社会高速发展下人工智能领域的新机遇和新挑战。
周教授首先阐释什么是人工智能，区分了强人工智能和弱人工智能；接着从人工智能诞生日达特茅斯会议说起，谈及人工智能发展经历的三个阶段：推理期、知识期、学习期；最后结合现实生活中的实际案例，展示了当下人工智能可以做什么。
在谈及人工智能发展的关键时,周教授强调有能力从数据中获取价值的人才是人工智能时代最贵、最缺的，培养人工智能人才关键在哪里？必须优先考虑人工智能的核心基础，例如机器学习、知识表示与处理；再考虑技术层，有模式识别与计算机视觉、自然语言处理、计算智能等，还有很多相关支撑技术，例如数字信号处理、时序数据分析等。从平台层，机器学习系统平台、机器人、智能系统，再到应用层，涉及智能应用建模、系统设计、行为分析，形成了一个庞大的知识体系。
“我们要培养在人工智能领域具备原始创新能力、解决企业关键技术难题能力的人才，这样的人才应具有坚实的数学基础和计算机软件基础，全面深入的人工智能专业知识、丰富的应用实践能力。”周教授说，这一目标基于现有计算机学科的课程体系或在现有学科培养体系框架下修修补补难以达到，必须根据人工智能学科特点从源头建设。
对于本科人才培养，2018年5月，卡内基梅隆大学宣布开设美国第一个人工智能本科专业。南京大学人工智能学院是2018年3月成立，比cmu还早了两个月。这其实就意味着我们基本上和国际顶尖机构同步，学院结合自身优势，设自主创新设置了两个培养方向，一是机器学习与数据挖掘，另一个是智能系统与应用。从课程表来看，数学类课程在整体课时安排上占比很高。对此，周教授解释，人工智能解决的通常都是现实生活中没有很好定义的、带有不确定性的问题，所以，怎样把问题抽象出来是关键，如果没有良好的数学能力，可能很难做到这件事。此外，人工智能从技术到实践，最终要变成程序、软件才能够发挥作用，所以扎实的计算、软件功底和分析建模能力也很关键。
最后,周教授指出信息化之后人类社会必然进入智能化，这是不可逆转的一个趋势。基于数据信息来提供智能辅助，让人类做事更容易，是所有人共同的愿望。一定程度上可以认为人工智能革命可以和蒸汽机工业革命相提并论。蒸汽机是帮助人类从繁重的体力劳动中解放出来。而人工智能会帮助我们从一些重复性比较强的简单智力劳动中解放出来。人工智能学科已有长达60多年的发展，庞大的知识体系,对于人工智能来说，机器学习是智能化的关键。今天我们要得到很多的智能行为，其实就是要得到数据的价值，这个背后都是要靠机器学习。现在非常关键的是高水平人工智能人才奇缺，也是世界性的问题。在这个时候学习人工智能应该说前景一片光明。南京大学人工智能学院就是认认真真地希望能够从源头做起，认真地做人才培养，为国家社会产业培养高水平的人工智能人才。欢迎大家关注和支持南京大学人工智能学院。
周教授的精彩演讲吸引了诸多校友、学生等观众，反响热烈，周教授还热情回答了观众提出的关于人工智能相关的未来产业发展及报考等问题。
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供稿：钱艳