迎接人工智能時代的新工科建設

當前，我國高校正在加快“一流大學”和“一流學科”建設，一方面主動設置和發展一批新興工科專業，另一方面推動現有工科專業的改革創新。新工科建設和發展以新經濟、新產業為背景，需要樹立創新型的“新理念”，構建新興工科和傳統工科相結合的學科專業“新結構”，探索實施工程教育人才培養的“新模式”，打造具有國際競爭力的工程教育“新質量”，建立完善中國特色工程教育的“新體系”，實現我國從工程教育大國走向強國。新工科有兩層含義，一是“新的工科”，就是老工科專業里沒有的專業；二是“工科的新要求”。這些新工科建設的基本思想正是弱化傳統學科之間的圍墻、構建新興工科和拓展專業空間。

麻省理工學院提出，工程教育應從關注當前產業界發展轉向面向產業界未來發展，即面向未來的新機器與新工程體系。新機器是人造物體的統稱，例如機械類、分子類、生物類、信息類的工程人造物體。新工程體系是指由新機器組成的產業體系，21世紀中期將會由物聯網、自動化體系、機器人體系、智慧城市、可持續材料與能源體系、生化診療、大數據等組成。面向未來的新機器與新工程體系展示出高度的整合性、復雜性、連通性、自主化、可持續發展等特色。整合性指它們超越了傳統工程學科隔離，對機械、信息、分子、生物、建筑、能源等進行整合；復雜性指所運用的工程技術的復雜程度不斷提升；連通性指各部分是高度連通的；自主化指自主水平提升，獨立于人的行為自主運作；可持續發展指與自然生態環境之間的關系。可以想象，來自傳統工程教育培養的研發人員難以全面應對新工程具有的特點。

人工智能的特殊性決定了其研究不能循規蹈矩、亦步亦趨。“善出奇者，無窮如天地，不竭如江河”。創新是大學的靈魂，創新在某種意義上就是最大的“出奇”。人工智能研究離不開理論創新和方法創新，但同時也與產業應用密不可分。產業界為人工智能研究提供了豐富的真實問題、生動的應用場景和有力的大數據支持。人工智能有代表性的核心技術是機器學習與神經網絡，應用條件是數據量大、邏輯清楚、規則明確，取得成效體現在避免出錯，預測未來。如航空航天工程結構探傷、電子器件產品的研制，通過人工智能方法對過往數據進行統計分析，可以大幅縮短研制周期，提高市場競爭力；區域供電和空調能源的管理與控制，通過人工智能可以根據氣候和負載變化動態實時調配制冷和供能策略，提高安全性，節約人力維護成本和能源消耗；醫療領域可匯集既有數據，應用圖像識別、卷積神經網絡預測等人工智能手段實現智能讀片、手術和診斷等；教育領域可基于語音識別和自然語言處理等人工智能技術進行智能口語測評、寫作批改、自適應學習等；石油天然氣和冶金礦山可通過人工智能預測探明儲量，優化開采手段，實現高效開采。這些應用場景由用戶提供，大學應與用戶緊密合作，探索人工智能更廣闊的用武之地。

2018年10月，浙江大學成立的交叉力學研究中心以力學為牽引，實現各學科交叉融合，孕育新的科學增長點，研究方向包括力學與人工智能交叉、力學與材料基因交叉以及力學與電子信息交叉，形成基礎研究、工程應用和前沿技術三大特色。創新性和創造力多產生于學科交叉與融合。楊衛院士等的文章提出：“交叉力學應用力學的原理和方法，以新的視角闡述自然及社會。它從不界定自己的邊界，永遠進取；它大道至簡，從而變化萬千；它自我驅動，不斷學習，演化出新的學科方向，例如信息動力學，生物力學等；它在交叉融合的過程中，不斷豐富了對力學的認識”。

近期，清華大學正式成立了人工智能研究院，及若干交叉中心，例如腦與智能（生命科學、數值計算），人工智能（計算機，數學），智能汽車（信息與汽車），就是要緊緊抓住人工智能這一信息技術發展的龍頭，積極推進大跨度的學科交叉融合，積極推進大范圍的技術與產業、學校與企業融合，在人工智能的基礎理論和基本方法上進行源頭性和顛覆性創新，為人工智能領域的中國貢獻增添濃墨重彩的一筆，爭取在當代科技的最新前沿做到身位領先，助力中國將未來科技發展的戰略制高點牢牢抓在手中。