大学教育改革是赶超美国AI技术的基础

图灵奖得主John Hopcroft在微软亚洲研究院与哈工大共同举办的第十九届“二十一世纪的计算”国际学术研讨会上提出了一个直指中国教育弊病的观点，即中国必须提高本科教育水平，才能在人工智能领域赶上美国。

这番话引人深思，近年来我国在人工智能领域虽然取得了不小的成就，但与美国仍存在不小的差距。以人工智能顶尖会议 NeurIPS 为例，2012 年中国学者在 NeurIPS 上发表的论文数量仅为 7 篇，而到了 2021 年，这一数字已增长至 190 篇，虽然有了一定的进步，但与美国相比，中国发表的论文数量仍有很大差距。2012 年，美国学者在 NeurIPS 上发表的论文数量为 358 篇，2021 年则为 1321 篇，足足是中国的 6.95 倍。

除了论文数量的差距，中美两国在人工智能技术水平上也存在着不小的差距。例如，在机器翻译领域，美国的人工智能系统已经能够实现高质量的翻译，而中国的人工智能系统则还存在着不少问题。再比如，在图像识别领域，美国的人工智能系统已经能够识别出图像中的物体，而中国的人工智能系统则还无法做到这一点。

造成中美两国在人工智能领域差距的原因有很多，其中之一就是本科教育水平的差距。美国的本科教育更加注重培养学生的创新能力和实践能力，而中国的本科教育则更加注重培养学生的理论知识。这种教育模式的差异导致了中美两国在人工智能领域的人才培养上存在着不小的差距。

美国的本科教育更加注重培养学生的创新能力和实践能力，这使得美国的学生在毕业后能够更快地适应人工智能领域的工作。中国本科教育更加注重培养学生的理论知识，这使得中国学生在毕业后需要花更多的时间来学习人工智能领域的知识，才能适应人工智能领域的工作。

要想赶超美国，中国必须提高本科教育水平。中国应该从多方面着手，提高本科教育水平。

首先，应建立更灵活的课程体系。目前，中国大学的课程体系过于僵化，学生很难根据自己的兴趣和能力选择课程。这使得学生很难在本科阶段打下扎实的人工智能基础。为了提高本科教育水平，中国应建立更灵活的课程体系，让学生能够根据自己的兴趣和能力选择课程，并鼓励学生修读人工智能领域的课程。

其次，应加强对教师的培养和培训。目前，中国大学的人工智能教师队伍比较薄弱，教师很难为学生提供高质量的人工智能课程。为了提高本科教育水平，中国应加强对教师的培养和培训，使教师能够掌握人工智能领域的前沿知识，并能够将这些知识传授给学生。

最后，应提高本科教育的经费投入。目前，中国大学的人工智能教育经费投入不足，这导致了人工智能教育资源的匮乏。为了提高本科教育水平，中国应增加对人工智能教育的经费投入，以保证人工智能教育资源的充足。