1981年，浙江大学成立了人工智能研究所，在那时，这几乎是全国“第一家”。之后的几十年中，该研究所经历了风风雨雨，1985年到1995年可以称作是“低谷期”，上世纪90年代甚至面临改名的危机，不少该研究所毕业的学生找不到工作。直到2010年，在大数据等技术的应用下人工智能大热，这个研究所再一次变成人们的焦点。

　　吴飞是该研究所的现任所长，也是人工智能这门课程的主讲教师。经历了人工智能从冷到热的过程，吴飞目前思考的新问题是：如何在高校培养人工智能人才。

　　吴飞做了这样一个统计：根据教育部2012年的《普通高等学校本科专业目录》，本科专业一共分为14个学科门类、92个专业类、506种专业。在506种本科专业中，涉及到“智能”的一共4个专业。“也就是说，如果纯粹从智能这两个字来看，有关智能的专业占所有专业的0.8%。”

　　吴飞还注意到，根据教育部学位管理与研究生教育司（国务院学位委员会办公室）2018年4月更新的《学位授予和人才培养学科目录》，全国一共有111个一级学科，没有智能科学这个学科。

　　这一直是不少人工智能领域教师的遗憾。可喜的是，在不久前的新闻发布会上，教育部科技司司长雷朝滋已将这一问题纳入到教育部近期工作重点：“下一步将深入论证人工智能学科内涵，推进人工智能领域一级学科建设，并尽快提出增加人工智能领域研究生招生指标的方案，科学合理、稳步有序地扩大人才培养规模。”

　　“人工智能虽具有一定的学科独立性，其实是和其他学科交叉和渗透在一起的，如计算机学科、控制学科等。人工智能的内核学科分散在很多学科中，现在要做的是归纳这些‘内核’，并且在专业设置上要有针对性。要么学术顶尖，要么学科交叉，要么针对行业。”吴飞说。

　　人工智能是一个发展迅速的领域，然而，高校培养人才往往需要几年甚至更长的时间，其中的时间差就造成了人才需求和人才培养模式不匹配的情况。如今，不少高校已经开始研究解决这一问题，跑赢人工智能人才培养的时间差。

　　4月2日，教育部印发的《高等学校人工智能创新行动计划》中指出，要重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，探索“人工智能+X”的人才培养模式。

　　中国工程院院士、清华大学副校长尤政表示，“学校最重要的是把未来人工智能所需的人才基础打好。所以学校做了两件事：一是教师之间的专业交叉。学校专门颁布了一系列关于交叉学科、交叉学位的政策。这些关于科学研究、教师兼职的一系列文件形成以后，大大调动了老师们在人工智能领域研究的积极性。二是加强医工和人文的结合，成立了脑与智能实验室，希望从对脑的研究中找出一些机理上的原创性突破。”

　　尤政认为，未来的发展有很多不确定性，高校要着眼于未来10年、甚至20年以后用到的知识，而不是把现在相对成熟的信息领域技术简单应用到人工智能领域。“高校的人工智能可能更多的是担负起未来竞争中的引领责任。”尤政说。

　　中国科学院院士、浙江大学校长吴朝晖表示，在人工智能领域，高校肩负着科学研究和人才培养两大重任。“在人才培养方面，研究生的培养至关重要。人工智能涉及到多个学科交叉的问题，研究生培养是人工智能学科重要的切入点，他们是支撑人工智能未来发展的重要力量。”

　　而在西安电子科技大学副校长李建东看来，在这样一个多学科交叉的环境下培养人才，按过去掌握知识的要求是不够的。“从人才培养的角度，我们要思考如何在技术的驱动下改变人才培养的模式。”

　　李建东认为，首先要培养学生对各种新知识的适应能力，其次是培养学生怎么改变这种状况的能力。“学生学过的知识可能几年以后就完全变了，因此培养人才要以能力为先，让学生在多学科交叉的环境下适应未来的变化，培养构建知识的能力，培养改变世界的能力。”