nachricht

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

„als student künstliche intelligenz zu studieren ist nicht so gut wie computer und mathematik, also wählen sie sorgfältig aus!“

„das hauptfach künstliche intelligenz ist ein neues tiankeng, lassen sie sich nicht unter qingbei darauf ein.“

vor ein paar monaten wollte chen peng, ein student der aufnahmeprüfung für das college in chongqing, sich für den studiengang künstliche intelligenz an einer „doppel-afrika“-universität in zhejiang bewerben, doch seine hilfebeiträge in den sozialen medien erhielten meist den rat, aufzuhören. viele „erfahrene leute“ sagten, dass der studiengang künstliche intelligenz gerade erst entstanden sei, mit eigenen heißen themen und marketingattributen und die qualität der ausbildung an hochschulen und universitäten schwanke. wenn sie sich nicht dazu entschließen, ein doktoratsstudium zu absolvieren, werden sie wahrscheinlich nach abschluss ihres bachelor-abschlusses arbeitslos sein, ganz zu schweigen von einem „millionen-dollar-jahresgehalt“.

seit der eröffnung der ersten 35 hochschulen und universitäten in china im jahr 2018 tauchen in scharen absolventen der fachrichtung künstliche intelligenz auf. im jahr 2019 haben sich 179 hochschulen und universitäten erfolgreich beworben, im jahr 2020 waren es 130 hochschulen und universitäten. im märz dieses jahres gab das bildungsministerium eine neue liste von 38 hochschulen und universitäten mit registrierten bachelor-studiengängen im bereich künstliche intelligenz bekannt, deren einschreibung im herbst 2024 beginnen wird. bisher wurden mehr als 500 hochschulen und universitäten in china dazu zugelassen, studiengänge im bereich künstliche intelligenz anzubieten. neben spitzenschulen gibt es unter diesen schulen auch „double-non-african“- und berufsschulen.

im august dieses jahres fand in peking das von der abteilung für hochschulbildung des bildungsministeriums organisierte arbeitsförderungstreffen „101 plan“ im bereich der künstlichen intelligenz statt. bei dem treffen wurde der „101-plan“-aufbauausschuss im bereich der künstlichen intelligenz gegründet. der „101-plan“ identifizierte zunächst 15 hauptfächer für künstliche intelligenz, 10 kernfächer zur erweiterung und 2 umfassende experimentelle kurse mit dem ziel, hervorragende bachelor-studiengänge im bereich der künstlichen intelligenz zu fördern . schulungsprogramme zur verbesserung der qualität der ausbildung innovativer spitzentalente.

einerseits gibt es an hochschulen und universitäten eine begeisterung für die hauptfächer künstliche intelligenz, andererseits gibt es viele probleme, mit denen studenten in der ausbildung konfrontiert sind. was ist der nächste schritt für das hauptfach künstliche intelligenz? viele befragte experten sagten, dass fragen darüber, was man lernen, wie man lehre und welche talente man in den hauptfächern der künstlichen intelligenz ausbilden solle, noch beantwortet werden müssten.

bild/visual china

beliebt bei studenten

die begeisterung für künstliche intelligenz an hochschulen und universitäten ist offensichtlich.

im jahr 2022 schrieb sich xu li an einer „doppelten außeruniversitären“ universität in zhejiang mit dem schwerpunkt informatik und technologie ein. zu dieser zeit hieß ihre hochschule noch school of computer and control engineering. nur ein jahr später fusionierte die schule mit der benachbarten school of data science und wurde zur heutigen school of computer and big data. erst in diesem jahr wurde xu lis bachelor-studiengang „künstliche intelligenz“ genehmigt.

xu li sagte gegenüber china news weekly, dass bei der einschreibung außer den studenten mit den hauptfächern datenwissenschaft und big-data-technologie auch andere studenten der hochschule, darunter sie selbst, in der hauptfachkategorie computer eingeschrieben waren und die hauptfächer im zweiten studienjahr unterteilt wurden. als ich im zweiten jahr war, wurde der studiengang künstliche intelligenz eröffnet, und die studenten um mich herum beeilten sich, sich anzumelden. xu li war begeistert und hatte das gefühl, dass künstliche intelligenz ein aufstrebendes hauptfach sei und sehr vielversprechend klang, also folgte sie „dem trend“ und wurde die erste studentin des bachelor-hauptfachs „künstliche intelligenz“ der schule.

manche nicht-informatik-studenten müssen ihr hauptfach wechseln, wenn sie sich der ki widmen wollen. li wei ist ein bachelor-student im jahrgang 2020 an einer „doppeluniversität“ in jiangxi. als er sein erstes studienjahr begann, belegte er den schwerpunkt metallwerkstofftechnik. als student im zweiten jahr bewarb ich mich erfolgreich um einen wechsel zum hauptfach „elektronische informationstechnik“ und entschied mich für die richtung der künstlichen intelligenz, weil ich in meiner klasse einen guten rang belegte, am national college student mathematical modeling competition teilnahm und mit algorithmen der künstlichen intelligenz in berührung kam.

wu fei, fakultät für informatik und technologie der zhejiang-universität, betreut doktoranden im labor. bild/bereitgestellt vom interviewpartner

im jahr 2020 begann die schule von li wei, einen grundstudiengang in künstlicher intelligenz anzubieten, es wurden jedoch nur studierende der zweiten stufe zugelassen. als er das hauptfach wechselte, betrug die transferquote für das hauptfach elektronische informationstechnik 10. bis zu seinem abschluss in diesem jahr ist die zahl der transferstudenten in diesem hauptfach auf 20 gestiegen, was fast einer verdoppelung entspricht. die überwiegende mehrheit der studenten wechselte aufgrund der ausrichtung auf künstliche intelligenz.

chen peng entschied sich schließlich für das hauptfach künstliche intelligenz an seiner lieblingsschule. er räumte ein, dass es zwangsläufig ein element gebe, dem trend zu folgen. ein weiterer wichtiger grund ist, dass seine punktzahl bei der aufnahmeprüfung für das college in den vergangenen jahren zufällig auf der anpassungslinie des hauptfachs für künstliche intelligenz der schule hängen blieb und diese punktelinie fast 10 punkte höher ist als die anpassungslinie des hauptfachs computer der schule. „die ergebnisse sind verschwendet.“ werden nicht verwendet.

wu fei ist professor an der fakultät für informatik und technologie der zhejiang-universität und direktor des forschungsinstituts für künstliche intelligenz der schule. er stellte fest, dass in den letzten zwei jahren die punktzahlen der hauptfächer künstliche intelligenz an vielen spitzenuniversitäten in der provinz zhejiang die der traditionellen computer-hauptfächer übertroffen haben. der grund ist einfach. wu fei analysierte gegenüber „china news weekly“, dass der derzeitige konsens darin besteht, dass die menschheit in die ära der intelligenten gesellschaft eintritt und „ohne ki keine intelligenz gibt“. große sprachmodelle, die von chatgpt dargestellt werden, zeigen sprachinteraktionsfähigkeiten, die denen des menschen ähneln. angesichts einer zukunft, in der „menschen, die sich nicht mit ki auskennen, eliminiert werden“, ist die „fähigkeitsangst“ der schüler ganz natürlich. immer mehr studierende mit guten akademischen fähigkeiten strömen in den studiengang künstliche intelligenz, und auch ihre noten steigen.

hinter der begeisterung für das studium steckt die große bedeutung des landes für künstliche intelligenz. im jahr 2017 veröffentlichte der staatsrat den „entwicklungsplan für künstliche intelligenz der neuen generation“, der den „dreistufigen“ strategischen aufbau für die entwicklung künstlicher intelligenz bis 2030 klarstellte. im jahr 2021 listet der „14. fünfjahresplan“ des landes künstliche intelligenz als ersten von acht grenzbereichen auf. verschiedene regionen planen außerdem intelligente anwendungen in schlüsselindustrien.

im jahr 2022 veröffentlichte das bildungsministerium den „fachkatalog für graduiertenausbildung“, und intelligente wissenschaft und technologie wurden offiziell zu einer disziplin der ersten ebene in der interdisziplinären kategorie. derzeit ist künstliche intelligenz nicht als disziplin der ersten ebene aufgeführt. sie ist im hauptfachkatalog für elektronische information aufgeführt und weist viele überschneidungen mit dem hauptfach „intelligente wissenschaft und technologie“ auf. viele befragte experten sagten, dass dies nur vorübergehend sei und die möglichkeit einer künftigen integration beider bestehe. liu zhiyuan, außerordentlicher professor der abteilung für informatik und technologie an der tsinghua-universität, sagte gegenüber china news weekly, dass zuvor hauptfächer wie software-engineering und cyberspace-sicherheit vom hauptfach computer getrennt und zu disziplinen der ersten ebene geworden seien es ist eine frage der zeit, bis das hauptfach künstliche intelligenz zu einer disziplin der ersten stufe wird. „es ist eine frage der zeit.“ dies ist im projektantrag ersichtlich. im jahr 2018 richtete die national natural science foundation of china eine unabhängige bewerbungsrichtung für den studiengang künstliche intelligenz ein, mit einem bewerbungscode der ersten ebene und 10 codes der zweiten ebene, einschließlich verschiedener forschungszweige.

das hauptfach ist noch nicht ganz „eigenständig“, was vielen studierenden das gefühl gibt, „nicht zu wissen, was sie studieren“. xu li empfand ein wenig bedauern, als sie über ihr hauptfach sprach. nachdem sie ein jahr lang studiert hatte, stellte sie fest, dass studenten mit den schwerpunkten künstliche intelligenz, informationssicherheit und internet der dinge (big data) im grunde die gleichen dinge lernten, indem sie grundlegende computerkurse und eine kleine anzahl fortgeschrittener kurse für künstliche intelligenz wie maschinelles lernen und deep learning abdeckten lernen. die meisten kurse im hauptfach künstliche intelligenz setzen sich aus kursen in den hauptfächern automatisierung, computer und elektrotechnik zusammen, und bei einigen haben sich sogar die namen der kurse nicht geändert. als studentin im ersten jahr empfand xu li sie als „oberflächlich“.

im juli 2024 hörten studierende des bachelor-sommerkurses für künstliche intelligenz an der southwest university ausländischen lehrern zu, die ihnen einen einführungskurs in die signalverarbeitung beibrachten. bild/bereitgestellt vom interviewpartner

„china news weekly“ durchsuchte die ausbildungsprogramme vieler zweit- und drittuniversitäten und stellte fest, dass die ausbildungsprogramme ihrer neu eröffneten hauptfächer für künstliche intelligenz den ursprünglichen hauptfächern computer, elektronische information, datenwissenschaft und anderen sehr ähnlich sind, und die meisten davon nur ein oder zwei fächer unterschiede haben.

„der computerberuf deckt ein breiteres spektrum an bereichen ab. zu den klassischen bereichen gehören systemarchitektur, grafikrendering usw. es geht nicht um die simulation menschlicher intelligenz, sondern um die präsentation und darstellung realer szenen. künstliche intelligenz erfordert die simulation menschlichen verhaltens. obwohl da es gibt unterschiede zwischen den beiden, aber es besteht keine notwendigkeit, sie sehr klar zu trennen.“ wu fei sagte, dass künstliche intelligenz die ultimative anwendungsform von computern sei und eng mit dem computerberuf verbunden sei.

die positionierung der schulen ist unterschiedlich, und auch die ausbildungsziele der hauptfächer künstliche intelligenz sind unterschiedlich. wu fei beschrieb die ausbildungsziele von „doppelt erstklassigen“ universitäten als „mutigen vorstoß ins niemandsland“, nämlich die förderung erstklassiger wissenschaftlicher und technologischer innovationstalente. einige universitäten bieten an bestehenden hochschulen studiengänge im bereich künstliche intelligenz an, die auf der anwendung oder technologischen innovation in einem bestimmten bereich basieren. wu fei glaubt, dass studierende mit ihren eigenen leistungen für ihre hauptfächer „stimmen“. wenn das feedback der studierenden schlecht ist und die studienmöglichkeiten begrenzt sind, wird das hauptfach aussterben. nach dem aufkommen des internets erlebte auch der netzwerk-major einen ähnlichen prozess.

allerdings ist die frage, „was man in den hauptfächern der künstlichen intelligenz lernen sollte“, keine frage, die man ignorieren kann. benötigen sie bei mehr als 500 hochschulen und universitäten eine allgemeine erläuterung der ausbildungsprogramme?

verschiedene trainingsprogramme

„der druck ist zu groß.“ xu li seufzte.

da steuerungstechnik traditionell das vorteilhafte hauptfach seiner schule ist, ist auch das ausbildungsprogramm für das hauptfach künstliche intelligenz mit einer „kontroll“-farbe versehen. während ihres zweiten studienjahres musste sie traditionelle kurse in regelungstechnik wie digitale elektronik, analoge elektronik und automatische steuerung absolvieren. verschiedene experimente nahmen jede woche viel zeit in anspruch. als studentin im bereich künstliche intelligenz möchte sie sich in zukunft der algorithmentechnik und -entwicklung widmen, hat aber keine zeit, sich softwarekenntnisse anzueignen. ihre verwirrung besteht darin, dass sie unter berücksichtigung beruflicher kurse auch ein umfangreiches software-niveau erlernen muss, sonst wird es schwierig sein, einen ausweg zu finden. ist ein solcher schulungsplan wirklich sinnvoll?

zhao yan hat eine ganz andere erfahrung gemacht. sie studiert 2020 im hauptfach künstliche intelligenz an einer „double first class“-universität in sichuan und ist auch die erste klasse von studenten in diesem hauptfach. während ihrer vier jahre am college studierte sie fast nur algorithmen wie maschinelles lernen, bildverarbeitung und -analyse, computer vision, verarbeitung natürlicher sprache usw. sie belegte nie hardware-kurse.

„wenn sie auf dem gebiet der künstlichen intelligenz einen durchbruch erzielen wollen, müssen sie sowohl soft- als auch hard-skills beherrschen.“ chen feng, stellvertretender dekan der school of artificial intelligence der southwest university, hat grundstudiengänge wie informationstheorie und maschine unterrichtet lernen und computer vision. er sagte gegenüber china news weekly, dass die schule bereits 1993 das artificial intelligence research institute und 2018 die school of artificial intelligence gegründet habe. vor der offiziellen einschreibung des bachelor-studiengangs künstliche intelligenz im jahr 2022 weisen die hauptfächer elektronische information, datenwissenschaft und big-data-technologie der schule viele überschneidungen mit künstlicher intelligenz in berufsstudiengängen auf. neben klassischen computer-grundkursen und algorithmenkursen für künstliche intelligenz bietet die hochschule auch kurse wie robotersteuerung und analoge elektronische technologie an, wobei das ziel darin besteht, algorithmen in der praxis anzuwenden und software und hardware zu kombinieren.

auch der trainingsplan verändert sich dynamisch. chen feng sagte, dass die schule bei der gestaltung des lehrplans stärker auf branchenanwendungen rücksicht nehmen und das schulungsprogramm und den lehrplan an die aktuelle situation anpassen werde. zu den teilnehmern gehören neben experten und wissenschaftlern auch leitende ingenieure namhafter unternehmen industrie. seit der offiziellen zulassung des hauptfachs künstliche intelligenz im jahr 2019 wurde das ausbildungsprogramm mehrfach überarbeitet, wodurch die gesamtstundenzahl reduziert und der anteil praktischer kurse erhöht wurde.

während des graduierten-innovationsexperiment-wettbewerbs „tiangong cup“ der nanjing university of aeronautics and astronautics demonstrierten die teilnehmenden studenten „passiv unterstützter exoskelett-roboter“ (linkes bild) und „gesichtsmuskel-rehabilitations-trainings- und bewertungssystem basierend auf tragbaren sensoren“ (rechtes bild). fotografie/mitarbeiterreporter yang bo

das institut für interdisziplinäre information der tsinghua-universität gab im jahr 2022 bekannt, dass es den experimentellen informatikkurs (d. h. „yao-klasse“), den kurs für künstliche intelligenz (d. h. „zhi-klasse“) und den vom dekan des instituts eröffneten quanteninformationskurs zusammenführen wird. yao qizhi und wird fortan zusammenfassend als informatik-experimentklasse bezeichnet. liu zhiyuan sagte, dass die zusammengelegten klassen in ihren ersten und zweiten studienjahren grundsätzlich den computer-kernkursen der „yao-klasse“ folgen werden. obwohl die tsinghua-universität im april dieses jahres die school of artificial intelligence gegründet hat, rekrutiert die schule derzeit nur doktoranden im bereich der künstlichen intelligenz. „man muss ein solides fundament in den disziplinen auf der bachelor-ebene legen, weil man nicht weiß, in welchem ​​bereich innovationen stattfinden werden, insbesondere in interdisziplinären fächern“, sagte liu zhiyuan.

um die inländischen grundlegenden wissenschaftlichen forschungs- und innovationsfähigkeiten im bereich informatik zu verbessern, wurde ende 2021 der pilotarbeitsplan des bildungsministeriums für die grundausbildung und lehrreform im bereich informatik (d. h. der „101 plan“) wurde offiziell ins leben gerufen und zielt darauf ab, 12 hauptfächer wie „einführung in die künstliche intelligenz“ und „software engineering“ aufzubauen. erstklassige kernkurse. alle kernfächer werden von 33 universitäten mit den besten informatik-studiengängen selbst deklariert, und die entsprechenden verantwortlichen universitäten werden endgültig bestimmt. wu fei ist die leitung des kurses „einführung in die künstliche intelligenz“. er wies darauf hin, dass jeder der bachelor-studiengänge für künstliche intelligenz an mehr als 500 universitäten im ganzen land einen anderen lehrplan habe und auch die qualität der studenten, die sie ausbilden, uneinheitlich sei. daher sei dringend ein lehrplan auf nationaler ebene erforderlich vereinheitlichung der lehrinhalte, die sogenannte „universelle erklärung“.

beim aufbau des kernkurses „einführung in die künstliche intelligenz“ bezogen sich wu fei und sein team auf das von akademischen organisationen wie der american computer society entwickelte trainingssystem. seit die purdue university in den vereinigten staaten im jahr 1962 den weltweit ersten computerstudiengang für bachelor-studiengänge einrichtete, hat die american computer society ihr ausbildungssystem alle zehn jahre aktualisiert, und künstliche intelligenz hat darin nie gefehlt und war schon immer ein kernfach. das team kombinierte außerdem die eigenschaften der neuen generation künstlicher intelligenz, sammelte ausführlich expertenmeinungen und bildete schließlich ein kurssystem mit 10 modulen und 63 wissenspunkten, das sich schicht für schicht von der grundlagentheorie über technische mittel über den systemaufbau bis hin zur anwendung entwickelte und ethik.

chen feng betrachtet den professionellen lernkontext als eine linie, und die inhalte von maschinellem lernen, tiefem lernen und anderen verwandten kursen sind wie kleine perlen. wenn die schüler sie nicht von anfang an vollständig verstehen, wird es schwierig sein, daraus schöne handarbeiten zu machen perlen. nur wenn sie die einzelnen technischen zusammenhänge ausreichend beherrschen, können sie in der praxis auf natürliche weise erkennen, welches wissen das problem besser lösen kann. die schönheit der endgültigen halskette hängt davon ab, wie viele perlen wirklich erlernt, verstanden und angewendet werden.

derzeit sind alle 12 kurse des „101-plans“ im computerbereich abgeschlossen. das von wu feis team verfasste kernlehrbuch „einführung in die künstliche intelligenz“ wurde ebenfalls im juni dieses jahres veröffentlicht und offiziell in betrieb genommen, wodurch die lücke geschlossen wurde zwischen früheren systematischen einführungslehrbüchern zur künstlichen intelligenz von blank. allerdings wies wu fei darauf hin, dass nicht alle hochschulen und universitäten nach diesem lehrbuch unterrichten müssen. darüber hinaus regelt die sogenannte „allgemeine auslegung“, „was zu lernen ist“. hochschulen und universitäten haben das recht, ihre eigenen handouts auf der grundlage vorhandener lehrmaterialien zu verfassen ihr eigenes verständnis.

ebenso wie die einführung ist „tongjie“ nur der erste schritt einer standardisierten ausbildung. wu fei betonte, dass andere kurse im hauptfach künstliche intelligenz noch nicht vereinheitlicht seien und noch erforscht und aufgebaut würden. dies muss durch das oben erwähnte „101-projekt“ im bereich der künstlichen intelligenz vervollständigt werden.

lehrer „jetzt lernen und jetzt verkaufen“

„universitäten haben unterschiedliche antworten auf die frage, wie man lehrt“, sagte meng yu gegenüber china news weekly.

meng yu schloss sein studium an einer „doppelten erstklassigen“ universität mit einem bachelor-abschluss in informationstechnik ab und ging dann nach australien, um computer vision zu studieren. nach seinem doktortitel kehrte er nach china zurück und unterrichtete am information college of a „double-first-class“-universität in fujian, die computer-vision-theorie lehrt. computer vision ist ein anwendungsgebiet der künstlichen intelligenz. er sagte offen, dass nur die besten informatikschulen über die unterstützenden lehrkräfte und die akademischen fähigkeiten herausragender studenten verfügen, um das studium der künstlichen intelligenz im grundstudium zu unterstützen, und dass die studenten ihre bewerbung sorgfältig auswählen sollten.

seiner ansicht nach sind computer und mathematik der kern des hauptfachs künstliche intelligenz. für normale studenten ist es sehr schwierig, eines davon in vier studienjahren gut zu erlernen gewöhnliche ingenieursstudenten erleben sie wiederholte schulungen in computertechnik, algorithmen für künstliche intelligenz, anwendungsszenarien und anderen bereichen. es ist sehr schwierig, die oben genannte ausbildung in einem bachelor-studium zu absolvieren. es ist leicht, an jedem link zu sparen und ihn anders aussehen zu lassen. aus diesem grund sind die meisten studenten, die sich mit künstlicher intelligenz befassen, verwirrt.

während des graduate innovation experiment competition „tiangong cup“ der nanjing university of aeronautics and astronautics demonstrierten die teilnehmenden studenten die funktion des „mehrgelenk-kontinuumsroboters“. fotografie/mitarbeiterreporter yang bo

verwirrung war während levis studienjahren die norm. der in seinem juniorjahr angebotene kurs für maschinelles lernen war ein diskussionsbasierter kurs ohne praktische übung, und li wei hatte das gefühl, dass er keinen sinn für einen gewinn hatte. er stellte fest, dass es im schulungsprogramm keinen kurs gab, der speziell die programmiersprache python lehrte, und dass es im kurs für maschinelles lernen nur einen kurs gab, der einige grundkenntnisse vermittelte. ohne programmierkenntnisse werden folgekurse wie deep learning und natural language processing immer schwieriger. also begann er in seinem juniorjahr, selbst python zu lernen. „glücklicherweise ist wissen in bereichen wie maschinellem lernen in hohem maße open source. es gibt viele offene kurse, die von berühmten universitätsprofessoren online unterrichtet werden und die viel besser sind als college-kurse.“

viele schüler sagten gegenüber china news weekly, dass das niedrige niveau der lehrer ein wichtiger faktor sei, der das gefühl von fortschritt im unterricht einschränkt. xu li sagte, dass viele von ihnen keine berufsausbildung in künstlicher intelligenz erhalten hätten, da es sich bei den lehrkräften für fachkurse für künstliche intelligenz im grunde genommen um teilzeit-computerstudenten handele. sie müssten ab und zu an universitäten in peking und an anderen orten trainieren wenn sie wissen, wie es geht, können sie das lehrvideo direkt im unterricht abspielen und die schüler selbstständig lernen lassen.“

nachdem chatgpt populär wurde, wurde meng yu von der hochschule gebeten, dem kurs relevante inhalte hinzuzufügen. während seines studiums hatte er einige erfahrungen mit generativen modellen, aber nicht viel, und sie gingen in zwei andere richtungen als computer vision. obwohl er die grundprinzipien verstehen kann, hat er kein vertrauen in den unterricht, genau wie „ein mittelschullehrer fortgeschrittene mathematik unterrichtet.“ es ist nicht so, dass der lehrer selbst nie fortgeschrittene mathematikkenntnisse erlernt hätte, sondern dass er etwas neues nicht verstehen kann sofort nachdem ich es verstanden habe. „letzteres erfordert einen langfristigen verdauungsprozess.“

der bereich der künstlichen intelligenz verändert sich von tag zu tag und es ist ein weit verbreitetes phänomen, dass lehrer „verkaufen, was sie jetzt lernen“. chen feng sagte beispielsweise, dass etwa im jahr 2010, nach der durch deep learning ausgelösten welle der künstlichen intelligenz, spracherkennung und gesichtserkennung schnell die wichtigsten mobiltelefonanwendungen besetzten. diese erkennungsebene kann jedoch kein komplexes semantisches verständnis unterstützen. beispielsweise kann die navigation „gehe nach zhongguancun“ verstehen, aber nicht „gehe zu einem der lohnenswertesten restaurants in peking“. letzteres wird nach dem aufstieg von chatgpt im jahr 2022 realität. das bedeutet, dass das hauptfach künstliche intelligenz die lehrkräfte vor größere herausforderungen stellt als die studierenden.

während des curling-mensch-maschine-konfrontationswettbewerbs der olympischen winterspiele 2022 in wissenschaft und technologie trat der intelligente curling-roboter, der unabhängig vom harbin institute of technology entwickelt wurde, mit professionellen curling-athleten an. fotografie/mitarbeiterreporter jiang hui

da große modelle bei der förderung von talenten im bereich der künstlichen intelligenz im in- und ausland schnell zur obersten priorität geworden sind, passen auch hochschullehrer die kursinhalte ständig an. liu zhiyuan unterrichtet kurse zur verarbeitung natürlicher sprache im fachbereich informatik der tsinghua-universität, einem englischkurs für doktoranden des fachbereichs informatik. sobald die chatgpt-party entstand, begann liu zhiyuan, den gesamten lehrinhalt des kurses auf große modelle auszurichten. er wies darauf hin, dass die beruflichen kernfächer des ausbildungsprogramms relativ stabil seien, aktuelle entwicklungen jedoch schnell in den studieninhalten widergespiegelt werden müssten.

neben der verbesserung der lehrer selbst sollten auch die horizonte der quellen der lehrer geöffnet werden. die school of artificial intelligence der southwest university stellt nicht nur talente und junge lehrkräfte auf nationaler ebene vor, sondern auch doppelt qualifizierte lehrkräfte mit industrieerfahrung, um industrielle anwendungen besser bewältigen und die praktischen fähigkeiten der studierenden fördern zu können.

da künstliche intelligenz eine kombination aus software und hardware erfordert, ist auch die praktische plattform, die die hochschule den studierenden bietet, von entscheidender bedeutung. die informatikabteilung, in der liu zhiyuan arbeitet, bietet einen klassischen pflichtkurs mit dem titel „grundlagen der computerkomposition“ an. die hauptaufgabe des kurses erfordert „20 tage lang kämpfen, um einen computer zu bauen“. dieser kurs verfügt über eine spezielle experimentierbank, auf der die studierenden selbst computer bauen können. die zhejiang-universität hat in diesem jahr eine neue generation der „wisdom ocean platform“ veröffentlicht, die eine praktische plattform für verschiedene lernszenarien für künstliche intelligenz ist. sie enthält viele open-source-codes und offene fälle, die es studierenden ermöglichen, szenarioprogrammierung selbstständig durchzuführen.

dasselbe gilt auch für die praxis, wenn sie zu einer anderen schule wechseln. als li wei am national college student mathematical model competition teilnahm, machte er einfache blumen-, katzen- und hundeerkennung sowie gesichtserkennung. der für die leitung des teams zuständige lehrer äußerte sich sehr vage zu den prinzipien und sagte: „gehen sie einfach den code durch.“ "

die beschäftigung ist viel niedriger als erwartet

in seinem abschlussjahr beteiligte sich li wei nicht an der rekrutierung von schülern und entschied sich direkt für die postgraduierten-aufnahmeprüfung. frühere studenten sagten ihm, dass stellen im bereich der künstlichen intelligenz nur absolventen mit einem master-abschluss oder höher rekrutieren und bachelor-absolventen mit „doppeltem digitalen hintergrund“ „nicht einmal in betracht ziehen“. obwohl studierende im gleichen hauptfach leichter einen job finden, haben die stellen wenig mit ki zu tun. viele studenten, die in der provinz beschäftigt sind, verdienen nur ein monatsgehalt von 5.000 bis 7.000 yuan, was weit unter den erwartungen von li wei liegt.

li wei wird dieses jahr die postgraduierten-aufnahmeprüfung ablegen und an einer „doppelten erstklassigen“ universität in hubei einen master-abschluss in elektronischer information erwerben. er erinnerte sich, dass er während der erneuten prüfung aufgrund seines selbststudiums von algorithmen der künstlichen intelligenz und seiner wettbewerbserfahrung einen guten eindruck beim interviewer hinterlassen habe. nach abschluss seines master-studiums wollte li wei sein studium nicht fortsetzen und hoffte, einen job als algorithmen-ingenieur zu finden, da er hörte, dass das gehalt in seiner heimatstadt anhui sehr hoch war, das mindestjahresgehalt für einen master-absolventen beträgt 400.000 yuan.

im november letzten jahres zeigte der von der job-rekrutierungsplattform maimai veröffentlichte „2023 artificial intelligence talent insight report“, dass das verhältnis von talentangebot und -nachfrage in der branche der künstlichen intelligenz von januar bis august 2023 0,39 betrug, was 5 konkurrierenden positionen entspricht für 2 talente der bedarf an talenten ist am größten. laut daten der job-rekrutierungsplattform liepin betrug das verhältnis von talentangebot und -nachfrage für große modellalgorithmus-positionen im ersten quartal dieses jahres nur 0,17, was sechs positionen entspricht, die um ein talent konkurrieren.

nach ansicht von liu zhiyuan wird künstliche intelligenz in zukunft definitiv die intelligente transformation aller lebensbereiche auslösen, sodass es eine sehr große lücke bei den talenten für künstliche intelligenz geben wird. auf nationaler ebene ist es notwendig, studiengänge für künstliche intelligenz einzurichten. künstliche intelligenz ähnelt computern. sie erfordert sowohl ein hohes maß an innovation als auch praktische talente, die anwendungen schnell umsetzen können.

darüber hinaus wird die hinzufügung großer models die kluft zwischen den talenten vergrößern. liu zhiyuan analysierte, dass menschen mit starken lernfähigkeiten und der bereitschaft, ki-tools aktiv zu nutzen, bei gleichen programmierfähigkeiten definitiv wettbewerbsfähiger sein werden. große modelle machen computer intelligenter, was bedeutet, dass high-end-computer an wert gewinnen und low-end-computer an wert verlieren.

im september 2020 nahmen 30 hochrangige unterwasserroboterteams von in- und ausländischen universitäten, wissenschaftlichen und technologischen institutionen und unternehmen am nationalen unterwasserroboterwettbewerb in dalian, liaoning, teil. bild/visual china

ein anonymer produktmanager eines großen internetunternehmens in peking sagte gegenüber china news weekly, dass bei hochbezahlten stellen extrem hohe anforderungen an akademische qualifikationen, anzahl der arbeiten und praktikumserfahrung gestellt werden und die konkurrenz ausschließlich auf doktoranden von spitzenuniversitäten gerichtet sei eine position, die wirklich projekte leitet und ergebnisse hervorbringt, und sie gehört einer sehr kleinen zahl an. im allgemeinen besteht der jobinhalt eines algorithmeningenieurs wahrscheinlich nur darin, modelle oder datenpakete aufzurufen und parameter entsprechend den projektanforderungen anzupassen. die schwelle ist niedrig und die ersetzbarkeit ist stark.

auf dem gebiet der computer vision, mit dem meng yu vertraut ist, sind der mangel an high-end-talenten und der überschuss an einfachen ingenieuren realität geworden. obwohl es stellen im bereich computer vision in den bereichen internet, biomedizin, automobilsicherheit und anderen branchen gibt, können die meisten bachelor-absolventen nur als einsteiger betrachtet werden. die situation vieler absolventen ist, dass sie in der schule oder auf eigene faust kurse zu maschinellem lernen und deep learning studiert, einige artikel über computer vision gelesen, etwas über klassische modelle gelernt und dann open-source-code und datensätze gefunden haben, um die ergebnisse auszuführen dann denken sie, dass sie in die branche eingestiegen sind.

meng yu glaubt, dass computer vision in praktischen anwendungen großen wert auf die zugrunde liegenden informationen des bildes legt. wenn sie es wirklich erfassen möchten, können sie das modell nicht direkt über die grundlagen hinaus erstellen. die verbesserung des computer vision liegt in der kontinuierlichen optimierung und verbesserung von modellen. die ausbildung in diesem bereich mangelt es zumindest im grundstudium noch immer.

als zhao yan in ihrem abschlussjahr die postgraduierten-aufnahmeprüfung ablegte, entschied sie sich für die digitale wirtschaft, ein traditionell starkes fach der schule. von ihren klassenkameraden, die in derselben klasse künstliche intelligenz studieren, arbeiten mehr als zehn, abgesehen von einigen wenigen, die weiterhin an hochschulen und universitäten studieren, in großen internetunternehmen. die meisten von ihnen haben sich dafür entschieden, direkt die öffentliche prüfung abzulegen oder in einem zu arbeiten ich arbeite in einer kleinen internetfabrik und bereite mich auf den rücktritt und die aufnahmeprüfung für postgraduierte vor. zhao yan ist der ansicht, dass die beschäftigungsschwelle für künstliche intelligenz den normalbürger noch nicht erreicht hat und es für menschen mit master-abschluss in „doppelten nicht-afrikanischen studenten“ schwierig ist, geeignete jobs zu finden. „die untergrenze ist nicht garantiert und die fehlertoleranzrate ist niedrig“, so die positionierung vieler „erfahrener“ bachelor-studierender im bereich künstliche intelligenz.

bildungsabschlüsse sind immer noch eine harte währung. an der southwest university entscheiden sich etwa 50 % der studenten mit schwerpunkt künstliche intelligenz für ein weiteres studium, und chen feng geht davon aus, dass diese zahl weiter steigen wird. wu fei hofft auch, dass studenten tiefer in die bereiche eintauchen können, die sie interessieren. derzeit liegt der anteil der studenten mit schwerpunkt auf künstlicher intelligenz an der zhejiang-universität bei 70 %. liu zhiyuan stellte fest, dass viele studenten der fakultät für informatik an der tsinghua-universität bereits begonnen haben, forschungsgruppen zu kontaktieren, um in ihrem zweiten studienjahr an einer wissenschaftlichen forschungsausbildung teilzunehmen, und dass sie den starken wunsch haben, ihr studium fortzusetzen. dies bedeutet jedoch nicht, dass sie nach dem hochschulabschluss keinen job finden können. insgesamt gibt es immer noch nur wenige studierende, die theoretische durchbrüche erforschen, und mehr studierende werden künstliche intelligenz zur lösung von problemen in anwendungsfeldern einsetzen.

ab september dieses jahres wird künstliche intelligenz zu einem allgemeinen studiengang an der zhejiang-universität. vor nicht allzu langer zeit gab die bildungskommission der stadt peking außerdem bekannt, dass ab september alle städtischen öffentlichen universitäten allgemeine kurse zu künstlicher intelligenz anbieten werden. der bachelor-studiengang künstliche intelligenz befindet sich noch in einem frühen stadium der entwicklung und des wandels. nach ansicht von wu fei gibt es drei ausbildungsziele für den bachelor-studiengang künstliche intelligenz: „von 0 bis 1 neue theorien und paradigmen der künstlichen intelligenz vorschlagen, von 1 bis n die technologie der künstlichen intelligenz nutzen, um anwendungsrevolutionen in allen bereichen zu nutzen.“ leben; 1 bis x, das forschungsparadigma anderer hauptfächer ändern und neue geschäftsformate wie intelligente bildung, intelligente gerechtigkeit und intelligente landwirtschaft aufbauen.“

wu fei ist davon überzeugt, dass künstliche intelligenz in zukunft zu einer gesellschaftlichen notwendigkeit werden wird, ähnlich wie wasser und elektrizität. die beherrschung künstlicher intelligenz wird eher zu einer notwendigen fähigkeit als zu einer zusätzlichen fähigkeit. die grundausbildung in den hauptfächern der künstlichen intelligenz muss zunächst das problem der lehrmaterialien lösen. als nächstes sollte damit begonnen werden, die probleme der lehrer, der praktischen ausbildungsumgebung und der ausbildungsmethoden zu lösen.

(chen peng, xu li, li wei, zhao yan und meng yu sind pseudonyme im artikel)