昨天起，各省高稽核分通道陆续开启，选好学校选对专业成了摆在考生及其家长面前的头等大事。
随着“智能+”时期的到来，打算机和人工智能无疑是许多考生青睐的专业。
打算机科学大家相对熟习，那么人工智能呢？今年，许多高校增设了人工智能学院，开始招收人工智能专业的本科生。
清华的人工智能如何布局？想学人工智能的考生，报考清华时有哪些选择？结合清华大学打算机系自然措辞处理实验室副教授刘知远的文章，我们来一探究竟。

Q

人工智能是什么？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门年轻的学科，从1956年达特茅斯会议正式提出AI名称至今不过65年；从阿兰图灵1950年提出判断机器是否能够思考的图灵测试至今也不过70年韶光。
AI的70年景长史搜集了来自数学、打算机科学、逻辑学、哲学、神经科学、措辞学平分歧领域学者的努力，是范例的交叉学科。

人工智能是什么？简言之，人工智能学科是利用打算机实现人类智能。
人类智能并没有公认的定义与界线，实际上也随着AI的发展而有所变革。
某项人类技能被打算机所节制后，人们每每不再认为它代表人类\"大众真正\公众的智能。
例如，1997年IBM深蓝降服人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫后，就有评论说IBM打算机只是在暴力搜索，不是真正的智能，that's not thinking！
这种征象又被称为\公众AI Effect\"大众。

以是，人工智能总是聚焦在那些尚未被打算机破解的人类智能能力上。
比较大略的人类智能已经被办理了，例如计数能力有了打算器，数据影象和查询有了数据库，下棋能力有了下棋软件，剩下的是那些困难的高等智能。

大略而言，如果我们把大脑看做一个黑盒，它能够接管外部天下的刺激旗子暗记，大脑处理这些旗子暗记产生输出反馈，人类智能正表示在这些\"大众刺激-反馈\公众的对应中。

针对不同刺激旗子暗记和反馈处理的繁芜性，AI下面有很多专门的领域开展干系研究和探索。
目前，公认的AI核心课题包括：机器学习、打算机视觉、自然措辞处理、语音识别、知识表示与打算、推理与方案等，并在此根本上支持着许多主要运用处景如无人驾驶（无人车）、机器人等。

机器学习

旨在让打算机具备自动学习的能力，能够办理分类、聚类、回归、关联剖析等任务。
目前主流是从大规模数据中自动学习和总结规律，从而能够对新的数据进行预测，也被称为统计机器学习。
大略地讲，机器学习是从大量\"大众刺激-反馈\"大众数据中自动总结规律的技能。

打算机视觉

旨在让打算机理解和处理图像数据（包括图片、***等），使打算机节制\"大众看\"大众的能力。
图像是范例的无构造数据，由像素组成，如何从一幅图像中自动识别不同层次的工具（如轮廓、人脸、场景等）及其繁芜关联，是打算机视觉面临的寻衅问题。

语音处理

旨在让打算机理解、处理和天生人类语音，使打算机节制\"大众听\公众和“说”的能力。
语音也是一种范例的无构造序列数据，看似大略的一维语音旗子暗记包含着丰富的信息如内容、意图、身份、情绪、信道、场景、滋扰等。
以语音识别为例，目前在深度学习技能的支持下，普通场景的语音转文本的效果已经得到广泛运用。
而在多人、方言、强噪、远场等寻衅场景下，语音识别效果还须要进一步提升。

自然措辞处理

旨在让打算机理解和处理人类措辞。
与C++、Java等人工设计的编程措辞不同，人类措辞是大自然的产物，因此被称为\"大众自然措辞\"大众。
人类措辞也是范例的无构造数据，由字词组合而成，如何理解一句话、一篇文章乃至一本书的意思，也是人工智能面临的寻衅问题。
由于措辞是人类特有的通报丰富信息和知识、表达繁芜思想和感情的载体，乃至被认为是人类思考的主要工具，因此自然措辞处理问题更靠近人类高等认知智能，有很多主要的开放问题。

知识表示与打算

人类对天下的认识积累形成了知识，知识是人类理解外部信息、实现各种智能能力的根本。
近年来随着知识图谱的广泛运用，成为研究界和工业界关注的重点问题。

由于上述这些课题都关涉人类智能，以是相互密切关联、不分彼此，例如打算机视觉、语音识别和自然措辞处理都是机器学习算法的主要运用处景，知识表示与打算也成为打算机视觉和自然措辞处理方向的主要话题等。
正由于年轻，这些方向都充满着活力，一方面最新技能日益深远地影响着人类社会生活的方方面面，同时学科体系和技能框架也在飞速地日月牙异、推陈出新，现在去翻十年前的教材很多内容都显得过期了。

从学科设置来看，海内大学遵照教诲部《学位付与和人才培养学科目录》来颁发学位。
最初的打算机一级学科是\公众打算机科学与技能\"大众，下设\公众打算机系统构造\"大众、\"大众打算机软件与理论\公众、\公众打算机运用技能\"大众三个二级学科，个中\"大众打算机系统构造\"大众对应高性能打算（超算）和打算机网络体系架构（互联网），后来单独成立出\"大众网络空间安全\"大众一级学科；\"大众打算机软件与理论\"大众对应软件工程和打算机理论科学等，后来单独成立出\"大众软件工程\公众一级学科；而\"大众打算机运用技能\公众则对应打算机的各种运用技能，很大程度上正沿着从信息化到自动化再到智能化的路线提高，可以想见，如果现在这波AI浪潮再持续几年，单独成立\"大众人工智能\"大众一级学科也指日可待。

从研究配置来看，AI研究军队紧张分布在打算机、自动化、电子工程等信息科学干系院系中，这与AI起源有密切关系，打算机的奠基人图灵、冯诺依曼，自动化的紧张理论根本\公众掌握论\"大众的奠基人维纳，以及电子工程和旗子暗记处理的紧张组成\"大众信息论\公众的奠基人喷鼻香农，均为AI的创立贡献了思想。
以是，打算机系紧张从打算理论和打算机运用的角度研究AI，自动化系从自动掌握的角度理解AI，电子工程系则从旗子暗记处理（将AI关心的视觉、文本、听觉等模态理解问题看作旗子暗记处理）的角度解读AI。

当然，在哲学、脑神经等其他领域也有从事人工智能探索的学者。

Q

人工智能学什么？

虽然这两年国内外已有很多高校开设了人工智能班和专业，但不同高校的课程设置还没有形成共识。
单从清华大学打算机科学与技能系的选课辅导清单来看，人工智能须要学习的紧张内容包括：数学根本课（包括微积分或数学剖析、代数与几何、离散数学或数理逻辑、图论等、概率论）；学科根本课，包括程序设计根本、数据构造、人工智能导论、打算机事理、数字电路、系统掌握等；专业选修课，比如神经网络、深度学习以及认知科学、神经科学、打算金融、打算生物学、打算措辞学等交叉课程。

打算机科学与技能专业部分选课辅导

Q

人工智能怎么学？

清华大学章程明确提出\"大众代价塑造、能力培养、知识传授\"大众三位一体的育人模式，我认为这是高水平AI人才养成办法的最佳描述。

知识传授这层不必多说，师者传道受业解惑，在大学里通过课程讲授和课下实践，研习精通打算机和人工智能理论与技能，每位同学通过一门门课程成绩反响出的，正是专业知识节制的水平。
我想，绝大部分同学都能明白课程学习的主要性。
然而，大学之道不仅于此，不然大学就不过是个专业技校。

在知识传授之上就要构筑能力培养，这对CS/AI专业而言尤其主要。
打算机和人工智能是非常年轻的学科，正处在飞速发展的朝阳期间，学科知识更新换代很快，大部分最新知识根本无法在短韶光内及时沉淀到教科书中。
而进入教科书的那些知识，与实际运用处景每每已有较大间隔。
很多CS/AI高科技公司自身就站在学科最前沿，亟需有快速学习和独立办理开放问题能力的人才。

这样，一方面哀求同学故意识建立终生学习的理念，有较强的独立学习的能力；另一方面则哀求同学把稳通过实验室研究等办法磨炼科研创新能力。
CS/AI同学们须要主动参与科研事情的全过程，树立专业志趣，培养独立学习的能力、自我学习的习气、提出问题的意识、以及独立办理开放问题的能力，这是大学培养CS/AI高水平人才的必由之路。
因此，大学西席在CS/AI开展高水平原创研究的能力，也一定程度上决定了他们对学生进行能力培养的水平。

末了一层代价塑造大概不随意马虎阐释，但更加主要。
一个人在知识和能力确定的情形下，Ta的努力方向和坚持程度终极决定其发展的高度。
找到在术业上的坚持方向，便是代价塑造的过程。
这个过程绝不是大略粗暴的贯注灌注和宣讲就能实现的，要有高水平的西席一起传授教化相长，有志存高远的同学共同努力拼搏，有各界奋斗的学长作为示范榜样，有校外外洋的实践平台广开视野。
实践出真知，只有自己多听多看多想，才能找到自己喜好的、努力的方向，也才更有后劲坚持不懈。

以是，不管是人工智能、打算机专业还是其他什么专业，只要想把自己培养成为该领域的可堪大用之才，就须要从知识、能力和代价这三个层面来努力提升自己。

打算机科学与技能专业部分课程

Q

人工智能去哪学？

根据前面几个问题的回答，可以从师资水平、课程设置等方面来做判断，个中师资水平该当是最主要的成分，而课程设置、培养水平等与师资水平直接正干系。

如何剖断AI师资水平，与QS、THE、US News、ARWU等大学或学科排名比较，我更推举UMass教授Emery Berger掩护的高校打算机科学领域排名CSRankings，采取DBLP数据库中大学CS/AI教授在不同方向顶级会议上揭橥的论文数量进行排名，有客不雅观确切数据支持，例如美国号称CS四大名校的Stanford、MIT、UCB和CMU就排在美国前四位。
同时CSRankings工程和数据全部开源在github上，可以非常方便地进行检讨、复现和扩展。

CSRankings将CS划分为AI、Systems、Theory、Interdisciplinary Areas四个一级方向，每个方向有有多少子领域，例如AI就又下分General AI （AI总方向）、Computer Vision (打算机视觉)、Machine Learning & Data Mining（机器学习与数据挖掘）、Natural Language Processing（自然措辞处理）、The Web & Information Retrieval（互联网与信息检索）。
每个字领域只收录2-3个顶级会议，这紧张是由于打算机科学技能由于发展比较快，以是学者们更重视通过国际会议论文揭橥最新成果进行学术互换，而不像其他领域那样紧张是通过期刊揭橥最新研究成果。

由于CSRankings原网站没有供应中国单列的高校排名，海内学术网站AMiner做了一个改进版，除了供应中国高校单列名单外，还额外供应根据论文引用数量的排名。
如果按照2009-2019十年间论文揭橥统计，我大略统计了海内AI/CS排名较高的高校（不含喷鼻香港***高校、不考虑中科院）排序如下。
同时表格还列出2016-2019近三年的排序数据，可以看到，最近几年海内高校AI进步神速，特殊是清华AI已经跃居天下第一。

海内院校AI专业排名情形

这个排序大致能够反响各大高校CS/AI专业的国际学术前沿整体水平，而且通过AI领域和CS整体的排名反差，可以不雅观察到该高校AI方向的强势程度。
而且，还可以看出，海内高校AI领域的天下排名明显超过CS整体的天下排名，解释海内高校在AI方面更靠近天下前沿水平。

CSRankings紧张以高校为单位进行排序，我们用CSRankings开源数据，对AI领域的海内C9高校学者进行了排序，可以看到前20的学者有7位清华、5位北大、2位南大、2位浙大、2位哈工大、2位复旦，可以从另一个侧面反响各高校的AI师资力量。

CSRankings供应的

清北两校不同领域揭橥论文分布

Q

想到清华学人工智能，有哪些选择？

通过上个问题可以看到，想在海内学习AI，高考分数够的话，清华大学是不二选择。
如果想来清华学AI都有哪些选择呢？这里对清华与AI有关的专业大类做一个大略先容。

人工智能学堂班（智班）

2019年清华新成立了人工智能学堂班，简称“智班”。
和打算机科学实验班（姚班）一样，智班首席教授由图灵奖得主、交叉信息研究院院长姚期智院士担纲。
之前曾经说过，清华在人工智能领域具备强大实力，包括信息科学技能学院下的打算机科学与技能系、软件学院、自动化系、电子工程系，以及生命科学学院、医学院等院系都在科学技能及人工智能研发上有突出的成果。
智班将和这些院系都保持紧密互助。

智班的培养的特点为“广根本、重交叉”。
在本科低年级，智班将通过数学、打算机与人工智能的核心课程，为学生打下踏实宽广的根本。
在此根本上，智班在本科高年级将通过交叉联合 AI+X课程项目的办法，使学生有机会将人工智能与其他学科前沿相结合，在以人工智能促进不同学科发展的同时，深化对人工智能的理解，推动人工智能前沿的发展。
（推举阅读：最新！
清华大学“姚班”“智班”报考指南来了！
）

打算机类

打算机类包含交叉信息研究院的打算机科学实验班（姚班）、人工智能学堂班（智班）、打算机系和软件学院，与AI直接密切干系。
在近年来环球的四大学科排行榜中，清华打算机学科从未低于前20名，前面也先容到根据CSRankings统计清华AI已经跃居天下首位。
清华打算机学科一贯坚持“宽口径，厚根本”的培养理念，在人工智能、打算机理论、打算机网络、高性能打算（超算）、多媒体打算、大数据、软件工程等浩瀚方向均有雄厚的师资力量和研究实力，可以说是海内CS/AI学科方向覆盖最完好的高校，是学习CS和AI的热门选择。

自动化与工业工程类、电子信息类

如前所述，自动化的紧张理论根本\"大众掌握论\公众的奠基人维纳，以及电子工程和旗子暗记处理的紧张组成\"大众信息论\"大众的奠基人喷鼻香农，均为AI的创立贡献了思想。
自动化系紧张从自动掌握的角度研究AI，在机器学习、打算机视觉、智能交通、生物信息学等方面均有强劲实力。
电子工程系则紧张从旗子暗记处理的角度探索AI，在语音处理、打算机视觉、AI芯片设计等方面有雄厚积累。
因此，这两个专业大类也一贯是学习AI的热门方向。

数理类、文理通识类

数理类下的根本科学班以及文理通识类新雅书院，均支持同学自由选择未来发展方向。
人工智能（特殊是个中侧重根本理论的机器学习）是基科班同学的热门选择；而新雅书院也有大量同学选择打算机和人工智能方向。

土木类，能源与电气类，机器、航空与动力类

在信息化和智能化的浪潮下，很多清华传统强势的工科方向也在朝着智能化方向探索，如土木系的智能建造、电机系的智能电网，车辆与运载学院的无人驾驶（成立了清华智能驾驶实验室）、精仪系的类脑器件（成立了清华类脑打算研究中央）等，可以说险些每个工科大类都有深度参与智能化的研究方向。

依托清华在信息技能上的上风，人工智能技能将为很多工科方向带来新的研究热点，共同造福人类社会。
希望更多对AI感兴趣的同学来选择参与到这些交叉方向上来，让AI技能得到更快更广更深的运用。

文科大类

清华的文科方向大多小而精，我由于从事一些交叉方向研究，以是与很多文科方向比较熟习，例如社科学院有社科大数据的构建与研究，法学院致力于打算法学研究，中文系有打算措辞学研究，外文系有措辞认知研究，生理系有脑认知研究，美学院有信息交互设计和智能艺术创作研究，这些都与打算机和人工智能有密切联系，具有高度的文理交叉特点。
以是，如果文科同学对人工智能感兴趣，也能在这些方向上充分感想熏染清华的AI力量。

点击阅读原文，可以***《清华大学2019年本科招生报考指南》，搜索“智能”、“无人”、“类脑”等关键词，就可以找到哪些专业和院系在从事与人工智能有关的研究。

本文作者系清华大学打算机系自然措辞处理实验室副教授 刘知远，经作者授权转载，略有删节