不过，读人工智能专业究竟是高前景还是高风险？本科四年学习，滋味又如何？
人工智能专业，高校新宠儿
高考结束选专业，宛如一场赌博。成绩分数、学校层级、专业前景，无一不是决定未来四年的关键变量。
很多考生既不愿浪费一分，但未经世事又不知道该选什么，最后往往是看时下什么行业前景好、薪资高就匆匆跟风上车，人工智能便是其中一个。
作为新兴专业，人工智能其实是以计算机科学为基础，又交叉融合了神经和认知科学、数学、心理学等多学科，属于工学下的电子信息类[1]。
但国内对于人工智能人才的培养，其实比想象中早得多，在ChatGPT震惊世界前，国内就已经开始了智能机器人、虹膜识别、专家系统等多方面的研究，也开始了从研究生到本科生的排兵布阵[2]。
2018年，教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》，同一年，以南京大学、上海交通大学为领头的35所高等院校率先开设人工智能本科专业，成为第一批吃螃蟹的学校[1][3]。
到了2019年，更有180所高校一拥而上追赶这波热潮，人工智能专业新增高校的数量迅速达到峰值，随后几年呈现下降趋势。截至2023年，全国共有 532所普通高校开设此专业，占到普通本科高校总数的40.67%[4][5]。
更多的普通院校，则是将人工智能专业挂靠在原有的计算机学院、信息工程学院、大数据学院等院系。既方便“就地取材”学院现有资源，也不耽误蹭上热门，好招来生源。
本科四年，学成“多面手”
虽然在外人看来，人工智能四个字听上去总是高深莫测、虚无缥缈，但其实它仰赖的基础依旧是计算机学科。
正因如此，学生想学好人工智能就得成为“多面手”——不仅要数学好，看得懂算法公式的底层逻辑；又要足够了解计算机，具有较强的编程能力；还得学机器学习、自然语言处理、深度学习等课程，设法教会计算机像人脑一样思考。
可以说，就读计算机专业学生会吃的苦头，人工智能专业的学生也要跟着吃一遍，甚至更多。
比如写课后作业，学生们不是当“代码裁缝”，去CSDN、Stack Overflow等专业论坛里找代代相传的答案；就是当“江洋大盗”，打劫大佬的代码，试图蒙混过关，开一百个标签页就为解决一个非常简单的文件读写或者环境配置问题。
而学生debug时更是血压一次比一次高，披星戴月熬夜到凌晨三四点是家常便饭，最后发现不是代码跑完但忘记改目录，就是运算平台显存不足，独留自己和“No such file named”“CUDA Out of memory”等各种报错在风中凌乱。
更惨的是，在许多层次偏低的高校，课程体系设计并不完善，只是照葫芦画瓢开设了人工智能导论、机器学习等基础课程，学生四年所学不仅杂乱还肤浅，被吐槽是只会数据炼丹的“调参侠”：
我们就是把计科和电子的专业基础课都学一遍，再把机器学习“西瓜书”拿出来粗略讲一讲，最后敲代码不如计科，做芯片又不如电子，多而不精，面面蜻蜓点水，每一样都差距甚远。
问导师问题只会告诉我“多看看文献，自己看着办”，从不正面回复我的题目是否可行，还夹杂着点PUA的话。
梦中情职，距离甚远
只是高薪往往也意味着激烈的竞争，能上桌分蛋糕的，既得学历出众，还得技术过硬，两者缺一不可。
而普通学生在本就已经少得可怜的岗位中卷生卷死，投递上百份简历，大多都淹没在人才库。还没来得及整顿职场，就先被人工智能机器人面试官整顿。只能苦笑感慨：
我与人工智能最近的距离，可能是200块一天的数据标注工，就像你读通信工程，结果工作是在电子厂流水线装闹钟。
往期推荐
监制 | 吴文建 余新花 责编 | 陈显婷 编辑/制作 | 占尘雪
本文来源于网易数读
