教育省:100 以上の AI 専門専攻を構築し、500 万人の AI 人材のギャップを埋めます。

教育省:100 以上の AI 専門専攻を構築し、500 万人の AI 人材のギャップを埋めます。

AIが再び国家の議題に!

教育部は、「国務院による新世代人工知能発展計画の公布に関する通知」を実施し、我が国の新世代人工知能の発展に戦略的な支援を提供するために、最近「高等教育機関向け人工知能イノベーション行動計画」を正式に発表しました。

教育部は、人工知能分野の専門建設を強化し、「新工学」の構築を推進し、「人工知能+X」複合専門教育の新モデルを形成し、2020年までに「人工知能+X」複合専門専攻を100校構築する必要があると強調している。重要な方向で教科書とオンライン公開講座の構築を推進し、2020年までに、人工知能分野で世界レベルの学部・大学院教科書を50冊編纂し、国家レベルのオンライン公開講座を50校構築する。専門学校のビッグデータや情報管理関連の専攻に人工知能関連のコンテンツを追加し、人工知能応用分野の技術的・熟練した人材を育成する必要がある。

[[238691]]

しかし、中国は人工知能の基礎研究とイノベーション、特にハイエンドのAI人材の蓄えにおいて依然として大きなギャップを抱えている。ゴールドマン・サックスの「世界の人工知能産業分布」レポートによると、2017年に中国は世界の新興人工知能プロジェクトの51%を占め、数では米国を上回った。しかし、中国は世界の人工知能の人材プールの約5%を占めるにすぎません。

中国のAI人材不足は500万人を超える。どう対処するのか?

3段階戦略:中国の大学は2020年までにAI人材の供給源となる

2020年までに、新世代人工知能の発展に適応するための大学の科学技術革新システムと学科システムの最適化配置が基本的に完了します。大学は新世代人工知能の基礎理論とキーテクノロジーの研究で新たな突破口を開き、人材育成と科学研究の優位性がさらに強化され、人工知能技術の広範な応用が促進されます。

2025年までに、新世代人工知能分野における大学の科学技術革新能力と人材育成の質が大幅に向上し、国際的に重要な影響力を持つ独創的な成果が数多く達成され、一部の理論研究、革新技術、応用実証が世界をリードするレベルに達し、我が国の産業のグレードアップ、経済の変革、インテリジェント社会の構築を効果的にサポートします。

2030年までに、大学は世界の主要な人工知能イノベーションセンターと新世代の人工知能の発展をリードする人材基盤を構築する中核的な力となり、我が国が主要なイノベーション国家の一つとなるための科学技術サポートと人材保証を提供します。

大学のレイアウト: 大学の AI 専攻の一覧

筆者は、中国科学院コンピュータ科学研究所を含むいくつかの大学の人工知能専攻を調査し、今後3年間に中国で輩出されるAI人材の専攻とおおよその数を知りたいと考えました。具体的な状況は次のとおりです。


教育レイアウト:高校生にAI教科書を紹介

我が国は、若い世代がAI人材獲得の世界的な競争で差を縮めることを期待して、高校生向けの初の人工知能(AI)教科書「人工知能の基礎(高校版)」を出版しました。わずか数ヶ月の間に、AI教育の人気は大学生から高校生にまで広がりました。その背後にある隠されたシグナルは明白です。

結局のところ、技術の競争は人材の競争であるため、国はAI人材の構築を第一に考え、ハイエンドの人材チームの構築を人工知能の発展の最優先事項としています。

しかし、国内では人工知能人材の需要と供給の不均衡が海外よりも深刻だ。

業界関係者によると、北米のAI開発関連職種の需給比率は1:3に近いが、中国では1:10に過ぎない。工業情報化省教育試験センターの情報筋によると、現在、わが国では人工知能関連の人材が500万人以上不足しているという。

ゴールドマン・サックスが発表した「世界の人工知能産業分布」レポートによると、2017年には中国が世界の新興人工知能プロジェクトの51%を占め、数で米国を上回った。しかし、中国は世界の人工知能の人材プールの約5%を占めるに過ぎません。これらのデータはすべて、中国市場における AI 専門家の緊急なニーズを示しています。


(画像出典:テンセント研究所「2017年世界人工知能人材白書」)

数日前、2018年のインターネットキャンパスリクルートメントにおける高収入の仕事のリストがインターネット上で広く流布されました。これらの企業が提供する職種の中では、ディープラーニング、機械学習、人工知能などの研究に関わる職種がより人気があります。


(画像出典:AIキャンパス採用給与表)

この兆候は、わが国の膨大な数の開発者にとって良いことです。モバイルインターネットの時代を振り返ると、AIを習得することで自分にどれだけの利益をもたらすことができるかを簡単に計算できます。しかし、別の観点から見ると、AI は未来であり、AI テクノロジーがすべての開発者にとっての中心的な障壁となることがわかります。そのため、今こそ AI を習得する最適な時期です。

<<:  PyTorch エクスペリエンス ガイド: ヒントと落とし穴

>>:  ブロックチェーン技術は人工知能の欠点をどのように解決できるのでしょうか?

ブログ    

推薦する

...

検索意味モデルの大規模定量化実践

1. 検索セマンティックモデルの現状ERNIE: 知識統合による表現の強化は、中国語の NLP タス...

GPT-4 を搭載した初のヒューマノイドロボット!プログラミングは不要 + ゼロショット学習、口頭フィードバックに基づいて動作を調整可能

事前のプログラミングやトレーニングなしで GPT-4 を使用してヒューマノイド ロボットを制御すると...

Mambaはこのように使用できます。バイトをトークンに分割せずに効率的に学習します。

言語モデルを定義するときは通常、基本的な単語分割方法を使用して文を単語、サブワード、または文字に分割...

...

...

自動運転、ただ約束するだけではもう効果がないのか?

北京市宜荘市内の約60平方キロメートルの制限区域内で、数十台のロボタクシー(無人タクシー)が現在、公...

2021年の世界トップ10の画期的テクノロジー:TikTokアルゴリズムと北斗ナビゲーションがリストに

[[384967]]最近、アメリカの「MITテクノロジーレビュー」は、2021年の世界のトップ10の...

中国の独立知的財産TianyuanディープラーニングエンジンとTensorFlowおよびPyTorchの比較を体験

[51CTO.com からのオリジナル記事] ディープラーニングを軸に早くから事業を開始した中国の ...

...

FacebookはVRキーボードを使ってデータを入力する方法を開発中

海外メディアの報道によると、仮想現実(VR)でオフィスワークを遂行するのは容易ではないという。本当に...

自動運転開発ツールチェーンの現状と動向を20,000語で解説

要点: 1. 自動車会社が独自の自動運転システムを開発することがトレンドとなっている。 2. MBD...

過剰に防御的?モスクワのバス運転手は中国人乗客の身元を手動で確認し、顔認識システムの使用も許可されている。

最近、モスクワのバス運転手たちは少々パニックになっている。チャットグループでは、「バスの中でアジア人...