魏忠

庚商智能教育董事长

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我上本科的时候，母校北京科技大学的学科专业是有鄙视链的：冶金的看不上材料的、材料的看不上机械的。因为在钢铁厂中，能当上总经理和总工的首先是炼钢专业的，然后是轧钢专业的，机械专业基本上是辅助行业，可能性不大。在这番压力下，1988年，北京科技大学吴清一教授以冶金机械专业为母体开创了中国第一个物流专业。30多年过去了，如今的京东、菜鸟、路虎等高层的专业人才中，北科大机械系毕业的占据很大的比例。仔细分析，是因为原先的物流和机械行业，供应链中以流程优化为主，生产概念很少，而吴教授所带来的过程工业的培养理念在北科大的学生培养中得到贯穿。在钢铁行业的生产过程中，连铸连轧和高线生产，都以毫秒的时间差进行精度控制，而今天的物流与供应链，尤其是后台，所采用的分拣、机械人，已经非常像钢铁厂的炼钢和轧钢车间了，所以，需要的人才自然不是传统以流程优化和机电工程为目标的培养体系能够适应的。

中国的钢铁产量从我毕业时的7000万吨，达到了今天的10亿吨的规模，而产业工人却减少了百分之九十左右，伴随的是人员的大规模分流。有趣的是，无论当初的产业工人还是钢铁大厂的过程工业的工程师，不但没有失业，反而夺取了日益增长的物流、轻工、汽车等行业的岗位并成为主干。

这引起了我对目前人工智能学习的思索。一般来说，人工智能是计算机相关学科，很多人认为，只要做好底层的技术，剩下的就是应用的事情。持这样看法的人，一般都没有经过过程工业训练，持这种看法也會走很多弯路，如谷歌试图用算法代替医生，IBM试图用算法代替商业，还有蜂拥的资金试图用人工智能代替教师。我想，多年以后的结果一定是，医生、教师、商业都还在，单纯研究人工智能的只剩下少数学术和研发人才，医生、教师、商业等都升级为懂业务和人工智能的“工艺人才”。

人工智能包含着信息时代最全和要求最高的专业链，包含数学的代数、集合、几何、微积分、图论、数论，逻辑学的布尔代数、形式逻辑，包含计算机中的递进、迭代、子程序，包含控制论的反馈、迭代、载波、调制、解调，包含信息论的熵增、条件熵、香农公式，甚至包含信息经济学的机制设计、激励、实验经济学、行为经济学、心理学的内容。我们原本可能以为随着时代的进步，以上内容与要求会逐渐消亡，而人工智能的来临却对我们有了更高的“从秒级到毫秒级的要求”。如果说信息时代整合了工业时代，又进化成人工智能的话，那么传统上对工业、对计算机、对软硬件还都略知一二，对于人工智能的各个领域，如人工智能的医学、化学、生物、社会学应用，都将变成一种种领域工艺，隔行如隔山。

这样看来，封装了的人工智能，是最危险的，人工智能对于教育的要求就像我们60后学习哲学说的那样“社会分工和工具是时代进步的标志”，人工智能开始分工，分工对于我们学习各个学科尤其是数学的各个分支有了一种整合的新的“工艺要求”，表面化的人工智能热潮会非常有害，深入到领域而剥离出的各种基础学科和数学的严格训练，将让孩子们受益终身，不因时代变化而被淘汰。

前几天见到吴清一教授，有一个观点受到吴教授的点赞，将其作为本文的结尾：“北京科技大学要想在人工智能时代继续保持物流行业的领跑，就要把计算机学院拆散掉放进各个工科学院，物流和机械应该与计算机工程在一个学院隔壁办公。”