Üha rohkem CS-i tudengeid tunneb AI vastu huvi – ja õppejõude napib

USA ülikoolide arvutiteaduste osakondades ei ole piisavalt õppejõude, et õpetada üha suuremale hulgale tehisintellektist huvitatud tudengeid, viitas julgeoleku ja areneva tehnoloogia keskuse (CSET) sel kuul avaldatud aruanne.

Huvi masinõppe ja tehisintellekti vastu on tõusnud ja langenud pärast valdkonna ametlikku asutamist 1950. aastatel. Närvivõrgud on viimastel aastatel tagasi tulnud, suurendades populaarsust tänu sügavale õppimisele. Meile öeldakse, et nõudlus masinõppe kursuste järele ülikoolides on hüppeliselt kasvanud ja üliõpilaste huvi toetamiseks pole piisavalt õppejõude.

Andmed, mille on koostanud Taulbee uuringja tsiteeritud aru, näitas, et aastatel 2011–2020 kolmekordistus Ameerikas arvutiteaduse programmides registreerunud õpilaste arv 60,661 182,262-lt 1.5 4,363-le. Kuid arvutiteaduste osakondade õppejõudude arv kasvas alla 6,230 korda 14-lt 1-le. Üliõpilaste ja õppejõudude koondsuhe küsitletud osakondades kahekordistus 29-lt 1-le XNUMX-le XNUMX-le. 

Nüüd, et olla selge, on see statistika kõigi 140 USA arvutiteaduse osakonnas registreerunud üliõpilaste kohta, mitte aga spetsiaalselt tehisintellekti tundidesse registreerunud üliõpilaste kohta, kuigi aruandes väidetakse, et need arvud näitavad huvi suurenemist nende kursuste vastu, mis peamiselt juhivad. masinõppe õpetamine. Kokkuvõte järeldas:

Kuigi informaatika õppijate arv on vaieldamatult kasvanud, peate võtma aruande sõna, et suure tõenäosusega võrdub see huvi suurenemisega ML vastu. "Paljud tehisintellekti kursusi õpetatakse arvutiteaduse osakondades ja tehisintellekti spetsialistid moodustavad üldiselt kasvava osa CS õppejõududest," märgitakse aruande lisas.

Mõned ülikoolid on pidanud õppejõudude puudumise tõttu piirama õpilaste arvu teatud klassides. Hariduse piiramine avaldab USA-le kahjulikku mõju, selgitasid raporti autorid Remco Zwetsloot, julgeoleku- ja rahvusvaheliste uuringute keskuse rahvusvahelise julgeolekuprogrammi liige ja Jack Corrigan, Georgetowni CSETi uurimisanalüütik.

"Õpetamisvõimekuse lüngad piiravad USA tehisintellekti tööjõusse voolavate talentide hulka, mis omakorda mõjutab negatiivselt majanduslikku ja riiklikku julgeolekut," kirjutasid nad. „Uuringud on näidanud, et innovatsioon on osaliselt teatud valdkonna teadlaste absoluutarvu funktsioon ja uute ideede genereerimine on muutumas töömahukamaks. Vähem talente tähendab seega vähem innovatsiooni.

Tehisintellekti eksperdid on varem hoiatanud, et ülikoolid kannatavad talentide ajude äravoolu all. Selle asemel, et minna akadeemilisse ringkonda, liiguvad nad kõrgemate palkade ja paremate ressursside kättesaadavuse tõttu tööstuses teadlaste ametikohtade poole, mis toob kaasa vähem juhendajaid kolledžites.

Kuid Zwetsloot ja Corrigan usuvad, et andmed näitavad, et see pole tervikpilt. Asi pole selles, et ülikoolidel on raskusi õppejõudude palkamisega, et toetada rohkem tudengeid, vaid selles, et nad ei võta tööle piisavalt kiires tempos. Mõned tööstuse poolt meelitatud akadeemikud jäävad sageli oma osakondadesse ja veedavad ettevõttes töötades vaid 10–20 protsenti oma ajast. 

"Leidsime vähe tõendeid selle kohta, et tehisintellekti õppejõudude väljavool akadeemilistest ringkondadest tööstusesse on viimastel aastatel suurenenud ja kuigi suurem osa uutest doktorikraadi lõpetanutest võtab tõepoolest tööle tööstuses, ei näita uuringuandmed, et nad ei oleks akadeemilisest tegevusest huvitatud. karjäärid. Siiski leidsime tõendeid, mis viitavad sellele, et ülikoolid ei ole suurendanud arvutiteaduste õppejõudude ametikohtade arvu vastavalt kasvavale nõudlusele tehisintellektiga seotud hariduse järele, ”öeldi aruandes.

Stanfordi ülikooli arvutiteaduse dotsent Percy Liang aga ütles meile: "On tõsi, et saadaolevate õppejõudude ametikohtade arv ei ole kasvanud peaaegu nii kiiresti kui tööstusharu ametikohtade arv, kuid ma arvan, et ajude äravool on tõeline: Teadlased valivad tööstuse akadeemiliste ringkondade asemel või lahkuvad akadeemilisest ringkonnast, et minna tööstusesse kõrgema tasu, rohkemate andmete ja arvutuste tõttu.

Vahepeal ütles Carnegie Melloni ülikooli masinõppe ja operatsioonide uurimise dotsent Zachary Lipton. Register ta ei näe tohutut teadlaste ajude äravoolu tööstusesse. Pärast paariaastast töötamist ettevõttes naasevad paljud sageli akadeemiliste ringkondade juurde.

"Jah, tööstuses on rohkem palka, kuid see on omamoodi igav," ütles ta meile. "Nende fookus on lühinägelikum. Olulisemaid huvitavaid probleeme on alusuuringutes, teoreetilises uurimistöös, mida on endiselt kõige parem uurida akadeemilistes ringkondades.

Lipton ütles, et huvi masinõppe vastu on suunatud sissejuhatavatele kursustele, mis hõlmavad põhitõdesid, ja need klassid on kasulikud paljude karjääride jaoks väljaspool akadeemilist ringkonda. Kõrgetasemelise kraadiõppe järele pole nii palju nõudlust. Suurenenud nõudlusega toimetulekuks peaksid ülikoolid suurendama õppejõude, mitte teadlasi, kes otsivad ametiaega. 

"Ülikoolid peaksid muutma õpetamisrada atraktiivsemaks," ütles ta meile. "Need õppejõud ei pea muretsema toetuste või labori juhtimise pärast, kuid on väga raske leppida palgakärbega, et keskenduda õpetamisele. Ametikohaga akadeemikud võivad õpetada mõningaid sissejuhatavaid kursusi, kuid nende põhirõhk on uurimistööl. Peame leidma rohkem inimesi, kellel on kirg õpetamise vastu ja kes suudavad suhelda paljude õpilastega.

Aruandes soovitati USA valitsusel sekkuda ja suurendada ülikoolide rahastamist, et nad saaksid palgata rohkem õppejõude. Väljaspool akadeemilist ringkonda peaks inimestel olema rohkem võimalusi oskuste tõstmiseks ja nende tehisintellekti kursuste sissejuhatamiseks kogukonna kolledžites või veebis. Abi saab ka erasektor, annetades ülikoolidele, jätkates stipendiumite rahastamist ja toetades uusi akadeemilisi ametikohti. ®