Yhä useammat CS-opiskelijat ovat kiinnostuneita tekoälystä – eikä luennoitsijoita ole tarpeeksi

Yhdysvaltain yliopistojen tietotekniikan osastoilla ei ole tarpeeksi opettajia opettamaan yhä useampia tekoälystä kiinnostuneita opiskelijoita, Center for Security and Emerging Technology (CSET) tässä kuussa julkaisemassa raportissa ehdotettiin.

Kiinnostus koneoppimista ja tekoälyä kohtaan on noussut ja laskenut alan virallisen perustamisen jälkeen 1950-luvulla. Neuroverkot ovat tehneet paluun viime vuosina, ja niiden suosio on kasvanut räjähdysmäisesti syvän oppimisen myötä. Koneoppimiskurssien kysyntä yliopistoissa on kuulemma noussut pilviin, eikä luennoitsijoita ole tarpeeksi tukemaan opiskelijoiden kiinnostusta.

Tiedot ovat koonneet Taulbeen kysely, ja lainattu julkaisussa raportti, osoitti, että vuosina 2011–2020 tietojenkäsittelytieteen ohjelmiin ilmoittautuneiden opiskelijoiden määrä Amerikassa kolminkertaistui 60,661 182,262:stä 1.5 4,363:een. Tietojenkäsittelytieteen laitosten henkilökunnan määrä kasvoi kuitenkin alle 6,230-kertaiseksi 14 1:sta 29 1:een. Tutkittujen laitosten yhteenlaskettu opiskelijoiden ja opettajien välinen suhde kaksinkertaistui XNUMX:stä XNUMX:een XNUMX:een. 

Selvyyden vuoksi nämä tilastot edustavat kaikkia 140 Yhdysvaltain tietojenkäsittelytieteen laitoksella ilmoittautuneita opiskelijoita sen sijaan, että he ilmoittautuvat erityisesti tekoälykursseille, vaikka raportin mukaan luvut viittaavat kiinnostuksen kasvuun kursseja kohtaan, jotka ensisijaisesti edistävät koneoppimisen opetusta. Yhteenveto päätteli:

Vaikka tietojenkäsittelytieteen opiskelijoiden määrä on kiistatta lisääntynyt, sinun on otettava raportin sana siitä, että tämä suurella todennäköisyydellä merkitsee kiinnostuksen kasvua ML:ää kohtaan. "Monet tekoälykurssit opetetaan tietojenkäsittelytieteen osastoilla, ja tekoälyasiantuntijat muodostavat kasvavan osan tietotekniikan tiedekunnasta", raportin liitteessä todetaan.

Jotkut yliopistot ovat joutuneet rajoittamaan tiettyjen luokkien opiskelijamäärää opetushenkilöstön puutteen vuoksi. Koulutuksen rajoittamisella on haitallinen vaikutus Yhdysvaltoihin, raportin kirjoittajat Remco Zwetsloot, Kansainvälisen turvallisuusohjelman stipendiaatti Center for Security and International Studiesissa, ja Jack Corrigan, Georgetownin CSET:n tutkimusanalyytikko, selittivät.

"Opetuskapasiteetin puutteet rajoittavat Yhdysvaltain tekoälyn työvoiman määrää, mikä puolestaan ​​vaikuttaa negatiivisesti taloudelliseen ja kansalliseen turvallisuuteen", he kirjoittivat. ”Tutkimukset ovat osoittaneet, että innovaatio on osittain funktio tietyn alan tutkijoiden absoluuttisesta määrästä ja uusien ideoiden synnyttäminen on yhä työvoimavaltaisempaa. Vähemmän lahjakkuutta tarkoittaa siis vähemmän innovaatioita."

Tekoälyasiantuntijat ovat aiemmin varoittaneet, että yliopistot kärsivät kykyjen aivovuodosta. Sen sijaan, että siirtyisivät akateemiseen maailmaan, he siirtyvät kohti tutkimustehtäviä teollisuudessa korkeampien palkkojen ja parempien resurssien saatavuuden vuoksi, mikä johtaa harvempiin opettajiin korkeakouluissa.

Mutta Zwetsloot ja Corrigan uskovat, että tiedot osoittavat, että tämä ei ole koko kuva. Kyse ei ole siitä, että yliopistot kamppailevat palkatakseen tiedekuntia tukeakseen lisää opiskelijoita, vaan siitä, etteivät ne palkkaa tarpeeksi nopeasti. Jotkut teollisuuden houkuttelemat tutkijat jäävät usein edelleen osastoilleen ja viettävät vain 10–20 prosenttia ajastaan ​​yrityksen palveluksessa. 

"Löysimme vain vähän todisteita siitä, että tekoälyn tiedekuntien siirtyminen korkeakouluista teollisuuteen on lisääntynyt viime vuosina, ja vaikka suurempi osa uusista tohtorintutkinnon suorittaneista todellakin ottaa työpaikkoja teollisuudesta, kyselytiedot eivät osoita, että he eivät olisi kiinnostuneita akateemisista asioista. urat. Löysimme kuitenkin todisteita, jotka viittaavat siihen, että yliopistot eivät ole lisänneet tietojenkäsittelytieteen tiedekuntien paikkojen määrää tekoälyyn liittyvän koulutuksen kasvavan kysynnän mukaisesti, raportti sanoi.

Stanfordin yliopiston tietojenkäsittelytieteen apulaisprofessori Percy Liang kuitenkin kertoi meille: "On totta, että käytettävissä olevien tiedekuntapaikkojen määrä ei ole kasvanut läheskään yhtä nopeasti kuin alan työpaikkojen määrä, mutta mielestäni aivovuoto on todellinen: Tutkijat valitsevat teollisuuden akateemisen sijaan tai jättävät akateemisen maailman siirtyäkseen teollisuuteen korkeamman korvauksen, enemmän datan ja laskennan vuoksi.

Zachary Lipton, Carnegie Mellonin yliopiston koneoppimisen ja toimintojen tutkimuksen apulaisprofessori, kertoi puolestaan. Rekisteri hän ei näe valtavaa tutkijoiden aivovuotoa teollisuuteen. Työskenneltyään parin vuoden yrityksessä, monet palaavat usein akateemiseen maailmaan.

"Kyllä, teollisuudessa on enemmän palkkoja, mutta se on tavallaan tylsää", hän kertoi. "Heidän fokuksensa on likinäköisempi. Perustavassa, teoreettisessa tutkimuksessa on tärkeämpiäkin mielenkiintoisia ongelmia, joita edelleen parhaiten tutkitaan akateemisessa maailmassa.

Lipton sanoi, että kiinnostus koneoppimista kohtaan on suunnattu johdantokursseille, jotka kattavat perusteet, ja nämä luokat ovat hyödyllisiä monenlaisille uralle akateemisen ulkopuolella. Syventäville jatko-opinnoille ei ole niin paljon kysyntää. Kasvaneen kysynnän selviytymiseksi yliopistojen tulisi lisätä opetushenkilökuntaa eikä virkaan hakevia tutkijoita. 

"Yliopistojen pitäisi tehdä opetuspolusta houkuttelevampi", hän sanoi. ”Näiden tiedekunnan jäsenten ei tarvitse huolehtia apurahoista tai laboratorion pyörittämisestä, mutta on erittäin vaikeaa hyväksyä palkanleikkauksia vain keskittyäkseen opetukseen. Vakituiset akateemikot voivat opettaa joitain johdantokursseja, mutta heidän pääpainonsa on tutkimus. Meidän on löydettävä lisää ihmisiä, joilla on intohimo opettamiseen ja jotka pystyvät olemaan yhteydessä laajaan opiskelijakuntaan."

Raportissa ehdotettiin, että Yhdysvaltain hallituksen tulisi puuttua asiaan ja lisätä yliopistojen rahoitusta, jotta ne voivat palkata lisää tiedekuntaa. Akateemisen ulkopuolella pitäisi olla enemmän vaihtoehtoja, joilla ihmiset voivat kehittää taitojaan ja suorittaa nämä johdanto tekoälykurssit yhteisön korkeakouluissa tai verkossa. Myös yksityinen sektori voi auttaa lahjoittamalla yliopistoille, jatkamalla apurahojen rahoittamista ja tukemalla uusia akateemisia virkoja. ®