अधिक से अधिक सीएस छात्र एआई में रुचि रखते हैं - और पर्याप्त व्याख्याता नहीं हैं

सेंटर फॉर सिक्योरिटी एंड इमर्जिंग टेक्नोलॉजी (सीएसईटी) की इस महीने की एक रिपोर्ट में सुझाव दिया गया है कि अमेरिकी विश्वविद्यालयों में कंप्यूटर-विज्ञान विभागों में एआई में रुचि रखने वाले छात्रों की बढ़ती संख्या को पढ़ाने के लिए पर्याप्त व्याख्याता नहीं हैं।

1950 के दशक में औपचारिक रूप से इस क्षेत्र की स्थापना के बाद से मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में रुचि बढ़ी है और गिर गई है। हाल के वर्षों में तंत्रिका नेटवर्क ने वापसी की है, गहरी शिक्षा के साथ लोकप्रियता में विस्फोट किया है। हमें बताया गया है कि विश्वविद्यालयों में मशीन-लर्निंग पाठ्यक्रमों की मांग आसमान छू रही है, और छात्रों की रुचि का समर्थन करने के लिए पर्याप्त व्याख्याता नहीं हैं।

द्वारा संकलित डेटा टॉलबी सर्वेक्षण, और में उद्धृत रिपोर्टने दिखाया कि 2011 और 2020 के बीच, अमेरिका में कंप्यूटर-विज्ञान कार्यक्रमों में नामांकित छात्रों की संख्या 60,661 से तीन गुना बढ़कर 182,262 हो गई। लेकिन कंप्यूटर-विज्ञान विभागों में संकाय की संख्या 1.5X के तहत 4,363 से बढ़कर 6,230 हो गई। सर्वेक्षण किए गए विभागों में कुल छात्र-से-संकाय अनुपात 14-से-1 से 29-से-1 तक दोगुना हो गया। 

अब, स्पष्ट होने के लिए, ये आंकड़े एआई कक्षाओं के लिए विशेष रूप से साइन अप करने वाले छात्रों के बजाय 140 अमेरिकी कंप्यूटर-विज्ञान विभागों में नामांकित सभी छात्रों का प्रतिनिधित्व करते हैं, हालांकि रिपोर्ट का तर्क है कि आंकड़े मुख्य रूप से ड्राइव करने वाले पाठ्यक्रमों में रुचि में वृद्धि का संकेत देते हैं। मशीन लर्निंग की शिक्षा। कार्यकारी सारांश निष्कर्ष निकाला:

जबकि कंप्यूटर विज्ञान लेने वालों में एक निर्विवाद वृद्धि है, आपको इसके लिए रिपोर्ट का शब्द लेना होगा कि यह सभी संभावनाओं में एमएल में रुचि में वृद्धि के बराबर है। "कई एआई पाठ्यक्रम कंप्यूटर विज्ञान विभागों में पढ़ाए जाते हैं, और एआई विशेषज्ञ कुल मिलाकर सीएस संकाय के बढ़ते हिस्से के लिए जिम्मेदार हैं," रिपोर्ट एक परिशिष्ट में नोट की गई है।

शिक्षण स्टाफ की कमी के कारण कुछ विश्वविद्यालयों को विशेष कक्षाओं के लिए छात्रों की संख्या को सीमित करना पड़ा है। शिक्षा को सीमित करने से संयुक्त राज्य अमेरिका के लिए हानिकारक प्रभाव पड़ेगा, रिपोर्ट के लेखक रेम्को ज़्वेट्सलूट, सेंटर फॉर सिक्योरिटी एंड इंटरनेशनल स्टडीज में अंतर्राष्ट्रीय सुरक्षा कार्यक्रम के एक साथी, और जॉर्ज टाउन के सीएसईटी के एक शोध विश्लेषक जैक कोरिगन ने समझाया।

"शिक्षण क्षमता अंतराल यूएस एआई कार्यबल में बहने वाली प्रतिभा की मात्रा को सीमित करता है, जो बदले में आर्थिक और राष्ट्रीय सुरक्षा को नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है," उन्होंने लिखा। "अनुसंधान ने दिखाया है कि नवाचार आंशिक रूप से एक विशेष क्षेत्र में शोधकर्ताओं की पूर्ण संख्या का एक कार्य है और नए विचारों को उत्पन्न करने का कार्य अधिक श्रम गहन होता जा रहा है। इसलिए कम टैलेंट का मतलब कम इनोवेशन है।"

एआई के विशेषज्ञों ने पहले चेतावनी दी थी कि विश्वविद्यालय प्रतिभाओं के ब्रेन ड्रेन से पीड़ित हैं। अकादमिक क्षेत्र में जाने के बजाय, वे उच्च वेतन और बेहतर संसाधनों तक पहुंच के कारण उद्योग में अनुसंधान पदों की ओर बढ़ रहे हैं, जिससे कॉलेजों में ट्यूटर कम हो रहे हैं।

लेकिन ज़्वेट्सलूट और कोरिगन का मानना ​​है कि डेटा से पता चलता है कि यह पूरी तस्वीर नहीं है। ऐसा नहीं है कि विश्वविद्यालय अधिक छात्रों को समर्थन देने के लिए संकाय किराए पर लेने के लिए संघर्ष कर रहे हैं, ऐसा नहीं है कि वे पर्याप्त गति से भर्ती नहीं कर रहे हैं। उद्योग द्वारा लुभाए गए कुछ शिक्षाविद अक्सर अपने विभागों में बने रहते हैं और अपना 10 से 20 प्रतिशत समय किसी कंपनी के लिए काम करते हैं। 

"हमें यह सुझाव देने के लिए बहुत कम सबूत मिले हैं कि हाल के वर्षों में अकादमिक से उद्योग में एआई संकाय के बहिर्वाह में वृद्धि हुई है, और, हालांकि नए पीएचडी स्नातकों का एक बड़ा हिस्सा वास्तव में उद्योग में नौकरी ले रहा है, सर्वेक्षण के आंकड़ों से यह संकेत नहीं मिलता है कि वे अकादमिक में रुचि नहीं रखते हैं। करियर। हालांकि, हमें ऐसे सबूत मिले हैं जो बताते हैं कि विश्वविद्यालयों ने एआई से संबंधित शिक्षा की बढ़ती मांग के अनुरूप कंप्यूटर विज्ञान संकाय पदों की संख्या में वृद्धि नहीं की है, ”रिपोर्ट में कहा गया है।

हालांकि, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के एक सहयोगी प्रोफेसर पर्सी लियांग ने हमें बताया: "यह सच है कि उपलब्ध संकाय पदों की संख्या उद्योग के पदों की संख्या जितनी तेज़ी से नहीं बढ़ी है, लेकिन मुझे लगता है कि ब्रेन ड्रेन वास्तविक है: शोधकर्ता शिक्षा के बजाय उद्योग को चुनते हैं या उच्च मुआवजे, अधिक डेटा और गणना के कारण उद्योग में जाने के लिए शिक्षाविदों को छोड़ देते हैं।"

इस बीच, कार्नेगी मेलॉन विश्वविद्यालय में मशीन लर्निंग एंड ऑपरेशंस रिसर्च के सहायक प्रोफेसर ज़ाचरी लिप्टन ने बताया रजिस्टर उन्हें उद्योग में जाने वाले शोधकर्ताओं की एक बड़ी दिमागी नाली नहीं दिखती है। एक कंपनी के लिए कुछ वर्षों तक काम करने के बाद, कई लोग अक्सर एकेडेमिया में लौट आते हैं।

"हाँ, उद्योग में अधिक वेतन है लेकिन यह एक तरह से उबाऊ है," उन्होंने हमें बताया। “उनका ध्यान अधिक मायोपिक है। मूलभूत, सैद्धांतिक शोध में और भी महत्वपूर्ण दिलचस्प समस्याएं हैं जिनका अभी भी शिक्षा जगत में सबसे अच्छा अध्ययन किया जाता है।"

लिप्टन ने कहा कि मशीन लर्निंग में दिलचस्पी उन परिचयात्मक पाठ्यक्रमों के लिए है जो मूल बातें कवर करते हैं, और ये कक्षाएं अकादमिक के बाहर करियर की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपयोगी हैं। उन्नत स्नातक स्तर के अध्ययन की उतनी मांग नहीं है। बढ़ती मांग से निपटने के लिए, विश्वविद्यालयों को कार्यकाल चाहने वाले शोधकर्ताओं के बजाय शिक्षण संकाय को बढ़ावा देना चाहिए। 

"विश्वविद्यालयों को शिक्षण ट्रैक को और अधिक आकर्षक बनाना चाहिए," उन्होंने हमें बताया। "इन संकाय सदस्यों को अनुदान या प्रयोगशाला चलाने के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है, लेकिन केवल शिक्षण पर ध्यान केंद्रित करने के लिए वेतन कटौती को स्वीकार करना बहुत कठिन है। कार्यकाल प्राप्त शिक्षाविद कुछ परिचयात्मक पाठ्यक्रम पढ़ा सकते हैं लेकिन उनका प्राथमिक ध्यान अनुसंधान है। हमें ऐसे और लोगों की तलाश करने की जरूरत है जो शिक्षण के लिए जुनून रखते हों, जो छात्रों के व्यापक आधार से जुड़ने में सक्षम हों।"

रिपोर्ट में सुझाव दिया गया है कि अमेरिकी सरकार को आगे आना चाहिए और विश्वविद्यालयों के लिए फंडिंग में वृद्धि करनी चाहिए ताकि वे अधिक फैकल्टी को नियुक्त कर सकें। लोगों को कौशल बढ़ाने और सामुदायिक कॉलेजों या ऑनलाइन एआई पाठ्यक्रमों में इन परिचयात्मक पाठ्यक्रमों को ले जाने के लिए अकादमिक के बाहर और अधिक विकल्प होने चाहिए। निजी क्षेत्र विश्वविद्यालयों को दान देकर, अनुदान अनुदान जारी रखने और नए शैक्षणिक पदों का समर्थन करने में भी मदद कर सकता है। ®