Vse več študentov CS se zanima za AI – predavateljev pa je premalo

Oddelki za računalništvo na ameriških univerzah nimajo dovolj predavateljev za poučevanje vedno večjega števila študentov, ki jih zanima umetna inteligenca, je pokazalo poročilo Centra za varnost in nastajajoče tehnologije (CSET) ta mesec.

Zanimanje za strojno učenje in umetno inteligenco je naraščalo in padalo, odkar je bilo področje formalno ustanovljeno v petdesetih letih prejšnjega stoletja. Nevronske mreže so se v zadnjih letih vrnile, njihova priljubljenost pa je eksplodirala z globokim učenjem. Povedali so nam, da je povpraševanje po tečajih strojnega učenja na univerzah skokovito naraslo in da ni dovolj predavateljev, ki bi podpirali zanimanje študentov.

Podatke, ki jih je zbral Anketa Taulbee, in citiran v poročilo, je pokazala, da se je med letoma 2011 in 2020 število študentov, vpisanih v programe računalništva v Ameriki, potrojilo s 60,661 na 182,262. Toda število profesorjev na oddelkih za računalništvo se je pod 1.5-krat povečalo s 4,363 na 6,230. Skupno razmerje med študenti in profesorji se je v anketiranih oddelkih podvojilo s 14 proti 1 na 29 proti 1. 

Da bo jasno, ti statistični podatki predstavljajo vse študente, vpisane na 140 ameriških oddelkih za računalništvo, in ne tistih študentov, ki se posebej prijavljajo na tečaje umetne inteligence, čeprav poročilo trdi, da številke kažejo na porast zanimanja za tečaje, ki predvsem spodbujajo poučevanje strojnega učenja. Povzetek je zaključil:

Medtem ko je nesporen porast tistih, ki se ukvarjajo z računalništvom, morate verjeti poročilu na besedo, da je to po vsej verjetnosti enako povečanju zanimanja za ML. "Številni tečaji AI se poučujejo na oddelkih za računalništvo, strokovnjaki za AI pa predstavljajo vse večji delež celotne fakultete CS," je navedeno v poročilu v dodatku.

Nekatere univerze so morale omejiti število študentov za posamezne razrede zaradi pomanjkanja pedagoškega osebja. Omejevanje izobraževanja bo imelo škodljiv učinek na ZDA, sta pojasnila avtorja poročila Remco Zwetsloot, sodelavec programa za mednarodno varnost pri Centru za varnostne in mednarodne študije, in Jack Corrigan, raziskovalni analitik pri CSET v Georgetownu.

"Vrzeli v zmogljivosti poučevanja omejujejo količino talentov, ki se pretakajo v ameriško delovno silo z umetno inteligenco, kar posledično negativno vpliva na gospodarsko in nacionalno varnost," so zapisali. »Raziskave so pokazale, da so inovacije delno odvisne od absolutnega števila raziskovalcev na določenem področju in ustvarjanje novih idej postaja vse bolj delovno intenzivno. Manj talenta torej pomeni manj inovativnosti.«

Strokovnjaki za umetno inteligenco so že opozorili, da univerze trpijo zaradi bega talentov. Namesto da bi šli v akademske kroge, se usmerjajo k raziskovalnim položajem v industriji zaradi višjih plač in dostopa do boljših virov, kar vodi do manj mentorjev na fakultetah.

Toda Zwetsloot in Corrigan verjameta, da podatki kažejo, da to ni celotna slika. Ne gre za to, da se univerze trudijo zaposliti fakulteto, da bi podprle več študentov, temveč za to, da ne zaposlujejo dovolj hitro. Nekateri akademiki, ki jih industrija očara, pogosto še naprej ostajajo na svojih oddelkih in le 10 do 20 odstotkov svojega časa preživijo v podjetju. 

»Našli smo le malo dokazov, ki bi nakazovali, da se je odliv fakultete za umetno inteligenco iz akademskih krogov v industrijo v zadnjih letih povečal, in čeprav večji delež novih diplomantov doktorskega študija dejansko sprejema službe v industriji, podatki ankete ne kažejo, da jih akademsko zanimanje ne zanima. kariere. Vendar smo našli dokaze, ki kažejo, da univerze niso povečale števila mest na fakultetah za računalništvo v skladu z naraščajočim povpraševanjem po izobraževanju, povezanem z umetno inteligenco,« piše v poročilu.

Percy Liang, izredni profesor računalništva na Univerzi Stanford, pa nam je povedal: »Res je, da število razpoložljivih mest na fakultetah ni raslo niti približno tako hitro kot število delovnih mest v industriji, vendar mislim, da je beg možganov resničen: raziskovalci izberejo industrijo namesto akademskih krogov ali zapustijo akademske kroge in gredo v industrijo zaradi višjega nadomestila, več podatkov in računalništva.«

Zachary Lipton, docent za strojno učenje in operacijske raziskave na univerzi Carnegie Mellon, je medtem povedal Register ne vidi velikega bega možganov raziskovalcev v industrijo. Po nekaj letih dela v podjetju se mnogi pogosto vrnejo v akademski svet.

"Da, v industriji je več plač, vendar je na nek način dolgočasno," nam je povedal. »Njihova osredotočenost je bolj kratkovidna. Obstajajo pomembnejši zanimivi problemi v temeljnih, teoretičnih raziskavah, ki se še vedno najbolje preučujejo v akademskih krogih.«

Lipton je dejal, da je porast zanimanja za strojno učenje namenjen uvodnim tečajem, ki pokrivajo osnove, ti tečaji pa so uporabni za širok spekter karier zunaj akademskega kroga. Po višjih podiplomskih študijih ni toliko povpraševanja. Da bi se spopadle s povečanim povpraševanjem, bi morale univerze spodbujati pedagoško fakulteto in ne raziskovalce, ki iščejo zaposlitev. 

"Univerze bi morale narediti poučevanje bolj privlačno," nam je dejal. »Tem članom fakultete ni treba skrbeti za štipendije ali vodenje laboratorija, vendar je zelo težko sprejeti znižanje plače samo zato, da bi se osredotočili na poučevanje. Redni akademiki lahko poučujejo nekaj uvodnih tečajev, vendar je njihov glavni poudarek raziskava. Najti moramo več ljudi, ki imajo strast do poučevanja, ki se lahko povežejo s široko bazo študentov.«

Poročilo predlaga, da bi morala ameriška vlada posredovati in povečati financiranje univerz, da bi lahko zaposlile več profesorjev. Zunaj akademskih krogov bi moralo biti več možnosti, da bi se ljudje lahko izpopolnili in se udeležili teh uvodnih tečajev umetne inteligence na skupnih fakultetah ali na spletu. Tudi zasebni sektor lahko pomaga z donacijami univerzam, nadaljnjim financiranjem nepovratnih sredstev in podporo novim akademskim delovnim mestom. ®