Gittikçe daha fazla bilgisayar bilimi öğrencisi yapay zekaya ilgi duyuyor ve yeterli öğretim görevlisi yok

Güvenlik ve Gelişen Teknoloji Merkezi'nin (CSET) bu ay yayınladığı bir rapora göre, ABD üniversitelerindeki bilgisayar bilimleri bölümleri, yapay zeka ile ilgilenen artan sayıda öğrenciye eğitim vermek için yeterli öğretim görevlisine sahip değil.

Makine öğrenimi ve yapay zekaya olan ilgi, alanın resmi olarak kurulduğu 1950'lerden bu yana arttı ve azaldı. Sinir ağları son yıllarda derin öğrenmenin popülaritesinde patlama yaparak geri dönüş yaptı. Üniversitelerde makine öğrenimi kurslarına olan talebin hızla arttığı ve öğrencilerin ilgisini çekecek yeterli sayıda öğretim elemanının bulunmadığı söylendi.

Tarafından derlenen veriler Taulbee araştırması, ve alıntı rapor, 2011 ve 2020 yılları arasında Amerika'da bilgisayar bilimleri programlarına kayıtlı öğrenci sayısının 60,661'den 182,262'ye üç katına çıktığını gösterdi. Ancak bilgisayar bilimleri bölümlerindeki fakülte sayısı 1.5'ten 4,363'a 6,230 katın altında arttı. Anket yapılan bölümler arasında toplam öğrenci-öğretim üyesi oranı 14'e 1'den 29'a 1'e iki katına çıktı. 

Şimdi, açık olmak gerekirse, bu istatistikler, özellikle AI derslerine kaydolan öğrenciler yerine 140 ABD bilgisayar bilimleri bölümüne kayıtlı tüm öğrencileri temsil ediyor, ancak rapor, rakamların esas olarak sürücü kurslarına olan ilgideki artışın göstergesi olduğunu iddia ediyor. makine öğrenimi öğretimi. Yönetici özeti şu sonuca varmıştır:

Bilgisayar bilimi alanında inkar edilemez bir artış olmasına rağmen, raporun bu durumun büyük olasılıkla makine öğrenimine olan ilginin artmasına eşit olduğu yönündeki ifadesine güvenmelisiniz. Raporun ekinde, "Bilgisayar bilimleri bölümlerinde pek çok yapay zeka dersi veriliyor ve yapay zeka uzmanları genel olarak bilgisayar bilimleri fakültesinin giderek artan bir bölümünü oluşturuyor" ifadesine yer verildi.

Bazı üniversiteler, öğretim elemanı eksikliği nedeniyle belirli sınıflar için öğrenci sayısını sınırlamak zorunda kaldı. Raporun yazarları Güvenlik ve Uluslararası Çalışmalar Merkezi Uluslararası Güvenlik Programı üyesi Remco Zwetsloot ve Georgetown CSET'ten araştırma analisti Jack Corrigan, eğitimin sınırlandırılmasının ABD için zararlı bir etki yaratacağını açıkladı.

"Öğretim kapasitesindeki boşluklar, ABD yapay zeka işgücüne akan yetenek miktarını sınırlıyor ve bu da ekonomik ve ulusal güvenliği olumsuz etkiliyor" diye yazdılar. “Araştırmalar, inovasyonun kısmen belirli bir alandaki araştırmacıların mutlak sayısının bir fonksiyonu olduğunu ve yeni fikirler üretme eyleminin daha fazla emek yoğun hale geldiğini gösterdi. Bu nedenle daha az yetenek, daha az yenilik anlamına gelir.”

Yapay zeka uzmanları daha önce üniversitelerin beyin yetenek göçünden muzdarip olduğu konusunda uyarmıştı. Akademik dünyaya gitmek yerine, daha yüksek maaşlar ve daha iyi kaynaklara erişim nedeniyle endüstrideki araştırma pozisyonlarına yöneliyorlar ve bu da üniversitelerde daha az öğretmen bulunmasına yol açıyor.

Ancak Zwetsloot ve Corrigan, verilerin resmin tamamı olmadığını gösterdiğine inanıyor. Üniversiteler daha fazla öğrenciyi desteklemek için öğretim üyesi almakta zorlanıyor değil, yeterince hızlı bir şekilde işe alım yapmıyorlar. Sektörün ilgisini çeken bazı akademisyenler genellikle kendi bölümlerinde kalmaya devam ediyor ve zamanlarının yalnızca yüzde 10 ila 20'sini bir şirkette çalışarak geçiriyor. 

"Yapay zeka öğretim üyelerinin akademiden endüstriye akışının son yıllarda arttığını gösteren çok az kanıt bulduk ve yeni doktora mezunlarının daha büyük bir kısmı aslında endüstride iş buluyor olsa da anket verileri onların akademik kariyere ilgisiz olduklarını göstermiyor." kariyer. Ancak raporda, üniversitelerin yapay zeka ile ilgili eğitime yönelik artan talebe paralel olarak bilgisayar bilimleri fakültesi pozisyonlarının sayısını artırmadığını gösteren kanıtlar bulduk" denildi.

Ancak Stanford Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında doçent olan Percy Liang bize şunu söyledi: "Mevcut fakülte pozisyonlarının sayısının sektördeki pozisyonların sayısı kadar hızlı artmadığı doğru, ancak beyin göçünün gerçek olduğunu düşünüyorum: araştırmacılar daha yüksek ücret, daha fazla veri ve bilgi işlem nedeniyle akademi yerine endüstriyi seçiyor veya akademiyi endüstriye gitmek için bırakıyor."

Bu arada Carnegie Mellon Üniversitesi'nde makine öğrenimi ve yöneylem araştırması yardımcı doçentlerinden Zachary Lipton, şunları söyledi: Kayıt endüstriye giren araştırmacıların büyük bir beyin göçünü görmüyor. Bir şirkette birkaç yıl çalıştıktan sonra çoğu kişi akademiye geri dönüyor.

"Evet, endüstride daha fazla maaş var ama bir bakıma sıkıcı" dedi bize. “Odaklanmaları daha miyoptur. Temel, teorik araştırmalarda hâlâ en iyi şekilde akademik dünyada çalışılan daha önemli ilginç sorunlar var.

Lipton, makine öğrenimine olan ilginin artmasının temelleri kapsayan giriş dersleri için olduğunu ve bu derslerin akademi dışındaki çok çeşitli kariyerler için faydalı olduğunu söyledi. İleri düzey lisansüstü eğitime o kadar fazla talep yok. Artan talebi karşılamak için üniversitelerin, görev almak isteyen araştırmacılar yerine öğretim kadrosunu artırması gerekiyor. 

Bize “Üniversiteler öğretim alanını daha çekici hale getirmeli” dedi. “Bu öğretim üyelerinin burs ya da laboratuvar işletmesi konusunda endişelenmesine gerek yok, ancak sadece öğretmeye odaklanmak için maaş kesintisini kabul etmek çok zor. Kadrolu akademisyenler bazı giriş dersleri verebilirler ancak asıl odak noktaları araştırmadır. Öğretmenlik tutkusu olan, geniş bir öğrenci tabanıyla bağlantı kurabilen daha fazla insan bulmamız gerekiyor."

Raporda, ABD hükümetinin devreye girmesi ve üniversitelere daha fazla öğretim üyesi istihdam edebilmeleri için finansmanı artırması gerektiği önerildi. İnsanların becerilerini geliştirmeleri ve topluluk kolejlerinde veya çevrimiçi olarak bu AI kurslarına katılmaları için akademi dışında daha fazla seçenek olmalıdır. Özel sektör de üniversitelere bağışta bulunarak, hibe ödüllerini finanse etmeye devam ederek ve yeni akademik görevleri destekleyerek yardımcı olabilir. ®