Все більше і більше студентів CS цікавляться штучним інтелектом, а викладачів не вистачає

На кафедрах комп’ютерних наук в університетах США не вистачає викладачів, щоб навчати все більше студентів, які цікавляться штучним інтелектом, свідчить звіт Центру безпеки та нових технологій (CSET), опублікований цього місяця.

Інтерес до машинного навчання та штучного інтелекту то зріс, то впав з моменту офіційного заснування галузі в 1950-х роках. Нейронні мережі повернулися в останні роки, популярність яких вибухнула завдяки глибокому навчанню. Нам кажуть, що попит на курси машинного навчання в університетах різко зріс, і не вистачає викладачів, щоб підтримати інтерес студентів.

Дані зібрані Опитування Таулбі, і цитується в звітом, показав, що з 2011 по 2020 рік кількість студентів, які навчаються на програмах комп’ютерних наук в Америці, зросла втричі з 60,661 182,262 до 1.5 4,363. Але кількість професорсько-викладацького складу на факультетах комп’ютерних наук зросла в 6,230 рази з 14 до 1. Сукупне співвідношення студентів до викладачів на досліджуваних кафедрах подвоїлося з 29 до 1 до XNUMX до XNUMX. 

Тепер, щоб було зрозуміло, ці статистичні дані представляють усіх студентів, які навчаються на 140 факультетах комп’ютерних наук США, а не тих студентів, які спеціально записуються на курси штучного інтелекту, хоча у звіті стверджується, що ці цифри свідчать про зростання інтересу до курсів, які в основному стимулюють навчання машинного навчання. Виконавчий підсумок:

Хоча незаперечним є зростання кількості тих, хто вивчає інформатику, ви повинні повірити на слово звіту, що це, цілком імовірно, дорівнює зростанню інтересу до ML. «Багато курсів зі штучного інтелекту викладаються на кафедрах інформатики, і спеціалісти зі штучного інтелекту складають дедалі більшу частину викладачів КС», — зазначено в додатку до звіту.

Деяким університетам довелося обмежити кількість студентів для окремих класів через брак викладачів. Обмеження освіти матиме згубний вплив на Сполучені Штати, пояснили автори звіту Ремко Цветслут, співробітник Програми міжнародної безпеки Центру безпеки та міжнародних досліджень, і Джек Корріган, дослідник Джорджтаунського CSET.

«Прогалини у викладацькій спроможності обмежують кількість талантів, які перетікають у робочу силу ШІ США, що, у свою чергу, негативно впливає на економічну та національну безпеку», — написали вони. «Дослідження показали, що інновації частково залежать від абсолютної кількості дослідників у певній галузі, а процес генерування нових ідей стає більш трудомістким. Тому менше таланту означає менше інновацій».

Раніше експерти з штучного інтелекту попереджали, що університети страждають від відтоку талантів. Замість того, щоб йти в науку, вони рухаються до дослідницьких посад у промисловості через вищі зарплати та доступ до кращих ресурсів, що призводить до меншої кількості викладачів у коледжах.

Але Цветслот і Корріган вважають, що дані показують, що це не вся картина. Справа не в тому, що університетам важко наймати викладачів, щоб підтримати більше студентів, справа в тому, що вони не наймають достатньо швидкими темпами. Деякі науковці, яких залякує галузь, часто продовжують залишатися на своїх кафедрах і витрачають лише 10–20 відсотків свого часу на роботу в компанії. 

«Ми виявили мало доказів, які б свідчили про те, що відтік викладачів штучного інтелекту з академічних кіл у промисловість збільшився в останні роки, і, хоча більша частка нових випускників докторів філософії справді влаштовується на роботу в промисловість, дані опитування не вказують на те, що вони не зацікавлені в академічному навчанні. кар'єри. Однак ми знайшли докази того, що університети не збільшили кількість посад на факультеті комп’ютерних наук відповідно до зростаючого попиту на освіту, пов’язану зі штучним інтелектом», – йдеться у звіті.

Однак Персі Ліанг, доцент кафедри інформатики Стенфордського університету, сказав нам: «Це правда, що кількість доступних посад викладачів не зростає так швидко, як кількість посад у галузі, але я вважаю, що відтік мізків реальний: дослідники обирають індустрію, а не науку, або залишають науку, щоб перейти до промисловості через вищу винагороду, більше даних і обчислень».

Закарі Ліптон, доцент кафедри машинного навчання та дослідження операцій в Університеті Карнегі-Меллона, тим часом сказав. Реєстр він не бачить великого відтоку мізків дослідників, які йдуть у промисловість. Пропрацювавши пару років у компанії, багато хто часто повертається до академії.

«Так, у промисловості більше платять, але це певним чином нудно», — сказав він нам. «Їхній фокус більш короткозорий. Є важливіші цікаві проблеми у фундаментальних, теоретичних дослідженнях, які все ще найкраще вивчаються в академічних колах».

Ліптон сказав, що сплеск інтересу до машинного навчання пов’язаний із вступними курсами, які охоплюють основи, і ці заняття корисні для широкого кола кар’єр поза академією. Немає такого великого попиту на поглиблене навчання на аспірантурі. Щоб впоратися зі зростаючим попитом, університети повинні збільшувати викладацький склад, а не дослідників, які бажають зайняти посаду. 

«Університети повинні зробити навчання більш привабливим», — сказав він нам. «Цим викладачам не потрібно турбуватися про гранти чи управління лабораторією, але дуже важко погодитися на скорочення зарплати, щоб зосередитися на викладанні. Стажовані вчені можуть викладати деякі вступні курси, але їхня основна увага — дослідження. Нам потрібно знайти більше людей, які мають пристрасть до викладання, які можуть спілкуватися з широким колом студентів».

У доповіді пропонується, щоб уряд США втрутився та збільшив фінансування університетів, щоб вони могли наймати більше викладачів. Повинно бути більше можливостей за межами академії, щоб люди могли підвищити кваліфікацію та пройти ці вступні курси ШІ в коледжах або в Інтернеті. Приватний сектор також може допомогти, надаючи пожертви університетам, продовжуючи фінансувати гранти та підтримувати нові наукові посади. ®