最强PLUS！北大清华通用人工智能实验班开启！

TOP前言

“TOP大学来了”小编按，4月25日，北京大学校长郝平在庆祝清华大学建校110周年大会上的致辞中提到，两校最近联手建立通用人工智能实验班（简称“通班”），进一步探索和深化教育综合改革。通班均由北京大学人工智能研究院院长、北京大学讲席教授、清华大学基础科学讲席教授朱松纯领衔。北大通班设在元培学院，已于今年春季学期开课；清华通班设在自动化系，目前已开始招生。

北大清华联手开启“人工智能通才”培养

——记北大清华通用人工智能实验班

4月25日，北京大学校长郝平在庆祝清华大学建校110周年大会上的致辞中提到，两校最近联手建立通用人工智能实验班（简称“通班”），进一步探索和深化教育综合改革。通班均由北京大学人工智能研究院院长、北京大学讲席教授、清华大学基础科学讲席教授朱松纯领衔。北大通班设在元培学院，已于今年春季学期开课；清华通班设在自动化系，目前已开始招生。

朱松纯于2020年从美国回国，是全球著名计算机视觉顶级专家、统计与应用数学家、人工智能专家，他曾多次获得国际大奖，三次问鼎计算机视觉领域国际最高奖项——马尔奖，两次担任国际计算机视觉与模式识别大会主席（CVPR2012和CVPR2019）， 曾任美国洛杉矶加州大学（UCLA）计算机视觉、认知、学习与自主机器人中心主任 。

数学家、菲尔兹奖获得者David Mumford谈他与朱松纯共事的经历

为什么中国的两所顶级高校要联手开设通用人工智能实验班？它要培养什么样的人才、怎样培养人才？

为此，北大融媒体中心记者采访了朱松纯教授以及参与北大通班和清华通班筹备和运行的相关负责人。

北大清华建立通班，培养“通识、通智、通用”领军人才

朱松纯认为，一流大学应该有一流的本科教育，因此通班在本科新生中招收学生进行系统培养，以回应国家在人工智能方面的战略需求。

“我去年10月回国后做了两件事”，朱松纯举起两本厚厚的册子说道：

一是和很多老师一起讨论了两三个月，敲定了这本北大通班课程体系设置（试用）；二是做了这个通用人工智能的研发计划，并筹建北京通用人工智能研究院，联合北大清华来实施这个研发计划，得到了科技部、北京市领导的大力支持。

北大清华在国内率先建立通用人工智能实验班，是因为这两所学校已经具有很强的人工智能研究基础和相关学科的师资力量。

北大通班由人工智能研究院负责提供教学安排，面向元培学院招生。作为肩负北大本科教育改革探索重任的元培学院，是非常适合通班发展的土壤。正如元培学院院长李猛教授所说：“无论是学生自由选择课程、自由选择专业的元培教育模式，还是学院已经开展的多个跨学科人才培养项目和通识教育核心课程体系，都与通班的办学理念相契合。”李猛表示，元培学院将配合通班，借鉴学院已有交叉学科培养项目的经验，以元培学院灵活开放的教学体制为平台，将人工智能的项目与北京大学在理工农医、人文社科艺术等领域的优势学科结合起来，促进人工智能向通用方向的拓展。此外，学院近来的书院制建设与通班学术发展上的贯通努力可以相互补充，使通班的学生得到全面的培养。他期待与朱松纯教授等同仁一起努力，探索国家、社会所需要的人才培养模式，也为元培学院未来发展探索新的生长点。

朱松纯教授在北大授课

清华大学是我国乃至世界人工智能领域一支重要的学术力量，聚集了李衍达院士、张钹院士、戴琼海院士等一大批人工智能领域顶级学者，为人工智能领域培养、输送了大量的人才。清华自动化系主任张涛教授介绍说：“清华自动化系在人工智能领域具有雄厚的研究基础，特别是在计算机视觉、智能机器人等领域。因此，清华通班设在自动化系具有坚实的基础。”

张涛说：“自动化本身就是一个交叉领域，与电子、医学、制造等等都交叉。这与朱松纯提出的‘小数据、大任务’ 的通用人工智能技术范式非常契合。”他表示，除了“智能”以外，自动化系还强调“系统”，用“控制论、信息论、系统论”的理念来培养学生，这也与朱松纯追求人工智能大一统的理论和研发通用人工智能系统的思路契合。

北大人工智能研究院副院长李文新教授负责组建北大通班并分管教学，她说，朱松纯院长去年10月入职伊始就着手组织人工智能学科骨干教师设计人工智能专业本科生培养方案及核心课程的教学大纲，11月底首次为元培学生作了人工智能专题讲座，12月召开了面向元培学生的通班招生宣讲会，2021年1月下旬完成通班首届招生，共招收了26名学生，北大通班正式成立。“我们的培养方案中除了针对通班挑选的数学、物理、计算机的核心课程之外，将倾力建设7门人工智能核心课程，4门人工智能与人文社科艺术哲学交叉的创新课程，3门人工智能系统实习实践课程以及与研究生课程共享的一系列人工智能领域前沿选修课程。”

北大通班已于今年春季开课，本学期为通班单独开设了“人工智能初级研讨班”“人工智能引论”小班习题课，下学期将为通班单独新建“理论物理”“人工智能系统实践”和“人工智能伦理与治理”等课程。

北大通班合影

朱松纯教授与北大通班同学参加课外活动

4月14日下午，朱松纯在清华园进行了清华大学自动化系通用人工智能实验班的宣讲，清华通班正式启动招生。清华自动化系按自动化大类招生，在一年级第二个学期，学生要分流选择专业，外系的学生也可以申请转专业进入自动化系。这时，学生可以报名通班，最后经选拔将有30名学生进入通班学习。

朱松纯教授与清华同学交流

“我们之前经过很久的酝酿，确定了通班的培养方案。原来自动化系的学生同时要学习很多硬件的课程和很多软件的课程，通班的培养方案对课程进行了优化调整，增加了人工智能方面的内容。”自动化系系主任张涛教授告诉记者。他认为，清华和北大各有优势学科，在通班的合作上可以优势互补，比如可以互派老师授课。在朱松纯牵头筹建的北京通用人工智能研究院（BIGAI）提供的平台上，两校通班的学生在课题研究、科研实践等活动中也可以互相合作、互相促进。

培养AI顶尖人才！北大元培开设通用AI实验班

坊间有句顺口溜，学霸才能上北大，学霸中的学霸才能上北大元培！

可能大学生们都会有这样的体会,即使是来自同一所大学,不同专业之间也存在着某种微妙的鄙视链，在北大学生中站在鄙视链顶端的无疑就是北大元培学院的学生，他们是精英中的精英，学霸中的学霸。简而言之，元培学院是北京大学最难进的本科学院——甚至没有之一。

“北京大学通用人工智能实验班”由北京大学人工智能研究院组建，目前仅接受北京大学元培学院的学生申请。

从北京大学人工智能研究院官网了解到，北京大学人工智能研究院的院长是全球计算机视觉的顶级学者， 三次问鼎计算机视觉领域国际最高奖项—马尔奖，两次担任国际计算机视觉与模式识别大会主席（CVPR2012 和CVPR2019），加州大学洛杉矶分校计算机视觉、认知、学习与自主机器人中心原主任朱松纯教授。

通用人工智能实验班简介

人工智能是“第四次工业革命”的核心技术，是大国竞争的战略要地。当前人工智能的六大研究领域 : 计算机视觉、自然语言理解、统计与机器学习、计算认知与常识推理、机器人学、多智能体学，正在高度融合。人工智能前沿领域的顶级科学家正在寻求一个统一的人工智能架构，以实现人工智能从解决单一任务为主的“弱人工智能”向解决大量任务、甚至自主定义任务的“强人工智能”或“通用人工智能”转变。

通用人工智能是未来10至20年国际人工智能研究的前沿和争夺的焦点，其目标是实现具有自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作能力，符合人类情感、伦理与道德观念的通用智能体。

面向人工智能未来发展方向，培育“通识、通智、通用”的世界顶尖复合型人才，北京大学人工智能研究院组建北京大学通用人工智能实验班（以下简称“北大通班”），为有志于在人工智能相关领域发展的同学提供顶尖的学习平台与交流环境。

通用人工智能实验班特色

以人工智能为核心的知识体系

课程设置涵盖人工智能的六大核心领域，包括视觉、语言、认知、机器人、机器学习、多智能体等。课程体系及实践项目将帮助学生打下扎实的科研基础、完善人工智能领域的知识结构，为未来深化人工智能技术研究、拓展人工智能应用边界、转化人工智能发展成果做好准备。

以交叉学科为补充的方向选择

北大通班结合北大优势学科，推出人工智能+人文艺术、社科、伦理、国学、法制等交叉课程，提高学生的综合素养，培养未来人工智能领域的引领者。北大通班也将通过实践项目、科研课题，促进人工智能研究成果在信息、医疗、健康、金融等多种行业的应用，引导学生探索各个应用赛道，领导行业变革。

以前沿研究为导向的广阔视野

北大通班将对优秀本科学生进行预研培养，讲授最前端的学科知识，探讨最前沿的学术课题，根据学生的学习兴趣，因材施教，在人工智能各个核心领域中提供科研指导，培养学生的科学家气质，以期成为人工智能行业内世界级的领袖与学者。以思想自由为风格的智能学派北大通班背靠北京大学人工智能研究院，拥有多元化、国际化背景的师资力量，提供学生与大师同行，教学相长的学院环境，形成通用人工智能方向上多元学科、学说交叉融合的学派。

北京大学人工智能研究院简介

北京大学是中国最早开展人工智能研究的大学之一，1988年成立了人工智能领域最早的国家重点实验室之一，2002年创办了中国第一个智能科学系，2007年最早建成本、硕、博完整的培养体系。全校目前从事人工智能研究的相关教师超过百人，来自信息科学技术学院、工学院、数学科学学院、心理与认知科学学院、前沿计算研究中心、医学部等理工医科院系，以及哲学、法学、政治学等人文社科院系。

北京大学人工智能研究院（Institute for Artificial Intelligence, Peking University）于2019年4月27日成立，作为学校直属的独立实体机构，是统筹全校相关资源建设世界一流智能学科、服务国家人工智能重大战略、培养智能学科一流人才的主要支撑平台。

研究院将以下三个层面展开科研布局：

1. 支撑交叉层：由支撑（智能软件系统、智能类脑芯片、视觉感知系统）、交叉（数理基础、人工智能治理、计算社会科学、智慧医疗、智慧健康）组成；

2. 关键领域层：包括计算机视觉、自然语言处理、计算认知与常识推理、多智能体、机器人研究、机器学习；

3. 通用平台层：共建北京通用人工智能研究院，搭建通用人工智能系统平台和大任务测试平台。

研究院实行与国际化接轨的长聘和预聘教研人员（tenure track）以及专职科研人员（research track）聘任体系，长期面向全球选聘计算机视觉、自然语言处理、认知推理、机器学习、机器人学、多智能体、人工智能数理基础、认知神经基础、类脑智能芯片、智能基础软件、视听感知、人工智能治理（伦理、法律等）、智能医学、计算社会学及其他跨学科交叉等方向的学术带头人和优秀青年学者。

朱松纯教授介绍

朱松纯 讲席教授

北京大学人工智能研究院院长

个人简介

朱松纯教授是人工智能领域全球著名的学者，主要研究包括是通用人工智能基础、计算机视觉、统计建模与计算、认知科学、机器学习、自主机器人等。曾任美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）统计学系与计算机系教授，UCLA计算机视觉、认知、学习与自主机器人中心（Center for Vision, Cognition, Learning and Autonomy，VCLA）主任。2020年11月起，任北京大学人工智能研究院院长。

教育及工作经历

1986-1991年，中国科学技术大学，计算机专业，学士学位；

1992-1996年，美国哈佛大学，计算机专业，硕士、博士学位。

1996-1997年，美国布朗大学，应用数学专业，博士后。

1997-1998年，美国斯坦福大学，计算机系人工智能实验室，讲师。

1998-2002年，美国俄亥俄州立大学，计算机系与认知科学中心，助理教授。

2002-2006年，美国洛杉矶加州大学，统计系与计算机系，副教授 (终身教职)。

2006-2020年， 美国洛杉矶加州大学，统计系与计算机系，正教授。

2020年至今，北京通用人工智能研究院，院长

2020年至今，北京大学人工智能研究院，院长

学术研究

朱松纯教授已在国际顶级期刊和会议上发表论文300余篇，其研究成果集中在以下四个时期和领域：

一、视觉的统计建模与计算理论 —— 为马尔的视觉理论建立统一的数理模型

二、实现图像与场景的解译（parsing）计算框架 —— 扩展了模式识别创始人傅京孙先生的句法模式识别理论

三、提出人工智能的“暗物质” —— 研究视觉与认知的物理与社会常识

四、探索迈向通用人工智能的新的研究路径 ——“小数据、大任务”范式

有关朱教授的研究成果，请参考其个人学术主页：

奖励及荣誉

· 2017年，计算建模奖 (Computational Modeling Prize)，国际认知科学学会 (Cognitive Science Society)

· 2013年，赫尔姆霍茨奖 (Helmholtz Test-of-Time Award)，第14届国际计算机视觉大会颁发

· 2008年，第二届J.K.Aggarwal 奖，国际模式识别协会(6)

· 2007年，马尔奖荣誉提名，第11届国际计算机视觉大会

· 2003年，马尔奖，第九届国际计算机视觉大会(7)

· 2001年，Sloan fellow， Sloan基金

· 2001年，青年教授奖励基金 (Career Award)，美国国家科学基金委员会

· 2001年，杰出青年科学家奖 (ONR Young Investigator Award)，美国海军研究所颁发

· 1999年，马尔奖 (Marr Prize) 荣誉提名, 第7届国际计算机视觉大会颁发

审核、编辑：大可

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