近年来，人工智能专业如雨后春笋般涌现。据统计，2024年我国有535所高校开设此专业。从课程设置看，我国大学人工智能专业涵盖了数学基础、计算机编程、机器学习、深度学习、自然语言处理等多个方面。大量高中生希望报考人工智能专业，但在报考时往往会出现选择上的迷茫——是本科阶段直接攻读人工智能专业，还是攻读基础性学科，如数学、物理，研究生阶段再选择人工智能方向？
为此，《中国科学报》采访了中国科学院自动化研究所研究员赵晓光、西湖大学工学院教授张岳、南京信息工程大学人工智能学院院长潘志庚。本科打基础，研究生解决问题。人工智能最核心的基础是算法，如机器学习算法、深度学习算法等。在本科阶段，高校会教授人工智能的核心知识，如图像处理、计算机视觉、自然语言处理、机器人等课程。此外，高校还会强调学科交叉，如人工智能与医学等。
我们会培养学生人工智能的通识能力，使学生在将来从事人工智能相关工作时具备编程等基本知识素养。本科阶段主要学习基础课程，比如数学、编程和神经网络等。我们还希望与具体的应用相结合。例如，结合学校的学科优势、产业学院优势，形成智慧气象、智慧医疗、智慧教育等特色方向，与几十家企业共建产学研平台，为学生提供更多实习机会。研究生阶段主要培养的是发现问题、解决问题的能力，用所学知识解决生产、生活中的实际问题。
这是研究生毕业须具备的能力。以医工结合为例，过去X光片、CT片由医生来看片，现在则更多的是计算机识片，并利用图像处理、各种算法，将片子中的病灶与正常的组织区分开。这需要我们根据实际问题补充相关知识。通识课是一个快速进入人工智能领域，了解人工智能、学会应用人工智能的途径。但通识课只能为学生打下理论基础，要想发挥实际作用，一定要活学活用，根据实际问题确定解决方案。
开设人工智能通识课，就像当初高校开设计算机方面的基础课一样，目的是让学生掌握基本知识、常用工具，在未来的学习和工作中得以应用。人工智能是综合学科，无论是理科生、工科生还是文科生，在人工智能领域都大有可为。但为了学人工智能而“文转理”没有必要，因为文科生同样可以从事人工智能的工作。比如，自然语言翻译是语言的二次加工，需要语言学基础。
其他学科也是如此，比如用人工智能文生图需要绘画基础、用人工智能做音乐需要音乐基础。如果考生的分数未达到人工智能专业要求，是否可以主修一个“替代”专业，为考生在读研期间选择人工智能专业做准备、打基础？可考虑计算机类的专业，如软件工程、网络安全等，它们的核心课程与人工智能的课程类似。后续再学习数学、物理等课程，对学生转入人工智能专业有帮助。
如果学生对某个学科感兴趣，希望实现学科交叉，以生物学为例，不妨在本科先进入生物学专业，因为越来越多的高校开设了人工智能与其他专业相结合的课程。此外，学生也可以积极学习网络上的人工智能相关课程。当前，考生中普遍流行一种观点——本科读人工智能就一定要读研，怎么看待这一观点？这与学生的职业生涯设计相关。人工智能与其他专业一样，做选择时没有太大差别。
想要成为一名人工智能科学家，就要学习更多理论知识、掌握更丰富的研究经验，就应考虑继续深造。但如果想成为一个人工智能的使用者，想要把人工智能的算法、成果落地，读研未必是一个最佳选择。社会上有很多人工智能应用端的需求。如果能掌握足够的技能和使用方法，本科学历也是足够的。但考虑到就业形势，本科找工作相对困难一些，再去读硕士也可以理解。读博是一个艰辛的挑战过程，博士生需要在4年时间做出被学术界认可的创新。
是否读硕、读博，要问自己是否有耐心、是否有兴趣驱动探索未知，而不是为了获得高工资而一味追逐学历。此外，还要看职业机会。高校通过提供本硕博连读的机会来吸引优质本科生源，这一做法没有考虑个体究竟是否适合读博。考生并不是分数高就适合读博，还要考虑其学术志趣和研究能力。事实上，有些人更适合做工程。相较之下，学生读到大三、大四时发现对某个课题特别感兴趣，通过本硕连读、直博的方式实现学业上的理想会更合理一些。