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OpenAI大神:人工智能导论课程停在15年前,本科首选该是机器学习导论

来源:晰数塔互联网快讯 时间:2025年09月01日 17:26

机器之心报道

编辑:杜伟

如今,人工智能已经成为科技发展的主流,尤其是 ChatGPT 问世以来,大语言模型(LLM)正在深刻影响社会、企业和个人的方方面面。

对于想要投身人工智能领域的初学者来说,选对一门课程显得尤为重要。很多大学往往会设置人工智能导论(Intro to AI)课程,并成为很多学生的首选。其中最著名、深受学生喜爱的课程有斯坦福大学的《CS221: Artificial Intelligence: Principles and Techniques》。

对于入门者来说,人工智能导论可以让学生快速了解人工智能的不同分支,一般包括人工智能基础、机器学习、神经网络与深度学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉、强化学习等知识。

斯坦福大学 2025 秋季 CS221 课程。

近日,OpenAI 研究科学家、德扑 AI 作者 Noam Brown 表达了一种观点:「对人工智能感兴趣的本科生在选择课程时要谨慎,不要再把人工智能导论(Intro to AI)作为第一门 AI 课程。大学里真正需要修的其实应该是机器学习导论(Intro to Machine Learning)」。

他给出的解释是,过去 15 年里,得益于深度神经网络的发展,人工智能技术迎来了爆炸式的发展。然而在许多学校,人工智能导论的课程大纲几乎没有变过,依然停留在 2010 年前后,通常只会花几节课讲机器学习。此外,在很多大学里,对于这门课程的「重构」存在争议,而惯性往往主导了一切。

他认为,不要只根据课程名称来决定要不要选它。相反,你应该仔细查看课程大纲。理想情况下,一门好的入门课程应该涵盖线性回归、梯度下降、反向传播和强化学习。不同学校的课程差异很大,有些「人工智能导论」会讲这些内容,但大多数不会。

最后,他的建议是,如果你打算未来从事 AI 相关的职业,那么将「人工智能导论」留到后面再学更合适,它能让你对智能有更广阔的理解。但如果你的目标是学习现代聊天机器人、图像识别或生成工具、代码助手背后的核心技术,那么你真正应该先学的课程很可能是「机器学习导论」

另外,他曾经与很多大学教授讨论过这个问题,几乎所有人都认为「人工智能导论」课程应该涵盖更多的机器学习内容。问题在于,他们对删除哪些内容来为机器学习腾出空间无法达成统一的意见。曾经有一段时间,他建议应该移除 CSPs(约束满足问题),结果就让一些教授觉得被冒犯了。

相较于人工智能导论略显「传统」的内容(如符合主义、专家系统),机器学习导论聚焦现代主流 AI 技术,通常涉及线性回归、逻辑回归、神经网络、反向传播、SVM、集成方法、深度学习等,内容紧贴工业界和学术界热点,适合未来打算进入工业界或从事应用研究的学生。

其中著名的课程要数吴恩达担任主讲人的斯坦福《CS229: Machine Learning》,该课程涵盖了监督学习、无监督学习、生成模型、深度学习基础等知识。

Noam Brown 的观点引发了热议,Anthropic 的一位研究者称自己本科时就感到惊讶,IIT(印度理工学院)的「人工智能导论」课程完全没有提到神经网络,并且好像到现在都没有变化。

有人觉得「人工智能导论」课程确实存在陷阱。大学里教搜索算法和专家系统,而学生想了解 transformer 和反向传播。这就像在智能手机时代教学生修打字机。

「我们今天看到的大多数突破都来自机器学习和深度学习,而不是那些老派人工智能导论课程里的主题。」

还有人建议,「只学提示词工程和氛围编程就行了,剩下的一切将迎刃而解。」

人工智能导论课程是否真的过时了,请在评论区留下你的看法。

发布于:北京

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