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5年内斯坦福大学AI课程翻倍
上传时间: 2023-07-13 18:31:13           浏览量: 581

近年来,VR、AI 的 " 热潮 " 源源不断地席卷全世界,随着生成式人工智能(generative AI)成为焦点,斯坦福大学人工智能入学人数猛增,在短短五年内,与人工智能相关的课程数量增加了一倍。

斯坦福大学.png

  像 ChatGPT 这样的生成式人工智能工具更是激发了来自不同学术背景的斯坦福大学学生的兴趣。

  1、人们对生成式人工智能的兴趣日益浓厚

  斯坦福大学因与科技行业的密切联系而闻名,在席卷硅谷的生成式人工智能热潮的推动下,斯坦福大学正在经历重大变革。

  每年,斯坦福大学的毕业生都会在大型科技公司、风险投资公司找到令人垂涎的工作,或者成为创业公司的创始人。

  自 20 世纪 30 年代以来,斯坦福校友和教职员工已经创办了近 4 万家公司,其中包括谷歌 ( Google ) 、领英 ( LinkedIn ) 和雅虎 ( Yahoo ) 等科技经济巨头。

  现在,自从去年 11 月发布 ChatGPT 以来,斯坦福大学的多名学生和教师对校园里的人工智能兴趣激增。

  斯坦福大学基金会模型研究中心的计算机科学博士生 Rishi Bommasani 说 :"作为一个非常了解人工智能行业和斯坦福的人,这个行业的发展速度和斯坦福大学对人工智能的狂热程度让我感到非常惊讶。"

  以前,有关人工智能的讨论仅限于具有机器学习、编程或高等数学方面技术专长的个人。

  然而,最近人们对生成式人工智能的兴趣激增可以归因于 ChatGPT 等工具的可访问性,它使任何人都可以实验和思考围绕人工智能的更广泛问题。

  2、斯坦福推出许多与人工智能相关的课程

  为了满足人们日益高涨的兴趣,斯坦福大学迅速做出反应,在各个院系推出了许多与人工智能相关的课程。

  斯坦福大学的课程目录显示,过去五年来,人工智能相关课程显著增加。

  在 2018-2019 学年,有 72 门课程与人工智能有一定联系,其中只有 5 门课程涉及生成式人工智能。

  然而,到 2022-2023 学年,人工智能相关课程的数量几乎翻了一番,达到 140 门,其中 14 门课程涉及生成式人工智能。

  除此之外,近几个月来,斯坦福大学以人工智能为重点的计算机科学课程的入学人数也猛增。

  在过去的五年里,CS 224N 的学生入学人数显着增加,吸引了大约 400 至 500 名学生。

  据《斯坦福日报》报道 ,今年该课程有超过 650 名学生入学,成为最受欢迎的计算机科学课程,也是本季度入学人数第二多的课程。

  3、斯坦福大学的教授和学生的回应

  斯坦福大学的教授们也在以创纪录的速度将这些课程组合在一起。

  临床医学教授布莱恩特 · 林 ( Bryant Lin ) 本季度正在教授一门名为 " 生成式人工智能与医学 " 的课程,他说这门课是他在几个月内组织的,但却引起了学生极大的兴趣。

  考虑到斯坦福大学课程目录的规模,Bryant Lin 认为新课程不会像现有课程那样迅速吸引学生的注意,但事实上这门课程不到一天就报满了,并有 36 名学生在候补名单中。

  人工智能专家 Peter Norvig 正在考虑如何扩大人工智能教育的范围,将非技术学生纳入其中。

  当然,像 ChatGPT 这样的生成式人工智能工具的加速发展的同时,也引发了人们对编码和基本学术技能是否会过时的疑问。

  计算机科学专业大二学生悉达思 · 夏尔马 ( Siddharth Sharma ) 表示,这些疑虑尚未席卷校园。

  "ChatGPT 的全部意义在于,它使编写已经存在的代码段变得更容易," 他说。" 这只是意味着,在未来的几年里,对于一般学生来说,更多的批判性思维将是必要的。"

  4、人工智能的狂热不仅仅体现在学术上

  斯坦福大学对人工智能的兴趣超出了学术领域。

  斯坦福大学凭借与风险投资行业的深厚联系,在融资前景黯淡的情况下,生成式人工智能热潮引导学生走向科技行业的下一次 " 淘金热 "。

  虽然一些学生将人工智能炒作周期与过去的加密(crypto)热潮进行比较,但他们认识到,对生成式人工智能的迷恋源于其重塑社会的潜力,而不是纯粹的金钱利益。

  尤其是本科生,他们正在从事人工智能实验,开发各个领域的应用程序。然而,大多数学生仍处于探索的早期阶段,尚未放弃传统的职业道路来创办人工智能初创公司。

  应届毕业生 Bryan Jiang 最近开发了 RizzGPT,这是一款人工智能驱动的单片眼镜,可以显示单词,帮助用户在日常对话中听起来更有魅力,他表示:" 大多数学生现在只是在 " 修修补补 ",但这并不意味着更大的颠覆即将到来。"

  " 大型科技公司仍然存在,但它们更加脆弱,因为人工智能的前沿基本上已经民主化。"

  Bryan Jiang 简洁地总结了人工智能的前景:" 你不必成为一名学者或教授,或者拥有 10 年专业知识的人,就能做出很酷的事情。"

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