这是昨天芝加哥论坛报刚刚刊出的一篇文章，标题的意思是“据专家预测，10年后美国银行业及金融业将有一半的从业者被人工智能取代”。报道中德意志银行现任首席执行官John Cryan的一番话非常有代表性，“我们银行里有些职员每天都像机器人一样工作，那么明天机器人就会像人类一样工作。这和我们银行的态度无关，这是一种不可避免的趋势”。
无论是国内还是国外的媒体近几年都在探讨人工智能将取代人类的可能性和时间表。这其中有不少乐观的说法，比如人工智能技术距离成熟还很遥远、大部分工作仍然需要人和机器人配合完成、慑于工会和民间的压力资方不敢贸然用机器人取代员工……可是小越越很理解中国家长们的焦虑和担心，不管各路专家怎么说，孩子的未来赌不起。

很多家长已经未雨绸缪，让小孩从小学便开始接触STEM教育（STEM指科学、科技、工程学及数学），为将来的职业打下基础。“我不指望我女儿以后靠编程谋生，但我希望让她在人类不可避免地与机器人和机器打交道的世界里做好准备。这将是人工智能时代的最高技能。”，这是2017年参考消息网关于中国“虎爸虎妈”的报道中一位北京家长的原话。
如果我的小孩马上就要升大学了，过去也没有系统地接触过STEM教育或者小孩对于计算机代码这些不感兴趣，我该怎么办呢？此时，对美国大学和专业的选择您就应该慎重考虑了，这很可能是孩子迈入社会前的最后一次选择。人工智能本就是跨领域的研究，不一定非要选择计算机科学专业才能接触到人工智能的相关知识，其他专业例如设计、工程学、数学、哲学、生物学、医学……也可以选修相关课程。将来的时代，无论从事任何职业，都不可避免地要和机器人打交道，而机器人的语言和人类的语言还是有所差别的。
为此，小越越特地整理了US News 2018全美各大学研究生段的人工智能课程排名以及部分入选学校的详解。虽然硕士和本科的课程设置有所不同，但是通过该排名各位家长还是能够直观地感受到美国各大学在人工智能研究和计算机科学方面（大部分和人工智能相关的课程都属于计算机科学的范畴）的实力。
#1 卡耐基梅隆大学(CMU)
AI研究领域排名第一的居然不是麻省理工或者斯坦福？惊不惊喜？意不意外？
小越越不得不吐槽一下，CMU也是被综合排名给毁了的一所大学。就因为学校的规模小，院系设置也少，自然排不到高的名次。可是，CMU的计算机科学专业常年都是全美前3，甚至好几次夺冠。根据小越越和几位目前在CMU就读的同学交流，CMU可能是全美计算机氛围最浓厚的一所学校了。就算不是计算机科学专业的同学，一般也会选修几门和计算机相关的课程。
(图源自：卡耐基梅隆大学官网)
为什么CMU在人工智能领域的排名可以超过MIT和Stanford这一票名校？有2点原因：
1. 'Interdisciplinary majors'，跨学科专业设置，比如计算机科学学院本科不仅设有计算机科学学士，还有计算生物学学士，音乐科学学士，人机交互学士……以及IDEATE项目（设计、艺术与科学联合项目,鼓励不同专业的学生跨专业学习，如写代码的去学设计，搞美术和设计的去学代码）。基本上计算机能够涵盖到的领域，在CMU你都能找到对应的课程或者学位。根据美版知乎Quora上最高票的回答，这正是CMU得以一枝独秀的秘诀，将计算机科学看成是其他学科的基础而非一门孤立的学科。而这也恰恰契合了人工智能的实际需求，毕竟再牛逼的算法和逻辑，如果落不到实际的应用上面就没有任何意义。
2.  'You had to advance programs and activities as an undergraduate'，就算是本科生也有很多机会参与到各类活动和研究中，更别说那些通宵敲代码的Ph.D和博士生了。在2017年冬季CMU计算机科学学院的院刊The Link中，刊载了这样一个故事：一名来自中国的大四学生Eric Zhu荣获The Mark Stehlik SCS Alumni Undergraduate Impact Scholarship。此奖学金为表彰在学术以及学术外、计算机及非计算机领域均取得杰出成就的本科学生而创立。Eric参与了大四的一项研究项目，和本学院的两位助理教授一同研究如何将人工合成语音的技术用于合成音乐。此外，Eric连续两个暑假都去谷歌实习，分别在谷歌的广告部和技术部待过，他还组织过同班同学外出野餐和交流（能把程序猿喊出去户外也是很不容易了）……You see？就算是中国学生，就算只是本科生，一样可以参与学术研究，一样可以得奖学金，一样可以去硅谷的大企业实习。
(图源自：The Link 2017 Winter Issue, edited by SCS of CMU)
#5 华盛顿大学(UW)
华盛顿大学在人工智能领域为啥能超过康奈尔和哥伦比亚大学呢？后两者可都是常青藤盟校，而且康奈尔大学的计算机系排名（全美第9）比华盛顿大学（全美第11）还略高一点。
华盛顿大学在人工智能领域的底气来自其经济实力：就是有钱！就是任性！2017年微软创始人之一Paul Allen和微软公司向华盛顿大学的计算机科学系捐款了4000万美元。于是乎，大学董事会决定，UW的计算机学院重命名为Paul G. Allen School！╮(╯▽╰)╭ 
UW的财大气粗一直是出了名的，特别在挖人方面绝对称得上大手笔。可以这么说，UW在人工智能研究领域近几年的排名上升，得以超过UIUC和康奈尔的一大法宝就是源自新鲜血液的注入。
2014年UW从卡耐基梅隆大学挖来了Noah Smith，这个名字大家一定很陌生。他在CMU和UW的主攻方向是无人干预的智能语音合成技术。通俗点讲，就是把文字转化成声音，不仅要准确，而且这种声音要高度仿真，自然。知名科学家霍金面前的电脑就是一套由Intel提供的很原始的语音合成系统（而且不是文字转语音，是将动作转化成语音，难度更大），虽然准确度不错，但是发出来的声音明显带有“电脑腔”。而Noah Smith的厉害之处在于他研究出了一套解析人类语言的新算法，这样机器模拟出来的声音就可以更加接近人声。
(图源自：华盛顿大学官网)
Noah Smith带领的科研团队“诺亚方舟”作为自然语言处理技术的领跑者，长期得到NSF(美国国家科学基金会)、谷歌和亚马逊的资助。他本人曾获得由NSF颁发的2011-2016“杰出青年教授奖”。
这么厉害的一位教授可不是专供研究生和博士生哦！！！他曾经于2012年和2015年分别执教过华盛顿大学的国际生夏校以及冬令营，而且在本科生阶段有两门课都是他在教的，CSE 446: Machine Learning (机器学习)以及CSE 490U: NLP (神经语言程序学)。
2015年UW又从伯克利挖来了一位牛人，Ras Bodik。这位大神的主攻方向也很明确：改进编程语言，让计算机语言变得更简单，让没有任何编程经验的人也能轻松地和电脑、机器人交流。
(图源自：华盛顿大学官网)
他带领的科研团队还和Mozilla（火狐浏览器的东家）合作开发优化浏览器布局引擎。布局引擎是什么东西呢？大家有没有注意过同一个网页在不同的浏览器里面可能长得不一样？这就是布局引擎，或者叫排版引擎的作用了。旧版浏览器里面的网页看着都很丑，就是因为排版引擎不行，浏览器内核无法完全解析页面的代码。如何让浏览器更好地理解网页的代码和设计者的意图，并且优化浏览者的体验成为了重中之重。而Ras的团队开发出的新一代布局引擎将会是独立的插件，不仅仅火狐可以用，其他浏览器在安装了之后也可以使用。
让小越越倍感意外的是，在他的研究团队中不仅仅有研究生，还有几位本科生。他也曾指导过不少伯克利本科生的毕业设计，并将他们送进了MIT、德州大学奥斯汀等名校继续攻读或者前往脸书、亚马逊等大企业就职。他本人也曾获得由NSF颁发的“杰出青年教授奖”。
#14 加州大学洛杉矶分校(UCLA)
去年UCLA人工智能团队取得的一大成就曾引起国内医学界的震动：智能医疗助手。

在临床治疗的早期阶段，医疗助手可以节省医生大量的时间和精力。对于一般性的问题，比如病理机制、用药建议和调用图表等，医疗助手可以通过自身的知识库、过往的咨询案例以及互联网迅速给出答案。如果需要人工回答，医疗助手也会提供相关人员的联系方式。通过这个事例大家可以体会到UCLA的人工智能研究实力有多么强劲，难怪很多大的IT公司比如谷歌、微软和脸书那么热衷于UCLA的毕业生，特别是计算机科学专业的毕业生。

解析CMU和UW的时候小越越已经和大家强调过课程设置以及教授水平对人工智能研究的重要性了。那么我们换换口味，来看下UCLA的课外活动对人工智能研究的影响。课外活动在中国人的印象中好像和学术都搭不上什么边。可是在UCLA，学生们自发组织了一个庞大的IT和人工智能俱乐部，名字叫UCLA ACM。（官网网址：http://acm.cs.ucla.edu/ 无需翻墙）
ACM基本上每周都会组织活动或者讲座，不管你是本科生，研究生，博士生还是纯粹对他们的活动感兴趣的都可以前往参加。ACM下属还有各个分会，比如ACM AI, ACM W和ACM Hack等等。举例来说，ACM AI主要讲解关于机器学习方面的知识，ACM W探讨的是21世纪的科技多样性，ACM Hack则是鼓励学生自己动手做点东西，比如用IOS或者Android写个小程序之类的。ACM的活动基本上每周都有，由学生自己决定是否参加，也不会收取任何费用。
以ACM以往的两次活动为例
(图源自：ACM Facebook)
3月21日ACM Studio组织过一场游戏制作大赛，主持人会先宣读一段文字，简要地提出对游戏的要求。然后底下的参与者们有12个小时的时间做出自己的成品来，参与者们事先决定好分组然后通过团队合作完成自己的作品。这可不是UCLA学生们自娱自乐，而是和全世界最大的游戏设计比赛Ludum Dare合作的项目，一旦被Ludum Dare选中有可能会在游戏平台上面进行发售哦。
(图源自：ACM Facebook)
3月13日ACM AI组织了一堂宣讲课，介绍机器学习的原理，意在激发参与者对人工智能的兴趣与热情。而这，仅仅只是第一步，后续还会更加深入地介绍机器学习，线性回归以及人工神经网络等等。与上一个活动一样，ACM同样欢迎任何人前来参加，不管是不是UCLA的学生，不管你懂不懂编程或计算机。
小越越有幸找到了本次活动的PPT，上面介绍了一个很有趣的例子，让参与者可以最快最直观地了解人工智能和机器学习。如果你要设计一个程序用于识别图像中手写的数字，你该怎么做？你可以设计一个功能来检测图像中的圆圈，另一个去检测图像中的斜线，如果你还能总结出更多手写数字可能的特征就可以再设计更多的功能。而这，就是构建一个智能系统的经典方法，将看似杂乱无章的东西用某种规律统一起来，然后再告诉机器如何运用你的规律去识别和行动。
难怪经常有UCLA的同学向小越越吐槽，在这里学习一切都靠“Self-motivated”。你不学也没有人会强迫你，但是如果你想学，在UCLA你永远可以找到为你敞开的那扇大门。
写在最后
小越越已经和大家详解了3所大学排名背后的故事，相信大家还意犹未尽吧。很可惜，限于篇幅，不能给大家解析更多学校的人工智能研究了。希望各位同学和家长们认识到学习和了解人工智能的重要性。你不一定要成为程序员或者专家，但是你一定要了解自己将来如何与机器人共事。
虽然近年来中国在某些人工智能领域，比如语音识别及图像识别取得了很大进展，可是我们得承认，美国仍然在引领着研究的导向。谷歌的无人汽车，Facebook的智能推荐好友，亚马逊的外卖无人机和智能音箱……一个个商业成功的背后其实都是高等教育的成功。如果没有美国高校不停地供血，这些IT巨头们又怎么能保持前进的势头，美国又怎么能在人工智能领域盖过中国一头？
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