AI在线 12 月 22 日消息，今天傍晚，据《商业内幕》报道，知名 AI 科学家杨立昆（Yann LeCun）近期表态，如果计算机科学专业学生只按最低要求完成课程安排，未来可能难以应对技术环境的剧烈变化；若不能明智地利用时间，未来就可能会发现“自己的学业毫无价值”。
“如果你是计算机科学专业学生，只修完课程体系中最低要求的数学课，你可能会发现自己无法适应重大的技术转变。我经常开玩笑说，自己是一个反对学计算机科学的计算机科学教授。”
他解释说，这种说法并不是否定专业本身，而是强调学习重点的取舍。“我的建议不是不要选择计算机科学作为专业，而是尽可能多修基础课程，比如数学、物理或电子工程，而不是把精力放在当下流行的技术上。”
作为前 Meta 首席 AI 科学家，杨立昆称，自己更希望学生“学习那些保质期很长的知识”。然而，不同学校的计算机科学课程设置并不一定包含这些能力。
“我们真正该学的是数学中的基础内容、建模方法，以及能与现实世界建立联系的数学。在一些学校，这些内容通常出现在与计算机科学相关的工程学科中，比如电子工程、机械工程等。”
杨立昆还笑称，自己最初并非计算机科学出身。他先在巴黎 ESIEE 学习电子工程，随后于 1987 年在索邦大学获得计算机科学博士学位。
AI在线从报道中获悉，他进一步解释说，“一些计算机科学学院与工程项目结合，而工程课程通常要求更扎实的数学基础。在美国的工程专业里，学生要学微积分 1、2、3，因此能打下很好的基础。但在计算机科学中，只学微积分 1 也能毕业，显然不够。”
在杨立昆看来，工程教育会涉及控制理论和信号处理等内容，“这些对 AI 非常有用”。同时，基础编程依然不可或缺。“氛围编程当然不错，但它不能替代基础知识。你还是需要掌握足够的计算机科学知识，才能编程和使用计算机。即便 AI 能提高效率，你也必须知道自己在做什么。”
