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具體而言,學(xué)科調(diào)整不僅要根據(jù)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的需求和趨勢(shì),也要結(jié)合不同的高校類型,結(jié)合高校自身的辦學(xué)傳統(tǒng)和優(yōu)勢(shì)。比如,技能型高校的專業(yè)設(shè)置會(huì)與產(chǎn)業(yè)行業(yè)結(jié)合得更緊密更具體,研究型高校則會(huì)更加基礎(chǔ)、更加前瞻一些。
隨著生產(chǎn)力的持續(xù)發(fā)展與科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,從前“定性”的方法已不足以解決當(dāng)下的問(wèn)題,只有為問(wèn)題“定量”才能找出解決之道。在個(gè)人不足以在如此飛速變化的環(huán)境中快速、準(zhǔn)確地做出決策時(shí),運(yùn)籌學(xué)提供的量化方法能夠幫助人類做出更好決策。比如在發(fā)達(dá)的金融領(lǐng)域出現(xiàn)了定量金融、量化交易,這說(shuō)明整個(gè)世界都在向更微觀、更細(xì)節(jié)、更量化的方向發(fā)展,西方常說(shuō)“Devil is in the details”,翻譯成中文就叫“細(xì)節(jié)決定成敗”。中國(guó)在上個(gè)世紀(jì)引進(jìn)這門(mén)科學(xué)的時(shí)候?qū)ⅰ癘perations Research”翻譯為“運(yùn)籌學(xué)”,我覺(jué)得這個(gè)翻譯很好,但還沒(méi)有完整體現(xiàn)其背后“量化”的含義。
該報(bào)發(fā)布的社論寫(xiě)道,美國(guó)總統(tǒng)特朗普在當(dāng)?shù)貢r(shí)間3月4日對(duì)加拿大發(fā)起的這場(chǎng)不合理、不必要的貿(mào)易戰(zhàn),現(xiàn)在已經(jīng)把美國(guó)與其他國(guó)家割裂開(kāi)來(lái)。
記者在現(xiàn)場(chǎng)看到,具身智能展區(qū)人氣高漲,宇樹(shù)科技“春晚同款”機(jī)器人在指令下完成握手、鞠躬等互動(dòng)動(dòng)作,成為展會(huì)焦點(diǎn)。不少觀眾關(guān)注其工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景,紛紛向現(xiàn)場(chǎng)工作人員咨詢相關(guān)技術(shù)。
“如果未來(lái)一段時(shí)間內(nèi),特朗普政府在應(yīng)對(duì)通脹等經(jīng)濟(jì)問(wèn)題上仍舊毫無(wú)起色,對(duì)外又在揮舞關(guān)稅大棒,那的確會(huì)在內(nèi)外事務(wù)上面對(duì)比較大的挑戰(zhàn)。關(guān)稅必然會(huì)對(duì)其國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生負(fù)面影響,反過(guò)來(lái)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)不理想也會(huì)限制特朗普的對(duì)外政策選擇?!敝袊?guó)人民大學(xué)國(guó)際關(guān)系學(xué)院教授、美國(guó)研究中心副主任刁大明對(duì)澎湃新聞表示。
這是因?yàn)?,正如大家都越?lái)越切身感受到的那樣,以生成式人工智能為代表的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在快速推進(jìn),經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的邏輯、模式和速度等也隨之在發(fā)生變化。高校的根本任務(wù)是立德樹(shù)人,是為經(jīng)濟(jì)社會(huì)建設(shè)發(fā)展培養(yǎng)生力軍的;培養(yǎng)人的具體靶標(biāo)發(fā)生了變化,培養(yǎng)人的鏈條就要相應(yīng)發(fā)生變化,最初的一環(huán)就是學(xué)科專業(yè)的設(shè)置也就要相應(yīng)發(fā)生變化。
1982年初到美國(guó)時(shí),我的兩個(gè)求學(xué)方向就是人工智能(AI)與運(yùn)籌學(xué)(OR)。當(dāng)時(shí)我的導(dǎo)師給我們布置任務(wù),構(gòu)建一個(gè)中醫(yī)的專家系統(tǒng),其中包括了專家的信息以及中醫(yī)診斷的方法。那時(shí),互聯(lián)網(wǎng)還沒(méi)有出現(xiàn),構(gòu)建這樣一個(gè)系統(tǒng)只能依靠不斷地尋訪。我們遇到了很多問(wèn)題,最突出的問(wèn)題就是,一些中醫(yī)的診斷方法對(duì)于“量”的定義十分模糊,如出現(xiàn)很多“適量”“少許”等字樣。我覺(jué)得這可能是經(jīng)驗(yàn)使然,在專家的腦中,“適量”等詞匯應(yīng)是“量化”的結(jié)果,但對(duì)于外人而言,是難以捉摸的。所以在當(dāng)時(shí)的條件下,構(gòu)造這樣一個(gè)系統(tǒng),數(shù)據(jù)是不夠的。但恰恰是遇到了這些問(wèn)題,使我對(duì)“量化”產(chǎn)生了興趣,從而投身運(yùn)籌學(xué)的研究。