麻省理工学院怎么样_麻省理工学院怎么样?

麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology，简称MIT）创立于1861 年，坐落于美国马萨诸塞州剑桥市。作为全球顶尖学府，MIT在多个领域展现出卓越实力，在人工智能领域更是处于国际前沿地位。其人工智能人才培养的情况如下。

一、学科建设与调整（一）跨学科融合深化

麻省理工学院持续推进人工智能与多学科的交叉融合。2024 年，MIT新开设了人工智能与决策专业，该专业巧妙融合了电气工程、计算机科学等多个学科，为学生提供在五年内获取双学位的机会。课程内容广泛覆盖机器学习、自然语言处理等未来极具发展潜力的关键领域，充分体现了跨学科教育在人工智能人才培养中的重要性。通过整合不同学科的知识和方法，学生能够从多元视角理解和解决人工智能相关问题，培养出更具创新性和综合性的思维能力。

同时，MIT于 2025年即将建成新的设计学院Morningside Academy for Design（MAD）。学院将设在建筑与规划学院内，旨在成为一个跨院系的平台，通过整合MIT在工程领域的强大资源与前沿的设计思维，致力于培养能够应对新时代挑战的设计精英，远离传统设计领域的自我闭环与内耗。该学院融合了科学、工程、建筑与规划、人文学科和商科专业，其核心理念是融合跨专业知识，寻找设计的突破口，这也为人工智能与设计领域的交叉研究和人才培养提供了新的平台。

（二）优化课程体系

在课程设置方面，MIT不断更新和完善人工智能相关课程体系。例如，在 2024 年推出的 “应用于数字转型的生成型人工智能”（Applied Generative AI for Digital Transformation）课程，是一个为期三周的密集且紧扣时代脉搏的项目。该课程深入钻研生成式人工智能技术，通过实时虚拟在线课程的形式，将理论学习与实践操作、实际应用任务紧密结合，让学生深刻理解生成式人工智能在不同组织环境中的影响和实际应用。课程内容涵盖从生成式人工智能的历史发展、在艺术、生物、情感支持和学习等多个领域的应用，到掌握提示工程以提高生产力、利用生成式人工智能实现组织工作流程自动化的策略等多个方面。

此外，还有 “人工智能战略和路线图：人工智能开发和部署的系统工程方法”（AI Strategy and Roadmap: Systems Engineering Approach to AI Development and Deployment） 课程，该课程为期五天，专注于从系统工程层面教授如何部署整体人工智能架构。学生通过学习，能够掌握从开发到部署的整个人工智能周期的系统工程策略，学会招募、留住和领导多学科高科技团队，最大限度地提升数字产品和服务的价值，增加人工智能系统的潜力。课程通过实践练习和团队路线图项目，让学生获得构建机器学习模型的实践经验，培养系统工程思维方式，以负责任的方式领导、开发和部署人工智能系统，增强组织竞争力。

二、人才遴选与招生改革

从过往情况及学院整体发展趋势来看，MIT在人才选拔上始终保持着严格且全面的要求。在人工智能相关专业的招生与人才选拔过程中，学院高度重视学生在数学、计算机科学等基础学科的知识掌握程度和应用能力。同时，MIT也极为看重学生的创新思维和解决实际问题的能力。例如，学生在过往参与的人工智能相关项目实践、科研竞赛中的表现，以及对人工智能前沿领域的独特见解和浓厚兴趣，都会成为遴选过程中的重要考量因素。

从学校整体招生理念和趋势来看，MIT日益注重学生的综合素质和跨学科能力。对于人工智能专业而言，MIT更倾向于选拔那些不仅在数学、计算机等核心学科表现优异，还在物理、生物、化学等相关学科具备一定知识储备的学生。这种对跨学科能力的重视，有助于培养出能够适应未来人工智能多领域应用需求的复合型人才。

三、产学研合作（一）产业项目合作

MIT召集了来自工业界、政策界和学术界的多学科工作组，开展了关于“生成式人工智能与未来工作”的研究项目。该项目为期两年，聚焦于三项主要活动：启动未来工作研究金计划，为相关研究提供资金支持和人才培养平台；发布案例研究系列，通过实际案例深入分析生成式人工智能在不同行业和工作场景中的应用效果和影响；举办半年一次的峰会，汇聚各方专家，共同探讨生成式人工智能工具的设计和实施如何促进高质量就业和技术普及。通过这些活动，MIT旨在深入研究生成式人工智能对未来工作模式、就业结构以及社会经济发展的影响，为政府、企业和社会各界提供决策参考和发展方向指引。

（二）科研成果转化

MIT校内的众多科研项目，如计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）、媒体实验室等开展的前沿人工智能研究，与产业界保持着紧密的联系。例如，媒体实验室在人机交互等人工智能相关领域的研究成果，通过与英特尔等公司的合作，得以转化为实际的产品和技术应用。在这些合作中，企业能够获取MIT的最新科研成果和技术动态，加速自身的技术创新和产品升级；而MIT的学生和研究人员则能够深入了解产业需求，将科研工作与实际应用相结合，提高科研成果的实用性和转化效率。同时，学生也能在这个过程中积累产业实践经验，提升自身的就业竞争力和创新能力。

（三）教育资源共享

2024 年，MIT 推出的“Day of AI”项目影响力持续扩大。这是一个面向 K12 阶段的免费学习平台，平台上丰富的 AI 课程、教程和活动，旨在为所有背景和能力的学生提供接触和学习人工智能的机会，帮助他们为在日益人工智能化的社会中取得成功、承担责任并积极参与做好准备。Day of AI为基础教育阶段的学生提供适合的人工智能素养课程，课程形式新颖、门槛低且影响力大，每门课程时长约 30 - 60 分钟，学生可根据自己的年龄段选择相应课程。同时，平台还为教师提供人工智能课程教程，并与学校合作，协助学校设计和实施适当的人工智能政策，以确保学生在安全、公平的环境中学习人工智能。目前，已有超过 110 多个国家的学校引入了 Day of AI 的课程，10000名教育工作者将其课程带到学校和家庭，极大地促进了人工智能教育资源的全球共享和普及。

此外，MIT还通过在线课程平台，发布了一系列人工智能相关的优质课程。这些课程面向全球学习者开放，课程内容涵盖数据驱动的决策、计算机视觉基础等多个方面，为不同层次和需求的学习者提供了丰富的学习资源。通过在线课程平台，MIT将自身的教育资源向全球推广，促进了人工智能知识的广泛传播和人才培养的国际化。

更多信息请参阅：

https://www.ed.gov/；

https://web.mit.edu/；

https://professionalprograms.mit.edu/online-program-generative-ai/

编译自：

美国联邦教育部，美国麻省理工学院，2025-02-28

编译者：

上海师范大学国际与比较教育研究院 刘子靖