大学，如何平衡理论与实践，以培养全面发展的AI人才？

在人工智能（AI）的快速发展中，大学作为培养未来AI专业人才的摇篮，正面临着前所未有的挑战，一个核心问题是：如何有效地平衡理论与实践的教学，以培养出既具备扎实理论基础又拥有实战能力的AI人才？

理论是AI的根基，大学应确保学生掌握数学、计算机科学、机器学习等核心知识，单纯的理论学习容易使学生陷入“纸上谈兵”的困境，实践环节的引入至关重要，这包括实验室项目、企业实习、竞赛参与等，让学生在解决实际问题的过程中深化对理论的理解。

跨学科合作也是培养全面AI人才的关键，通过与其他学科如心理学、社会学、经济学等的交叉融合，学生可以获得更广阔的视野，学会从多角度思考问题，这也有助于他们更好地理解AI技术的社会影响，为未来的职业发展打下坚实的基础。

大学在培养AI人才时，应坚持理论与实践并重，鼓励学生跨学科学习，以培养具有创新思维、扎实技能和良好社会责任感的全能型AI人才，我们才能为社会的未来发展提供强有力的智力支持。