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我们一直都在学习—专访林守德

来源:关注民生 2020-07-10 16:19:36
我們一直都在學習—專訪林守德

「AI迷人的地方就在,它不是一招半式走江湖。」提到AI(Artificial Intelligence,人工智慧),林守德老师的眼里闪烁着光芒。人工智慧当红,各大公司争相研发相关应用技术,AI人才更是炙手可热。其实,AI并不是21世纪的创新产物,早在1960及1980年代,就已经红过两次。「这是门随着技术发展而推进的学问,我们也一直都在学习,可能现在的东西一两年后就被推翻」,林守德老师指出,新的技术一直出现,但很难预测到底哪些是昙花一现、哪些可以流传久远,唯有精进基本工的扎实学习,加上快速吸收新知的能力,才能在这波AI潮流中取得优势。

学习并非理所当然

提到学习,老师回忆起在美国求学的时光。我们一直都在学习—专访林守德

留学生最一开始碰到的问题就是语言,能在非母语的国度里结交到一起奋斗的好友,成了很珍贵的一件事。美国学费昂贵,「换算一下就会发现,一节课可能要价1万台币」,为了负担高额学费,许多留学生都会申请奖学金。然而,林守德老师碰上了学费金援中断的困境,因为经费缩减,他的指导教授无法在求学的后半段继续提供奖学金。当时的他有两个选择,一是更换指导教授与研究题目,二是自筹经费。他因为热爱当时的研究题目,选择了第二条路。在博士班生涯的后半,透过协助其他老师从事研究赚取经费,甚至在博士班的最后一年,以罗莎拉摩斯国家实验室全职实习生的身分完成了学业。现在回想起来,这样的经历让他接触了许多之前从未接触的研究领域,也拓展了人脉,虽然在当下辛苦又惊险,但事后来看,其实是替人生履历加分不少。

「从小到大一直是资优生,视学习为理所当然,想上课就来上课,想跷课就跷课,直到有了这段深刻的体验后才发现,原来不是想要读书就能读书,过去真是生在福中不知福」,他也会跟学生分享这段经历,鼓励大家珍惜学习机会。

从英文字典读到伟人传记,遇见《複杂》背后的「简单」

从小爱阅读的林守德老师,受到《福尔摩斯》系列的影响,曾立志要当名「侦探」,然而在联考的压力下,侦探梦自然被尘封进在童年里。在「唯医学系是从」的时代氛围下,林守德老师坚持个人兴趣,并在父母的支持下选择就读了台大电机系,他从不认为放弃第一志愿台大医科是件可惜的事情。他认为人要摆在最适合自己的地方,才能发挥自己完全的潜力

当兵抽中「金马奖」的他,为了度过在东引岛漫长的1.5年,读遍岛上图书馆有的书籍。「你想看的绝对都可以看完,你不想看的也都看完了!」老师笑说,这大概是现在很难想像的一件事,因为现在的人没事就上网,很容易打发掉自己的时间。然而在被关在军营的年代,网路还不发达,「书读完后还顺便拿一本英文字典来从A背到Z」,为了消磨当兵时光的广泛阅读,竟让他找到了人生的下一个方向。

其实在当兵以前,林守德老师便有了出国深造的打算,只是由于自己对于电机系四年所学并没有特别的感觉,所以还没有决定好研究内容,直到他接触到《複杂》这本与AI也有关的科普书籍。书中介绍了一门老师从没接触过的科学,并且常常用很简单的方法与规则,就模拟出複杂的行为现象,这样的内容引发了老师的兴趣;再加上书里提到的一位这个领域的重要人物在美国密西根大学任教,让老师在退伍后决定前往该校继续深造,并转换跑道到人工智慧研究。

学习与模仿,机器也能写诗投稿

出于对「人工智慧」的好奇,林守德老师一头栽进了AI的世界。初接触这个领域时,学的还是图灵(Alan Turing)以符号逻辑为主的那套,随着技术进步,近二十年来的人工智慧领域已经转向大数据与机器学习的方向。老师认为科学的价值在于「探索真理」,儘管市面上已经有许多AI套件,让使用者不必知道背后的含义也可以使用。然而就算是被许多人拿来赚大钱的应用科学,老师认为身为一名学术研究者,探索这些技术成功的原因还是他非常注重的部分。他也强调,做研究需要扎实的基础,对「历史」也要有足够的认知与了解。有些人虽然强调自己从事的是AI研究,但充其量只能说是着重深度学习这门新技术,对于整个AI的历史脉络,包括知识为导向的方法、古典机器学习的基础等等却不够了解。老师认为,如果对于过去数十年AI的演进没有一定程度的理解与尊重,很容易像是失根的浮萍一般,迷失在最新技术的虚幻华丽的表象中。

林守德老师的研究主要在于「AI的创意」。一直以来,许多人认为创意是人类独有的东西,然而透过巨量资料与先进的AI技术,机器也可以拥有创造发明的能力。老师开发出古典诗词创作系统,据他所述,机器的创作能力虽然比不上受过专业训练的中文系学生,但与一般社会大众相比并不逊色。他的学生也参与微软开发出的「诗人小冰」,不仅会看图写诗,匿名投稿的诗作甚至获得媒体刊登,这也显示AI在创作上有一定的水準。

「你仔细回想人类历史,很少领域有红了变不红以后,又再度红起来的」林守德老师认为,这样如海波浪般起起落落的热度,是AI很特殊的一点,而这样的现象,正是因为我们还不能完全攻克人工智慧。每一次的大起,通常是有新技术的发明,使得AI更进一步。但是人们又会渐渐发现,即便如此AI离真正的智慧还有一大段的距离,于是热度渐消,直到下一波的新技术崛起,AI又会再度成为热门话题。这一波因「深度学习」技术开发而爆红的AI热会延烧到何时,或许很难预测。但可以确定的是,不论是人类智慧或是人工智慧,「学习」都是不可或缺的一环!

(本文为教育部「人工智慧技术及应用人才培育计画」成果内容)

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