【人物特寫】跟著「機器」「學習」生命科學的教授──陳倩瑜老師

「我和我設計的演算法一起學習」──陳倩瑜老師

採訪‧撰文│郭冠廷

攝影│徐伊亭

哲人笛卡兒曾經說過「我思故我在」這句精言,一語道出人之所以為人,正在於人懂得思考。那除人之外,機器能否也和我們一樣思考呢?我們是否能教出像是2001年史蒂芬‧史匹柏(Steven Allan Spielberg)所導演的《A.I.人工智慧》(A.I. Artificial Intelligence)中能如人類般行動的機器人?他們又是怎麼「思考」的呢?和我們人類的思考方式是相同的嗎?

臺灣大學科學教育發展中心(CASE),在中心主任陳竹亭教授主持,與擔任顧問的臺大醫院謝豐舟醫師的精心策劃,在今年上半年度,舉辦一系列的《探索講座》,並以〈大腦、演化與學習〉為主題。將在六月二日週六的下午兩點鐘,於臺大應力所一樓國際會議廳,由陳倩瑜副教授為大家主講〈機器學習的演進與應用〉。

我們可以想像電腦也有大腦,用CPU去比擬,而電腦的思考方式,就是「機器學習」領域要研究的「演算法」。「電腦的邏輯思考,就是我們所寫給CPU的程式。」但電腦也不是天生就什麼都會,也是要慢慢「學習」辨識一些物品、食物、人。像是現在的指紋辨識,或高階相機的人臉辨識,乃至於生物上疾病或基因體資料的分析,都是機器學習的相關應用。

而電腦在學習的過程中,常常運用仿生的技巧,例如:演算法的架構就很像我們的神經網路。像是人眼看見某長方體大型物,大腦判斷它是一臺車子;先有接受到外界的刺激,然後才產生相關的反應。但是,其實機器也可以與人教學相長「有些概念成功之後,可以反過來讓我們生命去學習。」因此,老師精心策畫了這個主題,借鏡機器來重新關照自身的大腦學習。

自主的學術生涯

陳倩瑜副教授,臺灣大學電機系畢業,之後轉往美國史丹佛大學攻讀電機工程研究所碩士,擁有IC設計的專業能力。歸國後,因為感於硬體的發展已經成熟,軟體有較大的發揮潛能,而轉念臺大資訊工程研究所博士班,並順利取得博士學位。攻讀博士學位之前亦曾到業界一段時間,但發現公司的限制太多,需要顧慮公司發展與團隊的需求,自主性相對減少,因而取得博士學位後選擇投入學術研究工作,現任職於臺灣大學生物產業機電工程學系副教授,研究專長主要是生物資訊(Bioinformatics)、資料探勘(data mining)、機器學習(machine learning)。

老師橫跨電機、資訊、生物多重領域,「需要什麼就學什麼,慢慢的補回來。」在剛碰到生物領域時,也面臨許多專業單字看不懂。所幸,因為享受閱讀、喜歡思考與探索未知,讓她得以走過這段艱辛的日子。

陳老師很享受現在的工作,除在從事學術研究工做之外,更擴及到教授研究職責的另一個部分──教育。老師很喜歡讀書、思索,而做研究本身也是一種思索的過程,教育也是如此,事實上在業界工作時,老師就很熱衷於公司中教育訓練的工作。「學生不一定接受每一種教法,」老師表示,在機器學習的研究上,其實就是說她是要教導電腦去學習,「而當學生不能接受這個教法時,我們就要嘗試去開發另一種教法。」老師謙虛言道:「到目前為止我不覺得我已經把它做好了。」

在授課的經營上也是如此。「我會盡量讓全部的聽眾都能聽懂這次的演講,以聯想或譬喻的方式來講述。」老師表達自己對演講的期許,並實踐自身兼有學生取向的教學方針,並鼓勵各領域的同學能夠來聽講。「縱使最後只有懵懵懂懂,我相信多少也有思想上的衝擊。」

鑑往知來

那到底什麼是「機器學習(machine learning)」呢?「機器」如何「學習」?機器和人一樣會「思考」嗎?除思考之外,還有沒有其他的辦法可以學會一些技能?什麼是「思考」這就挑戰許多人的既有想法。

在過去的機器學習研究,是讓機器自己去「想」而後行動。這群研究者,寫出一套程式,並且依著內部程式所寫入的機率計算,最後機器隨機率去做出反應。但是這種乍看之下簡單,只要寫出一套思考的邏輯,就能夠讓機器動作的想法,很快就碰到了瓶頸。於是,機器學習的方式,就產生出了另一種學習方式,研究者蒐集大量的資料,建立資料庫(database),以資料庫為基準,參考過往的資料,來讓機器做出適當的反應。

這種技術運用在很多標榜「智慧」的產品上,如大家手中的智慧型手機或甚至是鍵盤的輸入法。如輸入法就透過資料庫,能夠讓文字輸入者的錯誤率大幅降低,甚至預先幫忙「打」出輸入者想要說的話。這些智慧,其實都得歸功於逐日龐大的資料庫建立。

但這也挑戰了人類的思維模式,從現階段機器學習的方式來看,難道人的大腦也只是座龐大的資料庫嗎?難道人類的學習只是為了讓我們不要犯前車之鑑嗎?人的學習雖然有一連串的試誤,或者透過記憶前人的錯誤,而讓自己在相應的時刻做出對的反應。可是人的思考,又比這更高一層次。

透過資料庫的建立,使得2009年的台灣魔圍棋程式MoGoTW與職業九段的棋王周俊勳以三局九路對弈當中,棋王飲恨一局。而這就是因為人腦有著無限的可能,有著許多超出既往經驗的「意外」。但對這種意料之外的研究,經驗之外的人之思考模式,並非現階段機器學習的主流方法。

篩檢資料的方法

如何從龐大的資料庫中進行篩檢,取出需要的知識,就叫作「資料探勘(data mining)」。機器學習下的一個子支脈,也是陳老師早期的研究之一。

隨著網際網路的發展,人與人之間的資訊互通有無;研究的自動化,儀器分析迅速。使得資料的取得與蒐集不再為人們所困擾,甚至能夠在短時間內靠著自動化的設備,產生大量的資料。

資料探勘,就是希望人力有限的現代,能從這些雜亂無章的資料當中,理出一個頭緒且進行全面的關照。研究者依照過往的經驗,請求機器去篩選出有用的資料。應用上可以和生醫結合,例如和現階段只有少數幾個人完成定序的基因體計畫相比,老師提出一個願景:不久的將來我們將可以透過「機器學習」與「資料探勘」來實現對「個人」基因體序列的解碼。

預知未來

隨著資料庫愈來愈齊全,從先前棋王與電腦的對決,電腦亦將人腦被逼入險境之中的二勝一敗的局面。我們可以發現,透過此類以資料庫為基礎的機器學習,已經具備有相當的「學習力」。透過向資料庫「學習」,幾乎可以和人腦對人所下的指令,完全的重疊,甚至做出更為完美、面面俱到的反應。

但這也隱含著一則議題,既然機器能夠透過過去的資料借鏡人類的行為,那是否表示著人類也能透過這個資料庫來預知未來?那是否會觸及人所不應該觸及的領域呢?或何時將因著老病窮愁而回歸大地的?

確實有可能達到預知未來,「人類能預知未來或許可怕。只是至少目前仍有很大的研究空間,畢竟我們所知的仍然太少。」學海無涯,至少短期內不需要煩腦這個問題。

勇於挑戰跨領域的結合

在機器學習,尤其是關於生醫相關的研究,一直欠缺相應的人才。「很難碰到同時對生命科學和資訊工程有興趣的同學。」如果學生有興趣從事相關的生物醫學資訊的研究,除生物相關的知識之外;老師建議,在機器學習的領域,可以先修習基礎的「程式設計」課程,而後學習「演算法」進而選較為專門的「機器學習」這門課。

當問及老師是否有值得推薦關於機器學習的書籍資料或網頁。「我腦中閃過的是,不是很直接的資訊。我最近看到一個美國史丹福大學關於機器人與人工智慧的一段影片[1],演講者先播放一段影片:一個智慧型打掃機器人,在打掃家中。可是,很快地,觀眾得知,這段影片是由人為遙控機器人的每一個動作拍製而成。縱使是這種很日常生活的工作,機器也仍然沒辦法完全取代人力。」可見,機器學習的領域,迄今仍有很大的進步空間,它也是能夠讓臺灣累積軟實力學門。

期待各位,可以在六月二日的下午於臺大應力所,一同更瞭解我們生活周遭的常見科技;並也鼓勵各位對於機器學習,如「智慧型」科技有興趣的同學,能從這次的講座當中獲得啟發,教導機器學習並和機器一齊學習。


[1] StanfordUniversity: The Future of Robotics and Artificial Intelligence (Andrew Ng, Stanford University, STAN 2011) http://www.youtube.com/watch?v=AY4ajbu_G3k

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責任編輯:Nita Hsu


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