【人物專訪】我們一直都在學習——專訪林守德
●9/29 林守德老師主講：「當人類智慧遇到人工智慧」點此報名！
採訪、撰文｜楊慈慧
「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），林守德老師的眼裡閃爍著光芒。人工智慧當紅，各大公司爭相研發相關應用技術，AI人才更是炙手可熱。其實，AI並不是21世紀的創新產物，早在1960及1980年代，就已經紅過兩次。「這是門隨著技術發展而推進的學問，我們也一直都在學習，可能現在的東西一兩年後就被推翻」，林守德老師指出，新的技術一直出現，但很難預測到底哪些是曇花一現、哪些可以流傳久遠，唯有精進基本工的扎實學習，加上快速吸收新知的能力，才能在這波AI潮流中取得優勢。
●學習並非理所當然
提到學習，老師回憶起在美國求學的時光。
留學生最一開始碰到的問題就是語言，能在非母語的國度裡結交到一起奮鬥的好友，成了很珍貴的一件事。美國學費昂貴，「換算一下就會發現，一節課可能要價1萬臺幣」，為了負擔高額學費，許多留學生都會申請獎學金。然而，林守德老師碰上了學費金援中斷的困境，因為經費縮減，他的指導教授無法在求學的後半段繼續提供獎學金。當時的他有兩個選擇，一是更換指導教授與研究題目，二是自籌經費。他因為熱愛當時的研究題目，選擇了第二條路。在博士班生涯的後半，透過協助其他老師從事研究賺取經費，甚至在博士班的最後一年，以羅莎拉摩斯國家實驗室全職實習生的身分完成了學業。現在回想起來，這樣的經歷讓他接觸了許多之前從未接觸的研究領域，也拓展了人脈，雖然在當下辛苦又驚險，但事後來看，其實是替人生履歷加分不少。
「從小到大一直是資優生，視學習為理所當然，想上課就來上課，想蹺課就蹺課，直到有了這段深刻的體驗後才發現，原來不是想要讀書就能讀書，過去真是生在福中不知福」，他也會跟學生分享這段經歷，鼓勵大家珍惜學習機會。
●從英文字典讀到偉人傳記，遇見《複雜》背後的「簡單」
從小愛閱讀的林守德老師，受到《福爾摩斯》系列的影響，曾立志要當名「偵探」，然而在聯考的壓力下，偵探夢自然被塵封進在童年裡。在「唯醫學系是從」的時代氛圍下，林守德老師堅持個人興趣，並在父母的支持下選擇就讀了臺大電機系，他從不認為放棄第一志願臺大醫科是件可惜的事情。他認為人要擺在最適合自己的地方，才能發揮自己完全的潛力
當兵抽中「金馬獎」的他，為了度過在東引島漫長的1.5年，讀遍島上圖書館有的書籍。「你想看的絕對都可以看完，你不想看的也都看完了！」老師笑說，這大概是現在很難想像的一件事，因為現在的人沒事就上網，很容易打發掉自己的時間。然而在被關在軍營的年代，網路還不發達，「書讀完後還順便拿一本英文字典來從A背到Z」，為了消磨當兵時光的廣泛閱讀，竟讓他找到了人生的下一個方向。
其實在當兵以前，林守德老師便有了出國深造的打算，只是由於自己對於電機系四年所學並沒有特別的感覺，所以還沒有決定好研究內容，直到他接觸到《複雜》這本與AI也有關的科普書籍。書中介紹了一門老師從沒接觸過的科學，並且常常用很簡單的方法與規則，就模擬出複雜的行為現象，這樣的內容引發了老師的興趣；再加上書裡提到的一位這個領域的重要人物在美國密西根大學任教，讓老師在退伍後決定前往該校繼續深造，並轉換跑道到人工智慧研究。
●學習與模仿，機器也能寫詩投稿
出於對「人工智慧」的好奇，林守德老師一頭栽進了AI的世界。初接觸這個領域時，學的還是圖靈（Alan Turing）以符號邏輯為主的那套，隨著技術進步，近二十年來的人工智慧領域已經轉向大數據與機器學習的方向。老師認為科學的價值在於「探索真理」，儘管市面上已經有許多AI套件，讓使用者不必知道背後的含義也可以使用。然而就算是被許多人拿來賺大錢的應用科學，老師認為身為一名學術研究者，探索這些技術成功的原因還是他非常注重的部分。他也強調，做研究需要紮實的基礎，對「歷史」也要有足夠的認知與了解。有些人雖然強調自己從事的是AI研究，但充其量只能說是著重深度學習這門新技術，對於整個AI的歷史脈絡，包括知識為導向的方法、古典機器學習的基礎等等卻不夠了解。老師認為，如果對於過去數十年AI的演進沒有一定程度的理解與尊重，很容易像是失根的浮萍一般，迷失在最新技術的虛幻華麗的表象中。
林守德老師的研究主要在於「AI的創意」。一直以來，許多人認為創意是人類獨有的東西，然而透過巨量資料與先進的AI技術，機器也可以擁有創造發明的能力。老師開發出古典詩詞創作系統，據他所述，機器的創作能力雖然比不上受過專業訓練的中文系學生，但與一般社會大眾相比並不遜色。他的學生也參與微軟開發出的「詩人小冰」，不僅會看圖寫詩，匿名投稿的詩作甚至獲得媒體刊登，這也顯示AI在創作上有一定的水準。
「你仔細回想人類歷史，很少領域有紅了變不紅以後，又再度紅起來的」林守德老師認為，這樣如海波浪般起起落落的熱度，是AI很特殊的一點，而這樣的現象，正是因為我們還不能完全攻克人工智慧。每一次的大起，通常是有新技術的發明，使得AI更進一步。但是人們又會漸漸發現，即便如此AI離真正的智慧還有一大段的距離，於是熱度漸消，直到下一波的新技術崛起，AI又會再度成為熱門話題。這一波因「深度學習」技術開發而爆紅的AI熱會延燒到何時，或許很難預測。但可以確定的是，不論是人類智慧或是人工智慧，「學習」都是不可或缺的一環！
