【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!

 

 

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