【人物專訪】迷人的機器學習——專訪林軒田

●10/06 林軒田老師主講:「開發機器的學習潛能—鑽牛角尖或舉一反三?」點此報名

採訪、撰文|楊慈慧

走進位於信義區的商業大樓,不同於一樓正在中元大拜拜的熱鬧,位在六樓的沛星(Appier)科技恍若世外桃源,整體運用大量落地玻璃裝潢,開闊明亮的空間隔絕了外頭的喧囂。被學生稱為「田神」的林軒田老師借調至業界已有兩年多,儘管如此,他還是年年都在臺大開課,希望繼續培養下一代學生進入人工智慧的殿堂。

提到機器學習,林軒田老師直說「很迷人」。對他來說,迷人之處不只在機器學習本身,還因為這是門結合了應用與技術領域的學問,包括應用數學、電腦、工程學等等,「作為一個機器學習研究者,我們要非常重視與不同領域的人對話」,林老師表示,除了跨領域以外,機器學習還結合了人類學習的哲學,這正是因為機器和人類學習之間有著深刻的對應關係,在學習上想要克服的問題並沒有太大差異,這正是機器學習讓他傾心的地方。

●有緣千里來相會,與機器學習的不解之緣

回憶最初接觸機器學習的機緣,林軒田老師認為是雙重因素——興趣使然再加上緣分作祟。推甄大學時,老師選擇就讀資訊工程學系。進入資工系後,因為修到了相關課程,讓他開始對人工智慧領域產生興趣,不過此時的他尚未確定自己即將鑽入人工智慧中的哪個領域之中。而在大四的專題課時,第一個答應收他的老師是林智仁老師,碰巧的是,林智仁老師的研究領域就是機器學習,而他最後也決定加入了林智仁老師的研究室。因著找專題老師時的緣分,林軒田老師一腳踏進原本就頗感興趣的機器學習領域。

大學畢業後,林軒田老師選擇前往美國的加州理工學院深造。加州理工學院可謂是「諾貝爾獎製造機」,迄今已經誕生了37位(教授或校友)的諾貝爾獎得主。老師認為那段的求學時光,帶給他不同以往的學習經驗。因為加州理工學院非常鼓勵學生跨領域學習,讓林老師得以依著興趣去旁聽許多不同領域的課,而在此時所吸收到的各式知識,在日後都成了灌溉研究的養分。畢業後,因為家人都在臺灣,讓林軒田老師還是想要回臺就業。林軒田老師便跟當時還是女友的太太說:「如果在臺灣沒有好的機會,才要考慮繼續待在美國」,老師謙虛的說,「剛好臺大資工系提供了很好的機會」,讓他如願以償,回到臺灣發展。

●教學、研究跨入業界,一個問題兩個角度

在訪談的過程中發現到,林軒田老師是個對自己頗有要求的人,非常重視個人的成長與進步。提到決定借調業界的緣由,林老師表示希望自己可以在業界有所成長,並在增廣見聞後,再把所見所聞帶回學校。他認為機器學習是相當實務導向的領域,必須要在實務上驗證,然而在學校裡面能做的,有時會碰上瓶頸,缺乏實務挑戰。當時林軒田老師已經在Appier擔任了一段時間的顧問,Appier也正在快速的成長期,有趣的問題越來越多,吸引了他的注意,這讓他認為Appier是一個最能得到自我成長的地方,也因此林軒田老師在兩年多前決定加入Appier。

「借調到業界最有趣的地方,就是可以同時用兩個角度來看一個問題」,林軒田老師表示,研究與實務在看問題的角度上非常不同。在做研究時,重視的是要做出技術上的突破點,以及如何說服自己的論文評審委員;而在實務層面上,要考量的事情變成了能不能解決應用端的痛點,能否把現實中碰到的每一項背景知識或限制妥善地納入設計之中。從研究跨到業界的林老師,正好可以同時用研究與實務層面的角度來看待問題。

●機器學習v.s.人類學習:異曲同工與截長補短

過去總以為「學習」是人類的專利,然而在人工智慧的發展下,現在的機器和人一樣都會「學習」。機器與人類擁有類似的學習步驟,由觀察到的資料出發,歸納出資料中規律之處,進而以所找出的規律做出預測。不只是學習步驟,就連在學習上可能碰到的問題,亦頗為相似。譬如這次探索講座的名稱所提到的「鑽牛角尖」,不論是機器或是人類,都不願落入如此田地。即便有不少類似處,機器與人類的學習仍有相異之處,就拿擅長之處來說,人類擅長在直覺與抽象規劃上,機器則長於記憶與快速的計算。既然人類與機器的長處不同,又何不嘗試截長補短呢?林軒田老師表示,最近在他們實驗室剛發表了一篇論文,講述如何利用深度強化學習來進行自動橋牌叫牌。過去的橋牌叫牌系統,都是直接挪用人類的叫牌系統,然而在結合雙方長處、拿出彼此最擅長的東西後,反而可以做得更好。

●捲土重來未可知,腳踏實地的新AI熱

提到人工智慧在歷史上的多次興衰,林軒田老師認為那是因為實際與期望的落差所導致。過去,大家對AI有著過高的期待,無奈當時的技術發展趕不上人們的期望,AI自然在技術發展碰到一定瓶頸後進入寒冬。這次的人工智慧熱潮起於機器學習,雖然在人工智慧發展初期就有「機器學習」的領域,但經過數十年的演進,機器學習可以解決越來越複雜的問題,並且也能處理得更加深入。機器學習仰賴大量資料來進行演算,目前的確擁有大量的資料,也具備足夠的計算能力,而在應用方面,也更能貼近日常生活的需求,如果說從前的AI熱潮就像是失根的浮萍般漂泊,這次可謂是有了牢固的根來抓著AI發展。目前有不少公司投入AI應用市場,今日造訪的Appier主要業務也在希望運用人工智慧來解決商業痛點,可以用AI來輔助商業決策,也可以用AI來評估廣告行銷的最佳受眾。

人工智慧發展至今,已經將人與電腦的合作帶向了新的模式。儘管我們很難掌握未來會如何發展,但這樣的未知數,或許也是人工智慧另一個迷人之處! 

 

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