從機器人到心理學再到人工智慧—專訪楊立行

採訪／鄭兆庭

初遇「類神經網路模型」

高中時代讀第三類組的楊立行老師，和許多第三類組的學子一樣，曾以成為醫生為目標。同時，他也十分著迷於鋼彈等機器人角色，因此第二類組研究有關「機械手臂」的科系，也是當時他的目標之一。聯考過後，由於分數而未能如願。這時，家中長輩介紹某位心理系的主任給楊老師認識，這使得楊老師發現，原來心理學是在做心智方面的基礎研究。於是楊老師抱著「不能研究機器人的機身（body），那或許可以研究機器人的智慧（intelligence）」的想法，進入了心理系就讀。

然而，進了心理系以後才發現，這兩者之間事實上差得很遠。在大二的心理學實驗法一門課上，楊老師注意到了「認知心理學」這個研究大腦如何記憶、學習、思考、推理的學門。這對於楊老師來說，是一個新的契機，因為這似乎能讓他朝著原先研究「機器人智慧」的夢想前進。讀完研究所並退伍之後，楊老師至臺大心理系擔任鄭昭明教授的助理的時期，在教科書上的其中一頁看到了關於「類神經網路模型」的介紹。類神經網路模型是數學函式所組成的結構，利用模仿神經元的節點，在功能上滿足了心理學家研究泛用型神經網路（例如：大腦）的彈性需求。

正好當時臺大心理系邀請了留德的李淑貞教授舉辦了關於類神經網路模型的工作坊。楊老師利用了這段時間，初步認識了類神經網路模型的建立和運作方式。這是一項同時需要數學、程式設計、心理學知識的工具。在李學姐的引薦之下，楊老師找到了他未來的指導教授，並前往位於伯斯的西澳大學（The University of Western Australia）攻讀博士學位，鑽研類神經網路模型於心理學的應用。

留澳經驗

楊老師帶著對類神經網路模型的憧憬，到了全世界最寂寞的城市—伯斯。在最初的三個月，他一直在等待指導教授下達研究上的指令，卻遲遲沒有下文。這令他手足無措而十分的恐慌。直到某天，他才突然驚覺，這是一個講求主動學習的地方。於是開始找出學長的研究論文來閱讀，進而慢慢摸索出了自己的第一個實驗計畫。

研究類神經網路模型需要許多數學基礎，像是微積分、線性代數、微分方程等等。楊老師就是在這段求學的過程中，發現自己的不足之處，再以自學的方式，逐步掌握了這些知識。這段「歸零的經驗」讓他深刻體會到「真正教導我的，就是我自己。」

由此經驗對比台灣當前的學習環境，楊老師也有些感慨。他認為，教師的工作在於解惑，學生不該總是等著老師傳授答案。楊老師留學澳洲時的體悟，正是學生應該要自己面對問題，自己找尋答案。重要的是，要學習用客觀、可驗證的標準去說服自己的指導教授，為何我的問題是一個值得問的問題，並且去尋找可以驗證答案的判準。

心理學與人工智慧

那由類神經網路模型到人工智慧，這些發展和心理學的關係是什麼呢？楊老師說，心理學家最主要的關懷是人類的心智到底是如何運作的。從最早期，由哲學、內省的方式探討心智，漸漸的轉向科學實證的研究方法來蒐集行為的證據。然而，這些實驗仍無法描繪人類心智的運作機制。雖然從上世紀末以來，腦電波、腦部斷層掃描等技術，令學者可以探知大腦的運作，不過這些方法依然無法清楚的捕捉到心智運算機制的細節。為此，心理學家嘗試以數學模型描繪心智運算的歷程。

由於人工智慧突飛猛進的發展，演算法愈來愈新，電腦運算的速率也愈來愈快，這些成就都直接或間接地輔助心理學家開發更複雜的數學模型，可以更完整地說明人類心智是如何運算的。像是：透過研究低階訊號處理的模型和高階心智的關聯，心理學家更有機會去探究人類思緒的整個歷程與各個片段，猶如一把軟體的手術刀。如此，心理學家便有更大的可能性去解開人類的心智之謎。

楊老師認為，台灣在人工智慧方面的優勢在於民間，業界跑在學界之前。由於多數心理學的老師不具有這方面的專業，因此學生在不主動學習的情況下，也難有機會發展這些專業。他希望自己留學澳洲的經驗，能夠鼓勵有志者，主動學習相關的知識（例如：程式設計），以追逐自己的夢想，就如同他帶著機器人夢，一路堅持到今天的研究之路上。

此次參與AI嘉年華的短講，是楊老師第一次從事科普演講。楊老師說，台灣的心理學界在人工智慧的領域還是相當罕見和稀有的，希望藉由這次的講座，和大家分享他的跨領域研究經驗與想法，讓大家認識到心理學不只是玄學或清談，而是未來深具就業潛力的藍海。

(本文為教育部「人工智慧技術及應用人才培育計畫」成果內容)