眾說紛紜的AI

昨天參加一整天的AI論壇,遇到很多內行人和外行人。主辦單位的目的在於橋接業界和學術界,連哄帶騙把許多AI專家,以及業界與政府的重量人士找來,可謂用心良苦,不過在裡頭坐上一整天也真是辛苦,好像一個人去參加一場長達一天的婚宴,必須一邊跟同桌人士哈拉,一邊「欣賞」舞台上的表演… 我因為前晚熬夜寫報告,昨天在會場頭痛了一整天,一直抽空閉目養神,不是偷懶,是頭痛到不行。不過還是得完成主辦單位交付的任務:花費二個多小時跟15位希望引進(或是正在從事)AI的業界/政府人士談話,瞭解他們的問題,個別給出一些建議,最後還要上台給三分鐘的心得報告。 就當作是做功德吧?因為AI紅透半邊天,迫不及待想引進AI的人太多,平常都有一些個案來找我談,但多半是想找一些有即戰力的技術或計畫,在最短時間可以幫到忙,而真的願意花大手筆做研發的倒是少之又少,大部份在談完之後,摸摸鼻子走了。昨天在最短時間內一次談了15位,也很不錯,只希望對方不要覺得這傢伙沒什麼真功夫,幫不了忙。 昨天最後上台報告時,我說我只是配角中的配角,各位如果開始建置AI系統,就會發現系統端的疑難雜症多得不得了,解決這些系統性問題的辛苦可能遠多於機器學習的部份,這時候才可能會需要我這種配角上場救援。 我沒有大聲說的是,反之,如果對AI沒有起碼的瞭解,分不清楚專家系統、機器學習、類神經網路的差異,可能不要貿然找那些做AI研究的大師,除非這些大師很喜歡做功德,像孔祥重院士偕同陳昇瑋博士那樣願意帶著一群學生「下海」,進到製造業的場域去動手做。不過,孔陳兩位大師現在也不可能親自去幫您的忙,想多認識AI的業界人士,可以繳學費去參加他們辦的人工智慧學校。 我希望人工智慧學校能補足業界的一些人才缺口。好比當年個人電腦出現後,很多中小企業開始導入試算表、文書處理,或是寫一些簡單的程式來做自動控制,需要很多人力來做,而我們當年念高中、大學時靠著自學就可以去做這些事,不一定要念資訊系,這也是目前產業AI化的重要途徑。 但是在AI產業化的方面,需要較長遠的規劃和耕耘。如果要在新興的AI產業上有足夠的競爭力,應該不是膚淺的作為就能做到,因此我認為AI產業化與產業AI化兩大方向雖然相關,但應該劃分和解釋清楚,不宜混雜在一起談,否則容易失焦,浪費彼此時間。 不過我還是跟AI的專家朋友說,昨天這場就算是您在做功德,有些參與的人士很少有機會跟AI大師們對談,有些以為AI很好做,各位大師親自出馬釐清真相,也是莫大功德。 例如我這邊在頭痛的情況下勉力為之,應該算是盡到公民的責任,與業界人士大致交流如下: 1. 遇到一群在政府做水利規劃的研究員與顧問公司,一起思考如何運用AI技術,或許他們更了解AI後,挑戰一些可行的目標,不要太好高鶩遠,可以少浪費一些民脂民膏; 2. 遇到一群醫院主管,和我先前遇過的醫界人士一樣,已經開始導入AI,面對的標籤化資料蒐集困難的關卡,但其實國內醫療界素質頗高,有機會結合AI做出新產業,但是要拿得出足夠資源; 3. 遇到立法委員,跟她談我常講的教育界的問題,也希望她幫忙看緊人民的荷包,不讓政府以導入AI為名胡亂撒錢買設備; 4. 遇到不恥下問技術問題的電子業大廠董事長,有點意外,還是想辦法用自然語言釋疑; 5. 遇到急於引進AI的製造業小廠,建議要找上下游業者合縱連橫打群架,不一定要自己做; 6. 遇到想引進AI幫忙自動產出精華影片的媒體,建議這種國外強到不行的應用,不要貿然自己研發,因為這類軟體遲早會普及,除非你有國外沒有的利基,否則不容易做出比人家好的東西。 總之,千萬不要一窩蜂,無論各位要走產業AI化還是AI產業化的道路,最好先搞清楚狀況,走適合自己的道路。 學生也是,資訊系學生可以去幫產業AI化,但是必須願意跨足產業,例如農業、醫療、製造業,不是宅在房間裡就行的,其他科系的學生也可以修一些AI的課,嘗試走這條路;資訊系學生想走AI產業化的道路,要知道AI系統錯綜複雜,要在此產業競爭,往往不是只懂機器學習的一招半式就行的。 Source: Deep

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