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培訓AI人才 打開科技創新死結

2017-11-13 01:48經濟日報 陳昇瑋

科學不斷突破,促使技術與產業的發展及變化更加迅速,也導致知識與人才的競爭更形激烈,迫使台灣必須正視國內既有體度的限制,創造一個必須重整實力、化危機為轉機的發展契機。人工智慧是一個顯著的例子。

人工智慧近年來快速進展,它的概念(類神經網路)雖然在1960年代已被提出,但最近兩、三年的發展已超過之前50年的發展;就跟滾雪球一樣,技術深度愈疊愈高,同時威力也不斷被展現及證明。

全球發展人工智慧最普遍的共同挑戰是,各行各業都在尋覓人工智慧人才,但學校供給遠小於需求,何況因人工智慧是跨領域的技術,需要各領域的人才來習得人工智慧技術,而非等待資訊人才來踏入每個垂直領域。

再者,相較於一般資訊科技產業所需軟體人才,人工智慧技術人才培育的門檻更高,因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力,必須以「做中學」的方式累積經驗,才能在不斷地解題過程中,掌握技術,培養發現及解決問題所需的經驗。因此,系統性的「垂直領域人工智慧人才」培訓將是關鍵,才有可能填補此重要的結構性人才缺口。

國內的科技創新生態,尤其是軟體創新生態,長年以來處於力不從心的狀況,畢竟整個生態系統的問題不是個人甚至是少數公司可以改變的。有趣的是,軟體開發相較於硬體開發投資上「省錢」許多,可能帶來的價值槓桿更大,為何一直無法以硬帶軟,帶出具規模的軟體創新生態系統呢?

其中一個主要問題在舞台。國內的B2B軟體系統,大型的、複雜的,多採購國外大廠的解決方案,免得犯錯;國內的B2C軟體系統,因為市場規模不大,單純的軟體技術也做得到,多是一組前端加後端工程師用現有的程式庫就兜得出來,連資深的系統架構師都派不上用場,也不太會犯錯。再加上薪資、分紅等因素,國內的優秀人才容易被硬體廠吸引,留下的軟體人才在沒有具系統及規模挑戰性的地方,只容修補國外大廠解決方案的問題,自然惡性循環。

若能在短時間內大量地培植各垂直領域的人工智慧人才,是個解開國內科技生態系統死結的有效手段。原因有四:一是人工智慧短時間內不容易有現成的解決方案,可適用所有產業的所有問題,國內外皆然;二是人工智慧的技術門檻高(或說門檻不高,但極致的門檻極高),目前已吸引許多年輕高手自主地投入學習,潛在能力已在那兒;三是每家公司幾乎都有為數不少在流程、維運、人力資源、倉儲、進銷存、客戶、物流各面向,可用人工智慧很快切入;四是人工智慧的導入成本,相對投資小,效益大。

因此,我們迫切需要更多、更多具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才,讓「找不到人才」不再成為產官學研各界發展人工智慧的障礙。同時,建立「自己的問題自己解決」的文化,打破被技術殖民的慣性,同時打破科技生態創新系統的死結,除了經濟發展外,人民的生活品質也可進一步提升。(作者是中央研究院資訊科學研究所研究員、台灣資料科學協會理事長)

人工智慧

陳昇瑋

作者為中央研究院資訊科學研究所研究員、台灣資料科學協會理事長及台灣人工智慧學校執行長。堅信大數據及人工智慧的價值,長期推廣資料科學在各領域的應用。他期待讓資料科學及人工智慧在台灣不再是口號,而是真實拿來創造價值及協助產業升級的工具。
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