[洪士灝] 寫程式到底要不要天份和熱情?
[洪士灝] 寫程式到底要不要天份和熱情?
2015.09.21 | 技能

看到這篇標題為「寫程式不需要天份,也不需要熱情」的文章,覺得還頗有趣的。我很同意作者要破除「深植人心的刻板印象」的心意,想先談破除迷思這個部份,至於寫程式的部份,則有待討論,文末再談。

有時會看到這類經由聳動標題鼓勵讀者思考的文章,有的是作者刻意,有的是媒體加料的。我想最重要的是內容要言之有物,讀者要能思辨。我就常常藉這些機會思辨,用寫文章來澄清思緒,改變自己對事情的刻板印象。

如果我們把這篇文章的標題改為「寫文章不需要天份,也不需要熱情」,似乎也可以論證。馬上想到,一大堆記者天天寫文章,有天份和熱情嗎?(最近有人諷刺記者,說小時不讀書,長大變記者)。

寫一篇四平八穩的文章,不見得需要天份,倒是比較需要努力,但是才氣縱橫的文章,則是沒天份不行。熱情的作家比比皆是,但有影響力的名家不多。而我們從小背國父、蔣公的文章,請問他們有寫作天份,有天天想寫作的熱情嗎?名家和文章的影響力,與很多其他的因素相關,包括政治和機運,在此不一一列舉,所以這問題沒有標準答案,而答案要看你想寫何種文章而定。

圖說明
(圖片來源:ShutterStock)

我們還可以把題目換成「造東西」,但「造房子」「造汽車」「造飛機」「造火箭」同樣都是造東西,那個需要天份和熱情?講清楚之後,答案可能大不同。如果我們籠統地說「寫程式」,不問清楚是寫什麼程式,那要怎麼談呢?

因此,要思辨這類問題,關鍵往往在於深入追究文字的定義與內涵。一般人總是習慣接受主流的籠統概念,但卻不見得抓得住其具體內容和範疇,所以拿一個籠統概念套上另一個籠統概念。

傳統教育比較不鼓勵思辨,而且特別喜歡看大師如何扼要地回答「大哉問」。很多人特別愛摘錄大師嘉言錄,但不見得知道其微言大義。很多大師自己好像也不願多費唇舌講清楚,只好讓後人自己去揣測「道可道、非常道」的意思了。

我個人提倡在中小學教程式寫作,其中許多好處之一,就是「訓練學生清楚正確表達想法」。目前的作文訓練,很多只是教學生像大師般在短短的篇幅中籠統地說大道理,不夠清楚,也不見得正確。而數學和理化的訓練,則是機械式的解題,解答的式子能有幾行?算不上什麼表達想法的訓練。

承接以上的脈絡,我們來談「寫程式需不需要天份和熱情」這個命題時,首先需要更進一步講清楚「寫程式」的目標,才有辦法深談這件事。例如我簡單將寫程式的目標,分為以下三類分別做討論:

##(1) 寫程式來解決特定非電腦領域的應用問題

需要的是解決問題的天份和熱情。這類工作只要程式的邏輯正確,能力得以解問題、創新應用,那麼程式寫得好不好,不是重點。如果程式或演算法寫不夠好,找(2)的人來改;系統不夠強,找(3)的人來一起解決。

##(2) 寫程式來發展電腦領域內的軟體

這種人,常常是在所謂純軟體公司工作,一天到晚與電腦接觸,時時要面對不斷累積、越來越複雜的電腦軟體,常常要學習新的軟體語言、介面、架構,如果沒有天份,那麼可能難以理解複雜的部份,如果沒有熱情,恐怕不易堅持下去。

##(3) 寫程式來研究和發展電腦系統

這種人,例如在 Google/Facebook/IBM/Intel/Apple/Oracle的系統研發部門,最重要的是搞清楚各類與電腦系統相關的技術,改進現有的技術,而他們用來利用電腦來管理、分析和設計新的電腦系統的東西,都是程式,所以他們需要懂得寫程式,但未必是程式高手。

這樣討論就清楚些了,不是嗎?如果大家都把話講清楚,雞同鴨講的事情應該會減少些。

圖說明

我個人很不喜歡「以寫程式能力來判斷是否為強者」以及「為了寫程式而寫程式」的作法。過度強調這些,的確是造成社會刻板印象的根源之一。但是懂得寫程式的人有很多在做(1)和(3)的工作,需要的遠遠不只寫程式的能力,所以不應該特別突顯(2)的狀況,或是以為只有(2)才是王道。

然而,做任何學習和工作最好要具備起碼的天份和熱情,只是所需的專業和程度多寡不同而已。所以說「寫程式不需要天份,也不需要熱情」這句話是有瑕疵的,拿來破除迷思可以,但請不要籠統地抓住這句話到處去宣揚。

總之,想學寫程式,多一項能力,也多了邏輯思考和清楚表達的訓練,是一件好事。至於學了之後要做什麼,那就有太多的選項,最好的方法,就是先入門來學,才能確切分辨以上所講的事。

原文出處:洪士灝臉書

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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