台灣如何在人工智慧彎道超車?得培養高級AI人才

2016.10.20 by
孫民
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深度學習以及人工智慧飛速的發展,在許多領域都造就了突破性的成果,人人都可以是AI人才。但是,難道每一位AI人才,都可以成功利用深度學習演算法,開發出實用的產品嗎?

近年來深度學習以及人工智慧飛速的發展,在許多領域都造就了突破性的成果,例如自動駕駛系統利用深度學習來辨識物體、從醫療影像中辨識視覺疾病等。這樣的近況,造就了許多公司積極在現有或新的產品上應用深度學習。

可以想像未來在台灣,對AI人才的需求會越來越多。然而,就如李宏毅老師上一篇文章所提,以深度學習為基礎的AI技術本身並沒有太高的門檻,只要幾台伺服器插幾張顯卡,然後寫幾行程式碼,人人都可以是AI人才。

但是,難道每一位AI人才,都可以成功利用深度學習演算法,開發出實用的產品嗎?

隨著人工智慧及深度學習的飛速發展,對AI人才的需求日增。
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借鏡美國可以發現,各大公司對「高級」AI人才的追求,幾近瘋狂。因為如何訓練AI系統,讓它符合產品需求,是一門難度極高的技術。

所謂高級AI人才,就是有能力持續提升演算法的效能(如辨識準確度),最後達到「產品需求」的人才。

以電腦視覺領域為例,Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)是最大的學術會議,2016年有超過60個廠商來徵才

許多公司例如Facebook、Apple,都進一步邀請口頭發表(oral presentation)的作者們晚上參加聚會,目的是為了吸引最優秀的人才。許多新創公司更是會主動在GitHub上延攬熱門的開源(Open Source)作者,不論作者在不在美國,都主動邀約面談。

從去年開始,許多大陸公司(如圖森 )也在CVPR跟美國公司較勁,爭取人才。如果台灣公司有產業升級的企圖心,就必須在人才競爭上展露出野心。

台灣留不住高級AI人才

當然現實是殘酷的,一般公司非常難在人才市場上搶贏大公司如Google、Facebook等。因此,台灣很重要的是培育高級AI人才。

不過,好消息是,從2013年台大資工系副教授林軒田的開放式機器學習課程開始,至2015年中研院主辦的深度學習工作坊,台灣資料科學年會對於深度學習的介紹,以及台大李宏毅老師開放課程的推廣,越來越多的學生以及工程師開始學習機器學習以及深度學習,紛紛走上成為AI訓練師(AI Mentor)的路。

然而,高級AI人才的養成需要歷練以及時間。 可惜的是,大部份學生成為AI人才之後,卻只能選擇出國一途,因為台灣缺少需要高級AI人才的產業。另外,許多公司雖投入資源,讓工程師轉型為AI人才,但是遇到瓶頸之後可能缺乏經驗突破,公司內部也可能缺乏夠多的人才去腦力激盪出新的方法。這些問題都很可能讓台灣追不上這波AI創新的浪潮。

因此,台灣近幾年最關鍵的是如何留住人才。台灣公司需要更積極的跟學校合作,開設培育高級AI人才的全職以及在職課程。更盼望可以大張旗鼓地讓台灣年輕人看到留在台灣的出路,讓人才不再淨流出。

AI人才,才能讓台灣彎道超車

怎麼樣才能加速AI發展,讓台灣彎道超車呢?必須創造一個AI人才可以持續成長為高級 AI人才的環境。

成長的環境對現今的AI人才來說是非常重要的, 因為AI領域發展太快速了,幾乎每幾個月,學界或是業界都有重大的突破。因此一個單位是否吸引人才的重要因素是,一年後可以學會多少新的東西?有多少自由度能追逐看似瘋狂的想法?

台灣能若要在人工智慧領域彎道超車,需要高級AI人才。
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若剖析最成功的美國AI研發單位,它們有三個共同點:(1) 聚集足夠多的人才,像是Facebook AI Research (FAIR)Google以及Apple 的研發單位;(2) 有遠見且能跟AI人才直接溝通的領導,像是Facebook、Google、Tesla 的執行長,都有相關背景;(3) 相當程度的開放研究,FAIR以及Google都開放許多研究發表,成果開源,以及鼓勵經驗分享。

台灣許多令人尊敬的企業家們,請帶頭成立投資AI人才的共同基金。海外成功的國人以及國內的專家們,請你們擔起為台灣識才的評審及導師,替台灣選出以人才為主的團隊。唯有台灣出現願意早期投資AI技術公司(例如DeepMind , Vacarious, OpenAI ),才可能把人才留下。

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