迷人的機器學習—專訪林軒田

迷人的機器學習—專訪林軒田
採訪／楊慈慧

走進位於信義區的商業大樓，不同於一樓正在中元大拜拜的熱鬧，位在六樓的沛星（Appier）科技恍若世外桃源，整體運用大量落地玻璃裝潢，開闊明亮的空間隔絕了外頭的喧囂。被學生稱為「田神」的林軒田老師借調至業界已有兩年多，儘管如此，他還是年年都在臺大開課，希望繼續培養下一代學生進入人工智慧的殿堂。

提到機器學習，林軒田老師直說「很迷人」。對他來說，迷人之處不只在機器學習本身，還因為這是門結合了應用與技術領域的學問，包括應用數學、電腦、工程學等等，「作為一個機器學習研究者，我們要非常重視與不同領域的人對話」，林老師表示，除了跨領域以外，機器學習還結合了人類學習的哲學，這正是因為機器和人類學習之間有著深刻的對應關係，在學習上想要克服的問題並沒有太大差異，這正是機器學習讓他傾心的地方。

有緣千里來相會，與機器學習的不解之緣

回憶最初接觸機器學習的機緣，林軒田老師認為是雙重因素—興趣使然再加上緣分作祟。推甄大學時，老師選擇就讀資訊工程學系。進入資工系後，因為修到了相關課程，讓他開始對人工智慧領域產生興趣，不過此時的他尚未確定自己即將鑽入人工智慧中的哪個領域之中。而在大四的專題課時，第一個答應收他的老師是林智仁老師，碰巧的是，林智仁老師的研究領域就是機器學習，而他最後也決定加入了林智仁老師的研究室。因著找專題老師時的緣分，林軒田老師一腳踏進原本就頗感興趣的機器學習領域。

大學畢業後，林軒田老師選擇前往美國的加州理工學院深造。加州理工學院可謂是「諾貝爾獎製造機」，迄今已經誕生了37位（教授或校友）的諾貝爾獎得主。老師認為那段的求學時光，帶給他不同以往的學習經驗。因為加州理工學院非常鼓勵學生跨領域學習，讓林老師得以依著興趣去旁聽許多不同領域的課，而在此時所吸收到的各式知識，在日後都成了灌溉研究的養分。畢業後，因為家人都在臺灣，讓林軒田老師還是想要回臺就業。林軒田老師便跟當時還是女友的太太說：「如果在臺灣沒有好的機會，才要考慮繼續待在美國」，老師謙虛的說，「剛好臺大資工系提供了很好的機會」，讓他如願以償，回到臺灣發展。

教學、研究跨入業界，一個問題兩個角度

在訪談的過程中發現到，林軒田老師是個對自己頗有要求的人，非常重視個人的成長與進步。提到決定借調業界的緣由，林老師表示希望自己可以在業界有所成長，並在增廣見聞後，再把所見所聞帶回學校。他認為機器學習是相當實務導向的領域，必須要在實務上驗證，然而在學校裡面能做的，有時會碰上瓶頸，缺乏實務挑戰。當時林軒田老師已經在Appier擔任了一段時間的顧問，Appier也正在快速的成長期，有趣的問題越來越多，吸引了他的注意，這讓他認為Appier是一個最能得到自我成長的地方，也因此林軒田老師在兩年多前決定加入Appier。

「借調到業界最有趣的地方，就是可以同時用兩個角度來看一個問題」，林軒田老師表示，研究與實務在看問題的角度上非常不同。在做研究時，重視的是要做出技術上的突破點，以及如何說服自己的論文評審委員；而在實務層面上，要考量的事情變成了能不能解決應用端的痛點，能否把現實中碰到的每一項背景知識或限制妥善地納入設計之中。從研究跨到業界的林老師，正好可以同時用研究與實務層面的角度來看待問題。

機器學習vs.人類學習：異曲同工與截長補短

過去總以為「學習」是人類的專利，然而在人工智慧的發展下，現在的機器和人一樣都會「學習」。機器與人類擁有類似的學習步驟，由觀察到的資料出發，歸納出資料中規律之處，進而以所找出的規律做出預測。不只是學習步驟，就連在學習上可能碰到的問題，亦頗為相似。譬如這次探索講座的名稱所提到的「鑽牛角尖」，不論是機器或是人類，都不願落入如此田地。即便有不少類似處，機器與人類的學習仍有相異之處，就拿擅長之處來說，人類擅長在直覺與抽象規劃上，機器則長於記憶與快速的計算。既然人類與機器的長處不同，又何不嘗試截長補短呢？林軒田老師表示，最近在他們實驗室剛發表了一篇論文，講述如何利用深度強化學習來進行自動橋牌叫牌。過去的橋牌叫牌系統，都是直接挪用人類的叫牌系統，然而在結合雙方長處、拿出彼此最擅長的東西後，反而可以做得更好。

捲土重來未可知，腳踏實地的新AI熱

提到人工智慧在歷史上的多次興衰，林軒田老師認為那是因為實際與期望的落差所導致。過去，大家對AI有著過高的期待，無奈當時的技術發展趕不上人們的期望，AI自然在技術發展碰到一定瓶頸後進入寒冬。這次的人工智慧熱潮起於機器學習，雖然在人工智慧發展初期就有「機器學習」的領域，但經過數十年的演進，機器學習可以解決越來越複雜的問題，並且也能處理得更加深入。機器學習仰賴大量資料來進行演算，目前的確擁有大量的資料，也具備足夠的計算能力，而在應用方面，也更能貼近日常生活的需求，如果說從前的AI熱潮就像是失根的浮萍般漂泊，這次可謂是有了牢固的根來抓著AI發展。目前有不少公司投入AI應用市場，今日造訪的Appier主要業務也在希望運用人工智慧來解決商業痛點，可以用AI來輔助商業決策，也可以用AI來評估廣告行銷的最佳受眾。

人工智慧發展至今，已經將人與電腦的合作帶向了新的模式。儘管我們很難掌握未來會如何發展，但這樣的未知數，或許也是人工智慧另一個迷人之處！

(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)