台灣如何在人工智慧彎道超車？得培養高級AI人才 - 工程師

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撰文者：孫民 發表日期：2016/10/20

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？


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？

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。

上一篇文章: AlphaGo 可以開無人車嗎？AI 其實需要訓練師
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