我有話說》AI大肆進軍大學的怪現象 - umedia 優傳媒  

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我有話說》AI大肆進軍大學的怪現象
2021-08-31 07:00:00
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大部份大學都把AI放在研究所的層次,大學本科則致力於基礎資訊科技的學習,但今年有超過十間以上的大學,以衝鋒陷陣般的勢頭,把AI帶進大學科目的領域,不知所為何來。大學畢竟是為學子扎根而設,應用端的事,學校、教授、政府是搞不來的!(圖/取自網路)

 

作者/徐作聖(退休科管教授,新竹市)

 

今年在疫情肆虐消息佔據大部分媒體的情況下,台灣大學招生也贏得版面登上了主流媒體版面。包括文科大學以及科技大學,有超過十間以上的大學,以「葡氏蛋塔式」衝鋒陷陣般的勢頭,把AI帶進大學科目的領域。

 

姑且不論是大學在少子化條件下爭取存活,還是政府高層授意,這種一窩蜂蹭熱度、淌渾水的作法,將對教育體系造成很大的衝擊。這種情況和多年前廣設100多間大學一樣,受到教學品質不佳的譏諷,但此次急功近利的程度更令人歎為觀止,大大懷疑其真正的效能。
 

當有太多人快速進入工智能行業,未來行業中擁塞的情況可以預見。Everyone rushes into the AI field, symbolizing potential danger of overcrowding Taiwan's industry!
 

大學教育是個紮根的工作,就像應用物理研究所必須在大學修習基礎物理一樣,人工智慧技術也必須掌握基礎資訊科技的基本知識,未來才能在應用面找到發展的機會。

 

AI是一個資訊技術的實務應用,是一個致能科技(enabling technology),所以我喜歡用「智能」而非「智慧」來描述這個產業。事實上全世界沒有「單幹」AI的企業(就如同世界上沒有專業微機電公司,只有以微機電技術贏得優勢的企業(如TI),只有應用AI在特定領域的企業(如京東、智慧醫療)。因為AI碎片化、客製化、專業化的條件太高,所以AI基礎的運演算法(algorithms) 及資訊技術的掌握十分關鍵,故大部份的大學大都把AI放在研究所的層次,而大學本科則致力於基礎資訊科技的學習與打底。

 

但台灣這麽多大學衝鋒陷陣邁入AI 領域,到底是怎麼回事?再說,AI有技術面、社會面、經濟面、管理治理面、環境社會治理(esg)面,我們到底準備搞那一面?


AI的重點在應用,在客製化過程中行業專業知識(domain knowledge) 的掌握至為關鍵,但AI技術本身是中性的,若在智慧機械學習(Machine learning)的過程中有很多認知性與主觀性(discretionary and subjective)的判斷空間,通盤優化(overall optimization) 就會因人設制變成妥協式優化(compromised optimization) !這種東西大學沒得教,因為沒有這種師資!那麼,台灣發展AI的真正策略目標到底是什麼?
 

專業化精兵政策才是台灣該走的路,畢竟台灣市場太小,過度碎片化、多元化,非產業所長。大學一窩蜂追求這個當紅技術,不知是政府誤導,還是產業及高校已無計可施?
 

AI 應用必須依託在產業或市場,前者要有產業應用的行業專業知識(domain knowledge),後者要有廣擴縱深的(sizeable) 市場,這是個策略選項,不是「人多好辦事」的狀況。大學畢竟是為學子扎根而設,應用端的事就看這些學子的天份了,學校、教授、政府是搞不來的!

大部份大學都把AI放在研究所的層次,大學本科則致力於基礎資訊科技的學習,但今年有超過十間以上的大學,以衝鋒陷陣般的勢頭,把AI帶進大學科目的領域,不知所為何來。大學畢竟是為學子扎根而設,應用端的事,學校、教授、政府是搞不來的!(圖/取自網路)

 

作者/徐作聖(退休科管教授,新竹市)

 

今年在疫情肆虐消息佔據大部分媒體的情況下,台灣大學招生也贏得版面登上了主流媒體版面。包括文科大學以及科技大學,有超過十間以上的大學,以「葡氏蛋塔式」衝鋒陷陣般的勢頭,把AI帶進大學科目的領域。

 

姑且不論是大學在少子化條件下爭取存活,還是政府高層授意,這種一窩蜂蹭熱度、淌渾水的作法,將對教育體系造成很大的衝擊。這種情況和多年前廣設100多間大學一樣,受到教學品質不佳的譏諷,但此次急功近利的程度更令人歎為觀止,大大懷疑其真正的效能。
 

當有太多人快速進入工智能行業,未來行業中擁塞的情況可以預見。Everyone rushes into the AI field, symbolizing potential danger of overcrowding Taiwan's industry!
 

大學教育是個紮根的工作,就像應用物理研究所必須在大學修習基礎物理一樣,人工智慧技術也必須掌握基礎資訊科技的基本知識,未來才能在應用面找到發展的機會。

 

AI是一個資訊技術的實務應用,是一個致能科技(enabling technology),所以我喜歡用「智能」而非「智慧」來描述這個產業。事實上全世界沒有「單幹」AI的企業(就如同世界上沒有專業微機電公司,只有以微機電技術贏得優勢的企業(如TI),只有應用AI在特定領域的企業(如京東、智慧醫療)。因為AI碎片化、客製化、專業化的條件太高,所以AI基礎的運演算法(algorithms) 及資訊技術的掌握十分關鍵,故大部份的大學大都把AI放在研究所的層次,而大學本科則致力於基礎資訊科技的學習與打底。

 

但台灣這麽多大學衝鋒陷陣邁入AI 領域,到底是怎麼回事?再說,AI有技術面、社會面、經濟面、管理治理面、環境社會治理(esg)面,我們到底準備搞那一面?


AI的重點在應用,在客製化過程中行業專業知識(domain knowledge) 的掌握至為關鍵,但AI技術本身是中性的,若在智慧機械學習(Machine learning)的過程中有很多認知性與主觀性(discretionary and subjective)的判斷空間,通盤優化(overall optimization) 就會因人設制變成妥協式優化(compromised optimization) !這種東西大學沒得教,因為沒有這種師資!那麼,台灣發展AI的真正策略目標到底是什麼?
 

專業化精兵政策才是台灣該走的路,畢竟台灣市場太小,過度碎片化、多元化,非產業所長。大學一窩蜂追求這個當紅技術,不知是政府誤導,還是產業及高校已無計可施?
 

AI 應用必須依託在產業或市場,前者要有產業應用的行業專業知識(domain knowledge),後者要有廣擴縱深的(sizeable) 市場,這是個策略選項,不是「人多好辦事」的狀況。大學畢竟是為學子扎根而設,應用端的事就看這些學子的天份了,學校、教授、政府是搞不來的!

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