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AI的起點:從108課綱看台灣的資訊人才培育

2018-01-11 10:31北美智權報

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【吳碧娥╱北美智權報 編輯部】

根據108學年度即將上路的新課綱,將「資訊與生活科技」列為國、高中必修科目,而且教育部將投入21億元更新設備,3年內要養成超過千名資訊科技老師。雖然資訊科技看似受到重視,事實上卻存在著極大的隱憂:儘管108課綱上路後,資訊課將成為國中必修,但在國小階段反而成為彈性課程。現在國小三年級就開始上資訊課,未來新課綱則建議五年級才開始,而且是「可上可不上」,如此一來資訊教育究竟是新亮點還是倒退走呢?

在2017年底一場「AI策略布局高峰會」中,教育部人工智慧人才培育辦公室主持人、台灣大學資訊工程系教授林守德指出,人工智慧產業是現在政府積極發展方向,經濟部、科技部、教育部等跨部會都在推動,但反觀台灣資訊教育卻落後得很嚴重,如果連資訊教育都沒有,拿什麼談人工智慧教育?就以即將推出的108課綱為例,國小沒有資訊教育必修課,全由老師決定教或不教;國中階段一周則有兩學分「資訊與生活科技」,也就是可以上資訊教育或是生活科技,平均下來大概每周約有一小時的資訊課;高中則是其中一年有兩學分必修課。英國要求11歲小孩要具備「雙語」,也就是要學會兩種程式語言;但台灣國小卻連固定的資訊課程都沒有,可想見和國外教育的差距有多大。

林守德認為,台灣的資訊教育不但落後全世界,而且是落後很多,要發展AI一定要學機器學習(Machine Learning),若基本運算思維都沒有的話,如何能訓練人工智慧的概念?人工智慧人才必須由下而上去推動,對國家競爭力有影響,急迫性及嚴重性值得政府重視。

表一、教育部人工智慧技術及應用人才培育計畫(暫訂) (資料來源:2017/12/...
表一、教育部人工智慧技術及應用人才培育計畫(暫訂) (資料來源:2017/12/29「AI策略佈局高峰會」,林守德簡報)
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早在1950年代、1980年代,AI曾經各紅過一次,中間歷經幾度寒冬,很少有一個產業領域能「起死回生」,上下起伏這麼多次。林守德解釋,由於AI涉及的問題太大,每個時期都只能解開一小塊,這一階段AI所有的成就,幾乎都聚焦在深度學習相關的辨識技術,但其他部分仍有很多進步空間。AI要有「自我意識」還很遠,只要電腦還未像人類一樣聰明的時候,AI就會有第四波、第五波不斷出來,直到AI各方面和人一樣厲害。林守德以「從幼稚園畢業正要進入小學」形容如今正值AI啟蒙時代的終點,也就是智能大躍進之前的時代,AI領域之所以有趣,是因為有太多東西可以做,也有太多東西還沒做。

如何成為AI人才?

人工智慧產業正夯,許多學生和家長都希望能搭上AI列車,林守德建議,未來若想走AI這個領域,必須把握四個方向:了解AI的歷史、培養基本數學與資訊能力、必修機器學習、由實作驗證理論。AI人才必須熟悉資訊科學和數學,了解機率和統計、線性代數、微積分;還要會寫程式、基本資料結構和演算法,並且了解資料庫(詳見表二)。

表二、AI基礎學科知識 (資料來源:2017/12/29「AI策略佈局高峰會」,...
表二、AI基礎學科知識 (資料來源:2017/12/29「AI策略佈局高峰會」,林守德簡報)
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機器學習是這波AI的成功因素,想成為AI人才,一定要了解機器學習的理論,對於調整參數、最佳化、加速的方式,也要能真的吸收和應用。機器學習是一個走了三、四十年的領域,演算法早就發明,只是受限於過去的電腦速度不夠快,硬體限制無法發揮能力。AI背後需要數學理論和分析,要對領域有足夠的了解,不然只是瞎子摸象,台灣想要做得比全世界其他競爭對手好,要了解AI方法背後的道理,有能力針對問題去修正方法,才有比較大的機會成功。林守德也說,雖然AI是理論,但還是需要實作,從做中學很重要,否則無法真正體會。他鼓勵在學學生可以參加T-Brain的競賽,增加AI的實務經驗。

T-Brain競賽 2018年將正式啟動

去年3月,Google宣布高價收購資料科學平台Kaggle,這是一個為產業和數據科學家提供數據建模和數據分析競賽平台。而在台灣,趨勢科技和國家實驗研究院也仿效Kaggle,攜手建置「T-Brain機器學習智慧運算分析平台」,T-Brain平台是國內第一個機器學習及AI社群。趨勢科技全球資深研發副總暨人工智慧加速計劃主持人周存貹表示,2018年開始,預計每兩到三個月將舉辦一次T-Brain競賽,由趨勢科技邀請業界提供Dataset,一起設計比賽題目及評分標準,開放各大學學生參與競賽,比賽題目和實況會公布在T-Brain平台上。對於業界來說,如果缺乏AI人才,可藉由T-Brain競賽接觸到學界的AI專家,有AI想法的公司可藉由競賽來驗證想法的可行性,降低投資新專案的風險。而參與競賽的學生,除了可以賺取獎金,更重要的是能提升自己的AI專長、了解業界真正的需求,也有機會找到工作甚至自行創業。

(資料來源:2017/12/29「AI策略佈局高峰會」,林守德簡報)
(資料來源:2017/12/29「AI策略佈局高峰會」,林守德簡報)
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AI發表是個很新的模式,新技術怎麼應用大家都很關注,以前發表論文要投稿至研討會,經過三個月等待才知道有沒有被錄取,現在AI技術都是先發表再說,變動實在太快。林守德強調,在AI領域中,產與學是非常靠近的,學界新的技術出來,往往不到一年就可以被應用在業界,而且產學合作的成果是可以直接成為產品的,另一方面,AI專精的學生,畢業後也可能成為業界的即戰力。從教育端去看,AI需要不同面向的人才,包括了解產業需求、不用非常深入技術的應用端人才;業界最缺乏的系統端人才;有能力發展新的演算法,更貼近要解決問題的高階研發人才;還有走在最前端、發展更新技術的世界級研究人才。不同類型的人才有不同的訓練及產出模式,必須從課程、平台、場域訓練及科普教育著手,加強中小學生的資訊基礎教育則是根本之道。

發展AI 從產業自治開始

台灣產業長期被缺乏高階人才所困擾,若不解決終將成為產業發展及升級的障礙,治本之道應從教育改革著手。台灣教育仍停留在教育部極權統治的監管思維,因而無法貼近產業脈動和業界所需,應儘速轉為順應時代需求的產業自治。尖端的產業要有尖端的教育服務業,從學校培育出來的學生才能順利為產業所用,像現在一邊高喊發展AI產業、培育AI人才,卻將資訊教育從國小開始連根拔起,從第一線的國小老師到大學教授都倍感憂心,究竟教育部何時才能退場,鬆開那雙高度管制的手,讓教育真正回歸學生及產業真正的需求呢?


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