我看李家同的是與非

最近在網路上流傳了兩篇相當具有爆點的文章 “陳鍾誠給李家同的一封公開信” 以及 “陳鍾誠給李家同的第二封公開信“, 內容直接針對大家熟悉的李家同教授開砲, 直指李家同教授為台灣教育界獨尊論文, 讓學生出社會後喪失實作能力的始作俑者. 由於我一直同時關注產業界以及學術界的發展, 所以對關於李教授的一些議題也在這邊提出一些個人的看法. 小弟無門無派, 純粹個人看法, 希望也跟大家有一些健康的討論.

李教授談雲端運算

李家同教授最近幾年在媒體上很紅, 文章和個人言行常常駁上媒體版面, 不過大家要注意的是, 李教授之所以常常上新聞, 不是因為他講的每句話都是對的, 也不是因為他講的每句話都是錯的, 而是大家覺得他講的話很有趣. 比如說下面這個片段:

很有趣對吧? 但是有趣和正確與否, 是兩回事

不幸的是, 有趣的東西才會被人記住, 無論那個東西的對錯. 所以李教授講的話常常引起爭議, 但是其實大部分時間, 媒體很明顯是抱著看笑話的心態在報導這個人, 他講什麼, 其實大家就是 “哈哈哈” 過去, 很少去探討他拋出的議題, 我覺得這對李教授不公平, 對於社會也是一點幫助都沒有,  一直到最近網路上那兩封陳老師的公開信的出現. 我覺得正好藉此整理一下自己的想法.

上面那一段 video, 李教授把雲端計算當成笑話來講, 叫大家千萬不要去碰, 但是事實是: 身為雲端運算的箇中翹楚, Google 和 Facebook 不但沒有垮掉, 還徹底透過雲端計算, 改變了全世界.

所以事實很明顯, 李教授這一段話, 應該是被大家當成笑話在看. 至於為什麼他口出此言, 可能有幾個理由: 第一, 他不了解什麼是雲端計算. 第二, 他了解什麼是雲端運算, 但是他覺得雲端運算沒什麼了不起, 純粹是一些既有技術的合體, 加上新的名詞罷了.

我認為, 比較有可能的理由是第二個, 為什麼? 我們可以繼續追蹤下去:

人工智慧的昨天與今天

前一陣子, IBM 的超級電腦在益智問答節目上勝過兩個人類, 拿到冠軍. 這個冠軍象徵了人工智慧的一個里程碑. 媒體也大幅報導.

針對這件事情, 大家可能忘了, 李家同教授去年四月在聯合報上面發表了一篇文章 “我們需要萊特希爾報告“, 內容大家也不用費心去看了, 簡單來說, 該篇文章把 “人工智慧” 斥為一種盲目的流行, 李教授語重心長, 說連政府都搞不清楚情況, 搞什麼人工智慧, 搞什麼雲端計算. (李教授在這篇文章連雲端運算也一起鞭了兩下, 足見其對雲端運算之痛恨程度).

Google 是專門研究人工智慧的箇中翹楚, Google 的搜尋引擎這麼好用, 也是因為人工智慧. 這樣看來, 恐怕李教授的確是忽略了某些事實.

重點來了, 李教授在文章中提到: 他自己以前是研究人工智慧的

這就有意思了, 一個當年自己是研究人工智慧的人, 幾年後回頭重砲批評人工智慧.

莫名其妙, 是吧?

舉這兩個例子, 不是要證明李教授不懂, 而是他拋出的議題很大, 自己和別人都沒有仔細花時間去探討. 讀者繼續看下去就知道了.

我拜讀過李教授許多論文和書籍, 其對電腦科學的基礎研究 “演算法”, 有著無遠弗屆的貢獻, 可以說今天的人工智慧和雲端計算, 很多底層的技術受益於李教授的研究.  看到這裡, 你不禁會問: “那李教授幹嘛拿磚頭砸自己的腳?” 當時看到李教授的文章, 我也很不解, 不明白為什麼他要開砲批評人工智慧, 因為無論是台灣或是國外, 都有很多研究人工智慧的學者, 他們對學術界和產業界都有很多的貢獻. 當時我甚至有點不平, 因為自己也是讀人工智慧的. 人工智慧明明就徹底改善了這個世界, 為什麼李教授要這樣子講?

後來回頭想想, 再看了看李教授批評人工智慧的文章, 我就有了清楚的答案. 人工智慧在 70 到 80 年代左右, 逐漸式微, 因為找不到好的應用, 突破不了一些電腦的先天限制, 就跟李教授該文的其中一段講的一樣, 他認為人工智慧 “有一些先天的限制”. 這個先天的限制就是大學問了, 當時人工智慧採用的研究方法多以邏輯和演算法為出發點, 由研究者事先定義一套嚴謹的規則, 讓電腦去跑, 所以當時出現了一些 expert system, 把一些專家的邏輯萃取到電腦程式裡面, 讓電腦模仿專家的邏輯. 當時這是人工智慧方法論中的顯學, 研究人員甚至還研究出可以自己證明數學定理的電腦程式, 但是過一陣子沒搞頭了, 因為專家難尋, 邏輯難編. 結果便成了當時 “難以突破的一些先天限制”.

90 年代後期, 狀況突然改變了, 許多研究人員開始將統計方法和機率引入人工智慧的研究, 整個研究的方向改變成為 “以資料為出發點”, 我不教電腦一堆複雜的專家邏輯, 相反地, 我給它大量的資料, 然後教它如何去消化這些資料, 最後產生自己的邏輯, 會產生出什麼邏輯, 程式設計者事先並不知道.

這是兩種完全不同的方法, 一個以邏輯為出發點, 一個以資料和統計為出發點, 這樣的改變, 都是拜網際網路的產生所致.

Google 和 Facebook, 就是靠這種以資料為出發點的人工智慧, 獲得了巨大的成功. 要說人工智慧是一個失敗的東西, 實在是沒什麼道理. 李教授要是在撰文之時, 仔細觀察和歸納這十幾年來人工智慧研究方向的改變, 並且看看產業界是如何有效地運用這些研究, 相信不會武斷地下結論. 但這也不過顯示出, 李教授與產業界有一定程度的脫節罷了. 所以我傾向認為李教授是了解這些東西的, 或說他其實是很有能力去了解的, 只是他沒有好好探討, 下了倉促的結論.

因此我覺得李家同教授拋出的議題都很好, 但是有能力去仔細探討和辯論的人, 卻不多: 台灣還是一堆人搞不清楚雲端運算是什麼; 至於人工智慧? 去跟火星人談吧. 如果李家同教授以本身深厚的學養, 在強調基礎研究之餘, 對產業界及大眾文化多花一些時間去了解, 提出有效建言, 那會是社稷之福.

獨尊論文?

講了一大堆, 終於回到陳老師在公開信提到的 “獨尊論文” 這一件事情

我覺得, “獨尊論文” 是個假議題, 把學生喪失實作能力跟李教授扣在一起, 也實在是太大一頂帽子了, 為什麼? 我前面的鋪陳, 就是為了回答這個問題. 李教授在很多場合都強調英文和基礎科技的重要, 不僅如此, 在很多場合也呼籲學生, 看九把刀的書會變笨, 上網上太多也會變笨, 總之, 現在這個社會很容易變笨, 要小心.

綜合之前的探討, 大家可以發現, 李家同教授, 其實是個很老派的人, 原因很簡單, 因為他本來就是個老人

而且, 老人喜歡碎碎念

所以他會看不慣年輕人一直上網, 一直打電動, 一直看一些沒營養的書, 沒事念你們兩句, 跟你爸媽沒什麼兩樣. 所以我認為, 李教授只是一個跟時代稍微有點脫節的人. 所以他東罵西罵, 批評了大家不好好念英文, 也批評了大家電磁學沒好好研究, 沒作出一些實用的東西. 但是請大家注意, 批評台灣不好好研究電磁學的這篇文章之中, 其實李教授是希望學生在實作上追根究柢, 有所貢獻的.

產業界的人也會有好的實作, 因此產生好的論文. 論文跟實作, 不是衝突的兩件事情, 論文, 也因此不只是專屬於學術界. 更何況, 論文還是要看品質, 好的論文或是壞的論文, 好的學者或是壞的學者, 我覺得以現在的論文審查機制, 整個系統還是可以分辨出來的. 另一方面, 陳老師列出的那些論文型學者, 我覺得他們的論文都還滿有趣的. 基礎研究本來就應該有人去做, 演算法是電腦科學裡面最為純粹的珍珠, 是整個電腦科學的基石. 電腦科學界已經有各式各樣的期刊和 conference 存在, 包括很學術很理論的, 也同時包括很實用, 非常偏向實作的. 可以說是百花齊放, 沒有哪一個領域或是期刊是不重要或是最重要. 李教授帶一群徒子徒孫從事純粹的演算法研究, 也不過是一個研究興趣及方向,

所以, 我認為陳老師的兩封信, 是自己被 “獨尊論文” 這個假議題絆住了. 真正的問題, 應該是 “如何培養學生實作的能力”. 我相信這才是陳老師真正想要討論的問題, 論文審查和出版的體制, 跟這個問題並不具有太大的關聯性, 也並非與 “學生喪失實作能力” 為因果關係. 關於實作能力, 我會在下篇文章分享一些自己的心得.

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