2016年6月16日 星期四

林順喜教授(師大資工系教授、AlphaGo圍棋程式製作人黃士傑博士的指導老師)

1. 為什麼會選擇資工系?
啊我大學那個時候當然比較喜歡理工的啊,其實那時候考試選擇志願有 電機、計算機工程、甚至還有電子工程這一類型的科系,當然前面都是電機的,接下來計算機工程,那當然就按照志願的話分數就可以上交大 的計算機工程系,所以我就去那邊念書了,所以才念資工。

2. 在念研究所時你覺得什麼科對你的幫助最大?
台大那時候最主要對於演算法的課幫助最大,演算法的課訓練得還不錯的,所以我後來研發都走演算法的領域,比如說解決一些問題有圖上面 的問題,比如說排 schedule 的問題,這些問題都是有一些條件的,就希望可以最佳化這些 schedule 之類問題的做一些研究。那後來演算法有一個應用,就是人工智慧的應用,就是賽局程式的研發,需要大量演算法的技術,所以現在有一部份的主力都放在賽局程式的研發。


3. 在念研究所時平常除了打 code 做研究還會做些什麼其他的事?(社團之類的)
那時候社團比較少參加啦,主要就是運動,運動有時候會跑步啊或者游泳。

4. 有參加系隊之類的嗎?
沒有,只是自己的喜好,但是並不是游得很快或很好。

5. 有沒有什麼念研究所非做不可的事?(打工之類的)
喔,因為念研究所的有一定的目標,希望課業和研究的論文能夠有不錯的成果吧,所以那時候很積極的想把研究論文做好一點。

6.
不選擇出國唸書的原因? 不出國唸書的主要原因是因為自己的家庭關係, 因為我是獨子,我家除了爸媽就只有我一個男生,後來我妹妹已經嫁人了,如果出國的話需要大筆的經費。大概兩個因素,一個就是家庭的因素,我是家中獨子,第二個因素就是經濟因素。除非說這兩個因素都能夠有著落,啊不然在當時的環境之下只能半工半讀完成博士學位。

7.
那有去找實習嗎?
老實說我是很鼓勵的,因為我以前在念書的時候幾乎暑假都會去打工,去外面實習 。在大學的時候,暑假期間就會去打那種低階勞力的工,到了研究所去打工就比較高階了。我在補習班教授過資訊工程相關的的課程,那時風評很好, 學生蠻多的,講下補習班名稱應該沒關係,就是偉文補習班,那時候很有名。

8. 從實習那裡學到什麼?我曾經也去一個公司半工半讀,那時候也蠻特別的, 就是代工國外電腦遊戲機的研發。早期的遊戲機是投幣的,就是投個十塊錢,就可以玩類似打乒乓球遊戲或者坦克大決戰,那種投幣式的遊戲。那種機器的話,就是我們台灣有些公司代理研發。我去裡面打工就是,研發聲音效果或者是動畫效果的程式的撰寫,那時候就有在接觸關於遊戲方面的東西。那種公司主要會找一些工讀學生,當然還有一些正式的員工。那我在那個時候做這些工作覺得還蠻有意思的,需要把整個主機板拆下來,把裡面的IC電路圖,還有組合語言的指令都做反組譯的工作,來了解先前其他類型的程式怎麼樣做這些動作、動畫還有聲音的處理,還有整個遊戲的流程是怎樣控管的。然後我們弄清楚了以後接下來就會寫組合語言的程式,或者有一些高階的程式,寫好之後轉成低階的指令,載入晶片之中執行,他就可以play了一個很有趣的投幣式的 Game。通常在早期有一些公司也是叫OEM接國外遊戲廠商比較大的單,幫他們研發一些新的遊戲,台灣跟美國的公司經常在討論一些細節,這個遊戲要怎麼設計,那裡面的動畫人物怎麼樣把他們美化或是聲音怎麼樣把聲效做得很不錯。那做得不錯的遊戲就會把程式碼交給買方。那麼他們通常都花了 一些時間再測試,修修改改,最後就會上市。他們一開始就在美國的一些遊戲的電玩店,先去給顧客玩,大受歡迎後很多地方就會擺這樣的遊戲機台,甚至有的會到國外其他國家,去把這些機台賣那些電玩店,這樣的話就在當年是一些蠻不錯的生意,就是說我們台灣這邊的設計公司有賺了很多錢,那國外的母公司也是賺了很多錢,當年是很蓬勃的發展這個行業。

9. 什麼時候開始接觸 AI
人工智慧其實當時我在念台大的時候的碩士班就開始在接觸,主要是那時候我的指導教授林逢慶老師在做演算法的研究,那另外一個老師是許舜欽老師主要是在做電腦賽局程式的研發,這兩方面我都很有興趣,所以就是有慢慢接觸賽局程式的研發。那早期主要程式有象棋,圍棋當然也有,但就是很弱,所以主要是先以象棋類型的遊戲為主,然後練習其他程式怎麼寫。啊不過早期的程式都是蠻弱的,所以很難跟人抗衡。

10. 在你的個人網站上可以看到許多關於棋類人工智慧的研究,為什麼會選擇棋類而非其他的題材?
其實我小時候就是很喜歡下棋跟打牌,應該說那年代啊小朋友的遊戲大多都是打牌或是下棋類的。 那我小時候非常喜歡玩象棋還有五子棋,再來就是打牌。打牌有的是撿紅點、排七那種鄉下小孩玩的遊戲啊。那時候我就對這方面感到很有興趣,因為總是想要求勝嘛,所以有時候就會想要研究一下。當然一開始都是隨便亂玩,到了國中時期啊我就想到說要買一些書來打譜,所以那時就有象棋的梅花譜,就覺得棋力漸漸提升。到了碩士班的時候許舜欽老師也是很喜歡下棋,尤其是象棋,他是很厲害的,所以我們會常常去討論下棋的事情。那寫成程式當然有一些基本的算法,那時候就稍微的了解了一下,所以這個緣由就是從小就喜歡下棋跟打牌,那麼利用電腦來解決這些問題到後來我就覺得蠻有興趣的,主要目的都不是為了研究成果啦,但是後來覺得做得不錯,技術都有很多進步,所以這個技術研究到後來之後我們要想說怎麼寫出更為強大的程式。那後來就是培育學生去比賽,大概我都會想辦法想到一些比較厲害的 IDEA 讓學生去實現,學生當然也要夠厲害啦,所以有一些時候,程式就會很不錯。 現在是還蠻有蠻多程式在國際上面是蠻有名的,有時候都還是名列前茅的好程式。其中當中最有名的,大家都知道是黃世傑,他的ERICA程式也贏了 19路的圍棋金牌,在那時候也是軟體程式在 30 年來最佳的成績。

11. 簡單介紹你的個人研究
 我的研究主要是大家比較熟悉的賽局程式的研發, 演算法上面的研究我也是蠻有興趣的,圖上面難題的處理,就是排行程的問題,或者是有一些益智遊戲的解法研究。 益智遊戲的解法研究有時候只要是想破解一些小型的遊戲,包括三角殺棋或者是孔明棋那一類型的遊戲,有時候都需要大量的時間去破解他。 那我比較感興趣的是在合理的時間內怎樣去破解他,這樣來得到結論都需要動用軟體的一些技術,另外要利用到一些現有硬體的優勢,讓他快速求解,那這一類型的我比較感興趣。

12. 黃士傑是學長的指導學生,對於AlphaGo戰勝棋王李世石有什麼看法?
其實這是一個偶然的機遇,就是說我們在這裡很默默耕耘了十多年,那其實參與的比賽不只是圍棋,包括其他的棋類比如暗棋、麻將、五子棋、六子棋、黑白棋。 那歷年來,黃世傑是最有名的,他得了一面金牌。其實我所有的學生來講表現整體都還不錯,總共大概得了17面金牌,其他 16 個比較默默無聞。 有一些棋類競爭很激烈,而有一些不是那麼激烈,不過總之就是想辦法來解決一些棋類或是牌類的解法,希望得出好的做法,那當然能夠贏是最好,不然的話就是在過程中學到好的寫程式的技巧也很重要。對黃世傑這個 AlphaGo 在師大資工系跟我做研究待了10年。這十年來啊他當然也是很認真,那我做老師的坦白講我也是很用心在培育他們跟他們一起討論解盤,一起Debug看看他的 idea,實驗的過程中當然要想辦法提升程式的棋力。那他 2011 年畢業就被加拿大大學延攬,2012 年就被GoogleDeepMind延攬。那時是DeepMind公司延攬,很快就被Google公司購併,那時間很短,所以其實整個DeepMind團隊會研發圍棋,坦白講也算是一個偶然,因為黃世傑在2012年在DeepMind團隊 interview他的時候跟他強調DeepMind團隊不做圍棋,而為什麼呢?因為原本公司最大的目標是在做 AI 的應用。AI的應用包括臉孔的辨識、聲音的辨識、 聲音的處理或者自然語言的了解或者醫療或者自動駕駛這種的研發,對他來講整個領域更為廣大。所以他延攬黃世傑,當然是認定他可能在下棋的算法上面有獨到之處,但是他們很怕就是說,他一意孤行只做圍棋,他當然希望引導黃世傑做其他AI 的應用,像他這麼厲害的可能是舉世無匹的programmer是相當罕見,很怕他只想做圍棋,你懂我意思吧?就像你是在學校做的是A項目, 出去人家會叫你做BC,所以一直強調他們不做圍棋。當然還好就是說,他還是不斷地去修改他的程式,後來加上機器學習的技術,那麼使他的圍棋程式越來越強大,在團隊中起了作用,所以後來團隊發現這個圍棋大有可為,所以很神奇,這個公司很年輕,大概2012左右才成立,不久之後就延攬他,他短短幾年這個程式就起了作用,所以使得公司有一些人力就往圍棋的方向投入研發,結果在2014Google公司很神奇的就去併購了它。那這個併購也是號稱花費了一筆很大的金額,大概新台幣120億的樣子。這很神奇,外面的人都看了,說Google公司好像很奇怪,花了這麼大的錢去買這個公司,這個公司到目前為止也沒有賣過任何一個產品,也沒有賺過一毛錢,都在燒錢,那很神奇的就是說 2014 年併購,在2015年,這個 AlphaGo程式就打敗了歐洲高手,去年10 月打敗了以後都是保密的,都沒有大肆宣揚,等到今年的1月份在自然期刊的論文發表了以後,才為世人所驚嘆,因為AlphaGo居然打贏了兩段,這個兩段是不可思議的里程碑。然後居然更神奇的1月份發表之後Google公司就開始去邀請李世石來辦世紀大賽,李世石是第一人選第二人選是大陸的柯潔,而李世石考慮了 5 分鐘就接受挑戰,太神奇了。所以短短半年之內,這個程式居然可以訓練到九段的程度,這整個過程是非常的令人驚嘆的,不過總而言之就是說,整個很重要起了作用的人就是黃世傑,他才會居於首席設計師的地位。很特別的一點就是我作為老師的,所有他在這邊10年的操練當然就是偶然的機遇,所以對AlphaGo來講這個研發過程,幾乎是一個很神奇的過程,就是天時地利人和,缺一不可,不然這個里程碑不可能來得這麼迅速,因為整個團隊內他就是業餘六段的水平。另外他寫程式居然在博士階段就打敗了日本的程式, 整件事情就是說他是為整個關鍵的點就在這裡。當然對Google來講這個就是公司有錢有人,當然所有的功勞都歸於Google,但是首席設計師的地位不可抹滅,其實就像當年的深藍打敗了西洋棋棋王的首席設計師也是我們台灣的許峰雄博士,台大電機系的學士。他後來去美國攻讀博士,不過狀況不一樣的是, 許峰雄都在美國訓練,整個訓練都在美國,首席設計師黃世傑的整個訓練都在我這裡。在 10 年內,現在 AlphaGo裡面很多的技術就是當時我們博士班做的,比如說蒙地卡羅法,還有一些棋形的比對訓練,收集大量棋譜的這個經驗在我們的博士階段發表的論文就有一定規模了,所以說他就是強在這邊。

13. 你剛好提到DeepBlue稱霸西洋棋,現在又有DeepMind稱霸圍棋,未來電腦都會比人類還強,你對這點有什麼看法?
肯定會有很多工作電腦一步一步超越人類,這就是我們人類文明進步的結果, 所以我們就要這樣接受這樣的發展趨勢,就好像汽車發明了就比人快,飛機發明了會飛得更高更遠,甚至太空船會到外太空,人類科技文明進步的象徵。 那軟體方面也是一樣, 很多應用程式會慢慢取代人類,這個是必然的趨勢,只是有一些事情到了一個階段我們會懷疑這個機器連思考性的工作都會超越人類。 的確, 找對了模型找對了訓練方法找對了路子,另外找個超級優秀的工程師加入研發的行列,很多工作是會慢慢超越人類。當然不必然所有事情都會在我們看得到的日子裡全部實現,不過我就是會覺得應該會蠶食鯨吞一樣都會被機器所超越。對我們人類來講,這恐怕就只能接受這樣的趨勢,那我們能做的就是先想辦法,善用這樣科技的成果,當然最好不要去誤用或者是濫用這種成果, 因為所有這些成果可以做好事也可以做壞事,就像我們發明這個飛彈,發明這個核彈,這個東西壞處也是很大,會傷害我們人類很激烈,那當然這個是不好的濫用的結果,但是這個東西很難這樣終止研發的趨勢,因為這個全世界這麼多研究人員,不可能禁止所有人都不做這方向研發,最後可能想辦法就要去約束這些工具的使用範圍和控制這些工具的人是誰,以後遭到濫用又會是個很糟糕的結果,就跟核彈一樣,在壞人手裡就會很慘了

14. AI 以後的發展有什麼期待?
往善良的方向走,我們人類未來的生活會因為這些機器而獲益很大,當然比如說自動駕駛的車,對我們人類也幫助很大,我們就不需要那麼多司機,司機會疲於駕駛,這是多好的事情。當然有人會顧慮這些會產生一些副作用或者是一些問題,但是有時候他產生的副作用和問題沒有比人還多的話,其實我們是可接受的,所有東西不可能都完美不出差錯,就像飛機現在也大多都是在自動駕駛,飛行員只會在少數狀況下操縱飛機,但是他大多數都飛行得很好,那我們就是應該不用太害怕,因為可 能你用其他的替代方案會更糟糕,出錯率會更高,那麼這樣將來我們可能就會發現到處都是會自動開的車,那你要不要接受,你如果不接受那麼你自己開好了,但是你自己開也會撞到人家也會被撞啊,也是會違規啊,就會收到罰單啊,那你要不要自己開,如果機器幫你開車也很少收到罰單又不會去撞人家也很少有損害,那可能大家就會覺得處之泰然,這個東西變成習以為常的東西。如果說我們家裡假設有一天研發出一個機器人在你旁邊,那你會把它當成一個寵物啊對不對?你又不用清理他 的大便。啊當然這個寵物可能是一個機器人的形狀,也可能是一隻貓的 樣子或者是一個很好玩的玩偶給你玩,那你要不要用?你要用,覺得他更為便利,說不定可以跟他聊天問問題,他也還回答得八九不離十,那我們可能將來生活裡面就會有這種智能型的機器為我們所用,它的外觀可能會越來越親切,說不定還如影隨行的跟在你旁邊,就是他會跟著你跑,跟著走,但這個外形可能會千變萬化。但是我覺得,這個AI將來應該是會往這個方向做出很多這樣的物件出來給我們使用。而透過像現在我們的電腦的算法,機器學習的技術,這樣的模擬啊已經漸漸可以做很多複雜的推論跟行為的決策。所以這台機器,我認為他內部是沒有所謂的真正的智慧,但是他外顯出來的行為模式就接近我們動物的行為,這個時候我們可以用一個名字來稱呼他,他就是一個仿生的機器,模仿我們生物的一種機器。他未必裡面就真的有思考的能力,但是他就模仿你就對了,這樣的結果應該就是目前很貼切的一個定義說AI所作的結果就是仿生,模仿生物,甚至還可以超越生物,因為它可以想得比你還清楚,做的決策比你還精確,下的棋比你還厲害,所以將來這些東西他甚至可以帶入,比如說導航我們現在看螢幕導航,搞不好有一個機器人 帶著你跑,你說要到台大某一個資工館,他就會帶我去了,我也不用看螢幕,這樣這個東西將來應該都會慢慢實現,遲早會實現,因為現在很多機器學習的進步啊,這個技術進步得很快。那我看這些模型,這些訓練,這些成效,那他的進展很快,所以透過我們大數據,大量人類的行為模式的收集,讓這一個機器訓練測試的樣本都非常龐大時候,他其實可以模仿我們生物的行為,會非常的逼真。所以我認為這樣的技術已經越來越成熟了,只是我們需要更多這方面的設計人員去把各式各樣的應用把它做出來, 所以我對人工智慧的未來大概覺得說往良善的方向走就是這樣。當然反過來如果我往惡意的,要害人的領域去做的話當然也會傷害很大,因為搞不好將來會設計很多會殺人的機器,那這很糟糕因為這個機器他鎖定目標以後,那就很糟糕了,他就永遠就會追踪那個目標,這樣搞不好這是一個很糟糕的一個殺人的機器,這個當然就很多人就會很害怕。不過,我們學者當然這樣講也沒有用,因為如果真的有這種機器的話,在各個國家的軍事研發的機構他們必然會利用這種技術來研發這種厲害的武器,就跟今天的核彈一樣嘛,殺人的會就非常恐怖的一種機器或者武器,那會很糟糕。所以我看在還沒有發生之前,恐怕全世界要對 AI 的應用 應該也要跟武器一樣有一個約束,就像現在的核能大戰要怎麼避免,要有一些約束。AI的研發利用在武器方面恐怕全世界要很多人力物力去做這個約束的工作,不然這個技術越來越成熟,大家都會做以後,恐怕以後會很悲慘。

15. 什麼時候開始想任教?

我在剛開始的時候並沒有想要當老師,其實我早些年去外面的電腦公司,就像剛剛講遊戲的程式研發公司做 part-time的工作,而且也做得不錯。本來就是想說,畢業了以後應該會到產業界,可能研發一些軟硬體的系統,之後可能會在產業界做這方面的工作,當然或許如果走這條路今天會是不一樣的結果。但是我因為家境是不好的,所以我需要有去工作,後來我也結婚了需要養家,需要靠自己的努力去賺一點錢。所以 我在博士班的時候也是半工半讀,還好我運氣不錯,因為那時候我在博士班一年級的時候,師大就interview 我,並聘用我當講師,所以也還不錯。其實那時候是兩個學校要聘用我,除了師大,政大也是要聘用我。那我考量了很久,覺得師大比較好,一來就是他的師資還有學生陣容都很好,二來就是離台大更近,所以我兩邊就比較能夠兼顧。所以我從博士班二年級開始就來師大任教。師大那時候剛成立的資訊教育系。但是任教這個過程中從那個時候開始任教,就一直教到現在,當然整個教書的生涯剛開始的目標是跟現在大多數的教授是不一樣的,因為我那時候來師大,我的理念就是說因為來師大,我們那時候的學生就是公費便宜的學生,就是畢業以後就要分發去各個學校教電腦課,所以目標跟現在很多大學教授的目標是完全不一樣的。我的理念就是說,我就是要把學生訓練得很強,去高中、高職教資訊科、電腦科,會教得很好。 的確我在剛開始在師大這些目標都做得還不錯,因為我們師大在當初很多培育出來這些師資,到現在還在各級學校,都變現得相當好。當然外界會說,我們師大好像壟斷了這個教師市場,但是從另一個角度來看其實師大培育的師資是比較整齊的,水準比較嚴格的,就像我現在培育得學生也是十分嚴謹,希望他們結果都還不錯,所以剛開始是這樣。但是到後來師資培育法有做了重大的改變,所以公費生就越來越沒有了,就是沒有這種公費生的時候大家就會變成教師市場比較沒有缺了,後來就要求就像我們的師大幾乎就要開始轉向,大家就要拼研究型的大學,甚至 要追求卓越,就使得我們老師的目標都改變了,因為他現在就是說,啊 你不是來教好學生的哦,你要弄點研究啊,做點論文啊,追求一點 SCI 論文的指標啊,所以後來我們也只好開始轉變一部分的時間來做研發工 作。當然在這個部分主要就是說,我們如果有不同的目標,我們也要有 自己的興趣,所以我還是找尋演算法還有賽局的程式研發,這兩個主要領域,從事這方面的研究。 

16. 現在念資工領域的人越來越多,以後畢業生的競爭力會提高,你對這有什麼看法?

 我覺得看需求,因為目前的趨勢來講,當然比如說人工智慧,或者是資訊工程的領域,它的應用層面會越來越廣,所以說需要資工相關領域的 人才其實是越來越多的。還有一個問題就是,我們訓練的資工人越來越 多,當然這也是一二十年來廣收學生所造成的,其實我們有時候人力物力的分配並不是非常的合理,比如說以我當初念台大碩士班的時候,念博士班的時候做例子,我那時候念博士班人數都很少,像我那屆只有六個人,台大資工博士班只有六個人。那時候的人口跟現在人口差不多, 所以台大是龍頭老大,台大資工博士班一屆只收六個,但是今天你看, 單單台大資工博士班招收的名額就非常多了,所以這個現象就衍生一個 問題就是人是一樣多,但是你招收的碩博班的人數跟二十幾年前比起 來,是不是好幾倍之多,這是一個不合理的比例。意思是說假想今天要念台大博士班的,進得去的機率就高很多,這是一個比例問題,所以早 期我們就會說可能台大,或者是其他一流的大學都叫做菁英主義,我收 的就是百分之五以內的好學生,但是現在可能擴大到百分之三十以內都會考慮收,因為不想放棄任何一個人。但是這樣的結果就是,我們的學生名額太多了,這樣也需要增加老師的培育,所以整個就是菁英主義啊 變成後來的普及教育,那普及的意思是說,所有人想唸書都有地方念, 甚至你還可以有兩三間的選擇,這個問題就來了,我們變成普及教育以 後,意味著人越多,畢業以後大家就會覺得越競爭,你的人口並沒有放大,就業機會也沒有放大,可能以前我們是六個人去應徵,現在可能假設是變成 50 個人去應徵,很恐怖對不對?問題就在這裡,甚至有的因為經濟關係,就業機會變少,會更嚴重。所以其實我們台灣應該慢慢復原早期的教育,也就是說不要所有的學生認為通通擠進去大學唸書,或做研究,應該還要慢慢還原早期的狀況就是,我們菁英主義做研究,其 他的就要各行各業做技術的,其實現在很多技術面待遇也是非常好的, 啊有些事情就是大家不願意做而已,不然待遇也不會輸給這些做研究 的。所以你很會修車,你很會做水電的,你很會設計裝潢,你很會做這 個廚師的,或者做烘培的,拿著方面都要慢慢的讓他蓬勃發展,也就是 說各行各業都有菁英在做,當然現在也會慢慢改變這個態度,因為這一二十年來家長有一個態度就是說我的學生反正就是要送去大學,千萬不要跟我去學技術的,千萬不要去學修車的,因為他們覺得那些很像黑手,就是不好的,這種的話要大大的改變。我是覺得各個方面都要平衡 發展,他們的待遇也不見得會輸給讀書的這些人。這樣的話我們教育才 不會變成全部湧向大學。以前我們曾經有一個狀況會很嚴重就是說,我 們發現假設有一些學校要開的叫做汽車修護科的,結果問一問去修這科 的人你們要不要修車,大多數的人都說我不要修車我要去考台大,考台清交,考師大,這個是讓人很不可思議的,就變成說大家就覺得反正要湧進大學才是最好的出路,這樣的話當然會變成說,變成普及的教育。 那可是現階段要縮短這些名額,也是需要一段時間慢慢復原,但是恐怕 有些學校也不願意復原,可能現有的編制已經是這麼大了,由大變小是 十分的痛苦。

 17. 給學弟妹的意見 

我認為啦我本身是從台大畢業啦,但是我認為現在因為教育比較普及 了,所以會變成有點不太好的地方就是說,你拿到某個學校的學歷,外界都還會是有一個問號,就是說你是不是真的有那麼頂級,所以會變成說到處都是學士,到處都是博士,這個時候如果馬路上有一堆碩士博士學士的時候,你根本不能憑那一個證書說他是 well-trained 的。所以 這個就是我們稱之為學歷會變得無用。學歷會無用,總的來講應該是普 及教育這個讓大家覺得大家都是拿到學歷證書的,所以對學弟學妹來講 就是說,即使我們是比較前面的學校,你拿到那個證書不表示什麼,你 還是要靠自己的實力,就是你是不是在學期間訓練得很紮實,出去可以 跟人家競爭。所以反過來講,現在我師大這邊的學生,也是一樣跟他們 告誡就是說,你拿到師大的學歷可能人家也認為不怎麼樣,所以同樣的 道理任何一個學校拿到的學歷人家都還是持著懷疑的態度。所以呢我們 還是要在學期間盡力的把技術學得很好,因為如果以資工來講,我這個 領域當然希望他們能研發軟硬體,能夠做得還不錯,就希望他們畢業以 後出到外面,他就可以很快上手,不管你到研究機構還是到產業界都能 很快上手。當然如果在學期間就可以自由選擇研究的題目,但是最重要 我是覺得還是要把自己的實力養成得很好,不是就是說只希望順順利利 的畢業,好像有這個學歷就有保障。現在這些學歷已經變得比較是一個 參考的證件,所以反過來,鼓勵學弟學妹們多多參與外面的比賽,最好 是硬碰硬的比賽,硬碰硬的比賽就是說贏了就是贏了,輸了就是輸了, 是很客觀的一個評判的一個標準,所以可以挑各式各樣的領域去參與, 這樣有一個交流就會有很大的收穫,所以如果有實習啊,或者是有交 流,或是有外面的一些機會去跟外面競爭。那我這邊的學生當然也很多 是比上不足,比下有餘,所以當然也是鼓勵他們跟外多交流多接觸。所 以我們那些比賽有很多都是在國內比的,也有很多是在國外比的,所以 我們就把學生派去參賽,去接觸外面那些頂級的這些 Programmer,這樣 也會有一個程度的刺激。另外在國內比賽會看到其他學校的學生他們有 的也很厲害,相比之下可能自己的學生會覺得自嘆不如,這樣當然也可 以刺激他們知道外面人家是怎麼樣做研究的,做發展的。那黃士傑是一 個特殊的例子,因為他在這邊十年,大多數的時候我都會派他出去比 賽,因為我們的博士生很少,所以少數幾個博士生就是會優先派出國 的,那他出去以後就跟國外很多厲害的 Programmer 交流,他就會相較 之下覺得說,好像我在這裡還不夠強,就會激勵他往好的方向去研發, 所以這是我做老師能做的激勵的一種動作。那還好他又願意留在我這邊 做博士,這也是相當難得,還可以學以致用,所以我覺得說激勵學弟學 妹就是說,盡量也要往外去接觸外面的世界,最好可以跟外面競爭,這 樣也還蠻不錯的。那台大的學弟學妹這幾年,應該說可能一二十年比較 可惜,因為以前許舜欽老師在那邊的時候台大的學生是滿優秀的,很多 都會參與這個對局程式的比賽。那許老師退休了去長榮大學以後,這個 領域就比較少人參加,也就是基本上這個戰場,台大已經是很少參與 了,不然台大有很多優秀的人,很聰明很會寫程式,但是這一塊市場就 很少人投進來,當然這一部分跟徐老師有關。早期我在台大的時候,我 們都還會帶學生去參賽,像我那時候我還會帶一些學生跟我做一個專 題,做下象棋的研究,那當然我本身是做賽局程式的,對局程式的比賽 的領域,台大在這個戰場是很少參加的,那也沒有指導老師對這個領域 有興趣。不過在其他領域台大是蓬勃發展,不過反正這個就是跟興趣有 關,台大這一塊看看學弟學妹如果有這個企圖心,可以往這個戰場去投 入,然後看你們有沒有這個興趣,不過這個當然也不可以勉強,因為這 個領域實在不好弄,因為要搞懂圍棋就十分的麻煩。(訪問者:要先會 下圍棋)會下,也不一定會寫程式,會寫程式也不一定寫得好,所以整 個就是說這個就是偶然的機遇。