算法時代來臨!為何台灣教育這麼恐懼演算法?

§曾經在網上看到某網友提出的問題，他說:

「人類進化的終點，是不是會變成機器和演算法接管一切，成為人機一體的世界?」

我本身覺得這個觀點很有趣也很前衛，在這個數位化的時代，演算法確實也佔有重要的地位，但數學不差的台灣孩子，為何鮮少在演算法的領域嶄露頭角?是否我們的文化和教育刻意抹滅前衛的觀點?又或者是我們缺乏演算法專家的資源?這是很值得探討的議題….

算法經濟時代來臨

我們可能都看過電影駭客任務或機械公敵，機器成為人類生活的一部分，算法成為機器運作的基礎，到最後機器掌控人類的一切，失去自由的權利。電影所呈現的無非是現代人最擔心的部分，如今資訊爆炸的時代，面對海量的信息和計算，我們總是要依賴電腦快速的計算，提供人類快速的決策之用，有些工程師甚至利用編程的方式，簡化了工作流程和工作量。很多書籍和文章都在探討AI是否會取代人類的工作，例如:自動駕駛技術、開刀手術、金融股市分析、法律建議或犯人判決等等，這些應用現今在社會中一直在實現，經濟效益非常龐大，我們是否能夠搭上這輛列車，便是重點。

電腦科學的教育

之前有聽說過我們的政府一直想培養AI和演算法人才，甚至打出三個月就能培養出AI人才的口號。但有軟體工程經驗的人認為這種特殊人才並不是一蹴可幾培養而成，這要從台灣的電腦科學基礎教育著手。

從先進國家的教育來參考他們如何培養優秀的演算法工程師。電腦的發展在1950年代就開始了，最先提出用機器進行高速運算的概念，就是英國的計算機科學家圖靈，甚至還發表一篇關於機器會思考的論文，稱為圖靈測試，用來判定機器是否具有智能的一種方法。原本圖靈研發計算機只是為了解決更快地破譯德軍密碼的難題，到了現代，我們到處可以發現計算機的存在，在美國的學校為了培養小孩主動編程的習慣，會開一些課程進行教學，甚至到了大學，也會舉辦機器人大賽，讓各個高手切磋自己的功力。

通常要提升編程功力最好是要面對面交流，雖然現在有很多線上課程可以學習，不過如能互相討論切磋才能提升功力，例如現在很多黑客松就是提供編程者一個大平台，所有高手集思廣益發展具有功能和市場的產品，雖然這類似孵化器或創業競賽，目的是從比賽中選出具有潛力的新創企業，但有些人志在磨練技術不在獲得獎金，參加比賽也是能增加經驗和見聞。

我認為教育應該以實作為主。

軟體產品比較特別，通常不需要產品非常成熟之後才推向市場，而是在市場上通過使用者經驗數據分析後，再作軟件升級。打個比方，一開始的初版軟件可能只有自行車的功能，當越來越多用戶反應想要摩托車的功能，工程師就要開始思考如何升級現有的軟體，到最後實現摩托車的功能，可能就有充足的資金繼續研發新的演算法和程序，之後就能用更多的資源往汽車、飛機的等級邁進。這些觀念在學校中很難領會到，必須實作應用才能發掘軟體工程的潛能，就像德國的大學某些編程課，就會要求學生設計踢足球的機器人當作期末專題發表。

擁抱演算法

台灣的老師對演算法這個名詞十分陌生，事實上在大學以前，我自己對演算法的實際應用也不了解，甚至以為他就是數學，實際上演算法是為了解決問題而存在的程序，舉個例子，在社群網戰這部電影中，馬克就是依照他的好友提出的經濟學公式開發出美女投票網站，事實上現在我們生活中的APP、網站、軟件也都是內藏神奇的演算法在裡頭。

台灣學生參加奧林匹亞數學競賽得獎的機率不算少數，理論上這些優秀的學生，將來應該會往數學研究領域發展，但能成為演算法專家卻少之又少，為甚麼呢?

我認為這或許跟台灣的整體觀念將工程師定位在高級的技術工人有關。

課堂上的老師也鮮少與學生們公開討論演算法工程的奇妙與有趣之處，但在美國或中國的頂尖工程師，認為工程師需要有高IQ也要有創造力，所以他們的收入很高，演算法非常抽象，從基礎理論到編程應用都要投入大量的時間和精神研究，找到最佳解法，這就是他們的價值所在。我很鼓勵念物理或數學系的學生能轉到研究演算法的領域，因為他們的基礎理論實力很紮實，透過編程或實作的訓練反而能替自己找到喜歡的就業方向。

€ 作者: AllenEE/平常時是硬體開發工程師，閒暇時是社會觀察家。
             喜愛兵法、哲學、心理學、吉他與雙人舞。