台灣 AI 人才外流不是壞事,重點願不願意「回流」──專訪微軟亞洲科學院副院長潘天佑博士

距今 26 年前,1991 年,微軟的創辦人比爾蓋茲成立了微軟全球研究院,在當時他說,他希望未來電腦「能夠看」、「能夠說」、「能夠理解人類」。比爾蓋茲在說這句話的當時,家家戶戶才剛開始接受「個人電腦」這個概念,而在當時提出「能看、能說、能理解」的願景,大概很多人都不曾想像過。

如今,2017 年,全球已經有 6 個微軟研究院,其中 3 個位於美國本土,另外 3 座研究院則分別在中國、英國以及印度。在這之中,微軟的亞洲研究院,一直不斷的想實現比爾蓋茲當初的夢想,那個 26 年前的「遠大願景」,成就了今日亞洲微軟研究院的深厚基底,並屢屢在研發路上獲得突破,也讓 AI 的發展真正的往「能夠看」、「能夠說」、「能夠理解人類」邁進。

我們專訪了微軟亞洲研究院副院長潘天佑博士,和《TechOrange》發行人張育寧一同探討微軟亞洲研究院的事蹟、他們對於人工智慧(AI)的願景,以及從潘天佑博士的角度看待台灣現狀的想法。

(專訪文字整理:林厚勳)

微軟研究院:幾乎所有的微軟產品都有我們的影子

《TechOrange》發行人張育寧(以下簡稱張):想請問您,微軟亞洲研究院目前有什麼具體的研究成果?

微軟亞洲研究院副院長潘天佑博士(以下簡稱潘): 要說研究成果的話,比較常被提起的有兩項,第一是全球「圖像識別」競賽 ImageNet,全球人工智慧團隊透過數百萬張的圖片資料庫進行識別競賽,比的是識別率與失敗率。

就人眼來說,失敗率大概為 5%,微軟亞洲研究院的人工智慧已經可以將失敗率降到 3.5%。簡單來說,已經可以宣布在「識別圖片」這塊領域上「超越人類」。

第二則是 2015 年始丹佛大學的 SQuAD(機器閱讀理解)挑戰賽中拿下冠軍。

這兩項是世界承認的紀錄,同時也是當時的世界第一。其實微軟研究院內部有許許多多商業化、未商業化的研究,我們可以很驕傲地說,在微軟所有的產品中,基本都有微軟研究院的影子存在。

人工智慧的大進步:大數據、運算能力和演算法終於到位的結果

張:您怎麼看待近兩年人工智慧的大躍進呢?

潘: 如果你身處在這個領域中,其實不會用「大躍進」來形容,而是一直不斷向前發展的過程,而要說什麼技術的進展讓人工智慧躍上檯面,則有三個重點,也就是我說的,三個組成這場 AI 發展「完美風暴」的三要素:

1. 大數據 :網路的興起,讓 Bing 等搜尋引擎有更多的資料流入;

2. 運算能力:「雲」的興起讓運算能力不再被侷限於硬體設備;

3. 演算法:如 DNN(深度神經網路)終於能夠跑得動了。

上述這三點,你可以觀察到,近年來爆炸成長的 AI 公司都有幾個特徵: 手上握有龐大的數據量、擁有雲技術能夠進行龐雜的運算,以及最強的數據科學家。

張:我們該怎麼看待 AI 人工智慧 5-10 年後的未來?

潘: 在 1998、1999 那幾年,在每個人家中尚未有網路時,就有一群人在想像網路可以帶來什麼衝擊,接著想盡辦法創業、投入,但接下來就是 2000 年的 .com 泡沫。

這群人有錯嗎?沒有,他們只是起步得太早,當時許多概念都是現代技術進步後才有辦法接著做的。

會舉這個例子,是因為 AI 在絕大多數的領域所帶來的衝擊,完全不輸給 Internet。Internet 是一種連結,而 AI 能夠自由地運用這廣大的連結與知識。

張:現行的人工智慧到底還缺少了什麼?

潘: 人工智慧的發展可以分為兩個部分,一是「感知」,二是「認知」。感知的部分,人工智慧在「聽」、「看」領域已經做得比人類更好,只需要在這一端持續推進,達到 100% 的判斷率,就能夠真正把人工智慧當成「工具」來使用。

這邊我們必須要先理解,AI 最終超越人類是「必然」的結果,因為我們要把 AI 作為「工具」使用,如果一樣「工具」威力比人類來得弱,那我們就不需要這個「工具」,自己來就好了。就像車子比人走路還慢的話就不會有人要車子了一樣。

回到剛剛的話題,在認知的部分,目前還有一段距離要努力。因為光是人工智慧能不能「理解」、有沒有「意識」、是否有辦法「思考」,這些概念連要人類來解釋都不一定能解釋的清楚。舉例來說,微軟的人工智慧「小冰」,在中國每天有一億人跟它聊天,許多人不只天天聊,甚至還聊得很開心,但這並不代表「小冰」會思考、有感情了,而是因為它背後的大數據太過龐大,人類無法「預測」出它的思考路徑,當然會覺得有趣。

語言辨識:別人做英文,亞洲研究院從開頭就是做中文

張:只要談到「辨識」,就會跟「語言」產生關聯,相比起英文,中文是不是會增加辨識的難度,而微軟亞洲學院在中文領域又有什麼重大的進展?

潘: 微軟研究院的成立,就是要做世界第一的研究,不會有「替大企業打工」的概念,所以最大的優勢就是能好好的「研究」中文,加很多研究員本身就是中國人、台灣人,他們本來就會中文。就拿小冰來說, 它就是 100% 從中文開始製作的人工智慧 ,在完成中文版之後引起總部的重視,隨後才做了日本版的 Rinna,接續還有美國、印度、印尼版的 chatbot,小冰可以說是最強的聊天機器人。

早在 14、15 年前,微軟就曾推出能夠自生產生下聯的「微軟對聯」,由中國清華大學專注於自然語言處理的教授周明團隊製作。到現在還有許多網路遊戲公司來跟微軟洽談,希望能夠將微軟對聯放進遊戲中。

微軟亞洲研究院對中文的態度就是, 我們從來不把中文當成英文的附屬品,中文就是主體。

研究院的招聘方法:認真做研究,菁英自然會主動被吸引進來

張:回歸到研究院本身,我們想了解微軟研究院是如何招聘人才,吸引一流的人才的?還有你們如何處理研究員的考績?

潘: 說實話,我們不太重視考績,當你能招聘到世界第一流的人才進入研究院時,他們就會自己督促自己,不需要額外的監督。

另位,與大學教授們的合作,微軟也不會打著「招聘」、「功利」的大旗。如果你(亞洲研究院)真的作出了一些世界級的成績,學術圈的教授們自然會讓學生來微軟研究院當實習生,日本、韓國、台灣都有。這與微軟亞洲研究院的實力有正向關係。

微軟能提供的還有龐大的數據資料、人才交流,透過合作甚至能夠讓學術的結果商業化,或是真正應用在生活中。舉例來說,學校的確也能夠發展類似的研究,不過微軟的小冰一天能夠接觸到更多的人,在數據樣本的取得上就有很大的差距。

微軟亞洲學院現有的 200 人,也是透過這種關係慢慢建立,而不是死板板的招聘。

張:該怎麼看待台灣學術圈的人才狀況?許多人抱怨台灣留不住高端的研究人才,教育制度也讓教授沒有辦法好好的做研究?

潘: 觀看近期的大學排名起落,我們很清楚的看到一些國家的大學排名爬升的很快,像是新加坡的南洋大學,或是香港、韓國的大學都是。舉例來說,韓國的 Kaist 大學,透過全英語教學吸引全世界的人才來學習、吸引全說將最 top(頂尖)的教授來教書,就是透過政府國立的大力投入;或是另一間韓國大學浦項工科大學,也是全英語授課,學習的榜樣是加州理工學院。

中國的發展也很強,不過那是因為政府政策清楚,加上中國有先天的人口優勢,對於發展的動能我們不會太驚訝,甚至還覺得往後的能量會更大。

至於在台灣部分,我一點都沒有覺得台灣不好,台灣的人才不可多得,工程能力可以說是亞洲第一,這也是為什麼我們很多學生在美國矽谷、中國都很受歡迎。

至於要不要衝進世界百大大學排名,這則是國家策略問題,要衝進去可以,但很貴,而這是台灣比較美好的地方,就學機會平等、學術資源分散,或許你看前 100 名台灣好像沒幾間,但你若把級距拉到 500 名,台灣進到榜單的學校就有 16 名。

台灣國力衰退:重點不是人才外流,而是他們不願回流

張:前面您提到,台灣在大學資源上的策略選擇,會不會導致人工智慧或是技術相關的「國力」比不上其他國家的原因?

潘: 這一樣是「著眼點」問題,當我們提到人才外流,當初台灣早期也是一堆人出國唸書、工作,但也就是這些人才,造就了今日的科學園區。

外流很好,就是一種交流,當有一天這些人「回流」了才是最重要的。人才不出去反而才是最大的問題,我想,不只要出去留學,最好還要在國外工作幾年,吸收經驗。

真正的重點是,回來的誘因是否足夠,但這也不全然是政府的問題,而是台灣有沒有適合創新創業的環境、年輕人有沒有企圖心、成功的企業家們願意放多少空間給年輕人。

微軟的精明發展策略:產品還沒到當地,就先用研究院在當地發展,打點好人才與政府

張:我們要怎麼樣才能加入微軟亞洲研究院呢??

潘: 實習的話很簡單,線上就能夠申請,不過我可要先講在前面,非常不容易上。我們也很願意跟學校教授合作,合作關係非常開放,像韓國政府就非常積極,只要微軟投資任何韓國教授一塊錢,韓國政府就投資五倍。同時,他們也跟微軟研究院簽署合約,每年送 20 個實習生來。

 

張:微軟亞洲研究院怎麼「留住人才」?

潘: 亞洲研究院成立於 1998 年,在產品部門先進入中國前,我們的研發部門就先到了。比爾蓋茲的策略非常棒,先用研究院把最高端的人才吸住,把人才、政府搞好,人才才有機會發散。

在研究院的研究員,如果想要把成果轉換成產品,就加入產品部門就行,可以運用微軟的資源把想法變成很具體的產品。

而研究院第一個成立的部門就是學術合作部,利用與學校的合作讓研究院持續壯大,所以才有媒體說微軟亞洲研究院是中國互聯網的黃埔軍校。

至於亞洲研究院這麼多的人才向外發散,內部卻從來沒有空窗期,我認為是因為「江山代有人才出」,是因為過往跟學校的合作非常紮實,對於人才的培養非常前瞻。

這從來就不是人數的問題,我們的重點是要最頂尖的人才、把東西做的最深。

(專訪文字整理:林厚勳,本文提供合作夥伴轉載。)

延伸閱讀

電商應該先有想像,導入人工智慧後才有創新的可能性——專訪微軟亞洲研究院副院長潘天佑
【專產十八銅人的少林寺!】中國「微軟亞洲研究院」就是中國科技人才的頂級生產線
【從智障變天才】機器學習發展簡史:只花三年錯誤率比人類更低


你對製作這些科技趨勢內容有興趣嗎?
想從 TO 讀者變成 TO 製作者嗎?
 對內容策展有無比興趣的你,快加入我們的編輯團隊吧!

TechOrange 社群編輯、實習生擴大徵才中 >>  詳細內容 

 意者請提供履歷自傳以及文字作品,寄至 jobs@fusionmedium.com
 來信主旨請註明:【應徵】TechOrange 職缺名稱:您的大名 

點關鍵字看更多相關文章: