台大資工的 AI 優秀學者統整!台灣的 AI 發展有他們才有無限潛力

辜振甫先生紀念圖書館。台灣 AI 學術環境發展不如理想。

【我們為什麼挑選這篇文章】在國外, AI 技術蓬勃發展,人才輩出;不過在台灣,也是有許多的團隊與人才,擁有領先全球的技術與知識,但是卻受限於外在條件而無法發展。

本文作者 吳昇,從學術界的角度,點出為何台灣學術界明明擁有領先全球的人才與技術,卻遲遲無法發展成為世界級的技術中心。(責任編輯:林厚勳)

台大資工有很多傑出的研究人才,在 AI 領域可說是國內的重鎮,其中的林智仁教授,是在 AI 領域裡很重要的 Support Vector Machine 技術頂尖的學者。2000 年的時候他和學生張至中(畢業後在 Google 服務)開發了 SVM 的函示庫 libsvm 成為該主題引用最多的軟體與文獻,應是全球前十名最多引用次數的論文,也可能是國內學界論文被引用次數最高的一篇,高達三萬多次的引用次數。

他指導過的學生林軒田也是國內人工智慧機器學習的頂尖學者之一,再加上林守德,三林,是台大資工在機器學習領域的三位著名的頂尖學者。

這幾年,他們帶領學生在 ACM KDD 知識挖掘比賽中多次獲得第一名,證明台灣在 AI 領域的研發潛力是很強的。

另外,像是台大資工許永真、陳信希、台大電機的李弘毅、清大的孫明,交大李育杰,也是國內 AI 領域非常傑出的研究學者。而在成功大學,自然語言處理、資料探勘、資訊檢索方面也有很傑出的研發團隊像是盧文祥 (最近研發聊天機器人非常棒),高宏宇、蔣榮先等。

而交大吳毅成 CGI Lab,國內最接近 AlphaGo 的團隊,是我所知 AI 領域裡軟體系統研發最札實深耕的團隊。

太多冗事妨礙研究

但是,國內學界的生態與遊戲方式讓這些優秀的人才要花非常多的時間浪費掉,無法全力專注研發。前幾天和 AI 領域的優秀學者聊最近一些內 AI 大戲的內幕故事,心中頗擔憂。

而看到林智仁今年九月被阿里巴巴找去當訪問學者,心裡感覺難過,為什麼,去年就說重視 AI 的科技部,沒有很積極的全力支持林智仁團隊,讓他在國內有最好的發揮空間?

如果,國內一些在 AI 領域已經證明傑出研發成果的優秀的人才能夠有數千萬等級以上的研發經費,可以免掉繁瑣的雜務與外務,全力的帶領團隊研發。或許,台灣會有機會發展出一些重要成果。

林智仁教授非常令人敬佩的是:重視研究的實際貢獻,他們開發了重要領域的核心工具讓大家運用,也成功地建立了招牌!

要知道他實驗室的研究成就高度有多高,就拿台大資工教授,台大的副校長郭大維為例來比較,郭教授是非常聰明優秀的人才,是三度國科會傑出研究獎的得主。但是如果就論文成果的引用指標來比較,可以看得出那層次差距有多大。

以下就列出林守德、林軒田、郭大維、與林智仁等人各取前三名代表作論文的引用次數來參考。

林守德:
Feature engineering and classifier ensemble for KDD cup 2010
…, CW Hung, YX Ruan, YS Lin, S Lin, HT Lin, CJ Lin – KDD Cup, 2010 – ntur.lib.ntu.edu.tw
被引用 101

Exploiting large-scale check-in data to recommend time-sensitive routes
HP Hsieh, CT Li, SD Lin – Proceedings of the ACM SIGKDD International …, 2012 – dl.acm.org
被引用 64 次

Cost-sensitive multi-label learning for audio tag annotation and retrieval
…, JC Wang, HM Wang, SD Lin – IEEE Transactions on …, 2011 – ieeexplore.ieee.org
被引用 55 次

林軒田
A note on Platt’s probabilistic outputs for support vector machines
HT Lin, CJ Lin, RC Weng – Machine learning, 2007 – Springer
被引用 780 次

[PDF] A study on sigmoid kernels for SVM and the training of non-PSD kernels by SMO-type methods
HT Lin, CJ Lin – submitted to Neural Computation, 2003 – caltech.edu
被引用 642 次

[書籍] Learning from data
YS Abu-Mostafa, M Magdon-Ismail, HT Lin – 2012 – work.caltech.edu
被引用 308 次

郭大維:
An adaptive striping architecture for flash memory storage systems of embedded systems
LP Chang, TW Kuo – Real-Time and Embedded Technology …, 2002 – ieeexplore.ieee.org
被引用 316 次

Real-time garbage collection for flash-memory storage systems of real-time embedded systems
LP Chang, TW Kuo, SW Lo – ACM Transactions on Embedded …, 2004 – dl.acm.org
被引用 269 次 相關文章 全部共 10 個版本

Endurance enhancement of flash-memory storage systems: an efficient static wear leveling design
YH Chang, JW Hsieh, TW Kuo – Proceedings of the 44th annual Design …, 2007 – dl.acm.org
被引用 215 次

林智仁:

LIBSVM: a library for support vector machines
CC Chang, CJ Lin – ACM transactions on intelligent systems and …, 2011 – dl.acm.org
被引用 34923 次

A comparison of methods for multiclass support vector machines
CW Hsu, CJ Lin – IEEE transactions on Neural Networks, 2002 – ieeexplore.ieee.org
被引用 7166 次

[PDF] A practical guide to support vector classification
CW Hsu, CC Chang, CJ Lin – 2003 – datascienceassn.org
被引用 5757 次

(本文經作者 吳昇 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文 刊登於作者臉書頁面 ,首圖來源:WIKIPEDIA,CC Licensed。)

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