《文茜的世界財經周報》人工智能系列報導記者：李祈臻、陸念勤舊金山採訪報導
【介紹台灣出生的人工智慧尖兵：文宗麟 他學的是“電腦視覺”教電腦如何“看”東西 舉凡判讀場景.重建3D模型.辨識物件.閃避障礙物都要利用到機器學習.幾何和應用數學演算 電腦視覺已實際進入生活應用範疇 從iPhone X臉部辨識到亞馬遜無人店技術 《文茜的世界周報》在舊金山訪問台灣前往MIT Media Lab深造 目前在Google上班的文宗麟 】
電腦視覺(Computer Vision)，電腦科學領域中的一門研究，顧名思義就是教電腦如何"看"東西，舉凡判讀場景、重建3D模型、辨識物件、閃避障礙物等等，絕大部分都要利用到機器學習、幾何和應用數學來演算。例如掃描條碼、或是iPhoneX的臉部辨識、還是很多手機都使用的指紋辨識，就是電腦視覺的一種。
在秋意濃厚的舊金山，文茜世界周報拜訪了Google的軟體工程師文宗麟，他在Google的工作，就是電腦視覺，更細一點來說，是幫電腦建構神經網路系統，"教"機器深度學習，辨識並回答圖像上的資訊。
「電腦他其實並不太會.......就是我剛剛講到的說，其實他不是真的有智慧，雖然大家都說人工智慧，可是我覺得他其實比較像是說，他利用了大量的data和大量的運算資源去分析出一些pattern，就是狗好像長這樣，貓好像長這樣，拉布拉多好像長這樣子，但是你要他(電腦)去做比方說推理，這件事情就比較難。」
「假設我想問的是，這裡有一張圖，這裡有一張橘色的桌子，請問在橘色的桌子旁邊有幾個人，類似這種問題電腦就比較難回答，因為他牽扯到推理。」
「現在有很多人講所謂的，AI末世論，就說在不久的將來，機器就會統治人類，因為他有比人類更強的智慧，我覺得短期內，長期來講也許這一天真的會到來也說不定，但是短期內的話我覺得，目前的機器學習他跟人腦的運作還有本質上的不同，他比較像是說有一堆大量的data，然後去分析他的pattern，就連，我覺得就連兩三歲的小孩都可以很輕易的在比方說推理部分，打敗電腦。」
文宗麟的求學過程，乍看之下就像人生勝利組。台大資管系畢業，直接進入台大資工所，碩士班期間到日本東京大學當交換學生，還在那裡認識了人生的另一半。拿到資工所碩士之後，又申請到多倫多大學的電腦科學博士班，讀了一年後，一場MIT Media Lab的面談，文宗麟找到了一直想要的自由和多元研究環境，讓他毅然決定降轉到Media Lab就讀。「(Media Lab)它一開始設立的想法就是說，他不是一個傳統的學術學程，它其實做了很多跟電腦科學有關係的事情，可是那你會想說，為什麼不在電腦科學系所做就好了，我覺得這個原因就是，他們一開始的想法就是說，我想要建立一個跨領域，甚至是一個anti-disciplined的一個環境，就是說，這個世界上不應該有各種領域，有電腦科學，有建築，有醫藥，有生物什麼東西，這些東西，就是說人類的知識就是知識，研究就是研究，就是應該要有一個綜合性的觀點，就是說以project為導向來做各式各樣的事情。」
從此，文宗麟從電腦圖學(Computer graphics)、影像處理，走入了電腦視覺的領域。面對不懂專有名詞的記者，他很耐心的試圖用"人類語言"解釋他的專業。
「我們(當時)有想說來搞一個computer vision版本的Scratch(教小朋友編碼的軟體)，基本的想法就是說，一樣把computer vision的各種Module(模組)，然後做成一個一個的block(區塊)，拼在一起就可以得到一個program(程式)，這樣講可能比較抽象。」
「舉個可以用的例子好了，比方說在Media Lab我們有個foodcam的東西，比如說大家可以把食物放在某一個角落，然後有個網路鏡頭照下去，然後，大家就會知道有食物可以吃，然後我就要過去吃，可是你知道人不可能一直盯著那個camera嘛，不管你有多餓，都不可能浪費時間一直在盯著那個camera嘛，所以換句話說你可以，想辦法設計一個program，用我們的架構去設計一個program，就是說foodcam把它拉進來，然後你做一個event detection，比如說有人走過去，那更好的是，有人走過去，手上又剛好拿了一個pizza，然後你就send一個email給我，或是發一個message給我，跟我說，有人把pizza放到foodcam，趕快去拿，類似這樣的程式。」
雖然這個有趣的Foodcam不是他做的，但拿食物打比方解釋電腦視覺的應用，果然讓人一下就懂。文宗麟說，他是因為熱愛視覺藝術，也喜歡電影、繪畫，大學時才會選擇電腦圖學這樣的學門，但不管是後來研究影像處理，還是現在的機械視覺，真正深究之後才發現，這些研究方向都是技術遠大於美學。所以現在的他，在大家都習慣用手機拍照的時代，出門還帶個大相機，用攝影的嗜好來彌補對美學的熱情。宗麟說，他喜歡攝影，正如同他的學長們有熱愛音樂而投入音樂科技的一樣，擁有廣泛興趣似乎是 MIT Media Lab 成員的共同點。
「在我Media Lab畢業的時候，我的advisor，他送給我一本書，這本書是一本關於魔術的書，我想說，咦奇怪，為什麼要送我一本魔術的書，然後他後來跟我解釋說，我希望我們的，從我們媒體實驗室出來的人，那你以後做的作品，不管是研究，不管是產品，希望他可以像魔術一樣，可以讓你的user不知道你到底怎麼做的，但是就是magically awesome。」
不過從Media Lab 畢業後，他沒有自己去創造魔法，而是選擇加入成熟的公司，是因為對機器學習和人工智慧特別有興趣，而從事這兩個領域，海量的數據和強大的基礎架構，在大公司充足的資源下比較容易實現。選擇落腳矽谷是因為，在這個充滿天才的聚落，人才磁吸所形成的網絡效應可以磨練自己的競爭力。
「我覺得矽谷的大公司有一個很好的地方是，工程師都有還蠻強的發言權，就是說它並不是一個非常top down的環境，就是說，engineer可以propose說，我覺得這個東西好像很有趣，只要你能夠說服別人說，這的確是一個很有趣也蠻impactful的事情的話，其實你就可以去做，我覺得這種bottom up的文化是蠻好的。」
文宗麟說，其實很多在矽谷工作的台灣人，都想回自己國家擺脫當"外勞"的現狀。而且以人口比例來說，台灣產出的人才不在少數，但是卻未能創造一個讓人才想"回台灣"或"來台灣"的環境和條件。而且台灣科技產業一些不成文的要求，例如進入研發部門一定要碩士以上，讓進入研究所只為拿文憑而非專為特定研究，這是台灣和美國在"學習"背後的熱情上最大的不同。
待過很多地方的文宗麟，從台灣、日本、美國東西兩岸，甚至在法國巴黎工作過一陣子，這些城市的學術和工作環境都已經高度全球化，感受不到任何難以適應之處，唯獨生活和情感上，台灣還是唯一的選擇。
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