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我的人工智慧學習旅程

霜晨尋
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2017/11/02
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1. 怎麼開始的?

學校教,第一次接觸到人工智慧是在唸書時,至今依稀還記得這門課分為3個部分,第一, 人工智慧導論,說是導論其實就是教pattern matching的方法和一些邏輯,使用的程式語言,不是C也是不C++,更不是Java(當年學校入門的語言大概就這三個,沒別的了), 而是prolog....一種據說當時是比LISP更好用的人工智慧程式語言。第二,自然語言處理,還剩在記憶裡的就是, NN form, NP form, BNF等一堆form. 程式呢? 一樣是prolog,@@ 當時的題目我還記得輸入中國的首都在哪裡? 程式要回答Peking(對,是威妥碼拼音,沒錯), 最後一部分是graphic patter matching, 作業改用C語言,稍微正常一點。就這樣,AI成了我最不想碰的科目,想都別想。

2. 命運的絲線,第二次跟人工智慧的交錯。

公司來了一位美國回來的博士,據說是專門研究人工智慧,來我們公司也僱了一個研究所專門研究人工智慧的工讀生,帶著極為期待的心情去聽他們的第一次報告,Support Vector Machine(支持向量機),據說是人工智慧最新的大突破。聚精匯神的聽了一個小時,完全聽不懂,完全聽不懂,完全聽不懂,還記得他報告完,問大家有沒有問題,過了一會,站在門口的處長幽幽地問了一句,看不懂這些可以寫的出程式嗎? 

雖然沒有什麼太大的收獲,但是隱約了解機器學習似乎會愈來愈重要,之後又得知朋友會運用類神經網路在影像辨識上,慢慢的對學校學的東西稍微有點感覺,原來分類分群和pattern match可以用在這些地方,但是買了一本類神經網路的中文書來看,很遺憾還是沒看完前50頁。

3. 第三次的機會悄然來臨。

2013年偶然在臉書上看到朋友對Coursera的網站按讚,上看逛了一逛,原來是把許多大學的課程拿到線上來開啊。明明Stanford都已經有開放課程了這有什麼搞頭,翻一翻發現網站創辦人有開機器學習這門課,反正就聽聽看吧。可能是他的講解方式的關係,突然覺得自己好像聽得懂了,而且儘管當時是matlab like的語言,程式作業我居然也寫的出來,雖然同一時間聽了Hinton和林軒田的課,還是聽不大懂。但是信心建立後,覺得機器學習裡的類神經網路好像特別有用,畢竟看過別人寫過,之後面臨人生的巨變,也是機器學習的課程伴著我打發其他的時間,又很幸運地能夠進入以深度學習為號召的新創公司,一直到今天,雖然不敢說獨當一面,至少敢說自己不是rookie了。只是年齡大了許多東西前面看後面就忘,但只要隨時溫故知新再加上工作上會不斷用到,必要時多花一些時間就可以克服了。

總結:

人的頭腦是沒有任何限制的,當面對一個難以突破的點時,有時只是時間夠就可以解決一切,隨著技術的進步,加上勤能補拙,一些機緣巧合就會變成突破口,學習是這樣,工作也是一樣,所以應該要珍惜每一次機會,並且隨時自我檢討還有什麼地方可以做的,自然就會愈來愈好。


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標籤: 機器人與人工智慧 x 1

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