我們為什麼要推計算思維呢? 因為未來各行各業都需要與電腦合作，否則有可能被電腦和機器人淘汰，例如這篇【機器人搶工作 律師、藥劑師也遭殃】所談到的(註1)狀況。如果不懂計算思維，很容易就迷惘了。
最近像這樣的文章和書籍很多，研究未來學的人，認為人工智慧是未來的重要趨勢，極盡能事去想像未來，但究竟有多少真實會發生，有多少只是虛無飄渺的幻想? 我想，很少人有能力確定，不過當前許多學生都跑來研究人工智慧相關的議題，則已成為我在台大所看到的事實。
我三十四年前在高中時，就對於人工智慧很感興趣，開始學LISP，後來進到台大念電機系，修了兩門人工智慧的課，還旁聽過神經網路，到密西根大學念書，也修過人工智慧，但我沒有繼續研究人工智慧，因為我覺得當時研究者走偏了，而且當年電腦的運算速度遠遠不足以支持有意義的人工智慧，所以根本做不出東西。
我猜對了，1990年代之後，人工智慧成為票房毒藥，沉寂了近二十年。
我選擇做電腦系統，看著電腦系統的效能持續成長，電腦系統的研究者想出各種方法來收割不斷成長的電腦效能，過去這三十年，最忙碌的研究領域之二，是計算機結構和系統軟體，我有幸能優游於兩者之間，探討一些軟硬體整合的議題。
如今，單一處理機的運算能力，約為30年前人工智慧全盛時期的100萬倍(註2)，而且只要願意付些許錢，就可以租用雲端的上百台電腦，運算能力更是30年前的一億倍以上。
要注意到，這一億倍的運算效能，是人工智慧東山再起的關鍵。沒有足夠的效能，電腦很難生出智慧。然而，如今的運算效能，是否足以支持未來學想像中的人工智慧，則是一個大哉問。
大部份未來學專家的預測，都是基於以往的摩爾定律(註3)，但這幾年摩爾定律已經放緩，甚至有可能停滯，主要是成本考量。以往這麼多年透過個人電腦、電子商務、行動運算、雲端服務等應用，半導體產業有足夠的利潤做研發來支撐摩爾定律，而大數據分析和人工智慧是否足以繼續支撐摩爾定律的延續? 如果摩爾定律停滯，那該如何是好?
有的人工智慧應用，需要比目前更高百倍的計算能力，有的實驗研究要成為產品之前，需要將龐大的運算能力縮小進到生活周邊，因此我認為我們做計算系統的，在產品化的過程中，還是扮演舉足輕重的角色，將來應該會有做不完的人工智慧系統設計的工作。
要創造出人工智慧的系統，關鍵在於要有能夠密切垂直整合的團隊，必須要有三種專家密切配合:
(1)領域專家，例如找律師、藥劑師來指導或教導電腦該領域的專業技能。
(2)人工智慧專家，綜合運用機器學習、數據分析、資料探勘等方式設計人工智慧演算法與軟體。
(3)系統專家，提供人工智慧所需的系統整合、資料蒐集、處理和計算能力，針對人工智慧應用優化系統軟體、設計晶片。
台灣比諸於其他許多國家，由於有硬體產業的基礎，非常適合發展「(3)系統專家」(這也是我想來培育的，也是目前即欠缺的人才)，加上台灣目前很多學生對人工智慧很有興趣，學得很快，所以我不擔心會短缺「(2)人工智慧專家」，台灣在各行各業也有很多領域專家，但是能否聚集人才成為優質研發團隊，是真正的重點。
我想，很多有識之士已經看到這個局面，這是值得台灣去發展的好機會。我希望國家和社會多投入一些資源鼓勵產學界共同組成「對」的團隊，來把握這樣的機會，讓學術界多做些有益於這類幫助國家產業發展的研發工作。
然而，在謀求發展的機會的同時，我們也應該做好教育的工作，讓未來的世代能夠好好面對電腦和機器人。與其教學生背誦記憶一堆電腦瞬間可解的問題，不如教他們如何活用電腦、想辦法與電腦和機器人共榮。
另外，科技的民主化以及財富的合理分配，也將會是越來越重要的課題。我們絕對不希望大家多年努力的成果，被少數資本家收割，讓科技成為資本家搜刮社會資源和剝奪人民權益的打手 -- 這是社會大眾需要慎重看待和避免的議題。
(註1)機器人搶工作 律師、藥劑師也遭殃
http://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5073792
(註2)以摩爾定律概算，假定每18個月電腦效能增加一倍。
(註3)https://zh.wikipedia.org/wiki/摩爾定律
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