這幾天被長官問到如何改進資訊學門的教學研究，我說：如果今天有位具備專業基礎、肯用功學習、有志氣的大學畢業生，沒考上台大研究所，但寧可不要碩士學位，願意拿月薪三萬六當研究助理跟著我做兩年的研究，中間有機會旁聽各種課程，也有機會發表論文，請問划不划算？能不能學到東西？業界在不在乎他有沒有學位？業界看不看重這個工作經驗？
以上沒有標準答案，大家可以留言發表意見。
有幾件事可以思考：
第一，老師和學生都放開學位迷思，是否海闊天空？
第二，如果學位沒有用，學生到研究所唸什麼？
第三，如果學位沒有用，老師能收到什麼學生？
我個人一向認為學位對於積極向上的人沒多大用處。美國資訊業界有很多學歷不高的成功者，台灣為何不行？別的領域我不管，至少在資訊業是如此。
最近，幾位台大電機資訊碩士工作兩年多之後，有意願進我實驗室做研究助理轉換跑道。我歡迎想努力學東西的人來進修，不過我不是開補習班的，來的人不需要繳學費，但是要有能力跟著我做研究。
在台灣，不是不行，只是例子不多。這個關於開平餐飲學校的故事，說明了專業有其價值。
http://www.businesstoday.com.tw/article-content-80392-102787
2014年3月1日 星期六
承載知識的Wolfram語言
週四中午跟同學們分享關於Wolfram Language的影片，很有趣，值得深思。正好下午朋友來信，希望我提供心得... 我雖然不是職業的reviewer，但對於新鮮有趣的東西，我是很樂意review的。 下次有好玩的東西，可以主動送過來給我玩，能打動我的話就寫review，不收費的。
我想從Watson談起。很多人都知道IBM Watson -- 那個打敗Jeopardy!高手的電腦。可以想像Watson是個專家系統，你把整理好的資料和規則放進去，他可以在特定的領域表現優異。
如何把資料和規則整理好、放進去、快速執行，是Watson的know-how。這個很不容易，IBM花了很多人力、物力才做出一個能在Jeopardy!節目上獲勝的Watson，但成功之後，可以複製出千千萬萬個Watson!
如何把人類的知識轉變成電腦語言，自從有電腦開始，一直就是個大問題 -- 人類被迫去學電腦語言，才有辦法設計電腦程式。程式設計師，往往扮演人類與電腦的溝通的橋樑。所以說，懂得寫程式，只是程式設計的一半，另外一半是與人類溝通。
這個號稱是用於Knowledge-based programming的Wolfram Language，對我來說並不陌生。二十多年前，我就研究過Wolfram的Mathematica，所以我根本覺得做那些高難度的微積分考題簡直是在整人。你再會解積分題目、化簡三角函式，這些機械化的事情，Mathematica做得比你還好!
Mathmematica擅長的是符號計算(symbolic computing)，而非數值計算(numerical computing)，這是他跟MATLAB大不同的地方，也是它特別有趣和特別有用的地方。
符號（symbol），是人類表達知識的載具。有意義的符號，稱之為文字；利用文字來溝通，稱之為語言。
如果有一套語言和工具，能夠讓我們輕易地、很結構化地裝載(encapsulate)知識，甚至是操作(manipulate)知識的話，那麼將對於整理、組織、運用人類知識，有極大的助益。
這裡談的不是「自然語言處理」(natural language processing, NLP)，傳統的NLP希望夠做到分析、辨認人類語句，但頂多只是作為人類與電腦溝通的前端，距離知識的整理和運用還頗遙遠。
Walfram採用的方式，其實是不斷地去增加Mathematica的能力，蒐集各類型重要領域常用的語言和工具，讓人類可以整理和運用知識。
以數學為例，Mathematica提供的語法，讓我們很方便可以寫出代數的式子，他更提供了許多能用以操作這些式子的工具。記得因式分解、三角函式、微積分、複變分析、傅立葉分析、統計嗎？這些都是人類發展出來處理知識的工具。
至於目前 Wolfram Language能做些什麼，看看這影片中Steve Wolfram本人現身說法：
https://www.youtube.com/watch?v=_P9HqHVPeik&noredirect=1
“In general, what we’re trying to do is so that as long as a person can describe what they want, our goal is to get that done. A human defines what the goal should be, and a computer does its best to figure out what that means, and does its best to do it,” Wolfram says.
我想從Watson談起。很多人都知道IBM Watson -- 那個打敗Jeopardy!高手的電腦。可以想像Watson是個專家系統，你把整理好的資料和規則放進去，他可以在特定的領域表現優異。
如何把資料和規則整理好、放進去、快速執行，是Watson的know-how。這個很不容易，IBM花了很多人力、物力才做出一個能在Jeopardy!節目上獲勝的Watson，但成功之後，可以複製出千千萬萬個Watson!
如何把人類的知識轉變成電腦語言，自從有電腦開始，一直就是個大問題 -- 人類被迫去學電腦語言，才有辦法設計電腦程式。程式設計師，往往扮演人類與電腦的溝通的橋樑。所以說，懂得寫程式，只是程式設計的一半，另外一半是與人類溝通。
這個號稱是用於Knowledge-based programming的Wolfram Language，對我來說並不陌生。二十多年前，我就研究過Wolfram的Mathematica，所以我根本覺得做那些高難度的微積分考題簡直是在整人。你再會解積分題目、化簡三角函式，這些機械化的事情，Mathematica做得比你還好!
Mathmematica擅長的是符號計算(symbolic computing)，而非數值計算(numerical computing)，這是他跟MATLAB大不同的地方，也是它特別有趣和特別有用的地方。
符號（symbol），是人類表達知識的載具。有意義的符號，稱之為文字；利用文字來溝通，稱之為語言。
如果有一套語言和工具，能夠讓我們輕易地、很結構化地裝載(encapsulate)知識，甚至是操作(manipulate)知識的話，那麼將對於整理、組織、運用人類知識，有極大的助益。
這裡談的不是「自然語言處理」(natural language processing, NLP)，傳統的NLP希望夠做到分析、辨認人類語句，但頂多只是作為人類與電腦溝通的前端，距離知識的整理和運用還頗遙遠。
Walfram採用的方式，其實是不斷地去增加Mathematica的能力，蒐集各類型重要領域常用的語言和工具，讓人類可以整理和運用知識。
以數學為例，Mathematica提供的語法，讓我們很方便可以寫出代數的式子，他更提供了許多能用以操作這些式子的工具。記得因式分解、三角函式、微積分、複變分析、傅立葉分析、統計嗎？這些都是人類發展出來處理知識的工具。
至於目前 Wolfram Language能做些什麼，看看這影片中Steve Wolfram本人現身說法：
https://www.youtube.com/watch?v=_P9HqHVPeik&noredirect=1
“In general, what we’re trying to do is so that as long as a person can describe what they want, our goal is to get that done. A human defines what the goal should be, and a computer does its best to figure out what that means, and does its best to do it,” Wolfram says.
我不得不讚美Steve Walfram對他懷抱的理念的執著與企圖心，他花了30年持續常這個方向鍥而不捨前進。幸好，近年的雲端運算和Big Data技術，應該大幅加速這個理想的實現。各位可以在這裡看到這個Wolfram Language目前的能力，以及思考我們能夠用他做的工作，再進一步想像他在幾年後能夠做的事情。
然而我們該深思的是，有這類的工具在手，人類該做什麼，學校該教些什麼？
- 知識就是力量，擁有處理知識的工具，將大幅強化人類的力量。
- 學校訓練學生的目標，不應是知識的記憶，而是如何活用知識的技藝。
- 教一些、學一些電腦不會的東西吧！
- 教一些、學一些電腦不會的東西吧！
舉例來說，我這學期教平行程式設計，我將讓學生看看Wolfram Language在平行計算上能做什麼？根據http://reference.wolfram.com/language/guide/ParallelComputing.html，他還不會幫人類自動平行化程式，但他提供了不少基本的平行計算的支援。
需要進階的平行計算，Wolfram訴諸於CUDA和OpenCL，例如：
http://reference.wolfram.com/language/OpenCLLink/guide/OpenCLLink.html
所以想讓事情做得快，人類還是得用告訴電腦如何平行做事情。如何平行做事情？這個就是電腦不會的學問了，來上我的課就知道了。
Wolfram的如意算盤是：一些常用的運算，逐漸會被平行化，成為Wolfram Language的一部分。
想持續追蹤Wolfram Language的動態，可以鎖定：http://blog.stephenwolfram.com/
誰想當奴才？
葉丙成教授寫了一篇網誌：「我不想當奴才！」當真？，有興趣的朋友可以看看。
當然，沒有人喜歡承認自己願意當奴才，但是這個社會充滿了自欺、欺人、被人欺的奴才，這是很多人所不敢面對的真實，跟念書念得好不好沒多大關係。
「一輩子，每天醒來所做之事，不是自欺，就是欺人，不然就是被人欺。」這是某位古人懺悔之語，對於人的無明和受慾念的支配，形容得十分傳神。
有自願當奴才的，有不得已而去當奴才的，有喜歡把別人當奴才的，捫心自問，我們一天面對自己、長官、下屬，有沒有誠實不欺？
眾生平等，萬法惟心。重點是「內在」，而不是外在。我尊稱你長官或老師，做你交代的事，並不減損我的人格，也不妨礙我說該說的話。你尊稱我一句老師，我雖然形式上接受了，也教給你一些東西，但我並不自認比你高尚，因為在形而上的道體裡，我們終究是平等的。
懂嗎？不懂也沒關係。知道自己懂什麼，不懂什麼，是不自欺的開始。我們在成長的過程中，很多時候，在不假思索的狀況下，被灌輸進名為知識的框架，或者稱之為規矩、道德、禮教。有人受框架所限，有禮教殺人，實源自於自欺。
我們的教育，沒有強調獨立思考，沒有教學生如何自學，以至於自欺的現象特別嚴重。自欺多了之後，往往不相信自己，必須借外在事物來肯定自己，而且沒有自信，一窩蜂跟著人家後面衝，或是隨波逐流。
要想不當奴才，必須懂得內求。否則書念得再好，事業做得再大，仍舊是奴才。
當然，沒有人喜歡承認自己願意當奴才，但是這個社會充滿了自欺、欺人、被人欺的奴才，這是很多人所不敢面對的真實，跟念書念得好不好沒多大關係。
「一輩子，每天醒來所做之事，不是自欺，就是欺人，不然就是被人欺。」這是某位古人懺悔之語，對於人的無明和受慾念的支配，形容得十分傳神。
有自願當奴才的，有不得已而去當奴才的，有喜歡把別人當奴才的，捫心自問，我們一天面對自己、長官、下屬，有沒有誠實不欺？
眾生平等，萬法惟心。重點是「內在」，而不是外在。我尊稱你長官或老師，做你交代的事，並不減損我的人格，也不妨礙我說該說的話。你尊稱我一句老師，我雖然形式上接受了，也教給你一些東西，但我並不自認比你高尚，因為在形而上的道體裡，我們終究是平等的。
懂嗎？不懂也沒關係。知道自己懂什麼，不懂什麼，是不自欺的開始。我們在成長的過程中，很多時候，在不假思索的狀況下，被灌輸進名為知識的框架，或者稱之為規矩、道德、禮教。有人受框架所限，有禮教殺人，實源自於自欺。
我們的教育，沒有強調獨立思考，沒有教學生如何自學，以至於自欺的現象特別嚴重。自欺多了之後，往往不相信自己，必須借外在事物來肯定自己，而且沒有自信，一窩蜂跟著人家後面衝，或是隨波逐流。
要想不當奴才，必須懂得內求。否則書念得再好，事業做得再大，仍舊是奴才。
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