臺灣AI學校1月底正式開學,多數來自電子業及製造業、資訊業、金融業和生技醫療業的530位各路好手,3個月後將成為第一批臺灣產業AI化的先鋒部隊。(攝影/蘇文彬)

臺灣人工智慧學校在近日正式開學,短短一個多月的時間,就湧入900人報名,經過審查第一屆挑選出530名學員,特別的是,學員只有2成是來自IT產業,其餘8成都是非IT產業的在職人員,甚至連主管級的經理人,也都辭職或請長假,跑來上課,透露出人人都想跳進AI市場,從第一波學員結構來看,電子業及製造業、資訊業、金融業和生技醫療四大產業的人才,最想成為AI專家的人,臺灣開始吹起一股AI人才培訓潮。

近來資訊大廠也路續推出許多AI相關的技術和工具,將企業進入AI的門檻大幅降低,技術和工具不再是企業進入AI領域的門檻,而AI人才就儼然成為發展AI的瓶頸,眾多企業都想搭上AI浪潮,成為AI企業,將AI技術當作產業升級的工具。

不只是各種AI工具、前瞻深度學習框架紛紛開源,越來越多科技大廠甚至還推出了自動化的AI工具,有些更是標榜不需要懂機器學習技術就可以用。

舉例來說,AWS去年底就推出了可以快速建立和部署AI應用的工具SageMaker。微軟、IBM各種雲端AI工具也陸續正式上線,Chatbot功能更成了臉書、Line等通訊平臺的必備機制,想要設計Chatbot客服的門檻也更簡單了。

而Google更在1月中發布了一款機器學習的重裝武器AutoML,號稱不用懂機器學習技術,也能打造出企業級的AI應用。企業只要上傳自家的原始資料,AutoML能自動挑選適合的機器學習模型,自動調整參數,解決過去得仰賴AI專家才能調校最佳化的難題,就能建立出符合自家需求的預測模型。

甚至,就連Google也和天文學家合作,用來預測域外行星的行星訊號分析計畫,都用了AutoML來協助。而且,AutoML開放測試申請不到1個月,全球就已有1萬多家企業,開始試用AutoML的服務。

不過,臺灣人工智慧學校執行長陳昇瑋提醒,打造AI應用不只是建立模型的問題而已,還牽扯到資料如何取得、處理,另外還必須會制定要解決的問題,而建立模型的過程,若沒有足夠的AI認知,「只用現成的工具一定會出錯,甚至用錯了也不知道!」他說。

隨著AI技術越來越框架化、軟體化和工具化,當技術能力不再是最大的門檻時,未來的AI人才,需要什麼樣的能力?臺灣將需要什麼樣的AI人才,從臺灣人工智慧學校的人才培育策略,可以一探究竟。

臺灣AI學校要培養產業AI化軍隊

「不是要做AI產業,也不是要做AI研究,我們要培養產業AI化的軍隊!」陳昇瑋表示,臺灣AI學校的成立,就是要為臺灣打下產業AI化的人才基礎,為臺灣的產業升級,將產業帶到AI應用的層級。

由中研院院長孔祥重擔任校長的人工智慧學校,學生以產業界人士為主,第一期分為兩班,技領域培訓班及經理人專班,共招收530人。未來臺灣人工智慧學校不只是在臺北,還會到新竹、臺中、臺南及高雄設立分校,估計一年可培訓7,500位AI人才。

臺灣人工智慧學校的課程涵蓋範圍相當廣泛,但是,上課時間卻只集中於3個月內,短期培育AI人才,陳昇瑋表示,學員完成培訓課程和專題後,會具備基本的產業AI化能力,以及在AI領域上的自學能力,並不是要將所有的AI知識,集中在3個月內教完,而是給予學員基本AI的實戰能力,以及自我學習能力,日後學員能夠自我不斷學習。

非IT背景也能做AI,但是要有AI和領域知識

臺灣人工智慧學校第一屆入選的學員背景多元,學員並非都是出身於資訊產業,「AI跟IT背景沒有很大的關聯,」陳昇瑋認為,臺灣人工智慧學校的課程是鎖定產業AI化的目標,目標是要讓每個產業有能力導入AI技術,他表示,未來任何一個產業都可以AI化,而IT和AI都是服務人的工具,只要學員會寫程式,且通過線性代數、機率、統計、微積分和程式設計5個科目的考試,就能夠成為學員,學習如何將產業AI化。

因此,要建立AI應用,AI的基本知識和領域的知識都是必備條件,再者,若是大家都用相同的自動化AI工具,成果不理想也無法調整,打造出來的AI應用,也無法真正符合企業的需求。

人才培育可由民間來做,政府有更重要的使命

而科技部的AI戰略是以軟硬整合為主,硬體廠的人才本身具備硬體專業知識,而臺灣AI學校的使命,則是協助訓練軟體人才,「硬體人才懂IC又會AI就能將產業AI化,」他表示,臺灣人工智慧學校就是負責補足軟體這一塊。

以臺灣AI策略軟硬整合來看,陳昇瑋認為,政府因為有更多的資源,應該更適合投入基礎設施,以及需要投資許多經費的地方,人才培育不需要大量資金,可由民間來做。

「政府可以要專心做真正需要政府做的事!」陳昇瑋用例子來解釋,AI晶片光生產的Tape-out階段,生產一次22奈米的晶片,就需要3億元的經費,臺灣除了2家半導體大廠,其他資本額太小的業者根本無力投資,來實驗各種不同類型的AI晶片,更遑論新創,但國外已有10幾家AI晶片新創出現,「如何支援這件事,才是當務之急!」他認為,政府出面集中資源支持這類AI晶片,就不會讓臺灣AI晶片的優勢流失。

未來AI人才將會從產業別細分到各式各樣的應用

依照陳昇瑋的觀察,目前AI人才主要是分成不同產業類別,像是製造業、金融業、醫療業等,不過,「以後AI會無所不在,」他認為,未來AI將會深入到人類的生活中,在各式各樣的應用中出現,因此,未來的AI人才將會細分成不同應用的AI人才。

舉例來說,將來會有專門做台語語音辨識的AI人才,AI工程師會細分成上千種,他甚至大膽地說:「未來AI應該是軟體工程師的必備技能!」他認為,現在因為是過渡時期,才會分成一般工程師和AI工程師,以後的工程師,則都需要懂AI技術。

軟體人如何成為AI工程師?

面對AI熱潮,臺灣軟體工程師如何轉戰AI工程師?微軟臺灣AI研發中心執行長張仁炯表示,參與AI專業論壇的人與國外相比不算多,AI技術的資源也不太夠,他鼓勵軟體工程師要勇於嘗試新技術,不要因為工作上原本的技術還能用,就停止學習。

因此,具備程式語言能力的工程師要先了解應用場景,並思考AI技術如何幫助原本的應用,讓產品和服務更有效率,舉例來說,如果是開發記帳App的工程師,就可以開發讓使用者直接拍照購買的商品,系統就能自動依據商品種類和金額歸類的功能。

長期來看,「不只AI,電腦技術每隔3~5年就會變得不一樣,」張仁炯認為,不管是程式語言或是技術,經過幾年都會有所改變,AI也是如此,因此,他鼓勵軟體工程師要保持學習的狀態,必須要花足夠的時間研究和了解技術上的趨勢,除了工程師自身要學習專業知識之外,企業也要保持持續學習的能力,也就是說,組織也要對新技術和創新的想法抱持著開放的態度。文⊙何維涓、王宏仁

陳昇瑋揭露臺灣AI學校5大特色

臺灣人工智慧學校執行長陳昇瑋(攝影/洪政偉)

臺灣人工智慧學校5大特色,臺灣人工智慧學校執行長陳昇瑋指出,第一,過去4年主辦資料科學年會和AI年會的經驗,讓他更清楚AI和資料科學各領域需要的課程以及臺灣講師人才動向,才得以找來最頂尖的合適講師,給予學員最有成效的課程。

接著,由於課程中會讓學員實際執行AI程式,而執行AI演算法需要大量的運算資源,臺灣人工智慧學校斥資超過2千萬元採購240個GPU設備提供實作之用。

第三個特色是,除了上課教室之外,還準備了750 坪的學員實驗室,人人都有專屬座位可以撰寫AI程式。

第四則是會有一群具有AI經驗的助教來帶領實驗,「學員遇到問題,卡住了就有助教協助解決問題。」他強調,這是非常好的學習資源。

此外,臺灣人工智慧學校課程要解的題目,不是來自教科書,而是要玩真的,「都是來自業界的真實的問題!」他表示,就連資料也都是玩真的,業界提供不涉及敏感機密或是匿名化處理過的資料。

目前已與超過20家企業合作,每家提供多個問題,已收集到將近50個題目,且題目分布生醫、金融、製造、電子商務等多個領域,學員可依據自己的興趣組隊選題,像是用電量預測、金融商品購買力的預測、新聞內容推薦、癌症病人的存活率預測等,題材相當多元。

最後一項特色是「大班制」,「臺灣有哪個地方你可以跟另外199人一起寫AI程式?」陳昇瑋表示,學校還會常常舉辦機器學習比賽,也會有考試,更會讓學員分組做專題,他相信這樣競合的關係會讓學員的成長更加快速。

除了上述的5大特色之外,臺灣人工智慧學校的課程安排上,也會採納學員的回饋,他舉例,開學典禮當天他直接詢問學員手把手的機器學習課程只有安排一天是否足夠,學員回應能希望多安排一天,陳昇瑋馬上請助理打電話給講師安排,直接調整為兩天。

「不行就再調,找到大家最能接受的,」他表示,第一屆技術領袖培訓班的上課時段是周一到周五,但是陸續有些人抱怨上課時間,於是,臺灣人工智慧學校就在第二屆將上課時間調整為一周三天,分成A和B班,由學員自行選擇時段來上課。


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