新年看這種文章,應該會消化不良吧!
文長慎入。
題目:卡內基美倫大學資訊系的課程亂入
CMU的CS課程安排
台灣喜歡說自己的大學很頂尖,雖不完全是唬爛,不過我覺得多數時候是自己喊爽的。雖然我們有許多不如人之處,但是要我一一指出,也沒這個能耐,但是總歸要看一下所謂「頂尖」大學裡的資訊系到底是怎麼回事。我選卡內基美倫大學(CMU)而非NYU,原因無他,我覺得CMU就是在很多方面好過NYU不少。很多很多年前,CMU的全美排名很好,尤其是Computer Science更是厲害。所有的大學研究要做得好,一定是要從大學部開始做起,沒有好的大學部學生,研究所是不可能有好碩士生,沒有好的碩士生,就不可能有好的博士生,沒有好的博士生卻可以做出好的研究這種事一定是騙人的。即使自己的大學部學生不會留下來繼續唸研究所,只要把學校辦好,自然可以吸引好學生過來念研究所,大學部的口碑自然重要。所以,讓我們先來看看CMU大學部的課程安排好了。
CMU的大學部課程很多元,假如我把課一一列出來,大家一定會不知道從何看起,因為課的種類實在太多了,所以我從CMU授與的學位種類開始。首先,CMU並非只有所謂資工系學士一種學位,而且不只是資工系,他的底下還設了其他研究單位,我把它們列在下面,其中還可以細分主副修。
1. Bachelor of Science in Computer Science
2. Bachelor of Science and Arts
3. Bachelor of Science in Music and Technology
4. Bachelor of Science in Computational Biology
5. Bachelor of Science in Statistics and Machine Learning
接著是系與屬下單位的附加主修與副修。
1. Human-Computer Interaction
2. Software Engineering
3. Computational Biology
4. Neural Computation
5. Language Technologies
6. Machine Learning
7. Robotics
既然CMU的機器人是出名的,從上面來看,除了機器人學為主副修項目外,直接與機器人研究相關的就有Machine Learning與Human-Computer Interaction,但是其他的難道就沒有關係嗎?起碼最基礎的Computer Science以及進階一點的Neural Computation就脫不了關係。但是老實說,Science and Arts關係也很大喔,這個我留待以後再講。
從CMU這樣子的安排看來,它即使不是非常主張,至少也是鼓勵它的學生要有主副修的。這樣子的主副修在台灣比較不一樣,老實說,這些副修其實都在資訊系下面喔,又有點像是台灣所謂的學程!雖然看起來有點怪,但是其實這些主副修類別都是要在領域知識上有很大的跨越的,可想而知,在CMU當老師多半是除了自己主專長領域外,還要多懂其他領域的學問,否則如何能指導學生呢?以Computational Biology來說,至少要跨資訊,數學與生物三大領域。Robotics就更不用說了,跨的領域要更多才行。但是不管是哪一個主副修,需要的都是高度的系統整合領域。舉例來說,在國內往往會過度專注在影像處理與圖形識別這個單一領域,而影像處理與圖形識在CMU裡面卻不過就是機器人學或是人機互動介面裡面的一小部分,但是這樣子的安排就將此一領域整進去一個更大的領域裡面,而這個大領域會是產生真正有用且複雜的應用的,進而有相當大的產值,從這幾年來看,機器人這麼夯,不得不對CMU的資訊系「當年」的遠見感到佩服,而且他們做的都不僅是一般玩具用的機器人,多數有著更廣泛應用的可能,同時CMU還與周邊的如匹茲堡大學在這個方面合作,成大資訊系的孫永年老師與連震杰老師都是出身自此處。假如各位上網查一下,孫老師在醫學影像上的成就非常傑出,這是要跨醫學領域的,而連老師對於利用影像於機械自動化產業界也是貢獻良多,情況也相似。
各位一定在上文之中看到兩個很特別的學位,那就是科學與藝術,以及,音樂科學與技術,這兩個領域。眾所週知,藝術領域上,因為人類想像力的因素,是比較難被電腦所取代的,但是近年來,電腦在這個領域慢慢有了比較長足的進步,也許CMU認為,隨著機器學習(或者說人工智慧)的進步,開始在這種比較難突破的領域有更深入的應用了。而其中的音樂科學與技術這一個專長竟然是2009年才新增的,CMU開始對於音樂這件事重視起來,難道是它預測未來這一個領域會跟之前選擇機器人一樣紅了起來呢?以一個外人來說,很難猜到它是怎麼想的。但是,對於一個從事音樂科學的人來說,真是既期待又怕受傷害呢!假如大家去查一下資料,就會了解音樂在全球的市場有多大,音樂可以獨立於影像而存在,但是當代,影片卻不能沒有音樂。再次,這樣的題目在台灣是不太受到重視的。還記得很多年前,我到成大應徵時,系教評會決定給我offer,但是當時的院卻不解的問在場報告的系主任為何會聘一個做音樂的老師,還好,我當時還會一點點視訊壓縮,軟硬體設計,人機界面,機器學習,再加上可以上的課算多。
對於畢業要求,除了主副修外,學生要修360units的學分才可以。一剛開始我是有點嚇一跳,因為這幾乎是台灣大學的三倍。不過後來才比較清楚它並非用時數來等比學分,以Introduction to Computer Systems門課來看,它是門12 units的課程,一般在台灣,這個可能只有三學分而已。多數的課都是9units。
當然,我們很難從網頁上看出CMU在這整個課程的安排是否夠扎實,開課的老師是否夠教得夠好,這些這麼厲害的課是否只是因應流行才臨時開的「應用課程」(這個在台灣很流行這麼做)。不過,在美國待過的大概都知道,每一門課的作業都多到爆,一學期要是修四門課就很累了,若是修到五門,那可是會操死人的。所謂作業,可能包含手寫作業與程式作業,有的還包含期末專題,我的訊號與系統這門目前修的人不太多的課大概就是這麼樣子。但是老實說,老師上得好當然好,不過真正上得好的老師絕非多數,但是在美國,我是沒碰過上得很爛的就是,即使當時我覺得上得不好的老師,事後我都覺得是我自己的問題比較多。但是真正重要的其實是助教,當年大學部的課的助教大概就是我們這群博士生所組成,對大學部的學生的要求都是我們在執行的。我記得當年,我還要在一定時段找一間教室教大學部學生。最後當人是不留情面的,大學部我沒注意,研究所的課,超過1/3的學生拿B以下是很正常了。
說真的,認真都是自己要要求自己的。而且在那種所有人都很認真的氛圍下,自己就會認真,不必助教逼,老師當然更不可能逼了。在國內,交大算是loading比較重的學校了,有一年我到舊金山開會,我回去拜訪老闆,所以選擇借住在兩位在Stanford唸博士班的學生的宿舍,一位來自交大,一位來自政大。半夜他們做完實驗時回來,我問他們,跟國內比起來如何,他們異口同聲說,假如這裡是人世,那國內簡直是天堂。他們多半是半夜三多點回來睡覺,早上不到九點就要出門了,因為他們的老師經常是不在的,一切要靠自己,即使老師沒教過也要自己想辦法把事情做好。多數的學生真的不是本來就強,而是不想辦法讓自己變強根本就生存不下去。
讓我們回到助教的重要性。說真的,不管是在Stanford或是NYU-Tandon,研究計畫多的教授都很忙,而在這類私立學校,找funding是最重要的事了,於是管控學習品質的常常是助教。因為助教都是博士生,程度比大學部學生好非常多,所以有問題問助教比問老師快多了,我在當助教時,每週有兩個時段會在一間學校安排的教室等學生來問。我已經算是不太會逼學生的助教了,畢竟人在外國,不必要給人難過。說真的,會認真的不必助教逼,因為學費這麼貴(20年前,一學分就超過500美元了。),不認真吃虧的是自己。但是助教厲害,讓學生無所遁形,同時也獲得學生的敬畏,學期末我也是把分數打一下,老師就照樣繳交出去了。我問一位在CMU唸過碩士的學生,他的回答約莫也是如此。如今的台灣,我們的課的助教幾乎都是碩士生,老實說,還不一定比大學部學生厲害到哪裡去,要怎麼靠助教要求品質,而台灣的教授比較起來,因為受制於體制,瞎忙的機率不低,要要求學生實在是有心無力。更有甚者,反正學費便宜,沒認真學好像也還好。而要求嚴格的課,不管有用否,選修的人數會讓教授害怕開不成,我的大學部的一門課就是如此,讓人感嘆。
好吧!回到CMU的設計。我猜,若是學生並不能確定自己以後要走的方向,那麼最可能的就是拿Bachelor of Science in Computer Science的學位。合理猜測,其他四種學位就是讓真正對某一領域有興趣的學生選的。所以,除了核心課程之外,每一種選的課都不太一樣,這是合理的設計。以CMU開的課的範圍之廣,一般修課又累,一個學生根本不可能,或是說不需要把每一種學位裡面的重要必選修課程都選一遍,除非他實在天資聰穎,又希望廣博所有領域。要是不信,我之後再來分析某一學位要修的課程項目給大家看好了。但是在台灣,因為沒有這樣子分,依照台灣學生修課習性,柿子撿軟的吃,負擔重的課不選,專選作業不多又容易高分的課,於是,修課跨大數據,網路,多媒體,訊號處理,資料探勘,生醫資訊,嵌入式系統,晶片設計,電腦動畫,醫學影像,資料庫等等,幾乎把所有領域都一網打盡,只求好過關之餘四年後卻什麼都沒學到,樣樣通卻樣樣鬆。你一定會問,若是所有老師都把課弄很嚴格不就好了?各位,給學生壓力就是給自己壓力,還要多花時間每年變花樣的,懂了嗎?何況帶頭嚴格,你的課可能就會開不成,要不然就是教學評鑑分數可能相對很低,不僅優良教師當選無望,若是升等會議被拿出來說嘴,不怕嗎?俗話說,與人方便,就是與自己方便。方便來方便去,學生的程度就被方便掉了,不過學生對於這種現象也不會太在意就是,反正可以畢業就好。所以還要再來怪學用落差嗎?
CMU這樣子的做法讓興趣明確的人走自己的路。簡言之,在美國,這種學生多半早就在高中畢業前就已經弄清楚自己想幹嘛了。更正確地說,高中以前多半就自己在搞東搞西的搞這個領域的東西了。但是因為基礎不穩固扎實,所以來唸個大學,補一下理論方面的不足,順便做幾個專題專論讓自己的實作更有深度。我跟你說,即使是老美,這種學生肯定也不在多數,但總比台灣的比例高不少。套一句流行術語,這些人是Make to Learn,也就是不管三七二十一先幹了再說,等碰壁了再來學更厲害的東西,也就是先用柴刀劈柴,然後再來學怎麼用玄鐵重劍。我在Stanford認識的博士生,好幾個大學是念純音樂系的,研究所才轉過來,而且願意乖乖的從大學微積分與工程數學開始唸起。但是台灣,或者是世界上大多數的學生是Learn to Make,從小學的都是以後要當厲害學者用的東西,卻不知道該拿來做什麼,兼之教不得法,學也不得其法,不僅學了就忘,還會反過來砍了學生的興趣,這就像是不會舞劍卻拿倚天劍來劍舞,不僅不好看,還把自己的臂膀給斬了下來,多冤枉啊!
CMU這種做法才差不多可以被稱之為多元,它不是給你一條沒得選的路,而是清楚地給你幾條更清楚的路,但是你自己必須先想清楚才行。所謂不奮不啟不悱不發,因材施教,有教無類,安ㄋㄟ 懂嗎?別以為老美心腸好,懂教育,你看CMU,Stanford,NYU等等,哪一家的學費便宜了?還不是擺明了要賺你的錢。你說他搶錢也好,為學生著想也罷,說真的,學生認真學,出去會有前途,即使現在被你搶了這麼多錢,回過頭來還是感謝「母校」的。你看,這些學校的校友捐款難道還少了?這叫做生意兼作育英才,一兼二顧,摸ㄌㄚˊ子兼洗褲。同時,老美也知道,這一套不是人人可以學得來的,即使在美國,能真的這麼搞的學校也不會多。一來,這類學校私立的居多,私立學校愛怎麼搞,怎麼漲價,國家基本上是不太管的。二來,這麼搞要花很多錢,這類學校不僅捐款多,來自研究的經費也多,所以不怕。三來,老師自己要有這個觀念,系要有這種共識與前瞻眼光。最後是這麼幹要花老師很多精神去想的,老師有沒力氣,有沒意願呢?放眼台灣,你說哪一間大學能這麼幹呢?這也就是台灣雖然留美回來的各領域博士教授這麼多(包含教育領域),教育也不見得高明的原因吧?
從前瞻性與完整性來看,顯然CMU的Computer Science不希望只是培養一堆只有很純的資訊背景的Programmers就好,這個從CMU的Computer Science過去與藝術領域的緊密合作就可以看得出來。我不知道這算不算對的說法,但是很多人都說,當今Apple之所以比其他平台要受人喜愛,一部分原因是在除了程式之外的設計方面比較強。同樣的,藝術是不是人類最不容易被電腦所取代的領域我自己也沒有定論,但是顯然這會是許多人所贊同的。藝術跟下棋不同,後者容易設計出cost function,藝術呢?顯然並不容易。下棋容易定出勝負,藝術呢?看來也難。梵谷與提香哪個畫圖比較好看,應該見仁見智吧!在歐美,藝術與科技結合的作品越來越受矚目,在台灣要從事這個領域的工作者恐怕要到國外去才有辦法吧!這些藝術作品可以產生多大產值呢?也許不是馬上,但是請想想,梵谷的產值是多少呢?難以估算吧!
根據CMU Computer Science的網站上的資料來看,有關電腦音樂的研究群大約是在2009前後成軍,之後提供了Bachelor of Science in music technology學位。一個真正的世界頂尖大學竟然會在金融海嘯之際成立這樣子的研究群,覺得奇怪嗎?要知道,在這種學校,一個系或是學位,成立後若是找不到經費,沒人來念,你以為校方會給你成立嗎?會支持成立一定是要校方投入資源,如空間,師資等等,不能替學校賺錢的,除非政經原因特殊這種,不然是不可能隨隨便便給你資源來成立的。這個CMU學位的成立目的如下:
「a comprehensive understanding of all three areas of study relating to Music technology: music, computer programming, and electrical engineering,Students vary from accomplished musicians to those with a keen interest in exploring the musical applications of technology, and working closely with advisors to guide in both course selection and capstone projects.」
看清楚喔!要學音樂,電機與程式設計。它特別強調程式設計代表不一定要學一堆資訊領域的核心科目如,作業系統,資料結構,網路通訊等等,主要是會寫程式。想想看,一個以後做音樂的學生都要會寫程式了,一個以Computer Science為主力(如,資訊,醫資等有資訊兩字的系所)的學生不會寫程式不是笑話嗎?假如你點進去,那麼就會看到,這個學位的學生要修人文,數學還有物理相關課程。一堆台灣的資訊系學生不喜歡的數學與物理課程,卻被CMU列在以後要靠音樂吃飯的學生所需要修的課程之中。台灣的學生,有沒有覺得自己遜掉了呢?台灣學音樂的學生一定也覺得自己的數學不行,但是老實跟大家說,這些主力是音樂的老美學生,乍看似乎對數學與物理不可能在行,但是這些人卯起來可真不是蓋的,我自己在CCRMA就遇到兩個。
此外,不要以為只有CMU眼光獨到,我列一些類似的給大家看。
1. U.C. Berkeley(柏克萊)的 CNMAT(新音樂與音訊技術研究中心)
2. Princeton U.(普林斯頓)的Sound Lab (聲音實驗室)
3. University of Illinois at Urbana-Champaign (伊利諾大學香檳分校)的Music Information Retrieval (MIR)(音樂資訊擷取)
4. Stanford U. (史丹福)的CCRMA(電腦音樂與音響研究中心)
5. MIT(麻省理工媒體實驗室)的Music, Mind and Machine Group of Media Lab.
6. IRCAM, Paris (巴黎現代音樂與音響學院)
7. Fraunhofer Institute of Digital Media Technology (德國法蘭霍夫數位媒體技術)的Semantic Music Technology Group
台灣喜歡說自己的大學很頂尖,雖不完全是唬爛,不過我覺得多數時候是自己喊爽的。雖然我們有許多不如人之處,但是要我一一指出,也沒這個能耐,但是總歸要看一下所謂「頂尖」大學裡的資訊系到底是怎麼回事。我選卡內基美倫大學(CMU)而非NYU,原因無他,我覺得CMU就是在很多方面好過NYU不少。很多很多年前,CMU的全美排名很好,尤其是Computer Science更是厲害。所有的大學研究要做得好,一定是要從大學部開始做起,沒有好的大學部學生,研究所是不可能有好碩士生,沒有好的碩士生,就不可能有好的博士生,沒有好的博士生卻可以做出好的研究這種事一定是騙人的。即使自己的大學部學生不會留下來繼續唸研究所,只要把學校辦好,自然可以吸引好學生過來念研究所,大學部的口碑自然重要。所以,讓我們先來看看CMU大學部的課程安排好了。
CMU的大學部課程很多元,假如我把課一一列出來,大家一定會不知道從何看起,因為課的種類實在太多了,所以我從CMU授與的學位種類開始。首先,CMU並非只有所謂資工系學士一種學位,而且不只是資工系,他的底下還設了其他研究單位,我把它們列在下面,其中還可以細分主副修。
1. Bachelor of Science in Computer Science
2. Bachelor of Science and Arts
3. Bachelor of Science in Music and Technology
4. Bachelor of Science in Computational Biology
5. Bachelor of Science in Statistics and Machine Learning
接著是系與屬下單位的附加主修與副修。
1. Human-Computer Interaction
2. Software Engineering
3. Computational Biology
4. Neural Computation
5. Language Technologies
6. Machine Learning
7. Robotics
既然CMU的機器人是出名的,從上面來看,除了機器人學為主副修項目外,直接與機器人研究相關的就有Machine Learning與Human-Computer Interaction,但是其他的難道就沒有關係嗎?起碼最基礎的Computer Science以及進階一點的Neural Computation就脫不了關係。但是老實說,Science and Arts關係也很大喔,這個我留待以後再講。
從CMU這樣子的安排看來,它即使不是非常主張,至少也是鼓勵它的學生要有主副修的。這樣子的主副修在台灣比較不一樣,老實說,這些副修其實都在資訊系下面喔,又有點像是台灣所謂的學程!雖然看起來有點怪,但是其實這些主副修類別都是要在領域知識上有很大的跨越的,可想而知,在CMU當老師多半是除了自己主專長領域外,還要多懂其他領域的學問,否則如何能指導學生呢?以Computational Biology來說,至少要跨資訊,數學與生物三大領域。Robotics就更不用說了,跨的領域要更多才行。但是不管是哪一個主副修,需要的都是高度的系統整合領域。舉例來說,在國內往往會過度專注在影像處理與圖形識別這個單一領域,而影像處理與圖形識在CMU裡面卻不過就是機器人學或是人機互動介面裡面的一小部分,但是這樣子的安排就將此一領域整進去一個更大的領域裡面,而這個大領域會是產生真正有用且複雜的應用的,進而有相當大的產值,從這幾年來看,機器人這麼夯,不得不對CMU的資訊系「當年」的遠見感到佩服,而且他們做的都不僅是一般玩具用的機器人,多數有著更廣泛應用的可能,同時CMU還與周邊的如匹茲堡大學在這個方面合作,成大資訊系的孫永年老師與連震杰老師都是出身自此處。假如各位上網查一下,孫老師在醫學影像上的成就非常傑出,這是要跨醫學領域的,而連老師對於利用影像於機械自動化產業界也是貢獻良多,情況也相似。
各位一定在上文之中看到兩個很特別的學位,那就是科學與藝術,以及,音樂科學與技術,這兩個領域。眾所週知,藝術領域上,因為人類想像力的因素,是比較難被電腦所取代的,但是近年來,電腦在這個領域慢慢有了比較長足的進步,也許CMU認為,隨著機器學習(或者說人工智慧)的進步,開始在這種比較難突破的領域有更深入的應用了。而其中的音樂科學與技術這一個專長竟然是2009年才新增的,CMU開始對於音樂這件事重視起來,難道是它預測未來這一個領域會跟之前選擇機器人一樣紅了起來呢?以一個外人來說,很難猜到它是怎麼想的。但是,對於一個從事音樂科學的人來說,真是既期待又怕受傷害呢!假如大家去查一下資料,就會了解音樂在全球的市場有多大,音樂可以獨立於影像而存在,但是當代,影片卻不能沒有音樂。再次,這樣的題目在台灣是不太受到重視的。還記得很多年前,我到成大應徵時,系教評會決定給我offer,但是當時的院卻不解的問在場報告的系主任為何會聘一個做音樂的老師,還好,我當時還會一點點視訊壓縮,軟硬體設計,人機界面,機器學習,再加上可以上的課算多。
對於畢業要求,除了主副修外,學生要修360units的學分才可以。一剛開始我是有點嚇一跳,因為這幾乎是台灣大學的三倍。不過後來才比較清楚它並非用時數來等比學分,以Introduction to Computer Systems門課來看,它是門12 units的課程,一般在台灣,這個可能只有三學分而已。多數的課都是9units。
當然,我們很難從網頁上看出CMU在這整個課程的安排是否夠扎實,開課的老師是否夠教得夠好,這些這麼厲害的課是否只是因應流行才臨時開的「應用課程」(這個在台灣很流行這麼做)。不過,在美國待過的大概都知道,每一門課的作業都多到爆,一學期要是修四門課就很累了,若是修到五門,那可是會操死人的。所謂作業,可能包含手寫作業與程式作業,有的還包含期末專題,我的訊號與系統這門目前修的人不太多的課大概就是這麼樣子。但是老實說,老師上得好當然好,不過真正上得好的老師絕非多數,但是在美國,我是沒碰過上得很爛的就是,即使當時我覺得上得不好的老師,事後我都覺得是我自己的問題比較多。但是真正重要的其實是助教,當年大學部的課的助教大概就是我們這群博士生所組成,對大學部的學生的要求都是我們在執行的。我記得當年,我還要在一定時段找一間教室教大學部學生。最後當人是不留情面的,大學部我沒注意,研究所的課,超過1/3的學生拿B以下是很正常了。
說真的,認真都是自己要要求自己的。而且在那種所有人都很認真的氛圍下,自己就會認真,不必助教逼,老師當然更不可能逼了。在國內,交大算是loading比較重的學校了,有一年我到舊金山開會,我回去拜訪老闆,所以選擇借住在兩位在Stanford唸博士班的學生的宿舍,一位來自交大,一位來自政大。半夜他們做完實驗時回來,我問他們,跟國內比起來如何,他們異口同聲說,假如這裡是人世,那國內簡直是天堂。他們多半是半夜三多點回來睡覺,早上不到九點就要出門了,因為他們的老師經常是不在的,一切要靠自己,即使老師沒教過也要自己想辦法把事情做好。多數的學生真的不是本來就強,而是不想辦法讓自己變強根本就生存不下去。
讓我們回到助教的重要性。說真的,不管是在Stanford或是NYU-Tandon,研究計畫多的教授都很忙,而在這類私立學校,找funding是最重要的事了,於是管控學習品質的常常是助教。因為助教都是博士生,程度比大學部學生好非常多,所以有問題問助教比問老師快多了,我在當助教時,每週有兩個時段會在一間學校安排的教室等學生來問。我已經算是不太會逼學生的助教了,畢竟人在外國,不必要給人難過。說真的,會認真的不必助教逼,因為學費這麼貴(20年前,一學分就超過500美元了。),不認真吃虧的是自己。但是助教厲害,讓學生無所遁形,同時也獲得學生的敬畏,學期末我也是把分數打一下,老師就照樣繳交出去了。我問一位在CMU唸過碩士的學生,他的回答約莫也是如此。如今的台灣,我們的課的助教幾乎都是碩士生,老實說,還不一定比大學部學生厲害到哪裡去,要怎麼靠助教要求品質,而台灣的教授比較起來,因為受制於體制,瞎忙的機率不低,要要求學生實在是有心無力。更有甚者,反正學費便宜,沒認真學好像也還好。而要求嚴格的課,不管有用否,選修的人數會讓教授害怕開不成,我的大學部的一門課就是如此,讓人感嘆。
好吧!回到CMU的設計。我猜,若是學生並不能確定自己以後要走的方向,那麼最可能的就是拿Bachelor of Science in Computer Science的學位。合理猜測,其他四種學位就是讓真正對某一領域有興趣的學生選的。所以,除了核心課程之外,每一種選的課都不太一樣,這是合理的設計。以CMU開的課的範圍之廣,一般修課又累,一個學生根本不可能,或是說不需要把每一種學位裡面的重要必選修課程都選一遍,除非他實在天資聰穎,又希望廣博所有領域。要是不信,我之後再來分析某一學位要修的課程項目給大家看好了。但是在台灣,因為沒有這樣子分,依照台灣學生修課習性,柿子撿軟的吃,負擔重的課不選,專選作業不多又容易高分的課,於是,修課跨大數據,網路,多媒體,訊號處理,資料探勘,生醫資訊,嵌入式系統,晶片設計,電腦動畫,醫學影像,資料庫等等,幾乎把所有領域都一網打盡,只求好過關之餘四年後卻什麼都沒學到,樣樣通卻樣樣鬆。你一定會問,若是所有老師都把課弄很嚴格不就好了?各位,給學生壓力就是給自己壓力,還要多花時間每年變花樣的,懂了嗎?何況帶頭嚴格,你的課可能就會開不成,要不然就是教學評鑑分數可能相對很低,不僅優良教師當選無望,若是升等會議被拿出來說嘴,不怕嗎?俗話說,與人方便,就是與自己方便。方便來方便去,學生的程度就被方便掉了,不過學生對於這種現象也不會太在意就是,反正可以畢業就好。所以還要再來怪學用落差嗎?
CMU這樣子的做法讓興趣明確的人走自己的路。簡言之,在美國,這種學生多半早就在高中畢業前就已經弄清楚自己想幹嘛了。更正確地說,高中以前多半就自己在搞東搞西的搞這個領域的東西了。但是因為基礎不穩固扎實,所以來唸個大學,補一下理論方面的不足,順便做幾個專題專論讓自己的實作更有深度。我跟你說,即使是老美,這種學生肯定也不在多數,但總比台灣的比例高不少。套一句流行術語,這些人是Make to Learn,也就是不管三七二十一先幹了再說,等碰壁了再來學更厲害的東西,也就是先用柴刀劈柴,然後再來學怎麼用玄鐵重劍。我在Stanford認識的博士生,好幾個大學是念純音樂系的,研究所才轉過來,而且願意乖乖的從大學微積分與工程數學開始唸起。但是台灣,或者是世界上大多數的學生是Learn to Make,從小學的都是以後要當厲害學者用的東西,卻不知道該拿來做什麼,兼之教不得法,學也不得其法,不僅學了就忘,還會反過來砍了學生的興趣,這就像是不會舞劍卻拿倚天劍來劍舞,不僅不好看,還把自己的臂膀給斬了下來,多冤枉啊!
CMU這種做法才差不多可以被稱之為多元,它不是給你一條沒得選的路,而是清楚地給你幾條更清楚的路,但是你自己必須先想清楚才行。所謂不奮不啟不悱不發,因材施教,有教無類,安ㄋㄟ 懂嗎?別以為老美心腸好,懂教育,你看CMU,Stanford,NYU等等,哪一家的學費便宜了?還不是擺明了要賺你的錢。你說他搶錢也好,為學生著想也罷,說真的,學生認真學,出去會有前途,即使現在被你搶了這麼多錢,回過頭來還是感謝「母校」的。你看,這些學校的校友捐款難道還少了?這叫做生意兼作育英才,一兼二顧,摸ㄌㄚˊ子兼洗褲。同時,老美也知道,這一套不是人人可以學得來的,即使在美國,能真的這麼搞的學校也不會多。一來,這類學校私立的居多,私立學校愛怎麼搞,怎麼漲價,國家基本上是不太管的。二來,這麼搞要花很多錢,這類學校不僅捐款多,來自研究的經費也多,所以不怕。三來,老師自己要有這個觀念,系要有這種共識與前瞻眼光。最後是這麼幹要花老師很多精神去想的,老師有沒力氣,有沒意願呢?放眼台灣,你說哪一間大學能這麼幹呢?這也就是台灣雖然留美回來的各領域博士教授這麼多(包含教育領域),教育也不見得高明的原因吧?
從前瞻性與完整性來看,顯然CMU的Computer Science不希望只是培養一堆只有很純的資訊背景的Programmers就好,這個從CMU的Computer Science過去與藝術領域的緊密合作就可以看得出來。我不知道這算不算對的說法,但是很多人都說,當今Apple之所以比其他平台要受人喜愛,一部分原因是在除了程式之外的設計方面比較強。同樣的,藝術是不是人類最不容易被電腦所取代的領域我自己也沒有定論,但是顯然這會是許多人所贊同的。藝術跟下棋不同,後者容易設計出cost function,藝術呢?顯然並不容易。下棋容易定出勝負,藝術呢?看來也難。梵谷與提香哪個畫圖比較好看,應該見仁見智吧!在歐美,藝術與科技結合的作品越來越受矚目,在台灣要從事這個領域的工作者恐怕要到國外去才有辦法吧!這些藝術作品可以產生多大產值呢?也許不是馬上,但是請想想,梵谷的產值是多少呢?難以估算吧!
根據CMU Computer Science的網站上的資料來看,有關電腦音樂的研究群大約是在2009前後成軍,之後提供了Bachelor of Science in music technology學位。一個真正的世界頂尖大學竟然會在金融海嘯之際成立這樣子的研究群,覺得奇怪嗎?要知道,在這種學校,一個系或是學位,成立後若是找不到經費,沒人來念,你以為校方會給你成立嗎?會支持成立一定是要校方投入資源,如空間,師資等等,不能替學校賺錢的,除非政經原因特殊這種,不然是不可能隨隨便便給你資源來成立的。這個CMU學位的成立目的如下:
「a comprehensive understanding of all three areas of study relating to Music technology: music, computer programming, and electrical engineering,Students vary from accomplished musicians to those with a keen interest in exploring the musical applications of technology, and working closely with advisors to guide in both course selection and capstone projects.」
看清楚喔!要學音樂,電機與程式設計。它特別強調程式設計代表不一定要學一堆資訊領域的核心科目如,作業系統,資料結構,網路通訊等等,主要是會寫程式。想想看,一個以後做音樂的學生都要會寫程式了,一個以Computer Science為主力(如,資訊,醫資等有資訊兩字的系所)的學生不會寫程式不是笑話嗎?假如你點進去,那麼就會看到,這個學位的學生要修人文,數學還有物理相關課程。一堆台灣的資訊系學生不喜歡的數學與物理課程,卻被CMU列在以後要靠音樂吃飯的學生所需要修的課程之中。台灣的學生,有沒有覺得自己遜掉了呢?台灣學音樂的學生一定也覺得自己的數學不行,但是老實跟大家說,這些主力是音樂的老美學生,乍看似乎對數學與物理不可能在行,但是這些人卯起來可真不是蓋的,我自己在CCRMA就遇到兩個。
此外,不要以為只有CMU眼光獨到,我列一些類似的給大家看。
1. U.C. Berkeley(柏克萊)的 CNMAT(新音樂與音訊技術研究中心)
2. Princeton U.(普林斯頓)的Sound Lab (聲音實驗室)
3. University of Illinois at Urbana-Champaign (伊利諾大學香檳分校)的Music Information Retrieval (MIR)(音樂資訊擷取)
4. Stanford U. (史丹福)的CCRMA(電腦音樂與音響研究中心)
5. MIT(麻省理工媒體實驗室)的Music, Mind and Machine Group of Media Lab.
6. IRCAM, Paris (巴黎現代音樂與音響學院)
7. Fraunhofer Institute of Digital Media Technology (德國法蘭霍夫數位媒體技術)的Semantic Music Technology Group
連同CMU,這六間美國的學校,都是名校,而且都很貴族。伊利諾大學香檳分校是隸屬圖書館與資訊科學系,其他有的是在資訊系下面,有的是在音樂系下面,但是也都會與資訊系合作,甚至還加上心理系,機械系與生物系。IRCAM與 Fraunhofer也是這個領域的研究的歐洲重鎮。IRCAM更是位於龐畢度中心之內的國家級研究中心,為已故名指揮家皮耶包列茲所創立。
想想我前面說的,當年我到成大來應聘時,還被問資訊系找一個做音樂的老師要做什麼?看看歐美就知道了,有這樣子的系的學校並不多,但是若是有,學校的等級就不會太差。過去我一直對這件事感到不解,想了很久才明白,人類一定是吃飽了撐著才會開始享受音樂,正所謂飽暖思淫慾。假如以年代來看,早在1975年CCRMA就被創立,而IRCAM更是法國總龐畢度請包列茲在1977年創立營運。1990年前後,CCRMA的專利技術每年技轉金額是很嚇人的。在台灣,要找願意做這個領域的學生不多,因為大家認為音樂領域有什麼好賺的,看來並不正確。事實上,這類的人才一直都是缺的,要兼具音樂,電機,資訊,物理等等多方面知識的人當然難找,所以一直都是退而求其次的,也就是像我這種音樂方面不太行的,一樣也可以在裡面做一點點小東西。但是,當我看到CMU的課程規劃,我馬上知道,若是這般扎實訓練出來的人多了起來,那類似我這種半調子的肯定要沒戲唱了。
CMU為選擇Bachelor of Science in music technology的學生所開出的菜單分以下七大類,
1 Music Concentration: 包含Studio,Major ensemble。
2 Technical Concentration:包含Concepts of Mathematics and Introduction to Computer Systems。
3 Music Core:包含和聲,對位,編曲,視唱,節奏等等。
4 Emphasis on Electrical Engineering:包含數位系統,類比電子電路等等。
5 Emphasis on Computer Science:包含平行與循序資料結構與演算法,電腦音樂系統與資訊處理等等。
6 Music and Technology Core:包含程式設計,電腦音樂,訊號處理,電腦音樂電子學,多軌錄音,剪接,混音與母帶製作等等。最後要做兩學期的大學專題(Projects)。
7 General Requirement
7.1 Humanities Courses:認知,行為,心理學,哲學等等。
7.2 Mathematics:微積分,微分方程,近似理論等。
7.3 Science:普通物理,音樂物理。
7.4 University Required Course:Computing,Interpretation and Argument等等。
7.5 Seminar
看看上面的課程規劃,音樂專門的就很厲害了,我完全不會,電子相關就有三門。資料結構不是一般的資料結構,而是有特別標明「平行與循序資料結構與演算法」喔!數學很重要,埋在不同類別裡,但是仍然列出微分方程與近似理論,後者真的很重要,恐怕台灣的資訊工程系的學生知道有這種課的沒多少。台灣的資訊系學生都不想修物理,結果人家有兩門。重要的技術方面的課都是12units的,多數是9units,只有音樂專門的科目會有比較少,如3或是6units的。
說真的,看到這種課程陣容,連我都會腳軟。音樂方面的才能一定要有一點,所以很適合小時候就有學音樂的學生。台灣的印象是,學音樂的數理一定不好,但是這真的刻板印象,音樂小時候學很吃香,但是數學物理電腦大一點,甚至大學再來學都不算晚,在國外,念完音樂系,甚至研究所,再轉來唸工程,甚至以後以工程為主要研究之一的我就遇到不少,Stanford的CCRMA的創辦人,John Chowning就是,他老人家發明的FM合成技術可是賺大錢的喔!不只是他,我在CCRMA認識的如Max Matthew,Chris Chafe,Julius Smith, Perry Cook,Scott V. Dyne,Gary Scavone等等,以及我在IRCAM的合作夥伴 Axel Roebel,以及目前在清大任教的劉奕汶老師,這些人都有深厚的音樂背景。跟他們比,比開發技術不會輸,但是整體來看,我算遜的了。
台灣的學生多數會先考慮從事某一領域的「出路」,要是學工程的學生回去跟父母親說要改做音樂,在我那個年代可能不被打,也會被罵吧!反過來學音樂的又不敢來(過去有幾年,我每年去師大音樂系引誘學生都沒成功)。可是這真的是個「沒出路」的領域嗎?先不說John Chowning與Julius Smith的頗為有產值的專利技術,目前當紅的Smule的創辦人Ge Wang是Perry Cook的學生(同時也是Stanford的助理教授),以及Positive Grid的三個創辦人其中之二,Larry Wu與Al Shiao是我的學生。
先不說,台灣會從音樂轉到科技研發的學生我幾乎沒見過(假如有,一定要打我臉,請他/她來唸博士班),會知道這裡有著一片藍海的工程學系的學生也不多,我的學生則多半是誤打誤撞才進來的。但是,在台灣,要能撐起這樣子的學位的學校在哪裡?也許交通大學還有點可能,因為交大同時兼有涵蓋工程與音樂這兩種領域的兩個學院。
讓我們看一下簡立峰教授對於最近的物聯網產業的一席話(註)。
「AlphaGo 的成功只是一個很會下棋的程式,人類生活中有太多事情充滿 Intelligence,而 AlphaGo 只是其中一件。而今天這件事為什麽大家覺得影響這麽大?因為大家覺得圍棋很難,但人類有很多能力,直覺、聯想、創造、決策都很難,到目前為止,電腦圍棋下的好不等於其他都做得很好。
短期內的人工智慧叫做兩個字,一個叫做大數據、一個叫做機器學習,AlphaGo 告訴大家的是在人工智慧時代,透過資料訓練電腦自我學習的方法,這其實在生活裡通通都有,例如在用 Gmail 時發現垃圾郵件被篩選掉了;Uber 知道什麽時候要依據車子的調動狀況來調漲車資。
什麽是物聯網的未來想像?這個時間點要注意的是機器學習。創業最好的方法是透過網路,網路是透過寫程式。而你的程式加上網路,如果未來可以取得資料,用上機器學習的方法,你會取得下一代科技,在各行各業發展智慧服務。」
想想我前面說的,當年我到成大來應聘時,還被問資訊系找一個做音樂的老師要做什麼?看看歐美就知道了,有這樣子的系的學校並不多,但是若是有,學校的等級就不會太差。過去我一直對這件事感到不解,想了很久才明白,人類一定是吃飽了撐著才會開始享受音樂,正所謂飽暖思淫慾。假如以年代來看,早在1975年CCRMA就被創立,而IRCAM更是法國總龐畢度請包列茲在1977年創立營運。1990年前後,CCRMA的專利技術每年技轉金額是很嚇人的。在台灣,要找願意做這個領域的學生不多,因為大家認為音樂領域有什麼好賺的,看來並不正確。事實上,這類的人才一直都是缺的,要兼具音樂,電機,資訊,物理等等多方面知識的人當然難找,所以一直都是退而求其次的,也就是像我這種音樂方面不太行的,一樣也可以在裡面做一點點小東西。但是,當我看到CMU的課程規劃,我馬上知道,若是這般扎實訓練出來的人多了起來,那類似我這種半調子的肯定要沒戲唱了。
CMU為選擇Bachelor of Science in music technology的學生所開出的菜單分以下七大類,
1 Music Concentration: 包含Studio,Major ensemble。
2 Technical Concentration:包含Concepts of Mathematics and Introduction to Computer Systems。
3 Music Core:包含和聲,對位,編曲,視唱,節奏等等。
4 Emphasis on Electrical Engineering:包含數位系統,類比電子電路等等。
5 Emphasis on Computer Science:包含平行與循序資料結構與演算法,電腦音樂系統與資訊處理等等。
6 Music and Technology Core:包含程式設計,電腦音樂,訊號處理,電腦音樂電子學,多軌錄音,剪接,混音與母帶製作等等。最後要做兩學期的大學專題(Projects)。
7 General Requirement
7.1 Humanities Courses:認知,行為,心理學,哲學等等。
7.2 Mathematics:微積分,微分方程,近似理論等。
7.3 Science:普通物理,音樂物理。
7.4 University Required Course:Computing,Interpretation and Argument等等。
7.5 Seminar
看看上面的課程規劃,音樂專門的就很厲害了,我完全不會,電子相關就有三門。資料結構不是一般的資料結構,而是有特別標明「平行與循序資料結構與演算法」喔!數學很重要,埋在不同類別裡,但是仍然列出微分方程與近似理論,後者真的很重要,恐怕台灣的資訊工程系的學生知道有這種課的沒多少。台灣的資訊系學生都不想修物理,結果人家有兩門。重要的技術方面的課都是12units的,多數是9units,只有音樂專門的科目會有比較少,如3或是6units的。
說真的,看到這種課程陣容,連我都會腳軟。音樂方面的才能一定要有一點,所以很適合小時候就有學音樂的學生。台灣的印象是,學音樂的數理一定不好,但是這真的刻板印象,音樂小時候學很吃香,但是數學物理電腦大一點,甚至大學再來學都不算晚,在國外,念完音樂系,甚至研究所,再轉來唸工程,甚至以後以工程為主要研究之一的我就遇到不少,Stanford的CCRMA的創辦人,John Chowning就是,他老人家發明的FM合成技術可是賺大錢的喔!不只是他,我在CCRMA認識的如Max Matthew,Chris Chafe,Julius Smith, Perry Cook,Scott V. Dyne,Gary Scavone等等,以及我在IRCAM的合作夥伴 Axel Roebel,以及目前在清大任教的劉奕汶老師,這些人都有深厚的音樂背景。跟他們比,比開發技術不會輸,但是整體來看,我算遜的了。
台灣的學生多數會先考慮從事某一領域的「出路」,要是學工程的學生回去跟父母親說要改做音樂,在我那個年代可能不被打,也會被罵吧!反過來學音樂的又不敢來(過去有幾年,我每年去師大音樂系引誘學生都沒成功)。可是這真的是個「沒出路」的領域嗎?先不說John Chowning與Julius Smith的頗為有產值的專利技術,目前當紅的Smule的創辦人Ge Wang是Perry Cook的學生(同時也是Stanford的助理教授),以及Positive Grid的三個創辦人其中之二,Larry Wu與Al Shiao是我的學生。
先不說,台灣會從音樂轉到科技研發的學生我幾乎沒見過(假如有,一定要打我臉,請他/她來唸博士班),會知道這裡有著一片藍海的工程學系的學生也不多,我的學生則多半是誤打誤撞才進來的。但是,在台灣,要能撐起這樣子的學位的學校在哪裡?也許交通大學還有點可能,因為交大同時兼有涵蓋工程與音樂這兩種領域的兩個學院。
讓我們看一下簡立峰教授對於最近的物聯網產業的一席話(註)。
「AlphaGo 的成功只是一個很會下棋的程式,人類生活中有太多事情充滿 Intelligence,而 AlphaGo 只是其中一件。而今天這件事為什麽大家覺得影響這麽大?因為大家覺得圍棋很難,但人類有很多能力,直覺、聯想、創造、決策都很難,到目前為止,電腦圍棋下的好不等於其他都做得很好。
短期內的人工智慧叫做兩個字,一個叫做大數據、一個叫做機器學習,AlphaGo 告訴大家的是在人工智慧時代,透過資料訓練電腦自我學習的方法,這其實在生活裡通通都有,例如在用 Gmail 時發現垃圾郵件被篩選掉了;Uber 知道什麽時候要依據車子的調動狀況來調漲車資。
什麽是物聯網的未來想像?這個時間點要注意的是機器學習。創業最好的方法是透過網路,網路是透過寫程式。而你的程式加上網路,如果未來可以取得資料,用上機器學習的方法,你會取得下一代科技,在各行各業發展智慧服務。」
假如大家去搜尋一下有關音樂技術研究的部分,就會知道「音樂推薦」這個在音樂下載網站上常用的選項,然後再進一步去看「音樂推薦」之中可能會用到「音樂情緒」的技術,挖深一點後,就會看到中研院楊奕軒老師所帶領的團隊,這時就會知道,這是簡老師所說的「透過資料訓練電腦自我學習的方法」,同時,這也是「人類有很多能力,直覺、聯想、創造、決策都很難,到目前為止,電腦圍棋下的好不等於其他都做得很好」的。
在台灣,有多少學音樂的學生會把音樂與機器學習聯想在一起呢?又有多少學資訊的學生會把音樂與機器學習聯想在一起呢?又或者,台灣哪一天可以有音樂系的學生會跳下來學習人工智慧技術呢?多數時候,這是台灣的學生到了國外才會選擇的道路,如清大的劉奕汶老師,師大的趙菁文老師,目前在法國工作的葉中興博士。
在此,我有意無意鼓吹音樂技術研究這個領域,只是湊巧在CMU的資訊系的整體規劃上看到這些資訊,有感而發而已。但是假如大家回到前文所提,CMU的五大學位與七大領域裡面,明擺著有關機器學習的佔了頗重的份量(如Neural Computing),但是其實幾乎每一樣都會與機器學習的相關技術有重大關聯,如同上述的音樂技術一般。回溯「人工智慧」這個領域,其實並不是新的東西,過去幾十年,「人工智慧」時而被提起,但是一陣子就會沒落,甚至有一陣子學者改稱「專家系統」,因為「人工智慧」這個名詞就跟現在台灣的「文創產業」,會讓人聯想到「華而不實」這四個字。但是每隔十幾二十年,「人工智慧」總會被再次提及,又再次沒落。連Google都承認他們並未在此有重大的演算法的革新,但是依靠龐大的計算能力,他們把所謂的「人工智慧」提升到過去所未見的地步。而更重要的是所謂的「Domain Knowledge」,缺乏了「領域知識」,「人工智慧」就什麼也不是。可是,一旦具備深厚的領域知識,你就可以「用上機器學習的方法,你會取得下一代科技,在各行各業發展智慧服務」。顯而易見的,CMU並未因為「人工智慧」的起起落落而改變初衷,事實上CMU更是最早發展「人工智慧」的學校之一。這份堅持,配合其他如人文,藝術,音樂,生物,機械等等領域所累積的「領域知識」,不僅機器人等領域有傑出的表現,也終於等到「人工智慧」的「再次春天」。(雖然我不知道過一陣子「人工智慧」會不會又再次沈落下去。)
隨著在寫這篇文章的時間,許多的線上教學課程網站所能提供的越來越豐富,讓我有一種「教授」這樣的的職業是否將在未來消失,或者說,需求量會大幅降低。因為,網路上可以聽到許多課上得比我好的老師提供線上課程,以聲音訊號處理這門課來說,若是要依循「講課」方式來講,那麼比我好的不知凡幾,事實上,我實驗室的學生在上我的課之前,我會建議他們先去聽Xavier Serra與Julius Smith的課(註2)。不過,與此同時,MIT的校長雖然也在大力鼓吹線上課程,也覺得這在未來是很有市場價值的,但是,他也同時認為「頂尖大學」如MIT,Harvard,Stanford等仍然是必須的,因為這些學校都致力於解決「人類所面對最棘手的問題不論是氣候異常、能源、食物、空污、癌症等問題」(註3),因為這些問題都是需要長時間投入的,而這樣子的問題可不是在網路上讀好線上課程,取得學分,甚至是學位,就可以有辦法解決的。一來,這是需要如同這些頂尖學校一樣,長期對一個問題的執著與支持,不能短視近利,也不能以能賺錢為目的,而是以解決地球的問題為目的。二來,雖然老師自己講課看來可能不再必須,但是很多解決問題的心法卻是無法透過線上課程傳遞,必須依賴類似古老的師徒制方式學習,師生共同致力,一問一答之下,才有辦法達到的。最近,我在MIT的課程中發現了一個有趣的趨勢(我是井底之蛙,也許人家這麼做很多年了),那就是一門課中,老師負責找經費把課程場域建起來,開學後只給學生必要的材料,解決方案則是要學生自己想辦法尋找,老師並不如一般一樣地講課,助教的工作是不斷出招擾亂修課學生的專案進行。若是在台灣,應該會被學生罵扁,不過,這是MIT的教學方式,您說到底有沒有效呢?也許在我們這種不算頂尖大學的學校裡也可以來試驗一下。
在CMU的資訊系身上,我們看到它長期對「人工智慧」的投入,不因為這個領域一時的消沈而放棄,同時,不斷思考如何改變經營方式,與增加對未來有用的新領域,並且多數會與機器學習有關,這樣子,不僅機器學習可以被用來幫助解決更多新問題,整個系也越多元,但是多元並不代表是一盤散沙,因為他是有核心價值的,而這個核心價值是數十年不變的,即使是不斷修正以適應這個世界的發展。再者,跨領域合作的風氣因此愈盛,一個教授不能只懂自己的東西,科技要跨向藝術,文文等其他領域,因為,資訊系教授本身若是沒有增加藝術涵養,藝術系教授若是沒有去學習科技背景,怎麼可能會合作得好呢?最後是課程安排對學生非常有挑戰性,以美國頂尖大學對學生要求之嚴格,CMU的學生要拿到學位當須付出比台灣的學生多出不只一倍的努力,而這就是人家領先我們之處。
在台灣,我們喜歡喊著「頂尖」,喜歡說自己「多元」,過去科技部更是有很多「跨領域計劃」,也許有那麼幾家學校真的是如此在做,但是距離高層次的頂尖與多元恐怕還差那麼一截,而所謂的教授跨領域,跨來跨去還是在自己原本相關的領域,並未真的是重新以學徒的心態去學習一個新領域的知識後,再來做研究,並進一步傳授給學生。至於教學部份,多數教授還是用過去2,30年前自己當學生時自己老師所用的授課方式在上課,更有的就是翻翻念念PowerPoint而已,在啟發學生方面,不僅不夠,還可能戕害學生學習的樂趣。我想台灣有很多老師很努力在改變教育現場,在資訊科技對未來世界日益重要之際,而國外的學校,甚至是公司,都以無比的速度在往前進,我想我們不僅是要學習跟上而已,還必須去設想與努力如何在20年後仍可以與世界一流大學比肩。
在台灣,有多少學音樂的學生會把音樂與機器學習聯想在一起呢?又有多少學資訊的學生會把音樂與機器學習聯想在一起呢?又或者,台灣哪一天可以有音樂系的學生會跳下來學習人工智慧技術呢?多數時候,這是台灣的學生到了國外才會選擇的道路,如清大的劉奕汶老師,師大的趙菁文老師,目前在法國工作的葉中興博士。
在此,我有意無意鼓吹音樂技術研究這個領域,只是湊巧在CMU的資訊系的整體規劃上看到這些資訊,有感而發而已。但是假如大家回到前文所提,CMU的五大學位與七大領域裡面,明擺著有關機器學習的佔了頗重的份量(如Neural Computing),但是其實幾乎每一樣都會與機器學習的相關技術有重大關聯,如同上述的音樂技術一般。回溯「人工智慧」這個領域,其實並不是新的東西,過去幾十年,「人工智慧」時而被提起,但是一陣子就會沒落,甚至有一陣子學者改稱「專家系統」,因為「人工智慧」這個名詞就跟現在台灣的「文創產業」,會讓人聯想到「華而不實」這四個字。但是每隔十幾二十年,「人工智慧」總會被再次提及,又再次沒落。連Google都承認他們並未在此有重大的演算法的革新,但是依靠龐大的計算能力,他們把所謂的「人工智慧」提升到過去所未見的地步。而更重要的是所謂的「Domain Knowledge」,缺乏了「領域知識」,「人工智慧」就什麼也不是。可是,一旦具備深厚的領域知識,你就可以「用上機器學習的方法,你會取得下一代科技,在各行各業發展智慧服務」。顯而易見的,CMU並未因為「人工智慧」的起起落落而改變初衷,事實上CMU更是最早發展「人工智慧」的學校之一。這份堅持,配合其他如人文,藝術,音樂,生物,機械等等領域所累積的「領域知識」,不僅機器人等領域有傑出的表現,也終於等到「人工智慧」的「再次春天」。(雖然我不知道過一陣子「人工智慧」會不會又再次沈落下去。)
隨著在寫這篇文章的時間,許多的線上教學課程網站所能提供的越來越豐富,讓我有一種「教授」這樣的的職業是否將在未來消失,或者說,需求量會大幅降低。因為,網路上可以聽到許多課上得比我好的老師提供線上課程,以聲音訊號處理這門課來說,若是要依循「講課」方式來講,那麼比我好的不知凡幾,事實上,我實驗室的學生在上我的課之前,我會建議他們先去聽Xavier Serra與Julius Smith的課(註2)。不過,與此同時,MIT的校長雖然也在大力鼓吹線上課程,也覺得這在未來是很有市場價值的,但是,他也同時認為「頂尖大學」如MIT,Harvard,Stanford等仍然是必須的,因為這些學校都致力於解決「人類所面對最棘手的問題不論是氣候異常、能源、食物、空污、癌症等問題」(註3),因為這些問題都是需要長時間投入的,而這樣子的問題可不是在網路上讀好線上課程,取得學分,甚至是學位,就可以有辦法解決的。一來,這是需要如同這些頂尖學校一樣,長期對一個問題的執著與支持,不能短視近利,也不能以能賺錢為目的,而是以解決地球的問題為目的。二來,雖然老師自己講課看來可能不再必須,但是很多解決問題的心法卻是無法透過線上課程傳遞,必須依賴類似古老的師徒制方式學習,師生共同致力,一問一答之下,才有辦法達到的。最近,我在MIT的課程中發現了一個有趣的趨勢(我是井底之蛙,也許人家這麼做很多年了),那就是一門課中,老師負責找經費把課程場域建起來,開學後只給學生必要的材料,解決方案則是要學生自己想辦法尋找,老師並不如一般一樣地講課,助教的工作是不斷出招擾亂修課學生的專案進行。若是在台灣,應該會被學生罵扁,不過,這是MIT的教學方式,您說到底有沒有效呢?也許在我們這種不算頂尖大學的學校裡也可以來試驗一下。
在CMU的資訊系身上,我們看到它長期對「人工智慧」的投入,不因為這個領域一時的消沈而放棄,同時,不斷思考如何改變經營方式,與增加對未來有用的新領域,並且多數會與機器學習有關,這樣子,不僅機器學習可以被用來幫助解決更多新問題,整個系也越多元,但是多元並不代表是一盤散沙,因為他是有核心價值的,而這個核心價值是數十年不變的,即使是不斷修正以適應這個世界的發展。再者,跨領域合作的風氣因此愈盛,一個教授不能只懂自己的東西,科技要跨向藝術,文文等其他領域,因為,資訊系教授本身若是沒有增加藝術涵養,藝術系教授若是沒有去學習科技背景,怎麼可能會合作得好呢?最後是課程安排對學生非常有挑戰性,以美國頂尖大學對學生要求之嚴格,CMU的學生要拿到學位當須付出比台灣的學生多出不只一倍的努力,而這就是人家領先我們之處。
在台灣,我們喜歡喊著「頂尖」,喜歡說自己「多元」,過去科技部更是有很多「跨領域計劃」,也許有那麼幾家學校真的是如此在做,但是距離高層次的頂尖與多元恐怕還差那麼一截,而所謂的教授跨領域,跨來跨去還是在自己原本相關的領域,並未真的是重新以學徒的心態去學習一個新領域的知識後,再來做研究,並進一步傳授給學生。至於教學部份,多數教授還是用過去2,30年前自己當學生時自己老師所用的授課方式在上課,更有的就是翻翻念念PowerPoint而已,在啟發學生方面,不僅不夠,還可能戕害學生學習的樂趣。我想台灣有很多老師很努力在改變教育現場,在資訊科技對未來世界日益重要之際,而國外的學校,甚至是公司,都以無比的速度在往前進,我想我們不僅是要學習跟上而已,還必須去設想與努力如何在20年後仍可以與世界一流大學比肩。
註1:”丞相,起风了! 看清楚,张忠谋、简立峰、潘健成,他们講的是什么?— 台湾电子业今天看什么?”, TWicic懂灣灣。http://goo.gl/9lphvh
註2: 音樂應用的音頻信號處理,https://www.coursera.org/course/audio
註3: MIT校長:創新「蕃茄醬」論與「慢資金」,https://goo.gl/Mhfefs
註2: 音樂應用的音頻信號處理,https://www.coursera.org/course/audio
註3: MIT校長:創新「蕃茄醬」論與「慢資金」,https://goo.gl/Mhfefs