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第十一期-2017.01出刊-陳開祜

系友專欄— 陳開祜 

(創辦人&執行長 / 82級計管所碩士畢業 )

【採訪及共同撰文/曾楷恩、鄭安傑

 

 

陳開學長是位AI專家,也是一位很好的企業家,有在不同公司及擔任不同職位類型的經驗。除了多元發展以外,陳開學長依然對於AI產業有很大的熱情,這次從美國回台灣,也是希望能夠為台灣的AI產業帶來一些改變。這不禁讓我們很好奇陳學長的求學歷程和工作經驗,以及生活態度等等。

求學經歷及趣事

陳開祜學長大學進入清大的時候念的是物理系,雖然很喜歡物理,不過到了大二還是決定想要學「人工智慧」。當時清大並沒有資工系,更別說是專門研究人工智慧的科系了,研究所也沒有相關所系,只有一個應用數學所。不過選擇轉攻人工智慧的陳學長也很幸運地得到物理系老師的支持,讓他能夠修自己喜歡的科目,所以從大三開始修習的課幾乎都和計算機有關。當完兵回來後進了清大的計算機管理決策研究所,繼續研究學習相關內容。

我們好奇問到:「人工智慧在近年才蓬勃發展,是什麼讓學長在多年前就選擇想要走這個方面呢?」人工智慧的風潮是一波又一波的,在他大學的時候剛好有一波出現,當然不像現在這麼熱,每個人都在談論,連新聞媒體都常常報導,雖然那時候也有一些大型的project出現,但是學的人還是不多。學長說當時人工智慧普遍來說挺冷門的,很難找到人學,不過幸運找到李家同所長,他是做當時定理證明類型的人工智慧專家

那時候寫程式挺麻煩,是要用卡片打卡,現在的學生大概完全無法想像吧!紙上面有80行,只能打80個字母,都要先用筆寫在紙上,再送到某間教室,那兒會有一位小姐幫忙打卡,最後統一送到電腦上跑,把結果印出來後放在一個大架子上,想要得到結果要隔天才能去大架子上領取。即使寫一個很小的程式,還是要隔天才能看到結果,非常不方便。

陳開學長多次提到他非常感激李家同所長。當時的寫程式的卡片很貴,對於學生來說是個負擔,李所長就主動和學長說他有多的卡片可以使用,有需要就拿去用。學長開玩笑的說,那一箱一箱的卡片很重,寫完程式都要搬著一個大箱子在路上走,如果掉了的話那就完蛋了,順序全亂了,怎麼排也排不回去。

從清大畢業之後,陳開學長去了伊利諾大學香檳分校繼續攻讀人工智慧。當我們問起出國後是否有遇到適應困難,學長覺得大學研究所在清大的時候唸的就是原文書,所以到美國時語言上沒有太大的問題,不過聽不熟悉的口音仍是個挑戰。差異比較多的部分在於生活環境,剛好伊利諾是個農業州,出了鎮全部都是玉米或大豆田,到最近的芝加哥都要開車兩三個小時。電視上成天都是在播農藥或農業機械的廣告,和原本習慣的生活環境很不同。有趣的是學校還會提供農地給學生,很多華人都會去種自己喜歡的菜,土很肥沃不需要加肥料,輕易就種出超大條的瓠瓜,也在當時養成了自己種東西的習慣。收成的時候還會拖個小拖車,裝著自己採收完的蔬菜沿路分送給大家。

在校園風氣上的差異,是美國的學生都很開放,台灣的多數都比較害羞,從課堂上回答問題的反應就可以看得出來,他們勇於發言回答,但是大多台灣的學生都是很害怕被老師點到要發言。

生活方面,休閒活動並不豐富,頂多也就是打壘球和唸書,一到了週末就要想怎麼樣餵飽自己,因為外食實在不方便,都要自己種或是自己買來做飯。但是相較於在台灣,在那兒的戶外活動很多,想出去走走的時候就可以到附近的公園或是某些有錢人家開放自己家的庭園,和朋友家人聚餐、露營,大家都自己帶自己的餐具和食物,聚在一起享受生活。

豐富的工作經驗

離開學校之後,陳開祜學長進入的第一家公司是Digital Equipment Cooperation,是當時世界第二大的電腦公司,製造一般機關或學校可以負擔得起的中型電腦,在那兒的AI Technology Center做研究。在這家公司工作了幾年後就換工作,當時那波的AI熱潮漸漸消退,一方面因為演算法沒有突破,另一方面是因為當時的硬體資源也有限。

從那時候開始,學長的工作就可以反映整個電腦的進展,從Mini computer,到雲端服務、Software as a serviceInternet video等等,也有做五年前開始風行的Social media,任何資訊相關、流行過又快速發展的領域,陳學長都有經歷過。

最近AI有了重大的突破,因為大約十年前多倫多大學的Hinton教授在artificial neural network上有了很大的進展,所以整個AI領域又蓬勃起來,陳學長也就就慢慢地轉回AI領域。總體來說,陳開祜學長經歷了不只理論的研究,也經歷了實務業大型企業的軟體。

陳開祜學長在領域和領域之間轉換,隨時都需要學習新的技術和知識,不過學長一再強調,不斷的學習不是因為換領域才要做的,只要是在資工領域,絕對不能停止學習,因為幾乎每六個月就會有一個大轉變,一停止學習就落後了

在這麼豐富的經歷裡面,對於學長來說每一段都是一個新的體驗。做應用很好玩,因為可以實用化那些最先進的技術,而遇到了一個大型的專案,人的管理也是必要的,也許不會是最開心最享受的事情,但還是一定要處理。相較而言寫program就能讓學長感到非常開心且享受,讀博士學位時還曾經因為參加第一届世界電腦圍棋比賽,大約有三個月從早到晚就在實驗室裡寫程式,現在回想起來仍是個很快樂的經驗,因為可以享受很專注地把一件事情做好的成果。「如果你問我什麼是最開心的事,我會說身為一個programmer最棒,感覺像個作家一樣,發明新的東西,做出最偉大的作品」學長說。

陳學長還有一個特別的經驗,就是多次負責「跨時區的專案」,必須管理散佈世界各地的開發團隊。帶領這麼大且分散的團隊是很大的挑戰,主要是因為跨時區,到了晚上十一二點還要不斷聯絡,常常不能休息,加上無法見面,溝通上也很困難。例如要分配一個工作給上海的團隊,如果沒有第一封信就講得很仔細,要等到明天才會收到一封問問題的信,那這樣一來一往就會浪費很多時間,一不小心容易錯過deadline,所以在溝通上要非常的精確。就連節日也是個問題,不同地區有自己的節日,一沒注意到對方就放假個一個禮拜,也會拖延到時間而錯過deadline

但是對陳學長來說,在職場上最大的挑戰是要開發市場,要讓人願意採用願意購買,最好還要有viral effect,才能讓品有好的發展和好的成長。

AI的發展

陳開祜學長這次回台灣是來研究開一個新創公司的可能性。目的不是要做出一個特定的產品,而是作為一個平台,能夠造福整個生態環境的成長。希望能夠照顧到人才管道,延續學界和產業,連結各界的能量。除了開源以外,也要提供最新的AI工具,供應給各界使用,作為年輕人創業的基礎。當有了平台工具,可以在上面架設其他東西,作為其他的用途,開創新的事業。其中當然包括自然語言處圖像辨識、機器人、無人機等等先進及最基礎的技術

學長由於長期做應用的關係,他做AI的策略不是就單一課題進行長期的深入研究,而是希望將AI界的各種頂尖研究成果加以整合並實用化。目的是要把使用AI的門檻大幅降低,讓產業界各個公司甚是到個人都很快就可以上手並得益于AI的進展。

例如以現在的環境,想要做一點圖樣辨識或是聊天機器人的技術,都是要去網路上抓code下來慢慢研究修改,還沒做出什麼東西就花上了好幾個禮拜甚至幾個月。學長希望這個AI平台可以把這些簡化很多,要能夠做到「一拿到東西就能使用」的地步,讓中小企業也能不需花太大的成本就能直接用。目前AI技術的情形很像四十年前PC剛出來的時候,大家都知道這是個偉大的發明,但是其實大部分人都不知道可以拿PC來做什麼,因為沒有一個好用且普遍的工具,直到發明了spreadsheet,才開始對一般的公司產生幫助和影響,也因此造成PC的大幅普及。現在的AI技術就是沒有spreadsheet之前的PC,雖然大家都知道這是個很厲害功能強大的東西,但是卻還沒有低門檻的工具或應用所以最重要的就是要把使用的門檻降,把工具和技術連結起來,才能產生效益。

給學弟學妹的建議

computer science領域,不論如何都不要讓技術脫手!很多人進了學界業界,隨著職位的上升慢慢會和技術脫節,如果管理方面也沒有特別突出的話,有可能就會被淘汰。

學長覺得對於AI方面有興趣同學,不妨多去找project來做。資工最好的學習方法就是去github上面想做的東西,馬上去改成自己想要的樣子,參與github上面的討論多磨練社交和英文能力。千萬不要畢業了發現只會讀書和考試,現在美國徵才都非常注重實作,第一個問題就會問有沒有個人的github project,幾乎都快變成找工作的必需品了。有project別人才容易看得出你的創新能力和實作能力。想到什麼就先download看看,改到不懂的地方再去學。

學長以他自己和他小孩在美國大學的經驗,尤其是頂尖的大學,我們千萬不能預設學校會一步一步的教。有時候每堂課最前面就短短的帶過必備的技能,他會假設你全部都已經自己學好準備好了才來上課,學習更困難的內容,不可能從最基礎的開始教。自己主動去學才是最重要的。

學長的email 地址是 kaihu@smesh.net, 個人做 AI研究的blog 網址是 http://k4ai.com, LINE ID kaihuchen2, 非常歡迎AI 感興趣的各位學弟學妹和他聯絡。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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