AI怎麼教?學會「找問題」才能無可取代

人工智慧技術快速發展,不僅改變產業的營運模式,也快速牽動生活方式轉變,對許多家長來說,除了需要學習新事物,還要擔心怎麼教小孩?面對AI來襲,美國AI4k12.org在2019年提出幾個小朋友需要學人工智慧的重要理由,除了大家耳熟能詳的,人工智慧將會徹底改變產業樣貌、工作流程,並且逐漸影響我們的生活方式,也不可避免會導致某些人失業,同時在另一些領域創造新的工作,而新工作基本上都需要具備AI知識或應用AI的能力。所以AI4k12.org認為,學生應該從小就該被鼓勵以STEAM的方式學習,以培養未來世代的能力基礎。

有些家長會問「需要送孩子去補習班學人工智慧嗎?」又或者「需要教小朋友學寫程式呢?」但我們採訪了幾位科技業主管,以及台灣人工智慧學校的老師們,這些人工智慧專家們大多認為,AI時代,教小孩子擁有探索的勇氣、懂得尋找問題比起學會操作程式來的重要。

為什麼「定義問題」是AI世代最重要的能力?

從矽谷回到台灣工作近兩年,目前擔任英業達首席科學家的陳佩君觀察到,台灣年輕人能力很優秀,但不擅長溝通與表達。可是AI相關工作卻非常需要不斷溝通,千萬不能是老闆交代你做一件事,就埋著頭做,缺乏溝通的結果是做出來的東西完全不對。

「不習慣問問題,也不敢問問題,怕因此被認為能力不足,」陳佩君提醒,可是現在的工作型態不再是由上而下,「只聽老闆的指示根本是錯的。」

AI時代,定義問題比解決問題更重要。很多人把人工智慧的重點放在演算法,但演算法或使用的程式雖然重要,其實只是人工智慧的一小部分。陳佩君強調,如何定義問題,決定放入什麼資料、能夠得到哪些數據或答案,才是決定人工智慧品質的關鍵。

陳佩君說,電腦可以解決很多問題,但只有人才能定義問題。因為相同的AI技術可以解決不同領域的問題。例如英業達最重要的是智慧製造,究竟問題在哪裡?必須抽絲剝繭找出來,或許是流程,或是這批原物料進來就有問題。另外,像是智慧醫療,也必須從病歷、醫學影像影片來找尋線索。

技術雖是通用的,但解決不同問題必須用不同的演算法,「有些需要長時間的資料,例如生產線的數據,有些需要短時間內的大量資料,像一張X光片上的資料對AI而言是很大量,如果沒有辦法確認問題,就找不到對的方法。」

廣達電腦技術長暨副總經理張嘉淵這麼比喻,「你們想,一顆蘋果掉到牛頓頭上,他就可以從這裡提出萬有引力定律,不需要蒐集資料跟數據,」他反問:「如果一顆蘋果掉到機器人頭上呢?它會有什麼發現?

他認為,人有許多不可取代的價值,現在的人工智慧是將「人的智慧」透過數位技術,讓我們能夠更透徹拆解問題、預測甚至決策,因此,人工智慧如果要有突破,會來自於對人類智慧與思考模式的更深入了解。所以,在學術界與產業界正在把機器教得愈來愈像人的時候,張嘉淵直言:「學校不應該把人教得愈來愈像機器。」

家長如何培養小孩「找問題」的能力?

「不習慣問問題,也不敢問問題,怕因此被認為能力不足,」普遍被認為是台灣學生常見的狀況,而我們的教育中,也較少培養小孩這方面的能力。那麼,家長該怎麼做呢?

陳佩君的做法是,叫小孩出題,例如在複習完某個範圍之後,讓孩子出題考媽媽,但會設限制,例如「不能出超過二位數的加法」。孩子就會用自己的想像去轉換題目,像原本是「三個蘋果加四個橘子」,就轉換成「三個外星人加四隻恐龍」,讓孩子換個角度想事情,而這是面對未來相當重要的能力。

而且,定義問題比解答問題更難,陳佩君強調:「電腦可以解答問題,但定義問題只有人做得到。」習慣這樣的轉換能力之後,孩子逐漸長大就能培養出定義問題的能力。像是拿到股市預測的題目,會聯想到是否先簡化為時間序列的預測?而跟時間序列有關的,像是天氣預測,是否可能應用進來?

養成這種類比的、跨領域的練習,「跟唸什麼科系沒有關係,不必受限制,」陳佩君強調,更重要的是好奇心、觀察能力,以及對人的關心,才有辦法問出好問題。

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