王弘倫 (國立台北商業大學副教授)

在學時期：

Q: 學長在大學部是就讀台大數學系，是因為哪種契機進入資工領域？

A: 有幾個原因，一方面是家人有些人是念資訊的，當時資訊也是前面幾個的志願，同時資訊的就業方面也比較大，想說念資訊會不會有更好的出入，再加上大三就開始修資訊系的課，CS領域的一些科目比較有興趣，就往這邊念。

Q: 請問在修資訊系課時和數學系的課時有沒有遇到一些困難？

A: 其實困難點還滿多大的，大學時是不會寫程式的，連compile的概念都沒有，當初唸資訊系的課就事想考研究所，考研究所時不考程式，會考數學，就是離散和線代，然好考system, os, architecture, 演算法, 資料結構, 大三開始從大三的課來修，完全沒有記憶體的概念，也不會寫程式，所以architecture就非常慘烈，那時候差最大的就是沒有實際花太多時間在programming，所以那時候來修課有點慘，作業都不太會寫，coding都不太行，所以那時跨過來時覺得最沒有馬上catch的一項，同時間又修太多課，那時一學期修六門，譬如說演算法，還去電機系修os，網路和資料庫，因為數學系大三下學期就沒有必修課了，我就全部就修外系，所以那時候沒意識到每門都是要花很多時間，再加上自己又沒有那個基礎，所以很慘烈。

Q: 那學長那時候是自己一人過來修資訊系的課，還是有跟同學一起來修？

A: 有兩三個一起，不多，我們那時候數學系有部分同學，因為數學系是比較理論的科系，所以大家研究所發展都不太一樣，有一批往金融，就是商管學院發展，那算大宗，往電資方面的有一部分，電資的算小宗一點。

Q: 學長大學時期有沒有投入研究跟資工相關的？

A: 其實沒有，我大學時候沒有碰到研究這塊，像我們數學系也不用作專題，數學系是沒有專題的，大三上必修課修完，就結束了，就把畢業學分補齊就好，大學時是沒有碰到研究這塊東西，我沒有啦，當然也有些比較投入在課程的方面會跟老師有些互動，主要是因為數學系也沒有專題，我就比較沒有投入到這塊。

Q: 學長大概何時開始有在學習程式語言？

A: 我大學時當然有接觸一點，但那比較算自學，因為你要algorithm, data structure，總是會看到一些pseudo code的東西，就是有跟著課本上implement開始學交作業，研究所也很少，但慢慢研究所要開始要去implement一些algorithm，所以研究所的課有。我研究所就來資工了，但是真的比較多是在我做事以後，我原本以為做事以後是不用在自己在coding的，但是反而來，因為我們這邊算是科技大學，必較注重實作面，所以授課上面都盡量要操作，因為我們這邊是叫商業大學，商業大學的背景都以商管為主，coding的背景就相對薄弱，所以變成我們老師在課堂上就做比較多實際操作，所以我反而就業後programming開始變多，這就是跟我預期原本不太一樣的地方，想說教職就是research，coding就是比較不需要，以為我們這一類的，就是離散這一類的，我相信不會有你們在大學部碰的那麼多，不像你們要寫compile這種比較大的東西，我們寫的比較小的東西。

Q: 請問學長有數學系的背景，有沒有想過往資安方面，密碼學之類的方向走？

A: 那時後沒有想到資安方面的，因為我大四開始接觸graph的東西，然後graph又跟資訊比較相關，所以剛好來資工，不過也確實因為接觸到一些組合離散的題材，才逐漸往資工看。

Q: 您覺得大學除了課業以外學到最重要的東西是什麼？

A: 大概大三的時候去參加社團，參加國樂社，然後剛好朋友在就去參加一下，覺得就參與一些東西總是會獲得一些，但現在因為在做研究，會覺得學業是比較重要的東西。

Q: 學長在當學生之後或畢業完之後是否投入過職場？

A: 我沒有實際投入職場過，畢業完後就去當兵，我有應徵過職場，我大學完就唸研究所，直升PhD，就去當兵，那有點想職場，就是坐辦公桌，出事了就會有來找你，回到寢室就十二點，然後早上六點去上班，那時候因為都讀完PhD，所以就會想去教職，那時候投入五六十間，結果當兵那時投的都沒上，於是就開始急了，別說五六時間，六間沒上就會開始急了，想說怎麼都沒有需求，這時就開始投業界的履歷，那時候應徵IBM，本來有機會過去，但同時間又去中研院看一些職缺，結果後來剛好那時候中研院有個資創中心，中研院跟資訊相關的就是資訊所還有一個叫資創中心，我那時候剛設立，所以很多研究員都是新去的，我那時候傻傻地不知道要直接去找研究員去談，我是看到在徵人才去問，資創那時候的有丟缺，我那時候IBM有丟東西叫我先study，但同時資創那邊也有東西，我就待在資創那邊半年，就被apply到這個位置，大學那時候比較沒機會去實習，大三開始就準備研究所

Q: 學長在資創中心主要在做什麼？

A: 我那時候的老闆是EE畢業的，他已經離開去清大電機，他是作通訊，訊號處理相關的東西，跟我的就不太有關係，我原本是找另外一個，但在走廊上碰到他，就跟他聊，就聊說要來，他就說ok你就來，那時又跟他，他也知道我不是他的back ground，他不知道我做的，我也不知道他做的，他說沒關係，他也要做一些網路的東西，網路的東西或許我們這些做graph得懂一些東西，我就在上面找一些課題去做，不是去implement，就在方法面做一些研究，以我來說就是做一些model，把它變成一些離散的問題，就像一些最佳化的或什麼，只是EE得研究方式是靠實驗，他們覺得你只有prove不算完成，一定要有講方法，然後evaluate方法做實驗，我們就做了一些東西，我就在上面formulate，我證明那是np complete的問題，然後我不只證明他是np complete的問題，我還給了一個approximation function，他的approximation ratio是多少，然後我做了就覺得漂亮，做完了，太好了，我老闆就說那你可不可以做一些實驗，於是我就coding，之後他也很滿意。

Q: 請問你現在教授的課程，有沒有跟不同領域做一些領域，跟合作經驗？

A: 我們跟同事之間也會有合作，以我個人來說，我覺得要找到一個很match的合作者很難，因為這對我們來說是工作，我以前在中研院有有跟以前一個lab的同學合作，但那時候我們用比較輕鬆的方式，一天在茶餘飯後討論一些課題，這比較不錯，因為是跟以前的朋友，也比較沒有急著要產出，最後也討論出一些不錯的東西，但到這邊，有遇到的是工作上的合作，大家是很想要做出東西來的，那時候就要時間去磨合，那時候就有一跟一位專職學者合作，那因為他是完全做研究的，我還要教課，這個，我覺得合作者的步調，是要合作時要注重的事情。

Q: 想聽聽學長對於AI的想法？

A: 有沒有什麼想法喔，我並沒有走那一塊但我有聽過一些，以前有一類算法是meta heuristic 的 algorithm，舉例來說像基因演算法。現今的應用像是alpha go，有一些很好的效果，但是我其實很難去說它的發展可以再有怎樣的突破，將現我看到之前基因演算法，或是模擬退火法，諸如此類的，萬用的heuristic，任何最佳化的問題他都可以套用，或是早期的neural network，你只要model成它，他就會幫你去給一個近似解出來，當然我們不能說他是最佳解，只能透過實驗去對他做一些效能的評估，目前看到的模式跟以前看到的是一樣的，但是你看只要又有一個新的突破性的方法出來，大家就會一股腦地往那邊去，所以我現在感受不出來這東西接下來會變得怎樣。

Q: 假如接下來的一年內每個月給學長五萬元，不需工作，那學長想做什麼？

A: 這個問題真的很難誒，你們想做什麼啊？(笑
我本來想說那我就去環遊世界這個樣子， 但我覺得就是人是要追求一些成就感的生物，那像我們怎麼追求成就感，就是在事業上得到這個東西，從同學們的學生時代可能就是在課業上有很好的表現，research上有很好的表現，我現在在我這個職業當然也是在research上要追求一些東西，當然有時候不是對外而是自己，我覺得有時候是自己看自己的那個感覺。你久不做事、久不讀東西會有一些比較空虛的感覺，所以即使有生活無虞我還是會去找一個自己能夠花時間的地方，以目前來說我覺得書本是一個很好的歸宿，不然就是運動、音樂，讓你可以投入去提升自己的一些技能的地方。

Q: 如果現在想送給學弟妹們一句話，學長想送什麼？

A: 就是「不要害怕花時間。」因為大家常常會在乎說我做這個事情要是不如我的預期怎麼辦，但我覺得在學生時期，甚至以後，通常投入都不會有什麼損失，在我們煩惱要不要投入的當下就已經耗費了太多時間，尤其在學生時代就是多嘗試。不是像投入電玩那樣反射性地不知道在幹嘛，那只是視覺的刺激，你弄完會很累而且沒有捨麼獲得，只是打輸了很不爽，打贏了很爽，很短暫。我覺得有很多可以適合你嘗試進去投入時間，我覺得這個是在學生時代很重要的事，不要害怕花時間，尤其是你在做論文、做專題的時候。