2018年7月27日 星期五

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researchcoding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 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?(
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。