computer vision應用的八卦，Yahoo名人娛樂都在討論

👧 今天是AIT程式少女特訓營第二天！學員們透過視訊與美國「天下無難事」實驗室創辦人米克·艾柏林學習交流，米克鼓勵這60位高中女生要繼續STEM教育相關課程和從事科技業，並運用科技來改變世界，將「不可能的事」變成「可能」。對學員們來說來說，學習Minecraft程式也是一種非常有趣且具有創意的體驗！讓我們拭目以待，看看他們明天的創意和設計出的遊戲！

另外，今天在程式少女特訓營的AI大挑戰課程中，女孩學員們見識到了人工智慧的先進應用案例，包括運用神經網絡技術，串聯30個核心處理器的超級電腦；使用深度學習技術的多個應用程式App - 可執行高階臉部與圖像辨識、驅動自動車駕駛，甚至輔助檢測心雜音，以利進一步的醫學分析和診斷。特別感謝東華大學吳建銘博士及其研究生團隊精心設計出這套有趣的課程內容，大大拓展了程式女孩們的視野！

👧Today is the second day of the 2020 Girls Tech Bootcamp! The campers started the day by interacting with Mick Ebeling via videoconference. Mick is the founder and CEO of the Not Impossible Foundation. He encouraged the campers to pursue STEM education and tech careers, use technology to change the world, and turn "impossible" into "possible". Learning coding with Minecraft also provide to be a very fun and creative experience for the campers! Let’s wait and see what games they are going to create tomorrow!

Also, at today’s Girls Tech Bootcamp, the AI Challenge exposed the participants to smart examples of cutting-edge AI applications: a Super 30 CPU Computer utilizing neural networks technology; fancy apps that use deep learning techniques to perform advanced facial/imagery recognitions, to realize autonomous driving of vehicles, and even to detect a heart murmur for further medical analysis and diagnosis. Special thanks to Dr. Wu Jiann-Ming and his team for the great design of this fun curriculum that really broadened the camp girls’ vision!#GirlsTechBootcamp #AIT程式少女特訓營 #AIChallenge

《文茜的世界財經周報》人工智能系列報導記者：李祈臻、陸念勤舊金山採訪報導

【介紹台灣出生的人工智慧尖兵：文宗麟 他學的是“電腦視覺”教電腦如何“看”東西 舉凡判讀場景.重建3D模型.辨識物件.閃避障礙物都要利用到機器學習.幾何和應用數學演算 電腦視覺已實際進入生活應用範疇 從iPhone X臉部辨識到亞馬遜無人店技術 《文茜的世界周報》在舊金山訪問台灣前往MIT Media Lab深造 目前在Google上班的文宗麟 】

電腦視覺(Computer Vision)，電腦科學領域中的一門研究，顧名思義就是教電腦如何"看"東西，舉凡判讀場景、重建3D模型、辨識物件、閃避障礙物等等，絕大部分都要利用到機器學習、幾何和應用數學來演算。例如掃描條碼、或是iPhoneX的臉部辨識、還是很多手機都使用的指紋辨識，就是電腦視覺的一種。

在秋意濃厚的舊金山，文茜世界周報拜訪了Google的軟體工程師文宗麟，他在Google的工作，就是電腦視覺，更細一點來說，是幫電腦建構神經網路系統，"教"機器深度學習，辨識並回答圖像上的資訊。

「電腦他其實並不太會.......就是我剛剛講到的說，其實他不是真的有智慧，雖然大家都說人工智慧，可是我覺得他其實比較像是說，他利用了大量的data和大量的運算資源去分析出一些pattern，就是狗好像長這樣，貓好像長這樣，拉布拉多好像長這樣子，但是你要他(電腦)去做比方說推理，這件事情就比較難。」

「假設我想問的是，這裡有一張圖，這裡有一張橘色的桌子，請問在橘色的桌子旁邊有幾個人，類似這種問題電腦就比較難回答，因為他牽扯到推理。」

「現在有很多人講所謂的，AI末世論，就說在不久的將來，機器就會統治人類，因為他有比人類更強的智慧，我覺得短期內，長期來講也許這一天真的會到來也說不定，但是短期內的話我覺得，目前的機器學習他跟人腦的運作還有本質上的不同，他比較像是說有一堆大量的data，然後去分析他的pattern，就連，我覺得就連兩三歲的小孩都可以很輕易的在比方說推理部分，打敗電腦。」

文宗麟的求學過程，乍看之下就像人生勝利組。台大資管系畢業，直接進入台大資工所，碩士班期間到日本東京大學當交換學生，還在那裡認識了人生的另一半。拿到資工所碩士之後，又申請到多倫多大學的電腦科學博士班，讀了一年後，一場MIT Media Lab的面談，文宗麟找到了一直想要的自由和多元研究環境，讓他毅然決定降轉到Media Lab就讀。「(Media Lab)它一開始設立的想法就是說，他不是一個傳統的學術學程，它其實做了很多跟電腦科學有關係的事情，可是那你會想說，為什麼不在電腦科學系所做就好了，我覺得這個原因就是，他們一開始的想法就是說，我想要建立一個跨領域，甚至是一個anti-disciplined的一個環境，就是說，這個世界上不應該有各種領域，有電腦科學，有建築，有醫藥，有生物什麼東西，這些東西，就是說人類的知識就是知識，研究就是研究，就是應該要有一個綜合性的觀點，就是說以project為導向來做各式各樣的事情。」

從此，文宗麟從電腦圖學(Computer graphics)、影像處理，走入了電腦視覺的領域。面對不懂專有名詞的記者，他很耐心的試圖用"人類語言"解釋他的專業。

「我們(當時)有想說來搞一個computer vision版本的Scratch(教小朋友編碼的軟體)，基本的想法就是說，一樣把computer vision的各種Module(模組)，然後做成一個一個的block(區塊)，拼在一起就可以得到一個program(程式)，這樣講可能比較抽象。」

「舉個可以用的例子好了，比方說在Media Lab我們有個foodcam的東西，比如說大家可以把食物放在某一個角落，然後有個網路鏡頭照下去，然後，大家就會知道有食物可以吃，然後我就要過去吃，可是你知道人不可能一直盯著那個camera嘛，不管你有多餓，都不可能浪費時間一直在盯著那個camera嘛，所以換句話說你可以，想辦法設計一個program，用我們的架構去設計一個program，就是說foodcam把它拉進來，然後你做一個event detection，比如說有人走過去，那更好的是，有人走過去，手上又剛好拿了一個pizza，然後你就send一個email給我，或是發一個message給我，跟我說，有人把pizza放到foodcam，趕快去拿，類似這樣的程式。」

雖然這個有趣的Foodcam不是他做的，但拿食物打比方解釋電腦視覺的應用，果然讓人一下就懂。文宗麟說，他是因為熱愛視覺藝術，也喜歡電影、繪畫，大學時才會選擇電腦圖學這樣的學門，但不管是後來研究影像處理，還是現在的機械視覺，真正深究之後才發現，這些研究方向都是技術遠大於美學。所以現在的他，在大家都習慣用手機拍照的時代，出門還帶個大相機，用攝影的嗜好來彌補對美學的熱情。宗麟說，他喜歡攝影，正如同他的學長們有熱愛音樂而投入音樂科技的一樣，擁有廣泛興趣似乎是 MIT Media Lab 成員的共同點。

「在我Media Lab畢業的時候，我的advisor，他送給我一本書，這本書是一本關於魔術的書，我想說，咦奇怪，為什麼要送我一本魔術的書，然後他後來跟我解釋說，我希望我們的，從我們媒體實驗室出來的人，那你以後做的作品，不管是研究，不管是產品，希望他可以像魔術一樣，可以讓你的user不知道你到底怎麼做的，但是就是magically awesome。」

不過從Media Lab 畢業後，他沒有自己去創造魔法，而是選擇加入成熟的公司，是因為對機器學習和人工智慧特別有興趣，而從事這兩個領域，海量的數據和強大的基礎架構，在大公司充足的資源下比較容易實現。選擇落腳矽谷是因為，在這個充滿天才的聚落，人才磁吸所形成的網絡效應可以磨練自己的競爭力。

「我覺得矽谷的大公司有一個很好的地方是，工程師都有還蠻強的發言權，就是說它並不是一個非常top down的環境，就是說，engineer可以propose說，我覺得這個東西好像很有趣，只要你能夠說服別人說，這的確是一個很有趣也蠻impactful的事情的話，其實你就可以去做，我覺得這種bottom up的文化是蠻好的。」

文宗麟說，其實很多在矽谷工作的台灣人，都想回自己國家擺脫當"外勞"的現狀。而且以人口比例來說，台灣產出的人才不在少數，但是卻未能創造一個讓人才想"回台灣"或"來台灣"的環境和條件。而且台灣科技產業一些不成文的要求，例如進入研發部門一定要碩士以上，讓進入研究所只為拿文憑而非專為特定研究，這是台灣和美國在"學習"背後的熱情上最大的不同。
待過很多地方的文宗麟，從台灣、日本、美國東西兩岸，甚至在法國巴黎工作過一陣子，這些城市的學術和工作環境都已經高度全球化，感受不到任何難以適應之處，唯獨生活和情感上，台灣還是唯一的選擇。

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【 本集參考資料 】

→招聘面試：你喜歡機器人還是真人做你的面試官？：https://bbc.in/2Wg0t3a
→了解人工智慧的第一本書：機器人和人工智慧能否取代人類？：https://bit.ly/2vA8jc0
→從人到人工智慧，破解AI革命的68個核心概念：實戰專家全圖解 × 人腦不被電腦淘汰的關鍵思考：https://bit.ly/2VAhJ64
→機器是如何學習與進步？人工智慧的核心技術與未來：https://bit.ly/2Ce1KQa
→An executive’s guide to AI：https://mck.co/2vZepWE
→陽光失了玻璃窗 史上第一本人工智慧詩集：https://bit.ly/2IWsU2R
→國際人工智慧政策推動現況：https://bit.ly/2GZ4pA1
→懶人包_台灣 AI 行動計畫：https://2030.tw/2m3nBVr
→維基百科：人工智慧：https://bit.ly/2fUdaOV
→維基百科：人工智慧史：https://bit.ly/2vx2T1l
→臺灣智駕測試實驗室：https://bit.ly/2WqRgFn
→沙崙自駕車測試場正式揭幕 盼無人載具產業鏈接軌國際：https://2030.tw/2lXfjyk
→無人載具科技創新實驗條例：https://bit.ly/2Wk6vzL
→張忠謀：AI激化貧富差距與失業：https://bit.ly/2Y0uhkB
→數位國家創新經濟(DIGI+)季刊第二期：AI、5G、8K—2020年東京奧運實現數位想像：https://2030.tw/2kAPB2a
→我國數位科技引領產業創新之現況與展望：以臺灣 AI 行動計畫為例：https://2030.tw/2knX0Sr
→台灣 AI 行動計畫簡報：https://2030.tw/2knX84n
→臺灣 AI 行動計畫(2018-2021 年)合訂本：https://2030.tw/AI_Taiwan
→「AI on Chip示範計畫籌備小組」啟動 政院邀產官學研合作 推升台灣AI晶片產業發展 打造世界級人工智慧大腦：https://2030.tw/2lUi3MR
→台灣AI行動計畫—掌握契機，全面啟動產業AI化：https://2030.tw/2kinhBC
→賴揆：積極推動AI與產業需求接軌 加速「5+2」產業創新：https://2030.tw/2knXfNl
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→智慧科技SRB登場 首日聚焦產業利基與應用發展：https://2030.tw/2lXeC8c
→美國啟動AI大戰略的啟示：http://bit.ly/2GPkpTW
→數位國家·創新經濟發展方案(2017-2025 年)：https://2030.tw/DIGI_Taiwan
→中國大陸人工智慧產業發展現況研析及對臺灣之影響初探：http://bit.ly/2Lfew7P
→行政院數位國家創新經濟推動小組：http://bit.ly/2DLOB1o
→川普發起「美國人工智慧倡議」，五大原則確保美國維持 AI 發展優勢：http://bit.ly/2ITNLUB
→DIGI⁺ Taiwan：http://bit.ly/2VFDVM4
→AI Taiwan：http://bit.ly/2URGt5n
→台灣AI行動計畫—掌握契機，全面啟動產業AI化：http://bit.ly/2VABTNn
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