社群网络与人工智慧—专访李政德
编辑时间:2020-07-27 作者:
社群網絡與人工智慧—專訪李政德


採访/杨慈慧

随着科技变迁,真实生活中的人际网路几乎都被放上了网路世界中的社群平台,社群网站几乎成为了现代人生活中必备的APP——吃饭时上脸书(Facebook)打卡可以送小菜,若要图文并茂的贴文可以点开Instagram,想要心情小语连发则是要靠推特(Twitter)。不论是在脸书、IG或是推特上,「好友」都是不可或缺的角色。一般人可能没有想到的是,社群网站上的「好友关係」跟人工智慧其实是大大有关係的。今天我们访问到的是成功大学数据科学研究所的教授李政德,让我们来一窥人工智慧与社群网络之间的关联。

乐当福尔摩斯 好奇心推向研究路

在大三时,李政德接触到了资料探勘的技术,而后他做了一个科技部大专生专题计画,试图找出印象派画作与古典钢琴音乐之间的关係,让人们在观看画作时可以有一首相搭配的古典钢琴曲。正是因为这个计画发现了二者在情绪上的潜在关联,进而引发他的研究好奇心,带领他走上研究之路。李政德认为从事资料探勘,就好比在当福尔摩斯,必须透过各种资料分析演算法去抽丝剥茧方能发现隐藏数据背后的新知识。2008年左右,Facebook的兴起让人与人之间的关係得以被数位化记录下来,这也改变了社群网络研究的模式。「在资料探勘中,资料千变万化,因而方法跟着活了起来」,但无论从事何种类型的数据分析,李政德认为自己的研究核心始终脱离不了「人」,就如他的硕论在从事社群网络分析;博论题目则是「基于人群模拟与影响力扩散之社群网路探勘」,都跟「人」脱离不了关係。

填补空白格 退役的追赶人生

说到这些年来从事研究时碰到的最大挑战,李政德的回答并不是那些难解的模型,而是「时机」。将时间拉回到2013年,那年正是深度学习技术方兴未艾之时,然而在同年1月,他刚好博班毕业去当兵,研究的部分也因此停摆。

等到他当完兵出来后找到教职,已经是一年半以后的事情了。人工智慧技术的发展日新月异,一日便可能有千里之远的突破,更不用说是一年半。一年半后,重新回到研究领域的李政德发现「世界都不一样了」,新的研究思维和方法在深度学习技术的发展下而有所不同。他后来花了整整快两年,才终于补上当兵那年的空白格。回想起这段过往,李政德认为这是让他收穫最多,却也是有着最大挑战的日子。

研究转向资讯扩散 产学合作

近年来,他的研究主要针对人工智慧技术应用于「社群网路资讯扩散」。狭义的资讯扩散是预测可能的贴文分享人,或是预测文案该如何设计才能有人分享;至于广义来说,不只有贴文,连病毒、传染病等等的扩散也都属于资讯扩散的一环;甚至连现在很夯的智慧城市,比方说下水道该怎幺设计,这些都是属于资讯扩散的範畴。

在到成大任教以前,李政德曾在中研院担任过几年的助研究员。询问起为何都是待在学术界,而没有转到业界任职?李政德表示,自己是个喜欢保有选择自由的人。倘若是进到企业,很可能得受限于该公司的发展方向;若是在学术界,则可以挑选自己认为重要、值得的题材钻研,还能作育英才,培养下一代的人才。儘管选择待在学术界,李政德也有许多与企业合作的研究案。像是他曾经与KKBOX合作,试着找出多人共用帐号的当下使用者,以便于更準确的音乐推荐。目前则正与永丰银行合作,试着将人工智慧运用在电话行销上,打破了过往只靠电话专员的经验判断来挑选行销对象的情况。

科学价值:择己所爱,自我探索

对李政德来说,科学的意义在于可以做自己认为有价值的研究,能从中学习并发现找到从没想过的新知识,并让这些新的学习与发现能有被推广、应用,进而影响更多人的可能。科学就像是拿放大镜、从不同的角度去看世界,并能让人学习从不同的角度来看待事物,并使人不会僵化思考。而扩大到其他面向来说,他认为科学帮助了学生了解自我。在实验室中,他常常可以很明显地看出每个人的个性差异,「做研究」不只让他认识科学,也让他更认识学生与他自己。李政德笑说,「如果能有人,因为我在研究上的作法或发现而有所触发或联想、甚至改变对某些事物的想法,或许这是很有价值的一件事吧!」

此次人工智慧兴起的关键点在于「资料」,因为机器学习仰赖大量资料来学习并做出準确预测。这波热潮能够走得多远、多久,端看资料的公开度、公开数量,而各个领域对于人工智慧的需求程度,也会大大影响到AI的蔓延程度。Appier首席人工智慧科学家孙民曾说:「很多人都担心未来我们的工作会不会被取代,但其实会被取代的应该是不会使用AI的人。」儘管在时间的淬鍊下,现在这些炙手可热的人工智慧技术应该都会变成未来的「常识」,但其实不必担心它的没落。人工智慧在成为大众想像的、可以取代人类的机器人前,还有很长的一段路要走,但相信它会在这段路上扮演辅助人类的角色,而我们也该学习如何使用AI。人工智慧产生并不是为了要妨碍人类生活,而是要让我们的生活变得更有智慧。

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