專訪／黃崑山 電機83
撰文／林昱渟 人社21

【孔祥重小檔案】 學歷：國立清華大學數學系學士68級           卡內基美隆大學博士 經歷：中央研究院院士           美國國家工程院院士           台灣人工智慧學校創辦人

由北美校友成立的「國立清華大學北美基金會」 首創Spotlight 焦點校友訪談。2020年9月26日美東時間下午8 時，台灣時間9月27日上午8 時邀請到孔祥重教授接受電機83黃崑山校友專訪，並由數學88郭昱廷校友擔任引言人，講演題目：Be a Thinker and Stay Intellectual，引起熱烈迴響。

圖為孔祥重於2018年在台積電演講

深度思考，透徹原理

處在一個資訊量大且流動速度快的世代，孔祥重強調「Stay Intellectual」和「Deep Thinking」的重要。首先，面對龐大的訊息，我們必須透過「經常思考、不斷動腦」，以了解正在發生的事情，此為「Stay Intellectual」。再來，對周遭事物有所掌握後，我們還要進一步反思、反省、深入思索、探討，這就是「Deep Thinking」。我們必須生成自己的看法，想想看事情還能如何發展，孔祥重尤其強調：「不能夠隨波逐流。」

以AI為例，孔祥重簡述AI是如何被運用以發揮功效。方法一為「數據驅動Data-driven」，我們可以從龐大數據中抽絲剝繭，提取有意義的資料，慢慢勾勒出事物的全貌。以臉部辨識來說，AI從五官形貌著手，分析其形狀、線條，統整完資訊後再運用到電腦上，就形成如今常見的手機臉部辨識解鎖功能。再者，「學習專家」也是方法之一。我們觀察專家的作法，從老師傅身上學習思考問題的邏輯、解決問題的方法，孔祥重說：「學到的話，我們就可以做同樣的決定了，有一天師傅退休以後我們的系統還可以活。」然而仿照專家並非易事，專家也可能意見分歧，且各家邏輯也恐相異，學習的規則不計可數，此時可再回到數據驅動的方式以解決問題。

跨領域學習 實踐自我

然而，上述學問皆奠基於我們對於應用領域（Domain）的了解，是個科學問題。孔祥重表示，要對領域了解，就問誰擁有此領域的知識。AI是屬跨領域的知識系統，必須要跟各種不同領域的人對話，可想而知其中的知識鴻溝（Knowledge Gap）是非常大的，此時「深度思考（Deep Thinking）」就扮演著極其重要的角色。進行跨領域的對話前，必須先掌握事情最基本的原則，靠經驗、靠自己的領悟、靠自己深度的思考，明白它的原理，同時可向他人講清楚。除了吸收教科書上的信息之外，我們要學會自己去想，因為每個人的想法不同，要釐清自己的長處是什麼、如何發展自己，找到答案後要實踐、堅持、習慣、自信，才能繼續往下走。

最後，孔祥重表示，AI的因應十分重要，在此議題上需要思考的是「如何運用這些能量使其發揮最大的價值」，而「跟Domain合作」就是不可忽視的。除個人準備需充足外，政府與民間的合作也十分重要，大家若能互相扶持並持之以恆，共同朝目標邁進，事情方能順利進行。提及對AI的看法，他支持「開放資源（Open Source）」的作法，因為把問題攤開來看，各界在軟體和數據上的合作都是不容小覷的力量。最後，孔祥重再次強調，Be a thinker and Stay Intellectual! 在疫情蔓延的當代，我們可利用這段相對安靜的時間，發展自我、促使社會進步，多思考。

1968年數學系畢業旅行 (左二為孔祥重)

Photo with張玲玲 (1970年化學系) at the Taipei Airport ready to leave for study in the US in 1969