還記得碩博士班(海洋研究所)的時候我唸的專業領域也叫「地球物理」，我大學前兩年是讀物理系的，成績也很好！升大三前決定降轉地球科學系，用常理判斷大家都認為我到地科一定會選擇與物理較為相關的領域，譬如天文、氣象或與地質相關的地球物理。我是興趣偏向地質的，但並不青睞地球物理，而是專攻傳統地質技術的古生物與野外地質。

到了研究所因為一些主客觀因素我逐步轉向比較熱門的地球物理領域，我的感覺是那邊用好多很複雜的數學去處理地球物理探勘資料，領域內部的人士也特別驕傲自己是地科領域內的數學與電腦高手！因為地物資料量大，處理程序的數學又多又雜，是率先大量使用電腦的地科分支。

但是很諷刺的！地物需要很多數學的主因並不是那些物理現象真的很複雜，而是資料本身品質不好，「看不清楚」之故！譬如用聲納探勘海底，早期聲納的精準度不好，探出來的海底影像就很模糊，一般人看不懂，此時會有兩種人跳出來說：「我知道！」一是看過很多這種爛影像，有「經驗」的地質前輩；一是善於使用數學方法強化資料(影像)特徵，更能看出我們需要資訊的地物專家！我受過這種地物訓練，應該也是我後來能玩影像辨識的原因之一吧？

但是當時我就對所學技術很不以為然，我覺得很多資料處理都玩得太過頭了！只用少量或品質太差的資料分析結果，常常會言過其實，草率論斷，甚至是無中生有！其實只要影像(資料)更清晰一些，很多地物專家就會失業或至少很失落了！我自己雖然也一直是在作廣義的地物資料處理，但是直覺的就很保守，避免使用那些複雜的數學「轉換」，也就是可能改變資料內容的破壞性或變形處理。

最重要的！只要新型儀器可以提供較佳的資料解析度，我一定寧可不做資料處理，盡量真實呈現，因為大家心知肚明，那些直接取得的東西一定比我資料處理的結果更真實更有可信度！

忽然想到這個是因為：大家都以為電腦軟硬體越來越複雜，資料越來越多越大，是不是就需要更多電腦與數學專家？其實可能跟大家想像得不一樣！現階段電腦與數學專家(資工與演算法)需求多的原因常常是資料還不夠好，不夠多！等過了這個階段，可靠的分析方法也發展成熟了，需要量大的人才，就可能回歸到比較懂得基礎科學(理化生物等)與商業邏輯的人了！因為工具好了，需要的就是真正能深入理解問題，也能解決問題的人，而不是發展工具的人了！

就像看CSI影集，每次發生命案就需要動員很多專家採指紋、看血跡、找毛髮、驗DNA等等，要抓到兇手這些專業人士的工作當然很重要。但是如果現場有監視器拍下犯罪全程影像呢？這些就通通都不必了！連律師費開庭審理可能也省了，打不贏的官司就不必討論了嘛！依據事實量刑即可，沒人會(或可以)提出抗議的。這當然不是說專家就沒用了！但需要量一定會因監視器廣布而大減的。

所以千萬不要自以為知道天下大勢！每一個專業的興衰都是跟環境變化息息相關的！也不是說我努力讀書學好最艱深的數學或電腦技術，以後就一定是工作機會與專業尊嚴的保障！如果環境變了，千萬不要負隅頑抗，趕快看清局勢改變自己跟上時代，不然會更難看的！

譬如有些賣車辨系統的廠商會瞎掰他們的攝影機雖然解析度低，但可是當年替「車牌辨識專用」設計的，有很多現在一般幾百萬畫素攝影機都沒有的「特異功能」云云！那些真的都是瞎掰的！每次客戶問使用我的軟體需要的攝影機規格時，我都說：「相信你自己的眼睛，你看看拍出來的畫面中車牌清楚就可以了！」

事實本來就是這樣！影像清晰就可以辨識，不清楚就無法辨識，就是這麼簡單！那夜間怎麼辦？一樣是以結果論，拍出的影像車牌清楚就行！太暗就打光嘛！沒光線就沒有物理量可以偵測，你拿美軍的夜視鏡來也沒用的！因為夜視鏡其實是「看溫度」的儀器，車牌上顏色不同的字與背景，在沒強光照射時溫度都一樣，不像越南叢林中的狙擊手，人的體溫一定比樹木高很多啊！

我其實愛死了這種科技的進步，資料越來越清晰越充足，其實很多事情會更簡化，更沒有爭議，大家可以不用這麼辛苦爭辯或處理模糊的資料，專心做對的事情，作讓大家快樂的好事！像律師這種以吵架爭論為核心的工作，在我來說即使有價值也不是很愉快的工作，少一點這類工作對大家都比較好吧？