瓦力是恐怖片，問題就在那艘太空船 ！

看過這部電影嗎？偶然看到這篇評論文章瞬間背脊發涼，聯想到現在的年輕軟體工程師們面對的所謂AI學習與工作環境！真的很像電影劇情的描述，表面上甚麼生活大小事情都有很多工具服侍你，做任何工作也都有不必傷腦筋或體力的方式，如果每一個軟體工程師都不再被要求自己寫程式處理最核心根本的問題！最後他們會被訓練養成甚麼樣的工程師呢？會看說明書組裝賣場買回家的書桌套件的，那是普通人，會從無到有設計製造出完整書桌的人才是工程師！

我們公司是做影像辨識起家立足於業界的！目前車牌辨識、閱卷辨識、乃至各種客製化影像辨識等等，已經是台灣技術頂尖的公司之一！但是與大多數公司很不一樣的是：我們的所有技術都是來自自行研發，我們公司使用的最「專業」外來軟體只有PhotoShop！其他做影像相關研究常用的MatLab、OpenCV、或甚麼AI模組之類的東西，我們通通沒有，當然也不會用！

所有本公司開發的產品與累積的技術資產之中，除了微軟VB.NET提供的程式資源之外，沒有任何其他外來的程式元件模組，所以絕對可以通過任何最嚴格的資安檢驗！雖然我們不會覺得自己比國外開發專業模組的程式師們聰明，但我們相信針對自己的需要開發的程式會最剛好適用，也會最有效率！真的出錯時也一定會修理，使用黑盒子就難說了！我們必須做售後服務的！用黑盒子模組很麻煩的！

這兩三年算是我逼著我的徒弟，年紀已30出頭的RD，回鍋去讀南台科大的資工研究所碩士，我們公司的影像辨識研發做得很好，其實並不需要她去「進修」學新的武功！她也不需要拿這個學位來加薪。我要她去學的是：現在流行的東西！AI科技吵得震天價響，近年也開始入侵影像辨識領域，雖然還沒看到有市場競爭力的產品上市，但是連一般客戶都朗朗上口的AI技術名詞，我們是專業人士怎能不懂呢？

所以讓RD去當學生上課的背後，我也是跟著偷學的！之前概念比較模糊的ML(機器學習)、DL(深度學習)與CNN(類神經網路)等等技術名詞，經過很多相關課程的洗禮，算是已經跟上那些所謂的AI專業人士了！但是RD很抱怨那些課程的「實作」部分！大概都很像下面這個網頁的教學：

都是必須安裝引用套用操作很多黑盒子程式模組，越昂貴的模組當然就越簡單好操作，但是一樣的狀況是：你跟影像辨識的過程與資料內部發生的事情完全隔絕了！你根本不知道那些程式如何處理資料？資料與計算的底層到底發生了甚麼事？怎麼作都像是隔靴搔癢沒感覺！這樣做「研發」，最好的狀況只是像我們多數成年人都會開車騎車，但都不會修車一樣！

但是去讀資工所的學生就是未來的修車師傅欸！如果連師傅也這樣「養成」？讓學生以為修車就是必須依賴那些不知所云的很多昂貴黑盒子？根本不知道也無法掌握影像處理與辨識的實際過程，那算是甚麼樣的專家？各位不覺得這種半調子根本不懂專業知識，也沒能力寫程式處理底層資料的AI專家越來越多了嗎？他們以為「純」AI技術就可以凌駕一切專業？

我的RD是已經先完成影像辨識實務研發訓練的人！她「已經」可以修車，甚至可以自己手工打造汽車了！所以對此上課方式特別反感！覺得很浪費時間沒學到有用的知識概念，而且我們公司也不需要使用那些模組。本來就是來觀光遊覽的，卻要被迫去處理那些安裝版本不相容等等繁瑣鳥事才能完成作業？煩死了！

但是更恐怖的是：這樣養成的AI軟體工程師會是甚麼樣的人？未來數十年他們會帶著甚麼樣的心態與能力去「研發」AI軟體？因為他們並沒有像我們師徒一樣，有充分自己寫程式去分析處理底層資料的經驗與訓練，即使上課時老師教過原理，但是實作時都是使用黑盒子模組，就像只是看NBA影片教學，打電玩遊戲當日常「訓練」的籃球隊，到球場上能真的打好實體籃球嗎？

你們不會擔心嗎？更糟糕的是任何人的學習時間就是那麼多，如果研究生不能自己寫程式處理所有資料練功，整天只是煩惱一大堆黑盒子AI軟體模組如何安裝整合的瑣事，時間一樣耗掉了，但是那些搞定軟體安裝相容性的「技術」是沒有價值的！外來軟體更新之後，你記得的所有步驟都沒意義了！還損失了真正學習有用的知識與經驗的時間！

所以這種方式概念發展出來的AI世代我覺得非常恐怖！年輕人不再重視真正恆久有效的科學知識，也不再相信自己可以直接寫程式操控所有的細節資料，就像嬌生慣養的公子哥兒，天天等司機接送上下學，根本不認得上學的路要怎麼走一樣！大家如果都太依賴這個模式，人類的科技水準絕對會因此停滯甚至倒退的！就像瓦力那部「恐怖片」演的一樣！