嘉賓：高煥堂，臺灣VR/AR產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主席、臺灣銘傳大學(xué)《AI潮流下的創(chuàng)新設(shè)計思維》課程講師、臺灣科技大學(xué)VR技術(shù)培訓(xùn)課程講師、廈門VR/AR協(xié)會榮譽會長。擁有40多年碼農(nóng)編程經(jīng)驗。主修于美國Colorado州大學(xué)信息管理研究所、臺灣淡江大學(xué)管理科學(xué)研究所。專精于Android終端平臺、AI、Docker容器、VR技術(shù)等。
高煥堂老師AI創(chuàng)新學(xué)習(xí)專區(qū)：https://bbs.elecfans.com/group_1445

采訪內(nèi)容：

社區(qū)小助手：能不能簡單說一下，您是什么時候開始接觸VR/AR行業(yè)的呢? 又是什么讓您與它結(jié)緣的?

高煥堂老師：

1990年代，我在美國念書時，學(xué)習(xí)過VR。之后的工作都沒有涉及VR或AR。一直到2015年，在臺灣開始與HTC業(yè)務(wù)上接觸了新一代的VR設(shè)備。2016年開始加盟福州網(wǎng)龍公司，大力投入VR/AR+教育的相關(guān)技術(shù)和業(yè)務(wù)。

社區(qū)小助手：AI的概念非?；馃幔步?jīng)歷了幾次冬天，如何理性看待人工智能技術(shù)和行業(yè)的發(fā)展?

高煥堂老師：

2000年之前的AI是Rule-based的AI，也就是典型的AI，遇到了難以突破的瓶頸。2000年之后，隨著互聯(lián)網(wǎng)/物聯(lián)網(wǎng)的流行，大數(shù)據(jù)愈來愈豐富，電腦硬件運算能力也突飛猛進(jìn)，使得基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)的機器學(xué)習(xí)獲得巨大成長動能，逐漸變得火熱起來。但是它不是典型的Rule-based AI，而是機器自我學(xué)習(xí)的AI，所以有人說，應(yīng)該稱它為機器智能(MI)才對。

大家會常聽到，大數(shù)據(jù)分析可以提供復(fù)雜數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，但是常常無法提供因果性。因而今日的AI，天生就具有強大的數(shù)據(jù)歸納能力。由于越狹窄的行業(yè)領(lǐng)域，歸納效果越好，所以AI逐漸成為各專業(yè)領(lǐng)域的專家了，而且歸納性的瞬間推理，已經(jīng)讓AI展現(xiàn)出強大的專家直覺，并遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類，再也無法逆轉(zhuǎn)了。

從認(rèn)知學(xué)(Cognitive science)的角度而觀之，人類有三種邏輯思維能力：歸納法、演繹法和溯因法。今后，AI在歸納思維上持續(xù)勝出，而人類在演繹和溯因思維上取勝，雙方互補，人機共舞。

由于我們數(shù)千年來的教育偏于歸納性思維，新一代將與AI處于同一條賽道上，工作機會將會受到AI的影響。因而，AI很可能會大幅改變未來的教育行業(yè)。

由于AI在各行業(yè)可提供專家直覺，而且超越了人類，也提供人類更好的助力，所以在各行業(yè)的蓬勃發(fā)展，是必然的趨勢。

社區(qū)小助手：VR/AR一直挺火的，包括一些智能眼鏡之類的硬件也開始面向用戶推出，但是很多人對于VR/AR的具體使用場景不是很了解，能給大家簡單介紹一下嗎?

高煥堂老師：

最容易領(lǐng)會的場景是學(xué)校課堂，VR是一個工具，就像我們拿了一部照相機去捕捉到我們原來無法獲取到景色，可以增強老師的教學(xué)效果。例如，老師使用像Google Earth等VR內(nèi)容來教地理，學(xué)生的確有身歷其境的感受和體驗。

其次是工業(yè)領(lǐng)域，利用VR來遠(yuǎn)距遙控機器人。例如，鐵路的巡軌機器人就是一個很容易理解的場景。機器人把數(shù)千公里外的場景送回到管理人員頭上的VR設(shè)備，雙方實時交互。

還有，AR應(yīng)用于維護(hù)類工作，如醫(yī)生手術(shù)、電廠維修等都是很容易理解的場景。

社區(qū)小助手：您認(rèn)為增強現(xiàn)實(AR)和虛擬現(xiàn)實(VR)這兩個技術(shù)在未來哪個前景更好，為什么?

高煥堂老師：

AR與VR兩者會持續(xù)發(fā)展，而且相輔相成。例如，拿VR/AR旅游為例，一般而言，各地方的景區(qū)管理單位比較愿意提供經(jīng)費開發(fā)AR旅游服務(wù)，因為其能提升景區(qū)的服務(wù)品質(zhì)，這樣的效果是顯而易見的。然而，AR旅游只是更貼心服務(wù)已經(jīng)來到景區(qū)的游客，并未能把景區(qū)傳播到尚未來到景區(qū)的廣大群眾，以便吸引更多人們來景區(qū)觀光。而VR恰恰可在這方面表現(xiàn)得淋漓盡致。

例如透過Web VR或5G電視機的VR頻道可以將景區(qū)推播到數(shù)億個客廳里，能讓許多人在家里就能身歷其境地暢游景區(qū)，有效招攬更多人群來旅游。所以VR招攬更多客人來景區(qū)，而AR則對來到景區(qū)的客人提供更貼心的服務(wù)。兩者之間具有高度互補性。

社區(qū)小助手：普通工程師如何學(xué)習(xí)人工智能方向的知識?您有什么建議嗎?

高煥堂老師：

由于AI的知識體系尚未完全發(fā)展成熟，AI系統(tǒng)的開發(fā)和分工模式也還沒建立，使得AI的教學(xué)和學(xué)習(xí)，面臨一些挑戰(zhàn)。例如，拿比較成熟的芯片IC產(chǎn)業(yè)來說，IC制程分工是：設(shè)計一〉制造一〉封測一〉組裝(成PC、手機等)。反觀當(dāng)今的AI應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)，一個公司或一個團隊，把設(shè)計、制造(編程)、測試、組裝(Assembly)都全包了。其相當(dāng)于30年前的IC(半導(dǎo)體)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

基于上述因素，一般AI工程師大多先從Python/C語言的編程技能入手，然后理解NN神經(jīng)網(wǎng)路架構(gòu)和機器學(xué)習(xí)流程。然而，對于各領(lǐng)域的行業(yè)大數(shù)據(jù)分析工程師而言，其順序可以倒過來：先學(xué)習(xí)NN神經(jīng)網(wǎng)路架構(gòu)和機器學(xué)習(xí)流程，然后才逐漸學(xué)習(xí)Python等編程技術(shù)。基于這項需求，我寫了《不編程，而學(xué)AI》系列書籍。

社區(qū)小助手：自從業(yè)以來，遇到最大的困難與挑戰(zhàn)是什么?能否給我們分享一下您的經(jīng)驗以及心路歷程?

高煥堂老師：

數(shù)十年來，一直從事工程師的工作。后來想往設(shè)計師方向發(fā)展，就取去學(xué)習(xí)設(shè)計思維(Design Thinking)，這是一個很大的挑戰(zhàn)。然而，卻發(fā)現(xiàn)了這是邁向商業(yè)創(chuàng)新的很棒途徑，創(chuàng)新的過程就是利用工程師的嚴(yán)密邏輯來檢驗天馬行空的夢想，逐漸圓夢而已。

今年已經(jīng)寫完一本新書《動腦創(chuàng)新、動手設(shè)計》一書，預(yù)定2020年春季在北京出版上市。該書詳述我的經(jīng)驗和心路歷程。

社區(qū)小助手：工作忙的時候，您是如何平衡工作和生活的呢?聊聊您未來的規(guī)劃?

高煥堂老師：

以更多感性去看待科技，例如以<愛>取代<用>科技，更多擬人化看事物，少點物化看人，自然會讓工程師的工作與生活更加協(xié)調(diào)。

我已經(jīng)退休了，未來仍繼續(xù)以寫書、教書傳達(dá)我的感性科技觀。

社區(qū)小助手：采訪到這里就快要結(jié)束了，有什么話想要對大家說的嗎?

高煥堂老師：

VR/AR可以欺騙大腦，AI可以賦能大腦。兩者結(jié)合，如同蘇東坡把酒作詩，創(chuàng)意無限，如行云流水。