「因為追尋，所以值得放棄」臺灣大學資訊工程學系教授暨Appier首席機器學習科學家林守德說到：「跳脫舒適圈追尋新的挑戰的過程，讓我的人生變得更精采豐富」
大學聯考考上第一志願臺大醫學系，林守德因為志不在行醫，選擇臺大電機系。在大學四年期間，對於電機工程這個領域並沒有培養出太大熱忱，但天資聰穎的他不僅課業表現優異，也獲得直升臺大電機研究所的保送機會。
放下目前的自己重新沈澱學習 毅然投身AI人工智慧研究
抱持「人生不該自我設限」的信念，林守德選擇放棄研究所，利用入伍服役的這段時間去思考自己人生應該怎麼走。漫長一年半的義務兵役，他是在台灣最北端的東引島上度過，為了消磨無處可去的空餘時間，於是讀遍島上圖書館所有書籍，包括數本談論人工智慧以及複雜科學的科普書，提及電腦的運算如何能夠對於工商業、民生經濟、政府政策，人類永續生存等領域產生影響甚至找到各種解決方案，為他帶來極大啟發。其中一個對他而言啟發很大的人物，是基因遺傳演算法的鼻祖John Holland。
退伍之後，林守德旋即負笈千里，前往John Holland所在的美國密西根大學念研究所，一心想轉攻AI。當時半導體與通訊正紅，身旁的師長、朋友，沒人贊成他轉行。因為自己軟體的背景不足，也沒有受到正規人工智慧相關的訓練，加上語言以及文化的障礙。很多事情與技能都要重新來過。
「通常到一個非母語的環境，我們希望用自身在學識與技術上的優勢彌補語言的不足與文化的差異，但是偏偏那時候的我對於AI的技術也僅是剛入門」林守德覺得在美國的前兩年應該算是人生最低潮的時期，有時候表達一個想法常被無視，對於從小到大求學之路一路順遂的他，從來沒有如此深切體會到被輕視的感受。「但是我的個性中有一種無由的堅持，而碰到想做的事情，不管阻力再大都一直堅持下去」。他在密西根轉到人工智慧博士班的申請並沒有成功。當時他有兩個選擇，一個是拿著電機碩士的學位在美國就業，或是轉換環境再重新申請AI博士班。
當時他毅然決定繼續從事AI的研究，於是離開密西根去南加州大學的ISI（information science institute）以無薪的身分擔任研究助理。剛去南加大的時候因為沒錢，是以一天10元的價錢睡在學長家的沙發。後來找到了一間很便宜的公寓，想找人分租卻一時找不到人，才發現因為那間公寓坐落於洛杉磯治安很不好的一個區域。「我常常晚上的時候聽到槍聲，然後就會看到直升機的探照燈在巡邏，不過當年真的沒有太多選擇，林守德也理解到，未來需要在學術界生存，英文的寫作能力其實非常重要。因為自己的英文能力一直沒有很突出，他在美國前三年在就上了五門不同的英文寫作課，很仔細的去研究怎麼樣寫出一篇清晰簡潔的論文。也因為這樣的努力，他的英文寫作能力一路從被教授勒令全部重寫，進步到後來能夠在台大開設英文寫作的課程。
「這部份完全是苦學而來的，跟天份沒關」林守德這樣說。
就在他的銀行存款剩下只有千位數的時候，事情終於出現轉機。他無償擔任研究助理的工作受到實驗室主持人高度的肯定，不但幫助他申請到博士班的就讀，更為他找到了擔任研究助理的職缺。「跟很多同學在申請到學校就拿到獎學金的狀況比起來，我拿到獎助學金的過程坎坷許多」。接下來他生平第一篇以第一作者發表的論文， 在Web Intelligence這個國際會議三百多篇投稿中脫穎而出，獲得最佳論文獎。
受青睞加入美國國安計畫 用AI協尋恐怖分子
「人要擺在最適合的地方，才能發揮自己完全的潛力。」南加大攻讀博士班期間，林守德如魚得水，從事他渴求的資料探勘研究，聚焦於如何從巨大社群網路中找到異常的個體，而且在博士班尚未畢業，他即受到美國羅沙拉摩斯國家實驗室（二戰製造出原子彈的實驗室）青睞，邀請參與利用資料探勘尋找恐怖分子的計畫。在當時，他是少數非美國籍，能夠進入國家實驗室參與國安重要計畫的學生。
在人才濟濟的美國，得到旁人夢寐以求的工作機會，看似心如所願、前程似錦。但是林守德那時最嚮往的，還是學術上面的自由，可以自己做自己想做的研究。基於「因為追尋，所以值得放棄！」的個人信念，林守德再度不願自我設限，毅然放棄國家實驗室的工作、決定返臺，因為他希望自己可以不斷跳脫舒適圈，追尋不一樣的挑戰，尤其在豐富經歷、拓展人脈的同時，也能做出貢獻。
返臺貢獻所學培育人才 創建機器學習應用團隊
2007年回國後，林守德在臺大資工系任教時期，創立「臺大機器發明與社群網路探勘實驗室」，傳授多年來他在數據挖掘領域深耕的知識與經驗，共同帶領團隊擊敗各國臥虎藏龍參賽者，連續五屆獲得有「資料探勘世界盃」稱號的國際頂級賽事ACM KDD Cup冠軍，輝煌記錄至今未被打破。2013年，林守德決定退居幕後、將心力轉向為主辦資料探勘比賽，希望能夠把多年參賽的經驗貢獻到如何辦好一個資料探勘競賽上，迄今已擔任四個重要比賽主辦人，包括ACM KDD Cup。也正在著手將如何舉辦資料探勘競賽的心得寫成論文公開發表。
因為林守德長期研究主軸，聚焦於解決機器學習實務應用上的挑戰，堪稱臺灣首屈一指權威學者，所以多次榮獲國內外知名學會頒發的最佳論文獎與優秀論文獎，擁有與業界超過五十家公司的合作經驗，更三度獲頒「Microsoft研究獎」以及得到「google研究獎」、「IBM研究獎助」等有目共睹的卓越成績。除了產業認可之外，林守德還是臺灣EECS領域，第一位獲得美國空軍AOARD研究獎助（共五年）的研究者，並且學術領域也獲得諸多獎項，如「吳大猷年輕學者獎」、「傑出人才基金會年輕學者創新獎」。
儘管響亮名望持續加身，林守德未曾忘記培育人才，他目前指導的研究生除了在國內外軟硬體公司擔任研發工程師外，也有在國內外名校如UCSD擔任教授者，更有新創公司的創辦人。近年來鑑於AI蓬勃發展，2017年起，他受邀教育部資科司邀請規劃成立人工智慧人才培育辦公室，在擔任主任的一年半時間，便規劃臺灣AI課程地圖、AI嘉年華會，AI科普網站以及第一屆的AI Cup等舉措，對於激發全臺學子AI學習熱情有推波助瀾之效。
從學界走到業界 實踐應用科學家的理念使命
林守德迄今跟許多企業合作過，在合作的過程中，也漸漸發現自己平常在論文中設計的AI模型，雖然技術上看似沒問題、但是離落地應用還有一段距離。這段距離並不是因為正確律不佳，而是實際執行時許多實務上面的細節需要解決。例如資料蒐集可能很零碎有偏誤，例如模型會隨時間與資料偏移，甚至常常要解決標記不足的問題。因此他斷言：「未來的 AI 決戰關鍵，並不是模型本身的優化與正確律的提升，而是在於誰有能力把這些實務應用上看似瑣碎但卻不得不面對的問題解決，研發出核心技術可真正落地的產品。」所以科學家必須跨出研究室，對於AI實務面上會碰到的問題做更進一步的釐清，找到落地應用的出口，尤其 AI 研究與 技術仍在不斷演化革命，與時俱進更能掌握發展趨勢。
「在學術界二十年了，出了上百篇學術論文，也教出上百個碩博士研究生。於是開始重新詰問自己，下一個挑戰是什麼？」所以，林守德決定再度跳離舒適圈，仔細思考如何更將AI帶入業界。他在2019年與同事共同創辦「創見科技」這間 Edge AI新創公司，專注於街景資料的探勘分析。更在 2020 年 他更以借調的模式加入知名 AI 新創獨角獸 Appier，擔任首席機器學習科學家，期許自己能夠跨 足 AI 學術與產業界，藉以縮短實際應用斷層。 與此同時，為因應將來面臨他之前提到的「第三波人工智慧革命」，林守德也在2019年起參與科技部「AI 創新研究中心專案計畫」，進行「窮人的深度學習： 在有限資源下運行深度學習之相關技術」專題研究，希望能夠讓AI的使用更廣泛更容易。從產業的角度找出 AI 的弱點，並以研發為基礎來布局未來「人工智慧普及化」的產業需求；他不僅在 研究上持續精進，也將研究成果帶到業界，更用未來的視野來解決各類型痛點需求，期望幫助臺灣 AI 新創在世界搶占一席之地。
能夠為人所用的創新科技，才有真正意義與價值
「機器學習告訴我們，只要確定目標，一步步朝著目標走，就能夠期待到不錯的結 果。」林守德從一開始鼓勵學生加入新創公司，到後來自己擔任業界的技術指導與 顧問，甚至捲起袖子跟同事攜手創業，不啻是懷抱應用科學家勇於實驗、創新、挑 戰精神，一步步推使夢想實踐的最佳印證。 隨著 AI 蓬勃發展，勢必有越來越多應用問世，人類將從中受益，也會迎來不小挑戰，需要有林守德這樣長期投身 AI、兼顧理論與實務的專家，傳承經驗、培育人才、摸索科技定位，乃至於建立一套能讓大眾了解的透明化決策機制，讓 AI 發揮真正價值，輔助人類打造安全又智慧的未來世界。
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