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「叛逆」教授林智仁 搞研究只為KO人類難題

鄭閔聲

個人成長

攝影/陳弘岱

1197期

2019-11-27 11:55

從事研究,就是希望能對社會有點貢獻。」台大資訊工程系特聘教授林智仁說話簡約扼要,就像精準的數學算式,不需要多餘詞彙修飾。

林智仁的研究領域是機器學習(Machine Learning)與資料探勘(Data Mining)。他與研究團隊從二○○○年到一○年持續開發出的資料分類軟體LIBSVM,至今已被下載超過一一五萬次,是一個在全球被廣泛使用的資料分類軟體,許多與機器學習或「大數據」相關的應用,都在LIBSVM的基礎上進行。

 

在學術界,LIBSVM也被許多研究者使用。根據Google Scholar至一九年十一月的統計,林智仁團隊持續撰寫的期刊論文《LIBSVM - A Library for Support Vector Machines》,目前已被引用超過四萬兩千次,極可能是所有台灣產出的電腦科學研究論文中,被引用次數最多的一篇。

 

由於LIBSVM在實務與學術研究上的貢獻,林智仁在一一年、四十歲生日之前,當選電機電子工程師學會會士(IEEE Fellow),日後又陸續獲得國際人工智慧學會會士(AAAI Fellow)、電腦協會會士(ACM Fellow)等榮譽,也在一一年成為台大特聘教授。

 

林智仁

學術與實務上的貢獻,讓林智仁(左)多次獲獎,但他一直將解決實際問題視為最重要成就感來源。(圖片來源:林智仁提供)

 

但對於這些「豐功偉業」,林智仁彷彿並不在意,語氣甚至讓人感覺不願多談,僅簡短地說,「得獎是種肯定,但比起得獎,我更在意我的研究能不能對人類有幫助。」

 

他確實不崇尚這些「量化」指標。

 

台大數學系畢業後,林智仁在美國密西根大學取得工業工程博士,一九九八年返回台大資工系任教。回台灣以後,因為發現機器學習研究涉及的優化問題,和他的博士論文研究主題數值優化(numerical optimization)關係密切,因此一頭栽進這項當時還不受重視的領域。

 

剛投入機器學習研究,林智仁就發現,該領域學者多熱衷於提出新的方法論,並藉此發表期刊或會議論文;但他認為,替使用者解決問題才是從事研究的根本,因此決定從事機器學習軟體開發,希望讓不熟悉機器學習技術的人,也能有便利的軟體工具做數據分析預測。

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