专攻人工智能研究的台大资工系许永真教授，研究室名称为“智能型代理人实验室“（Intelligent Agents Lab），谈到这个大众颇为陌生的专有名词，许永真表示，其实是因为人工智能曾经经历过黑暗期，上个世纪 80 年代后期人工智能被过度期待却没有办法拿出相称的成果，结果古典的人工智能就被打入冷宫了。

不过从事人工智能研究的学者过去 30 年还是持续在努力，目标并不是要以计算机来仿真或取代人类的智慧，因为那毕竟是太过遥不可及的事情，而是有没有办法将一些问题以优化的方式解决？后来也就把这些发展称为智能型代理人，许永真也提到，这个中文翻译不够传神，因为 Agents 其实是有自主能力的。

什么是智能型代理人？

所以智能型代理人，就是针对某些任务，在它知道的知识范围内，能够以最好的方式自主完成。古典人工智能的目标是要跟人类一样好，但是到了智能型代理人，则是把目标放在把事情做好，所以不以人工智能来形容，也是怕被误解是古典人工智能，现在主流的顶尖国际研讨会其实是以 Multi-agent systems 为名。

许永真表示，智能型代理人这个领域主要研究的方向是怎么解决问题、怎么做规划、怎么做不同实体之间的协调与互动，所以发展出很多算法。现在最热门的领域是机器学习，但机器学习只是人工智能里面的一小部分，其他还有自动规划、互相协调等领域也都有各种算法，而且这些领域应该会是下一波的研究重点。

你可以想象一下，透过机器学习打造了自动驾驶车，但是车与车之间、与号志之间的互动与行程规划，其实会是一大堆自动驾驶车上路之后会面临的问题。

许永真是台大信息系第二届的学生，当时还没有人工智能的课程，直到大四有一位客座教授回台湾开了人工智能的课程，才引发许永真的兴趣，并且出国之后就专门研究人工智能。为什么觉得有趣呢？许永真提到，当时还是古典人工智能，着重在自动推理的研究，也就是举一反三的能力，这对许永真来说，如果计算机能做到这件事情，那实在太棒了！跟现在有点不同，现在的机器学习是要训练计算机一万次，计算机才有办法成功自己做一次，但是那时候是反过来，想要达到教计算机一次计算机就可以自己做一万次，所以当时被这种愿景强烈吸引。

人工智能的时代，这样栽培小孩才对！

在人工智能的时代，下一代的教育会有什么不同吗？许永真表示，其实人工智能只是让软件或硬件变得更聪明了，这意味着下一代必须要了解科技，并懂得怎么好好运用科技来帮助自己与社会解决问题，但是倒不见得一定得学怎么写程序，因为会写程序与懂得善用科技是两件不同的事情，如果没有动机、没有使用的环境，学写程序就像学英文一样，可能是没有用的。

许永真认为，过去的教育希望小孩努力把该学的科目学好就好，但是这样的观念一定要打破。一个学生，其实越小的时候要接触得越广越好，慢慢才深化，所以这也是为什么美国的大学入学的时候并不分科系，栽培所谓的 T 型人才才是比较正确的做法。

现在有很多人其实知识的广度都不够，所以也连带会让他们问不出对的问题。许永真说：「你可以不必变成五个领域的专家，但是你要知道如何与五个领域的专家对谈与合作，所以你不能只懂自己的领域。」这种跨领域合作的能力是未来人才必备的能力，也是现在美国高等教育的重点。

现在有不少大学生都只顾着把自己的事情做好，但是这样将来也还是可能会变成一个没用的人。许永真以自己为例，当初大学所修的那些学分，现在回头去看，其实已经都没有用了，但这不代表那些时间是浪费的，重点在于你有没有获得什么能力？只顾着把自己的事情做好，就会欠缺了与别人合作的经验和能力，这是必须要特别加强的。

思考一下，如果有一天你到 Google 去工作，你以为只要做好自己的事情就好吗？你的同事可能来自许多不同的国家，他们还有可能是各个领域的博士，根本没有共通点，那你知道要怎么和这些人共事吗？

所以让自己变得更通才、更懂沟通与合作，是下个世代从小就要开始养成的习惯。另外，上大学之后，要开始有意识地培养自己做研究的能力。

美国的大学虽然大一都还是不分科系，但是有些学生已经开始进研究室了，而台湾的大学生则认为做研究是研究所才需要做的事情，其实不然，重点不在研究什么，而是你能不能学会如何做研究，并且把这样的能力带到职场上？其实大学生已经很有能力做出很好的成果了。许永真鼓励大学生，别虚度时光，尤其如果大学里面有老师愿意花时间带学生做研究，那更要好好把握，大一就进研究室开始学习吧！

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