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做到好與作到贏的掙扎
2018/01/20 04:28
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你想過自己的生活中有多少這種抉擇嗎?事實是:贏了未必表示你將事情做好了,把事情做好了也未必一定會贏!甚至可能因為你堅持要將事情做到好,所以輸了!對我來說,這一直是我日常生活的一部份!或許我一直有一點亞斯伯格症的傾向,忍不住就是會傾斜到「做到好」的這一邊,年紀漸長後心態其實改變不多,只是慢慢會顧及旁人的期待與感受,會替自己「就是想做到好」的個性找一些理由,骨子裡我一直都很不想理會大家認為很重要的「」這件事!

這種個性讓我失去很多現實的好處,但是得到的也很多!最近我和RD正在積極研究動態車牌辨識中軌跡追蹤的演算法,到了這種層級的研究,你只會看到別的先進國家團隊酷炫的展示影片,如何實作的演算法?參考文獻就不會寫得很具體了!而且商業化的技術對於效率的要求更遠遠超過一般學界的論文發表,看論文公式寫出來的程式通常是不能用的!

此時真正可以讓我的研究往前走的關鍵,不是別人做好的酷炫函式庫(LIB),也不是某位大師的驚世巨著,更不是SCI論文,而是我自己腦袋裡,高中大學甚至國中時學過的基礎物理與數學!真的是這樣!我從看到的資料中呈現的問題與現象,用物理與數學去思考,下一步該怎麼作?或可以怎麼做?這其實都是很明顯的。只要正確的把物理數學觀念寫成程式,多做一些數位實驗,通常就能順利過關。我作研發只怕沒資料,從來不怕沒「工具」可以解決問題的!

雖然我自己讀書時,數學是相對成績最差的科目,但是原因很微妙,是因為我太堅持想「真的理解數學」,而不是「考好」數學!物理我比較能自然的全面理解,也順勢就能考出好成績,但是對於數學,我常常無法很快的理解,所以會忍不住一直想,一直推導算式,或塗鴉繪圖嘗試理解,而不是多做題目,多背公式或解法!所以時間花得沒有比較少,考試成績卻一直不好。好處呢?知之為知之,我弄懂的數學就會變成我一生都不會忘記的本能

昨天就是我想到軌跡判斷的一個邏輯,因為近日業務太忙,請RD幫我實作那部分程式,但是他有點卡住,我立即教他可以用向量內外積的數學方法計算,我不假思索就寫出公式,也立即用簡圖解釋給他聽。這其實是高中向量幾何學一定會教到的基本數學,但是一般人讀過應該很快就忘了!我在40年後還是像剛剛學會的一樣熟練!而且看到實際問題時直接就會完美結合應用!

如果我當年稍微「聽話」一點,好好「讀書」,就是專心考好考試,盡量多贏一些同學!我應該就不是現在的我了!對我來說,正因為當初的不聽話,不夠認真的去贏更多人,總是花太多時間去嘗試理解物理與數學的意義,理解程度超過考試所需!熟練程度卻低於考試要求。我現在才能對於看到的影像,該如何處理與辨識隨時都有具體的想法!而不是像算命一樣,總是用外部別人建立的邏輯去解釋現象,甚至預測未來!

人生大家都差不多長,有得有失,只是我很同情當時一樣用功,學過的知識卻忘光光的那些同儕!我對幾十年前學的物理與數學,真的好像騎腳踏車一樣,已經變成我本能的一部份了!如果你也是這種人,做研發工作應該會有前途的!讀書時成績最好的,好到不太自然的那些人,就是大家說的「頂尖」人才,或許才是比較不適合作研發的人吧?他們比較適合作那些有SOP的工作。

最後說個笑話當結論吧!現在資訊界有個很熱門的想法,是將自己都不太懂的很多方法技術,大量的用電腦去嘗試解決自己也不太懂的問題,他們稱之為「機器學習」!還稱之為研究AI人工智慧的利器?你覺得這個想法好不好呢?我研究影像辨識算是AI研究的一支,但是我可以保證我絕對不是這麼做的!事實上應該說正好相反!我不容許任何我不確實知道在幹嘛的程式碼存在我的軟體之中

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