師大科技系的AI應用專家蔡芸琤教授寫的這篇文章真好！正因為她是AI專家，她的觀點就顯得特別有意義，有發人深省的參考價值！我目前致力的影像辨識事業，與她擅長的AI創新應用，技術內容上有很大的差異，但都屬於AI領域的新發展，我賣的軟體也確實導致一些人的工作被電腦取代而消失！

回想起來我會變成今天的影像辨識專業，整個事情的起源濫觴可能就是我30年前已經意識到自己海洋聲納專家的工作即將被科技取代了！有興趣可以回顧一下這篇我2016年寫的文章：一切都是從側掃聲納開始的！

當時(199X年)我是海洋研究所地質組博士班的學生，聲納是我們探勘海洋的主要工具！但是聲納其實是個提供「間接」資訊的工具，我們需要的其實是海底的「影像」，但是因為海水會吸收所有的光線甚至所有的電磁波，所以空拍機、衛星影像或任何光學攝影，甚至雷達，都沒有辦法讓我們直接看到海底，所以只能依賴類似蝙蝠或海豚的探測環境方式，用聲波對海底的反應建構出模糊的海底樣貌！

如上圖的上半部分，原始的聲納影像跟我們習慣看到的正常光學影像很不一樣！需要懂得聲納原理的「專家」，如我這種人才能正確解讀，我們少數看得懂聲納圖的人也以此為傲！但是那時剛好是電腦起飛的年代，雖然商業化的聲納影像解讀軟體還未上市，但是我已經從很多論文中預見了這個趨勢！

聲納資料的影像處理物理原則是很簡單明確的！所以我那時就常說「聲納不是高科技！」只要有適當設計的聲納資料處理軟體，誰都可以輕易看懂聲納提供的資訊，我們這些聲納解讀專家的工作價值意義就消失了！只需要極少數我們這種懂聲納原理的專家，配合一個程式設計高手就可以取代絕大多數「聲納專家」的工作了！

也因此我當時就對於大量目視解讀舊聲納資料培養「經驗」的訓練毫無興趣！我只想努力學好程式設計技術自己寫出聲納資料處理的軟體！但是我的老師們完全不支持我，還大潑冷水！但是我堅持我的看法與努力方向，稍後也證實世界真的朝我預期的方向在演變！所以我很難感謝台大對我的「栽培」！

當然我沒有資源也沒受到台灣學界與業界的足夠支持，所以即使我的聲納軟體技術確實相當成熟，還是在此議題上沒有太多建樹！但是卻意外開啟建立了我目前影像辨識事業的基礎！所以按照蔡教授的論點，我就是那知道自己將被淘汰的五個人之一！我沒有因此焦慮，而是努力學習找到新的出路，也真的找到了！

有趣的是：很多炒作AI技術的人，已經急於讓大家相信連影像辨識的研發工作也即將被「深度學習」技術所取代了？只要熟悉ML、DL與CNN的操作，加上有足夠的資料，你就不需要真的懂得影像辨識原理，也能做出各式各樣的影像辨識軟體？但這顯然不是事實！而且他們說的「深度學習」與蔡教授上開文章中說的「深度學習」意義是不同的！前者是指讓「電腦」學習，後者是說讓「人腦」學習！

我認為至少在現階段，甚至至少半個世紀之內的未來，影像辨識軟體的研發要做得好還是必須專家的努力學習親自動手動腦去分析理解與實作，所以我的工作在我有生之年都不會被AI取代的！我也很積極想推廣這個事實與理念！真的迷信只需要使用「深度學習」的技術模式，就可以用來發展影像辨識事業的人才是最可能失敗乃至失業的AI受害者！蔡教授說：你必須用你自己的大腦好好的「深度學習」才是正確的方向！