大學選科丨如何在人工智能世代成為專才？　專家教從AI發展3大方向尋選科出路

OpenAI推出的語言模組（Language Model）ChatGPT憑其卓越的「寫作」及「理解」能力震撼網路，令人意識到AI時代已正式降臨。近日，OpenAI再推出Sora，此生成短片的AI模型再掀人工智能熱潮，其強大功能令部份人擔心創意工業即將消失。AI發展之快有目共睹，莘莘學子如何在AI世代保留「有用之身」？哪些科目即將「抬頭」？不妨從AI發展的基礎尋找答案。

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AI發展還看「硬件」

AI的「智能」（Intelligence），亦即其解決問題或生成各種「作品」的能力源於機器學習（Machine Learning），演算法（Algorithm）通過分析大量數據，找出數據的關係，並推算新輸入的數據將發展為什麼「結果」。AI要「進步」（解決更多複雜的問題），就要不斷「學習」（持續分析大量數據），那麼電腦的運算能力就是關鍵，而運算力則與硬件質量息息相關。

由互聯網興起到現在的AI熱潮，大眾都容易忽略這些「軟件」所依託的「硬件」，包括晶片、電能設備及新材料等「有形」之物。沒有完善的電腦網路、強大的運算能力及穩定的電能供應，發展AI便是癡人說夢。當諸國比拼AI發展，不單有電腦工程師參與，其實背後還有大量鑽研硬件的科學家、工程師和專業技術人員貢獻心力與智慧。而大專院校也將配合社會發展，開設各種相關學科，全力培養所需人才。與AI發展相關的科目其實非常多，遠遠不止那些標明「人工智能」的科系。

與AI相關的學科比想像多

配合AI算法突飛猛進，要有越來越強大的電腦運算能力，高性能晶片乃關鍵所在。要有更高效能的微處理器和集成電路，意味需要更多擁有材料科學知識的人才，材料科學（Materials Science）及相關工程學系的畢業生適合投身晶片工程業。另一方面，為了令AI演算法運行得更加流暢和高效，要不斷改進電腦架構（Computer Architecture），從事相關工作的工程師不僅要了解軟件和硬件，還要有創新能力，改進處理器架構和存儲系統。數據科學（Data Science）、雲計算（Cloud Computing）和邊緣運算（Edge Computing）的相關學系都著力培訓以上專才，畢業生也將有機會搭上AI飛速發展的列車。

選科莫當「標題黨」

當AI走入大眾視野，莘莘學子及家長理所當然對AI相關科系產生興趣。正因為希望學有所用，學生選科時更要深入研究，切忌一葉蔽目，不見泰山。除了標明「人工智能」相關的學科，學生也可留意與AI發展有關的專業，令自己有機會在AI的「軟件」和「硬件」領域發展。學生希望乘風破浪，就要好好了解這股AI大風，從何而來，因何而起，方能借助風力，揚帆出海。

當看見一間漢堡店門庭若市，生意火旺的時候，應該在旁再開一間漢堡店，還是選擇火乘風勢，販賣汽水飲料？

這是一道沒有既定答案的問題，答案也不只一個。

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