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近日雜誌報導「15歲周奕勳用程式語言找回學習的意義:9歲的他開始自學程式語言，就此意外地走出人生的另一條路。」。他2015年兩次到矽谷參訪，現在已經從高中休學，擔任台灣一間APP開發公司的實習前端工程師。前一陣子另一則轟動世界的新聞則是「橫掃人類頂級棋手豪取60勝的Master公布真身：AlphaGo升級版！」。把這兩件事情連在一起，它告訴我們，人類傳統走的路已經漸漸在崩潰，我們必須找出不同的道路來。
Kevin Kelly曾說面對AI人工智慧時代來臨，人類要先擁抱人工智慧，然後再操控人工智慧，就像AlphaGo是人工智慧與人類團隊結合的成果一樣。當人工智慧再加上機械身體後就成為機器人，這時候可能人類就要小心了，有人說它可能在未來幾年間取代40%的人類工作。投資購買機器人的資金流到了生產機器人的公司，減少的人力成本就持續回饋給使用機器人的公司，而剩下的失業人口就變成了政府的負擔。再發展下去也可能就會是好萊塢電影想像內容的實現:機器人終將掌控世界。電影導演往往就是世界未來發展的編劇，因為觀眾看了就像被催眠般地將情節寫進潛意識中，日後自然就會有人將它實現出來。政府智庫與顧問公司可能要未雨綢繆，為此規劃應變方法。
AlphaGo利用機械學習的方法，除了輸入人類的棋譜外，在人類團隊的指導下，它持續自己跟自己練習，下棋的功力因此逐日增加。從這裡可以發現持續進步發展的訣竅:基礎教育、自我學習、實際操作，然後再加上師傅指正，以免誤入歧途。同樣的，每一個人可能也要放棄傳統依賴老師教導的老路，開始自我上網學習科技新知，以跟上人工智慧機器人時代的腳步。
想跟上時代不被取代就要建立自學能力
當前金融科技正紅，數位金融大幅減少了銀行行員的需求，許多分行都被自動櫃員機ATM所取代。其實ATM本就是一種不會動的機器人，無人分行差不多都已經可以滿足一般服務民眾的需求了。不足之處，頂多加個遠距視訊服務就行了。日本保險巨頭Fukoku Mutual Life Insurance就在今年開始引入了IBM日本公司的Watson AI人工智慧系統，用來協助保險理賠工作，並且由此計劃裁減近30%的保險理賠評估部門員工。
看到這些，會不會有些心驚膽顫，擔心自己未來的飯碗不保﹖長遠來看，趨勢可能就是這樣。但是一切改變總是有一個過程，比較少一夜白頭的那種迅速變化。我們真要把握這段轉換時間，把自己口袋裏的求生包裝備更新充實一下，以便應付未來變化後的需求。
學生剛開始大部份都要靠老師教。但科技時代，老師的知識也是屬於需要被汰換的範圍。所以我們要開始練習戒掉對老師的依賴，不再接受二手知識，讓自己從網路直接接收第一手的資訊來學習。在數位金融浪潮中，金融業從業人員有幾個要自我學習的範圍，包括數位金融、科技與英文。要想辦法在最短時間內，自己將這些範圍的技術學起來。
要自學才能跟著自己的程度走
近代科技變化快速，像近幾年電腦科技的流行主題，由雲端運算、大數據、物聯網，變化到現在的金融科技。就如同時裝界一般，每年每季都有新款推出。要跟上時代，就只能靠自己學。現在網路發達，什麼資料都有，又有線上媒體，早將重點內容節錄整理起來刊出介紹。只要我們每天看看，應該就都能跟上潮流。
自學的好處，就是能跟著自己的程度走。因為像數理科目是有連續性的，一旦有一小段不會，後面就完全跟不上，永遠都聽不懂，課上了也是白上。沒有回頭補上失落的那一段，後面再怎麼上也不會。但若是自己看書學習，我們就可以自己控制進度，等把不懂的搞到懂後，再往下學習。不會像上課那樣，要去追那一匹持續在跑的馬，永遠都沒有追上的希望。
前幾年，美國開始推廣人人來學習程式設計，連歐巴馬也在寫。我是有點懷疑這是否有意義，因為這種東西要做到有點功能出來，都是要耗費相當龐大工作量的。你如果不是持續從事這工作，根本沒辦法累積到這麼多知識與產出。只是偶爾摸一下的話，學的東西一下就忘了。就像以前的電腦指令一般，不常用的一兩個禮拜就會忘個精光。但若是要以此為業，則就必須持續學習，溫故知新。
程式設計本身做的人多，變化也快，沒多久就有一新的語言產生。就算語言相同，廠商一兩年也都會推出新的框架。基本上也都是用不同的方法，把同樣的事再做一次罷了。這種東西太多了，也不可能每個都學。何況往往再過不久，這些東西就又被廠商給拋棄，所以都只能看看風向，了解個大概。反正我們每天都會收到很多的產業電子報，有什麼新東西就瀏覽一下。當有一天你發現有什麼東西已經成為潮流，那麼就可以再投入時間把整套東西都學起來。
挑選好教材是自學成功的關鍵
好的教材很重要，是自學成功的關鍵。挑到好的教材，就像找到好的師父一般，能讓你學到真功夫。但是一般的課本注重概念解說，設想你未來會成為科學家，所以就用啟發式教學，長篇大論的證明給你看，希望你了解原理，然後再會思考。可是到考試時卻只是考你應用，那套原理始終用不上。
所以除了原理之外，最重要的就是方法。要能教你步驟一二三，一步都不能跳。方法與步驟，是連結原理與應用之間不可或缺的元素。要找教你方法的書，講解原理後會教你步驟，然後要有不同的範例，讓你知道在什麼時候該怎麼用。同時也要有可執行的程式、可運作的線路、可組裝的繪圖、可產出的方法等能看到真正實現案例的說明。也就是要找那些按部就班、有層次、有重點摘要、有原理簡單說明、有方法步驟，然後有範例的書當教材，而不是要文章式的長篇論述內容。
千萬不要把以字典式編排的參考手冊當做教材。就算看了厚厚一本各個功能的說明，你還是不會用。要找到真正分程度的教材來讀，一課一課一單元一單元的學習。像我們學做菜一般，就算看完所有材料的來源、營養等詳細介紹說明，還是不會煮菜。我們需要的，是教我們每一道菜做法的食譜。如同國外許多技術書籍往往把書名取為某某CookBook一樣，自學的第一步，就是要找出教導各種學問的食譜。
還有，英語能力也是快速吸收的關鍵。它讓你不用等人翻譯，可以直接找到第一手的資料。但英文能力不是一蹴可及的，要累積單字和短句，慢慢的就會了解某一特定主題的說法，一個個學習。時間久後，就可以慢慢的能和開始和外國人溝通了。
戒掉對老師的依賴
個人覺得真的需要改變靠聽老師上課的習慣。看比說至少快十倍以上，找到好的教材自己看懂，絕對比你聽老師慢慢講解快得多。就算線上課程也一樣，既然都上線了，幹嘛還要盯著銀幕等講者一句句地慢慢說呢﹖找教材，開始看，不懂，就上網查，自己掌握進度，才不會有斷點。要跟上人工智慧時代，還是放棄去上課的想法，戒掉對老師的依賴，從今天就開始練習自學吧。
作者簡介:夏肇毅，提供雲端理財機與教學服務之CubicPower.idv.tw創辦人。曾服務於緯創軟體、英商路透社等金融與科技單位從事金融軟體開發專案工作。
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