不會被 AI 滅門，AI 教父：電腦科學價值遠不只是寫程式

很多人認為電腦科學學位就是程式設計，這門專業將是 AI 挑戰下的首批犧牲品，但 AI 教父辛頓說，現在不是放棄電腦科學學位的時候，因為電腦科學不只是寫程式而已，這個學位在很長一段時間內仍然很有價值。

NVIDIA 執行長黃仁勳去年年初曾說，學生不應該學習程式設計，而應該專注於生物學、教育、製造業或農業等領域，因為 NVIDIA 任務是創造出無需程式設計、程式語言也貼近人類的運算技術，讓世界上每個人都能成為程式設計師，稱這是 AI 的奇蹟。

最近發生的科技業裁員趨勢，也讓過去學習或現在正在學習程式設計或電腦科學專業的人，失去工作安全感。但 AI 教父傑佛瑞辛頓 (Geoffrey Hinton) 認為，現在就放棄電腦科學學位可能還為時過早。

重點在系統性思維

他認為，AI 可能取代中級程式設計師，但電腦科學學位提供的技能，不只限於寫程式，電腦科學教育更深層的價值在於系統思維、數學和結構化問題解決等基礎知識，這些技能將繼續發揮重要作用。

而他將學習程式設計有點像人文學科生學習拉丁語，拉丁語是英文與歐洲語言的根源，文法嚴格、結構清晰，學拉丁語可以訓練邏輯思考與抽象推理的能力，會拉丁語可以更理解文本深層語義。辛頓認為，即使未來的工具能夠自動化大部分工作，與拉丁語之於西方文本釋義一樣，程式設計仍然有助於學生進行邏輯思考。

了解基礎知識仍然很重要

辛頓的意思是，雖然程式設計已經不是一條穩賺不賠的職業道路，但學生應把程式設計視為一項重要的智力訓練。他說，以前年輕學生學習程式設計是一種很好的智力活動，又對找工作很有幫助，現在它仍然是一種很好的智力活動。

有些技能永遠都很有價值，例如懂一些數學、統計學和機率論，懂一些線性代數之類的知識，這些知識永遠不會消失。但辛頓給那些立志成為高級 AI 研究人員或工程師的學生的建議是，特定技能可能被 AI 取代，應專注提高批判性思考能力。

OpenAI 董事長 Bret Taylor 擁有史丹佛大學電腦科學學士和碩士學位，他今年稍早表示，電腦科學學位「非常有價值」，因為電腦科學是一個學習系統思維的專業。微軟執行長納德拉也談到類似的話題，他強調理解軟體建構基礎知識的重要性，雖然 AI 有望在未來承擔大部分工作，但具備計算思維能力非常重要。

電腦科學應用廣泛

加州大學柏克萊分校教授認為，電腦科學最令人興奮的應用不在 Facebook、Google 和亞馬遜這些科技公司，而是在電腦與其他領域的交叉領域，例如計算藥物發現、醫學成像、計算神經科學、金融計算、數位人文，包括藝術和音樂、計算社會科學、政策等等。這門學科的應用非常廣泛，能夠解決現實問題，影響現代社會各種面向。

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