电资 电资 .... 为什麽 广义的电资人 包含 电机 资科 资工 资管... 就是要分工合作 区分大家的责任区.... 到底是一个 工程 (engineering) 问题 还是一个科学 (science) 问题 或是一个管理 (administration) 问题 从 EE CSIE MIS 整个一系列的发展 其实已经构成一个独立的世界观 而不管是 线代 离散 统计机率 或是 讯息 系统 控制 论 都只是拿来作为一种工具 或许是为了 normalize 来描述问题 与处理问题的方法 也或是为了隔离 实体世界 保护这个只属於电资人的 "世界观" 简单地来说 我们重视的是 symbol 与 message 的对应关系 或是 input 与 output 的逻辑 而这个对应关系可以整合如下 Signal -> Data -> Information -> Knowledge -> Intelligence -> Consciousness 而 CS 就是希望能够纯化到 只讨论 algo 或是 数学方法的境界 当然 CS 的学者很清楚 问题定义 还有需要达到的目标 但是都是已经被数学工具给 generalize 後的结果... 所以在 pattern recognition 中大量出现向量与矩阵的运算与叙述 而这个向量有可能是一个 image 的 pixel 也有可能是一个学生成绩 但是提出理论的人不太需要关心这件事 因为那是实作系统与应用的人的问题 至於到底是实体世界中的哪个层级 或是应用在什麽地方 或是软硬体实作 那就分别交给 电机 资工 资管的 其他子领域去头痛吧 而人工智慧或是资料探勘...等这些子领域 也分别有其定位 人工智慧 重点在如何从一堆 Information 提炼出可以构成 Knowledge base 的 rules 所以本来就不会有一门学问 包山包海 什麽都考虑进去 真要跟实体世界纠缠不清 理论也就不像理论了... 资讯相关科系的人 最常搞不太清楚的就是 你到底是在建构一个理论或演算法 还是实作一个理论或演算法 又或者是应用一个理论或演算法 有时候某篇论文 说他改良某演算法 但是其实只是使其容易被软硬体技术实作而已 并非真的从逻辑上或是观念上有明确的更动 以前很不喜欢非资讯领域的人一种态度 就是 "你不是读电脑的 为什麽连这个都不会" 然後手指刚出来的某软体或是某硬体装置 但是追根究底 还是名词误用的问题 例如说 : Information theory 与 MIS 中的 information 其实指的不是同一个概念 所以我喜欢说 讯息论 不喜欢说资讯理论 以作区分 因为连电资人 都无法明确区分了 又何况那些非电资类的其他领域人士... 而更多时候 这种名词与概念的混淆与误用 又源自於资讯科技 (IT) 进步太快 快到变成 科技与工程 拉着理论走 而不是正常的理论先出 技术後熟的模式 而非电资人 反正就是要看到科技的成果 所以他们的定位很清楚 就是应用 真正会被混淆的 反而是圈内人... 尤其是 CSIE 这个大圈圈 因为 CSIE 刚好处於整个 电资世界 的 中间核心地位 下接电机通讯的硬体成果 上承资管的应用需求 自己本身又有工程实作的成本效益考量... 再加上常久以来 资科 资工 两者没有作有效的切割 所以特别容易发生搞不清楚自己的定位问题 而如果想从其他科学与人文领域寻求对比或是答案 那又把问题搞得更令人头大啦 因为电资世界 是前所未有 人类文明从未出现过的 超级大领域 从物理中的光电 电磁 半导体 讯号处理 一路延伸 到 企业决策 金融资讯分析 这是上下之间的关系 而其他平行的各个子领域 也不惶多让 资料探勘重新定义了 资料与资讯的相对关系 甚至对资料作了 评价 人工智慧 解构了 知识的累积与组成 意图以有限的逻辑与规则 表达无穷的知识 (嗯 虽然有些地方还失败就是了) 最後简单下个结论.... 电资是一头大怪兽 正以极快的速度消化 整个人类文明的各个面向 不论是上下 还是左右 然後重新定位在 电资的新世界观中 而计算机科学 已经从原本 为了解决 "计算机" 问题的小框框中 跳了出来 不断地 昇华 纯化 正往成为 "建构电资新世界观" 的方法论而迈进 先是能量 然後是讯号 再来是数字 最後以一个明确的逻辑组合一切 而简单的逻辑 构成复杂的规则 复杂的规则 彼此互动 在提升为一个完整的模式 (model) 这就是我一开头说的 电资世界观的骨干的层级 而计算机科学 ... is the way ! --

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