電資 電資 ....
為什麼 廣義的電資人 包含 電機 資科 資工 資管...
就是要分工合作 區分大家的責任區....
到底是一個 工程 (engineering) 問題 還是一個科學 (science) 問題
或是一個管理 (administration) 問題
從 EE CSIE MIS 整個一系列的發展 其實已經構成一個獨立的世界觀
而不管是 線代 離散 統計機率 或是 訊息 系統 控制 論
都只是拿來作為一種工具
或許是為了 normalize 來描述問題 與處理問題的方法
也或是為了隔離 實體世界 保護這個只屬於電資人的 "世界觀"
簡單地來說 我們重視的是 symbol 與 message 的對應關係
或是 input 與 output 的邏輯
而這個對應關係可以整合如下
Signal -> Data -> Information -> Knowledge -> Intelligence -> Consciousness
而 CS 就是希望能夠純化到 只討論 algo 或是 數學方法的境界
當然 CS 的學者很清楚 問題定義 還有需要達到的目標
但是都是已經被數學工具給 generalize 後的結果...
所以在 pattern recognition 中大量出現向量與矩陣的運算與敘述
而這個向量有可能是一個 image 的 pixel 也有可能是一個學生成績
但是提出理論的人不太需要關心這件事 因為那是實作系統與應用的人的問題
至於到底是實體世界中的哪個層級 或是應用在什麼地方 或是軟硬體實作
那就分別交給 電機 資工 資管的 其他子領域去頭痛吧
而人工智慧或是資料探勘...等這些子領域 也分別有其定位
人工智慧 重點在如何從一堆 Information 提煉出可以構成
Knowledge base 的 rules
所以本來就不會有一門學問 包山包海 什麼都考慮進去
真要跟實體世界糾纏不清 理論也就不像理論了...
資訊相關科系的人 最常搞不太清楚的就是
妳到底是在建構一個理論或演算法 還是實作一個理論或演算法
又或者是應用一個理論或演算法
有時候某篇論文 說他改良某演算法 但是其實只是使其容易被軟硬體技術實作而已
並非真的從邏輯上或是觀念上有明確的更動
以前很不喜歡非資訊領域的人一種態度
就是 "你不是讀電腦的 為什麼連這個都不會" 然後手指剛出來的某軟體或是某硬體裝置
但是追根究底 還是名詞誤用的問題
例如說 : Information theory 與 MIS 中的 information 其實指的不是同一個概念
所以我喜歡說 訊息論 不喜歡說資訊理論 以作區分
因為連電資人 都無法明確區分了
又何況那些非電資類的其他領域人士...
而更多時候 這種名詞與概念的混淆與誤用 又源自於資訊科技 (IT) 進步太快
快到變成 科技與工程 拉著理論走 而不是正常的理論先出 技術後熟的模式
而非電資人 反正就是要看到科技的成果 所以他們的定位很清楚 就是應用
真正會被混淆的 反而是圈內人... 尤其是 CSIE 這個大圈圈
因為 CSIE 剛好處於整個 電資世界 的 中間核心地位
下接電機通訊的硬體成果 上承資管的應用需求
自己本身又有工程實作的成本效益考量...
再加上常久以來 資科 資工 兩者沒有作有效的切割
所以特別容易發生搞不清楚自己的定位問題
而如果想從其他科學與人文領域尋求對比或是答案
那又把問題搞得更令人頭大啦
因為電資世界 是前所未有 人類文明從未出現過的 超級大領域
從物理中的光電 電磁 半導體 訊號處理 一路延伸 到 企業決策 金融資訊分析
這是上下之間的關係 而其他平行的各個子領域 也不惶多讓
資料探勘重新定義了 資料與資訊的相對關係 甚至對資料作了 評價
人工智慧 解構了 知識的累積與組成 意圖以有限的邏輯與規則 表達無窮的知識
(嗯 雖然有些地方還失敗就是了)
最後簡單下個結論....
電資是一頭大怪獸 正以極快的速度消化 整個人類文明的各個面向 不論是上下 還是左右
然後重新定位在 電資的新世界觀中
而計算機科學 已經從原本 為了解決 "計算機" 問題的小框框中 跳了出來
不斷地 昇華 純化 正往成為 "建構電資新世界觀" 的方法論而邁進
先是能量 然後是訊號 再來是數字 最後以一個明確的邏輯組合一切
而簡單的邏輯 構成複雜的規則 複雜的規則 彼此互動 在提升為一個完整的模式 (model)
這就是我一開頭說的 電資世界觀的骨幹的層級
而計算機科學 ... is the way !
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