偏鄉學習資源不能少，臺南大學10年人機研究打造輔助學習機器人，連臉書AI院長都想來看

臺南大學資訊工程系教授李健興的實驗室，從10年前就開始做人機對弈的研究，在去年使用臉書電腦圍棋開源軟體，並加以修改建立雲端平臺，結合機器人成為圍棋小幫手，依照對手的程度調整下棋的難度，也因此開始聯繫臉書AI研究院院長Yann LeCun來臺走訪，常常半夜工作，寄了超過100封電子郵件和訊息最後終於成功。（圖片來源／李健興）。

「教育是AI未來很重要的產業！」臺南大學資訊工程系教授李健興表示，他的理想是，5~10年後，每位小朋友旁邊都有一個專屬機器人，就像是「多啦A夢的機器人，可以在一旁輔助學生讀書。」這不是遙遠的夢想，而是李健興投入了超過10年，正在做的研究。這項研究不只吸引了2家日本大學合作提供機器人技術，今年10月時，美國人機研究領域重量級年會IEEE SMC 2017還開出特別議程來介紹， 連深度學習三大權威之一的臉書AI研究院院長Yann LeCun都好奇的要先在6月底親自來臺一探究竟。

早在10年前，李健興的實驗室就投入人機對弈研究，甚至已經發展出了相當於圍棋業餘高段（6、7段）程度的AI圍棋程式，不過，卻被AlphaGo搶先一步。

李健興甚至找來臺灣第一位職業九段紅面棋王周俊勳一同合作，來協助訓練他的電腦圍棋程式，等於是臺灣未出道的AlphaGo，但是，與AlphaGo不同的是，李健興團隊想要打造的不是一個用來與人類競賽的機器人程式，而是能提供動態學習的圍棋小幫手，而且還會按照對手棋奕的程度，自動調整到與人類相當的水準，人機不只是競爭關係，更要人機合作達到教學的目標。

李健興將這個圍棋小幫手的概念，延伸至教學研究上，他想要做出一個適性學習機器人，可以了解小朋友各自的學習程度，給予適合的教學，來實現因材施教的理念，他認為，尤其偏遠地老師流動率很高，也影響了學校的學習環境，他正在努力，想要用機器人，讓偏鄉小朋友可以得到更好的學習輔助。「雖然很困難，但很有機會實現。」他樂觀的期待。

他找來學習測驗和統計專家合作，將原本只是單機版的項目反應理論（Item Response Theory，IRT）系統，透過與FAIR電腦圍棋DarkForest團隊合作，導入動態評量和認知科學理論，結合深度學習技術建置雲端合作開放學習平臺，將學習資訊即時傳送到國家高速網路中心，經由IRT適性評量系統即時運算，再將資訊回傳至機器人端，由機器人擔任數學小老師與小朋友互動，讓學生體驗更多元的數位學習，提升學習興趣。

李健興初步目標是，就算每位學生的程度不一樣，透過機器人數學小老師因材施教，提供不同程度的輔助教學後，最後都能在學校考試中取得接近70分的分數，不過，他也坦言，要達到這樣的目標，必須投入許多成本，從相關軟硬體、領域專家，還需要建立大量的評量題目才能做到，所幸，他表示，已有不少出版社願意與他的團隊合作，提供數位教材，「大家不用做重複的事，資源完整地整合，進步就會很快！」這是他常常與多方合作後的體會。

「我們的理想是，未來大家一上臉書就有一個適性學習的工具，可以免費使用！」他樂觀地說，雖然聽起來很困難，但他還是會不斷地努力去嘗試，就像圍棋AI，10年前，光是讓機器可以和人類下棋都覺得不可能，因為圍棋太複雜、太難了，當時投入人機對弈的他，也只希望能在退休前看見機器的棋力與頂尖棋士程度相當，沒想到去年AlphaGo就做到了，這也意味著，許多複雜的問題都已經解決了。

李健興這10年來，對教育的熱忱從來沒改變過，甚至最近還與成功大學的心理系教授討論，要如何加入心理層面的考量，將機器人變得更智能，更貼近人類的思考模式。

邀請臉書AI研究院院長Yann LeCun來臺的幕後功臣

今年1月與周俊勳一次例行討論時，李健興才知道，原來臉書AI研究院（FAIR）也一直在做與Google類似的研究。「李老師我很想知道臉書的圍棋棋弈（棋力）到哪裡？」周俊勳一時好奇的問題，更開啟了他與臉書AI研究院的合作。

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