他的「天才」雜牌軍讓比爾.蓋茲驚豔

‧本文由 柏菁 分享 ‧ 2009-07-31 ‧ 顯示 5,597 次 ‧ 轉寄 4 次 ‧ 短評 0 篇 ‧
來自台灣的馬維英,教電腦學會分類 4年前,在美國,他只是個急著為生涯找方向的研究人員,4年後,他卻成為比爾.蓋茲不敢輕忽的科技人才,他是誰?如何成功?
文/林宏達

在微軟,總裁比爾.蓋茲的時間,被當成寶貴的資產精密計算,蓋茲一年只有六個小時,聽取所屬研發機構中,真正重要研發成果簡報。但有一個人,過去三年來,蓋茲每年都要和他見一次面,聽他報告十到二十分鐘。 這個人是三十七歲、來自台灣的馬維英,他是微軟亞洲研究院資深研究員。

今年五月,在被稱為「Bill G Review(比爾審查)」的時間裡,比爾.蓋茲帶著兩個技術助理,聽馬維英簡報他的團隊去年的主要突破,比爾.蓋茲不斷提出一層深過一層的問題,二十分鐘後,蓋茲從椅子裡跳起來,握住馬維英的手,「It's super super exciting !(這真是太令人興奮了!)」

馬維英在北京帶領的搜尋研發團隊,是微軟所有研究院中,人數最多、也是最重要的,他的團隊有五十幾人,比別的團隊多一倍。因為,去年馬維英團隊獲得一個很重要的技術突破──讓電腦會「分類」。這些突破,讓微軟未來能建立打敗Google的搜尋引擎。以後上網搜尋時,會覺得電腦變聰明了。例如,在網路上打出「java」,電腦可以將「爪哇咖啡」、「爪哇島」的旅遊資訊,或是「java」程式語言等資料分開,讓搜尋者不再大海撈針。

獨步全球學術界 研究論文成就非凡

從純學術的角度來看,馬維英也算是成就非凡。今年,他的團隊有九篇論文,在全球資料搜尋領域的最重要會議──「美國電腦學會資訊搜尋會議」的匿名論文審查裡(ACM SIGIR),被選為最值得討論的論文,比美國微軟總部研究院獲選的兩篇高得多,而麻省理工學院,最多也只獲選兩篇。

「從學術看,他們已經是現在全球搜尋研究最好的隊伍了!」台灣搜尋技術權威,中研院資訊所副所長簡立峰分析。特別的是,馬維英對搜尋領域本來完全陌生,他卻在一年內,從零開始,交出令學術界、業界都驚豔的成績單。馬維英本來專攻冷門的「數位博物館」技術,他在惠普擔任四年研究員之後,二○○一年,看好中國大陸未來資訊研發潛力,離開矽谷到中國,投效北京微軟亞洲研究院。

馬維英的工作,是帶領一個組的研究員和學生做研究,他必須在兩年內,證明自己所帶的團隊,能有突破性的發展,否則就得走人。當時微軟亞洲研究院院長張亞勤訂的標準,馬維英必須讓團隊發表的論文,占全世界最頂尖、最競爭的資訊技術學術會議所接受論文的百分之五,才算是一支世界級的研發團隊。

聰明人聚在一起的效果 不是加法而是乘法

不過,一開始並不順利。全院十二個研究小組裡,馬維英分到的是「其他組」。「其他組」的意思是,其他各研究小組多出來的一、兩個人,無法獨立成組研究,又不知道如何分類的人,全到了這一組。

在一般的電腦軟體研究小組裡,為求專精,同一組裡,多半是由同領域裡的專家組成,用更細密的分工,拆解越來越複雜的研究問題。沒有人像馬維英的這個研究小組,把做電腦繪圖、資料採礦(Data Mining)、人工智慧、文本分析、多媒體、視覺運算等十個不同領域的人,全丟在一起。 什麼領域的人都有,就難以專精,看不出馬維英團隊的強項究竟是什麼?也沒人知道這個組,究竟打算做出什麼東西來。馬維英承認,壓力大到讓他睡不安枕,甚至因為水土不服生病好幾個月。

辛苦摸索了一年還看不出頭緒,馬維英才想到,既然自己的特色是多元,與其跟別人比分工專精,為什麼不換過來,在一個新領域,跟別人比廣度,看看這群專精背景完全不同的人,能激盪出什麼新火花?因此,他決定就用這群人,進攻網路搜尋研究。

他的做法,是定期讓所有不同背景的高手,聚在一起討論,每個人上台報告自己這段時間最關心的問題、進度和最覺得難以突破的困難,每次報告完畢,所有人就用自己的經驗,丟出建議和看法。 「聰明人聚在一起,產生的效果,不是加法效果,而是乘法效果,不同領域的聰明人越多,越能產生大的突破。」馬維英主動讓背景完全不同的人一起合作,蹦出完全不一樣的想法。不斷重複這樣跨領域激盪,許多原創性的想法開始成形。

例如,原本做網頁搜尋,都是把每個網頁,當成一個文字檔處理,所以,打「java」搜尋爪哇咖啡,可能會找到昇陽寫給工程師看的java程式語言說明,想讓電腦從一堆亂七八糟的程式碼中,分析哪一個網頁比較重要,是一直難以突破的搜尋技術。

問題丟出來後,聽在學電腦繪圖的人耳中,卻提出一個沒人想過的答案,「把網頁當圖形切割」。這個方法,主要是讓電腦仿照人的注意力模式,把出現在人們視覺焦點的資訊,列為高度相關,優先呈現。 過去是只以文字思考,改成視覺焦點新思維切割網頁思考後,把文字檔切成一段段的「網塊」,按照文字出現位置的重要性不同分類,就像一個報紙版面,把標題、內文切割出來,就不會把所有文字都當成同樣重要,搜尋命中率大幅提高。

討論過程中,馬維英會做不同領域間的橋樑,免得所學背景不同,沒有交集,同時,他也幫大家重新定義,加入新領域後,新的研究問題該定在哪裡。

「傳統做搜尋的人,學的都差不多,我們報告一出來,他們很震撼!」馬維英分析,同樣的問題,也許在A學術領域裡長期無法解決的問題,借用B學術領域裡發展出的概念,就有完全不同的解答。另一個因為跨領域而產生的新想法,則是網頁排序。馬維英把原本做人臉辨識的人,轉向做網頁排序。做人臉辨識,必須有很強的人工智慧基礎,才能讓電腦學習,即使在不同的燈光,或是顏色影響下,仍能辨認人臉的形貌、特徵。

多元領域交會 可以爆發出驚人的創新

把人工智慧運用在網頁排序上,馬維英也可以訓練電腦,將網頁自動歸類。例如,打入「馬維英」三個字,過去的做法,只能排出和一般人認知毫無關係的搜尋結果。新的做法,卻像是有人先代為過濾不重要的資訊,而且把相關的資訊,放在同一個檔案夾裡。

替天才找來其他更能給他新刺激的天才,讓馬維英從一個惠普的研究員,成為微軟頂尖研發團隊的領導者。「我其實只是幫他們把問題問清楚,建立一個互相交流的平台,其他的事情,就自然發生了。」 馬維英的做法,其實就是美國財經作家法蘭斯.約翰森(Frans Johansson)的「創意管理」理論。在法蘭斯的「梅迪奇效應」(The Medici Effect)一書中提到,不同領域的交會,可以爆發出驚人的創新,因為多元領域讓人比較可能從多重觀點看待事情。不同的觀念、想法,往往可以激盪出新的創意。

這群「雜牌軍」的整合力量正不斷擴大。馬維英透露,未來四年,整個團隊還會再成長四倍。而在此一過程中,他也學到,只用壓力和短期目標強迫天才達成目標,通常只會得到急就章的應付答案,很難產生真正突破性的發展。要管理天才,最重要的還是:「激勵他,把他放在對的位置,他們就會自己找到解答。」

四個台灣菁英,撐起微軟亞洲半邊天

微軟亞洲研究院裡,最高階的七個資深研究員裡,就有四個來自台灣。

這四個人,除了馬維英,還有創造深藍電腦,打敗棋王的許峰雄、幫貝爾實驗室,創造出現在全球通用的手機通訊標準的宋平、以及幫微軟做出語音辨識系統的亞洲研究院副院長洪小文。他們都是在美國早已成名,卻選擇去大陸卡位的台灣菁英。

為什麼不留在美國做研究呢?洪小文認為,現在大陸一年畢業五十萬個工程人才,美國一年卻只多增加六萬個工程師,對人才最敏感的研發工作,往大陸移動,是時勢所趨。

此外,美國大型科技公司研發規模縮編,人力資源也不如大陸充沛,逼得這些想發揮更大影響力的大師級研究人員,只得往北京跑。而包括德儀、Intel等外商,都在大陸設立研究機構,機會越來越多,而且在網路時代,在哪裡做研究,已經沒有太大差別。

「我只想待在大型,有各種不同人才刺激的實驗室!」許峰雄笑著表示,高科技產業聚集在亞洲,已是不能改變的趨勢,「唯一不能適應的,是北京灰濛濛的天氣。」
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