数理达人 苏文藻
研究院院长谈跨科教学 论人工智能及其局限
数学，对苏文藻来说，离不开语言，也离不开日常生活。
这位系统工程与工程管理学教授，今年9月获颁大学教育资助委员会杰出教学奖时，马上打算把七十五万港元奖金用于推广他的「工程学的数学写作技巧」课，让更多学生修读。
他笑说：「最初同学听到上数学课要写文章，都感到十分迷惘。我希望念工程的同学，在证明一个定理时，不是只会很dry（乏味）的写出一行一行数学符号，而是能够用文字解释自己做这个题目的背景和动机是甚么，并作结论。同学可以将所学整理和连系起来，而写作能力对将来工作也很重要。」
教资会杰出教学奖奖金用于学生身上
这门课自2014年开办，开始时，苏教授给学生一些类似科普杂志的文章参考，初稿他不打分，好让大家放胆去写，再逐个约见给予评语。兼任中大研究院院长的他说，研究生在学术期刊发表论文，更需说故事的技巧，「因为评审的人时间有限，若果论文骤看上去不够有趣，再扎实的文章，也可能不获垂青」。
苏教授中学毕业于香港华仁书院。九十代计算机科技起飞，他坦言当时未清楚读计算机会有甚么出路，但想体会其中，逐选择赴美国普林斯顿大学主修计算器科学，另副修应用及计算数学和德国语文及文化。
德文却意外给他的学术之路开了一扇窗。大二那年，他获得到汉莎系统（Lufthansa Systems）做实习研究员的机会，观摩公司如何用算法为汉莎航空的机组人员编更，大开眼界。
他说：「编更是一门很科学化的事，公司让员工回程，还是飞往下一站，涉及很多因素，如员工休息时间、机组内要有人懂得说不同语言等，当然还有成本，绝不是随便凑够人数上机。这门学科operations research 中文为『运筹学』，是很贴切的形容，就像打杖一样，前线靠士兵，背后也需军师部署规划。这些应用无处不在。」
「AI巩固社会不公」
苏文藻自2007年加入中大执教鞭。在得奖片段中，学生形容这位老师对教学充满热情，即使一门「优化理论」（optimisation theory）他教了超过十年，仍会雀跃地分享最新实例，课堂气氛热烈如论坛。
访问当日，教授也从他在晨兴书院通识课「人工智能当今的困境」里抽出例子，启发学生反思科技的局限。例如，无人驾驶车辆若在马路口左右两边都会撞到途人，应该如何做决定，设计程序的人又可否避免这种情况发生？有外国企业尝试建立系统，透过「机器学习」（machine learning）分析以往应征者的履历，自动筛选求职信，岂料因为过往应征者多为男性，计算机便以为男性是较佳人选，淘汰了大部分女性。
苏教授说：「人工智能有时会巩固现实社会的不公平和偏见，例如性别歧视，我们需保持警惕。它擅长从数据中学习，找出当中一些模式，但运算系统太复杂，也不会解释运算结果，就像一个黑盒运作，人类无从查核。所以『可解释的AI』（explainable AI）是当今重要的学术范畴。」现时，他正研究如何用算法，以查证机器学习模式所造出的推理是否可信。
望本科生研究生成师友
苏教授上任研究生院院长已三个月。他说，随着新冠疫情放缓，报读研究生课程的人数逐渐回升，他会向各学院集思广益，吸引更多本地和海外学生。
苏教授又希望将本科生和研究生的距离拉近。「不只是中大，在很多院校，这两群学生都好像互不相干，研究生专注研究，较少参与学校活动。有没有辧法可以将研究生带入校园生活呢？这对双方都会有好处。」
他举例说，研究生可向学弟学妹多作分享。「本科生可能觉得自己所学仍属初阶水平，但研究生可让他们知道念下去的路是怎样走，看到一个bigger picture（大局）。中大的书院制度可以是一个平台，例如师友计划，我们可以看看如何做。」
文： Joyce Ng
图：Chun Yiu
