我的研究領域概括來說是人工智慧。但其實以人工智慧這個領域，我這幾年著重的議題是在人跟 AI 的合作，現在有一個新的名稱叫做 Human-Centered AI。我要解的問題很多是從人開始出發的，要提供的解法也是跟人相關，比較不像是直接做演算法的優化或硬體的加速。
是從定義問題就要跟人有關，我們現在有在做兩個方面，第一個是 AI for Health，跟醫生合作，希望做一些工具使他們的工作更順暢並減少負擔；第二個是假新聞的辨識，希望輔助人在找訊息時有比較好的判斷力，比如說我們會判斷圖片跟文字相不相符，圖文不符可能就是假消息的警訊，也因此我們強調多模態 (multimodality) 的資料處理，不是說只做語言、語音或影像，像我們學生有很多都是三種都會。結合 AI 的計算跟人的直覺，達到 1 + 1 > 2 的效果。
彥寰老師的實驗室主要做的是理論，守德老師是從資料出發，軒田老師也是偏理論的部分。我們這邊也是做演算法，但比較不是要做一個機器學習的工具供他人使用，而是希望能跟問題結合，出發點很不一樣。以演算法出發會希望得到一般化的結果，但我們比較問題導向，要開發的東西會需要問題相關的知識。比如說守德跟軒田老師是非常 data-driven，完全看資料做事，但我會把模型帶進來，利用人類原有的知識跟模型。
從很一般化的演算法的角度來看，演算法要做到最精準、最快、用的資源最少，可是不同的問題精準度的要求是不一樣的，有時候較低的精準度就夠了，為何要花費額外的資源使它更精準呢？我會從問題開始定義需要達到的 performance，並依此來設計演算法。但這又不是在做應用，因為應用可能只針對一個問題解決，無法複製，做資工我們還是希望我們的解法能夠使用很多次。
我並沒有很多預設的要求，因為我認為能考上台大資訊系的學生都是很棒的學生。因此我通常會根據學生的特質跟學生討論在專題裡要做甚麼，帶不同年級的專題生，設定的標的也會不一樣。專題生進來，我通常不是讓他們做博班生的助手，我通常是直接帶，不是透過學長帶，可是我會讓他們跟一兩個學長合作，也就是他們平常有問題，有人可以問，我也會直接跟他們討論。
我並不預設學生會甚麼，但我希望他們有一些特質，第一是想要認真做事，想學東西、做出一些成果的精神，如果只是想輕鬆愉快混一個專題學分，那不要找我，因為不會是輕鬆愉快，另外要有好奇心、敢問問題，因為很多時候大學部學生跟研究生待在一起，會覺得都是學長就都不講話，這也是為甚麼跟專題生是分開 meeting，讓他們不要覺得有學長在，讓他們自己多講。
我希望專題生是一組一組的，大概兩到三人一小組，因為我覺得一個人自己做有點孤單，第一次接觸研究，還是有個伴一起切磋會比較好。所以我有時候收兩個，有時候收四個，大概頂多收兩組，一組不超過三人。
不見得是他們自己決定，我們會一起討論，我會幫忙把問題定義到可解的程度。專題生要先決定要做一學期還是一年，我希望專題生在他的時間內做一個可以完成的東西，能有自己的成果，過去我們的專題生，成功的專題的成果都可以發表到最好的 conference 裡，而且完全不需要學長幫忙，所以我對學生蠻有信心的。
不要覺得自己是小嘍囉，我覺得做專題的心態就是想要練習一下自己從頭到尾做一個題目，過去有些學生去發表有些去比賽，我的基本要求就是參加系上的專題展(建議參加，非強迫，因為老師說自己也很不喜歡被管，所以不管學生)，因為總要有個目標，做完的時候在經歷上至少可以說做專題完成了甚麼，只說學了甚麼是不夠的。歷年來，我的專題生不見得留在我的實驗室，出國都有拿到蠻好的學校的錄取。有做出一些成果才會幫助你將來申請學校之類的用途，但因為每個學生不一樣，所以我會跟學生討論，設定題目跟目標。
我其實不太喜歡學生報 paper，因為常常他們報的不好，我就覺得我自己報還比較好。但我會跟學生讀 paper，原則上我們一周或兩周會有 meeting 看學生的 loading，有的人覺得太重就兩個禮拜一次。meeting 上學生會分享他的想法，我就會給一些回饋、建議他們去看一些東西或一些工具，他們試完之後下次 meeting 就來討論，比較像是進度的報告，當然需要看 paper，可是不用報 paper。很多 paper 學生直接看直接報，有的學生講得好，但大部分學生講得不好，如果變成應付了事的話其實是浪費時間。我會讓學生之間組織 reading group，他們可以挑一些 paper 互相分享、討論。
和醫生合作的我們現在有做兩個，一個在做睡眠的聲音分析，一個在做早產兒有沒有發展遲緩。我不會把專題生放在需要負責交差的角色上，可是我會歡迎專題生參加任何 meeting，我通常不愛做那種有很多保密協定的計畫，我覺得知識就是要分享。也許我比較沒辦法撈業界賺錢的機會，我覺得學生在學校好好學，將來都不用擔心賺錢的問題。不要為了賺錢勉強自己做一些不愛做的事。有時候有些人會質疑我做的計劃的商業價值，但其實我不是很在意，我做我喜歡的東西。所以很歡迎學生盡量參與專案，我做的東西比較沒有不可以給別人看到的。
我的重點不是要看到學生的產出，而是要看到他們的進步，我要看到他們做專題之前到做完進步了多少，每一組的學生條件很不一樣，沒有一個最低限度的期望，我很因材施教的。
專題其實有兩個目的，我在系上也算是很推專題的人，當初專題展是我開始推的，也是我開始推所有老師要多收專題生。因為我那時候看到系上雖然必修專題，可是一堆學生找不到老師帶，我就跟其他老師講，與其抱怨研究生不夠好，為甚麼不在專題的時候就好好訓練？就算學生最後出國，去 MIT、CMU、Stanford，也很值得開心。我覺得老師的角色就是把學生變得很棒。
專題對我來說第一個目的是讓學生有機會更深入的學習，而且是照著他的興趣學習，所以我其實不鼓勵學生專題修完就跟著同一個老師進研究所，我鼓勵學生應該多修幾個專題，探索資訊領域與不同老師的研究方式差異。這也是為甚麼我之前要求將專題從一年必修降成一學期，以前是必修一年，而且不能換老師。現在修完半年可以換老師或是同一個老師做深一點，給學生自由度，同時又提倡了專題的重要性。另一個是專題有點像頂石(capstone)的角色，就是一個屋子上的最後一塊石頭，總結同學從不同課中學到的東西，變成更有用的東西，所以大三、大四可以找一個結合多方面能力跟興趣的專題。
每個人都不一樣，有些同學大一暑假其實就可以開始，可是有的學生晚一點也沒關係。其實也不用有壓力，有些人可能小學就開始寫程式，有些人可能大學才開始，這中間是有差距的。
沒有關係阿，就跟著做啊，大膽嘗試。我覺得台灣學生最需要改變的就是不要太膽小，要勇敢一點，不要怕失敗。有時候第一次不見得就是好的結果，第一次不好還可以做第二次、第三次。
發現不對就趕快換阿。我都跟我的專題生說要好聚好散，如果有人覺得不對，我甚至可以幫忙找到比較對的。我在系上那麼久了，每個老師我都認識，所以可以幫忙介紹。
一向都有這樣的學生，唯一的條件就是他真的要有能力負荷，如果同時做兩個專題但兩個都顧不好，那不如專心在一個就好。可是過去收過這樣的學生都沒有問題。
是沒有那種好笑的趣事，但我覺得出國發表跟專題生一起玩蠻有趣的，現在的 conference 很熱鬧，聽很多不同公司的說明，附近的參訪之類的，有機會跟學生出國是蠻開心的。