彎彎曲曲的生命河道：由文學到社會科學和數學

文藝青年
人生並不是一條直線的跑道，你不能在起跑點便望到終點。相反，人生是一條彎彎曲曲的河道，你根本無法預測在拐彎的時候，下一個地方是甚麼光景。

讀小學、中學的時候，老師都喜歡用「我的志願」作為作文的題目，這當然只是習作而已，而不是認真的生命藍圖。年少時我曾經想過將來做記者、社工、傳道人，年紀漸長的時候，我醉心於文、史、哲，但當時發夢也沒有想到，自己會有一天成為了數學系的教授。

從小開始我已經很喜歡寫作，讀中學的時候我曾經籌辦了一個文、史、哲小組。中三時我需要在文科和理科之間作出選擇，由於原本的中學沒有文科班，故此我在升讀中四時轉校。後來自己在亞洲某大學修讀副學士課程，我參加了大學的中文學會，還有校外的新詩會，除了在一份報紙定期撰寫專欄文章之外，我還踴躍向不同的出版物投稿，但對於數理科目卻敬而遠之，可以說，當時我是典型的「文青」（文藝青年）。按照這種趨勢，當時自己和許多朋友都以為我將來必定在文壇發展。

由排斥到擁抱電腦和統計學
讀完了副學士課程之後，我向大學的兩位課程主任徵詢選擇主修的意見，我對大學本科的課程主任說：「我希望修讀中文系。」主任嘆著氣說：「唉！年青人，若果你讀中文系的話，將來謀生很難。畢業之後，你頂多在中學教書，坦白說，假如你在本校讀中文系，將來不可能跟台灣、大陸中文系畢業生競爭。你應該從實際角度去考慮。」我從來不會只是聽了一個人的說話便下決定，我同時向副學士課程主任查詢，但他亦向我提出類似的意見。這情況就好像是你興致勃勃地走進福特汽車陳列室，但汽車展銷商的兩個經理都勸你不要買他們品牌的汽車，那麼你還敢一意孤行嗎？

經過一番思想掙扎之後，我毅然來到美國修讀傳播理論系。獲取了學士學位之後，我嘗試申請教學助理、研究助理之類的工作，從而資助自己讀研究院的學費和生活費。當時奧拉克荷馬州大學國際人際關係碩士課程取錄了我，一位教授聘請我擔任她的研究助理，職責的範圍包括了採用IBM主電腦去做統計分析，當時我既不懂怎樣操作主電腦，對統計學亦一無所知。 但這份工作是我唯一的收入來源，我只有硬著頭皮到電腦中心從頭學起。從前我對數理非常排斥，但在逐漸理解箇中奧妙之後，卻漸漸喜歡這個新領域。

坦白說，那位跨文化人際關係的教授對電腦和統計學並不是很清楚，後來我轉到教育心理系攻讀博士班，教育心理系的指導教授令我大開眼界，在那裡我有機會鑽研統計學、電腦程式編寫、人工智能，不過，這些東西只是工具，我有興趣的領域是教育心理與科技， 這個學院並沒有開設量化心理學 （Quantitative Psychology） 或者心理測量（ Psychometrics）。

正當我預備全速前進的時候，河道卻突然來過大拐灣。有一天，指導教授突然對我說：「我將會轉去亞利桑那州立大學任教，你可以選擇留在這裡，找一個新的指導教授，或者跟我一起去亞利桑那州立大學，在那邊完成博士課程。不過，我將會任教於教育心理學系的測量、統計和方法研究課程（ Measurement, Statistical, and Methodological Studies），如果你轉校的話，你也需要轉換領域。」根據卡耐基基金會大學評級方法，奧拉克荷馬州大學屬於第二級研究型大學，而亞利桑那州立大學被歸類為第一級，權衡過得失之後，我決定跟隨他向西遷徙。

以19世紀的方法去應對21世紀的問題
獲取博士學位之後，我先後做過電腦中心主任、心理測量師、研究中心主任、教授等不同的工作。大約10年前我開始在一間基督教大學的心理系任教，當時我觀察到數據科學、大數據分析會愈來愈盛行，2015年心理系計劃開辦一個心理學研究方法和數據分析的碩士課程，我以為時機已到，於是提出將大數據分析和人工智能引進課程裡面，但所有人一致反對，他們所提出的理由卻令我感到困惑，例如：「大部份教科書仍然採用傳統的統計學」、「大部份學術期刊仍然接受傳統的分析標準」、「 大數據無關重要，心理學需要做實驗」……我知道大事不妙，這情況就好像是當數碼相機逐漸流行的時候，你仍然致力於製造菲林，又或者是串流媒體逐漸普及的時候，你仍然在實體店出租光碟。平心而論，這並不是那所大學獨有的問題，就我的經驗和觀察來說，許多大學的心理學和其他社會科學部門都傾向保守，很多人以為可以沿用在19世紀末和20世紀初期發展出來的古典心理學，去解決21世紀的問題。

正當我感到灰心的時候，慈悲的上主為我打了一支強心針。不到一年時間，同校的數學系開設了統計學的碩士課程，數學系聘請了一位新的課程主任，他問我有沒有興趣在他的課程中教授數據科學、數據視像化，我起初以為他只是隨口說說而已，但跟著他聯絡了心理系的系主任，商討我在數學系兼任的可能性。從那時候開始，我將心理系取消了的科目 搬遷到數學系，每學期我都在數學系開設一至兩門課，那位課程主任甚至問我有沒有興趣半職在心理系，另一半在數學系授課。我心想， 那麼我的行政負擔會加倍，例如我要參加兩邊的教務會議和退修會， 所以當時沒有應允。但後來我感到後悔，我對自己說：若果再有同樣的機會，我會好好地掌握。

由泥牛入海到照單全收
好景不常，後來那位課程主任離開了大學，領導階層再沒有在數據科學和人工智能方面更上一層樓。報讀該大學的人數逐年下降，原因之一是大學所提供的課程並不適切於就業市場的需要，我先後向不少課程主任、系主任、院長、教務長建議改革課程，並且向他們定期提供關於數據科學與人工智能趨勢的最新消息，結果所有忠告都只是泥牛入海。

神總會給予人第二次機會。在很偶然的情況下，我知道另一所大學計劃開展數據科學的碩士課程，因此需要聘請一位課程主任。在應徵的時候，我和不同學科的教授、系主任、 院長面談。面試結束之後，高級副校長兼教務長問我：「你認為哪一個學系是屬於你的家呢？」我坦白對她說：「 雖然一直以來我都是在心理系任教，但是社會科學圈子的保守氣氛十分濃厚，很難去引進創新的觀念。在面談過程中，我覺得數學系的文化會對我比較適合。」最後我在現時的大學擔任了數據科學課程主任，在從前的大學，我怎樣聲嘶力竭地呼喊也沒人理會，但現在幾乎所有我設計的課程都是照單全收。

其實我的數學水平只是馬馬虎虎，但數據科學和人工智能都是跨科際的，人工智能裡面的神經元網絡（neural networks）是建基於認知心理學（Cognitive Psychology）和神經科學（neuroscience ），第一個人工智能系統感知器是由康乃爾大學心理學家弗蘭克‧羅森布拉特（Frank Rosenblatt）於 1958 年開發的。反向傳播（backpropagation）是人工神經元網絡的基礎演算法，參與研究這演算法的傑弗里‧辛頓（Geoffrey Hinton）是認知心理學家和電腦科學家。 故此，自己的跨越學科的背景可以彌補數學上的不足。

永不說永不
英諺中有這句話：「永不說永不」（Never say never），意思是不應該劃地自限， 而是要保持開放的心態，不要完全排除潛在的機會或者改變。在生命河道拐彎的地方，我可能會作出不明智的抉擇，試想像，若果我從前完全不理會兩位課程主任苦口婆心的勸告，如果我因為對電腦和統計學沒有興趣而拒絕了研究助理的工作，如果我不願意放棄教育科技、冒險進入量化心理學的新領域， 如果我繼續留在社會科學的圈子，而不願意教授數學系的科目，我真的不知道現在自己會漂流到甚麼地方。