施學琦老師的個人專業是在資料庫（Database）領域，最常見的資料庫如雲科圖書館線上文獻或是Google所儲存的網頁等，在我們的生活屢見不鮮。而「大數據」（Big Data）卻是更超越於目前所見之資料庫範圍，這樣的規模甚至比擬天文數字。當人工或是目前單一主機所無法負荷處理的資料量，就可歸於大數據之範疇，亦即當前的電腦無法即時做出分析，而必須要仰賴另外的技術來進行資料處理。所幸當英特爾公司（Intel）創辦人之一的高登·摩爾（Gordon Moore）所倡導的「摩爾定律」（Moore's Law）從原本24個月週期，進步到18個月翻倍電腦中央處理器的電晶體數量，意味處理效能也倍增與硬體設備的普及廉價化。

施老師表示：「當硬體成長到可以讓我們鉅細靡遺的分析資料，而這些數據的來源就不見得是人工產生的。」他舉例在監控中的環境―學校，女學生晚上要從實驗室走回宿舍，難免會有些安全上的顧慮，因此我們會加裝許多監視鏡頭，以確保女學生的安危。而這些監視器就是所謂的「感知器」（Sensor），能夠全年24小時不間斷地產出資料，因此所產出的資料也相當可觀，如同大洋般的訊息流，所以大數據又稱「海量資料」、「巨量資料」與「大資料」。

而這些監視器所產出的資料就必須匯流到學校的主機系統，學校的主機將這些資訊整理並加以分析，就是建構出所謂的「物聯網」（Internet of Things, IoT）。大家應該常在科幻電影中見過所謂的類似概念，例如電影「鋼鐵人」中的語音管家「賈維斯」（JARVIS，Just A Rather Very Intelligent System）就是典型物聯網運用範例。賈維斯不但能操控鋼鐵衣，亦能管理主角史塔克家中的大小事務，堪稱是將物聯網發揮至極致的理想。

當今現實生活早已有不少運用物聯網的概念，例如像蘋果電腦iPhone手機中的數位語音助理Siri（Speech Interpretation and Recognition Interface），就是透過網際網路將人聲指令傳送到蘋果電腦公司總部進行數據資料分析，並且在極短的時間之內，將指令回傳至個人用戶的手機上做出反應，像是查看天氣資訊、收發電子郵件、開啟音樂檔案等，讓物聯網的概念更具體落實於我們的生活之中。回到女學生的案例上，施學琦老師認為如果學校的監視系統能再跟警政系統相結合的話，勢必更能保障校園的安全，也是當前我們可以做得到的範疇。

四、結論：對於未來仍保有希望

施學琦老師指出像是美國喬治亞理工大學戈埃爾教授（Ashok Goel）偷偷將人工智慧化身成助教吉爾˙華森（Jill Watson）以解答學生所提出的問題。面對著三百名學生，歷經五個月的時間，回答了近萬筆的問題，結果沒有一個人發現自己對談的對象是人工智慧，甚至他們還認為該助教盡心盡力，值得提報優良教師，彷彿已經完勝用以區分人與電腦之間差異的「圖靈測試」（Turing Test）。