【施政報告．博評】學電腦Coding一定要上堂？自學又如何？

施政報告指教育局正草擬「計算思維－編程教育」的補充文件，供學校採用。英國、芬蘭、意大利及澳洲已經於中學或小學階段加入coding課程，香港未來於這方面的教育政策仍屬未知。若想先自學coding，到底學邊隻語言最好？

筆者小二那年在學校學Logo，小四學BASIC，中學學過Pascal、Fortran、C及C++，到了研究院，在實驗室收集的數據，亦靠程式分析。事實上，氣象學家、生物學家、化學家等均是收集數據後作分析，是以數學及程式編寫是現今科學家必需的能力。

然而，以電腦分析數據已經不再局限於某些行業。今年五月，英國《金融時報》報道，與十五年前相比，許多律師離開律師樓，創辦start-ups。Legal technology 如雨後春筍，以人工智能逐漸取代資料搜集、報價、審閱及分析文件等工作，一隊初級律師團或助理可能要用數周才從數百頁文件中找到的數據，電腦系統數分鐘就找到了，而且分析更仔細精準。另外，報稅公司如H&R Block已經與IBM的人工智能系統Watson合作，基本的數據輸入、計算及核對已經全自動化。

許多報告（包括牛津大學最有名的一篇“The Future of Employment”）均指出某些行業已進入夕陽，甚至預言何時會被電腦全盤取代。有說“If you can't beat them, join them!”，及早學好programming，無論將來做何種職業亦有幫助。那麼，應該學哪種語言最好？

數年前，大家還在考慮應該學習Matlab、Scala、R、Java還是Python，以迎接人工智能及大數據時代。去年年底IBM一工程師，以“deep learning”（深度學習）、“machine learning”（機器學習）及“data science”（數據科學）找出最多僱主要求的程式，答案是Python。如果沒聽過這語言，我們常用的BitTorrent及Dropbox就是以Python寫成。筆者學過多種語言，知道Python的不足，然而Python的網上資源豐富，數據處理能力強，而且對初學者來說容易上手。筆者太太剛於暑假開始學Python，早兩天她已經寫好Hangman及Scrabble了。Python目前作為人工智能及數據分析的第一語言，日後的使用者，不再局限於科學家或電腦工程師，各行各業亦可自己編寫程式，作數據分析，又或控制其機械人。

如果想學Python，實在不用花數千元到甚麼電腦中心上課。EdX及Coursera均有很好的免費課程，筆者太太於EdX上麻省理工（MIT）的Python，課程由其電腦系系主任教授，她認為那是她見過最好的電腦老師，講解清晰，筆記易明，而且功課可以幫助理解內容。Coursera的Python課程由微軟工程師教授，但就不比MIT了，教師真的比在職工程師更懂授課。近日一名十六歲的印度女生研發了一套診斷視網膜病變的人工智能系統，她也是自學Python的。所以，不要浪費金錢了，電腦中心找不到MIT的名教授呢！

（本文純屬作者意見，不代表香港01立場。）