「如果不去Push Science的Boundary，那麼這個系就會漸漸變成主要Teaching的系。」
在我們實驗室為即將畢業的新科博士舉行的餞別餐會上，
我從我老闆程光老師這句話上得到相當多啟發。
我們實驗室雖然處於統計與資料科學系，
但自從我2018年加入以後，
就逐漸不做那些傳統統計學系的方向與題目，
而是緊跟機器學習，深度學習，
到現在生成式AI等等的各種主題。
這發展走向其實跟我在台大數學系時期，
對學術生涯發展的預期很不一樣。
這些主題需要的理論工具，
以及思考問題的Scope，
都與我在數學系統計系受到的訓練不同。
這對當時有很豐富數學工具的我，
產生相當大的文化衝擊。
在台灣時對教授的印象，
幾乎就是一套拳打到老，
我也以為我只要把一套拳打好，
當上教授，一套拳打到老。
掌握理論工具的人就知道，
做研究最簡單的方法，
就是把問題做深入一點，
把解答做精緻一點，
手腳快就能出一篇文章。
然而，
這其實都是在自己的舒適區內，
練一個人的奇幻劍術。
也難怪數學系統計學系，
會逐漸成為以教學為主的系。
或許再過個25年，
AI具備這些基礎數學的論證能力後，
數學系統計學系會逐漸變成文學院，
變成人類古文明欣賞研究的一支。
