從事研究，就是希望能對社會有點貢獻。」台大資訊工程系特聘教授林智仁說話簡約扼要，就像精準的數學算式，不需要多餘詞彙修飾。
林智仁的研究領域是機器學習（Machine Learning）與資料探勘（Data Mining）。他與研究團隊從二○○○年到一○年持續開發出的資料分類軟體LIBSVM，至今已被下載超過一一五萬次，是一個在全球被廣泛使用的資料分類軟體，許多與機器學習或「大數據」相關的應用，都在LIBSVM的基礎上進行。
在學術界，LIBSVM也被許多研究者使用。根據Google Scholar至一九年十一月的統計，林智仁團隊持續撰寫的期刊論文《LIBSVM － A Library for Support Vector Machines》，目前已被引用超過四萬兩千次，極可能是所有台灣產出的電腦科學研究論文中，被引用次數最多的一篇。
由於LIBSVM在實務與學術研究上的貢獻，林智仁在一一年、四十歲生日之前，當選電機電子工程師學會會士（IEEE Fellow），日後又陸續獲得國際人工智慧學會會士（AAAI Fellow）、電腦協會會士（ACM Fellow）等榮譽，也在一一年成為台大特聘教授。
學術與實務上的貢獻，讓林智仁（左）多次獲獎，但他一直將解決實際問題視為最重要成就感來源。(圖片來源：林智仁提供)
但對於這些「豐功偉業」，林智仁彷彿並不在意，語氣甚至讓人感覺不願多談，僅簡短地說，「得獎是種肯定，但比起得獎，我更在意我的研究能不能對人類有幫助。」
他確實不崇尚這些「量化」指標。
台大數學系畢業後，林智仁在美國密西根大學取得工業工程博士，一九九八年返回台大資工系任教。回台灣以後，因為發現機器學習研究涉及的優化問題，和他的博士論文研究主題數值優化（numerical optimization）關係密切，因此一頭栽進這項當時還不受重視的領域。
剛投入機器學習研究，林智仁就發現，該領域學者多熱衷於提出新的方法論，並藉此發表期刊或會議論文；但他認為，替使用者解決問題才是從事研究的根本，因此決定從事機器學習軟體開發，希望讓不熟悉機器學習技術的人，也能有便利的軟體工具做數據分析預測。
