有了人工智能(AI)的机器,智商应该是多少?

IBM Watson在2011年的电视节目《Jeopardy!》益智游戏中打败两位冠军得主,使得人工智能技术引发热烈讨论,并带来不少想象空间。究竟人脑与透过训练的计算机何者聪明,仍有待人工智能的后续发展。而从商业市场来看,IBM Watson凭借其独特的认知运算能力,在医疗、金融、零售等市场大放异彩,背后仰赖的技术不仅仅是数据分析,透过其「性格洞察」(Personality Insights)技术,分析文字内容(written text)而了解使用者的个性与偏好,并运用自然语意分析技术,达到接近理想的人机互动。

IBM Watson亚太区技术总监Dev Mookerjee在日前访台时深入介绍了IBM Watson及其于人工智能的最新发展。他一开始即强调,“人工智能使得人类能与机器互动,例如目前常见的聊天机器人(Chatbot)。机器与人的差别在于机器擅长读行与列,不擅长直觉思考,但人类则相反,而AI正好融合这两个世界。” Dev-Mookerjee Dev Mookerjee,IBM Watson亚太区技术总监

Watson人工智能有何特殊之处?

如果在十年前,你在搜索引擎上打出人工智能,可能没有太多信息,但现在则会找到数十家厂商与不同的应用领域。面对新的竞争者快速增加,Mookerjee说:“我们在AI技术的发展上起步得很早,也正全方位地开发技术。除了增进深度学习能力以外,也会打造新的芯片仿真人类脑部运作模式。”

Watson系统试着以人类认知行为模式来运作。Mookerjee指出:“我们训练Watson认知系统仿真人类思考的模式,训练如何与人类一样学习以及做出决定。Watson是一个机率系统(probabilistic system),透过训练提升它在回答问题时的信心。”

经过训练的Watson系统能理解自然语言,透过认知来了解与分析客户讲话的内容,而非仅是依照设定好的规则来判定。Mookerjee举了澳洲一家保险公司关于汽车理赔的使用案例。当保险者填了理赔单后,Watson会先读取这些数据,然后透过语言使用的方式去判读是否有诈领的现象,协助保险公司在第一时间先进行审核工作。

能理解自然语言的聊天机器人不仅只是回答问题,还可以透过语言理解能力了解对话者的意图(intention)。Mookerjee以订购机票为例子,一般的聊天机器人需要与对话者逐步地提问与回答,才能完成订票程序,而Watson的Chatbot技术试着了解对话者想要什么,让使用者能以自己平常说话的方式来订票,并非仅是问与答的对话。如果要再进一步推荐最好的价位时,可与后方系统进行更多的整合,以提供决策方案。Mookerjee说:“数据分析是Watson的强项,但也只是其功能之一。我们打造这套系统是要了解人类说话与提问的方式,而非只是回答问题。”

Mookerjee提到Personality Insights是IBM特有的技术,能透过书写文字例如信件、部落格或是网络文章内容来分析消费者的个性与偏好,了解这个人对于新事物是否比较开放,进而分析其在购买行为上所可能做的决定。

机器学习与“扩增智能”

Mookerjee认为物联网(IoT)是很好的应用领域之一。物联网透过机器如传感器收集大量机器所产生的数据,这些数据大部份是可用来分析的结构化数据。但是物联网中仍有不少非结构化的数据,像是声音与摄影机所拍摄的影像等。Mookerjee强调收集与分析非结构化的数据正是Watson的强项,因而能协助处理这些原始数据。此外,还有一项特殊的物联网应用是在生产的最后环节架设摄影机,透过影像检测成品包装是否毁损,而毋须仰赖人工检验。

过去这些影像、PDF、电子邮件等非结构化数据无法被一些传统系统存取,而Watson系统能协助企业读取并使用这些非结构化的数据。

谈到主要应用市场,IBM Watson平台最早被应用在医疗,之后延伸到金融、零售、政府与电信等市场。Mookerjee提到,当初并非特意针对某些应用而设计此套系统,由于这些领域拥有大量非结构化的数据,而Watson平台的核心能力在于分析解读这些非结构化的数据,因此便自然地运用于这些领域。

包括医师或是金融业理专以往都要花许多时间研读庞大的医学报告或理财数据,而Watson系统透过机器学习、分析与判读后,便可快速找出相应的解决方案,例如提供退休计划咨询或是快速诊断出病症并推荐适当的疗法。其中一个最著名的例子是日本东京大学利用Watson在十分钟内诊断出一名病患得了罕见的白血病,并找出适合的疗法,因为Watson系统本身已读取了两千万篇癌症研究报告,阅读量相当惊人。

金融业的客户服务也是目前成长快速的应用之一,已经有银行采用Watson系统研发出客服机器人,自然地与消费者对话,提供全年无休的客服系统。例如台湾的玉山银行采用Watson认知技术,透过IBM Watson Conversation支持繁体中文的自然语意分析技术,搜集集体对话内容并进行语音的分析与辨识,以及持续的训练“扩增智能”(Augmented Intelligent),进而提供智能化的产品推荐与金融咨询。AI技术对于自然语言的理解与掌握能力预期将会不断地提升,未来也许在许多需要第一线客服的产业上将会看到相关服务。

问到何者为高成长领域,Mookerjee认为市场变化太快,不太容易去预测明年此时需要的是甚么。Mookerjee解释:“2015年时,我们与银行谈的内容就与现在不一样。”

Mookerjee认为亚太区正持续成长,但每个国家对于破坏式创新技术的接受度不同,像是新西兰、澳洲、新加坡、韩国、印度接受度较高。此外,Mookerjee还提到透过伙伴关系推广产品与服务是很好的一个模式,他以韩国SK Telecom的例子强调,“我们的服务跑在SK Telecom的服务器上面,而SK Telecom有团队帮我们推广IBM的服务。”

Watson的客户群以大型企业为主,也提供相应的解决方案给新创公司。Mookerjee说:“我们创造能理解自然语言的聊天机器人,透过机器学习了解不同的使用者需求。例如,Chatbot的费用较低,符合一些新创公司的要求;大型企业需要自己专属的API、数据库,且规模较大,可以采用较为进阶的版本。相形之下,其他竞争方案先针对新创公司的族群,再提升到大型企业,这和我们的策略是不同的。”

人工智能的未来

Mookerjee强调,“人工智能将会持续的存在,如同当年的数字转型一样,将会成为市场标准(norm),而人工智能应用迅速扩展及其普及的速度,也远比当初数字化的速度更快。”例如过去四年来,Watson系统的核心能力大幅增加,在IBM各方面的服务都可见到Watson的身影。

Mookerjee说:“我到了IBM工作后才发现世界上有很多被忽略、未被使用到的数据,”透过Watson AI技术可以大量地处理与使用这些数据。如今的市场正在改变,他预计未来五年大家对于AI会有更多的期待。

未来,企业采用AI技术将是大势所趋,除了让企业更了解客户,也能提升良好的互动关系。以商业理论来说,降低顾客的费力程度(reduce customer effort)能协助提升顾客忠诚度。Mookerjee举顾客努力指标(Customer Effort Score)解释,许多公司没有想过顾客要花多少努力才能与企业互动,而人工智能在这方面能提供企业最佳的协助。

人工智能扩增了人或企业的知识与能力,这也是为何IBM称人工智能为扩增智能之故。究竟人工智能能否取代人类?目前无人能提出肯定的答案。机器透过学习而做出判断时,若训练数据不足或遭遇未曾碰过的状况,仍会有失误的时候,人类透过其经验与其互补,相信是最好的结合。

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