有了人工智能(AI)的機器，智商應該是多少？
IBM Watson在2011年的電視節目《Jeopardy！》益智游戲中打敗兩位冠軍得主，使得人工智能技術(shù)引發(fā)熱烈討論，并帶來(lái)不少想像空間。究竟人腦與透過(guò)訓練的電腦何者聰明，仍有待人工智能的后續發(fā)展。而從商業(yè)市場(chǎng)來(lái)看，IBM Watson憑藉其獨特的認知運算能力，在醫療、金融、零售等市場(chǎng)大放異彩，背后仰賴(lài)的技術(shù)不僅僅是資料分析，透過(guò)其“性格洞察”(Personality Insights)技術(shù)，分析文字內容(written text)而了解使用者的個(gè)性與偏好，并運用自然語(yǔ)意分析技術(shù)，達到接近理想的人機互動(dòng)。
IBM Watson亞太區技術(shù)總監Dev Mookerjee在日前訪(fǎng)臺時(shí)深入介紹了IBM Watson及其于人工智能的最新發(fā)展。他一開(kāi)始即強調，“人工智能使得人類(lèi)能與機器互動(dòng)，例如目前常見(jiàn)的聊天機器人(Chatbot)。機器與人的差別在于機器擅長(cháng)讀行與列，不擅長(cháng)直覺(jué)思考，但人類(lèi)則相反，而AI正好融合這兩個(gè)世界。”
Dev Mookerjee，IBM Watson亞太區技術(shù)總監
Watson人工智能有何特殊之處？
如果在十年前，你在搜尋引擎上打出人工智能，可能沒(méi)有太多資訊，但現在則會(huì )找到數十家廠(chǎng)商與不同的應用領(lǐng)域。面對新的競爭者快速增加，Mookerjee說(shuō)：“我們在A(yíng)I技術(shù)的發(fā)展上起步得很早，也正全方位地開(kāi)發(fā)技術(shù)。除了增進(jìn)深度學(xué)習能力以外，也會(huì )打造新的晶片模擬人類(lèi)腦部運作模式。”
Watson系統試著(zhù)以人類(lèi)認知行為模式來(lái)運作。Mookerjee指出：“我們訓練Watson認知系統模擬人類(lèi)思考的模式，訓練如何與人類(lèi)一樣學(xué)習以及做出決定。Watson是一個(gè)機率系統(probabilistic system)，透過(guò)訓練提升它在回答問(wèn)題時(shí)的信心。”
經(jīng)過(guò)訓練的Watson系統能理解自然語(yǔ)言，透過(guò)認知來(lái)了解與分析客戶(hù)講話(huà)的內容，而非僅是依照設定好的規則來(lái)判定。Mookerjee舉了澳洲一家保險公司關(guān)于汽車(chē)理賠的使用案例。當保險者填了理賠單后，Watson會(huì )先讀取這些資料，然后透過(guò)語(yǔ)言使用的方式去判讀是否有詐領(lǐng)的現象，協(xié)助保險公司在第一時(shí)間先進(jìn)行審核工作。
能理解自然語(yǔ)言的聊天機器人不僅只是回答問(wèn)題，還可以透過(guò)語(yǔ)言理解能力了解對話(huà)者的意圖(intention)。Mookerjee以訂購機票為例子，一般的聊天機器人需要與對話(huà)者逐步地提問(wèn)與回答，才能完成訂票程序，而Watson的Chatbot技術(shù)試著(zhù)了解對話(huà)者想要什么，讓使用者能以自己平常說(shuō)話(huà)的方式來(lái)訂票，并非僅是問(wèn)與答的對話(huà)。如果要再進(jìn)一步推薦最好的價(jià)位時(shí)，可與后方系統進(jìn)行更多的整合，以提供決策方案。Mookerjee說(shuō)：“資料分析是Watson的強項，但也只是其功能之一。我們打造這套系統是要了解人類(lèi)說(shuō)話(huà)與提問(wèn)的方式，而非只是回答問(wèn)題。”
Mookerjee提到PersonalityInsights是IBM特有的技術(shù)，能透過(guò)書(shū)寫(xiě)文字例如信件、部落格或是網(wǎng)路文章內容來(lái)分析消費者的個(gè)性與偏好，了解這個(gè)人對于新事物是否比較開(kāi)放，進(jìn)而分析其在購買(mǎi)行為上所可能做的決定。
機器學(xué)習與“擴增智能”
Mookerjee認為物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是很好的應用領(lǐng)域之一。物聯(lián)網(wǎng)透過(guò)機器如感測器收集大量機器所產(chǎn)生的資料，這些資料大部份是可用來(lái)分析的結構化資料。但是物聯(lián)網(wǎng)中仍有不少非結構化的資料，像是聲音與攝影機所拍攝的影像等。Mookerjee強調收集與分析非結構化的資料正是Watson的強項，因而能協(xié)助處理這些原始資料。此外，還有一項特殊的物聯(lián)網(wǎng)應用是在生產(chǎn)的最后環(huán)節架設攝影機，透過(guò)影像檢測成品包裝是否毀損，而毋須仰賴(lài)人工檢驗。
過(guò)去這些影像、PDF、電子郵件等非結構化資料無(wú)法被一些傳統系統存取，而Watson系統能協(xié)助企業(yè)讀取并使用這些非結構化的資料。
談到主要應用市場(chǎng)，IBM Watson平臺最早被應用在醫療，之后延伸到金融、零售、政府與電信等市場(chǎng)。Mookerjee提到，當初并非特意針對某些應用而設計此套系統，由于這些領(lǐng)域擁有大量非結構化的資料，而Watson平臺的核心能力在于分析解讀這些非結構化的資料，因此便自然地運用于這些領(lǐng)域。
包括醫師或是金融業(yè)里專(zhuān)以往都要花許多時(shí)間研讀龐大的醫學(xué)報告或理財資料，而Watson系統透過(guò)機器學(xué)習、分析與判讀后，便可快速找出相應的解決方案，例如提供退休計劃諮詢(xún)或是快速診斷出病癥并推薦適當的療法。其中一個(gè)最著(zhù)名的例子是日本東京大學(xué)利用Watson在十分鐘內診斷出一名病患得了罕見(jiàn)的白血病，并找出適合的療法，因為Watson系統本身已讀取了兩千萬(wàn)篇癌癥研究報告，閱讀量相當驚人。
金融業(yè)的客戶(hù)服務(wù)也是目前成長(cháng)快速的應用之一，已經(jīng)有銀行采用Watson系統研發(fā)出客服機器人，自然地與消費者對話(huà)，提供全年無(wú)休的客服系統。例如臺灣的玉山銀行采用Watson認知技術(shù)，透過(guò)IBM Watson Conversation支援繁體中文的自然語(yǔ)意分析技術(shù)，搜集集體對話(huà)內容并進(jìn)行語(yǔ)音的分析與辨識，以及持續的訓練“擴增智能”(Augmented Intelligent)，進(jìn)而提供智能化的產(chǎn)品推薦與金融諮詢(xún)。AI技術(shù)對于自然語(yǔ)言的理解與掌握能力預期將會(huì )不斷地提升，未來(lái)也許在許多需要第一線(xiàn)客服的產(chǎn)業(yè)上將會(huì )看到相關(guān)服務(wù)。
問(wèn)到何者為高成長(cháng)領(lǐng)域，Mookerjee認為市場(chǎng)變化太快，不太容易去預測明年此時(shí)需要的是什么。Mookerjee解釋?zhuān)?ldquo;2015年時(shí)，我們與銀行談的內容就與現在不一樣。”
Mookerjee認為亞太區正持續成長(cháng)，但每個(gè)國家對于破壞式創(chuàng )新技術(shù)的接受度不同，像是紐西蘭、澳洲、新加坡、韓國、印度接受度較高。此外，Mookerjee還提到透過(guò)伙伴關(guān)系推廣產(chǎn)品與服務(wù)是很好的一個(gè)模式，他以韓國SK Telecom的例子強調，“我們的服務(wù)跑在SK Telecom的伺服器上面，而SKTelecom有團隊幫我們推廣IBM的服務(wù)。”
Watson的客戶(hù)群以大型企業(yè)為主，也提供相應的解決方案給新創(chuàng )公司。Mookerjee說(shuō)：“我們創(chuàng )造能理解自然語(yǔ)言的聊天機器人，透過(guò)機器學(xué)習了解不同的使用者需求。例如，Chatbot的費用較低，符合一些新創(chuàng )公司的要求；大型企業(yè)需要自己專(zhuān)屬的API、資料庫，且規模較大，可以采用較為進(jìn)階的版本。相形之下，其他競爭方案先針對新創(chuàng )公司的族群，再提升到大型企業(yè)，這和我們的策略是不同的。”
人工智能的未來(lái)
Mookerjee強調，“人工智能將會(huì )持續的存在，如同當年的數位轉型一樣，將會(huì )成為市場(chǎng)標準(norm)，而人工智能應用迅速擴展及其普及的速度，也遠比當初數位化的速度更快。”例如過(guò)去四年來(lái)，Watson系統的核心能力大幅增加，在IBM各方面的服務(wù)都可見(jiàn)到Watson的身影。
Mookerjee說(shuō)：“我到了IBM工作后才發(fā)現世界上有很多被忽略、未被使用到的資料，”透過(guò)Watson AI技術(shù)可以大量地處理與使用這些資料。如今的市場(chǎng)正在改變，他預計未來(lái)五年大家對于A(yíng)I會(huì )有更多的期待。
未來(lái)，企業(yè)采用AI技術(shù)將是大勢所趨，除了讓企業(yè)更了解客戶(hù)，也能提升良好的互動(dòng)關(guān)系。以商業(yè)理論來(lái)說(shuō)，降低顧客的費力程度(reduce customer effort)能協(xié)助提升顧客忠誠度。Mookerjee舉顧客努力指標(Customer Effort Score)解釋?zhuān)S多公司沒(méi)有想過(guò)顧客要花多少努力才能與企業(yè)互動(dòng)，而人工智能在這方面能提供企業(yè)最佳的協(xié)助。
人工智能擴增了人或企業(yè)的知識與能力，這也是為何IBM稱(chēng)人工智能為擴增智能之故。究竟人工智能能否取代人類(lèi)？目前無(wú)人能提出肯定的答案。機器透過(guò)學(xué)習而做出判斷時(shí)，若訓練資料不足或遭遇未曾碰過(guò)的狀況，仍會(huì )有失誤的時(shí)候，人類(lèi)透過(guò)其經(jīng)驗與其互補，相信是最好的結合。
