有了人工智慧(AI)的機器,智商應該是多少?

IBM Watson在2011年的電視節目《Jeopardy!》益智遊戲中打敗兩位冠軍得主,使得人工智慧技術引發熱烈討論,並帶來不少想像空間。究竟人腦與透過訓練的電腦何者聰明,仍有待人工智慧的後續發展。而從商業市場來看,IBM Watson憑藉其獨特的認知運算能力,在醫療、金融、零售等市場大放異彩,背後仰賴的技術不僅僅是資料分析,透過其「性格洞察」(Personality Insights)技術,分析文字內容(written text)而了解使用者的個性與偏好,並運用自然語意分析技術,達到接近理想的人機互動。

IBM Watson亞太區技術總監Dev Mookerjee在日前訪台時深入介紹了IBM Watson及其於人工智慧的最新發展。他一開始即強調,「人工智慧使得人類能與機器互動,例如目前常見的聊天機器人(Chatbot)。機器與人的差別在於機器擅長讀行與列,不擅長直覺思考,但人類則相反,而AI正好融合這兩個世界。」

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Dev Mookerjee,IBM Watson亞太區技術總監

Watson人工智慧有何特殊之處?

如果在十年前,你在搜尋引擎上打出人工智慧,可能沒有太多資訊,但現在則會找到數十家廠商與不同的應用領域。面對新的競爭者快速增加,Mookerjee說:「我們在AI技術的發展上起步得很早,也正全方位地開發技術。除了增進深度學習能力以外,也會打造新的晶片模擬人類腦部運作模式。」

Watson系統試著以人類認知行為模式來運作。Mookerjee指出:「我們訓練Watson認知系統模擬人類思考的模式,訓練如何與人類一樣學習以及做出決定。Watson是一個機率系統(probabilistic system),透過訓練提升它在回答問題時的信心。」

經過訓練的Watson系統能理解自然語言,透過認知來了解與分析客戶講話的內容,而非僅是依照設定好的規則來判定。Mookerjee舉了澳洲一家保險公司關於汽車理賠的使用案例。當保險者填了理賠單後,Watson會先讀取這些資料,然後透過語言使用的方式去判讀是否有詐領的現象,協助保險公司在第一時間先進行審核工作。

能理解自然語言的聊天機器人不僅只是回答問題,還可以透過語言理解能力了解對話者的意圖(intention)。Mookerjee以訂購機票為例子,一般的聊天機器人需要與對話者逐步地提問與回答,才能完成訂票程序,而Watson的Chatbot技術試著了解對話者想要什麼,讓使用者能以自己平常說話的方式來訂票,並非僅是問與答的對話。如果要再進一步推薦最好的價位時,可與後方系統進行更多的整合,以提供決策方案。Mookerjee說:「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說話與提問的方式,而非只是回答問題。」

Mookerjee提到Personality Insights是IBM特有的技術,能透過書寫文字例如信件、部落格或是網路文章內容來分析消費者的個性與偏好,了解這個人對於新事物是否比較開放,進而分析其在購買行為上所可能做的決定。

機器學習與「擴增智慧」

Mookerjee認為物聯網(IoT)是很好的應用領域之一。物聯網透過機器如感測器收集大量機器所產生的資料,這些資料大部份是可用來分析的結構化資料。但是物聯網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,因而能協助處理這些原始資料。此外,還有一項特殊的物聯網應用是在生產的最後環節架設攝影機,透過影像檢測成品包裝是否毀損,而毋須仰賴人工檢驗。

過去這些影像、PDF、電子郵件等非結構化資料無法被一些傳統系統存取,而Watson系統能協助企業讀取並使用這些非結構化的資料。

談到主要應用市場,IBM Watson平台最早被應用在醫療,之後延伸到金融、零售、政府與電信等市場。Mookerjee提到,當初並非特意針對某些應用而設計此套系統,由於這些領域擁有大量非結構化的資料,而Watson平台的核心能力在於分析解讀這些非結構化的資料,因此便自然地運用於這些領域。

包括醫師或是金融業理專以往都要花許多時間研讀龐大的醫學報告或理財資料,而Watson系統透過機器學習、分析與判讀後,便可快速找出相應的解決方案,例如提供退休計畫諮詢或是快速診斷出病症並推薦適當的療法。其中一個最著名的例子是日本東京大學利用Watson在十分鐘內診斷出一名病患得了罕見的白血病,並找出適合的療法,因為Watson系統本身已讀取了兩千萬篇癌症研究報告,閱讀量相當驚人。

金融業的客戶服務也是目前成長快速的應用之一,已經有銀行採用Watson系統研發出客服機器人,自然地與消費者對話,提供全年無休的客服系統。例如台灣的玉山銀行採用Watson認知技術,透過IBM Watson Conversation支援繁體中文的自然語意分析技術,蒐集集體對話內容並進行語音的分析與辨識,以及持續的訓練「擴增智慧」(Augmented Intelligent),進而提供智慧化的產品推薦與金融諮詢。AI技術對於自然語言的理解與掌握能力預期將會不斷地提升,未來也許在許多需要第一線客服的產業上將會看到相關服務。

問到何者為高成長領域,Mookerjee認為市場變化太快,不太容易去預測明年此時需要的是甚麼。Mookerjee解釋:「2015年時,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,但每個國家對於破壞式創新技術的接受度不同,像是紐西蘭、澳洲、新加坡、韓國、印度接受度較高。此外,Mookerjee還提到透過夥伴關係推廣產品與服務是很好的一個模式,他以韓國SK Telecom的例子強調,「我們的服務跑在SK Telecom的伺服器上面,而SK Telecom有團隊幫我們推廣IBM的服務。」

Watson的客戶群以大型企業為主,也提供相應的解決方案給新創公司。Mookerjee說:「我們創造能理解自然語言的聊天機器人,透過機器學習了解不同的使用者需求。例如,Chatbot的費用較低,符合一些新創公司的要求;大型企業需要自己專屬的API、資料庫,且規模較大,可以採用較為進階的版本。相形之下,其他競爭方案先針對新創公司的族群,再提升到大型企業,這和我們的策略是不同的。」

人工智慧的未來

Mookerjee強調,「人工智慧將會持續的存在,如同當年的數位轉型一樣,將會成為市場標準(norm),而人工智慧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。」例如過去四年來,Watson系統的核心能力大幅增加,在IBM各方面的服務都可見到Watson的身影。

Mookerjee說:「我到了IBM工作後才發現世界上有很多被忽略、未被使用到的資料,」透過Watson AI技術可以大量地處理與使用這些資料。如今的市場正在改變,他預計未來五年大家對於AI會有更多的期待。

未來,企業採用AI技術將是大勢所趨,除了讓企業更了解客戶,也能提升良好的互動關係。以商業理論來說,降低顧客的費力程度(reduce customer effort)能協助提升顧客忠誠度。Mookerjee舉顧客努力指標(Customer Effort Score)解釋,許多公司沒有想過顧客要花多少努力才能與企業互動,而人工智慧在這方面能提供企業最佳的協助。

人工智慧擴增了人或企業的知識與能力,這也是為何IBM稱人工智慧為擴增智慧之故。究竟人工智慧能否取代人類?目前無人能提出肯定的答案。機器透過學習而做出判斷時,若訓練資料不足或遭遇未曾碰過的狀況,仍會有失誤的時候,人類透過其經驗與其互補,相信是最好的結合。