人工智能創企併購急增 Chatbot盛行 語音訓練代替客服
原文刊於信報財經新聞專欄「StartupBeat創科鬥室」
有關人工智能(AI)的新聞,近期可謂多不勝數。人類不僅在圍棋輸給電腦,連更複雜的電競項目都戰敗。《信報》StartupBeat請來香港新興科技教育協會會長洪文正,與我們探討現時的AI技術及發展。
主持:尹思哲 《信報》科技編輯
嘉賓:洪文正 香港新興科技教育協會會長
尹:著名遊戲Dota 2的國際職業選手,近日在單打獨鬥的對決中,不消10分鐘就敗給OpenAI,你認同現時AI已相當先進嗎?
洪:我認為對AI而言,Dota 2比棋類更加簡單。始終玩電腦遊戲要出色,需要看不少補充資料,如角色技巧及屬性等,電腦查看及應用資料本身就比人腦快很多。
最初段的電腦遊戲,例如食鬼,都是跟電腦對戰,它們通常比玩家強。以前我亦寫過簡單遊戲,故意令電腦不要贏得太快,否則無法吸引玩家。以前智能已可擊敗人類,要把他們水平降低,才可以讓人類取勝。
尹:打機除了操作,更講求策略。OpenAI在多人對戰中,會否比較弱?
洪:我認為不會,因為AI比人類的學習時間長很多,每天每分每秒都可研究不同策略,訓練更比人類強。正如Tesla將自駕車帶到路上訓練一樣,當資料、數字夠多,效果就做得愈好,而策略可由其他方法測試。
與過往編寫程式的想法不同,我們容許人工智能犯錯,它的訓練只需達九成多,就要留下自學的空間。以前是教導程式應該怎樣做,人工智能卻是把人類的思考模式放入去,教導它如何思考。正如教三四歲小朋友一樣,你教他10件事,結果他做了兩件額外的事情。
需求大 市場潛力巨
尹:人工智能50年前已被着手研究,有人認為在語音上,人類依然佔優;在影像方面,AI卻已完全超越人類,你又有何看法?
洪:這只是視乎花多少時間及資源去訓練的問題。Facebook及Google其中一種訓練方法是,花上5至6年時間認出影像,真人用戶不斷從旁協助。但語音比較複雜,因為聲音分為不同頻譜,聲線亦增加複雜程度。機械翻譯方面,即使在不同時間,同一句說話及文字都有不同意思,難以從字面上判斷。
尹:在自然語言處理(NLP)上,我知道你有訓練經驗,可以分享一下嗎?
洪:NLP就是將一個語句,先分開為幾個部分,再轉換為實質意思。轉換不同的語言,有不同程度的困難。中文又比英文複雜,始終英文格式固定,切割句子相對較容易。
訓練主要是教導如何思考,包括向前或向後思考。向前是指,你要先通過前面幾項條件再下結論;向後則指,你要先找結論,再審視條件是否齊全。現時人工智能已在此階段,可達人類思維層次中,最高水平的「智慧」。
港須培訓人才追落後
尹:主攻人工智能的初創企業,近年吸引不少投資者留意,單是今年首季已有37間獲得收購,其中NLP佔很大的百分比,為何他們特別受歡迎?所有人工智能都要先由NLP訓練開始嗎?
洪:現時Chatbot(聊天機械人)相當流行,全球對客服需求很大,大家都看到市場潛力。一般用戶致電客服時,不喜歡聽到「請按1234」,而偏好跟真人對話。
若對方是Chatbot,而你又不察覺時,就可節省大量人手。尤其IT產品問題眾多,客服訓練難以趕上,AI有助紓緩壓力。
目前語音仍有一些問題,如人類說「好」,未必是字面上的意思,AI亦無法理解。但其中一個好處是,AI沒有感情,不怕被客戶責罵。
尹:香港的AI發展如何,你有何意見?
洪:人工智能是一個老舊的科目,在1950年開始已有。在機緣巧合下,我在十多年前有機會在香港授課,近年已沒有再教,原因是無人讀。學生寧願選擇電子商貿、程式設計等課程;加上人工智能等科目難免牽涉大量數學,既沉悶又難明,但我相信未來將有更多人修讀。
現時香港6所大學有工程系,其中有些教授正研究AI,而且進展不錯。只要香港能夠把科研轉為商業模式即可,不像金融科技有法例限制,亦不如製作硬件般成本高。只要AI應用在軟件上配合合適的訓練,香港發展空間很大。始終港人有創意,數學又夠好。
尹:香港市場小,不少初創都朝着企業對企業(B2B)方向發展,亦有大機構願意找初創合作。你認為本地有足夠AI人才嗎?
洪:最近,我聽過有幾間公司引入Chatbot,但他們對AI的認識仍有距離,要物色人才亦需要時間。香港學校不乏AI人才,由於它要求數學知識,近10年讀電腦科學的人亦比較急功近利,很早就選擇轉行,未必在AI範疇發展。此外,本地有不少出色的留學生,可是很快便回到內地或者前往美國發展,這比較可惜。
註:以上嘉賓訪問均屬個人意見,與本報立場無關。
完整訪問視頻,請上http://startupbeat.hkej.com/觀看。
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