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从工人智慧到人工智慧,期待又怕受伤害?Pentland教授与

2020-06-17

从工人智慧到人工智慧,期待又怕受伤害?Pentland教授与

当有些人喊着 AI 会杀人,有些人抢先用 AI 来做聪明的事,甚至是救人一命!本文取自中央研究院「机器学习月」与「人工智慧跨域领袖营」活动内容,聊聊各领域最新的 AI 发展与应用。

用 AI 救人:观察细微脉博

「余忆童稚时,能张目对日,明察秋毫。见藐小微物,必细察其纹理,故时有物外之趣。」若你曾在国文课本读到这段,可曾惊叹沈复的好眼力?

现在你可以拍拍沈复的肩膀说「以 AI 细视,汝更觉呀然惊恐」。因为人工智慧的影像处理技术宛如一副神奇眼镜,能看到肉眼察觉不到的细微变化,例如:当血液随脉博通过脸部,造成的肤色变化。

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心跳讯号放大 100 倍的手机拍摄影像,可以看见当血液被打上来通过脸部,皮肤颜色明显变红 。 

这个影像放大技术反之,也能藉由侦测脸部皮肤颜色变化的频率,回推心跳速率。对于新手爸妈而言,常见的焦虑是「总想确认宝宝还在呼吸吗」,因为婴儿熟睡时一吸一吐的胸部起伏相当细微,从外观难以分辨。

发展这个影像放大技术的团队,发现也能从婴儿睡觉的影像推估心跳速率,数值準确度可与医疗监测器相比,有机会应用于家庭日常的呼吸监测,预防婴儿猝死症 。

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脉博讯号放大 150 倍的影像,可以透过血液流经脸部的肤色变化频率,推估婴儿脉博的速率。

大众看新闻时,经常好奇萤幕中人说话是否属实,例如当立委说出「一生监督你一人」时,政府官员是否有动情。表情可以透过脸部肌肉控制,而脉搏跳动加快、引起血液流经脸部的肤色变化,透过这个讯号放大技术解析,就藏不住心跳了。

用 AI 聚集灵感:社会物理学

俗话说:「三个臭皮匠,胜过一个诸葛亮」,但如果臭皮匠高达成千上万名呢?

透过社群网络,串起成千上万名臭皮匠互相交流资讯、沟通意念,并透过资料科学依此预测未来的行为、找出问题的对策,可说是「社会物理学 」的奥义。而提倡社会物理学这门新科学之人,是被《富比世》杂誌誉为「全球 7 大权威资料科学家之一」的 Alex “Sandy” Pentland 教授。

来自美国麻省理工学院的 Alex “Sandy” Pentland 教授,在机器学习月演讲中向大家提问:「在这里有多少人认为自己是独立的个体?」

儘管 YouTube 出身的 HowHow 堪称「边缘人中的霸主」,而生活中也有许多人在群体中感到孤立,但 Alex “Sandy” Pentland 教授指出 ,无论在虚拟社群和真实社会中,没有人是独立切割的。

每个人都是社会的一部分,共享资料、共享资讯,这时意念彷彿化为一条时间长河、流动着,每个人涉身其中,从彼此的经验想法中学习,最终成就我们自己的习惯和兴趣。

而这些可共享、可分析的资料从何而来?就在人们身边各处──包含通话纪录、信用卡交易、 GPS 定位纪录等等,像是糖果屋童话中撒下的「数位麵包屑」,表达着你的生活行蹤与选择偏好,而差别是不会被森林里的动物吃掉。

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数位麵包屑最常见的应用:根据驾驶人手机提供的 GPS 数据,逐分钟更新交通顺畅或壅塞情况。

数位麵包屑与脸书贴文大不相同,脸书贴文是人们选择性过滤、编辑的资讯。比起人们自己说自己做了什幺,日常的数位麵包屑反而更能反映个人真实情况。

年龄、性别没办法精準表达你是谁,更重要的是你去了哪里、做了什幺。

Steve Jobs 曾说:「所谓的创造力,只是将事物联繫起来」,而社会物理学基于贝氏网路发展,透过数位麵包屑将不同情况联繫起来,找出「情况 A」和「相关情况」之间的机率关係。

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例如,透过数位麵包屑,知道有糖尿病风险的人何时在哪吃饭、或是不善理财的人在哪消费,即时对个人做出提醒,或蒐集数据改善健康或金融政策。 

Alex “Sandy” Pentland 教授再举例,若在地图看到 GPS 人流移动到了城郊某一地带就停止,传达的资讯是:当大多数人停止前往该区,代表该区容易有犯罪活动。并另以北京的资料指出,若当地的交通网络完善、社群流动越密集,未来三年该区的经济成长机率也偏高。这些社群行动观察,有助于城市规划与犯罪防治,而且运用的资料无须涉及记名资讯。

社群範围也能缩小到公司。 Alex “Sandy” Pentland 团队与美国银行的电话客服中心合作,实验若客服员之间有越多的想法交流,是否能降低每通客服电话的处理时间。分析结果发现,比起客服员逐一单独休息,让整个客服团队一起休息更好,因为有助增进团队间的交谈、交流工作窍门,让处理客服电话的平均时间大幅降低。

从工人智慧到人工智慧,期待又怕受伤害

适合发展 AI 的是「有特定知识」、「行为可预测」的领域,并且应善用「原本就有的资料」,例如台湾累积丰富的医学影像,这些影像透过机器学习就能转换为知识,而非从头开发网站,去蒐集新的使用者资料。

在 Google 有几万名工程师在进行几千项专案,各种领域都有人尝试,甚至包含用影像辨识判断正在飞行是不是母蚊,是的话就击杀,藉此来断绝蚊子成为疾病传染源。简立峰分享, Google 若进行 5000 项 AI 专案,最后证实有用的不到 10 项,实作后会发现论文演算法讲得头头是道,但实作后好像不是这回事,许多参数调不出来。

然而,这些过程不是白费。 Google 从这些专案里的工程师选出 50 位较富经验者、组成顾问团,再引导大家尝试各种 AI 专案,而前提是要建立开源文化,开放让所有员工自由修改程式码,应用在自己的专案中。

台湾的组织化领导,让软体高手没有发挥空间,就算有神字辈也只是当兵用。

许多人会好奇,为什幺 Google 软体开发这幺厉害?简立峰提到,台湾生产「硬体」的组织结构,是将军关在办公室,带领生产线的几千名士兵,一起完成最后的产品。「软体」的思维要倒过来,Google 採取「有将军没有兵」的模式,人人都是将军,让神人站上第一线写程式,自己 debug 解决问题。

「AI 是当红的产业趋势,但我的小孩不是读这个领域的怎幺办?」在演讲中,一位中年父亲提出许多家长会有的疑问。

「通常华人的传统,生了两个小孩,一个会让他出去外面的世界闯,一个会留下来照顾老家……」简立峰从社会文化与人之常情,比喻台湾整体产业发展。

在 AI 时代,科学可以突破百分之八九十,但最后一哩路比想像中难度更高。哪里热门、大家都趋之若鹜,即使可能史上最大的失败就在眼前。这是出去闯的孩子会面对的问题。简立峰提到,台湾可以参考以色列的产业策略,弱水三千只取一瓢饮,着重发展大市场需要的尖端技术,例如台湾的镜头技术世界知名,就有更多优势延伸发展电脑视觉领域。

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从古至今,地图视角会影响思维。简立峰提到,若换个角度看台湾,别忘了日本、南韩、新加坡、东南亚就在附近,许多 AI 合作机会就在台湾旁边。

而若不在 AI 领域,留下来的孩子,则应跟台湾土地有所连结,发展他国取代不了、有信赖感的产业:例如医疗、食品、农业,让在外面闯的孩子无论什幺时候回家,都能感受到在地文化、安心踏实。

学界与产业离很远?创造一个机会齐动脑!

2017 年政府宣示「台湾 AI 元年」即刻开始,但要落实到业界尚有层层挑战。为此,科技部与中研院举办五天四夜的密集研习,向国内外讲师借智慧、聚集学员间的意念流,来讨论各产业要懂哪些 AI 先备知识、遇到的问题如何解决。

以台湾医疗产业而言,优势是已累积丰富的影像诊断资料,若在保护病人隐私的前提下开放资料,就有机会透过电脑视觉协助医师诊断病情,或是监测婴儿老人的睡眠呼吸中止情况。甚至在诊间,当病人听完诊断满脸问号,这时一旁的镜头侦测到病人表情,就能提醒医生要再多加说明、增进医病关係。

製造业的学员则回馈,若企业自己架设机房、自己租用云端伺服器,这种烧钱行为会降低转型意愿,希望政府能提供云端运算资源的协助,例如国家实验研究院高速网路与计算中心的 GPU 伺服器。

「在华尔街大量招募资料科学家的趋势下,台湾的 FinTech仍受限法规,绑手绑脚无法前进!」来自金融界的学员表示。希望能透过调整金融法规、个资法规,让去识别化的财务资料成为可应用数据,藉以分析客户的潜在风险、或预测未来交易。或者,开户时结合电脑视觉技术,透过影像辨识开户者是否有异常的心跳表现、说谎的可能性,及早阻止不当的金融交易。

最后,无论是想出去或留下来的孩子,以及学界产业界的人士,若有兴趣进一步了解 AI 领域中各技术有何不同,下图的「资料科学学习地图」将能作为指引。

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初次进入 AI 领域,需从核心课程出发,再依兴趣或需求转往「资料探勘」、「网路爬虫」、「进阶应用」方向。 

儘管 AI 之路让人既期待又怕受伤害,但如同电影《三个傻瓜》所言:「请把手放在心上说『一切都好』,我们的心太容易害怕,你得哄骗它。不管天大问题,告诉你的心『一切都好』,那会让你有勇气去面对问题。」


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