人工智能AI再进化 高雄大学研发智能影像辨识机器手臂

「人工智能」已成全球显学,高雄大学电机工程学系教授吴志宏运用其中的「深度学习」技术架构,自主开发具影像辨识功能的机器手臂,搭配高解析度镜头,可聪明判断筛选物体并进行夹取,突破传统机器手臂定点限制。目前已成功辨识夹取多种蔬果作物、螺丝扣件、生产仿生胶带等,预计未来将再导入声控功能。

高雄大学人工智能研究中心执行长吴志宏主持「智能计算与应用实验室ICAL」,发表「智能影像辨识机器手臂」,开发成员包括专案经理陈诣翰,硕士生温宗彬、陈文盛、王嘉均、赖正龄,以及专题生张育仁、刘信铭、陈子伃、赖愉婧、林佩萱、张涵茵、李宗翰、江昀融、郭九亿、吴御熊。

在生活应用方面,智能影像辨识机器手臂已学会辨识苹果、花生、蒜头、栗子,即便混杂排列仍可一一夹取分类,难不倒它。想像未来,这样的机器手臂可以自行去果园採下成熟的果子,或是在开刀房里将刀檯的器械递给医师,或推广至一般民众生活如居家照护辅助。

吴志宏表示,传统型机械手臂的控制程式多半是写死的,有固定套路且需依序执行,临时改变标的物、料件数量或位置,就可能导致停摆当机。高雄大学研发的「智能影像辨识机器手臂」,展现软硬体整合成果,手臂导入AI训练后,可以看见、辨识以及自动执行夹取分类,只要标的物在它视线所及、运作范围内,不须刻意定位皆可正确完成。

吴志宏说,让机器手臂聪明灵活的关键,是搭载高解析度摄影镜头,并且透过Deep Learning技术架构自主开发专属影像辨识技术,包括建立物体「标准影像资料库」与「通用计算模型」,教导手臂认识及夹取物体。步骤为先对检测物体拍摄多张标准图片、形成标准影像资料库,接着从中萃出特徵佐以多种像素计算法,其中最高者做为通用计算模型,一连串过程称之为训练,可大幅缩短辨识时间,同时侦测出物体摆放角度、深度、位置,进而控制手臂做出夹取分类动作。

配合高雄扣件产业需求,智能机器手臂可百分之百正确分类出不同头型、长短的螺丝螺帽,并可再进一步训练检测品质提高良率。吴志宏也与化材系教授鍾宜璋合作,将机器手臂导入鍾的仿生无胶胶带制程,取代人工既省时又更精准。

吴志宏表示,这项影像辨识技术还有更新学习、修正改善的能力,随着辨识成功回馈资料改善资料库,提升辨识准确度与稳定度,改善传统必须重头分析的缺点。尤其现在已导入声控功能,使机器手臂更聪明、更人性化。

观点/从Windows到云端,再从云端到人工智慧,微软改变什么?

从过去迭代更新,让使用者、企业用户每隔几年就必须付费更新版本的使用模式,到目前仅维持单一Windows 10版本,并且藉由持续免费升级方式让作业系统随时维持最新状态,甚至能依照市场需求加入全新功能,一直到开始扩大推动云端协同运算,并且导入大量技术应用,从过去到现在做了那些改变?

以目前的微软发展模式,跟过去由Steve Ballmer领军时期最大改变,就是不再以软体霸主姿态自居,而是进一步放下身段与用户接近,虽然也曾一度强调软体销售使用数量成长表现,但微软后续重点则是聚焦在服务订阅应用模式,以及跨平台使用体验,不再强求使用体验必然发生在自己的作业系统上,而是进一步让微软服务体验渗入各个作业系统平台,或是透过网页服务扩展。

将服务透过网路云端扩展,进而将传统软体使用模式以「软体即服务 (SaaS)」,或是以「平台即服务 (PaaS)」取代,配合订阅模式让使用者能依照实际需求弹性选择使用,不像过往要求使用者支付庞大授权费用,却发现仅使用其中少数特定功能,甚至经过短暂几年之后必须重新付费取得全新版本授权。在以订阅制度推行之下,使用者可以依照实际需求「短租」1-2个月使用,或是以相对较低价格「长租」一年使用权,进而将选择权交还使用者。

推动这样的模式,最有感的应该就是中小企业,以及规模庞大的企业体系,过去为了符合着作权法使用原则,即使配合大量授权使用模式,依然必须承担不少佈署与管理成本,在新模式推行下即可让各部门依照需求自订使用功能,进而可让企业营运成本进一步优化。

另外,在全面走向服务化发展,结合旗下Azure云端服务运作,微软也能进一步透过连网方式强化平台运作安全,确保用户每次使用作业系统时的安全,同时也藉由云端服务驱动人工智能方式,除了先前将Cortana数位助理带进作业系统,更开放更多第三方应用服务与其整合互动,甚至不久前更宣布与亚马逊Alexa互通使用,让使用者能以直觉语音互动方式使用各类应用服务。

而在Office应用部分也开始导入许多人工智能应用,例如在Windows Teams服务中便藉由人工智能技术快速找到所有与会人员最佳方便开会讨论时间,并且能自动记录会议内容,甚至将讨论内容录音快速转换成文字内容备存,Office 365应用方面也透过全新ideas服务协助使用更快速建立文件、图表。至于在目前微软重点推行的Microsoft 365服务中,更藉由Microsoft Graph与Bing Search背后所涵盖人工智能技术,让全新Microsoft Search能跨平台、跨装置搜寻所有关连文件、联络人等内容。

微软目前希望提供的不仅是软体应用功能,更期望透过服务改变现有使用体验,例如针对企业端应用提供的Power平台服务,便可让使用者利用既有数据,在没有任何程式技术背景也能快速打造应用服务,甚至可针对Android或iOS平台装置打造合适app。而在微软未来规划蓝图里,更设想能直接运用人工智能协助用户拟定最佳工作流程与应用服务,让企业能藉此精简更多时间、人力成本。

虽然持续强调导入人工智能与成本精简,微软的发展蓝图始终未将「人」的因素剔除在外,因此微软并非站在协助企业创造完全不需要人力运作,甚至设法取代人力的工作环境,而是希望创造人所能发挥更多价值。

因此在未来的运算模式规划中,微软也开始尝试跳脱传统电脑使用模式,以HoloLens的出现来看,其实就能看见微软对于未来运算的想像。

从近年来对外展示里,微软持续强调未来的办公模式并非仅在萤幕、键盘与滑鼠前,除了更偏重跨装置、跨平台应用之外,结合虚拟视觉、人工智能的应用比例将会明显增加,未来使用者不仅是透过键盘、滑鼠沟通,更偏重声音、影像互动,甚至藉由虚拟视觉方式让使用者能跨越空间限制,实现各国工作人员在相同虚拟空间互动讨论,而内容检视应用也不再仅侷限平面呈现方式,将可让使用者以更「亲身」体验方式检视。

在这样的需求之下,加上运算模式快速改变情况下,微软也认知传统作业系统、软体运作模式虽然仍有发展空间,但若要吸引更多人使用,以及为了让更多数据互通交流,藉此推动更多元云端应用与人工智能技术成长,势必要改变传统作业系统使用模式,亦即让作业系统「平台化」,藉由连网帐号登入方式让使用者能随时使用,并且存取放置在云端的资料与应用服务内容。

其实类似的概念,Google在很早之前提出Chrome OS的时候就已经存在,同时就Google所提供服务来看,原生就是针对网页连线使用需求为中,只是碍于当时许多技术与想法仍未成熟,例如连网速度仍有限制、网路存取安全,以及与终端运算效率仍有明显差距,使得Chrome OS在当时提出未能获得大众市场接受。

但在接下来即将迈入5G连网时代,不仅有助于、人工智能等过去已经提出很久的技术有更大成长空间,对于越来越多「软体即服务」、「平台即服务」的连网应用将有全新发挥机会,因此微软在此次Ignite 2018更提出藉由Azure云端服务以虚拟化方式佈署Windows 10,甚至可让使用者像一般桌机版本使用Office与Windows Store服务,同时透过Microsoft 365服务提供全方位使用需求。

对于微软而言,将传统的Windows作业系统从软体变成平台,在结合云端系统与人工智能变成服务,除了能以更具弹性方式满足现有运算使用需求,对于接下来及将会有更大的运算使用模式改变,也能藉由基本上不会改变的「连线」基础进行快速调整、佈署,进而能对应预期快速改变的市场趋势。

虽然过去在快速兴起的行动运算失利,但也许在接下来的全面运算性质改变里,微软将不会再次失足。

新科技的美丽与哀愁:

【吴碧娥╱北美智权报 编辑部】

1997 年5 月11 日,由IBM开发的超级电脑「深蓝」(Deep Blue)第一次打败了当时世界西洋棋冠军加里·卡斯帕洛夫(Garry Kasparov),成为人工智能的历史性事件。台湾IBM公司全球企业諮询服务事业群总经理贾景光在「眺望2018产业发展趋势研讨会」中指出,只要持续输入所有棋谱资料,透过人工智能演算,「电脑或人工智能打败人类」这个结果,可说是「回不去了」。不过也不用太悲观,这只不过是「所有的数据」打败「一个人」的智能,未来并不是电脑与人的竞争,人工智能与人类的关係将发展成「有用AI的人打败没有使用AI的人」,主体终究还是「人」。

而身为第一个被人工智能打败的西洋棋棋王,卡斯帕洛夫在时隔20年后出版的新书《Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins》中也呼吁,人们应该更乐观看待人工智能,并停止把机器当作对手看待。

在未来五到十年中,IBM 提出的AI AI(Augmented Intelligence)是以「扩增智能」为主力发展,贾景光强调,人工智能是协助人们将工作的一部分自动化,而不是取代人类,透过人工智能的决策辅助,人们可将其餘的工作做得更好。

在两三年前,IBM人工智能品牌华生(WATSON)投入试用时,第一个选择的行业就是医疗产业,当IBM带着WATSON到医院请医生试用时,却引起医生大怒,认为是在挑战医生的专业和经验。其实WATSON使用的情境和医生所想像的并不一样,WATSON并不是代替医生下诊断,而是透过事实和证据为基础的判断,做为医生下最后诊断前的第二意见(second opinion)。

由于WATSON可以在短短数秒内大量阅读医疗期刊文献,这是人类所做不到的。透过资料库当中巨量的病例资料,WATSON针对病人症状分析出各种可能的病因,可降低医生误诊的机率;或是参考其他国家类似病例的用药结果,提升医生「用对药」的机率。经一段时间试用后,超过八成的医生都愿意使用WATSON作为助手,让病人得到更好的诊治。贾景光解释,AI并不是跟人抢饭碗,电脑的功能就是彙整资料,若人和电脑能各自针对高价值的项目相互协作,才是AI的价值所在。

国内发展AI 仍有「五缺」

工研院IEK政府业务服务办公室计画副组长杨瑞临指出,AI最具看好的应用是在「客户关係与业务行销管理」,像是客户关係管理、强化客户行为预测,不论是B2B或者是B2C都具相当发展潜力;此外,以AI结合IoT的AIoT,未来在资源管理以及提升企业的生产力与竞争力上,将是各产业领域的重要发展方向。

杨瑞临认为,AI将会取代许多人工作的说法应是言过其实,但A支援并协助许多职业提升整体工作成效则可预见。Gartne在今年8月的调查结果显示,「人才缺乏」是目前人工智能遇到最大的挑战,不只影响企业导入AI的时程,甚至是「连人都找不到」。由于AI专业人才不足,导致人才竞逐以及磁吸效应所带来的人才分布不均,供需失衡之下,AI人才价码水涨船高,也会直接影响AI的应用与改善人类生活及工作的进展期程。企业若能运用线上AI课程及多元的open-source资源,一点一滴逐步导入AI,可降低相当成本与缩短学习曲线。

2020年AI机器人市场规模达800亿美元

而导入人工智能,最大目的是降低因应外界变化所需的成本,特别是用在生产制造的机器人上,未来机器人的产业地图将会因AI而有显着的改变。工研院IEK机械组机械部分析师黄仲宏指出,随着人工智能生态系的不断扩大,当机器人可透过物联网(IoT)与网路连结,再加上人工智能的沟通功能,让我们看见服务型机器人走向普及的曙光。目前全球主要IT公司产品几乎都已经与AI脱离不了关係,加上Google、Microsoft、FB、Apple、IBM等大厂陆续推出与AI相关的产品,积极抢当人工智能的龙头,接着就是要让AI的价值被机器人彰显;未来机器人的产业地图将会因人工智能而有显着的改变,而新创公司亦扮演重要角色。

台商不能只做制造和加工

面对新科技,最大的赢家不是加倍复制成功的过去,而是能引导人们转向成长产业的社会和企业,机器人产业就是其中之一。

工研院IEK主任苏孟宗认为,由人工智能所引领的第四波科技创新正在发生,不论是既有产业的转型升级,或是新创企业的突破创新,人工智能都将是发展关键,如果能有效运用人工智能,产业就能提升竞争力。

辨识 从台湾攻亚洲

虽是台湾普遍关注的热门议题,不仅企业想拥抱人工智能,人才也想往人工智能领域移动,大家也都听过,人工智能将带领新一波科技革命,但究竟产业如何导入人工智能,仍然是不太清楚。在认知不清的状况下,台湾企业目前的资料运用程度,通常与人工智能应用仍有一段距离。

,这个面向通常由学术界或业界实验室来进行,钻研机器学习演算法的改善。它的目的是让以前做不到的事变成可以做到,让演算法可以基于同样的资料在同样的条件下,让电脑表现出来更聪明。

,像大家都知道的AI晶片、无人车、无人机、无人商店或服务型机器人,这些以人工智能技术为主体,所发展出来的新产业或新商业模式,称为AI产业化。

。产业AI化指的是将人工智能导入现有的各式产业中。不论是、金融业、零售业、服务业、农林渔牧业等,都可以藉由人工智能的协助,提升产品或服务的品质,同时降低管理、人事及生产成本等,维持及提升产业竞争力,甚至成为升级及转型的契机。

,尤其是电子制造业,许多大型、中型厂商都积极蒐集从备料、排程、生产、出货到实际运行的所有资料。另外,电商平台掌握所有使用者的交易资料。大型零售业也在POS系统的帮忙之下,有限度地瞭解使用者喜好及行为。

,并据此进行管理。不过,应用数据报表来做情势评估,仍仰赖人力来做解读及决策,只是资料的浅层应用,与人工智能距离很远。若企业自己觉得,我已经收集很多资料,每天也都有报表可以看,就是人工智能,那就误会大了。

Gartner有篇报告将资料分析按深度分为四个阶段:描述型分析、诊断型分析、预测型分析与指示型分析,分别回答「发生了什么?」「为什么发生?」「未来是否发生?」「如何让它发生?」

以我过去数年的观察,比对上面所提到的描述、诊断、预测与指示四种资料分析阶段,也可以说是资料运用的深度,

困难的是,许多企业主管误以为这就是资料的正确运用方式,因为只有人类可以理解瞬息万变的市场,才有足够的领域知识及经验来进行企业里各式大大小小的决策。这个理解在某些情境是正确的,毕竟今天的人工智能还没有真正的智能;但在许多情境是错误的,有许多实例可以证明,在许多商业情境中,人工智能来进行决策,可以比有经验的从业人员做决策来得准确且快速,我们可以在医疗诊断的诸多案例中,看到人工智能远比训练有素的医师更准确解读病理切片、X光片,就是一例。

大家必须破除「人类才能做复杂决策」的迷思,将资料运用提升到「预测」与「指示」的层次,让人工智能以合适的形式进入企业流程中,让人与人工智能协同合作,让人工智能在各方面为企业加分,无论是开源、节流或是提升企业效率。

人工智能超日赶美!?

影音软体大厂(5203)昨(13)日宣布办理库藏股注销,减资后公司股本从原先的8.71亿元降为8.41亿元,减资比率3.44%。讯连董事长先前表示,讯连虽然前两年营运遭遇逆风,但公司营运稳健,手中的现金、约当现金及短期投资就有29.23亿元、占总资产高达56.9%。

黄肇雄认为公司股价被低估,持续实施库藏股,并注销股本减资。讯连2月又买回2,999张库藏股,执行率几乎100%,昨天完成注销股本。

讯连手上现金充沛,过去以「高殖利率概念股」着称,不过去年开始降低配发率,去年公司每股税后纯益2.72元,董事会决定今年每股配发现金股利1.7元 ,换算配发率62.5%。

黄肇雄解释,这几年科技产业变化加速,讯连看到很多新机会,像是AI人工智能、区块链等,希望保留更多现金,把资源投入新项目扩张。