【人工智慧專題】OpenAI Gym-人工智慧的絕佳測試平台│新 YouTube App 影音推薦深知你心

【人工智慧專題】OpenAI Gym-人工智慧的絕佳測試平台│新 YouTube App 影音推薦深知你心

大家好,我是今天人工智慧專題總主筆趙國仁。今天由我、Keynes 和志洋為大家分析產業新聞。

今天主題是人工智慧,大家看到 Google 因應 Facebook 的影音策略,推出新版 YouTube App ,強化影音推薦功能。Facebook Messenger 則對微信(WeChat)致敬,也推出了聊天機器人,希望將線上服務智能化。連 Tesla 創辦人 Elon Musk 都投資「開放人工智能健身房」,加入用人工智慧改變世界的行列了。你覺得發展人工智慧是太棒,還是太可怕呢?

主筆介紹:大數據顧問趙國仁。Livehouse.in 產品設計總監 Keynes。CTO.TW 創辦人暨 PTT 站長戴志洋 。預估閱讀時間:10 分鐘。

人工智慧新聞分析

Tesla 創辦人 Elon Musk 打造人工智慧健身房,讓人工智慧「自己幫自己練強壯」
OpenAI Gym 是由 Tesla 執行長 Elon Musk 創立。開發者可上傳自己的人工智慧數據演算法到 OpenAI Gym,測試其演算法效能,並與其他開發者交流。OpenAI Gym 提供各種測試環境,例如數學計算、物體控制、圍棋與電子遊戲。人工智慧系統能透過不斷測試,提高能力。目前此環境支援的程式語言為 Python,未來也將支援其他語言。Link

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機器人反覆遊玩小精靈遊戲,測試效能。圖片來源:OpenAI Gym

趙國仁:

被戲稱為「創業鋼鐵人」的 Elon Musk 只對能影響人類未來發展的領域有興趣,例如網際網路、再生能源與太空。那麼什麼技術是這三個領域共通的重要核心呢?那就是人工智慧!

知名物理學家史蒂芬霍金(Stephen Hawking)擔憂「人工智慧可能毀滅人類」。而 Musk 則認為防止人類誤用人工智慧的最好策略就是,讓更多人擁有人工智慧的能力。每個人都有,就不會只有少數人專美於前。這也是「開放人工智能健身房」(OpenAI Gym)的創立動機。

記得小說《射雕英雄傳》中,周伯通「左手打右手」的學武策略嗎?擊敗了韓國棋士李世乭的圍棋人工智慧「AlphaGo」,在學習專業棋譜資料庫後,也是利用與自己的分身對弈,進化棋藝。AlphaGo 完成自我對弈超過 3,000 萬盤棋局,才具有贏過圍棋九段高手的能力。換句話說,人工智慧就像人腦的學習方式一樣,必須反覆鍛鍊(work out)才能成為頂尖。

傳統機器學習(machine learning)其中一種方法是「監督式學習」,讓電腦先從正反例子學習該採取什麼行為。例如:給電腦訓練圖片,事先標明這是貓、這不是貓,讓電腦建立辨識貓的模型。監督式學習的特色是「學習」與「應用」分階段。

而另一種方法「強化學習」(reinforcement learning),則是讓動作從環境中獲得的累積獎賞值最大,通過試錯(trial and error)來發現最優行為策略。例如:電腦判斷圖片是/不是貓,並將判斷高機率是貓/不是貓的圖片特徵回饋到學習中,強化電腦判斷是/不是貓的能力。換句話說,即是先教電腦一些貓臉的範例,之後讓電腦從數千萬的網路圖庫中,自行學習與反覆回饋優化辨識一隻貓的能力。

「開放人工智能健身房」提供測試環境,讓強化學習的演算法能反覆鍛鍊。開發者也可以互相比較與學習,鍛鍊出更聰明的演算法。

一般這種測試環境很重視排行榜上的名次,可能會造成過度配適(over fitting)— 類似學生熟悉題目之後,用死背答案的方式準備,而不去學習背後的公式。但開放人工智慧健身房更重視「一般化」。透過社群討論與一致的評比環境,能解決過去演算法間難以互相比較的問題。這讓人工智慧更具備解決各種實務變化的能力,是很務實的方式。

雖然強化學習是模擬人腦的學習方式,但人類小孩只要看過幾張圖片就能辨識貓,人工智慧則要從數千萬份不同圖片學習素材,才能學會辨識貓。這導致學習成本過大且速度緩慢。開發人工智慧健身房就是要解決這問題。在有了「創業鋼鐵人」加持後,目前上傳評比與社群討論都已經非常活躍。大家能一起見證,人工智慧正在改變全世界!


Google 推出新版 YouTube App ,強化影音推薦功能
YouTube App 以人工智慧為基礎,自動辨識使用者的觀看行為與 76 種影音語言,以提高推薦的精準度。目前此功能每天在 App 首頁推薦上億部影片。 Link

Keynes:

當網路基礎頻寬越來越大時,使用者的多媒體影音需求也就越來越高了。Cisco Forecast 報告指出,2017 年網路影音將消耗掉 69% 頻寬。因此無論在哪個國家,影音平台發展都非常蓬勃 。我近期也指出一個明確事實,目前媒體發展已經從「大眾媒體」走向了「分眾媒體」。而影音平台也不例外

Facebook 的壯大跟這趨勢不謀而合。你我在 Facebook 上看到的內容都經過 Facebook 精密的演算法,推薦到我們的眼前。也因為推薦演算法的成功,讓 Facebook 使用者都黏在平台上,創造高流量與廣告營收。Facebook 第一季財報顯示日活躍人數為 10.9 億。營收 53.82 億美元,比去年同期成長了 52%。

為什麼我在 YouTube 的策略分析中,拉出 Facebook 呢?因為 Facebook 正逐漸吃掉 YouTube 的市場。全球使用者每天在 Facebook 花 1 億小時觀看影片。Facebook 影音時間約每半年成長一倍,非常驚人!

另外,Facebook 在演算法中不斷拉高影音的權重,讓影音優先出現在動態牆。這調整也提升了使用者的黏著度。不知道大家是否有跟我一樣的體驗。當我在 Facebook 看完一個短片後,會繼續看其他 Facebook 推薦的短片。然後不知不覺,10 分鐘就過去了!

但這對 YouTube 來說可不是好事。Facebook 能取得的使用者情境(context)可是比 YouTube 豐富多了。我們在 Facebook 上每篇按讚過的文章、留下的評論與訂閱的粉絲團,都提供了 Facebook 極佳的參數資訊,讓其推薦更準確。

這並不表示 YouTube 毫無招架之力。媒體將走向分眾,而分眾包含由媒體自身特性區別出不同的受眾。沒有一家媒體能涵蓋所有特性,因為有時候特性是互相衝突的。例如大家在 Facebook 的觀看屬於瀏覽(browse),在 YouTube 上的觀看則屬於專注型的投入(engagement)。Youtube 最近報告顯示,每位使用者每次觀看時間已超過 40 分鐘。YouTube 使用者在影音互動程度比 Facebook 更高。

因此,對 YouTube 來說,提升推薦演算法固然重要;根據 YouTube 受眾的特性,增強其互動的品質以及創新,或許才是下一波成長的關鍵。


Facebook 聊天機器人取代客服,協助企業與用戶溝通
聊天機器人(chatbot)提供 Facebook 用戶與企業自動化溝通的管道,能省去客服人力成本。Facebook 也釋出 API (應用程式介面),讓開發者能打造自己的聊天機器人,提供使用者一對一的客製化服務。Link

 

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Facebook 聊天機器人成為第一線客服人員,協助用戶購買商品。圖片來源:Facebook

戴志洋:

Facebook 開放聊天機器人 API ,乍看好像只是個技術突破。而且 Facebook 也不是第一家開放的。但對於曾在 BBS 發明水球(編按:私密訊息功能,俗稱水球)的我來說,我認為這是件足以撼動所有產業的大事。光水球機制允許使用者雙向互動,大幅提高人與人互動效率,就能改變傳統媒體把持的社會。更何況聊天機器人是有智能的多向互動!

以整個市場脈絡來看,從 Facebook 決定把 Messenger 獨立成 app 開始,就已確立了聊天機器人的問世。Facebook 聊天機器人跟蘋果語音服務 Siri 的目標相同,都是想重新定義「搜尋」,或者說用「諮詢」來取代搜尋。這是革命性的創新。

傳統的搜尋模式最早從雅虎的關鍵字比對開始。到現代用自然語言處理、機器學習或深度學習方式做語意分析。雖然搜尋的精準度已大幅提升,但仍然無法達到一次性輸入,也就是使用者只問一次就能獲得正確答案。一次性輸入是非常難的目標。

但透過聊天機器人介面,可以讓人與系統間,藉由多次溝通逐漸找到問題核心。系統再佐以對使用者過去行為的「認知」(按:如按讚、留言等資料),就能做到精準且客製化的搜尋。但這已經不只是聊天了,而是「知識管理」的理想形式。

聊天機器人第一個衝擊的對象,會是透過簡單互動去了解使用者狀況的專業顧問,例如家庭醫師、理財諮詢與法律顧問等。如果他們不提供線上服務,就會被搶走市場。甚至擁有專業技能的人也無法倖免。未來除非你是知名大師,否則將很難生存!

以往顧問能藉由其專業能力獲取高額報酬。他們累積的經驗與智慧也會形成高進入障礙。然而雲端諮詢服務就像把成千上萬個顧問的腦袋連結在一起,再搭配數億個使用者的經驗累積!Google 也已證實,只要資料量夠大,深度學習系統就能超越人腦與任何演算法,而且能應用在所有領域。

更令人期待但也讓人感到恐懼的,則是跨領域研究。Facebook 藉由社群互動, 已經擁有全世界數一數二的使用者情境(context)資料量。如果 Facebook 還擁有你跟各種專業、非專業領域間的互動資訊,它會成為全世界最了解你的系統。

正面解讀的話,未來 Facebook 將能分析各種人類行為之間的因果關係,例如交友狀態與憂鬱症的關係、大眾關注議題與選舉結果的關係、訂機票與股市漲跌的關係等等。這對 Facebook 來說是個天大商機,對使用者而言也是莫大的福利。

但這也意味著 Facebook 能分析兩個人會不會在一起、個人言論與隨機殺人的關係、怎樣的成長歷程會策動革命等。

網路與大數據影響世界是無法改變的趨勢。但不用擔心,只要正視改變面對衝擊就能掌握先機,主導自己的未來。

來自趙國仁的問候

曰:「博觀而約取、厚積而薄發」。積累足夠「廣泛而豐富」的(訓練)數據,是在專業領域成為頂尖的必備條件。想透過人工智慧在大數據領域創造價值的企業,面對專業、數據、工具、價值與人才不足的窘境,最困難的是吸引人才加入與大數據積累了。「成就是才華加上練習」。以 AlphaGo 的聰明,也需要數千萬次練習,何況我們呢?共勉之。

封面圖片來源:Ariel Waldman

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