2018年4月8日 星期日

科技創新(一百零七):AIoT產業-微軟和 Google 為何都在台灣佈局人工智慧-微軟篇

在 Google 宣佈智慧台灣計畫之前,去年底微軟跟台灣科技部轄下國家科技研究院簽訂合作意向書,針對「強化微軟學術搜尋力」、「AI 平台與技術支援」,以及「人才培育協助」展開合作;而今年的 1 月 10 日,微軟更宣布在台灣成立「微軟 AI 研發中心」,打算在 5 年內至少招募 200 人,聚焦在 AI 技術研究及產業應用開發,包括「SwiftKey 中文智能輸入」、「使用者意圖認知」、「AI 垂直產業應用」等 3 大 AI 科研項目。首波人才招募計畫,也是從 3 月份開始。兩大廠商的動作頻頻,頗有彼此較勁的味道。




分析微軟的作法,之前簽的合作意向書,比較是被動地協助台灣,很可能是業務主導而非研發導向,主要是為了跟台灣政府打好關係,但這並不表示對台灣就沒有好處。
就內容來細看,微軟後來成立的 AI 研發中心,對台灣的重要性就高於合作意向書。
  • 「SwiftKey 中文智能輸入」,是針對人工智慧使用者意圖預測鍵盤輸入功能 SwiftKey,將原來英文的版本,轉為中文,而這中文化的工作對微軟與台灣是雙贏的,在功能發展好了之後,稍微做一下深度學習的轉移訓練就能用,在中國、香港與新加坡都行得通。
  • 「研究使用者的意圖」,從使用者過去的行為,建立個人的意圖模型,然後發展出為個人量身打造的應用,這個可以協助微軟在金融業與零售業的深化,以協助金融業與零售業的夥伴更瞭解終端客戶,做好服務贏得客戶的心,而這樣的模型,拿去世界很多國家,做一些深度學習轉移訓練,很快就能套用。
  • 最特殊的是第三點「AI 垂直產業應用」,微軟只承諾技術開放使用,協助產業數位轉型,但並沒有明說是什麼項目。
我以微軟跟台灣企業的需求推論如下。
微軟在北京設有「亞洲研究院」,其在人工智慧有很多領域都有不錯成果:2015 年以 152 層的深度學習網路,超過 96% 的辨識率,贏得了世界知名的 ImageNet 大賽影像辨識冠軍,而且超出人類平均水準 95%;2017 年宣布語音辨識技術,錯誤率降至 5.1%,超越專業的聽打紀錄人員:最近又宣布,在自然語言處理上,微軟中翻英水準媲美人類,可以看出微軟在人工智慧實力上非常堅強。
但是微軟以人工智慧進入各行業,找到 B2B 的企業夥伴,利用企業的數據來成就準確的模型這塊,成績就沒有這麼好了:因為這需要很強大的 Domain Knowhow(各行業都不同),以找出所需要的切入作法,並設計相對應的感測器架構,收集到多樣且足夠的資料量,而且需要邊做邊試,這比起 ImageNet 那樣的比賽來說,顯然是難上許多。
就像是自動駕駛車在封閉賽道上和在實際道路上的表現絕對截然不同,而微軟的人工智慧技術,現在準備要在實際道路上運作了。若台灣的產業界可以成為微軟的練功房或實驗室,以「AI 垂直產業應用」,促合微軟與台灣各行業的合作,既可以幫到行業進行產業升級,也是協助微軟獲取這方面更多的經驗與數據。只是,台灣的產業界有意識到人工智慧的重要性嗎?
或許,服務業這次可以跑在製造業前面。之前科技部宣布了人工智慧五大策略,其中科技大擂台第一次的題目是做台式中文語音辨識比賽,如果微軟願意拿它們在中國訓練好的語音及語意深度學習模型為基礎,接下來在台灣再針對特別處收集資料做深度學習轉移訓練,應該很快就能訓練出適用於台灣的理想模型。
用這樣的模型做語音輸入,加上人工智慧的對話機器人,對有客戶服務單位的企業,可以強化效率、減少負擔,而且解決台灣一直不能做得很好的語音輸入與對話功能,這是另一種「AI 垂直產業應用」。一但做好,本土的智慧音箱開發廠商,就可以選擇跟微軟合作,這樣智慧家庭產品在台灣就更有機會發展了;而服務機器人需要的中文語音輸入,也有著落了。
微軟跟台灣在人工智慧上的合作,雖不像 Google 力道如此專注而強勁,但在這些領域上可以滿足台灣對應的需求,這樣對台灣企業,對微軟都是好事。

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