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從聊天機器人到瑕疵判讀 微軟看好五大AI應用

微軟看好相對可為企業在短期內浮現效益的AI應用極具發展潛力。微軟

微軟在2018年正式在台灣成立AI研發中心,從技術研發到人才培育持續眾多布局,事實上,微軟早在1998年便在北京成立微軟亞洲研究院,做為早期投入AI研究的科研機構之一,對於AI研究至今已有超過20年的經驗,而面對AI塑造的全新變革,微軟也看好AI在5種應用模式的發展潛力,包括如新形態的商業服務模式、可針對人臉/行為與物件等進行辨識、透過AI協助專業領域、知識探勘以及自主系統。

隨著全球AI爆炸性成長,微軟今年四月也在台啟動「AI 100」計畫,預計要在2019年底前完成橫跨各大產業包括製造、醫療、零售、農業、金融、汽車等地商用AI解決方案,而目前已經有80多個案例成型。事實上,除了台灣,過去3年微軟與全球眾多客戶推動產業AI化已累積不少應用實例,依據微軟與產業鍊結的深度來看,有哪些應用模式值得關注?

微軟首席技術與策略長丁維揚列舉出五大AI應用模式,包括新型態的商務模式、人臉/行為與物件辨識、AI協助專業領域、知識探勘以及自主系統。丁維揚表示,這5種應用模式發展潛力極大,除了因市場需求強勁之外,在演算法、資料庫、硬體運算效能等條件都已備齊下,相對企業可在短期內看到效益浮現,對於企業來說,是最快打開AI大門的一條路。

從應用模式來看,首先是新型態的商務模式,最典型的案例就是透過對話式機器人提供使用者如購物、付款、轉帳、諮詢等服務,除了能夠代替使用者處理例行性、瑣碎重複的事務外,也能與使用者直接互動,例如協助電商平台簡化線上購物流程。其次,影像辨識則是近年深度學習最蓬勃發展的領域,目前在製造業、醫療、零售、交通、安防等領域遍地開花,包括人臉識別、物件追蹤/辨識以及行為辨識等解決方案,進而帶動如瑕疵檢測、人臉刷卡、熱點追蹤等應用發展。

此外,AI也成為助具有高度專業領域的助手,像是以醫療來說,可以縮短醫生判讀醫療影像的時間。醫療與生命安全息息相關,雖然目前產業主張的論點是輔助而非決策,但仍為醫師帶來更高效率的作業改善,例如過去1位病人照1次肺部CT或MRI就會產生上百張影像,醫生要從中找出病灶至少要花數十分鐘,準確率也會依疲勞下降,但透過AI輔助,則可在數秒之內過濾數百張影像,篩選並標示病灶位置,再由醫生判斷確認。

而在知識探勘(Knowledge Minging)的應用上,則可以協助如金融、法律此類數據資料繁多且複雜的產業,先是透過OCR取代人工分類繕打,再運用AI讓系統辨識並理解涵義,以知識萃取的概念抓出關鍵資料,以便讓業者在進行如核保文件處理或法律條文解釋時加快效率。丁維揚說,像是法律文獻的整理過去都是助理的工作,但未來透過AI,這些瑣碎的事務都可以交由AI打理,而律師只要透過自然語言提問就可以快速取得過往案例經驗或法律條文解釋。

最後則是自主系統(Autonomous System)。一般提到自主系統通常會讓人聯想到自駕車,不過這類技術也可套用到其他的機械設備上,舉凡機器人、無人機、設備校正等任務在AI的輔助下,不需太多人為介入也可隨著情境變化作調整。微軟在Build 2019開發者大會上,就秀出一款蛇形遠程視覺檢測機器人,可用於深入地震現場,讓蛇形機器人在狹窄空間與複雜地形中自主避開障礙物,甚至自行爬樓梯、爬牆。


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