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發展AI應追求技術與應用平衡 資料科學家從心理著手

實義分析準確在領域知識、資料科學、消費者心理三者之間,發展出獨特的AI分析技術。蔡騰輝

在技術研發與實際應用的選擇上,有些企業標榜新技術的創新發展,有些企業則以應用端見長。在技術應用天平的兩端,實義分析(Authentic Intelligence)執行長李浩德認為,在技術與應用結合的同時,各界不可不留心應用的方法與目標。此外,他也認為人工智慧與心理分析都會是在消費性產業應用中,相對關鍵的技術。

資料科學產出人工智慧

在透過數據分析,產出人工智慧技術的市場當中,許多團隊都在著墨「技術」研發。不同於其他團隊,李浩德認為在數據分析中,如何「應用」才是更應關心的重點。

實義分析在資料科學、領域知識、消費者人性這三個大架構的交集,找出了獨特的消費性人工智慧技術。其中,資料科學與領域知識之間,也常會發展出垂直與細部的人工智慧技術。

李浩德提醒,技術團隊想在市場獲利,就必須要有良好的事業模型。專業技術人才除了深刻理解各領域的知識以外,也要思考商業本質。想要解決什麼樣的問題,進而創造商業價值;以及如何創造全新的價值。

針對人工智慧的發展與應用,李浩德認為在機器學習中,必須握有關鍵技術與領域知識才能互相結合。比方說,醫療人工智慧,除了人工智慧運算技術以外,還需要有醫療專業,才能正確訓練人工智慧的判斷方向。在極為強大的萬能AI技術方面,李浩德說,這離現今社會還太過遙遠。不過,如果是專注於特定領域的AI技術,那已經有很明確且高效能的應用。而這也是現在各界正在全力切入的領域。

產品銷售戰:心理大於行為

透過心理學分析消費者購買生態的過程當中,李浩德說,比「行為」更基本的元素,莫過於「心理特質」這樣的人性元素。有了更深層與核心的分析,才有辦法再進一步精準分析出消費者行為。與多元且不斷進步的各類技術相比,應用技術才是商業落地更應該看重的方向。

實義分析資料科學家吳沛燊也說,以購買汽車為例,消費者會思考汽車的價格、用途、同儕的眼光、自己的喜好、是否與家人共用等等因素。其中,如果越看重這些因素的人,對於汽車的依附程度就越高。而依附程度越高,就越能夠透過心理學的方式分析購買行為、動機、背後成因。

除此之外,李浩德也說,在分析消費者的個人經驗時,很多時候都是許多點狀的資訊累積而已。應該將這些資訊,化為整體大面向來分析,才能在短時間之內吸取領域知識的精華。

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