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[論壇現場直擊] IBM 機器人產業發展趨勢

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相信在之前的主題週中,大家有初步的認識了機器人在我們生活中所扮演的角色,這次的論壇非常榮幸地邀請到 IBM 的資深軟體工程師 Jeffrey Liu,來為我們介紹目前機器人的發展、以及在各產業當中的應用,並且了解 IBM 在機器人的開發與應用上扮演了什麼樣的角色。

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在開場時 Jeffrey 便提到,隨著機器人技術的純熟,也許在不久的將來,將會是機器人在對我們進行簡報。根據報導指出,預計在 2030 年,將會有 50% 的工作由機器人所取代,相信現場觀眾(讀者)會好奇,那這 50% 的人力該轉往何處?別擔心,相信在未來也會有許多與機器人相關的新工作機會將會同步出現,像是專門負責機器人的外觀客製等等的工作機會將會同步出現。

在未來,甚至目前的熱門科系都將變得不再熱門,Jeffrey 指出,未來熱門的科系很有可能是心理學系,因為目前整體的機器人發展趨勢是朝著模擬人類的行為模式發展,相較於以往的一般化應對方式,現在的趨勢是透過大量的運算分析去模擬出擬人化的細膩問答。

Jeffrey 強調目前機器人非常熱門的原因是因為我們推翻了以往的思維,放棄去研究如何像人類一樣思考;取而代之的是擁抱深度學習( deep learning ),利用機器學習( machine learning )的方式去分析問題。

目前機器人在各產業的應用主要有以下幾種

  • Industrial Robot:製造所使用的機器手臂、物料運輸的機器人、廠內的組裝機器人等。
  • Security Robot:透過機器人來進行一些維安活動,在大型活動當中將會有亮眼的表現。
  • Rescue Robot:透過機器人來進行一些人類無法達到的事情,像是飛入救災現場通報生命跡象等。
  • Waiter Robot:利用機器人來進行點餐、送餐等服務。
  • Medical Robot:經由機器人我們可以達到非常精密且穩定的手術品質。
  • Robot for Elderly People:隨著人口老化,機器人陪伴照顧老人將會是未來趨勢。
  • Kitchen Robot:透過固定的流程,依照食譜來進行烹飪。
  • Robot for Education:我們發現許多自閉症的小孩相較於人類,較能夠與機器人溝通學習。
  • Robot for Decision:機器人也可以扮演顧問的角色,透過即時更新與反復地做、不斷地根據客戶和市場的回饋進行調整, 幫忙找出答案。

根據上述幾點可以看出機器人目前的應用十分廣泛,但事實上並非什麼事情都適合利用機器人,尤其是在人與人的互動吃重的服務中,像是 Waiter Robot 是需要大量與客戶互動,先前有公司嘗試使用機器人服務員,但成效並不彰顯。

目前機器人比較適合重複性工作,因此我們可以將例行公事將給機器人來處理。當然,除了低接的重複性工作外,未來甚至律師或是醫生等需要大量閱讀、歸納的工作也可以交由機器人來進行輔助,相信將可以大幅提升我們的決策速度。

像是 IBM Chef Watson 則是一個實際的應用範例,由於烹飪是有食譜可循的,因此這種擁有common pattern (類同模式) 的工作,便可以透過大量的資料去訓練機器人,日前 Jeffrey 曾到日本品嚐過由 Watson Chef 主廚推薦的菜色,雖然味道很奇妙,但是整理來說還算 OK。

三個技術面主要趨勢

分析完機器人的應用產業後,Jeffrey 也提到了這個時代的三個技術面趨勢如下:

  1. Machine Vision:讓機器人可以判別圖片,辨別圖片中的內容,進而了解圖中的意圖。讓機器人能夠更人性化,例如看到有人接近電話亭,便知道他要進行電話的撥打。
  2. Natural Language Processing:透過深度學習處理我們的自然語言,並非精確去分析他講什麼,而是透過大量句子去分析、推論、連結與產生自然語言,甚至未來新聞報導或是文章摘要可以由機器人所產生,未來機器人的回應也會透過這樣的方式去產生,更加人性化的對談。
  3. Acoustic Analytics:讓機器人可以辨別目前聲音的來源是誰,可以分辨越來越多的事情,像是分辨出家中花瓶破裂的聲音,便知道有異常狀況發生,應該進行相關的處置。

下一個世代機器人的發展趨勢

根據 Jeffrey 的分享,未來的機器人發展趨勢將有以下幾點:

  1. With Personality, Cognition and Emotion:並非只是冷冰冰的機器體,透過心理學去模擬並賦予機器人不同的人格,未來與機器人的對話將會更有溫度。
  2. Deep Conversation via Dialog:並非只是傳統的 Q&A 對話方式,未來我們將可以問出更深層的問題,例如可以辨別出語句中代名詞所代表的人是誰,進而去分析接下來的問題。
  3. Omni-Channel:跨平台的整合,讓我們可以透過不同的介面與機器人進行溝通,並非只能夠過單一管道。
  4. In Any Form Factor:未來的機器人將會以不同的形式存在於你我的身邊。
  5. Deep Learning, not Program:不要去撰寫機器人的行為模式,而是要讓他具有學習力,否則將永遠深陷於無止盡的 coding (編碼)當中,因為問題將會不斷湧現。
  6. Knowledge Sharing:這是十分重要的一部份,如果大家能夠讓機器人的知識共享,這樣學習過的東西便可以不用再次學習,對於機器人的發展將有很大的助益。

Jeffrey 總結闡述機器人是應用極廣的領域,涵蓋心理學、硬體、自然語言分析,而我們只要能夠給他一雙眼睛、一個耳朵以及一個嘴巴,他便能夠以不同的形式存在於我們的身邊,以不同的形式替人類提供服務。不同的硬體、軟體,透過不同的創意可以發展出新的應用,IBM 也與學生進行合作激發出不同的創意,未來也會將發展重心放在機器人的人工智慧發展上。(熊耿得)

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