不是未來,就是現在!人工智慧走入商用領域
不是未來,就是現在!人工智慧走入商用領域
2016.03.08 | 科技

圖說明
照片來自:《機械公敵》電影劇照。

人工智慧的研究,最近又突然變得火紅,極具未來指標的幾個重大應用,都與人工智慧的技術突破有著密不可分的關係。科技巨頭們紛紛投入相關領域,也讓人工智慧正式轉向商用化之路。

圖說明
圖說:機器人助手Romeo。圖片來自:Aldebaran Robotics

想像有一天這些都會發生,《鋼鐵人》的人工智慧管家賈維斯在你需要時隨時出現,解決生活大小的疑難雜症;甚至,人工智慧軟體越來越個人化,「不僅能幹而且知心」,撫慰現代人寂寞的心靈,也許哪天你也會愛上《雲端情人》裡的莎曼珊。

電影裡蘊含著人類對科技的期待,然而人工智慧到底是什麼?我們天馬行空,有許多想像,許多人都把人工智慧跟機器人劃上等號,也許是2001年《A.I.人工智慧》裡的機器男孩大衛,形象太鮮明,讓我們覺得,能自主思考、懂常識、具有人類外表的機器人,很快就會出現。

真是如此嗎?是也,非也。人工智慧發展到極致,具有自主思考的機器人終究會來臨,然而現階段我們看到的人工智慧突破,是更廣泛的研究領域。舉凡Google翻譯、個人語音助理、自動駕駛車、不需操控的無人機、具有感知情緒的機器人、可以人機互動協作的工業機器人、診斷癌症、股票自動交易,背後都有人工智慧。根據美銀美林估計,2020年,全球人工智慧市場規模將達1,530億美元,增加三倍。

希捷的研究預測,2025年將有超過400億台連網裝置。未來不再是單一載具獨霸的社會,而是多元載具並存的新時代。隨著硬體、運算、雲端、資料分析、演算法等等技術陸續到位及突破,每個人擁有的裝置將從三個增加到超過1千個。能夠同時回饋不同載具應用的底層會是什麼?智慧型手機嗎?當然不是。情境智慧新創Snips AI執行長欣迪(Rand Hindi)在TED演講上指出,「人工智慧是串起這些裝置、達到無所不在運算(Ubiquitous Computing)的關鍵!」這些連網裝置有天將會像電一樣自然地從在於生活之中,由人工智慧幫忙篩選重要資訊。

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圖說:Snips AI執行長欣迪(Rand Hindi)。照片來自:TEDx Paris via flickr, cc license

第三次人工智慧浪潮

然而,人工智慧的進展卻不如想像中快速,從1956年麥卡錫(John McCarthy)在達特茅斯研討會首次提出人工智慧一詞,人工智慧的概念已出現超過60年。回顧這60年,人工智慧經歷三次興衰,1950年代對於機器人同伴出現,抱持十分樂觀的想像。到了1970年代,這份情懷就崩盤了,科學家發現西洋棋機器就只會下西洋棋而已,沒有期待中的聰明。然而1980年代第二波人工智慧浪潮再度興起,美國國防部砸下數十億美元研究經費,希望讓機器人上戰場打仗,後來卻無功而返,讓人工智慧研究從此蒙上陰影。

如今,人工智慧的第三次浪潮來臨,人工智慧在垂直領域表現得很好,一次又一次跟人類的比拚中,都展現出電腦運算能力的大躍進,人工智慧不可同日而語了。1997年IBM超級電腦深藍打敗全球西洋棋冠軍卡斯帕洛夫,震驚世人;2011年IBM超級電腦華生,在益智搶答競賽中用語言分析演算法打敗兩位節目史上最強冠軍,再度引起譁然。

這一次,人工智慧的突破,增添了我們的期待,但是否意謂具有自主思考與學習的人工智慧時代就將到來,亦或又只是再一次地過度樂觀想像?紐約市立大學理論物理學教授加來道雄在《2050科幻大成真》一書中指出,「雖然好萊塢電影讓我們以為『終結者』般的機器人很快就會出現,但是打造人工心智的困難程度比前人所想的還要高。」他認為,人工智慧演化至今仍十分原始,還在試著學習基礎的事物,認識世界,所以還沒有辦法模擬真實的未來。

人工智慧從實驗室走入商用領域

仔細分析,「人工智慧的發展,至少還有圖形辨識與普通常識兩個問題待解決!」加來道雄說。首先,人工智慧系統目前仍難靠自動學習來辨識物體,這也是為什麼從2012年開始,Google、蘋果、微軟、IBM、Facebook、Amazon及雅虎等科技巨頭們,紛紛收購人工智慧公司來尋求突破,其中包括深度學習(類神經網路)、語言翻譯、電腦視覺、圖像辨識、情緒辨識等領域都受到科技巨頭的關注,也因為如此,人工智慧技術在近幾年有了重要突破。2015年,是人工智慧大有嶄獲的一年,正式從實驗室走入商用領域。

延伸閱讀:一篇文章看懂Google人工智慧帝國,為何這裡一切都是AI

其次是關於常識問題,如何讓人工智慧具有自主學習能力,不斷累積常識,進而達到舉一反三?關於這部分,深度學習的技術突破,攸關人工智慧發展的未來。Facebook創辦人兼執行長佐克伯說,非監督式學習才能讓人工智慧學習常識。

他在2016年要挑戰像賈維斯一樣操作簡單的AI管家,他並分析機器學習主要仰賴監督式學習,透過大量資料進行模式識別,例如,透過數千張照片讓AI系統學習辨識Facebook好友,在上傳照片時幫忙標籤朋友。然而人類學習新事物時,通常不需要學1千次,模式識別不僅無法讓人工智慧具備常識,就連舉一反一都做不到。

麻省理工學院、紐約大學及多倫多大學所開發的貝葉斯程式學習BPL,讓電腦終於有了舉一反三的能力,但即使如此,大概也要到本世紀末,人工智慧才能具有猴子般的智慧,並有自己的意識。各界對人工智慧將會威脅人類的擔憂或許還太早,因為距離創造出賈維斯和莎曼珊還有很長一段路要走呢!

科技巨頭加入人工智慧戰局

Google
2013年|收購深度神經網路公司DNNresearch。
2014年|收購深度學習公司DeepMind。
2015年|無人車上路測試,預計2020年商用化;開源深度學習系統TensorFlow程式碼。
2016年|Google DeepMind AlphaGo系統打敗歐洲圍棋高手;Google與半導體新創企業Movidius合作深度學習手機;欲將神經網路RankBrain結合搜尋引擎。

微軟
2014年|推出個人數位語音助理Cortana。
2015年|推出亞洲聊天機器小冰;收購R語言商業方案提供商Revolution Analytics與以色列文本分析新創Equivio;推出應用測年齡how-old.net和測雙胞胎TwinsOrNot.net。
2016年|收購智慧輸入新創SwiftKey;開源深度學習語音圖像辨識CNTK;推出測你是哪種狗應用What-dog.net。

IBM
2012年|收購人力資源管理公司Kenexa。2014年華生已應用在醫療、金融、法律、學術、煮飯。
2015年|收購自然語言處理服務商AlchemyAPI、IBM宣布開源機器學習平台SystemML。
2016年|軟銀機器人Pepper已成功導入IBM超級電腦華生。

Facebook
2015年|正式成立人工智慧研究團隊;展示人工智慧助理M;公布人工智慧硬體框架Big Sur並開源;收購語音辨識技術Wit.ai。
2016年底|打造跟賈維斯一樣的AI管家;訓練人工智慧系統下圍棋。

蘋果
2013年|收購自動語音辨識技術公司Novauris。
2015年|收購口語辨識新創VocalIQ和影像辨識新創Perceptio。
2016年|收購人臉及情緒辨識技術的新創公司Emotient;聘雇教Siri運動知識的軟體工程師。

Tesla
2014年|Tesla執行長馬斯克投資模仿人腦的人工智慧公司Vicarious。
2015年|馬斯克投資非盈利人工智慧中心OpenAI,防止AI危害人類;推出電動車自動駕駛系統。

Amazon
2012年|收購機器人倉庫設備商Kiva Systems。
2013年|收購文字轉語音公司Ivona和語音辨識App Evi Technology。
2015年|用人工智慧技術發現假評論及評分;推出語音助理Echo;釋出Alexa軟體開發套件。

Yahoo
2013年|收購圖像辨識新創IQ Engines及自然語言處理廠商SkyPhrase。

你應該要知道的人工智慧大事

1943年
形式神經元的數學模型被提出,開創類神經網路研究時代。
1950年
艾倫.圖靈在論文中預言人工智慧機器的可能,並設計圖靈測試。
1956年
約翰.麥卡錫在達特茅斯研討會首次提出人工智慧一詞。
1959年
麥卡錫、閔斯基在麻省理工學院創立第一個人工智慧實驗室,開啟人工智慧計畫。
亞瑟.塞繆爾設計出全球第一個自動學習的西洋跳棋系統,機器學習和遊戲AI開始發展。
1980年
專家系統R1(XCON)出現,全球公司開始研發專家系統。
1986年
大衛.魯姆哈特等人發明倒傳導網路,類神經網路研究沉寂多時再度活躍。
1997年
IBM超級電腦深藍打敗全球西洋棋冠軍蓋瑞.卡斯帕洛夫。
2005年
史丹佛大學開發出自動行駛機器人,贏得DARPA挑戰大賽頭獎。
2007年
Siri用自然語言處理技術開發iOS人工智慧助理軟體,2010年被蘋果收購。
2010年
Google實驗室Google X發表自動駕駛車專案。
2011年
IBM超級電腦華生在益智搶答競賽中打敗節目史上最強冠軍。
Google Brain成立,2012年用YouTube的1千萬張相片自動學習辨識貓臉。
2015年
MIT、紐約大學及多倫多大學開發出貝葉斯程式學習BPL,讓電腦終於能舉一反三。
2016年
Google子公司DeepMind的AlphaGo系統用深度學習打敗歐洲圍棋冠軍。

圖片提供/Aldebaran Robotics

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從就醫流程管理到醫療品牌經營,AlleyPin 以數位力助診所降本增效、提升回診率
從就醫流程管理到醫療品牌經營,AlleyPin 以數位力助診所降本增效、提升回診率

翔評互動 ( AlleyPin ) 成立於 2017 年,專注解決診所在預約管理、看診流程、回診追蹤與醫病溝通上的第一線需求,至今已協助超過 1,500 家台灣與日本的牙科、西醫、中醫與自費診所導入旗下 SaaS 服務「1.Talk 醫點通」來優化營運效率、提升回診率,並有效降低營運成本。AlleyPin 是怎麼辦到的?關鍵在於透過長期深入現場、理解實務運作,持續推出貼近使用者情境的數位解方,進而打造高黏著度、可複製的診所轉型模式。

AlleyPin 資深產品經理呂芳睿舉例:「AlleyPin 在實地觀察中發現,在牙科或醫美診所,牙醫助理、護理師或諮詢師需頻繁在診療室之間移動,且普遍使用 iPad 等行動裝置作業,這就與團隊原先認為人員多半坐在櫃檯作業的想像大相逕庭。為貼合這樣的現場使用情境,AlleyPin 隨即將開發重點轉向行動化介面優化,強化 1.Talk 在平板裝置上的資訊呈現與操作流暢度,讓人員可以將心力放在更高價值的業務。」

AlleyPin 資深產品經理呂芳睿
AlleyPin 資深產品經理呂芳睿
圖/ 數位時代

專注醫療場景,AlleyPin 助診所降低營運成本、提升作業效率與回診率

為提升病患體驗,1.Talk 與診所的 LINE 官方帳號、院內病歷系統做整合,讓病患能透過本就熟悉的 LINE App 查詢約診、預約掛號、取消改期,以及查看叫號進度,藉此協助診所省下高重複性的預約提醒與確認的溝通成本。

AlleyPin 共同創辦人暨營運長羅偉誠以牙醫診所為例解釋:「有別於西醫與中醫是走門診序號制,牙醫門診是時段制,為避免牙醫師的時間空轉 ( 病患預約卻沒有前往 ),櫃台人員必須花很多時間撥電話跟病患確認預約、提醒到診,以及做診後關懷,耗時費力且成效未必如預期。為改善這個狀況,1.Talk 將預約看診、病患溝通與個案追蹤流程全面數位化。病患可以 LINE 進行預約、接收赴診提醒與個人化衛教訊息,據統計,每個月可為診所省下 200 至 400 通的赴診提醒電話,極大程度優化預約效率,讓櫃台人力得以轉向更高價值的服務工作,優化醫病互動,最終帶動近八成的病患回診率。」

除了牙醫門診,AlleyPin 也深入理解中醫、西醫等不同科別診所的營運場景與看診流程,並針對各自特色調整模組設計與操作體驗。呂芳睿指出:「家醫科與一般內科近年有明顯往自費療程靠攏的趨勢,特別是疫情後,民眾對自費疫苗與藥品的接受度大幅提升,以疫苗施打為例,AlleyPin 便能很好地協助診所優化疫苗預約流程。當病患在診所官網完成預約後即可啟用 LINE 通知型訊息,於疫苗/藥品到貨後,自動發送到貨通知、引導病患完成線上預約,讓病患不用預約跑一趟、疫苗/藥品到貨又跑一趟,護理師不用再花時間溝通,自然就提升營運效率,甚至能大幅減輕醫護的情緒勞動壓力。」

台灣已正式邁入聯合國定義的「超高齡社會」,醫療現場也正面對愈來愈吃緊的人力缺口。AlleyPin 以醫療科技的專業,透過自動化幫診所把繁瑣的溝通流程系統化、簡單化,讓醫護資源能真正用在更有價值的照護場景中。

AlleyPin 共同創辦人暨營運長羅偉誠
AlleyPin 共同創辦人暨營運長羅偉誠
圖/ 數位時代

從診療管理到療程經營,AlleyPin 一站整合預約管理、品牌推廣全解方

羅偉誠分享:「病患不僅重視醫術也很在乎體驗,診所除了提供良好的治療服務外,也需要強化整體營運效率與服務流程。我們透過數位科技協助診所優化營運效率、提升新患者量與回診率,進而降低營運成本之外,更組建專業的醫療品牌顧問協助診所與醫師建立數位品牌形象,讓其能在紅海市場中擴大影響力,目標是以診所最佳轉型夥伴之姿,創造病患與診所的多贏。」

1.Talk 亦提供自費療程專屬的預約管理模組,協助診所整合療程時程、人員排班,以及診間與設備資源的分配管理,並串接 Reserve with Google 支援 Google 地圖預訂看診功能,病患可直接從 Google 地圖完成掛號或預約諮詢,約診轉換率平均達 20%,其中在西醫專科甚至可為診所帶來高達七成的新患者。透過 PinMed 品醫社平台,診所也能建立數位品牌主頁,提升專業形象與搜尋能見度,進一步吸引更多潛在病患主動預約。

值得一提的是, AlleyPin 也是台灣少數同時取得 ISO 27001 ( 資訊安全管理 ) 與 ISO 27701 ( 隱私資訊管理 ) 雙國際認證的醫療科技新創。羅偉誠表示:「我們致力於滿足民眾、醫師與診所對數位服務的期待,更重要的是確保安全與隱私,實現對診所與病患資料保護的承諾。」

據健保署統計,台灣自費醫療年支出在 2021 年已達新台幣 4,239 億元,佔家庭經常性醫療支出近三成,至 2023 年更上升至四成,反映民眾對健康投資意識的提升,自費療程也逐漸成為診所營運的重要支柱。「相較於健保服務,自費項目更仰賴清楚的療程資訊與信任建立,才能有效促進病患理解與接受。AlleyPin 自 2021 推出『醫療品牌顧問』服務,從品牌定位、療程溝通設計到曝光路徑,為診所與醫師量身打造醫療品牌形象素材,佈局 LINE 官方帳號、網站與社群等曝光通路,並整合 1.Talk 的預約模組,接軌療程轉換的最後一哩路,優化從認知到諮詢的轉換效率。」羅偉誠補充說道。截至目前,AlleyPin 已累積超過 150 件醫療品牌專案,涵蓋牙科、美容醫學、大腸直腸專科、皮膚科、骨科、泌尿科... 等多元科別,協助診所擴展營收來源、強化市場競爭力。

針對健保門診給號制掛號與自費療程時段制預約,1.Talk 提供各自對應的管理介面與功能模組。
針對健保門診給號制掛號與自費療程時段制預約,1.Talk 提供各自對應的管理介面與功能模組。
圖/ 翔評互動

AI 智慧應用 X 生態服務整合,AlleyPin 雙軸升級中

觀察到少子化與全球供應鏈波動對藥品、設備等醫療成本帶來的影響,AlleyPin 正從兩大方向擴展服務佈局,持續強化診所經營支持力道。

首先是導入人工智慧 ( AI ) 技術,優化診所日常營運與病患服務流程。呂芳睿分享:「團隊目前正規劃貼近診所實務的人機互動設計,簡化病患預約流程,並逐步探索 AI 應用於診所內部溝通與行政支援的可能性,提升整體營運效率。」

另一重點則是模組化 Marketplace 的建置。目前在 1.Talk 後台的整合中心,已有 Ambii 多語言診前問卷、研華 iClinic 自助掛號繳費機、Reserve with Google、X 光診斷分析、保險、支付管理等多元整合模組,供診所依需求自由開通。「接下來,AlleyPin 將持續擴大生態圈布局,串連更多來自 AI、金融、製藥配藥等不同領域的產業夥伴,讓診所能透過單一平台靈活整合所需資源,視經營挑戰彈性選用。換句話說,AlleyPin 正打造一座數位軍火庫,讓診所隨時裝備最佳利器,強化營運戰力。」羅偉誠表示。

AlleyPin 這套以使用者情境為本的策略,也成功驗證其在國際市場的應用潛力。自 2024 年起,AlleyPin 開始拓展日本市場,透過與日本醫療新創協作,快速掌握診所需求、建立信任基礎,並以產品與資源互補的方式,協助診所導入從線上預約到網評優化的成功模式,同時逐步推動尚不普及的系統化個案追蹤流程,補足診後管理的關鍵一環,有效提升新病患數與整體滿意度。接下來,AlleyPin 將持續深化在地合作,並依循日本診所實務與法規要求,靈活調整產品模組與整合方式,以更在地化的數位服務,穩健耕耘日本市場,實現智慧醫療的跨境落地。

AlleyPin 團隊重視市場與產品的雙向對焦,透過跨部門協作,確保開發方向貼近診所第一線需求。
AlleyPin 團隊重視市場與產品的雙向對焦,透過跨部門協作,確保開發方向貼近診所第一線需求。
圖/ 數位時代

團隊資訊
公司名稱:AlleyPin 翔評互動股份有限公司
成立時間:2017 年
官方網站

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