2016年度挑戰完成!馬克·佐克伯公開100小時打造的AI管家「賈維斯」
2016年度挑戰完成!馬克·佐克伯公開100小時打造的AI管家「賈維斯」
2016.12.20 | Facebook

Facebook創辦人馬克·佐克伯(Mark Zuckerberg)今日發表一篇網誌,公布2016年自我挑戰的成果。

我2016年的個人挑戰是,建造一套簡單的人工智慧管家--像《鋼鐵人》裡的「賈維斯」(Jarvis)。

100多小時打造「賈維斯」

佐克伯稱今年花了大約一百多個小時,利用閒暇時間,開發了「賈維斯」系統,現在已經建立好簡單的AI,可透過手機、電腦與「賈維斯」溝通,操控家中的電器、音樂及保全。「賈維斯」能用文字訊息或口語溝通聲控開關燈、依個人喜好播放音樂、自動辨識門口的訪客並發表通知、觀察女兒在家的動態,並在起床時自動播放中文課程等。

「賈維斯」智慧管家使用的人工智慧技術,包括自然語言處理、語音識別、物體及臉部辨識以及強化學習,以Python、PHP、Objective C語言編寫。

佐克伯於網誌中表示,原本預期透過這項挑戰,學習AI技術與工具,但過程中同時也更了解家庭自動化的概況,及親身接觸Facebook工程師使用的各種內部技術工具。文中他也分別就家庭系統連接、自然語言處理、視覺辨識、訊息機器人等方面,提出一些實作心得、目前限制與未來趨勢。

家庭物聯網目前的困難

佐克柏文章中提到,實作時由於不同設備系統都使用不同語言與協定,要先寫程式處理,才能著手建構AI。此外,目前多數電器也還沒有連網。要使「賈維斯」這樣的智慧管家能多方應用,需要更多設備連接,業界也需要開發通用的API與標準,使設備間能相互通訊。

自然語言的複雜性

佐克柏讓「賈維斯」理解自然口語有兩步驟,首先要讓AI能以文字訊息進行溝通;接著利用語音轉文字技術,就能直接用語音溝通。

不過,人類語言其實相當複雜。除了利用關鍵字理解指令,佐克柏很快發現,AI還需進一步學習同義詞才能理解(如「家人房」(family room)和「客廳」(living room)兩個詞,在佐克柏家是指同樣的空間)。

對任何AI來說,環境脈絡線索也很重要。同樣一句「開燈」或「打開我的辦公室的空調」,由佐克柏或由太太Priscilla Chan說出口,可能是指完全不同的空間。

自然語言在播放音樂方面也很複雜,因為系統要處理大量關鍵字,指令範圍也更大。佐克柏舉了個有趣的例子:同樣是「play X」(「播放X」)的指令,「play someone like you」、「play someone like Adele」、「play Adele」,看似微小的差異,意思卻完全不同,分別是播放Adele的「someone like you」這首歌、請系統建議與Adele類似的音樂、以及建立一個Adele的歌曲列表來播放。透過正反饋系統,AI能夠學習區別差異。

此外,佐克柏也提到,雖然語音識別系統近來已改進,但仍然不足以理解多人對話的語音。語音識別依賴聽與預測,所以結構化的語音仍比非結構化的對話更容易理解。

視覺與臉部辨識的應用

佐克柏在自家門口安裝數架攝影機,並建立簡單的伺服器,進行人臉偵測與辨識處理。識別身分後,會檢查列表,確認是不是預期的訪客,決定是否放行,並通知佐克柏。

電腦視覺也可以拿來判斷女兒何時醒來,就可以開始播放音樂或華語課程;也可以判斷人正在屋內何處,AI就能正確回應像「開燈」這樣缺乏環境線索的指令。AI系統擁有的線索資訊越多,整體就越聰明。從佐克柏的心得看來,視覺辨識對於提供語言表面的指令之外的環境線索相當有幫助。

文字訊息使用得比預期多

為了能從任何地方透過手機與「賈維斯」進行溝通,佐克柏利用自家的Messenger架構(messenger.com/platform),開發賈維斯對話機器人,發送文字或語音,就會立即轉發到伺服器處理、執行命令。

出乎佐克柏意料的是,相較於語音,使用文字訊息溝通的情況比預期多得多,主因是簡訊比較不會干擾旁人,「賈維斯」傳來的訊息也可以等想看時再看。

佐克柏提到,喜歡文字通訊大於語音通訊的偏好,符合在Messenger與WhatsApp觀察到的狀況,全世界的文字訊息比語音通訊量增長更快。未來AI產品不能僅專注於語音,還需要私人訊息介面。利用像Messenger的平台,也比從頭開發新的應用軟體更好。佐克柏的經驗認為,我們未來都會與像「賈維斯」這樣的機器人溝通。

「我們的內部工具跟基礎建設做得很棒!」

佐克伯看來相當自豪於Facebook軟體基礎工程和內部工具,並強調今年透過自己親身開發AI的經驗發現,Facebook程式碼資料庫組織極有條理、容易搜尋,無論是臉部識別、語音識別、對話機器人框架或iOS開發,以及各種開源資源工具,都使「賈維斯」的開發節省非常多時間,也逐一羅列Facebook所提供的各種資源。

佐克伯考慮過開放「賈維斯」的程式碼,只是目前系統緊密綁定到自己的家庭、電器和網路配置,若將來建立更抽象一層的家庭自動化功能,也許就會釋出。

重點在於「教會AI自己學習新東西」

雖然這項挑戰將進入尾聲,佐克伯表示將會繼續改進「賈維斯」。佐克伯也提到,他的長遠目標是摸索如何教導人工智慧自行學習新技能,而不是必須教它執行特定任務。若多花一年時間在這個挑戰上,他會更聚焦在學習「學習」是如何運作的。他提到:

某種程度上,人工智慧比我們想的更近、也更遠。AI越來越接近能做到比多數人預期的更強大的事:駕駛汽車、治療疾病、發現行星、理解媒體。這些都將對世界產生巨大影響,但我們仍在找尋真正的智慧是什麼。

自然語言、臉部識別、語音識別等,其實都是相同的模式辨識技術的變體,也就是向電腦展示許多例子,以使其能準確識別,不過這些都還是專門用來解決特定問題,而不是通用的人工智慧系統。我們仍不清楚「學習」是如何運作的,以及如何建立一個可以自行學習新技能的系統。

今天佐克伯也接受媒體FastCompany獨家採訪,並公布一小段「賈維斯」智慧管家的影片。

佐克伯也宣布將在幾週內,分享他下一年度的個人挑戰。

所以,「賈維斯」的聲音聽起來怎麼樣?

可能有人還記得,前一陣子佐克伯在Facebook上問大家:賈維斯的聲音該用誰的好呢?還因此「釣出」飾演東尼·史塔克(賈維斯的主人)小羅勃·道尼(Robert Downey Jr.)來留言!因此佐克伯今天還賣了一個關子,表示明天他將會釋出賈維斯的影片,到時候大家就會知道賈維斯的聲音會是誰的了。

2016/12/21更新:佐克伯釋出賈維斯的影片,我們也知道是哪兩個人幫賈維斯配音了 XD

資料來源:馬克·佐克伯的FacebookFastCompany

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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