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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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