超越人類閱讀能力,阿里巴巴、微軟AI創紀錄,搶攻客服導覽工作
超越人類閱讀能力,阿里巴巴、微軟AI創紀錄,搶攻客服導覽工作
2018.01.16 | 微軟

「這是機器第一次在測試中超越人類。」人工智慧(AI)不僅擊敗圍棋世界冠軍李世乭,如今又在「閱讀理解」項目攻下一城。

阿里巴巴與微軟的AI機器學習模型,參與被認為最具權威性的史丹佛大學閱讀理解測驗,在分析500多篇維基百科文章、通過題目庫10萬條問題的隨機測驗後,最後出爐的成績都紛紛超越人類過去的紀錄。

阿里巴巴AI閱讀能力首度超越人類

由史丹佛大學研究人員所開發的史丹佛大學閱讀理解測試(Stanford Question Answering Dataset,簡稱SQuAD),被業界認為是最具權威與公信力的機器閱讀理解測驗,包括Google、IBM、Facebook、卡內基美隆大學等企業機構都曾參與。

人類過去在SQuAD測驗拿下最高的成績是82.304分,這次中國阿里巴巴所開發的人工智慧(AI)機器學習模型,在回答完一份由10萬條題目所組成的題目庫問題後,以82.44分的分數首度超越人類,接著微軟在相同的測驗中以82.650分同樣超越人類記錄。

Alibaba
阿里巴巴所開發的人工智慧(AI)機器學習模型,在閱讀理解測試中,以82.44分的分數首度超越人類,微軟也在相同的測驗中以82.650分超越人類表現。
圖/ shutterstock

消化大量資訊、模擬人類閱讀理解行為

SQuAD比賽由一個10萬條問題組成的機器閱讀理解題目庫組成,這些題目以500篇維基百科文章為基礎,主要用來測試機器是否能透過自然語言處理模仿人類對單字、句子的理解,在消化大量資訊後,精準地回答出問題。

AI在閱讀完題目庫中的一篇短文後,需要回答關於文章的幾個問題。例如,讓AI閱讀影集《異世奇人》資料,然後問「博士的飛船叫什麼名字?」;或是閱讀成吉思汗的歷史後,問「成吉思汗是哪年去世的?」

阿里巴巴研究團隊提出的「基於分層融合注意力機制」的深度神經網絡模型,是這項技術的重大突破,這款模型可以模擬人類在閱讀理解時的行為,包括串聯不同篇章的內容、帶著問題反覆閱讀文章、在閱讀時標註避免遺忘資訊等。

客服、導覽都派得上用場

阿里巴巴自然語言處理首席科學家司羅(Si Luo)表示,目前AI只能回答有明確答案的問題,如果問題表達的方式太模糊不清、不合語法、沒有預先準備好資料,AI有可能無法正常運作。

不過測驗結果還是相當振奮人心,「2018年有了一個強勁的開始。」SQuAD負責人Pranav Rajpurkar興奮地在Twitter上這麼寫下。

Museum tour
AI閱讀理解的精進,未來可以應用在客服、美術館導覽,甚至是回答病患的醫療問題。
圖/ shutterstock

透過AI閱讀理解的精進,未來將可以幫助人類處理大量資料、更加準確回答問題,「像是『為什麼會下雨?』這類客觀的問題就可以透過機器高度精準的回答。」首席科學家司羅(Si Luo)說:「這項科技可以應用在客服、美術館導覽,甚至是回答病患的醫療問題。」

成為第一家在閱讀理解測驗分數超越人類的科技公司,阿里巴巴近年加入騰訊、百度等公司的行列,積極在AI領域求突破,希望能借助AI發展社群媒體、廣告以及自動駕駛技術,中國也喊出要在2030年成為AI領域的領頭羊。

關鍵字: #人工智慧
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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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