吳恩達與李飛飛門生受邀加入Appier,拉近AI產學距離
吳恩達與李飛飛門生受邀加入Appier,拉近AI產學距離
2018.07.26 | 人物

人工智慧新創沛星互動科技 (以下簡稱 Appier) 繼2016年延攬台大資工系副教授林軒田擔任首席資料科學家 (Chief Data Scientist) 後,今(26)日再宣布延攬清大電機系助理教授孫民出任首席人工智慧科學家 (Chief AI Scientist)。

孫民專精電腦視覺、自然語言處理、深度學習與強化學習,自交通大學電子工程系畢業後,赴美留學,擁有史丹佛電機碩士、密西根安雅堡電機系統組博士,以及西雅圖華盛頓大學計算機工程博士後的經歷。而在美國時期師承吳恩達 (Andrew Ng)、李飛飛及李飛飛丈夫Silvio Savarese等頂尖人工智慧專家。

史丹佛求學期間,因吳恩達轉入機器學習

孫民在史丹佛求學時期,也和同學一起搶修吳恩達的機器學習課程,由於吳恩達的課程活潑有趣,孫民從此愛上機器學習,碩士第二年決定把研究領域從電機工程轉往機器學習,成為吳恩達實驗室成員,「當時沒有預見這領域會這麼紅,就是憑著我的興趣。」孫民說。

孫民對於吳恩達的鼓勵學生「面對失敗」的教學方式印象深刻,也把這個思維帶回清大傳承給台灣學生。孫民說:「和學生開會時,我都會和他們說,『不要害怕看到不好的研究成果,要面對它,解決它,下一次才會更好,』訓練學生面對問題的堅定程度。」

而碩士畢業後,吳恩達將孫民介紹給當時在普林斯頓大學任教的李飛飛,成為他博士時期的指導教授,讓他在電腦視覺領域更上一層樓。

李飛飛曾建言:做你覺得最瘋狂的東西

在孫民眼中,李飛飛是個敢於「做大夢」和總是「Think our of the Box(不被框限)」的人,而李飛飛主持的ImageNet圖像識別研究計畫讓更給孫民很大的啟發。「李飛飛讓我知道就算沒有足夠的資源也敢做夢,我親眼所見一個夢如何在五年內完成,2009年的電腦視覺技術,僅能辨識20幾個物品,但ImageNet想辨識上萬個物品,這是個大哉問!」

孫民在當上清大助理教授後,曾針對學術職涯向李飛飛請益。李飛飛說:「做你覺得最瘋狂的東西。」她還建議孫民,不要聽從任何人的建議,因為每個人的際遇與面對的環境都不同,成功這件事是無法複製的。

孫民曾在由李飛飛所主持的ImageNet圖像識別研究計畫中,參與草創期的系統設計,也曾協助開發機器人作業系統 (ROS) 及微軟Kinect人體姿態辨識系統。加入Appier 後,首要任務將是推動人工智慧系統規模化並將其落實到商業應用領域,協助Appier開發以 AI 為基礎的企業解決方案。

孫民擁有兩項美國專利,過去三年於國際頂尖人工智慧會議中發表超過20篇研究論文。而不久之前,孫民也獲得傑出人才發展基金會頒發第六屆年輕學者創新獎,曾帶領團隊連續三年在電腦視覺、圖學暨影像處理研討會 (CVGIP) 中贏得最佳論文獎。

關鍵字: #Appier
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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
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對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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