21世紀會有很多機器人!
21世紀會有很多機器人!
2004.09.15 | 人物

身為全球電腦學術界最頂尖實驗室的負責人、也是目前人工智慧(Artificial Intelligence,AI)一代宗師,麻省理工學院電腦及人工智慧實驗室(CSAIL)主任羅尼.布魯克(Rodney A. Brooks),在台北停留的最後一天傍晚,他透露自己追求的科技其實是一種「簡單但是有格調」(Simple and Arrogant)的境界,「簡單的東西值得信賴,」布魯克說,科技一定要做到值得讓人信任。

**人類將會成為
肉身和機器的合併物

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「只要提到人工智慧、機器人,沒有人會遺漏掉麻省理工學院這聖地。」中央大學物理系教授葉李華就指出,現任的實驗室主任布魯克,正是窮一生之力研究人工智慧的專家,布魯克寫過一本有名的著作《我們都是機器人》,(Flesh and Machines: How Robots will change us)在書中他強調AI己和人真正結合:「無論如何,人們運用科技來對自己的身體動手腳,這已是一條不歸路了,」他指出像幫耳聾的人植入電子內耳、直接連接神經,或是在一些盲人眼中植入視網膜晶片,人類和機器的直接神經介面已經開始出現,大家也愈來愈能接受動手術來改變自己身體。
他也舉了一個有趣的例子。就像奧運裡禁止運動員使用類固醇,未來學生舉行能力測驗時,也要禁止植入神經上網連線的孩子啟動這項裝置,或許一陣子,又要強迫學生植入,這樣才能參加新版的網路連線測驗。
從這樣的趨勢來看,「我們將會成為肉身和機器的合併物。」布魯克認為,我們會有最優秀的機器性能,也會保留「生物遺產」(如情感、品味等),所以還是會比「純機器人」更先進,人類並不用擔心它們會來接管。

**放棄數學博士
去史丹福當助教

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布魯克出生於南澳大利亞的偏遠城市阿得雷德市(Adelaide),10歲時就有辦法用每週10分錢的零用錢做出簡單的電動機械,12歲時他在國防實驗室擔任電工技師的父親,帶回一些廢棄的電子模組,他利用這些材料做成能玩「井字遊戲」的機器。中學時他就做出了第一個機器人「諾曼」──他能在地板上行走、對光線做出反應、還能笨手笨腳的地繞過障礙物。
大學時他在南澳大利亞的夫林德大學時,有機會得到大學特許使用16K位元組大型電腦,每週日有12小時的無限制使用權,他在那個大型電腦上寫程式、做符號積分、玩遊戲,這時他才發現了他一生該做的事──那時他的數學博士已唸到了一半,但他還是決定寫信給史丹佛大學人工智慧實驗室,1977年,史丹福人工實驗室只收3個新生,他是其中之一,並拿到助教獎學金。
布魯克在這裡遇見了影響他最大的人之一摩拉維克(Hans Moravec),摩拉維克負責登月計劃阿波羅號登月車的「小貨車」計劃,摩拉維克可以6個月不回家在實驗室搭起建臥室、請朋友採買食物,雖然他的研究成果有限,但是他的狂想從「平行電腦」到「樹狀機器人」、從「電腦三維視覺」到將人心智下載到矽晶片上,都開啟了布魯克更多向度的思考空間。
1984年,他被MIT聘為教員,主要是「通用串列處理程式語言」(Common Lisp)產品編譯程式執行總監,之後布魯克也在卡內基美隆大學擔任研究員,而在進入MIT的同時,他也決定開始自己建造行動機器人的計劃。

**讓機器人自己從行動中學習

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1985年,布魯克在法國召開的第二屆國際機器人學會議上,發表了迴異以往對人工智慧截然不同的看法,過去「人工智慧」最為人所知的,是用超級電腦來解微積分代數和對戰西洋棋冠軍,內在是一連串極複雜、規模龐大的演算程式來達到機器人的「認知」,但布魯克認為,只有跳過「認知」,從機器人的「知覺」及「行動」著手,才是人工智慧演進的方式。
布魯克是從昆蟲身上得到靈感。「為什麼一隻螞蟻的神經位元並不複雜,卻可以比一個花費數百萬美元造成的人工機器人看起來聰明?」布魯克認為從接收外在變化,到反應行動的過程,才是許多生物的演化的基礎,也就是說讓機器人自己從行動中學習,就像昆蟲也是經過演化過程,所以布魯克的研究重點從機器人的感測接受系統,如何更有效率及精密的行動和反應開始。
儘管布魯克的機器人比別人更靈巧,「但我的朋友都幫我捏了一把冷汗,他們告訴我,我的機器人沒有大量方程式,也沒有多頁複雜的演算法,在許多人眼中,這不是嚴肅的機器人研究。」布魯克說。

**人們需要機器人
做人不喜歡做的事情

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布魯克自己投入了機器人公司的創立,並找來了曾在美國太空總署擔任過經理的安格斯擔任CEO,過去幾年開始有商品化的機器人問世。安格斯這次也隨布魯克來到台北,並展示了一連串機器人運用,其中最「觸目驚心」的就是一副參與中東戰爭的機器人「殘骸」,原來是機器人用於「掃雷」工作,按照真人的行動路徑,卻不幸「陣亡」,但是這名機器人的「犧牲」,卻至少拯救了6個大兵的性命!
這也說明了機器人的基本市場「需要」,代替人們做「不喜歡做的事情」,事實上公司另一項產品吸塵器機器人Roomba已在美國市面上買得到,定價約兩百美元,雖然許多人認為價格遠比一般吸塵器還貴上許多,但是布魯克認為這是人工智慧下一個可能的開始。

**未來5年的機器人
不會有手有腳

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「消費者仍是主導機器人發展的關鍵,」布魯克表示,2002年9月18日時他們推出了吸塵器機器人Roomba,外界都認為他們瘋了,但是過了一陣子,大家開始會認真比較吸塵器和機器人的功能,最起碼改變了一般人對機器人的印象。
除了改變一般人過去對機器人只是娛樂及不可能參與現實生活的形象,消費者開始用機器人代替原來吸塵器的工作,則是第二個意義。布魯克也從人們一步一步逐漸改變的消費觀念中,歸納出未來機器人馬上可以找到的主要三個市場特性:第一,有危險的工作;第二,人們缺乏意願的工作(Unpleasent position);第三,找不到適合人的工作(Cannot find the right person)。(見表一:機器人會搶占那些市場領域?)
至於最近5年經濟景氣變化快速對於市場規模的影響,布魯克指出,「需要的人還是需要,像輔助殘障者行動的機器人,或從事危險工作的機器人需要,都和經濟景氣沒有直接關係。」 而以目前的情況來看,軍用市場(包括太空研究)還是主要的機器人市場,但是消費市場,特別是家用市場的機器人將起飛性成長,焦點集中在室內使用的方便性,「在5年內的機器人主流,是介於普通人和一般家用電器之間的大小、功能在真人和家用電器之間,但5年內絕不會有手有腳。」布魯克指出,小到可以帶著到處跟著走,會是設計主流,而「把機器人當做禮物」的市場絕不可忽視,「未來小孩子可以把自己聲音錄在機器人娃娃裡送給祖父呢!」

**台灣的機會在於發展應用

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至於台灣如何在機器人製造的產業供應鏈的搶占位置,布魯克用過去「印表機」產業做例子,過去印表機各種零件結構很複雜,像個大雜燴,有感應原件,也有精密機械,一但所有條件成熟才可以大量生產,「機器人產業要靠整個製造業達某一種水平程度,才有可能發展,還是要靠基本的工業基礎環境。」布魯克說。
目前全球機器人產值在100億美元,他進一步分析,台灣過去是以代工為主,現在雖往關鍵零組件發展,但目前機器人最主要的零組件還是「感測元件」,另外是功能複雜強大的晶片組,這些都不是台灣擅長的,所以台灣的機會應在日本美國發展出機器人的不同模式後,未來可能再結合其他產業,這時台灣就可以快速的搶進發展應用、進入這個未來的世界。
當年轟動一時的電影「2001太空漫遊」是影響布魯克踏入人工智慧領域的關鍵,正好說明了他對於未知事物的高度好奇和熱情,即使做為一個老師,「我其實最喜歡教大學第一年學生呢,」布魯克喜歡和沒有知識包袱的年輕人一起探索知識,或許這就是讓他在人工智慧領域保持前進不墜的最重要原因。

羅尼布魯克小檔案
出生地:南澳大利亞阿得雷德市(Adelaide)
現職:麻省理工學院電腦及 人工智慧實驗室(CSAIL)主任
學歷:史丹佛大學人工智慧實驗室、 南澳大利亞夫林德大學
經歷:卡內基美隆大學研究員、MIT教師
作品:《我們都是機器人》(Flesh and Machines: How Robots will change us)

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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