離腦波「打字」更近!Facebook成功拆解大腦想法,準確度破7成
離腦波「打字」更近!Facebook成功拆解大腦想法,準確度破7成
2019.07.31 | Facebook

2017年的F8開發者大會上,Facebook向觀眾述說一個科幻小說般的願景:不必動手敲打鍵盤,也不用張口吐露隻字片語,憑腦中所想,人們就能彼此溝通交流,速度甚至比打字更快。

這兩年來,Facebook一直在默默研究這項技術到底可不可行,並攜手舊金山加大(UCSF)神經科學團隊通力合作。如今他們正式發表研究進度,展示一種可即時讀取腦中單字、片語的腦機介面技術,再次宣稱當年所描繪的未來不是夢。

成功即時解碼大腦思緒,準確度比以往更高

實際上,倚靠腦中思緒對話早已是許多學者的研究標的,但絕大多數都是要求使用者透過虛擬鍵盤輸入單字,這種作法不僅效率不彰,適用範圍也顯得較為侷限。

今日發表在Nature Communications期刊上的研究中,由Facebook贊助的UCSF研究團隊,成功解碼受測者回答問題時的腦波反應,能即時將答案內容轉換成文字,呈現在電腦螢幕上。

當研究播放預先錄製的問題,例如「你喜歡聽什麼樂器?」時,受測者有可能會回答小提琴、鋼琴之類的答案,而問答過程的腦波運動會被記錄下來,用於訓練演算法。隨後當受測者再次回答時,系統便能透過腦波分辨是否在說話,並分析出語音內容。(咬走小七嘴邊32塊肉!全家開張台鐵門市

facebook Mark Chevillet
雖然目前實驗仍須透過植入電極執行,但研究總監 Mark Chevillet正帶領團隊攻克這道關卡。
圖/ Facebook

跟一般語音解碼研究不同的是,大多研究是藉由腦海中思考的聲音來做推測,因此系統會被發音近似的單字給混淆。本次研究中,UCSF團隊建構的系統會利用上下文加強推測準確度。舉例來說,當系統推測問題是「你喜歡什麼音樂」時,那答案就會是金屬(Metal)而非勳章(Medal)。

UCSF神經外科醫生愛德華·張(Edward Chang)表示,此種作法能大大提升系統判斷的準確度。原先研究團隊預估準確度只會有7%至20%,然而這套系統卻展現61%至76%的成功率。同時,過去可能需要數週時間進行解碼,現在可以做到即時翻譯。

目前研究仍在非常初步的階段,能辨識的詞彙、片語十分有限,受測者只被詢問9種問題,並且只有24個答案選項。不過研究人員強調,進行中的計畫正著手朝更大量的詞彙、更低的錯誤率邁進。

把大腦連上AR眼鏡,現實、網路無縫接軌

腦機介面技術是眾多企業、研究人員致力鑽研的方向。本月中時,矽谷企業家伊隆.馬斯克創辦的生技企業Neuralink首度曝光研究進展,並聲稱最快明年就能人體實驗,期望能在醫療上發揮作用,幫助行動不便的患者重掌自由。(生化腦技術曝光!馬斯克的Neuralink直播發表串聯關鍵,最快明年人體實驗

但Facebook對這項技術的研究,並不打算侷限在醫療用途,有計劃拓展至消費層面的願景,他們希望能結合AR眼鏡,為消費者帶來前所未有的體驗。

試想有一天,當前手機的所有功能都納入AR眼鏡之中,你可以隨時隨地使用這些便利服務,和親朋好友線上相聚,不必動一根手指頭,甚至在音樂會途中也能無聲和人交談,這種超越外部干擾、地理限制以及身體障礙的技術,就是Facebook想像中AR眼鏡的終極樣貌。

在實現這個藍圖前,還有一個前提步驟,那就是突破腦機介面需要植入電極的限制,否則這項技術很長一段時間都不可能走出醫療範疇。目前Facebook進行的實驗,依舊需要受測者在腦中先行植入晶片。

Facebook Reality Labs研究總監馬克.舍維萊(Mark Chevillet)表示,「現在人們已能利用腦機介面餵自己吃飯、牽起家人的手,甚至在模擬器中駕駛飛機,但依舊還是得依靠植入電極,還沒有其他方法能辦到。」Facebook研究團隊的長期目標,便是攻克這道難關。

為了達成這項任務,目前Facebook Reality Labs正在開發一種紅外線頭盔,可以檢測大腦內氧氣含量的變化,非侵入式間接得知大腦運動,就像是能檢測血壓、血氧、脈搏的智慧手錶一樣。

facebook wearable brain-computer interface device
目前紅外線頭盔仍然厚重、不可靠,但Facebook相信它潛力無窮,將是未來打造非侵入式腦機介面的重要管道。
圖/ Facebook

這套裝置還在起步階段,Facebook認為,可能至少得10年後才有商用的可能性,但相信該技術擁有足夠的潛力。雖然間接檢測較不準確,可能無法解碼一句完整的句子,不過足以辨識特定的指令,例如「選擇」、「刪除」等等。

Facebook認為,AR技術能夠讓資訊無縫地嵌入現實世界,你在搜尋任何有用資訊時,也不會錯過身邊的一舉一動,無須當低頭族。這樣充滿魅力的願景下,腦機介面就是打造可全天候穿戴的AR裝置,一條極具可能性的道路。

責任編輯:陳映璇

資料來源:FacebookThe VergeIEEE Spectrum

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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