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从聊天机器人到瑕疵判读 微软看好五大AI应用

微软看好相对可为企业在短期内浮现效益的AI应用极具发展潜力。微软

微软在2018年正式在台湾成立AI研发中心,从技术研发到人才培育持续众多布局,事实上,微软早在1998年便在北京成立微软亚洲研究院,做为早期投入AI研究的科研机构之一,对于AI研究至今已有超过20年的经验,而面对AI塑造的全新变革,微软也看好AI在5种应用模式的发展潜力,包括如新形态的商业服务模式、可针对人脸/行为与物件等进行辨识、透过AI协助专业领域、知识探勘以及自主系统。

随著全球AI爆炸性成长,微软今年四月也在台启动「AI 100」计画,预计要在2019年底前完成横跨各大产业包括制造、医疗、零售、农业、金融、汽车等地商用AI解决方案,而目前已经有80多个案例成型。事实上,除了台湾,过去3年微软与全球众多客户推动产业AI化已累积不少应用实例,依据微软与产业链结的深度来看,有哪里些应用模式值得关注?

微软首席技术与策略长丁维扬列举出五大AI应用模式,包括新型态的商务模式、人脸/行为与物件辨识、AI协助专业领域、知识探勘以及自主系统。丁维扬表示,这5种应用模式发展潜力极大,除了因市场需求强劲之外,在算法、资料库、硬件运算效能等条件都已备齐下,相对企业可在短期内看到效益浮现,对于企业来说,是最快打开AI大门的一条路。

从应用模式来看,首先是新型态的商务模式,最典型的案例就是透过对话式机器人提供使用者如购物、付款、转帐、咨询等服务,除了能够代替使用者处理例行性、琐碎重复的事务外,也能与使用者直接互动,例如协助电商平台简化在线购物流程。其次,影像辨识则是近年深度学习最蓬勃发展的领域,目前在制造业、医疗、零售、交通、安防等领域遍地开花,包括人脸识别、物件追踪/辨识以及行为辨识等解决方案,进而带动如瑕疵检测、人脸刷卡、热点追踪等应用发展。

此外,AI也成为助具有高度专业领域的助手,象是以医疗来说,可以缩短医生判读医疗影像的时间。医疗与生命安全息息相关,虽然目前产业主张的论点是辅助而非决策,但仍为医师带来更高效率的作业改善,例如过去1位病人照1次肺部CT或MRI就会产生上百张影像,医生要从中找出病灶至少要花数十分钟,准确率也会依疲劳下降,但透过AI辅助,则可在数秒之内过滤数百张影像,筛选并标示病灶位置,再由医生判断确认。

而在知识探勘(Knowledge Minging)的应用上,则可以协助如金融、法律此类数据资料繁多且复杂的产业,先是透过OCR取代人工分类缮打,再运用AI让系统辨识并理解涵义,以知识萃取的概念抓出关键资料,以便让业者在进行如核保文件处理或法律条文解释时加快效率。丁维扬说,象是法律文献的整理过去都是助理的工作,但未来透过AI,这些琐碎的事务都可以交由AI打理,而律师只要透过自然语言提问就可以快速取得过往案例经验或法律条文解释。

最后则是自主系统(Autonomous System)。一般提到自主系统通常会让人联想到自驾车,不过这类技术也可套用到其它的机械设备上,举凡机器人、无人机、设备校正等任务在AI的辅助下,不需太多人为介入也可随著情境变化作调整。微软在Build 2019开发者大会上,就秀出一款蛇形远程视觉检测机器人,可用于深入地震现场,让蛇形机器人在狭窄空间与复杂地形中自主避开障碍物,甚至自行爬楼梯、爬墙。

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