有了人工智能(AI)的機器，智商應該是多少?究竟人工智能能否取代人類?目前無人能提出肯定的答案，但機器透過學習做出判斷，再加上人類以其經驗作為互補，可望實現最好的結合...
有了人工智能(AI)的機器，智商應該是多少?
IBM Watson在2011年的電視節目《Jeopardy!》益智游戲中打敗兩位冠軍得主，使得人工智能技術引發熱烈討論，并帶來不少想像空間。究竟人腦與透過訓練的電腦何者聰明，仍有待人工智能的后續發展。而從商業市場來看，IBM Watson憑藉其獨特的認知運算能力，在醫療、金融、零售等市場大放異彩，背后仰賴的技術不僅僅是資料分析，透過其“性格洞察”(Personality Insights)技術，分析文字內容(written text)而了解使用者的個性與偏好，并運用自然語意分析技術，達到接近理想的人機互動。
IBM Watson亞太區技術總監Dev Mookerjee在日前訪臺時深入介紹了IBM Watson及其于人工智能的最新發展。他一開始即強調，“人工智能使得人類能與機器互動，例如目前常見的聊天機器人(Chatbot)。機器與人的差別在于機器擅長讀行與列，不擅長直覺思考，但人類則相反，而AI正好融合這兩個世界。”
Dev Mookerjee，IBM Watson亞太區技術總監
Watson人工智能有何特殊之處?
如果在十年前，你在搜尋引擎上打出人工智能，可能沒有太多資訊，但現在則會找到數十家廠商與不同的應用領域。面對新的競爭者快速增加，Mookerjee說：“我們在AI技術的發展上起步得很早，也正全方位地開發技術。除了增進深度學習能力以外，也會打造新的晶片模擬人類腦部運作模式。”
Watson系統試著以人類認知行為模式來運作。Mookerjee指出：“我們訓練Watson認知系統模擬人類思考的模式，訓練如何與人類一樣學習以及做出決定。Watson是一個機率系統(probabilistic system)，透過訓練提升它在回答問題時的信心。”
經過訓練的Watson系統能理解自然語言，透過認知來了解與分析客戶講話的內容，韓國主機 韓國游戲代理，而非僅是依照設定好的規則來判定。Mookerjee舉了澳洲一家保險公司關于汽車理賠的使用案例。當保險者填了理賠單后，Watson會先讀取這些資料，然后透過語言使用的方式去判讀是否有詐領的現象，協助保險公司在第一時間先進行審核工作。
能理解自然語言的聊天機器人不僅只是回答問題，還可以透過語言理解能力了解對話者的意圖(intention)。Mookerjee以訂購機票為例子，一般的聊天機器人需要與對話者逐步地提問與回答，才能完成訂票程序，而Watson的Chatbot技術試著了解對話者想要什么，讓使用者能以自己平常說話的方式來訂票，并非僅是問與答的對話。如果要再進一步推薦最好的價位時，可與后方系統進行更多的整合，以提供決策方案。Mookerjee說：“資料分析是Watson的強項，但也只是其功能之一。我們打造這套系統是要了解人類說話與提問的方式，而非只是回答問題。”
Mookerjee提到Personality Insights是IBM特有的技術，能透過書寫文字例如信件、部落格或是網路文章內容來分析消費者的個性與偏好，了解這個人對于新事物是否比較開放，進而分析其在購買行為上所可能做的決定。
機器學習與“擴增智能”
Mookerjee認為物聯網(IoT)是很好的應用領域之一。物聯網透過機器如感測器收集大量機器所產生的資料，這些資料大部份是可用來分析的結構化資料。但是物聯網中仍有不少非結構化的資料，像是聲音與攝影機所拍攝的影像等。Mookerjee強調收集與分析非結構化的資料正是Watson的強項，因而能協助處理這些原始資料。此外，還有一項特殊的物聯網應用是在生產的最后環節架設攝影機，透過影像檢測成品包裝是否毀損，而毋須仰賴人工檢驗。
過去這些影像、PDF、電子郵件等非結構化資料無法被一些傳統系統存取，而Watson系統能協助企業讀取并使用這些非結構化的資料。
談到主要應用市場，IBM Watson平臺最早被應用在醫療，之后延伸到金融、零售、政府與電信等市場。Mookerjee提到，當初并非特意針對某些應用而設計此套系統，由于這些領域擁有大量非結構化的資料，而Watson平臺的核心能力在于分析解讀這些非結構化的資料，因此便自然地運用于這些領域。
包括醫師或是金融業理專以往都要花許多時間研讀龐大的醫學報告或理財資料，而Watson系統透過機器學習、分析與判讀后，便可快速找出相應的解決方案，例如提供退休計劃諮詢或是快速診斷出病癥并推薦適當的療法。其中一個最著名的例子是日本東京大學利用Watson在十分鐘內診斷出一名病患得了罕見的白血病，韓國云服務器 美國云主機，并找出適合的療法，因為Watson系統本身已讀取了兩千萬篇癌癥研究報告，閱讀量相當驚人。
