當機器學會愛!Porsche闡述未來AI助理的發展新向

全球知名諮詢公司麥肯錫(McKinsey)預測:AI人工智慧的應用將在2030年之前,因其所增加的產值將會達13兆美元。這相當於全球GDP年增長1.2%,超過原本預期的增長率。相較於1990年代工業機器人引入時,每年GDP僅增長0.6%。2018年11月時,德國政府已發起了一項「人工智能」戰略,旨在促進德國的研究和私營部門的相關應用。作為該戰略的一部分,德國政府已經投入了數十億美元的額外投資,以及在各大學增加100名相關學科教授的措施。

機器做人類希望他們做的事情,但他們也能感受到人類的感受嗎?就如同電影情節,未來人工智慧的發展,全人類勢必都不想讓AI變成「魔鬼終結者」。

「你看起來很累,也許你可以小睡一下」、「距離服務站有25分鐘的路程,我會叫醒你,或者你可以給自己買一杯咖啡。」這都是未來AI發展的願景:為AI增添人情味。

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但到目前為止,全球各產業所發展出來的AI,其實徒有智慧卻完全缺少了人類的一項重要能力:EQ情商,而E指的是Emotion,帶有同理心的意味。為此,未來AI發展的新方向,必須將哲學家、心理學家…等人文專家也一起納入研發團隊,來讓AI多些「人文氣息」!為人工智慧加入「情商」。

人與機器的互動關係:機器給我們提示,提醒我們約會,並在我們行動不足時警告我們。他們可以駕駛、烹飪、繪畫、製作音樂,有時提供比醫生更準確的診斷並預測問題。然而,我們與隱藏的思想和感情的複雜存在,對AI們來說仍然是一個謎。

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人際互動使用許多不同的溝通方式:語言、寫作、面部表情和手勢。與電腦的溝通也會完全使用相同的方式,程序代碼所呈現的均確保機器能完全符合人類對它們的要求。例如:屏幕對手指滑動做出反應、基於明確的陳述和命令或基於口語化語音執行命令。甚至於,未說明的內容也可以讓AI預測性地大聲說出相關的內容。未來的機器不僅會變得更加智能,他們也會有同理心,例如:透過聲音語調來檢測我們的情緒。

情感計算:功能和理解

洛杉磯南加州大學的印度裔美國教授Shrikanth Narayanan和他的同事花了兩年的時間記錄了幾次治療期間的數百次談話,這些研究補充了有關婚姻狀況的信息。Narayanan的團隊將語音數據添加到他們的機器學習演算法中,根據受測人員的音量、音調、肢體語言的抖動…等析數據。然後,該AI系統能夠以80%的準確性預測每一對夫婦在療程結束時,是否仍會繼續在一起,而成果超過了參與對照試驗的人類心理治療師的評估。Narayanan對這項技術的未來非常樂觀,聲稱機器在識別情感方面與人們的關係已非常接近。情感計算專注於機器,它將不僅能夠運作,還能適應人們並理解他們的感受。

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與此同時,機器自主性的穩步增長及其不斷擴大的範圍正在改變人與機器的情感互動。未來的人工智慧將會進化成「智能代理」,而不只是單純遵循命令,而能夠有專門對應的行動框架和相關優化目標。而基於人工智能的流程優化系統可運用到自動駕駛汽車,協助人們的日常生活,例如:在工作一天辛苦工作後,回家前在車上透過智能助理調整好家中燈光、室溫或音響音量,甚至放好洗澡水…等。

能夠準確評估一個人的情緒是真正溝通的重要部分。這直接導致了下世代人工智慧的發展趨勢,即不再是我們呼喚它,它才現「音」提供協助,屆時將會有隨時無處不在的運算與執行。

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自動駕駛汽車將會在車內增加更多的傳感器,可以透過攝像頭、記錄皮膚電導或脈搏的感知器來監測駕駛的壓力水平,識別車內人員的興奮或生氣狀態,並做出對應的反應。位於德國斯圖加特的弗勞恩霍夫(Fraunhofer)工業工程研究所IAO,正在為自動駕駛的近程未來開發演示新模型。例如:經由眼球運動的評估,來計算在一段時間內追蹤駕駛和乘客的情緒,如果發現疲勞或缺乏注意力,車內的藍燈或方向盤的小動作就會提醒駕駛注意這種情況。

Porsche正在推廣結合人和機器功能的AI系統

Porsche訊息長Mattias Ulbrich表示人工智能為IT戰略的基石,目標不是取代人類工作,而是有效地支援人類工作。因此,未來人們將有更多的時間專注於基本任務,體力不再決定誰在生產中是優秀的工作人員,傳統單純的基本資格在未來不再那麼重要。

Ulbrich在第一步確定了適用於AI技術的合適應用領域。僅在採購和財務部門,就挑出了二十多個潛在的應用,尤其是在處理高質量數據時特別重要。並且,Porsche也正在投資自己的人工智能研究中心,目標是在未來兩年內組建30~40名專家,在開發新車款和未來工廠中使用AI。

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以賽車為例:2018年6月,919 Hybrid EVO打破紐北賽道記錄近一分鐘,攸關此優異成績最重要的空氣力學設定,就利用了AI預先模擬擾流板的所有幾何形狀和各種調整選項,以及它們之間的相互影響,並使用傳統方法的路線特性,將其推向能力的極限。數據決定了許多管理決策,在大多數情況下,這些決定是基於過去或不確定的預測,而即時數據的加入可以提高這些決策的質量。但鑑於數據過於豐富,如果沒有人工智能協助,這些皆無法達成。

以AI進行聲音與震動分析 用於生產線機具與新車開發

每個機械系統都會有自己的聲紋,若聲紋發生了偏差,幾乎是表明系統行為已發生了重大變化。然而,在諸如生產車間的嘈雜環境中檢測這種偏差並不容易,所以聲學與振動必須相互重疊檢測。因此,除非在隔音實驗室中進行,否則使用傳統電腦輔助分析方法的聲音分析很快就會達到極限。運用AI之後,在生產線中即使器械尚未嚙合,都能輕易偵測到錯誤。

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另外,聲紋測試也可用在車輛部件的品質管理,Weissach保時捷研發中心在測試電動收折照後鏡時,也可透過AI來進行收折狀態測試。藉此,測試人員可以離開監聽站讓AI自行運作,並準備其他的測試。

Porsche的近程目標:2025年用於開發階段的真實原型車數量,改透過AI來進行數位模擬之後,將會減少一半,既節省時間亦減少開發成本,特別是在自動駕駛方面,有絕對的必要!其需要大約2.4億公里(相當於繞地球6,000圈)的測試,才能驗證自動駕駛可以應付所有情況。然而,碰撞安全測試也一樣,Porsche的開發人員都為每一款新型車輛構建18種不同的數位虛擬原型車,來預進行碰撞測試。

延伸閱讀:Made by Porsche的下一步:深度機器學習 已率先使用在自動駕駛系統的研發

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Bear

曾於2002~2004任職於Option改裝車訊編輯,之後轉戰汽車銷售十餘年,擔任總代理新車及超級跑車的銷售業務及公關企劃,藉由過去的工作經驗作貼切的報導,以協助讀者們購車前的參考,是在下的職責以及撰稿方向。