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人工智慧如何更有溫度?從人性關懷著手

108/06/21 瀏覽次數 1589

大數據、物聯網、人工智慧等科技的出現,為我們描繪了更便利的智慧城市,但是科技也可能會讓人與人之間的相處趨於冷漠,似乎也不符合我們對於智慧城市的想像。因此,臺北大學資訊工程學系特聘教授、大數據與智慧城市研究中心主任陳裕賢提出:「用人性關懷的角度來引導,讓智慧城市的發展更具有人性。」

 

用科技建構智慧城市

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用科技來建構智慧城市,其模式大致是經由無線行動網路(現已發展至5G)收集大量多元的資料(大數據),進而去做分析(人工智慧),然後將分析結果應用在生活上,過程必須考慮人性關懷的元素,才不會讓科技造成負面影響。

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無線行動網路技術可以分成兩個走向。一個是快速收集大量資料的高頻寬,也就是一般認知的4G/5G;另一個是收集少量資料的低頻寬,不是所有應用都需要高頻寬。低頻寬技術價格低廉,在智慧城市的物聯網的基礎建設,若可以善用低價的低頻寬佈建取代昂貴的高頻寬佈建,就可以大幅降低成本。

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低頻寬技術主要用的是低功耗長距離通訊技術(LPWAN),目前市面上大致分為LoRa和NB-IOT兩種。LoRa用的是資料網路的免費頻帶,但錯誤率較高,可靠性較低;NB-IOT使用的是電信網路的付費頻帶,電信費用便宜,可靠性相較高。可依照不同智慧城市應用需求可做不同通訊網路選擇,或者混合使用。

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收集的大量智慧城市的環境感測資料,進一步會送到人工智慧平台用深度學習技術分析,然後將結果視覺化,呈現給使用者或決策者,執行改變環境的動作,以達到循環作用。人工智慧計算過程也分為兩種,一種是將資料全部都送到雲端做處理,另一種是部分資料可以就近做處理,稱為邊緣計算,後者可以節省傳輸量。

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人工智慧於智慧城市之應用

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陳裕賢教授分享了許多人工智慧應用於智慧城市的案例。

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首先在雲端計算應用部分,陳裕賢教授團隊設計人工智慧展店預測系統,例如:想在台北市開店,要選擇哪些地方和開何種類型的商店?系統會從POS系統雲端資料庫,收集該區的熱銷產品、收支狀況等資料,再從政府資料開放平台收集薪資、消費金額等資料,經由深度學習後,用色塊在地圖上視覺化呈現每個地點展店的適合度。團隊也製作一個人工智慧法律預測系統,只要收集少數量的起訴書和大數量判決書的資料,設計半監督式學習模型,運用兩者的關係媒合並進行優化程序,訓練完成後,當收到起訴書時,就能成功預測可能觸犯的法條。

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在邊緣計算部分,陳裕賢教授的團隊開發了一個人工智慧邊緣運算平台,稱為MiniDeep深度學習平台。這是一台小電腦結合了亞馬遜人工智慧服務,資料先送到亞馬遜後台做深度學習,訓練完的結果也就是學習到的知識,送回MiniDeep機器存放,之後此獨立(standalone)的機器就擁有這些知識,可以容易的嵌入到任何未具有人工智慧平台,使其具備有人工智慧能力。例如:團隊在互動式多媒體平台 (也稱為KIOSK),如: 速食店的點餐機,嵌入上MiniDeep機器,便可容易製作出具人工智慧的餐點推薦系統,當拍攝點餐人的照片,即時和即刻辨識其年紀和性別或情緒,推薦適合餐點。研究中心團隊也在停車格旁設置立桿拍攝車牌,照片可以在機器上馬上辨識,就不用傳大量資料的照片回去,只要傳車牌號碼回雲端就好了。團隊也先把各種農業害蟲的辨識在雲端先訓練好,訓練結果放在就近的機器,機器可以立即辨識出黏在黏板上的害蟲計算數量並與過去比較,農夫就能在有異常狀況時進行防治的動作。

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陳裕賢教授的團隊更進一步地將人工智慧應用在人的關懷上。把銀髮族戴的舉手環結合人工智慧技術,分析長者活動範圍、熱區,當長者蹤跡出現在異常區域,就會發送訊息給家人或社工。研究中心團隊也設計了畫鐘法之失智評估系統,讓長者畫鐘,然後用程式分析畫的精準度和比例來評估失智程度。團隊更研發出語言障礙者之中文語音辨識程式,藉由分析語言障礙者輸入的語音,讓機器轉譯出一般人能聽懂的語音,達到對話的目的。「科技始終來自於人性」,人工智慧等先進技術除了讓一般人的生活更方便外,兼顧提供弱勢者之便利性,為未來的智慧城市注入更多人性關懷和溫暖。

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科技聽起來只是冷冰冰的技術,但若從人性關懷角度為本,也可以讓生活裡的應用更有溫度。圖為示意圖。(圖/shutterstock)?科技聽起來只是冷冰冰的技術,但若從人性關懷角度為本,也可以讓生活裡的應用更有溫度。圖為示意圖。(圖/shutterstock)

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資料來源
  • 原標題:以人性關懷為本的智慧城市之物聯網、大數據和人工智慧
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