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人工智慧如何更有溫度? 從人性關懷著手
「科技始終來自於人性」,大數據、物聯網、人工智慧等新科技,都為我們描繪了更為便利的智慧城市面貌,這些技術該如何結合人性關懷,讓落實在日常生活裡的應用更有溫度呢?一起來瞭解看看臺北大學資訊工程學系特聘教授陳裕賢的研究與分享。
 
 

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

 

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。

 

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。

 

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。

 

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。

 

人工智慧於智慧城市之應用

 

陳裕賢教授分享了許多人工智慧應用於智慧城市的案例。

 

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。

 

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。

 

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。(來源: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。(來源:shutterstock)
 

 

「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。

 

 
來源 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
標籤 標籤:
物聯網(51)人工智慧(92)大數據(61)智慧城市(5)
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