台灣 7–ELEVEN 無人店 X-STORE 上市了

今天公司下面的 7–ELEVEN改為未來超商!作為一個新創公司的創辦人,我當然要把握機會成為 early adopter 測試這個新的服務。

本來我是要跟站在門口的機器人 Pepper 詢問的,但是因為 Pepper 沒有反應,我還是跟穿著西裝的服務人員詢問整個服務流程。

  1. 首先我購買了一張 120塊的 iCash卡
  2. 之後我用手機下載了 iCash APP
  3. 然後我用短訊 SMS 跟 iCash APP 做一個手機號碼認證
  4. 之後我用手機號碼跟自己設定的密碼,申請一個新的 iCash 帳號
  5. 最後輸入姓名,身分證號碼,Email完成帳號設定
  6. 最後最後我再輸入 iCash 卡後面的卡號到 iCash App裡面做一個卡號認
  7. 成功在手機裡認證之後,我再使用剛剛建立完的 iCash 帳號 在另外一台攝影機登入,做一個臉部認證 (Facial Recognition Registration)
  8. 完成之後,我終於可以走進去未來超商,要進去未來超商之前, 我要看著門口的攝影機做一個臉部登入 (Face Login)
  9. 進去之後其實沒什麼差別,跟平常的超商差不多一樣,過了1分鐘之後,我選擇自己沖泡一杯咖啡。當我以為我可以簡單地離開的時候,服務人員才提醒我,我其實是需要自己結帳的。那個時候我再看到旁邊有一台付款的機器,透過服務人員的協助,我在三分鐘之後就成功使用悠遊卡結帳了。
  10. 最後當我要離開的時候,才發現自動門無法打開,所以我跟其他客人站在門口等系統收復之後,我們終於成功安全離開。

雖然整個體驗非常的差,但是我覺得最少 7- ELEVEN 有這個勇氣把一個還沒有成熟的服務推出市場,應該要掌聲鼓勵鼓勵!

這個體驗讓我覺得7-ELEVEN集團用一個 (Done is Better Than Perfect) 的方式推出他們的服務,讓我想到在台灣的企業 Lean Startup 的概念也被認同了。之後這是看他們能不能用 Rapid Iterative Improvement 的 Process 來提升他們的服務了。

5分鐘搞懂機器學習!看完就知道你的工作能不能自動化

人工智慧不再只是電腦科學中的一個研究利基 (niche)。科技業的權威多年來一直在使用AI技術,幾個有名的案例像是:亞馬遜利用機器學習演算法強化產品推薦功能,Google地圖、Facebook、Instagram 和 Twitter 在社交媒體中顯示貼文等等。但威廉·吉布森(William Gibson)的諺語很貼切的描述了AI應用的現況:「未來已經在這裡,只是還沒有平均的分布。」

企業在開始接觸機器學習領域時,都同樣會遇到許多挑戰,像是缺乏有經驗的數據科學家之類的技術型專家。但其實企業內部連能夠發現AI機會的管理高層和非技術性員工也同樣不足。要發現這些機會,其實不必是個統計學博士,也甚至不需要會寫程式。

能精準的掌握「機器學習演算法如何工作」已經逐漸成為一個重要的商業能力。機器學習的專家們不可能脫離世俗社會、獨自工作,了解商業模式的事業夥伴應該幫助他們辨別出值得解決的問題,把這些商業知識轉化為數據,並分配給負責不同主題的專家。再不斷的對他們的成果提出反饋、修正,並設定演算法要達成的目標。

為了說明得更清楚一點,讓我們展開一趟回到高中代數的旅程。

正如Andrew Ng寫道:「幾乎所有的AI模式都屬於同一種類型:透過輸入數據,快速產生一些簡單的回應。這是怎麼做到的呢?回想一下高中數學(我保證這會不會太久)。當你第一次學習一條直線的方程式:y = mx + b,它代表兩個變量x和y之間的關係。你會被給定常數m和b各是什麼,再給x的輸入值,然後被要求將它們代入到方程式中來解出y。在這種情況下,你從方程式開始,然後計算特定值。「監督式學習」逆轉了這個「用m和b,得出一組x和y」的過程。在監督式學習中,你會先運用許多數據,推斷出一般方程式。接著,你可以不斷更新x和y的方程式,透過更改線的斜率以更精準的適應數據。該方程式幾乎從來沒有確定每個x和y之間具有100%的正相關,但是歸納的過程是十分強大的,因為可以利用它來對新數據進行代數運算。一旦掌握了x和y之間的關係斜率,再給定一個新的x值,就可以透過有根據的猜測得出y值。
然而,你可能會發現,許多令人興奮的機器學習問題其實不能簡化為像「y = mx + b」一樣簡單的方程式。但是在本質上,監督式學習演算法的確是基於x和y的值來求得m值(斜率)的複雜版本,所以他們可以預測未來的x和y值。如果你曾經修過統計或預測分析的課程,那麼你應該可以意識到:「線性回歸是一種簡單的監督式學習形式」。

回到Andrew Ng的論點,監督學式習需要有x和y的數據。如果你有這兩個值,監督式學習就可以讓你得出迴歸直線,所以將來你可以猜測任何新的y值。
因此,如何辨別出「值得運用機器學習解決」的問題?就必須思考:「有什麼結果值得被預測?(m值)我們是否有需要的數據來進行監督式學習?(x、y值)」
例如,假設數據科學家的任務是預測一個社區的房地產價格。在分析數據後,她發現住房價格(y)與房屋的坪數(x)密切相關。所以,她會使用許多組房屋坪數和價格的數據,來估計斜率(m),然後使用等式y = mx + b,根據房屋的坪數來預測對應的價格。這就是線性回歸,簡單而強大。

企業可以使用類似的技術藉以預測未來產品的銷售狀況、投資組合風險或客戶流失的情形。再次強調,不同演算法背後的統計學原理其實差異很大。一些技術可以輸出簡單的點預測(我們認為這會發生!),而其他的則會產生一系列可能的預測,並附上信度分析(有70%的機會會發生,但是如果我們改變一個假設,那麼我們的信心降到了60%)。

上述提到的都是關於預測未來的例子,但監督式學習也適用於分類。
分類的過程是將數據放到抽象的「桶子」中,數據科學家尋找數據的特徵:如果數據具有特徵x,則進入第一個「桶子」;如果沒有,它進入第二個「桶子」。你仍然可以認為這是使用x來預測y的模式,但在這種情況下,y不是數字,而是一種類型。

企業可以使用機器學習的分類功能來過濾垃圾郵件、診斷X射線異常、辨識訴訟中的相關文件、挑選履歷或細分客戶等等。當要分類的類型數量增加時,就會展現它的強大能力。分類可以擴展到「是否為垃圾郵件?」這種二分法以外的選擇,分成更多、更大量不同的「桶子」。影像識別分析(例如訓練電腦識別圖像中的物體)也是分類的一種,它們只具有許多輸出類型(例如各種動物物種名稱),而不僅僅是第一個「桶子」和第二個「桶子」。這使得監督式學習系統看起來相當聰明,實際上它們只是運用了斜率(m)來將數據轉換成1到2,3 … n個「桶子」。

到目前為止,這一切都覺得很抽象。你又該如何把它應用到日常工作中呢?
以下有幾種方法可以協助你辨別出那些值得運用機器學習解決的問題。

首先,寫下你都在做什麼工作,再把你的活動分成:你每天或規律、反覆做的事情,以及你偶爾做的事情。

對於你自己規律執行的工作,進一步思考團隊和組織裡面有多少人執行類似工作?以及有多少人長久以來都在執行這個工作?再檢查工作的性質:它是否包括預測某些東西或將某些東西分類?
問問自己:如果您組織中的其他10位執行這份工作的同事,他們會同意答案嗎?因為,當人類不能同意這點的話,電腦就無法將它可靠地轉換成統計模型。

組織中有多少人在做類似於這項工作的事情?如果已經很久了,組織有沒有保存成功完成工作的記錄?如果是的話,這可以用作您的監督式學習演算法的訓練資料庫。如果沒有,你可能需要開始收集今天的數據,然後你可以讓人不斷在循環中訓練這套演算法。
接下來,與組織裡的數據科學小組對談,告訴他們這項計畫以及你的思考過程。這會有助於他們確定自動化是否可行。
問問自己,如果這項工作被自動化了,那麼可能會怎麼改變提供的產品?如果演算法輸出錯誤的答案、或只有65%或70%準確率的答案,那麼最糟糕的情況是什麼?會需要多少的信度才進行自動化?

成功的監督式學習需要轉變工作的完成方式。它需要使用過去的工作紀錄創立一套演算法,將該專業知識應用於未來工作。若使用得當,這使員工更有成效,創造出新的價值。

最後,要再次提醒的是,從x和y的輸入和輸出的角度出發,你首先必須找出值得解決的問題。

REF: https://hbr.org/2017/10/how-to-spot-a-machine-learning-opportunity-even-if-you-arent-a-data-scientist

為什麼要先AI後UI?我用創業的親身經歷告訴你!

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大家都知道新創很難,畢竟連Elon Musk和Steve Jobs都這麼說了。所以,先撇開那些我們都熟知的新創大小事,我想關注的是:人工智慧是怎麼改變我們建構產品的方式的?

去年,我們創辦了HIGH5,希望能做出具有客服功能的聊天機器人,並且應用於電子商務領域。經營電子商務的店家也不斷反映:與銷售問題相關的客服對話遠比聊天性質的對話來得多,但是訓練優秀的客服人員花錢又費時。於是,聊天機器人提供了這些企業另一條出路。

當我們專注在東亞市場時,自然會參考美國當前最成功的案例,並試圖透過在地化,以符合當地市場需求,所以我們開始研究Chatfuel。Chatfuel提供了簡易的使用者介面(UI),讓企業能夠使用預先設定的關鍵字創建自己的chatbot。這個「讓企業使用預先設定關鍵字和按鈕創建自己的chatbot」的想法看起來頗具發展性,但在開始前,我們應該要驗證:對客戶來說,這究竟是不是個好主意?

與其直接做一個仿照Chatfuel的產品,我們先請客戶試用了Chatfuel,並給予我們回饋。於是,我們得到了以下的用戶體驗:
1. Chatfuel有好看且使用順暢的界面。但不同的使用者來問同一個的方式實在太多種,我不可能事先就預測到他們所有的問法。
2. 其實使用者常常得到錯的答案。
3. Chatfuel惹怒太多使用者,導致真人客服必須花更多時間和精力來處理這些不滿情緒。

所以,我們歸納出:即使提供企業簡易的使用者介面(UI)來打造聊天機器人,也不足以解決現實世界的問題。而企業主要有三個關鍵考量:
1. 企業不想花時間去設計一個Rule-Based的聊天機器人。
2. 優秀的企業不可能放任他們的聊天機器人在與客戶情緒互動時,表現得麻木、無感。
3. 使用者只想透過對話趕快得到他們要的答案,這也是為什麼他們不想自己上官網查詢或是下載手機APP。
既然這個模式行不通,那我們需要一個新的方向。

AI為主…
現在我們知道一個Ruled-Based的聊天機器人不符合需求,那麼我們的聊天機器人要為未來而生。我們試圖觀察能不能在既有的機器學習基礎上發展,包括:Facebook的Wit.ai、Google的API.ai、Microsoft的Luis.ai和IBM的Watson,全都各有所長。於是我們開始陷入膠著,思考怎麼樣的整合有助於貼近客戶需求?主要原因是這些公司都有自己的產品規劃藍圖,但是我們的客戶不可能跟這些大企業一樣耗費長遠的時間開發,我們需要建立出屬於自己的信念。所以為了讓我們生存下去,我們需要首先認識AI,並且讓AI成為我們公司的核心。

重組AI團隊…
在接下來的六個月,我們帶著最優秀的技術,與台灣研究機器學習領域的頂尖大學教授交流、求教,以打造更為優異產品。從我們將AI設定為核心能力的那一刻起,徹底的改變了我們所做的每件事。
力求「無使用者介面( no UI)」
我們的團隊致力於提升AI應用能達成的最佳使用者經驗,而非不計成本的開發使用者介面。例如,我們不是為企業建立一個UI來設置自己的聊天機器人,而是建立我們的聊天機器人,讓它可以記錄、學習企業和使用者之間的對話。在資料庫中,我們的聊天機器人將會讀取這些新的對話和應答訓練,它學習得愈多,就會變得愈來愈聰明。因為我們的聊天機器人不是Ruled-Based的,沒有繁複的設置需求,因此,我們也免於無數小時的UI開發。當然,我們還是有一個用戶界面,但也只是作為AI和人類之間的溝通、操作。這裡有一支2分鐘的簡單實測影片,可以看到實際的使用過程…

手機軟體與服務的創新雖然看似已經達到極限,但 AI的發展是如此快速、銳不可擋,在未來能應用的範圍也不可限量。如今,AI已經作為各個領域優化的第一要務,不是因為我們「想」,而是因為這是「必然」。

你能看出來那一個是Bot, Chatbot , AI Chatbot嗎?

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人工智慧在最近似乎帶起了整個世代的新革命,且運用的層面相當廣,舉凡自駕車、Alpha Go、Google翻譯都是有名的例子,除此之外, Chatbot(聊天機器人)也是一個許多人所熟知的相關技術應用,而在許多有關聊天機器人的文章之中,出現了眾多像是Bot(機器人)、Chatbot(聊天機器人)、AI Chatbot(人工智慧聊天機器人)等等不同的名詞,但在閱讀這些文章的時候,你真的清楚這些名詞的意思以及差別嗎?而這些不同的工具,企業及品牌又要如何挑選跟運用呢?筆者特地整理了以下的比較,希望讓企業及品牌能夠參考,並一同加入最新的人工智慧趨勢之中。

 

Bot機器人

Bot,也就是機器人,在軟體界已經發展許久,簡單來說就是可以幫助執行事情的一種程式,也就是能夠接收使用者的指令,並根據每個bot特性的不同去自動執行不同的任務。
一般的Bot機器人以指令作為基礎,在Bot接收到指令之後,便會開始執行任務,所以Bot大多數運作的時間都隱藏在螢幕之後,與使用者之間也通常只有簡短的對話,或甚至沒有任何對話。

Bot機器人的實際例子

從生活日常中較為簡易,像是手機中日曆app的自動提醒功能,到功能比較進階,像是能夠幫助在網路上蒐集輿論的程式,都是屬於Bot機器人的實際例子。

Chatbot聊天機器人

比起Bot,Chatbot是一般人更為熟悉的詞,而Chatbot(聊天機器人),其實就是機器人的其中一種類型,聊天機器人主要透過訊息傳送,也就是對話的方式直接與使用者互動,有時也會搭配按鈕等其他工具。
相較於一般的機器人來說,聊天機器人通常與使用者之間擁有較多的對話,且互動性也相當高,而許多人可能會誤以為聊天機器人一定擁有人工智慧的技術,但事實上卻不是如此,若是單純透過指令及按鈕來運作的類型的聊天機器人,其實就不含人工智慧的技術在裡頭。
對很多企業來說,只要不需要及時的資訊傳送,像是所在位置傳送或是影像直播等,開發聊天機器人或許是一個比起app更好的選擇,因為聊天機器人的開發成本跟使用者接觸成本(用戶不需要另外下載)都比較低,更新也能夠較及時跟快速。

Chatbot聊天機器人的實際例子

聊天機器人通常被使用在各種社群平台上,像是LINE、Facebook、微信等,而其中Taxi Go便是一個很好的例子。
Taxi Go是位於LINE及Facebook平台上的聊天機器人,Taxi Go利用簡易的訊息傳送及按鈕設計,讓用戶只要輸入手機及地址(或者直接定位),就能夠找到附近可以搭乘的計程車,而Taxi Go其中雖然沒有運用到有關人工智慧的科技,但功能卻也已經相當強大。

AI Chatbot人工智慧聊天機器人

剛剛提到不是每種聊天機器人都與人工智慧相關,因此在這邊就要特別介紹聊天機器人的最新趨勢-AI Chatbot(人工智慧聊天機器人),顧名思義就是使用了人工智慧技術的聊天機器人,而之中最常被使用的相關技術就是所謂的Deep Learning(深度學習),聊天機器人在搭載深度學習的技術之後,便能夠以過往的對話資料庫去做學習,也就是透過大量資料的輸入與輸出,讓機器人自行創造出一個模型,而有了模型之後便可以開始去預測新的訊息輸入,並且給予相對應的訊息輸出,所以聊天機器人就像有了一個真正能夠自行思考的人腦一般,能夠與用戶進行對談。

AI Chatbot人工智慧聊天機器人的實際例子

人工智慧聊天機器人因為在問題回答的效果上相當好,因此最常被使用在客服上,其中HIGH5便是一個相當好的例子。
HIGH5專門開發使用在Facebook粉絲專頁客服的聊天機器人 — — Robin,讓一般民眾就算不會寫程式,但只要透過Robin的對話引導,就能夠創造出專屬自己品牌的客服用聊天機器人,並且能夠從與客戶的對話中不斷進化地更加完善,像是團圓堅果便有裝載HIGH5的客服機器人,提供給顧客更快速跟專業的客服體驗。