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沒有留不住的顧客

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2017年1月號

人工智慧搖錢樹?

Will AI Companies Make Any Money?
湯瑪斯.戴文波特 Thomas H. Davenport
瀏覽人數:4408
  • "人工智慧搖錢樹?"


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人工智慧搖錢樹?
我最近擔任顧問的客戶是一家出版公司,正嘗試以各種方式把內容數位化及脈絡化。我知道,該公司某些競爭者已和IBM的華生研究中心(Watson)簽約,便問了他們幾位高層,為什麼不和華生研究中心簽約?該公司表示:「我們覺得人工智慧軟體正迅速大眾商品化,應能用低得多的成本,自己組合出需要的功能。」

幾位見多識廣的經理人也提到,他們預計公司會採用來自不同供應商、開放原始碼的認知軟體(cognitive software)。他們考慮採用的開放原始碼軟體供應商可不是小公司,而是Google、臉書(Facebook)、微軟(Microsoft)、亞馬遜(Amazon)和雅虎(Yahoo)等大公司。

聽到該公司的策略,我起初有些訝異。能思考的機器,已變得這麼便宜又容易取得了嗎?認知軟體市場還是個相對新的市場,居然就已經大眾商品化了嗎?廠商還正在努力開發奇特的深度學習功能和機器學習軟體,為什麼願意免費提供?而如果IBM推出的軟體不能明顯優於免費軟體,怎麼能預估華生研究中心將有一百億美元的營收?

首先,談談人工智慧大眾商品化的一些可能原因;至少在目前來說,人工智慧比較適當的名稱,或許是「認知科技」。今天所有軟體的重大趨勢是走向「微服務」,也就是對資料執行一小組功能,再回報結果。通常的形式就是應用程式介面(application program interface, API)。但這些軟體較小型,與那些較大規模的軟體相比,更難說服使用者或組織付費。這些軟體的規模小且模組化,可供多位軟體開發人員用來設計軟體,因此,應用程式介面常會進入開放原始碼的程式庫。

在過去十年左右,認知軟體領域的情形正是如此。現在已有許多開放原始碼程式庫,提供各種常見認知功能的演算法,像是神經網路、深度學習(就像是更強大的神經網路)、語音剖析(parsing)及辨識、影像辨識等。某些程式庫開放已久,但像Google、微軟、臉書和亞馬遜,是到最近一、兩年才免費開放。一般的存取方式,是透過供應商的雲端系統,供應商至少可藉此賺點錢;或是透過像Github這樣的程式網站。如果有很多公司和程式設計師,使用某個特定供應商的開放原始碼認知工具,就很有可能:(1)讓這套軟體成為標準;(2)這套軟體很容易整合到同一個供應商的其他產品中。

就連IBM的華生研究中心也是往這個方向邁進,至少某個程度上是如此。雖然軟體並非免費,畢竟,打那麼多廣告,總是需要成本,但現在已推出一組應用程式介面,可執行許多不同認知功能,包括:影像分析、情緒分析,以及原始的問答功能。我計算華生研究中心「華生開發者雲端」服務(Watson Developer Cloud)的目錄,發現可取得約二十種應用程式介面,而這個數字不斷變動,因為可能會有新增的應用程式介面、取消實驗性質的應用程式介面,或是合併相關的應用程式介面。認知工具大眾商品化的速度很快,因此,如果華生研究中心有部分應用程式介面,在不久之後成為開放原始碼程式,實在也不值得訝異。

另一項推動大眾商品化的因素,是發展出各種對話機器人(bot,有時使用全稱「chatbot」),或許也可稱為「智慧人類介面」。對話機器人是一種小型應用程式,能讓人透過文字或語音輸入,與程式對話。要執行這種功能,需要先將語音轉為文字、剖析那些文字,並要能理解大量詞彙。聽來困難,但許多曾推出開放原始碼人工智慧軟體的公司,現在也已提供對話機器人,可與它們自己的程式和幾乎其他所有程式溝通。對話機器人很快就會無所不在;現在甚至已有一些開放原始碼程式庫了。而且,因為對話機器人只是介面,就像是我們打字或按滑鼠,但更簡單,大概不會有人願意為此付出高價。

這一切代表的是:想賣認知軟體賺大錢,大概會相當困難。但當然,如果公司內部沒有一整組資料科學家,就會需要大量這類的外部服務。很多公司也會需要相關諮詢服務,設法了解該在本身的哪些業務裡應用這些工具。我認為,未來應該會出現高度客製化的人工智慧「解決方案」,這些方案十分精細、完全量身打造,因此不可能透過開放原始碼來取得,例如,能辨識偽鈔的影像分析系統。

但大致來說,這類型的軟體應該會有很多,而且是免費的。如果你的公司知道這些軟體的用處、用法,也知道如何整合到自己的業務裡,前途就一片光明。但如果你的公司打算賣這種軟體,前途可能就相當堪慮。

(林俊宏譯自HBR.org2016年7月28日數位版文章)



湯瑪斯.戴文波特 Thomas H. Davenport

美國麻州貝伯森學院(Babson College)資訊科技與管理學傑出教授,也是國際數據分析研究所(International Institute for Analytics)共同創辦人,以及麻省理工數位經濟計畫(MIT Initiative on the Digital Economy)研究員、德勤分析(Deloitte Analytics)資深顧問。他的著作多達十餘本,最近一本是《下一個工作在這裡》(Only Humans Need Apply: Winners and Losers in the Age of Smart Machines)。


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