醫病防盜愈學愈醒 機器學習主宰人類未來
原文刊於信報財經新聞專欄「StartupBeat 創科鬥室」
機器學習(Machine Learning)和深度學習(Deep Learning)技術已悄然走進我們的日常生活,並主宰通訊、醫藥、運輸以至金融等行業的發展命脈。機器通過收集數據,不斷學習人類知識和經驗,再自我改良,或許終有一天會取代人類,成為世界的新主人!
人工智能(Artificial Intelligence)領域內又可分為機器學習及深度學習兩個範疇,有別於單一機械式工序,機器學習已能做到自動操作,透過演算法分析數據,從模索中學習,讓程式不斷改良。水平較高的深度學習更會加入神經網絡運作方式,如面部及語音辨識技術,嘗試模仿人類各種特性。
Siri自我改良 善解人意
蘋果手機內置的虛擬助手Siri每天都從用家身上學習,令手機功能與時並進。Siri原本是國防高等研究計劃署(DARPA)的產物,後來成為蘋果App Store架上的應用程式。2010年獲蘋果收購,並自iPhone 4s及 iOS 5起加入為蘋果移動產品的作業系統。
為提升Siri的深度學習能力,蘋果公司除了招攬人工智能專家,也收購掌握神經網絡技術的初創企業Turi。Siri發展初期能夠回答的問題不多,但隨着用戶廣泛應用,該程式收集到大量對話數據,演算法得以不斷改良,令Siri變得愈來愈善解人意。
Siri主要有4個深度學習的核心部分,包括語音辨識、自然語言理解、執行及回應要求。換言之,當我們與Siri溝通得愈多,等於間接幫助系統提升,教導它愈來愈似人類,從而推進科技發展。
程式自動篩走垃圾電郵
除此之外,根據電腦保安公司卡巴斯基實驗室(Kaspersky Lab)統計,約六成的電郵屬垃圾郵件。我們每天打開收件匣時,機器學習程式原來已暗中篩走可疑的通訊內容,減少浪費網絡資源。
在未有機器學習之前,電郵用戶可以自訂清單,封鎖某些字眼或寄件者,讓系統自動把垃圾電郵過濾,惟魔高一丈,垃圾郵件發送者變得愈來愈醒目,會在電郵加入不同字眼,千方百計避過審查。不過,隨着機器學習的出現,它可根據全球用戶的使用習慣,不停更新可疑關鍵字內容,不斷提升與垃圾郵件鬥法的能力。
美國調查機構報告The Nelson Report估計,全球信用卡及提款卡的欺詐交易額每年超過200億美元(約1560億港元)。有銀行嘗試把機器學習套用於各項服務上,預防不當交易的發生。簡單而言,機器透過每天學習用戶的數據,逐步了解其日常使用習慣,然後以「排除法」揪出問題交易。銀行亦會根據全球欺詐交易的特點,快速找出可疑交易,例如若今次發現客戶信用卡被盜用時,交易地點大多顯示為美國或日本,吸取了這個經驗後,當系統下次發現上述共通點,即可盡快通知客戶其信用卡可能被盜用,以減輕金錢上的損失。
導航App了解習慣 路線窩心
不論走路或行車,當遇上迷路,我們往往會打開手機,以全球定位系統(GPS)協助導航。由於智能手機容許Google Maps透過GPS存取用戶位置資料,令系統可藉機器學習更新道路流量及封路改道等資料,從而更準確預測行車時間。
美國初創公司INRIX研發的應用程式,不但提供實時交通資訊及導航服務,亦會學習司機的行車習慣,向他們提供喜好的路線,比Google Maps更個人化。舉例說,若司機每天上班前都會去特定快餐店買早餐,INRIX了解這習慣後,便懂得自動作出導航,假如前往快餐店的路線出現交通阻塞,INRIX會主動提醒及建議轉換路線。
醫療行業也開始應用機器學習技術拯救更多寶貴生命。過往醫生診症主要憑臨床經驗及醫學知識,再建議相應的治療方法。現在機器也可學習成為醫生,不但可避免主觀判斷,更能作出精準的診症及預測。機器學習收集病人的病歷,幫助醫生診斷分析,再根據過往的大數據紀錄,找出最合適的療法。2013年,香港中文大學成立初創公司Codex Genetics,以機器學習收集癌症及神經系統病人的數據,如遺傳基因、病徵等進行分析。目前Codex Genetics已跟醫院管理局合作,冀藉新技術提升醫療服務水平,同時計劃進軍內地,收集更多相關資料。
要讓機器學習普及,必須倚靠科技人才。Google自動駕駛汽車研究部門GoogleX創辦人特龍(Sebastian Thrun),於2011年創辦網上學習初創企業Udacity,與史丹福大學合作,向十多萬學生教授人工智能課程。
特龍表示,機器學習是矽谷最火熱的項目之一,它有能力令多個行業進步,減少重複性質的工作,「醫生會成為更好的醫生,律師會成為更好的律師,汽車可以自行駕駛。」未來,人工智能、機器學習及深度學習將逐步佔據我們的生活,為人類「分憂解難」。
撰文:袁樂雯
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