直擊東京 LINE 2017 開發者大會:AI 不等於機器學習,未來屬於「虛擬助理」!

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LINE 2017 開發者大會今天於東京涉谷登場!今年的主軸聚焦在旗下的雲端 AI 技術平台「Clova」上,但在進入主題之前,先來看看 LINE CTO 朴懿彬為大家簡單介紹 LINE 至今一些關鍵數字:

  • 四個主活躍國家 MAU 已達 1.69 億
  • 每天產生 250 億條 LINE 訊息,一分鐘就有 42 萬條
  • 每天產生 API Requests 800 億次,EventRecord 1500 億次
  • 目前已有 40 PB 的分析/統計資料

內容方面也有亮眼的表現,新聞聚合服務 LINE Today(包含台灣)MAU 到達一億;日本國內的 LINE NEWS 也高達了 5900 萬。

支付服務 LINE PAY 日本就有 3000 萬使用者,海外也有 3800 萬人,全世界平均月支付金額可達 780 億日圓;朴懿彬也特別提到 LINE PAY 在台灣還能用以繳稅。

進入正題。人工智慧顯然已是目前科技、網路業的顯學,LINE 也不例外,今年可說是他們潛伏發展 AI 的一年。LINE CTO 朴懿彬為開發者們介紹,雲端 AI 技術平台「Clova」目前可說是最先進的日韓文人工智慧系統之一,在 Chatbot(聊天機器人)部分已有非常積極的應用,從圖片可以看到 LINE Chatbot 不僅已能單純文字聊天,同時也能支援豐富的 GUI 圖形互動介面。

朴懿彬介紹接下來會加速開發者合作力道,推行外部開發者資格認證制度「LINE API Expert」來進一步擴大以 Clova 為基底的生態圈。接下來 Clova API 與 Rich Menu API 等新功能推出時,LINE API Expert 就將成為幫助外部開發者快速上手的重要機制。

另外,LINE 也準備於 2018 年春天在京都設立新的技術開發據點,瞄準了當地學生、開發者,將成為關西地區專業交流、教學相長和培育種子的重要環境。那京都這個團隊會多大呢?目前預計會達百人規模,但朴懿彬也表示人招募越多越好。如果讀者也有意願的話,可至 https://linecorp.com/ja/kyoto 參考。

對 LINE 而言,AI 重點該是「互動」

那讀者一定會好奇,Clova 跟其他科技公司的雲端 AI 最大的差異到底在哪?朴懿彬首先說明 Clova 主要分作「Clova Interface」與「Clova Engine」;其中你可以把 Clova Interface Connect 的語言辨識、語音合成、自然語言科技等互動部分想像成人類五官,語音辨認分別扮演耳朵與嘴巴,圖像辨識則是眼睛,再由中央的 Clova 大腦匯集這些資料與指令。未來 Clova 的功能包括播放音樂、朗讀新聞、傳送 LINE 訊息、開燈、控制家電等。

▲右:LINE 虛擬助理開發經理橋本泰一 左:LINE CTO 朴懿彬

LINE 虛擬助理開發經理橋本泰一這時說出了一句耐人尋味的話:對 LINE 而言,AI 不等於機器學習,而該是「虛擬助理」。某種角度而言,此概念對 LINE 這種 B2C 公司很合理,也因此他們特別著重在跟消費者的互動技術發展虛擬助理,並同時體現在這幾年 LINE 一直大力推廣「智慧入口」的重量級概念產品「基礎造型」的智慧型喇叭 WAVE 以及熊大、莎莉造型的 CHAMP 上(預計今年秋天上市)。

除了智慧型喇叭以外,日前備受矚目的「虛擬偶像管家」Gatebox 這次也現身開發者大會,其運用的語言辨識、語音合成、自然語言科技部分,正是 LINE 的 Clova Interface Connect。

接下來,LINE 將會與 LINE API Expert 同步進行,在 2018 年提供外部開發合作夥伴 Clova Interface Connect 與 Clova Extension Kit,透過全新 Clova API 吸引更多外部開發者加入 Clova 的雲端 AI 技術相關產品開發行列。

原發於台灣的「LINE TODAY」、「LINE NOW」

今年 2 月 23 日正式在使用者介面中成為獨立頁面的內容聚合服務「LINE TODAY」,在台灣每月使用者穩定維持在 1,600 萬以上,更曾創下同時 20 萬人在線的佳績;此外現在也正於泰國、印尼等地區上線。今天 LINE 開發者大會上,來自台灣的工程師楊雅筑特別分享了 LINE TODAY 的使用者分析方法。

▲由台灣開發的「LINE TODAY」

楊雅筑介紹,台灣開發團隊會先用 Spark 分析,把台灣、印尼、泰國等不同地區的使用者使用行為、按讚、留言內容等資料,接著讓日本 Data Lab 團隊透過機器學習分析後,暸解使用者特性、年齡分佈、提升使用者經驗和評估活動效益。透過使用者分析,LINE 就能勾勒出使用者的輪廓樣貌,以台灣為例,LINE TODAY 主要使用者年齡層在 25 歲以上,男性留言比例明顯高於女性,而女性則多會選擇較為低調的按讚行為。另外跟台灣不同,泰國與印尼使用者最喜歡看的內容並非新聞。

此外,以 beacon 串連實體活動與線上互動為目標的 LINE NOW 聊天機器人,也是一個由台灣團隊發想、開發並投入市場的應用,使用者可以透過 LINE 貼圖與每位婚宴來賓互動分享喜悅、或在大型展覽隨身攜帶一位虛擬導覽助理,熟悉現場攤位位置、動線和活動資訊。

▲也是由台灣開發的「LINE NOW」

台灣工程師蔡景祥也介紹 LINE NOW 聊天機器人如何以微服務的架構保持流量承載的彈性:目前多數聊天機器人應用情境多運用於線上,LINE NOW 聊天機器人為少數輔佐線下實體活動進行的應用,因此 LINE NOW 藉由微服務架構,根據實體活動人流規模更彈性的去調整資料流量。

最後一個令開發者振奮的消息,應該就是 LINE Login V2 了;之前第三方在串連 LINE Chatbot 服務時,使用者要進一步做比較複雜的登入動作(所以許多 LINE 的台灣第三方服務都直接導到其他連結),但現在透過 LINE Login V2,使用者再也不用重複登入。這看起來十分簡單的一個改進,卻大大提高了 LINE Chatbot 的便利性。


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