Google:仿照人腦的類神經網絡建構人工智慧仍無法識別內容本質

雖然目前藉由新設計讓人工智慧系統能以更具效率方式學習,甚至自行產生全新學習經驗法則,但依然無法讓系統本身了解目前所在處理內容的本質,亦即無法像人類般有情感般思考。
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針對目前廣泛應用在 Google Search、Google 翻譯、Google Photos、語音辨識等服務的人工智慧系統,Google 除說明藉由 客製化處理器 TPU 縮減學習訓練時間,更進一步說明背後運作的類神經網絡構成學習模型設計原理,藉由從持續學習過程累積衍生全新學習經驗,讓人工智慧系統變得更為「聰明」。

隸屬 Google Brain 團隊的研究科學家 Quoc Le 說明,為了模擬人腦神經元連接所產生思考模式,Google 內部研究團隊藉由積層式類神經網絡交疊構成 1010 組 (100 億組) 網絡交結組合,並且透過可進化式演算法及強化學習演算法使系統能從學習過程中累積經驗,進而達成從學習經驗中學習的成效,一如人類會從經驗法則內學習不同想法的情況。

就目前 Google 所採用方式,主要是藉由主控類神經網絡推導子集學習模型架構,並且藉其進行特定模式的學習訓練,同時評估最終訓練結果,最後再將訓練結果傳回主控類神經網絡,過程中則會依照學習情況判斷是否修正資料。

新的學習模型已經用在支援
CIFAR-10 的圖像辨識,以及用於自然語言處理的
Penn Treebank 資料集語言模型內,並且作為許多 Google 服務的應用基礎,例如以更快方式識別圖像內容為「熊貓」,以及在輸入法中即時顯示下一個備選詞彙。

人工智慧已經從幾年前仍處於實驗室階段,短時間內大量進入一般生活,幾乎包含手機、網路服務等應用均包含人工智慧技術成分,並且帶來相比傳統更高的運算效率,因此成為全新電腦運算發展模式,同時也因為目前每天所產生數據資料越來越多,透過傳統演算模式已經無法合乎效益,因此導入人工智慧的分析演算模式將成為日後主流。而在 Google 將 TensorFlow 學習模型開源之後,目前此項學習模型也在短時間內被廣泛使用,幾乎多數的人工智慧系統均藉由 TensorFlow 框架進行深度學習訓練。

不過,雖然目前藉由新設計讓人工智慧系統能以更具效率方式學習,甚至自行產生全新學習經驗法則,但依然無法讓系統本身了解目前所在處理內容的本質,亦即無法像人類般有情感般思考,因此也無法在學習過程中判斷資料是否有誤,僅能仰賴持續學習過程發現錯誤而重新修正,或是透過人為方式進行調整。

如此一來也能藉由知曉系統如何運算,進而掌握資料如何被使用、運算,避免系統產生「踰矩」現象,讓使用者能善用人工智慧運算模式帶來更便利且具效率的使用體驗,同時也因為人工智慧系統仍無法自行判斷內容本質,即使人工智慧技術以相當迅速角度發展,作為最終結果判斷、使用的「人」依然扮演重要角色。

藉人工智慧推動全新醫療系統

除了將人工智慧系統應用在旗下服務,Google 也說明越來越多科技應用已與人工智慧息息相關,例如利用人工智慧分析預測各類病症,包含協助臨床醫師檢測淋巴結內的乳腺癌
轉移情況,或是篩選判斷糖尿病視網膜病變,同時也進一步將人工智慧系統與各類醫療輔助設備結合,藉此實現各類疾病早期預防效果,甚至未來可進一步協助判斷病患是否需住院觀察,以及判斷未來病症影響身體健康情況,同時也能藉由病例資料深入了解病患可能需求。

目前 Google 已經與加州大學舊金山分校醫學院、史丹佛大學醫學院、芝加哥大學醫學院等醫療研究人員合作,構思如何結合機器學習技術及臨床診斷專業知識,藉此改善醫療成效、降低不必要的額外醫療花費與醫療疏失情況,同時協助臨床醫師運用更準確的分析判斷做出更好的診斷結果。甚至針對醫療人力資源較為短缺的偏遠地區或發展中國家,結合雲端分析運算資源也能協助醫師做出更正確的醫療診斷。

但在推行此項發展之前,Google 也面臨不同醫療機構採用數據記錄格式差異所形成資料取用的困難,因此目前將藉由醫療開放數據標準
FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) 讓病例等記錄資料格式統一,如此才能讓人工智慧系統取用,並且用於深度學習分析,但對於現有醫療數據資料仍須花費大量人力與時間統合。

而其他的挑戰則包含如何推廣至臨床,並且建立醫師及病患對於分析數據結果的信賴,另外也包含如何將人工智慧系統分析應用落實在醫療工作流程。

 


讓 AI 成為顧客的美鞋顧問!awoo AMP 讓 Ann’S 女鞋創造超過 3 倍電商轉換率的秘訣

女鞋品牌Ann’S 結合 awoo AMP 的各種創新優勢,以數據結合 AI 優化的方式調整行銷策略,帶來更多網站及產品流量,創造電商轉換率超過 3 倍的秘辛解析。
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photo credit:阿物科技
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Ann’S 女鞋品牌於 2003 年成立,打造內外兼具、舒適又好看的美鞋,也開發不少獨家設計款,深受女星、部落客、模特兒等名人的喜愛以及消費者的支持。目前旗下商品除流行美鞋、手工婚鞋、各種包款,也將產品範疇延伸至居家用品、生活小物等,多達近 2000 種品項。而 Ann’S 的銷售渠道從實體門市、電商官網到官方 APP ,致力於讓消費者能擁有超個人化的購物體驗。然而在近 2000 種的豐富品項中,如何讓每個消費者都能以優質體驗找到最適合自己的鞋子,成為 Ann’S 最關心的任務,也是與 awoo 合作的契機。

商品分類再優化,Ann’S 女鞋以數據為本串連消費者喜好

「官網內有上千個商品,如何分類才能讓消費者輕鬆購物?」網站商品琳琅滿目,從各種鞋款、包包到居家生活小物等近 2000 筆, Ann’S 雖已做好完善的商品分類,但過去多仰賴行銷人員的市場經驗來判斷。此外,面對日趨複雜且破碎化的消費者行為與偏好, Ann’S 也希望能根據真正消費者與進站用戶的購物偏好,以數據為本進行敏捷式調整,讓行銷策略變得更加精準,驅使消費者輕鬆買單。

awoo AMP 中的 SEO 自動化、站內搜尋優化、豐富的商品推薦版位、 Pop-up 促進轉換等功能,會強化顧客旅程中每個接觸點上商品與顧客的連結,提供個人化的購物體驗。 Ann’S 表示:「品牌自行產生很多分類目錄,非常花時間、也易讓網站變得凌亂。搭配 awoo AMP 功能,可以讓消費者更快速方便就能配對到喜歡的產品方向,同時也對 SEO 有所幫助。」

利用 SEO 自動化,提高搜尋引擎滲透度,網頁收錄數增加 7 倍

電商行銷佈局從消費者意圖出現的時候就已經開始,第一步就是要讓有明確意圖的消費者更容易進站購物!awoo 獨家 SEO 自動化技術「自動化商品集合頁 awoo Page」能透過 AI 自動生成對搜尋引擎友善頁面,提高搜尋引擎滲透度,同時加強網站權重,不僅奠定優質的流量基礎,也提升頁面排名以及增加工作階段。

透過上述技術, awoo Page 為 Ann’S 網站新增多個入口,網頁收錄數增加高達 7 倍,也讓有明確購物需求的潛在消費者能夠更容易搜尋到 Ann’S 的商品,並且直接進入商品集合頁找到想要的商品,甚至在疫情期間補足受影響的全站流量。相較於系統串接前,分類頁的流量提升 18.48%,而產品頁的流量更成長 31.74%。

透過 AI 優化站內搜尋、商品分類與推薦機制,提升消費體驗同時提高平均訂單價值、電商轉換率大增 2 倍

不同消費習慣,電商行銷策略也大不同!針對有較明確意圖的消費者, awoo AMP 會進行自動特徵提取,包含關鍵字集、行為特徵、頁面特徵,分析像是「真皮 足弓 鞋」、「尖頭鞋 沙發後跟」及「彈性 襪靴」這類較具有明確意圖的購物情境標籤,分析出消費者意圖後進而推薦符合需求的商品。

另外 Ann’S 也觀察到尚未有明確購買意圖的族群,則最常點擊「人氣商品推薦」及「本週新品」這兩種分類頁。針對這群消費者, awoo AMP 會自動生成各種吸引人的商品標籤,提高進站用戶的興趣及購買意願。也就是說, Ann’S 原先的商品分類,搭配 awoo 商品標籤自動化及自動生成情境商品集合頁的 awoo Page 功能,能讓 Ann’S 女鞋的商品組合能見度最大化,除了吸引更多流量,也創造更多轉換。

採用 awoo AMP 後, Ann’S 電商網站內的受眾較多以點擊 awoo 標籤的形式去瀏覽相關商品,就像我們平常在實體店面逛街一樣,服務體驗好,提袋率就高,平均工作階段時間長度成長 280% ,而用戶點擊 awoo 標籤進行購物的流程所產生營收也最高,不僅電商轉換率增加 2 倍,其中 awoo pop-up 商品推薦功能所帶來的轉換率更是超過全站的 3 倍。

Ann’S 女鞋的銷售渠道從實體門市、電商官網到官方 APP,致力於讓消費者能擁有超個人化的購物體驗,透過阿物科技 awoo AMP 一站式 AI 行銷平台, Ann’S 也獲得亮眼的電商銷售成績,除了持續優化站內購物體驗,更讓 AI 成為顧客的專屬美鞋顧問!



關於阿物科技

awoo Intelligence 阿物科技是以 AI 驅動的 MarTech 在地新創,首創以產品為中心,深度了解消費者意圖的預測模型,推出台灣第一個全通路 AI 行銷自動化平台,提供超過 20 個功能與服務的 SaaS 模式,涵蓋流量獲取、轉換優化、再行銷、會員留存與數據加值應用,協助零售與電商打造全通路無縫接軌的超個人化用戶體驗。阿物科技目前於東京、嘉義與台北皆設有營運據點,服務超過 16,000 名企業用戶,專業 AI Lab 更配置 30 位菁英成員,致力協助客戶達成商業目標。如需更多資訊,請至阿物科技官網

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