作者：黃?瑩 / 臺灣大學計算機及資訊網路中心教學研究組幹事
人工智慧的發展至今已60多年，發展過程中經歷數次AI寒冬之後，目前又再度興起，成為各國爭相投入資源發展的重點研究領域之一。而隨著人工智慧時代的再度來臨，各種應用人工智慧技術的產品更是已經充滿在人們的生活當中，本文將簡單說明目前已廣泛出現在人們日常生活的聊天機器人與服務型機器人。
聊天機器人
聊天機器人(chatbot)指稱的是透過人工智慧或是設定好的自動化規則，讓使用者透過通訊軟體的介面以語音或是文字對話聊天的方式與機器人進行互動，目前像是Facebook Messenger、Siri、Google Assistant等等都是使用聊天機器人與消費者互動。透過與使用者一來一往的問答，聊天機器人辨識出使用者所使用的單字與詞彙之後，便會將系統預設好的回覆內容提供給使用者。然而，假如使用者詢問的問題超出聊天機器人的資料庫範疇，便有可能會出現回答文不對題的情況，如何降低此狀況的發生，便是人工智慧未來發展的目標之一。而在日前，Google宣布免費開放聊天機器人分析平台Chatbase，讓開發人員可以透過追蹤特定用戶與對話內容，瞭解聊天機器人的整體概況，並可將資料分析結果轉化為視覺化呈現，對於開發者而言相信是一大利多。
圖1 Siri介面
圖2 Chatbase資料視覺化呈現結果
服務型機器人
人們對於服務型機器人的想像多為是清掃使用的掃地機器人，根據臺大人工智慧與機器人研究中心傅立成教授之定義，服務型機器人可以分成三大類，掃地機器人屬於工作型機器人，可以增加人們生活的便利度。此外還可分類為遠端擬真或遙控機器人以及社交型機器人。舉例而言，像是進行微創手術會使用的達文西機器手臂便屬於遠端擬真或遙控機器人；社交型機器人則包括接待機器人、陪伴機器人，例如像是Pepper、Zenbo等。
表1中的程式碼可以用來判斷輸入的照片是VGG_Face資料集中的那一位公眾人物。在程式碼第5行中，使用VGGFace()函式就會產生一個以Keras套件為基礎的VGG-Face的深度學習模型，並且自動從github網站下載牛津大學視覺幾何研究群預先訓練好的VGG-Face模型。程式碼6到10行用來讀取輸入的照片檔案，並轉換為VGG-Face模型的輸入格式。第11行呼叫了predict()函式就會依據不同輸入照片及模型權重(weight)產生出最像的公眾人物的預測機率值，並在第12行印出結果。
若稍加比較Pepper與Zenbo，可以發現Pepper強調的是可以補足勞動人力缺口以及分擔高重複性工作，其目標客群較偏向企業或是店家，較偏向接待機器人之類型，但事實上Pepper在日本亦被用來作為照護機器人；而Zenbo則是以成為家庭小助理或學習小玩伴為主，設定的目標群體則較偏向家中有小孩或是長者的家庭，主要功能似乎較接近陪伴或照護機器人。依照不同的使用目標，在Pepper與Zenbo的外型設計亦呈現極大的差異，Pepper身高121公分，重29公斤，大概約略與國小一年級學童的身高差不多，外型十分擬人化，平板電腦安裝於胸前而非臉部，所以表情變化需依賴其眼神的變化。而Zenbo的身高為62公分，重10公斤，大略等於一隻中大型犬的高度，平板電腦即為Zenbo的臉，其臉部表情目前可有24種變化，可愛且富有童趣的表情變化應該較不會讓使用者感到厭惡。而無論是Pepper或是Zenbo皆會透過研發團隊的更新以及和使用者的互動，累積資料以不斷地自我學習與成長。
相信在人工智慧以及機器人產業快速成長、發展的此時，將會有許多更加聰明、瞭解人類需求的聊天機器人與服務型機器人問世，未來勢必將更加深入的改變與影響人類的生活型態。
圖3 不同表情的Zenbo
參考資料
[1]台大資工系教授林守德：論第三波人工智慧技術革命,科技新報, 2017-08-07,
https://technews.tw/2017/08/07/the-3rd-revolution-wave-of-ai-technology
[2] 開發者福音來了！Google 開放聊天機器人分析平台 Chatbase,科技新報,
https://technews.tw/2017/11/21/google-chatbot-analytics-platform-chatbase/
[3]能守護人類生、心理之AI機器人，傅立成，人工智慧運用於發揮人工智能及相關產業工作坊2017。
[4]5張圖，看懂聊天機器人如何創造「對話式電商」, SmartM電子商務網,
https://www.smartm.com.tw/article/33393939cea3
[5] 2017 年關於聊天機器人的四大預測,雷鋒網,
https://technews.tw/2017/01/28/chatbot-predictions-in-2017
[6] Chatbase, https://chatbase.com/welcome
[7]Asus Zenbo, https://zenbo.asus.con/tw/
[8] 沛博科技 Pepper, http://www.perobot.com.tw/pepper/index