2019年11月5日
自反修例風波開始,每逢周末尖沙咀、旺角、灣仔、北角等旺區都會有點亂,部分港人因而選擇到內地度假,避避風頭。筆者上周末與太太到深圳消遣,今次入住的酒店設施非常先進,在創科應用方面帶給筆者一點驚喜。首先,在酒店大堂設有一台會走動的對話服務機械人。這類機械人見怪不怪,近年經常在酒店、商場及公眾場所出現。身為計算機科學家的筆者,在好奇心的驅使下對該台機械人進行多番「用戶測試」(UAT),發現它明顯比較靈活及聰明。
人形化亦有空間
一般市面上的對話服務機械人只提供查詢服務,在接受客戶的語言發問後,便會利用自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)技術把問題分析並轉化為索引,然後使用索引從數據庫中抽取出適當的答案。數據庫所儲存的是目標應用領域中經常出現的問題與答案(Q&A)。查詢服務之操作模型屬封閉(closed)式,因此只能提供數據庫以內的答案。若然客戶的問題超出查詢範圍,機械人的基本答案便是「不知道」或「不懂」,其回應令人非常無奈!
另一類對話機械人是以任務為主導(task-based),較普遍出現於智能家居,例如亞馬遜公司的Alexa智能助理。它會理解客戶的要求,然後把相關的任務完成,例如在家中選歌及播放音樂、調校音量等。雖然這類機械人亦屬封閉式,但它能覆蓋目標應用場景的所有任務,因此大受客戶歡迎。
第三類是聊天機械人,它模仿人類與對話者自由交談。理論上交談應該是瞎聊,內容可以是漫無邊際,所以機械人必然要知識豐富,才能對答如流,反之若然客戶經常收到「不知道」的答覆的話,便提不起興趣再聊。從技術層面看,要建設一個全面的智識庫並不容易,而機械人智識庫是為特定應用領域(domain-specific)而設。再者,機械人的對話必須生活化、夠「貼地氣」,在現實情況中無人喜歡與一個句句咬文嚼字的機械人對話。
理論歸理論,在商業應用上聊天機械人的對話策略是目標為本(goal driven),例如網購公司會設有「網紅」(KOL),它的任務是與不同網民聊天,從中說服他們購買產品。在商言商,機械人的智識庫也要裝備行商戰略的規則才懂得如何去賺錢圖利。
筆者在酒店所見的第一個服務機械人「小美」集上述三大功能(即查詢、任務為本及聊天)於一身,而且對答自如,既有趣又實用。現時「小美」是以輪代步,而且其貌不揚,「三分似人,七分似機」,所以在「人形機械人」(Humanoid)研發方面,酒店還有很大發展空間。
實用性完全改觀
筆者在酒店接觸的第二個服務機械人是「小肥」。它是一台「配送機械人」(Delivery Robo), 專責在酒店內遞送物件到客人要求的地方。一如既往筆者透過點餐網站訂購外賣,以前是要到大堂取餐的,但是次「配送機械人」提供全程送餐。速遞員到達酒店大堂後,把外賣交給大堂經理,經理隨即把外賣放進機械人內及告訴機械人送餐的房號。之後機械人便乘電梯,走到目標房間的門外,致電客戶出來取餐,待客取餐後再離開,過程全自動化,不經人手。
同類型「送餐機械人」也曾經在香港掀起熱潮,旺角金旺茶餐廳於2016年引入了一台「侍應機械人」在店內「捧餐」而轟動一時,吸引不少客人光顧。但好景不常,兩年之後機械人被老闆「炒魷魚」了。筆者認為香港地方淺窄,「送餐機械人」在面積細小的餐廳無用武之地,所以被放棄也是意料中事。
不過,當接觸了「小肥」之後,筆者對這類機械人的實用性完全改觀。不似餐廳或酒樓,在酒店內的活動空間夠大,走動的人也較少,因此機械人與人的碰撞機會較低,工作效率自然提升。再加上酒店內的機械人能夠自動按鈕乘電梯,可謂活動自如。
只要餐廳、酒樓、酒店等地方夠大,「機器代人」送餐絕非天方夜譚。遠在天邊,近在眼前,去年大陸海底撈飲食集團豪花1.5億元人民幣打造「智慧火煱店」,在北京店內除了有「送餐服務機械人」之外,在廚房裏也設有一套非常先進的「配菜機械人」系統,專責因應顧客點菜單上的要求來為「送餐機械人」上菜,作好自動送餐的前期準備。
香港中文大學工程學院副院長(外務)
香港資訊科技聯會前會長
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