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台大AI中心(AINTU)|AI實現行為量化建模與客觀辨識 更深入了解每一個人

人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心|李祈均教授團隊

「人與人互動,可以累積太多資料!」專長於語音處理、情緒辨識和心理行為量化等研究領域的清華大學電機工程系副教授李祈均,提起團隊正在執行的「群體人工智慧之用戶特徵學習、情緒運算及行為塑型研究」計畫,興奮之情溢於言表,因為他發現醫療、媒體、教育、人力資源等多個產業領域,無不希望藉由快速察覺人類聲音、表情、行為、情緒與心理狀態,作為疾病診斷、興趣喜好、人格特質等判別依據。

打開AI黑盒子 行為分析應用更廣泛

只是從語言聲調、表情舉止來推斷人類高層次內在狀態,過往多單純依靠經驗主觀判斷,很難察覺箇中幽微變化,也無法規模化的商轉應用,所幸李祈均副教授表示隨著AI技術不斷推陳出新,如今我們有機會打開「黑盒子」,將行為與情緒轉化成客觀量表,產生更多輔助應用。他舉大家熟悉的美國迪士尼電影公司為例,以前想預測一部電影賣不賣座,除了看卡司陣容與劇情介紹,還會在放映之前邀請觀眾來看電影填寫問卷,但現在已能善用智慧影像辨識技術,分析觀眾觀影過程什麼時候笑、笑了幾次等各種行為反應,當成預測票房的重要決策機制。

同時,衍生的多人互動行為分析模式,也可運用在車內娛樂、人資應徵、遠距會談等場域,甚至探討怎樣的會議結構才有效率,供公司管理階層參考,李祈均副教授指出「以前這些技術發明出來時,還沒想到如何應用,現在可以盡情思考不自我設限。」計畫執行至今,他正帶領研究團隊跟玉山銀行進行相關合作,與彩晶文教基金會攜手蒐集失智症生活行為資料,並跟台大、長庚、台中榮總等醫療院所聯袂,藉助AI綜合分析臉型表情、動作、聲音與臨床資料,建立白血病診斷技術、自閉症光譜行為數據庫、急診室病患的疼痛辨識,以及中風風險預測等,希望提升醫療照護品質。

跨領域垂直整合 台灣掌握利基優勢

在可見的未來,人類心理行為的AI分析應用,勢必在台灣有越來越廣泛的影響,雖然歐美國家在這領域,開始得較早又進展得較快,李祈均副教授卻強調台灣沒有輸人一截,「這項技術需要跨領域整合,台灣在醫療、人資、媒體、心理等個別領域已有很好表現,如果加以垂直整合,可以走出自己的一條路」,尤其台灣有很西方的生活經驗,同時又有很東方的文化背景,以此為根基找出創新的技術、學術與商業應用價值,絕對是不得了的利基優勢!

因此李祈均副教授期盼這項計畫最終目標,除了透過產學合作加速落地應用,也計畫技轉成立服務型或技術型新創公司,多盡一份心力協助產業擁抱AI轉型契機,並同時讓全世界了解台灣在此AI領域位處領先群,「以後不要只關注美、歐,也要知道台灣有世界級的實驗室與人才」,像這項計畫能夠累積豐碩成果,研究團隊裡十幾位表現出色的頂尖博班研究人才居功厥偉,李祈均副教授相信他們孜孜不倦的研發身影,可以是一針強心劑,讓更多人對年輕一代與台灣有信心。

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圖說:行為分析模式已應用在廣泛的產業領域,幫助人更了解人