■AI對話系統「魔鏡」具功能性，智能逼近真人 。圖為負責研發學者楊強。 劉國權 攝科大楊強結合「遷移學習」 研發「AI萬能助理」
今年是人工智能（Artificial Intelligence，AI）正式誕生60周年。在3月，Google旗下AlphaGo更成功攻克曾被視為對電腦屬「不可能任務」的圍棋，於全球注目的人機大戰中擊敗世界冠軍李世石，為人類世界帶來無比震撼。回望香港，AI技術的研發與應用其實亦相當出色，本報就此推出系列報道邀得頂尖AI學者、前線業界專家等訪問，以本港AI發展為軸，檢視在經歷60年一個甲子後，世界如何步入下一個AI新時代。
機器是否能夠像人般思考？這個問題可以說是AI的根本。而在科研層面上，能與人類互動溝通的對話系統，就是其中一個最能說明電腦「智能」的技術。香港科技大學計算機科學及工程學系講座教授楊強，以機器學習算法結合能讓電腦觸類旁通的「遷移學習」技術，研發出功能性「魔鏡」系統，除可因應用戶個人習慣幫忙訂票、買咖啡，扮演萬能助理角色外，更能察言觀色，當向其提問「誰人最美」時，系統即會回答用戶的名字，較之《白雪公主》中皇后的魔鏡更加醒目。 ■香港文匯報記者 任智鵬、歐陽文倩
說起人工智能，便不得不提電腦之父圖靈的「圖靈測試（Turing test）」，他提出機器「智能」的定義：如果它能夠與人對話而不被識破其身份，便可確認為「會思考的機器」。
事實上，科學界過去數十年來都對對話系統及其應用深感興趣，早在上世紀60年代麻省理工學院已研究出經典的ELIZA系統，而蘋果iOS的Siri及微軟亞洲研究院的「小冰」，亦屬近年熱門的對話系統。
早年的人工智能對話系統，主要是透過設定規則，讓電腦因應不同情況作不同類型的回應，但是卻有可能出現答非所問或言不及義的情況。
做到個人化 「心領」用戶需求
身兼國際人工智能協會（AAAI）首位華人院士的楊強指，有關對話系統以閑聊式為主，內容主要涉及生活消閒，但未具備功能性，而其團隊研發的「魔鏡（Magic Mirror）」，則以能解決問題作為應用目標，希望做到個人化，並通過發問主動獲取信息，成為能照顧用戶背景及習慣的貼心私人助理。
根據研究團隊作的真實示範，當用戶提出「我想喝咖啡」時，「魔鏡」即會跟進提問想喝哪種，也可因應情況反建議用戶可喝latte（拿鐵），並主動查問送貨地址及提醒用戶付費（右圖）；其他相似的助理功能包括訂票、留座等，理論上「魔鏡」亦能做到。
而隨着「魔鏡」與用戶對話次數增多，系統將可更全面掌握用戶個人習慣的數據，針對性作出心領神會的回答及推薦。
研究人員又特意向記者示範，3次向「魔鏡」提問「世上最美的人是誰」，「魔鏡」則先後回答3名專責系統的研究人員的名字，全面滿足用戶的需求，盡展其智能。
如「睇相佬」集數據 建通用模型
現時人工智能的水平，在處理單一微觀範疇，例如分析金融市場走趨上，甚至已超越一般人類；不過人腦能同時具備不同方面的智能，其通用性並非人工智能可以相比。
楊強指，因為對話系統需要面對不同用戶，對通用性要求高，機器學習就派上用場，當中原理「就跟黃大仙廟外的fortune teller（睇相佬）一樣；他會有一個模式，根據你的一些特徵，先問問你的職業、看看掌紋、眼睛，再給你說明運程。怎樣作出比較可靠的預測呢？是因為他已經看過很多人的了，這就相當於機器學習的『訓練數據』，當他以大量數據訓練好一個模型之後，就可以給不同的人做（預測）」。
而在「魔鏡」系統中，科大團隊再加上「遷移學習」技術，令系統能更易做到個人化。楊強解釋指，透過機器學習雖然可讓系統建立通用對話模型，但就個別用戶的習慣、特色，相關數據卻很少，所以需要將已有大量訓練數據的模型「遷移」至類似的、數據少的模型使用，以便更能針對地回應用戶需求。
他又指，當人學懂一樣東西後，學習另一樣相似的就快很多，當中便體現了「遷移學習」的概念，「就像是成語中的觸類旁通、舉一反三。」而要讓電腦也能做到，正是科學家的挑戰所在。