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【明報專訊】學習外語，最令人感到不便和困擾的，是想發問時沒有人可以問。有本地初創公司就採用嶄新的人工智能技術，開發出一個手機App和背後的雲端軟件，可以直接利用相片來辨認物件，再提供多種語言翻譯和發音。
Axon Labs Limited行政總裁覃紹禮、科技總裁歐陽靖民表示，他們最初是因為看到，在人工智能技術當中，「深度學習」（Deep Learning）技術越來越受關注和重視，而想到這種技術可否應用於日常生活和學習。
具「深度學習」人工智能技術
他們解釋，辨認物件的人工智能（AI）技術主要有兩大類。一種是需要開發者向電腦軟件提供每種物件的多個特徵。另一種則是讓電腦軟件從例子中自行觀察和學習，以找出某種物件的特徵，後者就是「深度學習」技術。前者的缺點是，很難向電腦軟件準確地提供每種物件的所有特徵。例如櫈子可有1隻至7隻腳、有轆或無轆、圓的或方的、靠背或沒有靠背的，很難向電腦軟件描述。而「深度學習」技術卻不同，開發者毋須向電腦軟件提供物件的特徵，只需給予大量例子，告訴它這些都是某種物件就行。軟件會自動從這些物件的相片中總結經驗，找出共通點。因此，「深度學習」技術相對較為靈活，長遠來說，其準確率應該會比前者更高。
今年初，他們萌生意念，可以將這種技術用來協助人們學習各種語言的生字。這是因為，一般人學習外語，都會有一些被動。網上字典和翻譯軟件能夠提供相當程度的幫助，但就需要用戶花些少時間輸入辭彙。更重要的是，如果當事人根本不知道某個國家的某些物件是甚麼，仍然會查無可查。因此，他們便想到，可以開發一個手機App，直接利用相片來辨認物件，再提供外語的翻譯和發音。
兩人用了大約3個月來開發SnapWord，以及雲端的人工智能軟件，便將SnapWord推出。截至訪問時，SnapWord已可以辨認到超過1000種物件，這乃是從超過100萬幅相片學習而來。此外，它更能提供10種語言的單字翻譯和電腦發音功能，包括：日、韓、法、德、廣東話、普通話、英語、西班牙語、俄語及冰島語。
辨識準確率仍有待提高
不過，根據記者的試用，其辨認物件的準確度還不算很高。覃紹禮和歐陽靖民亦承認這點。他們估計，SnapWord辨認物件的平均準確率暫時只是介乎七八成。若是食物或服裝，準確率會特別低。尤其是全世界各國的食物，因為有很多形態，還需要找到很多相片，才能顯著提高這方面的準確率。
他們指出，每種物件都要至少提供200至500幅相片給雲端的人工智能軟件參考，那才能達到一定的準確率。其實，現時該公司每天仍繼續向該人工智能軟件提供大量相片作為例子。一方面，是利用他們編寫的自動化程式，從網上搜尋一些有註解的相片，送到該人工智能軟件。估計到了明年4月，該人工智能軟件將會透過這方式，累積學習到200萬幅相片。
另外，則是善用那些用戶使用時辨認不到的相片。因為SnapWord對於不太肯定的物件，會提供3個選擇，以及None of the above（以上都不是），共4個選項。若用戶對那3個選擇都不滿意，就可以點選None of the above。這些辨認不到的相片，就會傳送給該公司的員工，以人腦和人手處理，以告訴該人工智能軟件，那是甚麼物件。理論上，這樣做是可以漸漸提高到辨認那些種類的物件的準確率。
此外，他們亦提供了一些日常使用SnapWord時的貼士，有助提高辨認物件的準確率。例如，拍照時，背景最好沒有其他雜物（以免人工智能軟件被擾亂）；背景最好是單色的；物件和背景的顏色對比越強越好；物件最好放置在相框中央；最好是拍攝物件的正面，而非側面或背面等。現時，SnapWord是可以免費下載的。若不使用發聲功能，也是免費的。若使用發聲功能，則每種語言會收取1美元。
明報記者
[薛偉傑 新經濟新天地]
Axon Labs Limited行政總裁覃紹禮、科技總裁歐陽靖民表示，他們最初是因為看到，在人工智能技術當中，「深度學習」（Deep Learning）技術越來越受關注和重視，而想到這種技術可否應用於日常生活和學習。
具「深度學習」人工智能技術
他們解釋，辨認物件的人工智能（AI）技術主要有兩大類。一種是需要開發者向電腦軟件提供每種物件的多個特徵。另一種則是讓電腦軟件從例子中自行觀察和學習，以找出某種物件的特徵，後者就是「深度學習」技術。前者的缺點是，很難向電腦軟件準確地提供每種物件的所有特徵。例如櫈子可有1隻至7隻腳、有轆或無轆、圓的或方的、靠背或沒有靠背的，很難向電腦軟件描述。而「深度學習」技術卻不同，開發者毋須向電腦軟件提供物件的特徵，只需給予大量例子，告訴它這些都是某種物件就行。軟件會自動從這些物件的相片中總結經驗，找出共通點。因此，「深度學習」技術相對較為靈活，長遠來說，其準確率應該會比前者更高。
今年初，他們萌生意念，可以將這種技術用來協助人們學習各種語言的生字。這是因為，一般人學習外語，都會有一些被動。網上字典和翻譯軟件能夠提供相當程度的幫助，但就需要用戶花些少時間輸入辭彙。更重要的是，如果當事人根本不知道某個國家的某些物件是甚麼，仍然會查無可查。因此，他們便想到，可以開發一個手機App，直接利用相片來辨認物件，再提供外語的翻譯和發音。
兩人用了大約3個月來開發SnapWord，以及雲端的人工智能軟件，便將SnapWord推出。截至訪問時，SnapWord已可以辨認到超過1000種物件，這乃是從超過100萬幅相片學習而來。此外，它更能提供10種語言的單字翻譯和電腦發音功能，包括：日、韓、法、德、廣東話、普通話、英語、西班牙語、俄語及冰島語。
辨識準確率仍有待提高
不過，根據記者的試用，其辨認物件的準確度還不算很高。覃紹禮和歐陽靖民亦承認這點。他們估計，SnapWord辨認物件的平均準確率暫時只是介乎七八成。若是食物或服裝，準確率會特別低。尤其是全世界各國的食物，因為有很多形態，還需要找到很多相片，才能顯著提高這方面的準確率。
他們指出，每種物件都要至少提供200至500幅相片給雲端的人工智能軟件參考，那才能達到一定的準確率。其實，現時該公司每天仍繼續向該人工智能軟件提供大量相片作為例子。一方面，是利用他們編寫的自動化程式，從網上搜尋一些有註解的相片，送到該人工智能軟件。估計到了明年4月，該人工智能軟件將會透過這方式，累積學習到200萬幅相片。
另外，則是善用那些用戶使用時辨認不到的相片。因為SnapWord對於不太肯定的物件，會提供3個選擇，以及None of the above（以上都不是），共4個選項。若用戶對那3個選擇都不滿意，就可以點選None of the above。這些辨認不到的相片，就會傳送給該公司的員工，以人腦和人手處理，以告訴該人工智能軟件，那是甚麼物件。理論上，這樣做是可以漸漸提高到辨認那些種類的物件的準確率。
此外，他們亦提供了一些日常使用SnapWord時的貼士，有助提高辨認物件的準確率。例如，拍照時，背景最好沒有其他雜物（以免人工智能軟件被擾亂）；背景最好是單色的；物件和背景的顏色對比越強越好；物件最好放置在相框中央；最好是拍攝物件的正面，而非側面或背面等。現時，SnapWord是可以免費下載的。若不使用發聲功能，也是免費的。若使用發聲功能，則每種語言會收取1美元。
明報記者
[薛偉傑 新經濟新天地]
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