CTIMES/SmartAuto - Gartner發表人機關係技術分析:HCI,HMI

Gartner最新公布的《2013年新興技術發展週期（Hype Cycle for Emerging Technologies）》報告描繪了人類與機器的關係演進。Gartner選擇以「人機關係」為主題，乃因智慧型機器、認知運算（cognitive computing）以及物聯網（Internet of Things）等熱潮正不斷加溫。其分析師認為，此一關係正因新科技不斷出現而重新改寫，逐漸拉近人類與機器間的距離。

Gartner副總裁Jackie Fenn表示：「今年技術發展週期的主題圍繞在人類與機器之間的關係，我們鼓勵企業將眼光放遠，不要侷限於機器和電腦將取代人類的狹隘觀點。」透過對早期採用者如何運用新興科技的觀察，實際上有三個主要趨勢正在運作，包括：（1）利用科技擴增人類機能，如：員工使用穿戴式運算裝置；（2）利用科技取代人類，如：使用具備認知能力的虛擬助理擔任自動化客服人員；（3）人類與機器協力工作，如：倉庫員工與行動機器人合力搬運貨箱。

Gartner認為，未來的企業將結合這三股潮流以提高生產力、改善民眾或客戶的體驗，以及發掘競爭優勢。這三大趨勢需仰賴有助於人機關係發展的三個領域來實現：（1）讓機器更能了解人類及環境，例如從說話的聲音分辨一個人的情緒；（2）讓人類更加了解機器，例如藉由物聯網的協助；（3）讓機器和人類因合作而變得更加聰明。

2013年新興技術發展週期詳列以下六大範疇的技術：

1.　利用科技擴增人類機能

科技讓人類在體能、情感與認知方面擁有更優異的表現。在使用科技來擴增人類機能方面，企業獲得的主要好處在於建立更強大的工作人力。例如，想像若所有員工都能取得穿戴式科技，可輕易回答任何產品、服務相關問題或調出企業資料。這項能力將大幅提高生產力、銷售能力與客戶服務。

對於此類科技抱持興趣的企業可以留意生物聲學感應（bioacoustic sensing）、量化自我（quantified self）、3D生物列印（3D bioprinting）、腦機介面（brain-computer interface）、人類機能增進（human augmentation）、語音對語音翻譯（speech-to-speech translation）、神經商業（neurobusiness）、穿戴式使用者介面（wearable user interface）、擴增實境（augmented reality）以及手勢操控（gesture control）。

2. 　利用科技取代人類

部分顯而易見的情況下很適合以機器取代人類，例如：危險的工作、相對簡單但工資昂貴的工作，以及重複的工作。以機器取代人類的最主要優點在於提高生產力、降低人類風險，有時甚至可提升工作品質和回應速度。例如，具備優秀能力的虛擬客戶服務專員能以最新的資訊回答許多單純直接的客戶問題，及取代大部分客戶服務專員的「吃重」工作。

企業應看看一些這類客戶專員技術來尋求以機器取代人類的創新來源，例如：體積式或全像式投影顯示（volumetric and holographic display）、自動駕駛車輛（autonomous vehicle）、行動機器人（mobile robot）以及虛擬助理（virtual assistant）。

3. 人類與機器協力工作

人類和機器並非不能並存，有時讓機器和人類協助工作會是更好的選擇。新一代機器人即是為了讓它們與人類一起工作而設計。IBM的Watson機器人可替醫師進行一些基礎研究，如同研究助理般確保醫師在診斷或提供治療建議時已參考了最新的臨床實務、研究及其他資訊。人類和機器一起工作的主要效益是能同時發揮兩者之長（亦即機器的生產力與速度，以及人類的情緒智能與處理未知情況的能力）。此趨勢的代表科技包括：自動駕駛車輛、行動機器人、自然語言問答（NLQA, natural Language question and answering）以及虛擬助理。

這三個能夠改變未來勞動力與人類日常生活的趨勢，需仰賴一些能夠增進機器和人類彼此了解的科技。以下三個領域正是人類與機器培養綜效關係的必要基礎：

4. 讓機器更了解人類及環境

唯有讓機器和系統更了解人文環境以及人類本身與人類情緒才能創造效益。這樣的理解能力可造就簡單的環境感知式互動，例如：顯示一份離使用者最近地點的運作狀況報告；提高對客戶的了解，例如分析Facebook貼文來衡量消費者對新產品的反應；與客戶進行複雜的對話，例如：讓具備自然語言問答能力的虛擬助理回答客戶的詢問。

今年技術發展週期報告當中代表此類能力的科技包括：生物聲學感應、智慧灰塵（smart dust）、量化自我、腦機介面、情感運算（affective computing）、生物晶片（biochip）、3D掃瞄器、自然語言問答、內容分析（content analytics）、行動健康監測（mobile health monitoring）、手勢操控、活動即時數據（activity stream）、生物特徵認證（biometric authentication）、地理智慧（location intelligence）以及語音辨識（speech recognition）。

5. 讓人類更了解機器

隨著機器日益聰明，並且將更多人類的工作自動化，人類勢必要對機器感到信賴和安心。構成物聯網的科技將提供更多有關機器運作狀態和所處運作環境的資訊。例如，IBM的Watson機器人會在提供人類答案時註明「信賴度」分數，而Baxter機器人在不知該怎麼做時會在螢幕上顯示疑惑的表情。此外，MIT也一直在開發能從視覺及聽覺感應器分辨社交線索的Kismet機器人，並且還會利用臉部表情表達理解程度。此類科技對於讓人類與機器一起工作非常重要。2013年技術發展週期所收錄的此類技術有：物聯網、機器對機器通訊服務、網狀網路（mesh network）：感應器與活動即時數據。

6.讓機器與人類都變得更加聰明

巨量資料、分析與認知運算方法激增將為人類提供決策支援及自動化，並且為機器提供感知能力及智慧。這些科技能讓人類和機器都變得更加聰明。自然語言問答（NLQA）技術能讓虛擬客服人員變得更好。NLQA亦能讓醫師研讀大量的醫學期刊和臨床測試報告以協助診斷某種疾病或選擇適當的治療方案。

此類支援科技是人類和機器邁向數位未來的基礎，企業應考慮量子運算（quantum computing）、規範分析（prescriptive analytics）、神經商業、NLQA、巨量資料、複雜事件處理、記憶體內資料庫管理系統（in-memory DBMS）、雲端運算、記憶體資料庫分析（in-memory analytics）及預測分析（predictive analytics）。