可持續發展

All in One人工智能平台— AI LIFE

上文曾分享LLM進化版LLMgt,透過結合空間數據及IoT,處理3D環境及在3D空間內發出指令以進行操作,但要管理這種AI模型,仍需要專業科研人員編程,才可發揮功能,當一般用戶在企業組織將之實際應用時,未必可以用得稱心如意。 最近,探訪一位企業客戶,他已習慣使用智能科技應用,日常工作亦會應用「大型語言模型」(LLM)協助企業工作。他坦白說初用AI時覺得非常方便,但日子久了卻發現AI所提,然而其聰明只在於模仿能力極高,它卻會出現「幻覺」、錯誤推理、整合出偏離的答案,那企業使用者如何可更好地管理、控制及運用LLM? 誠然,人工智能雖然聰交的答案未如理想,並非他確切需要的回覆。這亦讓我深思人工智能於商用層面的應用,的確,現時市面上的商用AI軟件,未必完全適合每間企業機構,AI的回應亦難以控制,回覆跟用戶所期望的答案多有落差。 LLM模型雖然很聰明明,但要它確切理解用戶的需要再作出回應,當中似乎仍有缺口。早前業內人士發布了新一代基座大模型GLM-4,它能夠自主地根據使用者意圖,自動理解及規劃複雜指令。這正是我們團隊開發的方向—All in One人工智能平台AI LIFE,其可結合LLM,實時融匯IoT、PNT及大數據,駁通不同的API,進行快速分析,向有關使用單位提供即時的對應方案。 用戶可根據自己所想,有效地驅動它理解並執行複雜的指令。舉例問它:「睇下公司數據庫,A產品仲剩幾多貨?」回答這個問題的難度在於,模型要理解廣東話「睇下」、「仲剩幾多」的意思,同時問題中也沒有告之是哪個數據庫、要在哪兒搜尋。模型會懂得自動接駁公司數據系統進行搜索,根據該指令自行規劃檢索任務、自行選擇資訊來源、自行與資訊來源互動,再提交回應給你。 我們團隊努力建構的All in One人工智能平台AI LIFE,是管理LLM模型的平台,旨在填補落差,先理解用戶的發問(Reasoning),繼而作出相應回覆(React)。看似簡單,但過程卻殊不簡單,特別是我們用的廣東話,字詞多義又多變化,上述例子中「睇下」已含觀看、檢視、查閱等意思,日常我們又會講成「睇睇」、「Check下」、「數下」等不同說法,要讓模型準確理解用戶的意思並非易事,我們正努力開發以更方便用戶使用。     陳智銓(Arthur),思路富邦集團(SagaDigits)創辦人 暨集團成員 隨賞科技有限公司(Compathnion)行政總裁 ============= 深入閱讀政經生活文化,更多內容盡在: Website:www.capital-hk.com Facebook:www.facebook.com/CapitalPlatformHK Instagram:www.instagram.com/capitalplatform.hk/ LinkedIn:www.linkedin.com/company/capitalhk/ [...]

可持續發展

AI新進化:由ChatGPT發展到LLMgt

說起人工智能,大家現時會用到的ChatGPT、GPT-4、Copilot、文心一言等,嚴格來說都是「大型語言模型」(LLM, Large Language Model)。你與它們對話,它們會提供一些建議資料給你,也能幫你撰寫文稿及信件等,在處理文字、語音和平面影像時頗能勝任。 然而,這些LLM對3D空間及事物,是無法識別及理解的,故其分析與互動能力仍然很有限。當我們看到房間內有一張書桌,書桌上擺放了各類的書籍,我們能夠理解物件的大小、形狀、用途,以及它與其他物件的相對位置。但對LLM而言,這一切都超出了它的理解範圍。要進一步開拓AI的功能,就需要開發嶄新的LLMgt模型。 未來的LLMgt,能夠應對及處理3D環境,透過結合空間數據及IoT,從而開發出更貼近人類的思維,以及能在3D空間內發出指令、進行操作。其原理,就如給予AI一副「肉身」,或許到時只需打開手機鏡頭掃瞄一下你的房間,AI就能提醒你放在一角的吸塵機需要充電、冷氣機似乎有異樣需檢查維修。AI將可以真真正正擔任人類生活上的助手,協助大家處理大小事務,就像Marvel電影中Tony Stark的AI助手Jarvis一樣完美! 而當LLMgt技術被應用於社會、商業、工業等範疇,AI助手的潛力絕對是超乎想像。例如在大廈管理的層面,LLMgt 能夠收集大廈各處的冷風機、風速、氣流等數據,當AI助手察覺到有異樣,如風速過強、變弱、冷風機口過熱等,能自動發出指令,檢測大廈的冷風機運作情況;若進一步配合使用機械人,AI助手更可自動指派機械人前往維修冷風機。而在工業製造範疇,LLMgt 的AI助手更是無往不利,能協助管理人員監察機器運作、自動檢查Sensor、防止及應對工業意外等。 目前,筆者的研發團隊正在積極開發LLMgt技術項目,並將在我們擅長的建築業、醫院、商場等的智能系統中優先投入應用。可以肯定在不久的將來,AI助手將會更有效地輔助人類工作,讓大家的時間可以用於處理更高價值的工作,從而大大提升生活質素。   陳智銓(Arthur),思路富邦集團(SagaDigits)創辦人 暨集團成員 隨賞科技(Compathnion)行政總裁 [...]

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港府成立「數字政府」 應先做好數據基礎系統

施政報告近日出爐,業內不少持分者對政府提出的「數字政府」均表示關注,行政長官 表明將全力推廣政府服務數碼化,善用人工智能,並開放更多政府數據,以推動「數字經濟」。 我深信「數字政府」將為政府部門內部發展,帶來一定正面影響,例如由「數字政策專員」帶領整合政府內部資訊科技資源、跨部門推廣AI應用,讓不同部門的政府人員都統一地掌握最新的AI及大數據等的科技資訊,將有助省卻PoC(Proof of Concept 概念驗證)的時間去消化這些技術應用。然而,要順利落實數字政府,實際執行上,數據的基礎設施(Infrastructure)卻是很關鍵的挑戰。 數據基礎設施:人工智能中央管理平台 現時政府內部系統,大多是政府部門獨立製作及應用,不同部門所應用的平台系統及數據參數並不一致,就好比一個超大型企業,需要疏理及統一不同部門的系統,要做到「數字政府」,必先重整每個部門的數碼化結構,數據交流亦需要標準化。 我認為落實「數字政府」,必先要一個能統一整合及快速交換數據的中央基礎平台,這如同我們最近開發的 人工智能中央管理平台—AI生成決策平台LIFE(Live Intelligent Futuristic Enterprise),同時利用AI、IoT、PNT及大數據,實時把各部門單位的數據融匯結合,進行快速分析,並提供即時的對應方案。 利用LIFE平台系統,大小數據都能有系統並完整地收集,由AI作出分析,如檢視到某一部門單位的數據處於不正常狀態,便會發出警號,指示相關單位的工作人員作出相應的安排,這基礎,有助推行「數字政府」,統一整合並帶領各部門走向數據化。 數據私隱的挑戰 [...]