機器學習應用就在你身邊

| 林南生 | 29-09-2016 11:53 | |
機器學習應用就在你身邊

由於 Google 人工智能(Artificial Intelligence;AI)系統「AlphaGo」擊敗了韓國的圍棋冠軍,近期很多人開始關注人工智能的開發。事實上,AI 一直在計算機科學中研究及開發超過 60 年。機器學習(Machine Learning)是人工智能的重要研究領域之一,近年由於資訊技術的顯著發展,如處理器運算能力急速增加、雲端運算技術盛行,大數據(Big Data)技術和演算技術的進步等,機器學習受惠以上技術進步的優勢,開始在很多應用系統展現其能力。

機器學習主要是研究如何從經驗中學習,改善具體演算法的效能,對能通過經驗自動改進的電腦演算法的研究,用資料或以往的經驗,以此優化電腦程式效能。機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動學習的演算法。機器學習演算法是從數據中自動分析獲得規律,並運用規律對未知資料進行預測的演算法,因為學習演算法中涉及了大量統計學理論,機器學習跟推斷統計學聯繫尤為密切。很多推論問題的難度屬於無程式可循,所以部分機器學習的研究是開發容易處理的近似演算法。

今天,機器學習已普遍應用在我們的日常生活中,有些機器學習的應用已廣為一般人識,例如 Amazon.com 網上書店的自動好書推薦,我們手機內的語音助理應用(如:iPhone 的 Siri)等。但也有些機器學習應用是較少人知道,如:了解法律術語。

法律文件內容過於複雜,一般人很難理解,於是有人聘請律師,有人索性忽略文件內容,希望無驚無險。有家初創企業 Legal Robot 推出程式,運用機器學習技術幫助把法律語言轉化為通俗易懂的語言。它還能從合約中找出缺少甚麼應有的、或多了不應有的條款。由於合約通常含有大量複雜的語言,如沒有這些幫助,一般人往往同意不利於自已的條款。

Legal Robot 創辦人解釋,很多人已經開發「自然語言處理」技術處理問題,但是很少是針對法律語言的。該公司建立了一種法律語言模式,讓法律語言轉換成數字,並使用深度機器學習(Deep Learning)和拓撲數據分析理解法律語言,然後跟其他樣本與特製的合約語言作出比較,測量語言的複雜和可讀程度,並確定責任、權利和合約條款。

法律機器人是否可取代律師?該公司表明法律機器人提供了對你的法律文件相對於其他法律文件和判例的自動分析,還提供語言和統計分析,幫助你了解法律文件內的潛在問題。但就法律諮詢,需要法律的仔細分析,以及它如何適用於具體情況,如果你需要法律意見,還是應該諮詢真正的律師。

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Source:ezone.hk

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