PIXNET 旗下「痞客邦」作為台灣老字號的部落格平台，自2003年創立至今已累積超過600萬個註冊會員，擁有超過 8 億篇的文章。如何透過人工智慧的技術，將這些豐富的原創內容與數據資料，轉換成更好的服務，並帶來更高的價值？<p>
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PIXNET研發中心研究組經理施晨揚以及同部門的Wayne、Stanely，分別為台灣人工智慧學校台北總校第一、二期技術領袖班的學員，在期末的成果發表中，利用痞客邦巨量的圖文資料，開發出「說書人」及「美食智慧大腦」兩組極為突出的成果。<p>
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<p style="text-align: center;"><img src="/wp-content/uploads/2019/01/42627489520_2230a92b9b_z.jpg" alt="" width="640" height="427" class="alignnone size-full wp-image-4797" /><p>
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<p style="text-align: center;"><strong>如何將既有圖文資料，發展成不同應用？</strong></p><p>
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施晨揚說，PIXNET 研發中心大概四、五年前就投入人工智慧及資料數據等資源，例如透過演算法分析人的行為，並且已經開始使用深度學習相關技術。<p>
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當時對於文字處理及分析技術雖然已有相當的熟練度，報名技術領袖班的原因是，希望能在學校學習到更新的技術，以及向老師或同學交流，學習更多技術回公司應用。<p>
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施晨揚說，「說圖人 Photo Teller」這個以image-caption技術為主的專題發想是希望透過技術，理解影像中敘述的故事。他認為，近來隨著網紅崛起，包括 Youtuber 或是直播平台的興盛，都宣示了影像的時代已經來臨。影像辨識、影片分析的技術也變得非常夯，痞客邦除了大量的文字資料外，也有豐富的影像資料，只是以往在影像方面的技術著力點不多。<p>
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<p style="text-align: center;"><img src="/wp-content/uploads/2019/01/41121008994_502bf52667_z.jpg" alt="" width="640" height="427" class="alignnone size-full wp-image-4798" /><p>
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不過，施晨揚坦言，台灣人工智慧學校的專題成果要直接應用於公司的產品服務，仍有一些技術面需克服，他們後來是將 image-caption 放入其他應用中。他說明，痞客邦過去透過文章標題及標籤，分析站內大量文章的內容及主題，然而，過去並沒有特別針對文章內圖片進行解析、標記。因此，他們想到，「是否能輸入圖片，並搜尋站內文章是否有出現類似的圖片？」由於站上文章太多，所以他們花了很多時間在處理這些資料。目前成果雖然還不太完整，但有些主題的圖片搜尋已經有不錯的效果。<p>
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目前，PIXNET 內部有一個數據系統，營運人員可以藉由輸入圖片，請機器人幫忙尋找站內是否有類似的圖片。未來除了可以應用到廣告投遞之外，也可以應用來幫忙尋找某類型的妝容，或是彩妝產品上。<p>
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<p style="text-align: center;"><strong>公司內部是否支持相關技術的培訓課程？</strong></p><p>
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施晨揚說，公司對於相關技術的培訓十分支持，甚至是全額補助技術領袖班的學費，而且只要國內外有不錯的相關主題研討會，就會補助員工參加。他與同事在台灣人工智慧學校結業之後，公司更舉辦了三個半天的課程，讓他們帶領高階主管認識人工智慧，以及如何在公司應用。透過內外部的專業培訓課程、技術分享交流，讓非技術背景的同事也能具備人工智慧的基礎知識，進而提升跨部門溝通的順暢度。此外，PIXNET近年也持續招募具備機器學習、資料處理、統計分析專業的人才，強化 PIXNET 在人工智慧領域的開發和應用。<p>
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<p style="text-align: center;"><strong>用人工智慧打造更多元的服務</strong></p><p>
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<p style="text-align: center;"><img src="/wp-content/uploads/2019/01/pixnet-1024x529.jpg" alt="" width="640" height="331" class="alignnone size-large wp-image-4796" /><p>
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近來，痞客邦極力打造個人專屬的社群識別，以「個人化」、「興趣為核心」、「社群互動」三大特點，讓使用者擁有更好的瀏覽與互動體驗。例如，首頁不再只是文章排行榜的單向資訊餵養，而是可以根據使用者感興趣的主題，進一步推薦內容，讓更多擁有共同興趣的人，可以在這個平台上交流與互動。<p>
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這些個人專屬體驗的核心關鍵，就是「推薦」服務。施晨揚說，每天有770萬使用者造訪痞客邦，如何讓對的使用者看到最適合的文章，就必須透過數據的演算，以及歷史行為分析的幫助。透過數據，結合最新AI科技，發展出更多不同的功能，也是他們團隊努力的目標。