日前媒體報導，一名台裔紐西蘭男子申請更新護照，將照片傳送到紐西蘭內政部的線上照片檢定系統，不料卻遭臉部辨識軟體誤判為眼睛沒睜開，所以沒通過申請；紐國政府表示，大約20%的申請者也因類似「誤判」被系統拒絕。
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的確，希望電腦要像人類一樣，輕易分辨盤中是苜蓿芽沙拉還是一團雜草、同款式的車是油電混合還是傳統燃油，並不簡單。因為一般電腦缺乏「認知能力」，但透過正快速發展的電腦深度學習與影像辨識訓練，我們能讓電腦「看見」世界，甚至在商業領域發揮實戰力。
簡單說，就是用「大數據分析來訓練電腦的視覺，而視覺即能建構認知能力。」
經過認知運算加持的電腦，就能像人一樣「看出」端倪。我測試過持續被IBMer特訓的Watson，看看它目前的視覺認知能力如何，Watson能認出照片上是老虎或是虎斑貓、是冰拿鐵還是奶茶；令我驚訝的是，居然有同事訓練Watson認得出高雄美麗島捷運站。（想體驗看看可以點此前往）
試想，當遇上愛車窗戶玻璃損壞時，只要拍照透過手機應用程式上傳，電腦便可以看出該車型款式的窗戶玻璃，並自動報價，接著系統為您輕鬆預訂新品至保養廠，加速維修更換速度。這整個流程背後電腦的影像視覺的認知能力，加上人們訓練它理解圖像背後的意義，即能達成；例如教會電腦辨識完好與破損兩種車窗圖片等等。
「看出」商品助下單，「檢視」損壞修電塔
事實上視覺認知已經被用在服飾零售業上了。有業者運用此技術開發應用程式，當你走在路上被路人揹著的一款時尚包吸引目光，為此心動不已時，只要拍個照上傳到應用程式，系統就會告訴你品牌款式、風格、顏色、價格、設計師…等資訊，再建議類似商品。服飾業者處理到店新貨時，也能運用電腦視覺認知力幫忙店員分類長袖短袖、圓領Ｖ領、顏色條紋…，幫忙分類、標示，管理店頭陳列與庫存。
荷蘭無人機製造商Aerialtronics更運用Watson的視覺力，處理電塔維護等高風險作業環境。電力公司技師透過有視覺認知力的無人機，便不須親自攀爬電塔，即能檢查電塔並傳回影像到Watson IoT平台加以分析，人員安全風險與成本降低，也提高了效率。
此外，十月份的2016臺北國際設計大展，我們也運用Watson的視覺力，開發遊戲讓全民用照片共同來雲端創藝，集體創作「台北城市風格地圖」；例如地圖裡的鹽酥雞攤、珍珠奶茶攤、沙灘邊的咖啡車，正是Watson「看出」照片裡是食物，而觸發新增的插圖。（展出實況）
視覺認知需求將於各產業爆發！
如先前加州大學講師Michael Hsu，也運用Watson製作出可辨識Pokmon怪獸角色與場景以利抓寶的APP（相關新聞）、運動品牌Under Amour的APP同樣也僅需用食物照片就能知道熱量（延伸閱讀），同理，製造業用以判斷良率、保險業用以判斷理賠程度、教育界用以互動學習、社群電商用以蒐集「圖像」熱度，用以提供真實好評的美食、旅宿地點或推薦車款。
我想，有朝一日電腦成了看面相的大師、看氣色的中醫師、為你設計穿著搭配的造型師，也都會不令人意外了！
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