【酷到掉下巴】我們就是機器人的大腦──知識工程師
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「我們就是機器人的大腦。」
這句話充滿自信，但講話的不是IT工程師，反而是一群文科背景的「知識工程師」。如何
讓機器人聽得懂人類語言？他們可得擔負起打造電影《鋼鐵人》中智慧管家Jarvis的重責
大任！
「台北市2017年11月30日，白天天氣預報是多雲時陰短暫雨，溫度區間是21度到23度，」
對著自然語意人工智慧服務機器人「小智」，詢問「今天溫度幾度」，「小智」隨即依照
所處的地點，精準地回報台北市大安區的天氣概況。
「小智」不只懂天氣，它還能告訴你兩天的下午3點後，從台北到苗栗最快的高鐵車次，
及當日美金現鈔匯率最佳的銀行。雖然回答速度仍不若真人流暢，但它「聽得進」問題，
還能一字一句「說出」答案，身高130公分的「小智」，靠的是它在水汪汪的藍色眼珠下
，擁有聽說能力的大腦。
負責讓「小智」能即時反應和思考的背後的一大推手，是「知識工程師」。
創立「知識工程師」職位的經緯航太科技公司董事長羅正方笑著解釋，「知識工程師」不
是程式設計師或工程師，反而是一群有語言學、語意學、認知學或法律系背景的文科生。
而他們的任務很簡單：建置語意分析及語意知識資料庫，讓機器人可以在「自然語言處理
」（NLP）領域理解問題、回答正確答案，無論問天氣、匯率或餐廳，都能準確答覆；甚
至有朝一日能進展至電影《雲端情人》中，虛擬機器人擁有與男主角談情說愛的能力。
就算是人與人當面溝通，都可能因為彼此對一句話、一個字的理解不同產生誤會。專長看
來和科技不直接相關的知識工程師，如何在科技公司讓AI變得更聰明？
語言學碩士生勇敢踏進科技領域
踏進經緯航太的辦公室，幾位「知識工程師」就像一般上班族一樣，坐在座位上細心地優
化機器人語料庫。每做一次改善，都會讓讓靜靜站在角落的「小智」，擁有更聰明的腦袋
。
「我們是機器人的大腦啊！」1990年次的政治大學語言學研究所碩士畢業生林欣瑩熱切地
說，就像想把對語言的熱情，一股腦地全部灌注給「小智」。
林欣瑩說，她在求學做研究時，就曾學習計算機語言學，了解簡單的程式語言概念。不過
，語言學碩士生的就業走向不是當教師就是攻讀博士，怎麼也沒想過畢業後會加入科技公
司。
「當初找工作時，老師建議我上網搜尋『機器人＋語料分析』，於是看到知識工程師的職
務。投履歷後，和董事長面試的過程，也很特別，」林欣瑩回想2016年和羅正方面試時，
談的不是艱澀的科技，反而被問到近期閱讀的小說及電影，從電影《雲端情人》聊到日本
作家東野圭吾。
談起這段過程，羅正方哈哈大笑地解釋，他希望確定面試者是「圖像式」或「學識型」思
考者，理解對方看待世界的方式，甚至在文字運用上，有沒有辦法解構小說引人入勝的結
構。
這項能力，其實就是知識工程師特別需要的「文字敏感度」。優秀的知識工程師，必須透
過語料分析，以科學方式進行邏輯分析，才能建置邏輯清晰、文字語言合宜的通用資料庫
。
林欣瑩從語言學碩士搖身成為知識工程師後，推薦政大語言所的同學許馨云加入，加上輔
仁大學語言學研究所碩士夏梵瑀，這幾位有語言分析專長的女性文科生，就在本來以男性
為主的科技公司中，與開發工程師合作，擔綱起建置機器人大腦的重任。
溝通力成就知識工程師專業
許馨云開啟機器人語料管理的雲端後台，在螢幕鍵入天氣、路況、金融等用語，解釋如何
將語意知識灌輸進機器的「大腦」，讓機器人接收問題後，懂得產出合宜的答案。
除了通用類的機器人語料庫，她們還需要因應銀行、旅館或百貨業客戶，建置客製化資料
庫。各領域使用的術語不同，知識工程師就得從客戶提供的素材中，不斷「合併」或「拆
分」，整理出有邏輯的問題及答案，才能讓機器人上場時，可以即時答覆。
林欣瑩說，很多客戶給的問與答素材，沒有正確邏輯，她們就得挑出邏輯，說服客戶使用
。例如詢問天氣預報的方法包括：
「明天天氣好嗎？」
「明天溫度幾度？」
「需要帶雨傘嗎？」
「明天太陽大嗎？」
在語言邏輯中，4個問句「意圖」相同，都是導向回答天氣預報，但很多客戶希望4種問句
就有4種答案，林欣瑩得將問題化繁為簡地「合併」為同一個答案，才能避免用戶詢問機
器人時，問句不對，就得不到正確解答。
另外，知識工程師也要懂得根據不同情境，「拆分」答案給不同的題目。
例如顧客到銀行發問：「我要存台幣」
銀行客戶卻設定機器人回答：「存台幣外請至1號櫃台，存外幣請至2號櫃台，基金請至3
號櫃台……。」
這就顯得「雞同鴨講」，此時，知識工程師就得說服客戶，將3種答案拆分給3個正確對應
的題目。
「她們每天都在與人溝通，而且真的很多人、很多人、很多人，」負責帶領知識工程師團
隊的經緯航太人工智慧應用部經理吳鴻謙忍不住用了3次驚嘆語氣，反映出她們不能只和
冷冰冰的電腦對話，還得耗費許多時間與開發工程師及客戶溝通，才能打造出最精準的資
料庫。
每天忙於打電話、發郵件或至開會溝通進度，知識工程師早就習以為常，但談起遇到同一
個廠商因為立場不同、理解落差，提問相同問題超過百次的經驗，林欣瑩和許馨云忍不住
相視而笑。那次溝通簡直像在拔河比賽中，雙方堅持不下，咬著牙又不能認輸般讓人「刻
骨銘心」的回憶。
許馨云說，有一次製作客製化語意資料庫時，需由廠商提供機器人以螢幕文字回答的語意
資料，或適合靠純語音答覆的資料。但因合作過程中，廠商設定過程有誤，屢次出現文字
及語音同時出現、亂碼等程式錯誤。
「同一個問題真的花了非常久時間溝通，」許馨云口氣無奈地說，協調過程中，原以為是
客戶內部團隊溝通不佳，卻屢屢發生同一個人詢問同一個問題，或同團隊不同成員詢問相
同疑問的狀況，「一件事回答了不下10次。」
「不下百次！」林欣瑩在旁邊搶話補充，顯然對這次經驗印象深刻。更反映出稱職的知識
工程師，不但需要對人有強大的溝通力，更需要耐心。不管面對再冗長的溝通流程，林欣
瑩拉高音量笑說：「都不能放棄，如果放棄，我們就輸了。」
一面得「搞定」客戶，另一面要調教出在人工智慧日趨成熟的環境下，最「接地氣」的機
器人語料知識庫，並提供最好的人機對話介面，與朝夕相處的工程師培養好默契也很重要
。
許馨云笑稱，「隔行如隔山」，彼此使用的術語不同，雙方就會「鴨子聽雷」。例如，她
曾與工程師溝通工作進度時，被工程師回以「你在說中文嗎？」的疑惑表情，讓她覺得好
氣又好笑。但歷經1年多磨合期，語言學文科生也能逐漸找到與理工科工程師溝通合作的
默契。
「學習能力很重要，」林欣瑩表示，在這個光速時代，每天都有新的語言產生，每天都是
挑戰；如果不能勇於面對這些不斷誕生的新事物，就會成為知識工程師與IT工程師在共事
時，要聯手達成目標的阻礙。
人機協同的時代，知識工程師在機器深度學習跨入語音辨識領域時，擁有高度價值。「知
識工程師的起薪跟IT工程師差不多，」羅正方大方地透露。而當「很爽」、「開心」、「
狂喜」等語言中的情緒表達也能量化，年輕人流行語或新興的網路詞彙都能逐步加入機器
人語料庫內時，機器會變得更有「人味」，人機互動時也更有趣味。
國際研究暨顧問機構顧能（Gartner）研究指出，2020年將有180萬個職位被人工智慧取代
，但同時，人工智慧也會創造出230萬個工作機會。知識工程師一職的誕生，正代表各種
背景的「人」，在這個新時代中都充滿無限可能。