歐洲的銀行都在試圖找尋一些方式，幫助他們節省更多的錢以度過最近的不景氣。而荷蘭的 ING 銀行上周宣布了一個可以讓他們在未來省下近 9 億歐元的「數位轉換」計畫。而計畫的內容就是：先砍掉 5,800 名員工，未來再視情況讓另外 1,200 名員工轉職或是裁掉。不過，這個數位轉換計畫並不便宜。為了達到數位轉換的目的，ING 計劃在未來 5 年必需要投資 8 億歐元的經費在科技上，以實現銀行在資料、基礎架構以及工作流程上的標準化，以建立一個「數位化銀行平台」。大部分被裁撤掉的全職員工集中在比利時以及荷蘭，未來這些地區的風險管理、財務、人資以及 IT 人員將會集中管理。ING 位於比利時的分部目前有 1,200 名員工，預計將會砍到剩下 650 人。ING 的發言人Raymond Vermeulen 表示，ING 的客戶期望他們受到與 Netflix、Facebook、Spotify 等網路服務一般同等級的服務。因此公司必須做出選擇，結論是他們必需要用更少的人來達成這個目的。至於此舉可能會引起歐盟的不滿，他表示「政府的目標並不該是確保每一個員工都會永遠在原來的職位」，而是該「拯救財政系統，並且讓人民相信，他們所存在銀行裡面的錢是安全的。」之前有研究就指出，在富裕國家中，大約有 10% 的工作會有被自動化取代的風險。其中，工作內容越是具有重複性，越容易被機器勞工所取代。而銀行中像是出納、貸款等工作任務，將很有機會被電腦取代。很多銀行都推出了 App 服務，可以直接跳過與人類的接觸，直接服務客戶。除了 ING 之外，前兩周德國商業銀行也宣布，到 2020 年他們將會將銀行中 80% 的工作都數位化、自動化，最終將會裁掉 9,600 名員工。此外，蘇格蘭皇家銀行也將要發布一個線上的 AI 客服系統，這個客服系統可以根據客戶的語調來做出反應，此外，它還永遠都不需要休息，更不會要求超時津貼。 A big Dutch bank is replacing 5,800 people with machines, at a cost of...
美國科技評論家 Walt Mossberg（華特．莫斯伯格）日前在 The Verge 網站的專欄撰文評論《Why does Siri seem so dumb? （為什麼 Siri 這麼笨？）》，在他實際使用多年後，終於從蘋果口中獲得解答：「可能跟使用者問的問題有關。」人稱莫博士的莫斯伯格在專欄中寫道，比起絕大多數的使用者，他和 Siri 的關係最早可追遡回 2009 年，當時 Siri 還只是一間小公司的產品，而且還是在他協辦的一場活動中發表的，不久之後，蘋果併購了該公司，並在 2011 年 iPhone 4s 的發表會中讓 Siri 登台亮相，成為當時最引人注目的 A.I. 應用。許多年過去，Siri 從 iPhone、iPad 一路走進了 CarPlay 和 Apple TV，在今年也進駐了 macOS Sierra 作業系統，同時更讓 Siri 支援蘋果開發的 HomeKit，不論生活或工作，幾乎只要看得見蘋果 Logo 的地方就有 Siri 存在。經過這麼長時間的開發與進化，照理來說 Siri 應該要在 A.I. 人工智慧應用領域擁有不敗的地方，為什麼 Siri 還是這麼笨？莫博士在文章中表示，現在的 Siri 並沒有不好，它可以很方便的幫你撥打或接聽電話、幫你傳送文字訊息、幫你設定鬧鐘、行事曆、搜尋附近的餐廳、幫你叫車，結合 HomeKit...
還記得先前成功打敗圍棋天才李世乭的 AlphaGo 人工智慧系統嗎？當時，由 Google DeepMind 團隊所打造的 AlphaGo 向李世乭挑戰圍棋，最後人類不幸敗北，也顯見人工智慧逐漸壯大的能力實在讓人類不容小覷，而現在 DeepMind 又賦予了人工智慧新的能力，那就是讓它能從記憶中學習知識。DeepMind 原是一間專門研發人工智慧的公司，Google 後來相中其未來發展性，在 2014 年收購了 DeepMind 公司，最後成為 Alphabet 旗下的一員。而 DeepMind 發展人工智慧的腳步也沒有因為如此的變動而趨緩，接連研發能讓電腦有記憶、AlphaGo 等突破性技術，現在他們的人工智慧系統還能自動從其記憶中學習。人工智慧系統若能自動從其記憶中學習，這是一件非常具有突破性的事，因為這代表人工智慧系統能在人類未教導他們所有可行解決辦法的情況下，直接對其問題給予答覆。DeepMind 團隊表示，他們將此人工智慧系統命名為「可區分神經電腦（DNC）」，若給他們閱讀家譜、複雜的倫敦地鐵地圖等，它能夠基於曾經提供的數據，回答有關其物件關聯的複雜問題。舉例來說，如果提問者發問：「如果我從捷運龍山寺出發，搭乘藍線兩站，再轉搭紅線過 5 站，再轉搭咖啡線往動物園方向 5 站的話，那我的下車站是哪一站？」而這時，閱讀過台北捷運圖的 DNC 人工智慧系統就能馬上給你捷運萬芳醫院站的答案，對於更加複雜的倫敦地鐵更是無往不利，也能幫助旅客規畫出使通勤時間減少的路線。▲ DNC 透過記憶學習，並靠自己找答案。（Source：YouTube）此外，DNC 也能理解龐大且複雜的家譜，並回答出大家族中誰和誰之間的親戚關係。而這樣的新突破其實是建立在神經網路的概念，它能模仿人類思考的模式，也是對於想讓電腦透過記憶來學習找答案的一種非常好的機器學習應用。AlphaGo 在與李世乭對戰時，需要人類主動給予其超過 3,000 萬種的下棋方式，而若能將 DNC 的相關技術應用至 AlphaGo 上，將能讓它自行完成其他更加複雜的任務。而 DeepMind 團隊也表示 DNC 能夠組織一些相連的事實，在用這些事實去解決問題，也希望 DNC 的技術在未來電腦計算的領域上能有所突破。 DeepMind’s new computer can learn from...
1973 年，Michael Crichton 執導的《西方極樂園》一炮走紅，著名的光頭影帝 Yul Brynner 扮演的機器人殺手是許多 80 後的童年陰影。2016 年，同名 HBO 科幻新劇《西方極樂園》於近日播出，故事發生在一個名為「西方極樂園」的機器人遊樂園。第一集剛開始 10 分鐘，就上演了一場衝突激烈的性侵戲碼──Ed Harris 扮演的黑衣人把 Evan Rachel Wood 扮演的 Dolores 強行拉進了一間空屋子。如下圖所見，穿著端莊藍色長裙的 Dolores 哭得花容失色。「無所謂啊，她只是一個機器人。」有的觀眾一定會默默地這麼想。要知道，《西方極樂園》中的任何一個角色都沒有義務去遵守某種道德準則，而劇中樂園的最大賣點就是，恢復最原始的衝動。Crichton 的想法非常悲觀，社會的分崩離析會帶來各種形式的犯罪，當然也包括性犯罪。《西方極樂園》中的主角──機器人確實是被性侵了。從表面上看，機器人似乎是受傷最深的那個，然而有研究顯示，被《西方極樂園》中野蠻的性別文化坑的可能是人類自己。「我不擔心機器人，我擔心的是我們人類自身的行為。」MIT Media Lab 的人機交互專家 Kate Darling 說。她認為，劇中毫無限制的性侵，如果融入到實驗中會非常有趣。但這並不能解釋遊客在離開樂園後發生的一切。Kate 推測劇情可能有兩個走向：要不就是性愛機器人會繼續成為人們衝動的發洩物，要不就是機器人與人類之間的關係會發展得類似嫖客和妓女。兩個結果都令人煩惱，但第二個似乎更讓人無措。加州理工大學道德和新興科學小組的 Patrick Lin 博士表示，他害怕性愛機器人會讓我們變得更不像人。「我怕人們更加趨於把自己的意志強加在他人身上，而不是主動尋求認可。」他在一封郵件中說。《西方極樂園》中出現的場景絕對是災難性的毀滅──就像我們在各種災難片和電玩中看到的那樣，而性愛機器人的逼真和對人類內心產生的強烈作用，或許會讓虛擬和現實世界的界線變得更加模糊。性愛機器人（這裡說的是那些夠成熟、夠像人的那些）早就有了，時間長到讓我們可以分辨它們是否會對我們的性體驗造成影響。而在 Darling 的研究中，她想看看人類對機器人施加的暴力是否會影響機器人。2014年，Darling 在一項實驗中，指導參與者和一組體型只有貓咪那麼大的恐龍機器人 Pleos 玩耍，這些機器人非常可愛，水靈靈的眼睛惹人憐惜。玩了一陣子後，研究人員就把這些機器人捆起來，暴打一頓，然後殺了它們。這些實驗參與者們（尤其是道德意識非常強的那一波），都反饋說這個實驗過程令人不安。Darling 認為人類確實會被仿生機器人迷惑，誤以為它們其實是生命個體。在接下來的實驗中，恐龍機器人被換成了類人的社交機器人 Hexbug Nanos。類似的，實驗參與者們也動了惻隱之心。但是在《西方極樂園》中，人間沒真情、人間沒真愛。在一場槍戰中，一對情侶合夥殺了一個黑黝黝的帥氣機器人，然後對著屍體拍照。對此，Crichton 認為人類簡直是十惡不赦。「問題是，如果機器人不能對人類的所作所為表示同意或是反對的話，我們該如何避免這樣的現象呢？」Darling 問。難道我們要設定機器人，讓它可以說不嗎？這就取決於我們希望從機器人那裡得到什麼了：性愛機器人是滿足慾望的工具。但是，只要我們想要它們成為教育工具，它們就可以成為教育工具。有些倫理學家認為機器人一定要能說不，「這一點太重要了。要知道，當一個機器人能拒絕執行人類要求完成的任務時，它的性能就更高階了。其實這一切已經成真了：當道路的左面出現驚險情況時，自動駕駛汽車就會開到右邊去；護理機器人會給那些拒絕服藥的病患提供強制性的藥物治療手段。而能對人類的想法持有同意或是反對意見的性愛機器人會阻止我們做些卑劣的事情，這和那些醫療 App 會在我們宅在家裡、感覺身體被掏空時，建議我們加強鍛煉那樣。」但若我們和《西方極樂園》中的人物有些類似的話，我們希望性愛機器人做的最後一件事情，就是發揮一定教育作用。但是，我們並不清楚性愛機器人到底能有多大的作用。加州理工大學的心理學院的博士講師 Keith Abney 把目前的這種境況，和機器人學家 Ron Arkin 提出的「為戀童癖患者打造專門的兒童性愛機器人，這樣幼童就不會受到傷害」的建議進行了對比。「我並不認為這是個好點子，並不完全因為我很擔心機器人本身，我還擔心人類在這個過程中扮演的角色會對他們自身帶來什麼樣的影響。」最後，Darling 簡單總結：「這不是科幻電影中的問題，而是我們現在就面臨的問題。」 The...
源自太空、在矽谷發揚光大的高科技，全面入侵醫療產業。精密操刀、放大視野的手術幫手，顛覆以往刀光血影的手術室，一場結合科技的手術大革命正在快速演進……醫療水準高、產業技術佳的台灣，站在趨勢的浪頭上。曾幾何時，外科手術室變得不再刀光血影，無菌區內，所有醫護人員不再全神關注著病人，反而專注地盯著螢幕。過去，備血（供病人輸血）是手術室的標準配備；現在，很多手術已經不再需要備血。一般的內視鏡手術，主刀醫師雙手握著 20、30 公分的器械，伸入直徑約 1 公分的傷口，藉著手指操作器械前端的鑷子、刀、電燒夾來開刀；使用達文西手術系統（da Vinci Xi System）的主刀醫師，更是退到無菌區外，埋首螢幕前，手腳並用、獨立完成所有的切除及止血工作……「出血少、傷口小」，是所有手術病人共同的希望，能夠達到這樣標準的，都稱做微創手術，要做到傷口小，必須將內視鏡伸入體內，將影像傳出來在螢幕放大，手術才能進行，因此也叫做內視鏡或腹腔鏡手術。 顛覆手術想像 醫師視角變大 病患傷口變小、出血少為了縮短身體上幾公分、甚至十幾公分的傷口，人類已經付出幾十年的努力。1990 年是內視鏡手術元年，陸續有台灣醫師到美國舊金山學習，建議醫院加入內視鏡、超音波設備，台大權威外科名醫陳楷模當年曾評論這種新技術：「不需要超音波，嘸效啦，用手摸卡準！」這話一點也不錯，那個年代影像解析度不好，看不清楚；病人常因疼痛就醫，發現腫瘤已經是晚期，當然用手摸得到。然而，1990 年卻是開啟內視鏡技術的起點，沒有加入就失去參與手術大革命的機會。現在時空背景不一樣，預防醫學更進步，癌症病人都是早期、甚至於零期，當然需要解析度更好的影像，更精準的開刀，「傳統的開腹手術，是大傷口、小視野；現在是小傷口、大視野」，開刀經驗超過 30 年、台北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰一句話點出手術的進化。「以前，做傳統的肝葉切除手術，會失血 500 到 1,000CC；採用達文西或內視鏡，出血量不到 100CC。達文西手術時間比傳統長 1 倍，但出血量比內視鏡更少一點，這是因為手術過程會很仔細的止血。」陳瑞杰用實例講解傳統、內視鏡、達文西手術三者的差別。 NASA、矽谷催化醫療革命 遠距機械手臂 造就直覺外科公司就像那句老話「科技始終來自人性」，內視鏡手術固然對病人好，但是手術醫師長時間站立，一旦目標在身體深處，醫師必須配合做出種種不符合人體工學的動作，例如單腳站立、彎腰、趴著，但兩隻手卻要穩穩地握住器械，才能完成手術。加上眼睛疲累、手部穩定都是 50 歲以上醫師的天敵，直覺手術公司（Intuitive Surgical）的達文西系統問世，以機械手臂提升精準度，配合放大 10 到 12 倍的體內 3D 影像，的確讓醫師驚豔。令人想不到的是，達文西的創新並非來自醫界，而是遙遠的外太空。70 年代，NASA（美國太空總署）執行太空任務，設想太空人萬一需要緊急手術，例如切除盲腸，何不讓醫師藉著遠距視訊操縱機器人手臂，執行一場萬里之外的外太空的手術？這，就是機械手臂技術的起源，也造就今日的直覺手術公司。80 年代晚期，美國國防部也想利用遠距機器人手術，來替在外打仗的美國大兵治傷，除了提高軍醫的安全，也降低戰地醫務的成本，這項技術最後轉到 Computer Motion 公司，2003 年被直覺手術購併，這家位在矽谷 Sunnyvale、距離蘋果及臉書不遠的公司，網羅來自精密機械、醫學、商業、募資、法律等各界高手加入，至今已經發表到第四代的產品。就如同汽車業的鋼鐵人特斯拉（Tesla），從 NASA 取經，加入大量高科技點子，研發電動車，把汽車業的研發重鎮從底特律移轉到矽谷；直覺手術也非常擅長整合跨領域科技，長期與史丹佛大學合作，把外科醫師操刀的直覺，與精準的機械動作結合，全世界達文西機台的活動都記錄在雲端，耗材也統一由總公司控制，客戶動向一清二楚，這可不是一家傳統的醫材公司，已經融入濃濃的矽谷風格，從矽谷吹起的外科手術新革命，正將手術用機器人推向另一個高峰。研究機構 WinterGreen Research 報告指出，2014 年手術用的機械手臂市場約 32 億美元，隨著各類專用設備、器械問世，手術用機器人將從目前的大型開放手術，進入人體更微小的器官，預計到 2021 年，市場將成長到 200 億美元，複合年成長率接近三成。 應用範圍擴大，年成長 30% 5 年後市場規模達 200 億美元《財富》（Fortune）也報導，目前美國手術中有...
如果 AI 能用來做助理、下圍棋的話，滅蚊子當然也不在話下。Alphabet 子公司 Verily 這幾年一直投入精力在研究如何除蟲（Debug Project），目的是為了減少一種叫做「白線斑蚊」的物種，這種蚊子傳播了登革熱、黃熱病、茲卡等病毒。白線斑蚊主要在熱帶地區叮咬傳播，9 月 28 日，美國疾病控制和預防中心宣布在美國已經有 3,625 個案例，而在邊界地區則有 22,069 例，大部分在波多黎各。控制這些蚊子的傳播已經變得刻不容緩，Verily 團隊正努力研究的是如何讓這些蚊子不孕不育，進而大量消滅這種生物。目前比較流行的方法是將不能生殖的雄性蚊子釋放到野外跟雌性交配，然後生下的蟲卵就無法孵化。這種方法簡單、耗時較短，而且只需要交配一次，所以用來控制蚊蟲種類上效果最銘心啊。但從經濟角度考慮，如果成本能進一步下降，才能大規模推行這種方法。Verily 的副總裁 Linus Upson 說重新培育這些雄性蚊子成本太高：「這種方法需要大量的雄性蚊子，一個試點至少需要 100 隻雄性蚊子。」因此 Verily 更青睞另一種方案，那就是向現有的雄性蚊子注射一種名為沃爾巴克體（Wolbachia）的天然細菌，這種生殖寄生蟲細菌會使得蚊子不孕。這種方法較為成熟，算是一種「生物殺蟲劑」，位於肯塔基的公司 Mosquito Mate 已經在洛杉磯試驗過，獲得環境保護署（Environmental Protection Agency ）批准後，用沃爾巴克體試驗於相關的蚊子──白線斑蚊。另一方面，Verily 還利用 AI 技術用戶辨別蚊子的性別。在之前的實驗中，研究者通常透過人工分離蚊子，這種做法成本高而且容易出錯，將放置了病毒的雌性蚊子放出去很危險，因為雌性蚊子會依賴吸血為生，而雄性蚊子靠植物花蜜。在部落格中，Verily 向公眾分享了自動飼養和釋放這種雄性蚊子的產品原型，以及追蹤蚊子種類種群的新型傳感器。賓州州立大學昆蟲學和疾病流行病學副教授 Jason L. Rasgon 認為，如果 Verily 能夠在學術論文裡展示這項技術，能夠幫助 Wolbachia 技術更廣泛地應用：「任何自動的、增加精確性的，而不會意外釋放雌性蚊子的方法都是好方法。」Verily 在原型階段就宣布了，並且尚未找到任何商業方法，曾經負責過 Chrome 瀏覽器開發的 Upson 解釋，因為這項技術需要找到試點測試：「如果我們要將這些蚊子釋放到現實世界中，我們需要跟社區溝通，這跟發表一個消費者網路服務不一樣。」 但科技能解決一切問題嗎？ 矽谷的科技公司都喜歡透過技術來解決這些影響夠大的公共衛生問題，上個月，馬克‧祖克伯就宣布捐出 30 億美元在 100 年內解決「所有疾病」，而之前比爾‧蓋茲支持的基金已經花了 4,000 萬美元在里約熱內盧、麥德林、哥倫比亞地區的消除登革熱計畫上。Verily 跟智慧家居公司 Nest、光纖公司...
人工智慧機器人的言談是電腦運算控制，但使用的字彙是一大群劇作家、詩人、小說家集思廣益的成果，目的是避免機器人的聲音與說話太像機器，作家們還要賦予機器人一致的個性，開發沉浸式虛擬實境必要的自然語言。QUARTZ 報導，微軟請來好萊塢電影與電視編劇 Jonathan Foster 率領語音秘書 Cortana 編輯團隊，詳細定義 Cortana 的個性，且確保她的對話忠實反映她的聲音，Foster 表示 Cortana 不是健談的青少年，而是專業助理，個性也不是天真或爽朗的那種正面性格，且會避免聽起來有黑色幽默的感覺。這項工作並不容易，我們會覺得一般對話很簡單是因為每天在做，但當你必須以合乎邏輯的方式重新設計對話，且避免對話有破碎的感覺，這是一種新形式的專業，且才剛剛萌芽。Foster 的團隊有詩人、劇作家、小說家、童書作家。他們不是要說服用戶把 Cortana 當做人類，而是要讓用戶清楚她就是人工智慧。譬如被問到較困難與沒有標準答案的問題如選舉，編輯人員設計的答案是「請將類似問題留給人類去討論」。但 Cortana 有喜歡的電影，過去 Cortana 只會回答「我對這個沒意見」但現在她會回答是《星際大戰》，符合她自己的科幻個性。另外紐約創意公司創辦人 Nathan Phillips 本身也是劇作家，他現在替 Intel 與 Google 創意實驗室等計畫工作，包括替 Intel 設計混合現實體驗，以及互動看板、互動紀錄片（interactive documentary）等。他認為，替 VR 撰寫腳本最大的不同在於要讓用戶成為主角，而不是去觀看主角，中心概念是最重要的元素，問題在於如何呈現。此外，人工智慧還會提供帶有情感的回復，現在替科技公司工作的作家們正在塑造這些日常生活中看不見的技術資訊，將來訊息應用程式也會愈來愈聰明，知道你是誰以及如何與你應對，而作家的工作就在於定義個性、聲音，以及是否要感覺像機器。還要幫助用戶使用科技時感覺舒適，讓用戶可以從 VR、AR、混合實境（MR），到與人類或強化人類對話時有自然的互動。說故事已經存在幾千年，但拜科技所賜，小說與真實的界線已經愈來愈模糊，當真實不在之際，能賦予科技人性的作家，其專業就更顯重要。 Companies are hiring playwrights and poets to create meaningful AI (首圖來源：Flickr/Shinya Suzuki CC BY 2.0)
最近幾年人工智慧的技術發展成果來越多。CRM 廠商 Salesforce 宣佈他們的人工智慧服務愛因斯坦 AI (Einstein AI)，將與他們既有的雲端服務結合，提供更好的服務。以提出相對論的科學家愛因斯坦為名，Salesforce 希望他們的新 AI 能像這位科學家一樣聰明，並且為其 8 項產品提供數據的洞見。目前 Salesforce 並未透露關於愛因斯坦 AI 的詳細訊息，得等到 Salesforce 的 Dreamforce 使用者大會上才會揭曉。目前已知如下： 分析雲會發掘每個業務流程未來的模式 商務雲會運用客戶資料，推薦個人化的產品，方便銷售 服務雲會依據歷史和趨勢，為每個案子填充關鍵領域 社群雲會依據會員興趣，推薦相關的貼文、文章和相關的專家 物聯網雲會預測連網裝置的下一步動作 行銷雲會依據顧客是否回覆 email 和先前的購物紀錄 銷售雲會分析每個頭的所有資料，並且為每個頭產生預測數值 另外 Salesforce 還成立新單位 Salesforce Research，專門處理關於深度學習、自然語言處理，和電腦視覺辨識技術的研究，協助用在 Salesforce 的產品線上。過去 Salesforce 花了 6 億 5,000 萬美元買下不少公司，取得不少技術、人員，如今看來有產生結果。Salesforce 的首席科學家 Richard Socher，就是從 Salesforce 併購的公司來的人員。Socher 將帶領 Salesforce Research 繼續研發 AI 技術。(首圖來源：Salesforce 臉書) 相關連結...
科幻作家艾西莫夫曾提出了「機器人三定律」。如今，隨著機器人以及智慧裝置不斷增多，簡單的定律可能無法滿足需求了。最近，英國標準協會（BSI）編寫了一份文件（編號 BS8611），以幫助設計師們創造出更有道德感的機器人。據衛報的報導，在牛津大學召開的 Social Robotis and AI（社群機器人和人工智慧）大會上，相關領域的專家談到了這份文件，並發表了自己的看法。西英格蘭大學的機器人學教授 Alan Winfield 認為，這份文件代表了「把道德價值融入機器人和人工智慧的第一步」。「據我所知，這是首個關於機器人道德設計標準的正規文件，」他說，「它比艾西莫夫的定律要更加複雜。基本上，它講述的是如何對機器人做道德風險的評估。」這份文件定義了一些寬泛的道德準則，比如機器人的設計不應該以殺害或者傷害人類為唯一或首要目的；責任人應該是人類而非機器人；任何機器人都應該有負責人，而這個人應該為機器人的行為負責。此外，文件還提到了一些有爭議的話題，例如人類是否應該與機器人建立感情聯繫，特別是那些與兒童或老人互動的機器人。文件還建議設計師遵循透明化的原則。不過，這可能難以實現。「人工智慧系統，特別是深度學習系統的問題在於，你很難了解它們做決策的原因，」Alan Winfield 說，「在訓練過程中，深度系統使用了網路上的大量數據，但是這些數據是有偏見的。這些系統傾向於關注中年白種人，顯然這是一場災難。它們可能會吸收人類的所有偏見，或者說，這是一種潛在的風險。」一些寬泛的社會問題也出現在文件中，比如「對機器人的過度依賴」。不過，在如何避免這些問題上，文件並未給設計者指出明確的方向。「你與機器人共處一段時間後，它一直給予你正確答案，於是，你開始信任它並且變懶了。然後，它給了你超級愚蠢的建議，」雪菲爾大學機器人和人工智慧教授 Noel Sharkey 說。英國標準協會的 Dan Palmer 也評論了這份文件。他說，「透過機器人和自動化技術，生產過程會更有效率、更靈活和更具適應性，這也是製造業發展的必要階段。因此，我們有必要辨識和處理一些道德問題，比如對機器人的過度依賴。這份新指導告訴人們如何處理不同的機器人應用，進而幫助機器人和自動化系統的設計師與用戶更好地適應新的工作領域。」 Do no harm, don’t discriminate: official guidance issued on robot ethics （本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：達志影像）
Google 20 日宣布收購提供聊天機器人開發工具的新創 API.AI，透過 API.AI，開發者可輕鬆打造同時支援文字和語音辨識的對話式介面（Conversational UI）。API.AI 可支援 15 種語言API.AI 的 API 透過語音辨識、意圖辨識和上下文語境理解等技術，讓電腦理解人類語言並轉換為行動，協助開發者打造類似 Siri 的對話式智慧助理，可用於聊天機器人、App、智慧家電等。Google 指出，目前已有超過 6 萬名開發者使用 API.AI，其中包含 Slack、Facebook Messenger 和 Kik 等通訊軟體。API.AI 目前可支援英文、中文、法文、德文和西班牙文等 15 種語言和方言，而 API.AI 自家的聊天機器人助理 Assistant 已擁有超過 2 千萬名使用者。 Facebook 和 Google 的語音辨識大戰在此之前，Google 已有豐富的自然語言處理相關經驗，並於今年開放自家語音辨識工具 Google Natural Language API 供開發者免費使用。此外，Google 也推出類似亞馬遜 Alexa、蘋果 Siri 的智慧語音助理 Google Assistant，並整合進旗下即時通訊軟體 Allo，可提示回覆訊息、協助訂餐廳等功能，而收購 API.AI 後，可讓 Google 更容易轉換人類語言、理解這些文字背後的意圖。除了 Google，Facebook 同樣也在其通訊軟體加強語音辨識功能，除於 2015 年收購語音辨識新創 WIT.AI，也測試將 Facebook Messenger...