當你聚精會神地看劇時，會不會很容易就猜到主角的下一步是什麼？近日，美國麻省理工學院（MIT）研究人員發表了他們訓練機器人看劇的結果，他們讓機器人學著去預測劇中人物下一步怎麼演，增進它們的預測力，未來可成為人類的貼心好幫手。訓練機器人預測力《美聯社》、《連線雜誌》綜合報導，近日，美國麻省理工學院（MIT）研究人員表示，他們已經抓到教導機器人預測劇情的訣竅，未來可以靠著訓練機器人預測力，解決生活中的大小事。 看 600 個小時的美劇首先，MIT 資工與人工智慧實驗室（Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory）研究人員讓機器人看了 600 個小時的美劇，像是《辦公室瘋雲》（The Office）、《生活大爆炸》（Big Bang Theory）等都在片單中，然後讓機器人學習怎麼辨識擊掌、握手、擁抱和親吻，還有讓它們學習什麼時刻會發生上述行為。▲ 圖為受觀眾歡迎的美劇《生活大爆炸》，研究人員讓機器人學習預測劇中主角的下一步動作。（Source：Be Magazine） 準確度達 43% 遠低於人類 經過訓練後，研究人員讓機器人上陣預測一段它們沒看過的影片，結果研究人員發現，機器人預測劇中角色下一步動作的準確率為 43%，然而，人類的準確率高達 71%，不過機器人可以有這樣的表現已經很厲害了。 MIT 帶頭的研究人員方追克（Carl Vondrick）說：「即使一個小孩也比（機器人）來的有生活經驗，（但）我感興趣的是如果我們多年來用影片訓練機器人，演算法會進步多少。」 事實上，機器人用和人類不同的方式理解劇情，它會分析畫面的組成還有像素的移動好辨認互動模式。方追克說：「機器人用視覺和最終人物行動的相關性來得出自己的結論。」 人類真的很會預測 另一名參與研究的人員波西法許（Hamed Pirsiavash）表示：「人們真的很會預測不久的將來。如果讓機器人和人類無縫互動，機器人應該能對我們不久的將來會有什麼行為理出頭緒。」 美國卡內基美隆大學機器人研究所主任赫伯特（Martial Hebert）說：「有的人會說人工智慧的中心就是預測，如果你有可以預測事物的機器人，你對周遭會有更深更複雜的了解。」 ▲ 圖為先進的人形機器人 Pepper，它正在比利時一間醫院協助剛出生的小嬰兒還有他的母親，順便接待訪客。（Source：達志影像） 跌倒、失火提前預警 對於未來機器人的預測力要如何發展，MIT 研究人員方追克說：「（預測力）可以讓機器人在你的生活場域中行動更自如，如果機器人認為你要把玻璃杯拿走，他就不會倒牛奶。」 方追克也看到機器人對健康照護應用的潛力，他說：「如果你可以預測到某人即將跌倒，或是失火，或是傷害自己，機器人可能可以提前幾秒鐘給你預警好介入。」如果把系統設計好輸入機器人中，他們搞不好還可以直接出手相救。 An MIT Algorithm Predicts the Future by Watching TV Computer binge-watches YouTube videos,...
「過去的 25 年，我曾經相信電腦有一天可以像人類的右腦一樣工作，右側大腦掌管表情和感知。我可以驕傲的引入第一個可以讀取人類感情的機器人，他在我們製作機器真人的夢想當中走出了蹣跚的一步。這個機器人可以讀懂人類的感情，並且自己行動。」兩年前的 Pepper 發表會上，軟銀首席執行長孫正義這樣向全世界介紹這款情感機器人。他說，這場發表會將會被寫入歷史當中。從這場發表會開始，Pepper 的一舉一動都備受關注，而在這兩年中，Pepper 經歷了各種讚譽和質疑，同時又帶動著整個服務機器人產業的發展。 開賣前：萬千矚目於一身Pepper 是一個「混血兒」，而且基因都很強大，一個是日本電信公司軟銀集團，一個是法國成立十多年的小型仿人形機器人公司 Aldebaran，後者前一個產品是雙足機器人 Nao，該機器人曾在 2008 年成為「機器人世界盃」（RoboCupSoccer）的標準聯盟平台，也是如今很多小型仿人形機器人的效仿物件。軟銀在 2012 年收購了 Aldebaran 後將其改名為軟銀機器人控股公司，簡稱 SBRH，而 Pepper 則是 SBRH 為軟銀交出的一個作品，一個身高 1.2 公尺、體重 28 公斤，擁有情感辨識功能且擁有自身情緒的人形機器人。Pepper 的設計理念是用來陪伴人類，在與人「相處」過程中不斷學習人的習慣和喜好等。為了讓 Pepper 更加人性化，軟銀繼續收購或投資了機器人相關產品如表情雲、表情傳感技術的若干家公司。一開始，機器人的名字並不叫 Pepper，法國方以「Juliett」做為秘密代號，而日方則冠以日本人姓名中常用的「太郎」（TARO）。當機器人快要面世的時候，研發人員發現，這個機器人是要走向國際的，太本土化的名字會有礙其國際化道路，於是取了另一個名字，也就是 Pepper。經過兩年多的研發，頂著「全球首款情感機器人」的光環出道，加上背靠軟銀這座大山，Pepper 一亮相就受到萬千矚目。在 2015 年 6 月 20 日正式開賣消費版前夕，Pepper 又成功地吸納了兩個大靠山，分別是製造業巨頭富士康和電子商務巨頭阿里巴巴，不僅分別拿到了他們 145 億日圓的投資，而且更重要的是獲得其背後優越的資源，同時，Pepper 的知名度也被推向了最高峰。而全球的服務機器人創業風潮，也在這一刻被刮起。▲ Pepper 一周年時工作人員為其慶生。開賣後：一搶而空後的質疑2015 年 2 月 27 日，首批面向開發者的 300 台 Pepper 在一分鐘內被一搶而空；6 月 20 日，Pepper 正式面向消費者銷售，每個售價為...
德國科技巨擘西門子（Siemens ）上周宣布，未來將計劃成立一個投資部門，該部門將在 5 年內花費 11 億美元（約新台幣 354 億元）投資於「人工智慧」領域的顛覆性創新項目。市場評論，雖然慢半拍，但這個歐洲工業巨頭終於開始了其數位化轉型的腳步。根據西門子發表的聲明指出，該投資部門被命名為「Next47」，由首席技術長 Siegfried Russwurm 負責，將於 2016 年 10 月 1 日於柏克萊、上海以及慕尼克三地同時啟動。由於一直以來，西門子所生產的產品分佈範圍極廣，從燃氣渦輪機到火車，再到醫用掃描器。現在，這個老牌的工業巨頭也在努力預防新興科技對其造成的影響。在 2014 年時，西門子的 CEO Joe Kaeser 在一次媒體專訪中舉例表示，西門子當時拒絕了投資思科（Cisco）的提議，這導致了西門子在電信營運方面的失敗。「現在，它吸取之前的教訓，Next47 投資的專案將不受西門子集團的政策控制。」 Russwurm 在聲明中強調。早在 2015 年 12 月，CEO Joe Kaeser 就宣布了西門子集團創造更敏捷的未來的願景。這個投資部門的第一個項目就是於 2016 年 4 月透過投資的空中巴士的項目，該項目是研究是否可能進行純電力飛行。另外，其它 Next47 計劃投資研究的項目包括人工智慧、工業自動化、分散電氣化、行動網路以及區塊鏈等新興科技上。（首圖來源：Flickr/surber CC BY 2.0）
人類打造機器人與人工智慧增加生產力，替日常生活帶來更多方便，其實真正需要機器人的並非普羅大眾，而是那些金字塔頂層的富人，但目前各國政府對機器人與人工智慧的未來毫無約束力。《CNN Money》報導歐洲議會出具的機器人草案報告，警告人工智慧與愈來愈多的自動化，在法律與道德上可能產生可怕結果，他們認為機器人的雇主有責任為社會提供保障。報告認為，機器人造成人類失業，因此機器人雇主有責任為機器人繳稅。草案內容提到，「幾十年以內，人工智慧就會超越人類智慧能力，如果人類沒有準備好，人類可能對人工智慧失去控制，挑戰物種的存活。」該報告針對歐洲要如何準備面對機器人先進品種的到來，提供各種建議。先進機器人已經準備發動一場新的工業革命，因此這些機器人必須獲得授權，必須有法律規範，為他們造成的損害負責，譬如造成人類失業。報告特別強調，「基於人類安全、隱私、誠信、尊嚴、自主權」，機器人與人類間的合約必須受到規範。如果先進機器人開始大量取代人類工作，歐盟需強迫機器人的雇主繳稅，或致力社會安全，包括剛被瑞士公投拒絕的人民基本薪資、保證福利計畫都是造成人類大量失業的保護方案。報告還提到美國科幻小說作家以撒·艾西莫夫的準則，即「機器人不能傷害人類，並永遠對其創造者保持忠誠。」該草案是歐洲議會成員 Mady Delvaux 所撰寫，今年底前就會到歐洲議會上表決，但歐洲議會的同意權只有象徵意義，因為歐盟立法必須源自歐盟委員會。今年四月，歐洲議會的法律事務委員會舉行聽證會討論此案，一名法律事務所代表在聽證會上表示，「如果演算法愈來愈複雜，關於機器人能不能表達意圖這件事可能就會是個問題。」(首圖來源：Flickr/peace6x CC BY 2.0)
《美聯社》宣布針對美國職棒小聯盟的賽事報導，引進人工智慧軟體 Wordsmith 產製新聞，不再由體育記者親自撰稿。《美聯社》繼使用 Automated Insights 開發的人工智慧（Artificial Intelligence，AI）軟體 Wordsmith 產製部分新聞後，日前再宣布針對美國職棒小聯盟（Minor League Baseball，MiLB）3A、2A、1A 等相關賽事報導也導入 Wordsmith，不再由體育記者親自撰稿，比賽數據則由美國職棒大聯盟旗下的媒體技術公司 MLBAM（MLB Advanced Media）提供，完成的報導也會在 MiLB.com 刊出。《美聯社》陸續使用 Wordsmith 產製財報發佈、NCAA（National Collegiate Athletic Association，美國國家大學體育協會）賽事等新聞。像是自 2014 年 7 月起，當美國的公司發佈財報時，《美聯社》就使用 Wordsmith 與投資機構 Zacks Investment Research 的數據，每一季刊登超過 3,500 篇的財報新聞。自 2006 年開始，《美聯社》就有專責的記者報導小聯盟比賽，但是無法兼顧全部 13 個聯盟、142 支球隊。該媒體使用 Wordsmith，針對小聯盟比賽測試多年，棒球編輯與記者也花費一年的時間反覆檢視這些自動生成的報導並修正軟體，如今終能正式上場。體育部門副主管 Barry Bedlan 表示，他們甚至聘請自動化技術的專家協助開發、整合以及管理機器人記者。機器人記者在抓取數據與快速完稿具有優勢，除了《美聯社》，還有多家國外媒體採用類似的作法，例如騰訊網站財經頻道就曾以自動化新聞寫作機器人 Dreamwriter 在中國政府發表消費者物價指數（Consumer Price Index，CPI）資料後，短短幾分鐘內就刊登一則新聞，也證明了機器人記者對於語意較英文複雜的中文也能順利生成稿件。參考來源： AP expands Minor League Baseball coverage AP...
眼部追蹤技術一直擁有廣泛應用前景，然而過去 40 年來，由於其昂貴的硬體成本（高達幾十萬），使得它距離普通消費級應用十分遙遠。之前也有廠商嘗試過將這一技術應用於消費產品中，例如三星 Galaxy S4 基於普通鏡頭的眼部追蹤翻動手機頁面功能，然而產生的最大問題就是精度差，受環境光影響嚴重，不同人種更是差異巨大，所以三星後來去掉了這一功能。近日， MIT 與喬治亞大學的人工智慧研究院希望可以改變這一現狀。他們藉助兩款名為 Gaze Capture 和 iTracker （與蘋果的手機防盜追蹤軟體 iTracker 不是同一個）的 App， 可以將任何一支手機都變成眼球追蹤裝置，大大降低了眼球追蹤技術應用的成本，並且精度提高一大截。關於此項技術的一篇論文在 6 月 28 日的計算機視覺和模式識別大會上發佈，論文的作者之一 Aditya Khosla 表示，相比於之前同行的研究，他們的優勢在於數據。 Khosla 介紹，他們已經透過 GazeCapture 蒐集了超過 1,500 個手機用戶的注視模型，而在此之前，最大的數據樣本是大概也只有 50 個用戶。為 什麼他們能蒐集到如此多的數據？答案是「眾包」模式。研究人員選擇亞馬遜的「Amazon Mechanical Turk」群眾外包平台，發佈使用 GazeCapture 任務，用戶可以登錄 Amazon Mechanical Turk。在下載這款 App（目前只提供 iOS 版）之後， GazeCapture 會在螢幕上展示一個顫動的小點，並在小點裡寫上「L」或「R」 （分別代表左右），以確保用戶集中注意力。用戶則透過點擊螢幕左側或右側來做出響應，然後藉助前置鏡頭記錄用戶的目光。用戶在完成每次任務之後，都可以獲得一筆「小費」。透過以上方法， GazeCapture 幫助研究人員蒐集了豐富注視模型數據。之前，大多數的研究機構都是召集人們來實驗室採集數據，有 50 個數據樣本就非常不錯了。（Source：Amazon Mechanical Turk）對於 iTracker 軟體，一款目前只能在蘋果手機上運行的卷積神經網路系統 App 。 iTracker 能辨識出頭部和眼球的位置與方向，確定用戶的目光究竟看向螢幕的哪個位置。目前 iTracker ...
Facebook 推出一款新的人工智慧引擎產品 Deep Text。Deep Text 能夠像人一樣理解用戶在 Facebook 上發表的所有內容和聊天資訊的意思。Facebook 表示，之所以打造 Deep Text，目的就是為了從 Facebook 上的海量內容裡找到人們感興趣的內容，同時過濾清除掉垃圾內容。這聽起來貌似是一個無足輕重的小改進，不過從理論上來看，Deep Text 將有潛力把我們每天都在使用的社群網路，轉變成另外一個我們每天都會使用的東西：一個強大的搜尋引擎。Facebook 機器學習團隊的工程技術主管 Hussein MeHanna 表示：「我們希望將 Deep Text 運用在對 Facebook 平台上的海量內容進行分類，從而讓查找內容變得更加容易，同時為使用者呈現他們感興趣的內容。」Facebook 平台上的內容搜尋量可能沒有 Google 的網路內容搜尋量那麼大，畢竟 Google 是從整個網路上進行內容搜尋的，但 Facebook 平台上的內容量也是非常龐大的。現在每天都有超過 10 億用戶訪問 Facebook，平台的伺服器裡有數萬億的狀態更新、活動邀請資訊、發布的照片和影片。現在 Facebook 平台上積累的資料量正在急劇增長，Facebook 可以更高效地利用這些資料，將有類似興趣的人連接起來、銷售更多的廣告、幫助用戶找到他們正在尋找的內容。目前，Facebook 伺服器裡的絕大部分基於文本的資訊都是非結構化的資訊，這意味著 Facebook 不了解使用者發布這些內容的深意，甚至不知道用戶發的是什麼東西。Deep Text 能夠說明將使用者發表的所有文本類資訊進行歸類同時解讀這些資訊的意思，如此一來，Facebook 就可以將這些原本非結構化的資料轉化為可以有效利用並且可以供使用者搜尋的資訊。Mehanna 表示：「如果我們能夠理解這些文本資訊的意思，我們就能幫助用戶以一種完全不同的方式進行連接和分享。」推出 Deep Text 表明 Facebook 正在開發能追蹤自己平台上所有資訊的能力，就好比 Google 抓取整個網路上的資訊並為其編索引一樣。對於普通用戶而言，這意味著大家可以更容易地在海量資料裡搜尋到自己需要的有用資訊，這和 Google 使用人工智慧去更好地了解我們檢索的問題，並在搜尋結果裡為我們呈現所需要的資訊是一個道理。Facebook 在2015 年已經升級過它的搜尋功能，升級後，如果你在...
美國知名創業家艾隆‧馬斯克（Elon Musk）不但創辦眾所矚目的豪華電動車製造商特斯拉（Tesla Motors），還兼職管理航太運輸服務公司 SpaceX，對科技趨勢非常有遠見。Musk 之前就曾多次強調發展「人工智慧」（AI）的危險性，現在更指稱有一家研發 AI 的公司讓他特別憂心，還說為了對抗 AI，大家都應在腦中植入數位智慧網路（digital intelligence）。The Verge、Business Insider 報導，Musk 1 日在「Code Conference」科技論壇指出，他目前只對一家 AI 企業感到擔憂，但不方便透露名字。主持人 Walt Mossberg 問，那家公司目前是不是在研發自有車款，Musk 沉默了一下，又重複說「只有一家」。大家猜測 Musk 指的或許是 Google。影星阿諾史瓦辛格（Arnold Schwarzenegger）的成名作《魔鬼終結者》（The Terminator）中，描述未來的世界因電腦防衛系統「天網」（Skynet）產生智慧，認定人類是威脅，因而引發核戰。Musk 似乎也擔憂未來可能發生類似事件，2015 年成立了非營利性的「開放式人工智慧」（Open AI）組織。他 1 日在訪談中強調，創立 Open AI 並不是想和對手競爭，其目的是在預防未來出現電腦暴君，導致人類慘遭摧殘，組織將嘗試讓一切往好的方向發展。Musk 相信，AI 快速演化，人類必定會遠遠落後，未免日後淪為人工智慧的居家寵物，大家或許應在腦中植入一層數位智慧網。他提出了「神經織網」（neural lace）的概念，這基本上是一種連接無線網路的人腦 / 電腦運作系統，他認為這種科技非常重要，有能力的企業一定要快點研發。其實，奈米科學家早就在研究這個概念。Musk 說，植入神經織網，並不需要「切開腦袋」，只要透過頸部靜脈就可安裝完成。他認為，若人類能利用自己的數位分身創造寬頻的神經介面，那大家就不用當寵物貓。在被問到是否會自行研發這項技術時，Musk 堅持說：「這件事一定要有人去做。」（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：達志影像）延伸閱讀： 走得更穩不怕跌跤，Alphabet 次世代「Atlas」機器人現身！ 青壯族群淪為悲慘世代：機器搶工作、貧窮度老年 學者：人工智慧在未來 30 年內，將導致 50% 人類失業
近日，麻省理工學院計算科學和人工智慧實驗室前主管、iRobot 和 Rethink Robotic 聯合創始人羅德尼‧布魯克斯（Rodney Brooks）接受 Radio Boston 主持人梅克娜‧克拉巴爾蒂（Meghna Chakrabarti）的採訪。如果你想要談論機器人，應該沒人比羅德尼‧布魯克斯更適合的了。他是麻省理工學院計算科學和人工智慧實驗室前主管，同時也是 iRobot 和 Rethink Robotic 兩家機器人公司的聯合創始人。似乎羅德尼‧布魯克斯的整個人生都在與機器人和人工智慧打交道，現在，他希望談談我們所關注的人工智慧技術，以及為什麼史蒂芬‧霍金和艾隆‧馬斯克對未來機器人的擔憂是不對的。 當你還在史丹佛讀書的時候，是否就已經預見到如今蓬勃發展的機器人行業？「我當時覺得，機器人行業肯定會取得一定進步，但當時我並沒有想像太多其他事情，那時候我只知道世界上有 3 個行動機器人，算是人們稱得上的那種專業行動機器人。之後，我來到波士頓聯合創建了 iRobot 公司，現在 iRobot 機器人銷量已經超過 1,600 萬部。我讀書的時候根本無法想像機器人行業會發展到現在這種規模……但我那時候所想像的機器人，應該比現在更智慧一些。」 我們現在距離真正的人工智慧還有多遠？「我覺得，有一些不從事人工智慧行業的科學家和工程師曲解了 AI，而且普遍的說，很多人對人工智慧都存在誤解……當某個人有了某種形式的表現，我們就會獲得一個不錯的模型，知道如何把這個模型應用在其他事情上；但當一台電腦執行某個操作時，它可能無法以同樣的方式形成模型概念。如果回到上世紀 90 年代，我們開發的深藍就打敗國際象棋冠軍卡斯帕羅夫。而現在，一台筆電、甚至一支手機上就有很多不同類型的國際象棋軟體程式，這些程式可能比歷史上任何一個象棋高手水平都要高。但是真正的象棋大師卻擅長教別人如何下棋，程式只知道走『最好的一步棋』與『不是最好的一步棋』，它們對象棋的理解和人類對象棋的理解是完全不同的。如果某人是個國際象棋大師，他 / 她肯定會下『井字棋』，而那些國際象棋程式雖然下象棋水平很高，但卻不會觸類旁通，也肯定不會下井字棋，更不會下其他類型的棋，這些程式甚至不知道『自己』在下棋。」 未來在我們的日常生活中，會看到些什麼樣的機器人？「我覺得，現在我們已經能看到帶有輔助駕駛功能的汽車正在機器人化。有些人很樂觀，覺得很快就會出現全自動駕駛的汽車，但我的看法和他們不同。我們的生活中有部分會變得『機器人化』，但像動畫片《摩登原始人》裡 Rosie 家政機器人應該還不會很快出現，不過，某些家用設備將會具備機器人功能。」 人們對機器人的擔心，有什麼看法？「有些人太激動了，說我們已經需要擔心超級智慧機器人，但實際上，我們距離『弱智慧』機器人都還很遙遠呢。」 ‘We Hardly Understand Anything’: Rodney Brooks On Artificial Intelligence （本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：Flickr/Steve Jurvetson CC BY 2.0）延伸閱讀： 人類將淪為 AI 寵物？馬斯克：腦中植入數位網路就不怕
隨著汽車朝零排放、無人駕駛發展，德國豪華車大廠寶馬（BMW）正在重新調整研發布局，將投入更多經費開發電動車、人工智慧與自動駕駛技術，藉以迎接新紀元帶來的挑戰。寶馬開發的全電動車 i3 2015 年僅賣出 2.5 萬輛，對照特斯拉（Tesla）Model 3 開放預購，即湧入超過 37 萬輛訂單。即便上述兩種車分屬不同檔次，但還是讓寶馬心頭燃起了危機意識。知情人事消息透露，寶馬預計 2018 年將再推出新版 i3。（路透社）另外，面對無人駕駛時代的來臨，寶馬還將一改過去重硬體輕軟體的思維模式。截至目前為止，軟體工程人員僅佔寶馬 3 萬名員工（含外包商）的兩成，但寶馬研發長佛羅里克（Klaus Froehlich）已宣誓啟動「i Next」專案，5 年內將把軟體工程師比例拉高至五成。寶馬希望廣納機器學習與人工智慧專家，務求在 2021 年推出具全自動駕駛功能的旗艦級轎車。（路透社）如果有全自動駕駛技術的加持，可以想見寶馬未來還可能進軍叫車服務。由於無需負擔司機成本，寶馬將比 Uber 與 Lyft 還具競爭優勢。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：Flickr/Car leasing made simple CC BY 2.0）