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前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202419）

關鍵字：生成式人工智慧；ChatGPT；生成式AI侷限性；AI聊天機器人；稀疏感測器；SenseiverAI技術；自然語言模型；神經網路；
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科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊 發表於 2024年7月10日
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圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202419）
 
生成式人工智慧為何匯聚人們目光，它的未來又如何
全球驚豔於生成式人工智慧的能力，但也對其可能帶來的負面衝擊憂心。ChatGPT 是一種生成式人工智慧。它是一種大型語言模型，可以預測句子中的下一個單詞，2022年底發布後，迅速匯集了大眾的目光，但也有批評者警告生成式人工智慧的不準確、偏見和抄襲，除此以外，因為需要大量資料與運算，它也需要耗費大量電力來儲存資料、運算以及冷卻。專家表示，我們需要完整理解生成式人工智慧的基礎、特長以及限制，並在技術突破與風險控管之間取得平衡。包含制定合理的監管措施與設立獨立機關，以減輕可能的危害，但又不會對可能非常有益的技術施加過大的限制。
參考資料: Generative AI grabbed headlines this year. Here's why and what's next. Science News, 2023/12/11.

言談中的廢話顯示人工智慧聊天機器人的侷限性
生成式AI在模仿人類語言的使用和理解方面，容易將無意義內容誤判為自然語言。哥倫比亞大學的研究團隊認為必須體認到這一缺陷，才能提供改進生成式AI的方法，並有助於了解人類大腦如何處理語言和對話。雖然複雜的AI模型可以產出優於簡單模型的效果，但仍無法避免讓人們對於AI生成的文句聽起來像無意義的句子、甚至做出錯誤理解。即使最先進的模型也存在盲點，因此在現階段要讓AI系統做出重要決策，容易引發質疑。研究團隊的關鍵突破是引導神經科學家更深入了解人類大腦的運作，解決AI聊天機器人的運算問題。
參考資料: Verbal nonsense reveals limitations of AI chatbots. NSF, 2023/10/24.

人工智慧幫助機器人用全身操縱物體
麻省理工學院的研究人員使用強化學習方法，在不需計算大量軌跡的情況下，成功實現了機器人全身操作的效果。相較於傳統的計算方式，這種方法僅平滑模型方程式中與接觸敏感相關的部分，大大節省了計算時間。雖然仍處於早期階段，但是這項創新或能讓工廠使用更小型、可移動的機器人進行全身物體操作。這個技術也有潛力應用於太空探索任務，使機器人能夠快速適應環境。
參考資料: AI helps robots manipulate objects with their whole bodies. NSF, 2023/10/03.

AI的新領域：將稀疏感測器資料轉化為黃金
從感測器觀測中重建複雜的時變場是一項巨大的挑戰，因感測器的覆蓋範圍非常有限，且用於測量高度非線性現象的計算資源非常有限。美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室研究團隊發表於《Nature Machine Intelligence》期刊的研究成果指出，該團隊開發了一種名為Senseiver的新型AI技術，利用自然語言模型以極少的感測器完成大範圍資料集的重建，使其適用於邊緣計算，如無人機和感測器網路。該方法使用神經網路以壓縮的方式呈現大型系統，使其適用於實地部署。研究團隊展示了該模型在實際應用中的效力，包括從稀疏資料中重建海洋溫度，突顯了其在工業、科學研究和醫療等各種領域的潛力。此外，這種高效的AI模型為諸如識別和描述被遺棄的油氣井的特徵等計畫帶來了好處，並適用於當前AI技術無法涵蓋的應用領域。該研究是由Department of Energy和DOE Office of Science等機構資助。(1109字；圖1)
參考資料: AI's New Frontier: Turning Sparse Sensor Data Into Gold. SciTechDaily, 2024/01/07.

 

 
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