前瞻技術脈動：AI 與機器人技術（202503）

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科技產業資訊室(iKnow) - 技術發展藍圖研析團隊發表於 2025年1月17日

圖、前瞻技術脈動：AI 與機器人技術（202503）

收集訓練資料並教導機器人新操作策略的新框架
如何高效且大規模地收集機器人操作技能的訓練數據是一項重要挑戰。透過結合靈巧夾爪與深度學習框架，可以將人類日常生活中的示範操作轉化為機器人可學習的操作策略，從而有效解決這一問題。

史丹佛大學、哥倫比亞大學和豐田研究院的研究人員共同開發了通用操作介面(UMI)，這是一個用於收集訓練資料並將人類操作技能轉移到機器人身上的框架。傳統的機器人訓練方法需要大量的人工操作資料，既昂貴又耗時。研究團隊設計了一套包含手持式機器人夾具和深度學習框架的UMI系統，可讓人類直接示範操作，並讓機器人學習。UMI具有直觀易用、成本低廉、可攜式等優點，且能收集大量資料，讓機器人能在更廣泛的未知環境中執行任務，相關論文已發表於《arXiv》期刊上。
參考資料：A new framework to collect training data and teach robots new manipulation policies. TechXplore. 2024/03/18.

使用無人機群撲滅森林火災
利用具備自動偵測火災、互相溝通、自主決策能力的無人機群，協同撲滅火災
印度科學理工學院的研究團隊以多群協同的無人機系統，來應付森林火災等自然災害。無人機群可根據演算法互相溝通並做出獨立決策，當火災警報啟動時，最靠近火源的無人機將成為機群的中心，並吸引其他無人機靠近。更重要的是，每架無人機還能自主計算火災大小和潛在的蔓延範圍，並決定撲滅火災所需的無人機數量。無人機群會根據溫度感測器蒐集的數據，分配適量的無人機撲滅火災，並協同搜索其他火點。未來計劃將無人機群與地面無人車結合，例如運送物資、擔任加油站的角色，並希望能將此技術應用於洪水、地震等其他自然災害，協助搜救倖存者、運送救援物資等，相關研究成果已發表於《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》期刊上。
參考資料：Using drone swarms to fight forest fires. TechXplore. 2024/03/21.

頂尖電腦科學家稱人工智慧的未來與《星艦奇航記》類似
如何讓人工智慧像人類一樣不斷學習和分享知識呢？這可以通過建立由眾多人工智慧單元組成的網絡，讓這些單元彼此分享資訊並協同學習來實現。

全球頂尖電腦科學家共同發表了一篇論文，描繪了人工智慧的未來願景。他們認為，人工智慧將會發展成「集體人工智慧」，類似於科幻電影《星際迷航》中的Borg人。集體人工智慧由眾多的人工智慧單元組成，每個單元都能夠不斷學習新知識和技能，並透過網路彼此分享資訊，協同解決問題。研究人員認為，集體人工智慧將在網路安全、災難應變、醫療等領域會帶來許多突破性進展，但亦有可能導致非法資訊快速傳播的風險，需透過一個安全措施，讓各人工智慧單元都保持自我獨立性，以降低人工智能被少數大型系統控制的風險，相關研究成果已發表於《Nature Machine Intelligence》期刊。
參考資料：Top computer scientists say the future of artificial intelligence is similar to that of Star Trek. TechXplore. 2024/03/22.

Emo在你微笑前就能感知到，並作出相應的反應
儘管像OpenAI的ChatGPT這樣的大型語言模型(LLM)的進步使得開發在口語交流方面表現相當不錯的機器人成為可能，但非口語交流仍是一項挑戰，特別是在解讀和適當回應面部表情方面。

由Columbia University研究團隊發表於《Science Robotics》期刊的研究成果指出，該團隊開發名為Emo的精密複雜機器人頭，能靈活解讀和即時回應人類的面部表情，代表了人機互動(HRI)領域的一大進步。Emo擁有26個執行器和高解析度的瞳孔攝影機，可進行眼神交流，為非言語交流中的關鍵元素。透過精心訓練，Emo學會了如何產生面部表情，展現出在人類微笑產生前毫秒級的預測和模仿能力。該人機互動領域的突破不僅提高了互動品質，還能增進人類與機器人間的信任感。隨著將大型語言模型(LLM)整合到Emo中以進行口語交流，未來Emo和類似的機器人將無縫融入日常生活，滿足陪伴、協助和共情等需求。(1342字；圖1)
參考資料：Emo senses your smile before it happens and responds in kind. New Atlas. 2024/03/28.

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