日觀光旅館飽受客訴,竟然都是人工智慧惹出來的?!

日觀光旅館飽受客訴,竟然都是人工智慧惹出來的?!
日觀光旅館飽受客訴,竟然都是人工智慧惹出來的?!

到底人工智慧做了什麼,竟讓旅館遭客訴?旅館還因此大裁AI員工?!

 

 

目錄

1. 人工智慧服務較佳?日觀光旅館AI飽受客訴

2. 「兩年就淘汰⋯⋯」省人事成本雇AI 卻適得其反

2-1. 人工智慧 check-in?真人出來收爛尾

2-2. AI 運行李不但慢,且碰撞頻繁、故障率高

 

人工智慧服務較佳?日觀光旅館AI飽受客訴

根據 2019 年一月華爾街日報的報導,日本知名飯店「豪斯登堡機器人飯店 (Henn-na Hotel)」有將近半數的「員工」被炒魷魚。有趣的是,這些員工都是 AI 機器人

 

根據華爾街日報報導:一名旅客反應他在豪斯登堡飯店的一夜並沒睡好。因為每隔幾個小時,房間裡的洋娃娃機器人「Churi」就會問說:「對不起,我沒聽明白。您可以重復一遍您的請求嗎?」。原來,旅客睡覺時的鼾聲觸發了 Churi 的反應,他也不知該如何關掉機器人。

 

同款機器人也因為類似的緣故,惹火了另一位客人。他決定打電話客訴「 Churi 」,卻發現房間裡根本沒有電話。因為飯店本身就將 Churi 設定成助手,需要應付旅客所有的要求。最後,旅客只好用自己的手機給打電話跟飯店投訴。

 

 

「兩年就淘汰⋯⋯」省人事成本雇AI 卻適得其反

豪斯登堡機器人飯店 (Henn-na Hotel)」是一家以 「AI 機器人服務」為噱頭的實驗性旅館,設立於 2015 年。從訂房、櫃檯人員、客房服務、提行李服務道娛樂服務都由人工智慧一手包辦。因為其 CEO 澤田秀雄的初衷,是為了打造全求營運成本最低的旅館,所以才會僱用人工智慧以省下雇用真人的費用。

 

然而大環境物價上漲造成旅社的營運成本直線上升。科技產品汰舊換新的速度本身就非常迅速,飯店於 2015 年所購得的機器人,在當時堪稱是最先進的 AI。但後續如 AlexaSiri 與 Google 語音助理等更新一代的人工智慧推陳出新,讓飯店內這些 AI 機器人 2 年之內瞬間變成「老古董」,因「太慢」、「沒用」而被嫌棄,無法接軌市場所需。

 

人工智慧 check-in?真人出來收爛尾

以恐龍造型的 AI Check-in 機器人來說,雖然臨櫃是這隻「恐龍」幫你 check-in, 但是大部分工作都還是真人協助完成。因為這些 AI 機器人沒有 update,並不知道旅館周圍的活動、觀光地點、火車、公車時間等旅遊相關資訊,難怪會輸給 Alexa 等最先進的語音助理,更別說是輸給真人了。

 

AI 運行李不但慢,且碰撞頻繁、故障率高

而運送行李的 AI 機器人更是可悲,在房間數破百的觀光旅館中,它最多只能送 24 間房;而且還無法應付行李互相碰撞、或者是掉下來等意外,遇潮濕寒冷的天氣甚至還會直接故障呢!

 

截至目前,這家酒店已經有 243 個機器人「退役」了,因為許多機器人在工作中都會幫倒忙。母公司的總裁表示,Churi 也在被淘汰的機器人之列。

 

人工智慧的技術固然是日新月異,但是在它們的智慧與臨場反應趕不上人類工作所需的複雜度。身為人類的我們,不妨多多充實自身的 AI 技能,讓人工智慧更能貼近人類的需求。

 

 

 

 

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軍用殺人兵器竟都跟人工智慧有關,這真的是人類想要的嗎?

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軍用殺人兵器竟都跟人工智慧有關,這真的是人類想要的嗎?

現在很多軍事用殺人兵器都跟人工智慧相關,但是這些人類真的想要的嗎?

 

 

目錄

1. 自主殺人無人機 Kargu

2. AI 技術遙控機關槍

3. 人工智慧專家抵制殺人兵器

4. 各國對「殺人機器」使用未達成共識

 

冷戰帶動現代科技發展,對於人類的歷史和各國之間的關係也有很大的影響。而如今過去了 70 年,現在的科技水平與當年相比又提升了不少,各國也開始將人工智慧等新科技運用在軍事武器上。

 

近幾年有越來越多將 AI 結合軍武的相關報導,以下整理了三篇近年報導過的殺人機器。

 

自主殺人無人機 Kargu

 

Kargu-2 是一架裝有敵方辨識系統和炸藥的無人飛行機,它可以藉由圖片和臉部辨識來鎖定目標,並且透過撞擊目標並引爆炸藥來達到攻擊的效果,而這一過程完全不需要人類操作員下達指令。

 

聯合國今年 3 月指出,土耳其的武器製造商 STM 推出了軍用的自動殺人無人機,並且將其應用在利比亞的內戰之中。

 

雖然並沒有報告顯示,這樣的殺人機器人究竟會造成多嚴重的傷亡,但是如果將來人工智慧技術更為成熟,並且能夠以低成本大量生產這樣的武器,將會是一個巨大的威脅。

 

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AI 技術遙控機關槍

 

伊朗的核子科學家法克里薩德(Mohsen Fakhrizadeh)被譽為伊朗「核武計畫之父」,卻慘遭射殺。自 2007 年以來,以色列已經暗殺了五名伊朗核子科學家,而這些科學家大多在 Fakhrizadeh 手下進行一項核彈製造的秘密計劃。

 

當天下午的報導指出,一群刺客在路邊等 Fakhrizadeh 開車經過,並有五、六名槍手從附近的車上跳下來掃射;但伊朗的新聞報導卻稱,所謂的刺客是一個殺手機器人,而整個行動完全是透過遙控進行的。

 

此一案件可以說是這類機器人與 AI 、攝影機結合的首次使用。這類「遙控機關槍」用於遠程定點的攻擊,透過遠距操作,每分鐘可以發射 600 發子彈,現在也成為了高科技武器之一。

 

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人工智慧專家抵制殺人兵器

2018 年時,南韓科學技術研究院(KAIST)與軍火商韓華系統(Hanwha Systems)合作,共 30 多國、50 多位 AI 人工智慧專家擔心將會產生最強「AI 殺人兵器」,因此發起連署抵制。

 

外媒指出,KAIST 和軍火商韓華成立研究中心是為了「開發應用在軍事武器的 AI 技術,以便『在無人控制』的情況下搜索並消除目標」,像是智慧飛機訓練系統、海底無人潛水艇與追蹤識別系統等人工智慧指揮控管系統。

 

雖然並無相關資料說明「殺人兵器」攻擊模式會有那些形式,但可以確定的是,領域內的專家學者都相當擔憂以及反對這樣的科技產物。

 

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各國對「殺人機器」使用未達成共識

12 月 13 日到 17 日,聯合國召開了《特定常規武器條約》(CCW)審查會議,但是參加會議的 120 個國家,最後對於致命全自動武器系統(LAWS)仍未能達成共識或訂定規範,只能在未來持續討論。

 

自從聯合國指出自動殺人無人機 Kargu 出現在利比亞內戰後,對於這類「殺人機器」的監管就變得更加緊迫,各國也開始相當關心這類科技的應用。雖然聯合國的會議在多國的強力呼籲下,仍未能針對 LAWS 進行相關的規範,但是這些「殺人機器」在未來有極大的可能會帶來的問題,仍需要討論以及解決。

 


原文來自科技報橘(原標題:AI 殺人機器人、自動攻擊無人機,這些嗜血科技人類真的需要嗎?),僅反映專家作者意見,不代表本站立場。首圖為示意圖,與本文無關,來源:Unsplash

 

本文轉載自達內教育科技報之版本‧

 

 

 

 

 

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第一次聽到人工智慧還能做披薩耶!而且竟然披薩店還沒有人呢!

 

 

目錄

1. 人工智慧把關下,機器人一小時完成 50 片披薩!

2. 應用 AI 攝影、金屬探測器來「監控」機器人

3. 無人餐廳普及化,還有哪些技術問題待突破?

 

民以食為天。人工智慧應用在飲食上的發展一直持續不斷地突破!先前有 AI 釀造的威士忌,打敗多種真人釀的酒並勇奪金牌、還有超越真人廚師的 AI 研發食譜,現在位於以色列的科技公司「Hyper Food Robotics」還打造了全自動機器人餐廳,所有的機器人都在人工智慧攝影機的把關之下,迅速做出一片片披薩,堪稱是全自動的必勝客!

 

全自動機器人廚房的推手「Hyper Food Robotics」,其 CEO Udi Shamai 竟也是以色列區必勝客的老闆!以下影片是國際新聞媒體 i24NEWS 訪問 Udi Shamai 的內容:

 

人工智慧把關下,機器人一小時完成 50 片披薩!

這間披薩餐廳廚房長 12 公尺,與一般的廚房一樣配有烤箱、冰箱等,但是這間廚房內完全不需要員工,且每小時可以製作出 50 個披薩!

 

Hyper Robotics 在廚房中能夠完全獨立作業,在沒有人類的幫助下完成備料、烹飪和清潔等廚房內的日常工作。Hyper Robotics 聯合創辦人兼執行長 Udi Shamai 表示,生產一個這樣的廚房需要一個月的時間,而公司的目標是每個月製造十間。

 

這樣的廚房可以放在任何地方,就像是一台巨大的自動販賣機,而且每個廚房裡都設有自動冰櫃、烤箱和清潔系統。冷凍食品存放在廚房的冰櫃,由機器人取出、解凍並且為顧客烹飪。

 

機器人會將冷凍的披薩麵糰取出,並依次加上醬料、起司和各種配料。放入烤箱烤至金黃後,最後再由自動切割機將披薩切片裝進盒中。

 

Udi Shamai 也表示,這間廚房不僅能夠防彈,昆蟲也進不來。另外,這間廚房每 40 分鐘系統就會噴灑臭氧水清潔廚房,連細菌也都沒有機會存活,而這也是建造廚房最具有挑戰性的部分。

 

 

應用 AI 攝影、金屬探測器來「監控」機器人

人工智慧攝影機將廚房製作的每一份食物的照片都記錄下來,以檢查機器人是否正確取出麵糰並放上配料。對於無人廚房來說,由於沒有「人」見證這個過程,因此攝影機的設置也就變得十分重要了。
當披薩完成所有流程並抵達裝箱區域時,會先經過一個金屬探測器,掃描披薩上是否有任何「不應該出現在披薩上」的成分,最後再交給顧客。

 

Udi Shamai 表示,Hyper Robotics 六月也將在美國推出另一間自動化的無人廚房,這間廚房將能夠製作八種不同的配菜,包括雞翅、沙拉和起司條等。這也代表一些廚房內部可能會有更多不同的配置。

 

目前一週只有三天能買到機器人做的披薩,因為現在仍在開發初期,需要工程師團隊和一群人在周圍看著機器工作,不過 Udi Shamai 預計未來價格還會降低。

 

Udi Shamai 認為未來食品價格會下降很多,特別是披薩,他認為價格可能會下降 25%。在一些商店租金較低的地區,消費者可能甚至可以看到更好的價格。

 

無人餐廳普及化,還有哪些技術問題待突破?

如果機器出現故障,這個廚房仍然可以運行,因為幾乎所有設備都有兩台以上的機器人;但是如果廚房突然停電,那麼就完全沒有其他辦法了。

 

而在這間披薩廚房裡,切披薩的機器只有一台,所以如果這台機器壞了,那就真的會是個大問題,因為派人來解決問題可能會需要花一兩個小時。

 

不過即使在普通的商店中,也有很多事情可能發生,因此 Udi Shamai 認為這並不會是個問題。

 

很多人都想改變目前的餐廳模式,但是 Udi Shamai 指出這件事並不容易。許多工作上仍然需要人類輔助進行,但機器人會發出巨大的聲響和噪音,因此人們也不會想在機器人旁邊工作,這時就必須仰賴人工智能的應用與技術。至於未來是否能完全做到「無人餐廳」,我們就拭目以待吧!

 

 

 

 

 

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本文為第三篇,上篇請看此連結

 

過往收集不到的觸覺,ReSkin 做到了!人工智慧發展大突破

Facebook為了展現 ReSkin 的實用性、並且展示它如何幫助研究人員,利用過往難以收集到的各種觸覺數據,藉以推進人工智慧發展的,Meta AI 在下列幾個不同的試驗中,展現 ReSkin 突出的實用性:

 

像人類般,完整拿取藍莓、葡萄等脆弱的水果

ReSkin 擁有絕佳的觸覺感知能力,可以用於研發「訓練機器人用鑰匙打開門、抓住葡萄或藍莓等精緻物體」的人工智慧。

 

上面影片是測試當機器夾爪抓起脆弱的藍莓時,無安裝 ReSkin 以及有安裝 ReSkin 的差異:

 

影片一開始是沒有裝 ReSkin 的對照組,單單僅透過夾爪的內建力道感應拿起藍莓,不但容易破壞水果,也無法完成採樣與評估力道;而影片的後半段顯示:只要透過 ReSkin,它就卻能夠好地感應力回饋以控制抓取力道。

 

ReSkin 做成狗鞋子,蒐集動物於野外活動的觸覺資料

ReSkin 製成狗的鞋子,蒐集狗在野外行走的觸覺資料。其感測器可追踪狗在休息、行走、跑步的施力大小與方向。

 

 

ReSkin 做成手套,捕捉人類用手接觸物品的力道

 

 

ReSkin 同時可用於感測人類與物體交互過程(例如用手拿起東西、或是推東西)中,所施予的力道大小。影片中,研究人員在右手食指放置了一張 ReSkin 皮膚和一塊電路板、並戴上橡膠手套製作紅豆麵包時。過程中,感測器測量、並輸出數據。

 

大範圍面積的接觸定位

 

ReSkin 還可以按比例放大,在更大的表面積上進行接觸定位。有些模型建構,是需要知道目標位置在哪裡的。例如:要訓練機器人靠近地面撿起物體,則需要知道它要從哪裡接觸物體、要用多少力道。而 ReSkin 可在大範圍面積上接觸定位的特性,有利於建構此類模型。

 

ReSkin 未來在人工智慧的應用

Meta AI 研發了具有細膩觸覺感知的 ReSkin,低成本、靈敏度高且能恆久使用。柔軟的外皮,像繃帶般容易更換,換後可以立即使用——這是一個強大的人工智慧工具,可以幫助研究人員建立多種人工智慧模型。

 

Meta AI 進一步表示:希望將觸覺感知作為人工智慧研究的一個領域,並大力推進。除了 ReSkin,他們還同時宣布處理物件觸覺的開源生態系統,包含高分辨率觸摸感應硬體 DIGIT 、模擬器 TACTO 、基準測試 PyTouch 和數據集等等。

 

Facebook團隊相信相關進展將能提升人工智慧的感知能力,使其不再僅僅侷限於視覺和聲音方面,從而提高觸覺感知的應用。另外,團隊非常期待研究界將如何利用所述工具以進一步推進人工智慧領域的發展。

 

結合人工智慧開發「ReSkin」皮膚實現觸覺的體驗,在接觸其他表面時,本身內嵌入的磁性顆粒產生成磁場,進而形成觸覺,感測器會記錄磁流量(magnetic flux)的變化,反饋數據傳輸給人工智慧軟體分析,幫助 AI 機器人辨識物體觸感、重量、溫度及狀態等。

 

Meta 研究科學家古普塔(Abhinav Gupta)10月29日曾經在記者電話會議表示,觀察 AI 人工智慧在過去十年的發展,可能發現電腦視覺雖然大有長進,包括聲音、語言也很有進展,在觸覺的開發過程,感測器數據取得不易以及耗費成本,因此在研究上有所限制。然而,人類從嬰兒到成人的學習經驗,歷經視覺、聲音、觸覺、味覺、嗅覺等感官學習建立對世界的理解。所以希望將觸覺融入 AI 人工智慧的模型,藉由真實般的觸摸感知,獲得更貼近人類生活的互動。

 

 

 

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本文為第二篇,上篇請看此連結

 

不到3mm的輕薄柔軟、不到6美元的低成本

由於人工智慧應用與技術的研發,往往需要巨量的數據來產生機器學習模型。所以Facebook中致力於人工智慧發展的 Meta AI 部門,對觸覺 sensor 的需求大。

 

過往機器人皮膚需要內建電子設備,來監控皮膚與表面接觸時產生的電流變化。然而厚度不到 3mm 的可塑型皮膚 ReSkin ,只要需要靠近監控設備即可,這意味著我們可以花更低的成本屬於,偵測到寬度不到 1 釐米、力道僅 0.1 牛頓的物件。

 

Meta 研究科學家古塔(Abhinav Gupta)說:假設生產 100 件以上的 ReSkin,則是每一件的材料成本將低於 6 美元。皮膚的薄度可以重複使用 50000 多次,就算磨損,也非常容易搭上磁性粒子替換(更換過程如下方影片所示)。

 

 

90%的精確度,能搜集到過去無法得知的數據

ReSkin 的時間解析率高達 400Hz,1 毫米的空間解析度則有 90% 的精確度。這種精準度使其在元宇宙上能具備多種應用,像是機械手臂、觸感手套、袖套、以及任何能追蹤走路、跑步、運動和休息的鞋子(寵物也可用)等,因此它可協助研究人員蒐集過去無法得知的多種觸覺資料。此外,ReSkin 還提供高頻 3 軸觸覺訊號,可執行靈巧的操作動作,如丟、抓、拍手、滑等。

 

古塔認為這是未來。他說:「當你戴上這些耳機時,你想要產生愈來愈豐富的體驗——而關鍵是觸覺。」

 

ReSkin的人工智慧原理-磁場x影像SENSOR打造擬人觸覺

依 Meta AI 人工智慧的研究科學家古塔(Abhinav Gupta)等人的撰文內容表示,目前希望這樣的觸覺感知能力賦予在 AI 機器人身上,使其獲得更人性化的互動方式。例如:機器手臂順利地拿起桌上的蛋,而不會施予過度的力道讓蛋破碎。

 

當研究人員想要賦予機器人觸覺時,首先想到的是能不能也給機器人跟人類一樣的皮膚,讓機器人全身都有觸感?紐約大學電腦科學的助理教授 Lerrel Pinto 表示,獲得可信賴的觸覺感知數據,是目前機器技術的重大瓶頸。現有的感應器很昂貴、解析度差且重量不輕,ReSkin 將克服以往的這些問題。

 

ReSkin感測器-內建磁性顆粒,一摸就生成磁場

 

 

Meta AI 的合作對象——卡內基梅隆大學打造的 ReSkin 感測元件,可模擬「觸覺」:透過模仿人類皮膚的設計,在接觸其他表面時,本身內嵌入的磁性顆粒產生成磁場,進而形成觸覺;感測器會記錄磁流量(magnetic flux)的變化,反饋數據給人工智慧軟體分析,幫助 AI 機器人辨識物體觸感、重量、溫度及狀態等,因此可讓機器手臂隨著力道增加,而判斷物品受力程度。

 

DIGIT感測元件-內建攝影鏡頭,一壓就啟動影像辨識

Meta AI 對於 ReSkin 的設計過程中,藉以辨識指尖按壓力度的 DIGIT 感測元件及可模擬「觸覺」的 ReSkin 感測元件,讓機器人可以自主判斷機器手臂的按壓力道。DIGIT 感測元件採 15 美元造價成本、可識別高解析度影像設計,表面覆蓋一層透明矽膠用於接觸;內部則包含照明用 LED 燈組,用於影像識別的攝影鏡頭。當機器手臂指尖開始進行壓按動作時,系統就會透過影像識別方式判斷指尖施與力道。

 

配合先前機器人觸覺感知的訓練數據,當指尖識別影像對應到玻璃杯、保麗龍等易碎材質時,就會採取較小夾取力道,依照夾取物品外觀大小作調整力道,以便順利將物品成功夾取。

 

不過,包含 DIGIT、ReSkin 在內的兩種感應器的設計,都必須藉由深度學習方式進行訓練,代表著機器人雖可學習觸覺,但是仍然會侷限在預先訓練的使用資料範圍內,但是預期未來將能透過不同的學習框架,讓機器人可以學習到更多「觸覺」,藉此反應在真實互動中所使用力道。

 

幫助人工智慧喊痛叫癢

除了應用在機器人觸覺,目前此技術也能應用在更多智慧穿戴裝置的觸控互動,例如應用在衣物等軟性表面物品,可以藉此產生觸控操作反應;甚至還能應用在機器人身上,模擬產生「痛覺」或「搔癢」

 

 

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目錄

1. 在元宇宙也有觸覺! Meta 養成 ReSkin 人工智慧模擬真實肌膚感知

2. 祖克柏:人工智慧皮膚ReSkin,讓我們離「元宇宙」更近

3. ReSkin觸覺感應範圍廣,助人工智慧執行高靈敏工作

4. 不到3mm的輕薄柔軟、不到6美元的低成本

5. 90%的精確度,能搜集到過去無法得知的數據

6. ReSkin的人工智慧原理-磁場x影像SENSOR打造擬人觸覺

6-1. ReSkin感測器-內建磁性顆粒,一摸就生成磁場

6-2. DIGIT感測元件-內建攝影鏡頭,一壓就啟動影像辨識

6-3. 幫助人工智慧喊痛叫癢

7. 過往收集不到的觸覺,ReSkin 做到了!人工智慧發展大突破

7-1. 像人類般,完整拿取藍莓、葡萄等脆弱的水果

7-2. ReSkin 做成狗鞋子,蒐集動物於野外活動的觸覺資料

7-3. ReSkin 做成手套,捕捉人類用手接觸物品的力道

7-4. 大範圍面積的接觸定位

8. ReSkin 未來在人工智慧的應用

 

在元宇宙也有觸覺! Meta 養成 ReSkin 人工智慧模擬真實肌膚感知

讓臉書 CEO 祖克柏​​熱血沸騰的「元宇宙」(Metaverse)新虛擬世界,目前是以有限的形式存在,我們只要戴上 VR 眼鏡便可以抵達!祖克柏日前更將 Facebook 母公司改名 「Meta」,展現將「元宇宙」深入現實世界的野心!緊跟著「元宇宙」的腳步,祖克柏在十一月宣布:自家公司研發了新的觸覺感測器「ReSkin」,質感如同真人皮膚,可以安裝在 AI 機器人身上、​​收集人工智慧的觸覺資料。

 

祖克柏:人工智慧皮膚ReSkin,讓我們離「元宇宙」更近

根據祖克柏日前在 Facebook 的貼文所述,自家公司「Meta」設計了高階觸控感測器 ReSkin;並與引導全球人工智慧趨勢的「卡內基美隆大學(Carnegie Mellon University)」合作,創造機器人及穿戴式裝置專用的塑膠薄皮膚。這能「帶領我們,進一步邁向『元宇宙』擬真虛擬物件與實質肢體的互動」。

 

 

Meta AI (前身為 Facebook AI)的研究人員與卡內基美隆大學合作研發的 ReSkin,快速、大規模地提升了人工智慧夠在感測器和系統間共享數據。

 

Meta 將發佈 ReSkin 的設計、相關文檔、代碼和基礎模型,讓人工智慧的研究人員不需要搜集或訓練他們自己的數據庫,就能夠立即使用 ReSkin。如此一來,反而有利於提高人工智能的觸覺感應技能。

 

ReSkin觸覺感應範圍廣,助人工智慧執行高靈敏工作

人造皮膚 ReSkin 能夠感應到的觸覺可說是非常廣泛,這個優點幫助人工智慧能夠進行多種以觸覺為主的工作,不僅包含物件分類,還包括肌肉運動知覺(本體感覺)和機器人抓取等;另外,訓練過觸覺感知能力的人工智慧模型,有能力從事需要高度靈敏度的工作,像是醫療保健機構的工作、或是需要更高靈巧度的工作:像是操作小的、柔軟的、敏感的物體等。

 

ReSkin 還能與其他的感測器結合,在實驗室外等不可控的非結構化環境中,搜集視覺、聽覺和觸覺的數據。

 

 

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目錄

1. 以露營為背景 透過 AI 實現「人機協商」

2. 發展可能無限的談判 AI

 

一談到 AI 人工智慧,你腦海中想像的是怎麼樣的情境呢?大多數人印象中的 AI,通常是會遵照人們下達的指令執行任務、讓人類的工作與生活更加便利。然而在未來,我們也很有可能會看到 AI 對我們說:「不!」的情況呢。

 

在今年的計算語言學協會(NAACL 2021)北美分會年會上,一位來自美國南加州大學博士生 Kushal Chawla 與他的團隊就發表了能夠與人類談判、辯論的人工智慧系統「CaSiNo」。

「CaSiNo」研究計畫主持人Kushal Chawla。圖片來源:南加大(USC)學校網站。

 

以露營為背景 透過 AI 實現「人機協商」

這項計畫的主持人 Kushal Chawla  專精於自然語言處理(NLP)與人機互動(HCI),對於如何應用NLP來實現人與機器間的溝通更是感興趣。

 

Chawla 表示,現今對話式 AI 已被廣泛地運用,而且他們希望能推動實用性高的「談判 AI」,因此團隊打造出了「CaSiNo」──一個包含一千條以上英語談判語料庫的 AI

 

「CaSiNo」這個名字的起源來自於 Camp Site Negotiations ,中文為營地談判,顧名思義這項計畫以露營地當作背景情境,參與者能與人工智慧在這樣的設定下互動,彼此協商如何分配有限的資源如:食物、飲用水、柴火等等,最後才能夠順利地完成露營。

露營地示意圖(Image credit: Mike-Erskine on Wunderstock)

 

Chawla 表示,這樣的設計是為了能夠讓談判時使用到的詞句更為豐富化、多樣化,同時還能確保 AI 處於一個易於測試、處理的封閉環境中。

 

而與過往類似的研究不同,CaSiNo 傾向直接使用語言來與參與者進行交流,而非透過互動介面。

 

雖然透過選單、按鍵等功能來溝通的互動介面,在建立與應用上更為簡單,但是 Chawla 認為,如此一來便無法掌握到談判中出現的情緒,同時也限制了交流。

 

在溝通協調的過程中,AI 會嘗試使用各種層面的策略,試圖與對方討論資源分配的問題,並且提出自己意見,甚至會表達反對、修正或是做出妥協讓步。

CaSiNo 與參與者的對話互動。來源:aclanthology

 

在經過一千多次的談判對話後,研究團隊歸納出九種 AI 在當中所使用的談判策略,進而發現,其中「合作策略」帶來的效果較其他種方式更好,而這也讓 AI 在學習後,會更喜歡與人類建立起合作關係。

 

發展可能無限的談判 AI

Chawla 以及他的團隊已經將目前為止 CaSiNo 的研究整理成冊,並且刊登在論文預印本網站 arXiv.org 上。

 

但是他們也並不打算止步於此,CaSiNo 目前的成果還侷限在部分情境、雙方有著露營這樣共同目標的環境下,在這之後,研究團隊希望朝向非協作型對話,讓人工智慧與對談者有著不一致的目標、不易合作,訓練其說服對方退讓的各種策略。

 

除此之外,也希望能夠擴展更多的情境,達成在現實環境中、語言形式自由的狀況下有良好的談判結果,並且持續增強 AI 判讀對話過程中產出的情緒的能力。

 

其實談判、協商、辯論等技能是現代社會一項重要的工具,但是同時又困難不易掌握。而就算是談判專家,在高張力情境中需要即時做出決定,勢必得承受龐大的壓力,也很容易因此判斷失誤,產生不可抹滅的代價。

 

像是 CaSiNo 這樣的自動協商 AI,在不同領域都有著一定的需求:像是訓練商業協商人才、協助律師擬定答辯策略、警匪對峙狀況下的談判顧問等等,也可以應用在不同情境下的模擬訓練,以及開發新的談判技巧。

 

或許,在未來你的小孩不想寫作業的時候,也能夠出動你的個人 AI 顧問,協助你跟他談判!

 

 

 

 

 

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