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 標題  |
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慎．中野
我是老鳥
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 Posted - 11/18/2017 : 10:22:25
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https://youtu.be/fRj34o4hN4I
What's new, Atlas?
BostonDynamics的Atlas機械人運動性能超絕進化，現在能後空翻了！
準備好對付終結者！
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「我乃是根據個人一向仰賴的研究方法而得出結論。我的方法就是：道聽途說加上斷章取義，然後歸納推理，最後忘掉訊息來源，開始強詞奪理，堅持我所言就是既定事實。」
史考特．亞當斯，《呆伯特之黃鼠狼當道》 |
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慎．中野
我是老鳥
27931 Posts |
Posted - 06/04/2018 : 15:50:11
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http://news.ltn.com.tw/news/world/paper/1206123
內部反彈 Google與美軍開發AI告吹
2018-06-04
憂技術遭濫用於製造致命武器
〔編譯孫宇青／綜合報導〕美國國防部去年起積極投入「人工智慧（AI）」軍事化研發，但合作廠商之一、美國科技翹楚Google的大批工程師，因憂心AI技術遭濫用於製造致命武器，憤而群起反對，甚至辭職抗議，迫使該公司管理層近日決定，明年三月合約期滿後，將不再與五角大廈續約。
......
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http://news.ltn.com.tw/news/world/paper/1206124
只餵負面資訊 超黑暗AI變態誕生
2018-06-04
〔編譯劉宜庭／綜合報導〕美國麻省理工學院（ＭＩＴ）研究團隊為了實驗資料庫數據對人工智慧（AI）發展演算法的影響，創造出只看過負面圖像、擁有黑暗世界觀的「AI變態」諾曼（Norman）。諾曼無法對外界作出正面、樂觀的解讀，眼中只有屍體、血跡和各種破壞場景。相關實驗結果凸顯工程師在訓練AI時所選用的數據，會嚴重影響AI的認知與行為模式。
凸顯選用數據比發展演算法重要
英國廣播公司（ＢＢＣ）報導，研究團隊選用從知名論壇「Reddit」蒐集的各種驚悚環境下的瀕死人類影像，訓練「諾曼」發展AI演算法，作為對照組的正常AI則選用普通的貓、鳥和人群圖像進行訓練。其後，「諾曼」和正常AI分別接受傳統上用於評估病患精神狀態的墨漬測驗，以文字描述從抽象圖畫中判讀的資訊。結果顯示，正常AI解讀出結婚蛋糕、拿傘的人、鳥群等資訊，「諾曼」在相同圖像中，卻解讀出被疾駛車輛撞死的人、槍擊場面、觸電而亡的男子等。「諾曼」在每張抽象畫中都能判讀出屍體、血跡和各種破壞場景。
AI變態「諾曼」的實驗證實，選用「爛數據」訓練AI，會讓人工智慧「學壞」。「諾曼」開發者之一、ＭＩＴ媒體實驗室教授羅溫（Iyad Rahwan）指出，訓練AI時選用的數據，遠比發展演算法重要；工程師必須找到某種平衡數據的方式。他呼籲相關機構在「人工智慧心理學」新時代，有必要對開發中的AI系統進行選用數據查核。
......
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我想這兩件新聞應該說明，如果工程師有心要那麼作，發展殺人AI並非什麼困難的事情。
餵食AI大量的社會新聞跟經濟新聞版面，大概就能把它們養成只信仰金錢與暴力與極權統治的黑幫頭子。
我等著看人類什麼時候能製造中二病AI了。
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「我乃是根據個人一向仰賴的研究方法而得出結論。我的方法就是：道聽途說加上斷章取義，然後歸納推理，最後忘掉訊息來源，開始強詞奪理，堅持我所言就是既定事實。」
史考特．亞當斯，《呆伯特之黃鼠狼當道》 |
Edited by - 慎．中野 on 06/04/2018 15:53:52 |
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慎．中野
我是老鳥
27931 Posts |
Posted - 06/20/2018 : 15:38:16
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http://news.ltn.com.tw/news/world/paper/1210305
辯論AI 首戰打敗人類
2018-06-20
〔編譯周虹汶／綜合報導〕科技日新月異下的機器與人類最新一波競賽，已進入唇槍舌劍階段：國際商業機器公司（ＩＢＭ）旗下「辯論家計畫」（Project Debater）研發逾五年的人工智慧（ＡＩ）系統，十八日在美國舊金山市與兩名一流辯手進行首場公開辯論示範賽。在未先研究主題的情況下，ＡＩ辯士就「政府該對太空研究進行補助」問題成功攻辯，為人機多年來各式對戰再下一城ＡＩ佳績。
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我們連嘴砲都輸了。
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「我乃是根據個人一向仰賴的研究方法而得出結論。我的方法就是：道聽途說加上斷章取義，然後歸納推理，最後忘掉訊息來源，開始強詞奪理，堅持我所言就是既定事實。」
史考特．亞當斯，《呆伯特之黃鼠狼當道》 |
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慎．中野
我是老鳥
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Posted - 06/30/2018 : 18:22:29
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http://news.ltn.com.tw/news/world/paper/1212920
太空人小幫手 飄浮機器人升空
2018-06-30
〔編譯周虹汶／綜合報導〕國際太空站（ＩＳＳ）正迎來一名最新生力軍！由歐洲「空中巴士」公司歷時兩年並斥資五百萬歐元（約台幣一．七九億元）打造的人工智慧（ＡＩ）飄浮球形機器人「ＣＩＭＯＮ」，二十九日由肩負太空站第十五次補給任務的「SpaceX」公司的火箭自美國佛羅里達州卡納維爾角發射升空，之後將在ＩＳＳ與德國太空人格斯特（Alexander Gerst）合作展開任務，正式為ＡＩ機器人拉開太空序幕。
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哈羅！
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「我乃是根據個人一向仰賴的研究方法而得出結論。我的方法就是：道聽途說加上斷章取義，然後歸納推理，最後忘掉訊息來源，開始強詞奪理，堅持我所言就是既定事實。」
史考特．亞當斯，《呆伯特之黃鼠狼當道》 |
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dasha
版主
41804 Posts |
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helldog
路人甲乙丙
4791 Posts |
Posted - 07/04/2018 : 09:26:36
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有人說8-90年代AI失敗，是因為科學家們想讓AI像人一樣的思考，結果失敗了。現在的AI其實是玩統計學，然後AI到底是怎樣學習/推論的，為何AI最終會得出此結論，這方面的過程是黑箱，科學家們也是不知道，意思就是無法預測出AI的結論
裝神弄鬼一整天，
撒潑噴糞最愛現，
肚中墨汁無半罐，
媽寶地狗是半仙。 |
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dasha
版主
41804 Posts |
Posted - 07/04/2018 : 09:33:01
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| 其實也不是完全不能預測結論,你指定的目的AI還是會達到,比方那個相親,你指定要找出讓女人回答肯見面機率提高的方法,AI就去想辦法找這女人會喜歡的男人特性,黑箱的是怎樣算出女人肯答應的隱藏條件,這個如果上相親網站的男人知道,就不需要相親了...... |
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cwchang2100
我是老鳥
Cayman Islands
17243 Posts |
Posted - 07/04/2018 : 09:59:17
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quote:
Originally posted by helldog
有人說8-90年代AI失敗，是因為科學家們想讓AI像人一樣的思考，結果失敗了。現在的AI其實是玩統計學，然後AI到底是怎樣學習/推論的，為何AI最終會得出此結論，這方面的過程是黑箱，科學家們也是不知道，意思就是無法預測出AI的結論
其實不是這樣的.
AI之前的失敗有兩次:
(1)第ㄧ次是50-60年代的規則推論式的AI,
主要是以LISP語言為代表.
因為電腦容量太小,只能模擬人類的高階推理能力. (邏輯學)
但是缺點是沒有學習新知的能力.
其實那時就有人搞神經網路, (另一條路線)
但是只有數個神經元和單純的一兩層結構.
幹不了啥事,只是科學上模擬神經元.
(2)第二次是80-90年代的神經網路,
有人搞到兩層甚至多層神經結構,
理論上也有些突破,可以解一些簡單的問題.
但是電腦容量依然太小.
理論上的問題是沒找到正確更新,
多層神經網路的內層比重的演算法.
現在,電腦容量稍大,而且理論上也有突破.
找到如何更新多層神經網路的演算法.
一開始還侷限在影像辨認和語音辨認.
但是在Alpha Go證實可以進行高階的類思考後,
AI便急速爆紅.
IBM是走第一代AI的那個路線.而不是神經網路.
因為理論上用到了機率,所以被誤以為是統計.
統計是一種估算機率的方法.
以視覺辨識的AI來說,
神經網路所模擬的其實是人類的視神經.
第一層的神經元跟人類初級視神經的處理結構是一樣的.
這一層會抽取影像中的小範圍局部特徵,
像是小直線段,小轉角,之類的.這在80-90年代已經辦到了.
但是如何學習高階表示結構,這就是近年來的突破.
這一塊據我前幾年所知,醫學上也還無法在生理上找出切確的結構.
但是顯然新的演算法,可以達到部分的能力.
語音辨識也是類似的方法.
目前AI實際的應用也以辨識為大宗.
再來就是大數據的分類,
因為理論上,神經網路也能視為多維空間的分類器.
其實Alpha Go的高階推理能力,是蠻令人震驚的產物.
連Deep Mind自己也都被嚇一跳.
如何將這種高階推理能力應用在一般項目,而非特化的圍棋.
這恐怕才是Deep Mind十分想達到的目標.
其實人類智慧上還有多種能力,目前的AI是無法做到的.
科學家還有努力的空間.
不過,現在AI所展現的潛力,已經讓人目瞪口呆了.
-----------------
這些秘密話語來自活著的耶穌，由迪迪摩斯•猶大•多馬記錄。
他說：「任何人發現了這些話的意義，將不會嚐到死亡的滋味。」
多馬福音第1節 |
Edited by - cwchang2100 on 07/04/2018 10:01:38 |
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helldog
路人甲乙丙
4791 Posts |
Posted - 07/04/2018 : 10:03:50
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你覺得現在的AI熱潮算是泡沫嗎?還是不到蓋棺論定之時?
quote:
Originally posted by cwchang2100
quote:
Originally posted by helldog
有人說8-90年代AI失敗，是因為科學家們想讓AI像人一樣的思考，結果失敗了。現在的AI其實是玩統計學，然後AI到底是怎樣學習/推論的，為何AI最終會得出此結論，這方面的過程是黑箱，科學家們也是不知道，意思就是無法預測出AI的結論
其實不是這樣的.
AI之前的失敗有兩次:
(1)第ㄧ次是50-60年代的規則推論式的AI,
主要是以LISP語言為代表.
因為電腦容量太小,只能模擬人類的高階推理能力. (邏輯學)
但是缺點是沒有學習新知的能力.
其實那時就有人搞神經網路, (另一條路線)
但是只有數個神經元和單純的一兩層結構.
幹不了啥事,只是科學上模擬神經元.
(2)第二次是80-90年代的神經網路,
有人搞到兩層甚至多層神經結構,
理論上也有些突破,可以解一些簡單的問題.
但是電腦容量依然太小.
理論上的問題是沒找到正確更新,
多層神經網路的內層比重的演算法.
現在,電腦容量稍大,而且理論上也有突破.
找到如何更新多層神經網路的演算法.
一開始還侷限在影像辨認和語音辨認.
但是在Alpha Go證實可以進行高階的類思考後,
AI便急速爆紅.
IBM是走第一代AI的那個路線.而不是神經網路.
因為理論上用到了機率,所以被誤以為是統計.
統計是一種估算機率的方法.
以視覺辨識的AI來說,
神經網路所模擬的其實是人類的視神經.
第一層的神經元跟人類初級視神經的處理結構是一樣的.
這一層會抽取影像中的小範圍局部特徵,
像是小直線段,小轉角,之類的.這在80-90年代已經辦到了.
但是如何學習高階表示結構,這就是近年來的突破.
這一塊據我前幾年所知,醫學上也還無法在生理上找出切確的結構.
但是顯然新的演算法,可以達到部分的能力.
語音辨識也是類似的方法.
目前AI實際的應用也以辨識為大宗.
再來就是大數據的分類,
因為理論上,神經網路也能視為多維空間的分類器.
其實Alpha Go的高階推理能力,是蠻令人震驚的產物.
連Deep Mind自己也都被嚇一跳.
如何將這種高階推理能力應用在一般項目,而非特化的圍棋.
這恐怕才是Deep Mind十分想達到的目標.
其實人類智慧上還有多種能力,目前的AI是無法做到的.
科學家還有努力的空間.
不過,現在AI所展現的潛力,已經讓人目瞪口呆了.
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這些秘密話語來自活著的耶穌，由迪迪摩斯•猶大•多馬記錄。
他說：「任何人發現了這些話的意義，將不會嚐到死亡的滋味。」
多馬福音第1節
裝神弄鬼一整天，
撒潑噴糞最愛現，
肚中墨汁無半罐，
媽寶地狗是半仙。 |
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cwchang2100
我是老鳥
Cayman Islands
17243 Posts |
Posted - 07/04/2018 : 10:10:56
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quote:
Originally posted by helldog
你覺得現在的AI熱潮算是泡沫嗎?還是不到蓋棺論定之時?
現在是大家努力不讓AI變成泡沫.
但是離蓋棺論定就真的還早.
除非類似像Deep Mind的那些人,
又能搞出啥驚天地泣鬼神的新理論.
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這些秘密話語來自活著的耶穌，由迪迪摩斯•猶大•多馬記錄。
他說：「任何人發現了這些話的意義，將不會嚐到死亡的滋味。」
多馬福音第1節 |
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小毛
我是老鳥
Taiwan
10745 Posts |
Posted - 07/04/2018 : 11:01:10
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記得有報導說圍棋之後，人工智慧要改玩遊戲。如果玩的是像紅色警戒或是DOTA這類的即時戰略或是很講控制技巧的遊戲，那可能對於未來發展戰術層面人工智慧會有很大的進展。也就是說把人工智慧用在更有效率的殺人方面越來越進步了....XD
** 小毛的新幻想空間逐漸復活中(新增3D圖喔).....**
http://lordmrx.pixnet.net/blog
歡迎參觀 |
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metalfinally
路人甲乙丙
2805 Posts |
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小毛
我是老鳥
Taiwan
10745 Posts |
Posted - 11/26/2018 : 18:19:16
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漫畫從事人員注意啦，人工智慧會成為你的好幫手還是取代你呢？
Style2Paints 是一個利用 AI 幫線稿上色的神奇工具網站
https://chinese.engadget.com/2018/11/21/style2paints-ai/
它的圖層檔案格式甚至是 PSD 呢。
將線稿上傳至 Style2Paints 後，第一步就是選擇「畫師」，隨後 AI 就會依據該畫師的風格，自動替線稿完成上色。然而 AI 的判定往往無法 100％ 精準，利用網站中提供的工具做些修正和微調通常在所難免。完成上色後，你可以依據自己的需要，選擇是否為其增添各種光影渲染的效果。如果都滿意了，就把檔案下載到自己的電腦中吧。
Style2Paints 的介面基本上算是簡潔易懂，有使用過 Photoshop 的讀者應該都能輕鬆上手。但如果你沒有相關的經驗，這邊附上官方提供的中文使用教學，相信你很快就會出師囉。只是現在玩的人有點多，如果想玩的話，恐怕還要再耐心等待一下機會。要是對背後 AI 的運作方式有興趣，你也可以造訪官方於 GitHub 的分享一探究竟。
** 小毛的新幻想空間逐漸復活中(新增3D圖喔).....**
http://lordmrx.pixnet.net/blog
歡迎參觀 |
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toga
版主
Tajikistan
12781 Posts |
Posted - 11/26/2018 : 18:30:53
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用來為黑白A漫上色應該很有趣........XD
一萌二PAK三聯閃，四代歐風五國潘，十全側衛百戰鷹，成千蟲隼萬國繁。 |
Edited by - toga on 11/26/2018 20:12:48 |
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慎．中野
我是老鳥
27931 Posts |
Posted - 11/26/2018 : 20:29:52
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https://www.bbc.com/zhongwen/trad/world-46297549
人工智能、人民日報和習近平的中國：大數據時代的AI分析師從黨媒口舌讀懂中國
2018年 11月 23日
試想一下，一位《人民日報》的資深讀者，牢牢記住了該報70年來的所有報道，他能在今日的頭版中讀出什麼門道呢？
長久以來，中國官媒《人民日報》被認為是洞悉中南海最新政策的重要窗口，許多中國觀察家每天的第一項工作就是：埋頭細讀《人民日報》頭版，從中尋找變化的蛛絲馬跡。在不久的將來，記憶力遠超人類讀者的人工智能或能代勞這一工作。
最近，兩位身在華盛頓的年輕華裔研究員研發出一項名為「政策變動指數」（Policy Change Index）的人工智能程序，它猶如一位《人民日報》的死忠讀者，「熟讀」 該報及其前身《晉察冀日報》自1946年來發佈的全部200萬篇文章。
根據程序設定，如果這位人工智能讀者一覺醒來，讀到當日的頭版覺得非常驚訝，就說明這篇文章偏離了該報此前的採編思路。如果該程序持續對頭版信息感到「驚訝」，就意味著北京的宣傳思路轉向，新的政策可能要橫空出世了。
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順道把消息移來這邊，現在AI也會看人民日報讀風向了！
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「我乃是根據個人一向仰賴的研究方法而得出結論。我的方法就是：道聽途說加上斷章取義，然後歸納推理，最後忘掉訊息來源，開始強詞奪理，堅持我所言就是既定事實。」
史考特．亞當斯，《呆伯特之黃鼠狼當道》 |
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dasha
版主
41804 Posts |
Posted - 11/28/2018 : 07:18:34
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| Jump現在的黑白漫彩漫化早就是AI上色了,其他廠的軟體. |
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toga
版主
Tajikistan
12781 Posts |
Posted - 01/26/2019 : 21:47:43
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藍星無毛猿終究是沒那麼容易被替代......XDDDD
https://www.msn.com/zh-tw/news/techandscience/%E4%B8%8D%E5%A5%BD%E7%94%A8%EF%BC%8C%E6%97%A5%E6%9C%AC%E6%A9%9F%E5%99%A8%E4%BA%BA%E9%A3%AF%E5%BA%97%E6%9C%89%E4%B8%80%E5%8D%8A%E4%BB%A5%E4%B8%8A%E7%9A%84%E6%A9%9F%E5%99%A8%E4%BA%BA%E3%80%8C%E8%A2%AB%E9%9B%A2%E8%81%B7%E3%80%8D/ar-BBSF59a
日本的機器人酒店 Henn-na Hotel（日語為「奇怪」之意）2015 年開張時引起過不小轟動，這家位於長崎佐世保市豪斯登堡主題公園的酒店，被吉尼斯認證為全球首家以機器人員工為主的酒店，三年多以來，機器人員工數量由 80 個增加至 243 個，但據 《華爾街日報》披露，如今已有超過一半的機器人因效率低下被「解僱」。
用機器人提升服務效率的確是如今酒店行業的發展方向之一，例如萬豪旗下的部分雅樂軒和萬怡酒店就配備了用於為住客配送物品的機器人管家，阿里巴巴前不久也開了一家主打智慧的 「菲住布渴」，同樣配備了迎賓機器人、智慧音箱等科技產品，但 Henn-na 的野心更大，老闆澤田秀夫想打造「打造世界上最高效的酒店」，試圖用機器人取代大部分人類員工，包辦從入住、行李搬運到房間保潔、調製雞尾酒等全套服務，從而填補日本當地的勞動力短缺。
有句話說得好：「理想很豐滿，現實很骨感。」不少遊客慕名而來後卻是大失所望，沒體會到酒店有多智慧，反倒是一堆槽點，比如兩台行李車只能在平坦表面行走，淋濕了可能會壞，於是酒店 100 多間客房，兩台機器人能到達的只有 20 多間，各種苛刻的使用條件導致它們最後被棄用。酒店還曾在大堂放置過一批機器狗用於表演，但有客人向 《華爾街日報》表示 2016 年中期入住時，這些機器狗不是壞了就是沒充電，完全成了擺設。
被寄予厚望的房間助理機器人「Churi」的表現也沒好到哪裡去，它的智力水平僅限於調節空調溫度或完成打招呼這樣的對話，於是想向它詢問周邊景點訊息的客人只會大感失望，一位客人就向《華爾街日報》吐槽說自己在與 Churi 進行了「令人惱火的」交談後，忍無可忍地用手機撥通了前台電話尋求幫助，而他只不過想問一下房間的電話在哪裡，事實上酒店正是用 Churi 取代了客房電話，他們原本指望這個語音助理能夠處理客人的需求。
機器人不中用，導致的後果就是增加了人類員工的負擔，酒店經理承認員工的加班時間變長了，他們常常要解決客人在使用機器人方面遇到的各種問題，在迎賓機器人實在無法給出令客人滿意的答案後，最近終於有一名工作人員站在大堂為客人們提供航班和景點訊息。
「現在輕鬆些了，我們不用經常接到客人們的電話幫他們解決機器人的問題。」一名在酒店工作了三年的員工如此表示。
澤田秀夫承認過去三年多的經歷讓他明白，目前有許多工作仍只適合人類，「當你真正使用機器人時，你會發現有些地方並不需要他們，或者只是讓人煩惱。」
不過，他沒有放棄打造無人酒店的想法，Henn-na 酒店如今決定把重心轉向一些更常見的技術，比如新開的附屬樓將採用太陽能電池板供電，客房則使用人臉識別開鎖等，雖然不如原來夢幻，但卻實用多了。
一萌二PAK三聯閃，四代歐風五國潘，十全側衛百戰鷹，成千蟲隼萬國繁。 |
Edited by - toga on 01/26/2019 21:53:02 |
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BlueWhaleMoon
我是老鳥
13036 Posts |
Posted - 01/27/2019 : 03:19:37
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日本總是把新創的錢投入在莫名其妙的地方...
然後NICO沒錢。
說起來同樣是電腦助理，Amazon Alexa的戰略方針就成功的多 |
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慎．中野
我是老鳥
27931 Posts |
Posted - 02/17/2019 : 19:20:16
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https://www.nownews.com/news/20190216/3229556/
作業寫不完！學生買「寫字機器人」幫忙 家長氣炸砸爛
2019-02-16 23:09:02
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據《哈爾濱日報》報導，家長張女士表示，寒假期間，女兒的老師留了抄寫課文、作文、背單詞、數學卷等作業，自己也擬了「寒假作業計畫」。近日，張女士發現女兒僅花 2 天時間就把抄寫作業全都完成，且字跡工整，沒有錯字或是塗改的痕跡，女兒的「用功」讓她相當欣慰。沒想到，就在她幫女兒整理房間時，竟發現一個寫著「寫字機器人」的包裝盒，說明書上還強調「可以模仿各種筆跡抄寫文字」。
在張女士的追問之下，女兒才坦承拿了 800 多塊的壓歲錢網購了一台「寫字機器人」，為了盡早收到貨好趕完作業，她還多付了 30 元的快遞費用。原本張女士還不相信這台只有兩個金屬架搭成的機器能寫作業，但看到「寫字機器人」用女兒的字跡抄寫作業時，當場大吃一驚，更氣得直接把機器砸爛。
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https://www.youtube.com/watch?v=Z9oPqkd5kcg
寫字機器人
這個看起來很有趣啊！
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「我乃是根據個人一向仰賴的研究方法而得出結論。我的方法就是：道聽途說加上斷章取義，然後歸納推理，最後忘掉訊息來源，開始強詞奪理，堅持我所言就是既定事實。」
史考特．亞當斯，《呆伯特之黃鼠狼當道》 |
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GMM
路人甲乙丙
3333 Posts |
Posted - 02/17/2019 : 20:10:52
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| 等他研發書法版,過年書法大師寫春聯就輕鬆了 |
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慎．中野
我是老鳥
27931 Posts |
Posted - 04/06/2019 : 12:07:39
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https://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/2749884
成立10天就夭折！Google宣佈解散AI道德委員會
2019-04-05
〔財經頻道／綜合報導〕在科技快速發展下，AI、臉部辨識及其他新興技術都可能含有潛在道德疑慮，科技巨頭谷歌為了獲取該方面的建議，於3月26日啟動「先進技術外部諮詢委員會」（Advanced Technology External Advisory Council，ATEAC），然而短短10天內便因為谷歌員工反彈委員會人選，週四宣佈解散ATEAC。
...
ATEAC最初有8名成員，包括各技術領域的專家、數位倫理學家，但在前述人選出現爭議後，紛紛請辭。據《路透》報導，1位谷歌代表在電子郵件聲明中表示：「在目前的環境中，ATEAC很明顯無法按照我們的意願運作。因此，我們正解散委員會，並另尋其他方式執行。」
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各種AI上路勢在必行，但怎麼管AI還是個大問題。
個人有在注意一些軍用機器人的發展，挑戰各種道德勸說的開發案所在多有，下次大戰投入軍用Killing Machine幾乎已經可以確定了。
https://www.youtube.com/watch?v=TNYmzT22524
Vikhr: Reborn as Robot. Russian UGV equipped with drones and a precision battle module
https://www.youtube.com/watch?v=_fqaZC80R20
Milrem - Estonia Tracked Hybrid Modular Infantry System (THeMIS) UGV Combat Simulation [720p]
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「我乃是根據個人一向仰賴的研究方法而得出結論。我的方法就是：道聽途說加上斷章取義，然後歸納推理，最後忘掉訊息來源，開始強詞奪理，堅持我所言就是既定事實。」
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慎．中野
我是老鳥
27931 Posts |
Posted - 09/03/2019 : 21:52:52
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日本人開發了多足步行無人死光戰車。
https://youtu.be/MmdmiFvOvsg
強襲突撃型ЬみсЗ Ver.2.0
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「我乃是根據個人一向仰賴的研究方法而得出結論。我的方法就是：道聽途說加上斷章取義，然後歸納推理，最後忘掉訊息來源，開始強詞奪理，堅持我所言就是既定事實。」
史考特．亞當斯，《呆伯特之黃鼠狼當道》 |
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helldog
路人甲乙丙
4791 Posts |
Posted - 09/05/2019 : 14:29:03
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現在大陸某小學投入AI，用AI監控學生表情/行為，判斷他們是否認真上課，然後還能給出統計
裝神弄鬼一整天，
撒潑噴糞最愛現，
肚中墨汁無半罐，
媽寶地狗是半仙。 |
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慎．中野
我是老鳥
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metalfinally
路人甲乙丙
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