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2018/05/16

心得分享 美國AOC 32吋 曲面電競液晶顯視器LE32C1071




上禮拜有些許空檔時間跟著老公出門小約會,在門市看到

美國AOC 32吋 曲面電競液晶顯視器LE32C1071

覺得質感很不錯,聽店員說這款在網路上很熱銷,

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實習記者黃肇祥/綜合報導

為了讓機器人、人工智慧更像人類,許多研究機構都不斷嘗試讓機器學習人類的行為,其中「走路」正是其中備受矚目的項目,瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)研究團隊希望藉pchome個人賣場由改善關節的靈活度與智能演算法,讓義大利開發的 COMAN 機器人自然學會人類行走的方式。

▲COMAN 有關建構造,正好符合人體的結構。(圖/翻攝 YouTube)

COMAN 是一款具有宛如人類「關節」的機器人,可以依據任務組裝不同身體零件,EPFL 團隊對這款機器人撰寫新的控制程式碼,讓機器人學會保持身體的平衡。控制碼會讓機器人學習去分析自身位置、速度、關節角度等資訊,再傳送到控制中心給予各部位指令動作,研究員 Hamed Razavi 舉例說明,「如果有人推 COMAN 一把,我們的控制碼會計算腳必須放置在哪個位置,才能抵銷外力保持平衡。」

「讓機器人學會平衡走路只是最初的第一步!」Razavi 表示,下一步是要精進演算法,讓機器人有更廣泛的活動範圍,可以克服各種障礙的路面。研究團隊也期望演算法能以實際應用在現實社會,災難性的救援任務是他們的主要目標,先透過程式碼先讓機器人學會爬樓梯與開門兩個動作,接下來背負沉重的物體移動,最後甚至是能替殘疾人是製造義肢。

影片中可以看到 EPFL 團隊釋出的影片,COMAN 目前走路仍搖搖晃晃的,比起人類似乎更像企鵝,影片中也展示機器人背負物體移動的畫面,該項技術要完美模擬人類的行走方式看來仍需要一段時間,不過類似的研究其實不只是 EPFL,研發 AlphaGo 的 Deepmind 團隊也嘗試過類似的研究。

Deepmind 讓 AI 在設置許多障礙的虛擬環境中,操控人偶突破重圍,讓 AI 藉由操作人偶自己學會走路、奔跑、跳躍等動作,同樣是藉由修改演算法,採用一種名為「反饋學習算法」(reinforcement learning algorithm),可以幫助 AI 在不同環境靈活、自然的移動。要讓人工智慧與機器人更能貼近我們的需求,除了能接受命令與自行判斷之外,行為舉止也必須跟上人類的步伐才行。







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