前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202522）

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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7月11日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202522）

何時信任人工智慧模型：新方法可以改善不確定性估計
使用最小描述長度原則(MDL)，能快速且準確地量化模型的不確定性。麻省理工學院的研究團隊發展了一種判斷機器學習模型(像是人工智慧)可靠度的方法，能讓機器更準確地告訴我們它有多有把握，這對醫療診斷或篩選求職者等需要「高度信任」的應用非常重要。傳統上，機器要做這些估計需要很複雜的計算，而且常常不準確。麻省理工學院研究團隊的解決方案，稱為IF-COMP，其基於一種最小描述長度(MDL)的原則，不需要複雜的假設，能更快、更準確地估計模型的不確定性。如此一來，便能知道機器什麼時候值得信任，何時需要更小心。此技術不但能讓機器在醫療和其他高風險領域更可靠，相關研究已發表於《arXiv》期刊。
參考資料：When to trust an AI model: New approach can improve uncertainty estimates. techXplore.2024/07/11

在人工智慧輔助下寫的故事更有創意、寫得更好、更有趣
AI雖然能提高個人創意，但可能讓大家的故事變得越來越相似，減少創意的多樣性。艾希特大學發表於《Science Advances》期刊的研究發現，AI可以幫助人們寫出更有創意和更有趣的故事，但也可能讓大家的故事變得越來越相似。研究團隊讓300位參與者寫短故事，並將他們分為三組：一組不使用AI，一組使用ChatGPT生成三句開頭，另一組可以從五個AI生成的點子中選擇。結果顯示，使用AI的參與者，尤其是那些原本創意較少的人，他們的故事質量提高了26.6%，不那麼無聊的程度提高了15.2%。然而，這些使用AI的故事之間相似性增加了10.7%，導致整體創意的多樣性減少。研究團隊提醒，如果出版業普遍採用AI生成的故事，可能會讓故事風格變得雷同，減少原創性。總結來說，AI能提升個人創意，但廣泛使用時需謹慎，以免損失集體創意的多樣性。
參考資料：Stories written with AI assistance found to be more creative, better written and more enjoyable. TechXplore.2024/07/12

新的神經網路像人類一樣做出決定
每天我們都會做出成千上萬的決定，像是過馬路和吃什麼，而這些決定經常依我們對周圍環境的觀察和過去經驗來做出。現今的機器人和電腦程式做決定時，無法像人一樣靈活應變，而喬治亞理工學院的研究團隊發展出一種新型神經網路，能像人一樣做出更靈活的決定，這個新網路叫RTNet，它學習了人類在做決策時會慢慢收集證據並作出最終判斷的過程。研究團隊訓練這個網路來辨識手寫數字，並讓它在有雜訊的圖片中進行任務挑戰，結果發現這個新網路在速度和準確度上都與人類表現相似，研究成果已發表於《Nature Human Behaviour》期刊。
參考來源: A new neural network makes decisions like a human would. TechXplore.2024/07/15

工程師開發OptoGPT用於改進太陽能電池、智慧窗戶、望遠鏡等
美國密西根大學的工程師們開發了一種叫做OptoGPT的AI技術，能快速設計出太陽能電池、望遠鏡和其他光學元件。這個技術的靈感來自ChatGPT，它能從所需的光學效果反向推算出最佳方案。傳統的光學設計通常需要專業知識和大量時間，而OptoGPT只需0.1秒就能完成設計，且設計出的結構比傳統方式更容易製造。研究團隊使用一個包含1000個已知設計結構的驗證資料測試了OptoGPT，結果顯示其設計與驗證資料間的差異僅為2.58%，相關研究成果已發表於《Opto-Electronic Advances》期刊。(1114字；圖1)
參考來源: Engineers develop OptoGPT for improving solar cells, smart windows, telescopes and more. TechXplore.2024/07/18

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