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前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202524）

關鍵字：人工智慧(AI)；推理；物聯網；機器人；細菌；葛萊美獎；獎項預測；土壤液化；風險預測；
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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25日
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圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202524） 
 
目前的測試無法評估人工智慧的理解和推理能力
在人工智慧界，對於機器「智慧」的定義沒有共識，關於理解的高階聲明通常基於以資料集為基礎發展的AI模型是否能提出正確回應。但專家指出，人工智慧在以通用能力命名的基準上超越人類，與人工智慧在通用能力上超越人類並不相同。測試顯示，僅僅改變資料集排列順序即可影響AI模型的回應準確度，因此，需要有系統地深入研究理解所需的機制，使用所謂的反事實任務來測試人工智慧模型能否掌握基本概念，並分析人工智慧處理簡單到複雜問題的能力，或直接探討人工智慧在什麼情況下會失敗，以及測試常識推理能力等。
參考來源: AI’s understanding and reasoning skills can’t be assessed by current tests. Science News. 2024/07/10

自供電「蟲子」可以掠過水面來偵測環境數據
賓漢頓大學的研究團隊開發了一種能夠自供電的「蟲子」，可以掠過水面並偵測環境數據，這項創新可能會徹底改變水上機器人技術，研究成果已發表於《Advanced Materials Technologies》期刊。隨著物聯網的發展，預計到2035年將有超過一兆個自動節點融入人類活動中，而其中大部分將需要在水中運作。這種新型水上機器人使用細菌發電技術，比起太陽能、動能或熱能系統更可靠。裝置的一面為親水性，另一面則為疏水性，可以吸收水中的養分供給細菌孢子生產電能。當環境適合時，細菌變成活細胞並產生電力；當環境惡劣時，細菌回到孢子狀態，延長了裝置的運行壽命。研究中顯示，這些裝置能夠產生接近1毫瓦的電力，足以操作機械運動和感測器來追蹤環境數據，未來將探索哪些細菌在惡劣海洋環境下能夠最佳地產生能量。
參考來源: Self-powered 'bugs' can skim across water to detect environmental data. TechXplore. 2024/07/29

人工智慧工具用葛萊美預測挑戰博弈網站
預測葛萊美獎的獲獎者是一個主觀且複雜的過程，傳統方法很難準確預測。紐約大學的研究團隊開發了一個AI工具，能分析歌曲的特徵和流行度，精確預測葛萊美獎的獲獎者。該工具使用從2004年到2020年間的提名歌曲資料，結合Billboard排名和Google搜尋量等變量，訓練AI算法來學習這些歷史資料。該算法還考量了歌曲的音樂特徵，如聲學性、舞蹈性、能量和語言特徵，透過Spotify資料和自然語言處理算法來分析歌曲的歌詞情感。結果顯示，AI工具能夠準確預測2021到2023年所有三個獎項類別（年度歌曲、年度唱片和年度饒舌歌曲）的前三名。這項研究發現了多種與成功歌曲相關的因素，展現機器學習在音樂獎項預測中的潛力。
參考來源: Towards smart cities: Predicting soil liquefaction risk using artificial intelligence. TechXplore. 2024/07/31

利用人工智慧預測土壤液化風險
城市規劃面臨土壤液化風險，需要準確的預測方法以協助都市發展和基礎設施規劃。日本芝浦工業大學研究團隊成功開發出預測土壤液化風險的人工智慧模型，並應用於橫濱市。該模型結合多種機器學習技術，提高了預測準確度，可生成全面的風險地圖。這項技術有助於加強城市規劃、基礎設施建設和應急準備，以智慧化方式協助城市應對地震活動的衝擊和土地開發的影響。(1059字；圖1)
參考來源: Towards smart cities: Predicting soil liquefaction risk using artificial intelligence. ScienceDaily. 2024/08/01
 
 

 
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