前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202526）

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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30日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202526）

研究人員設計機器人幫助兒童安全過馬路
加州州立大學弗雷斯諾分校開發了一款名為CrossBot的機器人，專門幫助學童安全過馬路。這款機器人配備了雷射測距儀、攝影機、雷達和喇叭等多種感應器，能夠360度監控環境，並在車輛停下時指示學童安全過馬路。CrossBot的創新設計源自於研發人員送女兒上學時發現的問題，並且在城市街道測試中達到超過90%的準確率。不過，家長對機器人的可靠性和是否能取代人類交通護衛存在疑慮。然而，面對持續的導護志工短缺問題，CrossBot或許是一個有效的解決方案，能在關鍵時刻和高需求區域提供額外的安全保障。
參考來源: Researcher designs robot to help children cross streets safely. TechXplore. 2024/08/10

新研究發現，人工智慧對人類並不構成生存威脅
由University of Bath和Technical University of Darmstadt研究團隊發表於62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics的研究成果指出，該團隊認為像ChatGPT這樣的大型語言模型(LLM)不會對人類構成生存威脅，因為它們無法獨立學習或獲得新技能。研究成果顯示，儘管LLM在遵循指示和生成複雜語言方面表現出色，但它們缺乏生成推理能力，無法形成自己的見解或結論。這意味著它們仍是可控、可預測和安全的，沒有發展出危險能力的潛力。研究團隊並強調應關注AI被濫用的現實問題，而不是毫無根據地將精力放在擔憂AI成為生存威脅。
參考來源: AI poses no existential threat to humanity, new study finds. Science Daily. 2024/08/12

實驗顯示，大語言模型隨著語言能力的進步，會發展出現實的自我理解
麻省理工學院(MIT)研究團隊進行了一項實驗，探索大語言模型(LLM)是否能夠發展出對現實的自我理解。研究團隊設計了一組簡單的機器人導航問題，並訓練LLM來解決該問題，隨後使用探測技術觀察LLM的內部運作。儘管LLM從未被直接教導如何控制機器人，仍然自發地形成了對導航問題的內部理解，並能以92.4%的準確率生成正確指令。此一結果挑戰了我們過往對LLM的理解，並表明LLM可能比我們想像中更能理解語言的意義。
參考來源: Experiments reveal LLMs develop their own understanding of reality as their language abilities improve. TechXplore. 2024/08/14

人造複眼以更低的成本及更高的靈敏度來改變及其人的視覺
香港科技大學(HKUST)的一個研究團隊，成功研發出一種全新的人造複眼系統。這項創新技術不僅成本更低，其靈敏度更是現有市場產品的兩倍以上。該系統以複眼的視覺能力為靈感，將徹底革新機器人的視覺技術，提升機器人在導航、感知及決策方面的能力。這一技術在無人機灌溉、災難救援等任務中，以及自動駕駛和智慧城市中都具有廣泛應用的潛力。該系統克服了傳統設計中的複雜性和穩定性問題。(888字；圖1)
參考來源: Artificial compound eye to revolutionize robotic vision at lower cost but higher sensitivity. ScienceDaily. 2024/08/08

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