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前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202528）

關鍵字：人工智慧；洪水檢測；大語言模型；種族歧視；ChatGPT；機器人；手指
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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8月6日
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圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202528）
 
工程師開發人工智慧系統即時感測被淹沒的道路
美國萊斯大學的團隊開發了一個名為OpenSafe Fusion的AI系統，用以改善城市洪水期間對道路淹水狀況的即時感測。傳統的洪水檢測工具無法全面且快速地反映道路現況，尤其在洪水頻繁發生的現代城市。這個系統利用現有的數據來源，如交通警報、攝影機、行車速度等，並結合機器學習技術，預測道路是否淹沒，並支援負責任的AI操作，確保有人類監管以避免誤判。該研究發現，在模擬颶風哈維(Harvey)期間的洪水情況時，系統能觀察到約60%的道路，顯著提升了淹水道路的檢測能力。
參考來源: Engineers develop AI system for real-time sensing of flooded roads. TechXplore. 2024/08/27

研究人員發現大語言模型對使用非裔美語的人表現出隱性種族歧視
艾倫人工智慧研究所、史丹佛大學和芝加哥大學的團隊發現，大語言模型在回應使用非裔美語時，會表現出隱性的種族歧視。研究團隊訓練了多個大語言模型，並以非裔美語和標準美語別向這些模型提出問題，隨後觀察它們使用的形容詞。結果發現，大語言模型在回應非裔美語問題時，常使用如「懶惰」、「骯髒」、「愚蠢」等負面形容詞，而回應標準美語時則多使用正面形容詞。研究結果表明，儘管非裔美語已被過濾以避免明顯的種族歧視，但隱性的歧視依然存在，需要進一步改進這些模型以消除這類問題。
參考來源: Researchers find covert racism against people who speak African American English in LLMs. TechXplore. 2024/08/29

人工智慧模型無法像人類一樣邊走路邊學習
人工智慧(AI)模型，如ChatGPT背後的技術，目前無法持續學習，當有新數據出現時，必須從頭開始重新訓練，這過程非常昂貴。亞伯達大學的研究人員發現，大多數AI模型在初始訓練後，很快就會失去學習能力，許多人工神經元會變成「死去」或陷入零值狀態。這一限制使持續學習變得困難。然而，研究團隊提出了一種算法，能夠重新啟動這些神經元，使AI能夠繼續學習。儘管這一解決方案充滿潛力，但仍需在更大型系統上進行測試，以確認其有效性及大幅降低訓練成本的潛力。
參考來源: AI models can't learn as they go along like humans do. New Scientist. 2024/08/21

新型的兩指機器人可以解決現實世界實驗中的日常操作任務
Improbable AI Lab與麻省理工學院的研究人員開發出一種新型的雙指機械手抓器，旨在提升機器人執行日常任務的能力。這款手抓器以人類手指為模型，設計緊湊，並採用了串聯彈性驅動技術，能夠有效地抓取並放置各種形狀和質地的物品。在針對基本的「抓取與放置」任務（如處理餐具和易碎物品）進行測試時，該系統展現了令人滿意的效果。雖然目前的設計只有兩個自由度(DoF)，研究人員計劃在未來擴展至三指或四指版本，為開發更先進的家用機器人鋪平道路。(943字；圖1)
參考來源: New two-finger robotic hand tackles everyday manipulation tasks in real-world experiments. TechXplore. 2024/08/27


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