前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202539)

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科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊發表於 2025年11月7日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202539)

開源平臺為人類與人工智慧團隊提供虛擬遊樂場
杜克大學開發了一個名為CREW的開放式平臺，專為研究人類與AI的協作互動而設計。該平臺模擬真實場景，提供如保齡球、尋寶和捉迷藏等遊戲，讓人類與AI在多樣化的任務中協作，並分析互動細節。CREW的特色是能捕捉人類即時且細緻的回饋，例如使用滑鼠在梯度刻度上給予即時意見，並結合眼動、腦波和心率等生理數據，深入了解互動模式。研究結果顯示，空間推理和快速決策等認知能力會影響人類與AI的協作效率。CREW還設置量身打造的任務，適用於多種科學領域的研究需求。未來，該平臺將加入多玩家模式和更複雜的策略場景，進一步推動人類與AI的協作研究。
參考來源：Open-source platform provides a virtual playground for human-AI teaming. TechXplore, 2024/12/20

穿越恐怖谷：研究人員開發機器人逼真臉部表情的技術
機器人即使擁有逼真的外表，面部表情的動作仍可能讓人感到不自然，尤其是表情切換時的不協調感。為此，大阪大學的研究團隊發展了一種基於波形合成的動態面部表情生成技術，將「呼吸」或「眨眼」等動作分解為波形，透過疊加方式即時生成複雜且自然的面部表情，省去事先準備大量動作數據的需求。該技術能依據機器人內部狀態進行波形調整，讓情緒變化自然體現在表情上。不僅增強了機器人的情感表達，也大幅提升人機互動的自然性。
參考來源：Crossing the Uncanny Valley: Researchers develop technology for lifelike facial expressions in androids. TechXplore, 2024/12/23

人工智慧系統可以從一張圖片中想像出整個世界
約翰霍普金斯大學的電腦科學家開發了一種GenEx的AI，能夠僅透過一張靜態影像「想像」並推理出周圍的環境，無需實際探索。使得AI能夠像人類一樣，利用過去經驗和對世界的理解來做出明智的決策，而不必親自檢查環境。GenEx使用複雜的世界知識來生成多種可能的環境情景，並為每個場景分配不同的機率，這一過程稱為「想像力增強的政策」。該系統在災難應變、導航應用、無人駕駛及沉浸式遊戲等領域具有重要應用潛力。研究結果顯示，GenEx能夠生成高品質且一致的觀察結果，並幫助用戶做出更準確的規劃決策，標誌著AI推理能力向人類智慧邁出了重要一步。
參考來源：AI system can envision an entire world from a single picture. TechXplore, 2024/12/19

自監督機器學習毋須重新訓練即可適應新任務
麻省理工學院與慕尼黑工業大學的研究團隊提出了一種新型的自監督學習方法，稱為「ContextSSL」，以克服傳統方法需依賴大量標籤資料和固定假設的限制。ContextSSL藉由引入「情境」這一概念，讓模型能根據任務需要，自動調整對數據的反應，例如保持對某些變化的敏感度或忽略。核心技術是一種類似人類學習環境的模型，使用轉換器編碼情境資料，記錄過去的狀態與變化方式。實驗結果顯示，該方法在多個電腦視覺與醫療數據集上表現優異，能適應多樣化任務需求，無需每次重新訓練模型。(998字；圖1)
參考來源：Self-supervised machine learning adapts to new tasks without retraining. TechXplore, 2024/12/23

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