Sphero 收購 STEAM 同業 LittleBits

知名 STEAM 教育產品品牌 Sphero 宣佈正式收購同業 LittleBits,兩家各自專長在編程機器人和電子玩具,現在整合之後就能為設計更多 STEAM 產品給教室、家庭和教育界。在新聞稿中,Sphero 和 LittleBits 合共售出超過 5 億美元的機器人和電子玩具產品,全球接觸到的學生數超過 600 萬,合共擁有超過 140 項在機器人、電子、軟體和 IoT 的專利。 Sphero 去年收購了 Specdrums,後來就推出了一款升級版的穿戴式音樂玩具,當大家認為 Sphero 會持續推出消費級 STEAM 產品時,卻又作出縮減人手和轉移發展重點。Sphero 現在就表示他們在收購 LittleBits 後,會加速全球的發展。

Toyota 為 2020 東京奧運會準備了各式機器人

誰都能猜到,機器人會在 2020 年的東京奧運會中扮演很重要的的角色。做為本土廠商的代表之一,Toyota 日前便公佈了為此次賽事準備的新品。其中最受人關注的,當屬上圖中這台場地支援機器人(Field Support Robot)。它看起來很像是小型的 e-Palette,作用是在投擲類的比賽中運送標槍、鉛球等各類比賽用具。當然,實際撿起用具的動作還是要人來完成,不過機器人的存在可以幫助減少場上的人力。 另外,Toyota 此次還展示了起座位嚮導、運送飲料和提供互動資訊等作用的各類機器人。機器吉祥物當然也不會少(如下圖),帶有物體探測和四肢遠端遙控機能的 Miraitowa 和 Someity 形象機器人,會在各個場館迎接來訪的觀眾。不光如此,據說 Toyota 目前還在「考慮」改進它們的兒童互動功能呢。如果明年你打算去現場觀賽的話,到時不妨留意一下這些機器東道主囉。

人工智慧系統自己學會了如何解魔術方塊

魔術方塊是有已知的演算法可以計算出最佳步數,也有人做出了僅需 0.38 秒就能自動將打亂的魔術方塊複原的機器人,但這次不一樣 —— 加州大學爾灣分校的研究學者們開發了一套完全自主學習的「DeepCubeA」人工智慧系統,在僅僅提示最終狀態的前提下,由 AI 自行研究出了解法。 像許多這類的系統一樣,科學家們自己也不知道 DeepCubeA 是如何搞懂怎麼做的,只是利用了「強化學習」的機制,放任機器自己研究該如何轉動。最終的成果是 DeepCubeA 只要 1.2 秒的時間就能完成計算,而且算出的結果大多數只要 20 步左右就能將方塊復原,大約 60% 的時候甚至就是最佳方案。這是該研究團隊第二次嘗試這樣的系統,第一代的方式大約要花 30 步,且需要約 10 分鐘的時間計算。 由於 DeepCubeA 不是專門針對魔術方塊而設計的演算法,其成功將有機會衍伸到類似的圖樣式謎題上。對於朝著開發可以自行理解問題,並計算出解決方案的 AI 系統來說,也是重要的一步吧。

NASA 出資試驗由衛星自行 3D 列印自己的太陽能板

NASA 宣佈了將出資 7,370 萬美元,與一間名為 Made in Space, Inc 的公司合作,試驗由衛星自己 3D 列印自己的太陽能板。這專案屬於 NASA「Tipping Point」計畫的一部份,由 NASA 資助民間企業,開發與太空產業相關的技術。 3D 列印對太空活動的意義及重要性自然無需多言,最主要的就是太空站所需的補給品,特別是備用的零件可以不用存放在太空站上,而是須要什麼就做什麼就好了。但 Made in Space 的野心可不僅止於此 —— 他們是真的想要在太空中從無到有打造出衛星或太空船來,達到真正「太空製造」的目的。而作為計畫的第一步,他們打算打造一台名為「Archinaut One」的迷你小衛星,預計 2022 年由 Rocket Lab 的 Electron 火箭發射。這個小衛星將在軌道上以 3D 列印的方式「打印」出兩條巨大的 32 英呎(近 10m)橫樑,用以支撐對應大小的太陽能板。這差不多是一般同樣大小衛星的太陽能板的五倍面積。 和之前的太空製造實驗不同,這枚衛星要求 3D 列印功能要能在無人協助的情況下,可靠地自行運轉,如果能順利實現的話,未來最主要的好處就是衛星比較不用煩惱如何將太陽能板、大型天線、反射鏡之類的大型結構折疊、收納來配合火箭整流罩的空間,反正就上了太空後再做出來就好了。此外,就是有些太空船外部零件的打造,可以直接交給機器人來,人類就不用特地出太空船一趟囉。

你的智慧喇叭未來有可能在你心臟病發時替你求救

一個人在家時突然心臟病發而求救無門的情況,想必是不少心血管疾病患者的惡夢。借助著機器學習與 AI 的幫助,未來你的智慧喇叭可能成為你的救星,在關鍵時刻替你求救。 美國華盛頓大學的研究學者打造了一個示範性的 AI,利用 911 報案電話中錄下的音訊樣本,讓 AI 學習心臟病發時特有的喘息聲。這個 AI 會先向室內廣播,請求附近的人協助做 CPR,如果沒有人回應的話,它就會自動播打 911 求助。錄音的樣本有經過挑選,盡量涵蓋從智慧喇叭到手機的各種不同的收音設備,來模擬各種有可能搭載這 AI 的裝置。初步的實驗顯示,該 AI 的誤判率僅 0.22%,如果間隔十秒後再聽到一樣的訊號,就基本完全不會誤判了。 科學家們可不只是示範可行性而已,事實上他們已經成立了一間名為 Sound Life Sciences 的公司,準備讓這個技術商品化。問題是,這個系統的前提就是收音的裝置要持續不斷地開著,不像目前的智慧喇叭那樣只有聽到指令才會啟動,因此直接套用在現有的 Alexa 或 Google Assistant 裝置上,難免會有隱私上的疑慮。比較可能的做法,是將它的判讀系統獨立建置在機器上,不用透過雲端,但這麼一來就會變成打造專門的機器,而不是利用愈來愈普及的智慧喇叭了。 無論是用什麼方法出現,有相關疾病的朋友都可以注意一下產品的推出 —— 對於獨居的老年人或高風險的族群,這樣的機器或許有天能救人一命呢。

Adobe 訓練 AI 來偵測 Photoshop 對臉部的修改

隨著機器學習與人工智慧相關應用的迅速開展,一些利用 AI 的潛在危險也逐漸浮出水面。雖然不是說像天網直接毀滅人類那種等級,但像 deepfake 這種將「假臉」貼到真人上的應用,除了有可能為公眾人物帶來無端的困擾外,更可怕是它可以讓領導人、政治人物說出虛假的話或做出虛假的事。如果不能立即被辨認為造假的話,甚至有可能對國家安全帶來危害。 Adobe 這裡就踏出了對抗這種假臉應用的第一步,採用「以毒攻毒」的方式,靠機器學習來辨識造假的圖片。當被訓練過的 AI 被用來辨識被 Photoshop 液化濾鏡修過的圖時,有高達 99% 的成功率,而相較之下人類僅有 53% 的成功率。不僅如此, AI 還能試圖「還原」修改前的原貌呢。 Adobe 認為在當今世界上,數位內容愈來愈難被信任,如果說發現圖片是否被修改變得和修改圖一樣容易的話,每個人就都能有工具來找出圖片的真相了吧。

Uber Elevate 準備今夏開始試驗用無人機來送食物

雖然說 Uber 在 2019 年第一季淨損達 11 億美元,但 Uber Eats 一邊卻賺了 5.36 億美元,年增率有 89% 之譜。因此也就無怪乎掌管 Uber 旗下的飛行業務的 Uber Elevate 會對利用無人機來送食物感興趣了。該公司稍早宣佈了最快今夏就能開始試驗用無人機來送食物的服務,初步將在緊鄰洛杉磯的聖地牙哥市登場。 不過據 Bloomberg 報導,Uber Elevate 並不會一開始就直接送餐到你家 —— 為了避免噪音汙染和減少食物砸到行人腦袋的意外,Uber Elevate 的服務將先送到指定降落地點,有可能是畫定的區域,或甚至是指定 Uber 車輛的屋頂,再由 Uber Eats 的送貨員完成最後一小段路。雖然這樣聽起來是麻煩了點,但畢竟用飛的還是比塞在交通裡快,Uber Elevate 預期同樣約 2.4km 的路程,用無人機的話只要花大約 7 分鐘,比一般道路的 21…

LG 要為家電、機器人開發客製 AI 晶片

在過去幾年中,LG 一直都在努力以「ThinQ」之名推進旗下產品對 AI 特性的整合。而現在他們又計畫開發新的客製晶片,用來實現「未來掃地機器人、洗衣機、冰箱甚至空調」裝置內的 AI 處理機能。在此之前,我們也聽說過 Amazon 正在開發晶片以幫助 Alexa 完成離線工作的傳聞。而 LG 要做的 Neural Engine 也是基於類似的概念,它無需連線雲端就能對圖像、聲音數據進行處理。 不光如此,在離線狀態下裝置的安全性相對來說也會更高,用戶不用擔心自己家裡的東西會被駭客從遠端控制,隱私方面可以得到更大的保障呢。

Google 將 Assistant 移到了本地端,下指令不用再等網路延遲了

Google 的 Assistant 極為強大,但到現在為止因為語言辨識模組大小(多達 100GB)的限制,每個指令都要先傳到雲端,處理過後,再將文字傳回本地端,造成一段不短的延遲。在稍早的 Google I/O 上,Google 宣佈了由於深度學習技術上的突破,他們成功地將語音辨識模組縮小到了 500MB 大,已經能合理地安裝在智慧型手機上,在本地端執行了。如此一來,最明顯的變化,就是未來「住」在手機上的 Google Assistant 可以提供近乎瞬間的反應,不再有延遲,也讓語音輸入更加快速自然。 在現場的示範中,新的 Google Assistant 不用「OK, Google」來啟動,而可以接受如同連珠炮一般的語音指令與輸入,並且在回應訊息、搜尋照片、傳送照片、寫 Email 等一連串的操作中,都完成的一絲不苟。這個「縮小版」的 Assistant,預計應該會在今年稍晚來到 Pixel 手機上。 此外,Google 也宣佈了將把去年 I/O 上令人印象深刻的 Duplex 語音訂位助理類似的概念,放到了網路上,稱為「Duplex on the Web」。舉例來說,你可以對助理說,「透過某租車公司租車」,助理就會自動打開該租車公司的預約頁面,然後自行讀取上面的各種表格,並且自動判斷讓在每一格內填入什麼資訊。如果碰到它已經知道的資訊(例如你是為了下週的渡假租車)的話,你很有可能從頭到尾都不用輸入什麼資訊,只要一路檢查然後按確定就好了。甚至它還會找到你上次租車時選的車款建議給你呢。CEO Sundar Pichai 表示這個 Duplex 網頁助理和語音的姐妹一樣,不用企業端的配合就能自動運作,當然他們也在積極收集使用者和企業雙方的意見,讓它更加好用。