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人工智慧會比我們聰明嗎?面對AI的潛在隱憂與未來展望——《霍金大見解》

天下文化_96
・2019/03/12 ・1949字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 516 ・六年級

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編按:本書為霍金留給世人的 10 個大哉問與見解,期盼讀者能藉由站在霍金這位巨人的肩膀上得到更多啟發與省思。本文為大哉問之九:人工智慧將會比我們聰明嗎?

機器人需要法定「人格」嗎?人類面對機器人的新挑戰

最近頗受矚目的 AI 議題,是歐洲議會所起草的一項法案,特別針對機器人與 AI 的研發製造,提出了明確的規範。讓人有點驚訝的是,這項法案把電子人格(electronicpersonhood)包括在內,對於最先進的 AI 系統,規範了相關的權利與義務。

無論何時,研發人員都應確保,所有的智慧型機器人都必須設有一個死亡開關。圖/pexels

歐洲議會的一位發言人評論道:隨著我們在日常生活中,有愈來愈多領域受到機器人的影響,我們必須確保機器人不僅是在現在、而且未來也將會,持續為人類提供服務。

有一份呈給歐洲議會參酌的報告,主張:世界正處於新工業機器人革命的開端,我們應審慎考量,機器人可否擁有「電子人」(electronic person)的法定權力——若以類似「法人」的定義來看,答案是可行的。然而,這份供歐洲議會參酌的報告也強調了:

無論何時,研發人員都應確保,所有的智慧型機器人都必須設有一個「死亡開關」。

但即使有如此先進的立法,對於在發現號太空船上與哈兒(HAL 9000)相處的五名科學家來說,卻沒有任何幫助。在庫柏力克(Stanley Kubrick)導演的科幻電影《2001太空漫遊》中,哈兒這部擁有強人工智慧的超級電腦,察覺到太空船上的科學家有意關閉主機開關來殺死自己時,決定先下手為強,製造出很多假狀況,意圖殺死這幾位科學家。

當然,這只是科幻電影的情節。不過,我們還是得面對事實。奧斯本.克拉克(Osborne Clarke)跨國法律顧問公司的律師布雷澤爾(Lorna Brazell)在一份報告中指出:我們沒有給鯨或大猩猩所謂的「人格」,所以並不需要直接跳到「機器人格」。

在未來的數十年內,AI 可能會超越人類的智能,進而對人與機器人之間的關係,形成挑戰。圖/pixabay

當然,隱憂一直都在。這份報告也指出,在未來的數十年內,AI 可能會超越人類的智能,進而對人與機器人之間的關係,形成挑戰。

虛擬的「數位替身」:人不必親自到場,就能與世界互動

預估在2025 年,世界上大約會有三十座巨型都市,每座巨型都市的人口將會超過一千萬。這麼一大群人,吵吵鬧鬧、時時刻刻都在要求取得各種貨物與服務,科技的進展能趕得上我們這種希望即時交易的快速節奏嗎?在網路購物的流程中,機器人一定能幫得上忙,但是速度必須快到每一筆購物都是當天遞交到消費者手上才行,否則就稱不上購物革命。

圖/wikipedia

人不必親身到場,就能與世界互動——這種機會正在快速增加中。對我們這些城市人來說,都市的生活已然過於忙碌,若是自己能有個分身,來幫忙分擔一些工作呢?想必你曾這樣想像過,我也覺得這個想法頗吸引人。擁有一位實用的「數位替身」,聽起來像是一個雄心勃勃的夢想。但是,最近的科技發展告訴我們,這也許已經不是遙不可及的夢想。

在我年輕的時候,科技的進展給了我們一個「可以享受更多休閒時光」的願景。但事實卻是,當我們有能力做更多事情的時候,我們卻變得更忙碌了。

目前的城市,已經充滿許多可以擴展我們能力的機器,但如果我們可以同時出現在兩個地方呢?我們已經很習慣在電話轉接的系統裡、以及公告廣播中,聽到自動語音了。現在,科學家兼發明家克拉夫特(Daniel Kraft)正在研究,我們如何能以虛擬方式複製出自己。這個問題的關鍵是:

一個分身可以多麼逼真?

智慧型互動導師或聊天機器人,在教育與娛樂上的應用,例如大規模開放線上課程(MOOC),已經證明相當有用。那麼,請想像一下有個「數位演員」,它們不僅青春永駐,還能表演出許多高難度、甚至是不可能的動作,該是多麼令人興奮的一件事!而我們未來心目中的偶像,也可能不會是一個「真人」。

如何與數位世界互動,是決定我們如何形塑未來世界的關鍵。圖/pexels

如何與數位世界互動,是決定我們如何形塑未來世界的關鍵。在未來的智慧城市裡,每個智慧家庭裡的裝置,無論是使用者介面或操作方法,都會非常符合直覺,你在與這些機器的互動上,絲毫不會覺得費力或有負擔。

本文摘自《霍金大見解:留給世人的十個大哉問與解答》,天下文化,2019 年 2 月出版。

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天下文化_96
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天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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讓人工智慧為 VTuber 團隊撐腰!——AI幫你一鍵生成虛擬音樂家!
研之有物│中央研究院_96
・2021/11/03 ・5051字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文│林承勳
  • 美術設計│林洵安

自動化音樂展演的可能性

人工智慧(簡稱 AI)技術日新月異,不只打敗人類圍棋高手,現在更用在醫療、交通、金融、資安各領域,遍佈了你我的日常生活。中央研究院資訊科學研究所副研究員蘇黎讓 AI 又多了一項新技能:自動化音樂展演。「虛擬音樂家系統」創造出具有動畫形象的虛擬人物,配合真人一同演出,而且演奏動畫和音樂伴奏皆可自動產生。未來,經營 VTuber(虛擬 YouTuber)背後可能不再需要龐大製作團隊,只要專注在企劃和劇本,其他讓 AI 幫你一鍵生成!

蘇黎與研究團隊開發的虛擬音樂家系統。圖/研之有物、Unsplash(資料來源:蘇黎)

真實與虛擬合奏的貝多芬小提琴奏鳴曲

虛擬音樂家系統,這是蘇黎與其團隊最近的研究成果,他將 AI 應用到音樂表演現場,並試圖推展到整個多媒體產業。這套系統已實際在舞台演示,並與多個音樂展演團隊合作,包括:沛思文教基金會、清大 AI 樂團、長笛家林怡君、口口實驗室等。

以近年蘇黎舉辦的音樂會為例,主要可分為兩部分,一個是台上親手彈奏著貝多芬〈春〉第一樂章伴奏部分的真人鋼琴家;另一個,即為該場演奏的特別之處:正在螢幕裡演奏主旋律的虛擬小提琴音樂家。這場表演是人類與「虛擬音樂家系統」的巧妙組合,真人鋼琴家彈奏的過程中,虛擬音樂家系統除了負責合奏,同時還要生成螢幕上虛擬演奏者的動畫身影。

蘇黎與研究團隊公開展示真人音樂家與虛擬音樂家的合奏。圖/蘇黎(虛擬音樂家 Virtual Musician

不放槍、不搶拍的自動伴奏系統

虛擬音樂家系統的「自動伴奏」,不同於卡拉 OK 的機器伴奏,演奏者不需配合伴唱音樂,而是程式控制伴唱音樂以配合演奏者,讓演奏者自由詮釋樂曲。但因為要配合真人演出的現場發揮與不確定性,自動伴奏的運算必須又快又準。蘇黎指出,這也是研究中比較具有挑戰性的部分。

自動伴奏系統的音樂偵測器、音樂追蹤器與位置估算單元,讓虛擬音樂家精準掌握真人演奏實況。

舉例來說,想要跟人合奏,首先要確定能同步開始,這個重責大任就由自動伴奏系統中的「音樂偵測器」擔綱。「音樂偵測器是偵測音樂什麼時候發出,但現場會有其他聲音,不可以讓機器聽到雜音就以為演奏開始了。」蘇黎說,因此團隊會先將整個樂譜,輸入到虛擬音樂家的自動伴奏系統中,並在演奏會場早早就讓系統持續待命,只要音樂偵測器偵測到樂譜的第一個音,伴奏隨即啟動。

自動伴奏系統在確認演奏開始之後,馬上又有另一項任務:追蹤音樂進度。因為每位音樂家會有自己的演奏風格,而且真人不管如何熟練,都還是有可能出現搶拍或延遲等變數。追蹤音樂進度的這項任務,便由自動伴奏系統中的「音樂追蹤器」和「位置估算單元」來執行。

「音樂追蹤器採用多執行緒線上動態時間校正(online dynamic time warping)演算法,每一個執行緒在最短時間內各自計算並取平均值,以找出最貼近該音樂家當下演奏速度的數值。」蘇黎解釋,追蹤器抓到現場演奏速度後拿來跟參考音樂檔案比對,就能推測多久後會演奏下一個音。至於位置估算單元,則是用來估計當下已演奏到整個樂譜的哪個位置。

虛擬音樂家系統藉由上述的自動伴奏技術,追蹤真人演奏進度,並自動觸發並演奏相應的聲部。目前團隊已經將偵測到觸發伴奏的平均延遲控制在 0.1 秒左右,但蘇黎的目標是要降低到「0.01」秒內。蘇黎表示,音樂心理學已證實,就算是沒有經過專業訓練的一般人,0.1 秒的誤差聽起來仍非常明顯,「延遲 0.01 秒可以勉強不引起業餘人士的注意;但面對專業音樂家時,延遲可能要到 0.001 秒左右才能過關。」

自動伴奏系統可以即時追蹤音樂進度,判斷真人音樂家目前已經演奏到樂曲的哪個位置。圖/蘇黎(虛擬音樂家 Virtual Musician

訓練 AI 自動生成虛擬音樂家動畫形象

現場音樂表演是影音的雙重享受,所以虛擬音樂家除了擁有自動伴奏的「聲音」,還需要擁有將表演動作形象化的動畫「影像」。

真人音樂家演奏時,不論是情感的表達、與其他合奏者及觀眾互動、還有操作樂器的動作等,都存在個人差異,沒有一套固定標準。例如拉琴的手勢,10 個音樂家可以有 10 種不同的習慣。因此蘇黎與研究團隊採取的方法是:取得大量影音資料,讓 AI 學習如何製造虛擬音樂家的肢體動作。

首先,徵求多位專業小提琴演奏者,穿上有標記點的特殊衣服,站在有動態捕捉裝置的空間中,演奏不同風格曲目。蘇黎使用的 3D 動作偵測技術,會偵測音樂家全身骨骼的關節點,作為虛擬音樂家動畫生成的訓練資料,並在訓練動畫生成模型的過程中,重點關注持弓的右手如何移動。

透過 U 型網路、自注意力機制等核心技術,來輸出虛擬音樂家動態肢體影像。

在訓練 AI 與生成動畫影像的過程中,需要卷積神經網路來協助完成工作。蘇黎團隊採用的模型是 U 型網路(U-net),負責圖像之間的轉換,由編碼圖層傳到解碼圖層。它的優點是速度快,而且輸入輸出格式相對容易設計,能一次輸出大量資料點。「 U-net 可以一次輸出單一時間的所有肢體骨架點,而非一個一個骨架點逐步輸出。」蘇黎說。

蘇黎與研究團隊採用 U 型網路模型訓練 AI,自動生成虛擬音樂家動畫影像。圖/蘇黎(Wu, Y. T., Chen, B., & Su, L. (2020)

除此之外,還有自注意力(self-attention)機制,讓 AI 學習判斷肢體動作與音樂的相關性。因為肢體動作跟音樂都是序列形式,有時間上的關聯性,假設真人音樂家某個動作在大鼓響起時一直出現,就會判定兩者存在關聯。之後自注意力機制在虛擬動作生成過程中,只要聽到該音樂的大鼓聲出現,就會發出明顯訊號,認為此時要搭配相應的肢體動作。

簡單來說,想要自動化生出虛擬小提琴家,不僅聲音要到位,動畫也要足夠精準。音樂需要自動伴奏系統,即時追蹤真人演奏者的進度並觸發伴奏;而相應的肢體動作,則有賴透過 U 型網路與自注意力機制,讓 AI 在音樂現場了解此時要搭配何種動作。

虛擬音樂家動畫的比較,左邊採用之前的研究,動作較不精準;中間是蘇黎團隊研究成果,自動生成的動畫骨架已有較多變化,並且右手拉弓動作較為準確;最右邊是符合真人動作的演奏動畫,需人工製作。圖/蘇黎(虛擬音樂家 Virtual Musician

進階挑戰:由聽覺到視覺的跨感官轉換

自動生成聲音和影像後,研究團隊還有一個更進階的目標。「我們想讓機器聽到某一首歌,就聯想到一幅畫。但坦白講,這種音樂到視覺風格轉換(music-to-visual style transfer)非常困難。」蘇黎說。當初有學生向他提出這個構想,想要訓練 AI 將音樂與畫面連結。只是這設定一開始就困難重重,因為最重要的訓練資料幾乎是無法取得。

AI 並非無中生有,機器學習有賴龐大、高品質的資料。

想要讓 AI 學習聽音樂聯想畫面,就必須要有真人示範,聆聽音樂並畫出心中所浮現的畫面來當作訓練資料。找人聽音樂不難,但找來的人未必善於繪畫;即使花大錢請畫家參與實驗,人少沒有代表性,人多則風格又可能大相逕庭。「演奏動作還有跡可循,但大家聽音樂腦補的畫面都不一樣,這樣是沒辦法當作訓練素材的。」蘇黎點出其中關鍵。

研究團隊決定退而求其次,改成在一組音樂跟一組影像資料庫,透過兩者之間共享的語義標註(labels),試圖建立起對應關係。就像是電腦在連連看,如果配對起來共通點還算合理就成功。此時問題又來了,所謂「合理」實在難以界定,於是執行標準只好再一次降低,音樂與畫面的共同標註越簡單越好。

「雖然這跟當初想像中的差距非常大,但目前我們也只能用創作年代來當標註。」蘇黎說,經由創作年代這個共同標註,電腦聽到 1800 年的樂曲就會連到同樣年代的圖畫。即使不符原本理想,模型建立起來後,在虛擬音樂家系統裡還是可以發揮一些功能,像是為演奏會搭配符合音樂年代的背景畫面,或色彩效果。

蘇黎團隊風格轉換的案例,透過共享語義標註,在電腦聽到印象樂派作曲家德布西的音樂(Sarabande in Pour le piano, L. 95(1901))之後,原本為巴比松畫派的圖像(The Lake Her Lone Bosom Expands to the Sky(1850)),會轉換成印象畫派風格。圖/蘇黎(Crossing You in Style

如何成為音樂資訊研究者?

在虛擬音樂家系統之前,蘇黎與實驗室團隊(音樂與文化科技實驗室)在自動音樂採譜方面的研究已經有豐厚成果,他們研發出開源工具《Omnizart》。

《Omnizart》是音樂與文化科技實驗室研究成果集大成的實用開源工具。

它具備當前全世界最多樣樂器組合的分析功能,只要輸入一段音樂,不管是鋼琴獨奏、多重樂器、打擊樂,還是和弦辨識、節拍偵測,甚至是困難的人聲處理,都會幫你分析。

「像鋼琴這類樂器的話,是音樂進去《Omnizart》,生出 MIDI;而人聲進去會輸出成供電腦判讀的數位資料。」蘇黎解釋,透過這些數字化的音訊數據能了解每一瞬間的音高變化,或是泛音、抖音等手法。研究自動採譜 AI 是因為,蘇黎想探究如蕭邦的夜曲等,這些百年來不斷被重複演奏超過千百次的古典樂,在不同時代、風格迥異的音樂家手中究竟是如何被詮釋。

而這次蘇黎用 AI 創造虛擬音樂家系統,同樣也是源於本身對音樂的喜愛與好奇。不是科班出身的他能彈奏鋼琴、吉他,會吹小號,喜歡聽經典的古典樂。對蘇黎來說,興趣是驅使研究向前的一大動力,他認為身為研究者必須要時常探索新的領域,因此常會要求自己不斷接觸世界各國的在地歌謠。

蘇黎的下一步,是以現有虛擬音樂家系統為基礎,加入更多細膩動作(例如臉部表情)的虛擬多人樂團。他也坦言目前自動伴奏系統、肢體生成還有風格轉換這三項技術,都還有很大的進步空間。想訓練電腦產生出更貼近真人演奏者動作的虛擬音樂家,必須花大量人力取得更多影片資料。「民眾常以為不用多做什麼 AI 就會自己學習,但真相是沒有夠好的資料什麼都不用談。」蘇黎解釋,AI 研究者的時間幾乎都耗在蒐集資料上。

同時,研究室也在規劃下一場發表。蘇黎認為,實體演奏會是考驗研究品質最好的方式。除了訓練好模型,現場還有很多要克服的變數,像是很多音樂廳沒有網路,團隊必須將整場演奏會所需的模型,事先設計成用一台筆電就能執行。「總不可能演奏到一半,資料量太大電腦跑不動,然後要跑出去連網路吧。」蘇黎笑著說,音樂會現場要面對很多做研究時不曾碰到的狀況,是很刺激、有挑戰性的任務。

AI 將是未來主流,是好、是壞終究取決於人心。

AI 出現之後,自然也面臨許多批判,例如工作是否會被 AI 取代,甚至以 AI 操控虛假言論或用在軍事用途,但蘇黎覺得,主導權終究還是躲在背後操作的「人」。同樣,隨著虛擬音樂家系統日漸完善,真人音樂家是否擔心未來飯碗被搶走?令人意外的是,蘇黎說身邊最期待這個系統的反而就是與他合作的藝術家,「別小看他們,藝術家可是一群勇敢、期待新事物、信仰未來的人。」

蘇黎未來研究方向是以現有虛擬音樂家系統為基礎,再加入更多細膩動作的虛擬多人樂團。他坦言目前自動伴奏系統、肢體生成還有風格轉換這三項技術,都還有很大的進步空間。圖/研之有物

延伸閱讀:

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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AI 讓羽球訓練更聰明!智慧球拍上手,揮拍「爆發力」一測就知道
科技大觀園_96
・2021/10/18 ・3852字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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「啪!」「啪!」在臺南新豐高中的羽球場上,球拍強力揮擊的聲響不絕於耳,幾位選手正奮力廝殺著。但這場羽球賽有點不同,因為旁邊還架著一具電視螢幕,而選手手上的球拍也不太一樣。練習賽結束後,教練與選手聚集在螢幕前,對著螢幕上的揮拍速度、爆發力指數等數據,熱烈地討論了起來。

會出現這麼特殊的景象,是因為新豐高中的羽球隊從去年(2019年) 5 月起,開始做為科技部計畫「從中樞系統建構雲端 AI 運動訓練歷程分析與疲勞診斷系統:以羽球項目為例」(以下簡稱「AIOT 智能羽球訓練模式」)的實驗基地,而這個計畫由成功大學體育健康與休閒研究所特聘教授蔡佳良領軍,希望利用人工智慧,將羽球的訓練科學化,達到最有效精準的訓練效果。

這項計畫包含五個部分,包括智能球拍、智能手錶、高速攝影動作捕捉,以及雲端 AI 運算中心和顯示各項運動與生理數值的 APP。智能球拍、智能手錶、高速攝影負責收集運動資訊,將資訊以 Wifi 網路上傳到雲端的 AI 運算中心計算後,結果呈現在電腦螢幕及專用的手機 APP 上,讓教練與選手一目了然。 

AIOT 智能羽球訓練模式計畫所研發的智能球拍、感測晶片、智能手錶,以及專用的 APP。圖/簡克志攝

 計畫中使用的雲端計算中心是成大電機系教授王振興所主持的人工智能數位轉型研究中心 ,智能球拍、手錶等裝置不斷上傳的資料,會持續訓練 AI 演算法自身,讓演算法變得愈來愈精準。

為了讓訓練過程面面俱到,蔡佳良組了一支跨領域的「黃金陣容」,除了專研腦波與眼動的自己外,還找了工程專業的成大電機系教授王振興、負責 AI 演算法的逢甲大學自動控制工程學系副教授許煜亮、專研運動傷害的成大物理治療系副教授蔡一如,每位成員的專業領域都不一樣,在計畫中各司其職。

計畫團隊主要成員,左起許煜亮教授、蔡佳良教授、蔡一如教授、羽球教練李宜勳,另外還有成大電機系教授王振興(未參與合影)。圖/簡克志攝

聰明的智能球拍

計畫中的一大重點,就是選手手上那支「智能球拍」,它可以收集選手的揮拍力道、轉動角度等數值,經過計算後,能知道揮拍速度、軌跡,還能分辨出九個不同的球種,這是因為球拍的握把中藏了一個感測晶片。

智能球拍的握把中藏著感測晶片,底部有接線孔以及 2 個 LED 指示燈。圖/簡克志攝
當選手用智能球拍揮拍時,系統可以得知選手揮拍的加速度、拍子轉動的角速度等運動數據。圖/簡克志攝 

在握把中放入感測晶片就能做到,聽起來很容易,但在羽球拍上卻沒那麼簡單。蔡佳良說:「羽球選手對球拍的重量可是很要求的,一般選手使用的球拍大約 80 幾克,重一點輕一點,手感就差很多了。」而一個晶片動輒 10 幾克,直接放上球拍,不但影響重量,還改變了球拍的重心位置,「這樣的球拍沒有人會想用。」蔡佳良說。

後來,蔡佳良找了勝利體育公司合作,在以碳纖維為材料的握把中納入晶片,並盡量減少晶片重量,才做出了目前的智能球拍。蔡佳良說:「不過我們還是想再縮小晶片的重量,看看是否能讓晶片的電池小一點,希望能將球拍再減少 5 公克左右。」

你累了嗎?疲勞狀態對訓練來說很重要!

有了能收集選手打球狀況的智能球拍還不夠,蔡佳良還希望能將選手的「疲勞狀態」也納入訓練的參考,這也是接下來 AIOT 智能羽球訓練模式的發展重點。

蔡佳良與蔡一如指出,疲勞分成「中樞神經疲勞」與「周邊神經疲勞」,中樞神經疲勞反應在腦的專注力、心理上的鬥志等,例如比賽時間過長,或是選手心態上已經認輸等,這可以從選手的腦波及眼動訊號來判斷;而周邊神經疲勞則反應在肌肉的動作,例如選手的移動腳步可能變慢、揮拍動作變小等。此外,長時間受訓練的選手也可能慢性疲勞,儘管身體好像沒怎麼樣,但可能一早起床就覺得特別累,不想練球等。

分析選手的疲勞狀態,還可以進一步預防選手受傷,在選手有一點點受傷徵兆時,例如動作稍微改變時,就及時察覺,讓選手休息或就醫,這對於延長選手的運動生涯來說是很重要的。

你的疲勞,AI 比你先發現

為了偵測選手的肌肉疲勞狀況,重建選手的動作也是這次計畫的重點之一。蔡佳良說:「一般來說,我們是用『光學式動作捕捉系統』來重建選手的運動姿態。」這是一套專門的系統,選手的身上會貼滿光點,由四面八方的攝影機拍攝光點的移動,來重建選手動作。「不過這套系統太昂貴了,」蔡佳良說:「因此我們希望用一般的高速攝影機來取代。」方法是先以光學式動作捕捉系統找出界定選手疲勞與否的標準(稱為黃金標準),再將黃金標準與高速攝影機的影像共同輸入電腦,訓練電腦以高速攝影機的影像重建選手動作,並判別選手疲勞狀態。

蔡一如正在選手身上貼感測用的光點,準備以光學式動作捕捉系統重建選手的動作。圖/簡克志攝
電腦重建模擬選手的姿態及動作。圖/簡克志攝
左右畫面皆為電腦重建模擬選手的姿態及動作,左邊是感測器建立的人物模型,右邊同步對應到現場攝影機的實際圖像。圖/簡克志攝

 蔡佳良補充說:「等到我們把高速攝影機這一塊做起來,就會推廣到一般球館。」換句話說,未來一般民眾在運動中心等球館打球時,或許就能透過場館附設的高速攝影機,看見自己的動作及打球狀態,雖然不是職業選手,也可以研究自己的動作,享受運動科技帶來的好處。

智能手錶則由選手整天佩戴著,記錄選手日常的心跳及睡眠狀態,教練可以據此觀察選手生理狀況,也能輔助判斷疲勞狀態。計畫中使用的智能手錶由王振興研發,蔡佳良表示:「我們自己研發而不採用市面上的手錶,這樣可以依據我們的需求來收集資訊,也可以避免個資外洩的問題。」 

智能手錶可以 24 小時記錄選手的生理狀況。圖/簡克志攝

至於中樞神經的疲勞,可以透過腦波與眼動的狀態來發現,這也是蔡佳良的研究專長。但是蔡佳良說:「我們若要收集這些訊號,得讓選手戴上特製眼鏡,並在頭上貼特殊的貼紙,這會對選手打球造成影響。」因此,蔡佳良希望先將腦波及眼動的訊號,和智能球拍的感測訊號做連結,找出彼此的關聯,建立一個演算法,再將這個演算法寫入智能球拍的晶片中,「如果我們的演算法夠強,球拍感測訊號與腦波、眼動的關聯準確性夠高,就能直接從球拍的訊號,計算出選手的中樞神經疲勞狀況。」

學術與運動的跨領域溝通

AIOT 智能羽球訓練模式發展到目前的階段,已經可以從智能球拍的訊號,計算出個別選手的最快揮拍速度、最大擊球力道,以及爆發力、攻擊力、反應力等指數,蔡佳良笑說:「我們和教練也有一段磨合的過程,因為我們做研究的,想的都是怎樣的數據合適發表,卻不一定是教練真正需要的。」

智能球拍感測到的訊息,經由雲端的 AI 計算中心計算後,轉化為各種淺顯易懂的能力指數,讓教練與選手一目了然。圖/簡克志攝

 新豐高中羽球隊的教練李宜勳也對此舉例:「一開始蔡教授的團隊提供過一個數據叫做『積極度』,判別的方式就是一場雙打比賽中擊球次數多的,就是比較積極。可是事實上,我們比賽的時候,會故意將球打給比較弱的選手,所以他們的擊球次數自然比較多,這不代表他們比較積極。」

不過,李宜勳認為將 AIOT 智能羽球訓練模式納入訓練,對選手的練習的確有幫助,「有時候教練說破了嘴,還不如數據直接攤開來看。」李宜勳笑說。看到明確的數據,選手之間也會有正向競爭,覺得不想輸給同儕,對於自己的動作或缺點也有更明確的認識。

運動訓練科學化

儘管 AIOT 智能羽球訓練模式還未真正完成,但蔡佳良對於這項研究的未來發展深具信心,他說:「我們的研究成果在其他有球拍的運動上都可以應用,例如網球。」

蔡佳良並且認為,運動科技的蓬勃發展下,未來的運動訓練一定也都會走向科學化。「其實我一開始做運動科學時,接觸過一些國家級的教練,他們對運動科學有點排斥,認為運動科學發展起來之後,會搶了他們的教練工作。但其實運動科學只是用數據輔助訓練,真正的訓練專業還是在教練身上。」蔡佳良希望現在還在起步階段,就有機會經歷科學訓練的選手,未來若是成了教練,可以經由自己的經驗,明白如何運用科技,讓訓練變得更有效率。

「我們還希望我們的成果也能普及到一般民眾,因為運動科學的市場是很大的。」蔡佳良希望將智能球拍研發完整後,普及到一般運動用品店,讓民眾也能買來使用。他說:「即使是一般民眾,若能看看自己今天打球的狀況,也是很好玩、很有趣的事情。我相信會有人想買這種智能球拍的。」

科技大觀園_96
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為妥善保存多年來此類科普活動產出的成果,並使一般大眾能透過網際網路分享科普資源,科技部於2007年完成「科技大觀園」科普網站的建置,並於2008年1月正式上線營運。 「科技大觀園」網站為一數位整合平台,累積了大量的科普影音、科技新知、科普文章、科普演講及各類科普活動訊息,期使科學能扎根於每個人的生活與文化中。

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在機器與人的交會之處——《再.創世》專題
再・創世 Cybernetic_96
・2021/09/08 ・6672字 ・閱讀時間約 13 分鐘

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  • 作者/施奇廷|東海大學應用物理學系 
「羅梭的萬能機器人」(Rossum’s Universal Robots) 劇中機器人反抗人類的一幕。圖/WIKIPEDIA

起源

從 1920 年「羅梭的萬能機器人」(Rossum’s Universal Robots,通稱R.U.R.)登上舞台以來,「機器人」這個概念,一直是科幻作品中的常客。機器人「具有人的形象,而(在某些方面)具有比人類更強的能力」的設定,一直刺激著人類的想像力:能力強大卻又聽命於人類的忠實僕人;或是領悟到自己其實可以取代人類,成為下一代的地球霸主?樂觀的期待與被反噬的恐懼,向來是欣賞以機器人為主題的科幻作品的兩大樂趣。不過近十年來「人工智慧」(Artificial Intelligence)與「機器人學」(Robotics)的發展速度超乎預期,上述本來只存在於科幻作品中的兩面議題,突然變得不是那麼遙不可及。

提出「機器人學」這個名詞,並將理論系統化的,並不是工程領域的學者,而是科幻小說大師艾薩克‧艾西莫夫(Isaac Asimov),這個詞現在已經成為工程界對機器人科學的正式名稱,是一個從科幻對科技「逆輸入」的有趣案例。生於俄羅斯的艾西莫夫的本行是就科學家(專長是生物化學),曾經任教於波士頓大學醫學院,不過後來因為全力投入寫作,不再進行一般學者的教學研究工作,但是波士頓大學仍然保留他的職位。他所接受過的嚴謹科學訓練,也反映在作品中。1940 年,年方 19 歲的艾西莫夫就發表了第一篇機器人短篇小說「小機」(Robbie,收錄於短篇小說集「我‧機器人」),開啟了「機器人系列」的序幕。

法則

「人類製造的機器人結果反過來支配人類」這個命題可說是充滿「為何要搬磚頭砸自己的腳」的矛盾,因為人類絕對可以在一開始設計、製造時就預防這件事發生。不過睽諸人類科技發展的歷史,這種矛盾其實一直存在,也不斷發生,目前我們面臨的「核能科技的發展衍生的核子大戰威脅」、「高度工業化生產導致環境污染」,以及「大量使用石化燃料導致全球氣候變遷」這些問題,都是現在進行式。

不過「人類依照自己的形象打造的仿人類」又有點不同,高功能的機器「外型像人」這件事,足以引起人類的「科學怪人情結」,讓人類會對機器人的發展保持高度的戒心,在此思考下,1942 年時,艾西莫夫在他的作品中,比照「牛頓運動學三定律」的規格,揭示了「機器人三定律」:

一、機器人不得傷害人類,也不能坐視人類受到傷害

二、在不違反第一法則的前提下,機器人必須保護自己的安全

三、在不違反第一與第二法則的前提下,機器人必須執行人類的命令

這三大法則是在機器人出廠時,就內建於其軟硬體內,絕對不容違反。如果讀者是「理科人」的話,大概會覺得這三大法則邏輯簡單明瞭,簡直無懈可擊,在此控制下,機器人應該可以成為人類最忠實的僕人,無須擔心他們會叛變了。

有趣的是,在艾西莫夫的機器人短篇小說中,幾乎都是在探討「會引起三大法則的缺陷、迷惑、矛盾的可能情境」,所以幾乎每篇小說都會產生一個「精神錯亂」的機器人。這些小說非常有趣,推薦喜歡「燒腦型作品」的讀者一讀。

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電影中違反三大法則的機器人。/Giphy

這個系列作品的內容其實也部分反映了人性:人也是又內建「道德基準」(moral norms),能進行邏輯思考的動物,但是即使最理性冷靜的人,也是會碰到兩難的困境,例如著名的「電車難題」:「一輛失控的列車在軌道上急馳,在軌道上有五個人即將被碾過,你剛好在鐵軌的轉軌器旁邊,只要扳動轉軌器,就可以把列車轉向另一條軌道,但是另一條軌道上有一個人,本來不會有事,因為你將列車轉軌而會被碾斃,在這個狀況下,你到底要不要將列車轉軌呢?」幾十年來這個問題引起了許多哲學以及倫理學、社會學的廣泛討論。事實上,自動駕駛汽車(除了不具有人形之外,其實也算是機器人的一種)的設計就必須把這類情境納入考量。

電車難題。自動駕駛汽車的設計就必須把這類情境納入考量,其中牽涉了哲學、倫理學以及社會學 。 圖/WIKIPEDIA

就筆者的「理科腦」來看,這些矛盾的起因是「機器人定律與人類的道德準則是定性的,而實際情境卻是定量的」。例如兩個人類同時對一個機器人下命令,而這兩個命令互相矛盾,那麼這個機器人到底要聽誰的?這時候機器人必須對下命令的兩個人做出「定量上的評價」,決定執行哪一個命令。這個結果導致「機器人可以(必須)評價人類,將人類分出等級」,之後又會衍生出更多的問題…

1985 年時,在機器人系列故事四十餘年的發展之下,艾西莫夫被自己的筆下的故事逼得追加了一個「第零定律」,位階在原來的三定律之上:「機器人不得傷害『整體人類』,或坐視『整體人類』受到傷害。」,這下子定律的規格從「牛頓三定律」變成了「熱力學的零+三定律」了,不愧是正統派科學家出身!這個第零定律跟之前一樣,從邏輯上看起來也很合理,但是這又造成機器人必須評價「整體人類」的福祉是什麼,由於第零定律凌駕於第一定律之上,因此視情況機器人是可以為了避免整體人類受到傷害,而去傷害甚至殺死個人的,最後可能會演變成「機器人為了整體人類好而接管、控制人類社會」的反烏托邦結果。

不過或許是因為「機器人叛變」這個展開實在太過顯而易見,而且因為可以塞進許多動作場面而成為影視作品愛用的題材,艾西莫夫的機器人作品中對這方面反倒是著墨不多,而是將關心的焦點放在「機器人是否能在三定律的規範下,活出自己的人格?」這個主題的代表作,就是獲得 1976 年「雨果獎」與「星雲獎」雙料大獎的中篇小說「雙百人」,後來在 1992 年由令一位作家羅伯特‧席維伯格(Robert Silverberg)擴充成長篇小說「正子人」;這個故事也在 1999 年改編為電影「變人」,由已故的喜劇泰斗羅賓‧威廉斯(Robin Williams)主演。

說實在的,想要瞭解「機器 → 人形機器 → 機器人 → 人」的演進與思辯,而又沒有很多時間與耐性的讀者,看這一本就夠了。

1999 年的科幻電影《變人》,由作家羅伯特‧席維伯格的長篇小說「正子人」改編而成。

分流

前面花了相當的篇幅講了艾西莫夫的機器人觀,除了這個「大師典範之外」,其實幾十年的科幻與娛樂文化演變下來,機器人也了更多的樣貌。

好萊塢電影與日本動漫畫,是目前全球影視娛樂的兩大主流,當然兩者還是有一段差距,好萊塢挾其資金、人才、技術的實力,最為強勢;不過「小本經營」的日本御宅文化,在全世界的影響力也逐年提升,對好萊塢電影也產生了不小的影響。它們對於機器人這個主題的處理,有很大的不同。以下分成不同的機器人類型討論,不過要先說明的是,以下的分類有些是好萊塢電影擅長的題材,有些則是日本動漫畫的偏好,但是其實並沒有這麼涇渭分明,大部分在兩邊都有出現,只是多寡有別。

一、近未來,覺醒的機器人,成為人類之敵——好萊塢電影的機器人,跟艾西莫夫的機器人類似,是外型、尺寸都比照人類,並且具有不同程度的人工智慧。不過如前所述,好萊塢電影中的機器人有許多都是扮演「人類之敵」的大反派,完全不受艾西莫夫「機器人三定律」的節制,最經典的例子就是「魔鬼終結者」系列,劇中的機器人存在的目的就是用來追殺人類——可說是把「機器人三定律」完全反過來看就行了。這些機器人的背後是由一個名為「天網」的人工智慧,也可以說是個不具人形的機器人,本來是美國研發的國防電腦系統,後來這個系統產生自我意識,並且判斷人類才是「世界最大的威脅」,於是就發動核戰毀滅人類,並且持續掃蕩殘存的人類反抗軍,並且派遣機器人穿越時間回到過去殺害反抗軍領袖的母親以斬草除根。

相對於艾西莫夫小說中以「機器人三定律」來節制機器人的能力,以消除人們的「科學怪人情結」,努力讓人類社會接受機器人;「魔鬼終結者」系列是反過來喚起觀眾的「科學怪人情結」,再加上「末日電影」的背景設定,來營造危機感與戲劇性,然後在人類與機器人的對立下順理成章的大打出手,「拳腳與槍砲齊飛,鮮血共煙硝一色」,讓本來是「低成本 B 級動作片」的「魔鬼終結者」成為娛樂性與思想性兼具的成功作品。就這個視角而言,「駭客任務」中的架構與設定,以及成功的要素也頗有共同之處。

終結者 GIF
魔鬼終結者喚起觀眾的「科學怪人情結」,成為娛樂性與思想性兼具的成功作品。 圖/Giphy

二、遙遠的未來,機器人已經融入人類社會,共同面對更廣闊的星際世界——上述這種「人類與機器人的衝突與生死戰」的背景通常發生於「近未來」,故事舞台跟現代有相當程度的重疊,機器人進入生活的正面與負面效應,都比較能引起觀眾的代入感。如果是以「遙遠的未來」為背景,機器人與人類之間的「磨合陣痛期」已經過去,像是兩大名門「星際大戰」與「星際爭霸戰」,人類的足跡已經遍佈銀河系,見識過各種稀奇古怪的外星生命體,機器人也早就已經成為人類好伙伴,甚至被視為跟人類同等的存在了。

三、機器人是人類肉體的延伸,力量的放大器——另一方面,日本動漫畫作品中的機器人,除了早期的「原子小金剛」是走「真人的大小與外貌,且具有人工智慧」的路線以外,主流是象徵「人類力量的延伸」的「巨大機器人」類型。這種機器人不具有人工智慧,而是搭載操作界面與作業系統,由人類駕駛員來操作,相當於扮演其大腦的角色。以早期的名作「無敵鐵金剛」而言,所標舉的主題是「如果人類透過機器取得了巨大的力量,將會成為神?還是成為惡魔?」,這類作品有別於西方「機器如何變成人」,而是「人類與機器合為一體」的概念。

機器人是吸引目標觀眾目光的賣點,也是贊助或出資廠商販賣模型玩具的獲利神器,導致許多巨大機器人動畫作品一味強調機器人造型帥氣而不注重劇情內涵,被譏為「為了販賣玩具所製作的 30 分鐘廣告片」,不過由於出資者只要求「機器人玩具賣得好」,對於內容不太有興趣干涉,反而讓創作者有揮灑的空間,出現了「長濱忠夫三部曲」、「機動戰士鋼彈」等名作。1995 年的「新世紀福音戰士」,把前述「人類與機器合為一體」的概念推到極致,駕駛員是透過神經系統直接與機器人(稱為 Evangelion,簡稱 EVA )「同調」連結,以精神力取代操縱桿與按鈕,直接操控 EVA——不過其實 EVA 與其說是機器人,「生化」味更重一些,劇中還曾出現駕駛員與 EVA 機體「完全融合」的情節。

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EVA 與其說是機器人,「生化」味更重一些,劇中還曾出現駕駛員與 EVA 機體「完全融合」的情節。圖/Giphy

四、機械化的人類——人與機器的關係,除了「機器→人形機器→機器人→人」這條路線外,也有反方向的路徑:由於疾病或受傷而失去部分身體功能的人,利用科技的力量改造身體,恢復正常的功能,甚至更為強大,這種被部分改造的人類稱為「改造人 Cyborg」(cybernetic organism),結合了「模控學」與「有機體」兩個字,也有人翻譯為「生化電子人」、「半機械人」,後來乾脆直接音譯為「賽伯格」。其實許多現實世界的人類已經多多少少變成改造人了:義肢、人工水晶體、心律調節器、人工關節等等,人們已經普遍可以接受為了維持身體機能以侵入性的方式改造部分器官,未來可以預見改造的範圍與精密程度必定會逐漸提升。

在這個「人體改造」的延長線上,我們可以看到像「機器戰警」中,殉職的員警被改造並且復活來執行正義,「鋼鐵人」受傷後在自己的胸腔裝了一個反應爐,成為裝甲動力服的能量來源;日系作品方面,有「無敵金剛 009」(後來改名為「人造人 009」,少了一股中二的氣勢)、「假面騎士系列」(真人演出的特攝片),這些作品中,並非前述因為疾病或受傷而修補人體,而是為了培養「征服世界用的超級士兵」,而將人體改造成具有超越一般人能力的戰鬥道具。

與「機器人覺醒為人類、或自覺為超越人類的存在」的方向相反,在「改造人」這條線上會出現的問題則是「當人類持續被改造,被機械取代的部位越來越多,會不會因此變成『不是人類』?這個轉變的界線何在?」也是非常值得探討的問題,也讓「改造人」這類的作品更具有思想上的深度。

近年來日本動漫畫與好萊塢合流的作品逐漸增加,「攻殼機動隊」與「戰鬥天使艾莉塔」是其中翹楚,都是以「改造人與人類的分界線」,以日本原創的動漫畫作品為主題,結合好萊塢的資金與技術的大製作電影,都獲得了相當程度的成功。

交會

本文以包含小說、電影、動漫畫等科幻作品的角度來看「機器人與人」之間的關係。雖然不是從真實世界的科學與技術來進行嚴謹的探討,不過在「機器人與人」這個主題上,科技與科幻的發展路徑其實亦步亦趨、互為因果:如同艾西莫夫的「機器人學」與「機器人三定律」對真實世界的機器人科技有極大的影響一般,科幻的想像有可能成為引導科技發展的路標;相對的,科技的發展當然也會墊高科幻作品的根基。

前文我們看過了幾種「機器人與人」的類型作品:從機器人變成人、機器人與人共存、機器人與人合體、從人變成機器人。這幾種模式,各自以不同的視角來刺激我們思考「人到底是什麼」這個問題。從數十年來這個主題的科幻作品的發展看來,不論是從哪個角度切入,最後都指向一個共同的交會點:人類的大腦。

數十年來這個主題的科幻作品的發展看來,不論是從哪個角度切入,最後都指向一個共同的交會點:人類的大腦。 圖/Pixabay

「正子人」中的機器人主角「安德魯‧馬丁」要爭取在法律上被認可為「人」,其起點是他的「正子腦」產生了類似人腦的感情、創造力、以及自我意識的自覺,在其兩百年的生涯中,他的「鉑銥合金正子腦」的運作模式與人腦越來越接近,應該可以通過任何像「圖靈測試」這種「能分辨人腦與電腦差別」的考驗。而他克服爭取成為「人」的最後阻礙的方式是:改造他那相對於人腦幾乎算是不朽的正子腦,讓它像人腦般會逐漸老化與死亡,終於取得了「人」的資格。

另一方面,「從人變成機器人」的這條路上,也是以「大腦是不是原裝貨」來作為人類與機械的分界點。身上的器官怎麼更換都沒關係,但是這個人的「自我」(identity)只存在於大腦的神經元之間的連結以及在內部儲存以及傳送的資訊中,如果大腦被換掉、或是內部的資訊消失了,這個人也將不再存在。更激進的說法是,連大腦的「硬體」都不重要,只有內含的資訊才是「人的本體」,所以只要能夠把腦內的資訊保留、複製下來,人將可以成為不朽的存在,就像「攻殼機動隊」的主角草薙素子,拋棄了已經多次改造的肉身,以及還是「原裝」的大腦,將腦內資訊轉進網路中,只要這個網路仍在運作,這組來自草薙素子大腦的資訊仍存在於這個網路中,她就相當於取得了永生。

回到現實世界,「人工智慧」與「腦科學」正好也是目前最熱門、進展也最快的科技領域,前者致力於「讓機器除了強大的計算與記憶能力之外,還能像人腦一樣能進行複雜的思考」,後者則是要「瞭解大腦如何學習、記憶、創造,以及人類的自我意識從何而來」,這兩個領域發展的進程與細節跟科幻作品當然不會一模一樣,但是在大方向上,「科學」與「科幻」實在有驚人的相似之處,最後兩個領域也有可能交會在同一點上。

看看社群網站的自動審查機制,以及電子商務網站的推薦系統,極權國家用來監控人民的社會科技體系,「不具人形的機器人」正逐漸接管我們的生活。也許在我們的有生之年,就可以看到這些科幻名作中的情節在現實世界中發生,至於人與機器人之間的關係,是對抗、共生、還是融合?人類社會未來的流向,仍然掌握在人類手上嗎?再不嚴肅思考這個問題,或許很快就會來不及了。

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再・創世 Cybernetic_96
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由策展人沈伯丞籌畫之藝術計畫《再・創世 Cybernetic》,嘗試從演化控制學的理論基礎上,探討仿生學、人工智慧、嵌合體與賽伯格以及環境控制學等新知識技術所構成的未來生命圖像。