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用App Inventor直接控制樂高EV3機器人

馥林文化_96
・2014/11/18 ・2549字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 534 ・七年級
相關標籤: App (15)

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文/CAVEDU教育團隊

本期專題是教你如何根據樂高官方的文件來直接控制樂高EV3機器人。目前App Inventor中的LEGO MINDSTORMS元件區只支援NXT機器人,但是我們還是能自行編寫程式,做到直接控制的效果,機器人端則不用編寫程式。有接觸過App Inventor的師長朋友們,歡迎從App Inventor中文學習網下載原始碼回去,加入更多有趣的功能。

什麼是Direct Command?為什麼需要它?

Direct Command(註1)是樂高公司所提供的一種通訊格式。在機器人端不需要任何程式的情況下,只要建立通訊(USB、藍牙與 Wi-Fi)後對EV3主機發送位元陣列,就能達到諸多控制效果。因此不限於智慧型手機,只要是能夠與樂高機器人進行無線通訊(藍牙或Wi-Fi)的裝置,都能以此架構來通訊。不過請注意:NXT的無線通訊方式只有藍牙。

有了Direct command,只要與EV3藍牙配對,不需要任何程式就可以經由手機遙控機器人端,這樣的好處在於你不需要維護兩份程式碼。另外,手機端與機器人端的程式應該都是不同的程式語言,這樣也會增加開發上的難度。你可以使用將本程式的架構修改成姿態控制(orientation sensor)、觸碰點控制、語音控制等,讓你的機器人更豐富。根據樂高官方文件, 你可以使用Direct Command做到的重要功能有:

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• 啟動/停止主機上指定檔名的程式。
• 控制馬達啟動、停止、轉向、電力與角度上限。
• 取得感測器值與狀態

開始玩機器人

本範例的機器人與2012年3月號的「按鈕控制」是一樣的,機器人不需使用任何感測器,只要用兩個馬達製作出雙輪機器人即可。本範例中是將馬達接在EV3主機的輸入端B與C。請確認EV3主機的藍牙已啟動,接著將EV3主機與Android手機進行藍牙配對(註2),完成之後就可以把機器人放到一邊了。啟動藍牙之後,你可以從EV3主機的螢幕左上角看到藍牙的符號。

接下來依序介紹程式的各個功能:

STEP1 登入畫面:

首次進入程式的畫面如圖1a, 這時只有「連線」按鈕可以按,其他所有按鈕都無法操作。點選「EV3裝置/ 連線」按鈕後進入藍牙裝置清單(圖1b),請找到剛剛配對完成的EV3 主機名稱(本範例為abc),點選之後就會由Android裝置對EV3主機發起藍牙連線。順利連線成功的話,「連線」按鈕會變成不可按的狀態,其他按鈕則都可按(圖1c)。

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圖1a 程式首次執行的畫面。 圖1b 點選連線按鈕後進入藍牙裝置清單。 圖1c 連線成功後的畫面。

STEP2 程式初始化:

在點選連線清單之前(ListPickerConnect的BeforePicking事件),需先將清單內容指定為Android裝置上的藍牙配對清單(圖2a),其中connected這個布林變數是用來指示現在手機是否已和機器人成功連線。點選之後,會先測試連線是否成功,成功則將「連線」設為不可點選,「斷線」等按鈕設為可點選(圖2b)。

圖3a
圖2a 指定藍牙配對裝置清單。
圖3b
圖2b 連線成功後啟動相關元件。

STEP3 直接控制副程式start與stop:

直接控制的奧妙之處在於直接對EV3發送位元陣列,只要按照樂高官方文件(註1)的說明,以正確的格式來發送資料即可。以start副程式來說,它可接受兩個參數:port/speed。你可以看到每次呼叫它時,都會初始化一個名為data的空清單,以本範例來說,每一個清單元素代表一個位元組長度的內容,格式為:(13, 0, 0, 0, 128, 0, 0, 165, 0,port,129,speed , 166 ,0,port),如圖3a。這當然需要你去查找官方文件中各個欄位所代表的意義。在此我們是將port與speed用變數來控制,透過speed變數就可以控制馬達的轉速與方向。最後透過BluetoothClient元件,將整個data清單經由藍牙發送給EV3機器人即可。

到了stop副程式,資料格式當然也有所改變。我們還用一個if判斷式去檢查stop參數是否為true,如果是則在data清單最後加入1,反之則加入0。這樣發送出去之後就能控制機器人是否要停止動作(圖3b)。藉由這樣的架構,當你要改用姿態控制、觸碰點控制、語音控制時,整體架構是不變的,差別只在於如何修改speed變數值而已。

圖4a
圖3a start 副程式
圖4b
圖3b stop 副程式。

STEP4 前進按鈕:

畫面上的各個按鈕,原則上差異只在於馬達是否轉動與轉動速度。以前進按鈕來說,點選之後會先檢查conntected變數是否為true,代表已連線。滿足條件的話就呼叫stop副程式,並傳入(3, false)這組參數,代表機器人不停止。接著呼叫start副程式並傳入(3, Slider.ThumbPosition)這組參數,代表根據滑桿位置來決定機器人速度,滑桿位置愈右邊機器人就跑愈快,如圖4a。

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如果是後退的話,只要把滑桿位置值乘上-1就可以讓馬達反向轉動,這樣機器人就得以後退(圖4b)。

圖5a
圖4a 前進按鈕。
圖5b
圖4b 後退按鈕。

STEP5 左轉與右轉按鈕:

左轉與右轉按鈕也是相同的概念,你可以拉動滑桿來決定機器人的轉彎速度。請注意左轉與右轉所傳入的port參數值是不同的,這樣可以控制要轉動機器人左側(2)或右側(1)的馬達,以達到轉彎的效果(圖5)。

圖6
圖5 左轉與右轉按鈕。

STEP6 停止按鈕:

按下停止按鈕,就會呼叫stop副程式並傳入(3, true)這組參數,代表停止機器人動作,如圖6。

圖7
圖6 停止按鈕。

STEP7 斷線:

按下「斷線」按鈕之後,會中止藍牙連線(BluetoothClient.Disconnect指令),並使畫面上的各個元件恢復到程式一開始時的狀態(圖7)。

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圖8
圖7 按下「斷線」按鈕時中斷藍牙連線。

操作

實際執行的時候,請先確認EV3已經開機且藍牙也啟動了。接著在你的Android裝置上點選畫面中的「EV3裝置/連線」按鈕,會進到如圖1b的藍牙清單畫面,點選你所要的EV3主機名稱並連線成功後,即可按鈕控制機器人。在App Inventor官方推出EV3的元件之前,你也可以用這樣的方法來直接控制樂高EV3機器人喔!

註:

本程式已上架Google play,請到Google Play搜尋「CAVEDU教育團隊」就找得到我們的樂高機器人系列app 了。歡迎大家到App Inventor 中文學習網的檔案庫下載本程式的aia原始檔與apk安裝檔。

註1: 樂高EV3直接控制指令的相關文件請參閱此網頁
註2: 想學如何開發App Inventor程式嗎? 請到AppInventor 中文學習網與我們一同學習。
註3: 與EV3連線後如果出現「Error 402」之錯誤訊息請不必理會,程式依然能正確執行。

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文章原文刊載於《ROBOCON》國際中文版2014/11月號

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馥林文化_96
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馥林文化是由泰電電業股份有限公司於2002年成立的出版部門,有鑒於21世紀將是數位、科技、人文融合互動的世代,馥林亦出版科技機械類雜誌及相關書籍。馥林文化出版書籍http://www.fullon.com.tw/

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停工即停薪:如何證明你的時間值多少?車禍背後的認知 x 情緒 x 金錢 x 法律大混戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/01/09 ・3286字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與 PAMO車禍線上律師 合作,泛科學企劃執行

走在台灣的街頭,你是否發現馬路變得越來越「急躁」?滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車,為了拚單量與獎金,每個人都在跟時間賽跑 。與此同時,拜經濟發展所賜,路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈,讓車禍不再只是一場意外,更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出,我們正處於一個交通生態的轉折點,當「把車當生財工具」的職業駕駛,撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主,傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」(有跑才有錢,沒跑就沒收入)的零工經濟時代,如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退?

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如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?/ 圖片來源: Nano Banana

薪資證明的難題:零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠,邏輯相對單純:拿出公司的薪資單或扣繳憑單,計算這幾個月的平均薪資,就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代,這套邏輯卡關了!施尚宏律師指出,許多外送員、自由接案者或是工地打工者,他們的收入往往是領現金,或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是,零工經濟的特性是「高度變動」,上個月可能拚了 7 萬,這個月休息可能只有 0 元,導致「平均收入」難以定義 。

這時候,律師的角色就不只是法條的背誦者,更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台(如 Uber、台灣大車隊)的流水帳整合,或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入(例如學生開學期間),只要能證明過往的接單能力與紀錄,在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

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PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言 / 圖片來源: Nano Banana

300 萬張罰單背後的僥倖:你的直覺,正在害死你

根據警政署統計,台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」,一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後,藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A:我在紅線違停,人還在車上,沒撞到也要負責? 許多人認為:「我人就在車上,車子也沒動,甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我,自己操作不當摔倒了,這關我什麼事?」

施律師警告,這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道,導致後方車輛必須閃避而發生事故,你就可能必須背負民事賠償責任,甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話: 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態,其巨大的代價可能是人命。

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陷阱 B:變換車道沒擦撞,對方自己嚇到摔車也算我的? 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時,後方騎士因為嚇到而摔車,但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」,能不能直接開走?

答案是:絕對不行。

施律師強調,車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係,你若直接離開現場,在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪,後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。

正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。/ 圖片來源: Nano Banana

保險不夠賠?豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢,是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴,更因為衍生出的「代步費用」驚人。

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施律師舉例,過去撞到車,只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320,車主可能會主張修車的 8 天期間,他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算,光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候,一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼?

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」,他們有內部的數據庫,只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想,為了拿到這筆額外的錢,對方可能會採取「以刑逼民」的策略:提告過失傷害,利用刑事訴訟的壓力(背上前科的恐懼),迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外,駕駛人仍需要懂得談判策略,或考慮尋求律師協助,在保險公司與對方的漫天喊價之間,找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態:「溫柔而堅定」最有效?

除了有單據的財損,車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言,這在法律上沒有公式,甚至有點像「開獎」,高度依賴法官的自由心證 。

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雖然保險公司內部有一套簡單的算法(例如醫療費用的 2 到 5 倍),但到了法院,法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下,正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議,在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」,這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員,裝兇只會讓對方心裡想著:「進了法院我保證你一毛都拿不到,準備看你笑話」。

相反地,如果你能客氣地溝通,但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據,清楚知道自己的底線與權益,這種「堅定」反而能讓談判對手買單,甚至在證明不足的情況下(如外送員的開學期間收入),更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外,它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代,無論你是為了生計奔波的職業駕駛,還是天天上路的通勤族,光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子,可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞,或是責任不明的糾紛。為了這點錢,要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差,恐懼於「會不會被告肇逃?」、「會不會留案底?」、「賠償多少才合理?」而整夜睡不著覺 。

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PAMO看準了這個「焦慮商機」, 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」,而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂,PAMO 提倡的是「大腦武裝」,當車禍發生時,線上律師團提供策略,教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示,他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時,背後有個軍師,能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。 / 圖片來源: Nano Banana

從違停的陷阱到訂閱制的解方,我們正處於交通與法律的轉型期。未來,挑戰將更加嚴峻。

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當 AI 與自駕車(Level 4/5)真正上路,一旦發生事故,責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時,誰該負責?怎麼舉證?

但在那天來臨之前,面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱,你選擇相信運氣,還是相信策略? 先「武裝好自己的大腦」,或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網:https://pse.is/8juv6k 

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好想出國,但害怕語言不通?超好用的同步翻譯軟體推薦!
泛科學院_96
・2024/06/02 ・613字 ・閱讀時間約 1 分鐘

出國旅行除了肢體語言的即時翻譯選擇!

今天要來分享最新的 AI 翻譯蒟蒻,之前我朋友要去法國參加研討會,但他不只不懂法文,連英文都不太行,所以他就來問我,有沒有什麼好用的 AI 即時翻譯?

我說沒有,結果他從法國回來後,反過來跟我分享了他實測各種翻譯 APP 的心得,其中一個我體驗完還真的覺得不錯用啊!

所以今天的影片我想要來跟你分享三件事:

  1. 簡單聊一下 AI 語音識別的發展
  2. 朋友大推的 Litok 翻譯 APP 的功能介紹
  3. 最近超流行的 AirChat 空氣聊天室可以怎麼玩

最後,想問大家有沒有用過其他超好用的翻譯工具呢?

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  1. 我覺得 Litok 真是天降神物我下次英文會議馬上試用
  2. 假的,都是假的,我還是靠自己的金耳朵實在
  3. 身為工程師,自己用 Whisper 模型做的才好用
  4. 其他也可以留言分享喔

如果,有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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數據塑造生活與社會,讓人既放心但又不安?——《 AI 世代與我們的未來》
聯經出版_96
・2022/12/28 ・2760字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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數位世界已經改變了我們日常生活的體驗,一個人從早到晚都會接受到大量數據,受益於大量數據,也貢獻大量數據。這些數據龐大的程度,和消化資訊的方式已經太過繁多,人類心智根本無法處理。

與數位科技建立夥伴關係

所以人會本能地或潛意識地倚賴軟體來處理、組織、篩選出必要或有用的資訊,也就是根據用戶過去的偏好或目前的流行,來挑選要瀏覽的新項目、要看的電影、要播放的音樂。自動策劃的體驗很輕鬆容易,又能讓人滿足,人們只會在沒有自動化服務,例如閱讀別人臉書塗鴉牆上的貼文,或是用別人的網飛帳號看電影時,才會注意到這服務的存在。

有人工智慧協助的網路平臺加速整合,並加深了個人與數位科技間的連結。人工智慧經過設計和訓練,能直覺地解決人類的問題、掌握人類的目標,原本只有人類心智才能管理的各種選擇,現在能由網路平臺來引導、詮釋和記錄(儘管效率比較差)。

日常生活中很少察覺到對自動策劃的依賴。圖/Pexels

網路平臺收集資訊和體驗來完成這些任務,任何一個人的大腦在壽命期限內都不可能容納如此大量的資訊和體驗,所以網路平臺能產出看起來非常恰當的答案和建議。例如,採購員不管再怎麼投入工作,在挑選冬季長靴的時候,也不可能從全國成千上萬的類似商品、近期天氣預測、季節因素、回顧過去的搜尋記錄、調查物流模式之後,才決定最佳的採購項目,但人工智慧可以完整評估上述所有因素。

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因此,由人工智慧驅動的網路平臺經常和我們每個人互動,但我們在歷史上從未和其他產品、服務或機器這樣互動過。當我們個人在和人工智慧互動的時候,人工智慧會適應個人用戶的偏好(網際網路瀏覽記錄、搜尋記錄、旅遊史、收入水準、社交連結),開始形成一種隱形的夥伴關係。

個人用戶逐漸依賴這樣的平臺來完成一串功能,但這些功能過去可能由郵政、百貨公司,或是接待禮賓、懺悔自白的人和朋友,或是企業、政府或其他人類一起來完成。

網路平臺和用戶之間是既親密又遠距的聯繫。圖/Envato Elements

個人、網路平臺和平臺用戶之間的關係,是一種親密關係與遠距聯繫的新穎組合。人工智慧網路平臺審查大量的用戶數據,其中大部分是個人數據(如位置、聯絡資訊、朋友圈、同事圈、金融與健康資訊);網路會把人工智慧當成嚮導,或讓人工智慧來安排個人化體驗。

人工智慧如此精準、正確,是因為人工智慧有能力可以根據數億段類似的關係,以及上兆次空間(用戶群的地理範圍)與時間(集合了過去的使用)的互動來回顧和反應。網路平臺用戶與人工智慧形成了緊密的互動,並互相學習。

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網路平臺的人工智慧使用邏輯,在很多方面對人類來說都難以理解。例如,運用人工智慧的網路平臺在評估圖片、貼文或搜尋時,人類可能無法明確地理解人工智慧會在特定情境下如何運作。谷歌的工程師知道他們的搜尋功能若有人工智慧,就會有清楚的搜尋結果;若沒有人工智慧,搜尋結果就不會那麼清楚,但工程師沒辦法解釋為什麼某些結果的排序比較高。

要評鑑人工智慧的優劣,看的是結果實用不實用,不是看過程。這代表我們的輕重緩急已經和早期不一樣了,以前每個機械的步驟或思考的過程都會由人類來體驗(想法、對話、管理流程),或讓人類可以暫停、檢查、重複。

人工智慧陪伴現代人的生活

例如,在許多工業化地區,旅行的過程已經不需要「找方向」了。以前這過程需要人力,要先打電話給我們要拜訪的對象,查看紙本地圖,然後常常在加油站或便利商店停下來,確認我們的方向對不對。現在,透過手機應用程式,旅行的過程可以更有效率。

透過導航,為旅途帶來不少便利。圖/Pexels

這些應用程式不但可以根據他們「所知」的交通記錄來評估可能的路線與每條路線所花費的時間,還可以考量到當天的交通事故、可能造成延誤的特殊狀況(駕駛過程中的延誤)和其他跡象(其他用戶的搜尋),來避免和別人走同一條路。

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從看地圖到線上導航,這轉變如此方便,很少人會停下來想想這種變化有多大的革命性意義,又會帶來什麼後果。個人用戶、社會與網路平臺和營運商建立了新關係,並信任網路平臺與演算法可以產生準確的結果,獲得了便利,成為數據集的一部分,而這數據集又在持續進化(至少會在大家使用應用程式的時候追蹤個人的位置)。

在某種意義上,使用這種服務的人並不是獨自駕駛,而是系統的一部分。在系統內,人類和機器智慧一起協作,引導一群人透過各自的路線聚集在一起。

持續陪伴型的人工智慧會愈來愈普及,醫療保健、物流、零售、金融、通訊、媒體、運輸和娛樂等產業持續發展,我們的日常生活體驗透過網路平臺一直在變化。

網路平台協助我們完成各種事項。圖/Pexels

當用戶找人工智慧網路平臺來協助他們完成任務的時候,因為網路平臺可以收集、提煉資訊,所以用戶得到了益處,上個世代完全沒有這種經驗。這種平臺追求新穎模式的規模、力量、功能,讓個人用戶獲得前所未有的便利和能力;同時,這些用戶進入一種前所未有的人機對話中。

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運用人工智慧的網路平臺有能力可以用我們無法清楚理解,甚至無法明確定義或表示的方式來形塑人類的活動,這裡有一個很重要的問題:這種人工智慧的目標功能是什麼?由誰設計?在哪些監管參數範圍裡?

類似問題的答案會繼續塑造未來的生活與未來的社會:誰在操作?誰在定義這些流程的限制?這些人對於社會規範和制度會有什麼影響?有人可以存取人工智慧的感知嗎?有的話,這人是誰?

如果沒有人類可以完全理解或查看數據,或檢視每個步驟,也就是說假設人類的角色只負責設計、監控和設定人工智慧的參數,那麼對人工智慧的限制應該要讓我們放心?還是讓我們不安?還是既放心又不安?

——本文摘自《 AI 世代與我們的未來:人工智慧如何改變生活,甚至是世界?》,2022 年 12 月,聯經出版公司,未經同意請勿轉載。

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聯經出版_96
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聯經出版公司創立於1974年5月4日,是一個綜合性的出版公司,為聯合報系關係企業之一。 三十多年來已經累積了近六千餘種圖書, 範圍包括人文、社會科學、科技以及小說、藝術、傳記、商業、工具書、保健、旅遊、兒童讀物等。