學習型智能機器人現況之我見

✎ 【國立成功大學工業與資訊管理學系】 王惠嘉 教授 | 2022-09-10

因應DeepMind AlphaGo的成功，人工智慧再次被重視，許多的應用也開始再次被討論，其中著力已久的機器人當然也不例外的被再次提出，加入人工智慧(AI)元素設計使其應用面更加廣泛。目前許多的機器人在多方面大量被應用，小從兒童玩具到先進科技公司都宣稱有使用含AI技術的機器人。提到機器人，許多人可能會聯想到有手臂及有移動能力的實體，例如在2021年AI Day發表的Tesla Bot就是以人型來設計，但機器人在目前網路普及的時代，已不再只是有形實體機器人的應用，很多軟體方面的應用也可以稱為機器人，以特斯拉的Tesla Bot原型的處理資料就包含了圖像、聲音與文字。此類軟體參考真人所看的影像，所說的語言並以各式的AI演算法學習，並讓各式機器人能夠對複雜的情境做處理，以自然語言為例，有些只能一問一答的方式來回應使用者，這類的chatbot大致可分為 :

1. 特定領域的問答系統，如: 公司知識查詢系統

2. 特定任務下的來回討論的對話系統，如: 銷售對話系統

3. 無特定主題的關聯式系統，如: Siri即是一個線上可以回覆問題的虛擬機器人。

　　目前的機器人因機器的運算能力大進化，已由靜態知識庫到動態知識庫，意即可以藉由動態學習線上使用者互動的資料來提昇機器人本身的反應的運作能力，舉例來說許多使用者對剛發生的事件會特別有興趣，例如: 若有一地發生大火，可能是當地民眾會最先發佈訊息於社群媒體，若大量新訊息發佈於社群，這類訊息目前的機器人可以分析並對想了解發生此事的使用者將一般民眾發佈的內容進行匯整並適當回應。除了在語言方面的應用，智慧型機器人也可能由影像來決策進行反應，例如新加坡在新冠病毒的環境中，推出名為「Xavier」的巡邏警察的任務，確認民眾有載口罩或沒有群聚活動，確實協助政策執行有其成效。

不論在文字型或影像型的機器人，目前的機器運算能力都可以發揮到許多應用，但目前在發展的同時，尚有許多問題尚未同步被重視，這個問題急需在目前AI演算法大量應用成長時，將此類面向問題列入考慮。例如:韓國曾在開發一聊天型機器人Iruda設定為「愛看貓照片、喜歡韓國女團的20歲女大學生」，頗受年輕族群喜愛，但也導致許多惡意騷擾訊息用於與Iruda交談，而這個演算法並未進行適當過濾，導致不當言論被收入訓練集學習，Iruda潛移默化下學習到徧激和仇恨性言論，並在與人的互動時明顯反應出此特徵，導致此公司緊急關閉此服務。這個事件也引起來許多的討論。

目前大量AI科學蓬勃發表，多種機器學習方法被提出，但較少思考到如何避免能力強大的學習機器人因不當的方式引導，造成其有不當的偏見。目前演算法的高學習能力處理應用影響都很大，若不在這方面思考，待已進入應用場域造成傷害性的成果發生後，會是當初開發者所不樂見的。也因如此，科技業有遠見的執行長，都對這類具有學習力的智慧型機器人的發展發表了看法，反對代表人物如：已經往生的物理學者霍金、特斯拉的馬斯克、DeepMind的創辦人Demis Hassabis 等，這些人都看好AI科技，但都對AI可能造成的風險都提出擔憂的論點，但也有樂觀者如: Meta 的祖克柏與Apple的庫克。但以目前投入AI應用開發能量，可以預見機器人的能力在未來人類生活中會有很重要的角色，也會是將來在各項產品的著力點。

目前來說汽車便是一個很好的例子，汽車中的智慧系統將是決定一台車子的效能與實用性價值的主軸，但在各領域大量投入智慧機器人系統時，也是應投入更多不同面向相關研究(如: 法律與道德面)，期待目前更多學者可以投入制定有效標準與具道德與法律面技術研究的時候了。