| 機器人浪潮來襲，MIT機器人權威點名台灣是關鍵玩家 |
研究人工智慧（ AI）、 機器人等領域多年的電腦科學家丹妮拉．羅斯再次訪台。長年與 廣達、 台達電、緯創等台灣大廠合作的羅斯，如何分析台灣在這波AI結合機器的浪潮中的獨特優勢？要回應市場對人型機器人的期待，還需克服哪些關鍵挑戰？
人工智慧的下一步是走出數位環境，進入物理現實世界。為了執行各式各樣的任務，其形體也很可能將是百花齊放的。
在9月18日由天下文化主辦的圓桌論壇上，美國麻省理工學院（MIT）電腦科學及人工智慧實驗室（CSAIL）主任羅斯（Daniela Rus）解釋，自己合著新書《我們與機器人的光明未來》（The Heart and the Chip）的初衷，是希望非AI、機器人專業背景的讀者，也能容易地理解一個智慧機器與人類共存、協作的未來。
人工智慧與機器人兩大領域，都已歷經數十年的研究及發展。近年在科技加速進展的催化下，兩者益加合流，也出現「實體AI」（physical AI）這樣的熱門詞彙。
羅斯認為，自己多年來的研究，即是朝向實體AI邁進。她表示，「有了實體AI，人工智慧就不只是存在電腦中，而會在現實世界中與我們互動。」
從ChatGPT到Gemini，目前使用者已能接觸到許多能力強大的AI模型，但實體AI在現實世界的安全應用仍難落地。羅斯指出，這其中還有數項尚未克服的挑戰。包括機器控制技術的複雜程度，模型缺乏對現實世界的常識理解，錯誤難以根除，運行這些模型的耗能也太高。
從生物獲得靈感，基礎模型的「液態」突破
這種規模小、能源效率高，且能借力液態連結適應新變化的液態基礎模型（LFM），更加適合邊緣裝置，可望加速實體AI的落地發展。15日，智慧穿戴裝置公司Brilliant Labs才宣布與Liquid AI合作，以LFM支持AI眼鏡「Halo」。
除了機器「大腦」的模型進展，機器「身體」的智慧也須提升。羅斯稱之為具身智慧（embodied intelligence）。
身為軟性機器人（soft robotics）的先驅之一，羅斯曾帶領團隊研發出機器魚、機器海龜等適應不同任務的機器人。例如，以摺紙方式設計的抓爪，會比工業機器手臂常見的堅硬夾爪更易於適應較軟、形狀多變的物件。這種智慧可說是存在機器身體中，可視作具身智慧的一環。
有了更智慧的大腦、更智慧的身體，再加上AI模型亦可協助研發人員加速迭代、優化設計，AI機器人的創新週期可望縮短。羅斯指出，過去60年來，機器人的發展聚焦在工業應用的硬式機器人，現在與未來的60年將出現多種外型、更具適應力的軟性機器人。
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資訊來源：遠見
日 期：2025/09/19
https://www.gvm.com.tw/article/124426 |
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