《长尾理论》作者 Chris Anderson 来台,机器人、云端和 AI 整合成趋势

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云端、大数据、机器人、自驾车和人工智慧(AI),这些科技圈的当红炸子鸡看似各自独立,以畅销书《长尾理论》闻名的 Chris Anderson 却认为这些科技彼此的交集才是未来的趋势所在,并在 2018 数位创新论坛分享他的想法。

机器人和云端以及 AI 的结合,可以藉由 AI 的不断更新让机器人持续升级。相对的机器人或无人载具也将资讯不断传回云端,训练 AI 变得更好,创造双向的资讯流动。Anderson 以地图做为例子,透过这样的即时资讯整合,就能让地图即时更新。每一台车的感测器和镜头都能上传路况,让用路人能透过即时地图了解路上是否有车祸或其他突发状况。但这个愿景现在还很难实现,要让机器人随时随地的连上云端还没这幺容易,网路频宽和技术还有需要克服的问题,不过 Anderson 认为结合云端的机器人才是机器人的未来面貌。未来 5G 网路的进步,将能有机会让这种双向资讯的即时传递实现。

Chris Anderson 将机器人和云端以及 AI 的结合分成 3 种情境,即时运算、近即时运算和非即时运算。即时运算由机器人或无人载具上所安装的低功耗晶片直接进行,利用预载的模组快速运作,即时的感测并反应。近即时运算则在需要预测和规划的实用使用,依靠边缘节点来进行运算。非即时运算则将资料上传到云端,用来训练 AI。

Anderson 不只是看好这样的趋势,更实际投入自驾车的行列。他所推动的 DIY Robocars 自驾车价格只需要 200 到 500 美元,虽然性能完全比不上特斯拉等市面上的自驾车,但他认为这才是普及的好方法。降低自驾车的门槛让每个人都能有一台自驾车可以实验,不需要用到高档的自驾车就能测试不同的使用情境,甚至让 DIY Robocars 去参加赛车当作测试。有了大量的测试资料就可以更快速的训练 AI 模型,让 AI 能够进一步强化。即便这种自驾车无法发展为载客的工具,但也能完成巡逻和送货等各种用途。

(首图来源:数位时代)

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