Alphabet機械人公司售軟銀
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GS(14)@2017-06-10 10:02:26【明報專訊】Alphabet同意將旗下機械人公司波士頓動力（Boston Dynamics）售予日本電訊巨擘軟銀，作為交易的一部分，軟銀還同意收購日本機械人公司Schaft，暫未知交易條件。
軟銀擬收購機械人公司Schaft
波士頓動力在機械人動力方面首屈一指，曾研製雙足人形機械人Atlas、有自我學習能力的機器大狗、手臂可搬運重物，又可屈膝躍過障礙物的Handle等。曾有傳聞指亞馬遜的物流系統對Handle深感興趣，有意收購波士頓動力。對於研發有自我學習能力的機械人，波士頓動力也領先同業。
Alphabet在2013年銳意發展人工智能，收購了波士頓動力等機械人公司；Andriod之父Andy Rubin當時有意將這些機械人公司融入Alphabet體系，但Rubin翌年就離開Alphabet。在這人事變動後，Alphabet認為波士頓動力的團隊不夠合作，且研發經費太大，決定把其賣掉。
軟銀目前正專注發展人工智能。去年10月，軟銀宣布與沙特阿拉伯主權基金合作，建立規模達1000億美元的軟銀願景基金，用於科技投資。
（綜合報道）
[國際金融]
來源:
http://www.mpfinance.com/fin/dai ... 1478&issue=20170610
少女殺童：想看她是否機械人
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GS(14)@2017-07-07 02:42:13■遇害女童拉夫
英國約克郡7歲小女孩拉夫（Katie Rough）今年1月9日被離奇殺害，一名16歲少女被控殺人。疑犯據指患有精神疾病，經常有幻覺，行兇目的竟是想「看看她是否機械人」，她承認誤殺罪。
頸胸腹遭剖開
案情指，拉夫當日離開寓所在附近玩耍後失蹤，不久後被發現倒卧在一個足球場中，送院後死亡，相信她是被掩住口鼻窒息致死，頸部和胸腹更分別有兩道長達6厘米和20厘米的刀割傷口。警方在現場拘捕當時只有15歲的女被告。由於被告未成年，傳媒未能公開其身份。被告據指已接受精神治療一年多，有自殘和妄想傾向，經常覺得身邊的人都不是人類，而是「被敵對勢力操控的機械人」，需要服食抗抑鬱藥並接受看管，但經常從家中或院舍逃走。被告前日通過視像作供，承認誤殺，並以神志失常作為減責理由。拉夫的父母親友也有到場旁聽，表現冷靜。被告代表律師指：「她（被告）是個受到很大困擾和傷害的女孩，有明顯的精神問題，而且在案發前變得越來越嚴重……」專家組稍後會對被告作精神評估，法官押後至本月20日判刑。英國《泰晤士報》/《每日電訊報》
來源:
http://hk.apple.nextmedia.com/international/art/20170705/20079233
機械人投顧攻港 基金低認購費招徠
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GS(14)@2017-09-16 22:27:47【明報專訊】證監會早前推出諮詢文件，包括就機械人投資顧問（Robo Advisor）提出監管指引，市面上打正旗號提供機械人投顧的有雲鋒金融（0376）旗下的有魚智投、8 Securities等，據悉領航亦有意在港推出類似服務，機械人投資顧問或逐漸普及。雲鋒行政總裁李婷表示，已積極提交意見予證監會，希望香港由開戶到交易的程序，可全網上化進行。
雲鋒金融管理資產規模逾億
機械人投資顧問按照客戶的風險承受能力及投資導向，以電腦程式建立投資組合，依照市况的變化調整，盡量減少人手操作，亦免除自選產品組合的風險，銀行對部分私人銀行客戶亦有提供此類服務，營運的機械人投顧公司均有向證監申請「就證券提供意見」的4號牌照，證監上月完成的諮詢中，有提醒網上平台及機械人投顧留意合適性問題。
雲鋒金融去年獲得雲鋒基金入主，旗下的「有魚智投」手機應用程式數月前推出，以低入場費、智能配置資產服務作賣點，首次認購費為0.7%至1.05%，比銀行廉宜近一半，產品以互惠基金為主，現時管理資產規模超過1億港元。李婷為證監會金融科技諮詢小組成員，她表示，基於「股東的背景非常雄厚」，公司在合規的投入非常大，不過現時要因應監管要求，做到全線上直接完成開戶及交易流程「仍有一些障礙」，除非客戶郵寄1萬元的支票完成開戶程序，但她表示旗下的平台門檻「200美元就可以投資，剛剛大學畢業、一下子沒有那麼多錢，想以每個月一兩千港元作定投」，就需要親身上門見證，她希望面對面開戶的要求可以放寬。
在新加坡營運基金分銷平台業務的奕豐金融，旗下的Fundsupermart.com亦有半機械人投顧服務，平台費及基金認購費共1%，以電腦系統監察市况作調整，其投資組合基金經理沈家麟表示，業界考慮推出機械人投顧，由於組合沒有歷史數據作支持，監管下不能作引申推廣，因此會「好難銷售」，建議授權外國掛牌的ETF在港作散戶投資組合的一部分，令機械人投顧可發揮分散風險、同時達低收費的功能。
奕豐金融：缺歷史數據 組合難銷售
羅兵咸永道金融科技及監管科技主管Henri Arslanian表示，監管機構採取主動有助業界發展，「兩三年前根本無人會相信」，他表示過去幾個月銀行與機械人投資顧問供應商之間也有B2B交易，或與其他金融機構合作，相信未來將陸續增加，服務亦會變得普及。
來源:
http://www.mpfinance.com/fin/dai ... 2601&issue=20170911
星洲放寬機械人投顧營運商門檻
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GS(14)@2017-09-16 22:27:47【明報專訊】同期就機械人投顧諮詢的新加坡，比香港更進取，為營運商拆牆鬆綁，更在7月完成的諮詢中，新加坡金管局建議豁免未達資本要求的營運商申請牌照，亦豁免持牌者推出面向散戶的機械人投顧時管理規模的最低要求、5年基金管理經驗等，以鼓勵中小型金融科技創新公司發展。
除營運經驗，現時推機械人投顧的新加坡基金公司資產規模需要至少10億坡元（約58億港元），該局亦建議放寬，不過，上述豁免需要基於某些條件，如基金公司以機械人投顧管理的投資組合中，80%需為傳統ETF。
證監會的諮詢文件中，主要提醒業界營運機械人投顧服務時需要注意的事項，以達到合規要求，如風險評分問卷是否能準確反映客戶狀况、說明算法程式的機制運作等。
投資推廣署：不會不計代價鼓勵創新
投資推廣署金融科技主管夏多希表示，香港的監管環境以保護投資者為出發點，不會不計代價地鼓勵創新，市場亦不會對於資本小的公司有太大信心。
雲鋒行政總裁李婷亦稱，理解監管需要，「這畢竟是老百姓的錢」，在港市場上沒有資本的公司，「我們現在也沒看到他們創新的地方」，稱頂多是以ETF簡單組合建構而成，並「沒有什麼突破」。她認為，科技可以彌補傳統監管方式的不足，例如可避免客戶經理為銷售目的而提示答案，又或網上進行風險評測，電腦亦較容易認清邏輯矛盾。
來源:
http://www.mpfinance.com/fin/dai ... 3943&issue=20170911
【科技籽】星戰新角色 邪惡版手機遙控機械人登場
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GS(14)@2017-09-17 12:59:06玩具廠商「Sphero」在9月份推出了「R2-D2」（左）和「BB-9E」（右）遙控機械人。售價分別為$1,428和$1,198。
手機應用程式的操作介面簡單易用。
【科技籽：玩物達人】《星球大戰：最後絕地武士》即將在12月份上映，而玩具廠商「Sphero」亦搶先在9月份推出了兩款新的遙控模型玩具，分別為「BB-9E」和「R2-D2」。當中BB-9E據聞是「BB-8」的暗黑邪惡版本，很大機會在新一集星戰電影中亮相。
Sphero早在兩年前推出了BB-8遙控模型非常受歡迎，今次可為食過翻尋味。兩款模型玩具對應同一個手機應用程式：Star Wars App-Enabled Droids by Sphero，透過藍芽連接，玩法大致相同。有遙控、巡行、自訂路線、AR擴充實景和看電影，一共五種玩法。在操作方面，R2-D2走動時亦會伸出第三隻腳，除了前後左右之外，頭部和機身也可以自轉。而BB-9E與上一代BB-8無太大分別，同樣是球體機身，在操作轉彎和移動時明顯挑戰性較高。兩個機械人亦可以做出9個不同動作反應，好像自轉、自我跌倒等動作，R2-D2更加還原電影配音，非常逼真。另一個玩法，可以劃一條路線給機械人走動。不過移動範圍非常之大，在家中玩就要預多一點空間。兩個機械人也對應AR擴充實景，當中BB-9E附送一個底座，讓你模擬在飛船內走來走去，不過玩法較為單調。最後一個玩法相信是各位星戰迷最期待，與機械人一同觀看星戰電影時，機械人會因應電影情節作出不同反應動作。試玩員記者Vincent，「我比較喜歡R2-D2，因為聲音較可愛，頭也可以轉動，感覺原汁原味。」而BB-9E則移動太快，不過撞到頭身兩邊分開也非常好笑。試玩員記者聰也認為R2-D2較好玩，像一般遙控車及機械人玩法，特別喜歡他可以跌倒一樣的動作。不知各位星戰迷又喜歡那一個機械人呢。
LOG-ON 銅鑼灣時代廣場B1地庫
記者：翁怡富攝影：鄧鴻欣編輯：施明慧
來源:
http://hk.apple.nextmedia.com/su ... t/20170906/20143664
港漂研STEM教材 自製機械人模組
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GS(14)@2017-10-01 19:18:45【明報專訊】政府近年積極推動STEM（Science, Technology, Engineering & Mathematics）教育，更於去年3月向每間小學撥款10萬元，用以增置相關物資和活動。有見於STEM教育是全球趨勢，不少人也看準商機，提供大大小小的相關教育產品或課程，「港漂」辛海洋（Tony）就是其中之一，去年完成香港中文大學信息工程系博士課程的他，一畢業便毅然與幾位朋友創一番事業，成立提供科技教育產品和課程的CocoRobo。
明報記者 余麗明
提供STEM教育課程和產品雖然是新興行業，但現時行內競爭也不小。比起其他同類型的公司，CocoRobo推崇的是「STEAM」理念，多了出來的A便是代表藝術（Art），鼓勵學童糅合科技和藝術，自由發揮製作個人化的產品。CocoRobo不止提供學校及校外培訓，亦會研發產品和開發電子學習課程系統。
結合3D打印推獨家製成品
市面上不少STEM教材或產品是現成的，但CocoRobo則從零開始，連3D打印機也是自家研發。現時，公司已自行研發多台3D打印機，並提供3D文件分享平台，商戶可利用其設計的3D模型文件加以修改，甚至自行設計作品。此外，公司亦已研發多達16款的電子模板，如音樂模組、燈光模組、觸摸感應模組等，客戶可利用模組，結合3D打印和編程，製作獨一無二的製成品。有趣的是，雖CocoRobo標榜STEM教育，但Tony與其餘4位創辦人均未有相關教學經驗，Tony指，他們只好將勤補拙，成立公司初期，他們不斷輪流扮演聽眾或導師，給予對方意見，從而令教學更完善。
公司成立初期所需資金主要來自各創辦人的積蓄，本來公司主要於香港發展，直到今年初，他們拿到香港政府大學科技初創企業資助計劃（TSSSU）的50萬元資助，業務得以擴充。公司計劃以深圳為研發團隊基地，香港方面則主力負責教材和教學。現時公司只於深圳設有辦公室，機緣巧合下，中大和科技園均以低於市價的租金讓他們租用辦公室，中大租予CocoRobo的地方位於中大深圳研究院，距現時的辦公室只有數百米，而科技園提供的地方則位於科學園，兩個新辦公室均於10月正式使用。
中港均設辦公室 強化兩地業務
公司現時有9名核心員工，另外亦有聘請兼職員工，當中多為中大的學生，主要負責三大範疇的研發工作，分別為硬件、軟件和機械；硬件包括電子模組、軟件包括手機App和擴增實境（AR）應用、機械則包括3D打印技術。Tony透露，公司將與中大的信息工程學院和教育學院合作，研發更多產品及課程。
找本港中小學洽商 年底達30間
Tony去年4月開始籌組CocoRobo，直到去年9月才正式成立。CocoRobo目標是成為中港數一數二的STEM教育公司，他們今年1月開始於香港洽談生意，現已與10間香港的中小學合作，年底更將與另外20間簽合約。深圳方面，他們自7月起開始找學校洽談，現正與30間中小學討論合作。除了校內，他們也提供校外教學，如過去曾與中大合作舉辦工作坊。公司成立短短一年，已錄得盈利50萬元。
最近CocoRobo亦與信和置業（0083）旗下商場奧海城合作，由洽談到落實計劃再到推行，也只是數星期的事。奧海城開設的OC STEM Lab將會提供場地，而CocoRobo則提供技術，合作舉辦工作坊予奧海城會員參加，當中包括學習編程、製作機械人和認識虛擬實境（VR）技術等活動。
[新經濟新天地]
來源:
http://www.mpfinance.com/fin/dai ... 0896&issue=20170925
【專題籽】當機械人也踢世界盃 唔係得啖笑
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GS(14)@2017-10-09 03:50:23機械人世界盃RoboCup為人工智能機械人盛事，今年於名古屋舉行，本年隊伍來自40多個國家。賽事的目標好宏大：透過賽事刺激科研進步，最終組機械人球隊，於2050年戰勝人類世界盃冠軍隊！
【專題籽：一周突襲】世界知名、吸引無數國際媒體的機械人世界盃大賽（RoboCup）數月前在名古屋舉行。賽事進行期間，攻防全由機械人自主，教練（科研隊伍）並沒有在背後握着遙控器。我們平日跑步打波，易如反掌，靠的是與生俱來的神經系統；RoboCup科研隊伍希望複製這套複雜的系統，讓機械人分析現場環境數據，自行進攻、入球。終極目標是組成一隊機械人球隊，按照（人類的）世界盃所有賽例，在2050年擊敗世界盃冠軍。這次來到日本，我們以人見人愛趣味爆燈的機械人足球比賽作起點，既欣賞賽事，亦從中看看人工智能機械人的能和不能。
在RoboCup現場有許多項目的賽事，六項為機械人足球賽，三項拯救賽，亦有服務型機械人的任務競賽（如在模擬餐廳當侍應落單）。各隊都希望研發出行動力、判斷力優秀的機械人，讓機械人達成「2050擊敗人類隊」的終極目標——但先別驚恐，那怕人工智能的運算能力超強（看AlphaGo程式如何殺下柯潔、李世石），那終究是演算程式；若論人工智能機械人（特別是擁有一雙手腳的人型機械人Humanoid），至今天仍是名副其實的舉步維艱。那怕是本屆勁旅德國隊、法國隊、日本隊的人形機械人，它們在「看到」足球彷彿被點穴，呆立數秒再笨笨的起腳，卻踢中空氣摔在地上。教練們（各隊伍的科研人員）在旁抱頭慘叫，觀眾捧腹大笑，場面好滑稽。距離戰勝人類冠軍隊的終極目標，還有好遠一段路。儘管RoboCup機械人動作比小孩子還要笨拙，但這絕非單純得啖笑的趣味事件。這項大型賽事在1997年由一群人工智能機械人學者、科研人員創辦，邀請各國大學組隊參加。20年來，比賽激發了許多新晉研究員往後繼續以機械人為志業，而各大學為比賽開發的新技術，亦被應用在其他項目。就以網上零售巨無霸企業亞馬遜（Amazon）那舉世知名，用以處理海量貨倉貨物的機械人Kiva（能夠搬運貨物的橙色機械人）為例，其一研發者Raffaello D'Andrea早年為美國康奈爾大學的機械人研究員，多次帶領該隊在RoboCup隊奪標；更因此讓Kiva的另一研發者Mick Mountz賞識，並獲邀加入其團隊，合力讓Kiva誕生；而著名的機械人設計師松井龍哉，亦明言RoboCup對他往後的機械人設計事業影響深遠，更創立了機械人工作室Flower Robotics。
人類當球證 判斷犯規抬走傷兵
在不同類型的比賽中，場上唯一可以全程留在草地上走動的人類，就是球證（由各大學隊伍成員輪流擔任）。他們繫着哨子在場上追隨機械人球員，既要指示各隊教練們，隨時抬走無法站起來的機械傷兵，處理在賽事期間像夢遊般離開球場的機械人，亦要趕「犯規」機械人到場外罰企。既然是機械人世界盃，何不由機械人當球證？RoboCup標準平台賽事（Standard Platform League，即各隊只准使用同一型號的NAO機械人）的技術委員會主席兼賽事裁判Katy Genter就向我們解釋道，「近幾屆我們也確實考慮過轉用機械人作裁判，但最後還是不行。在處理指定任務的時候，例如偵測足球有沒有超過白界，機械人絕對勝任。但球場上，有太多狀況不是非黑即白。舉例說，機械人很常見的犯規動作叫Pushing，意即一機械人，步速很快走向對方，而令對方跌低。然而如果機械人撞向對方時，馬上意識到問題，懂得往後退，卻不算犯規。要判斷類似的『例外』狀況，得綜合現場不同資訊作即時決定。這方面，機械人表現仍然遠遜於人類。」Katy的丈夫JT Genter為標準平台賽事的籌委會成員，亦笑說：「機械人仍然蠻蠢的。」
標準平台賽事的球證JT Genter（左）和Katy Genter，與我們解釋機械人球員的種種搞笑行為。圖為賽事專用的NAO機械人。
表現儍更更 目標2050年擊敗人類隊
Katy本在美國德州大學奧斯汀分校（University of Texas, Austin）做研究，剛獲得電腦科學的博士學位，有多年RoboCup參賽和裁判經驗。科技一日千里，為何機械人表現那麼儍更更，「人工智能和人工智能機械人是兩回事。人工智能好比大腦，是運算的程式；人工智能機械人則是裝有大腦的身體，思考之外做相應行動，再微小的動作都要學習。舉例說，我們看世界，很容易就分辨場上哪是足球，哪是龍門，不會因為顏色相似而做錯判斷。然而機械人沒有我們的經驗，簡單如『找足球』，都要從零學習。然而來到現場，其實『白色』的東西有很多，如龍門、白界，場邊的白色圍板等。觀賽期間，見過足球剛好叠在龍門白界之上。然而埋門一刻，機械人卻左望右望，然後走開，全體觀眾同聲一哭。Katy就笑着解釋說：「因為白界和足球都是白色，他們就混亂了。那一刻機械人其實一定在問：『足球呢？怎麼突然不見了？』，再繼續去其他地方找足球。」
Katy論的是人工智能機械人，卻其實點出了人機之間行動上的分別。對健全人類而言，「起腳踢波」，簡單無比。然而瞬間的單一動作，原來步驟繁多，全是精密計算，「人類太厲害，我們做起來毫不費勁，所以從沒意識當中的複雜。今天的機械人，能夠在賽事中自主走動（而不跌低），認出敵方龍門（而不射烏龍波），學會確認自己和隊友的位置（而不會一窩蜂搶波），辨識哨子才起動，一小步的進步，動輒花了一整年的研究時間。」比賽為科學交流，故此大會鼓勵各隊在賽事後公開自己訓練機械人各個動作的演算程式，「例如勁旅德國隊公開了機械人『步行』程式，今天許多隊伍都會採用。要達成2050年『擊敗人類隊』的宏願，我們還需要非常巨大的進步。但是天曉得？畢竟每年回到比賽，見大家的機械人動作又有進步。」Katy捧着標準平台專用機械人NAO解說，而NAO繼續笑而不語。
睇波指南
機械人動作遲鈍，往往要先呆想數秒才懂反應。若然你期待人類世界盃的節奏，會失望。然而RoboCup每一細節都是趣味，都讓你看到今天人工智能機械人的進步和限制。
球場篇
球場上白色的物件普通不過，界線、龍門、圍板。然而機械人在此普通的場地作賽，卻是一大挑戰。人工智能機械人有時會誤判白色的圍板為龍門，無故漫步離場。
足球篇
今日機械人比賽，已經採用普通足球。沒有任何電子裝置，機械人要懂得「看東西」。要令機械人在場內其他黑白物件之中成功辨別足球，研究員花了極長時間改良機械人的視力。
中場休息篇
半場10分鐘賽事後，就是「休息」時間：教練們要為它們充電、更新程式。這隊更搞笑，會為機械人吹風降溫。
加時篇
機械人足球賽也有加時互射12碼。那怕動作生硬，卻有能力自主地撲救。好神奇！
球證
球賽裏唯一一個可以長期留在草地上的人類，就是球證。球場瞬息萬變，球證判斷犯規動作，須綜合現場所有資訊。人工智能人處理單一任務往往勝於人類，但要整合不同領域的資訊再作判斷，仍遠遜於人類。
教練
球員也有教練，不過他們都是來自世界各地大學鑽研人工智能機械人的學生或研究生，不會罵機械人（因為機械人聽不懂，嘥氣）。日常的工作是寫程式，和修理它們的手手腳腳。
其他球員
除標準平台賽事的NAO機械人球員，RoboCup還有中型、小型機械人賽事，機械人裝有車輪，球來球往，行動迅速。
採訪：李寶怡攝影：潘志恆編輯：施明慧
來源:
http://hk.apple.nextmedia.com/su ... t/20170924/20161092
【專題籽】攞痰罐刷都要AI 亞馬遜貨倉機械人Kiva成棟搬
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GS(14)@2017-10-09 03:50:23在RoboCup現場同時舉行亞馬遜機械人挑戰賽（Amazon Robotics Challenge）。該公司的首席技術總監Tye Brady在現場向我們解釋，「執貨」的難度何其高。
【專題籽：一周突襲】數月前在日本名古屋舉行的機械人世界盃大賽（RoboCup），現場有許多項目的賽事，另一個能充份體現人機之分的賽事，乃是亞馬遜機械人挑戰賽（Amazon Robotics Challenge）。賽事總獎金高達25萬美元（約195萬港元），在旁看機械臂動作生硬的提取日用品，不禁會懷疑：拿痰罐刷、牙刷、文件夾而已，有幾難呀？
近年，亞馬遜亦加入了人工智能（AI）機械人研發戰圈，2012年收購了機械人公司Kiva Systems（前文提及研發知名Kiva機械人的公司）後，成立了亞馬遜機械人（Amazon Robotics），希望研發具效率的機械人系統，應付其貨倉運作，減低成本。但哪怕Kiva機械人聞名全球，它們在倉庫搬運貨架的短片常被瘋傳。直至今天，機械人只能運送一整棟貨架；要在貨架裏揀選正確貨物，仍須靠人手。在這比賽，亞馬遜機械人共有16個世界各地專業研究單位（如麻省理工和普林斯頓大學的聯隊、奈良先端科學技術大學院大學與Panasonic組成的隊伍、南洋理工大學等）。各隊用自行研發的人工智能機械臂從貨架中，夾取特定貨物裝入貨箱（Pick Task），亦要讓機械臂從貨物中取出指定貨物放到貨架上（Stow Task）。
精密的人類雙手
「拿起一張紙，跟拿起一個塑膠水樽，跟拿起一杯裝有水的水杯，我們手部的動作已經很不一樣。用拿水杯的方法去拿起張紙，其實紙張可能會被弄破。『拿東西』其實很複雜，我們不自覺地先用眼睛、皮膚等感官去分析數據、確認那是怎麼樣的物件，再用我們那很精妙的手，以相應的手指和力度握實物件。我們常見小朋友四處摸東西抓東西，起初往往拿不穩的，但慢慢就學會，其實那是一個累積經驗的過程。然而要讓人工智能掌握這些難以言喻的微妙分別，不會力度太大弄爛貨物，又不會太輕力摔壞貨物，那是非常困難。」在現場的亞馬遜機械人首席技術總監（Chief Technologist）Tye Brady向我解釋，讓機械人永遠夾取特定東西，它們表現一定比人類好；然而貨倉物件成千上萬，如何讓它們辨認正確物件、再用正確的方法拿到，仍然是人工智能機械人研究的一大難題。早期科學家「教」機械人執行任務，必須要把任務寫成一板一眼的規則，讓電腦執行。然而身在現實世界，太多事情無法被寫成規則（例如用適當的方法拿東西），而近年被廣為談論、模仿人類神經網絡的機械學習（或更精密的深度學習）則可大派用場。
機械臂也是創作
今次比賽成績大躍進的新加坡南洋理工大學的團隊（2015年第9；今年第3名）的機器人技術研發工程師張征豪就向我解釋機器學習的過程。例如為了讓機械臂認出「牙刷」，他們會為程式輸入幾千張不同的「牙刷」照片，讓電腦從海量數據中，自行歸納「牙刷」的關鍵特徵（而非直接給電腦定義何謂牙刷）。訓練若成功，往後機械臂看到任何具「牙刷」特徵的東西（哪怕是未曾出現在訓練數據中）該能認出牙刷，並用相應方法拿起它。同樣道理，他們會用相同方法訓練系統辨認其他物品。這正是人類掌握概念的方法——我們不必看遍地球上每一隻「牙刷」，卻有能力認出它們。當然，說得輕鬆，實踐卻極高難度，「神經網絡、人工智能等等，我們都很清楚，但把它放在充滿限制的現實世界又是另一回事。」研究團隊的陳義明教授說：「例如CPU（電腦處理器）運算夠快嗎？若要花幾分鐘才辨認到物件，那根本不可能被應用。這是做研究最困難，也是最有趣味的地方。」另一位團隊研究員Albert Causo亦補充說，「哪怕機械人研究，每天都要對着機器，旁人以為很枯燥。其實它是一門創作，從無到有，開發一套系統，這一點很有滿足感。」
亞馬遜倉庫中使用的Kiva機械人（橙色那部）聞名於世。然而，厲害的Kiva仍只能搬運整棟貨架。精細的揀貨工作，仍得靠人手。
痰罐刷、洗潔精。我們靠「本能」就能辨認和提取物件，對機械人來說，卻難度極高。
南洋理工大學今年排第3，成績優異。團隊成員向我們解釋了機器學習的原理。
南洋理大設計的機械臂，主要以吸盤揀物件。
採訪：李寶怡攝影：潘志恆編輯：施明慧
來源:
http://hk.apple.nextmedia.com/su ... t/20170924/20161094
【專題籽】視足球機械人如孩子 日本勁旅隊長：它們跌傷 我們心碎
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GS(14)@2017-10-09 03:50:24訓練機械人踢足球就是在這CIT Brains的研究室。（左起）足球隊的人類成員林立樹、山本龍一、加瀨林千里、關遙太和Joshua Spratman。
【專題籽：一周突襲】名古屋機械人世界盃完結後，我們就來到東京的千葉工業大學Chiba Institute of Technology（CIT）。這裏的高端機械人學系（Department of Advanced Robotics）孕育了RoboCup勁旅CIT Brains，是2015年的小型人形機械人足球賽的冠軍和本屆球賽季軍，不少系內教授和學生都參與甚至籌辦過多年RoboCup。人類球隊備戰世界盃就聽過，那機械人備戰是如何？
日本足球隊未算世界頂級，它的機械人球隊卻肯定是。RoboCup賽事完結後數天，我們去到CIT Brains那佔地半層樓的球隊研究室，現場有點超現實，最搶眼的是正中間那一大片人造草地足球場。CIT Brains的機械人賽前與「教練們」（團隊學生成員）的「操練」，就在這裏進行。「大家剛完成好緊湊的RoboCup，真是快虛脫了。」在高端機械人學系念四年班、大型人形機械人隊的隊長Joshua Spratman說。比賽前的高峯期，他們會連續18小時待在研究室工作。
十多人教練各司其職 積極備戰如真人操練
CIT Brains是RoboCup人形機械人（Humanoid）比賽的常客，今年出戰了小型（Kid-size）和大型（Adult-size）機械人項目；而父母為印尼人、自小在日本長大的Joshua設計的，就是節奏最慢、有成年人高度的大型人形機械人，「日本有許多與機械人有關的動漫。小朋友都喜歡看鋼鐵型機械人對付大壞蛋，但我卻興趣不大，反為更喜歡看能與人類交朋友溝通的作品，像小飛俠；從小又對工程和機械運作很有興趣，念機械人學系更加順理成章。再者能夠讓機械人踢足球，真是太Cool了！」今年比賽中，CIT Brains機械人隊的「教練」有十多位，都是學系的研究生和本科生。我最有興趣知道，「訓練」一隊機械人備戰，是怎麼回事。原來確實與真實球隊操練有點相似：一樣要密集「練波」（進行模擬球賽）、一樣要熱身（確保機械人在當天環境中看見足球、能夠在草地上行走），也要讓球員休息（充電）。各個教練亦各司其職，「如有成員專門管理機械人的電池、或負責訓練它們視力，或訓練它們定位和步行等。今年我們就成功以深度學習訓練機械人的視力。就算場內燈光改變，機械人也很容易找出足球，更會為機械人設定前鋒或後衞角色等。」那天負責小型機械人的視力訓練的關遙太，就是反覆地將足球放在機械人前方，看機械人能否按着足球的方位轉過頭來。在名古屋現場，看見一班隊員神色凝重，多次在比賽中喊暫停，他們休息時間亦需用工具調校機械人，「比賽期間機械人的腳出了問題，那幾天我們就要把機械人大修，幾近由零做起。」其實要製造擁有兩手兩腳、能走動的機械人最難做。相反，裝上了車輪、坦克常用的履帶的機械人，則相對穩健得多。「是的。我們行動時，雙手以至身體其他部份都會自動移動以作平衡，但機械人可沒有。如我們走動時可伸直身體，但機械人雙膝要微微屈曲才可開始行動。因為要做出可伸直身體走路的機械人，當中演算程式太困難了。」例如人形機械人由於步履相當不穩且體積龐大，倒在地上必會有損毀。以Josuha來說，參與機械人足球賽，最傷心的不是失落獎杯，而是機械人「跌傷」，「我真心認為，這些由我們自己設計的機械人就像我們的孩子。每次它們跌低，特別是跌爛機件，我的心也會碎了。」這不純粹是漂亮的比喻，Joshua說，機械人球員，真有點小朋友的特質，「例如教它們走路，教它們看東西、認足球，適當時候才搶球等，不可能一次就成功；我們要不斷教它們，不斷調整學習方法或硬件。當它們做到我們要求的，你好像見到它們『成長』，感覺好神奇。」小朋友會鬥氣會反叛，那機械人球員呢？「哈哈，當然沒有我們人類意義的『發脾氣』。但也有類似情況，如你已改變設定、調整訓練模式無數次，它們動作仍然是怪怪的，繼續在場內轉圈、踢空氣等。你會好氣餒，會覺得『它們是在賭氣嗎？』」
今年CIT Brains在小型機械人足球項目的成績最佳，獲得球賽第3名、技術挑戰賽第1名。
比賽期間，常有突發事件，例如今年機械人在比賽間撞壞零件，CIT Brains正在調整機械人。
在比賽前的高峯日子，隊員不分晝夜的在研究室趕工。
CIT Brains主力參加人形機械人比賽，從設計草圖到製作機械人，都由隊員自己負責。
每一個我們視為理所當然的動作，機械人都要學習，例如看足球。
採訪：李寶怡攝影：潘志恆編輯：施明慧
來源:
http://hk.apple.nextmedia.com/su ... t/20170924/20161096
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