【泡泡新闻周报】KAIST韩国科学院遭学术界联合抵制；可穿戴设备做到“听”你所想；深度学习尝试理解视频

选文&评论  |  周艺 胡琪 张晨 叶培楚 

校对&编辑  |  胡琪 

泡泡机器人推广内容组编译作品

语音机器人帮助“宅男”不再孤独

如今很多年轻人只身来到陌生的城市漂，没有什么朋友，微信里躺着几百个好友，但却没什么话题聊，最终无奈变成了“宅男”。 韩国科学院KAIST和Yonsei大学的研究人员推出了一款名为Fribo的社交语音机器人来帮助宅男。作为一款语音机器人，与Siri，Alexa不同，Fribo并不能听懂你的话（以防宅男无聊到和机器人聊起来——假的，但细想也有点道理），恰恰相反，他只能识别“生活噪声”，例如开冰箱的声音，微波炉的声音，吸尘器的声音，开关门的声音等等，并可以利用超声波识别你是否在家。当他检测到声音之后，会像你的朋友们的Fribo发送一条信息，例如，当你打开冰箱门时，你朋友家里的Fribo将会说：“嘿，你的朋友开冰箱了，猜猜他吃的啥？”。当然Fribo会保护的你的隐私，所有发出的信息都将会是匿名的，但是如果有人对此感兴趣并回复了，你的Fribo将会告诉你回复的人是谁，然后你俩就可以聊起来了。简言之，Fribo给宅在家里的人提供了聊天的话题。虽说这个机器人的效果估计很有限，但初衷是很好的，互联网时代年轻人的社交是一个很值得研究的问题。

KAIST韩国科学院遭学术界联合抵制

之前我们新闻社多篇报道提到了杀手机器人的问题，近日，KAIST韩国科学院引发了争议，他们与武器制造商Hanwa系统签署了合作协议，进而引发了50名著名学者的联合声明抵制。韩国方面回应，他们并不会研发杀手机器人或者人工智能战争武器，而是为了发展国防科技，例如AI命令决策系统，大规模无人潜艇，无人机训练系统以及智能目标识别跟踪技术。但我们知道，即使科学家的目的很单纯，也保不齐韩国方面有人别有用心。人工智能和机器人应该更好地为人类服务，改善我们的生活，而不应作为杀人机器。希望KAIST能多研发一些上文提到的Fribo这种善意的机器人，而不是继续引发争议。

机器人颜值大比拼

随着人工智能概念的火热，越来越多的机器人开始拟人化。近日，华盛顿大学的学者发表了一篇论文“Characterizing the Design Space of Rendered Robot Faces”， 他们设置了评价机器人颜值的四个指标：友善，智慧，值得信赖以及总体的印象，并组织了50个人组成的“外貌协会”根据这四个指标对不同机器人进行了评判，之后用控制变量法研究了不同特征对这四个指标的影响（如下图，基本脸好像龙珠里的波波，哈哈）。由于样本不够，这个实验还存在着一些不足，例如没有显性地把文化背景提取为特征，举个例子，粉脸颊是日本动漫里描绘萌妹子的一种表现手法（下图F3），但不熟悉日本文化的可能就对此无感，因而这个特征的喜好呈现了明显的两极分化。因此，研究人员表示，下一步准备研究年龄和文化对机器人颜值的影响。

MIT（麻省理工学院）的可穿戴设备做到“听”你所想

 默读（就是那种在脑海里默默说着话的做法）在我们阅读时很常见，而最近它正被用来作为一种新型的计算机交互方式。麻省理工学院的研究人员创建了一种脸部可穿戴设备，用于在默读时测量肌肉神经信号，而后将内部语言表达信号传导到计算机上。到目前为止，这个系统已经能够做一些有趣的事情了，比如在象棋比赛中询问时间或向计算机报告对手的动作，这都是在不发出任何声音的情况下进行的。虽然目前的应用还比较简单，但试想以后能不能用这个系统来帮助有发声障碍的人员呢？又或是像科幻小说里描绘的那样，不用说话就能让机器“听”你所想？

计算机视觉床边监测改善患者安全

人无完人，医生和护士也不例外，但最近人们试图通过计算机视觉的床边监测达到“完美”的护理。这项工作始于Lucile Packard儿童医院和Intermountain的LDS医院，由斯坦福大学医学博士Arnold Milstein和Fei Fei Li博士发起，并由临床医师和电子工程专业的学生提供支持。研究人员正在收集关于如何传达实时警报的建议：系统可以提醒医生或护士检查手部卫生、提醒外科医生在手术过程中错过了一个重要步骤、又或者通知护士赶紧来照料情绪激动的病人等等。减少不必要的医疗事故是所有医生的愿景，使用计算机视觉持续监测床边行为或许是实现“不伤害”的有力途径，这是有效的增强方式但绝不是替代临床医生。

Moments in Times数据集尝试深入理解视频中的动作和行为

从目前来看，利用机器学习算法可以使计算机识别目标。MIT-IBM Watson AI实验室尝试研究从动态场景中学习，提供具有视觉和听觉系统覆盖范围的深度学习算法，使得魔性学习不依赖于监督学习，并推广到新的情景和任务。在前期研究内容的基础上，实验室建立了一个Moments in Times数据集，其中对于每个动作类别，比如烹饪，运动等，都有超过2000个视频。这听起来是个很不错的机器学习尝试方向不是吗？——让计算机不仅理解图像，更是深入地理解视频中的动作和行为。Amazing!

附数据集链接地址：http://moments.csail.mit.edu/

加州继续放开无人驾驶要求？

继前不久的首次无人驾驶致死事件之后，加州公共事业委员会却继续放开胆子，签署了关于无人驾驶汽车无需后备驾驶员的规定。在这个行业面临着安全问题的严格审查阶段，加州的这一举措令人费解，或许是为了挽救无人驾驶失去的部分信心？希望相应的安全保障也能同时到位，这样才能促进无人驾驶行业继续稳定持续地发展。

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