為何各個UI設計師都愛用圓角矩形?真的有比較好?(下)

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想當UI設計的你不可不知圓角設計的秘密!!圓角設計真的有比較好嗎?(下)

本篇為上篇,下篇請點此為何各個UI設計師都愛用圓角矩形?真的有比較好?(上)

1. 認知負荷論(cognitive load theory)

認知負荷理論是由澳大利亞新南威爾士大學的認知心理學家 John Sweller 於1988 年提出,他假設人類的認知結構由工作記憶和長時記憶組成。其中工作記憶也可稱為短時記憶,容量十分有限,一次只能記下 5~9 條簡單的訊息。

著有《視知覺》(Visual Perception)的瑞士物理學家、藝術家 Jürg Nänni 也曾提出:視網膜中區處理「正圓形」是最快速的,而處理多稜角的形狀則較吃力,速度也較慢。

結合以上理論我們可以得知:「圓角」更容易被大腦處理,因為它能夠降低大腦的認知負荷,也有利於在同樣時間內接受更多資訊。故比起一般的矩形,人類的大腦更願意接納圓潤的圓角矩型。

2. 視覺動線論

視覺動線是指在讀取眼前資訊時,視覺移動時所構成的方向路徑。這表示視覺動線決定了設計的焦點所在、擺放的位置與順序。

人眼在擷取資訊時,通常不一定會意識到有視覺動線隱藏其中,但眼睛卻會自然而然地依照視覺動線的設計來移動。

而圓角的「曲線」能自然地、圓滑地帶動一般人的視覺動線,而不會感到突兀與刺眼。

3. 曲線偏坦論(Contour Bias)

以演化心理學的觀點來看,人在面臨可能造成危害的事物時,會湧現出恐懼、不安與抗拒的情緒,這是人類經歷長時間的演化後遺傳下來的「適應體」,目的是幫助我們存活,提高生存機會。

除了心理學,腦科學也指出當面對尖銳的物體時,大腦的杏仁核活性會增強。杏仁核是邊緣系統的皮質下中樞,有產生情緒的功能,能產生恐懼記憶並引發應急反應,讓身體能逃離危險。

所以,人類對於形狀銳利的物品往往有先天的排斥,如會連想到尖銳物的方角矩型;對於有曲線的圓融物體則會有較高的接納度,讓圓角矩型不被人腦淺意識抗拒。

圓角不是萬靈丹 善用不濫用才是好的 UI

我們已經知道了圓角佔有許多先天優勢,但並非一股腦地選擇圓角就是正確答案。

在 UI 設計的領域,需要考量的有品牌識別、選用字體、色彩配置以及邊緣線條的採用等等,今天企業若要一切都端正穩重,那圓角就不一定是最佳解答;並且若是矯枉過正,使用弧度過大的圓角可能會看起來不專業,造成反效果。

UI師能塑造出怎麼樣的品牌視覺,背後有許多的「眉眉角角」,需要不斷吸收新知、訓練思考,長時間累積自我的美學素養。

 

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「圓角矩形」是近年盡人皆知的 UI 設計優勢,自 iPhone 4 發售至今日,到處都可以看到這個乍看簡單、但其實富有深意的幾何圖形。

然而圓角矩形何以能擄獲 Steve Jobs 以至於世人芳心呢?箇中緣由,其實也藏在哆啦 A 夢身上!

「圓角矩形」在現代 UI 中代表簡約、清爽與和平易近人。這些印象是因幾何圖形能帶給人們的心理暗示,任何圖形設計元素如形狀、線條、顏色、紋理和圖案,都能淺移默化地影響人們的感官認知,從而讓平面圖形附上不同的喻意。

乍聽之下有點形而上學,但其實我們從童年開始就不斷在接收幾何圖形的心理暗示了——許多卡通動畫中的角色,也都被賦予了「幾何暗示」!

三角形的小夫、方形的胖虎……哆啦 A 夢中的幾何暗示


▲ 哆啦 A 夢中的五個角色造型都跟個性息息相關(圖片取自 flickr)
 

 

陪伴許多人長大的國民作品《哆啦 A 夢》(ドラえもん),其中的主要角色個個形象鮮明、深入人心,是運用幾何圖形設計角色的好範例:

自戀愛現、在狡猾的同時又常有鬼點子的小夫,從是身形、嘴形到髮型都呈現三角形;而個性粗暴、蠻不講理,但在緊要關頭時又展現了正直的胖虎,無論臉型與身體都呈現寬大的方型。

至於個性善良溫柔、富有同情心的靜香,臉型與整題造型都較圓潤,沒有稜角;至於最備受喜愛的哆啦 A 夢,整個角色從頭到手都是圓型設計。

▲藝術家實際示範如何以基礎的圓型、三角形與方形設計角色形象。

不只日本,歐美的畫家、藝術家、動畫師等角色設計專家們也時常以「幾何造型」為基底,藉此創造出引人入勝、個性鮮明的角色,足見一個好的幾何設計所具有的優勢。

卡通之外 賈伯斯也瘋狂的圓角設計

不只卡通動漫畫之外,許多商業產品也為了讓客戶留下良好的第一印象,採用親民的圓角設計。

話說從頭,要談圓角矩型,就不得不談它成為設計趨勢的轉折點——iPhone 的發布。Steve Jobs 認為:所有物件都有圓角,而且相較於圓形與橢圓形,圓角矩形設計在生活中其實更為常見。

▲ 2020 年發售的 iPhone SE 依然保留標誌性的圓角設計。

1981 年,Steve Jobs 要求當時任職蘋果的電腦工程師 Bill Atkinson 設計出可以快速畫出圓角矩形的方法。當時已能快速繪製出長方形、圓形與橢圓形的 Bill當下便反駁:「圓角的矩形很難用電腦技術畫出來,而且又不必要!」

Steve Jobs 二話不說便把 Bill 從座位上拉起來,指著房間內的白板、桌椅等所有圓角矩型的物品。更帶著他出門上街,指出大街小巷每個小角落的圓角矩形給他看:「你看,到處都有圓角矩形!」

最後,在一個「禁止停車」的圓角矩形路標牌被指出來後,Bill 認輸了。「好啦,我放棄。我回去看看是不是真的跟我想像的一樣困難。」

隔天下午,Bill 就研究出快速繪製圓角矩形的方法。如今在 iOS 系統裡,這個幾何圖形已經成為其 UI 介面傳承的一部分。

不只是「好看」 圓角設計的背後深意

近年 3C 產品硬體設計上都大量使用圓角,UI 介面設計也順其自然地大量採用圓角。除了是為了要「跟上潮流」,圓潤的造型也的確讓產品設計加分。舉凡服務性產品、企業官網、社群媒體、網路商店等,需要 UI 介面的地方全都導入圓角設計。但是圓角「好看」的背後,到底是什麼原因?

人們為何會熱愛圓角的科學根據尚未定論,大致有以下三種說法:

 

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讓機器人能自立自強的人工智慧技術

而 Google 研究人員的下一個目標,就是如何用最少的人力、讓機器人在現實世界中正常運作。

儘管機械手臂的技術已經大有突破,比如同樣為 Google 研發人員設計的分散式 Q 學習演算法(QT-Opt)。但是,將相同的方法應用於四足機器人卻很困難,因四足機器人更可能會因事故損壞自身、離開訓練區域,相較之下更需要人工干預。

▲四足機器人的自動化學習系統面臨安全性與自動化的挑戰。

首先研究人員通過多任務學習(multitask learning)生成,將機器人驅動到工作空間,防止機器人離開訓練區域;並通過設計安全約束,將機器人跌倒的次數降到最低。

例如:若當前有兩項任務,「向前」與「向後」行走。如果機器人處在工作區的後面,調度程序將選擇「向前」任務,反之亦然。如果機器人掉落,則將調用自動起身控制器,接著進行下一個任務。

該框架成功地訓練了從無到有的策略,無需人工干預,機器人就可以朝不同的方向走,還使機器人能挑戰非平坦的地面,例如記憶泡棉床墊和鏤空的地墊。

四足機器人的未來展望

四足機器人能夠像真正的狗一樣走路,但依然有不足之處:由於算法和硬體的限制,它不能完成高度動態的行為,如大幅度的跳躍。也不比全手動設計的控制器穩定;並且絆倒後雖能重新站起來,但仍然不甚靈活。

不過即使如此,研究人員相信,他們的方法可以促進人工智慧機器人的發展,未來更能獨立運作,足以完成現實世界中的工作,像是在多層倉庫或是訂單履行中心裡運輸物料;並表示,未來也有興趣繼續研發,將自動培訓系統應用於更複雜的現實環境中。

 

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Google 人工智慧研究團隊最新發表的機器人研究日誌中,詳細介紹了他們所研發的四足機器人如何流暢動作和透過 AI 技術自學行走。目前的機器人仍需要許多人工參與,而 Google 建立的技術,讓機器人只需 8 分鐘的動作資料,就能自己學會向前、向後以及左右轉彎等運動,再也不用常常得扶起翻倒的機器人。

Google人工智慧研究員讓機器人「向狗學習」

為了開發出行動敏捷、不需要人工協助的機器人,Google 的人工智慧機器人研究科學家可說是絞盡腦汁,在觀察到自然界各種動物矯健又不費力的身手後──如翻身飛躍咬住飛盤的狗兒;研究人員決定向大自然取經,讓這些動作靈巧的小生物擔任機器人的老師,學習快速流暢的動作。

運動模仿、強化學習與自適應控制技術

研究人員先建立一套能夠模仿學習的人工智慧技術,旨在讓四足機器人可以通過模仿真實世界的狗來學習敏捷的動作。

首先,研究人員捕捉真狗的各種動作,諸如小跑、跳躍與起身等等, 做為機器人執行各種技能的參考運動,並使用強化學習(Reinforcement Learning;RL)技術訓練控制策略,以仿效真實狗狗的動作。

▲強化學習技術用於訓練模擬機器人來仿效狗的動作。

在物理模擬的策略訓練上,通過對不同的參考運動使用不同的獎勵函數,在每個連續時步密切跟蹤參照的動作,訓練模擬機器人模仿各種不同的動態。

研究人員先在模擬環境完成訓練機器人的策略,接著再使用自適應控制技術(Adaptive control)將訓練好的策略實現在真實世界中,利用真實機器人的資料,高效地自適應策略,使研究人員能「教」一台四足機器人快走、跳躍或轉彎。

但由於模擬終究無法匹敵真實,模擬中訓練的策略應用在真實機器人上效果不甚佳。

為此,研究人員使用潛在空間(Latent Space)適應技術,通過改變機器人的質量和摩擦等物理量來隨機化模擬訓練中的動力學,將數值用編碼器映射到一個數字表示(即編碼),在訓練過程中將此編碼作為附加輸入傳遞給控制策略,當將該策略部署到一個真實的機器人上時,研究人員刪除編碼器,並直接在潛在空間中搜索一組允許機器人成功執行技能的變量。

這個方式十分成功,讓機器人能夠成功地執行現實世界中所需的動作。並且只要有 8 分鐘的資料供機器人參照,不只能從影片學會狗的走路動態,即使是動畫師製作的動畫,機器人也能從中學會轉頭等的複雜動作。

 

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超夯網頁前端小教室:display與visible

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想學習網頁前端的你絕對不能不知CSS!今天要來跟大家就紹的就是display 屬性與visibility屬性!

本篇介紹網頁前端排版的兩個CSS屬性:display 屬性與 visibility 屬性。

CSS:display 屬性

display:block

對於 CSS 語法來說,網頁前端的每個元素都是一個矩形盒(rectangular box)模型。使用「display」屬性可以決定「盒(box)」的呈現方式。

又「區塊元素(block element)」則會佔用可用寬度的最大值,前後有換行符

以下範例分別顯示了是否有將<span>元素顯示為區塊元素(block element)的結果。在下方的顯示視窗中,按「CSS」可以觀看 CSS 的語法如何設定。

See the Pen display: block by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

上述範例的網頁前端 CSS 語法設定如下:

span.block{
  display:block;
}

display:inline

inline 元素只佔用可用寬度的最大值,並不強制換行。

將上一段範例的<span>元素,CSS 換成「display: inline」的結果如下。跟上一個範例一樣,在下方的顯示視窗中,按「CSS」可以觀看 CSS 的語法如何設定。

See the Pen display: block by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

上述範例的 CSS 語法設定如下:

span{
  display:inline;
}

display:none

「display:none」用來將元素隱藏使用,元素隱藏後就不佔用任何空間,在網頁前端頁面顯示時不會展現出來,就好像該元素不存在一樣。

以下範例中,我們將第 2、4 段設為「display:none」,其他設為「display:block」。

See the Pen display: none by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

上述介紹的「block」、「inline」、「none」都是最常用的 display 參數。display 還有很多其他次常用的參數值,如 list-item、table、table-cell、table-column、grid 等,會在往後的章節中一一介紹

visibility 屬性

visibility 屬性用於指定元素是可見的還是隱藏的。最常見的值是 visible 和 hidden

當我們想要隱藏園素食,有兩個方法:一是上一段介紹的,將「display」屬性設為「 none」參數;二是將「visibility」屬性設置為「hidden」來隱藏元素。

注意:以上兩個方法雖然都能將元素隱藏,但都呈現出不同的結果:

被「display:none」隱藏後的元素,就不會佔用任何的空間,就好像它從來都不存在一樣;而被「visibility:hidden」隱藏後的元素,雖然在網頁前端不會顯示,但仍佔用了對應的空間(就是被隱藏的元素有多大,網頁上空出來的空間就有多大),所以仍會影響排版。範例如下:

我們準備要將以下的例子,第一個<p>元素設為「visibility:hidden」、第二個<p>元素設為「display: none」。

See the Pen visible:hidden-before by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

將以上的第一個<p>元素設為「visibility:hidden」、第二個<p>元素設為「display: none」的結果如下:

See the Pen visible:hidden-after by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

由以上例子我們可知,同樣都是將元素隱藏,第一個<p>元素雖然被「visibility:hidden」隱藏了,但是仍遺留下空間;第二個被「display: none」隱藏的<p>元素則是完完整整的「被消失」,連原本的位置都不見了。

下一張我們將介紹網頁前端排版的另一個 CSS 屬性:Positioning Elements。

 

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你一直想學習Python卻不知道學成後可以幹嘛?看這篇就對啦!!

如果你想學Python,或者你剛開始學習Python課程,那麼你可能會問:“我能用Python做什麼?”這個問題不好回答,因為Python用途太多了,以至於小編不知道如何回答,但是我可以告訴大家的是幾個主要用途,Python主要有以下三大主要應用:

 

一、網頁開發

 

網頁框架可以幫助你用Python編寫伺服器端程式碼(後端程式碼)。這是在你的網頁伺服器上運行的程式碼,而不是運行在用戶設備和瀏覽器的程式碼(前端程式碼)。

 

為什麼需要網頁框架?

 

因為用網頁框架可以更容易地構建通用後端邏輯。這包括將不同的URL映射到Python程式碼塊,處理資料庫以及生成用戶在瀏覽器中看到的HTML文件。

 

二、資料科學

 

資料科學,這裡包括機器學習,資料分析和資料視覺化。機器學習是什麼?假設你想開發一個能夠自動檢測圖片內容的程式,你希望程式識別這是一隻狗或者希望程式能識別這是一張桌子。

 

Python就可以做到,比如你可以寫一些程式碼。例如,如果圖片中有很多淺棕色像素,那麼可以識別是狗。或者可以檢測圖片中的邊緣,如果有很多直的邊緣,那麼就是桌子。但這種方法很快就不好用了。如果圖片中的狗不是棕色毛的怎麼辦?如果圖片只顯示桌子的圓形部分怎麼辦?

 

這裡就需要用到機器學習了。

 

機器學習通過實現算法,該算法能夠自動檢測輸入中的模式。例如,你將1000張狗的圖片和1000張桌子的圖片輸入給機器學習算法,讓它掌握狗和桌子間的區別。那麼當你給出新的圖片讓它識別是狗還是桌子時,它就能夠進行判斷。

 

這有點類似孩子學習新事物的方式。孩子是如何學習認知狗或桌子的呢?就是通過大量的例子。你不會明確告訴孩子:“如果某個毛茸茸的東西有淺棕色的毛髮,那麼就可能是狗。”你會說,“這是狗,這也是狗。而這是桌子,那個也是桌子。“

 

如何用Python學習資料分析/視覺化?

 

你首先應該了解資料分析和視覺化的基礎知識。在學習了資料分析和視覺化的基礎知識之後,學習統計學基礎知識也將會很有幫助。

 

三、腳本

 

什麼是腳本?腳本通常是指編寫能夠自動執行簡單任務的小程式。

 

我曾經在日本的一家小型創業公司工作,公司有郵件支持系統,這用來回复客戶通過郵件發送給我們的問題。

 

在那裡工作時,我的任務是計算包含關鍵字的郵件數量,以便分析我們收到的電子郵件。這可以手動完成,但我寫了一個簡單的腳本來自動執行此任務。當時我們使用了Ruby,但對於這類任務Python也是不錯的選擇。 Python適合這類任務,因為它語法簡單,易於編寫,而且進行測試也很快。

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比人快 3,000 倍!Google AI 省時省力拚保育

過去若以人力一張張辨識照片影像的話,每個小時最極限也只能處理 1,000 張照片。但如果用 Google Wildlife Insights AI,影像辨識分析的速度可達3,000 倍以上,等於每小時能處理多達 3 千 6 百萬張照片。

▲Google AI 可辨識出照片中的物種或空景。

當然,目前尚不能精準辨識出地球上所有物種,但其中 614 種物種如美洲豹、非洲象與羚羊等,Google AI 有最多達 98.6% 的準確度。且最重要的是,若是沒拍到動物的空景,AI 可以快速地辨識出並且剔除,就已省下一大筆人工篩選時間了。

此外,AI 在辨識的同時也能統計相同區域中出沒的動物,計算出物種分布密度,提出一份較為準確的數據給予大眾使用。識別、分析和共享野生動物的數據,以近乎即時的方式揭示野生生物的現況。

只聞其聲不見其「魚」 Google AI 用音頻追蹤鯨魚

除了在陸地上跑跳的動物外,海中優游的座頭鯨也是 Google 關心的對象。

座頭鯨以其躍出水面姿勢、長長的胸鰭與富有深意的叫聲而聞名,被稱為「大海的歌唱家」。然而,隨著遠洋漁業的發展,座頭鯨曾一度被列為瀕危物種。根據《自然》雜誌發表的一篇報告指出,商業性捕魚已使近 90% 的大型掠食性魚類消失,其中就包括座頭鯨。

為了保育面臨絕種危機的座頭鯨,第一步是要確認他們出現的位置和時間。Google 在東京舉行的「Solve with AI」論壇上,公開了 Google 與美國國家海洋暨大氣總署(NOAA)合作訓練神經網路模型的 AI,可自動偵測辨識座頭鯨的聲音,並進一步定位其所在地。

▲Google 與 NOAA 建立了網站「鯨魚之歌」,分享了數千小時的鯨魚歌聲。

要從這些錄音中辨識出座頭鯨的聲音並不簡單,水下錄音機會錄下各式各樣的聲音,而雨聲或是船隻的噪音,也常混淆判斷。並且座頭鯨的叫聲特別難分辨,不如藍鯨、長鬚鯨等其他鯨類會發出固定的叫聲,座頭鯨的叫聲複雜且多變,更是加深辦識難度。

NOAA 過去已錄製了超過 17 萬小時的水下錄音,「若要人手處理,需要24 小時不眠不休地聆聽 19 年,要人手分析簡直是天方夜譚。」

Google AI 將這些水下聲音轉視覺化,以頻譜表示,不斷標記頻譜資料訓練,就能讓 AI 更精準的標記出錄音中的座頭鯨聲音。現在 AI 已經可以根據錄音中的座頭鯨聲音,在地圖上標記出他們出現的時間地點,甚至得知牠們的遷徙途徑,用於保育和研究。

這些生活在地球已有 5000 萬年的大型哺乳動物,能否能夠繼續優游海洋,也許命運就交託在 AI 手中。

 

 

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人工智慧 AI 或許是應對氣候變化,除了個人力行友善地球的生活方式之外,另一個生態保育的關鍵技術!

如今,氣候變遷是人類面臨的最大挑戰之一,全球變暖、冰川消融、物種滅絕、海平面上升到極端天氣事件頻發等等,能挽回的時間越來越緊迫。也許我們可以借助於效率比人類快 3000 倍的 AI 人工智慧⋯⋯

「現代問題需要現代手段」

《自然氣候變遷》(Nature Climate Change)期刊研究生物多樣性資料庫中的 48,786 個動植物物種,並進行電腦氣候變遷模擬,而結果表明:若無法有效減少溫室氣體排放,屆時全世界 57% 的植物和 34% 的動物將會失去超過一半的家園。

這將對上萬種物種產生毀滅性的影響,常見、珍稀和瀕危物種都難逃一劫。而許多動物保育或環保團體正在抓緊時間,記錄下野生動物的姿態、習性乃至等聲音等資料。

但,先不論人工採集資料所需耗費的成本,以人力一項項辨識分析巨量的資料往往是事倍功半、耗時過久,此時 AI 的優勢變展現出來:經訓練的 AI 辨識資料的時間比人類少了 1/3000!等於人類辨識完一張相片的時間,AI 已經辨識完 3000 張了。

動植物資料庫最強救星 AI 輕鬆處理百萬張照片

在物種生態研究領域中「相機陷阱」(Camera Traps)是一種採集原始照片常用的方式。將鏡頭長期放置在大自然,再利用紅外線感應並自動拍攝的,時常被應用在觀察野生動物與尋找稀有物種上。

隨著相機畫質不斷提高,相機陷阱的運用也愈來愈盛行。然而,即使是被動拍攝,一年拍攝的照片也多達數百萬張,其中可能只拍到動物閃身而過、或是拍到空蕩蕩的背景,但也很可能捕捉到珍貴的一幕。

為了處理這些人力無法負擔的百萬張照片,Google 成立了「Wildlife Insights」平台,並訓練了專責辨識照片的 AI。根據介紹,Google 用了 870 萬張動物圖像去訓練 AI,這比全世界博物館中的動物標本總和都還多。

任何人只要將相片上傳到此平台,AI 就會自動分析識別照片中有沒有拍到動物、是什麼動物。

▲相機陷阱如同人類在大自然中的眼睛,而 AI 則是過濾出有用資料的關鍵。

同時 Wildlife Insights 平台也匯總了來自世界各地的照片,統整出全球各地野生動物分布的即時數據並無償公開。目的是結合生態保育、AI 尖端技術與大數據分析技術,無論是動保團體、生態動植物科學家或一般民眾都共享這些自然生物的資料,在保育全球野生動植物種群的目標上功不可沒。

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人工智慧機器狗擬真還能永生不死~你會捨棄真狗改養智慧犬嗎?(下)

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定期飼主聚會、過世舉辦葬禮……走進人類生活的機器狗

隨著 aibo 銷量越來越高也越普及,日常生活中有一隻機器狗相伴似乎已經不是稀奇事了。

日本一家位於東京阿佐谷的咖啡店 ペンギン カフェ (PENGUIN CAFE)特意延長開店時間,以舉辦名為「Aibo World」的聚會,供擁有機器狗狗的主人們交流。主人們一邊喝著茶,一邊聊著自己的 aibo 有什麼「喜好」,並且分享「餵養」心得,一如普通的寵物飼主聚會。而 「aibo 們」則在一旁玩耍,不小心摔倒或卡在一起時,主人便會走過來扶好它們。

然而,aibo 終歸是機器,也會面臨無法再維修的故障。而為了悲傷的主人,位於千葉縣夷隅市的光福寺為「壽命以至」的 aibo 們舉行供祭法事,相當於替它們舉辦葬禮。

寺內住持大井文彥認為,不應像普通法事那樣供祭鮮花水果,故祭壇上擺放的是鉗子、斜口鉗、萬用錶等等工具。另外,甚至準備了兩隻寫入念經的程式的 aibo,讓它們在法事上為自己的同胞誦經超渡。

▲光福寺 aibo 送葬法會。可見大井住持前安放各種不同型號的 aibo,一起接受誦經儀式。

大井文彥住持接受採訪時說到:「就算 aibo 是沒有感情的機器,它就像鏡子一般,映射出人類的情緒。」可以說是主人能透過 aibo 看到自己的內心。

機器狗會變成人類更好的夥伴嗎?

正如大井文彥所言,其實有感情的不是 aibo ,是人們自己。

人們將自己的情感需求投射在 aibo 身上,然而無論有多以假亂,終歸不能改變「aibo」是一塊冰冷金屬的事實。而創造出 aibo 獨特個性、動作反應與「靈魂」的AI 人工智慧 ,也是沒有情緒的科技技術而已。

▲ 影片中主人同時和 Aibo 與真實的小狗互動,不少網友看完後在影片下方留言:「機器狗永遠沒辦法取代真實的狗狗」

aibo 要價不斐,零售價格為 2,900 美元,需要雲端儲存服務的話得另外每月繳納資費,若要使用某些如居家巡邏等功能,則一定要付費購買雲端服務;更別說其餘專屬配件如骨頭配件 aibone、骰子配件 Aidice 等,售價約 40 美元不等。長期下來真的是所費不貲。

再說「需要付費才能儲存的記憶」這樣說起你是不是也覺得有點怪怪的呢?它究竟是真的記憶、還只是一堆數據、成為商人貼標出售的商品?畢竟追根究柢,即使機器狗能藉由把記憶儲存在雲端,再傳輸進下一部機械身軀中,就真的能代表不死嗎?

更何況,與此同時台灣各地收容所中的貓狗,正在面臨「安樂死」……

別成為毛孩悲傷結局的幫兇 領養代替購買不只是口號

台灣大學獸醫專業學院費昌勇教授《十二夜完結篇:流浪動物之拯救方案》中統計,其實台灣的流浪狗總量從 1999 年開始就逐年減少,但是動物收容所內執行安樂死的數目並沒有減少。

這表示依然有許多流浪貓狗無人認養,導致狗狗們需在收容所內經歷生命倒數十二日的殘酷結局。

現今得力於動物福祉觀念更加進步,也有不少心疼毛孩的善心人士願意耗費自身的時間、精力與金錢成立「中途之家」,作為浪浪從街頭到找到家之前的中繼站;或是開設寵物咖啡廳,將營業所得作為醫療與照顧流浪動物的費用,甚至再將多餘的錢捐給其他幫助流浪貓狗的團體。

「領養代替購買」是一句時常聽見的標語,但就算因為自身因素真無法接一隻浪浪回家,也有許多中途之家有「雲端認養」服務,可以透過網路介紹與照片認識其中的浪浪,再透過轉帳方式資助捐獻給浪貓浪狗,讓他們得到更好的照顧。

▲ 電影《十二夜》記錄收容所裡 12 天的血淚過程,希望喚起大眾關心流浪動物的命運。

若真心想養寵物,就請把精力與資源投在認養狗貓身上吧!畢竟當天冷時、能用毛絨的身軀貼近你、溫暖你身心的是只有真實的狗狗;或是黏在你旁邊呼嚕呼嚕的真實的貓咪,而不是機器狗。

請大家以認養代替購買!請點此認養貓狗

 

 

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人工智慧機器狗擬真還能永生不死~你會捨棄真狗改養智慧犬嗎?(上)

「AIBO」是 SONY 所研發的 AI 智慧機器狗,自 1999 年推出至今廣受消費者好評,供不應求。

隨著功能提升,售價也持續攀升,小小身軀一隻要價近 3,000 美元(約新台幣 9 萬元);高昂的價格背後反映了 SONY 並不只是想打造精巧的玩具,而是讓「AIBO」成為家庭的一份子。然而,AIBO 真的有辦法取代真實的狗嗎?

擬真AI機器狗「aibo」 活潑可愛還能永生?

早在 20 年前,Sony 就推出小狗模樣的娛樂用機器人「AIBO」,命名來自「人工智慧 機器人」(AI roBOt),發音與日語的「夥伴」一詞相同。

可愛的造型讓 AIBO 發售便擁有不少死忠的「狗小孩」粉絲。然而後續因 Sony 調整公司策略導致 AIBO 曾一度停產,歷經十二年之後,Sony 才宣布 AIBO 將重回消費者的懷抱。

2018 年重新歸來並改名為小寫的「aibo」,除了新增網路連線功能,更是搭載了AI 人工智慧 技術,在外型與動作上都更流暢自然,AI 技術也賦予了 aibo 學習能力與更多不同的互動功能,讓機器狗可以不斷地學會新把戲。

▲Sony 與日立(Hitachi)合作研究讓 aibo 化身智慧家居助理,與各種家電互動。

aibo 鼻子上有臉部辨識​用的相機,讓它可以辨識每個不同的家庭成員;多達 22 處的可動關節,更是活靈活現地模擬出真實小狗的姿態,搖尾乞憐、打滾撒嬌一應具全。而應用 OLED 螢幕的雙眼,也讓它得以變化眼神、表達情感。

更具特色的要屬 aibo 身上的 AI 技術,當主人與 aibo 互動時,AI 會分析主人的一舉一動,再調整 aibo 的行為。長久下來,每隻 aibo 都會有各自的性格、喜好和特色,可以說是 AI 賦予了它們「靈魂」。

除此之外,aibo 的「記憶」會儲存在雲端,即使某日機體失去機能,可將舊 aibo 的雲端數據傳輸到新 aibo 機體上,「永生不死」。

 

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