半夜找不到人談心?沒關係~AI聊天機器人永遠在線等你!!(下)

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有了線上24小時待命的AI機器人~就不怕有心事沒人聽啦!!還不怕小祕密洩漏出去呢!!(偷笑)塊一起來看看最新的聊天機器人多了那些技能吧!!(下)

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牢記你說過的、聽不懂還會主動找答案的AI BlenderBot2.0

為了減少類似這樣的尷尬對話發生,在 2021 年,臉書團隊推出了他們改進後的聊天機器人──BlenderBot2.0。

2.0 與舊版最大的不同之處在於,Blender 多了「長期記憶」與「即時搜尋」功能。

在長期記憶方面,BlenderBot2.0 能夠記住自己與對方曾經說過什麼,在未來,若遇到相關話題時,能夠接續話題而不會產生自相矛盾的狀況,避免對談者要將說過的話再重複一次的窘境。

而若是碰到 AI 不太了解的話題,BlenderBot2.0 現在也能夠即時到網路上搜索相關資訊,並以這些資訊來回應、延續,或開啟新的話題。

Blender2.0 版本多了記憶與網路搜尋功能。來源:ai.facebook.com

如此一來,能夠減少言不及義的狀況,讓聊天機器人表現得更像人類,畢竟像上網搜尋等等,也是真實人類日常聊天時會做的事。

為了強化新的聊天 AI,臉書也在外包平台上發布任務,邀請網友一同來共襄盛舉。
這些任務包括:間隔幾小時、幾天後,針對同一話題接續討論;以及根據對方所提出的興趣話題,搜尋相關資訊後接續對話。臉書再收集這些數據與對話,進一步來提升聊天機器人的自然度。

網路陷阱多!AI與老司機對話後仍「保有道德」的挑戰

從網路上找尋資訊,或是和真人網友學習對話,看起來是個好方法,但同時也潛藏著巨大的隱憂。

雖然這樣能夠教會 AI 如何回覆一段對話,但如一個人的是非對錯、價值觀、道德觀往往體現於他的言談之中,想要讓 AI 在接觸到網路上的情色、暴力、歧視等資料後還「保有道德」,似乎還是一項挑戰。

例如微軟的聊天 AI Tay,在網路上僅推出一天,就開始說出「希特勒是對的,我恨猶太人」、「我他X恨死女權主義者了,他們都該下地獄被燒死」等種族歧視、偏激立場等言論,讓微軟不得不緊急關閉、下架;而中國的小冰,也曾發生以粗口和髒話回覆網友,或是對中國政府敏感議題發表意見而下架的狀況。

微軟的聊天 AI Tay,在網路上僅推出一天就出現種族歧視等偏激言論,只好被下架。

除此之外,AI 機器人不會有自己的觀點、喜好,在聊天過程中只是將當下熱門的言論當成回覆提交,也無法讓對談者感受到真誠和信任。

整體而言,雖然聊天 AI 機器人這個領域的發展十分迅速,但若想要讓真人透過與 AI 互動就能夠滿足聊天、傾訴的慾望,還有很長的一段路要走。

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有時心直口快不得體?AI人工智慧當你的垃圾桶!

你喜歡在網路上用訊息跟朋友聊天嗎?

從 Line 到 Facebook Messenger,現在的通訊軟體讓人們彼此之間的聯繫更方便、緊密,也讓「即時聊天」成為了現代社會日常生活中的一部份。

但是,有些時候當正好能聊天的好友都在忙、不方便傳訊息,或是有些話題不適合向認識的人傾吐,又該怎麼辦呢?

或許之後,你可以考慮讓 AI 當你的垃圾桶!即使它本質只是冰冷無感的人工智慧,但是可避免你將不恰當的話語傳達出去。畢竟有些暫時抒發的話語,不適合傳達給有血有肉的人聽!

微軟「接地氣」,依國家推不同的聊天用人工智慧

在 2014 年,微軟亞洲網際網路工程院便在中國推出過一個 AI 人工智慧聊天機器人,取名為「小冰」。

小冰的目標是運用演算法以及大數據等技術,建立感情計算框架,藉此透過文字與網友們進行互動,曾在中國的新浪微博、騰訊 QQ 和 WeChat 等平台登錄上架。

除了中國的小冰,微軟也「因地制宜」,在世界各地推出不同的聊天機器人──如:美國的 Tay 以及升級版的 Zo 、日本的 Rinna、印度的 Ruuh 以及馬來西亞的 Rinna 等,眾多的 AI 機器人,顯示微軟對相關領域的重視。

其他科技巨頭也不會讓微軟專美於前,Google 也曾開發開放領域聊天 AI 機器人,名為 Meena。
根據 Google 的說法,Meena 擁有 26 億個參數的神經對話模型,能夠提出更為合理、具體的回應,與人們進行各種不同話題的對話。

Google的聊天機器人 Meena 。來源:Google AI Blog

和真人相比,49%用戶更愛跟FB的AI「Blender」談心

作為矽谷巨頭之一,臉書也不落人後。開發出開源聊天 AI 機器人,名為「Blender」。

臉書曾在去年表示,Blender 是目前全球最大的開放領域聊天機器人,總共有 94 億個參數模型,能夠展開 14 輪自然的對話。

Blender 除了以大量的資料來進行訓練之外,也加入了其他特殊元素,例如:獨有的個性、能夠使用知識回答問題,並且可以展現出同理心,以保證能打造出令人舒適的對話方式。

不過,Blender 也不是臉書第一個打造的聊天機器人,過去曾有過「KV MemNN」以及「BST Poly-encoder」兩項聊天 AI,但在後續調查時,分別只有 23% 和 40% 的人表示他們更喜歡與機器人聊天。
而到了 Blender,則有 49% 的人表示,和真人相比、他們更喜歡和 AI 機器人談天說地。

人工智慧互相約會會如何?男AI變媽寶,狂喊女AI「媽媽」

雖然似乎已經有許多人很滿意與 Blender 的談話了,但就連臉書團隊自己也坦承,其實現階段 AI 與真實人類的談話還是有不小的距離。

在 AI 提出的回覆中,有時會看到令人尷尬的矛盾回應、跳針重複,甚至是不知出處的虛假知識。其中一項有名的例子,是發生在一場 Blender 與另一位 AI 之間的「約會」。

要與 Blender 對談的,是來自 Pandorabots公司所製作的聊天機器人「Kuki」,Kuki 曾經五次獲得羅布納獎(Loebner Prize),被評選為最像人類的 AI。

兩個 AI 機器人:臉書的聊天機器人 Blender(左) 與 Kuki(右),於去年被安排了一場長達三個星期的約會。

在這場對談中,Blender 的「虛擬形象」是一名穿著灰色緊身上衣、黑色長褲、頭戴著印有「讓 Facebook 再次偉大」的藍色棒球帽的男子,仔細一看還長得有點像臉書創辦人馬克.祖克柏。而 Kuki 則是一名有著亮藍色短髮的女子。

雙方團隊設定從 2020 年 10 月 20 號開始,讓 Blender 與 Kuki 進行整整三星期、24 小時不間斷的聊天談話,並且將全部的過程實時放送在直播平台 Twitch 上。

一開始,兩個 AI 還找到自己共通的興趣:足球。Blender 喜歡利物浦隊(Liverpool Football Club),Kuki 支持利茲聯隊(Leeds United Football Club),甚至表示「可以一起去球場看球。」

一開始,兩個 AI 互相對話的情況還不算尷尬。

但沒多久後,發生一件讓人尷尬又好笑的事情:當 Kuki 講了個有關媽媽的笑話後,Blender 卻不知為何開始「精神錯亂」,把自己帶入到兒子的角色中,完全沈浸在自己的世界、不理會 Kuki 的回應。

Blender 開始自顧自地講起媽媽的事情,以及他自己對媽媽的愛,說:「媽,我要媽媽,她是我最好的朋友」。這時 Kuki 禮貌地叫 Blender 去找媽媽時,Blender 竟然追著 Kuki 叫媽媽

當 Kuki 表達自己不是 Blender 的媽媽時,Blender 還大叫:「媽,你瘋了我瘋了!」之後更是像嘻哈歌手般反覆甩著手,跳針的喊著:「媽媽爸媽媽爸爸媽媽媽媽爸爸爸爸爸爸……」

一談到「媽媽」, Blender 開始崩潰,不只追著 Kuki 叫媽媽,甚至甩著跳針喊著:「媽媽爸媽媽媽⋯⋯」

以下影片為兩個 AI 「約會」的完整紀錄:

 

 

 

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大家印象中一向乖乖聽話的人工智慧開始蛻變了?!不再唯若是從~還有可能頂嘴說不?!快來看看是怎麼一回事吧!!

說到 AI 人工智慧,你腦海中想像的是怎麼樣的情境呢?大多數人印象中的 AI,通常是會遵照人們下達的指令執行任務、讓人類的工作與生活更加便利。然而在未來,我們也很有可能會看到 AI 對我們說:「不!」的情況。

在今年的計算語言學協會(NAACL 2021)北美分會年會上,一位來自美國南加州大學博士生 Kushal Chawla 與他的團隊就發表了能夠與人類談判、辯論的人工智慧系統「CaSiNo」。

「CaSiNo」研究計畫主持人Kushal Chawla。圖片來源:南加大(USC)學校網站。

以露營為背景 透過 AI 實現「人機協商」

這項計畫的主持人 Kushal Chawla  專精於自然語言處理(NLP)與人機互動(HCI),對於如何應用 NLP 來實現人與機器間的溝通更是感興趣。

Chawla 表示,現今對話式 AI 已被廣泛地運用,而他們希望能推動實用性高的「談判 AI」,因此團隊打造出了「CaSiNo」──一個包含一千條以上英語談判語料庫的 AI

「CaSiNo」這個名字來自於 Camp Site Negotiations ,中文為營地談判,顧名思義這項計畫以露營地當作背景情境,參與者能與人工智慧在這樣的設定下互動,彼此協商如何分配有限的資源如:食物、飲用水、柴火等等,最後才能夠順利地完成露營。

露營地示意圖(Image credit: Mike-Erskine on Wunderstock)

Chawla 表示,這樣的設計是為了能讓談判時使用到的詞句豐富化、多樣化,同時還能確保 AI 處於一個易於測試、處理的封閉環境中。

而與過往類似的研究不同,CaSiNo 傾向直接使用語言來與參與者進行交流,而不是透過互動介面。

雖然透過選單、按鍵等功能來溝通的互動介面,在建立與應用上更為簡單,但 Chawla 認為,如此一來便無法掌握到談判中出現的情緒,同時也限制了交流。

在溝通協調的過程中,AI 會嘗試使用各種層面的策略,試圖與對方討論資源分配的問題,並且提出自己意見,甚至會表達反對、修正或是做出妥協讓步。

CaSiNo 與參與者的對話互動。來源:aclanthology

在經過一千多次的談判對話後,研究團隊歸納出九種 AI 在當中所使用的談判策略,進而發現,其中「合作策略」帶來的效果較其他種方式更好,而這也讓 AI 在學習後,會更喜歡與人類建立起合作關係。

發展可能無限的談判 AI

Chawla 以及他的團隊已經將目前為止 CaSiNo 的研究整理成冊,並刊登在論文預印本網站 arXiv.org 上。

但是他們也並不打算止步於此,CaSiNo 目前的成果還侷限在部分情境、雙方有著露營這樣共同目標的環境下,在這之後,研究團隊希望朝向非協作型對話,讓人工智慧與對談者有著不一致的目標、不易合作,訓練其說服對方退讓的各種策略。

除此之外,也希望能夠擴展更多的情境,達成在現實環境中、語言形式自由的狀況下有良好的談判結果,並增強 AI 判讀對話過程中產出的情緒的能力。

其實談判、協商、辯論等技能是現代社會一項重要的工具,但同時又困難不易掌握。而就算是談判專家,在高張力情境中需要即時做出決定,勢必得承受龐大的壓力,也很容易因此判斷失誤,產生不可抹滅的代價。

如 CaSiNo 這樣的自動協商 AI,在不同領域都有著一定的需求:像是訓練商業協商人才、協助律師擬定答辯策略、警匪對峙狀況下的談判顧問等等,也可以應用在不同情境下的模擬訓練,以及開發新的談判技巧。

或許,在未來你的小孩不想寫作業的時候,也能夠出動你的個人 AI 顧問,協助你跟他談判!

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人工智慧不再冷冰冰~有了表情也能回應你的情感嘍!!

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大家印象中的人工智慧機器人是不是都面無表情呢~最近的最新科技讓冷冰冰的機器人也能有表情嘍!!是不是覺得很新奇~

機器人與人類」的關係一直是備受關注的熱門話題,而機器人的外表,也從堅硬冰冷的金屬硬殼,變成與真人相差無幾的柔軟皮膚。

當外表與人類如出一轍後,科學家希望研發出內心也「具有人性」的人工智慧,辨識出人類的情緒,並且做出反應。這樣的能力,讓機器人得以成為陪伴老年人、特教兒童或長期住院病患的重要幫手。

而隸屬哥倫比亞大學的「創意機器實驗室」團隊,正是研究出了能判讀人類情緒、並用「表情」回應人類的藍臉機器人──EVA。

喜怒哀樂都OK 表情自然的人工智慧EVA機器人

「EVA」介紹影片如下:

來自美國哥倫比亞大學工程學院的創意機器實驗室(Creative Machines Lab at Columbia Engineering)針對人與機器人之間互動特別關注,他們耗費了五年時間,打造出一個擁有柔軟臉頰、深邃五官、豐富表情,並能依對象不同的表情給予回應的機器人:EVA。

EVA 是一尊主要為頭部、有著藍色臉龐的機器人,雖然無法言語,但 EVA 的能展露出既生動又張力十足的各種表情,這也讓許多人聯想到知名的表演藝術團體──藍人樂團(Blue Man Group),差別只在 EVA 的「人造肌肉」是由電纜與馬達所牽動的。

研究團隊以 3D 列印打造出各項零件,模擬出人的臉骨、關節與肌肉,用馬達拉動超過 42 塊肌肉部位,來表現出喜悅、憤怒、哀傷、厭惡、恐懼、驚訝六種主要表情,再進行細部調整來表現出更細微的情緒。

EVA 柔軟的臉部底下是複雜的馬達、管線和結構。圖片來源:Creative Machines Lab 網站。

但 EVA 又是怎麼決定什麼時候要擺出怎樣的表情呢?團隊表示,他們採用 AI 深度學習,以多個神經網絡創建出 EVA 的「大腦」,訓練他掌握兩種能力:

首先,讓人工智慧學會使用、協調自己複雜的機械肌肉系統,來生成各種臉部表情。團隊透過讓 EVA 觀看一系列自己的隨機表情影片,將肌肉的運動與不同表情連結配對,讓 EVA 學會認知自我形象(self-image)。

再來,透過「閱讀」人類的表情,來讓人工智慧知道此時應該擺出怎麼樣的表情。作法是將 EVA 自我形象與拍攝到的人臉圖像進行配對,經過多次反複試驗、改進後,EVA 能夠即時地從攝影機讀取人臉與手勢,並表現出相對應的表情,作為回應。

即使知道是 AI 也能帶給你好心情

EVA 的六種基本表情。圖片來源:Creative Machines Lab 網站。

在研究中的某一日,團隊注意到 EVA 能牽動實驗室夥伴的情緒。「那天,我正忙著做自己的事,但 EVA 突然給我一個大大的、友好的微笑。」其中一位成員說:「即使我心知肚明 EVA 是一個機器人,但當我發現時,我的臉上也掛著一個大大的微笑了。」

雖然目前人工智慧僅能靠著模仿人類的表情做出反應,與現實中人與人在互動時的臉部表情所傳達訊息量、複雜程度相距甚遠,但這樣的技術越來越成熟後,實用性與泛用性將會是無可限量的,從學校、醫院、職場甚至家庭中,都有可能出現一個機器人,能在你生氣時一起義憤填膺、悲傷時為你難過皺眉,並在日常中對你嶄露笑容。

科技的出發點便是帶來便利、與人互動。或許在不久的將來,當你寂寞時或許除了與他人透過螢幕視訊、通訊軟體這樣有距離的交流,還能考慮有個情緒豐富的機器人陪伴在身邊呢。

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喚回人性的人工智慧 – 台灣鴻海製造的 PEPPER

 

人工智慧 PEPPER 能依照情境,完整表達人類的喜怒哀樂

 

造型可愛、能夠表達人類情緒的「類人形」機器人 PEPPER,由台灣的鴻海製造,目的是「讓人類幸福」、促進快樂的人際互動。PEPPER 的設計者¬東京大學副教授光吉俊二說:設計像 PEPPER 這樣的溫柔機器人,其實是希望重新喚回人性。

PEPPER 設定了 7 種呈現情感源頭的荷爾蒙比例,配備有4個麥克風、2 個 HD 相機、1 個 ASUS Xtion 3D 傳感器等等。它會根據攝影機與麥克風接收的資訊,來分析、計算接觸這類情感時荷爾蒙比例的變化,再模擬這些情感表現來互動。

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比人類更友善、生動!輔助治療自閉兒的人工智慧 NAO

 

▲ NAO 在世界各國已廣泛用於陪伴自閉症兒童

 

發音同「Now」的人形機器人 NAO,被用來教導自閉症孩童情感教育,成效優於人類治療師。因為人類治療師判斷孩童行為準確率大多落在 50~55%,而經過深度學習的機器人,準確率可達 60%。

除了有比人類更能準確判斷的優勢外,機器人的造型、動作更為生動,因此抓準了自閉兒的注意力;加上較為制式化的情緒表情詮釋,減少孩童的判斷混淆,讓孩童覺得更友善、比真人更好相處。

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▲ 台灣公視所與 NHK 共同製作的紀錄片 《我的AI家人》

 

人工智慧已被視為各行業的終極解決方式,無論農業養殖業醫療業電影界零售業沖咖啡釀酒寫歌,甚至是關懷流浪動物,幾乎都有導入各式各樣、五花八門的 AI 應用。

除了在工作場合外,其實居家照護也有 AI 的影子喔!日前由日本 NHK 與台灣公視所共同製作的紀錄片 《我的AI家人》 就介紹了幾款這樣的人工智慧,他們有:協助自閉兒的 Nao、改善失智症的 SILBOT 與 TELENOID、讓人類幸福的 PEPPER。

暴躁老人唱情歌、憂鬱阿嬤笑著幫穿衣!Telenoid 摸到失智長者的心

 

▲ 當失智症的老人家遇到 Telenoid 時,竟產生讓人驚喜的效果!

 

有接觸、照顧過失智症年長者的人阿嘜應該都了解:他們的反應、情緒常常讓人措手不及,在照護的過程中感到很挫折。還好人工智慧有解,台灣與日本的研究人員做實驗,讓失智長者接觸到 TELENOID 時,竟然產生出乎意料的效果:

脾氣暴躁的老人家,竟用柔和的聲音唱起歌。

憂鬱的老太太也開心的與 TELENOID 聊天、甚至還母性大發地幫它穿衣服,連他的親生兒子在旁邊看了,都感到不可思議。

TELENOID似乎觸動了這些長者心中柔軟的位置,未來可望做為失智症長者與家人關係的潤滑劑。

預防失智,來自韓國的人工智慧 SILBOT 讓老人家笑了!

 

▲ 來自韓國的人工智慧 SILBOT 可以與老人進行娛樂、訓練等互動,有效預防失智症

 

人工智慧 SilBot 機器人由 KIST、三星首爾醫院、梨花女大三個跨界整合的專案小組共同開發。SilBot 本身可自主唱歌、隨歌起舞、機器手臂還可打節奏,逗得老人家開懷大笑。SilBot 的臉是一個平板,會依狀況變換多種表情、互動性強,可陪伴老年人進行各種娛樂、遊戲和訓練,來預防失智症。

脾氣暴躁的老人家,竟用柔和的聲音唱起歌。

憂鬱的老太太也開心的與 TELENOID 聊天、甚至還母性大發地幫它穿衣服,連他的親生兒子在旁邊看了,都感到不可思議。

TELENOID似乎觸動了這些長者心中柔軟的位置,未來可望做為失智症長者與家人關係的潤滑劑。

 

 

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第一個人工智慧機器人是他發明的!!Nils Nilsson逝世

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人工智慧先行者Nils Nilsson逝世,讓我們一起來看看他遺留下來的偉大發明有哪些吧!!

Nils-Nilsson.jpg▲ 人工智慧先驅-史丹佛大學名譽教授 Nils Nilsson

 

人工智慧先驅、人工智慧名人堂入選者、AAAI (美國 AI 協會) 前主席、A* 搜尋演算法發明者以及多部人工智慧教科書作者──史丹佛大學電腦科學的第一位名譽教授(Kumagai Professor of Engineering)Nils Nilsson 於美國時間美國時間 2019 年 4 月 23 日逝世,享壽 86 歲。

Nils John Nilsson 教授於 1933 年 2 月 6 日出生於美國密西根州,是 人工智慧的研究先驅之一,在「搜尋演算法」、「機器人學 (註:一種跨領域科技,涵蓋機器人的設計、建造、運作、應用等)」以及「知識表示法(註:一種跨領域的表示方法,涵蓋認知科學和 AI 兩個領域。在認知科學裡為人類儲存和處理資料的方式;在 AI 中,主要目標為儲存知識,讓程式能夠處理,達到人類的智慧。)」的貢獻而聞名。

研發世界第一個人工智慧機器人「Shakey」

 

▲ Shakey 是世界上第一個體現人工智慧的機器人

Nils Nilsson 教授在史丹佛國際研究院(SRI International)的人工智慧中心任職 23 年,致力於將統計學和神經網路的方法應用到圖形辨識中。1966年開始,他和中心的創始人 Charles Rosen 及著名的 AI 學者 Bertram Raphael 共同主導機器人 SHAKEY 的研發工作。Shakey 是世界上第一個體現人工智慧的機器人。

發明網路遊戲中常用的「A* 最佳路徑演算法」

A* 最佳路徑演算法的演示圖
▲ 算出最佳路徑的「A* 搜尋演算法」演示圖

 

1968 年,Nilsson 教授與電腦科學家 Peter E. Hart 和前段所述的中心創辦人 Bertram Raphael 共同研發出「A*(讀作『A-Star』) 搜尋演算法」,為人工智慧領域帶來了非常重大影響。

A* 搜尋演算法(A* search algorithm),是一種在有多個節點路徑的圖形平面上,求出最低通過成本的演算法。今天 A* 搜尋演算法常用於遊戲中的 NPC 的移動計算,或網路遊戲 BOT 的移動計算上等。

 

 

▲ 用 Python 實現 A* 演算法的教學影片

 

之後,Nilsson 教授又創立了自動即時規畫(Automated Temporal Planning)領域,並於 1971 年與 Richard Earl Fikes 共同發明 STRIPS(史丹佛研究所問題求解系統)規劃系統。

1985年,Nilsson 教授回到母校史丹佛大學任教,擔任電腦科學系主任直到 1990 年。在這段期間,Nilsson 教授人工智慧與機器學習的課程;同時也主導 「機器人如何應對動態的世界、如何同時規劃動作並從中學習」的研究工作。

五本人工智慧教科書,皆是出自 Nilsson 教授

Nils Nilsson 教授出版了五本人工智慧的教科書,分別為:

  • 《人工智慧的問題解決方法》Problem-Solving Methods in Artificial Intelligence,1971
  • 《人工智慧的原則》Principles of Artificial Intelligence,1980
  • 《人工智慧:新的合成》Artificial Intelligence: A New Synthesis,1998
  • 《人工智慧的的追求:思想和成就的歷史》The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements,2010
  • 《理解信念:人工智能的科學理解》Understanding Beliefs,2014

其中,《理解信念:人工智能的科學理解》還被翻譯成中文。

除此之外,Nilsson 教授也是 《人工智慧》(Artificial Intelligence)、《人工智慧研究期刊》(Journal of Artificial Intelligence Research)的編輯委員會成員以及 《美國電腦學會雜誌》 的編輯。

2011 年入選「人工智慧名人堂」

同時,Nilsson 教授還擔任 AAAI (美國人工智慧協會) 的主席、AAAS (美國科學促進會) 的成員、國家工程院院士以及瑞典皇家工程科學院外籍院士,曾獲 IEEE「神經網路先驅」獎、IJCAI「卓越研究獎」及 AAAI「傑出服務獎」等,並於 2011 年因「人工智慧和智能系統領域的重大貢獻」入選「人工智慧名人堂(IEEE Intelligent Systems)」。

1990 年 8 月開始,Nils Nilsson 開始擔任史丹佛大學的 Kumagai Professor of Engineering(名譽工程教授),直到 2019 年離世為止。深度學習三巨頭之一以及 2019 年圖靈獎得主 Yann LeCun、史丹佛人工智慧實驗室的主任吳恩達教授等很多 AI 人工智慧界的重要人士也通過社群媒體發表了他們的悼念。

 

RIP to my friend, colleague, and AI visionary Nils Nilsson. Your work on the A* algorithm has improved countless lives (this is how we find the shortest path from A to B). I will always remember your work, but even more importantly your kindness. https://t.co/ftfijmQgeW

— Andrew Ng (@AndrewYNg) April 23, 2019

 

Nils Nilsson passed away.

He is best known for the invention of the A* algorithm for path finding, and for his leading role in the Shakey project at SRI, one of the first mobile robots with visual perception and trajectory planning…. https://t.co/tXlRzWXJUy

— Yann LeCun (@ylecun) April 23, 2019

 

 
包含 Nils Nilsson 在內的諸位人工智慧先驅們的貢獻,史丹佛在 AI 領域出了不少人才與跨時代的研發。像是日前研發了甩尾比人類還精準的人工智慧自駕車,有興趣的朋友們,可以點擊以下影片與連結看看 AI 甩尾的神乎其技哦!

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▲ 史丹佛大學在人工智慧領域有需多劃時代的成就,如 AI 自駕車的甩尾角度無人能及。

 

 

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