編譯／Elisa 從餐飲服務到醫療保健，都能看見機器人廣泛應用在各領域，科學家也一直努力拓展機器人的能力。醫學 …

編譯／Elisa

從餐飲服務到醫療保健，都能看見機器人廣泛應用在各領域，科學家也一直努力拓展機器人的能力。醫學與老年保健領域能從中獲益最多，尤其未來幾年估計患者護理需求大增，到2050年，德國會出現67萬個護理人士職缺。

現在德國十多位科學和醫學專家，與慕尼黑工業大學組成研發團隊推出GARMI。這具附有輪子的互動機器人配備心電圖、血壓計和超音波等檢查設備，為患者診斷，這能讓醫師不論身在何處都能進行評估，有望讓偏遠地區民眾得到更妥善治療。另外GARMI能協助家中或療養院長者做家務，例如打開水瓶或送來飯菜，緊急時刻還能透過視訊與親友通話，也能協助復健。

不過隨著機器人技術越進步，科學家也發現未來的AI機器人對現實生活中的反應，恐怕無法像人類一樣準確。人腦在不到100毫秒內會檢測到熟悉的臉孔和迎面而來的汽車，並將資訊放在適當的情境下做出相應反應。而深度神經網路(Deep neural networks)使用像人腦分層結構裡的互連節點和神經元，能教電腦分析傳入數據用來識別人臉和汽車，但卻沒有掌握身體與大腦間的交流方式，尤其是在視覺識別上。

科學家利用腦磁圖(magnetoencephalography, MEG)評估大腦中電流產生的磁場，並發現透過物體上，像是「眼睛」、「輪子」等這些能輕易說出名稱的部分，能夠解釋人類神經動態的差異，而這超過深度學習技術能辦到的範圍。科學家也建議為深度神經網路提供更像人類的學習體驗，像是更加強人類發育過程中承受的行為壓力，例如快速確定一個正在接近的物體是否是動物，如果是，就預測物體下一步動作，透過這些訓練壓力，提高深度學習技術模擬人類視覺的能力。

資料來源：Interesting Engineering 1、2

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