Author: intern

撰文／Catherine Caruso｜

對於在網路中成長的i世代而言，社群軟體是社交與人際互動的必要途徑，去年剛有篇研究發現，完全不上網的人反而幸福感比稍微有上網的人低，當然，上太多變成網路成癮還是最不好。在社群軟體上看資料、送訊息、轉文章，已成為每日的例行公事。有時我們會發發牢騷，立刻就獲得許多回應，看到好友的抱怨，我們也會回應對方。中央研究院民族研究所助研究員張仁和指出，這些行為看起來很平常，但解析i世代常用詞彙時，會發現一些值得注意的現象。

許多幹道每逢尖峰時段便會大塞車，然而除去天候不佳、車禍等不可抗力因素外，造成塞車的原因往往來自人類駕駛本身：只要任一位駕駛突踩剎車，就會導致後方車潮一連串走走停停的現象，讓交通大打結。不過柏克萊大學的研究團隊發現：只要在車潮中混合一定比例的自駕車，就能有效緩解壅塞情形，甚至將整體車速提升至兩倍，解決塞車窘境。

撰文／Rachel Berkowitz│

人類對周遭環境的感知能力，是藝術創作不可或缺的要素。神經網路在影像辨識上的成效，代表其對見過的物體具有覺察能力。那麼AI的「感知」也可用於創作嗎？電腦科學藝術家將神經網路模型所見以「畫作」實體呈現，一窺機器眼中的世界。

推薦系統在現今社會可說是無處不在。當你在亞馬遜瀏覽網路書店時，網站上的推薦清單讓你更有機會找到有興趣的書籍；影音串流網站Netflix根據你看過的影集及電影給你專屬化推薦，讓你不必煩惱如何選片。推薦系統流派與方法的發展雖已趨於成熟，但在現今科技蓬勃發展、凡事講求快狠準的時代，如何兼顧速度與準確度，有效滿足社會需求，不被企業及消費者淘汰，仍有很大的進步空間。

情緒反應了我們的心理狀態，如果處理不好，很可能會造成心理疾病或社會問題，所以許多專家便試圖利用機器學習的技術，從社群的大數據中找出各種情緒表現，希望能及早避免憾事發生。清華大學資訊工程系副教授陳宜欣想出了一種用機器學習來分析情緒的新方法。

設想開車開到一半時，油門突然卡死、車子即將失速衝到斑馬線上，此時你會選擇撞上前方正在過馬路的行人，還是左轉犧牲人行道上的小狗呢？這正是經典電車難題（Trolley problem）的變形之一。隨著自駕車技術愈趨成熟，專家開始重視AI面對道德難題時，是否能作出滿足社會期待的倫理決策。MIT Media Lab近期打造出一套線上問卷調查系統─「道德機器」（Moral Machine），整合公眾意見並提高民眾參與討論的意願。

20世紀以來，傳統機器人一直都是工廠自動化設備的典範。然而，他們往往聽命於人類，除了不需要自行思考做事策略之外，也拙於應對周遭環境的變化，工作內容相對單一，因此很難離開工廠進入複雜多變的日常生活中。然而，智慧型機器人克服了這些疑慮。不同於傳統機器人，智慧型機器人擁有自己的「眼睛」和「腦袋」，可以接收來自附近的信號相互溝通，以適應環境完成指定任務，將人類生活推向更方便也更有效率的新時代。

心理學是一門研究人類心智和行為的科學，人類的喜怒哀樂、如何感知理解世界、如何學習語言等等，都與心理學相關。人工智慧如何幫助心理學的研究，而心理學又如何影響人工智慧？台灣大學心理學系助理教授黃從仁認為，兩者之間是相輔相成的。