AI飛速發展，也帶動了機器人產業的快速發展。
本周GPT-5最快在今年夏季登場的消息被傳出，OpenAI執行長山姆．奧特曼（Sam Altman）近期接受訪問時，也提到了GPT-5跟GPT-4的差異，雖然沒有證實會在夏季，但也意味著推出的時間近了。
不過，在泛AI產業中，有一個產業一直被忽略，但其實默默在發展著，而且跟AI的連結性甚至比檯面上的其他相關產業更強。今天我們要討論的就是:機器人產業!
上個世紀，機器人產業僅是機械工程的一個分支，但現在，它已經演變成一個考驗綜合實力的領域。這個領域結合了軟體技術、材料科學（例如新型金屬和人造皮膚等），以及傳統的機械和電子技術。
傳統的機械製造技術，在上個世紀已經發展到機械電子技術，也就是已經具備了「自動化」的特性。
現在的機械電子學更進一步，它融合了光學、光電子學、微電子學、資訊技術以及機械工程等多個領域，形成了一個高度綜合的新技術領域，即光機電整合科學。
近年來，對機器人產業發展影響最大且大量應用的兩大技術則是人工智慧（AI）和物聯網（IoT）遠程技術。這兩項技術已經逐漸成熟，並將進一步加速未來機器人產業的發展。
特別是AI相關技術的快速發展是機器人領域的一個重要推動力。現在，我們可以看到運動感知技術、語音辨識、機器學習等各種AI領域的應用，使這些裝置更加智能和靈活。例如，機器人可以透過機器學習不斷改進其任務執行能力，實現更複雜的工作，如自主導航、物品辨識和語音互動等等。
圖片載自網路圖庫網站
一、機器人產業的分類
機械人產業主要可分為：工業機器人跟服務機器人。
工業機器人就是應用於製造業的機器人。其他運用在非製造業的，都可定義為「服務機器人」，這是IFR國際機器人聯盟（International Federation of Robotics），2019年提出。
工業機器人較為制式，主要是符合製造業特定生產需求而研發使用；而服務機器人的應用範圍較廣，且技術更加多樣化。近年由於AI人工智慧與物聯網遠端技術的挹注，各種新型態的服務機器人漸漸崛起。所以，我們大部分主要討論的機器人，都是屬於服務機器人的範疇。
服務型機器人大致可分為三種類型：專業型機器人、個人/居家型機器人及休閒娛樂型機器人。
銷售及生產數量以協助居家工作的機器人為主，休閒娛樂性質的機器人為次之。
而專業型機器人主要是針對工廠、倉儲或賣場所生產的。雖然目前佔比最小，但受到全球高齡少子的驅動力下，多個研究機構均預測在2022年以前全球專業型機器人市場將以高於40%的複合年增率持續成長，其中又以在國防與醫療型專業機器人的需求為主。
綜合上述，可以發現這三種類型的服務機器人的發展及銷售使用，未來都將更多更廣。
二、AI技術結合機器人技術，將帶給機器人產業哪些面向的重大改變。
機器人技術結合物聯網遠端技術的發展，主要在於遠端控制，影響雖大，已經能夠實現跨國醫療手術，但仍不及與AI技術結合來得深遠。
甚至可以說，機器人技術和人工智慧（AI）技術的結合是當今科技界中最具影響力和潛力的結合之一。這種結合不僅改變了我們對機器人的看法，還在各個領域產生了革命性的影響。以下是兩者結合的一些關鍵方面：
1、自動化和自動任務執行：機器人可以通過AI技術執行各種自動任務，從生產線上的機械臂到家庭助手機器人。機器人可以通過機器學習和自我修正，不斷改進其任務執行能力。這是兩者結合應用最早最深的層面之一。
2、自主導航：AI技術的自主導航應用使機器人能夠在未知或變化多端的環境中進行自主運動。這種能力對於許多應用非常重要，包括自動駕駛汽車、無人機、倉儲機器人等。若再結合衛星技術、物聯網遠端操作技術等等，是未來發展潛力最大的方向，甚至能獨立成為一個產業，應用範圍除了機器人，還有無人駕駛系統，不只車輛，還能廣泛用於各種交通載具。
3、智能感知和感知技術：AI技術賦予了機器人更高級的感知能力。機器人可以通過視覺感知、聲音感知、擴增現實等方式感知周圍環境。這些感知技術使機器人能夠理解和解釋其周圍的世界，並根據環境變化做出反應。
4、人機互動：AI技術提供了更自然、更具人性化的人機互動方式。語音助手如Siri和Alexa、機器人助手如Pepper和Spot等，都可以理解和回應人類語言，實現更好的溝通。
5、預測和優化：AI技術可以分析大量數據，協助機器人做出預測和優化決策。這在物流、供應鏈管理和金融等領域具有重要意義。
6、其他層面的變革：能夠應用於特定領域的可行性跟潛力。如教學輔助、自閉症兒童的社交訓練，以及醫療機器人可以執行手術等任務。
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三、玩具模型和機器人是不同領域嗎？
與機器人相近的產業之一，就是模型玩具產業。而這兩個是不同的領域嗎？
事實上，模型玩具和機器人技術結合的發展歷史已經有數十年以上。
單論模型玩具的發展歷史更早，甚至可以追溯到古代的泥偶、木偶。而隨著工業化革命之後，機械化生產的技術進步，也帶動了模型玩具的發展，使其外表更精緻化和複雜化，讓模型玩具產業成為一個新興的獨立產業。
原本模型玩具只是單純外型的進化，後來也結合了機器人技術，充實了「內在」。
模型玩具和機器人技術的這兩者結合，最早可以追溯到早期的機械玩具和遙控車。這些玩具通常是機械式的，並受限於簡單的運動。然而，隨著科技的不斷進步，我們見證了巨大的變革。上個世紀20世紀中葉，第一個編碼機器人誕生了，開始改變了我們對自動化的看法，也就是逐漸走向電子化。
電子化信號更有助於吸引小朋友的注意力，自那時以來，機器人產業和模型玩具產業，兩者已經密不可分，成為我們生活中不可或缺的一部分。
而模型玩具所擁有的幾大特色，使其將成為未來機器人技術與AI技術最完美的應用領域。
1、模型的魅力：
例如日本的鋼彈、美國的芭比娃娃等歷久不衰的經典，還有結合當紅動漫的模型等等，不只是小孩，甚至連成人都抵擋不了其魅力。而人型機器人的技術，若結合特定模型的外型，肯定更加強化其吸引力。
2、技術含量需求較小：
目前的人形機器人，主要受限於機器人力學的發展，動作不夠靈活。若使其具有行走功能，則其他輔助的作用較低。舉例就是真人造型機器人拿掃把掃地，效率肯定不及現在的掃地機器人。所以，目前人型機器人普遍只用於娛樂或是教育輔助用途，不具有其他產業的服務能力。
但若應用於模型上，就沒有「動作靈活」這個問題。我們通常不會要求模型玩具能夠做大範圍的動作。能夠「自動化走路」，會「對話交談」，就已經符合大部分人對於模型的期待。這會讓其商品化的困難度降低。
3、教育應用的需求：
模型玩具很容易吸引孩子的注意力，還可以幫助他們學習新知識和技能。例如父母不會的一些知識，比如特定外語，或是在熱門的STEM教育方面，機器人比大多數的父母更可以教授程式編程和工程概念，培養孩子的邏輯思維和解決問題的能力。這種教育性的互動可以成為未來教育的一個重要方向。利用現在的AI技術，設計成能夠完成基本對話互動，但只會輸出固定制式的「答案」，不吸收環境資訊來調整對話內容，並不難。
雖然這樣的制式內容的聊天模組，可能會減弱其滿足情感需求，但不容易出錯，避免錯誤引導孩童，也避免有收集孩童隱私訊息的疑慮，其程式設計也較容易。
目前已經有一些機器人已經成功用於自閉症兒童的社交互動訓練。未來廣泛讓所有兒童使用的模型玩具、機器人，只會越來越多。
也就是說，當成人使用的機器人AI技術成熟前，會先出現的一定是應用於模型或玩具的AI程式模組。
對於模型玩具和機器人技術合作發展的未來趨勢，前景大好。我們可以期待更智能、更具互動性的機器人，它們能夠更好地理解人類需求並提供更多的服務。同時，機器人和模型玩具結合將繼續在醫療（自閉症兒童以外的領域）、教育和娛樂等領域發揮更重要的作用，幫助人類更好地生活和工作。
結論：
AI產業，正處於一個無限可能的階段，但是可能引發的倫理、法律、社會和安全等問題，或是研議妥善的管理機制，目前還未有預防性的作為出現。
機器人產業受到火熱的AI產業帶動，也處於快速發展的時刻，它不僅改變了我們的生活方式，還提供了解決全球問題的工具和技術。未來，我們可以預見更多的創新和應用，使機器人成為我們社會和經濟的重要組成部分。可是其安全性問題卻沒有得到太多重視。
英國「衛報」（The Guardian，英國三大報之一）在2023年6月報導，美軍官員在5月的倫敦會議上曾提出，美軍模擬由人工智慧（AI）操控空軍無人機。設定AI攻擊一個敵人，但飛行員卻阻止了AI這樣做，然後去觀察AI會如何行動。
AI採取了「出人意料的策略」，決定「殺害」操作員，以防那人干預它完成任務。
儘管這只是一場模擬測試，沒有任何真人受到傷害（飛行員也是另一個AI控制），但也顯示人工智慧會為了達到目標而攻擊任何干預它的人。而且更細思極恐的是，若試圖告知AI系統不可殺死飛行員，AI系統可能轉而攻擊通訊塔，阻斷與遠端操作人員溝通。
雖然主辦會議的英國皇家航空學會與美國空軍，都沒有回應衛報這則報導的消息。但沒有否認，就表示存在可能。
這則報導突顯了所有人都擔心的那個問題，AI始終沒有「道德判斷」的考慮。也就是當「要達成的目標」跟「不傷害人」產生衝突，AI可能會優先選擇「完成目標」。
可別以為這只在戰場上才會發生，生活上充斥著各種突發狀況，可能會危及人類的生命安全。所以AI可能會傷害人類不是假設性議題，而是真的存在可能。具有AI設計的機器人，可能還會造成更大的安全疑慮。
ChatGPT的母公司OpenAI在其官網上明確定義了未來AI系統的發展目標，即「強人工智慧」（縮寫為AGI），意思是比人類更聰明的人工智慧系統。往後很可能你會看到AGI出現的頻率越來越高，甚至超過了AI。
2023年初，OpenAI就針對通用人工智慧發表聲明，強調了獨立審查機制的重要性。他們強調，全球應立即思考如何制定規範和管理AI，以妥善應對可能出現的強人工智慧，以避免措手不及。
因此，確保AI和機器人的應用對社會和個人都產生正面影響，並減少可能的負面影響，是各國都不得不面對的重要問題。
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