AI机器人提供照护陪伴

据《Investopedia》报导，‌‌“全美退休协会‌‌”及美国寿险管理学会（LIMRA）调查发现，超过一半的Y世代（又称千禧世代）认为等到晚年时，由AI和机器人给予生活照料、提供日常工作，例如打扫和修剪或是充当陪伴者等，另有7成的人表示，自己会使用AI通知家人身体有危险或跌倒。

整体而言，3分之1的人同意AI与机器人提供他们居家长期照护，3分之2的人认为还是喜欢真人照顾。

目前‌‌“全美退休协会‌‌”已针对少数行动不便的客户家中，测试提供‌‌“长者照护机器人‌‌”。该机构会长辛德表示，‌‌“随着AI领域不断取得进展以及消费者采纳比率提高，AI和机器人技术可能会永远改变人们接受长期护理的方式，并为他们提供更多安全独立生活的机会。‌‌”

机器人协助完成日常任务

AI和机器人可提供其他重要的长期照护范围，包括协助日常工作，例如如厕和穿衣，35%的受访者表示，他们愿意接受机器人或AI协助完成这些任务，32%的人愿意与AI机器人进行对话获得陪伴，48%的人愿意与AI分享自己的病例。

根据推出ElliQ聊天机器人的业者Intuition Robotics表示，该机器人可减少孤独感8成，瑞士科学家开发的AI机器人Nadine，可做出像人类的手势，专门设计与病患或年长者互动。

老北京图灵训练

果然老北京的道德标准更灵活！

现在我们开

始进一步探索美丽的中文语言。

成功！

现在，我们更近一步，开始模拟流畅美丽的北京话在自然场景中的表达。 ​​以及，我现在有了一个新目标，我想试着教ChatGPT唱山歌，最终想达到的目的是，给它背景资料，她就会用山歌表达，这样它就会成为一个数字刘三姐。 ​​​

抽血机器人比人还准确

（博谈网记者郑典编译报道）据《Engadget》2020年2月10日（周一）报导：Blood-drawing robot is supposedly more accurate than humans

第一次扎针尝试失败时，唯一比扎针更糟的事情是扎两次（或更多）。现在，来自罗格斯大学和西奈山医院的研究人员开发出了一种机器人，该机器人可以看到您的皮肤，并且据称比人类做得更好。例如，这有一天可以帮助减少尝试启动IV线时的感染和血栓形成等问题。

从具有易于访问的静脉的患者中抽血相对容易，但对于没有可见或可触及的静脉的患者，尤其是消瘦的患者，则要困难得多。在这种情况下，工作人员可能不得不诉诸于使用超声波机器来更清楚地看到静脉。

采血机器人使用内置的超声波技术引导针头的放置，直接跳到了这一步。完整的系统还包括一个处理样品的模块和一个基于离心机的血液分析仪。

研究人员说，这种机器的静脉易于进入，可以在97%的时间成功抽血，对31位参与者的总成功率为87%。根据该报告，根据问题的性质，对于难以接近的静脉患者，临床医生会在27%到60%的时间内失败。但是，正如Redditor指出的那样，除了消瘦的人以外，对于难以触碰的静脉，该机器的成功率似乎比医务人员低。

谷歌算法让机器人教自己走路

（博谈网记者郑典编译报道）据《Engadget》2020年3月2日（周一）报导：Google algorithm lets robots teach themselves to walk

毫无疑问，未来机器人将在我们的生活中扮演越来越重要的角色，但是要达到一个真正有用的阶段，仍然有许多挑战需要克服-包括无需人工干预的导航。

是的，我们处于一个算法允许机器人学习如何移动的阶段，但是该过程很复杂，需要大量人工输入，要么是在机器人跌倒时捡起它，要么如果机器人徘徊，将它移回训练空间。但是Google的最新研究可能会使这种学习过程变得更加简单。

通过成功地调整现有算法，Google Robotics的研究人员能够获得一个四足机器人，以独自学习并在几个小时内学习如何前进，后退和转弯。

首先，他们取消了环境建模。通常，在机器人有机会学习走路之前，在虚拟环境中的虚拟机人对算法进行测试。虽然这有助于防止损坏实际的机器人，但模仿砾石或柔软的表面等东西非常耗时且令人费解。

因此研究人员从一开始就开始在现实世界中进行训练，并且由于现实世界提供了自然的环境变化，因此该机器人可以更快地适应各种变化，例如台阶和不平坦的地形。

但是，仍然需要人工干预，研究人员必须在训练过程中操纵机器人数百次。因此，他们着手解决这个问题，并通过限制机器人的范围并让它一次学习多个动作来做到这一点。如果机器人在向前行走时到达其边缘，它将识别其位置并开始向后行走，从而在减轻人为干预的同时学习新技能。

借助该系统，该​​机器人能够通过反复试验最终学习如何自主导航多个表面，从而最终消除了人类参与的需要--这是使机器人更有用的重要里程碑。但是，这项研究并非没有局限性。

当前设置是使用高架运动捕获系统来允许机器人识别其位置—并不是能在任何现实世界的机器人应用程序中复制的东西。

尽管如此，研究人员希望将新算法应用于不同类型的机器人，甚至在同一学习环境中甚至适用于多个机器人，从而创造知识和理解体系，从而有助于在各个领域推动机器人技术的发展。

不用接触：Flippy机器人的迷你小汉堡

（博谈网记者郑典编译报道）据《Engadget》2020年10月27日（周二）报导。

示意图。（图片来源：Argon Technology Pty. Ltd/Wikipedia/CC BY-SA 2.5）

Miso Robotics的Flippy ROAR（即‌‌‌‌“单轨机器人‌‌‌‌”的缩写）在其与White Castle（白城堡）进行的试验中显示出令人鼓舞的结果，足以使汉堡连锁店签下将机器人部署到另外10个位置的建议。

两家公司在7月份宣布了合作，正因为武汉肺炎大流行，餐馆被迫限制人员以确保与社会保持距离，同时又要满足不断增长的配送需求并接受订单。早在9月，他们就在白城堡的一个地方正式开始了一项测试Flippy的试验计划，自那以後，该机器已帮助提供了14,580磅的食物和9,720多个篮子。

该汉堡连锁店将於本月初在其厨房中安装商用版本的Flippy ROAR。它希望Flippy可以为员工节省时间，以便他们可以照顾後勤和客户服务，并帮助保持24小时营业。

另外，也可以将驱动Flippy的ChefUI软件与交付应用程序集成在一起，以将订单的完成与其取货时间同步。同时，机器的传感器和摄像头可以关注库存，并在需要时建议批量订购耗材。

白城堡首席执行官丽莎·英格拉姆（Lisa Ingram）在一份声明中说：‌‌‌‌“人工智能和自动化一直是White Castle想要尝试，以优化我们的运营并为我们的团队成员提供更好的工作环境的领域，我们相信像Flippy ROAR这样的技术可以改善客户服务和厨房运营。该试点使我们走上了正轨－我们非常高兴与Miso Robotics继续合作，并为在快餐业中更广泛地采用前沿技术铺平了道路。‌‌‌‌”

两家公司还没有商店清单和确切的部署时间表，但他们表示Flippy机器人将在2021年到达他们选择的10个地点。他们相信，机器人的部署将‌‌‌‌“加快人工智能和机器人技术在餐饮业的应用‌‌‌‌”，特别是作为应对大流行病带来的新挑战的解决方案。

原文连结：Flippy robots will cook sliders in 10 more White Castle locations