科學家開發出回升定位AI可不發生掌握每一刻

咱們都曾經在電影中看過這樣的場景：因爲懷疑有竊聽設備，主角們運用紙張溝通並不出聲響的進行任務。在語音助理應用普及後，許多人也都開始有了被智能型產品監聽的疑慮，以如今來講，「不說話」確實可以應對被監聽的可能，只是隨着科學家開發出能以高頻率聲波掌握環境的裝置，在將來，即便是在獨處不說話的時候，這些產品仍可能知道你的一舉一動。許多動物都能透過回聲定位（echolocation）掌握周遭環境情況，過去研究也曾成功讓盲人及視力正常者學會回聲定位，而在中國武漢理工大學的研究中，團隊則是成功運用麥克風數組（microphone array）和算法讓機器也具備相同能耐。在這項已刊載於《應用物理快報》（Applied Physics Letters）期刊的研究中，團隊打造了一臺與筆記本電腦大小差很少的設備，可以發出人耳沒法聽見的極高頻率聲波，並使用其中嵌入的數百個麥克風來監聽回聲，再透過 AI 技術從聲音反射中解讀人的行爲，儘管目前技術仍處於發展階段，但團隊已經取得了一些有但願的初步成果。

在初步研究中，團隊對 4 名不一樣的大學生進行了測試，結果發現透過回聲定位，他們能夠徹底準確的辨識出肯定這我的到底是坐着、站着、走路仍是摔倒，雖然這項技術是否適用於更多人、是否能辨別更普遍的行爲都還有待確認，但這項研究已經顯示出一種辨識人體動做的新技術潛力。就像如今流行的智慧手錶同樣，團隊開發的設備也是收集訊號後透過計算機進行分析，在設備收集回聲以後，算法會去除一些環境噪聲並開始分析數據的模式，Guo 認爲若是使用更多的麥克風來獲取回聲，各類動做間的音調差別將會更爲明顯，算法的準確性也將隨之提升。團隊的麥克風數組總計共有 256 個麥克風，因爲太過笨重且成本過於昂貴，設備並沒有法大規模生產，團隊在嘗試提升精確度的同時也在試圖在減小麥克風的數量。以目前來講，並未有公司將相似的行爲檢測技術發展爲商業產品，但 Guo 已經對將來的應用有了一些想法。除了能將歸入相似 Amazon Echo 的設備中，讓使用者能更輕鬆關心本身家中的老人，在一些影像監視沒法很好辨別的環境，也可以做爲影像辨識軟件的替代品。Guo 甚至認爲基於聲音的監控能比影片監控更好的去保護我的隱私，這或許會令人們更願意在家中接受這種技術。部份內容來源：FUN88公益臺 http://openbsd.org.tw/

然而其餘人並不這麼想。紐約研究機構 Data&Society 技術倫理學家 Jake Metcalf 認爲，聲音監控很容易就能和影像結合，打造出一種更深刻的監控形式。就像歷史上的許多發明同樣，儘管原始開發者但願的是某種正向用途，但他們並沒有法控制人們最終如何使用。Metcalf 認爲，整合監控或許真能挽救一些年邁長者的生命，但也可能被國家用來尋找、迫害特定族羣，像是須要定時跪拜祈禱的穆斯林，同時也可能被黑客用來「偷聽」特定對象的親密行爲。以目前來講，團隊還必須進一步開發這種設備，才能將其應用到任何產品中。爲了須要縮小硬件並保持功效，團隊計劃進行更多測試，來確保算法適用於更多族羣及環境，隨着設備愈來愈進化，也許有人會爲其找到適合的應用方式。