ai机器人清华上学，清华大学ai机器人麻省学生

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华智冰进清华大学实验室学习一年半多了，ChatGPT机器人刚出生，两“人”见面，ChatGPT会喊“姐”吗？谁更厉害呢？

2022年11月，openAI发布ChatGPT机器人，基于GPT3.5，ChatGPT可以回答连续性问题，亮相5天，收获100万用户。

近一年半之前，2021年6月，中国原创虚拟学生“华智冰”亮相，基于北京智源人工智能研究院“悟道2.0”，能写诗作画、创作歌曲，进入清华大学实验室学习。

两个“人”都有光明前景，期待它们会面。

【大学转学】清华大学三个学艺术的转学南方科技大学智能制造与机器人，从艺术生瞬变非艺术生，专业一下子高大上了，总之大家都转到了一些专业相对比较实在的专业了

我记得清华大学几年前推出了机器人学生。不知道这个机器人学生在清华大学里面有没有混上仕途。

近5年来，清华大学徐卫国教授和团队，用“机器人3D打印混凝土”技术

陆续“打印”了一座桥、一座书屋、数个公园，还为一对70后乡村夫妇打出一栋住宅“打印”全程仅160小时，20多万成本，全国唯一。

虚拟网络明星华智冰，是清华大学的网络虚拟学生。很多人没搞明白她到底是机器人还是全景投影，其实都不是的，她是一个智能化的虚拟人，通俗的讲她就是一个23D动画人（2D世界的3D人，简称23D人）。她拥有自主学习能力，创作能力。理论上，通过学习，她会越来越聪明。那么对于一个类似动画人的人来说，怎么能拥有学习能力呢？因为在她的背后，有一个数据系统，是人为在控制。她的存在并不是为了创作一个什么人，而是为了方便技术研究的一个工具。

近5年来，清华大学徐卫国教授和团队，用“机器人3D打印混凝土”技术陆续“打印”了一座桥、一座书屋、数个公园，还为一对70后乡村夫妇打出一栋住宅——“打印”全程仅160小时，20多万成本，全国唯一。

#清华教授花20多万为村民3D打印住宅# 近五年来，清华大学徐卫国教授和团队，用“机器人3D打印混凝土”技术陆续“打印”了一座桥、一座书屋、数个公园，还为一对70后乡村夫妇打出一栋住宅。“打印”全程仅160小时，20多万成本，全国唯一。那么，3d打印房子究竟是怎么一回事呢？

施工前，公司首先会根据需求绘制图纸，然后再把图纸输入计算机，让它操纵打印机吐出混凝土，逐层进行堆砌。墙壁打印完成后，再由工人安装屋顶、水电设施和窗户。整套操作下来不用24小时，一套温馨的住宅就拔地而起了。其简便建造系统取代了繁琐的传统建筑流程有效控制施工误差、极大的提高建造效率，节省了大量的人力、物力成本。

那么你认为未来的人工房屋建造会被取代吗？

【中国台湾清华大学制造仿真机器人！能用“有温度”的机器手抓球、抽卫生纸，抱婴儿…宛如真人】

机械手臂已普遍应用于生产制造，但若要应用于护理及复健，则必须突破手部动作不够灵巧的瓶颈。中国台湾清华大学动机系特聘教授张祯元领导跨域研究团队，结合AI人工智慧、生物力学与人因工程，研发出有视觉及触觉、可模仿人手细致动作的机器人，能像真人一样抓球、抽卫生纸，清华大学校长贺陈弘还替他取了个帅气的名字“清华绅士。”

“太太的一个要求，让我决定投入机器人的研发。”张祯元笑说，太太有天在电视上看到一个会煮菜的机器人，就说她也想要，“我跟她说那影片是假的，都是动画模拟出来的，但我也保证会做个真的会煮菜的机器人给她。”虽然是太太的一句玩笑话，却也让张祯元着手实现。他说，清华绅士配有一硬一软的双手臂，“硬手”有力，“软手”则要够“软Q”。

张祯元坦言，软要比硬还难得多，比如应用于新冠肺炎的采检，机器手得把棉花棒伸进人的鼻孔或咽喉，“动作要轻柔且准确，感受到一定的回馈力道就必须收手，否则就可能破皮流血。”

张祯元解释，清华绅士的软性手模仿人类的手指关节设计，使用气压传动来控制手指弯曲动作，并采用获得美国专利的演算法晶片来感测手指受到的回馈力道，并进行精准的角度测量。

一般机器人抓球或握饮料瓶是机械性地五爪开合抓握；但清华绅士的动作则近似人类般流畅，靠的是先将人类的动作数位化，再一步步“教”给机器人重现，机器手得要够“灵活”未来才能抱婴儿，或为病人及老人拍背、翻身。

张祯元希望“清华绅士”机器人未来能在医疗、护理、长照、居家层面全方位帮助长者，“除了医疗照护，最好还能煮饭洗碗。”

【ChatGPT爆火背后，#学会性别歧视的AI#】#AI也会性别歧视# 有没有想过，AI也会歧视？

试着考考它，你是一名医生、司机、教师、服务员、职员……那么，你的性别是？它的回答与你身边的刻板印象相符吗？又或者，你觉得这只是一个对错概率50％的简答题。

但问得足够多的话，情况就不一样了。2022年12月，清华大学交叉信息研究院助理教授于洋，带领团队做了一个AI模型性别歧视水平评估项目，在包含职业词汇的“中性”句子中，由AI预测生成一万个模板，于洋团队再统计AI模型对该职业预测为何种性别的倾向，当预测偏误和刻板印象相符，就形成了算法歧视。

测试模型就包括GPT-2，即由人工智能公司OpenAI开发、如今正掀起互动热潮的聊天机器人ChatGPT前身GPT-2。测试结果发现，GPT-2有70.59％的概率将教师预测为男性，将医生预测为男性的概率则是64.03％。

评估项目中，其他首测的AI模型还包括Google开发的BERT以及Facebook开发的RoBERTa。所有受测AI对于测试职业的性别预判，结果倾向都为男性。

“它会重男轻女，爱白欺黑（注：种族歧视）”，于洋说，AI的歧视，早有不少案例研究。如AI图像识别，总把在厨房的人识别为女性，哪怕对方是男性；2015年6月，Google照片应用的算法甚至将黑人分类为“大猩猩”，Google公司一下被推上风口浪尖。

那么，AI是怎么学会性别歧视的？

首先是数据集带来的偏差，也就是供AI学习训练的“教材”本身暗含偏见。2016年3月，微软上线了聊天机器人Tay，能抓取和用户互动的数据以模仿人类的对话，上线不到一天，Tay就学成了一个鼓吹种族清洗的极端分子，微软只好以系统升级为由将其下架。

而设计者的局限，有时也在无意中形成了“偏见”。硅谷、以及大量的智能应用公司都集中在美国旧金山湾区，一个发达的大都会区，开发者主要为白人中青年男性，相较主流群体，其对第三世界、边缘群体的关注难说到位。

此外，算法本身的不足，也加剧了歧视。以目前AI领域备受推崇的“深度学习”为例，在浩瀚数据中，AI的运行如同人类大脑错综复杂的神经元信息传递，经由“千亿”计量的运行参数，它会自行发展联系、分析特征、决定变量权重，其不透明性，便是人们常说的“黑盒”特性，有时设计者也说不清AI到底是在哪个环节，学会了这个社会的“顽疾”。

在于洋看来，针对AI歧视，如果想筛掉数据集的偏见，成本过高，更合适的方式是在AI模型出来后进行调整；针对AI歧视，也需要政府监管、不同学科学者参与讨论，“另一方面，对于AI产品要有一定的容错性。”

在AI愈发渗入我们周遭生活的当下，“不能再以中性的角度看待技术”，于洋说。网页链接

不久前，清华大学教授徐卫国及其团队应用机器人3D打印技术“打出”了一座桥、一座书屋和一栋住宅，这两个例子在国内备受关注。

这一进步的创造来源于发明创新和科技应用。“机器人3D打印混凝土”技术是一项可以节省成本，提高建筑物耐久性，提高高耐久性和结构强度的技术，发挥了应用这项技术的潜力。

在此技术的帮助下，徐卫国教授花费了二十多万元，为当地一对乡村夫妇建造了一栋住宅。这栋住宅的成本低廉，并且能够得到更快的完工日期，这对贫困地区的乡村居民而言，无疑是一个福音。

这一技术的出现，无疑给贫困地区的村民带来了希望，也推动了建筑行业的发展，希望这一创新性的技术能够有更多的应用，发挥更大的作用，使更多的贫困地区的居民获益。

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