不只国外有棋艺高超的Alphago，打遍天下无敌手，台湾近来也出现一台很会下西洋棋的机器人，至今除了已经连战连胜超过200场，这台机器人还有着不少Alphago所没有的下棋功能，而且全程不用帮手，自己就能亲自下场下棋，对奕过程也能随时为对手递上咖啡，甚至结束后还会帮忙收拾棋子。这台机器人其实是由工研院耗时1年所打造的最新一台智慧视觉机器人，最近也首度在Computex活动公开展示应用成果。
工研院表示，这次打造的这台智慧视觉机器人，不只是会下棋，还知道怎么摆棋、收棋，甚至还能知道对手走错棋，靠的是利用他们开发一套智慧视觉系统(Intelligent Vision System)，透过机器学习，甚至是深度学习，来持续进行棋子辨识的训练，让机器人可以快速辨识每个西洋棋子及其位置，并控制机器手臂精準将棋子移动到棋盘上的指定位置。
这个智慧视觉机器人的头部总共配置3个相机镜头，做为物体侦测及辨识之用，先透过左右两边镜头，来辨识棋盘上所有的棋子及摆放位置，以建立整个棋盘和棋子的3D外观，再利用中间的相机镜头抓取棋子的结构线，以增加深度空间辨识的能力，让机器人更容易依据已知的摆棋位置，来判断下步棋该怎么走。
机器人进行物件辨识时也结合了深度学习演算法，帮助机器人下棋时更容易清楚判断棋盘上的是什么棋子，再依据判断的结果，来决定下步棋该怎么走。对手一移动棋子也能马上知道，也会判断对方有没有偷吃步或下错棋，一旦下错棋，机器人也会提示对手，直到下对正确位置以后，再继续对奕。因为结合深度学习，所以可以依据对手之前下完的棋，来判断和之前的棋盘棋子摆放的差异，针对差异做局部调整就好，不需要每下一次棋就重新辨识一次，所以机器人在下每一步棋之间辨识的部分就变得很快。
为帮助机器人很快学习认得棋子，工研院研发团队也蒐集网路上西洋棋子的3D组件资料，来做为深度学习训练，甚至在棋盘回收也同样使用了深度学习模型，对奕结束后，机器人自动能将比赛中吃掉的对手棋子準确归位。
工研院也表示，他们一共建构了深度多达6层的DNN深度神经网路架构，来打造出可用于棋盘回收训练的深度学习预测模型。当对奕结束，要将比赛中吃掉的对手棋子归位前，会把这些要回收棋子的3D影像画面，即时回传到到机器人内部系统上的深度学习模型来判断分析，再依据棋子的种类摆放到棋盘上正确的位置。
工研院也指出，在进行物件辨识时，目前这台机器人已经可以做到远距且精準的棋子辨识，即使是在距离棋盘120公分的高度来进行辨识时，棋子辨识的準确度已能达8~9成。
这台机器人不只能下一手好棋，甚至也能在比赛对奕期间自动为对手添加咖啡。现场解说人员也示範，机器人如何在对奕期间帮对手来倒咖啡。在作法上，主要会是先利用一台摆在棋盘旁边用来计时的平板电脑，来进行人脸和行为辨识，等到确定有人在，接着再从他的行为，来判断是否需要帮忙倒咖啡。连倒咖啡也结合了机器学习，让机器人在将咖啡倒进杯子前，能先判断咖啡杯口里面的水位剩有多少，再决定要倒多少的量，才不会倒太满洒出来。
机器人在下棋的AI判断机制上，也限制在0.5秒内就要决定下步棋要怎么下。从决定怎么下到机器手臂完成下棋的动作，这段花费时间则会取决于手臂移动到棋子的距离，如果是手臂距离棋子太远就会多花一些时间才下完。机器人也会依照棋盘上寻找最适合的最佳路径方式，来决定要用左手或右手来拿棋。
机器人不只是要知道这是什么棋，手眼协调也很重要，当使用机器手臂移动棋子时，还得要将机器手臂夹爪转到适合夹棋的位置再将棋拿起，特别是西洋棋里的骑士，因为是马头造型，原本就不易夹起，一旦机器手臂判断错误马头朝的方向，夹爪就不能刚好是沿着马头抓取，可能就会抓错边而夹不起来或夹歪，现场解说人员也表示，目前这个机器手臂在抓取棋子的动作误差可以做到0.1公分。
机器人在拿棋放到想要下的位置时，也会依据要摆放棋的空间位置，来决定他要怎么摆棋。例如只是要将棋子往前移两步时，就可沿着棋盘将棋子前后左右移动，而不须拿起棋子，若是距离太远或是中间有其他棋子挡住时，才会将棋拿起后，再放到想要下的位置上，就好像是跟真的人下棋。
不过工研院也表示，机器手臂目前能抓取的棋子，只能是这些站立摆放的棋子，一旦棋子倒下来时，便无法拿起，因为夹爪的设计上，并没有办法直接将横倒的物件立起来，而是必需经过二次定位，先将棋子夹起来定位，再重新调整夹爪位置，才能再将棋子拿起。所以他们的下一步就是要做到让机器手臂可以抓取倒下来的棋子。
工研院表示，这次展示的智慧视觉机器人应用成果，未来也将透过技转，来提供给有兴趣业者来应用，包括机器手臂厂商、或是其他製造业等行业。
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