說真的其實在結婚前小妹我算起來還真是個購物笨蛋>.<
只要看見喜歡的就都會買,但買回家後又很少在使用
根本是在浪費錢,自從結婚後常常陪婆婆一起去逛街或
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商品訊息功能
- 品號：4312814
- 重量減輕 攜帶方便
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商品訊息描述
商品訊息特點
商品組合：
品牌：M Square
型號：
尺寸：展開23.5*11.15.5公分 摺疊12.5*11.5公分
重量/容量：0.1kg
材質：70D*230T斜紋尼龍
顏色：藍色/灰色/橙色
產地：中國
保固：
試用範圍：
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如果你在想著今天下班要去哪吃晚餐、回到家後要準備洗衣服，那麼恭喜你，現在你已經在做決策上超越我們目前的所有 AI；柏克萊加大計算機科學教授 Stuart Russell 表示，「人類非常擅長在多個抽象的層面上做決策，這是一種被稱為分層決策的方式。」然而 AI 卻一直無法模仿這種決策模式。
搶便宜儘管許多人都在盼望 AI 超越人類智慧，不過事實上，它們離人類的程度還相當遙遠。
人類可以根據抽象的概念訂定計畫，看見未來。據《Business Insider》報導，Russell 解釋，「想像一下，當你要到陌生的城市參加會議，你不用規畫走到機場門口的每一步路，只要按著指示行走就好，當你到達門口，想叫計程車時，也不用想像身體動作，『叫車』的念頭一浮現，身體就會動作了。」
同時，「情緒」也是協助我們快速因應狀況做出決策的重要關鍵，舉例來說，當人在野外看到熊時，被攻擊的可怕想像會讓人們感到恐懼，進而遠離該區域；然而 AI 沒有這樣的情緒，若非特定編寫程式標注熊的危險性，不然 AI 無法自然地將熊與牠可能造成的威脅做聯想。
此外，看見一個未知的物體時，人們會利用自身智慧與對世界的認識，來弄清楚這個東西怎麼運作，據澳洲國家訊息與通訊研究院電腦學家 Toby Walsh 戰利品表示，這是所謂的常識推理；例如，我們看見的每把椅子可能都不太一樣，但當我們看到穩固支撐它的椅腳，以及高度合適的椅面，我們就會知道它是椅子。
然而這種基於經驗的判斷，工程師卻很難編寫進 AI 程式裡頭，要為 AI 編寫因果推理，會需要知道非常精確的細節，AI 才有辦法進行後續的推理，還需要大量數據來了解狀況。
獨家
另一項讓人類遠遠拋開 AI 的是，人類能夠運用自己的能力執行多樣化的任務，美國人工智慧協會會長 Thomas Dietterich 表示，AI 非常擅長執行特定任務，例如下棋、玩遊戲，但人類可以做到更廣泛的行為，「像金融、體育、養育子女、合作或打開包裝。」
Dietterich 指出，「沒有 AI 有辦法擁有如此廣泛的能力，特別是結合視覺、語言與物理操作的行為。」
Google 研究總監 Peter Norvig 表示，要讓 AI 追上人類智慧，最大的挑戰在於感官能力，他認為當 AI 能夠良好地感知周遭時，它們的推理能力也會隨之上升，「比起被動地觀察旁人挑選的材料進行學習，如果 AI 能持續感知周遭、與世界互動，推理能力就會隨之改善。」
新款
人類在童年時，有多種方法來認識這個世界，例如可能有老師或爸媽指著車子，跟你解釋這是什麼，這種方法與目前訓練 AI 的方式相仿；但許多學習不是這麼直白的，有許多部份是以學習到的知識做推論，進而得出更多結果，但這部份是當今 AI 缺少的學習模式。
Google AI 研究員 Samy Bengio 透露，每次 AI 要學習不同任務，都得從頭開始，但這麼做非常花時間，而且未來的智慧機器人，必須要能在親自動手做之前就學會才行。
「我們必須花更多功夫鑽研連續性學習，讓我們不用每有一份新數據或演算法時，都要從頭開始構思模型。」Bengio表示，「要完成這項艱困的任務，肯定會需要很長一段時間。」原文詳見：
【本文經智慧機器人網同意授權刊出】
下面附上一則新聞讓大家了解時事
民視《舞力全開》今（29）日前進小巨蛋，其中廖家儀特別買下俄羅斯選手的舞衣，希望能有「加持」的作用。而阿布則因為參加《舞力全開》，從此愛上國標舞，連在超市推著女兒的推車，都情不自禁跳起舞步。
廖家儀為了安頓好小孩的課業，今晚的小巨蛋可說是「暫別作」。她笑著說：「因為香港的學校比較嚴格，要先去那邊把小朋友學校都處理好。」廖家儀強調，只要小朋友的事都處理完後，最快約1年就能重新復出，「所以不要再說今天的比賽是『告別作』了啦！」逗趣發言笑翻所有人。
▲廖家儀買下俄羅斯國標舞者的衣服，希望能有加持效果。（圖／民視提供 , 2017.07.29）
而阿布則是透露，因為小時候曾經學過街舞，天生柔軟度就不差，學國標舞時，很容易就能上手。為了節目，阿布每天把女兒哄睡後，一定要練習1小時才安心。有次全家人一起逛超市，推著女兒推車的他，竟然情不自禁地跳起倫巴的舞步，引來老婆送出白眼，笑著說：「你是在跳舞嗎？」讓他只能尷尬地回：「對啊！應該......沒有人看得出來吧！」
心得
▲阿布自豪小時候學過舞，練起國標時特別好上手。（圖／民視提供 , 2017.07.29）
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