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商品訊息特點









材質:Tritan 共聚酯,不含雙酚A
容量:480ML
顏色:黑、白、綠、橙、紅、紫、藍
產地:中國
杯套專利:M466595
※產品顏色可能會因網頁呈現或拍攝關係而產生色差,顏色請以實品為準











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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。
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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。」

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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 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。

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。」

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

運動家隊今天跟鈕約洋基隊進行交易,運動家將先發投手Sonny Gray(葛瑞)交換洋基3位潛力新秀,分別是Dustin Fowler、Jorge Mateo、James Kaprielian,這3位都是洋基隊排名前12大的潛力球員。

洋基隊需要先發,而Sonny Gray本季出賽16場,拿下6勝5敗,防禦率3.43的成績,不過他的合約還沒走完,本季他可獲得357萬的薪資,不過他未來擁有薪資仲裁資格,也代表他到2019年以前,都不會是自由球員。

拿到一位先發強投,總教練Girardi表示:「我想我們真的有加強不少,當我看到我們老闆跟整個行政團隊,他們給我們很多機會去做一些特別的事,現在我們要去把這一切做好。」

洋基隊外野手Brett Gardner說:「我認為我們有能力做些改變並且變得更好,不只是現在,也為了未來,我認為這很令人興奮。」

洋基隊總管Brian Cashman也認為,以目前來說,洋基隊已經展現出讓他們可以投團購資更多心力在補強球員部分。

洋基隊目前是美東龍頭,56勝47敗,跟紅襪隊只有0.5場勝差,「沙胖」CC Sabathia說:「我們要重返榮耀了,目標就是世界大賽冠軍。」

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