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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:4086750
- 桌面支撐性強,耐重不凹陷
- 防鏽鋼鐵框架、加粗管徑結構
- 防水鋁製桌面,防止鏽蝕
商品訊息描述
商品訊息特點
商品規格
?材質:鋁製桌面
?商品展開尺寸:110 x 70 x 70 cm (±2cm誤差)
?收納尺寸:110 x 20 x 11 cm
?重量:8.12 kg
?外箱尺寸:111 x 21 x 12 cm
?腳柱管徑尺寸:25 x 25 mm
?設計:荷蘭
?生產國:中國
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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。
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。
商場百貨
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 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。」
限時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
自2011年起,美國軍方每年花了8400萬美元(約新台幣25億4637萬元)購買治療勃起功能障礙藥物「威而鋼」。據英國廣播公司報導,這些購買「威而鋼」的錢都足夠讓美國買好幾架戰鬥機了。美國國防部這麼「燒錢」的原因主要是什麼呢?
自2011年以來,美軍已花了2.94億美元(約台幣89億元)購買「威而鋼」。但是,僅有不到10%的現役美國軍人在服用「威而鋼」,讓外界好奇的是,為什麼服用「威而鋼」的金錢還如此龐大戰利品?
據調查,美國政府購買的「威而鋼」不僅僅是給現役軍人。退役軍人與其家屬也能受熱賣中益美軍所提供的「免費威而剛」。
眾所周知,勃起功能障礙主要出現在老年人當中,因此退役老兵是服用「威而鋼」的主要人群。
另據美國退伍軍人事務部(VA)發布的報告,許多退役老兵罹患「創傷後壓力症候群」(PTSD),患有「PTSD」的男性退役軍人高達85%有勃起功能障礙。
另有研究指出,享受美國國防部醫療福利的人數高達1000萬人,僅2012年就花掉了520億美元(約新台幣1兆5763億元)。
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