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品名:【日本EBiSU牙刷】殘留物對策單束毛
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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。
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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。
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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。
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「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】
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
昨天用再見全壘打贏得比賽的洋基,在今天(29日)繼續和光芒展開系列賽,在王牌田中將大單場送出生涯新高的14次三振、只丟1分的帶領下,最終他們就是以6:1戰勝對手。
田中本季的表現起起伏伏,賽前防禦率高達5.37,7月份的投球內容也不理想,4戰丟了13分,單月防禦率4.68,成績退步不少,也讓洋基在分組的競爭更為艱難。
不過他本戰展現出強投本色,開賽就連續解決光芒的17名打者,直到6局上才被Adeiny Hechavarria敲出安打上壘,終止了單場無安打的紀錄。
7局上,昨天才剛被前東家大都會交易來光芒的一壘手Lucas Duda,今天扛下球隊的第4棒,就從田中手中敲出陽春彈,幫助球隊終於打破未得分的窘境,不過這也是他們本場最後一次得分。
田中最終完投8局,只被敲出2支安打,同時賞給對手14K,寫下大聯盟生涯新高,最終也順利奪得個人本季的第9勝。
昨天敲出再見全壘打的Brett Gardner今天在首局就建功,轟出個人本季第19發全壘打,幫助球隊先馳得點。而昨天在慶祝中被撞掉牙齒的Aaron Judge ,今天也敲出它本季的第33轟,追平馬林魚隊「怪力男」Giancarlo Stanton,兩人暫時並列聯盟全壘打王。
而本戰真正關鍵的一擊,發生在5局下,Todd Frazier和Gardner接連獲得保送上壘後,Clint Frazier敲出左中外野的3分砲,將雙方分差拉開到5:1,也底定了這一場比賽的勝負。
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