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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
上購物網買東西~這次婆婆看見了Nike MM Fly AeroReact Blade - 11198394
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美國《紐約時報》頭條
曼徹斯特爆炸案 英國恐攻警示進入最高威脅戒備
曼徹斯特演唱會的恐怖攻擊後，英國將恐怖攻擊的威脅等級，從「嚴重」(severe)提高至「危急」(critical)，暗示新的恐怖攻擊恐怕隨時會發生。英國首相梅伊對此表示，經過這次恐怖攻擊後，負責調整恐攻威脅級別的獨立機構認為，英國再度遭遇攻擊的風險不但非常高，而且有可能即刻發生。梅伊並喊話強調，曼徹斯特及英國的精神，比起那些病態的恐佈分子更加強大，一定會戰勝他們。
英國《衛報》頭條
曼徹斯特爆炸案主嫌曝光 英國提高恐攻級別
英國曼徹斯特演唱會恐攻案，警方逮捕1名嫌犯，23日公布姓名是1名22歲利比亞難民後代亞貝迪(Salman Abedi)。亞貝迪雙親從利比亞逃難到英國，隨後生下排行老三的亞貝迪。他有2位哥哥、1位妹妹。據亞貝迪家族居住的法洛菲爾德(Fallowfield)利比亞社區所稱，亞貝迪的父親是穆斯林，反對極端主義，而亞貝迪沉默寡言難以捉摸，並在近日開始蓄鬍。英國首相梅伊(Theresa May)已經宣布，因應曼徹斯特恐攻，決定將恐怖攻擊威脅級別由「嚴重」提升至最高的「危急」。
日本《朝日新聞》頭條
親IS組織作亂菲律賓民答那峨島戒嚴60天
菲律賓近日爆發軍方與激進組織的衝突，23日恐怖組織阿布沙伊夫(Abu Sayyaf)首腦哈比倫(Isnilon Hapilon)及馬巫德(Maute Group)發動恐襲，與菲律賓軍隊在民答那峨島馬拉韋市(Marawi)激戰，多名軍人陣亡。菲律賓總統杜特蒂(Rodrigo Duterte)23日宣布，民答那峨島(Mindanao)將戒嚴60天，這也是30多年來菲律賓再次戒嚴。
韓國《朝鮮日報》頭條
南韓軍方以為無人機越界狂射擊北韓飛行物是氣球
南韓國防部24日表示，昨日在南北韓軍事分界線被偵測到，進而被南韓軍方以K3輕機關槍射擊90多發的不明飛行器，其實是北韓飄向南韓的空飄氣球，並非無人機。南韓國防部表示，經過分析，目前推斷這些飛行物體速度偏慢，不是無人機，應該是空飄氣球。
儘管這次的飛行物不是無人機，但南韓國防部仍認為，可能是北韓為了試探南韓的警戒程度而有此動作。
下面附上一則新聞讓大家了解時事
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。
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。」
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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】
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