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商品訊息功能
- 熱門
- 品號：3521597
- 刀刃厚2.5mm
- 堅固耐用耐腐蝕
- 可以打磨
商品訊息描述
商品特色
◆高級德國不鏽鋼製成(不鏽鋼+鉻+鉬+釩)，堅固耐用、耐腐蝕、更銳利
◆高碳鋼強化刀刃硬度，切割食材更加容易
◆刀刃硬度 HRC56±2
◆刀刃厚2.5mm，強化刀刃強度
◆為延長刀具使用壽命，建議搭配木頭或塑膠砧板使用
◆可以打磨
◆適用於洗碗機
商品訊息特點
◆包裝尺寸：37.5*8*3 cm
◆重量：0.3 kg
◆產地：中國
◆國際條碼：3168430208322
| 保固期 | 生活用品 僅限商品瑕疵可供更換商品 |
|---|
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開車上路最害怕遇到馬路三寶，尤其是在高速公路上，車輛時速平均破百，若是發生意外後果不堪設想。不過一名網友在臉書社團「爆料公社」中表示，開車在高速公路上，卻遇見前方一輛轎車急煞欲下交流道，氣得直飆罵。
影片中可見，行車紀錄器拍下當時的畫面，前方一輛黑色小轎車行駛在內側車道，過沒多久該輛車卻突然減速，欲往右切換車道失敗，竟留在內側車道龜速行駛，待右方沒車時緩緩右轉下交流道，險釀成追撞意外。
該名網友忍不住氣得直呼：「7/29 國道一號南下，靠南屯交流道，真的是會嚇死人，錯過交流道還有下一個，有必要這麼不要命嗎？這是高速公路，不是遊樂園的碰碰車，想投胎也不需要拉個墊背的～除了檢舉您，我想不到更好的方法！」
文章一推出，立刻掀起一陣熱議，網友們紛紛留言，「太扯, 是以為後面都沒有車嗎」、「這時外側車道剛好有一輛聯結車或大客車的話，後果不堪設想」、「這種可以重罰嗎？內線都開100的撞到是死人的」、「還好你有煞住，真的是超級三寶，我如果錯過交流道，頂多在前面那個下再扣回來而已，別為了那一點油錢不要命」。
↓「好康偷偷說南屯交流道！移動式神主牌」。（影片擷取自YouTube.com，若遭移除請見諒）
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。
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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。」
好評
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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