顏姵劭的生活時報

今天是住在這間觀水庭Kozeniya飯店 (Kansuitei Kozeniya)的最後一天~

~天ㄚ~~時間也過太快了吧....超不想退房的...每年跟好

姊妹們都會約好一起旅遊連玩個3天或一個禮拜只要姊

妹們選好去哪遊玩以後需要事先安排的交通工具或預定

機票還是住宿的地方都是由我來安排的因為認識我的

朋友都知道我可是精打細算的守財奴外加不管是選擇

去哪遊玩需要預定的飯店或旅館還是酒店挑選一定要住

起來舒服而且交通方便店員服務品質好~價格當然是要

優惠便宜的經過精挑細選後才會預定絕對不討罪受或

花冤枉錢~~最後挑了這間觀水庭Kozeniya飯店 (Kansuitei Kozeniya)真的

超優~訂房價格便宜但享有五星級別的享受而且店員

還滿帥的~~哈哈~~可惜假休完了還是要乖乖回去上班....

而且聽說這邊是可以全世界訂房

也太方便了吧！！不用在那邊找翻譯啦ＱＱ

觀水庭Kozeniya飯店 (Kansuitei Kozeniya) 的介紹在下面

如果有興趣到這附近玩的，不妨可以看看喔！

以下是 觀水庭Kozeniya飯店 (Kansuitei Kozeniya) 的介紹 如果也跟我一樣喜歡不妨看看喔!

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關於觀水庭Kozeniya飯店

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下面附上一則新聞讓大家了解時事

無人車逆撞加油站！糊塗駕駛忘拉手煞車 急報警：被偷了

: ▲（圖/翻攝畫面）

桃園一名胡姓女駕駛今（1）日下午發現自己的休旅車不見了，趕緊前往警局報案，但真相卻讓她非常尷尬。結果竟然是她下車時，忘了推至P檔，也沒拉手煞車，結果車子直接往一旁的加油站衝撞，害得加油站員工也嚇壞了，以為是哪裡來的無人駕駛幽靈車。

▼（圖/翻攝畫面）

桃園分局中路所長黃仲玟指出，經警方查看後，發現是車主粗心大意，沒有將手煞車拉起，又沒有將排檔推至P檔，才導致車子滑行到了加油站那邊，並撞上分隔島。原來是女車主逆向停車在藍色鐵門的倉庫前，但排檔留在D檔，整輛車就緩步滑行，車頭朝前撞進了加油站，只是粗心釀禍，並非是靈異事件。

女車主搞出大烏龍，感到非常尷尬，雖然不翼而飛的車子找回來了，但因為車子撞擊到加油站的加油島，導致加油島損毀凹陷，女車主得賠償加油站的損失，目前雙方已經協議，交由保險公司作後續處理。

▼幽靈車？ 衝撞加油站 休旅車內竟沒人▼



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。

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】
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