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【臻觀璽世】溫柔吟唱 撫慰心靈手鍊(含開光)
說非買不可,因為價格划算而且滿實用的~~~真的在婆婆身上
學到不少~~~果真是家有一老如有一寶!! ^.^
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商品訊息功能
- 品號：3661987
- 閃耀晶鑽拼成心型 比價
- 色琉璃珠呈現平靜氛圍
- 身心靈得以獲得安定。
商品訊息描述
商品訊息特點
商品型號：IS0110
名稱：溫柔吟唱 撫慰心靈手鍊
材質：銅鏈條、合金珠、琉璃珠、施華洛元素水鑽
尺寸：約16-18cm（可微調）
功效：增進勇氣、平穩心境商品附件：
■商品尺寸測量略有誤差，標示僅供參考，實際尺寸以實物為主。
■商品圖檔顏色因電腦螢幕品牌/設定差異會略有不同，請以實際商品顏色為準。
| 保固期 | 10天保固期新品瑕疵 |
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英國一名男子購買了兩隻天竺鼠當寵物，原以為兩隻都是母的，於是放心的將牠們放在同一個籠子內，沒想到他卻意外買成一公一母，兩隻天竺鼠開始瘋狂繁殖。男子說，他一個不注意兩隻天竺鼠就生了小寶寶，小寶寶之間又互相交配，「還來不及反應過來就生了超多。」現在他的後院塞滿了超過160隻跑來跑去的小天竺鼠，讓他感到有點困擾。
眼看後院快要塞不下了，男子只好聯絡天竺鼠救援中心，請他們幫忙安置這些意外的「小麻煩」。救援中心的員工珍妮表示，報案的男子意外的將天竺鼠們照顧得很好，尤其在這種措手不及的情況下更顯難得。「牠們吃得很好，活動空間也夠大，在意外獲得這麼多小天竺鼠的情況下他做得很好，但我們希望他能再提早一點聯絡我們。」
目前天竺鼠寶寶們在英國的「小豬銀行」（Piggy Bank）接受照顧並等待一個新的家。
▲一瞬間就生了超過160個小寶寶，讓男子有些困擾。（圖／翻攝自《The Telegraph》）
▲天竺鼠寶寶在男子的後院生活。（圖／翻攝自《The Telegraph》）
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。」
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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。」
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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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