孫雅文的生活時報

不知道大家是否跟我一樣熱愛旅行喜歡四處走走看看

享受不一樣的風景或到處遊玩~有時去了遠一點的地方

旅行就得住飯店或旅館~但挑剔的我可不是隨隨便便選

間旅店就敢入住因為還得考慮到入住的旅店是否安全

住起來舒不舒服還有價格優不優惠~

姊我可不想當冤大頭^0^這次去旅行選的

這間基督之王酒店 (Christkönigshaus)

就超棒的~~不管是員工服務態度或旅店的品質

都很棒重點是價格還滿優惠的讓我想找缺點好

殺價都很難...像這麼棒的好康當然是大力推薦囉~~

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也太方便了吧！！不用在那邊找翻譯啦ＱＱ

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如果有興趣到這附近玩的，不妨可以看看喔！

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下面附上一則新聞讓大家了解時事

Google小姐被玩壞！神祕關鍵字 讓它發出羞人嬌喘聲

: 還記得Google小姐的「sau~ce」大破音嗎？這次Google小姐這次竟然壞的更徹底啦！有網友發現，如果在Google翻譯器上打上神祕關鍵字，就會出現「嗯哼～傲～嗯哼～傲」類似嬌喘的聲音，令人聽了感到超級害羞，還以為是打開了什麼謎片，不小心音量開最大聲連旁邊的人都尷尬回頭看，根本快笑死。

在Google翻譯器上，輸入這堆「系統難以顯示的字」（音同「太」），再點下發音按鈕（如果第一個音量鍵不行，就點旁邊第二個），接著就會聽到Google小姐發出了奇怪的氣音，猶如是嬌喘聲，令人感到臉紅心跳，而且仔細聽，喘氣的頻率還不一樣，讓人不免聯想到謎片裡演員的聲音。

▼（圖/翻攝影片）

也有網友表示：「最後面是卡痰嗎」、「被老爸聽到以為我在看謎片」、「傻眼哈哈哈哈哈哈笑爆」、「話說那個字本來怎麼唸啊」、「幹我忘記插耳機啦」、「我在喝咖啡，聽完這個後，店員一直看我」、「最後還吸了一下口水」、「我的音量真的最大聲^_^」、自助旅行便宜住宿「各位可以連續聽兩次，偶數次播放的時候速度會放慢，感受另一種頻率的激情」、「好像不專業的學狗狗叫」等。

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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。

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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