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商品訊息功能
- 品號：2624982
- 全程台灣製造
- 四季皆可用，床包組
- 學生外宿，上班族租屋使用方便
- 洗滌容易，方便收納
- 價格低廉，經濟實惠
商品訊息描述紀念日禮物
CP值超高
商品訊息特點
產品規格
◆商品內容：雙人床包+枕套×2
◆尺寸：床包─5×6.2尺(150×186公分)(高度25cm以內)；枕套─45×75公分 (信封式)
◆材質：100%polyester
◆產地：台灣製
◆顏色：如產品圖示，網頁圖片皆為實境拍攝，實品顏色更佳以出貨為主，顏色更佳，布料花版裁切位置的不同，部份花版可能會與商品圖略有出入，請以收到的實品為主。
洗滌保養說明
◆30°以下可水洗 ／ 可乾洗 ／ 不可烘乾／ 不可漂白／不可熨燙 ／ 建議放入大型洗衣袋後再清洗
◆本商品為個人衛生用品，網購鑑賞期，非試用期，如經拆封使用、下水洗滌或因個人原因導致缺件、髒污、毀損及失去再販售價值時，恕不接受退換貨。
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印度最高法院已經下令調查在東北部曼尼普爾部隊的法外處決。法庭於星期五要求聯邦調查局調針對曼尼普爾1979年以來至2012年的多起市民死亡案件。
活動激進者表示，曼尼普爾部隊在過去四十年已非法殺害1500位市民。然而官方否認此項戰利品指控，並指責死亡人士生前為參與叛亂的獨立組織成員。
去年印度最高法院要求權力團體與受害家屬提供證據，佐證曼尼普爾安全部隊的非法殺害行為。而法院今接受了權力團體提供的證據，此證據指向安全部隊濫用具爭議性的「反叛亂法」來實行權力侵犯的行為。
前警察突擊隊上個月在接受英國廣播公司訪問時說，他在曼尼普爾殺害了超過100人，並在筆記本電腦中保持了「殺死他人」的記錄。「我只是履行我的職責，按照我的老人的命令，我承認，因為我認為說實話很重要」他說。
人權活動參與者則表示，法庭下令對謀殺案進行調查的決定可能會為受害者家屬帶來些許和平。
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。
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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