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主要設施

  • 380 間客房
  • 室外游泳池
  • 酒吧/酒廊
  • 三溫暖
  • 商務中心
  • 櫃台保險箱
  • 自動櫃員機
  • 大廳免費報紙
  • 行李服務員

闔家歡樂

  • 搖籃/嬰兒床 (付費)
  • 折疊床/加床 (付費)
  • 付費電視頻道
  • 電視
  • 熨斗/燙衣板
  • 吹風機

鄰近景點

  • YunFeng ShuYuan YiShuGuan (1 公里)
  • Sun Wen Memorial Park (4.9 公里)
  • Zhongshan Art Gallery (5.4 公里)
  • Xiangshan Commercial Culture Museum (5.5 公里)
  • Quanqiutong Park (5.5 公里)


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女星Ella(陳嘉樺)今(28)日,出席礦泉水代言活動,大方分享「喝水祕訣」,靠著起床喝2杯,飯前喝1杯及睡前喝半杯的習慣,保持火住宿資訊辣身材。她也大方展現好身材,大領口的衣服讓Ella直接露出左邊香肩。談到傳過的尺度最大的私密照,她則自爆生產後,「雙峰漲到比橄欖球大」,都有大方的拍下來與好姊妹分享。

Ella自爆生完進勁寶,達到「泌乳高峰期」,胸前漲到比橄欖球還大,讓她驚訝的用照片記錄下一切與好姊妹分享。Ella老神在在的說:「我是不擔心啦!不過姊妹們都很擔心手機弄丟的話,照片就會外流,所以都有固定刪照片的習慣。」至於老公會不會阻止她傳「火辣器官照」給好友?她則笑著說:「他阻止不了我的,因為我有自由的靈魂。」

Ella陳嘉樺親授活出年輕的保養祕訣。(圖/記者林調遜攝,2017.7.28)

這次接受廠商招待,與老公一起到韓國體驗SPA,是勁寶出生後,母女倆第一次超過1晚沒見面。會不會有點不適應?Ella則表示,「我是個很容易投入工作狀態的人,所以會想好好完成工作,回家再全心全意陪勁寶。」但透露今天因為工作,是在勁寶還沒起床前就出門,來不及跟兒子說早安,還是讓Ella有點失落。

Ella(左)與老公賴斯翔(右)感情甚篤。(圖/翻攝自臉書,2017.07.22)

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:五星級飯店

【本文經智慧機器人網同意授權刊出】

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