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飯店優惠訂房洛碁大飯店忠孝館 - 台北-洽公訂房



努力工作這麼久~終於有連假放了~二話不說當然是要好好規劃

要帶女朋友去哪裡遊山玩水囉~~在不快帶親愛的女朋友大人出

去走走可能要跪算盤了~~還好有個貼心的女友事先知道要去哪裡

玩就先幫我預訂了這間洛碁大飯店忠孝館 - 台北本來想說住這間因該要大失血了~~

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商品訊息描述洽公訂房

主要設施

  • 150 間禁煙客房
  • 供應早餐
  • 24 小時櫃台服務
  • 空調
  • 每日客房清潔服務
  • 洗衣服務
  • 多語服務人員
  • 禮賓服務
  • 行李寄存
  • 旅遊諮詢/購票服務

闔家歡樂

  • 免費搖籃/嬰兒床
  • 冰箱
  • 獨立浴室
  • 獨立浴缸和淋浴設備
  • 免費盥洗用品
  • 每日客房清潔服務

鄰近景點

  • 位於大安
  • 台北 101 (2 公里)
  • 國父紀念館 (1.1 公里)
  • 台北世界貿易中心 (1.8 公里)
  • 中正紀念堂 (3.8 公里)
  • 國立台灣博物館 (4 公里)


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日前,烏克蘭一名機長阿柯波夫(Alexander Akopov)用他訓練有素的飛行技巧拯救了班機上127名乘客,成為當地的佳話。

當時,飛機正從土耳其飛往賽普勒斯,這架型號A320的飛機在起飛十分鐘後,卻遭如高爾夫球大小般的冰雹爆擊整台飛機,連前台的強化玻璃都面臨破碎。

機長在臨危之際趕緊聯絡距離最近的伊斯坦堡機場,儘管塔台人員告訴他,有可能無法落地,凶多吉少。但機長依舊靠著他三十年的飛行經驗帶所有的機組成員安全降落,當時飛機上的乘客緊張的抓著座椅不斷尖叫,最後卻在一片掌聲中回到平地。

儘管塔台表示有可能無法降落,機長仍舊堅持的精神令網友十分感動。(圖/翻攝自NewYorkPost)

機長在之後的訪問說道:「我已經飛了三十年,知道該怎麼做。所有的人都活下來了,這沒什麼大不了,照顧好乘客是我們的責任。」

機長更坦承,當時儀器上並未顯示上空的氣候如此惡劣,才會造成這樣的突發事件。儘管再困難,最重要的就是保護好乘客的生命安全。

這場20分鐘的冰雹意外造成十多人受傷,無人死亡。

機長更在之後獲頒當地的勇氣獎,以嘉獎他英雄般的事蹟。

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。

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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。」

知名訂房網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。」

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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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