劉玉淳的生活時報

旅行最怕的就是選錯飯店或旅館~住起來不舒服的話隔天

整個會沒心情好好的玩樂!!還好~~這次跟家人一起

住了這間Orange Cabin民宿 (Guest House Orange Cabin)真棒^0^住起來超舒服的,

重點超喜歡她的床,躺在上面就會不想起來~躺起來真舒服~

而且連小孩也喜歡,服務品質當然也很親切的~~所以想介紹

給大家如果有來這附近玩的話不妨來住看看~~~

而且聽說這邊是可以全世界訂房

也太方便了吧！！不用在那邊找翻譯啦ＱＱ

Orange Cabin民宿 (Guest House Orange Cabin) 的介紹在下面

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

每年10月的第二個星期四為世界視覺日，衛生局特別選在中秋節於屏東市環球購物中心，辦理「打倒惡視力 視界更美麗」的宣導活動。除了提倡議保護視力以外，現場有Clover幸運草劇團，應中秋賞月需要好視力為背景的短劇表演，另運用LCIF國際獅子會贈送給衛生局的驗光儀，由李氏聯合診所張璟育醫師，免費為民眾做視力保健檢查及諮詢服務。

屏東縣副縣長吳麗雪表示，視力保健應從小開始，父母要以身作則減少3C產品使用，多走出戶外。市郊山海景色豐富，日前在人口數偏多的屏東市勝利新村設置10座特色裝置藝術，期盼縣民擁有新視界。

▲李氏聯合診所張璟育醫師，免費為民眾做視力保健檢查及諮詢服務。（圖／記者陳宗傑攝,2017.10.04）

本活動特邀請來自高雄長庚醫院眼科主任吳佩昌醫師，以自身經驗從自己的孩子力行強化近視的預防因子、弱化危險因子，驗證了實證醫學結果，他的兩個孩子都能維持1.0以上的視力。現場他也贈送自己的出書《孩子可以不近視》10本，當作現場有獎徵答禮物。活動吸引館內外許多民眾觀賞與搶答。

▲為孩子打造一個不近視的環境，隨時要注意3010法則。（圖／記者陳宗傑攝,2017.10.04）

衛生局代理局長李佳芳表示，根據教育部統計，近5年來國小視力不良率近半，國中生更超過7成，105年度屏東縣國小視力不良率為36.67%，國中生為59.76%；換言之國中生僅有4成視力健康。

至於學齡前的孩童，在老一輩的育兒經驗是七坐八爬，但現在流行一句話「七坐八爬九滑」，反映小寶貝早早就開始接觸3C產品。要如何為孩子打造一個不近視的環境，隨時要注意3010法則，即用眼30分鐘眼睛休息10分鐘、滿3歲即可至眼科進行視力檢查，每半年檢查1次，燈光照明要適當以300-350米燭光為主，相關保健資訊可洽國民健康署健康99網站。

▲衛生局特別選在中秋節，於屏東市環球購物中心辦理「打倒惡視力 視界更美麗」的宣導活動。（圖／記者陳宗傑攝,2017.10.04）

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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