自從小妹我嫁人後就很少回娘家陪家人一起吃飯聊天或逛街
,這次好不容易老公跟我一起排一樣時間的假能回去陪陪家
人,吃飽飯後當然是帶家人去逛逛街~~逛到一半我跟我親愛的
老媽看見了【Design Go】衣物收納袋三件組-藍色就覺得很喜歡但在店裡看見的價格覺得太高了
所以只好放棄,回到家後立馬上網查了一下【Design Go】衣物收納袋三件組-藍色哪裡買比較便宜
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2016年3月，台北內湖4歲女童小燈泡，遭男子王景玉當街殘忍砍殺，這起殺童案震驚社會，當時也有不少民眾自發性地前往案發地點悼念小燈泡。時隔一年，小燈泡的姊姊「小蝌蚪」首度透過聲音，親口訴說對妹妹的思念。
公視節目《青春發言人》在臉書粉絲專頁分享一段名為「來不及說再見」的動畫，請來小燈泡的姊姊小蝌蚪口述與妹妹的過往回憶、傾訴思念。小蝌蚪說，4歲以前，她做什麼事情都是一個人，總想著有個妹妹能有多好，沒想到上帝聽到她的願望了。
回想起與妹妹的第一次見面，小蝌蚪說，第一次見到妹妹是在醫生叔叔的電腦裡，看到她「身體圓圓的，好像在發光」，就像一顆「小燈泡」一樣，也用這樣的想法幫妹妹取了小名。小蝌蚪說，妹妹出生之後，每天都想和她膩在一起，睡前都要交換小秘密；而自己雖然是姊姊，但小燈泡卻更不怕生，也勇敢很多，總是帶著她四處冒險，嘗試好玩的東西。
小燈泡遇害的那一天，爸爸媽媽到學校找小蝌蚪，緊緊地抱住她，告訴她妹妹飛去當天使了，小蝌蚪難以接受妹妹的突然離去，哽咽地說「他們在說什麼？我還來不及跟你道別耶！」事後，小蝌蚪一度搬離與妹妹一起睡的房間，因為想起妹妹會難過，還把她的東西藏起來，別人在她的面前提到小燈泡的名字時，甚至會痛苦地大叫「她都走了，為什麼還要讓我一直想起她？」
小蝌蚪提到，妹妹走後，媽媽曾問她「要不要去山上看看你」，但她搖頭拒絕，以為這樣就能忘掉小燈泡，可是「思念沒有不見」；之後全家也曾一起去遊樂園，她當時總想著「如果你在的話，該有多好」，字字句句傾訴著對妹妹小燈泡的思念，最後也向妹妹喊話「小燈泡，你過得好嗎？我們想你，你也會想到我們嗎？」
小燈泡的母親也在臉書上轉貼這段影片，並發文表示「從文稿開始，到錄音，到完成，一家人都哭慘了」。她表示，生老病死中的「死亡」仍是許多人無法談論或觸及的話題，尤其是面對孩子，一直都關心著教育的她，深感這個社會太容易存在單一價值觀，不太能想像或理解異己，希望能用這樣一個故事，帶給孩子、家長不同的面向。
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。
好用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。
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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。」
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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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