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商品訊息簡述:  

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◎ 商品材質:65% COTTON,35% POLYESTER

◎ 此款選尺寸建議:請選擇大胸圍/腰圍 2-4 吋以上,或是請拿皮尺量一下平常穿的比較舒服的衣服尺寸,再做選擇!建議您購買前一定要參考試穿報告,以供尺寸選擇做參考!

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◎ 色差問題:商品圖檔顏色因電腦顯示卡不同,或電腦螢幕設定差異會略有不同,以實際商品顏色為準,請見諒。

◎ 退換貨、換尺寸服務:辦理商品退換貨時,商品如有贈品或配件,麻煩請一併寄回,否則視同缺件無法受理喔!

◎ 洗滌方法:深色衣服和淺色衣服請分開洗!建議您可以加用洗衣袋,並將洗衣機速度調整為柔洗!洗滌前請確認洗衣精不含漂白成份,以免褪染色!

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內容來自YAHOO新聞

人工智慧再進化:從倫敦地鐵客的腦中地圖找靈感

在Google人工智慧(AI)電腦棋手AlphaGo以4比1的佳績擊敗世界圍棋冠軍後,世界各地一方面讚嘆AI發展的神速,同時也擔心人類總有一天將被取代,現在,英國神經學家提出,AI下一步可朝自主搭地鐵邁進。

延伸閱讀:《張經緯觀點:AlphaGo人機大戰告我們哪些事?》

大腦中的處理層級

英國廣播公司(BBC)於18日報導,神經學家發現,當人腦在處理不同的事情時,我們會將它們分成不同層級,再指派給大腦內不同的部分。以轉乘不同地鐵線為例,大腦中某一部分特定的皮質(cortex)會有活躍的反應,但其他部位只會因為我們快要到達目的地了而做出反應,研究成果刊登在最新一期的《神經元》(Neuron)期刊中。

這項研究是由牛津大學(University of Oxford)和發明出AlphaGo的Google旗下公司DeepMind合作,在他們聲明中提到:「當機器在學習時,開發者會讓AI針對單一行動計算出所有的可能性,但我們人類無法,我們必須非常立即的計畫跟執行。」「因此人腦才會製造出不同的層級,去整理我們的反應,並針對更高層級的後續行動做反應,不僅僅是針對單一行動。」

這就像是我們搭捷運一樣,假設今天我們需要換線才能到家,我們就不會只去思考如何到達換線的站,而是去思考更後面的如何抵達最終目的地。

你今天要怎麼坐地鐵回家?

目前正在牛津就讀博士,同時也是DeepMind團隊的巴拉格爾(Jan Balaguer)說:「這次研究的目的,就是想要了解人類或動物是如何下長遠的決定」「我們對AI在面對困難,和現實世界問題時的解決方法很感興趣,常常讓我們在神經學研究上獲得啟發。」

在這次的實驗中,他們仿照真實生活中的倫敦地鐵,打造出一個假想的地鐵地圖,每條線用不同的顏色標示,每個「站」(stations)再用大點表示,有趣的是,當他們邀請受試者來玩這個遊戲(game)時,如果這趟旅程要求他們轉乘很多次,他們會花更多時間規劃,但如果是在相同顏色的線上,就算搭乘的站數遠比轉乘來得高,腦袋會花比較少的時間來處理。

我們在現實生活中也常常面臨同樣的情況,像是如何煮出一道菜,或是計畫一場旅行,但他們使用的這個方式,是最直接也是最能立即刺激人腦做出反應的。

「聰明」的大腦

研究發現,在我們的腦袋中,某些部分甚至會一條線一條線的拆解、思考,像是平常抑制我們的原始情緒,如控制中心般的前額葉皮層(prefrontal cortex),它的內側區(dorsomedical),又稱作內側前額葉,專長就是處理我們的認知功能,在這裡會認真做計畫看是要怎麼搭車回家。

同時,我們的海馬迴(hippocampus)會認真思考從現在的地點,到家的距離會有多遠,而當我們真的快到家時,它也會做出活性反應(activity)。

AI未來新目標

因此他們的研究總結出,人腦的確會將不同的事情像蓋金字塔一樣,層層疊疊,然後在思考時會優先考慮最上層的需求,就像是我們每次坐上捷運後,會恨不得可以趕快到家一樣。

雖然AlphaGo目前已成功在今年的圍棋比賽中打敗人類,但研究團隊認為,比起一步步的下棋,一次次的分開思考,這次的實驗更能表現出大腦是如何有層次的處理一件事,這件事也許困難或簡單,但其中更包含了多次不同的行動,更能體現出人腦的奧妙,也成為了他們想讓AI達成的新目標。


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新聞來源https://tw.news.yahoo.com/人工智慧再進化-從倫敦地鐵客的腦中地圖找靈感-031000290.html

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