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酷瞧首部原創自製網路劇《富錦街-這條街上的那些故事》，主演連俞涵、森竣、高雋雅、妞妞、何美、徐韜日前重返校園，拍攝串聯彼此生命軌跡的青春歲月，眾人也分享青澀學生時期的戀愛經驗，連俞涵笑說自己對戀愛電波反應慢半拍，而超級放電機森竣則是靠著一手好廚藝和體貼個性，甜蜜追到「完成全部程序」的初戀。
常在片場「秒睡」的連俞涵，笑說自己的學生時期也是有空就睡覺，「學生是一個很早起的職業，還要考試，下課當然就是要看書和睡覺啊！」她自嘲對戀愛電波慢很多拍，連曖昧都不曾有過，有次在畢業多年的同學聚會上，男同學大膽表白：「其實學生時代我一直很喜歡妳！」她當場傻眼反問什麼時候的事？讓男生哭笑不得。直率的她表示，「曖昧太微妙了！我自己不太會察覺到。」趣虧：「我太活在自己的世界裡了啦！」
▲連俞涵對戀愛電波反應慢半拍，笑稱學生時期都在看書、睡覺。（圖／記者林柏年攝）
對於曖昧不易察覺，連俞涵連喜歡一個人也是靜悄悄地，「自己的感情自己知道就好」，認為「很多時候我們喜歡一個人，是喜歡他在自己想像中的樣子」，因此面對喜歡的對象不一定要告白，會選擇「不打擾的喜歡」，「我可以把最喜歡的樣子存在心裡，每天只要能看見他就很幸福了，這也是一種很美的回憶啊！」
▲超級放電機森竣體貼又有一身好廚藝，根本天菜男神 。（圖／記者林柏年攝，2017.4.16）
相較於連俞涵「不打擾的喜歡」，超級放電機森竣則是從小桃花不斷，最浪漫的回憶是13歲時和女生一起撐著芭蕉葉躲雨，「那個場景好像偶像劇！」從國小就開始學習做飯的他，練就一身好廚藝，17歲時靠著親手做的蛋糕，甜蜜追到初戀女友。被追問13歲一起躲雨的不算初戀嗎？他臉紅表示13歲時是「純純的愛」，而17歲時的女友才是真正「完成全部程序」的初戀！
▲高雋雅個性活潑，但對感情卻極為內斂踏實。（圖／記者林柏年攝，2017.4.16）
高雋雅在劇中個性張揚，但私下對感情極為內斂，絕不輕信花言巧語，「我是腳踏實地型的，吃務實那套！一定要相處過後才能進入戀愛階段。」而媽媽柴智屏完全尊重她的選擇，「她知道我的個性，而且每次的戀愛對象我都一定會介紹給她認識，無論那段關係是好或壞，她認為都是一個成長的經驗，所以會放手讓我自己去闖，讓我學會對自己的選擇負責。」
▲高雋雅（左起）、森竣、連俞涵三人在劇中有著曖昧情誼。（圖／記者林柏年攝，2017.4.16）
▲《富錦街-這條街上的那些故事》主演群重返校園，演繹串起彼此生命的青春歲月。（圖／記者林柏年攝，2017.4.16）
批踢踢
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。」
好評
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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