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商品訊息功能
商品訊息描述
主要設施
- 24 間住宿
- 餐廳
- 供應早餐
- 免費火車站接駁
- 5 座室外網球場
- 露台
- 空調
- 自助洗衣
- 烤肉架
- 行李寄存
- 櫃台服務 (有時間限制)
熱情款待
- 折疊床/加床 (付費)
- 廚房
- 炊具、餐具和廚具
- 微波爐
- 冰箱
- 免費盥洗用品
鄰近景點
- 二世谷山滑雪場 (1.6 公里)
- Noasc (2.3 公里)
- 半月湖畔自然公園 (5.5 公里)
- 俱知安町旭丘滑雪場 (7 公里)
- 新雪谷町花園觀光區 (8 公里)
訂房折扣商品訊息特點
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「詹皇」Lebron James跟Kevin Durant（杜蘭特）誰是NBA第一小前鋒，這個話題依舊在球迷圈中爭論不休，尤其在Durant擊敗由James所領軍的騎士隊，拿下NBA總冠軍後，更讓兩人孰高孰下的話題越演越烈，而近期有球迷在Youtube上直接嗆聲Durant，說James更優秀，只得到Durant「不」的回答。
在Kevin Durant積極經營自己社群媒體的同時，在Youtube上有一名叫「Joe Deezy」的網友在Durant的頻道中向他嗆聲，表示Lebron James表現得比他好多了，而對於這樣的評價，Durant以「沒」作為回應。
雖然僅僅回應了一個字，但也可以看出Durant並不認為自己比James來得差，而確實在今年的NBA總冠軍戰中，Durant也表現出他不下James的實力，最後更是由Durant所率領的勇士隊拿下總冠軍。
在總冠軍系列戰中Kevin Durant，場均可貢獻35.2分8.2籃板5.4助攻1.6火鍋1抄截的全能表現，而Lebron James雖然在得分上略遜於Durant，但整體表現更加全面，可以貢獻33.6分12籃板10助攻1.4抄截1火鍋的驚人表現，成為了總冠軍賽歷史上第一位場均大三元的球員。
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。
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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度假別墅都不太一樣，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。」
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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：住宿優惠
【本文經智慧機器人網同意授權刊出】
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