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投入雲林縣長民進黨黨內初選的立委劉建國昨(2)日推出最新的競選宣傳影片，在這支專程到宜蘭縣陳定南紀念館製作拍攝的影片中，除了回顧陳定南年輕時在宜蘭奔走基層的照片之外，劉建國強調自己將效法陳定南「清廉、認真」的精神。
在這支短短30秒的影片中，畫面上播放著陳定南年輕時服務基層的歷史照片，劉建國則是以略帶磁性的聲音用台語旁白表示，當年38歲即擔任宜蘭縣長的陳定南，就是靠著一份堅持，讓宜蘭成為民主聖地，讓宜蘭人對的故鄉感到光榮與驕傲，而夏季特賣 自己也將積極效法陳定南，並呼籲鄉親在電話民調中「唯一支持」他。
劉建國指出，陳定南當縣長時，約僱稽查員24小時嚴格取締水泥廠汙染，讓宜蘭縣空氣汙染改善，青天再現。拍賣這項首創的青天計畫，讓蘭陽平原青天再現，也使陳定南贏得「青天縣長」的美譽，相當令人激賞，更是他積極效法的榜樣。
針對六輕的議題，劉建國提到，陳定南當年拒絕台塑在宜蘭建設六輕煉油廠，並曾說「如果我同意台塑，我會是宜蘭的千古罪人」，並曾為此與王永慶在電視上公開辯論，導致後來台塑放棄在宜蘭建設六輕。
「沒想到，現在的環境汙染，是由雲林人來默默承擔！」劉建國說。
劉建國細數陳定南當年的政績，包括曾銷毀安全資料、推動「環保大憲章」、設立漁民海難救助基金、辦理二二八事件追悼紀念活動以及設立宜蘭、羅東等二個運動公園；此外，陳定南還全力整治冬山河，並在河左岸建設親水公園，改善生活環境。尤其重要的是，陳定南公正的施政風格，讓他日後被尊稱為「陳青天」，也創造了黨外陣營的「宜蘭經驗」與「冬山河經驗」。
同時，針對地方部分人士「當縣長太年輕」的質疑，劉建國回應指出，陳定南在年僅38歲的時候，就以90,389票開啟了黨外陣營在宜蘭縣的執政，當時也是該縣40年來第一位非國民黨籍的縣長。他還強調，雲林人應該享受和別人一樣的幸福，雲林已經落後了很多年，希望他有機會「傳承民主、守護雲林」，讓雲林人與宜蘭人一樣，對故鄉也能感到驕傲與光榮。
劉建國競選總部表示，這支影片除了將在地方有線電視台播放之外，也會上傳至YouTube網站供網友觀賞和傳閱。
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。
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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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