陳之映的生活時報

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下面附上一則新聞讓大家了解時事

台中豐原區的「平和光」製酒業者，涉嫌以香料、酒精、糖精及水調製生產「卡碧888經典紅葡萄酒」、「卡碧1314白葡萄酒」及「果寶蔓越莓紅酒」等3種酒品，卻以葡萄釀造酒標示欺騙消費者。全案目前已由台中地檢署以詐欺案罪嫌辦理，由於3種酒品已流入市面，市府財政局已通知業者立即下架，後續可依法裁處5萬至1千萬罰鍰，最重撤銷業者製酒業許可執照。
 

財政局表示，經市面抽檢發現該公司有低價販售情事，且葡萄酒的有機酸成份與行政院財政部訂頒的合理參考值不符，因此將其列為重點追蹤對象，並與台中地檢署及內政部警政署保三總隊第一大隊佈線跟監、蒐證。過程中發現業者於合法廠區外，疑似另有它處非法產製私酒，企圖以合法掩護非法，從中謀取不法利益。
 

日前財政局配合地檢署指揮，並會同內政部警政署保三總隊第一大隊、財政部國庫署、中區國稅局發動搜索行動，一舉偵破豐原、神岡等7處違規私產酒品工廠，其中「卡碧888經典紅葡萄酒」、「卡碧1314白葡萄酒」及「果寶蔓越莓紅酒」等3種酒品是以香料、酒精、糖精等三精一水成份調合而成，卻以葡萄釀造酒標示欺騙消費者。
 

現場共查扣香料1批及約115公噸酒品（私酒62公噸、成品酒53公噸），約可分裝超過16萬瓶，市值約1,900萬元，若流入市面，國庫將損失菸酒稅捐約920萬元。
 

全案目前由檢察官以詐欺案罪嫌辦理，基於刑事優先原則，市府將待判決結果出爐後，再辦理後續行政裁罰事宜，依菸酒管理法規定，本案可依菸酒管理法裁處5萬至1千萬罰鍰，最重可撤銷業者製酒業許可執照。
 

精美財政局表示，所查獲標示不實的3種酒品已有部分流入市面，為維護消費者用酒安全，市府已函請各縣市政府通知轄區業者立即下架，財政局再次呼籲民眾不要購買「來路不明、標示不全及低價的劣質菸酒」，以確保自身消費安全。

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。」

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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