自從小妹我嫁人後就很少回娘家陪家人一起吃飯聊天或逛街
,這次好不容易老公跟我一起排一樣時間的假能回去陪陪家
人,吃飽飯後當然是帶家人去逛逛街~~逛到一半我跟我親愛的
老媽看見了【純米小舖】Apple iPad Pro 9.7吋 WiFi 128G 平板電腦-玫瑰金就覺得很喜歡但在店裡看見的價格覺得太高了
所以只好放棄,回到家後立馬上網查了一下【純米小舖】Apple iPad Pro 9.7吋 WiFi 128G 平板電腦-玫瑰金哪裡買比較便宜
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（中央社記者吳家豪台北24日電）微軟亞洲研究院副院長馬維英今天在「2017天下經濟論壇獨家」中指出，人工智慧將透過語音機器人，重新定義僅此一檔人機介面；人工智慧的競爭已進入思想解放期，很多嶄新的想法問世。
馬維英說，全世界有很多趨勢在推動人工智慧（AI）。第一個趨勢是「萬物數位化」，當世上萬事、萬物能夠轉化成數位資訊，電腦就能得到大量的數據，可以開始運算。
第二個趨勢是「萬物互聯」，第三個趨勢則是「雲端運算」出現。任何人、任何公司如果需要幾千台伺服器來處理大量的資料，可以付費從雲端取得這些運算資源。
他進一步解釋，雲端運算的出現，導致第四個趨勢「軟體智慧化」。傳統認知上，工程師要用人腦來寫每一條程式規則，但現在則是軟體自己能夠藉由機器學習的方式驅動完成。這些深度學習、類神經網路的軟體，本身都是很大的模型，是幾千億、幾兆的參數組成，不可能用傳統人工調整。
馬維英表示，資料愈來愈多、軟體愈來愈聰明，這些趨勢形成了正向循環，促成人工智慧變革，今天大家可能知道軟體正在吃掉全世界，但是可能不知道，軟體產業本身也正在被顛覆。工程師如果只會寫程式、但不會使用深度學習、網路開源社群資源，也會失去競爭力。
他認為，在人工智慧的發展歷程中，語音識別是當今主流產品。過去20年，語音識別幾乎沒什麼重要發展，被認為是高不可攀的學術領域；但加入深度學習技術後，現在語音已經平民化、大眾化，微軟的語音辨識技術，已做到跟真人語音相同的精度。
根據馬維英的觀察，以前傳統的人工智慧，還需要人類去檢視、調整，相當曠日費時，現在電腦可以直接從數據學習表達。當神經網路愈做愈深層，再複雜的問題都能解決，只怕沒有足夠的資料讓機器學習。
他發現，機器學習有一個特點，有愈多數據，它學出來的成果就更好。當聊天機器人聽過大家聊天問答、看過物聯網上的諸多圖像，它就能學會更多事情。
不過，馬維英也坦言，今天人工智慧還是有很多做不到的事情，比如理解、表達、擁有知識，下一個門檻就是學會人類語言。
他以公司開會為例，大家花很多時間找秘書，能不能有一個機器人可以代勞？但其實辨別自然語意並不簡單，機器人必須辨別你說出的人名實際上是哪些人、與會者的辦公室在哪些地方，並決定出最適合的會議地點。
馬維英透露，在微軟研究院過去幾年，已經創造一個強大的知識圖譜，一個人沒辦法記全世界的知識，但電腦可以；我讀你的文字時，可以同時連接到全世界的知識。接下來還有聊天引擎，微軟想把聊天機器人做到微信、LINE等通訊軟體中，取代企業官方帳號功能，你有什麼需求，就去跟機器人說。
他更想像，未來人工智慧將透過語音機器人，重新定義人機介面。人工智慧的競爭，已進入思想解放時期，很多嶄新的想法問世。1060124
下面附上一則新聞讓大家了解時事
（中央社記者吳家豪台北24日電）微軟亞洲研究院副院長馬維英今天在「2017天下經濟論壇」中指出，人工智慧將透過語音機器人，重新定義人機介面；人工智慧的競爭已進入思想解放期，很多嶄新的想法問世。
馬維英說，全世界有很多趨勢在推動人工智慧（AI）。第一個趨勢是「萬物數位化」，當世上萬事、萬物能夠轉化成數位資訊，電腦就能得到大量的數據，可以開始運算。
第二個趨勢是「萬物互聯」，第三個趨勢則是「雲端運算」出現。任何人、任何公司如果需要幾千台伺服器來處理大量的資料，可以付費從雲端取得這些運算資源。
他進一步解釋，雲端運算的出現，導致第四個趨勢「軟體智慧化」。傳統認知上，工程師要用人腦來寫每一條程式規則，但現在則是軟體自己能夠藉由機器學習的方式驅動完成。這些深度學習、類神經網路的軟體，本身都是很大的模型，是幾千億、幾兆的參數組成，不可能用傳統人工調整。
馬維英表示，資料愈來愈多、軟體愈來愈聰明，這些趨勢形成了正向循環，促成人工智慧變革，今天大家可能知道軟體正在吃掉全世界，但是可能不知道，軟體產業本身也正在被顛覆。工程師如果只會寫程式、但不會使用深度學習、網路開源社群資源，也會失去競爭力。
他認為，在人工智慧的發展歷程中，語音識別是當今主流產品。過去20年，語音識別幾乎沒什麼重要發展，被認為是高不可攀的學術領域；但加入深度學習技術後，現在語音已經平民化、大眾化，微軟的語音辨識技術，已做到跟真人語音相同的精度。
根據馬維英的觀察，以前傳統的人工智慧，還需要人類去檢視、調整，相當曠日費時，現在電腦可以直接從數據學習表達。當神經網路愈做愈深層，再複雜的問題都能解決，只怕沒有足夠的資料讓機器學習。
他發現，機器學習有一個特點，有愈多數據，它學出來的成果就更好。當聊天機器人聽過大家聊天問答、看過物聯網上的諸多圖像，它就能學會更多事情。
不過，馬維英也坦言，今天人工智慧還是有很多做不到的事情，比如理解、表達、擁有知識，下一個門檻就是學會人類語言。
他以公司開會為例，大家花很多時間找秘書，能不能有一個機器人可以代勞？但其實辨別自然語意並不簡單，機器人必須辨別你說出的人名實際上是哪些人、與會者的辦公室在哪些地方，並決定出最適合的會議地點。
馬維英透露，在微軟研究院過去幾年，已經創造一個強大的知識圖譜，一個人沒辦法記全世界的知識，但電腦可以；我讀你的文字時，可以同時連接到全世界的知識。接下來還有聊天引擎，微軟想把聊天機器人做到微信、LINE等通訊軟體中，取代企業官方帳號功能，你有什麼需求，就去跟機器人說。
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