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那天我下了班，看她有一個包裹，就順手幫她拿上樓， 想說等她
回來後再告訴她。
她回來後，我問她那是什麼，她愣了一下，然後突然很~賊的看
著我。「嘿嘿！這是我最近在網路上發現的一個很神奇的寶貝
哦！」我看她的眼神也知道她葫蘆裡想賣的是什麼藥，我就很淡
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這時她才得意洋洋地跟我說，其實這是她要買來給我的禮物,本想
說包好再給我個驚喜，
沒想到被我發現了，只好就現在送給我囉。
她馬上催促著我趕緊找個時間試用一下，用完好跟他一起討論........
跟男友使用後感覺還真不錯,只好跟我的室友討教一下,這是在哪
裡買的也太厲害了吧!!!!
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美國《紐約時報》頭條情趣跳蛋價錢
川普廢歐記健保又遭滑鐵盧參院闖關失敗
美國總統川普廢除歐巴馬健保再遭滑鐵盧，25日在參院再度闖關失敗。美國參議院25日以50票對50票，通過共和黨提出的健保案進入辯論程序，同天又表決廢除和取代歐巴馬健保的修訂案「更好的健保調解法案」（Better Care Reconciliation Act, BCRA），最後以57票反對43票贊成，失敗告終。
此案是眾院通過的《美國健康保險法》（American Health Care Act）後參院的第一個修訂案，修訂案未過意味著參院將展開20小時的辯論。共和黨領袖所提廢除及替代歐巴馬健保的法案25日晚表決失利後，今天推出修正版「廢除不替代」，投票結果45比55再次失敗，無法獲得51票贊成票。
英國《泰晤士報》頭條
英罕病男嬰小查理將轉安寧機構度餘生
情趣用品如何使用陰精患有罕見粒線體疾病的英國男嬰小查理（Charlie Gard），在父母放棄爭取讓他回家度過餘生後，法院判決讓小查理在安寧機構度過餘生。然而關於他的照護計畫爭議仍持續延燒。
小查理的父母放棄帶他前往美國接受實驗性治療後，希望將11個月大的兒子帶回家走完人生最後一段程。小查理的治療醫院倫敦大奧蒙德街兒童醫院（Great Ormond Street Hospital for Children, GOSH）表示反對，認為帶他回家可能性很低，建議將他轉至安寧機構照護。
椎名空日本《朝日新聞》頭條
蓮舫辭民進黨黨魁前外務大臣可能接班
日本民進黨黨代表蓮舫今(27)日下午宣布辭職，蓮舫日前因雙重國籍及東京都議會選舉大敗遭質疑，隨後黨內重量級議員也相繼辭職，讓她宣布請辭以示負責。蓮舫宣布辭去黨主席一職，應是受到東京都議員選舉不若預期，及野田佳彥請辭後的人事調度遭受抨擊。蓮舫下台後，預測可能接任的人選包括前外務大臣前原誠司，及前官房長官枝野幸男等人。
南韓《中央日報》頭條
文在寅反貪腐查前總統李明博
南韓總統文在寅就職後大動作反貪腐，連前任總統也在追查名單內。媒體披露，前總統李明博政府也受到調查，與樂天集團有不明的資金往來，可能使得這間南韓企業除朴槿惠案，再陷入另一波危機。青瓦台相關人士指出，前總統李明博執政的第二年，樂天涉嫌以走後門的方式取得樂天世界大廈的營建許可，可能也與前南韓海軍參謀總長丁玉根國防產業腐敗案件有關。
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。
潤滑液 推薦 同志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。」
園田美櫻
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：
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