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NIKE AIR MAX 緣起

Air Max 90 緣起1978 年時，Nike 的革命性 Air-Sole 氣墊成為 Nike 鞋款中的一部分。1987 年推出的 Nike Air Max 1，鞋跟位置的氣墊首次外露亮相，讓粉絲不只能感覺到 Air-Sole 的舒適，而是可以親眼見到它了。三年後，Nike Air Max 90 推出比前代更大的氣墊窗，讓粉絲能更清楚地看到內部結構。並且以火紅色調席捲商店貨架，在運動鞋界掀起一股閃耀風潮，從此成為 Nike 的主力商品。







產地： 越南













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下面附上一則新聞讓大家了解時事

7成鳳梨爛田裡？農會神打臉哭哭農民

: 生活中心／綜合報導

高雄內門的黃姓農民，哭訴種了鳳梨卻賣不出去，「7成鳳梨爛在田裡」，認為政府不知農民的心酸，還說「不解鳳梨農為何抗議」這種風涼話，結果遭內門農會打臉，指出該名黃姓農民今年種出的2萬公斤鳳梨，全都是靠農會外銷的！

▲鳳梨盛產價崩。（圖／記者林敬旻攝）

據《自由時報》報導，內門區農會總幹事洪輝煌提出電腦數據，指出哭訴家中鳳梨賣不出去的黃姓農民，今年共種了2萬株金鑽鳳梨，生產出2萬公斤的鳳梨，除了因最後一次收成的鳳梨等級較差、價格較低外，前面採收的鳳梨最高有賣到40元，均價為22.5元，不清楚為何對方會如此哭訴。

洪輝煌表示，今年鳳梨盛產，價格確實比往常低，但內門農會仍協助農民賣出近42萬公斤的鳳梨，均價為18.8元，所有的數據都有記錄在電腦中。

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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。」

可刷卡 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：

【本文經智慧機器人網同意授權刊出】

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