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其他資訊
0～9個數字及‘加’‘減’‘乘’‘除’‘等於’四種符號形狀的學習磁板。
作者： 世一編輯群/發行
新功能介紹- 出版社：世一
新功能介紹 - 出版日期：1999/12/15
- 語言：繁體中文
其他新聞
記者周之鼎／台北報導
SIET今日宣布，《The Inpatient》將發售藍光光碟版和數位下載版。本遊戲收錄英文、繁體中文，將在2017年11月22日上市，光碟版、數位下載版建議售價均為新台幣1,190元。
《The Inpatient》是一款由Supermassive Games製作的全新的VR驚悚遊戲。 遊戲場景設定在《Until Dawn》的故事發生60年前的黑木療養院裡。高度的沈浸感將讓您置身遊戲中，扮演一名失去記憶的病人。您必須在遊戲中找出自己究竟是誰，又為何會在療養院裡。本遊戲具有分支劇情和不同的結局；玩家所做的每一個選擇都會對遊戲的遊玩方式帶來重大影響。
▲全球比特幣挖礦所用的晶片約有9成是由台積電生產，可望成為台積電重要的成長動能。（圖／達志影像／美聯社）
財經中心／綜合報導
比特幣（Bitcoin）價格在2017全年狂飆逾10倍，帶動虛擬貨幣挖礦需求，而全球晶圓代工龍頭台積電（2330）竟是其中的大贏家，就有一名分析師表示，2018年比特幣挖礦狂潮可望成為2018年台積電重要營運動能之一，影響力有機會超過蘋果（Apple）。
根據《彭博》報導，iPhone是蘋果的金雞母，過去10年來，台積電一直是蘋果重要的合作夥伴，共同走過榮景，不過，如今隨著比特幣去年價格狂漲1400%，虛擬貨幣挖礦熱潮依舊不減，也讓主要負責生產挖礦用ASIC晶片的台積電也跟著受惠，今年營收可望快速成長。
野村國際（Nomura International）分析師Aaron Jeng預估，挖礦難度日漸增加，所需的「算力」（hashrate）也就跟著提高，市場需要更多製程先進的晶圓，因此今年比特幣挖礦業務有機會占台積電今年營收的5至10%，對台積電獲利可望貢獻翻倍以上的成長。
▲比特幣近來價格大起大落，不過挖礦熱潮依舊未減，帶動比特幣相關需求強勁。（圖／路透社）
桑福德伯恩斯坦公司（Sanford C. Bernstein & Co.）香港分析師Mark Li也樂觀表示，2017年比特幣挖礦相關業務約占台積電3至5%的營收，今年營收貢獻成長30%或以上都有可能，蘋果推出功能性較強的iPhone，對台積電所帶來的貢獻也差不多，而比特幣卻可輕易達到同樣的效果，「預料今年加密貨幣業務是台積電成長重要的動能之一」。
台積電法說會將在周四下午登場，一向被視為是iPhone需求的指標，不過如今卻出現新契機，儘管市場看衰iPhone X出貨量，加上大陸智慧型手機需求表現不振，虛擬貨幣相關業務可望為台積電財報帶來及時雨。不過也有凱基證券（KGI Securities）分析師Benjamin Chiang認為，大陸近期嚴格監管，雖然加密貨幣所帶來的獲利可能抵銷智慧型手機零件的需求，但仍挖礦業務需求是否能持續下去。
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實習記者黃肇祥／綜合報導
人工智慧透過推理、計算解決難題，DeepMind 開發的 AlphaGo，強大的計算能力甚至擊敗中國棋王柯潔，然而 AlphaGo 能算是完成度高的人工智慧嗎？DeepMind 研究團隊這次又有新的點子，他們認為人工智慧缺乏「想像力」。
▲AlphaGo 曾經擊敗多名世界圍棋高手，與中國棋王柯潔一戰更打響其名號。（圖／DeepMind授權）
在 DeepMind 最新公開的論文當中，描述以想像力為基礎打造 AI 的方法，讓人工智慧在複雜的環境也能具有相同的效率，但想像力與計算到底有什麼不同？在 DeepMind 的 Blog 中舉了這樣的例子，桌子邊緣放了一個玻璃杯，我們看到之後就會開始思考：「這樣穩固嗎？杯子會不會掉下來？」根據腦中的想像畫面，多數人會調整玻璃杯的位置預防摔破它，這樣慎重的思考過程就是一種想像力。
※圍棋規則穩定，現實世界需要想像力
DeepMind 認為 AlphaGo 並沒有類似的想像力，僅是透過內部模型來分析各種情境，以利推理與計畫，系統中早已經輸入圍棋的各種規則與情境，AlphaGo 並不需要處理未規則以外的難題，且在圍棋的遊戲規則中，環境是相當完美且穩定的，並不會出現意料之外的事情。
▲人工智慧是目前研究的主要領域，許多廠商都致力專研。（圖／視覺中國CFP）
DeepMind 提到透過增強想像力，AI 可以用更少的時間來學習，當遭遇不符合預設模型的情境時，想像力能補足這方面的缺陷，解決更多複雜的情境。相對於圍棋，現實世界中並沒有規則可言，儘管我們都知道紅燈停、綠燈行，但許多突發的車禍意外就恰好打破了這項規則，倘若 AI 能具有想像力同時具備 AlphaGo 的推理能力，是否就能更符合人類的思考模式？
為了測試新的智慧架構，DeepMind 讓 AI 挑戰《倉庫番》（Sokoban），AI 必須將箱子推到特定的位置，碰觸到牆壁或角落則無法移動，同時限制 AI 的遊戲次數，失敗之後就不能重新開始，鼓勵 AI 能夠在行動之前擬定不同的計劃，實際結果可以參考上頭的影片，每當 AI 要做出下一個動作時，便會想像出好幾種不同的情境，接著分析最有利的路線以完成任務。
※AI 只會推理不夠，還得有好奇心、想像力
在七月中 DeepMind 創辦人 Demis Hassabis 就曾在神經元（Neuron）期刊上發表類似的看法，目前 AI 系統都是建立在數學、工程上，只有少部分細節是由人腦的角度出發設計，Hassabis 認為人工智慧目前並沒有人類的好奇心、想像力、記憶力，若要讓人工智慧更完美，得讓 AI 更像人類才行。例如 DeepMind 就曾開發「Creatism」系統，希望 AI 學會理解畫面的美感，將 Google 街景圖後製成符合人類美學的攝影作品。
先前 DeepMind 也曾發布一段影片，讓 AI 在不同的環境之下走路穿越障礙物，但並不教導 AI 如何行走、奔跑、跳躍，而是讓 AI 自己學習創造這些動作，現在 DeepMind 透過想像力試圖強化 AI 學習的能力，不過人類想像力沒有極限的，AI 能否具有這樣的能力呢？有了之後又會是什麼樣的景色？只能期待科技替我們解答了。
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