王柔芬的生活時報

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下面附上一則新聞讓大家了解時事



【鉅亨網編譯林鼎為 綜合外電】

亞股週三 (2日) 走勢波動，係受美國最新公布的製造業數據疲弱影響，市場懷疑這是否會影響聯準會 (Fed) 於本月完成升息的目標；美元也自 8 個半月來的高點回落。 MSCI 亞太 (排除日本) 指數近乎收平。

美國早先公布 11 月供應管理協會 (ISM) 製造業採購經理人指數 (PMI) ，自 10 月的 50.1 大幅萎縮至 48.1 ，挫至 2009 年 6 月以來最低點，也係 2012 年 11 月以來首次跌破榮枯線 (50) 。然而， 10 月份建築支出則大幅上升至 2007 年 12 月以來最高點。

三井住友銀行日興證券 (SMBC Nikko Securities) 的資深利率策略師 Makoto Noji 則認為，製造業表現低迷並不會影響原定的升息步調，係因國內需求表現仍強健，加上薪資成長有助通膨前景。

不過，接下來將於週五 (4日) 公布的 11 月份非農就業報告，就成為投資人聚焦的中心，係因這將成為觀察本月中 Fed 政策會議是否升息的最關鍵數據。

美元指數脫離週一 (11月30日) 曾觸及的 100.31 高點，最新報 99.84 ；專家認為，美元回落與製造業疲軟有直接關係。

日股週三表現平淡，係因接下來將登場的歐洲央行 (ECB) 政策會議，以及美國週五的就業報告，讓投資人持觀望態度。外界普遍預期， ECB 於週四 (3日) 會後將擴大貨幣寬鬆 (QE) 規模。

日經 225指數週二 (1日) 強漲回到 2 萬點之上，投資人獲利了結，指數下跌 74.27 點，或 0.37% ，收 19938.13 點。

東證指數走勢震盪，終場近乎收平，僅略漲 0.31 點，或 0.02% ，收 1602.26 點，成交量低於 90 日均值。 33 個分項類股中，有 16 個類股上漲、 17 個類股下跌。

JPX 日經 400 指數下跌 0.1% ，收 14424.16 點。

陸股方面， IPO 資金面壓力出現緩解，加上金融、地產類股漲勢強勁，帶動上證綜指週三大漲。

上證綜指勁揚 80.60 點，或 2.33% ，收 3536.91 點，係連續第 3 日上漲，同時也創下 1 個月來最大單日漲幅。

滬深 300 指數也大漲 130.26 點，或 3.63% ，收 3721.96 點；深證綜指則下跌 8.97 點，或 0.41% ，收 2189.31 點。香港恆生指數上漲 98.34 點，或 0.44% ，收 22479.69 點。

澳洲官方公布第 3 季節經季調 GDP 數據，季增為 0.9% 、年增 2.5% ，均優於市場預期的 0.8% 與 2.4% 。此外，這也創下 24 年來無衰退的佳績。

股市方面，金融類股雖持續上漲，卻難敵其他類股跌勢， ASX 200 指數下跌 7.80 點，或 0.15% ，收 5258.34 點。

南韓 KOSPI 指數週二大漲 1.60% ，逢低進場的投資人今轉觀望，終場大盤下跌 14.64 點，或 0.72% ，收 2009.29 點。

『新聞來源／2017熱門商品鉅亨網 』

（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。

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

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