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行政院長林全21日赴立法院進行「815供氣中斷致大潭電廠跳機停電事件專案報告」，他在報告中指出，瞬間停電用戶約為154萬戶，晚間輪流停電4輪，影響用戶438萬戶，事件發生後5小時，恢復全台正常供電。林全強調，在3周內成立體檢小組、6周內召開第1次委員會議，針對電力系統因應可能的突發事件預防與修復能力，以及因應未來能源轉型之所需等展開總體檢，並提出改善建議方案。
林全在報告中指出，8月15日下午4時51分起，全台各地陸續傳出停電訊息，起因為大潭電廠天然氣計量站控制系統之控制器更換電源供應器時，未遵循標準作業程序(SOP)施作，造成供氣中斷，隨後大潭電廠6部機組跳脫，電力系統供電量瞬間減少約420萬瓩，約占當時系統負載12%，電力系統頻率瞬間降低而自動啟動安全保護措施，卸載部分電力負載，全台因此多處停電，經統計瞬間停電用戶約有154萬戶。
經中油公司調閱操作資料，大潭電廠輸氣管線的2顆電動閥自動關閉後，值班人員立即操作開啟電動閥，並於4時54分恢復供氣。雖迅速恢復供氣，但仍造成這次供氣中斷引發停電的事件。
林全表示，為確保全國電力系統穩定，台電公司自下午6時起為了確保後續的電力系統穩定，依照「電源不足時期限制用電辦法」排定組別實施緊急分區輪流停電，今年輪由A組、B組實施，每輪停電50分鐘，共計執行4輪，並於晚間9時40分解除，影響用戶約438萬戶。台電在事件發生後5小時，恢復全台正常供電。
據統計，此次事件全台輪流停電區域包含17縣市共99個鄉鎮區，共計592萬戶(含瞬間+分區停電)受影響。各縣市消防局受理電梯受困及救助案件共計約900件，由消防人員、電梯公司協助脫困，或於復電後自行脫困。
經濟部統計，初步統計損失的廠家數為工業區部分391家、加工出口區部分32家；科學園區除竹南園區、南科園區有部分廠商受緊急分區輪流停電影響，其餘科學園區大致供電正常。
林全指出，為釐清中油及台電公司在本次事件相關管理、督導及行政責任，以及系統設計、操作流程、營運管理等問題，已責由政務委員吳宏謀組成「815停電事故行政調查專案小組」，並已於本年8月17日、18日召開2次工作會議，於最短時間內完成調查，提出報告。
另外，為全面檢視國家供電、輸電結構，林全已責請政務委員吳政忠規畫啟動「電力系統總體檢」，並預計於3周內成立體檢小組，6周內召開第1次委員會議。針對我國電力系統因應可能的突發事件預防與修復能力，以及因應未來能源轉型之所需等展開總體檢，並提出改善建議方案。
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。」
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：
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