閱讀一件非常開心的事情，我蠻喜歡跑圖書館去看一些書籍
透過每次閱讀可以學到「新」的東西，不論是為了休閒娛樂或是為了增廣知識。
所謂「新」的東西，一是讀者原本就不知道的東西；或者可能是讀者相當熟悉的內容，但經過進一步思考，
如作者要表達什麼？我同意作者看法嗎？讀出了文章的意思之後，再加以思辯，重整已知的知識，成為了一種「新」的知識。
十連霸對局選（3）這本我是在這個月去圖書館看到的好書
書的內容淺顯易懂，而且很適合個年齡層的讀者擁有
只要有一本好書，我可以待在圖書館一個下午也可以
像是這本書，當從書名其實可以一窺作者本身寫作的經歷
這一本十連霸對局選（3）
看過後，衷心覺得好看！
我是很喜歡收藏書的人，所以記下書名就到博客來購買，畢竟用實際行動支持作者，作者下次也可以撰寫出更多更好書
如果對於這類型書籍喜歡的朋友們，推薦十連霸對局選（3）給你們
希望幫助大家學得更多新知喔！
這本書的詳細介紹如下~參考一下吧
說明：
描述：
車馬象藝，是中國古老的國粹之一，據說創始於周末，流傳至今已兩千餘年。象棋之所以深受各界人士的普遍愛好，乃是由於其推演深奧、變化無窮，因此有人說：「一將之閒，可定全局；一相之飛，可撐半壁。」其間的縱橫幻化，實在令人深思。本社出版的象棋叢書，有深有淺，有入門亦有進階，除介紹象棋的規則和組成外，也收錄了不少實戰譜和練習題，可說是包羅萬象，極其精彩；不僅可作為教棋的教材，也可用作自修之參考，是愛好象棋的棋友所不可或缺的珍貴資料。
須知：
作者： 姜榮富/編著
新功能介紹- 出版社：世界文物
新功能介紹 - 出版日期：1985/09/10
- 語言：繁體中文
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熱點新聞搶先報
美國《紐約時報》頭條
「普普」二度密會 可能威脅習近平
美國總統川普與俄羅斯總統普亭在20國集團(G20)峰會期間，除了公開會談逾兩小時外，還有未讓外界知曉的第二次非正式場邊密會，會談達一小時。外界將焦點放在川普「通俄」的聯想上，對「普普會」的長遠佈局較忽視。其實川普在G20晚宴打破常規，排除中國國家主席習近平等其他領導人，與普亭密談，兩人所談內容可能會讓習近平擔心。
英國《衛報》頭條
主張罕病童查理尊嚴死 英醫院受死亡威脅
主張英國罕病男嬰查理(Charlie Gard)應該撤除維生儀器的大奧蒙德街醫院(Great Ormond Street Hospital)22日表示，院方醫護人員遭到惡意辱罵，甚至遭受死亡威脅。11個月大的小查理罹患罕見的遺傳性疾病，肌肉及腦部會漸漸衰弱受損，大奧蒙德街醫院醫療團隊認為，小查理的疾病無法醫治，應該撤除維生系統，讓他有尊嚴地死去。但查理的父母不同意，一直與法院纏訟，希望將他送往美國，接受實驗性治療。小查理之前才獲得美國的永久居留權，可望赴美就醫。
日本《朝日新聞》頭條
杜特蒂欲延長戒嚴 菲律賓國會表決通過
菲律賓總統杜特蒂（Rodrigo Duterte）欲延長南部戒嚴以殲滅伊斯蘭國武裝份子，政府軍經過2個月戰事仍未能收復馬拉韋市（Marawi）情況下，外界普先前遍預料杜特蒂將贏得國會同意。菲律賓國會22日投票表決，以壓倒性票數通過，同意將總統杜特蒂頒布、在菲南對抗伊斯蘭武裝分子所實施的戒嚴令延長至12月31日。
南韓《韓聯社》頭條
30名緬甸難民 明入境南韓
南韓法務部24日表示，將於25日上午9點30分在仁川機場為5個緬甸家庭的共30名難民舉行入境歡迎儀式。因宗教原因離開緬甸的阿達披及其一家前往南韓，子女們希望在南韓成為汽車維修工、足球運動員和化粧師。因種族歧視而背井離鄉的米雷表示，他的妻子和五個孩子在緬甸幾乎沒有受教育的機會，他打算在南韓供孩子們上學，將他們培養成回報韓國社會的棟樑之材。
其他新聞
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。」
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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