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。

長拳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

這一本長拳

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,推薦長拳給你們

希望幫助大家學得更多新知喔!

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這本書的詳細介紹如下~參考一下吧

說明:

描述:

須知:

  • 出版社:大展

    新功能介紹
  • 出版日期:2003/11/05
  • 語言:繁體中文




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▲「PONG Taipei」夜店。(圖/翻攝自PONG Taipei臉書)

生活中心/綜合報導

台北市信義區知名夜店「Pong Taipei」2日傳出有富豪在派對現場狂撒千元新台幣大鈔,丟出200萬元小費讓現場男女撿拾。店長清晨在臉書上po文表示:「今天度過我夜店史上最狂的一夜,近200萬現金滿天飛,聽說明天好像還有,傻眼貓咪,魔鏡夢遊喔。」引起網友討論紛紛。

▲「Pong Taipei」店長臉書上表示:「近200萬現金滿天飛。」(圖/翻攝自Pong Taipei店長臉書)

根據《自由時報》報導,現場目擊的網友表示,有人發了快200萬元小費,其中70萬用撒的,還有在夜店專門釣凱子的美女,喝了對方請的一杯香檳,就獲得了一疊10萬元,連現場的朋友也在地上一口氣撿了7萬元,直呼:「沒去Pong實在太可惜了。」

報導指出,該名富豪3日晚上或許還會再去夜店,消息一出讓夜店人士紛紛轉載內容,甚至在臉書上引起熱烈討論,就為了想目睹盛況,參加夜店的「鈔票派對」。有網友認為這名富豪是台灣人,也有人認為是香港人或者是中國土豪。

也有現場目擊者指出,確實有人開了10瓶酩悅(MOET)6公升裝的頂級粉紅香檳,光是酒精飲料成本就逼近80萬元,推測對方只是純消費飲酒,那麼花費至少高達新台幣100萬元。

▲「PONG Taipei」夜店頓時成了熱門話題。(圖/翻攝自PONG Taipei臉書)

網友們紛紛表示:「真的假的?這是什麼活動」、「我要去撿錢了」、「準備來去領錢」、「是乾爹嗎」、「需要鈔票的擁抱」、「驚人的活動」、「有錢真好」等;不過也有網友們質疑:「這活動是不是噱頭?」、「只是要吸引窮人去而已啦」、「怎麼沒人拍影片」、「感覺有鬼」、「今天去應該也是假鈔吧」、「是去撿屍不是撿錢吧」等。

《蘋果日報》報導指出,「Pong Taipei」楊姓公關澄清,該名男富豪撒的鈔票全部都是「假鈔」,200萬元是玩具鈔票,工作人員事後都把假鈔全部掃進垃圾桶裡;然而現場確實有一位客人發出10萬元小費,由於現金必須放在小費箱,10萬元鈔票放不下就直接交給店長,讓店長平均分給店內工作人員。







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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。」

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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