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！
這本書的詳細介紹如下~參考一下吧
說明：
描述：
須知：
作者： 國際武術聯合會/審定，李巧玲
新功能介紹- 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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熱點新聞搶先報
▲「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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