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!

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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:

  • 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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