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不知道大家閒暇時間喜歡做些什麼活動呢？
像我就是很喜歡閱讀，我覺得閱讀真的是一件非常開心的事情
透過閱讀，我們可以吸收別人的經驗與技能
也透過閱讀，我們的視野也可以更加開闊
幻想威尼斯這本我在博客來特價的時候買的一本好書
其實博客來時常辦些活動，在有限的活動週期
不要為自己設限
買一些好書回來閱讀，其實是很不錯的
而判斷一本好書最重要的
除了看博客來提供的書籍大綱簡介外
就是簡述，如果內容不錯其實不用怕買到地雷書
欣賞作者的文筆也是不錯的喔
這一本幻想威尼斯
看過後，衷心覺得好看！
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，推薦幻想威尼斯給你們
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：
蟄伏心中已久的威尼斯之夢終於在一股誓在必行的慾念下實現了！作者甩開在台北生活分秒必爭的戰鬥步調，決定順從於威尼斯時間的模糊節奏，恣意享受著此趟的水都出走…。威尼斯的魔力並非由偉大的建築所散發，而是蘊含於這些曲折不明的水道之間，其也正是詭譎之美的泉源；因為無法一目了然，所以容易令人產生遐想。水都的實體範圍侷限於有限的潟湖沙洲上，地面下的松木柱所支撐的不平整舞台，使得每個人都感覺搖搖欲墜，卻又無法確定何時是它的末日，潮來潮往著似乎永遠也掏不空鬼魅之城的韌性。作者不僅細敘自身遊歷水都的所見所感，更將威尼斯多采迷人的傳說鋪陳其中，讓讀者跟隨字裡行間的所經之處，皆不禁感染其獨具的神祕氣味！另外，還述及威尼斯的經典──大運河，其除了是貫穿水都的主要通道，亦是認識威尼斯建築風格最好的實驗水道；同時也介紹了威尼斯極富藝術美學並具代表性的橋，帶領您品味著水都的今昔之美…。作者簡介
林玉緒
政治大學統計系畢。歷經七年的公務員生涯後，毅然辭去眾人口中的鐵飯碗，隻身跑到人生地不熟的義大利貝魯佳，去學習在這之前根本沒接觸過的義大利文，自此開始，依靠文字及旅遊為生。
現為旅遊文字工作者，文章散見各大旅遊專刊，著有《戀戀情深義大利》（方智）、《品味米蘭》（人人）、《俘虜義大利之心》（人人）。
須知：
作者： 林玉緒
新功能介紹- 出版社：人人出版
新功能介紹 - 出版日期：2004/03/10
- 語言：繁體中文
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熱點新聞搶先報
中信兄弟投手王鴻程，在上一戰展現自己的「火球」威力，一度飆出154公里的快速球，讓現場觀眾為之瘋狂，總教練史耐德都忍不住忘情地說：「我超喜歡他！」今天(15日)他在受訪時透露，其實自己能站在一軍的投手丘、並表現得這麼出色，一路陪伴自己的老婆是大功臣。
「我們兩個人的個性互補，有時候自己怎麼想都想不通，但只要經過她一指點，我就能走出來。」王鴻程過去在日職也曾經遭遇過瓶頸，而在重新找回自信的過程中，老婆扮演相當重要的角色。
前一場比賽投出154公里的球速，王鴻程對此卻不在意，他表示自己已經過了追求成績的時候，過去也曾經對球速很熱衷，但反而投不好。之後老婆要他找回初衷，他才體認到比賽最重要的事不是追求成績，而是帶給球迷希望，把自己最好的一面表現出來，才是球員該做的工作。
王鴻程和老婆從大三開始交往，一路遠距離愛情長跑5年，在他去日本時，老婆也不離不棄，終於在去年修成正果。「她不懂棒球，但很會開導人。」王鴻程感謝老婆一直充當自己的心理醫生，幫助自己走出困境。
另外，他還透露兩人之間的甜蜜小插曲，在前一場賽後，他回到家裡，老婆還故意「噹」他說：「今天投的好，這是因為其他打者還不熟悉你的球路，之後對桃猿看打者怎麼修理你。」
王鴻程對此笑著說，自己知道這是老婆另類的反向鼓勵方式，之後她也有要自己小心，不要受傷了，真的很感謝她一路支持。
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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