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
京都小旅行：在優雅的千年古都放心出走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
這一本京都小旅行：在優雅的千年古都放心出走
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，推薦京都小旅行：在優雅的千年古都放心出走給你們
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：
京都就像杯熱咖啡，需要細細品嚐才能體會其中韻味；
它聞起來濃，入喉時苦，回味時卻是打從心底透出的溫暖芳香。
品嚐咖啡不要求具有豐沛的知識才能喝，也不必講究喝法，其餘只是錦上添花而非主角，好比遊覽京都，即使你不是這麼理解這座城市，也能藉由作者幽默詼諧而不失韻味的文筆，巧妙的將歷史、地理、人文和動漫、日劇等元素入文，讓你在散步途中獲得美好心情，好好品味屬於自己的小旅行。
作者簡介
Mayu
典型愛作夢的七年級宅女，喜歡音樂、文字與三不五時的流浪式旅行，從小沒什麼大志向也並不特別，卻因追星追出了心得，歪打個正著的開始了人生的驚奇之旅。自認是專業的文藝青年，因為惰性難改而經常被編輯及讀者們通緝，著有《東京小女行》及多本網路小說。
須知：
作者： Mayu
新功能介紹- 出版社：上旗文化
新功能介紹 - 出版日期：2010/11/15
- 語言：繁體中文
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熱點新聞搶先報
▲2名醫生只顧吵架，都忘記要幫孕婦（紅圈處）生產。（圖／翻攝自YouTubeu／nseenvideos）
國際中心／綜合報導
印度拉賈斯坦邦（Rajasthan）焦特布爾（Jodhpur）一間醫院發生一起離譜事件，有2名醫生在手術房幫孕婦剖腹生產，中途爭吵了起來，情緒相當激動，甚至用手互指對方。由於2名醫生的疏忽，手術以失敗而告終，新生兒也因窒息沒能存活。
一位在手術房內的護士用手機拍攝了2名醫師爭吵畫面，並上傳網路，引起大眾驚呼。從影面中可以看見，一名身穿綠色手術袍的醫生，與另一名穿著藍色衣服的醫生吵架，而且越罵越激動，不時用髒話問候對方，手還揮來揮去，忽略眼前手術台上的孕婦，而一旁幾位護理師與醫生都尷尬站在那裡。
據《印度斯坦時報》報導，由於2名醫師爭吵太久，忘記自己正在幫孕婦生產，導致新生兒窒息而過世。醫院負責人表示，不允許醫院醫師在手術過程中，有這種不專業或不道德的事情，院方會繼續調查此事。
目前兩名醫生遭到院方處罰，一名被勒令停職，另一名則是被調離原崗位。印度國家衛生部長薩拉夫（Kali Charan Saraf）表示，當局已成立調查委員會追究此事，「這2名實在太可恥，而且不可原諒。」
▼影片取自YouTube，如遭刪除請見諒。
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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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