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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
台東悠遊小旅行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
這一本台東悠遊小旅行
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，推薦台東悠遊小旅行給你們
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：
台東擁有全台最長的海岸線，太平洋沿岸的海天一色，保證難忘，丘陵台地和縱谷平原散落，地景豐富，又存在全台最多元的族群文化，自然與人文風景多樣，怎麼也玩不夠！住民多樣的台東所衍生出的美食選擇跟著精采，太平洋海抓來的鮮美海鮮、山上採集的百樣野菜，還有新移民們帶來各種異國料理，吃也吃不完！多樣的生活文化孕育各種手作工藝的誕生，伴手禮琳瑯滿目，回憶滿載。台東倚靠太平洋海，又有海岸山脈和中央山脈簇擁，旅人停歇的地方有時隱入山區、靠近大海，或與城市作伴，歡迎前來探索，為不安定的心找到歸所，一起到後山慢活。
四季都可以延伸不同熱鬧活動，也能山海風情一併擁覽的台東，歡迎你前來探索，真實感受這裡的活力，用心悠遊這裡的美好。
須知：
作者： 林佩君
新功能介紹- 出版社：墨刻
新功能介紹 - 出版日期：2015/05/21
- 語言：繁體中文
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熱點新聞搶先報
台股今（ 17 ）日開盤漲 12.15 點，加權股價指數以 10302.54 點開出，站回10300點大關。各類股部分，早盤電子與金融漲 0.3% 左右，運輸同樣強勢漲 2%。其中，長榮、陽明與台航漲 3%、裕民漲 6%。電子股中，鴻海與台積電在盤上，來到 115 元與 213 元。大立光今日除息，開盤後2分鐘就完成填息，來到 5565 元，早盤則漲 0.7%。
Fed公布 7 月會議紀錄顯示，可能放慢升息腳步，激勵美股 4 大指數今（ 17 ）日收漲。道瓊工業指數漲 25.88 點，收 22024.87 點作收；那斯達克指數漲 12.096 點，收 6345.11 點；標準普爾 500 指數漲 3.5 點，收 2468.11 點；費城半導體指數收高 1.64 點，收 1098.07 點。
台股昨日受 815 大停電衝擊，下跌 20.77 點，收 10290.39 點，跌幅 0.2% ，成交金額 997.34 億元， 5 日線失守。而今日股王大立光除息，外資看好可順利填息。台股今（ 17 ）日開盤漲 12.15 點，加權股價指數以 10302.54 點開出，重回10300點大關。
各類股部分，早盤電子與金融漲 0.3% 左右。其他，運輸同樣強勢漲 2%、造紙漲 3%。運輸股中，長榮、陽明與台航漲 3%、裕民漲 6%、華航與萬海漲2.5% 以上。電子股中，鴻海與台積電在盤上，來到 115 元與 213 元。大立光今日除息，開盤後2分鐘一度完成填息，來到 5565 元，早盤則漲 0.7%，來到 5540 元。
其他，南亞科、和碩漲逾 1%。至於群創與友達今日強勢漲超過 1%，來到 14.05 元與11.85 元。而早盤量大的，包括華邦電今完成填息漲 5%、彩晶漲 3%、揚明光也漲 4% 以上。
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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