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。

一個人的品味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

這一本一個人的品味

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,推薦一個人的品味給你們

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:



所有的素材在這時尚如洪流般的時代裡,

聰明的理解和精明的選擇才是王道!

知名音樂人姚謙,中國、台灣兩地雙棲隨筆集

一本思考品味和人生的真誠寫作!


?相信我,也只有在最不被發現的地方,反而才更能誠實地凸顯一個人對於生活的審美眼光。

?平凡日子中所有的過程,都是與自己的喜好習慣有關的小選擇所拼湊而成,這就是品味。

?品味是一種學習實踐後感悟的表現,品味應該是一種因人而異的表達,品味應該是最接近內心的行為。--姚謙

~物之戀~

男人的味道/五十歲的單車/宅的品味/印象的最後一個注解

相信我,也只有在最不被發現的地方,

反而才更能誠實地凸顯一個人對於生活的審美眼光。

~行走的風景~

在等待的旅途上/從地下鐵的味道開始/北京秋與臺北夏/寫給城市的詩

我一直認為旅行是另一場人生,每一段旅行都有它各自的生命。

那些不同的片段,總有著屬於自己的色彩與氣息,經常是不可互相取代的。

~人生百味~

那年的情書/我們都變了/雪中琥珀/心裡的小孩

人性裡最難克服的就是失去。

而無論我們長到怎樣的年紀,心裡都住著一個小孩,

在面對失去面前跑出來,睜睜地看著自己。

我想小女孩長大了,當父親的惆悵應該更為深刻,看著弟弟平靜的側臉忽然我有點難過了起來。記得不久以前才意識到,自己不再是個可以不負責任的年輕人,因為同輩的朋友與同學陸陸續續當了父母,我的弟弟與妹妹也在這一輪裡頭有了自己的孩子,我當時還有所感地寫了首歌,在順子的專輯裡,歌名叫……

在品味的生活中,姚謙創作出曾淑勤<魯冰花>、張清芳<加州陽光>、王菲<我願意>、庾澄慶<只有為你>、柯以敏<河流>、蕭亞軒<最熟悉的陌生人>、江美琪<我多麼羡慕你>和張學友<如果愛>、辛曉琪<味道>、順子、李心潔<我們都變了>等歌曲,看見姚謙的生活即品味,創作即生活。

名人推薦

姊妹淘總編輯 陶晶瑩、設計師 聶永真

導演 張艾嘉、音樂人 劉若英 欣然推薦!

須知:

  • 出版社:時報出版

    新功能介紹
  • 出版日期:2013/12/23
  • 語言:繁體中文




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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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