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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。
世界傑出服裝畫家作品展(4)---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
這一本世界傑出服裝畫家作品展(4)---
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，推薦世界傑出服裝畫家作品展(4)---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：
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熱點新聞搶先報
記者盧薇淩／台北報導
五月天阿信與插畫家不二良創立的潮牌邁入10週年，3日在上海舉行「在場證明」音樂派對，阿信和阿璞、鼓鼓組全新樂團開唱，還邀來天后蔡依林助陣。演唱會尾聲，「神秘嘉賓」林俊傑登場，原來他也是潮牌主理人之一，此10週年音樂派對集合「2王1后」，陣仗十分浩大。
▲阿信潮牌音樂派對，蔡依林、林俊傑同台 。（圖／翻攝一直播）
林俊傑一登場即祝潮牌10歲生日快樂，「同樣身為主理人的我，知道這10年是真的很不容易的，我真的覺得挺感動。」林俊傑和阿信曾合唱《黑暗騎士》，但他轉頭就對身旁不二良提出邀約，「我演唱會邀請你當嘉賓好不好？你願意當我嘉賓嗎。」原來是不二良剛被阿信拱freestyle唱rap，在後台的林俊傑聽到十分佩服，笑說：「不二良好會。」
▲蔡依林製作潮牌翻糖蛋糕，引起林俊傑好奇。（圖／翻攝一直播）
音樂派對尾聲，八三夭、鼓鼓等所有藝人齊聚台上，蔡依林送上「皇后陛下」所製作的翻糖蛋糕，?只見巨型蛋糕將潮牌Logo呈現的惟妙惟肖，一推上台馬上吸引林俊傑目光。正當阿信和蔡依林侃侃說著對潮牌祝福的話，他還興奮地走到桌子的另一邊「聞味道」，接著默默說：「好香喔～」童趣畫面讓台下歌迷噴笑，成了逗趣的漏網鏡頭。最後林俊傑、蔡依林及阿信也難得合唱生日快樂歌，連阿信自己都笑說：「應該很難看到這組合一起唱歌吧！」
▲▼蔡依林、阿信及林俊傑難得同台。（圖／翻攝一直播）
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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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