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
北海道。----我來了：自遊北國指南決定版，超簡單超實用，一本就足夠！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
這一本北海道。----我來了：自遊北國指南決定版，超簡單超實用，一本就足夠！
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，推薦北海道。----我來了：自遊北國指南決定版，超簡單超實用，一本就足夠！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：
最強旅遊－道南、道央、道東、道北
輕鬆易讀＋深度探訪＋獨家企劃＋省錢實用情報完全蒐羅
最新北海道旅遊書，全書超過10幾萬字、1500張全彩圖片、320頁，一書在手，絕對瘋玩北海道！
以「輕鬆易讀、深度探訪、獨家企劃、省錢實用情報」為主軸，內容涵蓋日本北海道分區導覽－道東、道央、道南、道北等主要精華城市、推薦景點以及深入知床半島以及禮文和利尻離島。提供簡單易懂的最新訊息與路線規劃、獨家情報、任選觀光行程，帶領讀者認識北海道、走進北海道，輕鬆暢遊大自然四季名勝，人人愛上日本的北國風情。
有別於其他同類旅遊書的制式內容，從行前準備、行程規畫、如何購買優惠交通票券、觀光巴士、新千歲機場入境Step by Step，獨家探訪北海道47種賞花圖鑑、箱館五稜郭祭與索朗祭祭典、限定口味雙淇淋圖鑑，以及啤酒工場、吹玻璃、手作餅乾等見習參觀。
獨家9大超值玩樂體驗：世界遺產＋自然公園、鄂霍次克海超凍感的流冰、札幌雪祭＋小樽雪燈之路＋層雲峽冰瀑祭＋音更十勝川天鵝祭彩凜華的浪漫體驗、原住民愛努族文化、溫泉、單車路線、紫色夢幻薰衣草、新千歲機場＋Rera暢貨中心血拼。
旅行北海道不能錯過必吃的限定美食成吉思汗鍋、螃蟹、各式海鮮、拉麵、湯咖哩；必買的白色戀人、北菓樓、六花亭、柳月、薯條三兄弟、加卡比薯條、御守、熊出沒注意、綠球藻、木雕、音樂盒、薰衣草製品、馬油、玻璃藝品、愛奴族工藝、染織、藥妝、朝日啤酒餅乾等＋美食購物推薦店。PLUS單元裡通通不藏私。
分區遊賞、玩樂、體驗＋最實用的交通地圖+如何使用電子地圖+季節主題規畫5、7、9天路線，一書在手，絕對瘋玩北海道！
本書特色
1.全書超過10幾萬字、1500張全彩圖片、分區導覽最詳細精采的內容，一本就足夠
2.深入探索北海道最後秘境利尻、禮文島、知床半島大自然奇蹟
3.獨家北海道節慶祭典、賞花圖鑑、限定雙淇淋圖鑑
4.北海道限定必吃美食＋買物特集
5.掌握行前準備+遊程動線規畫＋觀光巴士情報，輕鬆暢遊名勝美景
6.JR北海道鐵路周遊券＋北海道自由乘車券＋小樽Welcome pass＋超值套票＋特別休閒票券教戰手則
7.最實用的交通地圖+如何使用全道電子地圖按圖索驥不迷路
須知：
作者： 王瑤琴
新功能介紹- 出版社：幸福文化
新功能介紹 - 出版日期：2014/10/15
- 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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