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。
近距切球＆推桿技巧：伊澤利光的結論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
這一本近距切球＆推桿技巧：伊澤利光的結論
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，推薦近距切球＆推桿技巧：伊澤利光的結論給你們
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：
本書是繼「飛球距離與精準度」、「鐵桿擊球的精準度」之後，所推出的高爾夫球指導手冊第3集。全書內容還是以提倡高爾夫球運動為主，有別於第1、2集所強調的「飛球距離」及「鐵桿擊球」，本書著重於「攻上果嶺」與「推桿」，算是進階級的課程，從「瞄準旗桿線」開始進入學習課程，並介紹「果嶺上的理論」，總共分為四大單元，以精美的彩色圖片示範連續動作，搭配詳盡且淺顯易懂的文字解說，介紹果嶺上的各種高球技巧。作者簡介伊澤利光
作者介紹伊澤利光1968年3月2日，出生於神奈川縣。
自幼受父親伊澤利夫的影響，8歲起開始接觸高爾夫球，從日體荏原高、日體大時期開始展露頭角。
87年獲得日本高球公開賽低於標準桿的優異成績，89年成為職業選手。隔年，赴美參加為期4年的迷你巡迴賽，研修球技。
94年起參加國內巡迴比賽。
榮獲95年日本高球公開賽的職業選手初冠軍。
2001年季賽榮獲日產高球公開賽第2名、名人賽第4名，創下了日本人在名人賽的最佳成績。
繼國內巡迴賽5連勝的尾崎將司、中島常幸之後，是史上第3位「連續3年榮獲獎金1億日圓」及自尾崎將司以來「年間獎金突破2億日圓」的選手，成為首位獎金王。
2002年季賽，在「WGC EMC世界杯」與職業選手丸山茂樹聯手為日本隊摘下睽違四十五年的世界杯高球賽冠軍獎杯。2003年季賽，贏得第2次的最高獎金。
目前與愛妻和子小姐育有1男2女。現居住在
福岡．飯塚市。
須知：
作者： 伊澤利光
新功能介紹- 譯者：宗佑/譯
- 出版社：台灣東販
新功能介紹 - 出版日期：2004/11/23
- 語言：繁體中文
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▲大媽每天必吃「3塊肥肉」，導致身體代謝困難。（圖／湖北經視畫面，下同）
大陸中心／綜合報導
香滋滋的控肉配飯最對味，但務必要均?飲食對身體才會最好。大陸湖北武漢一位60多歲的范大媽，她說自己每天一定要有肥肉配飯，最少有兩塊，而且還要挑選大豬公的肉才香，想不到10幾天前突然出現劇烈腹痛，無法站直，只好到醫院急診，才發現膽囊塞滿結石。
據《湖北經視》報導，60多歲的范大媽平常飲食就偏愛香味十足的肥肉，10多天前突然腹部劇痛，無法挺直腰，急診就醫後，主治醫師才發現她的膽囊已經被結石塞爆，導致無法收縮，開刀後竟然取出806顆大小不一的結石，最小的如芝麻粒，大的就像龍眼一樣大。
醫師檢測結石成分後才發現都是膽固醇構成，詢問范大媽得知，原來她每餐至少要有兩塊肥肉配飯，一天就至少有6塊肥肉下肚，由於年紀大，長期累積下來的油脂使身體代謝不良，日子久了才使平常儲存膽汁的膽囊成為「結石寶囊」，目前取出後范大媽腹部舒緩許多，她再也不敢只吃肥肉。
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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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