沒有神也沒有佛：佐野洋子的老後宣言
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皮鬆肉垮，記憶衰退，不變的是懶散又難以取悅。
又哭又笑又不爽，迎接六十五歲，
但只要現在活著，就只能活下去。
《我可不這麼想》詼諧自嘲的中年之後，《無用的日子》癌末之前，佐野洋子說：「老年，是神明賜予的平安。」
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五年在北輕井澤的山居歲月，她結識博學內斂的農家友人，以蔬果互為贈禮，收到友人自釀的蜂蜜就滿意得開懷大笑，覓得與傘一般大的蜂斗菜便心滿意足。她看 山賞花，冬季時遠望覆雪的淺間山，春天時滿山遍野的辛夷花與櫻花，夏天的山頭如翠綠的沙拉，秋天則轉為絕美的楓紅。她還獨自一人開著車，三更半夜闖入山間 野溪溫泉，連滾帶爬滑下河堤，摔得鼻青臉腫，只為了嘗試闃黑星空下一人獨享溫泉的滋味。
身體面容急速崩壞，鬆弛的手背肌膚可以捏 出一座鬆軟的富士山。還得應付自己漫不經心的老毛病，時常搞不清是記性差，還是步上母親失智的後塵。日常生活丟三撿四，認真生氣認真發愣。往往忘記與友人 的約會，被戲稱「放鴿子洋子」，配了三副老花眼鏡、四副隱形眼鏡卻還是一直在找眼鏡。
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一旦受到死訊驚擾，才發現，老年的落寞就是陸續與周遭友人告別。老年，就是更接近死亡。然而，大哭之後，仍能被電視上的愚蠢節目逗得放聲大笑，也仍然去逛百圓商店，探望失智的母親，和妹妹吵架，並卯起勁來談論無用之事。
找不到活下去的意義，但每天都確實吃飯，大便，睡覺，好好活著。往往駐足流連路邊的花、遠方的山。不知道活著是什麼，不知道何時會死，面對人生的盡頭，只想蹣跚走完最後一段路，普普通通地死去。
什麼時候死都無所謂，不是今天也無妨。
?人究竟要到幾歲才能成為大人？混亂迷惑只比九歲的時候更複雜，更深不見底。
?笨蛋是天生就笨蛋，年歲增長也治不好笨蛋病。笨蛋只會重複聰明傢伙沒經歷過的蠢事，一直笨下去。然而我認為，活得愚蠢或許比較有趣。
思考的演算：跟著電腦學思考，你也可以成為計算思考大師_讀者書評 ?有比無用之事，更讓人雀躍的嗎？無用才是人生的醍醐味吧。
?我只是毫無目標地轉來轉去，儘管如此，我每天都好好地活著，確實吃飯，大便，睡覺。
?什麼朝氣蓬勃的老後啦，活力充沛的熟年啦，每次看到這種印刷品我就火冒三丈。都這把年紀了，為什麼還得參加賽跑？老娘可是累壞了。
?因為我是醜女，所以不介意自己性情乖僻，只想靠薄弱的力量鼓勵自己好好活下去，就這樣成為皺紋、鬆弛、斑點大放異彩的老人，真的很輕鬆。
?對我而言，六十歲是人生的盡頭終於來了。我只覺得登上了人生最頂點的山巔，接下來不是滾落山崖，就是站著面對死亡之谷。
?什麼時候死都無所謂，不是今天也無妨。
?我不知道我何時會死，但現在活著。只要還活著，就只能活下去。
商品訊息簡述:
作者： 佐野洋子
新功能介紹- 譯者： 陳系美
- 出版社：木馬文化
新功能介紹 - 出版日期：2017/03/29
- 語言：繁體中文
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在Google Cloud NEXT 2018首日演講中，Google透過首席科學家李飛飛強調投入人工智慧發展的重要性，以及Google目前在人工智慧技術應用所依循原則。 分享 facebook 而在強調雲端平台運算能力之餘，李飛飛更再次說明Google將推出自行設計的第三代TPU，藉此對應更龐大的數據運算量。不過，Google依然未具體說明第三代TPU詳細數據，從先前在Google I/O 2018公布內容，顯示第三代TPU是以第二代為基礎加上水冷系統驅熱，藉此對應高達100PFLOPS的運算量所產生熱能。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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.innity-apps-reset { padding: 20px 0 0 !important; margin: -20px auto -10px !important; } 同時，李飛飛強調人工智慧技術發展並非為了取代人類工作，而是能讓人類工作效益提昇，因此強調推動人工智慧技術成長非但不會造成失業等問題，更能創造更多發展機會。 分享 facebook 以先前在Google Cloud服務增加名為AutoML的應用項目為例，李飛飛表示目前將以開放測試形式供各種規模企業使用，同時也將加入自然語言理解與翻譯應用，藉此打造可應用Duplex技術的虛擬客服回應系統，使企業端能透過此項系統打造對應各種產業客服需求的第一道服務，先由虛擬客服系統解決大多數的來電需求，一旦消費者有更深層的問題或需要更進一步互動時，即可由虛擬客服系統轉給真實的客服人員接手，並且完成顧客提出需求項目。在這樣的流程中，Google將會透過Duplex相關技術，讓顧客在第一時間先與虛擬客服系統通話時感覺自然，同時讓虛擬客服系統可以透過自然語言理解，確實明白顧客實際需求，至於對應什麼樣的服務細節就必須由企業端事先進行訓練，如此才能讓虛擬客服系統知道如何與顧客溝通，如此一來即可讓企業透過虛擬客服系統改善原本客服人力不足情況，同時也減少更多人力分配成本，以及時間耗損情況。為了讓更多企業能順利導入人工智慧，Google在AutoML設計中更強調無需專業技術背景也能操作，基本上使用者僅需將資料上傳至Google Cloud，並且透過AutoML應用項目將資料逐一分類且自動建立學習模型，系統便會透過Cloud Compute Engine、TPU運算等資源，以及Google Cloud Vision API等電腦視覺應用資源與TensorFlow學習框架進行深度學習，藉此達成數據分析或行為學習等目的。 分享 facebook
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