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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。
嘯風山莊(經典新譯咆哮山莊)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
這一本嘯風山莊(經典新譯咆哮山莊)
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，推薦嘯風山莊(經典新譯咆哮山莊)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：
遠流X師大譯研所「經典文學新譯計畫」No.07
經典新譯《咆哮山莊》
不要再讀梁實秋的《咆哮山莊》了！
1939年梁實秋在四川北碚翻譯Wuthering Heights，將書名定為《咆哮山莊》，但是這個譯名不其實並不妥當，卻因為由梁實秋定下，竟成為台灣的主流譯名，希望能藉由這次重新推出全新中文譯本，讓讀者再次認識此經典之作。
梁實秋在台灣享有盛名，是著名的學者教授、作家、譯者，不但編過字典還翻譯了莎士比亞劇作，但是他所翻譯的《咆哮山莊》卻是翻譯腔甚重，還有多處誤譯，只是因為掛了大教授的名字，至今仍有再版。
此次經典文學新譯計畫推出新譯本，將書名改為《嘯風山莊》，並考究多年來學界對本作品的解讀，重新翻譯為符合當代中文讀者閱讀語感的譯本。
【全新中文譯本】
簡體版譯者楊苡在1960年重譯本書時，提到「我總覺得一個房主人不會把自己的山莊形容為『咆哮』」，因此將書名改為《呼嘯山莊》。的確，「咆哮」一詞指野獸或人的怒吼，偏負面意涵；而「呼嘯」指高而尖銳的聲音，比較中性，可用於形容風聲，是比「咆哮」高明。但論到居所的命名，似乎還是不夠正面，僅有聲音隆隆的意思，因此賴教授選擇用「嘯風」，取「虎嘯生風，龍騰雲起」之意，符合正面聯想的宅邸命名原則。（節錄自本書導讀序「關於此譯註本的幾點說明」）
【舊譯本的誤解】
此新譯本改正了許多舊譯本常見的錯誤，也在導讀序與故事中的註解有詳細說明。例如故事開頭的第一句，這是敘事者的日記，他在第一章並不知未來會發生什麼事情，the solitary neighbour that I shall be troubled with只是說從社交角度來看，未來只需跟這一位鄰居應酬就好（這是他要強調自己的厭世立場），梁實秋卻誤以為這是整本書的預告，破壞了原作的敘事結構。這個錯誤影響深遠，後來多種譯本的第一句都犯同樣的錯誤。
梁實秋：「他就是使我以後將受麻煩的一位孤獨的鄰居。」
羅塞：「這位孤獨的鄰居便是以後將使我為他而感到煩惱的。」
楊苡：「就是那個將要帶給我麻煩的孤獨鄰居。」
宋兆霖：「就是那位後來讓我傷透腦筋的孤僻的鄰居。」
梁實秋雖在1983年遠景版補了譯序，也譯出1850年版夏洛特的編者序，但並未修改譯文。（節錄自本書導讀序「中譯本評述」）
文學史上最具爭議的愛情小說，影響力跨越兩個世紀
「這本書很糟糕。這本書很棒。這本書很醜陋，這本書很美好，這本書既可怕、令人痛苦，又很有力量、充滿熱情。」──毛姆
「《嘯風山莊》比起《簡?愛》更為難懂，因為艾蜜莉是比夏洛特更為傑出的詩人。」──吳爾芙
英國衛報百大文學小說
BBC票選百大最佳小說
紐約公共圖書館票選「歷史上最偉大的愛情故事」第一名
諾貝爾學院百大經典世界文學
挪威讀書會百大經典世界文學
【特別收錄】
◎完整導讀序與作品解析，包括中譯本評述及譯註本說明
◎精彩彩圖，包括故事背景的參考原型與角色關係譜系圖
◎1850年夏洛特編輯序
◎艾蜜莉?布朗忒生平年表
我就是希斯克利夫！
他永遠在我心中。不是因為他好看，而是因為他就是我。
嘯風山莊的主人恩蕭先生從外地帶回一名身世成謎的男孩，名為希斯克利夫，他讓男孩與自己的一對兒女一同生活。希斯克利夫的個性陰鬱而乖戾，與恩蕭的兒子興德利並不友好，但是他與凱瑟琳?恩蕭卻發展出兩小無猜的曖昧，凱瑟琳偷偷地在自己的日記上署名，自稱為凱瑟琳?希斯克利夫。
某日，希斯克利夫與凱瑟琳闖入山莊附近的鶇翔莊園探險，意外邂逅了鶇翔莊園的少主艾德格?林頓，風度翩翩而溫文儒雅的艾德格也讓凱瑟琳動心，讓她在兩個男人間猶疑。此時艾德格向凱瑟琳求婚，凱瑟琳明知自己心中愛著希斯克利夫，卻也清楚他們二人終究無法跨越階級的差異，於是便答應了艾德格。心碎的希斯克利夫離開了嘯風山莊，就此音訊全無。
三年後，希斯克利夫竟意外出現，他回到嘯風山莊，似乎變了一個人。他對凱瑟琳還懷著愛戀之情嗎？他回到嘯風山莊有什麼目的？
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──感動推薦（依姓名筆畫順序）
須知：
作者： 艾蜜莉?布朗忒
新功能介紹- 譯者：賴慈芸
- 出版社：遠流
新功能介紹 - 出版日期：2017/06/29
- 語言：繁體中文
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熱點新聞搶先報
第52屆金鐘獎於9月30日晚間7點，在國父紀念館登場，眾所矚目的「迷你劇集男主角獎」，由《最後的詩句》傅孟柏奪得。被眾人直呼小鮮肉的他，剛好步入而立之年，談到得獎最想跟誰分享，他笑說，「希望把獎分一半給大英（曾英庭）導演。」
傅孟柏相當感謝曾英庭導演，他對導演喊話，「我其實想把獎盃切一半給你，但是沒辦法切，所以放在我家，但是這個東西絕對是跟你一起得到的。」提到得獎，他有自己的想法，「得獎是一個動力，我覺得每個人都有不一樣的過程，我覺得在這條路有不一樣的過程，我也會看到不一樣的風景。」
▲傅孟柏得獎，相當開心。（圖／NOWnews攝影中心，2017.9.30）
這次與同劇女演員溫貞菱分別奪得獎座，他難掩高興神情，「一起拿獎太開心了，不敢說得獎怎樣，但是我很謝謝，有得到認同。」他被問及入圍的其他演員，低調表示，「我覺得大家都是前輩，每一個拿都可以，那我拿，說不定也可以。」最後被問到回家最想做的事，他想了好久，吐出「發呆」兩字。
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機器學習（machine learning）如今是人工智慧的熱門領域。軟體透過「訓練」--也就是利用既有數據自動分析找尋規律--可以預測未知的資訊採取行動。
不過最近有美國研究者發現，機器學習過程中，AI不僅會複製人類既有的偏見，甚至還會強化偏見。換句話說，機器不只會學壞，而且學得比人類還壞。
圖文／鏡週刊
人工智慧的研究，有時像是神學的問題。
上帝以自己的形像造人，為何人會墮落、犯錯、充滿弱點？而人工智慧是人們提供數據讓機器人學習、歸納模式、預測未來的行動。但是人們在無意間卻可能機器人學習並強化了人們的偏頗和錯誤。
據《Wired》雜誌最新的報導，美國維吉尼亞大學電機教授歐東涅茲（Vicente Ordóñez）在去年秋天發現到，他所建構的影像辨識軟體預測模式，當它看到廚房的照片時，通常會聯想「猜測」照片中的人是女人而不是男人。
歐東涅茲不禁好奇，是否他和他的同事們不自覺的把「廚房=女性」這種性別偏見加諸在他們開發的軟體裡。於是，他和同事們合作測試了兩組用來訓練軟體辨識影像的圖檔庫，結果令他們耳目一新。
這兩個圖檔庫，分別是華盛頓大學所建的ImSitu；和最初由微軟主持，如今也由臉書和新創公司MightyAI贊助的COCO。它們都包含了從網路搜集超過十萬個複雜場景的影像，和加注描述內容的標籤。
他們發現，兩個圖檔庫裡的男性圖像都多於女性圖像，而且對於不同性別，物件和活動的描述也有「顯著的」性別偏見。例如在COCO的圖檔庫裡，廚房的物件如湯匙和叉子和女性密切連結在一起，而戶外運動器材像是滑雪板和網球拍則是和男性相連結。
而透過這些圖檔「訓練」的學習軟體，不只是如實反映這些偏見，還會放大偏見。比如說，圖檔庫的資料裡把「烹飪」和「女性」連結在一起，把「滑鼠」和「男性」連結在一起，軟體在「學習」這些照片和它們標註的標籤之後，會放大它們和性別之間的關聯，程度超過了原本的圖檔庫。
艾倫人工智慧研究院的亞茲卡（Mark Yatskar）說，不只是性別偏見，其他如種族、階級等偏見也會在學習的過程中被機器人放大。
「它不只鞏固了既有的社會偏見，事實上還讓這些偏見變得更糟。」
目前機器學習程式應用越來越廣，這類的扭曲自然影響重大。如果科技公司複製這個問題，可能會影響到照片儲存服務、或類似Amazon Look這類攝影監控助手、以及使用社群媒體照片來判斷消費者偏好的工具。
谷歌在2015年就曾經發生尷尬的大烏龍，它的google photo辨識軟體錯把一對黑人男女標示為大猩猩。谷歌因此連番公開道歉。
隨著人工智慧系統執行的任務越來越複雜，它萬一出錯時的代價也更高。亞茲卡說，「當這個系統的行為明顯性別偏見，將無法有效和人們運作」。比如說，未來的機器人可能無法確定某人在廚房裡做什麼，但是它的系統可能讓它「給男人一罐啤酒，幫女人洗碗盤」。
過去我們多半相信人和機器人有基本差異。因為機器人依循客觀數據統計運算，冰冷而不帶情感。不過近來隨著機器學習研究日益廣泛，一些研究證明了，機器也可能學會人的偏見。
像是去年波士頓大學和微軟所做的研究，用谷歌新聞google news的文章進行訓練的軟體，證明機器會複製了人們的性別歧視。
他們要軟體完成下面的句子：
Man is to computer programmer as woman is to X.（男人之於程式設計師，相當於女人之於什麼）
它的答案是：
homemaker（家庭主婦）
在歐東涅茲的實驗中，研究人員設計了一個方法，來抵消機器學習的放大現象，有效強迫軟體如實反映訓練的資料。
這種「糾正錯誤」的做法，是多數科技業奉行的標準。微軟研究院主任霍維茲（Eric Horvitz）就認為，COCO圖檔庫和其他的數據庫應該留心本身供機器學習的內容是否存在著偏見。
事實上，不只是電腦，現在常見一些教科書也會修改內容，來呈現一個「比較理想」的世界。比如說兒童教材裡面，建築工人的人數可能男生和女生一樣多。霍維茲認為，對於機器學習，也許也該考慮類似的做法。他說：「這確實是很重要的問題，我們要判斷什麼時候該改變事實，讓（人工智慧）的系統用更積極正面的方式運作。」
不過這可能引發了另一個問題。我們要讓機器學習的是「真實」的世界，還是我們對「理想」世界的投射？比如普林斯頓的研究員卡利斯坎（Aylin Caliskan）就認為，如果世界上建築工人明明男性多於女性，影像辨識程式就應該看到這實際的情況。她說「數據庫必須反映世上真實的統計數字，」否則「我們可能有喪失基本訊息的危險」。
參考資料
Machines taught by photos learn a sexist view on women（Wired）
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