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內容簡介: 二十六年前，王唯工教授開啟一連串的科學實驗，陸續發現五臟六腑的共振頻，奠定以「共振」做為中醫科學基礎的方向，相關研究結果在1987年的國際研討會上發表，《民生報》更以頭版頭條的規格大篇幅報導。
中醫認為無病之人追求的是「致中和」，亦即各諧波的氣血都在正常範圍內。西醫對健康的定義則倚重解剖學，骨頭、肌肉、血液成分等都有適當的規格，這樣的優點是標準化、精確且客觀，但標準越來越多、檢查越趨複雜之後，不見得能找到生病的主因。相比之下，中醫對健康的定義較為簡單，但操作卻有困難。從《氣的樂章》、《水的漫舞》到《氣血的旋律》，作者所提出之「共振理論」已越趨完整，不僅對病毒感染、高血壓、心血管堵塞等疾病提出嶄新的見解，更以血循環與能量醫學的觀點，告訴讀者如何透過正確的飲食和運動，達到保健的目的。作者在本書中，再以「氣」為出發點，深度探討中醫的診斷、辨證、論治和方劑，認為性味與歸經是中藥藥理的特色，而歸經的根本就在氣與經絡，由此，便能從共振的角度對中藥進行理論的詮釋。本書的出版，讓「共振理論」的完整性和中醫藥的科學基礎都往前又邁出了一大步。博客來本書特色博客來書店繼《氣的樂章》、《水的漫舞》、《氣血的旋律》，又一「氣」的巨著破解中藥的奧祕自王唯工教授於《氣的樂章》一書中提出以「共振」來解釋血液循環的新理論後，陸續以《水的漫舞》解釋所謂「酸」和「毒」正是人體沒有排出的二氧化碳所造成的，又以《氣血的旋律》發表關於病毒感染、高血壓和心血管堵塞的全新發現及成因。他以自成一家的理論為中醫開始奠定科學的基礎。博客來網路書店本書作者主導的研究結果顯示五臟六腑各有不同的共振頻和諧波，研究結果更登上了當時重要媒體的頭版頭條。他在本書中指出，中醫的治療在生病的初期二個階段最為有效，到了第三個階段以後，已發生明顯的器官或組織病變，此時西醫便能精確掌握。作者主張「西醫是治你不死的學問，中醫是讓人活得快樂的學問」，原因即在此。王唯工教授認為，中醫的特色在氣與經絡，中藥的特色則在性味與歸經，而其共通的元素便是氣，也就是共振，他以此為基礎，深入剖析中醫的診斷、辨證、論治和方劑，並與中醫藥的經典古籍不斷交互對照驗證。氣、中醫藥與科學方法，在本書中一同合唱出動人的樂章，為王唯工教授又一「氣」的巨著。作者簡介博客來網路書局王唯工台灣大學物理系學士、清華大學物理研究所碩士。1969年因為對中醫感到興趣，放棄了史丹福及耶魯而選擇約翰霍普金斯大學的生物物理系，主攻神經科學。1973年獲博士學位。曾任中山大學物理系創系主任、陽明大學醫工所所長，並於台大電機系醫工組任職，在中國醫藥學院中醫所授課五年。1988年首次製成脈診儀，在台大醫院、榮總、中國醫藥學院等多處與西醫會診，並與中醫黃維三、林昭庚、張步桃、張家訓、潘念宗、胡秀卿；西醫鐘傑、崔玖等先進合作研究。在醫學工程領域多次獲國科會傑出獎，且因脈診之相關發明獲經濟部發明獎。其發明上的貢獻連續收錄於Marquis世界名人錄。現從事漢唐醫學之研究，以及各種非侵入性醫療器材之開發。著有《氣的樂章》、《水的漫舞》與《氣血的旋律》（以上皆由大塊文化出版）。
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- 作者： 王唯工 新功能介紹
- 出版社：大塊文化 新功能介紹
- 出版日期：2011/07/26
- 語言：繁體中文
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內容來自YAHOO新聞
人工智能里程碑》歐洲圍棋冠軍不敵電腦 韓國九段棋手三月接招
Google旗下公司「深度思維」（DeepMind）開發的人工智慧「AlphaGo」，27日擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾，創下電腦擊敗職業棋士的歷史紀錄。AlphaGo今年3月將與世界一級棋士、韓國九段棋手李世乭對弈。
10年略有小成？才不！
1997年5月，超級電腦「深藍」（DeepBlue）擊敗當時的世界西洋棋冠軍卡斯帕羅夫（Garry Kasparov），成為首次人工智慧在棋局中擊敗職業棋士的紀錄，更讓許多工程師以研發足以擊敗人腦的電腦為趣。
相較於西洋棋，圍棋的規則更為單純，但涉及的回合數、攻防組合和策略佈局都比西洋棋來得更加困難。根據《英國廣播公司》（BBC）報導，某些觀點認為就目前的人工智慧開發程度而言，起碼還要再10年才能有一台能夠擊敗職業棋士的電腦出現。
而橫空出世的AlphaGo，似乎賞了這些觀點一個響亮的耳光。
演算法加持 人工智慧功力深厚
AlphaGo在與業餘棋士的500場對戰中，僅有1場敗績，勝率高達99.8%。
人工智能擊敗歐洲圍棋王由英國一家公司研製的AlphaGo程式擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾。
由 BBC 中文網（繁體） 貼上了 2016年1月28日
2015年10月，深度思維研發團隊遠赴歐洲，邀戰歐洲圍棋冠軍、頂級棋士樊麾與AlphaGo對弈5局。3個月過去，AlphaGo不負眾望，以5局全勝的成績向世界宣布：電腦也有贏過人腦的可能。
深度思維執行長、Google人工智能部門首席工程師，同時也是一名業餘圍棋愛好者的哈薩比斯（Demis Hassabis）表示，人工智慧需要10年才能打敗人腦的說法已經不復存在。「這十數年間發明的演算法數量之多，是當時的人們無法想像的，只要把這些演算法有系統、有效率的組合在一起，就能完成AlphaGo。」
算棋三步驟 人工智慧里程碑
哈薩比斯表示，強大的分析能力是AlphaGo的致勝關鍵，也是研發團隊在打造AlphaGo時的核心指標，讓它能在對弈時算好對手的每一個企圖，並且把之後的3千萬步納入考量。
哈薩比斯說：「我們是從觀察職業棋士的棋譜下手，去分析什麼情況對獲勝是有利，或者有什麼差錯需要避免。接著AlphaGo會自行對弈過程，從中調整競爭策略，最後採用『蒙地卡羅方法』（一種隨機性的模擬統計方法），把任何可能性計算進去，進行長線策略的佈局。」
BBC報導，業界人士指出，AlphaGo是人類開發人工智慧的里程碑，證明軟體和硬體工程在近20年來的成長速度超乎原先預期。
先圍棋後遊戲 研發團隊向前邁進
劍橋大學（University of Cambridge）賈拉曼尼教授（Prof. Zoubin Ghahramani）說，AlphaGo的貢獻不只是圍棋對弈，更能提升醫療、商業或各種人為決定的品質。
AlphaGo的下一步，是在3月與世界一級棋士李世乭相約在韓國首爾對弈。除此之外，深度思維研發團隊更把眼光放在電腦遊戲上。哈薩比斯表示，之後會將心力放在開發「會玩遊戲的人工智慧」上面，初步希望能研發出不需任何人為操作就能玩完簡單遊戲（如打磚塊、泡泡龍等），最終希望能夠研發足以玩3D遊戲或模擬實境的人工智慧。
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新聞來源https://tw.news.yahoo.com/人工智能里程碑-歐洲圍棋冠軍不敵電腦-韓國九段棋手三月接招-221500649.html
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