從西潮到東風:我在世行四年對世界重大經濟問題的思考和見解熱門商品

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內容簡介: 博客來博客來書店2008年6月,林毅夫出任世界銀行首席經濟學家兼高級副行長,成為擔任此要職的第一位發展中國家的學者。

剛上任三個月,就爆發了自上世紀三十年代「大蕭條」以來最為嚴重的全球金融和經濟危機,他如何應對這場突如其來的危機?

他提出的應對方案最初不被接納,但危機的發展卻證實了他的預見是正確的,其觀點最終在2011年成為國際貨幣基金組織倡導的主要政策方向。

在本書中,林毅夫總結了他在世界銀行任職高級副行長的四年間,對全球金融危機和世界重大經濟問題的思考和見解,值得大家細讀。

本書共分四個部分:

第一部分?
全面分析了2008年全球金融危機的深層次因素,認為是根源於美國金融監管放鬆帶來的高槓桿率和長期的低利率政策,導致全球經濟失衡。

第二部分?
提出了一種「超越凱恩斯主義」模式,其重點是:推動發達國家幫助發展中國家進行結構性改革,有助全球經濟走向復蘇的共贏之路。

第三部分?
分析中國近博客來網路書店三十年來的發展能取得巨大成就,是因為採取了符合中國本身勞動密集型產業比較優勢的發展戰略,這種「雁行模式」值得其他落後國家仿效。

第四部分?
建議創立一種單一超國家儲備貨幣,名為「紙黃金」,以取代目前儲備貨幣的「無體系狀態」,對所有國家而言,是消除不穩定的共贏選擇。

作者簡介博客來網路書局林毅夫

北京大學國家發展研究院教授、名譽院長。1994 年創立北京大學中國經濟研究中心(現北京大學國家發展研究院),並擔任主任一職。2008年被任命為世界銀行首席經濟學家兼負責發展經濟學的高級副行長,成為擔此要職的發展中國家第一人。2012年在世界銀行的任期屆滿,返回北京大學,繼續教學研究工作。

林毅夫現任全國政協常委、全國政協經濟委員會副主任、全國工商業聯合會副主席。在國內外多個有關發展政策、農業、減貧的委員會、領導小組兼職。

林毅夫出生於台灣宜蘭縣,1978年取得國立政治大學企業管理研究所碩士, 1982年取得北京大學政治經濟學碩士,1986年獲得美國芝加哥大學經濟學博士學位,榮膺英國科學院外籍院士、第三世界科學院院士,並獲得法國奧佛涅大學、美國福特漢姆大學、英國諾丁漢大學、香港城市大學、英國倫敦經濟學院和香港科技大學的榮譽博士學位。

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  • 出版社:中華    新功能介紹
  • 出版日期:2013/03/01
  • 語言:繁體中文

從西潮到東風:我在世行四年對世界重大經濟問題的思考和見解熱門商品

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內容來自YAHOO新聞

人工智慧已經進步到可以政治演講稿了!

政客們的演講稿能由機械人代筆嗎?美國研究人員近日設計了一個人工智能計算程式,通過分析美國國會議員的演講片段,就能編寫出流暢的演講稿。不僅如此,該程式還能區分美國多個黨派,以及該黨對某個議題的立場。但研究者坦言,相關方法不大可能真的被政客使用。

 

「議長先生,多年以來,誠實而不幸的消費者們有能力申請破產保護,最後也能合理而有效地清償債務......請支持增長與機會,通過這項法案。」程式編寫出的演講稿。

 

程式設計者、馬薩諸塞大學安默斯特分校人員 Valentin Kassarnig 選取了53場美國國會議員討論會中近4千個演講片段,按議員的共和或民主黨背景,以及支持或反對某個議題進行分類,形成一個數據庫。

 

這些片段共包含5萬多句句子,平均每句有23個單詞。Kassarnig 首先標注出每個詞或短語的語法角色,例如名詞、動詞、形容詞等,然後以每6個詞或短語為一組,計算當有5個連續的詞或短語出現時,第6個詞或短語出現的可能性。

 

具體使用時,只需告訴程式要編寫的是什麼類型的講稿,例如隸屬於哪一個政黨等,程式就會自動搜索相應類別下相似講稿的頭5個單詞或短語的全部組合,並從中任意選擇一種,然後開始自動生成稿件。程式確定頭5個詞或短語後,第6個就可以被預測,然後一個接一個詞地寫下去,直到稿子結束。

 

Kassarnig 表示,程式編寫的大部分演講稿均語法準確,句子過渡流暢。除政治演講稿外,程式也能用來寫新聞,因為就像大量的、公式化的演講稿一樣,關於同一事件的新聞故事也非常多,足以建成數據庫。他已在GitHub上公布了程式的源代碼,鼓勵其他人嘗試、修改、擴展這個程式。

 

除了文字學習外,人工智能還在往圖像方面拓展。美國哈佛大學的研究者們正在從事一項研究,希望設計一款能與人類識圖速度相媲美的仿生電腦系統。研究者們表示,當他們弄清大腦學習方法的基本準則後,遲早能設計出一款與人類相仿、甚至超越人類的電腦系統。

 

本文獲端傳媒授權轉載

 

新聞來源https://tw.news.yahoo.com/人工智慧已經進步到可以政治演講稿了-055800628.html

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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