訪梅
小時候，對于我們這些孩子，冬天實在單調，到處是一片白。游戲也懶得去做，生活一下子變得索然無味。正難熬著，奶奶說，舅爺要來家了。我們十分高興，盼望著他早點到。
舅爺是個畫家，聽奶奶說，他的名氣老大，在國外辦過畫展。但我們翻看他的畫集，卻并不佩服他，他的畫簡單極了，每幅畫都懶得去畫滿，往往就是那么幾塊幾筆水墨，那螞蚱，似乎并不就是螞蚱，那小魚，似乎并不就是小。我們當時就嗤地笑了，覺得跟我們的畫差不多呢。于是乎，我們就不敬而遠之了，隨便著和他對話，纏他講城市的故事，日子也覺得有些生氣。一天，他提出要出外作畫去，大雪天里，天地一片兒白，有什么可畫的呢？我們很有兒分（），更有了幾分好奇，便鬧嚷嚷地跟他了去。
山包上雪很厚，什么凹的凸的地也沒有了；樹上，也沒有一片葉子。這里有什么可畫的呢？舅爺揀著一塊石頭坐下，瞇縫了那雙眼睛，左看看，右看看，看遠又看近。足足半個時辰，才拿出畫夾開始畫起來了。我們一眼一眼看，看著看著，果然天地單調，畫面更單調。
“單調極了，”我們說，“我們給你尋些能畫的色彩吧。”
“找些什么色彩呢？’
“譬如梅花，那花是多么紅呢!”
“去吧，舅爺?shù)戎銈儗碜蠲赖臇|西。”舅爺笑了，叮嚀我們小心去尋。
我們跑去了，先是到了東邊，那是一漫斜坡，稀稀地站著幾株柿樹，如今光裸裸的，沒有一顆紅艷艷的果子，鐵似的枝條襯在雪里，似乎在作著沉思。再往遠去，也是一片灰白。
我們又跑到山包西邊，心想這兒一定是會有梅的，因為長著許多樹。但是，我們細細地在找了，并沒有什么梅的，甚至連別的什么顏色的東西也沒有。我們一下子都癱在雪窩里，覺得這冬天里，實在是沒有什么可畫的色彩了，一時之間，又覺得舅爺可笑：連色彩都沒有，還談得上什么美嗎？真后悔不該這么跑了山包的幾面坡，更后悔跟著舅爺?shù)竭@里來呢。
我們轉回到舅爺那兒，十分（），他竟已畫了四張畫，看見了我們，說；“孩子，尋到了嗎？”
“什么也沒尋到，只是白的。”
“好了，找到了。”
“白的有什么意思？”
“你們想想，天是什么，天是云，云是什么，云是蒸氣，蒸氣是什么，蒸氣是水，水是什么，水是白的。天上地下，哪一樣不是白色的呢？白色是最美的色彩呢！”
“那么說，”我們一時（）了，“什么東西里，什么時候難道都有美嗎？”
“對了，孩子！美是到處都有的，但美卻常常被人疏忽了。你們總是尋那大紅大綠，可紅得多了，使你煩躁，綠得多了，使你沉郁，黃得多了，使你感傷，只有這白色是無極的，是豐富的，似乎就無極得無有，豐富得荒涼了呢。”
我們都啞然笑了，雖然聽得并不甚明白，但畢竟慚愧起來，而且自那以后，愈來愈加深了理解，深深地后悔辜負了多少個冬天，使多少個美好的東西毫無意義地無知地消磨過去了。
（選自《賈平凹散文精選》，有刪改）

請結合《訪梅》上下文，體會下列各句中“笑”的含義。
（1）我們當時就嗤地笑了，覺得跟我們的畫差不多呢。
（2）我們都啞然笑了。

訪梅
小時候，對于我們這些孩子，冬天實在單調，到處是一片白。游戲也懶得去做，生活一下子變得索然無味。正難熬著，奶奶說，舅爺要來家了。我們十分高興，盼望著他早點到。
舅爺是個畫家，聽奶奶說，他的名氣老大，在國外辦過畫展。但我們翻看他的畫集，卻并不佩服他，他的畫簡單極了，每幅畫都懶得去畫滿，往往就是那么幾塊幾筆水墨，那螞蚱，似乎并不就是螞蚱，那小魚，似乎并不就是小。我們當時就嗤地笑了，覺得跟我們的畫差不多呢。于是乎，我們就不敬而遠之了，隨便著和他對話，纏他講城市的故事，日子也覺得有些生氣。一天，他提出要出外作畫去，大雪天里，天地一片兒白，有什么可畫的呢？我們很有兒分（），更有了幾分好奇，便鬧嚷嚷地跟他了去。
山包上雪很厚，什么凹的凸的地也沒有了；樹上，也沒有一片葉子。這里有什么可畫的呢？舅爺揀著一塊石頭坐下，瞇縫了那雙眼睛，左看看，右看看，看遠又看近。足足半個時辰，才拿出畫夾開始畫起來了。我們一眼一眼看，看著看著，果然天地單調，畫面更單調。
“單調極了，”我們說，“我們給你尋些能畫的色彩吧?！?br /> “找些什么色彩呢？’
“譬如梅花，那花是多么紅呢!”
“去吧，舅爺?shù)戎銈儗碜蠲赖臇|西?！本藸斝α耍撐覀冃⌒娜?。
我們跑去了，先是到了東邊，那是一漫斜坡，稀稀地站著幾株柿樹，如今光裸裸的，沒有一顆紅艷艷的果子，鐵似的枝條襯在雪里，似乎在作著沉思。再往遠去，也是一片灰白。
我們又跑到山包西邊，心想這兒一定是會有梅的，因為長著許多樹。但是，我們細細地在找了，并沒有什么梅的，甚至連別的什么顏色的東西也沒有。我們一下子都癱在雪窩里，覺得這冬天里，實在是沒有什么可畫的色彩了，一時之間，又覺得舅爺可笑：連色彩都沒有，還談得上什么美嗎？真后悔不該這么跑了山包的幾面坡，更后悔跟著舅爺?shù)竭@里來呢。
我們轉回到舅爺那兒，十分（），他竟已畫了四張畫，看見了我們，說；“孩子，尋到了嗎？”
“什么也沒尋到，只是白的?！?br /> “好了，找到了。”
“白的有什么意思？”
“你們想想，天是什么，天是云，云是什么，云是蒸氣，蒸氣是什么，蒸氣是水，水是什么，水是白的。天上地下，哪一樣不是白色的呢？白色是最美的色彩呢！”
“那么說，”我們一時（）了，“什么東西里，什么時候難道都有美嗎？”
“對了，孩子！美是到處都有的，但美卻常常被人疏忽了。你們總是尋那大紅大綠，可紅得多了，使你煩躁，綠得多了，使你沉郁，黃得多了，使你感傷，只有這白色是無極的，是豐富的，似乎就無極得無有，豐富得荒涼了呢。”
我們都啞然笑了，雖然聽得并不甚明白，但畢竟慚愧起來，而且自那以后，愈來愈加深了理解，深深地后悔辜負了多少個冬天，使多少個美好的東西毫無意義地無知地消磨過去了。
（選自《賈平凹散文精選》，有刪改）

請依據(jù)文章《訪梅》的內容，在下面括號里填寫合適的語句。
聽說舅爺來家，我們高興地盼望→（）→跟隨舅爺并看他作畫，我們覺得畫作單調→（）→聽舅爺講白色是最美的色彩后，我們慚愧起來

材料一：
《科學》雜志：機器學習究竟將如何影響人類未來的工作？
近幾十年來，數(shù)字計算機已經改變了幾乎所有經濟部門的工作，我們正處于一更迅速轉變的開始階段，但關于機器學習對勞動力和經濟的具體影響的認識并未確定。目前一些工作的一部分適合機器學習，而其他部分還不適合。因而，機器學習對勞動力和經濟的影響還是有限的，還沒有像有些人宣稱的那樣——會迎來“工作的終結”。
我們認為，當下關于機器學習可能對勞動力和經濟產生影響的討論，應該從兩個基點出發(fā)：第一，我們離通用人工智能還很遠；第二，機器不能完成人類的全部任務。可以預測，在機器學習日益滲入應用領域的過程中，剩下不適合機器學習的任務將會激發(fā)人類激發(fā)這些方面的能力，使新的工作成為可能。由于機器學習迅速發(fā)展，可能將對經濟產生很大的破壞性：機器學習既產生贏家，也產生輸家，即每當機器學習跨越一個門檻，在某個任務上比人更具成本效益時，企業(yè)為了利潤最大化，將越來越多的用機器代替人工，這必將轉移勞動力需求，重組行業(yè)。這需要引起我們高度重視。
就目前而言，創(chuàng)建一個計算機程序仍需要很多人的編程過程，但在一些領域這個復雜而成本昂貴的工作正逐漸用訓練有素的機器學習來完成，機器學習已經產生比人類程序員更精確可靠的程序（例如人臉識別和信用卡欺詐檢測），大大降低了程序設計和維護的成本，相關行業(yè)的就業(yè)形勢正開始受到沖擊。
（節(jié)選自雷鋒網）
材料二：
學習是人類的一種重要智能行為。機器能否像人類一樣具有學習能力呢？1959年，美國的塞繆爾設計了一個下棋程序，該程序具有學習能力，它能在不斷對弈中改善自己的棋藝，4年后，該程序戰(zhàn)勝了設計者本人。又過了3年，該程序戰(zhàn)勝了美國保持8年不敗的冠軍。
目前，機器學習已經有了十分廣泛的應用，如：數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、語音和手寫識別、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、信用卡欺詐檢測、DNA序列測序、證券市場分析和機器人運用等。
（節(jié)選自百度百科詞條《機器學習》）
材料三：
2017年12月7日，是國際象棋界里有里程碑意義的一天，但這并不是計算機擊敗人腦，而是谷歌的AlphaZero程序擊敗了Stocckfish8程序。Stockfish8是2016年全球計算機國際象棋冠軍，運用的是幾百年來積累的人類國際象棋經驗，再加上幾十年的計算機國際象棋經驗，每秒計算7000萬次。相較之下，AlphaZero每秒只計算8萬次，而且寫程序時完全沒教它任何國際象棋規(guī)則，它連基本的起手走法都不會！AlphaZero完全是運用最新的機器學習原理，通過不斷和自己下棋來自學，而后在與Stockfish8的100場比賽中贏了28場平72場。AlphaZero沒有向任何人學習，許多獲勝走法和策略對人類來說完全是打破常規(guī)的，可以說創(chuàng)意十足，令人叫絕。那么，它用了多久才準備好和Stockfish8對局，而且發(fā)展出天才般的能力？答案是4個小時。只用4個小時，就在國際象棋這項人類智慧的絕頂游戲中所向披靡，令人驚嘆！
（節(jié)選自瓦爾·赫拉利《今日簡史》）

材料一：
《科學》雜志：機器學習究竟將如何影響人類未來的工作？
近幾十年來，數(shù)字計算機已經改變了幾乎所有經濟部門的工作，我們正處于一更迅速轉變的開始階段，但關于機器學習對勞動力和經濟的具體影響的認識并未確定。目前一些工作的一部分適合機器學習，而其他部分還不適合。因而，機器學習對勞動力和經濟的影響還是有限的，還沒有像有些人宣稱的那樣——會迎來“工作的終結”。
我們認為，當下關于機器學習可能對勞動力和經濟產生影響的討論，應該從兩個基點出發(fā)：第一，我們離通用人工智能還很遠；第二，機器不能完成人類的全部任務?？梢灶A測，在機器學習日益滲入應用領域的過程中，剩下不適合機器學習的任務將會激發(fā)人類激發(fā)這些方面的能力，使新的工作成為可能。由于機器學習迅速發(fā)展，可能將對經濟產生很大的破壞性：機器學習既產生贏家，也產生輸家，即每當機器學習跨越一個門檻，在某個任務上比人更具成本效益時，企業(yè)為了利潤最大化，將越來越多的用機器代替人工，這必將轉移勞動力需求，重組行業(yè)。這需要引起我們高度重視。
就目前而言，創(chuàng)建一個計算機程序仍需要很多人的編程過程，但在一些領域這個復雜而成本昂貴的工作正逐漸用訓練有素的機器學習來完成，機器學習已經產生比人類程序員更精確可靠的程序（例如人臉識別和信用卡欺詐檢測），大大降低了程序設計和維護的成本，相關行業(yè)的就業(yè)形勢正開始受到沖擊。
（節(jié)選自雷鋒網）
材料二：
學習是人類的一種重要智能行為。機器能否像人類一樣具有學習能力呢？1959年，美國的塞繆爾設計了一個下棋程序，該程序具有學習能力，它能在不斷對弈中改善自己的棋藝，4年后，該程序戰(zhàn)勝了設計者本人。又過了3年，該程序戰(zhàn)勝了美國保持8年不敗的冠軍。
目前，機器學習已經有了十分廣泛的應用，如：數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、語音和手寫識別、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、信用卡欺詐檢測、DNA序列測序、證券市場分析和機器人運用等。
（節(jié)選自百度百科詞條《機器學習》）
材料三：
2017年12月7日，是國際象棋界里有里程碑意義的一天，但這并不是計算機擊敗人腦，而是谷歌的AlphaZero程序擊敗了Stocckfish8程序。Stockfish8是2016年全球計算機國際象棋冠軍，運用的是幾百年來積累的人類國際象棋經驗，再加上幾十年的計算機國際象棋經驗，每秒計算7000萬次。相較之下，AlphaZero每秒只計算8萬次，而且寫程序時完全沒教它任何國際象棋規(guī)則，它連基本的起手走法都不會！AlphaZero完全是運用最新的機器學習原理，通過不斷和自己下棋來自學，而后在與Stockfish8的100場比賽中贏了28場平72場。AlphaZero沒有向任何人學習，許多獲勝走法和策略對人類來說完全是打破常規(guī)的，可以說創(chuàng)意十足，令人叫絕。那么，它用了多久才準備好和Stockfish8對局，而且發(fā)展出天才般的能力？答案是4個小時。只用4個小時，就在國際象棋這項人類智慧的絕頂游戲中所向披靡，令人驚嘆！
（節(jié)選自瓦爾·赫拉利《今日簡史》）