GOTO 2018 • Beyond AI • Jacob Sherson

[Musica]
quindi prima di tutto vorrei
scusarsi per il leggermente inesistente
lievi che abbiamo qui spero sia
vai avanti ora va bene così così prima
tutto quello a cui vorrei scusarmi un po ‘
il titolo un po ‘ pretenzioso di bionde
Mi piace solo un paio di discorsi
sono stato qui su AI di apprendimento automatico
la mattina
a partire da Denny e anche da Wendy
ci sono questo tipo di domande che cosa è
cosa c’è oltre lo standard
metodologie che stiamo usando ora
rinforzo supervisionato senza sorveglianza
imparare qual è qual è il prossimo passo e
ciò che è così così al di là del tipo di prendere solo
questi algoritmi e implementarli
sulla nostra quotidianità di esperienze lavorative
cosa accadrà dopo e così il
argomento di oggi proverò a fare qualcosa
alcune connessioni tra il primo
un paio di discorsi Wendy e Denny e
sfortunatamente ho avuto un errore di volo quindi io
è arrivato un po ‘tardi, quindi non l’ho fatto
li vedo davvero ma ne ho visti alcuni
parla da loro quindi mi riferirò a loro
e e e e forse forse hanno parlato
su questo o qualcosa di simile così
così nel primo discorso con Denny lì
è stata questa discussione su come raggiungere
questa specie di AI generale del dominio generale
come possiamo allenarci e renderti efficiente
quadro di formazione non solo sorta di
i compiti più semplici non solo quelli visivi
compiti ma davvero qualcosa che imita
tutti i diversi ambienti che
noi siamo e i giochi sono ciò che lui ha tipo
identifica proveniente dagli studi Unity come
una delle maggiori opportunità
che ora abbiamo messo nella macchina
algoritmi di apprendimento in là e poi
avendo detto loro la fisica
motori di simulazione disponibili in modo che noi
può effettivamente iniziare ad avere completato
compiti complessi che vengono risolti in tempo reale con
potenza computazionale disponibile e quindi
e poi ci fu una specie di cambiamento
con Wendy chi ha detto che va bene
l’umano nel circuito così così dobbiamo
inizia a considerare di cosa si tratta
il ruolo dell’umano sarà in questi
interazioni quindi forse forse tu
parlato un po ‘di imitazione
apprendimento
in cui puoi dire che se usi
questi giochi in un modo in cui si lascia il
gli umani giocano a questi giochi e poi il
il computer si ispira a quello e
quindi una sorta di treni si utilizza questo
ispirazione e e quindi ciò che sarò
fare in questo discorso è cercare di combinare
quei due
quindi combinerò le caratteristiche del
i giochi e poi il concetto di umano
nel ciclo quindi la domanda di chiedere
che tipo di interfaccia è nel
futuro che dobbiamo creare per non farlo
creare intelligenza artificiale ma a
creare così ha molti nomi che ho chiamato
intelligenza ibrida
aumento in cui portiamo l’umano
nel ciclo e quindi abbiamo il meglio
di entrambi i mondi e così sarà il mio discorso
sarebbe davvero un passo indietro
e poi scoprire come lo scopriamo
quale sia la migliore delle due parole sono così
che tipo di che tipo di test facciamo
bisogno di fare ora per esaminare cosa
è che i computer sono
particolarmente adatto per oggi e
anche domani e che cosa è che a
Almeno noi umani eravamo lì che avevo una specie di
in precedenza ma anche ciò che resteremo
essere una specie di speciale e questo è un po ‘
del potenziale per questi ibridi
interfacce di intelligence e rispetto a
quei due discorsi così là per specie
diciamo i discorsi principali e i punti principali
che voglio dare e e uno di loro
è che questo AI generale del dominio generale
allenarsi con i giochi è davvero fantastico
Ho parlato un po ‘ di questo
apprendimento imitazione ed è davvero
fantastico dire che ne abbiamo solo uno
tipo di ambiente di lavoro o attività o
sfida e poi abbiamo l’umano
risolvendolo e poi a fianco di noi
avere il computer che ha molto di più
un po ‘diciamo capacità di memoria e
possiamo vedere i modelli e possiamo usare tutto
gli algoritmi avanzati per estrarre il
il meglio delle prestazioni umane e
poi a un certo punto possiamo davvero fare un passo
indietro e poi il computer ha effettivamente
imparato tutto ciò che il computer
volevo imparare e così ho indicato che lo farò
tornare a quello che può essere il caso
in molte molte impostazioni ma quando iniziamo
per entrare nel mondo reale non lo è
sempre il caso perché molto spesso noi
sarà in un ambiente in cui abbiamo
molto limitato che dice prove disponibili
quindi il costo di eseguirne uno
la durata può essere molto costosa e quindi
dobbiamo ripensare a cosa significa essere
apprendimento, perché non possiamo appena sorta di
lancia l’attuale apprendimento automatico
algoritmi di modifica in cui dici ok noi
avere un umano che gioca contemporaneamente e poi noi
avere un computer che suona a 100.000 volte
se ogni gioco richiede un giorno anche per
un computer o eseguirlo in tal caso
abbiamo davvero bisogno di avere la sfida di
il futuro, secondo me, lo è davvero
estrarre le caratteristiche da come siamo noi
impara così piuttosto che una sorta di big data
l’elaborazione potrebbe essere focalizzata su smart
elaborazione così come è che noi esseri umani
elaborare le informazioni e quindi diventa
questi salti di fede intuitivi e così via
capire quelli che è meglio è
davvero cosa cosa cosa cosa principale
la missione è molto legata al
messaggi che hai sentito se eri in
Le parole di Wendy sono la seconda cosa che io
pensare come un tipo principale di take-home
messaggio è questo se vogliamo avere
persone che contribuiscono a risolvere questi grandi
grandi sfide per scoprire cosa
significa essere umani e che cosa cosa cosa
una sorta di capacità uniche sono quindi
abbiamo bisogno di qualcosa per motivarli e
un modo è solo creare giochi che sono
divertente e poi mentre stai giocando questi
giochi divertenti quindi contribuisci anche tu
per addestrare un algoritmo di apprendimento automatico
ma il mio punto è che cercherò di farlo
fare è che se davvero vogliamo ordinare
di coinvolgere le persone, quindi vogliamo impegnarci
loro in qualcosa di più grande in alcuni
obiettivi epiche e questo è dove siamo
usando qualcosa chiamato citizen science
in cui stiamo cercando di incapsulare
questi giochi come qualcosa che risolve
nello stesso momento in cui giochi a questi giochi tu
risolvere alcune sfide globali e così via
significa che abbiamo questa missione epica
che possiamo coinvolgere i giocatori e
la cosa umana così così così prima solo a
una diapositiva su una sorta di stato di AI
macchina così in questa stanza possiamo chiamarla
machine learning e and e e così via
non è di essere abbastanza buono da scioccare
tu o qualcosa che conosco, so che non lo farei
essere in grado di scioccarti dal
introduzione di sorta della singolarità
Voglio solo menzionare una specie di mia
preferito
esempi del tipo di ciò che è stato
andando avanti nella comunità di deep learning
negli ultimi anni e questo è questo
la carta che esce dal deepmind di Google
progetto nel 2014 in cui hanno suonato
avevano un algoritmo DQ n che suonava il vecchio
i giochi di lady Atari e forse anche lui
l’ho menzionato a volte in alcuni dei suoi
discorsi che hai detto ha detto che c’è
che c’è un gioco particolare che è
chiamato breakout che è molto
illustrativo quindi in questo algoritmo in tutto
di questi giochi qui l’algoritmo è stato
appena alimentato i valori dei pixel e poi usando
l’apprendimento di rinforzo doveva imparare da
stessa delle regole del gioco e lì
è questo gioco in cui hai il
breakout e poi hai tutto questo
piccoli mattoni quindi devi colpirli
e poi ci sono i video là fuori
mostrando quanto sia fantastico così tanto
quelli che vedi potresti aver visto io
non so se hai esaminato il
carta, ma se si guarda nel documento I
pensa che questa curva qui sia davvero
affascinante perché questo è quello che
è come uno status quo dell’umano
e la macchina intelligenza di tipo
in contrasto tra loro perché
qui abbiamo circa 35 diversi
giochi che l’algoritmo dqn ha attaccato
e poi c’è una riga qui che dice
questo è il livello umano o superiore in modo che
significa che tutto quassù è cosa
gli algoritmi gestiti con pochissimo
addestramento a livello umano o superiore e
questo è davvero il modo di dire
la sfida rimanente quindi
visione pessimistica se stavo per scioccare
voi e voi non erano così educati in
l’apprendimento automatico come sei, allora potrei
dire che va bene questo è un si tratta di un unico
tempo nel genere umano giusto perché solo a
un paio di decadi o due fa questa linea
qui era tutto fino qui e noi eravamo
gli esseri supremi sulla terra e noi
ci sono una specie di persone fortunate
generazione fortunata che arriva
esperienza sorta di questa linea di arrampicata
più e più volte, più in basso e
questo è ciò che chiamiamo la singolarità
comunque così così di nuovo anche per non spaventarti
circa ma a causa ma ma per esprimere a
un paio di domande lo storico te
Saprà che Noah Harare ha messo una specie di a
un paio di possibili futuri per l’umanità
là fuori e così così uno di loro è quello
questa singolarità dell’IA
arriva e poi non c’è bisogno reale
per noi più il secondo è molto
più interessante quindi così interessante per a
dibattito su cosa pensiamo di quale tipo
di una società che vogliamo guidare in
ed è così che saremo in futuro
depositando sempre più decisioni con
l’intelligenza artificiale e piano piano prenderà il sopravvento
controllo nel senso che risolviamo ancora
alcune sfide ma è davvero il
algoritmi che stanno decidendo che tipo
di sfide che dovremmo perseguire e
così ho avuto un ho avuto un’esperienza personale
per questo ho tenuto un discorso a Copenhagen a
un paio di settimane fa, tre settimane fa
pensavo che fosse e poi stavo tornando indietro
e in autostrada e poi in alcuni
punto sulla superstrada
il sistema di navigazione ha detto di andare via
scendete dall’autostrada e guidate sul
strade Sealand molto piccole e, quindi, io
l’ho fatto fidando come sono e l’ho visto
guidato su quelle strade e poi quando ero
guidare su quelle strade che potrei guardare
i chilometri e chilometri di linea
c’era perché avevano chiuso il
tutto il paese perché c’era questo
caccia all’uomo che forse alcuni di voi hanno visto giusto
e quindi quello che è successo è stato che io
ha avuto una buona esperienza con il
algoritmo di raccomandazione e così via
significa la prossima volta che mi fiderò di nuovo
la prossima volta tra un paio d’ anni
abbiamo auto a guida autonoma, allora lo farò
anche la fiducia che l’algoritmo e lo farò
anche fidarsi di esso per trovare solo la sua strada per
io e la parte interessante è quella
a quel punto qualcosa davvero
interessante succede all’umanità perché
prima avevamo una sorta di umanesimo nel
percepire che ogni persona che noi
credo sia particolarmente unico
diciamo bene così così così ogni
la persona è unica e noi vogliamo la nostra
algoritmi per fare scelte per conto di
noi siamo il meglio di noi
ma cosa succede quando abbiamo modi o o
Traffico di Google o un sistema che è
ora gestendo tutto il self-driving
macchine e poi ho il mio personale
assistente che decide dove dovrei andare
giusto così se guido in autostrada
sappi che è bloccato quindi il migliore
la scelta per me deve essere inviata sul
piccole strade ma poi se questo sistema è
allo stesso tempo controllando
le auto di tutti gli altri anche così è
in realtà
non è la cosa migliore per fare ciò che è meglio
per l’individuo perché poi
tutto è fatto per questo a questo
tutti e tutti sono peccato giù
la piccola piantina cresce e c’è un
congestione ancora più grande lì giusto e
quindi non sembra che non lo sia
profondo ma penso che sia davvero
profondo ciò che accade lì perché noi
vedrebbe un turno in cui gli algoritmi
dovrà prendere decisioni non per conto
per conto di noi quindi cosa sarà meglio
per noi, ma cosa sarà meglio per il
intero tipo di diciamo collettivo di
gli umani e quindi è per questo che è così
profondo che quando iniziamo
depositare abbastanza ci sarà questo turno
dove non riusciamo a farlo dove il
l’unicità degli umani comincerà ad essere
attaccato così lui sta scrivendo su questo
in questo libro homo Deus se non l’hai fatto
leggerlo e poi la seconda cosa che il
ragione per cui il libro si chiama homo Deus
è questa la terza cosa che dice
quello che potrebbe succedere è che vedremo
l’aumento umano che può accadere
in cui puoi inserirti diciamo te
può estendere la tua vita se sei ricco
abbastanza forse entro un decennio o due
puoi pagare pagare abbastanza soldi e poi
puoi prolungare la tua vita di uno
decennio non diventa mortale ma puoi
fai quel decennio per decennio e questo significa
quello che sta dicendo è che ciò che può
Succede che tra qualche decennio noi
in realtà avranno visto questi ricchi
le persone si evolvono in tale misura
che non sarà più la specie
Homo sapiens ma una novità completamente nuova
specie che è questa specie migliorata
o modelli e quindi cosa accadrà in
quel futuro è che avremo il
algoritmi e poi l’ homo Babli il
persone ricche che controllano tutti gli altri
e così se sei povero non è così
bene così così quelli sono questo è solo no
ancora non l’idea è che ci sia un sacco di
discorsi spaventosi e tutto ciò che non è così
non è questo il punto, ma lo fa davvero
formula alcune domande su che tipo di
la società è ciò che vogliamo fare e
quando lavoriamo con tutti questi
algoritmi che cosa vogliamo fare
fare e, ancora, il mio punto principale è
che questa è una specie di momento unico in
che siamo in grado di prendere il controllo e possiamo
spostiamo la nostra attenzione dalla concentrazione totale
sulla creazione di algoritmi sempre di più
efficiente da mettere come quando lo dice
più l’essere umano nel ciclo e
fare sforzi consapevoli per progettare di più
e più sistemi in cui ottimizziamo
l’uso del nostro tipo di
cervello e così il conforto che ottengo
personalmente è che più ci rivolgiamo a
psicologia e lo studio dell’umano
cervello più abbiamo pensato a capire
che non abbiamo idea di cosa sta succedendo
all’interno del cervello quindi c’è così tanto
potenziale inesplorato all’interno del
cervello ho una sorta di preferito
esperimento psicologico che illustra
questo penso molto bene e questo è certo
di alcuni quindi è una psicologia
esperimento in cui hai un numero di
ingranaggi collegati e l’idea è girare
il primo in senso orario e poi il
la sfida è ciò che è la rotazione
proprietà dell’ultimo in senso orario o
in senso antiorario e così affascinante
la cosa su questo esperimento è stata quella
era un esperimento psicologico dei bambini
chi lo stava facendo digitalmente era una specie di
monitorato e si è scoperto che loro
stavano giocando in un modo particolare tutto
di loro quindi stavano solo tracciando
con il loro dito come questo qui e
poi hanno scoperto come era l’ultimo
okay e metà di voi sta ridendo bene
ora posso vedere e questo è perché tu sei
sorridendo perché sai che questo potrebbe
essere fatto in modo molto più efficiente proprio così
tu guardi questo e poi velocemente
conta se c’è un numero pari su
numero dispari e poi sai e questi
i bambini erano, naturalmente
anche non stupido quindi dopo aver giocato in giro
un po ‘hanno anche scoperto che
potresti farlo in un altro modo, ma il
cosa affascinante è che è il
istante che hanno avuto questa scoperta
questa innovazione i loro occhi hanno fatto così
quindi hanno avuto una reazione esterna al
processo verso l’interno di generare una nuova idea
e come fisico sono un quantum
fisico come fisico avrei
detto oh questo è davvero fantastico pubblichiamo
questo fino al mondo , ma ma
quello che hanno fatto loro gli psicologi
erano tutti così intelligenti e furbi
di me quindi hanno detto di fare un gioco
in cui ad un certo punto c’è una stella
apparendo qui e una fermata ecco a
punto casuale allo stesso tempo una stella
qui iniziando una stella qui e poi il
gli occhi dei bambini hanno fatto così
come questo e poi potrebbero
documento che hanno scoperto questo
linguaggio così che significa che siamo così
molto che non capiamo del
cervello umano che c’è questa connessione
tra il nostro modo di dire cosciente di
pensando e quindi il nostro modo incarnato di
pensando si, dove ne usiamo così tanti
espressioni sensoriali e non ne abbiamo idea
in che modo tutto ciò è connesso e
quindi questa ricchezza è davvero qualcosa
che possiamo chiedere sulla domanda come può
lo sfruttiamo in futuro e possiamo
questo diventa il tipo di ricchezza
di dentro di noi che interagiscono con la macchina
quindi possiamo immaginare una sorta di allenamento in
il futuro potremmo avere queste stanze
in cui ogni dipartimento di sviluppo
ha questo dispositivo che se ho
lo ha costruito e io sono quello che è una specie di
sul muro in cui questo è un indicatore
di quanto siamo vicini ad avere una nuova idea
giusto così essere in uno sviluppo
divisione in cinque o dieci anni se questo
diventa realtà potrebbe essere davvero potrebbe essere
davvero noioso perché tutto quello che stai facendo
è che stai interagendo ma
siete sempre alla ricerca fino a quel
indicatore e quell’indicatore ti dice
in realtà siamo molto vicini ad avere un
nuova idea e poi tutti sono molto di più
ispirato e poi hai ottenuto quell’idea anche
più veloce così così che è un po ‘di quello
se possiamo iniziare a imparare cosa sono tutti questi
diverse impressioni sono quindi quelle
davvero qualcosa che possiamo padroneggiare
se vogliamo farlo ora di nuovo mi dispiace
per questo è una sorta di tecnicamente
tecnicamente parlando e avendo tutto
questa specie di umano umano e liberale
genere artistico di cose e e ma ma
è molto importante per noi
capire che cosa è allora che va avanti
nelle nostre menti se vogliamo capire
che allora dobbiamo davvero seminare un’IA
i ricercatori stanno dicendo che se davvero
voglio capire quale sarà il prossimo passo di
AI dovrebbe essere quindi dobbiamo tornare indietro
alla psicologia psicologia umana e
studia psicologia e comprensione di base
molto meglio, sì, è anche un po ‘
un motivo per cui è una specie di google deepmind
il dipartimento spazza via tutto il
neuroscienziati cognitivi e non così
molte persone stanno andando dall’altra parte
in giro perché c’è così tanto
ispirazione in questo momento venendo da come
il calcolo neurale funziona davvero
questi algoritmi e quindi qui suggerisco a
breve sorta di panoramica di esso, se vuoi
a si può leggere questo libro qui che
dà una sorta di panoramica di Kahneman
il modo in cui ci pensa e così lui
pensa al cervello umano come una sorta di
avendo questo non posizioni, ma ha
una sorta di sistema uno e un sistema due
modo di pensare e il sistema in un modo
di pensare è molto veloce
incosciente queste decisioni rapide che
preso decisioni mentre noi abbiamo il sistema
anche quale è il lento che abbiamo calcolato
e e quando parliamo
l’intelligenza molto spesso diciamo dentro
un paio di decenni fa ciò che è
intelligenza qual è il supremo di
l’intelligenza umana che avrebbe posto tutti
qui fin qui giocheremo
tutto nel sistema dove diciamo il
le persone più intelligenti sono le persone
chi sono razionali le persone che possono giocare
gli scacchi o andare o qualcosa del genere può
capisco davvero tutti questi diversi
diciamo, pensiamo non solo a quattro passi
avanti forse ci sono anche quindici passi
avanti a destra quelli sono i più supremi
esseri sulla terra perché sono così
intelligente ma poi nel momento in cui noi
iniziare a ottenere algoritmi che possono fare il
stessa cosa e ancora meglio allora iniziamo
per dire bene è probabilmente molto umano
intelligenza perché giochi come questi
come andare a scacchi sono davvero fatti
idealmente per gli algoritmi del computer giusto
è regole di gioco molto semplici e quindi a
enorme spazio statale e nessun cervello umano può
tenere il passo con tutto ciò e non lo siamo
supposto che ciò che vediamo sia quello
intelligenza o diciamo artificiale
apprendimento automatico intelligenza è una sorta di
sfidare ciò che intendiamo per umano
intelligenza e facendoci una specie di
ridefinire quello in quel processo e così via
questo è questo è una sorta di per modo di dire
così abbiamo una specie di loop qui dentro
che abbiamo i computer ora davvero
tipo di molto spesso quello che vediamo nel
elementi sta prendendo il ruolo di questo
Sistema di troppo e poi quello che stiamo vedendo come
sfide per esempio due
auto a guida autonoma e tutto è
davvero per incapsulare tutto questo tipo
del processo decisionale intuitivo allora
c’è un modello che ci rende simili
fai nel subconscio e così è anche questo
dove il tipo di dominio di soffici andiamo
diciamo creatività, innovazione e intuizione
bugie e la domanda che chiediamo sort
nel mio centro è possibile fare una specie di
test sistematici e scopri di cosa si tratta
davvero che intendiamo quando diciamo
creatività intuizione e innovazione questa
è ciò che chiamiamo l’intelligenza ibrida
sorta di chiudere quel ciclo e avere il
il meglio di entrambi i due mondi e così via
cosa diventa in questa intelligenza ibrida
futuro non il futuro dell’IA ma l’ HIA
ciò che diventa importante è che noi
capire molto meglio come noi
definire le interfacce e questo torna a
il vento e il tipo di scoprire cosa
è l’interfaccia ottimale che consente
creatività umana a sorta di prosperare
e molti di voi che alcuni di voi potrebbero avere
visto questa curva qui è molto molto semplice
ed è solo una specie di dolce dolce
punto di creatività nel senso tuo
avere un sistema e poi qual è il tuo
potenziale per la creatività come funzione
di quanto sei costretto a fare quel problema
ed è un po ‘chiaro
se rendi questo estremamente vincolante
allora è quello che ti costringe e tu
in realtà non hanno alcuna scelta a sinistra e
se così è questo è qualche volta
chiamato la parte di ingegneria di dove
è tutto estremamente specifico e
questo qui sarebbe una sorta di arte in
che puoi fare tutto ciò che vuoi ma
se puoi fare tutto ciò che vuoi di nuovo
questo molto difficile sorta di essere essere
costruttivamente creativo e così c’è
questo dolce punto per cosa significa questo
interfaccia generale non abbiamo idea e
questo è quello che stiamo cercando di fare
indagare e quindi abbiamo studiato come me
detto con questo processo chiamato cittadino
scienza quindi quello che cerchiamo di fare è provare
per creare giochi che incapsulino
sfide da dire sia
sviluppo sorta di impresa complessa
sfide di sviluppo o scientifico
sfide dai livelli universitari
e quindi prova a racchiuderlo in
giochi in modo che gli esseri umani non possono senza
perché hanno una formazione ma perché
sono in qualche modo avvicinandosi intuitivamente
questo sistema da un diverso punto di
la vista inizia a risolverlo così penso
era Herbert Simon che ha detto qualcosa
come ogni problema è semplice ogni
il problema nel mondo è semplice una volta
conosci la soluzione giusta e quella giusta
è la verità che tutto il diverso
problemi davvero nell’apprendimento automatico
tutto il resto l’ ottimizzazione davvero
fa affidamento sulla cosa cruciale che tu
è necessario cambiare la tua prospettiva
quale prospettiva se si tratta di una macchina
imparando potremmo chiamarla dimensionalità
riduzione giusta quindi qual è il nostro principio
componente che ha qualcosa di simile
quindi hai questo multi-dimensionale
problema e la chiave per risolvere che
il problema è davvero quello di identificare il giusto
modi di vederlo e dire che il
giuste dimensioni in cui ciò è e così
questo è quello che stiamo cercando di trovare una sorta di
che tipo di interfaccia in grado di consentire la
che quando lo facciamo giochiamo
questa la metafora del paesaggio per un
problema di ottimizzazione posso solo vedere a
spettacolo di mani con cui molti hanno familiarità
la metafora dell’ottimizzazione per così il
paesaggio sulla metafora di un
problema di ottimizzazione va bene a metà così così così
Penso che se tu non l’ hai se tu
non fare nulla quindi lo consiglierei
tipo di prendere questa casa come un messaggio
penso che sia molto costruttivo
pensare a tutte queste ottimizzazioni
hai qualche problema con la mia sessione
è nel
mondo e poi tu definisci questi ex e
prendiamo un problema di controllo molto semplice
quindi hai due controlli diversi
variabili xey e poi per ognuna di
la X virgola Y’s hai una soluzione
dato quel punto nel paesaggio e
la qualità della soluzione è l’altezza di
quest’anno e così se hai questo
metafora qui che potrebbe essere in due
dimensioni 1000 dimensioni ma quello
significa che ogni soluzione per ogni sfida
significa solo gattonare in questo
paesaggio qui e alla ricerca di let’s
dì il punto più alto in questo paesaggio
ed è quello che tutto l’ apprendimento automatico
si tratta di dire che è solo questo
è ciò che un sacco di apprendimento automatico
è di ottimizzazione è quindi di fare questo
equilibrio tra esplorazione e
lo sfruttamento sarebbe lo sfruttamento
siediti da qualche parte e poi mi godo
in salita è molto molto efficiente e molto
molto semplice da fare, ma poi se solo io
gattonare in salita poi sarò catturato dentro
una di queste colline così grandi
sfida di tutto l’apprendimento automatico
gli algoritmi è scoprire come fare
posiziona in questo componente casuale per fare
certo che esploriamo l’intero paesaggio
e quindi la domanda che chiediamo è possibile
gli umani potrebbero scoprire la struttura di
questo paesaggio e poi la creatività
questo significa davvero fare salti nel
salti sconosciuti ma non del tutto casuali
nell’ignoto
sorta di salti qualificati verso l’ignoto
in cui fai salti con somme
avere una maggiore probabilità di successo
altrimenti se lo facessi
a caso e questo è dove possiamo
speriamo anche di ispirarci l’un l’altro
dì l’umano e gli algoritmi in
facendo tutti questi lavori così prendendo qualsiasi
problema e, e potrebbe essere così, facciamolo
tornare a un ambiente aziendale
allora diciamo ok, quindi abbiamo il
l’ingegnere di Apple e loro lo sono
progettando l’app l’iPhone 11 e loro
hanno due scelte differenti o hanno
bilanciare tra due diverse scelte
uno di loro è quello di prendere l’iPhone 10 e
quindi apportare piccole modifiche iterative a
e attenersi a ciò che sanno
significa salire sulla collina qui e poi
loro hanno l’altro che è giusto
dì okay, facciamo impazzire avere questo risvolto
almeno un breve periodo di tempo in cui
facciamo solo qualcosa di pazzo che significa
hanno appena saltano da qualche parte qui in
questo paesaggio e poi possono iniziare
per migliorare iterativamente su quello e poi
la domanda su che cosa atterra
fa terra con qualcosa che è
meglio o peggio quindi qualsiasi sfida sarà
questo equilibrio tra ciò che viene chiamato
sfruttamento esplorativo e, e così via
quindi questo è quello che usiamo come studi
per i giochi, quindi lo usiamo nei giochi e e
questo diventa multidimensionale
multi-disciplinare molto rapidamente perché
dobbiamo quindi coinvolgere tutto
queste diverse divisioni e questo ha
è stata una specie di duro lavoro per me e al
università per mettere insieme tutti questi
ed è ancora un duro lavoro da trovare
contratti per tutte queste persone ma noi
stanno provando troppe cose così ora abbiamo nella mia
tipo di gruppo di una piccola mini compagnia
dentro l’ università con dieci
sviluppatori e noi li stiamo producendo
giochi che possono essere giocati dal
comunità quindi ecco un esempio di
il primo gioco che abbiamo fatto quindi sono un
fisico quantistico ed e sto cercando I
non hanno un laboratorio nel seminterrato ad Aarhus
Sto cercando di creare qualcosa chiamato a
computer quantistico se sai cosa a
il computer quantistico è fantastico se non lo fai
finta che io parlo per 10 o 15 minuti
su quanto sarà fantastico per il
mondo se abbiamo creato un computer quantico
perché ci sarà quasi infinito
potenza di calcolo disponibile e
pretendi anche che tu ora sappia che io
quello che faccio in laboratorio è che prendo
un singolo oggetto usando una pinzetta leggera
e poi lo trasporto in giro nel
laboratorio e il problema è che proprio come
ci vedi quando raccogli qualcosa
che è un liquido viscido come questo
qui che è un atomo quantistico allora
inizia a slosh e questo ci dà errori
nel nostro calcolo quindi cosa abbiamo fatto allora
piuttosto che affidarsi esclusivamente al computer
algoritmi era quello di tracciare nel
forma di questo gioco qui e poi le persone
potrebbe giocare così la domanda è stata
possiamo usare e sfruttare l’intuizione di
persone per generare queste soluzioni
perché forse abbiamo questa intuizione per
correre con il liquido, quindi siamo in ritardo
per un incontro e abbiamo la nostra tazza di caffè
nella mano e siamo solo in esecuzione e
forse abbiamo un modo incarnato di
pensando a questi problemi che noi
potrebbe sfruttare e, quindi, un risultato
è uscito nel 2016 dove lo abbiamo pubblicato
che rispetto agli algoritmi che noi
aveva usato così bene il campo
potremmo trarre molta ispirazione da
gli umani nel giocare a questo gioco e e
quando ho iniziato questo sforzo lo faccio sempre
pensato che se creo questi giochi
forse posso averne un paio di centinaia
mille persone a giocare a questo e poi a me
sarebbe fortunato e una persona sarebbe a
genio che ha avuto qualche talento
dentro di lui o lei e vorrei trovare un
buona soluzione da quella e dalla grande
la sorpresa era quella piuttosto che trovare
quel genio abbiamo scoperto il
genio in tutti noi e questo era quello
quando abbiamo visto come gli umani giocano
hanno appena giocare il gioco radicalmente
diverso da come abbiamo codificato il nostro
algoritmi prima che così guardando
quel comportamento quasi tutti noi potremmo
prendi l’ispirazione di ogni giocatore
per un nuovo modo di fare in modo che fosse
meglio di quello che sapevamo prima così
grazie, era ora di ruotare quell’IA
videogioco o risolvere la fisica quantistica
mistero usando l’intuizione umana e così ora
la domanda è arrivata ok intuizione umana
qual è questa intuizione umana e come può
lo capiamo meglio e così
così così una delle cose che eravamo
attaccato da persone che non l’hanno fatto
come il nostro progetto, così tanto hanno detto
è un bel progetto è divertente ma
non è molto generalizzabile perché in
qualsiasi impostazione aziendale o in qualsiasi
università impostazione quanti dei
le sfide hanno un’analogia dell’acqua chiara o
qualsiasi altro diciamo fisica classica
ed energia che significa solo che abbiamo
intuito per così tanto se possiamo solo
creare giochi utili da
sfide che hanno un tipo chiaro e chiaro
di allora diciamo metafora intuitiva
allora la gamma di opzioni per quello è
molto limitato quindi per testare che noi
fatto un’altra cosa ne abbiamo creata un’altra
questo gioco e questo altro gioco lo sono
molto chiamato un gioco questo è il gioco così
quindi hai il controllo remoto del mio
sperimenta in quasi e cosa sei
il controllo è quindi l’intensità del laser
e campi magnetici in funzione di
tempo in modo che sei davvero una sorta di
gameplay è quello di trascinare queste curve in giro
e quindi premere Invia e quindi si preme
inviare e quindi questa è la soluzione
sondare in modo tale che il suggerimento venga inviato a
il mio laboratorio è eseguito nel laboratorio che prendiamo
l’immagine degli atomi contiamo come
molti atomi freddi che crei e poi
circa un minuto dopo ricevi un feedback
e ha detto okay
ottenuto così e così tanti e poi si potrebbe
mettere potrebbe continuare in quel ciclo così è
estremamente noioso e quindi bene così noi
ho bisogno di questo è il mio punto di destra
è che se vogliamo fare compiti come
questi quindi abbiamo bisogno di qualcosa di epico giusto
e così, ma quello che Filemone non era noioso
perché stavano controllando un reale
esperimento stavano facendo davvero
qualcosa a cui stavano partecipando
risolvere qualcosa ma non hanno imparato
tutto ciò che non hanno avuto alcuna intuizione
o qualsiasi cosa così questo è il questo è il
setup abbiamo le soluzioni qui che inviamo
al laboratorio e poi eseguiamo e
e quindi questo è il risultato in cui noi
prova a confrontare come gli algoritmi
serviamo così abbiamo collaborato con la
migliori imitazioni sul campo nel
campo e abbiamo detto okay in modo da ottenere remoto
controllo e i tuoi algoritmi possono ora
controlla l’esperimento che puoi ottimizzare
così così prima abbiamo fatto nulla di questo è
doveva essere 10 al 6 così abbiamo avuto
circa 2 milioni di atomi quando il mio dottorato di ricerca
gli studenti avevano finito di ottimizzarlo e
e poi i giocatori che hanno ottenuto quasi
50% in più, quindi significa che entro molto
molto poco tempo con questo accesso a questo
Interfaccia questo gioco che potevano trovare
soluzioni che i miei studenti di dottorato e io
non riuscivo a trovare durante un anno di
ottimizzazione e inoltre anche loro
trovato risultati migliori allora poi il
algoritmi teorici che abbiamo e
quindi quello che possiamo iniziare a fare ora è quello
possiamo guardare a ciò che è possibile che così così
qui è solo una sorta di istogrammi di come
l’algoritmo si comporta e come gli umani
comportarsi e quindi possiamo fare scienze sociali
statistiche su questo e quindi possiamo mostrare
qualcosa così è appena uscito in stampa
la scorsa settimana e quindi la cosa bella
questo è che ora siamo per il primo
tipo di tempo di prendere questa scienza sociale
dove studi gli umani su un enorme
scala e poi cercando di scoprirlo
qualcosa nelle impostazioni del mondo reale e così via
quello che potevamo scoprire qui era
che gli umani erano molto efficienti in
ottimizzare questo problema perché avevano
accesso alle reciproche soluzioni e così via
quello che hanno fatto è stato implementato a
algoritmo multi-agenzia che puoi
chiama ricerca adattiva in cui il meglio
agenti performanti il ​​più performante
i giocatori hanno fatto piccoli iterativi
miglioramenti e hanno tipo di fatto
sfruttamento mentre se tu fossi più lontano
in fondo alla classifica allora saresti
molto più incline a fare grandi passi
verso l’ ignoto, quindi ciò significa
collettivo
degli umani che erano alti
artisti con le prestazioni basse
significava che abbiamo ottenuto sia il
vantaggio di salire in salita e anche
quelli salta nell’ignoto e così
Ora possiamo iniziare a questo solo è una sorta di
studi ma poi possiamo iniziare a mettere
algoritmi sempre più sofisticati
e possiamo iniziare a contrastare questo e
forse quando prendiamo la nostra golosità in
quando impostiamo le impostazioni per il nostro
avidità nel nostro apprendimento automatico
algoritmi possiamo presto prendere ispirazione
da come gli umani fanno così anche io
parlato con c’è un progetto chiamato
il progetto del cervello umano dove sono
cercando di creare un cervello artificiale e
così volevano volere ottenere
insieme abbastanza neuroni che potevano
ha davvero un certo numero di neuroni quanti
abbiamo nel cervello umano e loro sono
circa ora ma ho parlato con il
i leader della squadra e loro hanno
anche se hanno assemblee che hanno
non ho idea di come mettere insieme questo sistema
architettura e per diventare umani
comportamento fuori e così una delle cose
di cui stiamo parlando con loro
fare in modo che gli umani giochino qualche gioco e poi
avere questa sorta di neurale artificiale
la rete che suona questi giochi ora è un
rete neurale artificiale ma reale a destra
quella rete elettronica che possiamo
quindi utilizzare una sorta di anello interno a
riconfigurare come l’architettura di sistema
dovrebbe essere simile in modo che possiamo iniziare a
riprodurre non i risultati ma il
comportamento degli umani così riproducente
il comportamento degli umani è davvero qualcosa che io
posso pensare è molto promettente quindi così solo
volevo anche menzionare un’altra cosa
per questo è stato uno dei nostri migliori giocatori
sistemi a microonde italiani in pensione
ingegnere e così così ha giocato
davvero bene e gli abbiamo chiesto okay così
ciò perché è che voi come si fa a giocare
questo gioco e ha detto per lui il
giocare a questo gioco era esattamente come essere
un ingegnere di sistemi a microonde perché in
30 anni di sistemi a microonde
ingegnere non ha mai capito il microonde
i sistemi vanno bene così così ha speso il suo intero
la vita non capisce che la scatola
era una scatola nera per lui, ma quello che ha ottenuto
davvero bravo era scatola nera
ottimizzazione quindi tornando a questo
ottimizzazione del paesaggio cosa lui cosa cosa
forse non lo aveva capito al momento
ma poi nelle conversazioni cosa lui
si rese conto che ciò significava esperienza
a lui quali intuizioni e sentimenti di pancia
significava per lui era quello che aveva ottenuto
acquisito l’abilità di ricordare questi
input che aveva inviato al nero
scatola
raccogliendoli insieme e in qualche modo
avendo una sorta di intuizione per cosa
questo significa per quale tipo di passaggi noi
dovrebbe prendere e quindi abbiamo discussioni
con forse con le aziende
tipo di uscire e di aver imparato
sessioni in cui prendiamo gli ingegneri
e tutti sono coinvolti in a
processo come questo e poi fare le persone
molto più consapevole di ciò che sono i
passi che vanno ad avere così ciò che sono
i passaggi lascia che ti dica di dirti un
storia di così ero in un grande
in una grande compagnia a Ulan non abbiamo
tanti di loro e non troppi
producono strumenti giocosi che puoi
mettere insieme così così così è così che parliamo
parlare con il lead developer
ingegnere tecnico di questa divisione e
e anche l’ ufficiale di sviluppo umano
e poi l’ ufficiale tecnico ha detto al mio
divisione non prendiamo mai alcuna decisione
basato su sentimenti istintivi facciamo sempre il
cosa razionale così sistema – giusto e così
l’ ufficiale per lo sviluppo umano ci ha detto
molte di queste persone vanno in pensione e
abbiamo un grosso problema perché non possiamo
non importa quanto cerchiamo di estrarre cosa
loro come lavorano la loro esperienza lavorativa
e ho detto ok bene, probabilmente
perché fai un sacco di sensazioni ma …
quindi la cultura è che non facciamo l’intestino
sentimenti a tutti
lavoriamo solo razionalmente in modo tale che significa
che se riusciamo a rendere le persone consapevoli
di tutte le scelte che stanno facendo
e fare quel tipo di adattamento in a
quadro allora forse uno che possiamo fare
le decisioni migliori diventano più informate
decisioni ma forse anche condividerle
esperienze molto meglio e sorta di
formare nuovi colleghi molto meglio
quindi penso che sia molto promettente
– A sorta di testa in quella direzione così
ecco qui c’è un altro problema che è il
ultimo dei problemi dal
scienze sociali dal naturale
Scienze di cui parlerò quindi siamo
stiamo cercando di scoprire np-hard
problemi notoriamente carini
problemi difficili che sono una specie di
queste reti di pianificazione hai questo
rete complessa hai condizioni che
devono essere soddisfatti e così come sono
solo in modo provabile, quindi non c’è
modo per trovare la soluzione migliore molto molto
in modo efficiente ma poi puoi chiedere al
domanda ci sono quali sono i migliori
quali sono i modi migliori per venire con
soluzione quasi ottimale quindi piuttosto buona
soluzioni a questi problemi e così via
stiamo cercando di fare ora è quello di esprimere
queste domande come un gioco e così via
Penso che per me sia stato almeno un
esperienza meravigliosa perché abbiamo collaborato
con alcune persone che sono state
lavorando su questo per 10 anni e e
poi abbiamo detto ok , mettiamoci dentro
Divisione boot creator game quindi il piombo
gli sviluppatori hanno fatto questo gioco e poi
lo sviluppatore principale lo stava prototipando
ulteriormente oltre per il sistema NP e noi
avere ricercatore di sistemi e np-hard
sistemi che ho detto come stai
questo come stai ottenendo così ottimi risultati
così in fretta e ha detto bene bene
guarda questo oh, quindi quello che ho fatto sei stato tu
avere ogni nodo e quindi il codice nel
livello di frustrazione come codice colore
secondo quanto sei frustrato
tutti pensando a quanto siamo stupidi, ovviamente
fallo bene ma ma così quando tu
avere il livello di frustrazione di ciascuno
uno di loro poi fai il gioco
basta cliccare il più frustrato una volta
ma ma poi hai detto in tutti gli anni
in quel particolare così in particolare
modo di esprimerlo in matematica loro
non è stato come arrivare e così è
solo non sta dicendo che abbiamo risolto
il problema completamente ma è solo
di nuovo dico che cambiando il nostro punto di vista
guarda e porta in altre prospettive
o noi stessi o la nuova competenza è possibile
davvero aiutare a tipo di visualizzare il problema
da una nuova angolazione che potrebbe renderlo molto
molto più semplice per venire con questi buoni
idee così, ma vogliamo farlo
sistematicamente e il modo per farlo
sistematicamente è ciò che stiamo cercando di
sviluppare ora è ciò che chiamiamo sociale
infrastruttura di supercollider scientifici in
che possiamo iniziare ad affrontare il
problemi che esistono nel sociale
scienze forse ne hai sentito parlare
ci sono problemi che molti dei cool
i risultati che escono dal non possono essere
riprodotti e non possono essere riprodotti
perché molte delle scienze sociali
i risultati sono basati sui laboratori in
Università occidentali e di solito
studenti di psicologia che sono i topi di laboratorio
per questi esperimenti e poi e loro
non sono così tanti in una stanza, questo significa
che è molto difficile da ottenere una sorta di
significato statistico in quelli
esperimenti quindi cosa stiamo cercando di fare
è creare una sorta di nuovo
infrastruttura in cui possiamo ordinare
uscire dalla dimensione della dimensione il
numero di persone che durano il
complessità dell’interazione
possiamo avere così portiamo questi social
la scienza mette in discussione il mondo e
e questo questo esempio di controllo del
sperimentare e trasformarlo in sociale
la scienza era una sorta di uno degli esempi
di questo e se tu così è questo
è il problema di strano che è quello
i partecipanti sono istruiti in Occidente
industrializzato ricco e democratico e
e quindi non siamo davvero così non lo siamo
davvero quando stiamo imparando qualcosa
quindi non stiamo davvero campionando dal
popolazione del mondo intero che è un altro
problema quindi cosa siamo ciò che sogniamo
è quello di creare un gioco come questo un mondo di
Gioco di Warcraft abbiamo milioni di persone
andare in giro in un mondo simulato ma
ora a differenza del mondo di Warcraft
siamo noi come i ricercatori che decidono
tutte le piccole regole del mondo che
significa ora per la prima volta che possiamo
effettivamente iniziare a attivamente e
l’ipotesi basata simula macroscopica
comportamento quindi non solo prendere qualcosa
dal reale dal mondo irreale di
giochi per computer e permettendo una sorta di okay
quindi i programmatori di computer e il
persone che vogliono fare soldi con
giochi di definire le regole, ma possiamo
in realtà fare un test in cui noi
avere una società e abbiamo un altro lato
che è quasi identico a quello e
allora questo è il modo di migliorare molto
dati e questo è un po ‘in questo mondo
ecco un punto che se vogliamo imparare
qualcosa quindi i Big Data non sono sempre
dati migliori perché i dati che non lo sono
generato con una particolare ipotesi
in mente sono anche dati confusi e così
significa che anche avere un po ‘meno
i dati quindi si arriva nel mondo di
warcraft potrebbe effettivamente essere molto
più efficiente e così è quello che siamo
provare a fare qui sono alcuni dei alcuni
dei giochi che siamo in qualche modo
lo sviluppo e il lancio qui è un gioco
che penso sia molto bello perché
è una ricerca del
emergenza e atteggiamenti verso
disuguaglianza, è davvero strano che dentro
la nostra società se prendi tutto il genere
di tutti i piccoli esperimenti di laboratorio che
puoi avere nelle scienze sociali c’è un
gioco chiamato dominio così io e Alena noi
giocherò un gioco che ho 100 corone e io
darò una lena ad alcuni di questi e poi
lei lo accetta strano x che sono ebreo
tasse allora non lo faremo nessuno di noi
ottenere qualcosa e così da tutti quelli
esperimenti si scopre sempre che se
eravamo razionali Homo economicus allora se
Ti ho dato una corona che dovresti accettare
perché una corona è più di zero
briciole giuste ma quello che vediamo sono tutti
dice alza un dito o un po ‘
così a me e dice no grazie se
Io se io se ti do una corona così su a
livello microscopico che tutti odiamo come umani
tutti noi odiamo la disuguaglianza e ancora e noi
guardare alle disuguaglianze della società
c’è tutto il tempo e quindi qual è il
base di ciò che stiamo cercando di fare
qui è per simulare una piccola società no
così tanto grande ma ora possiamo davvero
sorta di inizializzare quella società con
distribuzione ineguale della ricchezza in let’s
diciamo in due modi diversi in cui
tutti avevano una lotteria e poi
alcune persone sono alcune persone
povero è una specie di simulazione di un
aristocrazia dove siamo se sei ricco
probabilmente sei solo un fortunato figlio di a
puttana che l’ha ereditata bene e poi
un altro in cui giochiamo solo a
prima il gioco piccolo e poi quel gioco
punteggio che combina nel iniziale
ricchezza che hai che significa te
avere una meritocrazia che significa ora noi
sono stimolando l’atteggiamento verso
disuguaglianza in una società in cui c’è
una sensazione generale che se sei ricco
probabilmente lo meritavi e questo può
tipo di dirci qualcosa su questo su
quello era un piccolo svantaggio, ma poi
soso su come tornare un po ‘
attraverso i big data e ciò che è
succede in una sorta di macchina
imparando una delle cose una delle
grandi problemi nella società attuale è questo
stiamo vedendo una sorta di accumulazione di
grandi dati su un numero sempre minore di tecnologie
aziende e quindi questo è il
illustrazione una illustrazione di questo
giusto e questo è quello che questi grandi
aziende tecnologiche perché hanno così tanto
dati perché hanno così tanto
potere computazionale disponibile allora loro
può fornire servizi che sono così
specializzato così personalizzato che noi
rinunciare volontariamente più dati a loro e
diventano ancora migliori e questo significa
che possono sorta di attaccare le braccia
in tutti i tipi di aree della nostra vita e
così così questo ha portato un sacco di figo
le cose ad esso, ma è anche una democratica
problema perché stiamo vedendo così il
gli algoritmi sono in qualche modo addestrati
le reti neurali sottostanti sono una specie di
i segreti commerciali perché intendo
questo è se hai accesso a tutto il
i dati puoi addestrare quella rete e poi
puoi fornire quel servizio che significa
che è molto molto difficile per per
aziende per esempio che sono più piccole
e loro non hanno accesso a tutti
quei dati e tutte quelle intuizioni su
ciò che significa essere umani per fornire un
servizio che è una specie di complementare o
diciamo un altro face book
su tutto Google o qualcosa del genere
che può fornire un altrettanto personalizzato a
servizio a come siamo così che cosa siamo
provare a fare in un piccolo progetto è quello
stiamo provando
per fare il profilo cognitivo di Baba come
Cambridge analitico eccetto al
università e cosa stiamo provando
fare è quindi prendere alcuni dei
compiti cognitivi convalidati che sono
estremamente noioso e poi li creo
la forma di giochi e così così abbiamo preso
queste chiavi qui e poi ne abbiamo create alcune
piccoli mini giochi quindi è una raccolta di
minigiochi un’ora
la nostra visione è ora di avere il tutto
Popolazione danese e poi il tutto
la popolazione mondiale gioca con questi giochi e
che ci fornirà i dati, quindi facciamolo
diciamo alla pari con Google e Amazon
quando possiamo allora una sorta di iniziare a imparare
qualcosa sul comportamento degli umani
cosa significa essere umani e il
l’ambizione è allora quando la pubblichiamo
quindi non pubblichiamo il tuo cognitivo
profilo o qualcosa del genere ma ma
pubblichiamo questo tipo di risultati
i risultati generali di come è e così
possiamo sperare che con questo e questi
le intuizioni sono diventate molto più semplici –
diciamo se tu se lo desideri così
Ti darò un’idea, forse non è così
bene, ecco perché te lo do, ma
quindi se vuoi fare un sacco di soldi in
almeno mia moglie vuole comprarlo è un
assistente digitale dei media che
conosce e tiene traccia di tutti i nostri social media
attività e facci sapere con a
segnale di avvertimento che ora siamo in corso
manipolato va bene così quando corri
diciamo tutti su Facebook e
ti viene servito il newsfeed e
tutto ciò che sa che tipo di
algoritmi che vengono impiegati
contro di noi riconosce che i manassas fanno
vuoi essere sottoposto a quel tipo
di algoritmi e devi conoscere il
algoritmi è necessario sapere che cosa
c’è una sorta di abilità umana di molte persone
per farlo e questo è quello che siamo
cercando di provare a cercare di fare se tu
vuoi che tu possa fare il gioco è
chiamato investigatore di scienza del laboratorio di abilità noi
ha avuto una collaborazione con dr in Danimarca
su come cercare di mappare cognitivamente
la popolazione danese se vuoi
qualcosa di divertente non scientifico ancora puoi
vai al suo chiamato piuttosto su di te google
Il nuovo super filato della Danimarca e poi lo farai
entrare in questo tutti questi diversi
articoli e ed e uno di loro c’è
un documento qui dove puoi cliccare il tuo
regione e poi quando si fa clic sul tuo
regione che è nella regione Copenhagen
qui ad esempio poi vedrai sorta
di ciò che sono le abilità predominanti
quella regione e puoi anche cliccare il
gente stupida qui a ovest
costa e guarda cosa sono bravi e
stupido , quindi non è questo, voglio dire che lo faremo
metti molti più dati là dentro quando noi
impara molto di più ora è solo una chiamata a
azione per renderlo un po ‘
diciamo divertente, quindi la cosa interessante di questo
è che otteniamo una sorta di età quasi piatta
distribuzione non hanno scienziati sociali
qualcosa ho accesso a qualcosa
come questo qui flat age lo distribuisce
cade ma ma questo è perché le persone
stanno morendo qui e abbiamo una sorta di parità
anche il sesso si divide e quindi siamo veramente
campionamento diciamo che questo è su un danese
scala ma stiamo davvero campionando il
Popolazione danese in terre come questa
sì , quindi penso che sia davvero
il problema è stato dire così non è così
sfogliarlo quindi devi andare così
devi andare da solo se vuoi
vedere che tipo di cosa abbiamo fatto noi
trovato sorta di cosa sono una sorta di
personaggi d’ azione che sono più
ricorda questo okay, quindi penso di sì
avere quattro minuti e quattro minuti
e voglio solo finire con con
una cosa che penso sia davvero fantastica
e ed e urgente al momento e
è quando abbiamo parlato di cos’è
che dobbiamo migliorare in quanto
individui e come specie umana quindi
tutti parlano dobbiamo
ben la metà delle persone stanno dicendo che
bisogno di codice e le altre persone a metà
delle persone che stanno dicendo che dobbiamo essere
in grado di transizione e trasferibile
abilità e alcune persone sono single così così
ma se vogliamo fare una transizione
del nostro sistema educativo per soddisfare
il fatto che tutti i lavori che sono
qui oggi sono estremamente modificati e
e molti molti altri nuovi esisteranno
in appena un decennio da ora abbiamo bisogno di un
sistema educativo completamente diverso
e così siamo stati in giro per il
mondo e parlare con i politici
in tutto il mondo e chiedendo loro come stanno le cose
esso che si vuole giocare un ruolo in in in
finanziare il revamping completo del nostro
sistema educativo non solo educativo
sistema, ma anche un po ‘più lontano
sistema educativo e hanno detto questo
è importante ma non abbiamo soldi
perché dobbiamo negoziare anche
su vecchi assegni di vecchiaia e tutto
quindi c’è sempre qualcosa di urgente e
quindi il governo non può risolvere questo
problema quindi la domanda è come farlo
risolvere il problema per l’ umanità che io
pensare è il problema più urgente di
educare noi stessi e la nostra gioventù e così via
la nostra offerta su questo è un nuovo è un nuovo
il progetto basato sulla criptovaluta lo chiamiamo
l’economia dell’apprendimento e quindi cosa siamo
facendo è che stiamo introducendo così noi
ne ho parlato al
Assemblea Generale l’Assemblea Generale delle Nazioni Unite
un paio di mesi un mese fa e lo farà
essere un po ‘ formalmente introdotto se tutto
va bene all’incontro del g20 a Buenos
Aires un po ‘più tardi questo mese e
quindi il concetto di questo è che abbiamo un
sistema basato su blockchain nuova economia quindi
è una criptovaluta e l’idea di esso
è diverso da tutti gli altri
criptovalute e a differenza del National
Banca in cui dobbiamo davvero posizionare
fiducia in una sorta di cosa arbitraria che
diciamo che va bene un Bitcoin ha un valore
perché credo che abbia un valore o
la carta di plastica che ho in mano
ha valore perché dice la Banca nazionale
che ha valore quindi quello che stiamo provando
fare è restituire la valuta di ritorno
a quello che possiamo chiamare il gold standard a
ai vecchi tempi hai avuto l’oro e tu hai
se siamo d’accordo, l’oro è d’ oro è così
prezioso allora credi nel
valuta che hai eccetto quello
abbiamo bisogno di qualcosa di nuovo e di ciò che siamo
dire è che baseremo tutto questo
economia forse l’economia mondiale sulla
valore dell’apprendimento e così piuttosto che
estraendo nuove monete in questi educativi
monete invece di estrarli. Pike
estraendo un algoritmo estratto in
mondo prendendo nuovi moduli educativi
e quindi stiamo collaborando con il prossimo
anno spuntando con duolingo per
istanza e così l’idea è che puoi
se sei rifugiato sei straniero
paese quindi puoi imparare la lingua
e vieni pagato per questo e puoi farlo
ricomincia la tua nuova vita in quel modo
quindi è così l’idea è che è un
blockchain sorta base dell’economia è
basato in modo tale che quando tieni in mente nuove monete
poi un terzo delle nuove monete va a
lo studente un terzo va alle persone
chi ha generato l’educativo
contenuto in modo che vada nella creazione
contenuti migliori e un terzo va al
investitori che significa che ora forse per
la prima volta in cui possiamo davvero investire
educazione in modo che possiamo andare al Bill Gates
e il Warren Buffett e piuttosto che
dicendo che si sentono e probabilmente hanno
per donare soldi in cui possono investire
istruzione e questo investimento sarà un
buon investimento finchè siamo tutti d’accordo
voglio iniziare a usare queste monete e a
continuare a educare noi stessi e così
questa è l’ idea che abbiamo se il video è
fermato e abbiamo pensato di avere
qualcosa come Cinquecento milioni
dollari di investimento
per garantire e MasterCard è
discutendo con loro che saranno ordinati
di essere responsabile dell’uso di potere
per usarlo nel mondo reale, quindi questo è
solo un esempio di diciamo che ci sono
ci sono problemi là fuori e là
sono soluzioni là fuori e e noi così
Sono un consulente esterno per questo progetto
e così siamo andati siamo andati al MIT loro
sono gli esperti mondiali sulla blockchain
economia catena nera e e e e it
si è scoperto che anche se tutti loro
ingegneri del MIT sanno come
fare sistemi di blockchain nessuno di loro aveva
qualsiasi idea su cosa usarlo e questo
sorta di illustra che con questo nuovo
tecnologia e c’è un sacco di novità
possibilità che sorgono che dobbiamo aprire
il nostro orizzonte ed è per questo che questi
le abilità trasferibili sono così importanti
quando c’era il
PricewaterhouseCoopers ha fatto un rapporto e
Ho detto quali sono i tipi di abilità che
I CEO avranno bisogno in futuro
le abilità digitali e le abilità STEM erano tutte
la discesa dicendo questo non è molto
importante e questo non è il bene è
relativamente non importante ed è
relativamente relativamente facile da proteggere
mentre tutto quello che c’era quassù
difficile da raggiungere e molto molto
preziose erano le abilità trasferibili così
leadership di collaborazione e tutti questi
diverse abilità creative e questo è
perché dobbiamo prendere questi nuovi
prodotti e quindi non andando dalla finale
cosa che abbiamo così Google ha per molti
anni non ha avuto questa sequenza
strategia di dire AI prima ragione e
dì ok così in ogni caso e in
ogni aspetto abbiamo appena messo prima AI e se
mettiamo prima l’intelligenza artificiale, poi a lungo termine noi
trarranno beneficio da questo e così
c’è una discussione in nel
governo in questo momento cosa spendere
qualunque cosa diventi 180 milioni
corone che Tommy eros vuole spendere
AI e alcune persone dicono che dobbiamo
insegnare a tutti coloro che hanno una società da mettere
AI prima in modo che possano diventare migliori
e prendendo ogni situazione e posizione
Dentro di esso e ciò che cerco di dire
Tommy è per così dire che dovremmo educare i nostri
aziende e cittadini nel mettere ibrido
intelligenza prima mettendo l’umano e
prima l’ interfaccia del computer e la ricerca
fuori che cosa è tipo di interfaccia che
ci aumenterà nel modo migliore e io
penso che sia stato il mio spunto per smettere di parlare
grazie mille
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