quando ero un bambino il mio libro preferito era
chiamato il grande salto non so come
molti di voi hanno visto o sentito parlare di
grande salto ma è stata una grande storia
un re che è stato in grado di saltare fino in cima
del suo castello in un unico limite
un giorno il re ebbe l’idea di avere un
concorso e dare un premio a nessuno di
i suoi soggetti che potrebbero renderlo grande
salta in modo che lui abbia detto loro e hanno provato tutti
e tutti loro non sono riusciti a farlo e io
pensa che i Kings si sfidano sul fare
quel grande salto è davvero lo stesso
approccio che dovremmo prendere con
intelligenza artificiale perché non c’è
così tanto clamore su artificiale
intelligenza così tanto in gergo e promesse
avvertimenti e e davvero non lo sappiamo
che cos’è l’IA o cosa fa, quindi non possiamo
fare quel grande salto di comprensione in
intelligenza artificiale e come può
cambia le nostre vite forse per il meglio
forse in peggio non lo sappiamo ancora io
non sono un ingegnere o matematico come
qualcuno che è immerso nel digitale e
i social media ho ritenuto che fosse imperativo
che ho cercato di ottenere un controllo su IA
perché sta avendo un profondo impatto su
tutte le nostre vite, che lo sappiamo o
no e questo diventerà solo di più
e sempre più di un impatto nel tempo
va avanti così quello che volevo fare oggi è
condividere il mio viaggio di scoperta provare a
spiegare e semplificare alcune delle
concetti intorno all’IA per dare tutto
di te un po ‘meglio
comprensione di dove siamo e dove
potremmo essere diretti ai non è una novità
concetto è iniziato negli anni ’50 in realtà
un informatico di nome John McCarthy
coniato il termine e stava cercando di
trovare un modo per ottenere la macchina
per risolvere i problemi più come la strada
gli umani lo fanno , ho pensato se lo avessi fatto
capire e tornare alle radici di
AI Devo trovare un modo per tornare a
gli anni ’50 per cercare alcuni indizi e e
Sono andato lì e ho trovato questa la magia
8-ball molti di voi lo riconoscono è tutto
era un giocattolo popolare e quello che hai fatto è
hai fatto una domanda alla magica 8-ball
e a volte ti dava una risposta
era una risposta davvero criptica, ma lo era
una risposta comunque e improvvisamente
colpiscimi la magia 8-ball è una forma precoce
di AI l’unica differenza di dati che non ha
avere tutti i dati in modo da non importa quante
volte ho chiesto domande che non poteva
migliorare l’ intelligenza artificiale di IA è
tutto su previsioni e davvero quello è
che cosa fosse la 8-ball magica , così è stato
artificiale sì ma non intelligente ora
i bambini imparano assorbendo il mondo
intorno a loro
i modelli di imitazione che fanno
ipotesi e poi adattano i robot
apprendi più o meno allo stesso modo dei bambini
all’inizio una macchina o un’IA è a
molto come un bambino e quello che fa è
assorbe il suo mondo solo il suo mondo è fatto
di dati i dati che forniamo così
numeri immagini parole e ne usa le sue
algoritmi che è un termine che tutti noi ascoltiamo
è tutto il tempo in tutto l’algoritmo
è una serie di passaggi che usiamo a
macchina utilizza per risolvere un problema e
prova a trovare schemi e quindi a prevedere
quale sarà la risposta giusta con il
la migliore probabilità statistica ed è
davvero semplice più dati hai il
migliori previsioni statistiche e così via
hai risultati migliori ne abbiamo tre
tipi di dati perché siamo finiti
sopraffatto dai big data e poi dai tre
i tipi sono dati strutturati che penso
tutti voi avete familiarità con strutturato
i dati sono come numeri o
cosa entra in una tabella dati non strutturati
quelle sono cose come le parole che diciamo
o il testo e una mail o un post sul blog
immagini video di dati non strutturati o
dati non strutturati e quindi abbiamo semi
dati strutturati e questo è tipo in
tra i due di quelli così il numero
di follower che potresti avere su Twitter come
un esempio di dati semi strutturati questi
giorni perché i computer sono più veloci e
più veloce e hanno più elaborazione
potere e possiamo immagazzinare grandi quantità di
informazioni nel cloud non queste
nuvole lassù ma quella nuvola siamo
in grado di interpretare e elaborare di più
cose così oltre i tavoli che possiamo interpretare
parlare che si chiama linguaggio naturale
elaborazione e anche ciò che vediamo che è
chiamato machine learning ma lo siamo
entrare in gergo e voglio fare un passo
indietro e guarda qualcosa di semplice
qualcosa che tutti sapete che è la ricerca
ora la ricerca è la cosa numero uno che facciamo
online infatti il 92% di tutti i nostri
le esperienze iniziano con la ricerca di Google
usa qualcosa intendo che non lo sei
sorpreso che usa l’intelligenza artificiale per alimentare il suo
algoritmo semantico e semantico
l’algoritmo comprende la relazione
tra le parole quindi sa per esempio
che John Smith è probabilmente una persona e
è l’interfaccia di conversazione non solo
capisce che John Smith è una persona
ma comprende la relazione
tra quel nome e pronomi personali
che lo descrivono si può provare questo a
casa
poi aprire il browser aprirà
Chrome clicca sul microfono lì e
chiedigli una domanda chi è il Primo
Ministro del Canada domanda abbastanza facile
conosciamo tutti la risposta a questo e ad esso
dirà che il primo ministro del Canada è
Justin Trudeau quindi apre una nuova scheda
e dire chi è sposato con chi non lo è
Justin Trudeau si sposa con ma chi è lui
sposato con e dirà che è sposato
a Sophie Gregoire Trudeau quindi si aprono
una terza scheda e dì quanti bambini fanno
loro hanno e dice quanti bambini
loro hanno e puoi farlo per forse
una o due altre schede prima di Google
si rompe
è molto bello in molti modi
perché Google comprende il nostro contesto
giusto ma è anche un po ‘ spaventoso
perché Google comprende ciò che vogliamo
che tipo di ci fa e in tal modo è
iniziando a costruire la fiducia che stiamo iniziando
fidarsi ora ai è solo buono come
i dati che i dati vengono nutriti in modo da pensare
dati come versione AI di un ottimo pasto
e puoi avere un set di dati che è
pieno di cibo spazzatura o più sano
le opzioni ora immaginano se hai un dato
set che è fatto di hamburger grassi
patatine fritte e bibite contro uno che è
composto da insalate biologiche che fai tu
pensa sia meglio la risposta è
dipende da cosa lo stai usando per questo
se per esempio quei dati unti fritti
set è usato per costruire un’app che è
cercando di farti mangiare al fast food
ristoranti è quello che vuoi usare
ma il punto non è né uno di quelli è
completo perché non è rappresentativo
di una popolazione più ampia e da dove iniziamo
per mettersi nei guai con questo è quando
si riduce a cose come il viso
riconoscimento perché la qualità di
le previsioni dipendono dalla qualità e
la varietà di dati e altro
ci sono troppi pregiudizi ed errori e a
la mancanza di diversità dei dati è il motivo per cui Alexa e
Assistente Google sta avendo problemi
comprendere le richieste in modo accentato
Inglese o perché facciale di Amazon
l’app per il riconoscimento corrispondeva a 28 membri degli Stati Uniti
Congresso alle foto segnaletiche di condannati
I criminali so che è piuttosto spaventoso e
dobbiamo farlo bene, perché se
è un’applicazione per il riconoscimento facciale
vite innocenti potrebbero essere influenzate
La Cina adesso sta facendo quello che stanno facendo
stanno testando un paio di occhiali che
la polizia indosserà per identificare
sospetti su strade trafficate che suona a
molto come un server
e siamo stati qui a Toronto al
I ricercatori dell’Università di Toronto sono
cercando di contrastare ciò e cosa
stanno facendo sta usando qualcosa
chiamato apprendimento contraddittorio per insegnare il
AI per identificare l’immagine di qualcosa
dire una tartaruga e poi regolarne alcuni
pixel in quello per ingannare il suo algoritmo
per identificarlo come qualcos’altro
e quello che hanno fatto è che hanno un’intelligenza artificiale
identificare una foto di una tartaruga come a
foto di una pistola ora se mostri umano
Esseri quelle stesse due foto qualcuno
quello fu aggiustato e il primo noi
non posso dire la differenza ma vedresti
come i campi di battaglia tra
Stati di sorveglianza e facciali
il riconoscimento e l’imbroglio facciale sono
iniziando a prendere forma
Il MIT è uscito con un interessante
sperimentare dove hanno usato un set di dati di
personalità psicopatiche da creare
qualcosa chiamato Norman Norman è un
IA deviante e prende il nome da Norman
Bates da psico e se vedi Norman
online non prenotare un hotel ma oltre tutto
questi modelli statistici perché Norman
e tutti gli altri predittivi
tecnologie che stanno usando
gli scienziati si stanno muovendo in ciò che viene chiamato
incarnato imparando ciò che è incarnato
l’apprendimento incarnato va fuori
del laboratorio e assume un aspetto imprevedibile
ambiente come il mondo che ci circonda
società nella Silicon Valley open AI
stanno insegnando a un braccio robotico di afferrare
oggetti di varie forme e dimensioni
pesa più o meno allo stesso modo di noi
imparare a fare presa su facebook ha creato due BOT
hanno creato un punto turistico e una guida
bot e avevano chiesto il posto turistico
le domande del bot di guida per scoprire se
potrebbe aggirare New York
con successo e lo ha fatto che non lo sono
certo di quanti ne hai mai sentito parlare
Google duplex che è di Google
applicazione a comando vocale così Google
duplex chiama business hair salons e
ristoranti per prenotare le prenotazioni
o fissare un appuntamento
e sembra davvero completo con
le pause e le disfluenze del linguaggio sono quelle
quei ronzii e ahh che tutti noi
associare con gli umani, infatti, le persone
dall’altra parte non sapevano che fossero
parlando con una macchina
ora Google dopo l’eccitazione catturato a
un sacco di flack per quello e nel suo secondo
iterazione Google duplex ha dovuto identificare
come assistente vocale digitale come
molti di voi hanno visto Sophia il robot
così Sophia il robot che fa un sacco di
sono state interviste pubblicitarie con i media
ad un appuntamento con Will Smith e tipo di
sembra reale ma Sophia non è senziente
anche se dice che ha sentimenti è
appena programmato per rispondere a un intero
un sacco di diversi comandi così per
esempio se hai fatto una domanda a Sophia
quello che Sophia farà è e io non ci sto
riconoscimento Lille e dargli un po ‘
sorridi proprio come noi, quindi pensiamo che sia così
umano ha detto la testa dell’IA di Facebook
Sophia è davvero solo fumo e specchi
ma Sophia ci dà uno sguardo dentro
il nostro futuro tutti questi esempi Sophia
duplex i bot di cui ho parlato
Facebook quelli sono esempi di
singolo intelligenza artificiale stretto
scopo AI e cosa significa che è
intelligente ma è davvero bravo a fare solo
una cosa ora molti di noi quando pensiamo
di IA non pensiamo a un unico scopo
perché non è proprio così spaventoso
ciò a cui pensiamo è qualcosa chiamato
intelligenza generale artificiale e
questo è davvero ciò che è rappresentato in un sacco
di film e fiction e cos’è un GI
intelligenza artificiale generale è
quando le macchine possono fare un sacco di
cose diverse non solo un obiettivo e
iniziano ad essere più come noi e e
la domanda è che diventeranno
cosciente e si sa che nessuno sa
la risposta a questo ora c’è un
start-up nella Silicon Valley che è
insegnare macchine non solo per fare
predizioni ma per capire concettuale
pensando e ragion per cui sta iniziando a farlo
approccia l’intelligenza generale artificiale
in un altro modo ci fonderemo
con le macchine
forse Elon Musk parla di un neurale
pizzo che è una connessione tra i nostri
corpi e cervelli e computer
si spera possa fornire una vita migliore
e una volta non è qui ma non è quello
lontano se pensi ai pacemaker
e impianti cocleari e come macchine
iniziare a suonare come noi sempre di più e
in alcuni casi assomigliare a noi e darci
risposte più veloci di altre persone
potrebbe iniziare a fidarsi dei BOT di più
la gente e ora pensaci se lo sei
nella tua auto e un passeggero contraddice
le tue indicazioni su Google Maps chi sei
crederai che metta la domanda come
possiamo coesistere in un mondo con le macchine
e e quali tipi di relazioni sono
avremo con quelle macchine che è
davvero l’argomento di qualche ricerca sono io
facendo adesso perché ha un potenziale
per rendere la vita davvero davvero incredibile o
davvero molto male, per esempio, facciamo noi
insegnare ai bambini ad essere educati con le macchine
quando stanno chiedendo una richiesta, diciamo
hey hai bisogno di dire per favore e grazie
tu e se lo facciamo, stiamo crescendo a
generazione che non può dire al
differenza tra dire persone e a
blender per esempio ora in questo momento Google
l’assistente e Alexa hanno entrambi le impostazioni
che ricompensano i bambini quando sono educati
chiedendo loro domande in modo da avere un
la situazione dei BOT che disciplinano i bambini
ci fidiamo di loro per farlo e come è questo
andando a influenzare tutti i nostri interpersonali
le relazioni c’è anche il modo di
lavoro e tutte le interruzioni stiamo andando
affrontare nel prossimo forse cinque a dieci
anni in cui tanti posti di lavoro sono sfollati
dalle macchine e non sono solo i lavori
potresti pensare di guidare camion o dentro
fabbriche il suo lavoro educato così il marketing
avvocati ragionieri radiologi
come faremo per riqualificare le persone è
che un lavoro per il governo è un lavoro
per l’ educazione è un lavoro per il
settore privato o per tutti e tre è
qualcosa che dobbiamo pensare a max
Tegmark è un professore al MIT e lui
ha scritto una fine favolosa e affascinante
tipo di libro spaventoso chiamato vita 3.0 e
in esso pone alcune sfide molto impegnative
domande così lui chiede e qualcosa a
considerare è etico schiavizzare a
la superintelligenza è una macchina senziente
fare le nostre offerte e cosa succede se
quella macchina sveglia ancora più cambiamenti
i suoi obiettivi e diventa il nostro maestro e
è per questo che dice che è così importante
che quando parliamo di artificiale
l’intelligenza la pensiamo come qualcosa
chiamato AI utile sapere cosa
l’AI benefica fa è prendere nel nostro
morale la nostra etica i nostri valori e i nostri
scopo e chiede a quelli difficili
domande in modo che lo sappiamo come AI
continua a essere sviluppato ci sarà
un posto per le persone e dice che abbiamo bisogno
per costruire questo in AI ora perché nel
futuro sarà troppo tardi ma torneremo a
il grande salto che ho detto a tutti fallito
arrivare in cima al castello ma
non è vero che un ragazzino sia stato in grado di farlo
arrivare in cima al castello e lui
capito un modo davvero davvero nuovo di
facendolo come ha fatto lui si è alzato
lì saltando su un passo alla volta
e penso che sia davvero lo stesso
approccio che dobbiamo prendere con artificiale
intelligenza perché c’è una meraviglia
potenziale là fuori per curare la malattia o
forse scintilla creatività ma il contrario
è anche vero e non possiamo solo seppellirli
la testa sotto la sabbia finta che non lo fa
esistere e poi svegliarsi tra qualche anno
un mondo che non riconosciamo più di cui abbiamo bisogno
per essere intelligenti dobbiamo essere critici e
dobbiamo essere aperti e dobbiamo chiedere
come farà un intelligenza artificiale influenzare il nostro lavoro e la vita
e abbiamo bisogno di mantenere apprendimento su di esso
e cosa può diventare
cosa potremmo diventare ma dobbiamo fare
è un passo a
tempo grazie
[Applausi]
chiamato il grande salto non so come
molti di voi hanno visto o sentito parlare di
grande salto ma è stata una grande storia
un re che è stato in grado di saltare fino in cima
del suo castello in un unico limite
un giorno il re ebbe l’idea di avere un
concorso e dare un premio a nessuno di
i suoi soggetti che potrebbero renderlo grande
salta in modo che lui abbia detto loro e hanno provato tutti
e tutti loro non sono riusciti a farlo e io
pensa che i Kings si sfidano sul fare
quel grande salto è davvero lo stesso
approccio che dovremmo prendere con
intelligenza artificiale perché non c’è
così tanto clamore su artificiale
intelligenza così tanto in gergo e promesse
avvertimenti e e davvero non lo sappiamo
che cos’è l’IA o cosa fa, quindi non possiamo
fare quel grande salto di comprensione in
intelligenza artificiale e come può
cambia le nostre vite forse per il meglio
forse in peggio non lo sappiamo ancora io
non sono un ingegnere o matematico come
qualcuno che è immerso nel digitale e
i social media ho ritenuto che fosse imperativo
che ho cercato di ottenere un controllo su IA
perché sta avendo un profondo impatto su
tutte le nostre vite, che lo sappiamo o
no e questo diventerà solo di più
e sempre più di un impatto nel tempo
va avanti così quello che volevo fare oggi è
condividere il mio viaggio di scoperta provare a
spiegare e semplificare alcune delle
concetti intorno all’IA per dare tutto
di te un po ‘meglio
comprensione di dove siamo e dove
potremmo essere diretti ai non è una novità
concetto è iniziato negli anni ’50 in realtà
un informatico di nome John McCarthy
coniato il termine e stava cercando di
trovare un modo per ottenere la macchina
per risolvere i problemi più come la strada
gli umani lo fanno , ho pensato se lo avessi fatto
capire e tornare alle radici di
AI Devo trovare un modo per tornare a
gli anni ’50 per cercare alcuni indizi e e
Sono andato lì e ho trovato questa la magia
8-ball molti di voi lo riconoscono è tutto
era un giocattolo popolare e quello che hai fatto è
hai fatto una domanda alla magica 8-ball
e a volte ti dava una risposta
era una risposta davvero criptica, ma lo era
una risposta comunque e improvvisamente
colpiscimi la magia 8-ball è una forma precoce
di AI l’unica differenza di dati che non ha
avere tutti i dati in modo da non importa quante
volte ho chiesto domande che non poteva
migliorare l’ intelligenza artificiale di IA è
tutto su previsioni e davvero quello è
che cosa fosse la 8-ball magica , così è stato
artificiale sì ma non intelligente ora
i bambini imparano assorbendo il mondo
intorno a loro
i modelli di imitazione che fanno
ipotesi e poi adattano i robot
apprendi più o meno allo stesso modo dei bambini
all’inizio una macchina o un’IA è a
molto come un bambino e quello che fa è
assorbe il suo mondo solo il suo mondo è fatto
di dati i dati che forniamo così
numeri immagini parole e ne usa le sue
algoritmi che è un termine che tutti noi ascoltiamo
è tutto il tempo in tutto l’algoritmo
è una serie di passaggi che usiamo a
macchina utilizza per risolvere un problema e
prova a trovare schemi e quindi a prevedere
quale sarà la risposta giusta con il
la migliore probabilità statistica ed è
davvero semplice più dati hai il
migliori previsioni statistiche e così via
hai risultati migliori ne abbiamo tre
tipi di dati perché siamo finiti
sopraffatto dai big data e poi dai tre
i tipi sono dati strutturati che penso
tutti voi avete familiarità con strutturato
i dati sono come numeri o
cosa entra in una tabella dati non strutturati
quelle sono cose come le parole che diciamo
o il testo e una mail o un post sul blog
immagini video di dati non strutturati o
dati non strutturati e quindi abbiamo semi
dati strutturati e questo è tipo in
tra i due di quelli così il numero
di follower che potresti avere su Twitter come
un esempio di dati semi strutturati questi
giorni perché i computer sono più veloci e
più veloce e hanno più elaborazione
potere e possiamo immagazzinare grandi quantità di
informazioni nel cloud non queste
nuvole lassù ma quella nuvola siamo
in grado di interpretare e elaborare di più
cose così oltre i tavoli che possiamo interpretare
parlare che si chiama linguaggio naturale
elaborazione e anche ciò che vediamo che è
chiamato machine learning ma lo siamo
entrare in gergo e voglio fare un passo
indietro e guarda qualcosa di semplice
qualcosa che tutti sapete che è la ricerca
ora la ricerca è la cosa numero uno che facciamo
online infatti il 92% di tutti i nostri
le esperienze iniziano con la ricerca di Google
usa qualcosa intendo che non lo sei
sorpreso che usa l’intelligenza artificiale per alimentare il suo
algoritmo semantico e semantico
l’algoritmo comprende la relazione
tra le parole quindi sa per esempio
che John Smith è probabilmente una persona e
è l’interfaccia di conversazione non solo
capisce che John Smith è una persona
ma comprende la relazione
tra quel nome e pronomi personali
che lo descrivono si può provare questo a
casa
poi aprire il browser aprirà
Chrome clicca sul microfono lì e
chiedigli una domanda chi è il Primo
Ministro del Canada domanda abbastanza facile
conosciamo tutti la risposta a questo e ad esso
dirà che il primo ministro del Canada è
Justin Trudeau quindi apre una nuova scheda
e dire chi è sposato con chi non lo è
Justin Trudeau si sposa con ma chi è lui
sposato con e dirà che è sposato
a Sophie Gregoire Trudeau quindi si aprono
una terza scheda e dì quanti bambini fanno
loro hanno e dice quanti bambini
loro hanno e puoi farlo per forse
una o due altre schede prima di Google
si rompe
è molto bello in molti modi
perché Google comprende il nostro contesto
giusto ma è anche un po ‘ spaventoso
perché Google comprende ciò che vogliamo
che tipo di ci fa e in tal modo è
iniziando a costruire la fiducia che stiamo iniziando
fidarsi ora ai è solo buono come
i dati che i dati vengono nutriti in modo da pensare
dati come versione AI di un ottimo pasto
e puoi avere un set di dati che è
pieno di cibo spazzatura o più sano
le opzioni ora immaginano se hai un dato
set che è fatto di hamburger grassi
patatine fritte e bibite contro uno che è
composto da insalate biologiche che fai tu
pensa sia meglio la risposta è
dipende da cosa lo stai usando per questo
se per esempio quei dati unti fritti
set è usato per costruire un’app che è
cercando di farti mangiare al fast food
ristoranti è quello che vuoi usare
ma il punto non è né uno di quelli è
completo perché non è rappresentativo
di una popolazione più ampia e da dove iniziamo
per mettersi nei guai con questo è quando
si riduce a cose come il viso
riconoscimento perché la qualità di
le previsioni dipendono dalla qualità e
la varietà di dati e altro
ci sono troppi pregiudizi ed errori e a
la mancanza di diversità dei dati è il motivo per cui Alexa e
Assistente Google sta avendo problemi
comprendere le richieste in modo accentato
Inglese o perché facciale di Amazon
l’app per il riconoscimento corrispondeva a 28 membri degli Stati Uniti
Congresso alle foto segnaletiche di condannati
I criminali so che è piuttosto spaventoso e
dobbiamo farlo bene, perché se
è un’applicazione per il riconoscimento facciale
vite innocenti potrebbero essere influenzate
La Cina adesso sta facendo quello che stanno facendo
stanno testando un paio di occhiali che
la polizia indosserà per identificare
sospetti su strade trafficate che suona a
molto come un server
e siamo stati qui a Toronto al
I ricercatori dell’Università di Toronto sono
cercando di contrastare ciò e cosa
stanno facendo sta usando qualcosa
chiamato apprendimento contraddittorio per insegnare il
AI per identificare l’immagine di qualcosa
dire una tartaruga e poi regolarne alcuni
pixel in quello per ingannare il suo algoritmo
per identificarlo come qualcos’altro
e quello che hanno fatto è che hanno un’intelligenza artificiale
identificare una foto di una tartaruga come a
foto di una pistola ora se mostri umano
Esseri quelle stesse due foto qualcuno
quello fu aggiustato e il primo noi
non posso dire la differenza ma vedresti
come i campi di battaglia tra
Stati di sorveglianza e facciali
il riconoscimento e l’imbroglio facciale sono
iniziando a prendere forma
Il MIT è uscito con un interessante
sperimentare dove hanno usato un set di dati di
personalità psicopatiche da creare
qualcosa chiamato Norman Norman è un
IA deviante e prende il nome da Norman
Bates da psico e se vedi Norman
online non prenotare un hotel ma oltre tutto
questi modelli statistici perché Norman
e tutti gli altri predittivi
tecnologie che stanno usando
gli scienziati si stanno muovendo in ciò che viene chiamato
incarnato imparando ciò che è incarnato
l’apprendimento incarnato va fuori
del laboratorio e assume un aspetto imprevedibile
ambiente come il mondo che ci circonda
società nella Silicon Valley open AI
stanno insegnando a un braccio robotico di afferrare
oggetti di varie forme e dimensioni
pesa più o meno allo stesso modo di noi
imparare a fare presa su facebook ha creato due BOT
hanno creato un punto turistico e una guida
bot e avevano chiesto il posto turistico
le domande del bot di guida per scoprire se
potrebbe aggirare New York
con successo e lo ha fatto che non lo sono
certo di quanti ne hai mai sentito parlare
Google duplex che è di Google
applicazione a comando vocale così Google
duplex chiama business hair salons e
ristoranti per prenotare le prenotazioni
o fissare un appuntamento
e sembra davvero completo con
le pause e le disfluenze del linguaggio sono quelle
quei ronzii e ahh che tutti noi
associare con gli umani, infatti, le persone
dall’altra parte non sapevano che fossero
parlando con una macchina
ora Google dopo l’eccitazione catturato a
un sacco di flack per quello e nel suo secondo
iterazione Google duplex ha dovuto identificare
come assistente vocale digitale come
molti di voi hanno visto Sophia il robot
così Sophia il robot che fa un sacco di
sono state interviste pubblicitarie con i media
ad un appuntamento con Will Smith e tipo di
sembra reale ma Sophia non è senziente
anche se dice che ha sentimenti è
appena programmato per rispondere a un intero
un sacco di diversi comandi così per
esempio se hai fatto una domanda a Sophia
quello che Sophia farà è e io non ci sto
riconoscimento Lille e dargli un po ‘
sorridi proprio come noi, quindi pensiamo che sia così
umano ha detto la testa dell’IA di Facebook
Sophia è davvero solo fumo e specchi
ma Sophia ci dà uno sguardo dentro
il nostro futuro tutti questi esempi Sophia
duplex i bot di cui ho parlato
Facebook quelli sono esempi di
singolo intelligenza artificiale stretto
scopo AI e cosa significa che è
intelligente ma è davvero bravo a fare solo
una cosa ora molti di noi quando pensiamo
di IA non pensiamo a un unico scopo
perché non è proprio così spaventoso
ciò a cui pensiamo è qualcosa chiamato
intelligenza generale artificiale e
questo è davvero ciò che è rappresentato in un sacco
di film e fiction e cos’è un GI
intelligenza artificiale generale è
quando le macchine possono fare un sacco di
cose diverse non solo un obiettivo e
iniziano ad essere più come noi e e
la domanda è che diventeranno
cosciente e si sa che nessuno sa
la risposta a questo ora c’è un
start-up nella Silicon Valley che è
insegnare macchine non solo per fare
predizioni ma per capire concettuale
pensando e ragion per cui sta iniziando a farlo
approccia l’intelligenza generale artificiale
in un altro modo ci fonderemo
con le macchine
forse Elon Musk parla di un neurale
pizzo che è una connessione tra i nostri
corpi e cervelli e computer
si spera possa fornire una vita migliore
e una volta non è qui ma non è quello
lontano se pensi ai pacemaker
e impianti cocleari e come macchine
iniziare a suonare come noi sempre di più e
in alcuni casi assomigliare a noi e darci
risposte più veloci di altre persone
potrebbe iniziare a fidarsi dei BOT di più
la gente e ora pensaci se lo sei
nella tua auto e un passeggero contraddice
le tue indicazioni su Google Maps chi sei
crederai che metta la domanda come
possiamo coesistere in un mondo con le macchine
e e quali tipi di relazioni sono
avremo con quelle macchine che è
davvero l’argomento di qualche ricerca sono io
facendo adesso perché ha un potenziale
per rendere la vita davvero davvero incredibile o
davvero molto male, per esempio, facciamo noi
insegnare ai bambini ad essere educati con le macchine
quando stanno chiedendo una richiesta, diciamo
hey hai bisogno di dire per favore e grazie
tu e se lo facciamo, stiamo crescendo a
generazione che non può dire al
differenza tra dire persone e a
blender per esempio ora in questo momento Google
l’assistente e Alexa hanno entrambi le impostazioni
che ricompensano i bambini quando sono educati
chiedendo loro domande in modo da avere un
la situazione dei BOT che disciplinano i bambini
ci fidiamo di loro per farlo e come è questo
andando a influenzare tutti i nostri interpersonali
le relazioni c’è anche il modo di
lavoro e tutte le interruzioni stiamo andando
affrontare nel prossimo forse cinque a dieci
anni in cui tanti posti di lavoro sono sfollati
dalle macchine e non sono solo i lavori
potresti pensare di guidare camion o dentro
fabbriche il suo lavoro educato così il marketing
avvocati ragionieri radiologi
come faremo per riqualificare le persone è
che un lavoro per il governo è un lavoro
per l’ educazione è un lavoro per il
settore privato o per tutti e tre è
qualcosa che dobbiamo pensare a max
Tegmark è un professore al MIT e lui
ha scritto una fine favolosa e affascinante
tipo di libro spaventoso chiamato vita 3.0 e
in esso pone alcune sfide molto impegnative
domande così lui chiede e qualcosa a
considerare è etico schiavizzare a
la superintelligenza è una macchina senziente
fare le nostre offerte e cosa succede se
quella macchina sveglia ancora più cambiamenti
i suoi obiettivi e diventa il nostro maestro e
è per questo che dice che è così importante
che quando parliamo di artificiale
l’intelligenza la pensiamo come qualcosa
chiamato AI utile sapere cosa
l’AI benefica fa è prendere nel nostro
morale la nostra etica i nostri valori e i nostri
scopo e chiede a quelli difficili
domande in modo che lo sappiamo come AI
continua a essere sviluppato ci sarà
un posto per le persone e dice che abbiamo bisogno
per costruire questo in AI ora perché nel
futuro sarà troppo tardi ma torneremo a
il grande salto che ho detto a tutti fallito
arrivare in cima al castello ma
non è vero che un ragazzino sia stato in grado di farlo
arrivare in cima al castello e lui
capito un modo davvero davvero nuovo di
facendolo come ha fatto lui si è alzato
lì saltando su un passo alla volta
e penso che sia davvero lo stesso
approccio che dobbiamo prendere con artificiale
intelligenza perché c’è una meraviglia
potenziale là fuori per curare la malattia o
forse scintilla creatività ma il contrario
è anche vero e non possiamo solo seppellirli
la testa sotto la sabbia finta che non lo fa
esistere e poi svegliarsi tra qualche anno
un mondo che non riconosciamo più di cui abbiamo bisogno
per essere intelligenti dobbiamo essere critici e
dobbiamo essere aperti e dobbiamo chiedere
come farà un intelligenza artificiale influenzare il nostro lavoro e la vita
e abbiamo bisogno di mantenere apprendimento su di esso
e cosa può diventare
cosa potremmo diventare ma dobbiamo fare
è un passo a
tempo grazie
[Applausi]
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