cogito Io sono l’ ok io sarò il maggiore
Giappone, sono il CEO e co-fondatore di
cog mystics quindi questa è la mia terza startup
la compagnia e io abbiamo presentato il cinque tu
sapere per quali intelligenze artificiali
dove è aggiunto e ti guiderò anche io
tre diversi casi di studio, quindi cosa?
abbiamo lavorato sulla pratica
applicazioni di IA così ho visto questo te
so che tipo di potrebbe aver sentito parlare di questo
assolutel infatti siamo stati in giro
per un po ‘, quindi c’era un’analogia
mi ha davvero catturato, quindi hai bisogno di una crescita
I bambù cinesi hanno messo il seme
cinque anni non succede niente che tu non veda
niente e sei settimane davvero
spara ed è molto velocemente 90 piedi
alta intelligenza così artificiale anche il
Allo stesso modo, quindi se siete in prima serata
ora dove vedi guidare le auto uber
intorno a noi da soli ovviamente
alimentato da AI
ma anche questo è iniziato molto tempo fa
iniziato negli anni ’50 con Alan Turing lui
usa chiunque voglia essere uguale a
scienza del computer
ma da parte mia un geek curing è stato fantastico
quella prospettiva c’è una conferenza a
Dartmouth che è iniziato a tutto ma a tutti
che roba è grande che era un sacco di
ricerca fatta e ora è quando siamo veramente
raccogliere i benefici ora è se
il bambù sta sparando per essere 90 piedi
alto, quindi ho intenzione di parlare
applicazioni pratiche contemporanee di
intelligenza artificiale siamo in un’epoca
dove i computer hanno imparato davvero
imitano abbastanza bene gli esseri umani
vedere che possono guardare possono guardare video
per noi vedere ciò che stanno vedendo è parte
dei video che possono capire ora
puoi parlare con i computer, ne sono sicuro tutti
di te l’hai fatto con Siri
versioni destra o altri vedremo Auguro
CD era un po ‘più intelligente, ma quello è
okay, Apple alla fine ce la farà
polvere e renderlo migliore e così sono
lavorando su quella roba ma ora sui computer
hanno davvero la capacità di capire
cosa stai dicendo
interpretarlo prendendo decisioni basate su
e le terze sono pratiche veloci
i computer possono agire ovviamente
i robot che fanno lavoro hanno le auto alla guida
loro stessi è così dove siamo noi
stanno andando rapidamente a parlare un po ‘
di più sul sensing in questo momento siamo a
puntare con i computer per rilevare le immagini se
metti un’immagine in app di qualcun altro
un gatto o un cane o una persona che scia
in discesa o per alcune immersioni subacquee
i computer così come gli esseri umani
sono nella loro capacità di rilevare lo stesso
cosa con tasso di errore di parola come sono
i computer parlanti possono rilevare quello che sono
detto
traduttore di file vocali in un file di testo
e la precisione è come chiunque
altrimenti qui fuori ascolto e sorta di
comprendendo così la parola errore
le tariffe sono davvero diminuite
un’altra cosa so che questa è una grande slide
ma questo era uno dei miei co-fondatori e
Parlerò di lui è il dott. Eric vicino
naufragio alla scuola di informatica
è stato molto strumentale nella costruzione di IBM
Watson che ha vinto la sfida di Jeopardy
questo è parte del framework Watson
gli utenti di fare un profondo QA non ti preoccupare non lo sono
andando a passare attraverso ognuno di quelli
blocchi ma l’intera idea è che puoi chiedere
il computer è una domanda giusta per te
so quali sono i tre fatti che sto andando
per parlare dell’India vediamo quanti
le persone stanno bene quindi quali sono i tre
grandi fiumi in India, così come tutti noi possiamo
i nostri cervelli iniziano a lavorare in questo
direzione e pensiamo a
quello o quali sono i fiumi principali in
Pittsburgh, lo cambiamo rapidamente
le frasi sono molto simili ma noi
sintetizza in base a determinate parole chiave
e poi la stessa cosa che abbiamo tipo di cosa
quello che hanno fatto è stato che potevano farlo
insegnare al computer a essere in grado di
capire queste domande in tempo reale
in 3040 secondi ancora meno e vieni
con una risposta
quindi ora naviga attraverso i computer
avere la capacità di farlo anche e
ovviamente vivendo in Pittsburgh siamo
i pionieri vedono queste macchine intorno a noi così
questa è la prima città in cui il ruber
deciso di testare le loro auto a guida autonoma
quindi ora pensaci bene, lo sai
guidare è un compito piuttosto banale noi
le persone sono state buone per un po ‘ ma
ora i computer hanno la capacità che possono
fermare i segni quelli una cosa difficile ma
semafori Lane cambiando altro
cose che sono stati in grado di fare
padroneggiare quell’effetto ovviamente la sicurezza è un
grande preoccupazione lì, ma i computer possono fare
che ora e il mio preferito sono i computer
ho anche imparato a giocare
gioco recentemente non so se a
molti di voi lo sanno ora, ma c’era
una sfida di poker qui nel casinò e
i computer una coda il computer
effettivamente vinto la sfida che hanno fatto
meglio di qualsiasi essere umano ha fatto come parte
di quella sfida e ovviamente tutto questo
iniziato negli anni ’60 e ’70 dove ci siamo sforzati
due uffici per giocare a dama allora
ovviamente a scacchi blu intenso e poi
Watson ha vinto la sfida Jeopardy
e ora il poker è un tema così dominante, quindi se
si mettono tutti questi pezzi insieme destra
bene ora hai computer che possono vedere
le cose hanno un senso, le cose pensano e pensano
gli esseri umani analizzano molti dati voi
può risolvere molto di veramente
applicazioni davvero interessanti, ecco cosa
lo stiamo facendo con i bastoncini Cognos, ecco cosa
mi affascina , il campo dell’artificiale
intelligenza quindi parlerò
circa tre diverse applicazioni prima
uno è un po ‘tecnico è cognitivo
clustering secondo è più divertente in
spazio di vendita per le offerte cognitive e
il terzo è agenti interattivi
quello è il mio preferito in cui lo farai
presto a parlare con le macchine per venire
con panini o caffè o altro
le cose e loro serviranno come e
quando hai bisogno di capirti sapendo
le tue preferenze quindi quelle sono le tre
viaggi ho intenzione di parlare di una
un pò di sfondo penso di averlo
coperto la maggior parte della maggior parte della ricerca
che la nostra azienda è basata su viene
dalla scuola di computer Carnegie Mellon
scienza quindi questo è il mio non so se
questa è la mia terza startup, infatti, Eric
Nyberg, uno dei miei altri co-fondatori
è stato coinvolto anche presto con Lycos I
aveva una società chiamata scelta online
un’altra società chiamata Intel eon che
infatti abbiamo venduto la nostra tecnologia a Google
sia io che Eric torniamo nei primi anni ’90
abituato a lavorare per una società un’altra CMU
spin-off chiamato Carnegie group e it
che in effetti stava anche facendo un lavoro di intelligenza artificiale
anche io ero molto felice di fare un po ‘di Lisp
programmazione e programmazione in C ++ ma poi
ovviamente le tecnologie sono cambiate
da allora e lavorando al Dipartimento di
I progetti di difesa sono così grandi cose
di quali sono molte cose che facciamo
davvero molto bene è nella zona di
profonda QA Questo è quello che ho parlato
sorta di qui
ora hai addestrato i computer per essere in grado
capire le domande interpretare il
le domande trovano le risposte giuste classificate
le risposte giuste di cinque diverse
opzioni come classifico queste opzioni e
poi presentare la risposta giusta per voi in modo
prima di andare nei tre viaggi a
molte persone mi chiedono questo tipo di voi
so posso aiutare i miei affari che cosa è
la cosa fondamentale
cos’è che rende un dato problema a
buon problema da risolvere per computer o
intelligenza artificiale quindi prima cosa
i computer in realtà non sono buoni come
a meno che gli esseri umani o ciò che chiamiamo
esperti in materia li addestrano in modo da voi
davvero bisogno di persone per addestrare il
computer quindi la cosa fantascienza
che la gente parla di computer prendere
sul mondo e facendo cose sulle loro
proprio questo è davvero lontano là fuori io
Non pensare nemmeno che sta per accadere
perché alla fine sono questi
programma è programmi in esecuzione
se anche le sue reti neurali o
altre cose che sono autoapprendimento
le persone devono essere dietro per allenarsi
che un altro componente chiave per l’ IA
e fare bene è un sacco di dati proprio al
fine della giornata se non hai il bene
dati puliti è difficile per il computer
scienziati per addestrare i modelli per vedere se
sembra che i dati siano come insegnare
qualcuno la matematica è arrivata a mostrare dovrebbe
dì loro cosa sono due più cinque cosa c’è
cinque più otto e alla fine ottengono
i concetti che stanno per essere aggiunti
ottengono la moltiplicazione stessa cosa voi
mostrare loro molti dati e dire hey se a
la forma assomiglia a questa è probabilmente a
modulo ad alto rischio se un modulo è simile a questo
è uno scambio a bassa risoluzione così e così e così
avanti così per scopi assicurativi e
reclami si elaborazione danno un sacco di
il computer di dati alla fine lo ottiene e
allora è in grado di sorta di rendere
decisioni da solo più della maggior parte
cose importanti che affrontiamo quando siamo noi
parlare con le aziende e che cosa siamo noi
voglio dire loro è molto importante per
il team esecutivo e le persone da acquistare
in noi siamo scienza dei dati o cognitivi
l’informatica può davvero avere un impatto
perché se quello non è lì il
il progetto non avrà successo
da quella prospettiva quindi i tre questi
sono i tre che ho intenzione di parlare
sul cognitive clustering cognitivo
offerte e agenti di informazione cognitiva
quindi una delle maggiori sfide che
Eric era molto entusiasta di venire
in realtà da una compagnia molto vicina
qui chiamato Tye versa
Quante persone qui sanno del profondo
web scuro
questo era fantastico signore così grande come il
il web è il deep wide web è come 8/10
50 volte più grande di quella così Towers dispone
una compagnia qui e quello che fanno sono loro
raccogliere un sacco di dati su base giornaliera
circa 22 milioni di file che loro
download da reti peer-to-peer
BitTorrent tutti i tipi di reti loro
ho capito di raccogliere tutto questo
grande quantità di dati
ora immagina se sono un’azienda e ottengo
22 milioni di file al giorno potrebbero essere
Le e-mail di Hillary Clinton potrebbero essere
questo potrebbe essere il registro delle tasse delle persone
gli itinerari di viaggio sono molto audio
file di file video è molto difficile da
vagliare i dati e dare un senso
così quello che siamo stati in grado di fare con questo
con quella quantità enorme di dati a destra a
algoritmo di clustering in pratica
guarda un file guarda vari regolari
espressioni
ciò che è parte di quel file e
lo organizza automaticamente ehi eccoli qui
tutti i lotti di moduli fiscali così vediamo 1040 e
dichiarazioni fiscali e numeri di previdenza sociale
Ho intenzione di iniziare a raggrupparli
insieme o personale finanziario
informazione
quindi siamo arrivati a un punto in cui
l’ algoritmo prende automaticamente questi
raggruppa tutti questi file insieme
organizza i dati mostra che funziona
congiunzione con gli esseri umani e loro
può decomporre questi cluster
ulteriormente o possono combinare determinati
cluster insieme, se hanno bisogno di così
in questo modo cravatta versa che è proprio qui a
la compagnia locale può dare un senso a questo
quantità massiccia di dati e davvero uso
intelligenza artificiale per capire
cosa stiamo scaricando su base giornaliera
e cosa possiamo fare con queste informazioni
Ho intenzione di andare avanti e prima di muoverci
su ho intenzione di suonare un po ‘
video per voi ragazzi
[Musica]
[Musica]
e
[Musica]
grazie quindi questa è un’app basata sull’intelligenza artificiale
che abbiamo costruito per il sig. pneumatico Munroe
La Bufferin frena quindi quello che è veramente figo
su questa app infatti nel prossimo
iterazione ottiene informazioni dal
auto quindi c’è una diagnostica di bordo
il dispositivo obd del computer si inserisce la spina
dispositivo nell’auto legge il sensore
quindi se tu sei uno dei tuoi cilindri
misfiring so che non ne parli
macchine così è perfetto voi ragazzi siete tutti
aggiornato con quella roba ora così così come
appena una delle candele è
misfiring in realtà genera un errore
codice in cui è incorporato il dispositivo obd
l’auto che legge questi codici di errore e
poi dice basandoti su ciò che vorresti
per tipo di sai pianificare un servizio
appuntamento ora stiamo prendendo il chilometraggio
informazioni che stiamo prendendo servizio
registra tutte le diverse transazioni passate
quindi usando quei dati per inviarti tempestivamente
ricorda che questo sarebbe un buon momento
per ottenere nuovi freni o pneumatici negativi è
tutto essendo alimentato da artificiale
l’intelligenza è una specie di rapido modo di sapere
la cosa importante del sistema è ancora una volta
Stavo parlando di prima sta guardando
a ottenere tutti i tipi di dati così
dati di clickstream di dati di transazione se
stai andando online se sei al potere
il call center se hai inviato e-mail
eventuali dati di dati di terze parti e così via
gli algoritmi fanno ciò che è artificiale
l’intelligenza ci consente davvero di fare è
sintetizzare tutte queste informazioni bollire
giù a qual è il contenuto giusto
promozione o offerta che avrebbe senso
a voi in questo momento presentato a voi in
il formato giusto per guidare di più
entrate e più forma di fidelizzazione della clientela
per niente i risultati sono stati carini
bravo in media non so se tu a
molti di voi nuovi meritano, ma le persone lo sono
non troppo fedele
dove ottengono il loro cambio di petrolio ottengono
un coupon da Jiffy Lube o da altri posti
quindi erano soliti avere un cliente una volta
ogni due anni quindi vedi un cliente
la prossima volta che il cliente vedrà lo stesso
auto potrebbe essere due anni più tardi ora
stiamo vedendo arrivare lo stesso cliente
ogni sei mesi come e quando hanno bisogno
questa informazione è stata fenomenale
dal loro punto di vista sono in realtà
andando a saltare la Smart Force ma
questo è un così questo è l’ ultimo io
volevo parlare di questo è un esempio
il progetto su cui stavamo lavorando è
in realtà confidenziali che non volevano
usare le informazioni ma immaginatelo
cosa sarai in grado di fare e cosa AI
ti permetterà di fare in futuro è
il seguente si ottiene di fronte a
chiosco o un computer o il tuo smartphone
riconosce la tua faccia che sa
Sono Sanjay , sa che è una bella giornata
a Pittsburgh è fuori 70 gradi
conosce le mie preferenze cosa ho
ordinato in passato se viene da
fogli o metropolitana o Starbucks per quello
questione giusta e si presenta con il
giusta raccomandazione per me anche ciò che è
è davvero fantastico su queste applicazioni
rispetto a dover passare attraverso il menu di
opzioni che posso effettivamente parlare al
computer mi capisce che offrirà
me hey Sanjay vuoi il tuo
il cappuccino dice no , non ne ho voglia
un americano americano oggi o io sono nel
umore per un sottotitolo di tacchino e li faccio
selezioni mi capisce che mi dà
opzioni e quindi sono molto felice
come conseguenza di ciò, così è
sai davvero di prendere tutti i pezzi
tutte le cose che posso fare mettendolo
tutti insieme e quindi fornendo
servizi deliziosi ai clienti per
varie organizzazioni così che è un altro
uno che siamo abbastanza orgogliosi di come sono
facciamo in tempo, okay, quindi se navighi tu
guarda che cosa ci vuole per fare
domande come queste come il modo
fare
queste applicazioni funzionano così qual è il
magia dietro di esso è qui che parliamo
circa così come ho parlato di presto
ciò che è molto critico in artificiale
l’intelligenza è un buon dato che è dove
che ingeriamo dati, come ho parlato del
preferenze come quello che piace alla gente
bevi cosa gli piace avere così tu
ingerire un sacco di questi dati creati
oggetti basati su quei dati allora questo è
dove gli umani sono molto importanti
esperti in materia iniziano lì
e tagga i dati che annotano i dati
arricchire i dati renderlo più pulito farlo
fatto meglio farlo indicizzare e poi noi
costruire modelli per abbinare i dati come
la regressione ne è un buon esempio
semplice ma un buon esempio di questo e
in base a quei modelli a cui puoi iniziare
fare previsioni così una volta che hai
ricevuto ciò che chiamiamo livello Hydra
precisione e richiamo da una macchina
prospettiva di apprendimento che è quando si lascia
questi modelli sono là fuori e li lasciano
interagire con le persone in modo che le persone interagiscano
con loro e quindi quali sono i modelli
stanno guardando allo sfondo
le giuste opzioni per recuperarle
oggetti che ordinano l’oggetto e dicono a
questo punto
John sarebbe molto probabilmente chi vorrebbe più
probabilmente prendere questa offerta e correre con quello
offrire in modo tale da trascinare l’oggetto e ordinarlo
sai che fondamentalmente siamo in grado di farlo
presenta l’ offerta giusta a destra
tempo per il cliente giusto o fare bene
decisioni basate su quali sono i dati e il
i modelli ci stanno dicendo che questo è un tipo
sia come piuttosto semplice ma davvero
buon quadro che è dietro la maggior parte
i sistemi di intelligenza artificiale vanno bene così
in conclusione l’intelligenza artificiale è
davvero qui per restare
avrà un enorme impatto su di noi
ci occupiamo effettivamente di questo giorno per giorno
base Google lo usa molto anche così
era parallelo a servire vari annunci per noi
Amazon lo usa molto per fare previsioni
analisi e filtraggio collaborativo
persone che hanno letto queste cose
anche i libri sono interessati a questo o a
hanno acquistato questo sarebbe anche
interessato a questo, avremo un
molte più applicazioni come quella di I
ho parlato di dove ci sarà
chioschi intelligenti BOT topici dove se tu
vai dal tuo medico e
stai aspettando là fuori che saresti in grado
per ottenere molte più informazioni basate su a
sorta di ricerche casuali su del cavallo
web che la gente fa molto che
a volte può essere pericoloso molto di più
BOT d’ attualità con i quali interagire
sai di conoscere la tua storia e il tuo affare
con esso in modo che la superficie dove siamo
andando e sai cosa ci piace fare a
cognos Texas per abilitare molti di questi
applicazioni e davvero rendono il mondo un
un posto poco migliore democratizzando sì
quindi grazie
tu
Giappone, sono il CEO e co-fondatore di
cog mystics quindi questa è la mia terza startup
la compagnia e io abbiamo presentato il cinque tu
sapere per quali intelligenze artificiali
dove è aggiunto e ti guiderò anche io
tre diversi casi di studio, quindi cosa?
abbiamo lavorato sulla pratica
applicazioni di IA così ho visto questo te
so che tipo di potrebbe aver sentito parlare di questo
assolutel infatti siamo stati in giro
per un po ‘, quindi c’era un’analogia
mi ha davvero catturato, quindi hai bisogno di una crescita
I bambù cinesi hanno messo il seme
cinque anni non succede niente che tu non veda
niente e sei settimane davvero
spara ed è molto velocemente 90 piedi
alta intelligenza così artificiale anche il
Allo stesso modo, quindi se siete in prima serata
ora dove vedi guidare le auto uber
intorno a noi da soli ovviamente
alimentato da AI
ma anche questo è iniziato molto tempo fa
iniziato negli anni ’50 con Alan Turing lui
usa chiunque voglia essere uguale a
scienza del computer
ma da parte mia un geek curing è stato fantastico
quella prospettiva c’è una conferenza a
Dartmouth che è iniziato a tutto ma a tutti
che roba è grande che era un sacco di
ricerca fatta e ora è quando siamo veramente
raccogliere i benefici ora è se
il bambù sta sparando per essere 90 piedi
alto, quindi ho intenzione di parlare
applicazioni pratiche contemporanee di
intelligenza artificiale siamo in un’epoca
dove i computer hanno imparato davvero
imitano abbastanza bene gli esseri umani
vedere che possono guardare possono guardare video
per noi vedere ciò che stanno vedendo è parte
dei video che possono capire ora
puoi parlare con i computer, ne sono sicuro tutti
di te l’hai fatto con Siri
versioni destra o altri vedremo Auguro
CD era un po ‘più intelligente, ma quello è
okay, Apple alla fine ce la farà
polvere e renderlo migliore e così sono
lavorando su quella roba ma ora sui computer
hanno davvero la capacità di capire
cosa stai dicendo
interpretarlo prendendo decisioni basate su
e le terze sono pratiche veloci
i computer possono agire ovviamente
i robot che fanno lavoro hanno le auto alla guida
loro stessi è così dove siamo noi
stanno andando rapidamente a parlare un po ‘
di più sul sensing in questo momento siamo a
puntare con i computer per rilevare le immagini se
metti un’immagine in app di qualcun altro
un gatto o un cane o una persona che scia
in discesa o per alcune immersioni subacquee
i computer così come gli esseri umani
sono nella loro capacità di rilevare lo stesso
cosa con tasso di errore di parola come sono
i computer parlanti possono rilevare quello che sono
detto
traduttore di file vocali in un file di testo
e la precisione è come chiunque
altrimenti qui fuori ascolto e sorta di
comprendendo così la parola errore
le tariffe sono davvero diminuite
un’altra cosa so che questa è una grande slide
ma questo era uno dei miei co-fondatori e
Parlerò di lui è il dott. Eric vicino
naufragio alla scuola di informatica
è stato molto strumentale nella costruzione di IBM
Watson che ha vinto la sfida di Jeopardy
questo è parte del framework Watson
gli utenti di fare un profondo QA non ti preoccupare non lo sono
andando a passare attraverso ognuno di quelli
blocchi ma l’intera idea è che puoi chiedere
il computer è una domanda giusta per te
so quali sono i tre fatti che sto andando
per parlare dell’India vediamo quanti
le persone stanno bene quindi quali sono i tre
grandi fiumi in India, così come tutti noi possiamo
i nostri cervelli iniziano a lavorare in questo
direzione e pensiamo a
quello o quali sono i fiumi principali in
Pittsburgh, lo cambiamo rapidamente
le frasi sono molto simili ma noi
sintetizza in base a determinate parole chiave
e poi la stessa cosa che abbiamo tipo di cosa
quello che hanno fatto è stato che potevano farlo
insegnare al computer a essere in grado di
capire queste domande in tempo reale
in 3040 secondi ancora meno e vieni
con una risposta
quindi ora naviga attraverso i computer
avere la capacità di farlo anche e
ovviamente vivendo in Pittsburgh siamo
i pionieri vedono queste macchine intorno a noi così
questa è la prima città in cui il ruber
deciso di testare le loro auto a guida autonoma
quindi ora pensaci bene, lo sai
guidare è un compito piuttosto banale noi
le persone sono state buone per un po ‘ ma
ora i computer hanno la capacità che possono
fermare i segni quelli una cosa difficile ma
semafori Lane cambiando altro
cose che sono stati in grado di fare
padroneggiare quell’effetto ovviamente la sicurezza è un
grande preoccupazione lì, ma i computer possono fare
che ora e il mio preferito sono i computer
ho anche imparato a giocare
gioco recentemente non so se a
molti di voi lo sanno ora, ma c’era
una sfida di poker qui nel casinò e
i computer una coda il computer
effettivamente vinto la sfida che hanno fatto
meglio di qualsiasi essere umano ha fatto come parte
di quella sfida e ovviamente tutto questo
iniziato negli anni ’60 e ’70 dove ci siamo sforzati
due uffici per giocare a dama allora
ovviamente a scacchi blu intenso e poi
Watson ha vinto la sfida Jeopardy
e ora il poker è un tema così dominante, quindi se
si mettono tutti questi pezzi insieme destra
bene ora hai computer che possono vedere
le cose hanno un senso, le cose pensano e pensano
gli esseri umani analizzano molti dati voi
può risolvere molto di veramente
applicazioni davvero interessanti, ecco cosa
lo stiamo facendo con i bastoncini Cognos, ecco cosa
mi affascina , il campo dell’artificiale
intelligenza quindi parlerò
circa tre diverse applicazioni prima
uno è un po ‘tecnico è cognitivo
clustering secondo è più divertente in
spazio di vendita per le offerte cognitive e
il terzo è agenti interattivi
quello è il mio preferito in cui lo farai
presto a parlare con le macchine per venire
con panini o caffè o altro
le cose e loro serviranno come e
quando hai bisogno di capirti sapendo
le tue preferenze quindi quelle sono le tre
viaggi ho intenzione di parlare di una
un pò di sfondo penso di averlo
coperto la maggior parte della maggior parte della ricerca
che la nostra azienda è basata su viene
dalla scuola di computer Carnegie Mellon
scienza quindi questo è il mio non so se
questa è la mia terza startup, infatti, Eric
Nyberg, uno dei miei altri co-fondatori
è stato coinvolto anche presto con Lycos I
aveva una società chiamata scelta online
un’altra società chiamata Intel eon che
infatti abbiamo venduto la nostra tecnologia a Google
sia io che Eric torniamo nei primi anni ’90
abituato a lavorare per una società un’altra CMU
spin-off chiamato Carnegie group e it
che in effetti stava anche facendo un lavoro di intelligenza artificiale
anche io ero molto felice di fare un po ‘di Lisp
programmazione e programmazione in C ++ ma poi
ovviamente le tecnologie sono cambiate
da allora e lavorando al Dipartimento di
I progetti di difesa sono così grandi cose
di quali sono molte cose che facciamo
davvero molto bene è nella zona di
profonda QA Questo è quello che ho parlato
sorta di qui
ora hai addestrato i computer per essere in grado
capire le domande interpretare il
le domande trovano le risposte giuste classificate
le risposte giuste di cinque diverse
opzioni come classifico queste opzioni e
poi presentare la risposta giusta per voi in modo
prima di andare nei tre viaggi a
molte persone mi chiedono questo tipo di voi
so posso aiutare i miei affari che cosa è
la cosa fondamentale
cos’è che rende un dato problema a
buon problema da risolvere per computer o
intelligenza artificiale quindi prima cosa
i computer in realtà non sono buoni come
a meno che gli esseri umani o ciò che chiamiamo
esperti in materia li addestrano in modo da voi
davvero bisogno di persone per addestrare il
computer quindi la cosa fantascienza
che la gente parla di computer prendere
sul mondo e facendo cose sulle loro
proprio questo è davvero lontano là fuori io
Non pensare nemmeno che sta per accadere
perché alla fine sono questi
programma è programmi in esecuzione
se anche le sue reti neurali o
altre cose che sono autoapprendimento
le persone devono essere dietro per allenarsi
che un altro componente chiave per l’ IA
e fare bene è un sacco di dati proprio al
fine della giornata se non hai il bene
dati puliti è difficile per il computer
scienziati per addestrare i modelli per vedere se
sembra che i dati siano come insegnare
qualcuno la matematica è arrivata a mostrare dovrebbe
dì loro cosa sono due più cinque cosa c’è
cinque più otto e alla fine ottengono
i concetti che stanno per essere aggiunti
ottengono la moltiplicazione stessa cosa voi
mostrare loro molti dati e dire hey se a
la forma assomiglia a questa è probabilmente a
modulo ad alto rischio se un modulo è simile a questo
è uno scambio a bassa risoluzione così e così e così
avanti così per scopi assicurativi e
reclami si elaborazione danno un sacco di
il computer di dati alla fine lo ottiene e
allora è in grado di sorta di rendere
decisioni da solo più della maggior parte
cose importanti che affrontiamo quando siamo noi
parlare con le aziende e che cosa siamo noi
voglio dire loro è molto importante per
il team esecutivo e le persone da acquistare
in noi siamo scienza dei dati o cognitivi
l’informatica può davvero avere un impatto
perché se quello non è lì il
il progetto non avrà successo
da quella prospettiva quindi i tre questi
sono i tre che ho intenzione di parlare
sul cognitive clustering cognitivo
offerte e agenti di informazione cognitiva
quindi una delle maggiori sfide che
Eric era molto entusiasta di venire
in realtà da una compagnia molto vicina
qui chiamato Tye versa
Quante persone qui sanno del profondo
web scuro
questo era fantastico signore così grande come il
il web è il deep wide web è come 8/10
50 volte più grande di quella così Towers dispone
una compagnia qui e quello che fanno sono loro
raccogliere un sacco di dati su base giornaliera
circa 22 milioni di file che loro
download da reti peer-to-peer
BitTorrent tutti i tipi di reti loro
ho capito di raccogliere tutto questo
grande quantità di dati
ora immagina se sono un’azienda e ottengo
22 milioni di file al giorno potrebbero essere
Le e-mail di Hillary Clinton potrebbero essere
questo potrebbe essere il registro delle tasse delle persone
gli itinerari di viaggio sono molto audio
file di file video è molto difficile da
vagliare i dati e dare un senso
così quello che siamo stati in grado di fare con questo
con quella quantità enorme di dati a destra a
algoritmo di clustering in pratica
guarda un file guarda vari regolari
espressioni
ciò che è parte di quel file e
lo organizza automaticamente ehi eccoli qui
tutti i lotti di moduli fiscali così vediamo 1040 e
dichiarazioni fiscali e numeri di previdenza sociale
Ho intenzione di iniziare a raggrupparli
insieme o personale finanziario
informazione
quindi siamo arrivati a un punto in cui
l’ algoritmo prende automaticamente questi
raggruppa tutti questi file insieme
organizza i dati mostra che funziona
congiunzione con gli esseri umani e loro
può decomporre questi cluster
ulteriormente o possono combinare determinati
cluster insieme, se hanno bisogno di così
in questo modo cravatta versa che è proprio qui a
la compagnia locale può dare un senso a questo
quantità massiccia di dati e davvero uso
intelligenza artificiale per capire
cosa stiamo scaricando su base giornaliera
e cosa possiamo fare con queste informazioni
Ho intenzione di andare avanti e prima di muoverci
su ho intenzione di suonare un po ‘
video per voi ragazzi
[Musica]
[Musica]
e
[Musica]
grazie quindi questa è un’app basata sull’intelligenza artificiale
che abbiamo costruito per il sig. pneumatico Munroe
La Bufferin frena quindi quello che è veramente figo
su questa app infatti nel prossimo
iterazione ottiene informazioni dal
auto quindi c’è una diagnostica di bordo
il dispositivo obd del computer si inserisce la spina
dispositivo nell’auto legge il sensore
quindi se tu sei uno dei tuoi cilindri
misfiring so che non ne parli
macchine così è perfetto voi ragazzi siete tutti
aggiornato con quella roba ora così così come
appena una delle candele è
misfiring in realtà genera un errore
codice in cui è incorporato il dispositivo obd
l’auto che legge questi codici di errore e
poi dice basandoti su ciò che vorresti
per tipo di sai pianificare un servizio
appuntamento ora stiamo prendendo il chilometraggio
informazioni che stiamo prendendo servizio
registra tutte le diverse transazioni passate
quindi usando quei dati per inviarti tempestivamente
ricorda che questo sarebbe un buon momento
per ottenere nuovi freni o pneumatici negativi è
tutto essendo alimentato da artificiale
l’intelligenza è una specie di rapido modo di sapere
la cosa importante del sistema è ancora una volta
Stavo parlando di prima sta guardando
a ottenere tutti i tipi di dati così
dati di clickstream di dati di transazione se
stai andando online se sei al potere
il call center se hai inviato e-mail
eventuali dati di dati di terze parti e così via
gli algoritmi fanno ciò che è artificiale
l’intelligenza ci consente davvero di fare è
sintetizzare tutte queste informazioni bollire
giù a qual è il contenuto giusto
promozione o offerta che avrebbe senso
a voi in questo momento presentato a voi in
il formato giusto per guidare di più
entrate e più forma di fidelizzazione della clientela
per niente i risultati sono stati carini
bravo in media non so se tu a
molti di voi nuovi meritano, ma le persone lo sono
non troppo fedele
dove ottengono il loro cambio di petrolio ottengono
un coupon da Jiffy Lube o da altri posti
quindi erano soliti avere un cliente una volta
ogni due anni quindi vedi un cliente
la prossima volta che il cliente vedrà lo stesso
auto potrebbe essere due anni più tardi ora
stiamo vedendo arrivare lo stesso cliente
ogni sei mesi come e quando hanno bisogno
questa informazione è stata fenomenale
dal loro punto di vista sono in realtà
andando a saltare la Smart Force ma
questo è un così questo è l’ ultimo io
volevo parlare di questo è un esempio
il progetto su cui stavamo lavorando è
in realtà confidenziali che non volevano
usare le informazioni ma immaginatelo
cosa sarai in grado di fare e cosa AI
ti permetterà di fare in futuro è
il seguente si ottiene di fronte a
chiosco o un computer o il tuo smartphone
riconosce la tua faccia che sa
Sono Sanjay , sa che è una bella giornata
a Pittsburgh è fuori 70 gradi
conosce le mie preferenze cosa ho
ordinato in passato se viene da
fogli o metropolitana o Starbucks per quello
questione giusta e si presenta con il
giusta raccomandazione per me anche ciò che è
è davvero fantastico su queste applicazioni
rispetto a dover passare attraverso il menu di
opzioni che posso effettivamente parlare al
computer mi capisce che offrirà
me hey Sanjay vuoi il tuo
il cappuccino dice no , non ne ho voglia
un americano americano oggi o io sono nel
umore per un sottotitolo di tacchino e li faccio
selezioni mi capisce che mi dà
opzioni e quindi sono molto felice
come conseguenza di ciò, così è
sai davvero di prendere tutti i pezzi
tutte le cose che posso fare mettendolo
tutti insieme e quindi fornendo
servizi deliziosi ai clienti per
varie organizzazioni così che è un altro
uno che siamo abbastanza orgogliosi di come sono
facciamo in tempo, okay, quindi se navighi tu
guarda che cosa ci vuole per fare
domande come queste come il modo
fare
queste applicazioni funzionano così qual è il
magia dietro di esso è qui che parliamo
circa così come ho parlato di presto
ciò che è molto critico in artificiale
l’intelligenza è un buon dato che è dove
che ingeriamo dati, come ho parlato del
preferenze come quello che piace alla gente
bevi cosa gli piace avere così tu
ingerire un sacco di questi dati creati
oggetti basati su quei dati allora questo è
dove gli umani sono molto importanti
esperti in materia iniziano lì
e tagga i dati che annotano i dati
arricchire i dati renderlo più pulito farlo
fatto meglio farlo indicizzare e poi noi
costruire modelli per abbinare i dati come
la regressione ne è un buon esempio
semplice ma un buon esempio di questo e
in base a quei modelli a cui puoi iniziare
fare previsioni così una volta che hai
ricevuto ciò che chiamiamo livello Hydra
precisione e richiamo da una macchina
prospettiva di apprendimento che è quando si lascia
questi modelli sono là fuori e li lasciano
interagire con le persone in modo che le persone interagiscano
con loro e quindi quali sono i modelli
stanno guardando allo sfondo
le giuste opzioni per recuperarle
oggetti che ordinano l’oggetto e dicono a
questo punto
John sarebbe molto probabilmente chi vorrebbe più
probabilmente prendere questa offerta e correre con quello
offrire in modo tale da trascinare l’oggetto e ordinarlo
sai che fondamentalmente siamo in grado di farlo
presenta l’ offerta giusta a destra
tempo per il cliente giusto o fare bene
decisioni basate su quali sono i dati e il
i modelli ci stanno dicendo che questo è un tipo
sia come piuttosto semplice ma davvero
buon quadro che è dietro la maggior parte
i sistemi di intelligenza artificiale vanno bene così
in conclusione l’intelligenza artificiale è
davvero qui per restare
avrà un enorme impatto su di noi
ci occupiamo effettivamente di questo giorno per giorno
base Google lo usa molto anche così
era parallelo a servire vari annunci per noi
Amazon lo usa molto per fare previsioni
analisi e filtraggio collaborativo
persone che hanno letto queste cose
anche i libri sono interessati a questo o a
hanno acquistato questo sarebbe anche
interessato a questo, avremo un
molte più applicazioni come quella di I
ho parlato di dove ci sarà
chioschi intelligenti BOT topici dove se tu
vai dal tuo medico e
stai aspettando là fuori che saresti in grado
per ottenere molte più informazioni basate su a
sorta di ricerche casuali su del cavallo
web che la gente fa molto che
a volte può essere pericoloso molto di più
BOT d’ attualità con i quali interagire
sai di conoscere la tua storia e il tuo affare
con esso in modo che la superficie dove siamo
andando e sai cosa ci piace fare a
cognos Texas per abilitare molti di questi
applicazioni e davvero rendono il mondo un
un posto poco migliore democratizzando sì
quindi grazie
tu
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