[Musica]
[Applausi]
quanti siamo qui 200 250 va bene fare noi
avere un’idea della popolazione del
mondo quante persone in tutto il mondo
sette miliardi e dal Big Bang come
molte persone sulla terra numero cento
e sette miliardi di persone cento e
sette miliardi di cervelli e questo cervello
stavano pensando per anni secoli
migliaia di anni e ha prodotto molto
cose
tra queste cose quello che chiamo l’arte
della tecnologia e una delle cose migliori
questo 107 miliardi di cervelli creati è questo
robot questo robot è lo stato dell’arte
in termini di chirurgia questo robot è in grado
indirizzare una singola cella e rimuovere il
tumore dal cervello senza danneggiare nessuno
altro tessuto è molto preciso e molto
preciso questa è la cosa carina umana
può produrre il lato oscuro è questo
assolutamente esattamente la stessa tecnologia
è usato per entrambi i sistemi uno è per
salvare vite per le quali è l’altro
banding and killing people you know that
questo ragazzo è autonomo e può decidere
dove bombardare e come uccidere senza
qualsiasi intervento umano
quindi è una macchina autonoma e può
fallo perché ha incorporato
intelligenza artificiale lo sai
questo argomento è molto difficile in questi giorni e
abbiamo alcune paure e alcune speranze
questo argomento va bene, concentriamoci sulla burla
e vedere come le cose si evolveranno fino a quando
arrivando a questo stadio in realtà dal
all’inizio dell’umanità possiamo vederlo
l’attività meccanica o muscolare è
abbassando al contrario usiamo
sempre di più il nostro cervello che è normale
avere una vita migliore e semplificare
la nostra vita è il problema di questi anni
questa è la nostra attività cerebrale è quasi
lasciando cadere perché abbiamo tutti gli assistenti
di noi hanno smartphone che troppi
cose al posto di noi quindi pensiamo di meno
e questo è di nuovo a causa di alcuni tipi
di intelligenza artificiale il computer
è esattamente come un cervello hmm sì e
no ok vediamo come funziona il cervello e
per illustrare questo prenderò ok, andiamo
prendi il tocco sai che abbiamo
centinaia o migliaia di
meccanocettori sulla punta delle dita e
questi meccanorecettori sono una specie di
sensore di pressione, quindi se spingo qui questo
mechanoreceptor genererà un
segnale elettrico e il segnale viene inviato
da qualche parte qui dico oh c’è qualcosa
succede questo è ciò che chiamiamo
la simulazione è basata sul cervello artificiale
su un oggetto chiamato nervo artificiale e
lo stato artificiale funziona esattamente come
stesso abbiamo qualche eccitazione al
ingresso e cuciniamo queste informazioni in
una scatola nera e poi generiamo dopo
cucinando generiamo un output
significato di questo
l’input è la sensazione o l’uscita
dei meccanorecettori e questi
i segnali vengono inviati al cervello ma non
tutti i segnali vengono inviati allo stesso modo
quindi per il segnale una prima scatola abbiamo solo
prendere una parte di esso
rapporto w1 il secondo w2 ecc così noi
non inviare i segnali così come sono
prodotto ma ne prendiamo solo una parte
il cervello artificiale è simile al nostro
cervello quindi ha un sacco di neuroni e
completamente interconnessi e ciò che facciamo
prendiamo le misure o il
stimolazione dall’esterno e noi la mandiamo
attraverso la rete attraverso le uscite
immagina di avere un segnale al
ingresso diciamo un’immagine con il
faccia di qualcun altro e tu vuoi al
esci dal nome di questa persona come fare
dobbiamo insegnare a questa macchina come
riconoscere le persone così prendiamo i segnali
dall’ingresso e provare a inviarlo al
uscita e usando il W tutti questi link
il sistema risponderà a qualcosa ottiene a
un po ‘forte e se è sbagliato, dobbiamo
correggi così che dobbiamo dirgli Oh
stai attento al tuo segnale o alla tua risposta
è sbagliato, quindi rimandiamo l’errore a
l’assicurazione e facciamo lo stesso indietro
e avanti e questo è esattamente come il nostro
il cervello funziona è così che impariamo le cose
uno degli usi di questa macchina è cosa
noi chiamiamo il processo decisionale
Ho preso l’esempio della persona
riconosciuto di fronte a una persona o
qui per riconoscere o per dire oh questo
foto contiene il volto di una persona e
la faccia di un animale qui un cammello per
istanza così insegniamo il sistema a
rispondi in base alle cose che abbiamo
presente gli diamo da mangiare con alcuni inviati
informazioni all’ingresso e diciamo
okay , dovevi rispondere a questo e dopo
mandando la freccia avanti e indietro il
sistema è in grado di riconoscere così il
il sistema ora ha imparato ed è in grado di farlo
facciamo un tale riconoscimento che possiamo generalizzare
non solo riconoscimento ma parliamo
processo decisionale qui
riconoscere che è un processo decisionale e
possiamo applicarlo a molti domini
la cosa buona è che possiamo invertire
il paradigma che significa qui per
esempio posso dire al sistema per favore
disegnare un cammello per me e usiamo esattamente
lo stesso sistema di prima e il sistema
è in grado di generare foto sintetiche di
cammelli può fare i recenti risultati di
la ricerca mostra che tali sistemi possono
generare musica basta chiedere
Voglio il jazz e il sistema genererà
musica jazz di cui parlavo la scorsa settimana
l’ amico mio che è un giornalista
e sta sognando di un sistema che
puoi scrivere articoli per lui e per quello
è successo in realtà l’ultima settimana
un software è stato acquistato negli Stati Uniti
è in grado di generare testo ma lo è stato
rimosso immediatamente perché è
pericoloso ora questo è il top così abbiamo visto
che se alimentiamo la macchina con i dati
può imparare e può generare sintetico
cose che ora la macchina può imparare
stesso quindi non abbiamo bisogno di nutrire il
macchina con quelli che chiamiamo i big data
possiamo mostrare solo un esempio e il
sistema in realtà può trovare la soluzione entro
stesso ed è molto simile alle persone
dormendo e durante i sogni e questo è
in realtà nei bambini cercano di simulare
il lavoro durante il giorno che sono
strisciando hanno visto che vedono gli altri
la gente che cammina dice oh devo fare il
così durante la notte simulano
camminando e abbiamo nel nostro cervello un’area
qui chiamato le tue buone maniere che giocano a questo
ruolo qualcuno che abbiamo una macchina che noi
chiama questa copia bio-ispirata la copia il
la natura perché è ottimale per fare del bene
cose ora che cosa sta succedendo in realtà
quando creiamo tali macchine, che cosa
lo stiamo effettivamente trasferendo
conoscenza quando insegniamo alla macchina quando
nutriamo la macchina con la conoscenza che
trasferisci le nostre conoscenze questo è buono noi
sono insegnanti in modo da insegnare, ma il problema
è che non sappiamo cosa sta succedendo noi
stiamo creando scatole nere e lo siamo
incapace di spiegare i numeri che questi
i blocchi neri sono contenuti, quindi ne abbiamo due
problemi a
uno è che perdere che in qualche modo il
conoscenza perché la mettiamo noi e noi
non posso spiegare quest’ultimo e il secondo
la cosa è che i fenomeni non lo sono
significato reversibile che se abbiamo un
scatola nera non possiamo ricreare l’origine
conoscenza in modo che sia perso, tu sai che AI
è oggi presente in tutte le sue aree
che copre tutto, e forse dobbiamo
pensa a un nuovo modello per l’uso di
AI nella società oh scusa alzati in piedi
pensi che la scuola di Shandling
questo è quello che vedo ogni mattina quando
Sto bevendo il mio ingorgo nel caffè espresso
vicino a scuola, quindi è il posto più caldo in
termini di inquinamento nel bombardamento e a
allo stesso tempo diciamo oh possiamo usare l’occhio
per risolvere questo tipo di problemi perché
lo sai inquinamento e il sì è
il grande problema in questi giorni e abbiamo
assolutamente a prendersi cura del nostro pianeta
e penso e spero e lo farai
tutto il mio possibile per spingere l’uso di IA in
tale direzione, grazie
ok andiamo
stai bene okay, andiamo
[Applausi]
[Applausi]
quanti siamo qui 200 250 va bene fare noi
avere un’idea della popolazione del
mondo quante persone in tutto il mondo
sette miliardi e dal Big Bang come
molte persone sulla terra numero cento
e sette miliardi di persone cento e
sette miliardi di cervelli e questo cervello
stavano pensando per anni secoli
migliaia di anni e ha prodotto molto
cose
tra queste cose quello che chiamo l’arte
della tecnologia e una delle cose migliori
questo 107 miliardi di cervelli creati è questo
robot questo robot è lo stato dell’arte
in termini di chirurgia questo robot è in grado
indirizzare una singola cella e rimuovere il
tumore dal cervello senza danneggiare nessuno
altro tessuto è molto preciso e molto
preciso questa è la cosa carina umana
può produrre il lato oscuro è questo
assolutamente esattamente la stessa tecnologia
è usato per entrambi i sistemi uno è per
salvare vite per le quali è l’altro
banding and killing people you know that
questo ragazzo è autonomo e può decidere
dove bombardare e come uccidere senza
qualsiasi intervento umano
quindi è una macchina autonoma e può
fallo perché ha incorporato
intelligenza artificiale lo sai
questo argomento è molto difficile in questi giorni e
abbiamo alcune paure e alcune speranze
questo argomento va bene, concentriamoci sulla burla
e vedere come le cose si evolveranno fino a quando
arrivando a questo stadio in realtà dal
all’inizio dell’umanità possiamo vederlo
l’attività meccanica o muscolare è
abbassando al contrario usiamo
sempre di più il nostro cervello che è normale
avere una vita migliore e semplificare
la nostra vita è il problema di questi anni
questa è la nostra attività cerebrale è quasi
lasciando cadere perché abbiamo tutti gli assistenti
di noi hanno smartphone che troppi
cose al posto di noi quindi pensiamo di meno
e questo è di nuovo a causa di alcuni tipi
di intelligenza artificiale il computer
è esattamente come un cervello hmm sì e
no ok vediamo come funziona il cervello e
per illustrare questo prenderò ok, andiamo
prendi il tocco sai che abbiamo
centinaia o migliaia di
meccanocettori sulla punta delle dita e
questi meccanorecettori sono una specie di
sensore di pressione, quindi se spingo qui questo
mechanoreceptor genererà un
segnale elettrico e il segnale viene inviato
da qualche parte qui dico oh c’è qualcosa
succede questo è ciò che chiamiamo
la simulazione è basata sul cervello artificiale
su un oggetto chiamato nervo artificiale e
lo stato artificiale funziona esattamente come
stesso abbiamo qualche eccitazione al
ingresso e cuciniamo queste informazioni in
una scatola nera e poi generiamo dopo
cucinando generiamo un output
significato di questo
l’input è la sensazione o l’uscita
dei meccanorecettori e questi
i segnali vengono inviati al cervello ma non
tutti i segnali vengono inviati allo stesso modo
quindi per il segnale una prima scatola abbiamo solo
prendere una parte di esso
rapporto w1 il secondo w2 ecc così noi
non inviare i segnali così come sono
prodotto ma ne prendiamo solo una parte
il cervello artificiale è simile al nostro
cervello quindi ha un sacco di neuroni e
completamente interconnessi e ciò che facciamo
prendiamo le misure o il
stimolazione dall’esterno e noi la mandiamo
attraverso la rete attraverso le uscite
immagina di avere un segnale al
ingresso diciamo un’immagine con il
faccia di qualcun altro e tu vuoi al
esci dal nome di questa persona come fare
dobbiamo insegnare a questa macchina come
riconoscere le persone così prendiamo i segnali
dall’ingresso e provare a inviarlo al
uscita e usando il W tutti questi link
il sistema risponderà a qualcosa ottiene a
un po ‘forte e se è sbagliato, dobbiamo
correggi così che dobbiamo dirgli Oh
stai attento al tuo segnale o alla tua risposta
è sbagliato, quindi rimandiamo l’errore a
l’assicurazione e facciamo lo stesso indietro
e avanti e questo è esattamente come il nostro
il cervello funziona è così che impariamo le cose
uno degli usi di questa macchina è cosa
noi chiamiamo il processo decisionale
Ho preso l’esempio della persona
riconosciuto di fronte a una persona o
qui per riconoscere o per dire oh questo
foto contiene il volto di una persona e
la faccia di un animale qui un cammello per
istanza così insegniamo il sistema a
rispondi in base alle cose che abbiamo
presente gli diamo da mangiare con alcuni inviati
informazioni all’ingresso e diciamo
okay , dovevi rispondere a questo e dopo
mandando la freccia avanti e indietro il
sistema è in grado di riconoscere così il
il sistema ora ha imparato ed è in grado di farlo
facciamo un tale riconoscimento che possiamo generalizzare
non solo riconoscimento ma parliamo
processo decisionale qui
riconoscere che è un processo decisionale e
possiamo applicarlo a molti domini
la cosa buona è che possiamo invertire
il paradigma che significa qui per
esempio posso dire al sistema per favore
disegnare un cammello per me e usiamo esattamente
lo stesso sistema di prima e il sistema
è in grado di generare foto sintetiche di
cammelli può fare i recenti risultati di
la ricerca mostra che tali sistemi possono
generare musica basta chiedere
Voglio il jazz e il sistema genererà
musica jazz di cui parlavo la scorsa settimana
l’ amico mio che è un giornalista
e sta sognando di un sistema che
puoi scrivere articoli per lui e per quello
è successo in realtà l’ultima settimana
un software è stato acquistato negli Stati Uniti
è in grado di generare testo ma lo è stato
rimosso immediatamente perché è
pericoloso ora questo è il top così abbiamo visto
che se alimentiamo la macchina con i dati
può imparare e può generare sintetico
cose che ora la macchina può imparare
stesso quindi non abbiamo bisogno di nutrire il
macchina con quelli che chiamiamo i big data
possiamo mostrare solo un esempio e il
sistema in realtà può trovare la soluzione entro
stesso ed è molto simile alle persone
dormendo e durante i sogni e questo è
in realtà nei bambini cercano di simulare
il lavoro durante il giorno che sono
strisciando hanno visto che vedono gli altri
la gente che cammina dice oh devo fare il
così durante la notte simulano
camminando e abbiamo nel nostro cervello un’area
qui chiamato le tue buone maniere che giocano a questo
ruolo qualcuno che abbiamo una macchina che noi
chiama questa copia bio-ispirata la copia il
la natura perché è ottimale per fare del bene
cose ora che cosa sta succedendo in realtà
quando creiamo tali macchine, che cosa
lo stiamo effettivamente trasferendo
conoscenza quando insegniamo alla macchina quando
nutriamo la macchina con la conoscenza che
trasferisci le nostre conoscenze questo è buono noi
sono insegnanti in modo da insegnare, ma il problema
è che non sappiamo cosa sta succedendo noi
stiamo creando scatole nere e lo siamo
incapace di spiegare i numeri che questi
i blocchi neri sono contenuti, quindi ne abbiamo due
problemi a
uno è che perdere che in qualche modo il
conoscenza perché la mettiamo noi e noi
non posso spiegare quest’ultimo e il secondo
la cosa è che i fenomeni non lo sono
significato reversibile che se abbiamo un
scatola nera non possiamo ricreare l’origine
conoscenza in modo che sia perso, tu sai che AI
è oggi presente in tutte le sue aree
che copre tutto, e forse dobbiamo
pensa a un nuovo modello per l’uso di
AI nella società oh scusa alzati in piedi
pensi che la scuola di Shandling
questo è quello che vedo ogni mattina quando
Sto bevendo il mio ingorgo nel caffè espresso
vicino a scuola, quindi è il posto più caldo in
termini di inquinamento nel bombardamento e a
allo stesso tempo diciamo oh possiamo usare l’occhio
per risolvere questo tipo di problemi perché
lo sai inquinamento e il sì è
il grande problema in questi giorni e abbiamo
assolutamente a prendersi cura del nostro pianeta
e penso e spero e lo farai
tutto il mio possibile per spingere l’uso di IA in
tale direzione, grazie
ok andiamo
stai bene okay, andiamo
[Applausi]
Please follow and like us: