[Musica]
tu
[Musica]
la prima parte di questo discorso è intesa
spaventarti veramente spaventare stai bene e
quello che voglio che tu pensi è cosa
fai nel tuo lavoro o quello che potresti fare
stai facendo nella tua futura carriera o nella tua
lavoro futuro e chiediti questo
domanda potrebbe una macchina fare quello che fai
questa è la domanda ora voglio yeah
significa che pensiamo come alcune cose
che potresti potenzialmente farlo tu
penserei che siano cose che no
la macchina potrebbe farlo, diciamo
cosa ne pensi pensi se sei un
medico pensi una macchina potrebbe fare
ciò che un medico fa le mani chiunque
pensa che sia possibile, okay
chiunque pensi che sia un artista qualunque
pensa che la macchina potrebbe fare ciò che
l’artista fa bene a tutti, c’è molto
meno persone chiunque pensi che a
la macchina potrebbe fare ciò che il primo ministro
va bene così ci sono un numero enorme di
di ragioni per aver paura di questo diritto
questa è la possibilità che nel
futuro che noterà non ci sarà
più a lungo essere qualsiasi lavoro per gli umani
questo non è un futuro completamente
pazza sì un sacco di gente crede che
questa è quasi una cosa certa per il
indica che vedi titoli che dicono
cose come hey sto facendo passi da gigante
esegue il cancro della pelle a livello dermatologico
classificazione o perderò per
esempio batte di più il giocatore del mondo
robot minor numero di lavori Sì questo genere di
titoli ora non so se c’è
sarà un robot remoto insegnante robot
professore come me in futuro e io
volevo partire per vedere se fosse così
sarebbe stato davvero vero e mio
processo di impostazione di questa impostazione
fuori in questa ricerca così ho chiesto il suo
domanda
riguardo se questo è vero o meno
è quello che sto per parlare con te
circa oggi per capire dove siamo arrivati
a questo punto che le macchine potrebbero
potenzialmente assumere su ciò che gli esseri umani facciamo noi
tornare indietro e dare un’occhiata a
un po ‘di storia, la prossima diapositiva, per favore
quindi questo è stato davvero in via di sviluppo per
oltre 200 anni ma inizierei con il
Era vittoriana e questa è questa gente
Charles Babbage e ADA Lovelace e
Charles Babbage fu la prima persona a
inventare ciò che potrebbe chiamare l’hardware del computer
davvero una Ada Lovelace è stata la prima
programmatore di computer riconoscibile ora il
è che ci è voluto molto tempo
quasi un secolo doveva passare prima
Alonzo Church e Alan Turing si avvicinarono
con questo l’idea di un generale
base teorica per il calcolo perché
c’erano hardware e software ma no
la teoria su come ordinare potrebbe andare bene
insieme e in linea di principio almeno loro
ha inventato questa idea di una macchina
chiamato il tifo che potrebbe
potenzialmente fare tutti i calcoli che qualsiasi
l’umano potrebbe fare è l’idea che sia un
tesi non è una prova che ci sono
macchine là fuori che puoi
mostra dimostrabile può fare tutto
i calcoli che potrebbero fare gli umani adesso
la cosa è che in teoria è il
la pratica di questo è iniziata veramente
decollando quando sarà Shockley e gli altri
AT & T Labs ha inventato il transistor e
ha inventato lì anche il microchip
che è venuto con quella invenzione
hanno dato il via all’era dei cosiddetti
miniaturizzazione in modo esponenziale
di computer e questo è
notoriamente riassunto in una legge intitolata
Gordon Moore che è stato il co-fondatore di
Intel Corporation Intel che produce tutto
i chip che vanno in pezzi per le vostre
esempio noto come legge di Moore dopo
ovviamente è giusto allo stesso tempo
negli anni ’50 pionieri come Frank
Rosenblatt qui chi è in realtà a
lo psicologo ha iniziato a sperimentare
seriamente con l’ idea di imitare come
il cervello è cablato sì, così è
davvero l’inizio della nozione di
intelligenza artificiale che ti è venuta in mente
questa idea per il neurale artificiale
rete e più tardi è diventato chiaro
per fare progressi sostanziali artificiali
l’intelligence avrebbe dovuto far fronte
con incertezza perché i computer sono
non molto bene con l’incertezza ma il
il mondo reale è sempre incerto, ma
questa idea è stata sostanzialmente risolta in
la teoria di questo toro è una perla in
Anni ’80 e questo ci porta al
Nell’era moderna l’era moderna della artificiale
l’intelligenza con queste due persone
Janna Kuhn e Geoffrey Hinton e loro
è tornata questa idea di chiamato deep
apprendimento che è fondamentalmente artificiale
reti neurali che sono molto molto profonde
strati e questo ci supporta cose come
riconoscimento vocale serio sì e
cose come la foto automatizzata di Google
etichettatura app tutto questo è alimentato
dalle idee che sono state inventate da
da questi due praticamente ora che noi
capire come siamo arrivati qui abbiamo bisogno di
sapere qual è lo stato attuale dell’arte
è sì quello è il passato ora guardiamo
la corrente dove siamo ora
con questo hardware e ci conduce a
poni la prima domanda che è ciò che è
intelligenza è ciò che intendo con ciò
questa è una domanda molto contraria è a
domanda molto difficile a cui rispondere ma
mettiamoci voglio solo dartelo a
poche possibilità su cosa
l’intelligenza potrebbe essere uno
è possibile che l’intelligenza sia giusta
riguardo alla memoria si, si tratta solo di
memorizzare un sacco di cose
davvero molto bene, quindi se è così
il caso dovremmo mettere fine alla natura
memoria contro la memoria del computer ora che cosa
è la memoria della natura
la memoria della natura è essenzialmente il DNA
ora quello rappresenta
tutte le informazioni nel tuo genoma che
è il record nella storia di tutto il
cose che tutti gli animali prima di te
portato a te incontrato nel loro
ambiente e portato a te come il
vincitore sei la storia di successo di questo
storia evolutiva massiccia che è
registrato nel tuo DNA e ovviamente lì
sono stati trilioni e trilioni di
individui e ci sono innumerevoli DNA
corde là fuori sì, ma queste
le cose sono sopravvissute per miliardi e
miliardi di anni sì per miliardi di
anni ora che significa davvero che il
quantità di informazioni memorizzate in
DNA contro la quantità di informazioni
questo è memorizzato nella memoria del computer
il vincitore
quindi il DNA sta decisamente vincendo
attualmente così l’intelligenza non lo è davvero
quasi memoria è giusto
l’intelligenza potrebbe essere più di te
potrebbe essere sposato più devi avere un
molta esperienza, sì, devi vedere
un sacco di cose, se è così, che cosa sta succedendo
per fare è Pitt, per esempio mi limiterò a dare
un esempio di ciò che significa per esperienza
come esperienze sensoriali cose che tu
guarda con i tuoi occhi sì
così che Pitt ti dirà che il tuo occhio è tuo
retina contro una fotocamera digitale a destra
guarda queste sono cose sostanzialmente simili
si e dovremmo chiedere quanto
l’informazione è catturare questa cosa
contro quanta informazione è un digitale
fotocamera che cattura sì e con una stima
retina ha circa 74 milioni di punti su di esso
punti sensibili alla luce in questo momento fotocamera
i sensori di fotocamere digitali si avvicinano a questo
ci sono sensori per fotocamere che puoi ottenere
sono anche più dettagliati di quello ma
la cosa sulla tonalità dell’umano
Retina è che ne hai avuto uno da allora
sei un feto e questo è stato
raccogliendo immagini una volta ogni venticinque
volte al secondo dal momento in cui eri
nato sì e possibilmente prima così il
la cosa è che questo sta accumulando a
grande quantità di informazioni ed è stato
in qualche modo filtrato nei tuoi filtri in
la tua percezione
piove da qualche parte quindi penso che sia
solo un semplice calcolo sarebbe quello
ci sono circa cinque volte dieci al
otto numeri di bit di informazione così
è molto cinque volte dieci ai 18 bit
di informazioni che sperimenterai
nel corso della tua vita ora per dartene un po ‘
l’idea 10 al 12 è un trilione giusto così
è molto più grande di quello e il
la cosa è che si tratta della scala di
la dimensione di tutte le informazioni su
YouTube quindi è quello che sei stato
sperimentare su di te è questo che tu
sperimenterà per tutta la tua vita
giusto ma ci sono miliardi di noi
Certo che ti dà una certa idea
questa è probabilmente la retina umana
sperimentando più informazioni di tutte
queste telecamere sono attualmente così non possono
basti solo sulla quantità di informazioni
stiamo ammassando sì, potrebbe anche essere
sulla velocità computazionale sì sì come
velocemente si può pensare qualcuno che può pensare
più veloce di qualcun altro è presumibilmente
più intelligente sì è come vorremmo
suggerire che è quello che suggeriamo ora
qui la storia è abbastanza diversa sì
questo è un neurone okay cambia
Da 10 a 100 impulsi al secondo, se lo sei
fortunato ci vuole un secondo per voi
mozza il dito del piede e poi fallo sentire
il dolore giusto, quindi ti dà quanto tempo
che ti dà un’idea di quanto velocemente
il trasferimento delle informazioni è trasferito
nei neuroni sì questa cosa qui è a
transistor e ora ci sono tutte le decine di
centinaia di miliardi di questi là
sul processore di uno smartphone e così via
questa cosa qui può farne uno a
cinque miliardi di decisioni al secondo si
così transistor chiaramente vinto a mani basse
i computer possono attualmente pensare molto lontano
più velocemente di quanto c’è possibile, quindi se abbiamo
riassumi e chiedi cosa è
l’intelligenza al momento sì il
stato attuale degli esseri umani rispetto alle macchine
beh, non sono uguali, c’è un
non è chiaro chi sia il
il vincitore qui sai che le macchine sono
sicuramente più veloce ma la natura immagazzina molto
più bene ma la natura è anche di più
efficiente può elaborare più informazioni
con
meno energia per esempio quindi non è un
slam-dunk in ogni caso la prossima riga, quindi facciamolo
ora guarda al futuro così hai guardato
in passato la storia guarda al
stato attuale dell’arte e vediamo
dove sta andando
possiamo provare a estrapolare nel
futuro un po ‘così questo è come un futuro di
AI potrebbe funzionare e ho intenzione di darti
come un’idea davvero semplice che potrebbe
significa che tutto questo l’idea di
mettendo tutti fuori dal lavoro tutti noi
senza lavoro in futuro è totalmente
possibile sì
totalmente possibile su alcuni veramente semplici
principio ed è l’idea che mi piace
chiamare la tabella di ricerca gigante
ipotesi spiegherò cosa intendo
che questo è il sogno dei grandi sogni per l’intelligenza artificiale
si tratta di collezionare vaste
quantità di informazioni e lasciami dare
hai una semplice idea di dove potrebbe essere
lavoro e come questo potrebbe funzionare
in fondo forse molti di voi lo faranno
probabilmente conoscono cose come AM PR
riconoscimento automatico della targa se così
si va al garage e si riempie
la tua macchina non c’è qualcuno seduto
lì guardando una CCTV e scrivendo
la tua targa sì è in realtà
machine learning che riconosce cosa
il numero di targa dell’allume è e poi
registra tali informazioni automaticamente
quindi questo sta già accadendo proprio ora
sì ora la domanda è come potrebbe quello
non funziona come funziona, ma come potrebbe
che funzionano la risposta è piuttosto semplice
tutto quello che facciamo è ottenere una lista di tutti
le possibili immagini digitali che potrebbero
esiste quindi avremmo un tavolo che ha tutto
le possibili liste di valori di pixel
per esempio per un BCD ecc. per tutto il
numeri sì e fammi avere questo
grande tabella di ricerca che ci dice ciò che il
etichetta è associata che sì così
che lettera che numero si è basata su
quell’immagine la cosa è che poi tutto
la fotocamera ha a che fare è deve solo
chiedi al computer che ho visto una nuova immagine
quindi qual è l’etichetta per questo sì, ho visto
questo questi questi pixel qui
Ho visto questi pixel qual è l’ etichetta
per questo hai solo un programma giusto
lo cerca e ti dà la risposta
che è perfetto a destra e sarà sempre
funziona è completamente infallibile ed è
completamente possibile risolvere ogni
possibile problema di IA in questo modo sì ora
questo è in realtà abbastanza vicino a come a
molti sistemi di intelligenza artificiale funzionano in questi giorni ma
la domanda è che c’è una presa in questo
con questo con questa possibilità puoi
vedere come è semplice giusto dovrebbe funzionare
funzionerebbe affatto in pratica sto
dirò fortunatamente la risposta è no
Bunkum completo sì, è assurdo perché lo è
non ha senso perché anche se prendo un
immagine davvero piccola come questa sì questa
è solo 20 per 20 pixel sì e lo è
ho Iowa quindi ha 8 bit per pixel quindi
questo mi dice quanti sono i valori di
il grigio scala qui dentro c’è il 2 al
3200 possibile in che sì, ora che
il numero è più di un numero di
particelle nell’universo in modo che significa
è totalmente impossibile farlo
Sognate, sì, questo grande sogno di dati per l’intelligenza artificiale è
non succederà mai perché avresti bisogno di
molto hardware in quanto vi è il motivo per cui è necessario
l’ intero universo è quello
calcolo dell’hardware per renderlo possibile
sì convertire tutte le stelle tutte le
ti pianifica tutto in grande
nell’hardware per farlo accadere e
non è ancora fattibile, ma è così
il bambino può facilmente leggere cifre come questa
e riconoscerli così come fa un bambino
fallo se AI non può in linea di principio farlo
bene in sostanza il motivo per cui questo
non è non è il caso perché perché questo non è
solo guardando le informazioni si, lo è
a causa del fatto che la conoscenza
richiede più di un semplice ricordo di un sacco
di dati si ok e il prossimo esempio qui
un’altra cosa che potrei fare io
hai solo un’idea molto semplice qui
quale
che vogliamo risolvere alcuni compiti alcuni
le attività nel tuo lavoro richiedono l’elaborazione
informazioni e venire con alcuni
risposta particolare sì, c’è un
soluzione ad ogni problema presumibilmente voi
devo solo provarli tutti, sì, facciamo
prova tutte le possibili soluzioni date a
problema sì, ora dato quanto velocemente
i computer sono davvero si potrebbe abbastanza
facilmente vedere che questo potrebbe essere fatto bene
quindi un computer può essere completamente fatto tutto
deve fare è cercare attraverso tutti i
possibili risposte si lo chiamo il
motore di ricerca di ipotesi gigante si
come un motore di ricerca che prova tutto
possibili spiegazioni per il tuo problema
e poi sceglie il migliore sì
fammi fare un esempio di ciò che non faccio
sapere se conosci la logistica
rete le reti logistiche globali
trasporto globale containerizzato cosiddetto
rete ora se non si conosce questo
questo è assolutamente incredibile, sì, perché
mossa di rete logistica containerizzata
praticamente tutto ciò che acquisti in giro
il mondo si su container e
camion e ferrovia eccetera è in realtà
la mente è incredibilmente vasta e la cosa è
che il numero di problemi che tu
devono risolvere sono piuttosto grandi in questo
in questo sistema per esempio uno dei
i problemi più difficili e può sembrare un
facile problema, ma non è il
il cosiddetto problema del venditore ambulante
giusto questo è lì quel computer
lo scienziato lo chiama così è quello che hai
trovare è la via circolare più breve
che visita un certo numero di città sì
questa è una semplice idea solo in visita questi
città e come potremmo risolverlo
problema usando questa grande idea del computer
questo grande motore di ricerca è semplice
proviamo solo tutti i possibili percorsi sì
e scegliere il migliore
sì, non è così che risolvono
quel problema è che funzionerà
Fortunatamente per noi la risposta è no che
non funziona neanche a destra perché non può farlo
funziona bene a causa del fatto di a
idea davvero bella una frase davvero bella
quell’informatica è chiamata uso
chiamato esplosione combinatoria
esplosione combinatoria quindi cosa fa
questo significa se hai 15 città e te
vuoi trovare il percorso più breve attraverso
sì
si scopre che c’è oltre a a
trilioni possibili rotte sì, quindi è a
lotto
affermiamo solo 15 città e
immaginando la rete containerizzata che hai
risolvere i problemi con centinaia di
città o migliaia di loro proprio il
la ragione è perché è fattoriale
quel punto esclamativo significa solo 1 volta
2 volte 3 volte 4 fino a 215
sì e quello diventa sempre più grande e
più grande diventa astronomicamente grande come
questo numero è pari a 20 anni
ok grandiosamente, ma il kicker è
che i pianificatori umani possono davvero venire
con percorsi abbastanza buoni che sono vicini
a ottimale semplicemente tracciando questo fuori si
dì sì, è un percorso abbastanza buono
faremo e la maggior parte del tempo quando tu
fai che funzioni davvero bene non lo è
ottimale ma funziona bene per te così come
lo facciamo?
beh, in sostanza puoi creare
capire un problema non è solo
cercando tutta la discarica attraverso tutto
le soluzioni stupide possibili voi
capire qualcosa su questo problema
giusto ed è così che puoi venire
questo è un buon itinerario
predire il futuro per vedere ciò che siamo
siamo una macchina contro l’intelligenza umana
e provare e fare previsioni è
utile per guardare una particolare area
dell’ingegno umano sì per vedere dove questo
sta andando questa figura qui si chiama
Legge di Moore di cui ho parlato prima
e traccia la diminuzione nel tempo
necessario per risolvere una matematica fissa
problema dovuto a miglioramenti nei computer
solo
miglioramenti solo nell’hardware del computer
destra e che da tempo è passato
dagli anni ’60 ed è un’area particolare
è l’ area in cui lavoro molto
si chiama matematico è giusto
algoritmi matematici numerici
problemi e puoi vedere qui
La legge di Moore segue la linea retta
verso il basso proprio in alto che è giusto
i computer stanno migliorando bene questo è un
scala logaritmica e questo è chiamato
esponenziale e in modo esponenziale decrescente
linea perché
proprio quello che vuoi è quella linea
va giù perché significa che le cose diventano
più veloce in sostanza sì, ora è solo
computer Harbor da solo dare un’occhiata
a questa linea blu invece di quello che è
è un miglioramento della velocità nel risolvere questo
problema dovuto all’ingegno umano sì dovuto
a persone che sono addestrate a capire
questi problemi hanno trovato il modo di
migliorare che trovare algoritmi migliori per
risolvendo questi problemi e puoi vedere
che questo supera di gran lunga la legge di Moore
sì, questo significa che è umano
l’ingegno ha superato di gran lunga ciò che
i computer sono stati in grado di fare sì
il miglioramento è vasto che puoi vedere
Finirò su questo punto per tornare al mio
domanda ho iniziato abbastanza spaventato e
Ho iniziato a pensare in un certo senso da
cercando di spiegarti che dentro
alcuni modi se credi a quei titoli
dovresti essere spaventato
dovresti davvero aver paura perché questo
potrebbe essere peggio di questo cambiamento climatico
potrebbe essere la fine dell’economia per noi
Giusto nessun ruolo produttivo per noi
qualunque cosa, ma penso che se ne sia andato
attraverso questo questo dettaglio se guardi
dietro i titoli e guardi
quello che è effettivamente possibile comincio a sentire
molto meglio iniziare sentirsi molto meno
spaventato per il mio futuro molto meno spaventato
per il futuro dei miei figli sì, no
penso che succederà in qualsiasi momento
presto che i computer stanno per prendere
sulla nostra economia non penso che sia così
in realtà succederà comunque lì
è un’area in cui le cose potrebbero peggiorare
per noi e questo è causa di noi se alcuni
programmatore laggiù siamo là
decide di fare un formulare le regole
del lavoro di questa persona sì, allora
programmatore potrebbe scrivere un programma
mette quella persona fuori lavoro sì, ma questo è
persone che usano i computer per comprare
uno contro l’altro
per trovare modi migliori di
mettersi l’un l’altro senza lavoro
essenzialmente, quindi penso che ci sia
non saranno davvero le macchine
è colpa nostra se è successo a noi
siamo noi per usare queste macchine in
essenzialmente in un modo non etico sì così io
non posso dirti cosa succederà in
il futuro, dopo tutto, è fare previsioni
Soprattutto per il futuro, ma io
che stiamo andando a essere ok se abbiamo appena
pensa in anticipo grazie mille
[Musica]
tu
[Musica]
la prima parte di questo discorso è intesa
spaventarti veramente spaventare stai bene e
quello che voglio che tu pensi è cosa
fai nel tuo lavoro o quello che potresti fare
stai facendo nella tua futura carriera o nella tua
lavoro futuro e chiediti questo
domanda potrebbe una macchina fare quello che fai
questa è la domanda ora voglio yeah
significa che pensiamo come alcune cose
che potresti potenzialmente farlo tu
penserei che siano cose che no
la macchina potrebbe farlo, diciamo
cosa ne pensi pensi se sei un
medico pensi una macchina potrebbe fare
ciò che un medico fa le mani chiunque
pensa che sia possibile, okay
chiunque pensi che sia un artista qualunque
pensa che la macchina potrebbe fare ciò che
l’artista fa bene a tutti, c’è molto
meno persone chiunque pensi che a
la macchina potrebbe fare ciò che il primo ministro
va bene così ci sono un numero enorme di
di ragioni per aver paura di questo diritto
questa è la possibilità che nel
futuro che noterà non ci sarà
più a lungo essere qualsiasi lavoro per gli umani
questo non è un futuro completamente
pazza sì un sacco di gente crede che
questa è quasi una cosa certa per il
indica che vedi titoli che dicono
cose come hey sto facendo passi da gigante
esegue il cancro della pelle a livello dermatologico
classificazione o perderò per
esempio batte di più il giocatore del mondo
robot minor numero di lavori Sì questo genere di
titoli ora non so se c’è
sarà un robot remoto insegnante robot
professore come me in futuro e io
volevo partire per vedere se fosse così
sarebbe stato davvero vero e mio
processo di impostazione di questa impostazione
fuori in questa ricerca così ho chiesto il suo
domanda
riguardo se questo è vero o meno
è quello che sto per parlare con te
circa oggi per capire dove siamo arrivati
a questo punto che le macchine potrebbero
potenzialmente assumere su ciò che gli esseri umani facciamo noi
tornare indietro e dare un’occhiata a
un po ‘di storia, la prossima diapositiva, per favore
quindi questo è stato davvero in via di sviluppo per
oltre 200 anni ma inizierei con il
Era vittoriana e questa è questa gente
Charles Babbage e ADA Lovelace e
Charles Babbage fu la prima persona a
inventare ciò che potrebbe chiamare l’hardware del computer
davvero una Ada Lovelace è stata la prima
programmatore di computer riconoscibile ora il
è che ci è voluto molto tempo
quasi un secolo doveva passare prima
Alonzo Church e Alan Turing si avvicinarono
con questo l’idea di un generale
base teorica per il calcolo perché
c’erano hardware e software ma no
la teoria su come ordinare potrebbe andare bene
insieme e in linea di principio almeno loro
ha inventato questa idea di una macchina
chiamato il tifo che potrebbe
potenzialmente fare tutti i calcoli che qualsiasi
l’umano potrebbe fare è l’idea che sia un
tesi non è una prova che ci sono
macchine là fuori che puoi
mostra dimostrabile può fare tutto
i calcoli che potrebbero fare gli umani adesso
la cosa è che in teoria è il
la pratica di questo è iniziata veramente
decollando quando sarà Shockley e gli altri
AT & T Labs ha inventato il transistor e
ha inventato lì anche il microchip
che è venuto con quella invenzione
hanno dato il via all’era dei cosiddetti
miniaturizzazione in modo esponenziale
di computer e questo è
notoriamente riassunto in una legge intitolata
Gordon Moore che è stato il co-fondatore di
Intel Corporation Intel che produce tutto
i chip che vanno in pezzi per le vostre
esempio noto come legge di Moore dopo
ovviamente è giusto allo stesso tempo
negli anni ’50 pionieri come Frank
Rosenblatt qui chi è in realtà a
lo psicologo ha iniziato a sperimentare
seriamente con l’ idea di imitare come
il cervello è cablato sì, così è
davvero l’inizio della nozione di
intelligenza artificiale che ti è venuta in mente
questa idea per il neurale artificiale
rete e più tardi è diventato chiaro
per fare progressi sostanziali artificiali
l’intelligence avrebbe dovuto far fronte
con incertezza perché i computer sono
non molto bene con l’incertezza ma il
il mondo reale è sempre incerto, ma
questa idea è stata sostanzialmente risolta in
la teoria di questo toro è una perla in
Anni ’80 e questo ci porta al
Nell’era moderna l’era moderna della artificiale
l’intelligenza con queste due persone
Janna Kuhn e Geoffrey Hinton e loro
è tornata questa idea di chiamato deep
apprendimento che è fondamentalmente artificiale
reti neurali che sono molto molto profonde
strati e questo ci supporta cose come
riconoscimento vocale serio sì e
cose come la foto automatizzata di Google
etichettatura app tutto questo è alimentato
dalle idee che sono state inventate da
da questi due praticamente ora che noi
capire come siamo arrivati qui abbiamo bisogno di
sapere qual è lo stato attuale dell’arte
è sì quello è il passato ora guardiamo
la corrente dove siamo ora
con questo hardware e ci conduce a
poni la prima domanda che è ciò che è
intelligenza è ciò che intendo con ciò
questa è una domanda molto contraria è a
domanda molto difficile a cui rispondere ma
mettiamoci voglio solo dartelo a
poche possibilità su cosa
l’intelligenza potrebbe essere uno
è possibile che l’intelligenza sia giusta
riguardo alla memoria si, si tratta solo di
memorizzare un sacco di cose
davvero molto bene, quindi se è così
il caso dovremmo mettere fine alla natura
memoria contro la memoria del computer ora che cosa
è la memoria della natura
la memoria della natura è essenzialmente il DNA
ora quello rappresenta
tutte le informazioni nel tuo genoma che
è il record nella storia di tutto il
cose che tutti gli animali prima di te
portato a te incontrato nel loro
ambiente e portato a te come il
vincitore sei la storia di successo di questo
storia evolutiva massiccia che è
registrato nel tuo DNA e ovviamente lì
sono stati trilioni e trilioni di
individui e ci sono innumerevoli DNA
corde là fuori sì, ma queste
le cose sono sopravvissute per miliardi e
miliardi di anni sì per miliardi di
anni ora che significa davvero che il
quantità di informazioni memorizzate in
DNA contro la quantità di informazioni
questo è memorizzato nella memoria del computer
il vincitore
quindi il DNA sta decisamente vincendo
attualmente così l’intelligenza non lo è davvero
quasi memoria è giusto
l’intelligenza potrebbe essere più di te
potrebbe essere sposato più devi avere un
molta esperienza, sì, devi vedere
un sacco di cose, se è così, che cosa sta succedendo
per fare è Pitt, per esempio mi limiterò a dare
un esempio di ciò che significa per esperienza
come esperienze sensoriali cose che tu
guarda con i tuoi occhi sì
così che Pitt ti dirà che il tuo occhio è tuo
retina contro una fotocamera digitale a destra
guarda queste sono cose sostanzialmente simili
si e dovremmo chiedere quanto
l’informazione è catturare questa cosa
contro quanta informazione è un digitale
fotocamera che cattura sì e con una stima
retina ha circa 74 milioni di punti su di esso
punti sensibili alla luce in questo momento fotocamera
i sensori di fotocamere digitali si avvicinano a questo
ci sono sensori per fotocamere che puoi ottenere
sono anche più dettagliati di quello ma
la cosa sulla tonalità dell’umano
Retina è che ne hai avuto uno da allora
sei un feto e questo è stato
raccogliendo immagini una volta ogni venticinque
volte al secondo dal momento in cui eri
nato sì e possibilmente prima così il
la cosa è che questo sta accumulando a
grande quantità di informazioni ed è stato
in qualche modo filtrato nei tuoi filtri in
la tua percezione
piove da qualche parte quindi penso che sia
solo un semplice calcolo sarebbe quello
ci sono circa cinque volte dieci al
otto numeri di bit di informazione così
è molto cinque volte dieci ai 18 bit
di informazioni che sperimenterai
nel corso della tua vita ora per dartene un po ‘
l’idea 10 al 12 è un trilione giusto così
è molto più grande di quello e il
la cosa è che si tratta della scala di
la dimensione di tutte le informazioni su
YouTube quindi è quello che sei stato
sperimentare su di te è questo che tu
sperimenterà per tutta la tua vita
giusto ma ci sono miliardi di noi
Certo che ti dà una certa idea
questa è probabilmente la retina umana
sperimentando più informazioni di tutte
queste telecamere sono attualmente così non possono
basti solo sulla quantità di informazioni
stiamo ammassando sì, potrebbe anche essere
sulla velocità computazionale sì sì come
velocemente si può pensare qualcuno che può pensare
più veloce di qualcun altro è presumibilmente
più intelligente sì è come vorremmo
suggerire che è quello che suggeriamo ora
qui la storia è abbastanza diversa sì
questo è un neurone okay cambia
Da 10 a 100 impulsi al secondo, se lo sei
fortunato ci vuole un secondo per voi
mozza il dito del piede e poi fallo sentire
il dolore giusto, quindi ti dà quanto tempo
che ti dà un’idea di quanto velocemente
il trasferimento delle informazioni è trasferito
nei neuroni sì questa cosa qui è a
transistor e ora ci sono tutte le decine di
centinaia di miliardi di questi là
sul processore di uno smartphone e così via
questa cosa qui può farne uno a
cinque miliardi di decisioni al secondo si
così transistor chiaramente vinto a mani basse
i computer possono attualmente pensare molto lontano
più velocemente di quanto c’è possibile, quindi se abbiamo
riassumi e chiedi cosa è
l’intelligenza al momento sì il
stato attuale degli esseri umani rispetto alle macchine
beh, non sono uguali, c’è un
non è chiaro chi sia il
il vincitore qui sai che le macchine sono
sicuramente più veloce ma la natura immagazzina molto
più bene ma la natura è anche di più
efficiente può elaborare più informazioni
con
meno energia per esempio quindi non è un
slam-dunk in ogni caso la prossima riga, quindi facciamolo
ora guarda al futuro così hai guardato
in passato la storia guarda al
stato attuale dell’arte e vediamo
dove sta andando
possiamo provare a estrapolare nel
futuro un po ‘così questo è come un futuro di
AI potrebbe funzionare e ho intenzione di darti
come un’idea davvero semplice che potrebbe
significa che tutto questo l’idea di
mettendo tutti fuori dal lavoro tutti noi
senza lavoro in futuro è totalmente
possibile sì
totalmente possibile su alcuni veramente semplici
principio ed è l’idea che mi piace
chiamare la tabella di ricerca gigante
ipotesi spiegherò cosa intendo
che questo è il sogno dei grandi sogni per l’intelligenza artificiale
si tratta di collezionare vaste
quantità di informazioni e lasciami dare
hai una semplice idea di dove potrebbe essere
lavoro e come questo potrebbe funzionare
in fondo forse molti di voi lo faranno
probabilmente conoscono cose come AM PR
riconoscimento automatico della targa se così
si va al garage e si riempie
la tua macchina non c’è qualcuno seduto
lì guardando una CCTV e scrivendo
la tua targa sì è in realtà
machine learning che riconosce cosa
il numero di targa dell’allume è e poi
registra tali informazioni automaticamente
quindi questo sta già accadendo proprio ora
sì ora la domanda è come potrebbe quello
non funziona come funziona, ma come potrebbe
che funzionano la risposta è piuttosto semplice
tutto quello che facciamo è ottenere una lista di tutti
le possibili immagini digitali che potrebbero
esiste quindi avremmo un tavolo che ha tutto
le possibili liste di valori di pixel
per esempio per un BCD ecc. per tutto il
numeri sì e fammi avere questo
grande tabella di ricerca che ci dice ciò che il
etichetta è associata che sì così
che lettera che numero si è basata su
quell’immagine la cosa è che poi tutto
la fotocamera ha a che fare è deve solo
chiedi al computer che ho visto una nuova immagine
quindi qual è l’etichetta per questo sì, ho visto
questo questi questi pixel qui
Ho visto questi pixel qual è l’ etichetta
per questo hai solo un programma giusto
lo cerca e ti dà la risposta
che è perfetto a destra e sarà sempre
funziona è completamente infallibile ed è
completamente possibile risolvere ogni
possibile problema di IA in questo modo sì ora
questo è in realtà abbastanza vicino a come a
molti sistemi di intelligenza artificiale funzionano in questi giorni ma
la domanda è che c’è una presa in questo
con questo con questa possibilità puoi
vedere come è semplice giusto dovrebbe funzionare
funzionerebbe affatto in pratica sto
dirò fortunatamente la risposta è no
Bunkum completo sì, è assurdo perché lo è
non ha senso perché anche se prendo un
immagine davvero piccola come questa sì questa
è solo 20 per 20 pixel sì e lo è
ho Iowa quindi ha 8 bit per pixel quindi
questo mi dice quanti sono i valori di
il grigio scala qui dentro c’è il 2 al
3200 possibile in che sì, ora che
il numero è più di un numero di
particelle nell’universo in modo che significa
è totalmente impossibile farlo
Sognate, sì, questo grande sogno di dati per l’intelligenza artificiale è
non succederà mai perché avresti bisogno di
molto hardware in quanto vi è il motivo per cui è necessario
l’ intero universo è quello
calcolo dell’hardware per renderlo possibile
sì convertire tutte le stelle tutte le
ti pianifica tutto in grande
nell’hardware per farlo accadere e
non è ancora fattibile, ma è così
il bambino può facilmente leggere cifre come questa
e riconoscerli così come fa un bambino
fallo se AI non può in linea di principio farlo
bene in sostanza il motivo per cui questo
non è non è il caso perché perché questo non è
solo guardando le informazioni si, lo è
a causa del fatto che la conoscenza
richiede più di un semplice ricordo di un sacco
di dati si ok e il prossimo esempio qui
un’altra cosa che potrei fare io
hai solo un’idea molto semplice qui
quale
che vogliamo risolvere alcuni compiti alcuni
le attività nel tuo lavoro richiedono l’elaborazione
informazioni e venire con alcuni
risposta particolare sì, c’è un
soluzione ad ogni problema presumibilmente voi
devo solo provarli tutti, sì, facciamo
prova tutte le possibili soluzioni date a
problema sì, ora dato quanto velocemente
i computer sono davvero si potrebbe abbastanza
facilmente vedere che questo potrebbe essere fatto bene
quindi un computer può essere completamente fatto tutto
deve fare è cercare attraverso tutti i
possibili risposte si lo chiamo il
motore di ricerca di ipotesi gigante si
come un motore di ricerca che prova tutto
possibili spiegazioni per il tuo problema
e poi sceglie il migliore sì
fammi fare un esempio di ciò che non faccio
sapere se conosci la logistica
rete le reti logistiche globali
trasporto globale containerizzato cosiddetto
rete ora se non si conosce questo
questo è assolutamente incredibile, sì, perché
mossa di rete logistica containerizzata
praticamente tutto ciò che acquisti in giro
il mondo si su container e
camion e ferrovia eccetera è in realtà
la mente è incredibilmente vasta e la cosa è
che il numero di problemi che tu
devono risolvere sono piuttosto grandi in questo
in questo sistema per esempio uno dei
i problemi più difficili e può sembrare un
facile problema, ma non è il
il cosiddetto problema del venditore ambulante
giusto questo è lì quel computer
lo scienziato lo chiama così è quello che hai
trovare è la via circolare più breve
che visita un certo numero di città sì
questa è una semplice idea solo in visita questi
città e come potremmo risolverlo
problema usando questa grande idea del computer
questo grande motore di ricerca è semplice
proviamo solo tutti i possibili percorsi sì
e scegliere il migliore
sì, non è così che risolvono
quel problema è che funzionerà
Fortunatamente per noi la risposta è no che
non funziona neanche a destra perché non può farlo
funziona bene a causa del fatto di a
idea davvero bella una frase davvero bella
quell’informatica è chiamata uso
chiamato esplosione combinatoria
esplosione combinatoria quindi cosa fa
questo significa se hai 15 città e te
vuoi trovare il percorso più breve attraverso
sì
si scopre che c’è oltre a a
trilioni possibili rotte sì, quindi è a
lotto
affermiamo solo 15 città e
immaginando la rete containerizzata che hai
risolvere i problemi con centinaia di
città o migliaia di loro proprio il
la ragione è perché è fattoriale
quel punto esclamativo significa solo 1 volta
2 volte 3 volte 4 fino a 215
sì e quello diventa sempre più grande e
più grande diventa astronomicamente grande come
questo numero è pari a 20 anni
ok grandiosamente, ma il kicker è
che i pianificatori umani possono davvero venire
con percorsi abbastanza buoni che sono vicini
a ottimale semplicemente tracciando questo fuori si
dì sì, è un percorso abbastanza buono
faremo e la maggior parte del tempo quando tu
fai che funzioni davvero bene non lo è
ottimale ma funziona bene per te così come
lo facciamo?
beh, in sostanza puoi creare
capire un problema non è solo
cercando tutta la discarica attraverso tutto
le soluzioni stupide possibili voi
capire qualcosa su questo problema
giusto ed è così che puoi venire
questo è un buon itinerario
predire il futuro per vedere ciò che siamo
siamo una macchina contro l’intelligenza umana
e provare e fare previsioni è
utile per guardare una particolare area
dell’ingegno umano sì per vedere dove questo
sta andando questa figura qui si chiama
Legge di Moore di cui ho parlato prima
e traccia la diminuzione nel tempo
necessario per risolvere una matematica fissa
problema dovuto a miglioramenti nei computer
solo
miglioramenti solo nell’hardware del computer
destra e che da tempo è passato
dagli anni ’60 ed è un’area particolare
è l’ area in cui lavoro molto
si chiama matematico è giusto
algoritmi matematici numerici
problemi e puoi vedere qui
La legge di Moore segue la linea retta
verso il basso proprio in alto che è giusto
i computer stanno migliorando bene questo è un
scala logaritmica e questo è chiamato
esponenziale e in modo esponenziale decrescente
linea perché
proprio quello che vuoi è quella linea
va giù perché significa che le cose diventano
più veloce in sostanza sì, ora è solo
computer Harbor da solo dare un’occhiata
a questa linea blu invece di quello che è
è un miglioramento della velocità nel risolvere questo
problema dovuto all’ingegno umano sì dovuto
a persone che sono addestrate a capire
questi problemi hanno trovato il modo di
migliorare che trovare algoritmi migliori per
risolvendo questi problemi e puoi vedere
che questo supera di gran lunga la legge di Moore
sì, questo significa che è umano
l’ingegno ha superato di gran lunga ciò che
i computer sono stati in grado di fare sì
il miglioramento è vasto che puoi vedere
Finirò su questo punto per tornare al mio
domanda ho iniziato abbastanza spaventato e
Ho iniziato a pensare in un certo senso da
cercando di spiegarti che dentro
alcuni modi se credi a quei titoli
dovresti essere spaventato
dovresti davvero aver paura perché questo
potrebbe essere peggio di questo cambiamento climatico
potrebbe essere la fine dell’economia per noi
Giusto nessun ruolo produttivo per noi
qualunque cosa, ma penso che se ne sia andato
attraverso questo questo dettaglio se guardi
dietro i titoli e guardi
quello che è effettivamente possibile comincio a sentire
molto meglio iniziare sentirsi molto meno
spaventato per il mio futuro molto meno spaventato
per il futuro dei miei figli sì, no
penso che succederà in qualsiasi momento
presto che i computer stanno per prendere
sulla nostra economia non penso che sia così
in realtà succederà comunque lì
è un’area in cui le cose potrebbero peggiorare
per noi e questo è causa di noi se alcuni
programmatore laggiù siamo là
decide di fare un formulare le regole
del lavoro di questa persona sì, allora
programmatore potrebbe scrivere un programma
mette quella persona fuori lavoro sì, ma questo è
persone che usano i computer per comprare
uno contro l’altro
per trovare modi migliori di
mettersi l’un l’altro senza lavoro
essenzialmente, quindi penso che ci sia
non saranno davvero le macchine
è colpa nostra se è successo a noi
siamo noi per usare queste macchine in
essenzialmente in un modo non etico sì così io
non posso dirti cosa succederà in
il futuro, dopo tutto, è fare previsioni
Soprattutto per il futuro, ma io
che stiamo andando a essere ok se abbiamo appena
pensa in anticipo grazie mille
[Musica]
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