così le macchine possono pensare a questa idea
singolarità il tempo nella storia in cui a
il programma per computer sarà così intelligente
sarà in grado di crearne un altro
programma per computer ancora più intelligente e così via
e così via fino alla morte dell’umanità
ne consegue che non è probabile che Alan Turing
ideato il test per testare questa idea chiedi
la domanda può far pensare alle macchine la sua prova
era un computer che cercava di ingannare
un umano che pensa di essere umano
per mezzo di una conversazione un semplice e
potresti pensare a un test mal definito ma lo farei
ti sorprende sapere che quasi 70
anni su questo test non è ancora stato
passato non stretta AI AI generica
l’ intelligenza artificiale che può fare
tutto ciò che gli umani possono fare e altro ancora
meglio non è da nessuna parte qui però
probabilmente uno dei più grandi progressi in
quella direzione è una tecnologia che è
chiamato deep learning in effetti quando nel
notizie che ascolti sugli sviluppi nell’IA
più spesso che non stai ascoltando
su sviluppi o applicazioni di
apprendimento approfondito
vedi mentre altri AIS sono in grado di farlo
risolvere piccoli problemi come giocare a
gioco o trovare il percorso in un labirinto
cosa c’è di interessante e di nuovo in profondità
l’apprendimento è che è una tecnologia
che può risolvere una gamma di diversi
i problemi
è ciò che chiamiamo un classificatore è uno
dei migliori classificatori, ma ciò che è
che può essere ridotto ai gatti e
cani
immagina di volere un computer per essere in grado
di distinguere tra gatti e cani voi
potrebbe insegnarlo sulla struttura in merito
sembra che tu possa insegnare loro
specificamente per riconoscere specifici
schemi ma di cosa è rivoluzionario
l’apprendimento profondo è che è interamente
basato su campioni l’ unica cosa di cui hai bisogno
sono molti molti esempi molte molte immagini
di cani e gatti e Internet ha
un sacco di errori e il sistema lo farà
impara da solo a distinguere tra
loro e potresti pensare bene questo è un
esempio molto semplice e saresti
sorpreso il numero di diversi
problemi nel mondo che possono essere
ridotto per classificare solo per esempio
classificare tra un buon scacchi
posizione e una cattiva posizione di scacchi
classificare tra una strada vuota e una
strada con i pedoni su di esso se lo sei
costruendo una macchina che guida da solo così in profondità
l’apprendimento è versatile e sì, può essere
usato per risolvere e giocare meglio di
di cui potresti aver sentito parlare di recente
alphago sconfiggendo meglio andare al mondo
giocatore e poi di nuovo di nuovo sconfiggendo
il miglior giocatore del mondo va di nuovo il
altro mondo migliore apprendimento profondo del cervello ha
un’altra caratteristica molto importante
che è perché abbiamo bisogno solo di campioni
allenarlo
non abbiamo bisogno di esperti
gli ingegneri che hanno costruito alphago non lo sono
gli esperti vanno giocatori di cui hanno appena bisogno
conoscere le regole e il sistema imparerà
da solo ed è questa stessa tecnologia
che può essere applicato a un numero di
problemi che catturano l’immaginazione
dei media dalla lettura labiale alla medicina
diagnosi e ciò che è affascinante è
che anche se può risolvere tutto ciò
problemi di apprendimento profondo ha un numero di
limitazioni Siamo stati qui oggi circa
come a prova di futuro la tua vita siamo stati
udito dal nostro primo oratore su
dover imparare cose e altro
relatori sull’essere coinvolti con nuovi
tecnologia e l’ulteriore
il contributo che mi piace fare è quello
qualche volta la nuova tecnologia può essere
l’apprendimento profondo sopravvalutato è potente è
eccitante ha anche alcune limitazioni come
Ho detto che hai bisogno di molte foto di gatti
e cani e ne abbiamo molti ma
quando il tuo problema diventa più complesso
hai bisogno di sempre più dati e grandi dati
diventa rapidamente la necessità di un grande
sistema di calcolo che richiede un sacco di
energia e un sacco di soldi e non lo è
l’unica limitazione è stata mostrata
recentemente che puoi ingannare in profondità
imparando puoi mostrargli un’immagine di a
gatto ci piace questo e poi possiamo cambiare
ogni pixel dell’immagine da una piccolissima
importo in un modo molto intelligente in tale
modo che l’immagine risultante per noi ancora
sembra un gatto ma l’apprendimento profondo
il sistema penserà che sia un cane
o un tavolo o un Mac o qualsiasi cosa tu voglia
per indurlo a credere nell’apprendimento profondo
è limitato ed è eccitante ed è
versatile ed è potente ma tutto
quegli aggettivi sono condivisi da me
praticamente ogni tecnologia dirompente
abbiamo incontrato ecco un esempio è
chiamato un computer o un personal computer
e lascia che ti chieda questo
capire ogni singolo elettronico
componente e la sua funzione all’interno del tuo
computer o il telefono so che non lo so
e questo non mi impedisce di usarli
non mi impedisce
imparando a conoscerli ogni giorno di più e
più di quanto ho bisogno se i computer fossero
inventato oggi e la gente stava dicendo
renderanno il tuo lavoro obsoleto
renderanno irrilevante il tuo ruolo
bene come reagiresti nel panico
compiacimento sostengo e questo è il mio
sfida a te che trattiamo in profondità
imparando nello stesso modo in cui trattiamo
i nostri computer abbiamo imparano e sarà
difficile ma così stava usando fogli di calcolo
la prima volta potrebbe non esserlo nemmeno
quello efficiente ma poi di nuovo nessuno dei due
erano processi verbali quando prima
è apparsa la buona notizia è perché
l’unica cosa di cui abbiamo bisogno per allenare un profondo
sistema di apprendimento è esempi di esempi di
dati è relativamente buono Treacher
relativamente semplice da implementare
quanto sono semplici nove nove righe di codice
questo è il numero di linee di codice necessario
io per scrivere un programma di apprendimento profondo così
ecco l’ idea che penso valga la pena
la condivisione ci lascia eliminare questo elitarismo
di abilità lasciaci fare la macchina
esperti di apprendimento meno unici
democratizziamo l’uso della tecnologia
compreso l’apprendimento automatico vanno via e
scopri quali sono quelle nove righe di codice
sono e se non sai come codificare
imparare a codice e se si può fare
in meno di nove righe mettiti in contatto con me
il punto è non andare nel panico imparare a codificare e
tu
[Applausi]
singolarità il tempo nella storia in cui a
il programma per computer sarà così intelligente
sarà in grado di crearne un altro
programma per computer ancora più intelligente e così via
e così via fino alla morte dell’umanità
ne consegue che non è probabile che Alan Turing
ideato il test per testare questa idea chiedi
la domanda può far pensare alle macchine la sua prova
era un computer che cercava di ingannare
un umano che pensa di essere umano
per mezzo di una conversazione un semplice e
potresti pensare a un test mal definito ma lo farei
ti sorprende sapere che quasi 70
anni su questo test non è ancora stato
passato non stretta AI AI generica
l’ intelligenza artificiale che può fare
tutto ciò che gli umani possono fare e altro ancora
meglio non è da nessuna parte qui però
probabilmente uno dei più grandi progressi in
quella direzione è una tecnologia che è
chiamato deep learning in effetti quando nel
notizie che ascolti sugli sviluppi nell’IA
più spesso che non stai ascoltando
su sviluppi o applicazioni di
apprendimento approfondito
vedi mentre altri AIS sono in grado di farlo
risolvere piccoli problemi come giocare a
gioco o trovare il percorso in un labirinto
cosa c’è di interessante e di nuovo in profondità
l’apprendimento è che è una tecnologia
che può risolvere una gamma di diversi
i problemi
è ciò che chiamiamo un classificatore è uno
dei migliori classificatori, ma ciò che è
che può essere ridotto ai gatti e
cani
immagina di volere un computer per essere in grado
di distinguere tra gatti e cani voi
potrebbe insegnarlo sulla struttura in merito
sembra che tu possa insegnare loro
specificamente per riconoscere specifici
schemi ma di cosa è rivoluzionario
l’apprendimento profondo è che è interamente
basato su campioni l’ unica cosa di cui hai bisogno
sono molti molti esempi molte molte immagini
di cani e gatti e Internet ha
un sacco di errori e il sistema lo farà
impara da solo a distinguere tra
loro e potresti pensare bene questo è un
esempio molto semplice e saresti
sorpreso il numero di diversi
problemi nel mondo che possono essere
ridotto per classificare solo per esempio
classificare tra un buon scacchi
posizione e una cattiva posizione di scacchi
classificare tra una strada vuota e una
strada con i pedoni su di esso se lo sei
costruendo una macchina che guida da solo così in profondità
l’apprendimento è versatile e sì, può essere
usato per risolvere e giocare meglio di
di cui potresti aver sentito parlare di recente
alphago sconfiggendo meglio andare al mondo
giocatore e poi di nuovo di nuovo sconfiggendo
il miglior giocatore del mondo va di nuovo il
altro mondo migliore apprendimento profondo del cervello ha
un’altra caratteristica molto importante
che è perché abbiamo bisogno solo di campioni
allenarlo
non abbiamo bisogno di esperti
gli ingegneri che hanno costruito alphago non lo sono
gli esperti vanno giocatori di cui hanno appena bisogno
conoscere le regole e il sistema imparerà
da solo ed è questa stessa tecnologia
che può essere applicato a un numero di
problemi che catturano l’immaginazione
dei media dalla lettura labiale alla medicina
diagnosi e ciò che è affascinante è
che anche se può risolvere tutto ciò
problemi di apprendimento profondo ha un numero di
limitazioni Siamo stati qui oggi circa
come a prova di futuro la tua vita siamo stati
udito dal nostro primo oratore su
dover imparare cose e altro
relatori sull’essere coinvolti con nuovi
tecnologia e l’ulteriore
il contributo che mi piace fare è quello
qualche volta la nuova tecnologia può essere
l’apprendimento profondo sopravvalutato è potente è
eccitante ha anche alcune limitazioni come
Ho detto che hai bisogno di molte foto di gatti
e cani e ne abbiamo molti ma
quando il tuo problema diventa più complesso
hai bisogno di sempre più dati e grandi dati
diventa rapidamente la necessità di un grande
sistema di calcolo che richiede un sacco di
energia e un sacco di soldi e non lo è
l’unica limitazione è stata mostrata
recentemente che puoi ingannare in profondità
imparando puoi mostrargli un’immagine di a
gatto ci piace questo e poi possiamo cambiare
ogni pixel dell’immagine da una piccolissima
importo in un modo molto intelligente in tale
modo che l’immagine risultante per noi ancora
sembra un gatto ma l’apprendimento profondo
il sistema penserà che sia un cane
o un tavolo o un Mac o qualsiasi cosa tu voglia
per indurlo a credere nell’apprendimento profondo
è limitato ed è eccitante ed è
versatile ed è potente ma tutto
quegli aggettivi sono condivisi da me
praticamente ogni tecnologia dirompente
abbiamo incontrato ecco un esempio è
chiamato un computer o un personal computer
e lascia che ti chieda questo
capire ogni singolo elettronico
componente e la sua funzione all’interno del tuo
computer o il telefono so che non lo so
e questo non mi impedisce di usarli
non mi impedisce
imparando a conoscerli ogni giorno di più e
più di quanto ho bisogno se i computer fossero
inventato oggi e la gente stava dicendo
renderanno il tuo lavoro obsoleto
renderanno irrilevante il tuo ruolo
bene come reagiresti nel panico
compiacimento sostengo e questo è il mio
sfida a te che trattiamo in profondità
imparando nello stesso modo in cui trattiamo
i nostri computer abbiamo imparano e sarà
difficile ma così stava usando fogli di calcolo
la prima volta potrebbe non esserlo nemmeno
quello efficiente ma poi di nuovo nessuno dei due
erano processi verbali quando prima
è apparsa la buona notizia è perché
l’unica cosa di cui abbiamo bisogno per allenare un profondo
sistema di apprendimento è esempi di esempi di
dati è relativamente buono Treacher
relativamente semplice da implementare
quanto sono semplici nove nove righe di codice
questo è il numero di linee di codice necessario
io per scrivere un programma di apprendimento profondo così
ecco l’ idea che penso valga la pena
la condivisione ci lascia eliminare questo elitarismo
di abilità lasciaci fare la macchina
esperti di apprendimento meno unici
democratizziamo l’uso della tecnologia
compreso l’apprendimento automatico vanno via e
scopri quali sono quelle nove righe di codice
sono e se non sai come codificare
imparare a codice e se si può fare
in meno di nove righe mettiti in contatto con me
il punto è non andare nel panico imparare a codificare e
tu
[Applausi]
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