[Музыка]
вы
[Музыка]
первая часть этого разговора предназначена
чтобы напугать вас, вы действительно пугаете вас в порядке и
что я хочу, чтобы вы подумали о том, что
вы делаете в своей работе или что вы можете
делать свою карьеру в будущем или
будущей работы и спросите себя об этом
вопрос может машина делать то, что вы делаете
вот вопрос, я хочу, чтобы я
значит, подумаем о чем-то
что вы могли бы это сделать
подумают, что это вещи, которые нет
машина могла бы это сделать, скажем так
как вы думаете, что думаете, если вы
доктор, вы думаете, что машина могла бы
что доктор поднимает всех, кто
думает, что все в порядке
кто думает , ладно художнику кто — нибудь
подумайте, что машина может делать то, что
художник все в порядке, у кого-то много
меньше людей, которые думают, что
машина могла бы сделать то, что премьер
все в порядке, поэтому есть огромное количество
причин опасаться этого права
это возможность того, что в
будущее, которое заметит, что не будет
дольше будут любые рабочие места для людей
это не будущее , которое полностью
безумный да, многие люди считают, что
это почти уверен , что в
что вы видите заголовки, которые говорят
такие вещи, как эй, я делаю огромные шаги
выполняет дерматологический уровень рака кожи
классификация, или я откажусь от
пример превосходит мирового игрока больше
роботы меньше рабочих мест , да это своего рода
заголовки сейчас я не знаю, если есть
станет роботом- учителем удаленного робота
профессор, как я в будущем, и я
захотелось выяснить ,
действительно будет правдой, и мой
процесс установки этого параметра
в этом квесте, поэтому я спросил его
вопрос
о том, действительно ли это так
это то, что я собираюсь поговорить с тобой
около сегодня, чтобы понять, где мы получили
до этого момента, что машины могли
потенциально взять на себя то , что делаем мы , люди
должны вернуться и посмотреть на
Немного истории следующий слайд , пожалуйста ,
так что это действительно
более 200 лет, но я бы начал с
Викторианская эпоха, и это эти люди
Чарльз Бэббидж и Ада Лавлейс и
Чарльз Бэббидж был первым человеком,
придумать, что можно назвать компьютерным оборудованием
действительно Ада Лавлейс была первой
узнаваемый компьютерный программист
дело в том, что это заняло много времени
почти столетие пришлось пройти до
Алонсо и Алан Тьюринг подошли
при этом идея общего
теоретическая основа для вычислений, потому что
было аппаратное и программное обеспечение, но нет
теория о том, как сортировать, может
вместе и в принципе, по крайней мере, они
придумал эту идею машины
называемой азартной машиной, которая могла
потенциально все расчеты, которые
человек мог бы это понять , это
Тезис это не доказательство того, что есть
машины, которые вы можете
наглядно показать может сделать все
расчеты, которые они могут сделать сейчас
дело в том, что в теории
практика его только началась
взлет, когда Шокли и другие
в AT & T Labs изобрели транзистор и
придумал там микрочип
который пришел вместе с этим изобретением
они вышли из эпохи так называемых
экспоненциально возрастающая миниатюризация
вычислительных машин, и это
классно подытожен в законе, названном в честь
Гордон Мур, который был соучредителем
Корпорация Intel Intel, которая делает все
чипы, которые входят в ваши ПК для
пример, известный как закон Мура после
очевидно, что это правильно в то же время
в 1950-х годах пионеры, такие как Фрэнк
Розенблат, кто на самом деле
психолог начал экспериментировать
серьезно с идеей имитировать, как
мозг подключен вверх да так это
действительно, начало понятия
Искусственный интеллект вы придумали
эта идея для искусственного нейрона
сети, а затем стало ясно, что
сделать значительный прогресс искусственным
интеллект должен был справиться
с неопределенностью , поскольку компьютеры
не очень хорошо с неопределенностью, но
реальный мир всегда не прав, но
эта идея была в основном решена в
теория этого парня делает их жемчужиной в
Х годов, и это подводит нас к
современная эпоха современная эпоха искусственного
интеллект с этими двумя людьми
Жанна Кун и Джеффри Хинтон, и они
вернулся эту идею под названием глубоко
обучение, которое в основном является искусственным
нейронные сети очень глубокие
слоев, и это помогает нам
серьезное распознавание речи да и
такие вещи, как автоматическая фотография Google
маркировка приложений прямо, все это питание
идеями, которые были изобретены
этими двумя в значительной степени теперь, когда мы
понять , как мы сюда попали , мы должны
знать, что представляет собой современное состояние искусства
да, это прошлое, давайте посмотрим на
текущий, где мы сейчас
с этим оборудованием, и это приводит нас к
задайте первый вопрос, который есть
интеллект — это то, что я имею в виду под этим
это очень досадный вопрос, это
очень сложный вопрос ответить, но
скажем, я просто хочу передать его вам
несколько возможностей о том, что
интеллект может быть одним
возможно, что интеллект — это просто
о памяти да, это просто о
запоминание много-много вещей
действительно действительно хорошо, так что если это
так мы должны столкнуть Природы
памяти от памяти компьютера теперь что
память природы
хорошо память природы — это, по сути, ДНК
теперь представляет
всю информацию в вашем геноме, которая
это рекорд в истории всех
вещи, которые все животные перед вами, что
привели к тому, что вы столкнулись в своих
окружающей среды и привели к вам, как к
победитель, вы — история успеха этого
массивная эволюционная история, которая
записанные в вашей ДНК и, конечно же, там
были триллионы и триллионы
индивидуумов и существует бесчисленное количество ДНК
строки там да так, но эти
вещи выжили за миллиарды и
миллиарды лет да для миллиардов
лет теперь, значит , на самом деле , что
количество информации, которая хранится в
ДНК по сравнению с объемом информации
которые хранятся в памяти компьютера,
победитель
поэтому ДНК очень определенно выигрывает
в настоящее время интеллект действительно не
это просто память
интеллект может быть больше, чем вы
могут быть женаты, плюс вы должны иметь
много опыта да, вы должны увидеть
много вещей, если так, что это происходит
сделать это Питт, например, я просто дам
пример того, что означает по опыту
как чувственный опыт, что вы
смотреть своими глазами да
так что будет Pitt , что ваш глаз , что это ваш
сетчатка против цифровой камеры вправо
посмотрите, что это в целом похожие вещи
да, и мы должны спросить, сколько
информация — это захват этой вещи
сколько информации является цифровой
захват камеры да и по одной оценке
у сетчатки около 74 миллионов точек на ней
светочувствительные точки прямо сейчас камера
датчики цифровой камеры подходят к
есть датчики камеры, которые вы можете получить
они даже более подробно , чем это , но
вещь о оттенке человека
сетчатка у вас была с тех пор
ты плод, и ты это был
сопоставление изображений раз в двадцать пять
раз в секунду с момента, когда вы были
родился да и, возможно, раньше, поэтому
Дело в том , что это было накапливая
огромное количество информации, и это было
как-то фильтруется в ваши фильтры в
ваше восприятие
дождь где-то, так что я оцениваю это
просто простой расчет будет заключаться в том, что
около пяти раз десять
восемь битов информации, поэтому
это очень пять раз десять до 18 бит
информации, которую вы испытаете
над вашей жизнью теперь, чтобы дать вам некоторые
идея 10 к 12 составляет триллион прав, поэтому
это намного больше , чем это и
Дело в том, что речь идет о масштабах
размер всей информации о
YouTube, так что вы были
переживая вас, это то, что вы
испытаете всю свою жизнь
но есть миллиарды из нас
конечно, чтобы дать вам представление о том, что
это, вероятно, человеческая сетчатка
больше информации, чем все
эти камеры в настоящее время так не могут
просто о количестве информации
мы собираем да, это также может быть
о скорости вычислений да так, как
быстро вы можете думать, кто может думать
быстрее, чем кто — либо другой, предположительно
более умный, да, так мы будем
предположим, что это то, что мы предлагаем сейчас
здесь история совсем другая да
это нейрон в порядке, он переключается
От 10 до 100 импульсов в секунду, если вы
повезло, для вас требуется около секунды
заткните свой палец, а затем, чтобы вы почувствовали
боль прямо, поэтому она дает вам, как долго
что дает вам представление о том, как быстро
передача информации переносится
в нейронах да эта вещь здесь, это
транзистора, и теперь все десятки
а сотни миллиардов них на там
на процессоре смартфона и так, но
эта вещь здесь может сделать примерно одну
пять миллиардов решений в секунду да
так ясно, что транзисторы выигрывают руки вниз
компьютеры могут думать далеко
быстрее , чем мы , возможно , может так , если мы
просто подведите итог, и спросите, что
интеллект в настоящий момент да
текущее состояние людей по сравнению с машинами
хорошо, что они не равны, есть
неясно, кто
победитель здесь, вы знаете, что машины
конечно быстрее, но природа хранит много
более хорошо, но природа также больше
эффективный может обрабатывать больше информации
с
меньше энергии, например, так что это не
slam-dunk в любом направлении следующей строки, так что давайте
теперь смотри в будущее, так что ты посмотрел
в прошлом история смотрела на
Современное состояние техники и давайте посмотрим
где это происходит
мы можем попытаться экстраполировать в
в будущем, так что это то, как будущее
AI мог бы работать, и я собираюсь дать вам
как действительно простая идея, которая могла бы
означает, что вся эта идея
все вы не работали, все мы
вне работы в будущем полностью
возможно, да
вполне возможно на некоторых действительно простых
принцип, и мне нравится идея
вызывать таблицу гигантского поиска
гипотеза Я объясню, что я имею в виду
что это большой мечты для AI
это касается сбора огромных
количества информации и позвольте мне дать
вы просто знаете, где это могло бы
работать и как это могло бы работать
в основном, возможно, многие из вас
вероятно, знают о таких вещах, как PR
поэтому автоматическое распознавание номерных знаков, если
Вы идете в гараж , и вы заполните
в твоей машине не кто-то сидит
там смотрят на CCTV и записывают
ваша номерная табличка да, это на самом деле
машинное обучение, которое распознает, что
плита из квасцов , а затем
автоматически записывает эту информацию
так что это уже происходит прямо сейчас
да, теперь вопрос заключается в том, как
работать не так, как это работает, но как можно
что работа ответ довольно проста
все, что мы делаем, мы получаем список всех
возможные цифровые изображения, которые могли бы
существуют, поэтому у нас будет таблица, в которой есть все
возможные списки значений пикселей
например, для BCD и т. д. для всех
числа да и позвольте мне просто иметь это
большая поисковая таблица , которая говорит нам , что
метка связана с этим да так
какое письмо это число основано на
что образ заключается в том, что тогда все
камера должна сделать, так это просто
спросить у компьютера, что я видел новое изображение
так что это ярлык для этого да, я видел
эти эти пиксели здесь
Я видел эти пиксели, что такое ярлык
для него у вас просто есть программа, которая просто
смотрит на него и дает вам ответ
это совершенно правильно, и это всегда будет
работать это совершенно непогрешимым , и это
вполне можно решить каждый
возможная проблема ИИ таким образом да сейчас
это на самом деле довольно близко к тому, как
много систем ИИ работают в эти дни, но
вопрос в том, есть ли уловка для этого
с этой возможностью вы можете
посмотрите, насколько это правильно, будет ли это работать
будет ли это вообще работать на практике
скажу, к счастью, ответ нет
полный bunkum да, это глупость, почему
это нонсенс , потому что даже если бы я взять
действительно маленькое изображение вроде этого да это
всего 20 на 20 пикселей да, и это
получил Айову, поэтому он получил 8 бит на пиксель, поэтому
это говорит мне, сколько значений
серая шкала здесь есть 2
3200 можно в этом да теперь,
число больше , чем число
частиц во Вселенной, так что
это совершенно невозможно сделать
мечта, да, эта большая мечта для AI
никогда не случится, потому что вам нужно как
много оборудования, так как есть причины, по которым вам нужно
вся вселенная должна быть такой
вычислительное оборудование, чтобы сделать это возможным
да преобразует все звезды все
планет вам все в большой бит в
в аппаратное обеспечение, чтобы это произошло и
это по-прежнему невозможно, но
ребенок может легко читать цифры, подобные этому
и признать их так, как ребенок
сделайте это, если AI не может в принципе сделать это
в сущности, причина этого
это не так, почему почему это не
просто просматривая информацию, да, это
из- за того, что знания
требует больше, чем просто запоминания лотов
данных да нормально , и следующий пример здесь
другое дело, что я мог бы это сделать, мы
просто очень простая идея здесь
который
что мы хотим , чтобы решить некоторые задачи , некоторые
задачи в вашей работе включают обработку
информации и
конкретный ответ: да, есть
Решение каждой проблемы предположительно вы
просто нужно попробовать их всех да давайте
попробовать все возможные решения дан
проблема да, теперь, как быстро
компьютеры действительно ты вполне мог
легко увидеть, что это можно сделать правильно
поэтому компьютер может быть полностью выполнен
он должен сделать , это поиск через все
возможные ответы да, я называю, что
гигантская поисковая машина гипотез да это
как поисковая система, которая пробует все
возможные объяснения вашей проблемы
и затем он выбирает лучший вариант, да
позвольте мне привести пример этого, я не
знать, знаете ли вы о логистике
сеть глобальных логистических сетей
глобальный так называемый контейнерный транспорт
сети, если вы не знаете об этом
это абсолютно потрясающе, потому что
перемещение контейнерной логистической сети
почти все, что вы покупаете
мир да при перевозке контейнеров и
грузовых автомобилей и железных дорог и т. д.
ум невероятно обширен, и дело в том, что
что количество проблем, которые вы
должны решить, довольно большие в этом
в этой системе, например, один из
трудные проблемы, и это может показаться
легкая задача , но это не является
так называемая проблема с Traveling Salesman
правильно, это есть тот компьютер
ученый называют это тем, что у вас есть
найти самый короткий круговой маршрут
который посещает ряд городов, да
это простая идея, просто посещая эти
городов и как мы можем решить эту проблему
проблема с использованием этой большой компьютерной идеи
эта большая поисковая система, это просто
мы просто попробуем все возможные маршруты да
и выбрать лучший
да, это не так , как они решают
эта проблема, что это сработает
к счастью для нас, ответ таков :
не работает правильно, почему не может
хорошо работают из- за факта
действительно хорошая идея действительно хорошая фраза
что компьютерная наука называется использованием
вызванный комбинаторный взрыв
комбинаторный взрыв, так что
это означает, что если у вас 15 городов, и вы
хотите найти кратчайший путь через
да
оказывается, что над
триллиона возможных маршрутов да, так что это
много
мы просто утверждаем только 15 городов и
представляя контейнерную сеть, которую вы имеете
для решения проблем с сотнями
города или тысячи из них
причина в том, что это факториал
этот восклицательный знак означает только 1 раз
2 раза 3 раза 4 до 215
да, и это становится все больше и больше
больше он становится астрономически большим, как
это число даже до 20 лет
смешно большой нормально, но кикер
что человеческие планировщики могут действительно подняться
с довольно хорошими маршрутами, которые близки
к оптимальной просто откладывая это из вас
скажем, да, это довольно хороший маршрут, который
мы сделаем и большую часть времени, когда вы
делай, что он работает очень хорошо, это не
оптимальный, но он работает для вас хорошо, так как
мы делаем это
в сущности, вы можете настроить
понимание проблемы не только
поиск всех дампов через все
немые возможные решения вы
что-то понять об этой проблеме
правильно, и вот как вы можете прийти
с хорошим маршрутом, это о
предсказывать будущее , чтобы увидеть , что мы
мы — человеческий интеллект
и попытаться сделать прогнозы, это
полезно посмотреть на одну конкретную область
человеческой изобретательности да, чтобы увидеть, где это
вот эта цифра здесь называется
Закон Мура, о котором я упоминал ранее,
и он показывает сокращение времени
необходимых для решения фиксированного математического
проблема из- за улучшений в компьютерах
в одиночестве
улучшения только в компьютерном оборудовании
прав , и что с тех пор времени прошло
с 1960-х годов, и это особый район
это область, в которой я много работаю
это называется математическим просто
математические алгоритмы численные
проблемы, и вы можете видеть здесь, что
Закон Мура следует прямой
вниз прямо вверху, это просто
компьютеры становятся лучше, это
логарифмической шкале, и это называется
экспоненциальная и экспоненциально убывающая
потому что
правильно, что вы хотите, так это то, что эта линия
снижается, потому что это означает, что
быстрее в принципе да, это просто
компьютерная гавань одна давайте посмотрим
на этой синей линии вместо этого
это улучшение скорости при решении этой проблемы.
проблема из- за человеческой изобретательности да из-за
людям , которые обучены понимать
эти проблемы выработали способы
улучшить поиск лучших алгоритмов для
решая эти проблемы, и вы можете видеть
что это значительно опережает закон Мура
да, что это означает, что человек
изобретательность давно опередила то, что
компьютеры смогли сделать то, что
улучшение обширно, вы можете видеть
Я закончу на этом этапе , что назад к моему
вопрос, который я начал довольно испуганным и
Я начал с того, что
пытаясь дать вам понять, что в
некоторые способы, если вы считаете, что эти заголовки
вы должны испугаться
вы действительно должны бояться, потому что это
может быть хуже, чем изменение климата
может стать для нас окончанием экономики
нам не нужна производительная роль
но я думаю, что,
через это эта деталь, если вы посмотрите
за заголовками, и вы смотрите на
что на самом деле возможно, я начинаю чувствовать
намного лучше начать чувствовать себя намного меньше
испугался за мое будущее гораздо менее испуганным
для будущего моих детей, да, я не
думаю, что это произойдет в любое время
скоро, что компьютеры будут принимать
над нашей экономикой я не думаю, что это
на самом деле произойдет
это одна из областей, где ситуация может ухудшиться
для нас, и это из-за нас, если некоторые
программист там, мы там
решает сделать формулировку правил
работы этого человека, да, тогда
программист мог написать программу, которая
ставит этого человека на работу да, но это
люди, использующие компьютеры для покупки
друг против друга
придумать лучшие способы
поставив друг друга из работы
по сути, я думаю, что там
это не значит, что машины будут
по вине за то, что это произошло, это мы
мы используем эти машины в
по существу неэтичным образом да, поэтому я
не может сказать вам, что произойдет в
будущее после всех составляющих предсказаний
особенно в отношении будущего, но я
думаю , что мы будем хорошо , если мы просто
думаю, вперед большое спасибо
[Музыка]
вы
[Музыка]
первая часть этого разговора предназначена
чтобы напугать вас, вы действительно пугаете вас в порядке и
что я хочу, чтобы вы подумали о том, что
вы делаете в своей работе или что вы можете
делать свою карьеру в будущем или
будущей работы и спросите себя об этом
вопрос может машина делать то, что вы делаете
вот вопрос, я хочу, чтобы я
значит, подумаем о чем-то
что вы могли бы это сделать
подумают, что это вещи, которые нет
машина могла бы это сделать, скажем так
как вы думаете, что думаете, если вы
доктор, вы думаете, что машина могла бы
что доктор поднимает всех, кто
думает, что все в порядке
кто думает , ладно художнику кто — нибудь
подумайте, что машина может делать то, что
художник все в порядке, у кого-то много
меньше людей, которые думают, что
машина могла бы сделать то, что премьер
все в порядке, поэтому есть огромное количество
причин опасаться этого права
это возможность того, что в
будущее, которое заметит, что не будет
дольше будут любые рабочие места для людей
это не будущее , которое полностью
безумный да, многие люди считают, что
это почти уверен , что в
что вы видите заголовки, которые говорят
такие вещи, как эй, я делаю огромные шаги
выполняет дерматологический уровень рака кожи
классификация, или я откажусь от
пример превосходит мирового игрока больше
роботы меньше рабочих мест , да это своего рода
заголовки сейчас я не знаю, если есть
станет роботом- учителем удаленного робота
профессор, как я в будущем, и я
захотелось выяснить ,
действительно будет правдой, и мой
процесс установки этого параметра
в этом квесте, поэтому я спросил его
вопрос
о том, действительно ли это так
это то, что я собираюсь поговорить с тобой
около сегодня, чтобы понять, где мы получили
до этого момента, что машины могли
потенциально взять на себя то , что делаем мы , люди
должны вернуться и посмотреть на
Немного истории следующий слайд , пожалуйста ,
так что это действительно
более 200 лет, но я бы начал с
Викторианская эпоха, и это эти люди
Чарльз Бэббидж и Ада Лавлейс и
Чарльз Бэббидж был первым человеком,
придумать, что можно назвать компьютерным оборудованием
действительно Ада Лавлейс была первой
узнаваемый компьютерный программист
дело в том, что это заняло много времени
почти столетие пришлось пройти до
Алонсо и Алан Тьюринг подошли
при этом идея общего
теоретическая основа для вычислений, потому что
было аппаратное и программное обеспечение, но нет
теория о том, как сортировать, может
вместе и в принципе, по крайней мере, они
придумал эту идею машины
называемой азартной машиной, которая могла
потенциально все расчеты, которые
человек мог бы это понять , это
Тезис это не доказательство того, что есть
машины, которые вы можете
наглядно показать может сделать все
расчеты, которые они могут сделать сейчас
дело в том, что в теории
практика его только началась
взлет, когда Шокли и другие
в AT & T Labs изобрели транзистор и
придумал там микрочип
который пришел вместе с этим изобретением
они вышли из эпохи так называемых
экспоненциально возрастающая миниатюризация
вычислительных машин, и это
классно подытожен в законе, названном в честь
Гордон Мур, который был соучредителем
Корпорация Intel Intel, которая делает все
чипы, которые входят в ваши ПК для
пример, известный как закон Мура после
очевидно, что это правильно в то же время
в 1950-х годах пионеры, такие как Фрэнк
Розенблат, кто на самом деле
психолог начал экспериментировать
серьезно с идеей имитировать, как
мозг подключен вверх да так это
действительно, начало понятия
Искусственный интеллект вы придумали
эта идея для искусственного нейрона
сети, а затем стало ясно, что
сделать значительный прогресс искусственным
интеллект должен был справиться
с неопределенностью , поскольку компьютеры
не очень хорошо с неопределенностью, но
реальный мир всегда не прав, но
эта идея была в основном решена в
теория этого парня делает их жемчужиной в
Х годов, и это подводит нас к
современная эпоха современная эпоха искусственного
интеллект с этими двумя людьми
Жанна Кун и Джеффри Хинтон, и они
вернулся эту идею под названием глубоко
обучение, которое в основном является искусственным
нейронные сети очень глубокие
слоев, и это помогает нам
серьезное распознавание речи да и
такие вещи, как автоматическая фотография Google
маркировка приложений прямо, все это питание
идеями, которые были изобретены
этими двумя в значительной степени теперь, когда мы
понять , как мы сюда попали , мы должны
знать, что представляет собой современное состояние искусства
да, это прошлое, давайте посмотрим на
текущий, где мы сейчас
с этим оборудованием, и это приводит нас к
задайте первый вопрос, который есть
интеллект — это то, что я имею в виду под этим
это очень досадный вопрос, это
очень сложный вопрос ответить, но
скажем, я просто хочу передать его вам
несколько возможностей о том, что
интеллект может быть одним
возможно, что интеллект — это просто
о памяти да, это просто о
запоминание много-много вещей
действительно действительно хорошо, так что если это
так мы должны столкнуть Природы
памяти от памяти компьютера теперь что
память природы
хорошо память природы — это, по сути, ДНК
теперь представляет
всю информацию в вашем геноме, которая
это рекорд в истории всех
вещи, которые все животные перед вами, что
привели к тому, что вы столкнулись в своих
окружающей среды и привели к вам, как к
победитель, вы — история успеха этого
массивная эволюционная история, которая
записанные в вашей ДНК и, конечно же, там
были триллионы и триллионы
индивидуумов и существует бесчисленное количество ДНК
строки там да так, но эти
вещи выжили за миллиарды и
миллиарды лет да для миллиардов
лет теперь, значит , на самом деле , что
количество информации, которая хранится в
ДНК по сравнению с объемом информации
которые хранятся в памяти компьютера,
победитель
поэтому ДНК очень определенно выигрывает
в настоящее время интеллект действительно не
это просто память
интеллект может быть больше, чем вы
могут быть женаты, плюс вы должны иметь
много опыта да, вы должны увидеть
много вещей, если так, что это происходит
сделать это Питт, например, я просто дам
пример того, что означает по опыту
как чувственный опыт, что вы
смотреть своими глазами да
так что будет Pitt , что ваш глаз , что это ваш
сетчатка против цифровой камеры вправо
посмотрите, что это в целом похожие вещи
да, и мы должны спросить, сколько
информация — это захват этой вещи
сколько информации является цифровой
захват камеры да и по одной оценке
у сетчатки около 74 миллионов точек на ней
светочувствительные точки прямо сейчас камера
датчики цифровой камеры подходят к
есть датчики камеры, которые вы можете получить
они даже более подробно , чем это , но
вещь о оттенке человека
сетчатка у вас была с тех пор
ты плод, и ты это был
сопоставление изображений раз в двадцать пять
раз в секунду с момента, когда вы были
родился да и, возможно, раньше, поэтому
Дело в том , что это было накапливая
огромное количество информации, и это было
как-то фильтруется в ваши фильтры в
ваше восприятие
дождь где-то, так что я оцениваю это
просто простой расчет будет заключаться в том, что
около пяти раз десять
восемь битов информации, поэтому
это очень пять раз десять до 18 бит
информации, которую вы испытаете
над вашей жизнью теперь, чтобы дать вам некоторые
идея 10 к 12 составляет триллион прав, поэтому
это намного больше , чем это и
Дело в том, что речь идет о масштабах
размер всей информации о
YouTube, так что вы были
переживая вас, это то, что вы
испытаете всю свою жизнь
но есть миллиарды из нас
конечно, чтобы дать вам представление о том, что
это, вероятно, человеческая сетчатка
больше информации, чем все
эти камеры в настоящее время так не могут
просто о количестве информации
мы собираем да, это также может быть
о скорости вычислений да так, как
быстро вы можете думать, кто может думать
быстрее, чем кто — либо другой, предположительно
более умный, да, так мы будем
предположим, что это то, что мы предлагаем сейчас
здесь история совсем другая да
это нейрон в порядке, он переключается
От 10 до 100 импульсов в секунду, если вы
повезло, для вас требуется около секунды
заткните свой палец, а затем, чтобы вы почувствовали
боль прямо, поэтому она дает вам, как долго
что дает вам представление о том, как быстро
передача информации переносится
в нейронах да эта вещь здесь, это
транзистора, и теперь все десятки
а сотни миллиардов них на там
на процессоре смартфона и так, но
эта вещь здесь может сделать примерно одну
пять миллиардов решений в секунду да
так ясно, что транзисторы выигрывают руки вниз
компьютеры могут думать далеко
быстрее , чем мы , возможно , может так , если мы
просто подведите итог, и спросите, что
интеллект в настоящий момент да
текущее состояние людей по сравнению с машинами
хорошо, что они не равны, есть
неясно, кто
победитель здесь, вы знаете, что машины
конечно быстрее, но природа хранит много
более хорошо, но природа также больше
эффективный может обрабатывать больше информации
с
меньше энергии, например, так что это не
slam-dunk в любом направлении следующей строки, так что давайте
теперь смотри в будущее, так что ты посмотрел
в прошлом история смотрела на
Современное состояние техники и давайте посмотрим
где это происходит
мы можем попытаться экстраполировать в
в будущем, так что это то, как будущее
AI мог бы работать, и я собираюсь дать вам
как действительно простая идея, которая могла бы
означает, что вся эта идея
все вы не работали, все мы
вне работы в будущем полностью
возможно, да
вполне возможно на некоторых действительно простых
принцип, и мне нравится идея
вызывать таблицу гигантского поиска
гипотеза Я объясню, что я имею в виду
что это большой мечты для AI
это касается сбора огромных
количества информации и позвольте мне дать
вы просто знаете, где это могло бы
работать и как это могло бы работать
в основном, возможно, многие из вас
вероятно, знают о таких вещах, как PR
поэтому автоматическое распознавание номерных знаков, если
Вы идете в гараж , и вы заполните
в твоей машине не кто-то сидит
там смотрят на CCTV и записывают
ваша номерная табличка да, это на самом деле
машинное обучение, которое распознает, что
плита из квасцов , а затем
автоматически записывает эту информацию
так что это уже происходит прямо сейчас
да, теперь вопрос заключается в том, как
работать не так, как это работает, но как можно
что работа ответ довольно проста
все, что мы делаем, мы получаем список всех
возможные цифровые изображения, которые могли бы
существуют, поэтому у нас будет таблица, в которой есть все
возможные списки значений пикселей
например, для BCD и т. д. для всех
числа да и позвольте мне просто иметь это
большая поисковая таблица , которая говорит нам , что
метка связана с этим да так
какое письмо это число основано на
что образ заключается в том, что тогда все
камера должна сделать, так это просто
спросить у компьютера, что я видел новое изображение
так что это ярлык для этого да, я видел
эти эти пиксели здесь
Я видел эти пиксели, что такое ярлык
для него у вас просто есть программа, которая просто
смотрит на него и дает вам ответ
это совершенно правильно, и это всегда будет
работать это совершенно непогрешимым , и это
вполне можно решить каждый
возможная проблема ИИ таким образом да сейчас
это на самом деле довольно близко к тому, как
много систем ИИ работают в эти дни, но
вопрос в том, есть ли уловка для этого
с этой возможностью вы можете
посмотрите, насколько это правильно, будет ли это работать
будет ли это вообще работать на практике
скажу, к счастью, ответ нет
полный bunkum да, это глупость, почему
это нонсенс , потому что даже если бы я взять
действительно маленькое изображение вроде этого да это
всего 20 на 20 пикселей да, и это
получил Айову, поэтому он получил 8 бит на пиксель, поэтому
это говорит мне, сколько значений
серая шкала здесь есть 2
3200 можно в этом да теперь,
число больше , чем число
частиц во Вселенной, так что
это совершенно невозможно сделать
мечта, да, эта большая мечта для AI
никогда не случится, потому что вам нужно как
много оборудования, так как есть причины, по которым вам нужно
вся вселенная должна быть такой
вычислительное оборудование, чтобы сделать это возможным
да преобразует все звезды все
планет вам все в большой бит в
в аппаратное обеспечение, чтобы это произошло и
это по-прежнему невозможно, но
ребенок может легко читать цифры, подобные этому
и признать их так, как ребенок
сделайте это, если AI не может в принципе сделать это
в сущности, причина этого
это не так, почему почему это не
просто просматривая информацию, да, это
из- за того, что знания
требует больше, чем просто запоминания лотов
данных да нормально , и следующий пример здесь
другое дело, что я мог бы это сделать, мы
просто очень простая идея здесь
который
что мы хотим , чтобы решить некоторые задачи , некоторые
задачи в вашей работе включают обработку
информации и
конкретный ответ: да, есть
Решение каждой проблемы предположительно вы
просто нужно попробовать их всех да давайте
попробовать все возможные решения дан
проблема да, теперь, как быстро
компьютеры действительно ты вполне мог
легко увидеть, что это можно сделать правильно
поэтому компьютер может быть полностью выполнен
он должен сделать , это поиск через все
возможные ответы да, я называю, что
гигантская поисковая машина гипотез да это
как поисковая система, которая пробует все
возможные объяснения вашей проблемы
и затем он выбирает лучший вариант, да
позвольте мне привести пример этого, я не
знать, знаете ли вы о логистике
сеть глобальных логистических сетей
глобальный так называемый контейнерный транспорт
сети, если вы не знаете об этом
это абсолютно потрясающе, потому что
перемещение контейнерной логистической сети
почти все, что вы покупаете
мир да при перевозке контейнеров и
грузовых автомобилей и железных дорог и т. д.
ум невероятно обширен, и дело в том, что
что количество проблем, которые вы
должны решить, довольно большие в этом
в этой системе, например, один из
трудные проблемы, и это может показаться
легкая задача , но это не является
так называемая проблема с Traveling Salesman
правильно, это есть тот компьютер
ученый называют это тем, что у вас есть
найти самый короткий круговой маршрут
который посещает ряд городов, да
это простая идея, просто посещая эти
городов и как мы можем решить эту проблему
проблема с использованием этой большой компьютерной идеи
эта большая поисковая система, это просто
мы просто попробуем все возможные маршруты да
и выбрать лучший
да, это не так , как они решают
эта проблема, что это сработает
к счастью для нас, ответ таков :
не работает правильно, почему не может
хорошо работают из- за факта
действительно хорошая идея действительно хорошая фраза
что компьютерная наука называется использованием
вызванный комбинаторный взрыв
комбинаторный взрыв, так что
это означает, что если у вас 15 городов, и вы
хотите найти кратчайший путь через
да
оказывается, что над
триллиона возможных маршрутов да, так что это
много
мы просто утверждаем только 15 городов и
представляя контейнерную сеть, которую вы имеете
для решения проблем с сотнями
города или тысячи из них
причина в том, что это факториал
этот восклицательный знак означает только 1 раз
2 раза 3 раза 4 до 215
да, и это становится все больше и больше
больше он становится астрономически большим, как
это число даже до 20 лет
смешно большой нормально, но кикер
что человеческие планировщики могут действительно подняться
с довольно хорошими маршрутами, которые близки
к оптимальной просто откладывая это из вас
скажем, да, это довольно хороший маршрут, который
мы сделаем и большую часть времени, когда вы
делай, что он работает очень хорошо, это не
оптимальный, но он работает для вас хорошо, так как
мы делаем это
в сущности, вы можете настроить
понимание проблемы не только
поиск всех дампов через все
немые возможные решения вы
что-то понять об этой проблеме
правильно, и вот как вы можете прийти
с хорошим маршрутом, это о
предсказывать будущее , чтобы увидеть , что мы
мы — человеческий интеллект
и попытаться сделать прогнозы, это
полезно посмотреть на одну конкретную область
человеческой изобретательности да, чтобы увидеть, где это
вот эта цифра здесь называется
Закон Мура, о котором я упоминал ранее,
и он показывает сокращение времени
необходимых для решения фиксированного математического
проблема из- за улучшений в компьютерах
в одиночестве
улучшения только в компьютерном оборудовании
прав , и что с тех пор времени прошло
с 1960-х годов, и это особый район
это область, в которой я много работаю
это называется математическим просто
математические алгоритмы численные
проблемы, и вы можете видеть здесь, что
Закон Мура следует прямой
вниз прямо вверху, это просто
компьютеры становятся лучше, это
логарифмической шкале, и это называется
экспоненциальная и экспоненциально убывающая
потому что
правильно, что вы хотите, так это то, что эта линия
снижается, потому что это означает, что
быстрее в принципе да, это просто
компьютерная гавань одна давайте посмотрим
на этой синей линии вместо этого
это улучшение скорости при решении этой проблемы.
проблема из- за человеческой изобретательности да из-за
людям , которые обучены понимать
эти проблемы выработали способы
улучшить поиск лучших алгоритмов для
решая эти проблемы, и вы можете видеть
что это значительно опережает закон Мура
да, что это означает, что человек
изобретательность давно опередила то, что
компьютеры смогли сделать то, что
улучшение обширно, вы можете видеть
Я закончу на этом этапе , что назад к моему
вопрос, который я начал довольно испуганным и
Я начал с того, что
пытаясь дать вам понять, что в
некоторые способы, если вы считаете, что эти заголовки
вы должны испугаться
вы действительно должны бояться, потому что это
может быть хуже, чем изменение климата
может стать для нас окончанием экономики
нам не нужна производительная роль
но я думаю, что,
через это эта деталь, если вы посмотрите
за заголовками, и вы смотрите на
что на самом деле возможно, я начинаю чувствовать
намного лучше начать чувствовать себя намного меньше
испугался за мое будущее гораздо менее испуганным
для будущего моих детей, да, я не
думаю, что это произойдет в любое время
скоро, что компьютеры будут принимать
над нашей экономикой я не думаю, что это
на самом деле произойдет
это одна из областей, где ситуация может ухудшиться
для нас, и это из-за нас, если некоторые
программист там, мы там
решает сделать формулировку правил
работы этого человека, да, тогда
программист мог написать программу, которая
ставит этого человека на работу да, но это
люди, использующие компьютеры для покупки
друг против друга
придумать лучшие способы
поставив друг друга из работы
по сути, я думаю, что там
это не значит, что машины будут
по вине за то, что это произошло, это мы
мы используем эти машины в
по существу неэтичным образом да, поэтому я
не может сказать вам, что произойдет в
будущее после всех составляющих предсказаний
особенно в отношении будущего, но я
думаю , что мы будем хорошо , если мы просто
думаю, вперед большое спасибо
[Музыка]
Please follow and like us:
Be First to Comment