Переводчик: Май Аббас Чекер: Рияд Альмубарак
Я хотел бы поблагодарить вас за то, что вы пришли сегодня
Я хотел бы начать разговор о мерцании
Утром моего праздника я сидел в кафе
Моя спина к стене,
Мужчина, одетый в спортивный костюм, подходит ко мне
И автоматически, я начал искать вещи
Использовать его для защиты себя
Как только я держу руку за чашкой кофе
Он подошел напротив меня и сказал мне:
«Привет»
(Смех)
Я молчал.
Но удивил меня, спросив меня:
«Вы знакомы с искусственным интеллектом?»
Я ничего не ответил
И позвонил ей, чтобы завершить свою речь
«Ну, ты видишь это по телевизору
Искусственный интеллект всегда описывается как зло,
Робот обычно приносит конец света.
Я хочу сделать телешоу
Об искусственном интеллекте, который может помочь людям ».
И затем, заполните его повествование, перечисляя двенадцать эпизодов серии
О помощнике робота и его связи с его работником.
Он попросил меня помочь ему написать сценарий
В этот момент она вежливо отказалась и покинула кафе.
(Смех)
Несмотря на неожиданность неожиданной встречи,
Это заставило меня думать об искусственном интеллекте,
Для его потенциальных применений, рисков,
Как и языковая емкость.
Итак, есть два вопроса.
Об искусственном интеллекте
Моделирование человеческого языка, где мы находились,
Где мы сейчас, куда мы идем?
Существуют ли ограничения
Возможности обучения языку для систем искусственного интеллекта?
Сегодня я расскажу о ответах на эти два вопроса.
Итак, где мы были?
В своих 1950 документах по разведке и компьютерной механике,
«Теперь Тьюринг», компьютерный ученый, я полагаю, если роботы могут общаться
В полном текстовом разговоре с человеком,
Он убедил человека, что робот — это еще один человек,
Не менее 30% времени,
Следовательно, можно сказать, что роботы имеют ту же способность, что и человеческий язык
И он подумал.
Первоначальная цель Тьюринга состояла в том, чтобы создать инновационный способ
Чтобы понять взаимодействие между людьми и машинами
Тестирование для представления в качестве шаблона
Для программ искусственного интеллекта с момента его создания.
Однако до сегодняшнего дня
Тест Тьюринга оставался в основном беспрепятственным
И почему?
Причина этого в том, что человеческие языки невероятно расплывчаты
С точки зрения лингвистического эксперта,
Даже предложения длиной 30 слов
Он имеет бесконечное количество доступных синтетических структур
Процессор на естественном языке компьютеризирован
Имеет возможность искать все доступные альтернативы
И затем выберите, какие из них кажутся понятными в этом контексте
Чтобы взглянуть на эту фразу,
«Келли пересекла плато своей машиной».
Конечно, мы говорим
Это предложение относится к тому, что «Келли» пересекла плато
Во время вождения автомобиля
Это непросто на компьютере
Существует два возможных объяснения этого предложения
Раньше было лучше.
(Смех)
В общем, первая интерпретация, о которой мы могли подумать,
Это «Келли» внутри автомобиля и приведет к плато.
Однако существует вторая интерпретация,
То, что «Келли» ведет к плато, и что он разместил свое положение внутри своей машины
Хотя технически звучит,
Эта интерпретация нелогична в концепции реального мира.
Платье появилось потому, что тяга
Можно изменить «дорогу» или «плато»,
В этом примере мы можем назвать это
Неопределенность, связанная с абстрактной фразой
Итак, с этой захватывающей тайной,
Эти слова и объяснения возможны
Для интерпретации компьютеров даже самые простые предложения
Чтобы создать потенциал для консенсуальных коллапсов
И с различными исследовательскими усилиями с 1950-х годов
Я пошел координировать возможности интерпретации языка
Системы искусственного интеллекта
Например, в 1960-х годах «Маргарет Мастерман» и ее команда
Кембриджский университет
Создайте вербальный перевод машины, чтобы помочь лучше и разумнее
Для компьютеров, которые смогли объяснить слова, которые они получают
И позже, в 1965 году, «Джозеф Визенбаум» и его команда в Массачусетском технологическом институте
Бенуа «Элиза» — это интерактивная программа
Он может вести англоязычный диалог по наиболее распространенным темам
Наслаждайтесь программой, особенно популярной при введении в игру в сети агентств Advanced Research Projects Agency Network,
Как и версия в Интернете
Потому что он смог имитировать диалог
Между терапевтом и пользователем, который может быть больным
Позднее в 1970-х годах мы смогли увидеть, что Барбара Брюс установила границы
Исходный искусственный интеллект традиционного подхода
В результате такого понимания
Диалог между компьютером и пользователем более стандартизирован
Впоследствии была разработана концепция эффекта,
Это может привести к …
Я хотел бы поблагодарить вас за то, что вы пришли сегодня
Я хотел бы начать разговор о мерцании
Утром моего праздника я сидел в кафе
Моя спина к стене,
Мужчина, одетый в спортивный костюм, подходит ко мне
И автоматически, я начал искать вещи
Использовать его для защиты себя
Как только я держу руку за чашкой кофе
Он подошел напротив меня и сказал мне:
«Привет»
(Смех)
Я молчал.
Но удивил меня, спросив меня:
«Вы знакомы с искусственным интеллектом?»
Я ничего не ответил
И позвонил ей, чтобы завершить свою речь
«Ну, ты видишь это по телевизору
Искусственный интеллект всегда описывается как зло,
Робот обычно приносит конец света.
Я хочу сделать телешоу
Об искусственном интеллекте, который может помочь людям ».
И затем, заполните его повествование, перечисляя двенадцать эпизодов серии
О помощнике робота и его связи с его работником.
Он попросил меня помочь ему написать сценарий
В этот момент она вежливо отказалась и покинула кафе.
(Смех)
Несмотря на неожиданность неожиданной встречи,
Это заставило меня думать об искусственном интеллекте,
Для его потенциальных применений, рисков,
Как и языковая емкость.
Итак, есть два вопроса.
Об искусственном интеллекте
Моделирование человеческого языка, где мы находились,
Где мы сейчас, куда мы идем?
Существуют ли ограничения
Возможности обучения языку для систем искусственного интеллекта?
Сегодня я расскажу о ответах на эти два вопроса.
Итак, где мы были?
В своих 1950 документах по разведке и компьютерной механике,
«Теперь Тьюринг», компьютерный ученый, я полагаю, если роботы могут общаться
В полном текстовом разговоре с человеком,
Он убедил человека, что робот — это еще один человек,
Не менее 30% времени,
Следовательно, можно сказать, что роботы имеют ту же способность, что и человеческий язык
И он подумал.
Первоначальная цель Тьюринга состояла в том, чтобы создать инновационный способ
Чтобы понять взаимодействие между людьми и машинами
Тестирование для представления в качестве шаблона
Для программ искусственного интеллекта с момента его создания.
Однако до сегодняшнего дня
Тест Тьюринга оставался в основном беспрепятственным
И почему?
Причина этого в том, что человеческие языки невероятно расплывчаты
С точки зрения лингвистического эксперта,
Даже предложения длиной 30 слов
Он имеет бесконечное количество доступных синтетических структур
Процессор на естественном языке компьютеризирован
Имеет возможность искать все доступные альтернативы
И затем выберите, какие из них кажутся понятными в этом контексте
Чтобы взглянуть на эту фразу,
«Келли пересекла плато своей машиной».
Конечно, мы говорим
Это предложение относится к тому, что «Келли» пересекла плато
Во время вождения автомобиля
Это непросто на компьютере
Существует два возможных объяснения этого предложения
Раньше было лучше.
(Смех)
В общем, первая интерпретация, о которой мы могли подумать,
Это «Келли» внутри автомобиля и приведет к плато.
Однако существует вторая интерпретация,
То, что «Келли» ведет к плато, и что он разместил свое положение внутри своей машины
Хотя технически звучит,
Эта интерпретация нелогична в концепции реального мира.
Платье появилось потому, что тяга
Можно изменить «дорогу» или «плато»,
В этом примере мы можем назвать это
Неопределенность, связанная с абстрактной фразой
Итак, с этой захватывающей тайной,
Эти слова и объяснения возможны
Для интерпретации компьютеров даже самые простые предложения
Чтобы создать потенциал для консенсуальных коллапсов
И с различными исследовательскими усилиями с 1950-х годов
Я пошел координировать возможности интерпретации языка
Системы искусственного интеллекта
Например, в 1960-х годах «Маргарет Мастерман» и ее команда
Кембриджский университет
Создайте вербальный перевод машины, чтобы помочь лучше и разумнее
Для компьютеров, которые смогли объяснить слова, которые они получают
И позже, в 1965 году, «Джозеф Визенбаум» и его команда в Массачусетском технологическом институте
Бенуа «Элиза» — это интерактивная программа
Он может вести англоязычный диалог по наиболее распространенным темам
Наслаждайтесь программой, особенно популярной при введении в игру в сети агентств Advanced Research Projects Agency Network,
Как и версия в Интернете
Потому что он смог имитировать диалог
Между терапевтом и пользователем, который может быть больным
Позднее в 1970-х годах мы смогли увидеть, что Барбара Брюс установила границы
Исходный искусственный интеллект традиционного подхода
В результате такого понимания
Диалог между компьютером и пользователем более стандартизирован
Впоследствии была разработана концепция эффекта,
Это может привести к …
Please follow and like us:
Be First to Comment