Доброе утро, все, что вы, ребята, слышали о
рассказы на Facebook
останавливать определенные части, разговаривая друг с другом
потому что они изобрели свой собственный язык
вы слышали о создании автомобилей Tesla
которые являются между прогнозируемыми авариями
которые ездят сами по себе да дамы и
господа добро пожаловать в мир
искусственный интеллект — это то, что
это все о
это компьютеры, разговаривающие с нами
компьютеры, которые делают для нас компьютеры
Мы думаем , что это мир.
искусственного интеллекта сейчас, прежде чем мы
говорить об искусственном интеллекте это
важно понимать, что делает
разумно, что общего
разум означает, да, и что
Разумеется, я думаю, что это
вероятно, не очень разборчивый
Я все равно поговорю, чтобы поговорить
эти вещи так существуют различные модели
интеллекта , которые были созданы
так как с незапамятных времен тот , который вы
см была создана кем — то , как называется
Говард Гарднер, если вы разговариваете с разными
люди у них разные взгляды на
если вы, если вы слышали, это зуб
Эйнштейн говорил, что интеллект
все о вас знают умение думать
воображение и т. д., если вы разговариваете с
кто-то вроде wren descarte Wren a
отброшен, учитывая знаменитое изречение
эрго сумма, что означает, я думаю, поэтому я
я
так что же такое интеллект, если вы
посмотрите на словарь, определение
довольно маленький, и вы знаете, что это сладкое
говорит умениям о нашей способности применять
знания и навыки, но это действительно
интеллект этой модели, которую вы видите
здесь он дает вам различные вкусы
интеллект, например, кто-то
кто хороший математик , его ум
думает о логической стороне вещей
кто-то, кто знает несколько
языки, отличные от
математика права кто-то, кто очень
хорошо развивает межличностные и
внутриличностные навыки — это другое
тип интеллекта, который требуется
кто-нибудь, у кого хороший сигнал
или кто-то, кто хороший спортсмен
теперь то, что именно является интеллектом, потому что
они абсолютно разные и
почти ортогональные грани интеллекта
так что разве разве что плохая новость?
что никто не согласен с тем, что
что является единственным способом измерения
интеллект хорошая новость заключается в том, что,
теперь существует общее согласие в том, что
мы все это
множественный
формы разума, которые я принял
этот объезд для мехового меха для всех
нам понять, что когда мы говорим о
искусственный интеллект нам нужно
понять, что такое интеллект, и многое другое
важно понять, что
нет единого определения
интеллект , чтобы начать с движущимися на так
прежде чем я попаду в мир ИИ и
и т. д. и т. д. позвольте мне позволить
позвольте мне забрать вас и как мы
использовали машины, один из основных
использование машин, которые мы разработали
за эти годы вокруг автоматизации наших
работать прямо с момента каменного века
где мы изобрели инструменты до
в настоящее время мы на самом деле все
Идея машины — автоматизировать сейчас
как это делает искусственный интеллект
иначе важно понимать
эти автомобили, например, сделали автоматизацию для
транспорт да там были машины
в промышленной революции, которая
автоматизированное производство до большого
насколько отличается ИИ от этого
Автоматизация — небольшая точка, но это очень
важно понимать большую
разница между то и другое заключается в том, что
теперь мы развили способность в
машины, чтобы начать обучение, пусть
я даю вам небольшой пример всем вам
видели читателя штрих-кода в
розничные магазины теперь этот считыватель штрих-кодов
обычно небрежно, что вы видите в
магазины розничной торговли , это довольно тупой , но
дело в том , что штрих-код
читатель пытается прочитать штрих-код и
например, его количество, но если вы поцарапаете
штрих-код бумаги, где штрих-код
печатается, он не может распознать его
теперь есть искусственно умный
версия этого, что происходит, теперь и
это также после того, как аппаратное обеспечение по-прежнему
то же самое происходит эффективно
что эта программа впервые
видит царапину, она все еще не в состоянии
признайте его так, чтобы он не отличался
из немой версии
версия искусственного интеллекта
хотя и читателя штрих-кода, но ах
так что же это значит человеческое
вмешивается, и человек вводит число
но, что более важно, считыватель штрих-кодов
или запущенной компьютерной программы
считывателя штрих — кода узнает от так
после нескольких взаимодействий
считыватель штрих-кодов может понять
царапины, и вы знаете
разрывы в штрих-коде и
начинает распознавать изображения
так что это большая разница между
что происходило раньше, и теперь мы теперь
имеют возможность обучать машины
на самом деле учиться, нам не нужно ставить все
данные авансом все , что мы должны сделать,
дать ему определенный набор условий, и это
способен обобщать эти условия
в течение определенного периода времени, так что
важная разница между тем, что было
что происходит раньше, и где
принимая нас так , что являются как мы
здесь важно понять
что вы знаете, что я начну с 1950-х годов
потому что концепция автоматов
были там вечно даже в мифологии, так что
Я не поеду туда, но важно
сроки, которые вы видите на слайде
там эти важные события хороши для
сначала знать, прежде всего,
хорошо да и обратно на слайд, так что
прежде всего, была концепция
то, что называется испытанием на отверждение
Тьюрингом был сэр Алан Тьюринг
считается современным, чтобы быть вашим
отец современных компьютеров и что
во время фактически созданного теста
как вы определяете что-то такое
компьютер или человек, и что Тьюринга
тест говорит, что если человек взаимодействует
с компьютером, и он не
знайте, что он взаимодействует с
компьютер или человек, и если он не в состоянии
распознавать компьютер и человека тогда
компьютер считается
умный , что это основная идея
Тест Тьюринга
теперь, когда было создано теоретическое
модель того, что такое интеллект в
уважение к компьютерам было создано способом
еще в 1950 году и всей математике
за этим, потому что много этих фантазий
вещи, которые я показал вам, например
на видеоролике они все
часть вас знает основы, лежащие в основе этого
много математики и вероятности
теории и т. д. Я не буду вдаваться в
те детали , но это важно
понимать , что работа была выполнена в
60-е и DARPA, который является нами Пентагоном
финансируемое агентство, а также США или Великобритания
Министерство обороны финансировало много
программ по искусственному интеллекту
особенно вокруг того, что называется
искусственный общий интеллект, который
компьютер способен показать эмоции
компьютер способен выучить компьютер
умеющий продумать общий
условий, а не кормления
все впереди, вот такие
вещей, которые происходят, однако, в направлении
конец 60-х годов, что люди понимают, что
было слишком сложно решить их
просто не имеют
создания власти или других вещей
так далее, что произошло в
70 — е годы было то , что классически называется
AI зимует все идеи вокруг
искусственный общий интеллект
упали и начали люди
делалось в основном вокруг искусственного
применять искусственный интеллект, так что просто
решать небольшие проблемы, которые практичны
и которые делают деньги , однако вокруг
1980 — е годы, например, интерес был
снова возродилась концепция, называемая
как экспертные системы, которые были в основном
системы, на которые было подано достаточное количество данных и
они смогли дать умные
ответы и оживление произошло снова
однако в 1990-х я думаю, что большой
событие было, если вы помните Гарри
Каспаров — действующий чемпион по шахматам, который
был непобедимым, был фактически избит
IBM, так что это было большое событие
который создал много шумихи вокруг
компьютеры становятся умными, однако
вещи действительно начали двигаться в
2000-е годы, поэтому первое
Google теперь создает самозанятые автомобили
эти самоходные автомобили создали
всей структуры, вокруг которой
исследование было особенно
математическая основа и вычислительная
рамки другой интересный бит
произошло, конечно , другой вкладчик
была Microsoft, которую они создали для некоторых из
вы, кто в играх, узнаете, что они
создало это устройство под названием disconnect
что теперь Kinect делает это он рассматривает его
рассматривает человеческие движения, которые он признает
человеческих движений, и и имитирует эти
движения в компьютере, так что в основном
вот что это , где много
прогресс был достигнут вокруг изображения
признание того, как человек движется и
я могу воспроизвести его нет, и я думаю, 2015 год
это год, когда все началось
двигаясь очень быстро, поэтому вы можете сказать, что это
мы достигли в настоящее время пересечь эту точку
где ИИ постепенно станет
и в 2015 году
алгоритмы распознавания изображений стали
так хорошо, что они теперь превысили
их способность точно идентифицировать
изображения по сравнению с людьми, так что теперь вы
иметь компьютеры, способные
распознавать изображения лучше, чем люди
вот почему 2015 год — это автомобиль
в год точка перегиба как
Насколько AI и машинного обучения является
конечно, где все это
привести, и я упомянул в пункте
технической сингулярности, поэтому
так что есть люди, которые предсказывают
эта технология будет или компьютеры
станет настолько хорошим, что рекурсивно
они станут лучше, чем
доступный , станет лучше, чем
человеческий разум к 1945 году к 2020 году 45 в порядке
поэтому я приду в последний раздел моего
говорить, где где все это
что приводит к появлению нескольких моделей
на месте о понимании есть ИИ
поэтому я указал, что такое
классически называют теневой шумихой
это стандартная модель, используемая для
предсказать, где заголовок технологии
технологического мира, в сущности,
модель говорит, что изначально там
это нововведение, а реклама
есть разочарование разочарования
с технологией, потому что люди не могут
сделать из этого деньги, это дно
и затем в течение определенного периода времени
люди все еще понимают , как учиться
справиться с этим, а затем он станет больше
зрелая технология, так что, если вы пойдете
по циклу обмана Gartner AI и машине
обучение связано с шумом их цикла
что означает , что мы вряд ли увидим
ничего конкретного в непосредственном
будущее, но примерно через четыре-пять лет
время я думаю, что ИИ станет все
тем более распространенным я дал вам
небольшие примеры того, где ИИ используется в
это видеоклип, вот это мой
собственный телефон, вы можете попробовать, если у вас есть, если
вы — пользователь iPhone, у которого есть Siri
который делает то же самое, если
вы — пользователь Android, который я только что показал
вы, например, можете поговорить с вашим
телефона и так, поэтому я думаю в другом
ближайшие пять-десять лет это это
станут частью
другая технология должна быть
станет вполне мейнстримом, поэтому
это то, что это гайд-цикл Gartner
глядя на него, тогда есть другой
способ смотреть на него , который я уверен ,
вы, ребята , слышали о
большие дебаты между Элоном Муском и Марком
Цукерберг Цукерберг говорит, что он в порядке
мускус говорит, что у нас нет правил
вокруг Я, проблема существует
что с большой историей автоматизации
история говорит нам, что с автоматизацией мы
потерять работу, но рабочие места создаются в другом месте
однако с ИИ произошло то, что
часть автоматизации прошла беспилотный
объяснять
и именно поэтому регулирование
требуется, чтобы вы также слышали
пример в Индии — министр транспорта
сказал , что мы не собираемся позволить
потому что он убивает рабочие места, поэтому
Я думаю, что будет обратная связь с
системы да я буду
поэтому, пока экспоненты AI скажут, что мы
автоматизирует все, и мы будем убивать
почти 30 процентов из 40 процентов рабочих мест
к 2030 году или около того в нас было два
компьютера вне зависимости от того,
они используют ИИ или нет, они им
разговаривать друг с другом, используя что-то
называемый протоколом, и в этом
в случае ожидаемого протокола протокола
на английском языке, что произошло как
следствием их исследований было то, что
в то время как в чате BOTS продолжал
вести переговоры, и они фактически стали
лучше на переговорах они на самом деле
начали использовать свой собственный язык в
что они оптимизировали английский язык
слова сами по себе, чтобы иметь свои собственные
смысл , который не был понят
люди, поэтому они разработали свои собственные
протокол, поэтому ничего фантастического и
программа была закрыта не потому, что она была
собирается создать своего рода ботов, которые
будут делать свои собственные вещи, но
программа была фактически закрыта, потому что
боты не делали то, что они
были предназначены для того , чтобы
друг друга на английском языке, так что
была история вокруг в facebook
чат- ботов, в конце концов, я хотел бы
заключаем , говоря, что ИИ и машина
обучение влияет на нас прямо сейчас
сказав, что в долгосрочной перспективе я
подумайте, что это экономически наиболее
жизнеспособные вещи переживут все
еще будет брошено на обоюдное спасибо
вы
[Аплодисменты]
рассказы на Facebook
останавливать определенные части, разговаривая друг с другом
потому что они изобрели свой собственный язык
вы слышали о создании автомобилей Tesla
которые являются между прогнозируемыми авариями
которые ездят сами по себе да дамы и
господа добро пожаловать в мир
искусственный интеллект — это то, что
это все о
это компьютеры, разговаривающие с нами
компьютеры, которые делают для нас компьютеры
Мы думаем , что это мир.
искусственного интеллекта сейчас, прежде чем мы
говорить об искусственном интеллекте это
важно понимать, что делает
разумно, что общего
разум означает, да, и что
Разумеется, я думаю, что это
вероятно, не очень разборчивый
Я все равно поговорю, чтобы поговорить
эти вещи так существуют различные модели
интеллекта , которые были созданы
так как с незапамятных времен тот , который вы
см была создана кем — то , как называется
Говард Гарднер, если вы разговариваете с разными
люди у них разные взгляды на
если вы, если вы слышали, это зуб
Эйнштейн говорил, что интеллект
все о вас знают умение думать
воображение и т. д., если вы разговариваете с
кто-то вроде wren descarte Wren a
отброшен, учитывая знаменитое изречение
эрго сумма, что означает, я думаю, поэтому я
я
так что же такое интеллект, если вы
посмотрите на словарь, определение
довольно маленький, и вы знаете, что это сладкое
говорит умениям о нашей способности применять
знания и навыки, но это действительно
интеллект этой модели, которую вы видите
здесь он дает вам различные вкусы
интеллект, например, кто-то
кто хороший математик , его ум
думает о логической стороне вещей
кто-то, кто знает несколько
языки, отличные от
математика права кто-то, кто очень
хорошо развивает межличностные и
внутриличностные навыки — это другое
тип интеллекта, который требуется
кто-нибудь, у кого хороший сигнал
или кто-то, кто хороший спортсмен
теперь то, что именно является интеллектом, потому что
они абсолютно разные и
почти ортогональные грани интеллекта
так что разве разве что плохая новость?
что никто не согласен с тем, что
что является единственным способом измерения
интеллект хорошая новость заключается в том, что,
теперь существует общее согласие в том, что
мы все это
множественный
формы разума, которые я принял
этот объезд для мехового меха для всех
нам понять, что когда мы говорим о
искусственный интеллект нам нужно
понять, что такое интеллект, и многое другое
важно понять, что
нет единого определения
интеллект , чтобы начать с движущимися на так
прежде чем я попаду в мир ИИ и
и т. д. и т. д. позвольте мне позволить
позвольте мне забрать вас и как мы
использовали машины, один из основных
использование машин, которые мы разработали
за эти годы вокруг автоматизации наших
работать прямо с момента каменного века
где мы изобрели инструменты до
в настоящее время мы на самом деле все
Идея машины — автоматизировать сейчас
как это делает искусственный интеллект
иначе важно понимать
эти автомобили, например, сделали автоматизацию для
транспорт да там были машины
в промышленной революции, которая
автоматизированное производство до большого
насколько отличается ИИ от этого
Автоматизация — небольшая точка, но это очень
важно понимать большую
разница между то и другое заключается в том, что
теперь мы развили способность в
машины, чтобы начать обучение, пусть
я даю вам небольшой пример всем вам
видели читателя штрих-кода в
розничные магазины теперь этот считыватель штрих-кодов
обычно небрежно, что вы видите в
магазины розничной торговли , это довольно тупой , но
дело в том , что штрих-код
читатель пытается прочитать штрих-код и
например, его количество, но если вы поцарапаете
штрих-код бумаги, где штрих-код
печатается, он не может распознать его
теперь есть искусственно умный
версия этого, что происходит, теперь и
это также после того, как аппаратное обеспечение по-прежнему
то же самое происходит эффективно
что эта программа впервые
видит царапину, она все еще не в состоянии
признайте его так, чтобы он не отличался
из немой версии
версия искусственного интеллекта
хотя и читателя штрих-кода, но ах
так что же это значит человеческое
вмешивается, и человек вводит число
но, что более важно, считыватель штрих-кодов
или запущенной компьютерной программы
считывателя штрих — кода узнает от так
после нескольких взаимодействий
считыватель штрих-кодов может понять
царапины, и вы знаете
разрывы в штрих-коде и
начинает распознавать изображения
так что это большая разница между
что происходило раньше, и теперь мы теперь
имеют возможность обучать машины
на самом деле учиться, нам не нужно ставить все
данные авансом все , что мы должны сделать,
дать ему определенный набор условий, и это
способен обобщать эти условия
в течение определенного периода времени, так что
важная разница между тем, что было
что происходит раньше, и где
принимая нас так , что являются как мы
здесь важно понять
что вы знаете, что я начну с 1950-х годов
потому что концепция автоматов
были там вечно даже в мифологии, так что
Я не поеду туда, но важно
сроки, которые вы видите на слайде
там эти важные события хороши для
сначала знать, прежде всего,
хорошо да и обратно на слайд, так что
прежде всего, была концепция
то, что называется испытанием на отверждение
Тьюрингом был сэр Алан Тьюринг
считается современным, чтобы быть вашим
отец современных компьютеров и что
во время фактически созданного теста
как вы определяете что-то такое
компьютер или человек, и что Тьюринга
тест говорит, что если человек взаимодействует
с компьютером, и он не
знайте, что он взаимодействует с
компьютер или человек, и если он не в состоянии
распознавать компьютер и человека тогда
компьютер считается
умный , что это основная идея
Тест Тьюринга
теперь, когда было создано теоретическое
модель того, что такое интеллект в
уважение к компьютерам было создано способом
еще в 1950 году и всей математике
за этим, потому что много этих фантазий
вещи, которые я показал вам, например
на видеоролике они все
часть вас знает основы, лежащие в основе этого
много математики и вероятности
теории и т. д. Я не буду вдаваться в
те детали , но это важно
понимать , что работа была выполнена в
60-е и DARPA, который является нами Пентагоном
финансируемое агентство, а также США или Великобритания
Министерство обороны финансировало много
программ по искусственному интеллекту
особенно вокруг того, что называется
искусственный общий интеллект, который
компьютер способен показать эмоции
компьютер способен выучить компьютер
умеющий продумать общий
условий, а не кормления
все впереди, вот такие
вещей, которые происходят, однако, в направлении
конец 60-х годов, что люди понимают, что
было слишком сложно решить их
просто не имеют
создания власти или других вещей
так далее, что произошло в
70 — е годы было то , что классически называется
AI зимует все идеи вокруг
искусственный общий интеллект
упали и начали люди
делалось в основном вокруг искусственного
применять искусственный интеллект, так что просто
решать небольшие проблемы, которые практичны
и которые делают деньги , однако вокруг
1980 — е годы, например, интерес был
снова возродилась концепция, называемая
как экспертные системы, которые были в основном
системы, на которые было подано достаточное количество данных и
они смогли дать умные
ответы и оживление произошло снова
однако в 1990-х я думаю, что большой
событие было, если вы помните Гарри
Каспаров — действующий чемпион по шахматам, который
был непобедимым, был фактически избит
IBM, так что это было большое событие
который создал много шумихи вокруг
компьютеры становятся умными, однако
вещи действительно начали двигаться в
2000-е годы, поэтому первое
Google теперь создает самозанятые автомобили
эти самоходные автомобили создали
всей структуры, вокруг которой
исследование было особенно
математическая основа и вычислительная
рамки другой интересный бит
произошло, конечно , другой вкладчик
была Microsoft, которую они создали для некоторых из
вы, кто в играх, узнаете, что они
создало это устройство под названием disconnect
что теперь Kinect делает это он рассматривает его
рассматривает человеческие движения, которые он признает
человеческих движений, и и имитирует эти
движения в компьютере, так что в основном
вот что это , где много
прогресс был достигнут вокруг изображения
признание того, как человек движется и
я могу воспроизвести его нет, и я думаю, 2015 год
это год, когда все началось
двигаясь очень быстро, поэтому вы можете сказать, что это
мы достигли в настоящее время пересечь эту точку
где ИИ постепенно станет
и в 2015 году
алгоритмы распознавания изображений стали
так хорошо, что они теперь превысили
их способность точно идентифицировать
изображения по сравнению с людьми, так что теперь вы
иметь компьютеры, способные
распознавать изображения лучше, чем люди
вот почему 2015 год — это автомобиль
в год точка перегиба как
Насколько AI и машинного обучения является
конечно, где все это
привести, и я упомянул в пункте
технической сингулярности, поэтому
так что есть люди, которые предсказывают
эта технология будет или компьютеры
станет настолько хорошим, что рекурсивно
они станут лучше, чем
доступный , станет лучше, чем
человеческий разум к 1945 году к 2020 году 45 в порядке
поэтому я приду в последний раздел моего
говорить, где где все это
что приводит к появлению нескольких моделей
на месте о понимании есть ИИ
поэтому я указал, что такое
классически называют теневой шумихой
это стандартная модель, используемая для
предсказать, где заголовок технологии
технологического мира, в сущности,
модель говорит, что изначально там
это нововведение, а реклама
есть разочарование разочарования
с технологией, потому что люди не могут
сделать из этого деньги, это дно
и затем в течение определенного периода времени
люди все еще понимают , как учиться
справиться с этим, а затем он станет больше
зрелая технология, так что, если вы пойдете
по циклу обмана Gartner AI и машине
обучение связано с шумом их цикла
что означает , что мы вряд ли увидим
ничего конкретного в непосредственном
будущее, но примерно через четыре-пять лет
время я думаю, что ИИ станет все
тем более распространенным я дал вам
небольшие примеры того, где ИИ используется в
это видеоклип, вот это мой
собственный телефон, вы можете попробовать, если у вас есть, если
вы — пользователь iPhone, у которого есть Siri
который делает то же самое, если
вы — пользователь Android, который я только что показал
вы, например, можете поговорить с вашим
телефона и так, поэтому я думаю в другом
ближайшие пять-десять лет это это
станут частью
другая технология должна быть
станет вполне мейнстримом, поэтому
это то, что это гайд-цикл Gartner
глядя на него, тогда есть другой
способ смотреть на него , который я уверен ,
вы, ребята , слышали о
большие дебаты между Элоном Муском и Марком
Цукерберг Цукерберг говорит, что он в порядке
мускус говорит, что у нас нет правил
вокруг Я, проблема существует
что с большой историей автоматизации
история говорит нам, что с автоматизацией мы
потерять работу, но рабочие места создаются в другом месте
однако с ИИ произошло то, что
часть автоматизации прошла беспилотный
объяснять
и именно поэтому регулирование
требуется, чтобы вы также слышали
пример в Индии — министр транспорта
сказал , что мы не собираемся позволить
потому что он убивает рабочие места, поэтому
Я думаю, что будет обратная связь с
системы да я буду
поэтому, пока экспоненты AI скажут, что мы
автоматизирует все, и мы будем убивать
почти 30 процентов из 40 процентов рабочих мест
к 2030 году или около того в нас было два
компьютера вне зависимости от того,
они используют ИИ или нет, они им
разговаривать друг с другом, используя что-то
называемый протоколом, и в этом
в случае ожидаемого протокола протокола
на английском языке, что произошло как
следствием их исследований было то, что
в то время как в чате BOTS продолжал
вести переговоры, и они фактически стали
лучше на переговорах они на самом деле
начали использовать свой собственный язык в
что они оптимизировали английский язык
слова сами по себе, чтобы иметь свои собственные
смысл , который не был понят
люди, поэтому они разработали свои собственные
протокол, поэтому ничего фантастического и
программа была закрыта не потому, что она была
собирается создать своего рода ботов, которые
будут делать свои собственные вещи, но
программа была фактически закрыта, потому что
боты не делали то, что они
были предназначены для того , чтобы
друг друга на английском языке, так что
была история вокруг в facebook
чат- ботов, в конце концов, я хотел бы
заключаем , говоря, что ИИ и машина
обучение влияет на нас прямо сейчас
сказав, что в долгосрочной перспективе я
подумайте, что это экономически наиболее
жизнеспособные вещи переживут все
еще будет брошено на обоюдное спасибо
вы
[Аплодисменты]
Please follow and like us:
Be First to Comment