поэтому я хочу рассказать вам о немного
о моей карьере и моем пути и как я
научился отпускать и позволять другим брать
так что я определил свою карьеру в первую очередь как
программист, и я смог сделать
что во многих замечательных мест на протяжении многих
лет я был в образовательной форме
в коричневой корове и Стэнфорде я был в
маленькие компании и большие компании, которые я
был в НАСА, так что у меня есть все
домены верхнего уровня, которые edu ducka
Ducka и доткомов, и у меня были другие
роли также
Я был менеджером, я был учителем
Я был автором, но прежде всего я
определить себя как программиста, но я
научился адаптироваться и меняться со временем так
что хорошо делает программист
Вы начинаете, вы получите представление, а затем
вы собрали некоторые точные инструкции
сказать компьютеру, что делать и когда
Я начал, я написал их все вручную
в последнее время большую часть вы ищете и
скачать из Интернета, а затем вы
напишите остальное, чтобы склеить, но
процесс я должен сказать компьютеру
что делать, я загружаю тебя
воткнуть его в компьютер и теперь
программное обеспечение плюс аппаратное обеспечение становится этим
машина, которая вместе может принять участие и
производить правильный вывод, чтобы сделать что угодно
задача, которую вы хотите, и компьютер
удивительная изменчивая машина которую ты ставишь
в другом программном обеспечении это может сделать
разные вещи
но со временем я узнал, что вы можете только идти
до сих пор с этим, если вы каждый раз, когда вы
хочу изменить компьютер, чтобы сделать
что-то еще вы должны написать новый
программа, которая может пойти так далеко, а некоторые
программы слишком сложно писать, так как
мы можем изменить то, как мы видим мир
чтобы идти дальше, и ответ
отпустить его , чтобы сказать , что я не должен быть
Я могу позволить компьютеру делать то, что
это должно сделать, и как мы делаем это хорошо
мы заменяем рукописные инструкции
которые рассказывают компьютеру шаг за шагом
вот именно то , что вы собираетесь делать
и вместо этого мы даем ему гибкую память
и способность учиться
и что очень важно, мы даем ему возможность
наблюдать за миром сейдман посмотрим
что происходит в мире и учиться
от этого и использовать эти наблюдения для
изменить себя так, что это больше не
программист, который устанавливает эти
изменяет это сам компьютер по
наблюдая за миром в порядке, и как мы
заставить это сделать
ну это больше не программирование это
тем, что мы называем машинным обучением, поэтому
компьютер учится, наблюдая и
придумать правильный ответ, и это
делает это с помощью научного метода
теперь многие из вас наслаждались химией
или класс физики, некоторые из вас
страдал от химии или
класс физики и большая часть этого
делать эксперименты и, возможно, вы сделали
эксперимент что-то вроде этого, где
учитель говорит вот несколько кусков
металл и некоторые из них медные и
некоторые из них светодиодные, и я хочу, чтобы вы
положить их на шкале баланса и и
выяснить , сколько они весят, а затем
измерить их объем, а затем построить график
на графике, как это, и поэтому вы со мной
пока все в порядке, пока все должны быть
в вашем классе, если вы создали это
График правильно, вы на полпути, но
тогда настоящая проблема вот в этом
таинственный кусок металла и учитель
спрашивает что это такое медь или левая
и как вы можете ответить, что это
рисуя эти линии и говоря, что это выглядит
как и все буквы в этой строке
и все котлы на другой линии
и эта часть выглядит как красивая
близко к медной линии, так что я собираюсь
думаю, что это медь, хорошо, теперь у вас есть
минус ты молодец
но вы можете пойти еще дальше и сказать
Я собираюсь иметь это правило принятия решения, которое
говорит, что если это ниже этой зеленой линии, то
мы будем называть котел, и если это
выше, то мы называем это свинцом, и мы можем
записать это правило в таком виде , говоря
мы изобрели эту новую концепцию, которая
называется плотность, которая является отношением
масса к объему и что
плотности выше этого порога, и это
вел в противном случае это спокойно
Хорошо, теперь вы получили A в своем классе
у тебя все отлично
и обратите внимание, что вы сделали здесь
пользователь, которого вы видели мир, который вы
сформировал теорию и часть этой теории
представляет то, что не было
там до этого понятия плотности
который не был частью ввода, это не
часть вывода, но это
промежуточная форма и по существу
все, что мы делаем в машинном обучении, это
просто версия этого только больше
сложно, потому что в этом примере мы
было 30 примеров 30 кусков металла, которые
мы построили три переменные объем
масса и будь то медь или
Светодиод и линии, которые мы используем для
отделить одно от другого решения было
все прямые , так это о
самая простая форма, которую вы можете иметь, и когда мы
добраться до реальных проблем машинного обучения
это больше похоже на миллионы или иногда
миллиарды примеров и переменных и
линии, разделяющие их, очень
неровный теперь я не могу показать вам
картина миллионов переменных, которые
можно построить только двухмерную форму, так
вам просто нужно представить, что он получает
сложнее но все приходит
из той же идеи наблюдать мир, который вы
сформировать эти теории, и вы делаете
предсказания и что вы можете сделать с
тот
ну, вы можете делать такие вещи, как играть в шахматы
Покажем примеры шахмат
позиции и и кто выигрывает и проигрывает и
система может научиться делать ход
что побеждает, а не ход, который
проигрывает и делает это лучше любого человека
когда-либо делал аналогичным образом делать то же самое
вещи для игры в го
и даже для игр, таких как
Starcraft, которые намного сложнее
еще много действий мы можем научиться
сделай это и стань чемпионом просто
наблюдая за миром и формируя эти
теории
мы можем научиться определять объекты, которые
в картинках, поэтому мы создаем базу данных
миллионов картинок с ярлыками
для чего они и компьютер
узнает, что отображение из картинок в
примеры вы показываете это изображение это
никогда не видел, и это может прийти
с правильным ответом, сколько из них
люди вы хорошо знаете ответ
не должно быть ни одного, потому что ни один из них
настоящие люди
все это люди, которые были
генерируется компьютером, имея его
посмотрите на примеры людей узнали, что
люди в целом похожи, а затем
просить его создать нового человека
это никогда не было видно раньше, и мы можем
сделать это, и мы можем сделать это убедительно
мода, которую мы можем применить этот тип
технология компьютерного зрения в медицине
анализ и поэтому здесь мы смотрим на
картина глазного яблока, пытающегося
Диагноз болезни оказывается , что это
здоровый, и мы можем сделать это просто
правильно, и мы можем сделать это лучше, чем
опытные врачи делают, и мы также можем узнать
более хорошо, поэтому мы взяли эти изображения
и у нас была задача выяснить,
у вас диабетическая ретинопатия или нет
и мы могли бы сказать, что да, мы можем предсказать
это очень хорошо, но когда вы кладете
вместе куча компьютерных ботаников и а
куча врачей они не хотят просто
остановиться там, чтобы они сказали, хорошо, мы
есть эта база данных, и у нее есть несколько
столбцы в нем, кроме того, просто болен или
здоровым, чтобы мы могли предсказать кровь
давление пациента , просто глядя
на правильных шарах, и ответ был
да , вы можете сделать это , а также и таким образом это
это еще один путь к выяснению
кровяное давление и
и делать прогнозы на основе этого и
тогда один из компьютерных ботаников говорит о
хорошо в базе данных есть этот другой
столбик секса мы можем предсказать, что и
доктор говорит о, ты глупый компьютер
ученый, вы не можете сделать, что нет
Разница между мужчиной и мячом
женский глаз и
ученый хорошо сказал, если
вот так почему же мы предсказали
большинство из них правильно, и ответ
пока никто не знает, мы пытаемся
выяснить, почему это может сделать это
Прогноз мы видим, что есть немного
немного различий в способе оптики
нерв связан с задней частью
глаз вы знаете, в строительстве
голова в глазнице и так далее
есть также то , что происходит вокруг
периферия глаза, которую мы не делаем
вполне понимаю, так что этот компьютер
технология ведет врачей к
переосмыслить то, что они знают, потому что это может
делать прогнозы, что они не могут
Другой пример, мы можем начать
наблюдая мир вокруг нас, как мы
за рулем и научиться самостоятельно ездить
автомобиль, который может ездить без
несчастные случаи
мы можем взять текст на одном языке
переведите его на другой язык
это то, что мы не можем
пока делаю на уровне эксперта
переводчики, но с другой стороны, мы можем
делать сотни различных языков в и
перевести на любой из ста
разные языки и не слишком много
Эксперты охватывают много языков, которые мы можем
совместить компьютерное зрение с
перевод, чтобы вы могли указать свой телефон
по знаку он может распознать слова в
этот знак, а затем восстановить картину
который использует правильный шрифт и цвет, но
переводит это на ваш родной язык
и мы можем научиться генерировать подписи
для фотографий, прежде чем я показал вам
учебные объекты показывают мне картину
Колибри, я скажу вам, что это
Колибри теперь мы можем сказать, давайте соберемся
все фотографии в интернете, которые
иметь подписи к ним и выучить
отображение из фотографий в подписи и т.д.
вот картинка, которую он никогда не видел
до того, и он придумает заголовок
дорога, ведущая в горы, так
это очень хорошо, и это
понимание того, что происходит, и это
достаточно понимать английский, чтобы
иметь грамматическую правильность и актуальность
предложение , так что это хорошая комбинация
две разные модальности и пока все
примеры, которые я вам показал, были
успехи они были в основном на или
выше уровня человеческого эксперта несколько
немного ниже, но я не хочу
создать впечатление, что это
технология идеально подходит, поэтому позвольте мне показать вам
некоторые из выводов из этой программы
мы дали ему эту картину, которой никогда не было
видел такую картину совсем так
до и подпись была пара
жирафы стоят рядом друг с другом так
это не правильно, но не так много
опыт с лошадьми в фиолетовом
но, возможно, он видел рисунок на
пижама, так как выглядит немного
как пятна на жирафе, и я думаю,
это испортит пару, потому что в некоторых
как система говорит, что это не совсем
соответствовать один жираф, может быть, это два
жирафы , которые меня смущают
вот еще одна, это отличная картина
и подпись — человек, едущий на
скейтборд
и я не знаю, насколько хорошо это проявляется на
проектор но есть горизонтальный
линии в половых досках там, что
может быть, немного похожи на колоду
скейтборд
там, конечно, нет колес, кроме
компьютер решил, что никто не
даже король будет в этой позе
если они не были выведены из равновесия на
скейтборд в порядке, поэтому мы еще не совершенны
но дразнящий вид удивительного
возможности
Теперь я говорил о задаче
традиционный программист это известный
картина это Маргарет Гамильтон здесь
кто был ведущим программистом для
Аполлон проект в первые дни, и это
только что сработало, она оказалась моей
босс на моей первой работе из колледжа, поэтому я
получил шанс узнать ее роль
традиционный программист, как мы уже говорили, должен был
скажи компьютеру точно, что делать
шаг за шагом, если это то, что и вы
можно увидеть инструкции, что она пришла
с вами довольно подробно
есть много ситуаций и много
команды именно для того, чтобы сделать так, чтобы
означает , что традиционный программист
делать, как микроменеджер и никто
любит микро-менеджер, который вы не хотите
Дарт, чтобы быть вашим боссом, вы делаете один
маленькая ошибка с вашим звездным крейсером
и он сверху вас , это не
путь
мы хотим успеха, которого вы не хотите
микроуправление вы хотите дать немного
свобода делать правильные вещи
так что если это не микро-менеджер, что
правильная метафора о том, как мы должны получить
компьютеры, чтобы преуспеть это все учитель
хорошо, что имеет смысл, потому что мы
показывая им много примеров , это
Лидер хорошо, что-то имеет смысл —
а вот генерал Паттон говорит не
рассказать людям, как делать то, что
что говорит традиционный программист
им что делать то, что мы делаем с
система машинного обучения , и пусть они
удивить вас результатами и я
думаю, что это уместно, потому что цитата
Генерал Паттон имеет дело с туманом
война с неопределенностью, и это точно
в чем проблема в искусственном
интеллект, который мы ушли от
вид традиционных задач программирования мы
сделать балансировку таблицы, которые
определенные для неопределенных задач, таких как
вождение автомобиля на улице, где кто
знает, что будет дальше и когда
вы имеете дело с неопределенностью, тем больше
Вы должны быть в состоянии реагировать , а не
заранее программа заранее, так что, возможно,
лидер, как генерал Паттон, является правильным
метафора или, может быть, философ и так
Я пойду к двум моим любимым
философы
и Мик справа здесь знаменит
за высказывание своей цитаты о том, что это такое
что мы хотим сделать
Я думаю, что микс ошибся, и я думаю,
Бобби слева действительно имеет
правильное направление
потому что это то, что мы
нужно в жизни, но мы построили систему, в которой
мы позволяем себе говорить то, что хотим
а иногда то, как мы нажимаем и используем
наши голоса или может быть неправильно
направление, и поэтому я мог тратить часы
играть в какую-то глупую игру или читать
сплетни, которые не важны в конце
они говорят о человеке, я хотел бы иметь те
часов назад, но уже слишком поздно, очевидно
это слишком поздно для меня , но что еще хуже,
это слишком поздно для всех моих друзей
потому что мы построили этот рынок из
идеи и клики, где я нажимаю
то, что служит
рекомендация и поэтому вы более вероятно
чтобы получить его, а затем вы нажимаете на него и
это рекомендация для ваших друзей
и распространяется как вирус
мы построили нашу систему таким образом, чтобы
мы не обязательно поощряем
вещи, которые нам действительно нужны, мы поощряем
краткосрочные щелчки для вещей, которые мы
хочу в краткосрочной перспективе, и если мы
собираюсь строить наши системы с точки зрения
пытаясь оптимизировать и головы для
вещи, которые нам нужны, мы должны сделать лучше
работа как общество философов и
Эфес выяснить, что это как
общество, к которому мы стремимся, а затем
мы можем использовать машинное обучение, чтобы получить наш
компьютеры
благодарю вас
[Аплодисменты]
о моей карьере и моем пути и как я
научился отпускать и позволять другим брать
так что я определил свою карьеру в первую очередь как
программист, и я смог сделать
что во многих замечательных мест на протяжении многих
лет я был в образовательной форме
в коричневой корове и Стэнфорде я был в
маленькие компании и большие компании, которые я
был в НАСА, так что у меня есть все
домены верхнего уровня, которые edu ducka
Ducka и доткомов, и у меня были другие
роли также
Я был менеджером, я был учителем
Я был автором, но прежде всего я
определить себя как программиста, но я
научился адаптироваться и меняться со временем так
что хорошо делает программист
Вы начинаете, вы получите представление, а затем
вы собрали некоторые точные инструкции
сказать компьютеру, что делать и когда
Я начал, я написал их все вручную
в последнее время большую часть вы ищете и
скачать из Интернета, а затем вы
напишите остальное, чтобы склеить, но
процесс я должен сказать компьютеру
что делать, я загружаю тебя
воткнуть его в компьютер и теперь
программное обеспечение плюс аппаратное обеспечение становится этим
машина, которая вместе может принять участие и
производить правильный вывод, чтобы сделать что угодно
задача, которую вы хотите, и компьютер
удивительная изменчивая машина которую ты ставишь
в другом программном обеспечении это может сделать
разные вещи
но со временем я узнал, что вы можете только идти
до сих пор с этим, если вы каждый раз, когда вы
хочу изменить компьютер, чтобы сделать
что-то еще вы должны написать новый
программа, которая может пойти так далеко, а некоторые
программы слишком сложно писать, так как
мы можем изменить то, как мы видим мир
чтобы идти дальше, и ответ
отпустить его , чтобы сказать , что я не должен быть
Я могу позволить компьютеру делать то, что
это должно сделать, и как мы делаем это хорошо
мы заменяем рукописные инструкции
которые рассказывают компьютеру шаг за шагом
вот именно то , что вы собираетесь делать
и вместо этого мы даем ему гибкую память
и способность учиться
и что очень важно, мы даем ему возможность
наблюдать за миром сейдман посмотрим
что происходит в мире и учиться
от этого и использовать эти наблюдения для
изменить себя так, что это больше не
программист, который устанавливает эти
изменяет это сам компьютер по
наблюдая за миром в порядке, и как мы
заставить это сделать
ну это больше не программирование это
тем, что мы называем машинным обучением, поэтому
компьютер учится, наблюдая и
придумать правильный ответ, и это
делает это с помощью научного метода
теперь многие из вас наслаждались химией
или класс физики, некоторые из вас
страдал от химии или
класс физики и большая часть этого
делать эксперименты и, возможно, вы сделали
эксперимент что-то вроде этого, где
учитель говорит вот несколько кусков
металл и некоторые из них медные и
некоторые из них светодиодные, и я хочу, чтобы вы
положить их на шкале баланса и и
выяснить , сколько они весят, а затем
измерить их объем, а затем построить график
на графике, как это, и поэтому вы со мной
пока все в порядке, пока все должны быть
в вашем классе, если вы создали это
График правильно, вы на полпути, но
тогда настоящая проблема вот в этом
таинственный кусок металла и учитель
спрашивает что это такое медь или левая
и как вы можете ответить, что это
рисуя эти линии и говоря, что это выглядит
как и все буквы в этой строке
и все котлы на другой линии
и эта часть выглядит как красивая
близко к медной линии, так что я собираюсь
думаю, что это медь, хорошо, теперь у вас есть
минус ты молодец
но вы можете пойти еще дальше и сказать
Я собираюсь иметь это правило принятия решения, которое
говорит, что если это ниже этой зеленой линии, то
мы будем называть котел, и если это
выше, то мы называем это свинцом, и мы можем
записать это правило в таком виде , говоря
мы изобрели эту новую концепцию, которая
называется плотность, которая является отношением
масса к объему и что
плотности выше этого порога, и это
вел в противном случае это спокойно
Хорошо, теперь вы получили A в своем классе
у тебя все отлично
и обратите внимание, что вы сделали здесь
пользователь, которого вы видели мир, который вы
сформировал теорию и часть этой теории
представляет то, что не было
там до этого понятия плотности
который не был частью ввода, это не
часть вывода, но это
промежуточная форма и по существу
все, что мы делаем в машинном обучении, это
просто версия этого только больше
сложно, потому что в этом примере мы
было 30 примеров 30 кусков металла, которые
мы построили три переменные объем
масса и будь то медь или
Светодиод и линии, которые мы используем для
отделить одно от другого решения было
все прямые , так это о
самая простая форма, которую вы можете иметь, и когда мы
добраться до реальных проблем машинного обучения
это больше похоже на миллионы или иногда
миллиарды примеров и переменных и
линии, разделяющие их, очень
неровный теперь я не могу показать вам
картина миллионов переменных, которые
можно построить только двухмерную форму, так
вам просто нужно представить, что он получает
сложнее но все приходит
из той же идеи наблюдать мир, который вы
сформировать эти теории, и вы делаете
предсказания и что вы можете сделать с
тот
ну, вы можете делать такие вещи, как играть в шахматы
Покажем примеры шахмат
позиции и и кто выигрывает и проигрывает и
система может научиться делать ход
что побеждает, а не ход, который
проигрывает и делает это лучше любого человека
когда-либо делал аналогичным образом делать то же самое
вещи для игры в го
и даже для игр, таких как
Starcraft, которые намного сложнее
еще много действий мы можем научиться
сделай это и стань чемпионом просто
наблюдая за миром и формируя эти
теории
мы можем научиться определять объекты, которые
в картинках, поэтому мы создаем базу данных
миллионов картинок с ярлыками
для чего они и компьютер
узнает, что отображение из картинок в
примеры вы показываете это изображение это
никогда не видел, и это может прийти
с правильным ответом, сколько из них
люди вы хорошо знаете ответ
не должно быть ни одного, потому что ни один из них
настоящие люди
все это люди, которые были
генерируется компьютером, имея его
посмотрите на примеры людей узнали, что
люди в целом похожи, а затем
просить его создать нового человека
это никогда не было видно раньше, и мы можем
сделать это, и мы можем сделать это убедительно
мода, которую мы можем применить этот тип
технология компьютерного зрения в медицине
анализ и поэтому здесь мы смотрим на
картина глазного яблока, пытающегося
Диагноз болезни оказывается , что это
здоровый, и мы можем сделать это просто
правильно, и мы можем сделать это лучше, чем
опытные врачи делают, и мы также можем узнать
более хорошо, поэтому мы взяли эти изображения
и у нас была задача выяснить,
у вас диабетическая ретинопатия или нет
и мы могли бы сказать, что да, мы можем предсказать
это очень хорошо, но когда вы кладете
вместе куча компьютерных ботаников и а
куча врачей они не хотят просто
остановиться там, чтобы они сказали, хорошо, мы
есть эта база данных, и у нее есть несколько
столбцы в нем, кроме того, просто болен или
здоровым, чтобы мы могли предсказать кровь
давление пациента , просто глядя
на правильных шарах, и ответ был
да , вы можете сделать это , а также и таким образом это
это еще один путь к выяснению
кровяное давление и
и делать прогнозы на основе этого и
тогда один из компьютерных ботаников говорит о
хорошо в базе данных есть этот другой
столбик секса мы можем предсказать, что и
доктор говорит о, ты глупый компьютер
ученый, вы не можете сделать, что нет
Разница между мужчиной и мячом
женский глаз и
ученый хорошо сказал, если
вот так почему же мы предсказали
большинство из них правильно, и ответ
пока никто не знает, мы пытаемся
выяснить, почему это может сделать это
Прогноз мы видим, что есть немного
немного различий в способе оптики
нерв связан с задней частью
глаз вы знаете, в строительстве
голова в глазнице и так далее
есть также то , что происходит вокруг
периферия глаза, которую мы не делаем
вполне понимаю, так что этот компьютер
технология ведет врачей к
переосмыслить то, что они знают, потому что это может
делать прогнозы, что они не могут
Другой пример, мы можем начать
наблюдая мир вокруг нас, как мы
за рулем и научиться самостоятельно ездить
автомобиль, который может ездить без
несчастные случаи
мы можем взять текст на одном языке
переведите его на другой язык
это то, что мы не можем
пока делаю на уровне эксперта
переводчики, но с другой стороны, мы можем
делать сотни различных языков в и
перевести на любой из ста
разные языки и не слишком много
Эксперты охватывают много языков, которые мы можем
совместить компьютерное зрение с
перевод, чтобы вы могли указать свой телефон
по знаку он может распознать слова в
этот знак, а затем восстановить картину
который использует правильный шрифт и цвет, но
переводит это на ваш родной язык
и мы можем научиться генерировать подписи
для фотографий, прежде чем я показал вам
учебные объекты показывают мне картину
Колибри, я скажу вам, что это
Колибри теперь мы можем сказать, давайте соберемся
все фотографии в интернете, которые
иметь подписи к ним и выучить
отображение из фотографий в подписи и т.д.
вот картинка, которую он никогда не видел
до того, и он придумает заголовок
дорога, ведущая в горы, так
это очень хорошо, и это
понимание того, что происходит, и это
достаточно понимать английский, чтобы
иметь грамматическую правильность и актуальность
предложение , так что это хорошая комбинация
две разные модальности и пока все
примеры, которые я вам показал, были
успехи они были в основном на или
выше уровня человеческого эксперта несколько
немного ниже, но я не хочу
создать впечатление, что это
технология идеально подходит, поэтому позвольте мне показать вам
некоторые из выводов из этой программы
мы дали ему эту картину, которой никогда не было
видел такую картину совсем так
до и подпись была пара
жирафы стоят рядом друг с другом так
это не правильно, но не так много
опыт с лошадьми в фиолетовом
но, возможно, он видел рисунок на
пижама, так как выглядит немного
как пятна на жирафе, и я думаю,
это испортит пару, потому что в некоторых
как система говорит, что это не совсем
соответствовать один жираф, может быть, это два
жирафы , которые меня смущают
вот еще одна, это отличная картина
и подпись — человек, едущий на
скейтборд
и я не знаю, насколько хорошо это проявляется на
проектор но есть горизонтальный
линии в половых досках там, что
может быть, немного похожи на колоду
скейтборд
там, конечно, нет колес, кроме
компьютер решил, что никто не
даже король будет в этой позе
если они не были выведены из равновесия на
скейтборд в порядке, поэтому мы еще не совершенны
но дразнящий вид удивительного
возможности
Теперь я говорил о задаче
традиционный программист это известный
картина это Маргарет Гамильтон здесь
кто был ведущим программистом для
Аполлон проект в первые дни, и это
только что сработало, она оказалась моей
босс на моей первой работе из колледжа, поэтому я
получил шанс узнать ее роль
традиционный программист, как мы уже говорили, должен был
скажи компьютеру точно, что делать
шаг за шагом, если это то, что и вы
можно увидеть инструкции, что она пришла
с вами довольно подробно
есть много ситуаций и много
команды именно для того, чтобы сделать так, чтобы
означает , что традиционный программист
делать, как микроменеджер и никто
любит микро-менеджер, который вы не хотите
Дарт, чтобы быть вашим боссом, вы делаете один
маленькая ошибка с вашим звездным крейсером
и он сверху вас , это не
путь
мы хотим успеха, которого вы не хотите
микроуправление вы хотите дать немного
свобода делать правильные вещи
так что если это не микро-менеджер, что
правильная метафора о том, как мы должны получить
компьютеры, чтобы преуспеть это все учитель
хорошо, что имеет смысл, потому что мы
показывая им много примеров , это
Лидер хорошо, что-то имеет смысл —
а вот генерал Паттон говорит не
рассказать людям, как делать то, что
что говорит традиционный программист
им что делать то, что мы делаем с
система машинного обучения , и пусть они
удивить вас результатами и я
думаю, что это уместно, потому что цитата
Генерал Паттон имеет дело с туманом
война с неопределенностью, и это точно
в чем проблема в искусственном
интеллект, который мы ушли от
вид традиционных задач программирования мы
сделать балансировку таблицы, которые
определенные для неопределенных задач, таких как
вождение автомобиля на улице, где кто
знает, что будет дальше и когда
вы имеете дело с неопределенностью, тем больше
Вы должны быть в состоянии реагировать , а не
заранее программа заранее, так что, возможно,
лидер, как генерал Паттон, является правильным
метафора или, может быть, философ и так
Я пойду к двум моим любимым
философы
и Мик справа здесь знаменит
за высказывание своей цитаты о том, что это такое
что мы хотим сделать
Я думаю, что микс ошибся, и я думаю,
Бобби слева действительно имеет
правильное направление
потому что это то, что мы
нужно в жизни, но мы построили систему, в которой
мы позволяем себе говорить то, что хотим
а иногда то, как мы нажимаем и используем
наши голоса или может быть неправильно
направление, и поэтому я мог тратить часы
играть в какую-то глупую игру или читать
сплетни, которые не важны в конце
они говорят о человеке, я хотел бы иметь те
часов назад, но уже слишком поздно, очевидно
это слишком поздно для меня , но что еще хуже,
это слишком поздно для всех моих друзей
потому что мы построили этот рынок из
идеи и клики, где я нажимаю
то, что служит
рекомендация и поэтому вы более вероятно
чтобы получить его, а затем вы нажимаете на него и
это рекомендация для ваших друзей
и распространяется как вирус
мы построили нашу систему таким образом, чтобы
мы не обязательно поощряем
вещи, которые нам действительно нужны, мы поощряем
краткосрочные щелчки для вещей, которые мы
хочу в краткосрочной перспективе, и если мы
собираюсь строить наши системы с точки зрения
пытаясь оптимизировать и головы для
вещи, которые нам нужны, мы должны сделать лучше
работа как общество философов и
Эфес выяснить, что это как
общество, к которому мы стремимся, а затем
мы можем использовать машинное обучение, чтобы получить наш
компьютеры
благодарю вас
[Аплодисменты]
Please follow and like us:
Be First to Comment