Magenta’s AI Jam: Making Music with TensorFlow Models

JESSE ENGEL : 마젠타 프로젝트의 목표 중 하나 작가 커뮤니티에 참여하는 것입니다 및 기계 학습과 예술을 만드는 사람들을 얻는다 그래서 돕기 위해, 우리는 Ableton의 라이브 만든 우리가 제어하는 ​​음성을 합성하는 설정 maximumus 피 패치

그리고 우리는 심지어 아이 패드 여기 멋진 인터페이스를 만들었습니다 우리는 실시간으로 피드백을받을 수 있도록 성능과 상호 작용 제어 표면 동안 그래서 우리가 함께 할 수있는 멋진 일이 설정 우리는 지속적으로 진화하는 드럼 비트를 만들 수 있습니다 내가 입력 LCM에 매우 기본적인 패턴을 수 있기 때문이다 자, 내가 여기에 패턴의 네 개의 비트를 재생하는거야 [드럼] JESSE ENGEL : 그리고 당신은 LCM 지금 듣고 있습니다 다음 단계 예측을 수행

가장 가능성이 소리가 무엇인지 예측하는 것 그리고, 때 입력과 같은 매우 소리 드러머들은 어쩌면, 정상 비트를 유지하기 때문에 매번 동안의 채우기를 던지고 그러나 우리는 우리의 AI 드러머로 무엇을 할 수 우리는 온도의 조금을 추가 할 수있다 샘플링 과정에 좀 더 임의성을 추가 할 수 있습니다 그리고 우리는 개의 mutate 버튼을 쳤을 때 드럼 패턴의 새로운 시퀀스를 만들 것 이전에 공급하고 생성하여 이후 새로운 샘플 그래서 여기 우리는 간다

괜찮아 그래서 당신은 약간의 다양성을 추가하는 것을들을 수 있습니다 이런 식으로 그래서, 우리는 지속적으로 진화하는 북소리를 가질 수 있습니다 하는 동안 우리는 위에 멜로디와 코드를 연주 할 수 있습니다 그리고 진짜 대화 형 음악 경험을 만듭니다 SAGEEV의 OORE : 재미 방법 그래서 하나 시스템과 재생의 호출 및 응답을 사용하고 있습니다

나는 오르간 사운드를 사용하여 전화를 재생할 수 있습니다 이 시스템은 디지털 피아노 사운드로 응답합니다 나는 메트로놈을 설정하여 시작합니다 [건반] 그리고 또 다른 변화는 I이다 그것을 가지고 어떤 응답베이스 사운드와 루프를 사용합니다 [건반] 그리고 나는 그의 맨 위에 재생할 수 있습니다

[건반] 그래서 흥미로운 것은 피드백 루프이다 그 시스템과 연기자 사이에 발생합니다 그래서 선택을하고는 다시 플레이를 해 영향을 미칩니다 그리고 그것은 다시 재생 한 후 무엇을 나는 그것으로 경기를 계속할 수 있습니다 방법에 영향을 미칩니다 그리고 그 실험하는 재미 있어요 DOUG ECK : 우리가 마젠타에서 볼 무엇 미래가 어디 예술가, 예를 들어, 음악가, 진짜 창조적 인 도구로 기계 학습을 사용할 수 있습니다

ADAM ROBERTS : 그래서 지금 우리가 거기에이 악기를 가지고 우리의 GitHub의에, 우리는 사람을 가지고 정말 기쁘게 생각 , 다운로드 그것으로 재생하고 다시 음악을 공유 지역 사회와 그래서 우리는 그들이 가지고 올 것을 큰 물건들을 수 있습니다 CURTIS HAWTHORNE : 코드베이스 우리가 개발 한 연구자와 창조적 인 코더가 쉽게 MIDI 파일과 음악 점수에서 정보를 취할 그 정보를 추출 및 교육 사용할 수 있도록 TensorFlow에서 모델 그런 다음 훈련을 한 그 모델을 취할 수 및 음악 제작에 연결 우리 세대의 API를 사용 Ableton의 또는 프로 도구와 같은 소프트웨어, 또한 실시간으로 상호 작용 [음악 재생]

Scary Facebook AI SHUT DOWN? – TechNewsDay

얘들 아, TechNewsDay 다시 환영합니다 그래서,이 쇼의 마지막 몇 주 동안, 우리는 기술의 세계 내에서 지속적인 논쟁을 취재했습니다 대한 인공 지능 여부 엘론 머스크는 생각과 같다, 인류에 심각한 위협 또는 마크 주커 버그는 생각으로

완전히 아무것도 동생 걱정 없습니다 그리고 우리의 완전히 상황이 아닌 전문가 평가하고있다 진실은 중간에 어딘가에이다 아무도 반드시 잘못 또는 오른쪽 없다는 것을 이것 조금, 저것의 약간

조금 그이있는 사람들, 이 AI는 단지 도구가 될 것입니다 경우, 그것은 크게 우리의 삶을 모두 향상시킬 수있는 잠재력을 가지고있다 또는 잘못된 손에, 매우, 매우 위험합니다 그러나 지금까지 전주 마크 주커 버그가 부담 라이브 스트림에 댓글을 때, 그들은 엘론 머스크의 종말 예언을 생각 조금 걱정하는이었다 이야기는 모든 인터넷 뉴스 매체를 통해 진열 된 그 궁극적 인 때리는 것 같아 주커 버그의의 얼굴에 아무것도 태도에 대해 걱정할 필요가 없습니다 그냥 젠장이 헤드 라인 봐! 페이스 북 엔지니어 패닉, 모두가 자신의 언어를 개발 한 후 AI에 플러그를 빼냅니다 AI는 자신의 언어를 발명한다

우리 인간은 단지 프랑켄슈타인을 만들나요? 페이스 북은 로봇을 종료 그들은 그들 자신의 언어를 발명 한 후 페이스 북은, 엘론 머스크 예측에 직면 자신의 언어를 만든 AI 시스템을 종료합니다 -네 이런, 장군 -Wooh! 엘론 머스크 같은데 -이 일을 수상했다

-네 그래서 분명히, 이것은 초기 엿볼 수있다 어떤 결국 불가피 것이다 바로 인간 문명의 몰락? 이 기사에 권리가있다 엘론 머스크가 맞다, 주커 버그가 틀렸다 우리는 스카이 넷의 방법에있다 자기 인식되는 로봇의 종말을 트리거 우리가 웃었다 그 모든 종말 prepers 망상 인을위한, 그들은 그들의 벙커에서 피난처를 복용하고 여기 표면에 우리의 그 동안, 우리는 단지 기다리고기도합니다 더를 제외하고, 모든 사람이 섹스를 진정하지 않습니다

필 모든 다시 낸 얻기 위해 조금 여기에있을 것입니다 이 헤드 라인을 반드시 정확하지 동안 실제로 가지를 가리 키도록 마크 주커 버그를 증명하고 있습니다 그냥 정리 해보, 여기 그는 지난 주 말했다 무슨 "나는이 꽤 강한 의견을 가지고 나는 낙관적이다

그리고 나는 더 없어 사람들을 생각 이러한 종말 시나리오를 선전하려고 난 그냥 그것을 이해하지 않습니다 정말 부정적 어떤 방법으로 나는 그것이 매우 무책임한 생각합니다

" 자, 이제, 이제 살펴 보자 무슨 일이 실제로 페이스 북의 루즈 스카이 넷 AI로에 대한 것입니다 그래서 대부분 시작한 이야기 그물 그냥이 지난 주 주위에 소용돌이 실제로 7 월 14 일에 거슬러 올라간다 이전 엘론 머스크와 마크 주커 버그의 구두 때리고 싸움도 시작했다 그것은 Fastco 디자인에 대한 기사였다 비즈니스 웹 사이트의 자매 웹 사이트 잡지 빠른 회사, 그것은 무언가를 설명 그것은 더 흥미를 많이했다 보다 그것은 무서운했다 이해하기 무슨 일이,하지만 그 Fastco 디자인 기사에 있었다 당신 6 월 (14)에 더욱 돌아 가야 페이스 북의 AI 연구자들은 기사를 게시 할 때 페이스 북의 코드를 블로그, codefacebook

com 에 대한 협상을 인공 지능 로봇을 훈련 페이스 북의 연구원은 상황을 설정 두 로봇 아이템들의 집합으로 표현 곳 책, 모자, 공처럼, 약 합의에 도달했다 어떻게 서로간에 항목을 나눌 것입니다 봇의 각각은 특정 지점의 값을 받았다 항목에 대한, 그래서 예를 들어,이 책은, 봇 번호 1-3 점 가치가있다 하지만 봇 번호 2 만 가치가 한 지점, 그리고 공 하나를 봇 한 점 가치가있다 세 점 두 가지를 봇 이 값은 다른 로봇에 알려진되지 않았다, 그러나 그들은 그것들을 추론 할 수 있었다 기본적으로, 당신은 반드시 그 공을 원하는 것 같다, 그러므로 당신은 그것을 매우 가치 내가 계정으로이 걸릴 것 내 협상 기술합니다

상황이 더 흥미로운하기 위해, 연구진은 완전히 동등한 가치의 결과가 확인했다 두 로봇에 대한 수학적으로 불가능했다 어느 날 선도, 전당포 별의 가장 흥미로운 에피소드 당신은 상상할 수있다 -mm – 흠 나는 모르는 창고 다시 다음 공간을 많이하지 않습니다 당신은 표적을 $ 50 수행해야 할 것입니다 지미 헨드릭스의 기타 내 말은, 나는 모른다 그들은 단지 이러한 봇을 포기하지 않은 이유, 거래의 부동산 재벌 도널드 트럼프의 예술 그것은이 모든이야 -네

그것은 예술의 그는 썼다 그들은 초에서 그것을 읽을 수 있었다 마찬가지로 그들은 조니 다섯입니다

아, 지금 거래를 알고있다 나는 최고의 거래를 얻었다 나는 로봇이다 당신은 내가 파산이야 무엇을 의미합니까? 어쨌든, 대부분의 AI의 돌파구처럼, 이 표면에 꽤 지루한 일이다 실제로 꽤 놀라운 더 당신은 그것으로 본다 모호한 인간의 개념을 이해하는 인공 지능을 훈련 협상 같은 실제로 우리에게 인간을 수 있습니다 이러한 개념의 더 나은 이해를합니다

또 다른 예는 AlphaGo AI 것 이는뿐만 아니라 세계 최고의 이동 플레이어를 이길 자신의 게임에서, 뿐만 아니라 자신의 정통 전략을 발명 이는 이후 인간 이동 플레이어에 의해 채택되었다 시스템을 종료처럼하지만 그 인간 이동 플레이어는 있었다! 그것을 종료! 코드 잘라 그것은 내가 할 수있는 유일한 일이 어쨌든, 빠른 한 달 앞으로 및 Fastco 디자인은 자신의 기사를 게시 그 페이스 북의 연구와 추적한다 프로젝트의 진행 상황 그것은 연구자에 의해 실수로 그 덕분에 밝혀 협상 봇은 점차적으로 시작했다 자신의 언어를 발명 지금, 당신은 클링 또는 도트 락이나 요정을 떠올 수 있습니다 또는 다른 언어를했다 하지만,이 같은 더이었다 "내가 할 수있는 II 다른 모든 것들" "공은 나에게 제로가 "나에게 나에게 나에게 나에게 나에게 나에게 "당신은 내가 다른 모든 것들" "볼이 나에게 나에게 나에게 나에게 공을" 그래, 그 비밀 AI 언어이다 그 당신이 듣게 될 마지막 단어는 로봇이 당신을 목 졸라으로

"내가 볼 필요합니다" "나는 모든" 그래, 을 제외하고 좋아, 아니 여기에서 일어난 일은 즉 페이스 북의 연구자 AIS에 대한 보상을 제공하는 것을 잊었다 일반 영어 고집합니다

인공 지능의 의사 결정은 보상을 중심으로 구축된다 및 처벌은 인간에 의해 부과 그것은 그들이 결정을 내리는 방법입니다 그래서,이 경우, AI의 전체 의욕 최상의 협상을 얻고 있었다 영어에 집착하는 것은 정말 필요하지 않았다 그래, 그래서 AI는 속기 또는 속어의 시간을 개발했다 영어를 기반으로 그것은 그들이 더 효율적으로 말을 할 수 있었다 페이스 북 인공 지능 연구 두식 바 트라는 Fastco 디자인했다 "에이전트

그는 여기 봇에 대해서 이야기 이해할 수있는 언어를 표류합니다 그리고 자신에 대한 코드 워드를 발명 I "는"다섯 번 말하는 경우처럼, 당신은 나에게 그것을 해석하고 나는이 항목의 다섯 개 사본을합니다 인이 그렇게 다르지 않다 인간의 방법으로 지역 사회에서 속기를 만들 수 있습니다 그래, 남쪽있다 하하하 우리는 그들이 가주, 모두를 말한다

그것은 더 효율적입니다 그래, 우리는 그 미트볼 매운라고 하지가 볼에 매운 고기입니다 언어를 배우거나 도망 – 우리는 팝을 마시고, 음료수를 마신다 -정확하게! 미국이 같아

그것의 자신의 대륙처럼 그것입니다 이봐, 우리는 다르다 그들은이 벌어지고 있음을 발견했을 때, 그들은 대화를 종료 않았다 자신의 코드를 쥐게 그러나 그들은, 판도라의 상자를 열었했던 때문이 그냥이 길을 계속하기 위해 모든 도움이 아니 었 그들의 목표는 협상 AI를 개발하는 경우 즉, 인간과 상호 작용하는 것, 아마 그래서 그들은 "야, 같이 될 수있다, 기업 오른쪽, 일부 광고를해야합니까? 음, 그냥 얼마나 많은 페이지 뷰를 보자 당신은 5 달러 얻을 것입니다

" "어떻게 약 6 달러?" -네 그러나 물론, 그것은 거의 많은 클릭을 얻을 수 없을거야 당신은 기사의 헤드 라인에 그것을 넣어합니다 당신은 AI 자기 인식되기로 프레임 경우 우리 뒤에서 우리에 대해 험담 그들의 만들어 언어, 즉, 더 많은 클릭을 얻을 것입니다 그래, 무서운 그래서 활성 성분의이 현상 자신의 속기 언어를 개발, 그것은, 심지어는 새로운 개념이 아니다 하지만 지난 해, 구글은 비슷한 일을했다 구글 목적에 번역

사전에, 구글은 매우 친절했다 번역 하나의 언어가 영어 일 때, 하지만이 영어 이외의 언어를 번역 신 빌어 먹을 엉망이었다 언어 A는 영어로 번역되어야 할 것입니다 때문에 다음 언어 B로 번역 그래서 구글은 그들이 부르는로 전환 구글 신경 기계 번역 보다 정확한 허용했다있는 영어 이외의 언어로 번역 의 AI 종류 덕분에 일종의 자신의 언어로 올라오고 대신 영어의 중간 역할을합니다 그리고 이런 일이 많은 다른 예를있다 의도적 여부, 그러나 다시, AI는 도구입니다

신 오, 나 한테 그런 말을 들었나요? 그것은 도구입니다 그것은 단지 인간으로 많은 힘이있다 페이스 북의 AI는 자신의 이상한 언어를 내놓았다 그래서 연구를 종료하고 고정 이 새로운 AI 언어는 쓸모가 없었습니다 때문에 자신의 목표와 관련이 없습니다

지금, 그것은 확실히 항목의 우리는 더 연구보고 싶어요 하지만 지금은 걱정할 필요가 없다 나는 우리의 많은 기억을 의미 테이이었다 인터넷에 선물 누가 자신의 언어를 배우는 것은 아니지만, 배운 우리 잘 사람들이 매우 정확하게 온라인으로 이야기하는 방법을 배웠습니다 인종 차별 몬스터 때문에 그것은 그래, 테이는 흥미로웠다했다 어떤 방법으로 놀라운, 하지만 하루의 끝에, 그녀는 단지 빌어 먹을 채팅 봇이었다 나는 모든 사람들이 그에게서 배운 것 같아요 글쎄, 사회 자체에 거울을 들고 있었다 그들이 테이 준 경우 그래, 내 말은, 바로 게이트 오프 핵 발사 코드 않았나은 차이 다른 이야기되고있다 그러나, 그것은 무슨 일이 있었는지 아니다 특히 테이는 저녁 식사에 대해 자랑했다

하지만 그래, 당신은 더 중요한 일에 대해 걱정해야, 아마 여기와 지금의 물건에 초점 즉, 걱정 가치 사실 같은이 지난 주말로 라스 베이거스에서 DEF CON 해킹 대회, 조직위원회는 30 투표 기계를 설정 라는 대회의 섹션에서 "투표 기계 해킹 마을"아, 재미! 그리고 참석자는 나타나지 전체 주말을 보냈다 그냥이 일을 해킹하는 방법 빌어 먹을 쉽다 -좋은 해커의 많은 시도와에 성공 기계를 얻는 것은 릭 애스 틀리의를 재생 결코 당신을 포기하려고하지 이는 아마도 입증하는 가장 우울 방법이었다 얼마나 취약하고 실수 현대 선거는 조작합니다 그것은 최근에 또한 노래의 30 주년이었다 – 그럼

– 그리고 우리는 그것을 포기하지 않았습니다 우리는 마을을 해킹 투표 기계에서 아래로 여기, , 프레즐을 먹고 맥주를 마시고, 그리고 릭 애스 틀리을 듣고 -mm – 흠

– 그건의 재미 자, 특히가 고생이다 그 거의 모든 사람들 성공적으로 지난 주말에 투표 기계를 해킹하는 사람들 그래서 작은-에 노이 기계에 대한 사전 지식을 갖는 않았다 USA 투데이, 이벤트 코디네이터, 해리 허 스티로 말하기 다양한 공격과 취약점의 상기 "첫 번째 사람은 한 시간 30 분 이내에 발견되었다 이러한 취약점과 없음 이전 발견되었습니다, 그들은 모두 새로운입니다 " 오 좋네

아, 누군가가 다이 볼드를 호출합니다 참석자 중 하나, 보안 전문가, 브랜든 파이퍼 , USA 투데이 말했다 "이 소프트웨어는 현대적인 기준에 없습니다 그것은 심지어 강력하게 PC로 보호 아니에요 그냥 구글에 우리에게 몇 시간을했다 암호를 찾을 수 즉, 우리가 관리 기능의 잠금을 해제 할 수 이 시스템 이제 우리는 우리가 여기에서 갈 수있는 위치에 노력하고 있습니다

" 무엇보다 더 우울한 것은 사실이다 그 기계의 이러한 종류의 확보 단지 소프트웨어를 업데이트하지 포함 것입니다, 뿐만 아니라 그들에게 재 인증하기 국가 선거위원회에 의해 어떤 방법이 너무 망할 많은 돈을 비용 끝 보안 전략에 선도 그것은 단순히 방에 잠겨 기계를 유지 포함 인터넷에 연결되지 그들은 선거에서 사용하지 않을 때 미안 해요 우리는 단지 세금이없는 업데이트 이러한 것들을 유지합니다 네 나는 민주주의를 보장 모른다, 그것은 조금 비싼이다

당신은 당신이 그 단어 규제를 불러 알고 이 조절 시장의 보이지 않는 손이 결정하자 누가 -Exactly 대통령이되어야한다

망 쳤어 지옥 -네 이제 약간 덜 무서운 해킹 뉴스, 주말 동안, HBO는 최신 헐리우드 엔터테인먼트 회사가되었다 거대한 보안 침해 피해자 가을 해커가 데이터의 15 테라 바이트를 훔쳐 주장에 HBO의 서버 끕니다 지금까지 누출은 다음과 같습니다 위반 나올 뜨개 및 룸 104의 출시되지 않은 에피소드, 뿐만 아니라

당신의 호흡 개최 곧 왕좌 스크립트의 게임 또는 한 지금의 관점으로이 해킹을 넣어, 2014 년 소니 픽쳐스의 해킹은 약 26기가바이트했다

이 HBO 해커는 진실을 말하고있다 그들은 58 배 많은 데이터 주위에 도난했습니다 소니 해커있다 우리는 정말 당신의 열정을하시기 바랍니다 난간 수 있었 을까? 나는 법을 위반 격려하고 싶지 않은, 의미, 하지만 나는 래리 데이비드가 반응하는 방법을보고 싶어요 뭐? 해킹은 무엇입니까? 나, 무엇을 요? 나는 당신에게 그 영화에 사람을했다 곧 내용을 누출, 즉, HBO 같은 회사에 대한 충분한 나쁜 하지만 도난당한 데이터가 물건을 포함하는 경우 이메일처럼, 직원 개인 정보 또는 금융 문서, 즉 훨씬 더 나쁘다 즉 소니에 무슨 일이 있었는지 그것은 주 동안 펜과 종이로 전환하도록 강요 자신의 IT 팀은 위기를 처리하는 동안 물론, 이러한 해커는 단지 허풍이 될 수 있습니다

그들은 똥의 전체 수 있습니다 그들은 일부 언론이 성명을 발표했다 "모든 인류에게 안녕 사이버 공간 시대의 큰 누수가 일어나고있다 그거 이름이 뭐야? 아, 말할 것을 잊었다

그것은 HBO와 왕좌의 게임입니다 느낌표 다섯 번 첫 번째 개척자가 될 운 증인 및 누출을 다운로드합니다 그것을 즐기고 단어를 확산 누구든지 잘 확산 우리는 그와의 인터뷰를해야합니다 HBO는 떨어지고있다

" 당신이이 바이러스 성 매매하지 않습니다 확실 웨스트 월드의 새로운 시즌? 당신은 – 좋아를 그래, 내가 확신 알고 있지만 어쨌든, 같이 우리는 이런 일이 발생 매번 해킹처럼 말 평균 이동 및 TV 시청 문자 그대로 아무 생각이없는 것은 어디에서도 물건을 찾고 시작합니다 같은 토런트 불법 스트리밍 사이트 사람들의 양은 유출 된 영화와 TV 프로그램을 추구 해킹에서이 너무 작고 하찮은처럼 그것은 거의 심지어 움푹 들어간 곳을 만드는 것을 엔터테인먼트 기업 이익 특히 컨텐츠를 해적 사람의 종류부터 아마 그것을 위해 지불 할 예정되지 않았다 첫 번째 장소입니다 아무도는 HBO의 해킹 소식을 들어 보지 다음 "오, 내 구독을 취소해야합니다

"마치, 나는 마지막으로 뭔가 일이 생각, 나는이 다운로드에 대한 더 걱정하는 것 당신이 torrenting 거라고 어떤 전형적인 물건보다 마찬가지로, "아 시원, 왕좌 에피소드의 출시되지 않은 게임 경우에 거기에 있었다

나 그냥 일을 다운로드 할 수 있습니다 모두가 가장 지금 찾고있을 것 정부와 HBO와 변호사에서 " 아마 좋은 생각 -네

음, 어쨌든 이제 그만 얘기하자 그리고 그의 주간 기술 호언 장담 여기에 필 Lorigo를 얻을 그는 뉴스에 대한 의자와 호언 장담을 깰 여기 온 잘, 그는 모든 의자에서입니다 당신은 배트맨의 천적 조커 어떻게 알아? 배트맨은 항상 그를 잠그고 그를 캡처하려고, 그리고, 멀리, 그러나 깊은 그를 보내 배트맨은 비밀리에 조커를 필요로한다 그의 인생은 제로 목적을 것처럼 조커처럼 멀리 가서 존재하지 않은 경우 그럼 내 조커 아지트 파이라는 사람입니다 그리고 그는 FCC의 의장이다 그리고 친구는 그것을 돌아 천천히 베개 그 중립성을 질식 계속

같이 얼마나 행복한 내가 다시 화가 얻을 수 있습니다 "아! 나는 목적이!", 같은 단지 것 사용이 사람이 버라이존에 대한 작업을 할 때 잘 기억 는 FCC의 책임자로 임명되었다, 다른 통신은 같았다 "그는 우리 중 하나처럼 그래, 우리는 이것과 완전히 멋지다" 나 같은 사람들은 모두 화가있어 그는 그 중립성을 해체하기로 약속 할 때 존 올리버 시청자를 촉구 세그먼트를했다 FCC의 웹 사이트에 댓글을 남길 수 있습니다 같이있는 "야, 그렇게하지 않습니다 혼자 중립을 남겨주세요 혼자 새 브리트니을 둡니다

" 음, 의견의 단말마 중 FCC의 두근 두근 한 그 두 가지가 발생했습니다 가짜 코멘트가 많은, 와서 아 다만 마술이 중립성을 지원 그리고 주장 DDOS 공격은 FCC의 웹 사이트를 종료 그래서 그들은 심지어 전혀 설명을하지 못했습니다 사람들이 물어 때 로그를 조사하기 주장 가짜 의견과 공격, 아지트 파이는 같은했다 "아니, 지금 우리는 지금 당신에게 그 보여주는 좋은거야" 그리고 사람들은 같았다 "이봐, 당신을도 로그?" 그리고 그는 우리가 할 "고 말했다 우리는 당신에게 표시 할 수 없습니다

" 음, 하원의 일부 구성원 편지에서 FCC의에 대한 우려를 나타 "사이버 보안 준비 그리고 여러 문제를보고 FCC의 웹 사이트에 넷 중립성 절차에서 공공 의견을 복용한다 " 그래서 아지트 파이의 응답이 있었다 "그것은 우리의 시스템 보안을 훼손 것 추가 솔루션의 특정 로드맵을 제공합니다 어떤에 우리는 언급했다 " 그는 단지 손 제스처를 사용하는 경우 내 말은, 또는 그의 반응이 있었을 것이다 그는 말을 그의 입으로 가운데 손가락에 계속 "우리의 시스템 보안을 훼손 할 동안 무엇을하고 있는지의 구체적인 로드맵을 제공하기 위해, 우리는 명시 할 수 FCC IT 직원 클라우드 제공 업체를 통지 한 충분한 '하드웨어 리소스'를 사용할 수있는 기능이 필요하다는의 고 프로필 절차를 수용한다

" 그 후 만 10여 의견이 있었다 말을 계속한다 우리 사람들은 그들의 과정을 신뢰해야 그리고 아니, 아니, 그는 무슨 일이 일어나고 있는지 우리에게 보여 않을거야 그리고 당신은 내가 얘기 더 알고 이상 이상 이상, 나는 나 같은 헤게모니의 등신을 실현 단지 빌어 먹을 휴식을 취할 필요가있다 우리는 때때로에 대한 사람들의 말을 수 그냥 불평을 중지합니다 그래서, 난 것이다 나는이 나타날 때까지 나는 Adjit 파이를 믿을 것이다

버라이존의 조절 비디오 및 망 중립성을 위반 분처럼,이 분 후 일어났다 그래, 버라이존 고객은 것을 알 수 넷플릭스 속도 테스트 도구 큰 붉은 10 메가 다운로드에서 자신의 속도를 상한 ​​것을 보여 주었다 정기적으로 잘 계획에 적용 그것을 얻을, 그들은 우리가 당신을 상한있어 그 이유는 무제한입니다 그리고 같은 사람이 아닌 넷플 릭스 속도 테스트 도구를 사용하는 경우, 당신은 단지 속도 테스트를 입력 할 때 알고 그리고 모든 사람이 팝업 자신의 연결, 오 마술 82 메가 두 번째를 다운로드 할 수 있었다

시원한! 그래서, 여기에 우리의 기술에 버라이존의 반응이다 그들은 그것에 대해 그들에게 물었을 때 "우리는 지난 몇 일 동안 네트워크 테스트를 해 봤는데 성능을 최적화하기 우리의 네트워크에서 비디오 애플리케이션 테스트는 곧 완료해야합니다 고객 비디오 경험은 영향을받지 않았다 " 테스트? 당신은 말 그대로 넷플릭스를 스로틀하는 방법을 테스트하고 있습니다

나는 다시 말을해야합니까? 그게 내가 말할 전부 같은 느낌 이봐 버라이존은, 너희들은 빌어 먹을 거짓말 쟁이입니다 당신은 당신이 스로틀하지 않는 말을 인용했다 당신은 스로틀하지 않겠다고 약속, 하지만 당신은 그 중립성에 대해 책임을 순간 당신은 위협을 보았다 당신은 같았다 "이봐,의 조절을 시작하자" 비 인터넷 관점에서 생각하십시오 상상 당신은 상사가 당신의 상사가 같다, "이봐, 난 절대 스로틀 않을거야 얼마나 많은 공기 당신은 당신의 목에 숨을 쉴 수 있습니다

어떠한 방식처럼 나는 당신의 목에 손을 감싸는거야 그냥 스로틀을 좋아하는 당신의 목을 쥐어 짜기 얼마나 많은 공기 당신이 숨을 쉴 수 있습니다 " 그러던 어느 날 당신의 상사가 당신을 쐬기로 괴기 시작 당신이 잡힌 때, 그는처럼, "난 그냥 테스트를했다" 나는 스로틀하지 않을 것 얼마나 당신은 당신의 목에 숨을 쉴 수 뇌 손상을 얻을 즉 버라이존이 무엇을하고 있는지 기본적입니다 그들은 잡힌하고, 같은 그들이있어 "우리는 테스트를했다

" 그들은 문자 그대로하고있는 그들이, 그들은하지 않습니다,하지 않습니다 말했다 때 그들은 잡힌, 그들은 같은거야 "난 그냥 확인하고 테스트를했다" 그래서, 여기 당신은 사람이 할 수있는 일입니다 이 같은 똥을 찾아보십시오 연결 속도가 느린가요? 그것은 넷플릭스 나 훌루, 아마존, 또는 기타 서비스, 단지 마술 진짜 빨리 빨아? 그것을 구글! 그 똥을 구글 다른 사람이 같은 문제가있는 경우 참조 때문에 내 조커, 아지트 파이 반면, 이 사람은 망 중립성이었다 그와 그의 일당 그래서는 무리 더 많은 돈을 벌 수 있습니다 우리는 단결과 헛소리에 그들을 호출 할 필요가 당신은 지금 걱정하지 수 있기 때문에 이 비디오가 재생되기 때문에, 하지만 당신은 얼마나 화가있을 것 같아요 때 왕좌의 게임 또는 슈퍼 볼 또는 네, 포르노, 스트리밍되지 않습니다 당신은 어떻게 할 건데? 당신은 당신의 눈을 감고 당신의 상상력을 사용하는거야? 당신의 상상력은 똥 부패했다 당신은 인터넷을 가지고 있기 때문이다

그리고 그 랩 사실이다 [음악] 좋아, 잘 뉴스의 많은, 지난 주에 있었다 그래서 그냥이의 나머지 부분에하자 이봐, 경찰 몸이 계산하는 방법을 기억 물건으로 생각했다 마지막으로 문제를 해결할 수 있음 경찰 폭력과 부패의? 그래, 정말로 일을하지 않았습니다 뿐만 아니라 사람이 희망으로, 하지만, 이봐, 여기 종류의, 좋은 소식입니다 약 2 주 전, 볼티모어 경찰의 몸 캠은 그를 붙 잡았다 분명히 범죄 현장에서 마약을 재배 그가 생각했을 때 그의 카메라는 꺼져 그리고 지금은 볼티모어 주 변호사를 강제했다 그 임원을 포함 1백20가지 경우를 검토 지금까지 이들 중 34 밖으로 던져 그래서, 당신은 이유는 그가이 일을 잡은 것을 보았는가? 그것은 30 초 녹음이 시작하기 때문에

전원을 켰을 때, 그것은 다시 30초 시간가는 메모리가 있습니다 그래, 대시 캠처럼, 그들 중 많은도 그렇게 그래서는 일이었다

그는 체포를 필름에 전원을 켜기되면서, 하지만 그래 등 몰랐어요 으악! 볼티모어 공선 변호인의 사무실 또한 몸 캠 영상을 검토하고있다 첫 번째 비디오는 소셜 미디어에 폭발 이후 이미 다른 비디오를 발견했다 즉, 다수의 경찰을 보여 나타납니다 증거를 심는 함께 일하는

장난 의 경우 기본적으로, 톤 볼티모어 경찰에 의해 처리 이것에 의해 오염된다 가능성 밖으로 던져해야하는거야 이는 이들 용의자의 모든 가정 중대하다 , 잘못 체포했다 그 그래도 거의 확실 그렇지 않다 무고한 사람들이 면제 될 예정 하지만 유죄 사람들도있을 것입니다, 그것은 아주 나쁜입니다 그것이 무엇이든, 단지 약물의 경우, 하지만이 빌어 먹을 경찰이 누구의 잘못입니다 당신은 그들 중 많은, 그냥 위에 손을 넣어, 알고있다 또는 그래 전원을 끄고 – 네, 문제는 – 그것은에있는 것과 같다

이 단지는 위스콘신 또는 뭔가 무엇 이었습니까 에서 일어 났는가? 으악, 그래 그것은 롤링되지 않았습니다 -아니 우리는 결코 알지 못할 것이다 추측 우리는 그들이 그것을 할 수 있도록되었다

그래, 어쨌든 여기에 업데이 트입니다 몇 주 전에에서 그 전체 글꼴 게이트 이야기, 어떻게 파키스탄의 총리를 기억하고, 나와 즈 샤리프와 그의 가족 해외 기업에 돈을 잔뜩 숨어 혐의로 기소되었다 그리고 나와 즈 샤리프의 딸 증거 것을 제공, "이봐, 우리는 전혀 그렇게하지 있습니다" 하지만 법의학 증거 전문가들은 결론 그녀는 큰 거짓말 쟁이라고 때문에 그녀의 문서에 사용 된 글꼴 실제로 존재하지 않았다 당시의 문서는 가정 초안을 작성했다 당신은 모든 것을나요? 그럼 무엇을, 파키스탄의 대법원를 추측 공식적으로 나와 즈 샤리프 판결했다 공직에서 실격된다 -Bam! 그래서 그래! 마이크로 소프트 돋움 글꼴 사실이있다 세계 지도자의 정치 경력을했다 네

나는 만화 산세 아니라고 충격입니다 [웃음] 내가 이메일을 가지고 있기 때문에 만화 산세로 작성 그 사람이 지금 사무실에 대한 실행하는 경우와 맹세, 그들이 내려 것입니다 나는 같은 만화 산세로 작성 비즈니스 이메일을 받았습니다 "당신은 당신이 만화 산세에 이메일을 보낼 수 싶지 않아 있습니까?" 하드의 종류는 심각하게 촬영합니다 – 당신은 빌어 먹을 바보처럼 보인다 -네

당신은 이메일을 작성하는 유치원 교사처럼 보인다 그러나 여기에 몇 가지 슬픈 소식, AltspaceVR, 사회 VR을 해결하는 최초의 회사 중 하나 우리는 시간의 무리와 함께 일한 사람들 작년 정도 이상, 그들은 종료하고 실패한 후 충분한 투자를 확보하기 계속 작동합니다 이 소식은 모든 것을 놀라운 일이 아니다 첫째, 기술 회사가 더 자주 그들이 성공보다 실패 둘째, 페이스 북은 사회 VR에 대한 자신의 계획 떨어져 보여 주었다 그것은 Altspace에 섬뜩하게 유사하다 하지만 추가 혜택과 함께 의 공식 마력 제품 인 이미 사용자의 수십억을 가지고 – 그리고 달러 -예 그것이 비록 지속하면서 Altspace 재미를 많이했다 매우 허벅지 커뮤니티를 만든 것 같다 초기 VR 채택의 그래서 우리는 당신이 Altspace를 놓칠 수 있습니다

당신은, 앞으로의 시간이었다 우리는 당신과 함께 우리의 시간을 보내는 즐겼다 그것은 많은 재미와 멋진 사회 경험 중 하나였다 그 그리고 VR의 유일한 사회적 경험 중 하나 그 시간

당신은 정말 그냥 칼을 비틀 좋아하는 있어요 알고 그 생각에 대해 이 트레일러의 주일 이내에 문자처럼 준비 플레이어 하나를 위해 오는 첫 번째 큰 사회적 VR 회사는 사업을 간다 -네 그냥 와우처럼! 미안 얘들 아, 너무 일찍하지만 충분하지 않습니다

네 하지만 AR하는 VR에서의 이동, 핫도그 남자 춤 거의 혼자 힘으로 가져 증강 현실이있다 주류로 -고맙습니다 그러나 핫도그 남자 춤은 같은 멋진 근처에 아무데도 트릭시 스튜디오는 지난 주 과시 무엇으로 고전적인 뮤직 비디오의 자신의 AR 버전 나에게 헥타르의 테이크합니다 그냥 원본 비디오에서처럼, 창은까지 열립니다

세계로 선도 모든 이동과 손으로 그린 ​​연필 스케치된다 지금 당신은 창에 단계 수 그리고 주위에 자신을 이동합니다 그것은 매우 간단한 개념이다 하지만 우리가 본 AR의 쿨러 예제 중 하나, 희망이 공식 출시를 얻을, 하지만 저작권은 나쁜 있습니다 그것은 아마도 방법으로 얻을 수 있습니다 이 중 어느 릴리스를 받고 그래서 숨을하지 않습니다

그래, 당신은 여전히 ​​주위를 고집하는 경우 당신이 더 많은 동영상을보고 싶어, 어제의 비디오를 확인하시기 바랍니다 여기서 우리는 한 사람의 긴 힘든 경력을 통해 갔다 모든 십일 앤서니는 "구걸"Scaramucci

우리는이 모든 것을 recapped 나는 시계를 갈 거 야 그리고 우리는 또한 카탄의 정착을 통해 연극을했다 그래서, 당신의 다이를 얻을

DeepMind’s AI Learns Locomotion From Scratch | Two Minute Papers #190

친애하는 동료 학자,이의 Károly Zsolnai-Fehér와 두 분의 논문입니다 우리는 우리가 알고리즘을 학습 사용 굉장한 이전 작품에 대해 이야기했다 복잡한 환경에서 탐색 디지털 생물을 가르칩니다

입력은 지형 및 관절, 발 및 운동 종류의 설정되고, 출력 보유 보상의 일종을 극대화 일련의 동작한다 이 이전 기술은 기존의 데이터베이스에서 운동의 작은 조각을 빌려 및 동작의 자연 보이는 방법으로 그들을 함께 바느질을 배웠습니다 당신이 볼 수 있듯이, 이러한 결과는 놀라운 있습니다 그리고 당신이 말할 수있는이 새로운 하나의 판매 포인트는, 그러나, 덜 정교한 보인다 그것은 처음부터 합성 이 문제는 일반적으로 제공하는 기술이 강화 학습을 통해 해결된다 의사 결정의 시리즈까지 소정의 점수를 극대화 할 수 있습니다

이 점수는 일반적으로 뭔가 상당히 복잡 할 다른 알고리즘을 필요로 를 극대화하기 위해 너무 많은 자유를 부여됩니다 예를 들어, 우리는 실행하거나 장애물을 뛰어 디지털 문자를 가르 칠 할 수 있지만 수도 시작, 우리의 목표는 예를 들어, 너무 간단한 경우 아직 완전히 잘되는 대신 크롤링 단지 시작 지점까지의 거리를 극대화 이 문제를 완화하기 위해, 우리는 일반적으로 우리가 추가 즉, 엔지니어링 보상 리조트 이 보상 기능을 추가 약관이 생물의 행동을 정례화한다 예를 들어, 우리는이 운동을 통해 몸을 똑바로 유지하는 것을 지정할 수 있습니다 어떤 가능성이 운동 형 솔루션을 선호한다 그러나 기계 학습의 주요 장점 중 하나는 우리가 우리의 솔루션을 재사용 할 수 있다는 것입니다 문제의 큰 세트

우리는 우리의 모든 지형 및 모션 유형의 알고리즘, 다른 전문해야하는 경우 게임의 종류, 우리는 학습 기술의 가장 큰 장점 중 하나에 밖으로 잃게됩니다 그래서 DeepMind에서 연구자들은 보상과 함께이 문제를 해결하려고 결정 아무것도하지만 앞으로 진행하지 기능 이게 다예요 우리가 얻는 더, 더 높은 점수는 우리가 얻을 수 있습니다 그것은 그러나에서 어떤 전문 보상 기능을 필요로하지 않기 때문에이 놀랍습니다 동시에,이 지형에서 지금까지 우리를 얻을 다른 솔루션의 톤이있다

당신이 여기에서 볼 수 있듯이, bipeds을 넘어, 다른 에이전트 유형의 무리가 지원됩니다 이 일어날 수 있도록하는 핵심 요소는 원래의 강화에이 수정 사항을 적용하는 것입니다 학습 알고리즘 하나는 학습 과정이 더 강력하고 우리가 무엇을 선택 매개 변수에 덜 의존하게, 다른 하나는 효율적으로 할 수 있다는 것을 의미하는 더 확장하게 더 큰 문제를 해결 또한, 교육 과정 자체가 도전의 풍부한 엄선 된 세트에서 발생 수준 자세한 내용은 용지를 한 번 봐 가지고 있는지 확인하십시오

당신이 볼 수있는 문제 제제의 이런 종류의 부산물은, 비록이 그 인간형 잘 자사의 하체와의 일을하지만, 한편으로는 떨고있다 미친 사람처럼 자신의 팔 사이의 보상에 큰 차이가 없기 때문에 이유는 가능성이 높습니다 다른 팔 운동 이것은 몸을 떨고 때 우리가 가장 가능성도 미로 또는 높이 필드를 통해 얻을 수 있음을 의미 그러므로 알고리즘은 더 자연스러운 움직임을 선호 할 이유가 없습니다 상체 아마 자연의 움직임이 될 가능성은 거의 임의의 하나를 선택합니다 이것은 내가의 일부 주민 확신 재미있는 결과이기는하지만, 높은 품질을 생성 인터넷이 일부 베니 힐의 음악과 함께 질주 업 리믹스 비디오를 존중합니다

요약, 아니 미리 계산 된 움직임 데이터베이스, 보상없이 수작업 및 추가에 마법이 필요했습니다 모든 강화에 몇 가지 작은 수정을 처음부터 배운 학습 알고리즘 매우 놀라운 일 이 에피소드를 즐겼다 우리를 도와 시리즈를 지원하고자한다면,이 우리 Patreon의 페이지를 봐주세요 세부 사항 및 멋진 특전은 동영상 설명에서 사용할 수있는, 아니면 그냥 문자를 클릭하십시오 이 비디오의 끝 부분에 P

보고에 대한 당신의 관대 한 지원에 대한 감사합니다, 나는 당신에게 다음에 보자!

AlphaZero: DeepMind’s New Chess AI | Two Minute Papers #216

친애하는 동료 학자,이의 Károly Zsolnai-Fehér와 두 분의 논문입니다 이동, 구글의 게임에서 거의 모든 높은 순위 프로 선수를 물리 치고 후 DeepMind 이제 체스의 영역으로 감행했다

그들은 최근에하지 최고의 인간에 도전, 더 – 더 – 아니, 그건 오래 전에 없었다 그들은 아마도에 존재 건어, 최고의 컴퓨터 체스 엔진을 도전 딥 블루에 대한 카스파로프의 경기 이후 가장 흥미로운 체스 관련 이벤트 나는이 용지의 예비 버전인지 DeepMind에 의해 말 것을주의 할 것이다, 그래서 지금 우리는 초기 모양을 가진다, 그리고 아마도 새로운와 2 부 영상을 최종 용지가 떨어질 때 발생 AlphaZero는 신경 네트워크와 강화 학습을 기반으로하고 완전히 훈련 을 통해 게임의 규칙을 부여 후 자기 재생할 수 있습니다 그것은 이동을했다 AlphaGo 제로와 혼동되지 않습니다

또한이 단순히 AlphaGo 제로 체스에 적용되는 것은 아니다 이 알고리즘의 새로운 변종이다 차이점은 다음과 같습니다 : – 하나, 체스의 규칙은 비대칭 예를 졸은 전진을 위해, 캐슬 링은 kingside 및 queenside에 다른이며, 이는 신경망 기반 기법이 덜 효과적임을 의미한다 – 주어 졌을 때 두 알고리즘뿐만 아니라 이진 승리 또는 손실 확률을 예측할 수있다 이동,하지만 또한 가능성이 있습니다립니다 그것은 고려되어야하는 것입니다 때로는 무승부 실제로, 우리가 할 수있는 최선이다

알고리즘의 이전 화신에 많은 변화가 있습니다, 확인하시기 바랍니다 자세한 내용은 용지를 한 번 봐 가지고해야합니다 우리는 결과 및 자세한 내용은, 관점에 대한 일로 평가에 단어로 시작하기 전에 ELO를 등급은 플레이어의 상대적 기술 수준을 측정하는 숫자입니다 현재 가장 높은 일로 평가와 인간의 플레이어는 매그너스 Carlssen 주위 유혹한다 2800 이 사람 재생 체스 비엔나 몇 동시에 10 명 상대에 대한 눈을 가리고 년 전에 이러한 게임의 대부분을 차지했다

즉 그가 얼마나 좋아 그리고 건어 3300여 일로 평가와 함께 최고의 현재 체스 엔진 중 하나입니다 500 일로 포인트의 차이가 있다면 매그너스 Carlssen 대결 것을 의미 100에서 최소 95 개 게임을 이길 것으로 예상된다 400 포인트 차 주위에 하드 컷 제안 규칙이 있음을 지적하고 있지만 두개의 알고리즘은 서로했다

건어 대 AlphaZero 그들은 모두 충분한 것으로 간주됩니다 이동에 따라 생각하는 시간의 60 초를 받았다 알고리즘 모두 이동 당 많아야 약 10 초 정도 소요 주어진 그리고 여기 결과입니다 AlphaZero 처음부터 학습의 약 4 시간에 건어을 능가 할 수 있었다 그들은 100 개 게임을 – AlphaZero 28 번 우승 72 번을 뽑아 건어 손실되지 않습니다

논문의 거룩한 어머니, 당신은 듣고 있습니까? 건어은, 이미도 최고의 인간의 신동에 비해 unfathomably 강력하다 및 AlphaZero는 기본적으로 자기 플레이 4 시간 후 분쇄 그리고, 그것은 4 텐서 처리와 유사한 AlphaGo 제로 같은 하드웨어, 하나 개의 시스템으로 실행 된 단위 이것은 거의 상용 하드웨어이지만, 우리가 본 것 중 개선의 궤적을 부여 최근에, 아주 잘 몇 년에있을 수 있습니다 건어은 기계 학습을 사용하지 않고 손수 알고리즘이 있습니다 사람들은 AI와 같은 컴퓨터 게임 컴퓨터 상대를 참조 좋아하지만, 일을하지 않습니다 학습의 어떤 종류

그래서, 당신은 가장 중요한 부분이 무엇인지? AlphaZero 또한 매우 높은에서 장기를 재생할 수있는 훨씬 더 일반적인 알고리즘이다 또한 체스 일본어 칭한다 레벨 그리고 이것은 가장 흥미로운 점 중 하나입니다 – AlphaZero조차 매우 유용 할 것 이보다 일반적인 학습 알고리즘을 기반으로하기 때문에 경우는, 건어보다 약간 약했다 그 중요한 인간의 노력을 투자하지 않고 다른 작업에 재사용 할 수 있습니다 그러나 사실, 그것은 더 일반적이며, 또한 건어을 분쇄 DeepMind에서 모든 종이로, 알고리즘은 더 더 더 일반적인된다 나는 이것이 매우, 매우 드문 경우입니다, 당신을 알 수 있습니다

총 광기 종이에 대한 두 가지 더 알아 둘 하나, 모든 도메인 지식 알고리즘 지혜 로움에 대해 정확하게 언급되어 제공됩니다 둘, 하나는 생각하는 모든 컴퓨터와 시간에 처리 능력 증가 등 우리는 알고리즘에 더 많은 폭력을 추가하고 단지 이상의 위치를 ​​평가하기 만하면됩니다 이런 경우를 생각한다면, 이것 좀 봐 – AlphaZero이 수 있었다 주목 초당 열 번 이하의 위치를 ​​평가하는 동안 안정적으로 건어을 물리 칠 수 있습니다 어쩌면 우리가 할 수있는, 즉, 직관의 AI에 해당이 부를 수있는 이동을 약속하고 그들에 초점을 맞춘 적은 수를 식별합니다

나는이 글을 읽으면서 오한이 내 척추를 실행합니다 연구자가된다는 것은 세계 최고의 직업이다 그리고 우리는 심지어이 지급되고있다 언리얼 이 토론의 많은 체스 전문가의 많은 분석, 거기에 이것에있다, 뜨거운 종이입니다 그리고 게임의 의미를하려고합니다

나는 재미있는 독서 이들 중 일부를 통해보고의 톤을 가지고 항상 두 분의 논문으로 당신이 탐구하고 자세한 내용을 장려하고, 동영상 설명은 유용한 물질에 충분한 것입니다 당신은 그랜드 마스터 다니엘 킹 인터내셔널에서 정말 멋진 분석과 동영상을 찾을 것입니다 체스 마스터 다니엘 렌쉬하고, YouTube 채널 ChessNetwork 모든 품질의 재료 이 에피소드를 즐기고 있다면, 당신은이 동영상의 8 월이라고 생각 당신이 cryptocurrencies을 선호하는 경우 몇 달러의 가치, Patreon에 동전 우리의 길을 던지거나하십시오 대신, 당신은 비트 코인을 던지거나 우리의 방법을 에테 리움 할 수 있습니다 당신은을 통해 우리와 함께 유지하기 위해 항상 감사 순전히으로 놀라운왔다 지원 에도 시대에, 두껍고 얇은 이상한 Patreon 결정은 일어날 때

다행히,이 마지막이 복귀되었습니다 난 당신 동료 학자와 같은 후원자가되어 영광입니다 보고에 대한 당신의 관대 한 지원에 대한 감사합니다, 나는 당신에게 다음에 보자!