AI for Mobile and IoT Devices: TensorFlow Lite (Google I/O'19)

[음악 재생] Sarah SIRAUUUDDIN : 저는 Sarah입니다 저는 TensorFlow Lite의 엔지니어링 책임자입니다

그리고 I / O에서 돌아와서 정말 기쁩니다 다시 TensorFlow Lite에 대해 이야기합니다 TIM DAVIS : 우 – 후 오늘 여기에 합류 해 주신 모든 여러분 께 감사드립니다 나는 팀이야

저는 TensorFlow Lite의 제품 관리자입니다 그리고 오늘 우리는 기계 학습에 대해 이야기하기 위해 왔습니다 모바일 및 IoT 장치에서 SARAH SIRAJUDDIN : 그래서 저는 여러분 대부분이 여기에 이미 기계 학습이 무엇인지 잘 알고 있으며, 그래서 나는 그것에 들어가지 않을 것이다 그러나 TensorFlow가 무엇인지에 대해 대신 이야기하겠습니다

TensorFlow는 Google의 오픈 소스 크로스 플랫폼 시스템입니다 학습 프레임 워크 모델을 만들 수 있습니다 서버, 브라우저 및 모든 방법으로 배포하십시오 가장자리 장치로

이는 완전한 엔드 투 엔드 생태계입니다 연구에서 생산에 이르기까지 모든 과정을 거칩니다 데이터 센터 교육에서부터 배포 및 에지에 이르기까지, 나는 말했다 TensorFlow는 여러 언어를 지원합니다 Swift, JavaScript 및 Python

TIM DAVIS : TensorFlow Lite는 무엇이며 어떻게 적합합니까? TensorFlow Lite는 TensorFLow의 크로스 플랫폼 프레임 워크입니다 모바일 장치 및 임베디드 시스템에 ML을 배포하는 경우 기존 TensorFlow 모델을 사용할 수 있습니다 TensorFlow Lite로 쉽게 변환 할 수 있습니다 하지만 왜 이렇게했는지보고 싶었어 TensorFlow에 매우 중요합니다

세계적인 폭발이있었습니다 Edge ML에서 사용자 경험의 필요성에 의해 주도 낮은 대기 시간과 더 가까운 니트 상호 작용이 필요합니다 네트워크 연결 불량 같은 추가 드라이버 전 세계의 많은 지역 및 사용자 개인 정보 보호 요구 사항은 모두 ML에 대한 필요성을 부추겼다 장치에 이것은 기계 학습의 전체 혁명으로 이끈다 거의 모든 산업 분야에서 제품 혁신이 이루어지고 있습니다

우리는 장소 곳곳에서 그것을 볼 수 있습니다 온 – 장치 기계 학습은 다음과 같은 환경에서 실행됩니다 제한된 메모리 용량을 가진 작은 컴퓨팅을 활용하고, 낮은 전력을 소모합니다 그래서 TensorFlow 팀이 크게 투자하기로 결정한 것입니다 ML의 개발, 구축 및 배포가 용이합니다

이는 플랫폼 간 호환이 가능합니다 TensorFlow Lite는 Android, iOS, Linux 및 기타 플랫폼에 적합합니다 TensorFlow를 사용하는 것이 그 어느 때보 다 쉬워졌습니다 TensorFlow Lite로 모델 변환 어디서나 배포 할 수 있습니다 SARAH SIRAUUDDIN : 그래서이 시점에서, TensorFlow Lite로 무엇을 할 수 있는지 궁금 할 것입니다

모든 종류의 문제를 해결할 수 있기를 바랍니다 장치에서 직접 상상할 수 있습니다 그리고 나중에이 이야기에서 우리는 여러 가지 방법에 대해 이야기하는 개발자 TensorFlow Lite를 사용하고 있습니다 하지만 먼저, 재미있는 비디오를 보여주고 싶습니다 우리가 만든 데모, 어제의 dev에 소개되었습니다

노트– 개발자 기조 연설 이것은 무엇의 최첨단을 강조 표시합니다 TensorFlow Lite로 가능합니다 데모는 Dance Like라고합니다 비디오를 굴러 가자

[비디오 재생] [음악 재생] – Dance Like를 사용하면 배울 수 있습니다 휴대 전화로 춤을 추는 법 – TensorFlow는 스마트 폰 카메라를 사용할 수 있습니다 몸 자세 분석을위한 강력한 도구로 전환하십시오 – Google에 고급 모델을 개발 한 팀이있었습니다

포즈 세분화를 위해 그래서 우리는 그들의 구현을 취할 수 있었고, 그것을 TensorFlow Lite로 변환하십시오 일단 우리가 그것을 가지고, 우리는 그것을 직접 사용할 수 있습니다 – 모든 인공 지능 및 기계 학습 모델을 실행하여 시체 감지 부품은 매우 비싸다 온 – 장치 GPU를 사용해야하는 곳에서 TensorFlow 라이브러리로 가능했습니다

우리는 이러한 모든 자원을 활용할 수 있으며, 장치에서 계산하고 훌륭한 사용자 환경을 제공합니다 – 사람들을 춤으로 교육시키는 것은 빙산의 일각에 불과합니다 운동과 관련된 모든 것이 훌륭한 후보가 될 것입니다 – 기술을 가진 사람들을 의미합니다 다른 사람들에게 그러한 기술을 가르 칠 수 있습니다

그리고 AI는 단지 인터페이스입니다 두 가지 사이 사람들에게 사람들을 가르치도록 권한을 부여 할 때, 나는 네가 무언가를 가지고있을 때가 정말이라고 생각한다 그것은 게임을 바꾸는 것입니다 [끝내기] TIM DAVIS : 좋습니다

그래서 어제에 대해 이야기했던 것처럼 춤을 추기 위해, 우리는이 대담한 목표를 스스로 지었다 5 개의 온 디바이스 태스크를 병렬로, 실시간으로 실행하고, 성능을 희생하지 않고 그리고 나는 그들이했던 것을 걸어가 길 원합니다 그래서 우리는 두 개의 본문 부분 세분화 모델을 실행 중입니다 세그먼트 화 모델을 실시간으로 일치시킵니다 우리는 역동적 인 시간 왜곡을 실행 중입니다

YouTube는 동영상을 재생하고 동영상을 인코딩합니다 그리고 다시 강조하겠습니다 이것은 모두 장치에서 실행 중입니다 그리고 당신을 보여주기 위해 실제로 라이브 데모를 할 것입니다 나는 많은 I / O 춤을 보냅니다

우리가 앱으로 넘어 간다면, 무엇을 보게 될까요? 선택할 수있는 댄서가 몇 명 있는데, 느린 속도로 실시간 나는 초보 댄서이기 때문에 천천히 달려 가고 싶어 그리고 나는 약간의 춤 동작을 해고 할 수있다 너 나를 볼 수있어 포즈 모델이 실행 중입니다

근본적으로 지금 일어나고있는 일 배경에서 나를 분열시키는거야? 내 신체의 다른 부분을 확인하는 것 그리고 댄서와 함께 따라 가면서, 두 번째 분할 모델이 실행되기 시작하지만 이번에는 댄서에 이제 GPU가 실행하는 두 가지 세분화 모델이 있습니다 그리고 그것은 일치하는 점수를 산출합니다 당신은 오른쪽 상단 구석에서 보았습니다

그리고 저것은 저에게주는 것입니다 댄서와 얼마나 잘 어울리는 지에 대한 피드백 그것은 꽤 멋지다, 그렇지? 그러나 우리는 더 나아 갔다 시원하고 춤추는 것은 천천히 진행됩니다 그래서 우리가 할 수 있다고 생각했던 것은 우리는 동적 시간 왜곡을 사용할 것입니다

실시간 댄서와 저속 모션을 동기화 할 수 있습니다 그래서 당신이 얻는 것은 효과입니다 장치에서 실행중인 사용자는 이 유형의 콘텐츠를 출력하십시오 AI Sandbox에서이 작업을 시도해 볼 수 있습니다 너는 너 자신을 위해 볼 수있다

비디오를 얻을 수 있습니다 공유 할 수 있습니다 정말 멋집니다 TensorFlow Lite 덕분입니다 SARAH SIRAJUDDIN : 얼마나 대단한가요? 그리고 I / O에서 무대에서 춤추 기 위해 동의 한 Tim의 소품, 한 번이 아니라 두 번

따라서 춤 외에 다른 사용 사례는 무엇입니까? 그 개발자들은 TensorFlow Lite를 사용하고 있습니까? 주요 기기 내 사용 사례 일반적으로 이미지 및 음성과 관련이 있으며, 세그먼트 화, 객체 탐지, 이미지 분류 또는 음성 인식 그러나 우리는 또한 새롭게 부상하는 유스 케이스가 많이 있음을 알고 있습니다 콘텐츠 생성 및 텍스트 예측과 관련된 영역에서 TensorFlow Lite는 현재 20 억 개 이상의 장치에 장착되어 있습니다 전세계 여러 앱에서 실행됩니다 Google 자체 최대 규모의 앱 중 상당수가이를 사용하고 있으며, 다른 많은 외부 회사의 앱과 마찬가지입니다

그래서 이것은 몇몇 애플 리케이션 샘플입니다 TensorFlow Lite를 사용하고 있습니다 Google 포토, GBoard, YouTube, 길잡이, 여러 글로벌 기업들과 함께, Uber와 Airbnb처럼 TIM DAVIS : 그래서 TensorFlow Lite는 ML Kit에도 힘을 실어줍니다 이는 배포를위한 즉시 사용 가능한 솔루션입니다

기기에서 Google의 독점적 인 모델입니다 어제도 이것에 관해 들었을 것입니다 우리는 백 엔드에서도이를 강화하고 있습니다 Sarah SIRAUUUDDIN : 이제 움직여 보겠습니다 사용 방법에 대해 TensorFlow Lite 자신

시작하는 것은 상당히 간단합니다 나는 너를 어떻게 걸을거야 기성품 모델을 사용하거나 모델을 재교육 할 수 있습니다 또는 사용자가 사용할 수있는 모델을 사용하십시오 TensorFlow Lite로 자신의 구체적인 사용 사례를 구축했습니다

일단 그렇게하면 검증에 관한 것입니다 대기 시간, 크기, 정확성 먼저, 시작하는 방법에 대해 알아 보겠습니다 새로운 사용자로서 시작하는 가장 간단한 방법 우리 모델 저장소에서 미리 훈련 된 모델을 다운로드하는 것입니다 tensorflow

org에 인기있는 사용 사례를위한 모델이 있습니다 이미지 분류, 물체 감지, 추정 포즈, 똑똑한 대답 그리고 이것은 우리가 계획하고있는 영역입니다 더 많은 모델을 계속 추가하려면, 그래서 자주 다시 확인하십시오

이 모델은 이미 호스팅되어 있습니다 TensorFlow Lite 모델 형식에서, 그래서 당신은 응용 프로그램에서 직접 사용할 수 있습니다 지금 당신이 당신을 위해 좋은 용도 인 모델을 찾지 못했다면 – 귀하의 유스 케이스에 잘 어울리는 재교육을 시도 할 수 있습니다 그리고이 기법은 또한 종종 전송 학습 여기에있는 아이디어는 다른 작업을 위해 훈련 된 모델 재사용 다른 작업을위한 모델의 출발점으로

그리고 이것이 유용한 이유 모델을 처음부터 교육하는 것입니다 때로는 며칠이 걸릴 수 있습니다 그러나 전송 학습은 짧은 순서로 수행 될 수 있습니다 모델을 재교육하는 경우, 재 훈련 된 모델을 변환해야합니다 응용 프로그램에서 사용하기 전에 TensorFlow Lite 형식으로 변환하십시오

그리고 나중에이 이야기에서, 나는 너에게 보여 줄 것이다 그 변환을 어떻게하는지 TensorFlow Lite 형식의 모델을 얻은 후에는 앱에서 어떻게 사용합니까? 먼저 모델을로드합니다 그런 다음 데이터를 형식으로 사전 처리합니다 귀하의 모델이 받아 들일 것입니다

그런 다음 애플리케이션 코드를 변경합니다 TensorFlow Lite 추론 라이브러리를 호출합니다 마지막으로, 코드에서 추론 결과를 사용합니다 이제 이것을 보여주는 코드를 살펴 보겠습니다 이것은 이미지 분류기에서 가져온 코드입니다

예 이것은 우리의 웹 사이트에서 호스팅됩니다 Android 플랫폼 용으로 작성된 Java 형식입니다 우리가 여기서 제일 먼저하는 일을 볼 수 있습니다 모델을로드 한 다음 우리는 TensorFlow Lite 인터프리터를 구성합니다

그런 다음 이미지 데이터를로드하고 사전 처리합니다 그리고 우리는 바이트 버퍼를 사용하고 있음을 알 수 있습니다 그리고 우리가하는 이유는 성능을 위해 최적화하는 것입니다 다음 단계는 추론을 실행하고 이미지를 분류하는 것입니다 그리고 그게 다야

Android에서 이미지 분류 기준을 얻으려면 그게 전부입니다 나는 내가 겪어 본 모범을 강조하고 싶다 자바에 있지만 TensorFlow Lite는 바인딩도 가지고 있습니다 Objective-C, C ++, Swift 및 Python 용 그래서 앞으로 나아가고 자하는 것 나만의 맞춤 설정을 사용하는 방법입니다

TensorFlow Lite가있는 모델입니다 여기의 높은 단계는 모델을 훈련시키는 것입니다 TensorFlow와 함께 저장된 모델 형식으로 작성합니다 그리고 나서 그것을 변환해야합니다

TensorFlow Lite를 사용하여 TensorFlow Lite 형식으로 변환 변환기 그런 다음 앱에서 변경 사항을 적용합니다 내가 지금 당신을 걸었던 것처럼 모델을 사용합니다 코드 스 니펫입니다 저장된 모델을 TensorFlow Lite로 변환하는 방법 모델 형식

보시다시피, 매우 간단합니다 변환기를 만드는 문제입니다 저장된 모델로 저장 한 다음 그것에 대한 변환 기능 자세한 내용은 당사 웹 사이트를 확인하십시오 또한이 작업을 수행하는 방법에 대한 설명서도 있습니다

TensorFlow 20은 최신 릴리스입니다 TensorFlow에서 전환에 대해 말하면 사용자들의 의견을 들었습니다 TensorFlow Lite 변환은 때때로 어렵습니다

개발자가 가끔 문제에 부딪치게 됨 그들의 모델이 사용하고있는 작전 TensorFlow Lite에서는 지원되지 않습니다 또는 그들은 의미론을 사용할 수도 있습니다 우리는 아직 제어 흐름과 같이 지원하지 않습니다 우리가이 의견을들은 것을 안심하십시오 우리는 그것을 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다

우리는 아주 새로운 변환기를 만들고 있습니다 이 변환기는 Google의 최신 MLIR을 기반으로합니다 컴파일러 인프라 스트럭처 그리고 우리의 새로운 변환기는 훨씬 더 많이 될 것입니다 확장 성 있고 사용하기 쉽고 디버깅하기 쉽습니다

이 모든 것이 전환 및 배포 방법에 관한 것입니다 TensorFlow Lite로 모델을 작성하십시오 나는 몇 가지 고급 기법을 통해 걷고 싶다 그들이 당신에게 유용하다면 사용할 수 있습니다 TensorFlow Lite를 사용하는 많은 개발자 바이너리 풋 프린트를 작게 유지하는 것에 깊은 관심을 기울이십시오

선택적 등록은 하나의 기능입니다 그게 정말로 도움이 될거야 그리고 아이디어는 당신이 오직 작전에서 링크 할 수 있다는 것입니다 귀하의 모델이 사용하고있는 그리고 이로 인해 바이너리의 크기가 작아집니다 코드에서 어떻게 작동하는지 살펴 보겠습니다

사용자 지정 op 확인자를 만들고 TensorFlow Lite의 내장 op 해석기를이 모듈로 대체하십시오 그런 다음 빌드 파일에서 모델을 지정합니다 방금 작성한 사용자 정의 연산 분석기가 있습니다 그리고 TensorFlow Lite는 모델을 스캔 할 것이며, 모델에 사용되는 작업 저장소를 만듭니다 그리고 통역사를 지 으시면, 해당 작업 만 연결됩니다

그리고 이것은 차례로 바이너리의 크기를 줄입니다 언급하고 싶은 또 다른 고급 기능 TensorFlow Select입니다 개발자는 TensorFlow의 많은 작업에 액세스 할 수 있습니다 TensorFlow Lite를 통해 하지만주의해야 할 점은 그것이 증가한다는 것입니다

바이너리의 크기 그러나 유스 케이스가 크기에 매우 민감하지 않은 경우 그리고 바이너리의 문제에 부딪 히고 있습니다 TensorFlow Lite가 아직 지원하지 않는 작업이 필요합니다 나는 이것을 체크 아웃하는 것이 좋습니다 이것이 코드에서 작동하는 방식입니다 전환 방법에 대한 작은 수정 사항입니다

귀하의 모델을 TensorFlow Lite에 추가하십시오 이것은 거의 동일한 코드입니다 당신이 정상적인 전환을 위해 사용할 것입니다 여기서 유일한 차이점은 목표 작업에서, TensorFlow Select 작업 집합을 지정합니다 더 많은 문서를 찾을 수 있습니다

우리 웹 사이트에서이 작업을 수행하는 방법에 대해 알아보십시오 또한이 방법에 대한 정보도 있습니다 후드뿐만 아니라 사용 예제로 작업하고 있습니다 우리는 제어 흐름을 지원하라는 요청을 많이받습니다 TensorFlow Lite에서

이들은 루프와 조건문과 같은 구조입니다 우리는이 작업에 적극적으로 노력하고 있으며 앞으로 몇 달 안에이 문제에 관해 더 많은 정보를 공유 할 수 있기를 바랍니다 그리고이 섹션에서 다루고 싶은 마지막 사항 기기 내 교육입니다 이것은 흥미 진진한 새로운 영역이며 우리는 이것이 새로운 기회를 열어 줄 것이라고 믿는다 연구 및 제품 혁신을위한 우리는 TensorFlow Lite에 교육 지원을 추가하기 위해 노력하고 있습니다

그리고이 시점에서 나는 이것이 개발자를위한 연말에 출시 될 예정입니다 시도해 봐라 TIM DAVIS : 좋습니다 고마워, 새라 이제 모델을 만들어 실행하고 있습니다

당신은 그것의 유효성을 검사하고 빠르게 실행해야합니다 시작하려면 모델 벤치마킹을 권장합니다 벤치마킹 도구로 이를 통해 모델의 정확성을 검증 할 수 있으며, 크기 및 성능을 조정하고 조정합니다 결과에 따라 내가 그것에 들어가기 전에, 나는 원했다 TensorFlow Lite의 핵심 성과 목표를 공유하고, 그리고 그것은 가능한 빨리 모델을 실행하게하는 것입니다

CPU, GPU, DSP 및 NPU에서 빠른 것은 우리가 신경 쓰는 것입니다 그래서 당신이 그 모든 용어가 무엇을 의미하는지 모른다면, 나는 그들을 지금 설명 할 것이다 대부분의 전화기에는 CPU가 있으며 많은 전화기에는 GPU와 DSP가 있습니다 CPU는 일반적으로 간단한 ML 모델을위한 최상의 옵션입니다 GPU는 일반적으로 고 에너지 처리를 위해 정말 좋습니다

빠른 속도로 DSP는 저전력, 복잡한 모델에 가장 적합합니다 매우 빠른 실행이 필요합니다 유스 케이스와 실험에 따라 다르지만, TensorFlow Lite의 가장 큰 장점은 그것 모두에 ML을 실행할 수 있다는 것입니다 그리고 우리 팀은 엄청나게 노력했습니다

전체에 걸쳐 최적의 성능을 내기가 어렵다 이러한 다른 아키텍처 예를 들어, MobileNet V1은 단일 CPU로 픽셀 3에서 83 밀리 초의 추론 속도 실 15 밀리 초로 줄이십시오 GPU에 위임 할 때 그래서 우리는 훨씬 더 많은 CPU 최적화를 가지고 있습니다

더 나은 성능을 얻기 위해 우리의 파이프 라인에 들어온다 2019 년에 걸쳐 ARM 및 Intel에 대한 op 지원 확대 아키텍처 그렇다면 위임 API는 그와 같은 중요한 메커니즘입니다 TensorFlow 내부? 그러나 아마 당신은 생각하고 있습니다이 마법 API는 무엇입니까? 어떻게 작동합니까? 따라서 위임 API는 그래프의 일부를 위임합니다

런타임에 다른 실행자에게 전달합니다 그래프의 일부 또는 모든 부분을 가속화합니다 더 나은 성능 및 CPU로 되돌릴 수없는 경우 그래서 그것을 시각화하는 좋은 방법이 있습니다 그래프는 일련의 작업으로 구성됩니다

특정 아키텍처에서 지원되는 작업의 경우, TensorFlow Lite는 요청하면 가속화합니다 특정 작업이 해당 대리인에서 지원되지 않는 경우, CPU로 자동으로 폴백됩니다 이제 위임 API에 대해 말씀 드렸습니다 Android 신경 네트워크 API가 사용하는 그것은 안드로이드에 걸쳐 하드웨어 가속을 표준화하기 위해 생태계 P에서는 약 30 개의 그래프 작업을 지원합니다

그리고 Q에서는 100을 넘을 것입니다 이미지, 오디오, 스피치, 다른 사람 예를 들어 대기 시간이 9 배 향상 될 수 있습니다 NN API를 사용하는 ML 키트 얼굴 탐지 모델 그리고 사용하기가 정말 쉽습니다

setUseNNA 플래그를 true로 전환하면 완료됩니다 당신은 속진을 얻을 것입니다 그래프는 NN API를 사용하여 가능한 경우 가속화됩니다 그래서 우리가 한 다른 것은 GPU 가속 작업을 발표했다 Android 용 Open GL ES 3

1 및 iOS 용 금속 쉐이더 이렇게하면 비교할 때 2 배에서 7 배까지 빨라집니다 CPU의 부동 소수점으로 하지만 그것은 바이너리 크기에 조금 더 추가합니다 오, 내가 갈까? 아니

그리고 그것은 정말로 – 미안, 나는 뒤로 갔다 어쨌든, 우리는 GPU를 더 빠르게 만드는 작업을하고 있습니다 기본적으로 내가 여기서 말하는거야 의견이 싫으므로 언제든지 문의 해주세요 중요한 것을 알아라

Edge TPU는 위임 API가 작동하는 또 다른 예입니다 사용자 지정 ML 가속기가있는 고성능, 저전력 가속 기능을 갖추고 있습니다 가장자리에 TensorFlow Lite 모델을 가속화하고, 내일 Edge TPU 토크에서 더 많은 것을 찾을 수 있습니다 이제 우리는 정말 흥미 진진한 발표를했습니다

주변 DSP 성능 Qualcomm과 파트너 관계를 맺어 DSP 위임을 활성화했습니다 TensorFlow Lite를 통해 직접 600 ~ 800 시리즈 장치는 수억 개의 장치입니다 Android Q에서 NN API를 사용하는 것이 좋습니다 그리고이 발표는 우리에게 DSP에서 모델을 가속화하는 또 다른 옵션입니다

Qualcomm에서 서명 한 바이너리를 포함 할 수 있습니다 가속화를 위임 API에 의존합니다 그리고 우리는 이번 여름에 이것을 발표하기를 희망합니다 따라서 궁극적으로 어떤 유형의 성능이 궁금 할 것입니다 DSP를 사용할 수 있습니까? 최대 8

3x 속도까지 위임 할 수 있습니다 믿을 수없는 Qualcomm 기기의 DSP로 우리가 TensorFlow에 가져올 수있는 흥분되는 성능 향상 라이트 이것은 다른 방법의 예일뿐입니다 더 많은 가속기를 사용할 수있게되었습니다 ML 모델로 작업 할 수 있습니다

마지막으로, 이전에 이야기했던 것처럼, 벤치마킹 및 유효성 검사를 수행하기를 원합니다 귀하의 모델 그래서 우리는 아주 간단한 툴링을 제공합니다 이것을 스레딩 및 per-op 프로파일 링에 사용할 수 있습니다 그리고 per-up 프로파일 링을 실행하는 방법이 있습니다

명령 줄을 통해 Bazel과 ADB를 통해 따라서 이것은 기본적으로 출력물로 얻는 것입니다 당신이 per-op 프로파일 링을 할 때 그래프를 좁힐 수 있습니다 실행 후 되돌아 가서 성능 병목 현상을 조정할 수 있습니다

이제 TensorFlow를 사용하여 그래프를 최적화하는 방법에 대해 설명합니다 모델 최적화 툴킷 우리는 그래프를 최적화하기위한 간단한 툴킷을 제공합니다 더 작은 크기로 더 빠르게 실행할 수 있습니다 이미 이해하고있는 사람들에게, 우리는 더 많은 기술을 그리고 훈련 후 양자화

그리고이 개념들 중 어느 것도 당신에게 친숙하지 않다면, 걱정하지 마라 나는 설명 할 것이다 그렇다면 양자화 란 무엇인가 궁금 할 것입니다 양자화는 실제로 감소에 불과합니다 그래프의 가중치 및 활성화에 대한 정밀도, 근본적으로 부동 소수점에서 감소 정수 기반 숫자로

이것이 잘 작동하는 이유는 우리가 더 낮은 정밀도로 가장 무거운 계산을 최적화하려고 노력하십시오 그러나 가장 정밀도가 높은 것들 중에서 가장 민감한 것들을 보존합니다 그래서 정확도 손실은 없습니다 변종이 있습니다 포스트 트레이닝은 출력 그래프가 생기면 발생하며, 훈련 도중, 앞으로 패스를 보존합니다

훈련과 추론 모두에 대한 정밀도와 일치합니다 이제 양자화가 무엇인지 알 것입니다 툴킷의 목표는 실제로 그래프를 빠르게 실행하고 작게 만들기 모두와 관련된 모든 복잡성을 추상화함으로써 이러한 서로 다른 기술 따라서 우리는 훈련 후 양자화로 시작하고, 그것을 이용하기위한 단순한 플립 ​​플립 (flip flip) 어떤 유형의 성능 향상을 확인할 수 있습니다 당신은 달성 할 수 있습니다

우리는 모델 크기를 4 배까지 줄였습니다 컨볼 루션 (convolutional) 모델의 경우 10 ~ 50 % 빠른 실행, 완전 연결 및 RNN 기반 모델에서 3 배 향상 CPU에 그리고 이것이 얼마나 간단하게 할 수 있습니다 정말 단순한 플립 ​​플립입니다 앞으로 몇 달 안에 우리는 지원을 개선 할 것입니다

Keras로 양자화 할 때, 고정 소수점 수학을 사용한 교육 후 양자화, 연결과 같은 고급 기술을 추가 할 수 있습니다 가지 치기 및 희소성 지원 그러나 우리가 정말로 강조하고 싶은 한 가지는 훈련 후 양자화가 실제로 훈련 중 양자화와 거의 비슷합니다 당신이 고급 종사자라면 모델 및 교육 데이터에 액세스 할 수 있어야하며, 학습 도중 양자화가 도움이 될 수 있습니다 그러나 대부분의 경우, 훈련 후 양자화 크기와 정확도에 거의 똑같은 영향을 줄 수 있습니다

그래서 여기에서 실제로 차이를 볼 수 있습니다 – 정말로 유일한 차이점이 있습니다 훈련 중 양자화 사이 훈련 후 양자화에 비해 다시 한번, 훈련 후 양자화를 시도해보십시오 먼저 Sarah SIRAUUDDIN : 고마워, 팀 TensorFlow Lite는 휴대 전화 전용입니까? 그렇지 않습니다

TensorFlow Lite는 이미 많은 제품에서 사용되고 있습니다 전화가 아닙니다 스마트 스피커, 스마트 미러, 진공에 사용됩니다 청소부, NASA의 작은 우주 인공위성까지도 포함합니다 우리가 개발자들에게 보여준 요구 때문입니다

또한 엄청난 숫자가 있다는 사실 밖에있는 마이크로 컨트롤러 중에서 우리는 가볍고 사용하기에 적합한 TensorFlow Lite 이 플랫폼에서 그렇다면 먼저 마이크로 컨트롤러에 대해 이야기 해 봅시다 기본적으로 단일 회로에 소형 컴퓨터입니다 일반적으로 운영 체제를 실행하지 않습니다 RAM과 플래시가 매우 제한되어 있습니다

일반적으로 그것의 수십 킬로바이트 그리고 메모리, CPU 및 일부 주변기기 만 가지고 있습니다 그리고 마이크로 컨트롤러가 여러 번 사용되는 방식 계단식으로 사용된다는 것입니다 그래서 그들은 경량 처리를 수행하고, 그리고 그 결과에 기초하여, 좀 더 강력한 하드웨어에서 더 많은 처리를 트리거합니다 예를 들어, 마이크로 컨트롤러 소리가 있는지 검사 할 수 있습니다

그리고 이것은 차례로 처리를 트리거 할 수 있습니다 두 번째 마이크로 컨트롤러에서 감지 된 소리가 인간의 음성인지 확인합니다 그리고 이것은 차례 차례로 더 무거운 것에 처리를 방아쇠를 당길 것입니다 응용 프로그램 프로세서 따라서 높은 수준에서 아키텍처 마이크로 컨트롤러 용 TensorFlow Lite 용 TensorFlow Lite에 대한 것과 동일합니다 우리는 동일한 모델 형식을 사용하며 동일한 변환을 사용합니다

방법 유일한 차이점은 통역사가 TensorFlow Lite의 빼어난 경량 버전입니다 통역사 우리는 예제 모델을 준비하고 있습니다 마이크로 컨트롤러에서 사용할 수 있습니다

우리는 연설을 위해 웹 사이트에 이미 하나를 가지고 있습니다, 이미지 분류를위한 또 다른 것이있다 곧 나옵니다 그리고이 모델들은 꽤 작아야합니다 당신이 상상할 수 있듯이 우리 웹 사이트에 가면 지시 사항을 찾을 수 있습니다

이 모델을 사용하는 방법에 대해 알아보십시오 그리고 네가 여기에 있다면 – 죄송합니다 또한 하드웨어 조달 방법에 대한 제안도 있습니다 시작하겠습니다 이것은 또 다른 흥미 진진한 발표로 나를 데려다 준다

ARM과의 긴밀한 협력을 발표하게 된 것을 기쁘게 생각합니다 마이크로 컨트롤러 용 TensorFlow Lite 개발 ARM은이 분야에서 잘 설립되고 존경받는 리더이며, 우리는 그 (것)들과 가깝게 일하게 아주 흥분한다 우리는 ARM과 긴밀히 협력 할 것입니다 모델 개발, 프레임 워크 설계, 성능 최적화뿐 아니라 Mbed 커뮤니티는 가장 큰 커뮤니티입니다 이 공간에서 개발자의 그리고 우리는 툴링과 깊이 통합 될 것입니다

TensorFlow Lite를 쉽고 효율적으로 만들 수 있습니다 그들을 위해 사용합니다 이것은 비교적 새로운 노력이며 우리는 TensorFlow 커뮤니티와 긴밀히 협력하고 싶습니다 이것을 성공적으로 수행하십시오 의견, 아이디어를 보내주십시오

코드 기여 I / O에있는 경우 Codelabs 영역으로 이동할 수 있습니다 TensorFlow Lite에서 실행 해 볼 수있는 곳 마이크로 컨트롤러에서 TIM DAVIS : 어디서 가서 배울 수 있습니까? TensorFlow Lite와 우리가 공유 한 모든 것들에 대해 더 알고 싶습니까? 그래서 가장 먼저 우리는 당신의 말을 들었습니다 우리의 문서만으로는 충분하지 않다고 들었습니다

그래서 우리는 정말 열심히 일했습니다 리소스가 많아서 훨씬 좋습니다 TensorFlow Lite로하고 싶은 것을 개발할 필요가 있습니다 우리는 새로운 자습서, 더 나은 데모, 새로운 모델 저장소를 사용할 수 있으며 지금 바로 사용할 수 있습니다 시작하려면 tensorflow

org/lite로 이동하십시오 쉽게 수정할 수있는 개편 된 웹 사이트를 보게 될 것입니다 탐색하고 찾고있는 것을 찾으십시오 이제 오픈 소스 제품으로서 지역 사회와 소통하기 위해 열심히 노력하고있다 우리가 어디로 향하고 있는지 더 투명하게 될 수 있습니다

이것이 우리가 2019 년도 로드맵을 발표 한 이유입니다 tensorfloworg/lite에서 공개 설정 우리의 우선 순위에 그래서 제발, 그것을 밖으로 체크하고 우리에게 의견을 주시기 바랍니다 새로운 코드 샘플과 모델도 있습니다 이미지와 같은 일반적인 사용 사례의 사이트에서 분류, 물체 감지 및 기타 당신이 여기에서 볼 수 있습니다

이제 마지막 데모 하나를 보여 드리게되어 기쁩니다 매우 독특하고 재미 있으며 과시합니다 TensorFlow Lite의 성능 모바일이 아닌 환경에서 그래서 Sarah는이 데모를위한 쇼의 스타가 될 것입니다 안경과 머리카락을 가상으로 시험해볼 것입니다 색깔

그리고 나서 우리는 무엇이 필요한지 살펴볼 것입니다 뒤에서 계속됩니다 그래서 사라, 일어나서 해보자 SARAH SIRAUUUDDIN : 보시다시피, 이것은 똑똑한 거울입니다 이것은 우리 개발자 중 한 명이 만들었습니다

보시다시피이 거울은 무 접촉 거울입니다 손짓으로 만 조작됩니다 CareOS 운영 체제를 실행 중입니다 Qualcomm 하드웨어에서 실행됩니다 이 거울에서 배우는 모든 기계 TensorFlow Lite에 의해 구동되며, 우리는 최적의 성능을 얻으려면 GPU에서 가속하고 있습니다

좋아, 이걸 소용돌이 치자 TIM DAVIS : 좋습니다 따라서 첫 번째 시험 사용 경험 우리는 당신이 현실적인 가상 시도라고 보여줄 것입니다 안경 보시다시피, 사라는 필요 없습니다

거울을 만지면 작동한다 touchless 상호 작용을 통해 내장 된 Google AI 기술은 실시간으로 실행되며, GPU 가속으로 종단 간 구동 모델 추론 및 렌더링에 사용됩니다 그 안경은 멋져 보이네 자 이제 헤어 리콜을 시도해 봅시다

사라, SIRAUUUDDIN : 아, 나는 파란색으로 갈거야 TIM DAVIS : 오, 멋지네요 이것은 최첨단 세분화로 가능합니다 모든 픽셀에 대해 존재의 확신을 예측하는 모델 사용자의 머리 부분 사라, 너 멋지다

자, 안을 들여다 보죠 배후에서 진행되는 일 이 경험을 얻기 위해서? 따라서 모든 프레임에 대해 TensorFlow 고 충실도 지오메트리 모델 얼굴에 400 점 이상을 예측하기 위해 실행 중입니다 그리고 그것은 심지어 여러 사람들을 위해 일합니다 내가 보여줄거야 이렇게 모두 위로, 이것은 장치 ML의 멋진 예입니다

모바일이 아닌 장치에서 TensorFlow Lite를 사용합니다 세그먼트 화 모델을 확인할 수 있습니다 tensorfloworg/lite에서 구할 수 있습니다 거울에 대해 더 자세히 알고 싶으면 쇼가 끝난 후 우리에게와주세요

더 많은 정보를 얻을 수있는 곳을 안내해 드릴 수 있습니다 SARAH SIRAJUDDIN : 그게 우리가 가진 전부입니다 TF Lite를 아직 사용해 보지 않았다면 사용해보십시오 우리는이 시점에 이르지 못했을 것입니다 개발자 커뮤니티가 아닌 경우 의견을 보내 주셔서 많은 도움을 주셨습니다

코드 기여도를 제공합니다 고마워 우리는 정말로 감사하고 있습니다 [박수 갈채] 우리 중 일부는 오늘과 내일 AI 샌드 박스에있을 것입니다 채팅을 시작하여 데모 중 하나를 사용해보십시오

TIM DAVIS : 오늘 오전 10시 30 분에 Office Hours에있을 예정입니다 이 이야기 바로 뒤에 고맙습니다 Sarah SIRAUUDDIN : 고맙습니다 [음악 재생]

[소설 낭독] 소설 읽는 순간 /ASMR/피해자들 Part 3

한참 후에 누군가 어께에 손을 얹었고 고개를 들어 뒤를 돌아봤다 고모의 손이었다 나는 고모의 눈을 마주보았다

고모의 눈 밑에 연한 보라빛이 감돌고 있었다 고모는 할말이 있다며 잠시 밖으로 나가자고 했다 고모의 입술이 아주 천천히 움직였다 고모를 따라 마을을 회관 뒷편으로 나갔다 우리는 긴 한숨 대신에 담배를 꺼내 입에 물고서 담배연기를 가능한 멀리까지 허공으로 내뱉었다 나도 고모도 먼저 이야기를 꺼내기 주저한다는 것을 느꼈다 우린 서로 무슨 말을 할 것인지 이미 직감하고 있었다 어느덧 심지까지 타버려 더 이상 담뱃재로 변할 것이 없어진 다음에야 고모가 내 오른손을 자신의 양손바닥 사이에 조심히 올려 놓고서 눈을 마주 봤다 진한 보라빛 그림자가 먹구름 처럼 얼굴에 드리운 고모가 그 조심스러운 말을 꺼냈다 "내일 염 하고 밖에 좀 밖에 좀 다녀오렴, 이미 할아버지랑 큰아버지하고 말 다 해놨다" 고모는 아버지보다 두 살이 많았으나 독신이었다 내가 어릴 적엔 우리 집에서 몇 년간 함께 살았었다 부모님이 맞벌이를 하고 있을 때라서 나와 동생은 고모의 손에서 자랐다고 해도 틀린 말은 아니었다 나는 고모가 해주는 검은깨로 만든 미움을 좋아했는데 나중에 알고 보니 그것은 시중에 판매되는 검은깨로 만든 죽을 데운 것에 지나지 않았다 하지만 지금 와서 그것을 데어 먹어도 이상하게도 그때 그 맛은 나지가 않는다 아마도 고모에게 무슨 또다른 비밀이 있었던 것이 틀림없다고 생각했다 고모는 뭔가 비밀이 많은 사람이었기 때문이었다 나는 그 시절의 고모가 어떤 일을 했는지 잘 기억하지 못한다 어느 음식점에서 일을 한다고 했던 것 같은데 이상하게도 내 기억에 고모는 항상 나와 동생과 함께 있었다 어머니가 차려놓은 아침밥을 고모 함께 먹고 점심으로는 내가 좋아하는 검은깨 죽이나 또 고모가 좋아했던 분식거리 등을 먹었고 저녁은 온가족이 함께 식탁에 둘러 앉아서 먹었다 그리고 내가 잠이 들 때까지도 고모는 향상 우리 곁을 떠나지 않았었다 우리 가족이 이사를 할 때야 고모는 우리 곁을 떠나 홀로 살게 되었다 그러고 내가 성인이 될 때까지 고모와는 명절이나 제사 때가 만남의 전부였다 오랜만에 본 고모의 눈에는 항상 연한 보랏빛의 감돌고 있었다 어느 날에는 고모의 무릎이 눈밑처럼 보랏빛으로 물들어 있는 것을 본 적도 있었다 그러나 지금 내 앞에 있는 고모의 무릎은 검은 천막처럼 긴 치마로 가려있어 보라빛은 찾아볼 수가 없다 대신 눈 밑에 엉겨 붙은 보라빛은 점점 더 친해져 가는 형상이었다 나는 고모의 말을 듣고서도 바로 대답을 하지 않았다 주머니를 뒤져 담배갑을 찾고서 다시 담배 한 개피를 입에 물고 코와 입으로 내뱉어지는 담배 연기를 보았다 이 마을로 이사를 하기 전에 아버지는 나를 불러 담배를 함께 피우자고 한 적이 있었다 그때 아버지는 내뿜은 담배 연기를 보면 그 사람이 살아온 인생의 알 수 있다고 했었다 술에 취한 상태로 한 말이기에 큰 의미를 두지 않고 그냥 듣고만 있었다 아버지 나를 보며 담배연기를 길게 내뱉어보라고 하셨다 내가 내뿜는 연기는 추운 날에도 잘 보이지 않았고 금새 흩어져 사라져 버렸다 아버지는 그것을 보며 "보이더냐" 라고 물었다 그땐 그게 무슨 말인지 몰랐으나 지금은 보인다 내 다음으로 아버지가 내뿜은 담배연기는 입가 코에서부터 잘 흘러 나오더니 이내 불어오는 작은 바람에 소용돌이 치다 무참히 흔적도 없이 사라지고야 말았다 그리고 아버지는 그것을 받아들이는 듯한 눈으로 바라보고 있었다 나는 고모를 바라보며 조용히 그리고 힘없이 담배연기를 불어오는 바람에 흩날렸다 "흩어진 연기는 다시 뭉치지 않아" "그래도 가족이 잖니" 고모와 나는 다시 회관 안으로 향했다 다시금 세상과의 단절을 의미하는 그 문을 지나면서 하늘을 봤다 소행성의 꼬리처럼 길게 꼬리를 늘어뜨린 새털 구름이 떼을 지어 남쪽으로 지리멸렬 하면서도 목적을 가진 채 움직이고 있었다 조문객 은 더 이상 찾아오지 않았다 영정사진 앞에서 뜬눈으로 밤을 지세우며 아버지에게 몇 번이고 되물었다 지금 내가 하려는 일이 과연 아버지가 진정 원하시는 일이냐고 아직도 그 사람들에게 미련을 못 버린 것이냐고, 장례식에서 마저도 소란을 겪는 것을 진정 원하는 것이냐고 나는 도대체 아버지 심상을 헤아릴 수가 없었고 똑같은 질문을 계속해서 되물었다 허공을 주시하고 있는 그 눈이 진정 세상과 작고한 사람의 눈빛인지 아직 뭔가 갈망하는 눈빛인지 분간할 수 없었다 늦은 아침 염습을 도와주시는 마을 어르신 한 분과 할아버지, 큰아버지와 함께 입관을 맞췃다 세어버린 육신은 지난 5년의 시간을 여과 없이 보여줬다 아버지는 분명 '또 그렇게' 살았을 것이었다 그 길다면 길고 짧다면 짧은 시간동안 무엇을 그리 멍한 눈으로 찾아 헤매고 다녔을까 염을 마치고 나서야 아버지가 그 시간 동안 찾아 헤맨 것을 보여 드리기로 마음 먹었다 보여줄 순 없더라도 소식이라도 전해야 되지 않겠는가 염을 마친 시간이 얼추 정오를 가리키고 있었다 회관에서 가장 작은 방에 홀로 있었다 왼손으로 오른팔에 물려있는 완장을 벗겨내어 가슴 안쪽 주머니에 포개 넣어 놓고 다시 한번 생각해보기로 했다 그러나 이미 하기로 마음을 먹었기 때문에 더 이상은 고민하지 말자고 스스로 다짐했다 공동 주방으로 걸어 나와 할아버지와 큰아버지를 찾았다 아버지의 방 안에 할아버지와 할머니가 앉아 있는 것이 보였다 할머니에게는 지금 알려서는 안될 것 같아 다시 회관 안을 둘러보며 큰아버지를 찾았다 회관 안에는 큰아버지는 없었다 아마도 담배를 피우러 나가셨을 거라고 생각하고 회관 뒤편으로 나갔다 역시 그곳에서 담배를 피우고 있었다 나는 조금 떨어진 곳에서 큰아버지의 담배연기를 유심히 관찰했다 한 번의 들숨과 두 번의 날숨으로 이루어진 그 연기는 두텁고 굳센 연기가 이내는 사방으로 퍼져 그 힘을 잃어갔다 그러나 다시 한번 얇고 연하지만 자신의 형태를 길게 뻗어가는 두번째 날숨으로 인해 그 명맥을 조금 더 이어가는 모습이었다 아버지와는 다른 의미의 절반짜리 삶을 살아온 큰아버지 의 생을 멀찌감치 떨어져 떠올렸다 나의 증조 할아버지는 동네에서 장사 라는 별명이 붙었을 정도로 골격이 장대하고 힘이 센 사람이었다 그러나 그 명맥이 자기 아들 때에 와선 끊겼다 할아버지는 흐르는 피의 양에 비해 몸집이 보통 정도로 좁았다 그래도 그 피는 사라지지 않고 계속 보유하고 있었던 모양이었다 큰아버지가 증조부의 피와 뼈까지 그대로 물려받아 동네에 싸움판만 열리면 어디든지 끝까지 서있는 장본인이었기 때문이다 그러나 아마도 할아버지는 그 물려줄 피를 한쪽에게만 물려주었던지 그후로 태어난 고모와 아버지는 몸이든 정신이든 어딘가 하나씩 쇄약했다 이렇게 힘이 한쪽으로 몰려 가면 항상 문제가 있기 마련이다 큰아버지는 싸움판을 전전하다가 집에서마저 줄곧 싸움판을 만들어냈다 그 고상한 피를 물려 준 장본인에게까지도 힘을 과시했었다 넘치는 힘을 주체하지 못하는 폭군이었다하지만 유독 아버지에게만은 그 사정이 달랐다 큰아버지는 아버지를 무척이나 아꼈다 어떻게 보자면 아버지의 말을 끝까지 믿어준 사람은 큰아버지 뿐 이었을 것이다 그만큼 아버진 형제의 우애에 대해 나와 동생에게 자주 얘기해주었다 가장 선명하게 기억이나는 두 사람의 이야기는 아버지가 다리를 다쳤을 때 이야기였다 초등학생 저학년이었던 아버지는 친구들과 동네 뒷산에 올라 뛰어 다니고 있었고 하필이면 그 전날 비가 왔었고 , 또 하필이면 아버지가 뛰어 놀던 곳에 낮은 절벽이 있었다 아버지가 떨어졌다는 소식을 전하러 급하게 집까지 친구가 뛰어왔을 때 집엔 초등학생 고학년 큰아버지 밖엔 없었다 그날 이후로 아버지는 절름바리가 되었지만 자신을 등에 업고 부리나케 달리던 큰 아버지의 작은 등을 잊지 못한다고 했다 이런 이야기를 하면서 아버지는 항상 너희 형제도 아버지와 큰아버지처럼 형제 간에 우애가 깊이 있어야된다고 말했다 하지만 그렇다고해서 큰아버지의 폭력이 사라진 것은 아니었다 다행히 아버지는 피해갔지만 그 폭력은 다른 한 사람이 나타날 때까지 계속되었다 그 두 사람의 관계가 어떻게 시작되었고 어떻게 발전했는지는 알 수 없지만 두 사람의 결혼과 함께 차려진 신혼집은 마땅히 집안의 가장 큰 경사이자 축복이었다 그러나 그것도 오래 지속되지는 못했다 몇 해 동안 큰어머니라고 불렀던 그 여자는 폭력의 연장선을 견디지 못하고 모든 것을 내팽겨치고 홀연히 사라져버렸다 그리고 다시 폭력의 힘은 그 남은 자식들과 함께 그의 부모의 집으로 옮겨갔다 그리고나서 어느 정도 시간이 흐른 뒤에 일어난 일이었다 내가 성인이 된 후에 방문했던 조부모의 집에서 큰아버지와 할머니와 식사를 하던 중에 대화를 나눴다 당시 큰 아버진 집앞에 상가용 가스 업체에서 배달 일을 하고 있었다 큰아버지에서 소유의 파란색 1톤 트럭으로 가스를 배달만 해주는 그런 일이었다 그날은 휴뮤일이었다 오랜만에 집을 찾아온 나를 반기어 함께 닭백숙을 먹고 있던 중에 큰아버지의 휴대폰이 울렸다 지금 당장 배달이 급하게 해야될 일이 있다고 와서 일을 하라는 것이었다 큰아버지는 전화를 받고 잡고 있던 수저를 내려 놓고서 바로 차키를 들고 밖으로 나섰다 일말의 짜증이나 거부감 없이 마치 예정된 일이었던 것처럼 주저 없이 일어나 나갔다 당시 나는 사회초년생으로 막 일을 시작했을 때였고 그만큼 그 휴식에 대한 갈망이 강했던 때였다 그래서 그때는 그 일이 그저 힘드실텐데 아무런 말씀도 없으시고 저렇게 해내는 것을 보고서 멋있다고 생각했다 하지만 큰아버지가 나가고 할머니는 미적지근한 웃음을 지으며 말했다 "네 큰아버지가 이제 다 내려 놓았다 이제 다 내려 놓았어" 할머니는 나를 보며 고개를 끄덕였다 마치 내가 그 말을 다 이해할 것이라 생각하는 것처럼 그리고 얼마 지나지 않아서 큰아버지가 배달을 마치고 돌아왔다 이제 다시 나갈 일이 없을 것 같으니 슬 한 잔 함께 하지 않겠냐고 물었다 그때가 큰아버지와 처음으로 함께한 술 자리였다 먹다남은 백숙과 김치에 소주를 몇 잔 걸치게 되었다 취기가 조금 오른 큰아버지는 나에게 또 영문을 알 수 없는 말을 해왔다 "너희 큰아버지가 조기축구 하는 거 알지? 저번에 때려쳐 버렸는데 얼마 전부터 다시 하기로했다" "근데 말야 너기 큰아버지가 말이야, 이제는 막내가 되어 버렸다" 나는 큰아버지가 담배를 마저 피우고 난 뒤에야 큰아버지 근처로 가서 인기척을 냈다 큰아버지는 상념에서 아직 덜 빠져나온 듯한 표정으로 나를 바라봤다 그리고 그 시선은 나의 오른쪽 팔에 와 닿아 있었다 "다녀오기로 했냐" "네, 내일 발인 전까지 아버지 좀 부탁드릴게요" "아니다, 니가 다녀와야지 우리도 속이편하니까 어서 갔다 와라, 갔다가 안되면 오래 끌지 말고 빨리 와라" 고개를 조금 숙여 큰아버지에게 인사를 한 후에 회관 앞에 세워둔 자동차로 향했다 3월, 아직은 봄이라고 부르기엔 어색한 날씨였지만 여과없이 내리는 햇빛은 체온을 높이기엔 충분했다 햇빛을 가로막는 것이 하나도 없는 회관 안마당에 주차된 자동차 위로 따스한 빛이 쏟아졌다 봄 햇쌀로 덮여진 몸을 이끌고 차문을 열어 운전석에 앉았다 그러나 시트는 영혼이 없이 싸늘히 차갑기만 했다 인조 가죽의 무생한 촉감이 생경하게 느껴지고 나는 염을 하던 아버지의 몸을 다시 떠올렸다 아버지 위로 올라 앉은 것처럼 몸이 무겁고 싸늘했다 아버지가 나는 그곳으로 데려가는 것처럼 의무적으로 자동차의 시동을 걸었고 서둘러 마을을 떠났다

TV Novel : Eunhui | TV소설: 은희 EP.111 [SUB : ENG,CHN / 2013.12.09]

은희 111 회 불가능한 아니요 잉 저우 왜 이러는거야? 뭐하고 있니? 와, 차가 왜 기분이 좋지 않니? 아빠, 당신은 내가 아는 아버지입니다

너 무슨 소리 야? 도살 때문에 온거야? 나는 네가 내가 아는 아버지라고 생각하지 않는다 아빠는 그렇게 할 수 없어요 너는 그런 사람이 아니야 죄송합니다 요즘 직장 때문에 아빠가 바쁘다

너의 마음에 없었어 분리 문제도 포함 은퇴, 너를 기다려 아빠는 자기 계획이 있어요 당신은 정말로 나는 어렸을 때 실제로 본 아버지인가? 물론 너는 내 세계에서 유일한 딸이다 불가능한 아니요 도대체 뭐하고 있니? 아빠가 옳다는 것을 이해해야합니다

너 언제 일어날거야? 너는 놓아 줘 잉 저우 나가서 숨 쉬고 싶다 두통은 너무 두통이다 나는 산책하러 갔다 살인 딸은 살인자와 같습니다

얼마나 좋은가? 왜 우리 앞에서? 왜 나를이 표정으로 만들었 니? 내 아버지가 살인자가 아니라면 어떡하지? 그건 불가능하지만 내가 도착하면 당신의 눈에서 사라질 것입니다 그래서 왜 다시 오시죠? 나는 너에게 다시 오지 말라고했다 뭘 말하고 싶니? 네가하는 말에 상관없이 나는 떠나지 않는다 너는 어디에서나 설교한다 나는 살인자 또는 딸이다

하지만 다시는 서로 보지 않겠습니다 돌아 가라 누이, 마실 것있어? 자매 4 년 전 처음 들었습니다 내 동생의 아버지가 살인자의 말이라면 느낌이 무엇입니까? 그것에 대해 이야기하고 싶다면 먼저 저를 일으켜주십시오 게다가, 나는 너가 그 말을하는 걸 듣고 싶지 않아

누이, 오해하지 마라 나는 확실히 내 누이를 비난하고 싶지 않다 그냥 호기심과 호기심 진실하다 Yingzhu, 오늘 너 한테 무슨 일이 있었 니? 맞아 4 년 전에 처음 들어봤을 때 나는 그것을 전혀 믿을 수 없다 당신이 말했듯이, 나는 아빠를 본 적이 없습니다

그러나 나는 그가 좋은 사람이라고 생각합니다 네 아빠처럼 우리 아빠? 오른쪽 친절하게 아빠의 따뜻한 종류 내 아버지처럼 그럼 니가 그를 비난하지 않았 니? 나는 그 아이라고 불평하지 않습니다 다른 사람이 가리키고 있어도 나조차 아빠는 더욱 불쌍해 죽을 생각은하지 않았습니까? 적에 대해 생각해 본 그러나 우리 엄마가 그렇게 할 수 없다는 것을 기억하십시오

왜냐하면 우리 엄마는 나보다 더 힘듭니다 어머니 너를 위해서 어머니를 가져라 내 동생의 아버지가 언젠가는 당신 앞에서 어떤 느낌이 드는가? 화가 나서 그를 비난 할 수도있다 그러나 나는 그것이 또한 재미 있다고 생각한다 그것은 아빠이기 때문에 정말 그렇게하니? Yingzhu는 어떻게 되었습니까? 보통 너와 다르다

너 한테 무슨 일이 있었지? 나 좋아하지 않아? 또한 살인자의 딸이라고 말해야합니다 너를 바로 잡아라 그건 나처럼 Yingzhu가 너무 늦었다 내가 너를 집으로 돌려 보낼거야 하지마

나는 이것을 끝내고 오늘 집에 가야한다 나는 진지하게 집에 갈 수 없다 나는 오늘 모든 것을 잊고 싶다 백서처럼 Yingzhu 때문에 분리 아주 슬픈 것처럼 보입니다 그녀는 외출하고 숨을 쉬었다

아직도 돌아 오지 않는다 내가 언니라면 우리 아버지를 용서할 수있어? 아니, 할 수 없어 절대 불가능하다 진 엔지가 아니기 때문에 나는 Che Yingzhu입니다 Yingzhu, 마시지 마, 돌아 가라

일어나세요 가자 마시자 걱정하지 마세요 오늘은 내버려둬 요

안녕, 나에게 조용한 곳을 주렴 이 두 미친놈들은 표범 쓸개를 먹는가? 너무 늦게 마시고 마시는 것 왜 여자들은 술을 마실 수 없습니까? 정말 우스운 Yingzhu에 가자 나가서 나가라 하지마 오늘날, 살인자의 딸과 상관없이 나는 아무것도 마시고 싶지 않아

잉 저우 기다려라 미스, 너 수프 식당의 딸 이니? 정말 수프 식당 딸이에요 미스, 만약 네가 살인자라면 나는 이런 식으로 친구를 데리고 나올 수 없다 뭐라고 했니? 살인자의 딸? 네 친구는 살인자의 딸이야 오늘 어떻게 아십니까? 당신은 죽음을 찾고 있습니다

살인자의 딸은 어떻게 된거야? 방해가되면, 내가 널 죽일거야 냄새 나는 여자 우리는 그 여자를 미쳤어 예, 저는 미친 여자입니다 누군가 당신이 살인자라고 말하면 당신은 무관심하니? 정말 실망했다 가자

감히 나를 도발하면, 너를 죽여라 손가락을 가리 키지 않을거야 Yingzhu는 어떻게 되었습니까? 체 잉 저우 뭐하고 있니? 당신은 깨어있다, 자동차 Yingzhu 내 동생이 올거야 착한 형제는 바보처럼 그것을하는 방법 죄송합니다 그녀는 술 마시 러 갈 것이라고 말했다

Yingzhu는 어떻게 되었습니까? 내 동생은 호텔이야 그레이스 인 그 호텔 기억해 우리는 전혀 자지 않았다 내가 너에게 거짓말을하고 화를 냈으니 나는 네 손에 상처를 입혔다는 거짓말을했다

일생 동안 피아노를 칠 수 없다 그것은 또한 당신을 화나게합니다 어떻게 와인을 많이 마셨습니까? 형제 내가 너에게 놀라운 걸 말해 줄까? 내 동생이 알면 부당하다고 느낍니다 다시는 절보고 싶지 않아 도대체 무슨 소리 야? 깨어 라

나는 지금 그것을 정말로 말해야 만한다 나는 다시는 거짓말하고 싶지 않았다 내가 왜 말하고 싶은지 말할 수 없다 깨어날 때까지 기다리십시오 곧 집에 갈 수 없습니다

내 동생의 뒤가 정말 따뜻해 며느리 Yingzhu가 아직도 돌아 오지 않습니까? 엄마인가? 결혼 때문일 수도있다 너무 아파서 너무 아파 곧 돌아올거야 왜 아직도 늦게 돌아 오지 않는거야? 잉 저우 도대체 무슨 일이 일어나고있는거야? 그녀는 조금 술 취한 것처럼 보인다

와인 한 잔 마셨습니까? 스스로 걸어 다닐 수 없다 그녀에게 무슨 일이 일어 났습니까? 이것이 술 마시는 것입니다 왜 항상 그녀가 그렇게 걱정하고 있습니까? 말하지 마 그녀는 너무 술에 취해서 슬프다 결혼으로는 충분하지 않다

나는 지금 집을 떠난다 잉 저우는 어떻게 그것을 견딜 수 있습니까? 위층으로 데려가 미안 엄마 Yingzhu는 얼마나 나빴습니까? 이것은 나를 비난한다 내가 그렇게 말하지 않으면 당신은 또한 Yingzhu에 대해 생각합니다 그녀가 얼마나 많이했는지 상관없이 악의적 인 것도 아니다

그녀는 단지주의에서 당신을 가졌습니다 미안 엄마 나는 너를 이해하지 못한다 그러나 당신은 Yingzhu에 너무 가혹합니다 Yingzhu가 사고를 당할 때까지 기다리지 마십시오 나가라

큰 형님, 머리를 씻어야합니다 형제의 감기를 두려워한다 이것은 내가 끓인 물이다 고마워 나는이 물을 사용할 수있다

당신은이 물을 사용합니다 나는 그것을 다시 날려 버릴 것이다 Lishui 여전히 그것을 씻어 뜨거운입니다 잠깐, 나는 내 몸을 뻗는다 너무 차갑다

Meiai 여기에 뜨거운 물이있다 서둘러서 씻어 빅 브라더는 이걸 사용할 수 있을까요? 물론 제 동생이 특별히 가져 왔습니다 순덕은 개인적으로 삶은가요? 순덕에게 감사드립니다 아름다움은 뜨겁고 뜨겁다

아내, 나는 씻고 뜨거운 물을주고 싶다 아니요 뜨거운 물을 마실 책임이 있습니까? 아침 일찍 그녀에게 무슨 일이 일어 났습니까? 무슨 일이야? 아침 일찍 큰 소리로 외치는 이유는 무엇입니까? 나는 뜨거운 물이 필요 없다 아빠, 정말 이걸 원하니? 뭐라구? 좋아, 나는 더 이상 반 (反) 청 보스와 빅 브라더 들어 함께 살든 결혼식을하든간에 우연히 보자 그들은 우리 집에서 함께 살면 안됩니다 나간다

나가서 살거야? 그건 아, 가족과 청장이 보게 될 것입니다 여기 살고 싶다면? 아빠는 무엇을할까요? 순덕, 동의하는 한, 나는 의견이 없다 절대로 절대적으로 아닙니다 나는 집에있는 나의 형제에 의해 세워졌다 그는 우리 셋의 형제이기 때문에 하지만 나는 청의 사장을 견딜 수 없다

아빠는하고 싶지 않아 가족과 함께 살기 그들이 우리 집에 살고 싶다면 너는 그걸 알기에 동의하지 않니? 그렇게 작은 방에는 없을 것입니다 웨딩 룸 준비 – 물론이지 – 물론 또한 다이아몬드 반지를 보냈습니다 빅 브라더는 많은 돈을 갖고있는 것 같습니다

집을 따로 빌려 서 살기로 옮겨야합니다 안심할 수 있습니다 좋은 Yingzhu와 술을 마셨습니까? 무엇 때문에 나는 너무 확신하지 못한다 그녀는 슬픈 것, 나에게 말하지 마라 손이 회복되었습니다

도살과 너 때문이 아니야 아니요 그녀는 아버지에 관해 뭔가를 말했습니다 아빠? 우리 아빠가 아직 살아 있는지 물어봐 무슨 일이 일어날까요? 어떻게 대답 했습니까? 엄마가 생각하니? 아빠가 살아 계시다면, 그는 그를 싫어할 것입니까? 아니요 그는 죽을만큼 슬퍼합니다 내가 왜 그를 비난해야하지? 너 아버지를 불평하니? 명확하지 않음 엄마도 아주 힘들어요

아빠의 물건이 아니라면 이모가 그렇게되지 않을거야 어떻게 그걸 말할 수 있니? 하지만 아빠가 살아 있다면 돌아와 나는 그에게 선하게되고 싶다 Yingzhu, 어떻게 어제 많은 와인을 마셨습니까? 여성들은 스스로 마실 수 없습니다 이게 뭐야? 앞으로도 불편할지라도 나는 그것을 분명히 알 수 없다 할머니는 너와 이야기 할 때 어떻게 대답하지 않을 수 있니? 바로 죄송합니다

너 왜 그렇게 무례하니? 지금 앉으세요 아빠는 의무 아들입니다 이것을 말하기는 쉽다 죄송합니다, 내가 틀 렸습니다 사과 할 빛의 사용은 무엇입니까? 뭐라구? Yingzhu는 어떻게 되었습니까? 정말로 정말로 나는 정말로 쌀이 어디로 가야하는지 모른다

오래된 기계이기 때문에 특히 여기 벨트를 철저히 관리하는 것 벨트 교체시 먼저 전원이 꺼져 있는지 확인하십시오 듣고 있니? 내가 거기에 없을 때 나는 너에게 관리 될 것이다 잘 배우십시오 아빠, 할 수있어? Yingzhu는 여기 머물 수 없기 때문에

Yingzhu가 당신을 매번 볼 수있는 것이 얼마나 어려운가 골동품 기계가 눈에 들어있을 수 있습니다 하지만 나와 할머니를 위해서 공장 리콜 되니? 아이처럼 방금이 기계를 샀다 할머니의 행복한 표정은 여전히 ​​내 기억에 새롭다

하루 종일 컴퓨터를 닦으십시오 내 입가에 미소가있다 얼룩진 얼굴을보고 공장 운영을 위해 서로 결정하십시오 다른 사람을 부러워하다 나와 할머니를 위해서 공장 리콜 되니? 아이처럼 얼룩진 얼굴을보고 서로를 결정하십시오 공장을 잘 운영하고 다른 이들을 부러워하십시오

나는 내 앞에서 어둠을 떠날 것을 기억했다 공장을 떠날 때 당신은 무엇을 할 수 있습니까? 이제 우리 엄마는 혼란스러워해야합니다 걱정 하지마, 나를 믿어 라 우리는이 집을 떠나지 않을 것이다 아빠, 당장 집에서 나가겠습니다

나는 정말로 혼자 있고 싶다 하지만 부모님이 여기 계속 살 수는 없습니다 우리는이 집에서 살 수 없다 지금 진실을 말하는거야? 집에서 나가면 당신은 정말로 도살을 끝냈습니다 쳉 자오와 어떻게 결혼 할 수 있습니까? 자격이 있습니까? 어떻게 그걸 말할 수 있니? 너 부족한거야? 예, Ying Zhu 당신은 항상 도살을하고 있습니다

왜냐하면 강제적으로 나는 지금 그에게 사과한다 선으로 돌아갈 수있다 엄마와 아빠의 아이디어는 정말 간단합니다 사과하는 한 다른 사람들을 속일 수 있습니까? Yingzhu 엄마는 그것이 의미가 아니라고 엄마는 같다 아빠조차도이 형을 떠난다

그것이 사실인지 궁금해지기 시작했습니다 뭐하고 있니? 나는 여기 그것을 참을 수 없다 정말 질식하는 너만 불편 해? 아빠가 최근 얼마나 아팠던 지 아세요? 이생에서 어떻게 왔습니까? 평화로운 날이 없다 왜 그렇지 않습니까? 나는 그가 얼마나 힘든지를 알고있다 너는 무엇을 안다? 왜 아빠를 이렇게 대하고 있니? 그는 당신 때문에 평생 여기 왔습니다

너 혼자 아버지처럼 대할 수는 없어 그럼 여기서 나가자 나를 위해 떠나는 것에 대해 생각한다면, 나는 그것을 할 것입니다 나는 지금 결혼 할 필요가 없다 엄마, 변명 거리로 나를 데려 가지 마세요

잉 잉 잉 주 Yingzhu는 즉시 위층으로 갔다 할머니는 아직 모릅니다 가자 뭐하고 있니? 엄마 하느님, 진주 너는 집을 나간거야? 할머니, 미안 해요 나는 할머니를 계속 대면 할 자신이 없다 죄송합니다

짐을 내려 놓고 나와 함께 들어와 너 왜 어리석은 짓하는거야? 취한자는 어제 집에 데려 갔다 나는 오늘 집을 떠나야 해 할머니가 실망 시키게 정말로 하시겠습니까? 나는 결혼 할 생각을 다시하고 싶다 너의 아버지와 행복하지 않아

너는 그것이 내 마음이 아님을 안다 미안 할머니 너는 아주 분명해야한다 네 아빠에 대해 얼마나 신경 쓰니? 당신도 쳉 자이처럼 내 아기의 손녀입니다 집에서 나가면 할머니는 편하게 계실 수 있습니까? 할머니 오랫동안 대통령직을 상속해야했습니다 나는 그것을 도울 수 없다

아빠, 할머니의 마음을 정말로 아시나요? 이제는 분리의 말을 되찾고 있습니다 빅 브라더는 사고가났다 내 동생은 어떻게 된거야? Yingzhu는 지금 집을 떠나기 위해 짐을 꾸리고있다 너무 많은 문제 야 나는 이것을하고 싶지 않았다 나는 또한 평생 동안 할머니와 함께 살고 싶다

하지만 할머니는 당신의 감정을 어떻게 이해할 수 있습니까? 그렇게 될 수는 없어 위층으로 가서 수하물을 꺼내십시오 아니, 여기서 나가야 해 미안 할머니 미안, 항상 미안해 잉 저우 아빠, 여기서 나가고 있습니다

할머니와 함께 살 수 없다 우리는 이런 식으로 계속할 수 없습니다 엄마는 내 잘못이야 용서 받기가 어렵다 Yingzhu가 엄마에게 좋은 삶을 살도록하십시오

나는 너무 완고하지 않다 너는 조금 불만이 많기 때문에 일시적으로 질식하는 너를 비난 하지마 미안 엄마 너 여기있어? 그것은 와드에 의해 확인되었습니다 왜 여기 있니? 항상 현장에서 방황 할 수는 없다 인천에서 안정 될 때입니다

인천에 사는 것이 좋습니다 어쨌든 조 경찰은 소문의 보급도 의심의 여지없이 풀렸다 그것이 헛되이 풀려 났다고 생각합니까? 호텔 사장은 다시 인천에 오지 못하게 해달라고 부탁했다 나를 보석 할 것을 약속했다 여자가 잡았을 때, 그것은 죽었다

다행히도, 나는 일어나고 싶지 않습니다, 나는 내 눈으로 그것을 확인해야합니다 나 여기 기다리고있어 내가 언니라면 우리 아버지를 용서할 수있어? 나는 그것을 할 수 없다 교란 된 뭔가있어? 진진장은 전에 나를 도왔다 동의 해주세요

고마워 그녀가 의식이 없다고 들었다 그녀는 전에 너무 건강했습니다 얼마나 갑자기 이렇게 됐어? 확산의 소문이 너무 창피하기 때문에 그것이 무엇인가? 밤새 도망자가 되십시오 나는 인천으로 돌아 가야 해

나는 차석을 보내고 싶다 김 선생님 우리는 언제 어디서나 숨어있을 것입니까? 그럼 나는 떠날거야 그녀가 빨리 회복 되길 바란다 일화를 붙잡아 야합니다

고마워 어느 분이세요? 대통령이 아는 사람인가? 방문하십시오 그래, 우리 엄마 랑 어떻게 알았 니? 엄마 한테 뭐라고 부르니? 그는 호텔 부통령이다 나는 호텔 공급에 대해 걱정했다 나는 아직도 바쁘다

– 너에게 줄께 – 고마워 무슨 일 이니? 나는 그것이 공급 문제인지 거의 알 것이다 그러나 나는 그를 처음 보았다 미국 부통령 일 수도있다 공급 업체 그 사람들은 어떻게 기억할 수 있습니까? 그렇지? 이름을 물어보십시오

그가 뭐라 부르고 있는지 아십니까? 명확하지 않음 그는 단지 그가 알고있는 사람이라고 말했다 예, 방금 Liang Jizhe를 명함에 썼습니다 리앙 지젤? 스프 레스토랑에서 소문이 퍼지다 양 사장 대통령은 양 회장을 놓아 줬다 부통령, 너 한테 무슨 일이 있었던거야? 나는 여행을 나가고있다

부통령 그 사람은 누구입니까? 시장에 소문을 퍼뜨린 사람들 그런데 왜 병원에 왔습니까? 진 씨가 깨어 났는지 여부를 확인하는 것일 수도 있습니다 그것은 또한 탈출 일 수도있다 그러면 어떻게해야할까요? 다시 돌아올 수 있습니다 그것은해서는 안된다 Jin 선생님의 신분이 확인 된 이래로 내가 조치를 취할 경우를 대비하여 걱정 마세요

리앙 (Liang) 국장은 병원에 왔습니다 아무에게도 말하지 마라 왜 엄마 한테 말하는거야? 나는 직감이있다 나는 그것이 어떻게 새어 나올지 모른다 공장 회장과 얘기하지 않니? 그는 소문을 퍼뜨릴 누군가를 찾고있는 것 같다

그에게 말하지 마라 아무도 신뢰할 수 없다 누구도 믿을 수 없다 우리는 오랫동안 3 명의 가족을 갖지 못했습니다 밖에 나가 먹자

예 엄마도 여기 있습니다 다음 번에는 함께해야합니다 할머니도 화가났다 더 많이 먹는 것에 대해 걱정하지 마십시오 예, Ying Zhu 너는 또한 공기가 빠져있다

도살에 처음으로 예, 우리는 술을 마 십니다 Yingzhu는 아버지에게 컵을 준다 왜 용지게를 구하지 않았습니까? 왜 갑자기 그걸 언급하셨습니까? 그는 결국 내 동생입니다 저는 두 사람이이 세월이 행복하지 않다는 것을 두려워했습니다 갑자기 우리 중 세 명만 함께 기억했습니다

당시 너무 가난했기 때문에 나는 하루 세 끼 식사를 잘 먹을 수 없다 입원비도 인상하기가 어렵습니다 전쟁 때문에 그러나 다행히 입원비가 있습니다 아는 사람과 빌린 과거를 언급하지 마시고, 빨리 먹으십시오 당시 전쟁이 없었다면 아빠는 할머니를 구하지 않고 도살이되지 않았습니다

우리는 3 명의 생계형이어야합니다 나는 쳉 자오를 알지 못할 것이다 미안 해요 조금 늦었어요 나는 그에게 오라고 ​​말했다

빨리 앉으세요 한 잔 마시세요 쳉 자이 네가 아빠 한테 말했다 모든 것이 지금 당신 안에 있습니다 할머니가 다시 슬퍼하지 않도록하십시오

나는 네가 잘할 것이라고 믿는다 이것은 문제의 끝이다 Ying Zhu가 말했듯이, 결혼식을 서두르는 방법? Yingzhu 졸업식이 끝날 때까지 기다릴 필요가 없습니다 지금 시작하면 이번 달 결혼식을 가질 수 있어야한다 너는 어떻게 생각하니? 아빠, 충분하니? 나는 정말로 그것을들을 수 없다

잉 저우 나는 밖으로 나갔다 잉 저우 엄마와 아빠 앞에서이 시스템은 무엇입니까? 동생이 아무것도 모르는 경우 나에 대해 걱정하지 마십시오 Yingzhu는 어떻게 되었습니까? 할머니도 아주 부드럽게 사라졌습니다 무슨 일 이니? 아무 일도없는 것처럼 살아있는거야? 아빠는 너무 살아 있어요 Yingzhu에 문제가 있습니까? 나는 내 동생에게 할 말이있다

좋은 추워, 들어 가자 아니요 그냥 말하면 돼, 끝내라 이게 뭐야? 언니 누이 어쩌면 너는 살인자의 딸이 아니 겠지 그게 무슨 뜻 이죠?

What is drawing? (ft. AI from Google)

이것을 간단하게 유지합시다, 도넛입니다 Doooonut 도넛 무작위 횡설수설 그 사람은 어떻게 눈사람입니까? 좋아, 거기에 뿌리 줄기가있어

훌라후 (HULAHOO- 알았어 도넛 도넛 DO SLAMS DESK입니다 긴 머리 긴 머리 긴 손목 시계!? 어떻게 chi – 나는 바다를 본다 : D String bean 오, 알아 스트링 빈이야 우리가 간다 나는 땅콩을 본다

아니면 붕대 땅콩 가난한 빵 어서 어서, 내 플랩에 와라 오, 알아요 벌 이예요

오 꽃 피는 것은 쉽습니다 꽃잎을 그 으시고 중간 것을 그리세요 좋습니다 좋은 좋아 좋아 이걸 어떻게 그리시오

나는 의자를 본다 또는 포도, 오, 나는 그것이 샹들리에임을 안다! : D 넌 샹들리에가있어 너는 도넛을 얻을 수 없어!? 지그재그 바로 거기에 ok

나는 가위를 본다 가위를 본다 나는 프라이팬을 먹는다 ?? 나는 SCIZZ를 보았다 tu uhh 첼로!? 또는 기타 나는 지우개에 지저분한 얼룩을 묻혔다

속옷 수박 수박을 참조하십시오 오, 예쁜 수박 네 너 거기 간다 * 직사각형을 그립니다 * Goofy Chuckle

(내가 왜 그렇게 썼는지 물어 보지 마라) 나는 귀나 마우스를 본다 또는 빵 또는 구름 존재하지 않는 예술가 경력 경로를 후회하기 시작합니다

이 인공 지능이 이걸 얻는다면 그건 그건 내 잘못이야 (나는 나의 스터 터링을 도와 줄 수 없다) 나는 선을 본다 또는 부메랑 또는 망치 또는 치약은 도끼입니다 예 그건 도끼 야! 아이오그드 마위 페피 도대체 커피 잔이야? 나는지도를 본다 강제 키는 도넛이나 양모 또는 커피를 보지 못합니다

미안, 나 * 내 책상 치기 * 커피인지 알아 오, 이제 커피 모노 리사를 사야 겠어 뭐라구? 내가 20 초나 스퀘어 볼까? 또는 위시 본 개구리 그래, 마치 성전에 걸린 것 같은데 청진기도 물의 위대한 벽은 무엇 이었습니까? 그것은 다리입니다 내 그림이 좋지 않다는 것을 압니다 누구나 다리라는 것을 알 수있다 미안, 나는 그것을 짐작할 수 없었다

브루 레이크 레이크 레이크 레이크 레이크 크레이그 그레이 레이크 레이크 레이크 크레이 빗자루 빗자루 옷 입는 옷 나는 하나 맞습니까? 나는 나는 랜턴이 뭔지는 알고 있지만, 나는 비난하지 않는다 나를 판단하지 마라 🙁 그래, 실제로 그걸 가지고있어! :디 미안하지만, 나는 무언가를 그리는 데 20 초 밖에 걸리지 않는다는 것을 알게되었다 인공 지능은 조금 더 똑똑해질 수 있습니까? 마찬가지로 나는이 frigging (FORGOT TO CENSOR) 웹 사이트가 내 꿈을 망치고있다 나는 거짓말을 본다 또는 malloc은 핫도그에 꽤 어렵습니다

그게 그녀가 말한거야 당신은 영리하거나 똑똑합니다 너 똑똑하다 나는 너 똑똑한 멍청 아 넌 바보 야

5 초 5 살이나 멍청 하네 오, 내가 침낭 인거 알아 나는 이것은 쉽다! 나는 하루 종일 두개골을 그릴 수있다 그것은 내가 인생을 가지지 않을 것이라는 것을 의미 할 것이다 나는 삶을 가지고 있다고 맹세한다 오, 나는 그것이 지그재그라는 것을 알고있다 오리 오리 오리 오리 GOOSE jk 나는 정원 호스를 본다 Aight 거기에 's아! 나는 부리를 말하지 않는다

나는 그 바보가 아니다 이 게임은 나를 똑똑하게 만든다! Google AI와 똑같은 스마트 나는 물고기를 본다 또는 신발 또는 펜치 또는 입

오, 물고기 인 줄 알아 바나나 포크 또는 라인을 본다 또는 정원 호스 뱀에게 왜? 왜이 게임은 정원 호스가 말을 계속해서 말하는거야? 그게 뭔지 잘 모르겠습니다 오, 나 알아 바나나, 네

6시 6 분 내가 뭐라 말했는지 뭐라 말하니? 너는 내 비디오를 본 사람이 아무도 없어 나오다 당신도 원한다면 비디오처럼! :디

4. 자소서 '실패의 경험' 이렇게 쓰자! | 자소설가

인생에서 가장 큰 실패의 경험에 대해서 말해봐라라는 질문에 대해서 어떻게 작성하면 좋을지 자기소개서 때문에 고민이 많으신 취업 준비생 여러분 반갑습니다 지난 영상에서는 그 인생에서 가장 큰 성취에 경험에 대해 말해봐라라는 질문에 대해 어떻게 작성하면 좋은지에 대해 알아봤는데요 이번에는 비슷한 질문이죠 인생에서 가장 큰 실패의 경험에 대해서 말해봐라라는 질문에 대해 어떻게 작성하면 좋을지 알아보겠습니다 우선 쓰는 흐름은 성취의 경험을 쓸 때랑 비슷하게 쓰시면 됩니다 STAR 방식 기억나시죠 Situation, Task, Action, Result 그러니까 어떤 상황이었고 어떤 과제가 주어졌고 난 어떤 액션을 했는데 어떤 결과, 여기선 실패가 되어야겠죠 실패를 했다 그리고 거기서 배운 점, 러닝(Learning)까지 들어가면 좋습니다 그런데 여러분 실패의 경험에 대해서 쓰실 때에 실패 원인에 대해서는 한 가지만 쓰시는게 좋습니다 왜냐하면 여러분의 단점 노출을 최소화하고 글을 명료하게 만들기 위해서인데요 예를 들면 대학교 수업을 들으면서 팀 과제를 하나 했는데 이걸 실패했다 뭐 이런 경험을 쓸 때에는 그 팀 과제 실패 원인이 다양할 수 있어요 예를 들면 팀원간 역할 분담이 잘 안됐다거나 아니면 팀원간의 커뮤니케이션이 좀 잘못됐다던가 혹은 스케줄을 비현실적으로 짰다든가 여러가지가 있을 수 있는데 그 중에 하나만 집어서 쓰시는게 좋습니다 실패 경험에 대해서 쓰실 때는 들어가 줘야할 내용이 세 가지 정도가 있습니다 첫번째로는 그게 왜 실패였는가 그 글을 읽는 인사담당자에게 우선 이게 왜 실패였는지 설명을 해줘야겠죠 그 다음에 두 번째로는 실패를 했는데 뭐가 문제였는가 자기가 분석을 해 썼다는 점을 얘기해 줘야 됩니다 세번째로는 그래서 어떻게 했는가 어떤 액션을 했는지에 대한 설명이 들어가 줘야 해요 그래야 읽는 사람이 실패의 경험에 대해서 전체적으로 이해를 할 수 있게 됩니다 그리고 여러분 실패 경험에 대해서 쓰실 때 고려해야 될 사항이 두 가지 정도가 있습니다 첫번째로는 여러분의 실패 경험을 여러분이 지원하는 직무와 연관을 시켜야 된다는 점인데요 이해하기 쉽게 예를 들어 설명드릴게요 아까 말씀드린 그 대학에서의 팀 과제 실패 경험을 내가 썼다 그리고 실패의 원인 으로 커뮤니케이션 능력이 부족해서, 적절하지 않아서라고 썼다라고 한다면 거기에서 나는 많이 배워서 이제 커뮤니케이션 잘 할 수 있다 그리고 내가 지금 지원하는 직무가 마케팅 직무인데 마케팅 직무에서도 커뮤니케이션 능력이 중요하다 나는 그때 배운 걸 바탕으로 이 직무에서 일을 잘할 수 있다 이런 식으로 연결이 돼야 한다는 점입니다 단순히 실패 경험에 대해서 늘어 놓기만 하고 그것이 지금 내가 지원하고 있는 직무와 어떤 연관이 있는지를 설명하지 않으면 그냥 단순히 나의 단점을 일방적으로 한 번 노출하는 것에 불과하게 되니까요 반드시 실패 경험에서 내가 얻은 교훈, 또 새롭게 깨달은 것들, 그리고 그것이 지원하는 직무와 이러이러한 연관이 있다는 설명까지 함께 담아 주시면 좋을 것 같습니다 그리고 두번째로는 실패의 경험 쓰는 건 좋은데, 그 실패의 원인을 본인의 어떤 치명적 단점 이라고 쓰는 건 곤란할 것 같아요 왜냐하면 그 역시 일방적으로 본인의 단점을 노출하는 결과로 이어질 수가 있거든요 예를 들어서 누가 봐도 치명적인 단점들 나태함, 게으름, 꼼꼼하지 못함, 이기적임 이런 것들에 대해서 쓰면 그것은 어떤 교훈으로 이어내기도 어렵고 직무랑 연결시키기도 어렵습니다 그래서 실패 경험에 대해서 쓰실 때는 치명적 단점을 쓰는 것은 피하는 게 좋겠다라는 판단이 드네요 보통 제 주변 사례를 한 번 살펴보면 실패 경험에 대해 써라라고 하면 여성분들은 다이어트 실패 경험을 많이 쓰세요 아마 많이들 겪으시는 것이기 때문에 쓰시는 걸 텐데 다이어트 경험, 다이어트를 실패한 경험 그건 그냥 다이어트 실패한 거죠 거기서 어떤 교훈을 얻는다든가 직무로 연결시키기가 쉽지가 않습니다 남성분들 같은 경우에는 저도 이제 그런 생각을 많이 해봤는데 인생에서의 실패 군대를 많이 떠올리죠 군대의 내가 입대를 처음 했는데 처음 울었다

어떤 훈련을 받았는데 완수하지 못했다 그 역시 또 그냥 그건 실패를 한 거고 뭔가 어떤 교훈, 직무까지 발전을 시켜서 연관 시키가 쉽지가 않습니다 그래서 보통 실패 경험을 쓰실 때는 어떤 조직, 단체, 팀 생활에서 겪었던 실패를 쓰시는 게 향후 조직 생활에서 적용될 만한 교훈을 얻었다라는 이야기로 발전시키는 데 더 유리할 것 같아요 그러면 실패 경험을 어떻게 쓰는가에 대한 이야기는 여기까지 하도록 하구요 다음 영상에서는 역시 공통적으로 많이 나오는 질문이에요 입사 후 미래계획, 입사 후 포부 이런 것들을 어떻게 답변을 달면 되는 건지 대해서 한번 이야기를 나눠보도록 하겠습니다 감사합니다

Artificial Intelligence: From Social Good to Ambient Intelligence (Google I/O'19)

[음악 재생] YOSSI MATIAS : [INAUDIBLE] 인공 지능 사회적 유익에서 주변 환경에 미치는 영향 지성 사실, 개인적인 반성으로 시작하겠습니다

내가 르완다 산에서 최근에 경험 한 경험 나는 고릴라 가족과 한 시간을 보낼 특권을 가졌다 그들의 자연 서식지에서 그리고 그들이 어떻게 상호 작용 하는지를 보는 것은 매력적이었습니다 서로 서로 함께

분명히 그들은 그들 만의 언어를 가지고 있습니다 그리고 그런데, 그들은 내 존재에 많은 관심을 기울이지 않았다

거기에서 볼 수 있듯이 그러나 이것은 나에게 Koko라고 이름이 지어지는 유명한 고릴라를 생각 나게했다 코코는 실제로 말하기를 배웁니다 언어를 배웠다 그리고 그녀는 1,000 단어 이상의 어휘와 1,000 개의 기호를 배웠습니다

구어체 2,000 단어 그리고 그것을 배우기까지 46 년이 걸렸습니다 그리고 그녀는 꽤 유명 인사가되었습니다 "National Geographic"표지 작성 그러나 이것은 또한이 흥미로운 질문을 제기합니다

어떤면에서는 많은 사람들이 고릴라가 코코 전에 말하는 법을 배울 수 있다고 믿습니다 그리고 질문은 – 우리는 또 어떤 말을 할 수 있습니까? 컴퓨터는 어떨까요? 컴퓨터를 사용하여 말하도록 가르 칠 수 있습니까? 우리는 컴퓨터와 대화 할 수 있습니까? 우리는 그 방향으로 인공 지능을 얼마나 멀리 가져갈 수 있습니까? 우리가 그렇게한다면 파급 효과는 무엇입니까? 그리고 고릴라는 이미 그들의 특별한 언어를 가지고 있습니다 컴퓨터에서는 실제로 처음부터 가르쳐야합니다 그래서 인공 지능은 실제로 그 방향으로 희망을 불러 일으켰습니다 그러나 실제로 그것에 깊이 들어가기 전에, 나는 다른면에 대해서 이야기하고 싶다

인공 지능의 그래서 첫 번째 – 분명히, 우리는 많은 제품에서 우리 삶의 주위에 – 이것은 내가 좋아하는 좋은 예가되었습니다 그것은 – 우리 모두는 사진을 찍는 전화기를 가지고 있습니다 사진을 검색하고 싶다면 내 끊임없이 성장하는 갤러리 오늘, 언젠가, 내가해야 할 일은 단지 검색하는 것뿐입니다 선셋에서 새를 검색하면됩니다

그리고 그 사진들을 내게 가져다 줄 수도 있어요 이들은 실제로 내 자신의 사진 갤러리에서 – 그 (것)들을 이제까지 레테르를 붙이지 않고 그리고 어떤면에서 나는 많은 관심을 기울이지 않는다 그것은 기술의 마법의 하나이다 우리가주의를 기울이지 않을 때 – 그것이 효과가있을 때

그래서 우리는 그것을 당연한 것으로 받아들입니다 그러나 그것은 마술이었습니다 우리가 실제로 할 수있는 사실입니다 조류와 일몰을 식별하지 않고 식별한다 훈련없이

그리고 이것은 실제로 가능 해졌다 분명히 기계 학습과 인공 지능의 발전으로 깊은 학습, 깊은 신경 네트워크에서 특히 주목할 만하다 그리고 매우 단순하게, 입력으로 받아 들여지는 이미지 깊은 학습 네트워크 – 픽셀은 소위 뉴런 (neurons)을 활성화하고, 본질적으로 영감을 얻은 컴퓨터 프로그램 인 어떤 지점 기능이 어떻게 작동하는지 믿습니다 그리고 그 뉴런 활동이 전파되고 있습니다 레이어를 통해, 결국, 우리는 개인지 고양이인지를 구분합니다

그리고이 네트워크가 구축되는 방식 많은 예를 통해 그것을 훈련하는 것입니다 우리 스스로 훈련하는 것과 비슷한 방식으로 새로운 물체를 인식한다 그래서 분명히 지난 10 년간 엄청난 발전을 이루었습니다 이 기술은 이제 – 최근에 여러 번 들었을 것입니다 그러나이 기술에 대한 아름다움 그게 많은 재미로 사용될 수있는 반면 우리 사진 앨범에서 이미지를 검색하는 것, 꽤 심각한 문제도 해결할 수 있습니다

그리고 다시, 그러한 고무적인 예 그것이 건강에서 할 수있는 것입니다 그리고 다시 많은 사람들이 당뇨병 성 망막증에 관해 들었습니다 이것은 당뇨병 환자에게 영향을 줄 수있는 상태입니다 사실, 치료를받지 않으면, 시력 상실, 시력 상실 – 때로는 실명에 이르기까지 좋은 소식은 의사들 망막의 이미지를 검사하여 진단 할 수 있습니다

나쁜 소식은 거대한 부족이 있다는 것입니다 수백만 명의 사람들을 위험에 처하게하는 안과 의사들 전 세계적으로 시력을 잃었습니다 그리고 고무적인 예가 여기에 있습니다 몇 년 전, 컴퓨터 학습을 교육 할 수있는 곳 능력을 부여받는 진단을 돕는 모델 전문가가 할 수있는 것과 함께, 따라서 그것을 칭찬 그리고 그렇게함으로써, 지금 당신이해야 할 모든 것 사람을 스캔 장치에 데려 오는 것입니다

사진을 찍고, 시스템 진단을 도와 주며, 그 사람의 시력을 저장하십시오 이것은 실제로 [INAUDIBLE]에서 가져온 이미지입니다 이미 진행중인 조종사가있는 인도의 한 클리닉 그래서 연구로서 시작된 것은 무엇입니까? 실현이되었다 이제 실제로 장소에 이미 배포되었습니다 인도와 태국과 같이 우리에게 큰 고무를 가져다줍니다

우리가 해결할 수있는 다른 문제는 무엇입니까? 그리고 실제로, 여러분 중 일부는 작년에 들었을 수도 있습니다 망막을 조사하는 후속 연구에 대해서 그리고 탐험으로 시작된 것은 – 아마도 우리는 망막의 이미지에서 무엇을 배울 수 있습니까? 사람의 다른 특성을 확인할 수 있습니까? 그냥 이미지를 보면서? 사실적으로 현상 발견 우리는 심지어 알지도 못합니다 연구 결과에 따르면 심장 신호 및 위험의 일부를 식별 할 수있다 망막의 이미지만으로 – 전에 의학계에 알려지지 않았던 사실, 기술이 어떻게 우리를 도울 수 있는지에 대한 좋은 예입니다

알려진 문제 만 해결하거나 해결책 제공 우리가 풀고 싶어하는 알려진 방법들에, 그러나 또한, 우리가 알지 못하는 새로운 통찰력을 우리에게주십시오 그래서 이것은 분명히 더 많은 희망을 불러옵니다 그리고 실제로, 최근에 우리는 이러한 연구를 발표했습니다 기계 학습 모델을 어떻게 훈련시킬 수 있는지 보여주는 스캐닝에 도움이되는 올바른 방법론으로 폐암에 대한 조기 발견이 가능하다 거기서 가장 치명적인 질병 중 하나입니다

다시 한 번 모든 영향에 대해 생각해보십시오 이 기술로 우리가 가질 수 있습니다 이것이 우리가 전 세계적으로 볼 수있는 매우 흥미로운 진보입니다 건강에 대한 가능성에 정말 흥분하고 있습니다 그러나 우리가 우리의 세계에 AI의 영향을 생각할 때, 그것은 건강에만 국한된 것이 아니며 매우 중요합니다

우리가 실제로 할 수있는 많은 다른 사회적 문제들이 있습니다 AI로 주소 지정 그리고 실제로 몇 분을 보내고 싶습니다 위기 대응입니다 위기는 사람들이 스스로를 찾는 상황입니다

위험에 그리고 누군가가 위기에 처하면 정보에 대한 도움이 매우 필요합니다 기술 그 점을 반영하기 위해 나는 돌아갈거야 8 년반과 1 / 2 년 전의 내 개인적인 경험

이것은 2010 년 12 월에있었습니다 텔 아비브 (Tel Aviv)와 하이파 (Haifa)에 이스라엘 팀이 있습니다 그리고 그날 나는 하이파 사무실에있었습니다 그리고 우리는 카멜 산에서 가장 치명적인 화재를 겪었습니다 그것은 사무실에서 그리 멀지 않은 곳입니다

그래서이 사진은 내 카메라로 찍었습니다 실제로 사진의 메타 데이터를 확인했습니다 Google Nexus 1 휴대 전화입니다 그 시점에서 분명했습니다 뭔가 계속되고있어

하지만 인터넷에서 정보 검색하기 정보가 거의 공개되지 않았다 그리고 저는 정말 열심 인 질문을했습니다 나는 무엇을해야만 하는가? 그래서 사무실에서 대피하니? 사람들에게 집이나 다른 곳을 떠날 것을 경고해야합니까? 그리고 인터넷에는 정보가 없습니다 제가 시장 사무실에 전화 할 때까지는 아니 었습니다 몇 가지 유용한 정보가있는 번호가 있습니다

실제로, 내 검색 팀에 결과적으로이 정보를 온라인에 올리려면 같은 물건을 검색하는 사람 내가 찾고 있던 이것은 실제로 초기 출시 중 하나였습니다 실용적인 정보 위기 대응 그리고 나중에, 수십 다른 상황의 그리고 수년 동안 우리는 위기에 많은 투자를했습니다 하지만 몇 년 전에

나는이 일을하는 데 혼자가 아니라는 것을 언급해야합니다 그래서 우리가 보는 것은, 위기가있을 때마다, 사람들이 정보를 검색하기 위해 Google로 눈을 돌리고 있습니다 홍수 동안, 허리케인 중, 폭발하는 동안 그들은 정보를 찾고 있습니다 그들이 무슨 일이 일어나고 있는지 배우고 싶어하기 때문에 그러나 그들은 행동을 취하기를 원하기 때문입니다

그들은 그것에 대해 무엇을해야하는지 알고 싶습니다 그래서 결국 팀을 만들었습니다 그리고 우리는 2 년을 시작했습니다 이전에 SOS Alerts라고 불리는 검색 내 제품 큰 위기가있을 때마다 함께 모여 최선을 다하려 노력하다

우리가 할 수있는 정보, 사람들에 대한 질문에 대한 도움 무슨 일이야? 어디 있니? 나는 무엇을해야만 하는가? 내가 어떻게 도움이 될 수 있습니다? 그 이후로 불행하게도 지금은 많은 위기에 처해 있습니다 전 세계적으로 250 개가 넘는 활동이 있었고 수만 알리미는 공개 알림입니다 각종 정부 기관으로부터 사람들의 전화에 직접적으로 그 위기에 대해 20 억 건이 넘는 견해가 있습니다 많은 경우에 우리는 듣고 있습니다 그것이 얼마나 도움이되는지

그러나 우리는 또한 그 과정에서, 우리가 많은 건강을 제공 할 수없는 특정 위기가 있습니다 사실 가장 파괴적인 자연 재해 중 하나입니다 우리의 홍수입니다 홍수는 연간 2 억 3 천만 명에 영향을주고 있습니다 전 세계적으로 그들은 실제로 6,000 명 이상을 책임지고 있다고 믿어지고 있습니다

세계적으로 매년 사망자 수 그리고 그 중 일부는 아마도 피할 수 있으며, 사람들이 충분한 정보를 얻는다면 어느 전형적으로 – 우리는 그것을 가지고 있지 않습니다 그리고 우리는 실제로 그러한 예들을 봅니다 홍수에 관한 정보가있을 때, 사람들은 행동을 취할 수 있습니다

예를 들어, 이것은 추천 장소입니다 우리는 홍수에 관한 정보를 가지고 있었다 사람들은 행동을 취할 수 있습니다 지난 주에 우리는 예를 보았습니다 실제로, 아주 아름다운 예입니다

방글라데시의 인도 정부에 대해 사이클론 페니 (Cyclone Penny)에서 행동을 취했다 꽤 좋은 예측이 있었기 때문에 사이클론이 어디로 향할 것인지, 그들은 행동을 취할 수 있습니다 그리고 수년 동안 준비를 기반으로 훌륭한 실행, 그들은 실제로 많은 사람들을 동원하고 그들을 퇴출시켰다 위험 지대의 그러나 실제로 다른 많은 홍수가 있습니다

일어나지 않습니다 그 이유는 예를 들어 언제든지 몬순 계절이고, 강이 일어나기 시작하고 있습니다

그리고 아주 자주, 우리는 어딘가에서 홍수가 될 것입니다 그러나 우리는 정확히 어디 있는지 모르겠습니다 그리고 알고있는 것의 차이 단지 대개 정확히 알지 못한다 세상의 모든 변화를 가져옵니다 그래서 여기서 볼 수있는 것은 상황입니다

정확도가 좋지 않은 곳 아마 홍수가 거기에있을 것입니다 그러나 그것이 어디에서 일어날 지 정확히 알지 못한다면, 우리가 배운 것처럼 사람들은 행동을 취하지 않을 것입니다 그리고 정부는 행동을 취할 수 없다 커버 할 영역이 너무 많기 때문입니다

그래서 실용적이지 않습니다 문제는 더 높은 정확도를 얻을 수 있는가하는 것입니다 예측? 그리고 제가 논의 할 것처럼 – 실제로 이것은 가능할 수 있습니다 하지만 2 년 전, 네가 나 한테 물었다면 이런 종류의 홍수 예보를 제공 할 수 있다면, 나는 모르겠다 이 계산에 많은 영향이 있기 때문에 홍수 예측

그래서 약간의 탐험 후, 우리는 실제로, 우리는 그것에 대해 뭔가를 할 수 있다고 생각합니다 그리고 우리는 홍수 예측에 대해 몇 가지 진전을 보았습니다 그래서 우리가 그것을 다루는 방식은, 첫째, 매우 정확한 데이터 상승 장소의 지형 모델 우리가 예측하려고하는 것 그리고 이것만으로도 매우 흥미롭고 중요한 것입니다 항공 사진 촬영에 기반한 전산 문제 지형을 재구성하기 위해 기계 학습을 사용하여, 그런 다음 기계 학습을 사용하여 재조정하십시오 과거 데이터를 기반으로 진행되는 작업 우리가 그렇게하면, 수천을 돌릴 수 있습니다

때로는, 수십만 – 시뮬레이션들, 물리적 모델, 유압 모델, 여기서 우리는 물이 어디로 갈 것인지를 예상하려고 노력합니다 그러기 위해서는 우리가 가질 필요가 있습니다 물의 일부 독서 때문에 우리는 우리의 계산을 기반으로 할 수 있습니다 우리는 인도 정부와 협력 관계를 맺고 있습니다 이 데이터를 정확하게 수집합니다

그리고 당연히, 모든 것을 한 장소에서해야 할 필요가 있습니다 토양이 다를 수 있기 때문입니다 우리는 그것을 과거의 경험에 비유 할 필요가 있습니다 그래서 그렇게하기 위해 많은 일이 일어나고 있습니다 이 노력에 들어가기에는 분명하지 않았습니다

이것이 가능한지 아닌지 그것이 사실임이 밝혀졌습니다 실제로 작년에 우리는 Patna에서 조종사를 발표했습니다 이 푸른 색 영역은 여기에서 볼 수 있습니다 우리는 몇 시간 동안 90 % 예측의 정확성을 보았습니다

홍수 전에, 그것은 매우 고무적이었다 그래서 우리는 그것을 두 배로 늘 렸습니다 그리고 우리는 이미 9 월에 활동을 다시 시작했습니다 우리가 실제로 사람들의 전화로 보낼 수있는 곳, 90 % 정확도로 홍수가 발생할 것입니다 그래서 그것을 바탕으로 우리는 두 배로 늘었습니다

그리고 지금, 우리는 확대되고 있습니다 그리고 우리는 우리의 노력이 규모의 순서를 커버하기를 기대합니다 인도의 많은 강으로 들어가서 도와주세요 더 많은 수백만의 사람들 그리고 나서, 정보를 보급하기 위해 노력하며, 사람들이 알림을받을 수 있습니다 그들의 전화로, 그들을 운전할 것입니다

무슨 일이 벌어지고 있는지에 대한 경고로 그리고지도를 사용하여 더 깊이 들어가고 탐색 할 수도 있습니다 그들 자신 그래서 이것은 매우 고무적입니다 우리가하지 못하는 무언가에 대한 탐구 가능성이 가능한 것으로 밝혀졌습니다 우리는 협업에 매우 흥분하고 있습니다

정부와도 그러나 나는 또한 어떻게 다른 사례를 지적하고 싶다 인공 지능은 모든 사람이 사용할 수 있습니다 그리고 이것은 또 다른 고무적인 예입니다 이들은 고등학생 2 명, Sanjana와 Aditya, 누가 기계 학습 모델을 실제로 가져 갔는가? TensorFlow에서

그리고 그들은 작은 장치를 그들이 자기들끼리 몇 군데 그리고 그들은 숲의 여러 지역에 그들을 넣었습니다 캘리포니아에서 배우기 그리고 그들은 모델을 훈련시켜 죽은 나무 때문에 화재의 위험이있을 때 및 기타 매개 변수 그리고 위험에 대해 경고 할 수있게 됨으로써, 실제로 Cal Fire에 알림을 보낼 수 있습니다

그래서 그들은이 분야를 점검하기 위해 우선 순위를 매길 수 있습니다 바라건대, 약간의 화재를 예방하십시오 그리고 당신은 두 명의 고등학생을 가질 수 있다는 사실, 선반, 도서관에서 꺼내서 사용하면됩니다 중요한 문제는 훌륭한 기회라고 생각합니다 우리가 오늘 가지고있는

그리고 그것은 점점 커지고 있습니다 그래서 우리가이 두 가지 예를 생각해 보면, Google AI를 시작한 이유에 대한 좋은 예입니다 사회 복지 프로그램을 위해 우리의 연구에 처음으로 두 배나 집중하는 방법으로 이러한 사회 문제를 해결하기위한 공학에서 다른 한편으로는 우리가 생태계를 구축하는 방법 생태계를 지원하고, 우리가 모든 문제를 분명히 해결할 수는 없습니다 그리고 실제로 많은 경우에 우리는 해결할 수있는 문제조차 인식하지 못합니다 모든 사람들이 실제로 대면 할 수있는 기회 안으로 들어가서 문제를 확인하고 가져온다

그들 자신의 전문 지식은 좋은 기회라고 생각합니다 우리가 가지고있는 그리고 프로그램과 함께 우리는 Impact Challenge를 발표했습니다 우리는 모두가 와서 보조금을 제출하도록 요청했습니다 보조금 및 지원을 신청하십시오

그리고 우리는 방금 20 명의 수상자를 발표했습니다 세계 각국에서 오는 또한 많은 분야를 다루고 있습니다 농업 및 응급 서비스 그리고 그들 중 일부는 사회 문제에 관한 것입니다 그리고 그들 중 일부는 자살 예방에 관한 것입니다

그래서 우리는 많은 다양성을 봅니다 그러나 또한 – 우리가보기에 좋았습니다 119 개국에서 2,600 개 이상의 신청서를 받았습니다 그리고 그들 중 40 %는 – 기계 학습에 대한 배경 지식이 없습니다 그래서 많은 이들이, 아마, 멘토와 노출을 얻는다

실제로 가속화하는 데 실제로 도움이 될 것입니다 지역 개발의 일부 기계 학습이 실제로 도움이 될 수 있습니다 그리고 실제로, 화폐 기금 이외에, 우리는 프로그램에 의해 지원을 시작할 것입니다 우리는 런치 패드를 불렀습니다 신생 기업에 대한 멘토링에 대해서

따라서 커뮤니티와 함께 ​​일한다는 개념은 새로운 것이 아닙니다 실제로 런치 패드 프로그램이 있습니다 몇 년 동안 지금 운영되고 있습니다 그리고 우리는 이제 Launchpad Accelerator에 초점을 맞추고 있습니다 기계 학습 및 인공 지능에 대한 조언 제공 전세계 신생 기업에게 우리는 200 명이 넘는 신생 회사가이 프로그램을 진행하게했습니다

그리고 일반적으로 멘토링을 통해 시작하는 수천 명의 신생 기업 런치 패드 그리고 Launchpad는 글로벌 프로그램입니다 사실 그것은 이스라엘에있는 우리 사무실에서 시작되었습니다 실험적으로 그 이후로 이스라엘, 아프리카, 많은 다른 나라들에서

그런데 아프리카에 관해 이야기하고 있습니다 재능이 어디에나있는 것을 보는 것이 좋습니다 그리고 그것을 격려하는 방법 그래서 저는 작년에 이곳을 방문하여 영감을 받았습니다 우리가 아프리카 마스터라는 프로그램을 시작했을 때 기계 지능을 위해 – 누가 학생들과 얘기하고 있는지 차세대 지도자들을 대표합니다

그리고 이것은 다시 보강의 일종입니다 그리고 내가 세상의 도처에 갈 때마다, 당신은 정말로 재능, 기업가 정신, 기회는 어디 에나 있습니다 정말 흥분됩니다 우리가 협업에 대해 생각할 때, 커뮤니티에서는 대기업과 신생 기업 만이 아닙니다 NGO 등이 있습니다

때로는 기회가 있습니다 더 광범위한 공동 작업을 수행 할 수 있습니다 그래서 나는이 협력을 강조 할 것이다 우리가 세계 은행과 맺고있는 유엔과 추가 기술 회사는 기근 문제를 해결하려고 노력합니다 그래서 오늘날까지도, 기아는 전 세계적으로 큰 문제입니다

수백만 명의 사람들에게 영향을 줄 수 있습니다 가장 중요한 단일 항목 중 하나 이 사람들이 기근을 충분히 일찍 식별 할 수 있도록 그것이 일어난 후 X 개월을 기다리지 말고 행동을 취하십시오 그래서 우리는 우리가 협력하는 곳이 있습니다 기계 학습 모델로 개발하는 것을 돕기 위해 노력하고있다 식량 안보 지표를 확인할 수있는 이를 통해 세계 은행 및 기타 조직 더 일찍 행동을 취하는 것 – 진정한 위기가되기 전에 자원을 돌릴 수 있습니다

그래서 공동 작업 기회 대규모로 세계적인 규모로 사회 복지를 위해 모두가 AI를 통합하여 나는 꽤 중요하다고 생각합니다 이제 그걸 가지고 실제로 기어를 바꾸고 이야기하고 싶습니다 약– 오, 마지막으로 한 가지 주목할 점은 홍수에도 불구하고, 우리는 많은 부분에 집중하고 있으며 상당한 규모의 팀이 있습니다 여기에서도 우리는 문제의 작은 부분에 대해 이야기하십시오 홍수가 아닌 많은 문제들이 있습니다

우리는 반드시 전문성이있는 것은 아닙니다 그래서 최근에 우리는 약 80 명의 연구자들을 모았습니다 정부를 위해 일하는 사람들 토론 할 다른 조직 우리가 어떻게 수 문학에 대한 전문 지식을 얻을 수 있었는지, 물리학 및 기계 학습에서이 대화를 나누십시오 우리가 어떻게 실제로 함께 할 수 있는지 함께, 이러한 문제를 해결하기 위해 그것에 대해 좀 더 진전을 가져라 그리고 그걸로 전환하고 싶습니다

따라서 AI가 사회 문제를 해결하는 방법에 관한 것이라면 정말로 사람들의 삶에 영향을줍니다 그 생명을 구하고, 사이트를 저장하고, 그들을 안전하게합니다 내가 찾는 다른 도메인이있다 AI는 우리 삶에서 점점 더 중요 해지고 있습니다 대화 형 인공 지능에 대해 조금 이야기하고 싶습니다

우리가 어떻게 대화를 나눌 수 있는지 그래서 [질 않는], 많은 사람들이 제기 한 질문으로 돌아갑니다 우리는 신비한 마법의 경험으로 자랐습니다 스타 트랙 우리는 자연스럽게 컴퓨터로 말할 수 있었지만, 우리가 사람과 함께하는 것처럼, 단지 질문하고, 답변을 얻으며, 조언을 얻으시겠습니까? 우리는 새로운 방법론을 배울 필요가 없습니다

인터페이스가 있습니다 그것이 우리가하는 일입니다 사실 Alan Turing에게 돌아갑니다 컴퓨터 과학의 창시자 그는 이미 질문하고있다

사람들은 할 수있다 똑같은 방법으로 컴퓨터와 대화한다 그들은 서로에게 유명하고 유명하게 이야기한다 튜링 테스트 (Turing Test)로 알려져 있습니다 자, 생각 해봐

이 대화를 나눌 수 있다면, 분명히, 그것은 더 많은 사람들에게 접근 가능하게합니다 필요한 것은 질문하기 만하면되기 때문입니다 끝내기 위해 무엇인가를 요구하는 것입니다 따라서 이것은 분명히 큰 문제입니다 그러나 우리는 최근에 몇 가지 진전을 보았습니다

그리고 그들 중 많은 사람들이 실제로, 우리는 많은 관심을 기울이지 않습니다 그래서 오늘날 우리 중 많은 사람들이 이미 그들은 정보를 찾고 싶어한다

그들은 단지 자신의 휴대폰에 물어볼 것입니다 많은 사람들이 조수 또는 전화와 이야기를 나눕니다 알람을 설정합니다 그리고 그냥 작동해야합니다 – 맞습니까? 수백 또는 수천 가지의 다른 방법이 있습니다 알람을 설정하고 싶습니다

그리고 당신은 그것을 단지 일하기를 기대합니다 물론 다른 많은 상황이 있습니다 대화식 기술을 사용하고 싶습니다 그리고 우리가 이러한 발전을 이루는 이유는 물론, 음성 인식을하는 것입니다 점점 더 좋아지고 있습니다

그리고 음성 합성 능력 – 텍스트를 가져 와서 사용자에게 다시 읽어들입니다 그리고 추가 성분이 있습니다 우리가 진행 한 대화의 그래서 예를 들면 – 스마트 답장 반면에 우리에게는 질문이 있습니다 우리는 대답이 무엇인지 추측 할 수 있습니다

단지 경험을 기반으로합니다 실제로는 때로는 놀라운 일입니다 어떤 사람들은 사실에 불쾌감을 느낍니다 그것들은 조금 예측 가능합니다 Smart Compose가 또 다른 예입니다

실제로,이 기술은, 어느 시점에서, 나는 믿습니다 몇몇 사람들은 일부 만우절의 농담을 농담합니다 그리고 오늘, 그들은 단지 일하고 있습니다 그리고 그것이 할 때 꽤 마법입니다 이들은 두 가지 성분입니다

그러나 나는 또한 아주 흥분한다, 또한, 우리가 실제로 텍스트를 말할 수있는 기술 – 매우 자연스러워 진 텍스트 음성 합성 예를 들어 페이지를들을 수 있습니까? 사실, 우리는 작년에 시작했습니다 Google 애플리케이션 버전이 있습니다 인도와 브라질 및 기타 지역에서 작동하는 때로는 로우 엔드 폰 또는 인터넷을 사용하는 경우가 있습니다 연결이 제한됩니다

Google Go라고합니다 그리고 우리는 언제든지 읽을 수있는 능력으로 시작했습니다 브라우저 또는 웹 페이지를 참조하십시오 그냥 들어야합니다 [오디오 재생] – 새로운 활주로에서 최대 15 %의 슬롯 국내 연결 개선에 전념 할 것이며, 정부는 경쟁이 치열 해지기를 바랐다

기존 노선을 이용하면 승객에게 더 많은 선택권을 줄 수 있습니다 [끝내기] 그래서 이것은 당신이 할 수있는 예입니다 Google Go 애플리케이션의 페이지를 들어보세요 그리고 여기의 아름다움 – 이것은 또한 단어를 강조 표시합니다 분명히 그것은 편의를위한 것입니다

그러나 많은 사람들에게 그것은 밝혀졌습니다 문해력 때문에 아주 중요합니다 그들이 텍스트를 읽는 것이 어렵다면 문해력 문제가 있거나 그들에게 외국어 그리고 우리는 방금 같은 기술을 사용하여 발표했습니다 '텍스트를 보았습니까?'와 같은 관련 문제를 해결할 수 있습니다

너는 이동 중이다 너 거리에있어 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 싶습니다 오늘, 당신이 필요로하는 모든 것, 다시, 가자 당신의 카메라를 지적하는 것입니다

그리고 무엇이 듣는 지 – [비디오 재생] – 카드 소지자를위한 정보 – 독점적 인 독점적 인 마그네틱 스트라이프를 사용하는 모든 고객 카드를 알려야합니다 [끝내기] 그리고 기술에 대한 아름다움은, 지금, 우리는 그들을 묶어서 연결시킬 수 있습니다 각종 모양 및 각종 모양에서 예를 들어 번역이란 이전에는 공상 과학 소설이었습니다 그러나 오늘 우리는 그것이 작동하기를 기대합니다

당신은 웹 페이지를 엽니 다 그것은 다른 언어로되어 있습니다 당신은 번역을 누르십시오 그리고 당신은 그것을 봅니다 그리고 꽤 좋습니다

여전히 개선의 여지가 있습니다 그러나 당신은 그것의 감각을 얻습니다 그래서 우리가 그들을 데려 오면 어떡하지? [비디오 재생] – [스페인어 말하기] [끝내기] 갑자기 그들을 합쳐서 우리는 장벽을 줄였습니다 갑자기 그 기호를 읽을 수없는 사람, 웬일인지, 거기에서 계속되고있는 것을들을 수 없다 이제 영감을주는 또 다른 프로젝트는 Dimitri와 Chen이 개발했습니다

그래서 디미트리는 귀머거리입니다 그는 음성 인식 기술을 습득했습니다 Live Transcribe (라이브 트랜스 크라이브)에서 작동하도록 만드는 것입니다 대화를들을 수 있습니다 귀하의 휴대 전화에서 그것을보고

그리고 이것은 지금 당분간 계속되고 있습니다 그러나 이러한 기술에 대해 생각할 때 음성 인식의 텍스트 음성 변환 – 우리가 할 수있는 것이 더 있습니다 오늘 듣지 못한다면 버튼을 클릭하면됩니다 우리가 방금 발표 한 라이브 자막을 가져와 그리고들을 수없는 사람들에 대해서 생각해보십시오

이제 휴대 전화가 말하는 모든 것 그 (것)들을 위해 유효하게된다 [비디오 재생] – 블루 베리 좋아하니? – 네 – 블루 베리? 맛있는 좀 더 음

[알아들을 수 없는] [끝내기] 그래서 당신은 본질적으로 그것을 적용 할 수 있습니다 당신의 전화가 당신에게 들릴 것입니다 그리고 당신이 그것에 대해 생각한다면, 어떤 사람들에게는, 그것은 실제로 차이를 만들고있다 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 것 사이 많은 사람들에게, 또는 우리 모두를 위해, 그것은 정말로 당신이 상황에 처했을 때 소리를 듣고 싶지 않거나 단지 그것을 읽고 싶을뿐입니다

자, 내가 그것에 대해 생각하고있는 방식 이것이 정말로 다시 상상하고있는 것입니다 음소거 버튼은 무엇입니까? 음소거가 아니라, 나는 무엇이 말하고 있는지 알고 싶지 않습니다 그것은 대략이다, 나는 어떤 소음도 만들어지기를 원하지 않는다 따라서 실제로는 단지 양상을 교차시킬 수 있습니다

청각을 오디오 양식에서 옮길 수 있습니다 화면의 양상에 장벽을 제거하고 사실을 생각하면 오늘 기술로, 우리는 양식 간의 유창한 대화 방식으로 대화하기 또는 오디오에서 텍스트에 이르기까지 두 가지 방식으로 사용할 수 있습니다 텍스트에서 오디오까지 기회는 충분합니다 더 많은 예제가 있습니다

맞습니까? 이제 디미트리로 돌아가 그는 다른 사람들이 말하는 것을들을 수 있습니다 우리는 예쁜 음성 인식 기능을 가지고 있기 때문에 공통 악센트로 말하는 사람들을 위해 공통 발음 하지만 그가 말할 때 – 그는 강한 억양 때문에 그는 더 어린 나이에 청각 장애자가되었습니다 우리의 음성 인식 장치는 실제로 그를 잘 이해합니다

그리고 당신은 전에 그것을 보았습니다 [비디오 재생] [끝내기] 그래서 전제는 휴대 전화로 이야기하고 물건을 완성하십시오

그를 위해 일하지 않습니다 그리고 이것은 우리의 공약에 맞지 않습니다 Google을 모든 사람이 사용할 수있게 만들고 모든 사람들을위한 기술 작업 그래서 우리는이 프로젝트, Euphonia에 착수했습니다 실제로는 스스로에게 묻기 시작했습니다

우리는 언어가 악화 된 ALS 환자를 도울 수 있습니까? 이해할 수 있을까요? 그리고 우리는 실제로 훈련 할 수있는 기술을 구축했습니다 음성 인식을위한 모델의 맞춤식 교육을받습니다 Dimitri는 실제로이 모델을 사용했습니다 그는 엔지니어들과 일했습니다 그리고 그는 훈련하는데 많은 시간을 할애했습니다

수천 문장에 그리고 그 결과는 실제로 우리가 기대했던 것과 완전히 다릅니다 그가받는 오류율은 실제로 우리가 정기적으로 연설을하는 것과 동등하다 인식 물론 이것은 여전히 ​​연구 단계에 있습니다

그리고 우리는 의존하지 않는 방법을 찾아야합니다 그 수천 건의 훈련에 그러나 여기에 우리가 오늘 얻은 것의 예가 있습니다 [비디오 재생] [끝내기] 물론 이것은 꽤 변형 적입니다 그리고 다시, 우리는 매우 긍정적 인 피드백을 얻고 있습니다 우리가 일하고있는 ALS 환자들에게서 그들 자신이 어떤 방식 으로든 표현할 수있는 능력 이제는 이해할 수 있습니다

그래서이 기술에 정말 흥분합니다 그리고 다시 접근성과 함께 – 흥미롭게도 충분히, 꽤 자주, 어려운 케이스를 위해 개발할 때, 당신이 더 많은 경우에 진전을 이룰 수 있다는 것이 밝혀졌습니다 너는 그렇게 생각해 예를 들어 팀은 연구 논문을 썼습니다 이는 동일한 기술이 극단적 인 경우에 사용할 수 있습니다

알려진 데이터에 비해 엄청난 개선이있다 악센트로 설정합니다 그리고 이것이 작동하는 방식은 본질적으로 다음과 같습니다 – 모델 구축, 데이터 교육 시각 스펙트로 그램에 기초하여, 그들을 훈련 시켜라 그리고 우리는 그것을 실제로 만들기 위해 많은 것들이 필요합니다 개인화 된 방식으로 그렇다면이 두 종류의 지문이 있습니다

여기에있는 다양한 스펙트로 그램의 그래서 이것들은 모두 좋다 그리고 우리가 우리의 전화와 조수들과 이야기 할 때, 이것이 우리가 일반적으로 직면하고있는 문제입니다 하지만 실제로 조금 뒤로 가고 싶습니다 더 오래된 기술로 전화기 그리고 여러분 중 일부는 감사합니다

아마도이 장치에 익숙하지 않은 것입니다 그래서 이것은 전화기였습니다 과거의 어떤 시점에서 그래서 많은 활동이 있었지만 우리 조수들, 우리 전화기들, 아직도 많은 사람들이 전화를 받아 대화를해야합니다 그리고 예를 들어, 오늘 우리가하는 일을 많이 기대해라

그냥 온라인 예약, 등등, 미국에있는 예약 업체에 의존하는 비즈니스의 60 % 온라인 예약 설정이 없습니다 그리고 만약 당신이 정말로 그들과 이야기하고 싶다면 또는 그 (것)들을 가진 무언가를하기 위하여, 당신은 전화를 주워야한다 전화기를 가져가 그래서 우리는 그것을 돌볼 필요가 있습니다 그런 다음 전화를 받으면 때로는 짜증이납니다

그리고 어떤 경우에는 상황 때문에 불가능합니다 또는 다른 이유로 접근하기 쉽기 때문입니다 그래서 우리는 작년에 Duplex를 발표했습니다 사람이 자신을 대신하여 전화를 걸 수있게하는 조수가 전화 예약을하다 그리고 그것을 아주 자연스러운 방식으로 수행하는 것입니다 그리고 실제로, 오늘, 이것은 이미 있습니다

미국의 44 개 주에서 일하고 있습니다 그리고 우리는 사용자 및 기업으로부터 큰 피드백을 받았습니다 Duplex가이 일을 가능하게 한 이유는 무엇입니까? 실제로 많은 기술의 조합입니다 그리고 그들은 분석과 관련이 있습니다 오디오 소스 및 음성 인식 텍스트 음성 변환과 물론, 그것을 위해 구축 된 깊은 학습 네트워크를 사용하여, 우리는 또한 이해해야하기 때문에 대화의 의도

우리가 집중했기 때문에 모든 것이 가능합니다 아주 특정 영역에 그래서 우리는 실제로 그 모델을 만들 수 있습니다 충분히 높은 품질로 작동하는 방식으로 그렇게하기 위해서는 주위의 많은 기계류와 함께, 실시간 감독 훈련 등을 접할 수 있습니다

그리고 물론, 우리는 또한 그것에 덧붙였다 우리의 포부가 아주 자연스러운 대화를하는 것이었기 때문에, 우리는 그러한 특정 연설 불투명도를 추가했습니다 커뮤니케이션의 일부입니다 그것들은 대화의 일부입니다 그들은 실제로 우리가 의사 소통하는 방법의 일부입니다

우리가 말하는 방식의 일부입니다 아니요, 정중 한 태도로 부드러운 방식으로 그것은 우리가 상대방을 기다리는 동안 인정하는 방법입니다 실제로 우리에게 말하기 실제로 언어학 분야가 있습니다 Pragmatics라고 불리는이 연설의 일부를 들여다 봅니다

불규칙 그리고 이것들은 모두 함께 넣어서 우리는 자연스러운 대화를 나누기 위해 이 목표를 달성 할 수 있습니다 그래서 다른 많은 자연적인 방법들이 있습니다 자연스러운 대화가 우리를 도울 수 있습니다 그리고 저는 모든 사람들이 생각하도록 격려합니다

수행 할 수있는 것에 대한 상상력을 발휘할 수 있습니다 사실, 얼마 전, 나는 대화식 인공 지능에 관한 제 아내와의 대화 그래서 그녀는 실제로 저에게 기회라고 지적했습니다 그녀는 실제로 나에게 도전했다 – 음, 대화식 인공 지능을 할 수 있다면 왜 안되지? 나를 위해이 문제를 해결할 수 있을까요? 그리고 나서 그녀는 전화가 걸려 올 때마다 알 수없는 번호가있어, 그녀는 딜레마가 있습니다 어쩌면 그것은 아픈 아이이거나 병든 부모입니다

하지만 그녀가 전화를 받으면 그때 그것은 시도하는 누군가가 될 가능성이있다 그녀를 크루즈 나 새로운 보험에 들게하는 것 꽤 성가시다 그리고 나는 우리 모두가 그것을 경험했다고 확신합니다 그렇다면 대화식 인공 지능을 사용하여 도움을받을 수 있습니까? 우리가 실제로 우리에게 부담을주기 위해 그것을 사용할 수 있을까요? 우리의 시간, 우리의 관심, 등등? 그래서 정말로 – 빨리 감기를 발표했습니다

불과 몇 달 전에 Call Screen이라는 기능이 추가되었습니다 그리고 Call Screen은 대화 형 인공 지능을 사용하고 있습니다 당신을 대신하여 정말로 전화를받는 기본적인 방법으로, 원한다면, 알려지지 않은 숫자로, 누가 전화하는지 알아낼 수 있도록 상대방에게 물어 봄으로써 결과를 당신에게 옮겨서 실시간으로 그러면 실제로 물어볼 수 있습니다 몇 가지 추가 질문을하고 결국 전화를받습니다 거부하거나 스팸을 신고하십시오

그리고 실제로, 이것은 조합에 의해 촉진됩니다 이러한 모든 기술 중 – 음성 인식, 의 텍스트 – 음성 합성 모든 것이 장치에서 실행됩니다 따라서 오프라인 일 수 있습니다 그것은 완전히 사적입니다

그리고 장치에서 실행할 수 있다는 사실 실제로 우리가 본 중요한 진보 중 하나입니다 그리고 그것에 대해서도 들었습니다 우리가 실제로 일을 할 수 있다는 사실은 즉각적입니다 고립되어있어, 너의 것이지, 실제로는 그렇지 않다 장치를 그대로 두십시오

이렇게 분명히, 이것은 매우 인기있는 기능입니다, 모두가 관련 될 수 있기 때문입니다 사람들로부터 소식을 듣는 것은 실제로 재미있었습니다 그들이 결코 행복하지 않을뿐만 아니라 텔레 마케팅을 다시해야 할 필요가있다 그러나 당신은 또한 몇몇 사람들로부터, 그것 때문에, 그들은 실제로 전화를 받았다 무시해도 대단히 중요합니다

그러므로 시간에 대한 통제권을 얻는 데 도움이되는 방법으로 생각하십시오 우리주의 그리고 물론 이것은 먼 길을 갈 수 있습니다 이것이 갈 수있는 한 방향은 실제로, 다시 한 번 내 팀의 엔지니어가 왔습니다 언젠가 내게 와서 말하기를, 이봐, 내 마음은 정말로 접근하기 쉽습니다

그리고 Call Screen을 가져와 확장하고 싶습니다 청각 장애인이 전화를 걸 수 있도록 대화, 추가 기술을 추가하여 그리고 여기에, 그렇게하기 위해서는 동기가 필요합니다 실시간으로 입력 할 수 있어야합니다 그런 다음 모든 기능을 사용할 수 있습니다

우리가 이전에 언급 한 – Smart Compose, Smart Reply 그리고 실제로 이것은 아직 연구 단계에 있습니다 그러나 이것은 하나의 예입니다 [비디오 재생] [전화 CHIMING] 안녕하세요, 니콜의 보조 채팅입니다 그녀는 당신이 말하는 것을 볼 것입니다

그리고 그녀의 대답은 당신에게 다시 읽혀질 것입니다 – 지금 시작하십시오 안녕, 니콜, 제이미 야 잘 지냈어요? – 안녕, 제이미 난 괜찮아 그리고 너? – 좋아요, 내일 오후 1시에 헤어 스타일로 계속 일하고 있습니까? – 미안

3시에 할 수 있니? – 어 – 네 오후 3시에 할 수 있습니다 우리는 따라 잡아야 할 것이 많습니다 나는 네 여행에 관한 모든 것을 듣고 싶다

– 완벽한 – 엄지 손가락 좋아 내일 보자 안녕 [끝내기] 함께 오는 모든 것을 생각해보십시오

이것을 촉진하기 위해서 – 음성 인식, 텍스트 음성 변환, 타이핑하는 방법을 추측하고 도와줍니다 그러나 그 파급 효과에 대해 생각해보십시오 그것은 본질적으로 사람을 의미합니다 한 손으로는 일반 전화 대화를 할 수 있습니다 다른 사람은 말하거나 듣지 않아도됩니다

아마도, 그들은 말하거나 듣지 못하기 때문에 아마도, 그들에게는 편리하지 않을 수도 있습니다 아마도 그것은 새로운 세대입니다 전화로 이야기하고 싶어 그들은 단지 채팅하는 데 익숙합니다

이것은 교차 모범입니다 아마, 당신은 회의 중이거나 비행기에있을 것입니다 다른 방법으로 전화를 걸고 싶습니다 그리고 우리가 미래에 통합한다면, 말하기 – 번역 – 기회 실제로 누군가와 대화하고 싶다 다른 언어로, 완벽하게 매끄럽게, 완전히 주위에, 실제로, 우리는주의를 기울이지 않는다

단지 장벽을 줄입니다 단지 사람들이 더 나은 방법으로 의사 소통 할 수있게 해줍니다 그래서 이것들은 꽤 흥미 진진한 기회라고 생각합니다 나는 이것이 우리가있는 곳의 예라고 생각한다 때때로 한 사람의 문제를 해결하는 것 또는 우리가 그것에 대해 흥분하기 때문에

그리고 나서 더 큰 문제를 해결하는 것으로 나타났습니다 그러나이 많은 예들에서 – 그들로부터 반영하기 – 그들 중 많은 사람들이 실제로 상황이었다 우리가 반드시 예상 한 것은 아닙니다 그들은 단일 열정이나 탐험에서 나왔습니다 또는 홍수 예측의 경우, 우리는 해결할 수 있다는 것을 몰랐습니다

실제로 Call Screen 및 Live Relay를 시작하더라도, 우리가 실제로 할 수있는 것이 분명하지 않았다 올바른 수준에 도달하기 위해 기술을 모두 활용하십시오 우리가 시작하기 전까지는 우리가 그렇게한다는 것을 모릅니다 그리고 저는 사실, 스페인의 최근 휴가 때 아침에 뛰고, 어떤 시점에서, 자연스럽게 우회로를 결정하다 그렇지 않으면 내가 아는이 놀라운 만과 풍경을 발견했다 그리워 할 것입니다

그래서 저는 연구와 기술이 이러한 성질을 가지고 있다고 생각합니다 꽤 자주, 우리는이 탐험을 가질 필요가 있습니다 우리는 시도 할 필요가있다 그리고 그것은 그것들에서 일어나고있는 마법의 일부입니다 자, 우리가 대화 AI와 함께있는 곳을 생각해보십시오

나는 우리가 매우 흥미 진진한시기에 있다고 생각한다 모든 기술과 모든 것을 생각해보십시오 우리가 이러한 모든 기술을 갖추면 일어날 수있는 일입니다 훨씬 더 정확하게 우리가하지 못하는 방식으로 그들에게주의를 기울이십시오 감소 될 수있는 장벽에 대해 생각해보십시오

모든 사람이 질문을 할 수 있다는 사실, 주변 방식으로 끊김없이 작업 할 수 있습니다 마법은 기술이 작동 할 때, 그것은 완전히 주변 환경이됩니다 그것이 주변 지능이라고 생각하고 싶습니다 그리고 또 다른 반성은, 우리가 다시 생각해 보면, 오늘 우리는이 모든 기술을 보유하고 있습니다 몇 년 전이 모든 제품 그냥 열망했다

우리가 실제로 그것을 풀 수 있는지는 알지 못했습니다 우리는 실제로 오늘 우리가 그것을 알지 못했습니다 이 대화를 할 수 있었고 이 물건들이 우리를 위해 일하고 있습니다 흥미롭게도, 당신이 미래에 대해 생각한다면, 그것은 무엇을 수반 할 것인가? 따라서 예측하기가 어렵습니다 그러나 나는 생각하지 않는다고해도 나는 그것을 기대할 수 있다고 생각한다

우리는 언제든지 곧 볼 것입니다 "Beam me up, Scotty" 기술의 종류, 다른 많은 기술의 경우, 당신을 꿈꿀 수 있습니다 고맙습니다 [음악 재생]

Designing Human-Centered AI Products (Google I/O'19)

[음악 재생] KRISTIE FISHER : 안녕하세요 이 세션에 참석해 주셔서 대단히 감사합니다

인간 중심 AI 제품 설계에 관한 제 이름은 크리스티 피셔입니다 Google 광고 UX 연구원 그리고 저는 AI 연구팀의 사람들에게도 기고합니다 JESS HOLBROOK : 고마워 그리고 저는 케스 홀 브룩입니다 저는 People + AI Research 팀의 리더 중 하나입니다

여기 Google에서 우리는 보통 PAIR이라는 두문자어를 사용합니다 그래서 나는 지금부터 우리에게 전화 할 것입니다 그리고 PAIR 팀은 인간과 AI의 상호 작용을 관찰합니다 여러 도메인에서 우리가 최근에 알아 차 렸던 뭔가가 있습니다

당신도 가지고있는 것 같아요 AI는 지금 도처에 있습니다 인공 지능은 어디 에나 있습니다 우리가 매일 사용하는 제품에 있습니다 혁신에 대한 최전선에 서 있습니다

우리가 생각할 수있는 거의 모든 산업 분야에서 그리고 분명히, 우리는 AI 개발에 더 많은 관심을 보이고 있습니다 이전보다 우리와 같은 개발자들로부터 그러나 그 이상으로, I / O에 있다면, 우리는 당신이 몇 가지를 성취하고자한다고 생각합니다 당신은 아마 AI에 관심이 있습니다 물론 우리 세션에 있다면

그러나 우리는 당신이 뭔가하고 싶다고 추측하고 있습니다 크고 중요합니다 그리고 우리는 당신이 실제로 모든 단계에서 사용자를 우선적으로 생각하고 싶습니다 동시에 모든 개발자 자신의 시간과 자원을 관리하여 확실하게 확인하려고합니다 사람들이 사랑하게 될 무언가를 만들고 있다는 것, 훌륭한 작품이며 주변에서 비즈니스를 구축 할 수 있습니다

오늘은 자원에 대해 이야기하겠습니다 우리는 당신이 그 두 가지를 모두 할 수 있도록 오늘 시작했습니다 People + AI Guidebook이라고합니다 오늘 생방송입니다 갈 준비가되어 있습니다

지난 1 년 동안 가이드 북은 귀하가 시간과 에너지 및 자원을 보장하기 위해 사용할 수 있습니다 개발에 투입하면 – AI 개발 – 큰 영향을 미칠 수 있습니다 사용자는 처음부터 전체 시간을 입력하십시오 100 명 이상의 Google 직원이 기여한 결과입니다

실제로 모든 것의 종합이다 우리가 연습하는 법을 배웠습니다 지난 몇 년간 AI에 대한 인간 중심의 접근 방식 가이드 북은 이미 자원 생태계에 자리 잡고 있습니다 알다시피, 우리는 첫 번째 지침이 아닙니다

Google이 귀하에게 제공 한 AI 주변 가이드 북에 대해 생각하는 가장 좋은 방법은 우리 편이면, 우리는 인공 지능의 원칙을 가지고 있습니다 이들은 우리의 북극성입니다 이것들은 우리가 가진 모든 주요 결정을 인도하는 것입니다 다른면에는 기본 프레임 워크와 도구가 있습니다

너는 이미 알고있다 TensorFlow ML Kit,이 모든 것들 가이드 북은 실제로 두 사람 사이의 연결입니다 실제로 AI 원리를 많이 사용하는 방법입니다 다음과 같은 경우에 귀하의 업무에 접근하는 다른 방법으로 연습하십시오

거기에있는 도구를 사용하십시오 다른 기술 가이드 대 작업 방법입니다 또는 그와 같은 디자인 스펙이나 뭐 가이드 북에는 6 개의 챕터가 있습니다 정말 개발 프로세스의 전체를 커버 사용자의 요구와 성공을 식별하고 정의하는 것부터 AI 모델의 올바른 종류를 구축하기위한 데이터를 수집하고, 사용자가 일단 개발되면 사용자에게 AI를 설명하는 방법, 모두 인공 지능의 피할 수없는 실패로가는 길, 그것을 우아한 방법으로하는 방법 사람들이 제품을 버리지 않는 곳 여전히 그것을 계속 사용하고 싶습니다

우리가 자랑스러워하는 것들 중 하나는 가이드 북 컨텐츠는 매우 전술적이며 손을 뻗고 있습니다 너는 돌아갈 수 있어야한다 나는 당신이 아침에 그것을 읽을 수 있어야한다고 생각한다 오후에 책상으로 돌아 가라 그것을 행동으로 옮기십시오

워크 시트와 사물들로 가득 차있다 자신과 팀과 함께 인쇄하여 사용할 수 있습니다 게다가 우리보다 가이드 북에 더 많은 것이 있습니다 하나의 강연이나 여러 강연에서 다룰 수 있습니다

그래서 오늘, 우리는 정말로 가고 있습니다 3 장과 각 장의 통찰력에 초점을 맞추기 우리는 가장 중요한 것들 중 일부라고 생각합니다 당신이 발전하는 연습을 원한다면 생각해 보라 AI는 인간 중심적 방식으로 먼저 사용자 요구 사항을 파악하고 AI가 추가하는지 확인하는 방법에 대해 귀하의 제품에 대한 고유 한 가치 당신이들을 수도 있겠지만, 당신은하지 않습니다

당신이 만들고있는 모든 것에 AI를 추가해야합니다 두 번째로 데이터 수집 및 평가 장에서, 우리는 사용자 요구를 번역하는 방법에 대해 이야기 할 것입니다 데이터 요구 사항을 파악하고 해당 데이터를 찾고, 적합한 모델을 교육합니다 그리고 explainability 및 신뢰 장에서, 우리는 AI를 설명 할 수있는 방법에 대해 이야기 할 것입니다 AI가 사용자에게하는 일은 그들이 사용하는 동안 그들이 이해하고 통제 할 것이라고 귀하의 제품

그래서 시작하는 방법에 대해 이야기 할 것입니다 AI가 귀하의 제품에 고유 한 가치를 부여하는지 확인하십시오 그렇게하기 위해서는 몇 가지 큰 질문을 거쳐야합니다 너는 스스로에게 물어야한다 먼저, 사용자 필요와 연관 패턴이 있습니까? 그 필요성과 행동의? 다음은 최적화를위한 성공의 정의입니까? 이 점에서 우리는 AI에서 최적화 할 수있는 많은 메트릭

우리는 당신이 어떻게 행동하는지에 대해 이야기 할 것입니다 그것은 사람들 중심의 방식으로 이루어집니다 그 후, 우리는 당신이 어떻게 생각 하는지를 살펴볼 것입니다 당신이 확인한 필요의 범위를 감안할 때, 비 AI 솔루션이 작동 할 수 있습니다 내가 말했듯이, 우리는 매 AI마다 AI를 할 필요가 없습니다

마지막으로 AI가 필요한 경우 어떤 유형이 가장 좋습니까? 인공 지능은 다양한 스펙트럼에 따라 존재합니다 그들 중 하나는 거의 자동화에서 왔습니다 증강에 우리는 그 두 목적에 관해 이야기 할 것입니다 많은 것은 정신력을 이동시키고 있습니다

기술 중심의 사람 중심에서 사람 중심의 사람까지 우리가 이것에 대해 생각하는 방법 중 하나 지금 많은 사람들이 문제에 접근하여 말합니다 AI를 사용하여 비즈니스를 생각하는 모든 것을 비워 둘 수 있습니까? 문제는 그리고 그것은 어떻게 우리가 공백을 풀 수 있을지 또는 비어있는 경우, AI가이 문제를 독특한 방식으로 해결할 수 있습니까? 그것은 사람 중심의 버전을 너무 많이 움직이는 것입니다 AI의 그래서 지금까지 내가 말했던 모든 것들은 아직도있다 조금 추상적이었다

우리가 실제로 할 수있는 길 중 하나는 예를 통해 이것을 분명히 전달하십시오 그래서 우리를 시작하고 얻는 것만으로 모두 조금 느슨하게 여기 누가 I / O에 도착 했나요? 좋아, 꽤 많은 사람들 크리스티, 그래, 나도 그래 그리고 날아간 사람들 중 얼마나 많은 사람들이 같은 몇 가지 연구를 알아 냈어 당신이 여기 오기 전에 항공료를위한 좋은 가격은 무엇 이었습니까? 좋아요

그런 다음 마지막으로 Google Flights를 사용하는 사람이 있습니까? 좋아요 사업에 감사드립니다 고맙습니다 [웃음] 그래서 Google Flights 팀 – Google Flights 앱에 기능이 있습니다 비행 통찰력이라고

그래서 AI를 사용하는 기능입니다 언제 비행을 살 좋은 시간인지 알 수 있도록 도와줍니다 그리고이 팀은 실제로 통찰력을 사용했습니다 가이드 북 자체에서 가이드 북으로부터 지난 한 해 동안이 기능을 구축했습니다 그래서이 이야기를 통해 우리는 가이드 북의 지침을 소개한다

그런 다음 Google Flights 케이스를 사용하여 실제로 접지합니다 이미 다른 팀이 이것,이 내용을 사용했습니다 좋아, 우리가 가지고있는 네 가지 질문으로 돌아 가라 그래서 먼저, 스스로에게 물어볼 필요가 있습니다 명확한 필요와 관련 행동 패턴이 있습니까? 인간 중심 설계에 익숙하다면, 항상 시작됩니다

사용자의 필요 또는 인간의 필요 또는 사람의 필요로 시작합니다 기본적으로 보증하는 것부터 시작합니다 너는 뭔가를 찾을거야 길을 따라 흥미로운 그것은 당신이 처음에 발견 한 것과 정확히 일치하지 않을 수도 있습니다

그러나 당신은 거기에 도착할 것이다 공식적인 사용자 조사를 할 수있는 능력이 있다면, 우리는 물론 그것을 권장합니다 그 능력이 없거나 자원이없는 경우, 현재 사용자 중 일부와 대화하기 만하면됩니다 또는 잠재 사용자가 실제로 도움이 될 것입니다 당신은 그들의 필요를 이해합니다

그러면 연관 행동 패턴이 있습니다 정말 흥미로운 것들 중 하나 그것은 당신에게 세계의 상태에 대한 기준선을 제공합니다 그러나 그것은 또한 당신에게 흔적의 향기를주기 시작합니다 올바른 데이터를 찾고 싶습니다 나중에 AI 모델을 훈련하는 데 필요할 것입니다

비행 예에서 그들은 – 우리가 비행 예를 들어 보면 정말 분명히 필요합니다 그들은 사용자 연구에서 알았습니다 사람들이 원했던 고객과 이야기하기 최적의 가격으로 항공편을 예약 할시기를 알아야한다 화상을 입지 않습니다 그들은 또한 정말로 지식이 풍부했습니다

그들은 이미 행동 양식의 사람들을 알고있었습니다 당시 사용했다 그래서 사람들은 다시 같은 사이트로 돌아갈 것입니다 다른 시간에 사람들 때문에 언제 살 권리가 있는지 알아 내려고 했습니까? 화요일 밤 이니? 토요일 아침인가요? 보름달인가요? 나는 모른다 나는 이것을 이해할 수 없다

그래서 그들은 거기에 약간의 데이터를 가지고 있었고 그들은 약간의 필요를 가지고있었습니다 그들은 그들이 해결할 수 있음을 알고있었습니다 다음으로, 그들은 계속 나아 갔고 성공의 명확한 정의가 있습니까? 를 위해 최적화할까요? 따라서 조회수 및 참여도 같은 모든 측정 항목 클릭과 같은 것들 사람 중심의 성공 정의 생각보다 훨씬 어려워 우리는 이것에 관해 좋은 시간을 보냈습니다

이 안내서에 측정하기가 더 힘든 부분에 집중하고 싶습니다 더 중요한 것은 사용자를 늘리는 것입니다 안녕? 장기적인 성공과 장기적으로 성장하고 있습니까? 귀하의 제품에 대한 참여? 그리고 너는 그것들을 더 행복하게 만드는 것 같은가? 그들은 당신의 제품을 너무 즐기고 있습니까? 그들은 그것에 대해 누군가에게 말하려고합니다 그것은 훨씬 더 어렵습니다

너는 또한 – 죄송합니다 당신은 또한 확실히하고 조심하고 싶다 2 차 효과 그래서 몇 가지 부작용은 네가 통계에 너무 좋으면 뭐가 좋아? 당신을 위해 최적화? 또는 악의적 인 방식으로 완료되면 어떻게됩니까? 이것이 일어나는 방법 중 하나 클릭 미끼 기사와 같습니다 그들은 정말 좋은 교전을하는 것처럼, 그들은이 모든 숫자를 가지고 있습니다

그러나 그들은 실제로 많은 사람들을 실망시킵니다 전반적인 생태계에 대해서는 부정적입니다 그리고 우리는이 안내서에 많은 것을 알게됩니다 성공을 정의하는 또 다른 방법 좋은 오래된 혼란 행렬을 통해서이다 어떤 AI 모델을 고려할 때

나는 우리가 어떤 깊이에서도 이것을 가지지 않을 것이라고 생각하고있다 여기,하지만 이런 종류의 것들은 많이 밑에 있습니다 예측 AI 모델 중 당신은 참된 상태 인 참조를 가지고 있습니다 세상의 어떤 것이 카테고리에 있거나없는 것입니다 그리고 당신은 AI 예측이 있습니다

우리는 진실하고 거짓된 진실 된 긍정을 가지고 있습니다 네거티브 및 우리의 가양 성 및 네거티브가 포함됩니다 전형적인 모델에서, 그것들은 동등한 것으로 간주됩니다 그러나 사용자 경험에 대해 생각할 때, 실제로 모델에 집중하기를 원할 수 있습니다 하나 대 다른 하나

Google Flights 예제로 돌아 가면 이것은 비행 예측을위한 그들의 혼란 행렬이었습니다 그래서 그들은 비행기가가는 가격을 예측하려고합니다 미래에 올라갈 수 있을까요? 그래서 우리는 여기서 두 가지 결과를 얻었습니다 사실, 미래에 올라간다 AI 모델은 그렇게 생각했습니다

그리고 미래에 가격이 오르지는 않을 것입니다 인공 지능 모델은 그렇지 않다고 생각했습니다 문제 없다 거기에 문제 없습니다 오류가 발생하면 흥미로운 점이 있습니다

일어난다 따라서 모델이 가격이 올라갈 것이라고 예측 한 경우 하지만 실제로 그렇게 잘못되지는 않았습니다 그 사람이 그냥 티켓을 살 것이기 때문에 가장 좋은 가격대의 가격으로 판매 될 수 있지만, 아마도 그들이해야했던 것보다 조금 더 일찍, 전혀 나쁘지 않았습니다 정말 나쁜 것은 가격 인상이 있었을 때입니다 그리고 그 모델은 – 그 모델은 하나가 있다고 생각하지 않았습니다

그렇죠? 이것은 누군가에게 많은 돈을 요할 수 있기 때문에 심지어는 비행이나 그와 비슷한 것을 놓치기도합니다 우리는 지침 만있는 것이 아닙니다 우리는 또한 실제로 당신을 도울 수있는 많은 도구를 가지고 있습니다 데이터를 검사하십시오 그것들 중 하나가 PAIR 팀의 무언가입니다

그것은 What If 도구라고합니다 따라서 What If 도구를 사용하여 업로드 할 수 있습니다 데이터를 파고 탐색 할 수 있습니다 거짓 긍정과 부정의 결과, 다른 정밀도와 리콜 임계 값을 검사 할 수 있습니다 관련 트레이드 오프 및 심지어 출력 비교 여러 모델에서

따라서 오류를 이해하기 시작할 수 있습니다 인공 지능 모델은 누구를 위해 만들어 졌는가? 컨텍스트 훨씬 낫다 비행 예를 보니 거기에 있습니다 당신의 AI를 최적화하기위한 성공의 명확한 정의? 성공, 맞습니다 적절한시기에 적절한 가격에 구매하십시오

그 (것)들을위한 성공의 명확한 정의이었다 그들이 최적화 할 수있는 것이 있었습니까? 예, 살 시간이 가장 좋습니다 – 우리가 언급 한 것처럼 그러한 위음성을 피하거나 모델은 가격이 올라갈 것이라고 생각하지 않았습니다 다음으로 우리는 필요성의 범위를 고려하여 비 AI 솔루션이 작동 할 수 있습니까? Google 비행 팀에는 비 AI 솔루션이있었습니다 일하고 제자리에 있지만, 유지하기가 매우 어려웠습니다 그리고 사용자의 기대에 따라 정확성을 유지하기가 어려웠습니다

또한 수백만 명의 일일 활성 사용자와 캐시 항공편을 보유하고 있습니다 최대 1 년 전에 따라서 이들이 필요로하는 것에는 엄청난 복잡성이 있습니다 범위가 적절하기 때문에 AI가 필요합니다 현재 솔루션을 확장하기에는 너무 복잡합니다 사용자의 필요에 따라 그러나 여전히 회의의 유지에 정말로 토대가되었습니다

사용자의 기대와 엔지니어링 지속 가능성 인공 지능과 휴리스틱 비교 이제 우리는 AI가 필요하기 때문에, 어떤 유형이 가장 좋습니까? 그래서 AI는 더 나은 경향이 있습니다 – 너도 알다시피, 인간은 어떤 것들을 잘한다 인공 지능은 특정 사물에 능숙합니다 우리가 AI의 스펙트럼과 그것이 도울 수있는 방법에 대해 생각할 때, 두 종류의 유용한 카테고리가 있습니다 하나는 자동화이고 다른 하나는 기능 보강입니다 자동화는 – 자동화는 본질적으로 멀리있는 작업을 자동화하는 것입니다

증강은 사람들의 능력을 확장시키는 방법이며, 그러나 그들은 기관을 가지고있다 그래서 자동화를 위해서는 매우 좋습니다 사람들이 어떻게 해야할지 모를 때, 사람들은 말 그대로 무엇인가를 할 수 없습니다 예를 들어, 프로세스라고 말하면 이 수백만 행의 비행 데이터, 인간은 단지 그것을 실제로 할 수는 없습니다 작업이 지루하거나 반복적이거나 위험한 경우 어쩌면 대기 질 측정 같은 것 잠재적으로 독성이있는 지역에서 증강은 종종 선호되고 더 좋습니다 사람들이 업무를 즐기거나 느끼는 경우, 생일 카드를 쓰는 것

높은 이해 관계 상황이나 복잡한 상황이 있습니다 개인적인 취향 비행 예에서는 높은 지분 – 그것은 모두 높은 이해 관계 상황입니다 그들은 개인적인 취향이 복잡합니다 항공편이 비싸기 때문에 높은 지분 가족 결혼식에가는 것이 중요합니다

크리스티가 오늘 밤 결혼식에 나갑니다 그리고 그녀는 그것이 매우 중요하다는 것을 증명할 수 있습니다 그녀는 제 시간에 도착하고 어떤 식 으로든 늦게 도착하지 않습니다 그래서 우리는 제 시간에 끝나야합니다 환경 설정의 측면에서 볼 때 많은 복잡한 모두가 자신의 방식으로 날기를 좋아하는 것처럼 개인적인 취향

비행 팀의 큰 분열 중 하나 하룻밤 비행, 일부 사람들 정말로, 정말로 밤새도록의 비행을 좋아한다 어떤 사람들은 절대로 절대 가지 않을 것입니다 하룻밤 사이에 무슨 일이 있어도 그래서 그들은 그 사람의 능력을 보강하기를 정말로 원했습니다 그 결정을 내리는 것과 대립하게 만드는 것

그래서 Google Flights 팀은 무엇을 했습니까? AI가 제품에 고유 한 가치를 부여하는지 확인하십시오 그들은 사람들의 필요와 행동 패턴을 확인했습니다 그들은 사람들 중심의 방식으로 AI 성공을 정의했습니다 그들은 문제의 범위가 인공 지능을 필요로하고 그것을 결정했다 그리고 그들은 올바른 유형의 인공 지능을 결정했습니다

사람들이 그러한 결정을 내릴 수있는 능력을 보강합니다 그리고 일단 그들이 필요성을 확인하면, 그 필요성을 데이터로 변환해야 할 때가되었습니다 그리고 크리스티가 어떻게 그 일을했는지 ​​알려줄 것입니다 KRISTIE FISHER : 감사합니다 그래서 우리가 종합적으로 배웠던 큰 것 Google에 대한 지식을 바탕으로 사람 중심의 인공 지능 (AI)은 종종 매우 유혹적입니다

네가 가지고있는 데이터에서, 어, 어떤 종류의 인공 지능 이 데이터로 만들 수 있습니까? 그러나 그것은 정말로 당신 자신을하고 있습니다 그리고 미래의 사용자는 해를 입을 것입니다 묻는 것이 옳은 것은 내 사용자에게 필요한 것입니다 필요한 데이터 범위 그 필요성을 실제로 충족시킬 수있는 AI를 훈련 시키려면? 그러니 한 걸음 뒤로 물러서지 않으면 그 인간 중심 디자인 프로세스를 통해, AI로 끝낼거야 어쩌면 위대한 작품일지도 모르지만 실제로는 그렇지 않습니다

사람들이 필요로하는 것을하십시오 그래서이를 피하기 위해 우리는 우리는 사용자의 요구를 데이터로 변환하고 있습니다 우리 AI를 훈련시키는 데 사용할 수있는 세트 이렇게하는 것에 대해 어떻게 생각합니까? 가장 먼저해야 할 일은 스스로에게 물어 보는 것입니다 사용자의 요구가 AI 출력과 명확하게 일치하는지 여부 AI가 실제로 제공 할 수있는 그런 다음 매핑을 생각해야합니다

실제로 액세스 할 수있는 데이터 세트에 대한 출력 에 그럼 당신은 주어진 것에 대해 생각할 필요가 있습니다 내가 필요로하는 데이터 세트, 그것을 소스로 할 수 있습니까? 내가 가지고 있는지 확인해야 할 책임이있다 내 데이터에 공정성 또는 편향성 문제 없음 내 데이터 세트가 충분히 견고하다는 것을 확인하십시오 실제로 작동 할 모델을 실제로 훈련하는 것입니다

그리고 물론, 당신은 정말로 힘든 일을해야합니다 오늘 I / O에서 여기에 12 개의 다른 회담이 있습니다 모델을 구축하고 교육하는 것입니다 하지만 반복적으로하고 조정하면됩니다 시간이 지남에 따라 귀하의 모델이 더 좋아지며, 우리는 당신이 정말로 그렇게하는 방식으로 그렇게하도록 도전 할 것입니다

사람들의 마음을 사로 잡고 점점 더 집중하는 것이 아닙니다 특정 통계 먼저 사용자를 정렬하는 방법을 생각해 보겠습니다 사람들의 요구를 데이터로 그래서 이것은 정말로 간단합니다 정말로 몇 시간 걸리며 팀과 이야기하고, 너 자신을 생각하고, 돌아가서

그 연구에 당신은 사람들과 함께했습니다 모든 다른 부분에 대해 신중하게 생각해보십시오 이것을 사용할 사람의 필요성을 그런 다음 그들이 필요로하는 것을 생각하면, 그 필요성을 충족시킬 수있는 AI 산출물은 무엇일까? 예를 들어, 제스 (Jess)가 언급 한 것처럼 비행 팀에서, 사람들이 가진 진짜 큰 질문 언제 이것을 예약해야합니까? 내일 갈 거니? 아니면 점프하고 구매하기 전에 기다려서 돈을 먼저받을 수 있습니까? 그 티켓? 따라서 사용자의 요구를 충족시키기 위해, AI 산출물은 무엇을 제공했는지에 대한 이해를 먼저 제공해야했습니다 발표자 가격은입니다 현재 가격이 낮음, 보통 또는 높음입니까? 그런 다음 그들은 또한 우리가 뭘 생각하는지 말해야 만했습니다

미래에 일어날 것인가? 올라갈 건가요? 내려갈 것인가, 아니면 그대로 유지할 것인가? 따라서 사용자의 요구를 실제로 충족시키기 위해서는 적절한 시간에 비행기를 살 수 있도록 돕고, 인공 지능 출력은이 두 가지 중요한 것을 제공해야했습니다 AI가 실제로 무엇을 이해했는지 사람의 필요를 충족시키기 위해해야 ​​할 일, 그러면 어떤 종류의 요소에 대해 생각할 수 있습니다 AI를 훈련시키기 위해 데이터 세트에 있어야합니다 그 결과를 전달할 수 있습니다 그래서 많은 사람들이 알고있을 것입니다

실험을한다면 당신의 자신의 발달에서 기계 학습으로, 구조화 된 데이터 세트는 실제로 일반적인 방법입니다 감독 학습을 통해 모델을 훈련시키는 것 그리고 구조화 된 데이터 세트에는 예제가 들어 있습니다 예제는 본질적으로 데이터 세트의 행입니다 그리고 이러한 예에는 기능, 이는 데이터 세트의 정보 범주입니다

그리고 마지막으로 레이블이 있습니다 레이블은 종종 정성적인 데이터 비트이며, 그들은 종종 사람들에 의해 생성됩니다 따라서 어떤 데이터가 필요한지 생각할 때, 너는 생각하고 있어야 해 모든 기능을 갖춘 데이터 세트를 얻는다 AI 출력을 얻는 데 필요한 것입니다

내 사용자의 필요를 충족시킬 수 있습니까? 그리고 그 필요를 채워줄 필요가있는 모든 라벨을 얻을 수 있습니까? 그래서 예를 들어, 가격 팀, 또는 미안, 비행 팀의 경우에만 역사 가격이 무엇인지에 대한 가격 데이터를 가졌습니다 그러나 그들은 오늘이 어느 날인지 몰랐다 그리고 오늘 가격은 무엇 이었습니까? 정말로 그들에게 무엇을 줄지는 않을 것이다 사람들의 요구를 충족시켜야합니다 사람들은 오늘날의 가격과 그 가격을 아는 것이 필요합니다

AI 출력을 위해 과거의 가격이었습니다 용어로 필요한 것을 제공한다 상황에 맞는 가격을 제시하고 미래에 일어날 것입니다 그래서 내가 생각하기에 너는 정말로 생각할 필요가있어 내 데이터에서 필요한 모든 기능을 사용할 수 있습니까? 그러면 AI 출력으로 연결될 수 있습니다

사람들에게 가치 있을까요? 그런 다음 모든 데이터를 알면 AI 모델을 훈련 할 필요가 있다는 것, 이제 실제로 찾아야합니다 그리고 이것은 쉬운 일이 아닙니다 그래서 비행 팀을 위해, 그들은 이미 휴리스틱 기반 도구를 제자리에 두었습니다 비행기 통찰력을 위해 AI를 사용하기로 결정하기 전에 그리고이 모든 데이터를 몇 달에서 몇 년 동안오고 있었다 아직도 많은 사람들이 많은 시간과 노력을 필요로합니다

그 데이터를 실제로 정리하는 것을 알고있다 구조를 재구성하고 올바른 형식인지 확인하십시오 모델을 훈련시킨다 하지만 너를 위해서, 너는 Google처럼 주변에 앉아있는 거대한 데이터 풀이 있습니다 그래서 그것은 당신에게 더 많은 시간과 노력을 가져다 줄 것입니다

이전에 기계 학습 및 인공 지능으로 작업 한 적이 없다면, 얼마나 많은 시간과 노력이 들지는 모르겠다 이 걸립니다 그러나 이것이 최고라는 것을 아시기 바랍니다 그 시간과 노력을들이는 곳 당신이 제공 할 수있는 올바른 데이터를 가지고 있는지 확인하십시오

그 사람의 필요를 충족시킬 수있는 올바른 AI 출력 모든 차이를 만들 것입니다 그래서 스스로에게 물어볼 중요한 것들 당신이 당신의 데이터에 대한이 퀘스트를 진행할 때, 공개적으로 사용할 수있는 데이터 세트가 있습니까? 아니면 처음부터 하나 만들어야합니까? 그런 다음 데이터 세트에 충분한 예제가 포함되어 있습니까? 다양성을 통해 필요한 결과물을 나에게 줄 수 있습니까? 예를 들어 다시, 비행을 생각하면, 그들이 제공 할 수 있다면 전세계 사람들에게 의미있는 통찰력 제공 비행을 위해서는 수백만 개의 사례가 필요합니다 모든 기능을 포함한 역사적인 비행편 우리는 비행기가 어디서 왔는지, 어디로 가고 있었는지, 얼마나 많은 비용이 들었는지, 티켓을 구입했을 때, 그 모든 것들 그런 다음 마지막으로 데이터 세트가 있습니까? 프라이버시, 공정성, 편견 등의 문제가 없습니까? 그래서 각각의 큰 질문은 물론, 일련의 I / O 협상이되어야합니다 그리고 오늘과 내일에 관한 구체적인 대화가 많이 있습니다

그리고 아마 어제 그래서 우리는 모든 세부 사항을 다루지 않을 것입니다 그러나 우리는 우리가 많은 자원을 가지고 있음을 상기시키고 자합니다 Google AI 에서뿐만 아니라 PAIR 팀과 몇 가지 도움말에서 제공됩니다 자신의 데이터 세트를 작성하기위한 가이드 북에서, Google이 제공하는 가능한 모든 리소스를 사용하고 있는지 확인하십시오

당신이 모델을 훈련시키는 최상의 데이터를 얻습니다 한 가지 도구가 있습니다 아직 패싯 도구라는 것을 알고 있어야합니다 Facets 도구를 사용하여 시각화 할 수 있습니다 저장하기 전에 데이터 세트의 내부 내용 모델에 입력하여 ML을 교육하십시오

그래서 이것에 정말로 도움이되는 것은 당신이 갑자기 분류되고 색깔이있는 모든 데이터를보고, 무언가가 빠진다면 정말 분명 할 수 있습니다 또는 한 카테고리의 데이터가 불균형 한 경우 대 다른 비행 팀은 실제로 몇 가지 오류를 잡을 수있었습니다 이 도구를 사용하여 그래서 당신은 마침내 어떤 데이터를 알아 냈습니까? 당신은 필요로하고 당신은 바른 자료 세트를 얻기 항상 썼다 모델 제작 및 교육 이제는 계속 조정할 수 있어야합니다

정확하고 신뢰할 수 있도록 조정하십시오 그것은 당당히있을 수 있습니다 그리고 이렇게하면, 우리는 너에게 줄거야 우리가 너를 어떻게 원할지를위한 틀 우리를 사람들 중심의 방식으로 생각해보십시오 그 프레임 워크가 바로 이것입니다

AI의 일부 측정 항목이 변경되면, 델타는 특정 임계 값을 초과하거나 낮아지며, 그러면 우리는 어떤 행동을 취할 것입니다 따라서 이것이 항공편 통찰력 팀에게 의미하는 바는 무엇입니까? 이 새로운 인공 지능 동력 비행 통찰 도구의 예약 일정 비율 이하로 떨어지면, 사람들은 그것을 사용하지 않았고 그렇지 않았습니다 베타 단계에서 가치가 있음을 확인한 후, 그 때 비행 팀은 그것에 관하여 무언가를 할 필요가 있었다 그들은 아마도 자신감을 조정할 필요가있었습니다 가장 높은 자신감, 가장 신뢰할 수있는 비행 통찰력 예측 실제로 비행 통찰력 UI에 그것을 만들고 있었다

따라서 비행 팀이 사용자 요구를 데이터로 변환하기 위해 수행 한 작업 먼저 사람들의 요구가 비행 통찰력을 이용하면 AI 출력과 정렬됩니다 우리가 말했듯이, 그 AI 출력은 우리의 현재 이해입니다 오늘의 기존 가격과 예측 미래의 비행 방식에 대해 그런 다음 해당 AI 출력을 교육에 매핑해야했습니다 실제로 획득 할 수있는 데이터 세트, 그것이 잘 소싱되었는지 확인하십시오 어떤 문제도 없었습니다 마지막으로 계속 조정하고 반복해야했습니다

사람들 중심의 방식으로 모델에 이제 우리는 정말로 우리가 열심히 일했다고 생각할 것입니다 우리는 작동하는 AI를 구축했습니다 그렇게 힘들어요 몇 달이 걸릴 수 있습니다

엔지니어 팀이 필요합니다 정말 오랜 시간이 걸립니다 우리가 가진 모든 도구로도 AI에서 민주화하기 위해 Google에서 제공되는 그것은 정말로 어려울 수 있습니다 하지만 불행히도 여전히해야 할 일이 더 있습니다 너 한테 미안해

왜냐하면 당신이 위대한 인공 지능을 구축했지만 사람들은 그것을 이해하지 못하기 때문에, 그러면 당신은 그들이 당신의 모델을 오해 할 위험에 처하게됩니다 잘못 사용하거나 단순히 AI 제품을 무시하십시오 전부 이것은 내가 매일 생각하고있는 것입니다 Google 광고 팀에서 정말 복잡한 AI 기반의 예측을 구축하십시오

광고주가 어려운 결정을 내리는 데 도움이되는 도구 그러나 그들이이 예측에 들어간 것을 이해하지 못한다면, 어떻게 사용하고 어떻게 자신감을 갖게 될지 그들은 그것에 있어야한다, 그 다음 그들은 정말로 확실하지 않다 이를 워크 플로우에 통합하는 방법 그래서 우리는 항상 더 노력하기 위해 열심히 노력해야합니다 그래서 당신을 위해, 어떻게 생각하고있을 때 생각할 것인가? AI 시스템을 사용하는 사람들에게 설명하기 그것은 무엇에 대한 설명을 먼저 생각합니다

우리가 조정 된 신뢰라고 부르는 것을 만드는 데 필요합니다 조정 된 신뢰는 누군가가 신뢰를받지 못한다는 것을 의미합니다 또는 귀하의 인공 지능을 신뢰하십시오 신뢰하에이 권고는 쓰레기입니다 그리고 나는 결코 그것을 사용하지 않을 것입니다

신뢰 이상 아, 글쎄, AI가 말하는 경우, 진실이어야합니다 내가 상관없이 받아 들일거야 따라서 조정 된 신뢰를 통해 사람들은 AI가 질문하지 않고 제공 한 것을 사용해야 할 때 그리고 아마 두 번 확인하거나 적용해야 할 때 그들 자신의 판단 다음 질문은 언제 고려해야할까요? AI를 사용하는 사람들에게 AI를 설명하는 방법을 고려해보십시오 사람들이 가진 기술적 전문성은 어느 수준입니까? 높은 기술력을 가진 사람들이 AI에 관한 더 많은 정보가 필요하거나 기대된다

사람들과 비교하여 그 조정 된 신뢰를 구축하는 것 비 전문가 인 사람 예를 들어, 누가 신경 학자인지 AI 시스템을 사용하여 환자를 진단하고, 그들은 정말로 확신하고 싶어합니다 그들은 AI의 모든 내용을 이해합니다 어떻게 프로그래밍되었고 무엇이 프로그래밍 되었습니까? 이전에 훈련 된 데이터 환자의 생명 때문에 그것을 믿을 의지가있다 그들의 손에있다

한편으로, 나는 단지지도를 사용하고있다 내가 사무실로 돌아갈 수 있도록 여기에서 내 길을 찾으려면, 나는 어떻게 모든 세부 사항을 알 필요는 없다 Google Maps 덕분에이 방향과이 길을 찾을 수있었습니다 마지막으로, 당신은 어떻게 그리고 어떻게 생각해야합니까? AI의 예상 신뢰도를 표시합니다 따라서 대부분의 인공 지능 시스템은 그들이 주어진 자신감에 대한 척도 출력 또는 주어진 예측

사람들에게 시각화하는 방법 정보를 필요로하는지 여부 정말 신중하게 생각할 부분입니다 우리가 많은지도를하는 것 가이드 북에 먼저, 조정 된 신뢰 구축 방법에 대해 생각해보십시오 보통 사람들은 모든 것을 알 필요가 없습니다 때로는 전체 공개가 적습니다

중요한 정보들보다 도움이된다 그게 가장 중요합니다 그래서 연구를 통해 많은 테스트와 반복 작업을 수행하며, 사람들이 어떤 정보를 사용했는지 알게 될 것입니다 제품을 신뢰하고 사용하려면 제품이 필요합니다 효과적으로

그래서 일반적으로, 당신은 여기에 대한 모든 설명이 전부다 내 인공 지능 시스템이 어떻게 작동하는지 부분적인 설명을하려고합니다 그리고 전형적으로, 그 부분적인 설명 FBI가 사용한 데이터의 출처를 포함해야합니다 사용자가 필요하기 때문에 이것은 중요합니다

그들이 정보를 가지고 있을지 이해하기 그 시스템에는 가지고 있지 않습니다 그 신경 학자의 예를 들자면, 그들은이 예측이 이 사람은 종양이 있다는 인공 지능으로부터 많은 사람들의 많은 이미징 데이터를 기반으로합니다 또는 매우 독특한 환자를 복용하고 있는지 여부 내 앞에서이 한 사람의 역사를 고려해야합니다 데이터 소스가 무엇인지 알지 못하면서, 그 신경 학자가 AI를 믿기가 어렵습니다 그리고 일반적으로 AI의 부분적인 설명 능력, 및 시스템의 한계

이것이 AI가 여러분에게 기대하는 것입니다 이것은 당신이 보답으로 돌아올 것으로 예상 할 수있는 것입니다 그리고 이것은 단순히 할 수 있고 할 수없는 것입니다 그리고 이전에 언급했듯이 몇 번 더 언급 할 것입니다 내가 리모콘을 제스에게 돌려주기 전에 AI 시스템의 확신을 표시하는 것입니다

그 사람이 효과적으로 사용하도록 돕는 데 항상 도움이되는 것은 아닙니다 그래서 비행 팀에게 우리가 어떤 정보를 생각할 때 Flight Insights 사용자는 순서대로 필요합니다 시스템을 신뢰하기 위해 그들은 알고 있어야했습니다 어떤 항공사와 옵션이 포함 되었는가 또는 포함되지 않았는가? 제스가 언급했듯이, 내가 완전히 하룻밤을 순서대로 취하는 돈을 아끼기 위해 나는 확실히하고 싶다 AI가 그 사실을 알고 그 모든 옵션을 취하고있다

계정에 연구를 통해 비행 팀 뿐만 아니라 매우 자신감있는 예측을 배웠다 실제로 사람들에게 유용 할 것입니다 비행 통찰력 따라서 예측이 약 50 % 비행 가격이 올라갈지 또는 올라가지 않을 것이라고 확신하며, 사람들은 그것을보고 싶지 않았습니다

그들이 현재하고있는 것보다 훨씬 좋아 보이지 않았다 다음은 기술적 인 전문 지식입니다 비행에 대해 다시 생각해 보면 분명히 낮은 기술적 전문성을 가정 할 수 있습니다 1 년에 한 번 비행한다고해도, 당신은 여전히 ​​통찰력을 사용할 수 있습니다 전 세계 사람들에게 서로 다른 지리적 위치에있다

누가 많이 날고, 많이 날지 말고, 그래서 당신은 이것이 이해할 수 있는지 확인할 수 있습니다 평이한 언어로 많은 사람들이 이해할 수 있습니다 따라서 사용자의 낮은 전문성을 이해하고, 비행 팀은 프레임 워크를 만들었습니다 평이한 언어로 의사 소통하기 Flight Insights 뒤에있는 AI가 예측했습니다 그래서 그들은 간단한 문장을 만들기 시작했습니다

세계의 현재 상태를 설명하는 그리고 인공 지능이 미래를 위해 예언 한 것 예를 들어 가격은 현재 낮음, 보통 또는 높음 그리고 AI가 예측 한 것은 다음에 일어날 것입니다 그래서 몇 가지 예를 거치기 위해, 가격이 현재 높다고 가정 해 봅시다 시스템이 높은 확신을 갖지 못한다

그것이 앞으로 또는 아래로 가면 다음에 일어날 일에 대한 예측 이 경우 Flight Insights 도구 가격이 높다고 말할 수 있습니다 나는 다음에 일어날 일에 대한 좋은 예측을하지 못한다 그러나 문맥을 알기 만하면 가격이 높습니다 Flight Insights 모델에 대해 다음에 다시 일어날 것입니다

이것을 평범한 언어로 사람들에게 설명하십시오 따라서 가격은 현재 보통이지만, 일반적으로 가격은 올라갈 것입니다 또는 가격이 현재 낮기 때문에 오늘은 예약하기 좋은 날입니다 앞서 언급 한 것처럼 모델 신뢰도 표시 항상 유용한 것은 아닙니다 다양한 종류의 디스플레이 존재하고 모든 사람은 절충점이 있습니다

불행히도 우리는 당신에게 즉시 사용권을 줄 수 없습니다 자신감을 보여주는이 방법의 해결책 당신의 인공 지능은 항상 모든 사람들을 위해 일할 것입니다 여기서 우리가 말할 수있는 것은 몇 가지 예입니다 트레이드 오프가 있습니다 테스트하고 반복 할 필요가 있습니다

따라서 AI 예측을 표시하는 일반적인 방법 자신감은 최고, 숫자, 및 데이터 Datavis 그래서 범주 형에서, 당신은 단순히 당신의 예측을 청킹하고 있습니다 정말 자신감이 넘치고, 자신감이 있으며, 그렇지 않습니다 자신감 N 베스트에서, 당신은 결과를주고, 그 다음 당신은 말하고있다, 우리가 틀린 경우를 대비하여 여기에 몇 가지 백업이 있습니다

예를 들어, 여기 도쿄의 그림이 있습니다 그러나 그것은 또한 뉴욕 또는 로스 앤젤레스의 그림일지도 모른다 또는 다른 곳에서 그리고 숫자는 단순히 숫자를주는 것입니다 이 시스템이 당신에게 준 것입니다

저는이 권고안이 사실임을 88 % 확신합니다 Datavis, 그래픽으로 보여줄 수도 있습니다 인공 지능의 예측은 무엇이며, 몇 가지 신뢰 간격 또는 그 주위에 몇 가지 오류 막대 그리고 다시 트레이드 오프에 대해 생각해보십시오 그리고 사용자에 대한 가능성이있는 전문 기술, 그들이 필요하지 않다는 것을 명심하십시오

당신뿐만 아니라 AI를 이해하는 것입니다 그들은 단지 다음에 무엇을 해야할지 충분히 이해할 필요가 있습니다 따라서 숫자 지표와 같은 것을 생각할 때, 88 % 확신한다고 말하면 이 티셔츠를 사랑하게 될거야, 좋든 나쁘니? 그 세분화 수준을 알아야합니까? 86 %가 88보다 훨씬 좋거나 나빴습니까? 그래서 그것들은 생각할 것들의 종류입니다 AI 예측 신뢰도를 표시하기 위해 비행 팀을 위해, 그들은 결정했다 어떻게 어떤 종류의 지표를주지 말라

시스템이 자신 있다고 확신했습니다 그들은 단순히 그것을 표시하지 않기로 결정했습니다 확신이없는 경우 그래서 대신, 그들의 디자인 도전 우리는 어떻게 이러한 매우 자신감있는 간단하고 사용하기 쉬우 며 우아한 방식으로 예측하십니까? Google Flights UI의 모양은 다음과 같습니다 여기를 확대하면 여기에 표시기가 있습니다

다시 평이한 언어로 설명합니다 인공 지능이 예언하고 있습니다 여기에 현재 가격이 있습니다 여기에 우리가 생각하는 것은 다음에 일어날 것입니다 요점을 정리하면 조정 된 신뢰를 구축해야합니다

사용자와의 전문 지식을 염두에 두어야합니다 이 설명을 만들 때, 당신은 결정할 때 매우주의 깊게 생각하고 어떻게 생각해야합니까? 모델 신뢰를 표시합니다 이것이 바로 비행 팀이이 통찰력 도구를 어떻게 구축했는지입니다 제스, 사람들 중심의 접근 방식은 어땠어? 인공 지능 디자인 작업에? JESS HOLBROOK : 예, 팀에서 통찰력을 얻었습니다 가이드 북에서 사람들 중심의 접근 방식을 취하십시오

정확한 숫자는 공유 할 수 없습니다 그러나 일이 정말로 잘 진행되고 있습니다 그들은 매우 긍정적 인 피드백을 얻습니다 그리고 알아야 할 가장 중요한 것 중 하나 사람들 중심의 방식으로 건축 할 때입니다 사람들은 당신에게 그렇게했다고 말할 것입니다

성공하면 사람들이 알려줄 것입니다 어림짐작이 거의 없을 것입니다 Google Flights 예제에서 축소하여 축소하려면 일반적인 아이디어로 돌아가서 오늘 우리가 다룬 내용 3 장의 장에서 나온 몇 가지 통찰력입니다 AI가 귀사 제품에 고유 한 가치를 부여하는지 확인하는 방법 또는 귀하의 유스 케이스를 어떻게 가져 가야하는지 해당 사용자의 요구를 데이터 요구 사항으로 변환합니다 AI 모델에 대한 요구 사항, 일단 작동하면 모델, 그 방법을 사용자에게 잘 설명하는 방법 그들이 이해하고 그들이 통제 할 수 있다고 느낀다

그들이하는 일에 대해 우리가 처음에 말했듯이, 거기 가이드 북 전체에서 여섯 장이 있습니다 각각은 이런 종류의 통찰력을 많이 가지고 있습니다 그래서 체크 아웃 할 수있는 톤이 더 있습니다 여기에서 확인할 수 있습니다 우리는 모두가 가보고 그것을 살펴 보길 바랍니다

우리는 당신이 그것을 사용하기를 바랍니다 우리에게 도움이되기를 바랍니다 정말로 중요하게도, 우리는 당신이 우리에게 의견을 보내길 정말로 바랍니다 전체적으로 큰 피드백 버튼이 있습니다 우리는 뭔가를 만들고 싶어하기 때문에 밖에있는 모든 사람들에게 유용합니다

오늘 정말 감사드립니다 대화를 계속하고 싶다면, 우리는 Material Design and Accessibility Sandbox에있을 것입니다 나중에 약 250 정말 고마워요 KRISTIE FISHER : 감사합니다

[박수 갈채] [음악 재생]

[책리뷰] 비하인드 도어 | 베스트셀러 스릴러소설 | 윤자수기

오늘은 또다른 책 리뷰 영상으로 돌아왔는데요 오늘 가져온 책은 정말 유명한 책입니다 제가 알기로는 베스트셀러에 올랐던 적도 있는 책인데요 오늘 가져온 책은 '비하인드 도어'입니다 '비하인드 도어'는 스릴러 소설로 분류 되는데요 그럼 책 리뷰 시작해보도록 하겠습니다 남자 주인공 잭과 여자 주인공 그레이스는 우연히 공원에서 만납니다 그레이스는 동생인 밀리를 데리고 공원에 와 있었는데요 밀리는 다운증후군을 앓고 있어요 공원에서 악기 연주 하는 걸 보고 밀리가 벌떡 일어나서 춤을 추기 시작합니다 그레이스는 사람들이 밀리를 쳐다보고 하니까 이걸 말려야되나 이렇게 생각을 하고 있었어요 그래서 일어나려고 하는 찰나에 잭이 밀리 앞에 다가갑니다 그레이스는 조금 불안하지만 지켜보는데요 잭이 정중하게 밀리에게 춤을 요청하고 둘은 함께 춤을 추기 시작합니다 그러자 주변에 있던 사람들도 굉장히 호의적으로 반응을 하는데요 그것 때문에 그레이스는 잭에게 정말 많은 감사함을 느낍니다 한편 잭은 이미 그레이스가 동생 밀리를 데리고 공원에 온 것을 봤는데요 동생을 알뜰살뜰 챙기는 모습에 그레이스에게 호감을 느끼게 되었고 이 춤을 계기로 둘은 가까워집니다 그렇게 둘은 연애를 시작하고 6개월 간의 짧은 연애 끝에 결혼을 하기로 합니다 결혼식 날 밀리가 계단에서 굴러서 다치는데요 그레이스는 동생이 너무너무 걱정이 돼가지고 결혼식을 중단해야겠다!라고 생각을 합니다 하지만 잭의 위로와 설득 그리고 주변 하객들을 보면서 결혼식을 하기로 마음을 먹는데요 동생은 응급차를 태워서 보내고 둘은 결혼식을 진행합니다 다행히 밀리는 크게 다친 것이 아니었고 둘은 신혼여행을 떠납니다 그런데 그 날부터 잭의 태도가 돌변합니다 잭은 세상에 이런 사람이 있을까 싶을 정도로 굉장히 자상하고 사랑스러운 멋진 남자였는데요 이 시점부터 무섭고, 섬뜩하고, 잔혹한 사람으로 변합니다 그리고 그가 그레이스에게 들려준 이야기는 가히 충격적이었습니다 자신은 고통을 즐기며 아버지와 함께 어머니를 괴롭히는 것을 좋아했고 결국에는 어머니를 죽이기까지 했다 라는 말을 그레이스에게 털어놓은 것이에요 그레이스는 당연히 이 말을 듣고 잭에게서 벗어나고 싶어 합니다 그리고 이들의 일상은 어떻게 될까요? 이것이 '비하인드 도어'의 줄거리입니다 제가 앞서서 말씀드린 것처럼 '비하인드 도어'는 스릴러 소설로 구분되는데요 그래서 책 뒷표지를 보면 완벽한 남편, 완벽한 결혼, 그리고 완벽한 거짓말 세상에서 가장 다정한 남편은 공포의 냄새를 즐기는 사이코패스였다! 라고 적혀있습니다 이 문구만 보더라도 그리고 제가 방금 말씀드렸던 줄거리만 듣고서도 굉장히 잔혹할 것 같고 쪼일 것 같고 그런 흥미진진한 스릴러물 일 것 같잖아요? 그런데 저의 생각은 약간 달랐습니다 이 책은 스릴러 소설이 가질법한 요인들을 모두 가지고 있습니다 사이코패스, 감금, 학대, 협박 등의 요소들을 다 갖추고 있는데요 스릴러 소설이라고 하기에는 2% 부족한 느낌이 들었어요 제가 워낙 잔혹한 소설들을 많이 봐서 그런 건지는 모르겠지만 이 소설이 중간 중간 작가가 여기서 당신은 쪼일거에요 여기서 당신은 긴장하게 될 거예요 라고 노리는 부분이 분명 있어요 그런데 그 지점에서 저는 그렇게 놀랍다거나 그레이스가 어떻게 되는 거지? 하는 그런 느낌이 들지를 않았습니다 이거는 독자들에 따라서 다를 수 있는 부분이기는 하지만 작가가 100을 의도했는데 저는 한 10정도만 느낀 거라고 할까? 네 그 정도만 느껴져가지고 손에 땀을 쥐게하는 그런 스릴러 소설이다 라고는 말씀 드릴 수 없을 것 같아요 멀리서 보면 희극, 가까이서 보면 비극 이라는 말이 있는데요 이 말이 잭과 그레이스 부부에게 딱 적용되는 말입니다 잭이 정말 연기를 잘 해요 그래서 주변 사람들, 뭐 밀리의 학교 사람들, 이웃 주민들까지 이 부부는 정말 나무랄 데 없는 환상적인 부부 완전 서로를 너무너무 사랑하는 그런 부부로 생각을 하거든요 가까이서 보면 잭이 그레이스를 감금하고 정신적으로 학대를 하잖아요? 그래서 멀리서 보면 희극 가까이서 보면 비극이 딱 어울리는 그런 부부의 이야기인데요 이 책에서 스릴러적인 요소를 여기서 저는 조금 느낄 수 있었어요 책이 가지고 있는 요소라기 보다는 주변에 이런 가족들이 얼마나 많을까 하는 생각 말이죠 옮긴이도 옮긴이의 말을 통해서 이러한 자신의 견해를 밝혔는데요 사회 뉴스면을 보더라도 겉으로 봤을 때는 정말 하하호호 하는데 속은 완전 썩어가고 있는 그런 집들이 있단 말이에요 그래서 이 '비하인드 도어'는 어딘가 사회 시사적인 부분이 있다라고 생각을 했습니다 소설의 내용 자체로도 스릴러로 분류할 수 있지만 이것이 가지고 있는 주제 이것이 가지고 있는 테마가 현실세계에서 정말 스릴러적인 요소로 작용하기 때문에 스릴러소설로 분류할 수도 있지 않을까 하는 생각을 했어요 그래서 저의 생각을 간략하게 정리하자면 책 내용만 봤을 때는 스릴러 소설이라고 하기에는 약간 부족한 감이 있지만 이것을 사회 전반에 걸쳐놓고 봤을 때는 스릴러 소설에 부합한다라고 정리할 수 있을 것 같습니다 제가 이 책을 리뷰하면서는 어떤 부분을 인용한다거나 이런 부분이 인상적이었어요 라고 여러분들께 말씀드리지 않았는데요 조금만 말씀을 드려도 스포가 될 수 있는 가능성이 큰 책이기 때문입니다 그래도 제가 여기서 좋았던 인물 두 인물만 골라보자면 저는 밀리와 에스터가 좋았어요 밀리는 여자 주인공인 그레이스의 여동생인데요 이 밀리가 후반부에 갔을 때 어떠한 포인트를 그레이스에게 던집니다 이것이 어떤 것이다라고 여러분들께 말씀드릴 수는 없지만 이 책의 분위기를 한 번 싹 전환시키는 그런 중요한 시점에서 밀리가 어떤 중요한 행동을 하는데요 그것으로 인해서 조금 더 책에 몰입을 하게 되는 그런 지점이 생겨요 그래서 저는 밀리를 좋아하고 얘 덕분에 뭔가 되는 것 같다 라는 생각이 들어서 그레이스를 구출하기 위해서 작가가 뛰어든 게 아닐까? 하는 생각이 들기도 했어요 그리고 두 번째로 제가 좋아한다고 말씀드린 에스터는 이 잭 부부의 이웃에 사는 주민인데요 그녀도 마찬가지로 이 부부를 정말 완벽한 부부라고 생각을 했어요 왜냐면 다른 사람들이 다 그랬고 저녁식사에서도 그랬으니까요 그런데 에스터는 날카로운 부분이 있습니다 본질을 꿰뚫어보는 그런 눈이 있다고 할까? 좀 과장하자면 그런데요 너무나도 완벽하니까 뭔가 이상하다고 생각하는 거 있죠? 이 사람은 너무 완벽해 그러니까 우리가 모르는 흠이 있을거야 라고 우리가 누군가를 봤을 때 생각할 수 있잖아요? 그 관점을 에스터가 가지고 있는데 이 에스터의 관점 덕분에 잭에게 아주 약간의 금이 생깁니다 이것이 어떤 금인지 여러분들께 스포 때문에 말씀드릴 순 없지만 그것 때문에 에스터가 좋았어요 그리고 책이 끝날 때 에스터가 그레이스에게 어떤 말을 하는데요 그 말을 딱 본 순간 이 책이 괜찮은데?라는 생각이 들었어요 솔직히 이 책을 읽으면서 잘 읽히고 지루한 건 아니었거든요? 그런데 지루하지는 않지만 그렇다고 막 재미있지도 않다 이런 생각을 계속 하면서 읽고 있었는데 밀리의 어떤 행동 때문에 이 생각이 살짝 변했는데 마지막에 그레이스에게 에스터가 한 말 딱 한 마디로 이 책이 저를 그동안 이렇게 데려간다기 보다는 읽어봐~ 이렇게 가던 흐름이 짠! 여기 있지롱! 여기 나의 진가가 있지롱! 하는 그런 느낌으로 저에게 에스터의 입을 통해서 보여줬기 때문에 저는 밀리와 에스터를 좋아합니다 혹시 '비하인드 도어'를 읽어보셨다면 이 책에서 여러분들께서 좋아하시는 캐릭터는 누구인지 아래 댓글로 써주세요 이렇게 '비하인드 도어'를 리뷰해봤습니다 여러분들께서 요즘 읽으시는 소설은 무엇인지 그리고 저에게 추천해주고 싶은 스릴러 소설이 있다면 그것은 또 무엇인지 아래 댓글로 많이 많이 달아주세요 벌써부터 날이 많이 더워지고 모기가 밤에 공격을 하는 날이 돌아왔는데요 여러분들께서는 밤 잠 설치지 않으셨으면 좋겠고 그럼 저는 다음 영상으로 돌아오도록 하겠습니다

AI learns to play Google Chrome Dinosaur Game Can you beat it

오 마이 갓 그것을 해보자 여기 호주에서는 인터넷이 하나 남았습니다

원하는 많은 그러므로 나는 절대자를 가졌다 기쁨은 아주 좋아진다 이 공룡 게임에 익숙해지기 운 좋은 사람들 Google 크롬이 숨겨져 있는지 모릅니다 때 놀 수있는 공룡 게임 인터넷이 무너지면서 내가 결정했다 모든 사람의 이름으로이 게임을 정복하십시오

좌절감을 느끼는 사람들 오스트레일리아 인터넷 경험은 이제와 같습니다 모든 일반적인 첫 번째 나는 게임을 만들 필요가있다 좋아, 우선 우리는 더 많은 선수가 필요해 디노 친구와 게임의이 단계에서 그냥 사각형으로 점프 할 수 있습니다 음, 여기 있네

게임 뱀 에반하지만, 좋아 보인다 심지어 작동하지 않습니다 좋아, 그 오류를 수정 Dino에 장애물을 추가 할 때입니다 약간의 무거운 물건으로 뛰어 넘다

게임에서 참조 나는 이미 작은 선인장을 추가했다 내가 또 다른 것을 추가했다는 것에 만족해라 장애물 및 일단 그들이 검색 한 글쎄, 나는 추가적인 충돌 논리가 필요하다 그래서 선인장으로 뛰어 들고 추락 할 때 너는 단순한 일을하고 네는 죽었다

저것 왜 우리는 그것을 예쁘게 보이게 할까? 나는 그것을 칠한다 어떤 스프 라이트와 나를 혀를 클릭 그들에게 요동 치다 모티프 및 원본과 일치하는 데 적합합니다 내가 모든 것을 확장 한 마지막 좋은 게임 새가 모자를 쓰고 기다릴 때까지 기다려라 너 정말 좋아, 피할 수있어

그는 게임이 끝났음을 안다 이미 너희들 좀 잡아라 모든 세대의 인공 지능을 기다리고있다 하나 하나가 제어하는 ​​500 명의 선수가 모두 포함되어 있습니다 고전적인 공룡 유전자 알고리즘 최고의 라이브 플레이어 재생산 및 차세대 및 헹굼 및 반복 피 짐승까지 여러 세대가 단지 선수 일뿐입니다

점프 버튼을 누른 것은 하나입니다 당신이 빨고 당신을 좋아한다면 합리적인 전략 이 시점에서만 상상할 수 있습니다 행운에 대해 그들은 장소에 대해 걱정하지 않는다 장애물은 오직 그들이 희망한다는 것입니다 댄스 사이클과 일치합니다

이것은 몇 가지 세대 지금 우리는 말하고있다 이 녀석은 마침내 인내심을 품었다 다음 장애물이 가까울 때까지 기다리십시오 당신이 본다면 점프하기 전에 충분합니다 당신이 볼 수있는 머리에서 신경 네트워크 그것은 다음 거리를 사용한다고 점프 할 때 계산할 객체 좋아요, 왜냐하면 이 게임은 오래 전이었습니다 꽤 좋지만 단순하지는 않다

이 사람이 먼저 죽을 수있는 두 가지 방법 게임이 끊임없이 가속하고 있기 때문에 플레이어가 너무 늦게 뛰어 와서 공격 당할 수 있습니다 두 번째 방법은 새입니다 기본적으로 세 가지 수준이 있습니다 가장 빠른 비행 새는 할 수 없다 AI가 학습 할 필요가 있도록 뛰어 넘다

오리가 확실히 죽일거야 플레이어의 흥미로운 점은 무엇입니까? 제 8 세대 당신은 유전자를 볼 수 있습니다 각 플레이어가하는 일의 알고리즘 부모로부터 약간 변형 된 이전 세대는 조금 더 일찍 춤으로 표현하거나 그렇다면 플레이어를 보는 이유는 무엇입니까? 그들이 나를 춤 춘다는 느낌이 약간 떨어진다 내가 재미 있다는 것을 알았지 만 나는 하나 다 괴상한 [음악] 왜이 시점에서 나는 떠났고 짓밟 았는가? 점심 때 내가 돌아올 때

일이 있었지만 우리는 대부분을 놓쳤다 진화이지만 운이 좋다 내가 하나이기 때문이다 Genius 프로그래머 모듈을 포함합니다 진화의 하이라이트를 되풀이하다

최고의 선수를 보여줘 보유하고 있다면 생성 확인 나는 1 ~ 8 세대를 이미 보았다 우리는 그들을 무시할 수있다 뛰어난 발전은 세대까지 마지막 AI가 오리를 배웠을 때 25 그것이 죽을 수있는 유일한 방법은 이 선수 가속기 게임에서 너무 늦게 점프해서 오래 가지 못한다 매우 길다 [음악] [음악] [음악] 플레이어는 점차 완벽 해집니다

이 초과 근무와 최고의 경기가 발생했습니다 40 대에서이 녀석은 뱀이다 음악 플레이어 내가 앞으로 건너 뜁니다 그렇지 않으면이 게임이 간다 내가 아는 16 분 안에 모든 사람의 관심은 고려되지 않았습니다

6 분 안에 게임이 터무니 없게 변했습니다 속도 [음악] [음악] [음악] 다시 앞으로 약 10 점 이동하십시오 분 [음악] 다시 한번 15 세의 나이에 우리를 무시하십시오 이 순간은 어리 석다 각 장애물 만 켜십시오

화면은 몇 프레임과 비슷하지만 여전히 뛰어 넘기 위해 노력 중이다 파티 [음악] [음악] 나는 그들로부터 많은 메시지를 받는다 코드 작성 방법을 배우고 영감을 얻으십시오 어디서부터 시작해야할지 모르겠다 당신의 삶에서 코딩을 배우고 알고리즘 및 신경과 같은 용어 듣기 처음에는 네트워크가 좌절 할 수 있습니다

Fret은 더 이상 시작하기에 좋은 곳이 아닙니다 논리와 이론을 배우십시오 암호화는 놀라운 조직입니다 그들은 다양한 교육 과정을 가지고 있습니다 당신은 컴퓨터 과학의 기본 원리입니다

당신이 새로운 사람들을 위해 각 코스는 대화식이며 복잡한 개념을 당신을 보장하기 위해 크기 바이트 블록 정보를 실제로 흡수하십시오 내가 사용하고 싶은 전략 3 시간 강의 설명 설명 시작하기 빙산은 어떻게 배우고 생각합니까? 다음 주에 나는 그들을 만들려고 노력할거야 아주 간단하고 낮은 수준이지만 나는 적어도 기본적인 이해를 기대한다 나 이후의 코딩과 알고리즘 유전 알고리즘을 설명 할 것입니다 당신과 함께 그리고 대중적인 신념에 반하는 실제로는 하나의 알고리즘입니다

알고리즘이란 무엇입니까? 기본 지식은 자유로운 org slash 코드를 초기에 유용하게 사용할 수 있습니다 다양한 글 머리 기호 테스트 무료 코스와 처음 200 명 누구든지이 링크를 사용하면 엄청난 숫자를 얻을 수 있습니다 연간 구독료의 20 % 할인 일부 컴퓨터 과학 과목을 공부하고 싶습니다 정말로 당신을 동시에 지원합니다 너가 갈 수 있으면 그것은 많은 것을 의미한다

확인해 봐 [Music] 169 00 : 10 : 18,920 -> 00 : 00 : 00,000 명의 친구

Google’s new AI is better at detecting lung cancer than doctors

공상 과학 소설은 필연적으로 디지털 두뇌의 두려움을 두려워하도록 가르쳐 왔으며, 우리 자신의 창조 기계에 너무 많은 힘을 넘겨 줄 수는 있지만 AI는 그 자체가 삶을 향상시키는 놀라운 도구라는 것을 증명하고 있습니다 뉴욕 타임즈에 따르면 구글이 만든 인공 지능 인공 지능 (AI)은 매우 인상적인 것들을하고있다 새로운 연구 논문에서 Google과 의료 전문가 간의 파트너십으로 개발 된 알고리즘은 폐암을 발견하는 놀라운 정확성을 입증했습니다

Nature Medicine에 실린이 논문은 AI가 어떤면에서 훈련 된 방사선 전문의보다 의학적 스캔에서 암 표지의 징후를 발견하는 데 훨씬 더 정확하다는 것을 보여줍니다 의학 분야에서 사용하기 위해 테스트 된 다른 여러 심화 학습 알고리즘과 마찬가지로이 연구에서 컴퓨터 뇌는 과거 폐암 검진에서 스캔 한 것을 사용하여 훈련되었습니다 그런 다음 6,700 건 이상의 암 검진 스캔을 통해 이미 의사가 이미 알고있는 암을 발견 할 수있는 정확성을 확인했습니다 이 테스트에서는 944 %라는 놀라운 정확도를 보였습니다 그 알고리즘은 6 명의 방사선과 의사의 인간 두뇌와 맞 닿아 컴퓨터와 인간 모두가 이전에는 보지 못했던 슬라이드에서 암을 발견하는 데 얼마나 숙련되었는지를 확인했습니다 방사선 사진사를 위해 단층 촬영 스캔 형식의 추가 보충 정보가있는 데이터 세트를 스크리닝 할 때 컴퓨터는 전문가와 유사하게 수행되었습니다 그러나 추가 단층 촬영 데이터를 사용할 수없는 경우 인공 지능은 인체에 가장 잘 부합하여 6 명 모두를 웃돌 았으며 오탐 (false positive)이 11 % 감소하고 위음성 (false negative)이 5 % 감소했습니다 이것은 의사들에게 나쁜 소식처럼 들릴지 모르겠지만 요점은 전문가들을 초고속 컴퓨터로 대체하지 말아야한다는 것입니다 암 검진만큼이나 심각한 것으로 의사는 항상 방정식의 일부가됩니다

그러나 인간 의사의 경험과 깊은 학습 알고리즘의 두뇌를 결합하면 진단 오류가 줄어들어 우리 모두의 전반적인 삶의 질이 개선 될 것입니다