Applied AI in the Cloud – Google AI Impact Challenge Accelerator

[음악 재생] SCOTT PENBERTHY : 알다시피, 내 배경은, 나는 AI 괴상한 사람이야 그리고 나는 그것을했을 때 – 나는 중서부 출신이고, 나는 MIT에서 학교에 다녔다

그리고 내가 거기에있을 때 나는 우주 비행사가되고 싶었다 그리고 50 주년 인 7 월 18 일, 달에서 첫 번째 사람이 될 것입니다 그리고 해군 ROTC에 갔다가 내 머리를 다시 자른거야 우리가 머리를 자르지 않았을 때 나는 30 일 후에 실패했다 자, 저는 보스톤에 거기에 앉아 있고 추워요

저는 캠퍼스를 걸어 다니고 있습니다 내 미래를위한 신호입니다 이런 신호를 보았을 수도 있습니다 그것은 말했다, "무료 맥주" 그래서 나는 16 살짜리 아이가 무엇을하고 맥주를 마십니까? 그래서 나는 위층으로 갔다

그리고 나는이 방에 들어갔다 그리고이 기계들 주위에는 수많은 사람들이 있습니다 하나는 아인슈타인처럼 보였다 그는 진지하게,이 회색 머리카락을 옆구리에 붙이고 있습니다 주위에 걷고있는 큰 오래되었던 가슴

마빈 민스키예요 그는 인공 지능의 아버지입니다 원한다면, 마빈 민스키, 다시 60 년대 그리고 다른 사람들의 무리 – 이맥스를 발명 한 사람은 리차드 스톨만입니다 그는 Lisp 기계라고 불리는이 철사를 감싸고 있습니다

우리가 정신이 나갔을 때 돌아 왔어 일본인과 그들의 덤핑 칩에 대해 실리콘 밸리에서 그래서 나는이 일에 사랑에 빠졌다 AI라고 불렀습니다 그리고 나는 이것에 전공을하기로 결정했습니다

그리고 나는 그 반 친구들과 내 친구와 함께 앉아 있었다 frat에서 그리고 우리는이 프로젝트를 위해 노력하고 있습니다 마빈이 나타나서 간다, 너 뭐하니? 나는 패트릭에게 이걸 가지고 놀고 있다고 말했다 윈스턴의 수업

신경망이라고합니다 그 똥은 결코 작동하지 않습니다 그래서 그는 걸어 나간다 마빈 민스키였다 그는 "퍼셉트론 (Perceptrons)"이라는 책을 썼다

이 아이디어를 믿을 수없는 오래된 책입니다 그리고 그 생각은 1952 년, 1952 년입니다 그래서 Peter Norvig를 보았을 것입니다 나는 그의 책을 읽었다 너 어

어제 피터 여기 있었 니? 그는 놀라운 사람입니다 그는 매주 토요일 50 마일 자전거입니다 우리는 지금 자전거를 타러 간다 그리고 그 기법은

간단한 생각은 컴퓨터에서 인코딩해야한다는 것입니다 포유류처럼 그래서 우리 머리 속을 들여다 본다면 그것은 많은 뉴런입니다

그래서 우리는 뉴런의 활성화를 튜브로 부호화해야합니다 두뇌처럼 그들을 연결합니다 마빈은 미친 짓이라고 생각 했어 고양이를 나타 내기 위해 10 억 개의 튜브가 필요합니다 그리고 나는 그 때 되돌릴 수있었습니다

메인 프레임은 모두 분노했습니다 그래서 나는 EBCDIC에서 그것을 할 수 있었고, 나는 그것을 아래로 밀어 넣을 수 있었다 3 바이트 정말 대단했습니다 그래서 나는 고양이와 개를 적어두고 단어를 적었습니다

컴퓨터에 씁니다 그리고 우리는 인간과 같은 말로 컴퓨터를 사용합니다 그것은 그 아이디어였습니다 그리고 우리는 프랑스 혁명으로부터의 생각을 기반으로했습니다 우리는 이성적인 인간이었다

인간은 합리적인 사상가입니다 우리는 물건을 논리적으로 적어 둡니다 이것이 우리가 컴퓨터를 만드는 방법입니다 글쎄, 그것은 틀렸어 그리고 지금 무슨 일이 일어나고 있는가? 30 분 안에 내가하고 싶은 일 너에게 약 15 분을 준다

나는 뒤에서 무슨 일이 일어나는지 말해 줄 것이다 당신이 방금 본 것과 같이 이것을 생각해보십시오 AI에서 최고의 마음을 가진 사람과 이야기하면, Deepmind를 운영하는 Demis Hassabis, Jeff Dean, 접근하기 쉬운 엔지니어, 그들은 말할 것이다, 나는 전문가가 아니다 뭐? 아니, 난 전문가가 아니야 하지만 딥 마인드를 창립하셨습니까? 아니 아니

나는 단지 학생이다 너무 빨리 변화하고있어, 나는 추적 할 수 없다 그래서 잃어버린 느낌이라면 데미스를 상상해보십시오 그는 장소를 운영합니다 그래서 근본적으로 무엇이 이것에 대해 다른가? 그리고 그게 내가 가진 15 분 안에 우리가 할 일입니다

그리고 저는 그 선교사가 그것에 대해 이야기 할 것입니다 몇 분 전에 보았던 몇 가지 예가 있습니다 그러나 실제로 일어나는 일을 보는 것이 중요합니다 그리고 당신이 무엇에 대한 감각을 얻을 때 펀더멘탈에 일어나면 우리가 왜 Google에 매우 흥분하는지 알아라 그리고 왜 Google은 300 억 달러를 내기도했습니다

나는 아직도 그것을 극복 할 수 없다 숫자는 너무 많아서 300 억 달러 이것이 컴퓨터를 프로그래밍하는 새로운 방법이라고 확신합니다 그리고 그것이 핵심에서 시작되는 곳은 – 나는 DeepMind에서 이것을 채택했다 900 정도 지요 얼마나 많은 엔지니어가 많은 엔지니어인지는 말할 수 없습니다

런던에서 AI 연구를하고 있습니다 단순한 사명 – 그들은 인류로서, 우리는 실제로 지능을 해결할 위기에 처해 있습니다 우리는 힘을 해결했습니다 유압 장치 베르누이와 모두와 함께 비행을 해결했습니다

방정식의 우리는 이제 유성을 할 수 있습니다 닭과 로켓 엔진은 우리를 화성에 데려 간다 로켓 엔진에는 닭이 없어요 알을 낳지 않으며 스스로 치유하지 않습니다

하지만 충분한 에너지로 우리는 우리가 우주에서 원하는 곳 어디든지 갈 수 있습니다 그래서 우리는 지능을 먼저 풀고, 일반 지능을, 도구로 무언가를 창조하십시오 자, 이제 그걸로 무엇을 할거 니? 우리가하고 싶은 것은 그 다음에 그것을 사용하는 것입니다 과학적 발견 도구로서, 이는 내셔널의 큰 도전 중 하나이다 공학 및 과학 아카데미 – 과학적 발견의 새로운 도구를 찾는다

그리고 모두에게, 나는 우리 모두를 의미합니다, 그 도구 그렇다면 무료로 수백만 명의 마음으로 무엇을 할 수 있습니까? 그것이 우리가 향하는 곳입니다 그리고 크게 두 가지 캠프가 있습니다 그리고 이것들은 – 웨스트 버지니아에서 온 건 뭐지? 가족들? 그게 뭐라 기억하니? 관객 : Hatfields와 McCoys 가족 SCOTT PENBERTHY : McCoys와 그 것이 었나요? 관객 : 하트 필드

SCOTT PENBERTHY : Hatfields와 McCoys 이것은 정보의 Hatfields와 McCoys와 같습니다 그래서 우리는 MIT의 Marvin Minsky 관중들과 함께합니다 이것은 내가 자란 곳입니다 그리고 이것은 Blocksworld라고 불리는 유명한 것입니다

그들은 당신이 논리에서 사물을 대표한다면 – A, B, C의 세 블록을 설명하겠습니다 나는 술어 계산법에 적어 둘 수 있습니다 그것은 논리입니다 표면에 B가 있고, C에 A가 있습니다 그리고 나서, 당신은 컴퓨터에 B에게 C에 A를 쌓아 라

그리고 그것들을 쌓을 수있는 방법이 있습니다 당신은 C를 뺏고, 아마도 B를 위에 놓고 A를 그 위에 놓습니다 그리고 그것은 우리가 전문가 시스템이라고하는 손 – 코드 규칙 그리고 그것은 많은 논리와 많은 상징입니다 그것이 대부분의 인공 지능이 오늘날 어떻게 이루어지고 아직도 수행되었는지를 보여줍니다

그리고 다른 캠프가 있는데, 그러나 그것은 우리가 아닙니다 당신은 누군가를 열었고, 당신은 머리를 들여다 봅니다 어딘가에 쓰여진 고양이 명사가 없습니다 그것은 이것과 더 비슷합니다 우리는 경험을 통해 배웁니다

이제 우리는 여전히 이해하려고 노력하고 있습니다 3 살짜리 연극 콘서트 때 무슨 일이 일어나는가? 피아노 우리에게는 몇 가지 아이디어가 있습니다 어쩌면 그것은 양자 얽힘입니다 그러나 우리는 실제로 경험을 통해 배웁니다

컴퓨터에서 경험은 데이터입니다 그게 당신이 그것을 인코딩하는 방법입니다 데이터의 경우 우리에게는 5 가지 센서가 있습니다 그것은 과학적 증거에서 최악의 상황 중 하나입니다 우리 눈에는 버그가 있기 때문에 그것을 보았습니다

착시 현상이라고합니다 그러나 우리는 사물을 봅니다 우리는 관찰한다 내부 모델을 만듭니다 그리고 우리는 신경 과학으로부터 영감을 얻었습니다

이것은 다른 캠프입니다 그리고이 캠프는 2012 년 빅뱅까지는 작동하지 않았습니다 Google은 2 명의 여름 학생을 투자했습니다 우리도 그걸 믿지 않았기 때문에 우리도 그걸 믿지 않았다

2010 년 2 명의 여름 학생이 함께 연주합니다 그들은 마침내 2012 년에 일할 무언가를 얻었습니다 그 흥미 롭군요 그런 다음 래리는 누군가가이 기법을 그들은 4 페이지의 코드를 사용합니다 만약 누군가 게임을했다면 루아 스크립트라고합니다

4 페이지 분량의 코드입니다 모든 수학이 있습니다 논리의 논리가 아닙니다 당신은 고차 수학이라고 봅니다 어떤 인간보다 50 개의 Atari 게임을 더 잘 수행했습니다

전에 – 수학의 4 페이지 그것은 꽤 흥미 롭습니다 그 돈을 사는데 5 억 달러를 썼다 우리가 그것을 산 후, 우리는 되돌아보고 말했다 아마 오른쪽에있는 일이 시작될 것입니다

그것이 한 일은 기술을 인코딩하는 것이 었습니다 그리고 그게 영감을 얻은 것입니다 그 요원은 아타리 게임을하고 있었다 그것은 테슬라를 지금 몰고있다 AI 연구원은 학생이었습니다

여기 Fei-Fei Li가 구글에서 영감을 얻고있다 누가, Fei Fei Li가 구글과 함께 일했을 때, 이 문제를 해결하는 방법을 알아 내야합니다 왼쪽에 상담원을두고 싶습니다 우리 야 곧 기계가 될 동물입니다

내부 모델, 신경망을 가지고 있습니다 센서를 통해 환경을 관찰합니다 그 센서는 우리의 센서보다 낫습니다 방금 본 분자의 모습 이것이 최초의 인공 호흡기 코입니다

멋지다 그래서 그것은 환경을 들여다보고, 관찰하고, 그리고 나서 결국 나는 행동한다고 ​​생각합니다 나는 실험하고 싶다 그리고 제가 행동을 취할 때, 그것은 저의 모델을 바꿉니다 환경에 영향을줍니다

그리고 나는이 루프를 그냥 지나친다 이제 인공 지능에서의 루프는 다음과 같습니다 강화 학습이라고합니다 당신은 긍정적이거나 부정적인 피드백에 의해 강화되고 있습니다 RL이 우리에게 줄 것이라고는 생각하지 않아

일반 정보 그러나 우리는이 일반적인 틀이 목표라고 생각합니다 수백만 및 수십억 개의 예제가 있으므로 그것의 탄소에서 일하고있어 그래서 우리는이 작업을 실리콘 또는 이와 유사한 것으로 만들 수 있습니까? 우리는 두 가지로부터 영감을 얻었습니다 오른쪽에서 보는 것은 1952 년부터입니다

그들은 벌레 머리에서 봤다 마침내 그들은 실제로 충분한 현미경으로, 그들은 뉴런의 불을 볼 수있었습니다 그들은 뉴런이 어떻게 움직이는 지 알 수있었습니다 그리고 네가 머리 속에서 이걸 들여다 보면, 그것은 모두 주름진 것입니다, 그것은 저녁 냅킨의 크기와 같습니다 그리고 그것은 당신의 머리에 접혀 있습니다

그리고 그것이 자연이 있기 때문에 그것이 모두 주름진 이유입니다 가능한 한 많은 표면적을 제공하려고 노력하고 있습니다 가능한 한 뉴런 우리는 1500 억, 1 조 연결이라고 생각합니다 이 중 150 억 개가 중복되어있어 어젯밤에 술을 마 셨으면 일합니다

그들은 훌륭합니다 그리고 당신이 이것을 보면, 당신은 그것을 여기 열어서, 당신은 실제로 뉴런 더미를 보게됩니다 이것은 프랑스의 수학자와 생물 학자에 의한 것이다 첫번째 얼룩을 할 수 있고이 것을 볼 수 있습니다 그러나 이제 우리는 MRI로 그것을 할 수 있습니다 – 내가 너에게 왕자와 보라색을 말한다면, 우리는 왕자와 보라색이 자주색 지역에 있다는 증거를 가져라

네 뇌의 얼마나 시원합니까? 트럼프 색상이 어디 있는지 모르겠지만 음 그러나 우리는 이제 신경 과학에 영감을 얻고 있습니다

그리고 나서 우리가하고있는 두 번째 일 무어의 법칙입니다 몇 년 동안 업계를 이끌었습니다 너는 트랜지스터를 가져다가 반으로 끌어 올 수있다 18 개월마다 인쇄하십시오 그게 당신에게 컴퓨팅을 두 번주는 것입니다

18 개월마다 같은 달러에 대한 권력 IBM, SAP,이 모든 대기업을 몰아 냈습니다 그건 끝났다 끝났어 현재 새로운 아키텍처가 필요합니다

그래서 우리는 물리학으로 돌아갈거야 이것은 수소 원자의 양자 상태입니다 우리가 할 수있는 일은 보면서하는 것입니다 여기,이 작은 커브들이 널 보여주고있어 전자가있는 확률 밀도 원자의 다른 에너지 상태에서

우리는 퀀텀의 원자에 저장된 비트에 대해 이야기하고 있습니다 컴퓨터 우리가 찾는 것은이 일이 작동하는 방식이기 때문에, 우리는 생각합니다 그리고이게 작동하는 방식입니다 그들은 수렴하기 시작했습니다

생물학, 물리학, 수학, 화학, 컴퓨터 과학 동일한 모델에서 수렴하고 있습니다 얼마나 시원합니까? 그리고 우리는 왜 이것을 이용해 정보를 깰 수 있다고 생각합니까? 이것은 Ray Kurzweil의 실리콘 밸리에서 유명한 차트입니다 그는 $ 1,000 당 성능이 무엇인지, 미국 컴퓨터 일거야? 그리고 그는 그것을 1900 년부터 2025 년까지 계획했습니다 18 개월마다 두 배가됩니다 따라서 로그 플롯을 사용해야합니다

당신이 올라갈 때마다 2 배로 올라가는 것을 의미합니다 그리고 그가 발견 한 것은 – 내가 발견 한 것은 우리, 인간으로서의 우리에 대해 매력적입니다 기계, 기계 기계, 우리는 1900 년대에 무어의 법칙을 구할 수 있습니다 더 나은 기계를 만드는 것, 반복함으로써 그리고 Hollerith tabulator가있었습니다

그리고 우리는 튜브를 발명했습니다 진공 튜브를 사용하여 튜브를 축소합니다 그것은 우리에게 무어의 법칙을주었습니다 그런 다음, 우리는이 멋진 시리즈를 가지고 있습니다 최근까지 실리콘 밸리를 몰아 냈습니다

여기 무어의 법칙 하지만 커브는 어떻게 될까요? 그것이 대각선이라면, 어떤 일이 벌어지고 있습니까? 관객 : [INAUDIBLE] SCOTT PENBERTHY : 점점 커지고 있습니다 그게 널 괴롭히지 무슨 일이 일어나고 있는지, 우리는 더 빨리 가고 있습니다 우리는 무어의 법칙을 쉽게 잃어 가고 있습니다

우리는 새로운 르네상스를 맞고 있습니다 포유류로 일하는 방식을 되돌아보고 있기 때문입니다 그리고 물리학과 생물학, 그들은 모두 함께합니다 가장 빠르게 성장하는 연구 중 하나 스탠포드에서 ICME라고합니다 그것은 학교를 가로 질러 앉아있는 새로운 학교 다

그리고 그것은 완전히 과매 해졌습니다 그래서 전에 보았던 것을 요약 해 보겠습니다 그리고 당신이 생각하기를 원하는 것은, 당신이 지능을하고있을 때, 우리의 감각을 생각하십시오 우리는 기계가 우리가 무엇인지 경험하기를 바랍니다 어제 금융계 사람들과 이야기를 나눴던 것처럼, 그들은 AI가 작동하지 않는다고 말했다

그럼 어떻게 사용하고 있습니까? 음, 구조화 된 데이터를 가져 가고, 주식 거래를하고, 나는 그것을 기계를 통해 먹이고, 그것은 쓰레기 다 작동하지 않습니다 정말? 글쎄, 너는 어떻게 거래를 할 것인가? 나는 뉴스를 본다 이 물건에 비디오를 보냈 니? 뭐? 나는 테드와 얘기한다 Ted와의 상호 작용을 기계에 보냈습니까? 내가 그런 짓을 왜 하겠어? 그래서 우리가하는 일은 기계가 우리가하는 데이터를 인식한다고 생각해야합니다

왜냐하면 우린 머리 속에서 뭔가를하고 있기 때문이야 그리고 일어나고있는 일은 AI를 사용할 때, 그리고 그들은 그것을 하나의 작은 조각으로, 너는 아니야 왜냐하면 너는 그렇지 않아서 우리가 인간으로 가지고있는 모든 데이터를 제공합니다 그리고 우리는 지금 발견하고 있습니다,이 기술은 지금입니다, 지난 3 년 동안 그것이 새로운 방법입니다 너는 지금 이것을보고있다

그들은 곧 테슬라에서 이것을 시연 할 예정입니다 우리는 Waymo에서도 그것을 가지고 있습니다 컴퓨터는 이제 우리의 뇌의 반 이상을 보게됩니다 그것은 그 머리 주위를 본다 그리고 그것의 보는 것은 아주 좋다, 당신은 이제 운전자가없는 차를 운전할 수있다

카메라 8 대 우리는 여섯 개로 할 수 있다고 생각합니다 카메라는 휴대 전화만큼 싸다 휴대 전화에 그래서 C, 머리 반쪽, 머리 뒤쪽

다음 반은 듣고 말함으로써 조정합니다 네가 게리 라슨이 아니라면 우리를 젖소와 갈라 놓을거야 그리고 우리는 이제 신경 네트워크 우리가들을 수있는 곳, 내부 모델을 만들고, 말하여 새로운 언어를 생성하십시오 이것은 현재 상업적으로 이용 가능합니다 안드로이드에서 레스토랑 예약시 전화, 15 분 안에 다시 전화 할게

실제로 전화가 걸립니다 인공 지능으로 자신을 식별하고, 협상 인간 API로 인간에게 사람들은 사업을하지 않는다고 말했습니다 하루 종일 우리가하는 일은 어떨까요? 당신은 물건을 읽습니다 우리는 현재 인공 지능을 가르쳐서 잠재적으로 우리가 어디에 있는지 읽을 수 있습니다

10 억 개의 문서, Iron Mountain, 우리가 생산하는 모든 쓰레기는 버리고 싶지 않다 국세청 때문에 그래서 우리는이 문서에 수백만 개의 문서를 보관하고 있습니다 Iron Mountain이라고 불렀습니다 우리는 이제 인공 지능을 가르치고 그것들을 읽고 요약합니다

따라서 고양이와 개를 인식하는 대신, 이것은 보험 계리표입니다 이 그림입니다 나는 이제 오일과 가스 다이어그램을 볼 수있다 내가 보는 것을 이해하게 그런 다음 네트워크를 거꾸로 재생하여 이전에 본 것을 보았습니다

당신은 머리 속에 개념을 가지고 있습니다 당신은 당신의 손을 사용하여 창조합니다 음, 컴퓨터의 손은 무엇입니까? 디스플레이 로봇 이제 마음의 눈으로 볼 수 있습니다

우리가 할 수없는 그림을 만들고 말은 진짜와 다르다 이 비디오는 이전에 보았던 비디오입니다 그들은 지금 시체를 가지고 있습니다 온라인으로 볼 때 오바마를 볼 수 있습니다 그들은 이제 비디오를 가지고 있습니다

따라서 영향력있는 사람들은 조금 두려워해야합니다 이제는 실제로 자신 만의 영향력있는 사람을 만들 수 있기 때문에 상대적으로 무료입니다 그래서 나는 이것을 끝낼거야 왜냐하면 나는 시작하는 방법에 대한 많은 예제가 있습니다 이것은 일어나는 일입니다

이것은 NVIDIA에서 왔으며 버클리 교수이기도합니다 텐서 라 불리는 것이 있습니다 전에는 텐서에 대해 들어 본 적 없습니까? 당신은 텐서에 대해 들어 보셨습니까? 그래서 나는 몇 년 전에 그것을 들었다 나는 텐 터어가 도대체 ​​뭐야? 그들은 회의에서 텐서를 사용하고 있습니다 나는 그들이 무슨 말을하는지 알듯이 머리를 끄덕였다

그리고 무섭지는 않습니다 Excel 스프레드 시트 또는 R 시트를 사용하는 경우, 당신이 가지고있는 고객의 수를 생각한다면, 스프레드 시트의 셀입니다 그것은 하나의 작은 뉴런이나 세트입니다 스칼라, 0D, 제로 차원이라고합니다 그 다음 일은 당신이 그러한 것들의 목록을 가지고 있다는 것입니다

방 안에있는 사람들의 연령대 목록이라고합시다 그것은 벡터입니다 그것은 벡터라고 불립니다 7 학년 때 기억 나니? 1D 텐서이기도합니다 이 방에있는 모든 사람들의 나이가 있다면 그 다음 건물의 모든 객실의 상위 20 위를 차지합니다

그것은 행렬, 2D 텐서입니다 그러면 모든 층, 3D 텐서를 가져갈 수 있습니다 그것은 하나의 건물입니다 이제 이것을 보아라 나는 모든 층, 모든 연령층, 상위 20 위를 차지합니다

그런 다음 4D의 목록을 만듭니다 다른 건물에있는 모든 건물, 5D, 6D 이것들은 컴퓨터가 가진 이유입니다 그러나 그것은 500,000D의 이유입니다 상상할 수 있니? 150 억 달러에 뇌가 생겨서

그리고 우리가 한 것은 이것이 제트 엔진입니다 우리는 이제 우리가 생각하는 것을 텐서로 인코딩합니다 텐서는 잘 형성된 매트릭스입니다 즉, 톱니 모양의 바닥이 없습니다 좋고 깨끗합니다

알았죠? 멋지고 깨끗하게 됨으로써 우리가하는 일은 우리입니다 인공 두뇌를 만든다 당신이 보았던 모든 것들이 이것의 대부분입니다 그게 다하고있는거야 당신은 텐서를 취합니다

너의 눈이 막대와 원뿔을 감지한다고 생각해, 알았지? 이 새로운 컴퓨터에서 현재 어떤 일이 벌어지고 있는지 그들은 활성화와 같이 텐서를 흘리고 있습니까? 신경 대뇌 피질에서 눈이 들어와 시신경으로 흐릅니다 그것은 몇몇 뉴런을 때린다 화재, 다음 층 화재 등

따라서 발사는 계산 그래프를 통해 진행됩니다 그리고 당신이하는 일은 당신이 가치를 바꾸는 것입니다 상수를 더하고, 상수로 곱하고, 어쩌면 작은 필터, 작은 필터를 통해 실행합니다 이것을 제외하고 이것은 교육적인 것이다 5 개의 노드가 있습니다

최첨단 기술 수준의 노드, 10 억 개 노드, 10 억 반, 그렇지? 그게 많은 것 같니? 그것은 핀 머리에 뉴런에 맞습니다 이제 우리는 할 수 있습니다, 당신이 육체적으로 볼 수있는 것, 핀 머리에, 전체 규모의 데이터 센터가 필요합니다 핀의 머리 부분에 sportscaster보다 좋지는 않지만 좋은 텍스트입니다 글쎄, 어떻게 생각하니? 우리는 어떻게 배울 수 있습니까? 그라데이션 강하라는 기술이 있습니다 내가 그것에 대해 생각하고 싶은 것은 컴퓨터가하는 일이다

그것은 아이처럼 뉴런을 가지고 있습니까? 그리고 당신은 그것을 보여주고 말합니다, 당신은 무엇을 보았습니까? 그리고 그것은 간다, 닭 아니 아니 아니 아니 그건 개야, 여보 글쎄요, 당신이하는 일은 그 차이를 볼 때, 당신이 그 차이를 볼 때, 당신의 두뇌에서, 당신은 화학 물질의 무게를 단지 그렇게 바꿉니다 우리는 당신이 어떻게하는지 아직 모른다

다음에 내가 너에게 개를 보여줄 때, 너는 그것을 얻는다 컴퓨터가하는 일은 당신이 보여주는 것입니다 예를 보여주고, 뭔가 다른 거라면 오류 표면이라는 것을 만듭니다 오류 표면은, 내 두뇌가 여기있다

더 나은 두뇌가 어떻게 생겼을 것입니다 차이점이 뭐야? 뇌가 어떻게 변형되어이 뇌에 더 가깝습니까? 그리고 그것이하는 방식입니다, 그것은 말합니다, 이 두뇌의 차이점은 무엇입니까? 그리고 그것은 표면을 만듭니다 이것은 그들이 멀리 떨어져 있다면, 그것은 매우 뜨겁다 거기 가지마 그것이 멋지다면, 정말 가까이에, 당신은 가까워지고 있습니다

그리고이 점은 두뇌의 상태를 나타냅니다 그것은 점점 더 가까이에 두뇌를 얻으려면 점을 아래로 롤백합니다 함께 그게 전부입니다 기계 학습은 알아 내고 있습니다

그 안에있는 숫자는 무엇입니까? 그것은이 기능을 찾아 낸다 그리고 당신이 이것을 할 때, 그것이 믿어지지 않는 것처럼 보인다면, MIT에서 물리학 교수 Max Tegmark도 그렇게했습니다 그는 말도 안되는 것으로 생각했다 그는 이것을보고 뒤로 물러났다 이제 그는 AI에서 가장 큰 팬 중 하나입니다

그는 Peter Norvig와 다른 사람들이 Asilomar 컨퍼런스에 참석했습니다 우리는했다 그는 우리가 창조 한 것, 인류의 것, 보편적 인 근사입니다 그 말은, 관계가 있다면 인간이 볼 수 있고 행동을 취할 수있는 것, 우주에서 볼 수있는 것이 있다면, 이 물건을 찾을 수 있습니다 그리고 그것은 10 만 배 더 빠르고, 종종 두 자릿수가 더 좋습니다

세계 최고의 인류가 해냈습니다 저는 이것을 NASA의 로켓 과학자들에게 가져갔습니다 그리고 이것을 Megan Ansdell에게 보여주었습니다 누가 이것을 보았는가? 행성 천체 물리학 자인가 그게 뭔지조차 모르겠다

그리고 그녀는 그녀에게이 기술을 가르쳐주었습니다 나는 그녀에게 클라우드에서 같은 것을 보여 줬다 그녀는 그걸 가지고 노는 것을 시작했습니다 그녀는이 분야를 재정의했다 전에 ML을 만진 적이 없었어요

6 주 만에 그 결과로, 그녀는 이제 최고의 ML 연구원이되었습니다 그녀는 말한다, 나는 아무것도 모른다 [? 약] ML 그들은 모두 새로운 것입니다 이제 그녀는

생각이 있습니다 뉴욕에있는 그녀가 고용 한 탱크 AI가 천체 물리학에 적용 그게 놀랍지 않니? 그리고 나서 여러분은 이렇게 말합니다

좋습니다 지금 무엇을하고 싶니? 제트 엔진을 기억하니? 우리는이 새로운 유형의 컴퓨팅을위한 제트 엔진을 만들고 있습니다 이 컴퓨터는 계산기로 사용하고 싶지 않습니다 친절 하네 그것이하는 일은 뇌와 같은 생각을하기 때문입니다

그것의 대략 이 컴퓨터에 물어 보면, 8 배는 7이야? 56 OK, 맞습니다 다음 질문 5 곱하기 10은 무엇입니까? 56

기다림 아니, 50이야 아니, 아니, 56 충분하다 왜냐하면, 맥주를 생각하면, 이 일은 맥주를 생각할 수 있습니다

무슨 일이 일어나고 있는지, 그것은 그 표면과 비슷합니다 스키를 타면 풀을 조금 볼 수 있습니다 너는 그것으로 스키를 탈 수있다 약간의 충돌을 볼 수 있습니까? 너는 그것 위에서 스키를 탄다 그 실수는 실제로 좋은

몇 분 남았습니까? 10, 알았어 그래서 이것에 대해 멋진 점은 다음과 같은 것들을 만드는 것입니다 우리가 이것을 사용하는 곳에서 Google에서 초당 20 억 회의 추론을 수행합니다 글쎄, 어떻게 그걸 할 수 있니? 꽤 빨리, 당신은 당신의 뉴런을 튀길 것입니다 그래서 우리의 방식대로, 우리의 뇌에서 – 이 중 150 억은 수조에 달합니다

우리는 그들을 연결합니다 축삭이라고 부릅니다 섬유와 빛으로 축삭을 만듭니다 그리고 우리는 빛이 정말로 느립니다라고 생각합니다 우리는 양자로 해결하려고합니다

양자, 당신은 실제로 물건을 더 빨리 바꿀 수 있기 때문에 빛의 속도보다 멋지다 아직 작동하지 않습니다 하지만 여기서 우리가하는 일은 맞춤 섬유를 만들어야한다는 것입니다 그리고 우리는 방금 칠레에 도착했습니다

그리고이 섬유 조각을 볼 수 있습니다 우리는 당신이 유리를 교체 할 수 있도록합니다 유리를 교체하십시오 집안에 들어가는 것과 같습니다 벽에있는 전선 내부의 구리를 교체하십시오

상상 해봐 그래서 우리는 그렇게합니다 – 너무 빨리 일어나고 있습니다, 우리가이 인공적인, 두뇌, 당신이 원한다면, 우리는 그 능력이 필요합니다 그래서 우리는 지금 우리 자신의 해군이 있습니다 이 칩들을 함께 꿰매었다 그리고 나는 이것이 얼마나 빠름을 말했는가? 포유류보다 1,000 배 빠릅니다

그리고 저는 제프에게 왜 1,000 명을 요구 했습니까? 그것은 단지 시원하게 들렸다 시작하기 좋은 곳입니다 그래서 이것을 함께 연결합니다 그리고 그것은 투자였습니다 이 모든 칩을 사용하면 데이터 센터를 살펴보면 우리는 전체 컴퓨팅 플랫폼을 다시 생각해야했습니다

우리는 이러한 일들을 통해 대부분의 사업을 운영하기 때문입니다 그리고 우리는 그것을 검색과 같은 느낌으로 만들고 싶습니다 검색을 수행하면 Google의 중요성을 느끼지 못합니다 그것은 즉각적입니다 우리가 지금 만들고있어

랩탑 컴퓨터의 슈퍼 컴퓨터 그리고 당신은 무언가를보고 있습니다 너는 아무것도 사용하지 않는다 마치 브라우저와 같습니다 당신이 질문을 할 때, 그것은 달리고, 많은 힘을 사용합니다

필요에 따라 그것은 당신에게 당신의 두뇌처럼 분할 응답을 제공합니다, 맞습니까? 그리고 그것이하는 것은 이것입니다 그리고이 책은 그 책의 절반을 얻는 책입니다 이것은 Ian Goodfellow가 GAN을 발명하기 전입니다 이 네트워크를 실제로 재생할 수있는 방법입니다 거꾸로, 예측 대신에, 처음을 만들 수 있습니까? 대규모 투자, 대규모 혁신

여기서 뭐하는거야? a?]라는 책 "Prediction 기계들 "은 1950 년부터 현재까지, 우리는 인류로서, 예측 비용을 감당할 수있는 기계를 만들고있다 컴퓨터와 마찬가지로 0, 0으로 산술적 인 비용을 기본적으로 0으로 만들었습니다 당신이 이것을 할 때, 예측은 또한 동시에, 그게 전부 야 그 제트기 연료 때문에 그것은 초인간적 인 것입니다

그래서 이것을 전자 상거래라고 생각하십시오 미래를 생각한다면 우리는 요점으로 가는데 당신은 우리와 아마존과 마이크로 소프트처럼 보입니다

우리는 당신을 압니다, 거의, 그들은 당신을 압니다 너 자신보다 잘 해 또는 적어도 장바구니의 내용 인터넷에서 너를 따라 간다 글쎄요, 우리는 요점에 도달하고 있습니다 우리는 초과분을 최소화하려고 노력하고 있습니다

당신이 우리와 함께 쇼핑 할 때 당신의 경험이 더 낫다는 것을 잠시만 요 하지만 그 사실을 알고 있다면 신호 나는 당신이 우리가 가질 수 있도록, 나는 곧 네 엄마처럼 될 수있어 나는 너에게 물건 만 보낼 수있어 그리고 일괄 처리로 일찍 그것을보고 있습니다

당신은이 회사들을보고 그들은 일괄 처리를하고 있습니다 그것은 원시 버전입니다 전자 상거래는 곧 우리가 당신에게 물건을 보내는 곳에서 뒤집을 수 있습니다 너는 돌아온다 그래서 이제 로봇을 태워서 가져 오십시오

따라서 전자 상거래는 더 좋아지고, 우리는 물건을 당신의 삶, 그리고 나서 우리가 원하지 않는 물건들을 돌려 보내야 해 예측할 때 훨씬 나아졌습니다 따라서 되돌아 오는 볼륨이 볼륨보다 작습니다 구매 중이다 결과적으로 모두가 행복해집니다

그래서 우리는 같은 날을 보낸다 꽤 괜찮은데 어때, 내가 필요할 때 어때? 그리고 다음으로 그것은 당신에게 줄 것입니다 이 선순환이다 그리고 내가 생각하기를 바란다

지금 당신 자신의 프로젝트에서 이것은 S & P 500의 절반이 운영되는 방식이며, 그리고 그것은 7 개 미만의 회사들입니다 7 개 회사, S & P 500의 절반 그들이하는 일은 제품을 가지고 있다는 것입니다 많은 사람들이 디지털입니다

그리고 그 제품은 사용자에게 건네줍니다 그리고 사용자가 그 제품을 사용할 때 – 그들은 차를 운전합니다 그들에게는 식사가 있습니다 그 제품, 그 사용은 일부 데이터를 던졌습니다 그 데이터는 다시 수집되어 분석됩니다

AI를 사용하여 다음에 원하는 기능을 예측합니다 또는 제품의 변화를 예측할 수 있습니다 이것을 다음에 보낼 사람을 예측하십시오 우리는 그것을 다시 돌려 보낸다 이주기는 결국 진입 장벽을 만듭니다

이제 많은 데이터를 얻었습니다 세계 틈새 시장에서 최고의 사용자 경험을 누릴 수 있습니다 이 일을 돌리면, 잠시 후에, 경험이 너무 많아서 우리는 당신을 붙 잡지 못합니다 그리고 이것은 선순환입니다 우리가 AI에서 이야기하는 것은 정말로 사업을 변화시키고 있습니다

그리고 S & P 500의 다른 절반은 400 대와 몇몇 회사들에 의해, 위험하다 왜냐하면, 네가 이걸 가지고 있지 않으면, 거기 여기에서 10 마일 이내에있는 신생 업체입니다 그것은 이것을 시도하고있다 그들은 AI로 클라우드에서 시작하고, 이것을 가정합니다 그래서 내가 끝낼 수있는 것은 지금부터 시작하는 몇 가지 방법이 있습니다

그리고 너는이 물건들을 잔뜩 봤어 그래서 기본적으로 AI에갑니다 Google AI Vision 전에이 키트를 봤어? 이 킷을 본 적 있어요? 관객 : 이곳에 도착한 이후로 어디에서나 찾고 있습니다 SCOTT PENBERTHY : 그래, 그들은 아주 멋지다

자신의 스마트 카메라를 직접 만들려는 경우입니다 그것은 AIY라고 불리우며, AI 스스로하십시오 그리고 당신은 할 수 있습니다 – 이것은 놀 수있는 재미입니다 내 아이들이 다 그러니 또 다른 한 가지는 당신이 할 수있는 일입니다 – 너는 너의 자신의 조수를 세운다

이것은 모델을 가져 와서 그것을 과식하는 것과 같습니다 작은 장난감으로 이것은 아주 재미 있습니다 이것은 NYU에서 아주 새로운 것입니다 ML5

js라고합니다 그것은 제가 TensorFlow라고 부르는 시인들입니다 기본적으로 일반 인간 이제 3 ~ 4 줄로 갈 수 있습니다 간단하게 [? YouTube?] 데모, 너는 너의 자신의 인공 지능을 만들고 너의 친구를 날려 버린다

30 분쯤에 아티스트를 위해 제작 되었기 때문에 놀라웠습니다 그래서 이것은 이륙하고 있습니다 이것은 나 자신과 같은 무시 무시한 사람들을위한 것입니다 ML Kit이라고 불렀습니다

너 봤어 그것은 기본적으로 모든 멋진 것들입니다 여기에 고객과 함께 일하는 친구가 있습니다 그러는거야 최근에 이러는 거 잖아, 그렇지? 기본적으로 자바 스크립트입니다

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그리고 나는 이것을 사랑한다 나는 이것과 일종의 미친 NASA를 만들었다 이것은 $ 700 컴퓨터이기 때문에 라스베리 파이예요 $ 35 컴퓨터 만 있으면됩니다

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의학 연구 논문을 읽는다면, 2009 년에는 9 명 밖에 없었습니다 작년에 2,300 명이 있습니다 처음 5 개월 동안 3,000 명이 있습니다 올해의 의학 다음은 우리가 이걸 보았다는 것입니다

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TensorFlow 저장 모델이라고합니다 그리고 얼마나 많은 사람들이 모델 디렉토리를 저장했는지 추적하십시오 Mac에서 보는 것과 같습니다 마치 앱 안에있는 것을 저장하는 것과 같습니다 그것은 디렉토리 구조입니다

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