OKR Workshop – Google AI Impact Challenge Accelerator

[음악 재생] ZACHARY ROSS :이 세션은 – 나는 추적 할 권리를 바로 잡을거야 OKR

누구나 OKRs, 목표 주요 결과를 들었습니까? 좋아, 좋아 나는 뒤에서 약간의 손도 거기에서 굉장한 것을 안다 너희들 정말 흥분해 보였어 그래서 끝내 주었다 관객 : [INAUDIBLE] ZACHARY ROSS : 일어서, 그래

여기 OKR의 요점은 초점을 맞출 수 있도록 노력하십시오 우리는 일하기 위해 매우 흥분한다 여러분 각자와 함께 그리고 우리는 여러분이 프로젝트에서 성공할 수 있도록 돕고 자합니다 그래서 나는 너에게 모든 것을 읽고 일종의 독서를 해왔다

당신이하고있는 놀라운 일들을 이해하십시오 이것이 바로이 세션의 내용입니다 당신이 들었던 것에 따라 다음 며칠 동안, 너는 많은 멘토와 상호 작용할 것이다 누가 너를 다듬고, 생각하고, 도전한다 그리고 우리는 캡쳐하려고 노력할 것입니다

OKR의 많은 작업 항목, 목표, 목표 또는 우리는 당신이 그런 식으로 생각하도록 초대합니다 하지만 내가 들어가기 전에 좋습니다 여기에 의제가 있습니다 나는 그저 거기 누워있을뿐입니다

왜 우리는 OKRs, 약간의 역사가 필요한가요? 수업, 몇 가지 정의와 예제, 몇 가지 특성 우리는 정렬에 대해 이야기 할 것입니다 나는 많은 팀과 일한다 나는 많은 신생 기업과 일할 수있는 기회를 얻었습니다 세계 각국

그리고 정렬은 항상 어려운 일입니다 그들은 항상 내게 와서 말한다, 잭, 우리는 3 명의 팀원이었습니다 그리고 우리는 방금 끝냈습니다 이제 우리는 20 명으로 구성된 팀입니다 상황은 천천히 진행됩니다

의사 소통이 안 좋다 그리고 당신도 알다시피 현실은 더 커집니다 불행하게도 실제로 느리게 진행됩니다 이것이 목표와 주요 결과가 도움이되는 이유입니다 왜냐하면 당신이 명확하게 말하면 우리 팀이하는 일, 그 팀 그런 다음 종속성, 당신은 앞으로 나아가는 것에 대해 더 명확하게 할 수 있습니다

특히 귀하의 프로젝트를 위해 그리고 나서 우리는 개발 과정에 대해 이야기 할 것입니다 연습을 좀해라 오늘 아침에 조금 연습 할 것입니다 그리고 오늘 나중에, 당신은 가고 있어요

귀하의 멘토와 만나 프로젝트에 대해 이야기하십시오 목요일에 다시 와서 어쩌면 더 확정 된 OKR 세트를 원한다 네가 여기서 나올 수 있고, 앞으로 6 개월 동안, 너는 높은 수준에 있고 명확하게 말하고있어 당신이하려는 일과 성공의 모습 제가 말하는 것처럼 당신의 프로젝트를 생각해보십시오

그리고 성공은 어떻게 생겼습니까? 어떻게 측정 할거 니? 그리고 나는 세부 사항 중 일부에 들어갈 것입니다 그러나 우리가 뛰어 들기 전에, 나는 당신에게 빠른 이야기를 말할 것이다 아무도이 사람이 누구인지 압니까? 그리고 그렇지 않으면 괜찮습니다 나도 몰랐다 그러나 나는 이것을 여러 번 말한 적이있다

그리고 저는 두 사람에게 실제로 그것이 누구인지를 알게했습니다 나는 손을 본다 경청자 : 나는 그녀의 이름을 모른다, 그러나 그녀는 영어를 건너었다 채널 [INAUDIBLE] ZACHARY ROSS : 아주 좋았어, 아주 좋아

좋아, 이제 3이야 그래서 피렌체 채드윅 그래서 나는 아주 빨리 말해 줄거야 아주 좋아 어떻게

너는 큰 수영 선수 야? 또는– 관객 : [INAUDIBLE] ZACHARY ROSS : 당신은 단지 아니, 잘됐다 아니, 좋아 나는 흥분한다, 알았어 그래서 피렌체 채드윅, 나는 당신에게 빠른 이야기를 할 것입니다 그래서 플로렌스 채드윅은 1918 년 샌디에고에서 태어났습니다

여기 캘리포니아에서 그리고 그녀는 큰 운동 선수 였고, 매우 모험적이었습니다 그리고 그녀가 한 유명한 일들 중 하나 1950 년 영국 채널을 처음으로 수영 한 여성이었습니다 그리고 1952 년에 그녀는 수영하기로 결심했습니다 로스 앤젤레스에서 카타리나까지 또는 다른 방향으로 카타리나 섬, 큰 섬입니다 산타 모니카 부두에 로스 앤젤레스의 해안 떨어져

캘리포니아의 지리를 알고 있다면, 그것은 대략 26 마일, 그래서 대략 40 킬로미터, 카탈리나 섬에서 로스 앤젤레스까지 그래서 그것은 갈 길이 멀다 나는 약간의 주자 다 그리고 26 마일을 달릴 수 있습니다 나는 26 마일을 수영 할 수 없다 그러나 그녀는 터프한 아가씨였습니다

그래서 좋은 미국인이되어서, 1952 년 7 월 4 일, 그녀는 거기에 나가서 카타리나 섬에서 수영하기로 결정했다 산타 모니카 또는 로스 앤젤레스에 음, 알다시피, 캘리포니아, 심지어 여름, 그것은 흐려질 수 있습니다 추울 수 있습니다 그리고 물은 쌀쌀합니다

그리고 그때 그녀는 그녀와 약간의지지를했습니다 그녀가 물속에 들어서 자 그녀는 코치와 작은 배를 가지고있었습니다 그리고 그녀와 함께있는 그녀의 어머니는 그녀를 에스코트하는 배 종류로 바다 건너편 그리고 코치는 라이플을 나르고있었습니다 왜 코치가 된거 야? 관객 : [INAUDIBLE] ZACHARY ROSS : 상어, 정확히

그 시점에서 나는 물 밖으로 나왔을 것입니다 죄송합니다, 우리는 그렇게하지 않습니다 그러나 그녀는 터프한 아가씨였습니다 그리고 그녀는 포기하지 않았다 그래서 그녀는 2 시간, 4 시간, 6 시간, 8 시간, 소진되고 일종의 출발 내가 포기할 것 같아

나는 포기할거야 그녀는 마침내 14 시간 만에 그냥 포기했습니다 그리고 그녀는 엄마와 코치에게 그녀를 빼내달라고 간청했습니다 그리고 확실히, 그들은 그녀를 끌어 냈습니다 그리고 그들은 해안에 도착했습니다

그리고 1952 년 당시에도 이 이야기에 관심이있는 언론 매체였습니다 그리고 그들은 피렌체에 가서 말했습니다 피렌체, 왜 포기한거야? 당신은 해안에서 불과 1 마일 떨어져있었습니다 그리고 그녀가 준 대답은 아마도 우리에게 도움이 될 것입니다 우리가 오늘 논의하는 동안

그녀는 내 목표를 볼 수 있었다면, 나는 포기하지 않았을 것입니다 안개, 파도의 그래서 우리는 무엇을하려고 할 것인가? 오늘 당신 안의 안개를 드러내고 있습니다 귀하의 프로젝트를 위해하고 있으며 그것은 당신의 목표가 무엇인지에 대해 명확합니다 피렌체에 대한 좋은 소식은 그녀가 포기하지 않았다는 것입니다

그리고 그녀는 3 개월 후 같은 수영을 다시 시도했습니다 그리고 이번에는 아직 추웠지만, 그것은 아직도 안개가 짙었다 그리고 아직도 상어가 있었다고 생각합니다 그녀는 Catalina Island에서 성공적으로 수영 할 수있었습니다 로스 앤젤레스에

그리고 그녀는 그녀의 선반에 다른 메달을 넣었습니다 나는 그런 놀라운 육체적 업적에 대해 생각한다 그리고 분명히, 그녀는 San Diego Sports Hall of Fame에 있습니다 그래서 내가 언젠가 거기에 갔을 것 같아 그리고 나는 이것을 알아 차렸다

나는 생각했다 그것은 놀라운 이야기였습니다 그래서 피렌체에 대해 조금 있습니다 우리 모두는 안개를 들어 올리려고 노력할 것입니다 너의 프로젝트로하고있어, 알았지? 좋아, 그래서 나야

Jeremy가 언급했듯이, 저는 기술 프로그램 관리자입니다 멋진 제목 하루 종일 엔지니어링 팀과 협력한다는 의미입니다 어시스턴트 (Assistant)에서 오랫동안 미디어 경험이 작동하도록 노력했습니다 그래서 네가 할 때, 이봐, 넷플 릭스에서 "이상한 것들"을 틀어 라

또는 YouTube에 액션 또는 고양이 동영상을 보여주세요 저는 YouTube 팀과 협력합니다 나는 모든 것을 가능하게하기 위해 엔지니어링 팀을 돕고 있습니다 상호 작용하려는 대형 팀에 대해 이야기하십시오 그리고 일을 끝내는 방법을 알아 내라

그것은 도전이 될 수 있습니다, 그렇죠? 사실 우리는 Q3 계획을 진행하고 있습니다 우리는 3 분기 계획을 멀리까지하기 시작했습니다 우리가하려는 일처럼 그 전에 나는 아마존에 있었다 나는 사기로 일했다

우리는 거기에 기계 학습 모델을 가지고있었습니다 나쁜 놈들이 누구를 침입하려고하는지 알아 내려고 그리고 저는 몇몇 신생 기업에서 일하고 있습니다 그래서 나는 꽤 오랫동안이 유형의 일을 해왔습니다 그리고 나는 그것을 정말로 즐긴다

하지만 Google에서 맡은 다른 역할 중 하나 OKR 코치이자 멘토입니다 그리고 내가 전에 언급했던 것처럼, 나는 기회를 얻는다 다른 런치 패드 이벤트와 함께 여행하다 신생 기업과 협력하십시오 그래서 저는 일본에있었습니다 아니면 12 월에 인도로 돌아 왔습니다

심지어 나이지리아에 갈 기회를 얻었습니다 우리가 시작했던 곳에서 우리는 실제로 거기에 새로운 AI 연구 사무소가있다 뿐만 아니라 팀과 협력하고 있습니다 그래서 나에게 정말 즐겁습니다 모든 종류의 프로젝트를 볼 수 있습니다

그리고 여러 번, 많은 것들이 있습니다 많은 팀 간의 유사점과 작동 방식에 대해 설명합니다 그리고 그것은 우리가 오늘 이야기 할 내용입니다 좋아요, 그러니 바로 그 점프로 갑시다 우리는 괜찮은거야? 너희들 커피 마시지? 승인

내가 말했듯이, 우리는 잠시 휴식을 취할 것입니다 좋아, 그럼 조직적인 문제에 뛰어 들자 왜 우리는 OKRs가 필요한지 우리는 모든 것을 통과하지 않을 것입니다 하지만 어쩌면 그들 중 하나에 뛰어 들자 어디 보자, 성장

거의 모든 회사 또는 조직에서 성장하기를 원한다 당신이 어떤 회사 또는 어떤 조직든지 묻는 경우에, 있잖아, 전략있어? 모든 그룹 또는 회사에 관한 정보 어떤 유형의 전략이 있습니다 전략이란 무엇을 의미합니까? 시장에서 귀하의 가치 제안은 무엇입니까? 무엇을 성취하려고합니까? 왜 당신은 조직으로서 함께 있습니까? 모든 전략 문서의 약 90 % 그것의 성장 요소가있다 우리는이 새로운 시장에서 성장하기를 원합니다 우리는 이러한 새로운 시장 요구를 충족시키기를 원합니다

우리에게는 새로운 고객이 있습니다 우리는 서로 다른 사용자에게 서비스를 제공하려고 노력하고 있습니다 그리고 그것은 기업 세계에서 유일한 종류의 것으로 밝혀졌습니다 우리가 많은 비영리 단체와 이야기하고 있음을 알고 있지만 오늘날, 기업의 약 5 %와 1 / 2 % 포춘 1,000 대 기업의 연간 성장률은 – 실제로 회사의 9 %는 연간 증가율을 달성합니다 그리고 5 %와 1 / 2 % 이상

다시 말하게 해줘 기업의 약 9 %만이 5 %, 1 / 2 % 성장 이상 그래서 모든 회사는 성장하기를 원한다고 말합니다 그게 왜죠? 그들에게는 계획이 있지만 그것을하지는 않습니다 그리고 우리가 거기에서보고있는 것, 심지어 Google 내에서 보았습니다

내가 일한 모든 회사에서, 전략과 실행 사이의 단절입니다 우리 계획이야 여기 우리가 실제로하는 일이 있습니다 예를 들어, 당신은 당신 팀의 사람들에게 가본 적이 있습니까? 누군가에게 무작위로 가서 말하기 만하면됩니다 가장 중요한 세 가지는 무엇인가? 우리 회사 또는 우리 팀, 우리 조직 올해 가장 중요한 세 가지를하고 있습니까? 모두가 똑같은 말을 할 것이라고 생각하니? 당신이 그랬 으면 좋겠다고 생각하고 싶습니까? 나는 네가 네 손을 들어주지 않게 할 것이다

그러나 실제로 저는 약 2 년 동안 대기업과 일하고있었습니다 포틀랜드에서 일찍 그리고 나는 그들의 전략 팀에 갔다 이들은 머리에 있던 장교들이다 이 회사는 회사의 전략을 그리고 저는 말했습니다

그래서 가장 중요한 세 가지가 무엇입니까? 이 회사에? 그리고 그들은, 글쎄, 네가 나에게 묻는다면, 그것이 바로 이것과 이것이다 하지만 프랭크에게 물으면 프랭크는 어떻게 생각하니? 그리고 나는 당신과 같아요, 당신은 전략 장교입니다 여기에서 요점은, 성공이 어떻게 생겼는지 확실하지 않다면, 무엇이 가장 중요한 프로젝트인지, 이니셔티브 그렇다면 사람들에게는 분명하지 않을 것입니다 당신 팀에 그리고 아마도 당신은 팀입니다

하지만 2 인조 팀이라면, 최소한 옳은 것이 무엇인지에 대해 모두 동의합니까? 지금? 불일치가 있다면 힘들 수 있습니다 전략과 실행, 우리는 격차를 봅니다 그래서 OKR이하는 일, 목표와 주요 결과, 상위 수준에서 특정 수준으로 변환하는 것입니다 여기 우리가 가고 싶은 곳이 있습니다 우리가 어떻게 할 것인가

성공은 다음과 같습니다 어때요, 전략을 실행하는 데 어려움을 겪습니다 글쎄, 내가 언급 한 것과 매우 흡사하다 직원 참여에 관해 이야기 해 봅시다 어쩌면 10 명 이상인 팀의 경우 우리는 적어도 많은 직원들이 지금은 알 것입니다

이걸 자문 해 자신이 만든 아이디어와 작업 항목을 생성하면 당신이 일하는 프로젝트와 할 일, 너는 아마 일에 흥미를 느낀다 네가 할거야 너는 더 많은 동기 부여가있다 그래서 OKR은 상판 아래뿐만 아니라 하판이기도합니다

프로젝트 기획에 대한 접근 방식 그래서 제가 리더가 아니라 여기 있습니다 모두가 무엇을 할 것인가 니가 필요 하긴하지만 당신은 방향이 필요합니다 여기에 우리가가는 곳이 있다는 느낌이 필요해

시간과 에너지를 투자하십시오 그리고 우리가하지 못하는 것이 있습니다 그렇다면 팀에게 묻습니다 어떻게해야할까요? 우리가 거기에 갈 것 같니? 백만 명의 사용자를 확보하려는 경우 올해는이 시장에 나갈 것입니다 그리고이 시장은 훌륭합니다

글쎄, 어떻게 할거 니? 그런 다음 팀에게 어떻게 할 것인지 묻습니다 그리고 그것은 협상입니다 당신은 훨씬 더 많은 직원을 확보하게 될 것입니다 그런 식의 약혼은 당신 팀과 이야기 할 때 – 우리가 여기서 말하는 것은 OKR과 목표입니다 당신이 위에서 아래로 그리고 바닥에서 위로 사게되면, 너는 훨씬 더 효과적 일거야

좋아, 그게 말이 되니? 그냥 한 두, 그리고 난 나머지 모든 것들을 통과하지 않습니다 하지만 여기에 나오는 아이디어는 더 많은 참여와 명확성 니가하고있어, 알았지? 빠른 역사 수업, 나중에 퀴즈를 내지 않을 것을 약속드립니다 그러나 때로는 사람들은 OKR이 어디에서 온 것인가? 나는 이해하지 못한다 이게 새롭고 뜨거운거야? 글쎄,별로 그것은 한동안 주변에 있었다

종류가 작 으면 미안 해요 하지만 분명히 이것을보아야 망원경이 있어야합니다 비즈니스 목표 별 관리, 당신이 목표 설정 방법론으로 들어 본 적이 있다면, MBO는, 어쩌면 이보다 더 의미가 있습니다 산업화 된 시간 너는 공장이있어

우리는 5 만대를 만들 것입니다 그리고 그것은 일종의 하향식 유형입니다 우리가 간다 모든 사람들이 가서 그것을합니다 그것은 더 이해가되었습니다

그러나 여러분 중 일부가 인텔, 앤디 그 로브를 알고 있다면 CEO가 있습니다 그리고 그는 목표와 주요 결과에 대한 아이디어를 개발했습니다 그는 회사가하는 일에 대해 더 명확히하고 싶었습니다 MBO가 매년 목표를 세웠을 때, 그는 분기 별 목표에 대해 이야기하고있었습니다 그리고 나 한테 물어봐도 되겠습니까, 잭, 왜 분기별로? 왜 매월? 왜 매주하지? 완전히 의미가 있습니다

우리가 발견 한 것은 분기 별입니다 당신이 아이디어를 실천할 수있는 적절한 길이의 시간, 몇 가지 결과를 얻고, 너는 그 일을 계속할거야 또는 피벗을하고 다른 것을 할 경우 1 년이 너무 깁니다 몇 주에 한 번 또는 한 달에 한 번 당신에게 충분한 시간을주지 못하기 때문에 너무 짧습니다

이제 시작 세계에서, 때로는 매월 OKR 당신은 항상 바뀌기 때문에 이해가됩니다 그리고 선회, 피벗, 피벗 그러나 당신이 성숙 해지면, 분기별로 옳은 것처럼 보입니다 그러나 완전한 종지가 없다 그러나 Andy Grove는이 두 가지 질문을합니다

아마도 이것들은 당신에게 관련된 질문입니다 게다가 어디로 가고 싶니? 나는 어떻게 거기에 갈 것인가? 아주 근본적인 질문, 맞죠? 어디로 가고 싶니? 그리고 나는 어떻게 거기에 갈 것이냐? 어디서 프로젝트를 진행 하시겠습니까? 프로젝트가 어떻게 될지 어떻게 알 수 있습니까? 성공은 어떻게 생겼지? 올해 말, 예를 들어, 당신은 당신의 프로젝트에서 무엇을하고 싶습니까? 그랬습니까? 이제 우리는 연말까지 생각하고 있습니다 그러나 다음 3 달에서, 다음 6 달에서 John Doerr에 대해 들어 본 적이 있다면, 그는 "What What Matters"라는 책을 썼다

지금 뉴욕 타임즈 베스트셀러 그는 Intel의 Andy Grove와 협력하여 OKR을 받았습니다 오라클은 OKR을 사용하기 시작했습니다 그러나 존 도어 (John Doerr)는 90 년대에 그들을 구글로 데려 갔고, 래리와 세르게이가 설립 한 '98 년 그리고 John Doerr는 초기 투자자였습니다

그리고 John Doerr도 말했습니다 OK, 우리는 성장하기 시작했습니다 우리가 작업하고있는 모든 것을 관리하기가 점점 어려워지고 있습니다 OKR을 사용합시다 지난 20 년 동안 우리는 Google에서 OKR을 사용해 왔습니다

그것으로 상당히 성공적이었습니다 그리고 나는 왜 내가 트위터를 거기에 넣었는지 모른다 그러나 다른 회사들도 지금도이를 사용하고 있습니다 그래서 우리는 나중에 퀴즈를 할 것입니다 농담이야

우리는하지 않을 것이다 좋아, 그럼 아주 명확히하자 아주 명확히합시다 내가 객관적인 말을 할 때 의미하는 것은 무엇인가? OK 광범위한 질적 목표에 대한 진술 조직을 앞으로 나아갈 수 있도록 설계 원하는 방향으로 그 질문에 대답하고 있습니다, 우리는 무엇을하고 싶습니까? 그것은 진술입니다

뭐하고 있니? 그래서 내가 다음 달에 와서 말한다면, 구체적으로 뭐하고 있니? 글쎄, 나는이 일을하고있다 승인 당신이하는 일에 대해 매우 구체적으로 말하십시오 내가 사용자를 늘릴 것이라고 말하지 마라 100 %

좋아 근데 100 % 늘리려는거야? 그래서 핵심 결과 – 그리고 다시 한번, 이것은 나에게 나누는 것이다 Google과 많은 고객들에게 OKR을하는 방법 아마도 당신도이 문제를 해결할 수있을 것입니다 주요 결과 – 양적 진술 주어진 목표의 성취도를 측정합니다

정량적 인 숫자를 주목하십시오 숫자는 우리가 측정하려고하는 것을 의미합니다 우리는 단지 숫자를 던지는 것이 아니라, 그것은 단지 좋은 생각처럼 보이기 때문입니다 그것은 당신이 물건을 측정하기 시작할 때입니다 당신은 그들에 집중하기 시작합니다

그래서 당신이 측정하는 것에주의해야합니다 권리? 왜냐하면 나는 항상 팀과 일하기 때문입니다 당신이 측정하는 것은 사람들이 집중하는 것입니다 그리고 그것은 초점을이 끕니다 그러나 반드시 확인해야합니다

사람들은 그 숫자를 좋게 보이도록 고집 할 것이며, 하지만 그들은 다른 측면을 해칠 수도 있습니다 귀하의 비즈니스 또는 팀의 따라서 당신이 측정했는지 확인해야합니다 당신은 어떤 측정 항목에 대해 현명합니다 그러나 우리가하려는 것은 매우 구체적입니다 나도 프로그램 매니저 야

그래서 나는 많은 팀과 일한다 그리고 나는 내 엔지니어 중 한 명에게 가서, 이봐, 어떻게 지내? YouTube 통합이 진행 되나요? 아주 좋아 꽤 좋은 무엇을 의미합니까? 음, 우리가 많이 일해 왔어 그리고 많은 테스트를하고 있습니다 그리고 우리는 많은 코드를 조사했습니다

승인 너도 알다시피, 나는 더 깊게 파고 들어야 해 나는 마치 우리가 끝났어? 우리는 완전한 기능을 갖추고 있습니까? 모든 회귀 테스트를 통과 했습니까? 그리고 그뿐만 아니라 우리는 Dogfood에 갔습니까? Dogfood는 일종의 내부 테스트입니다 Dogfood의 결과는 무엇입니까? 우리가 받고있는 CSAT 점수는 무엇입니까? 그래서 우리는 더 구체적으로됩니다 아마 당신 팀에있을테니까

그리고 당신은 누군가에게 가서 말합니다, 이봐, 어떻게 돼가? 그리고 그들은, 잘, 당신도 알다시피, 꽤 좋다 좋아, 글쎄, 잘되어 가고있어 기쁘다 하지만 좀 더 구체적으로 설명해 보죠 그렇죠? 그리고 좀 더 구체적으로 대답 할 수 있습니다 그것은 모호성을위한 여지를 남겨 두지 않는다, 그렇지? 우리가하려는 일은 아주 분명합니다

그리고 우리는 질문에 어떻게 대답할까요? 우리는 우리가 우리의 목표를 만난 것을 압니다 목표가 프로젝트의 v1을 실행하는 것이라면 OK입니다 괜찮아 그러나 성공은 어떻게 생겼습니까? 이제 시작했습니다 네가 잘 발사 한 것을 알지, 그렇지? 사용자 수가 x 명입니까? x %의 일일 활성 사용자가 있습니다

그게 어떻게 생겼어? 그리고 이것이 멘토와 다른 개인들이 당신과 함께 일하게되어 당신에게 도전하게 될 것입니다 우리가 이것에 대해서 생각해 봤어? 길 아래로, 우리가 이동하려고하는 측정 기준은 무엇입니까? 너도 알다시피, 우리가 사회적인 이익을 이야기하고 있기 때문에, 분명히 너는 무언가를하려고 노력 중이다 지역 사회에 좋고, 인류에게도 좋습니다 실제로 어떻게 생겼습니까? 중요한 측정 항목은 무엇입니까? 우리가 성공했음을 설명하면서, 우리가 바늘을이 계량기와 그 계량기로 움직이기 때문에? 아마도 당신은 이미 그것을 알고 있습니다, 그리고 그것은 대단합니다 그러나 당신의 그것들을 위해 그것들이 아주 아래에 못 박히게하지 않으면, 괜찮아

그러나 이것은 기회입니다 이것은 좀 더 구체적으로 생각할 수있는 시간입니다 그것에 대해 알았어 그래서 목표를 세우자

또는 나는 유감 스럽다, 빠른보기 왜냐하면 내가 너에게 일종의 이론을 주었기 때문이야 그리고 여기서 일종의 미안해 그러나 여기 마케팅 부서의 대표적인 OKR이 있습니다 나는이 소프트웨어 회사와 함께 일했다

그리고 실제로 그들은 아이슬란드에서 나옵니다 CCP 게임을 아는 사람이 있습니까? 아니면 그들의 – 그것은 가상 현실 게임입니다 나는 우리의 이름이 무엇인지를 기억할 수 없다 그러나 그들은 매우 유명합니다 그리고 여기에 마케팅 부서가있었습니다

나는 너희들이 반드시 마케팅이 아니라는 것을 알고있다 그러나 나는 그것이 포인트를 만드는 데 도움이된다고 생각합니다 여기에 목표가 있습니다 그것은 조금 통풍이 난다 조금 모호한 것 같습니다

우리 지역 사회를 다시 태어나게하는 기억에 남는 팬 페스트를 전달하십시오 팬 페스트는 코믹 콘과 같습니다 정말 홍보하고 사람들을 흥분시키는 행사입니다 당신은 사용자, 개발자, 다음 버전의 게임에 대해 모두가 흥분하도록하십시오 OK, 마킹 부서이므로 의미가 있습니다

예를 들어 Q3의 경우 놀라운 팬 페스트를 선보일 예정입니다 우리 지역 사회를 다시 활기있게 만듭니다 알았어, 다시 활기 차게 하는게 뭘까? 음, 아주 구체적으로 설명합시다 성공은 다음과 같습니다 그리고 그것은 일종의 순서대로 진행됩니다

티켓 판매는 2,500에서 3,000으로 증가합니다 문에 사람들을 데려 와야 해 이 이벤트를 통해 성공했는지 확인하십시오 그리고 x에서 y로, x에서 y로 나타납니다 알다시피, 작년에 4000 장의 티켓을 팔았다면, 올해는 3,000을 팔았습니까? 항상 x에서 y까지 스트레치 레벨을 올리고 싶습니다

우리는 여기에 있었다 우리는 거기에 가려고합니다 그래서 당신은 멘토가 당신에게 묻고, 우리에게 x를 줄 것을 들었을 것입니다 우리는 지금 여기 있습니다, 여기에 우리가가는 곳이 있습니다 예를 들어, 귀하의 비즈니스를 잘 모르기 때문에 당신처럼

핵심 결과를 작성할 때처럼 행동하십시오 누군가는 큰 이해를하지 못한다 귀하의 비즈니스에 대한 그래서 그들은 저에게 말해야합니다 3000 명이 좋은가요? 음, 작년에 우리는 2500 달러를 팔았습니다 그래서 3000 명이 더 낫지, 그렇지? 다음은 CSAT 점수가 65 점에서 75 점으로 올라가고, CSAT, 고객 만족 제품을 가지고있는 사람들은 얼마나 행복합니까? 음,이 이벤트가 끝나면 더 행복해지기를 바랍니다

다시 한번 우리는 x에서 y로, 그렇지? 그런 다음 또 다른 조사 방법 인 또 다른 조사 방법을 사용합니다 우리가 얘기 할 것이므로 완벽한 측정 방법은 없습니다 사람들은 물어볼 것입니다 글쎄요, 이건 어때요? 그게 뭐야? 너 나 다

그래서 그들은이 최고의 팬 페스트에 넣었습니다 이제까지 점수는 45 %에서 55 %에 향상한다 여러 번 사람들이 묻습니다 음, 이봐, 사용자를 해 당신의 제품을 좋아하세요? 우리는 그렇게 생각한다

사람들이 그것을 다운로드했습니다 글쎄, 네가 그들에게 물어 본거야? 아니 설문 조사를 두려워하지 말고 물어보십시오 그 사실, 팬 페스트를 좋아하셨습니까? 예 당신은 그것을 올라 가기를 원합니다

추락하면 어쩌면 할 수있는 일이있을 것입니다 그리고 마지막으로 – 여러 번 참석자들과 참가자들에게 말해 줄 게요, 음, 잭, 그게 네 목표 야 왜이 모든 것에 대해 걱정하고 있습니까? 목표는 일일 활성 사용자 증가입니다 팬 페스트 (Fan Fest) 다음 주에 25 % 감소했습니다 그래서 우리의 예에서, 여러분은 같습니다, 자크, 네가 정말로하고 싶은 것은 단지 증가 일 뿐이다

귀하의 일일 활성 사용자를 25 % 늘리십시오 그리고 네, 맞습니다 아마, 너는 가고있어 더 많은 사용자가 게임을 사용하는 경우 더 많은 돈을 버는 것이 좋습니다 하지만 여기 요점은 어떻게 말해야하는지입니다

물론, 나는 너에게 목표를 줄 수 있고, 어이, 증가한다고 말할 수있다 귀하의 일일 활성 사용자를 25 % 늘리십시오 훌륭합니다 그러나 실제로 당신은 무엇을 할 것입니까? 월요일에 컴퓨터에 앉았을 때 커피 한잔과 함께 아침, 어떻게 사물을 25 % 성장 시키시겠습니까? 오, 우리는 팬 페스트를 입을거야 그것은 사람들에게 관심을 갖게 할 것입니다

아니면 더 많은 온라인 광고를 할 것입니다 어쩌면 우리는 더 많은 무역 출판물을 다룰 것입니다 아이디어는 여기에 KPI는 당신이 목표를 설정하고 있다는 아이디어이며, 그리고 당신은 그것을 위해 가고 있습니다 그러나 OKR과 의사 소통하는 방법은 방법입니다 구체적으로 당신은 무엇을 할 것입니까? 왜냐하면 내가 지도자들 사이의 협상에 대해 이야기했을 때 팀 멤버들, 그건 당신이 협상 말하자면, 음, 사용자 기반을 25 % 늘리는 것이 옳은가요? 어쩌면 우리는 시간과 돈, 자원을 무엇인가에 사용해야합니다

그밖에 그리고 이것은 토론을하게되는 곳입니다 Google은 항상이를 수행합니다 예를 들어 Google Assistant와 관련된 주요 측정 항목이 있습니다 그리고 우리는 더 많은 일일 활성 사용자를 원합니다

우리는 사람들이 상호 작용에 만족하기를 바랍니다 베드로는이 생각에 대해 이야기하고있었습니다 당신은 당신의 Google 홈에 이야기합니다 우리가 너를 이해하니? 네가 정말로 원했던 레이디 가가의 노래를 너에게 줄까? 아니면 우리가 정말로 원했던 고양이 비디오를 제공 했습니까? 사용자가 만족하는지 확인합니다 예

아니면 그렇지 않은 거지? 그런데 피터를 만날 기회가있었습니다 나는 대학원에서 그의 책을 공부 한 것을 기억한다 "AI에 대한 현대적인 접근법" 그래서 그를 만나는 것은 멋있었습니다 좋아요, 이거 말이 되니? 그런데 질문이나 의견을 자유롭게 들으십시오 상호 작용하십시오

왜냐하면 나는 그것을 이해하고 싶다 선생님, 네? 관객 : y가 현실적이라는 것을 어떻게 알 수 있습니까? ZACHARY ROSS : 우리는 어떻게 y를 알 수 있습니까? 관객 : y, y는 현실적입니까? ZACHARY ROSS : 음, 좋은 질문입니다 그것은 협상이있는 곳입니다 이제 우리는 나중에 그것에 대해 이야기 할 것입니다 그것에 대해 지금 실제로

우리가 OKR로 격려하는 것은 스트레칭과 밀기입니다 여러 번 우리는 3 % 성장하고 싶습니다 글쎄, 왜 10 %가 아니지? 왜 20 %가 아니겠습니까? 그리고 당신 말이 맞습니다 완벽한 숫자는 없습니다 이제 분명히 균형이 잡혀 있습니다

우리가 200 % 성장하고 싶다고 말하면, 당신이 10 % 만 성장할 경우, 그것은 demotivating 수 있습니다 그러나 10 %는 여전히 좋은 것 같습니다 그래서 내 제안은 당신 팀을 밀어 붙이고 있습니다 조금 불편하다 그렇지만 그렇지 않다

그것이 가능하지 않다는 불편 함 여기에 1 분 안에 점수를 매기는 것에 대해 이야기하겠습니다 우리가 당신의 OKR 점수를주기를 요구하기 때문입니다 우리는 매 분기마다 자신을 득점합니다 왜냐하면 네가 실제로하지 않으면

그것은 예산을 갖는 것과 같습니다 1 월 1 일에, 여기, 올해의 예산이 있습니다 하지만 예산을 다시 보지 마십시오

당신은 단지 지출하지만 지출 할 것입니다 돌아가서보아야합니다 우리는 목표에 어긋나는 짓을하고 있습니까? 그리고 내 요점은, 득점 할 때, 때때로 우리는 꽤 공격적입니다 우리는 항상 모든 목표를 달성하거나 달성하지 않습니다 John Doerr의 "Measure What Matters"에서 그는 YouTube에 관해 이야기했습니다

그들이 성장하려고 할 때, 그들은 아마 1 억 명의 사용자, 2 억 명의 사용자가있었습니다 제품 관리자 중 한 명이 10 억 명의 사용자를 목표로 설정했습니다 그리고 모두는 아, 절대 안돼 자, 그는 내년까지 말했다 그들은 내년까지 치지 않았다

하지만 나는 그 해를 잊어 버리지 만 그들은 200에 이른다 그리고 그들은 300에 도착했다 그리고 그들은 목표를 달성하지 못했습니다 그리고 그들은 우리가 알 때 노란색 또는 심지어 빨간색으로 나타났습니다 OKR에 대한 성취도에 대해보고하십시오

그러나 여전히 공격적이었다 그리고 때로는 거기에 많은 문학이 있습니다 거기에 힘든 목표를 밀어 넣음으로써 사람들은 실제로 열심히 일하는 것에 동기를 부여받습니다 자신이 아는 목표를 세우는 것보다 종류의 물건을 친다 그래서 그것은 당신의 질문에 대한 긴 대답 이었지만, 아주 좋은 답변이었습니다

하나 다른 질문? 예 관객 : 네 그래서 핵심 결과에 관해 질문이 있습니다 그 (것)들을 정량화하는 것을 고투해서

ZACHARY ROSS : 네 관객 : 특히 나는 단지 마찬가지예요 목적을 처리하는 샘플 OKR을 작성하려고했습니다 우리가 살고있는 지역의 위성 이미지 역사적인 배출 자료가있다 그런 다음 중요한 결과를 얻으려면 나는 그것을 정량화하는 데 어려움을 겪었다

데이터 파이프 라인 구축 위성 이미지의 모든 소스를 식별하거나, 나는 지금 얼마나 많은 사람들이 있는지를 꼭 알지 못합니다 ZACHARY ROSS : 네 네 글쎄, 그런 식으로하는 나의지도 – 이것에 관해서 슬라이드를 드리겠습니다 OKR이 반드시 그런 것은 아니라는 점을주의해야합니다

작업 목록으로 변합니다 그래서 나는 때로는 사람들이 목표를 보게 될 것입니다 그리고 30 가지 주요 결과가 있습니다 잠깐 나는 이것을했고, 나는 이것을했다

그리고 나는 이것을했다 그리고 OK 나는 그것을 얻는다 그러나 나는 항상 일을 추적합니다 우리가 목표로하고있는 일 핵심 결과가 왜 팝업 프로젝트입니까? 그 데이터를 왜 매핑하고 있습니까? 당신은 정말로 무엇을 성취하려고합니까? 음,이 데이터를 매핑하면 x를 할 수 있습니다

나는 x가이 경우 무엇인지 모른다 자, 확실히, 여러분은 어떤 데이터에 대해 구체적으로 알아야합니다 당신은 처리 할 것이고 데이터 파이프 라인은 무엇입니까? 그리고 아주 – 그러나 그것은 또 다른 층에 있습니다 그래서 나는 단지 그것에 뛰어들 것이다 당신은 OKRs의 다른 수준을 가질 수 있습니다

내가 함께 일하는 대부분의 신생 기업을위한 고전적인 예 회사의 기업 차원의 OKR입니다 2019 년에는 여기에 네 가지 또는 다섯 가지 큰 목표가 있습니다 주요 결과 그들은 대개 수익을 얻습니다 그들은 직원에 대해 뭔가가 있습니다

그들은 제품에 대해 2 ~ 3 가지가 있습니다 다음 단계는 일반적으로 마케팅 부서에서 수행합니다 엔지니어링, 제품, 인사, 재무 그리고 그들은 그 수준에서 객관적이고 핵심적인 결과를 가지고 있습니다 그리고 팀 수준으로 내려갑니다

그럼 앞으로 며칠 안에 적절한 세분성을 알아 내야 할 것입니다 그리고 우리는 토론을했습니다, 솔직히 말해서, 당신을 도우려는 최선의 방법 우리는 귀하의 비즈니스를 위해 OKR을 작성하는 것을 도와 줄 수 있습니까? 또는 귀하의 프로젝트에 대한? 그리고 오늘 여기에 묻는 것은 프로젝트에 집중하는 것입니다 그래서 그것은 아주 분명합니다 분명히 우리는 당신이 팀으로서 성공하기를 바랍니다

조직으로서 그러나 나는 범위를 낮추고 모든 사람들의 성공을 도울 것이라고 생각합니다 우리는 이것을 당신의 인공 지능 프로젝트에 적용 할 것입니다 그리고 앞으로 6 개월 동안 3, 4, 5는 무엇일까요? 네가 할 일들? 그 주요 결과는 무엇입니까? 물론 데이터를 매핑하고 새로운 데이터 파이프 라인을 가져 오는 것일 수도 있습니다 거기에있는 더 높은 수준의 목표를 위해 봉사하는 과업이다

그러나 나는 여기의 추천이 아마 수준을 펑하는 소리가 난다 고 생각한다 다시 한 번, 귀하의 질문에 대한 긴 대답이었습니다 그러나 그것은 의미가 있습니까? 관객 : 네 ZACHARY ROSS : 좋아, 너는 내 말을 많이 들었다 오늘

말이 돼? 네 경 관객 : [INAUDIBLE] 그래서 지금 너는 [INAUDIBLE]이 아니야 ZACHARY ROSS : 네 관객 : 항상 물어볼 수있는, [INAUDIBLE]은 무엇입니까 ?? ZACHARY ROSS : 그래, 정확히

관객 : 목표에 얼마나 세분화되어야합니까? ZACHARY ROSS : 나의 추천서 모든 것이 중요한 것은 그것을 바로 위에 가져 오는 것입니다 더 구체적으로 말하십시오 엔지니어링 세부 사항에 대해 매우 구체적 일 수 있기 때문입니다 하지만 너 자신에게 물어봐야 해 왜 내가 그걸하고 있니? 나는 많은 일을하는 엔지니어가있다

그리고 4 분의 1이 지나면 그것은 낭비 될뿐입니다 우리는 우리가 높은 수준에서 올바른 방향으로 가고 있습니다 그렇지 않으면 여기서 열심히 일할 수 있습니다 하지만 더 높은 수준의 목표를 서비스하지는 않습니다 그래서 제 추천은 사이클을 보내고 있습니다

높은 수준에서 생각 AI 프로젝트에서 프로젝트의 성공은 어떻게됩니까? 엔지니어링 세부 사항이 많이 있습니다 그것은 매우 중요합니다 하지만 그냥 발음을 시도해 봅시다 높은 수준에서 성공이 어떻게 보이는지, 그런 다음 아래로 나아가 야합니다

나는 그렇게하지 않는 것을 말하는 것이 아닙니다 그러나 더 높은 수준에서 시작하여 아래로 나아가십시오 관객 : 고마워 ZACHARY ROSS : 네 말이 돼? 좋은

네 우리는 또 다른 질문을 할 것이다 네? 청중 : 신제품에 대한 조언 핵심 결과에 대한 기준 측정이없는 곳? ZACHARY ROSS : 네 맞춰봐 또는 중요한 결과는 기준선을 설정할 수 있습니다

맞습니까? Google에서도 매우 데이터 중심적입니다 우리는 항상 모든 것을 측정하지는 않습니다 특히 우리가 구축 할 때 우리가 측정해야 할 새로운 제품 및 서비스 여러 번 우리는 중요한 결과를 얻을 수 있습니다 기준선 설정

추측을하거나 그냥 말하면 좋을 때가 있습니다 번호가 무엇인지 모르는 경우, 핵심 측정 항목을 개발해야한다고 이 특정 제품 그러니 그저 4 분의 1의 끝에, 그래, 우리는 다섯 가지 주요 지표를 확인했습니다 그리고 다음 분기에, 우리는 그 숫자들을 살펴보기 시작할 것입니다 결정을 내리는 데 도움이됩니다

좋은 질문 다른 질문? 또는 누구든지, 내가 너희들에게 결정하도록 내버려 둘 것이다 죄송합니다 다시 연락 드리겠습니다 우리는 잊지 않을 것입니다

좋은 질문입니다 나는 여기까지 걸어 갈거야 네 관객 : 고마워 ZACHARY ROSS : 네

관객 : 눈높이에서 OKR을 어떻게 모니터합니까? 팀의 세세한 수준까지? ZACHARY ROSS : 맞습니다 OK, 투명성에 대해 이야기하고 있습니다 관객 : 네 ZACHARY ROSS :이 정보를 어떻게 공유합니까? Google의 모든 OKR은 다른 모든 사람들에게 투명합니다 Google에서 그래서 우리가 지금 얼마나 많은 사람들을 가지고 있는지, 9 만 명의 사람들이, 권리? 그래서 당신은 같아요, 그럼, 어디에 넣을까요? Easy OKR이라고하는 작은 웹 앱에 있습니다

나도 알아, 우리는 브랜딩에 대해 연구해야 해 그러나 모든 팀이 잠재적으로 OKR과 목표 및 주요 결과가 있습니다 우리는 일종의 기울기 때문에 완전한 투명성을 지향합니다 YouTube의 OKR이 무엇인지 살펴볼 수 있습니다 Assistant 또는 Waymo 또는 Gmail 등이 있습니다

자, 항상 나는 그들을 봐야합니까? 아니 분명히, 나는 내 영역에 중점을두기 때문에 조직의 한 팀으로서 당신을 생각할 필요가 있습니다 제 말은, 당신이 전술적으로 생각한다면, 사람들은 OKR을 어디에 둘까요? 간단 할 수 있습니다 스프레드 시트 -이 팀의 탭 하나 이 팀에 대해 하나의 탭,이 팀에 대해 하나의 탭, 그리고 아마 더 높은 수준의 것

당신이하려는 것은 대화를 유도하기 위해서입니다 모든 사람들이 다른 사람들이하고있는 일에 대해 분명합니다 우리가 잠시 후에 얘기 할 것이기 때문에 정말 흥미로운 곳입니다 다른 팀과 공동 작업 할 때입니다 내 목표를 달성하기 위해서, 네가 나를 위해 일해야하고 그 반대도 마찬가지야

그것이 어려운 곳입니다 네가 성공하지 못하면 내가 성공할 수 없기 때문이다 그리고 당신도 알다시피, 우리는 항상 이것에 부딪 혔습니다 글쎄, 니가 할 줄 알았는데, 너 알 잖아 그 데이터 파이프 라인

그리고 그 사람은 제가 그렇게 할 것이라고 생각하지도 않았고 그 반대도 마찬가지였습니다 오해가 있습니다 그래서 우리가 OKR로 무엇을하려하는지 처음에는 모든 사람을 분명히합니다 우리가 지금 뭐하고 있니, Q2? Q3의 시작 부분에 동의하십니까? 이걸 할거야? 그리고 나서 나는 이것을 할 것입니다 그리고 처음에 더 명확해질수록 절약 할 수 있습니다

Q3 말에 불행이 있습니다 그래서 그것은 긴 대답이었습니다 하지만 그 아이디어는 공유 위치에 놓을 것입니다 모두가 볼 수있는 곳 왜냐하면 우리는 개인 개발에 대해 이야기하지 않기 때문입니다

물건의 종류 우리는 당신 팀에 대해 이야기하고 있습니다 팀의 성과는 무엇입니까? 그리고 너는 무엇을 할거야? 그 질문에 대답합니까? 좋아, 좋아 다른 질문이나 의견이 있으십니까? 바로 여기에 오, 미안

관객 : 예, 죄송합니다 Zachary ROSS : [부적절한] 관객 : 그냥 간단한 질문입니다 어떤 경우에는 그것이 의미가 있다고 생각합니다 KPI로 시작하면 OKRs까지가는 길? ZACHARY ROSS : 나는 아무 말도하지 않을거야 항상 무언가를 측정하는 것이 항상 더 나은 방법이라고 생각합니다

나는 항상 놀란다 나는 그들이 아무 것도 측정하지 않고있는 많은 팀과 함께 일합니다 그리고 그들은 단지 열심히 일하고 있습니다 그리고 여러 번 비즈니스와 팀이 있습니다 성공에도 불구하고 성공적입니다

너무 오랫동안 당신의 질문에 대답하지만 그래 무언가를 측정하는 KPI로 시작하십시오 그러나 KPI에는 때로는 세부 사항이 부족합니다 니가 나 한테 말한 게 아니기 때문에 너는 할거야, 그럼 여기 그것 때문에 움직일 것입니다

하지만 중요한 측정 기준을 측정하는 것으로부터 시작하겠습니다 운동을 할 때 더 나아질 수도 있습니다 네가가는 것에 대해 분명히하는 근육 그 번호를 이동하려면해야합니다 괜찮습니까? 좋아, 오 이제 우리는 메트릭에 대해 이야기하고 있습니다

사람들은 많은 질문을했습니다 좋아요,이게 맘에 들어요 괜찮아 관객 : 고마워 [INAUDIBLE] 메트릭스에 관해서는, 나는 많은 이들 팀을 생각합니다

우리가 사람들에게 영향을 미치려고한다는 점에서보기 드문 경우가 있습니다 누가 우리에게보고하지 않는지, 다른 조직들 우리 그룹 밖에서 ZACHARY ROSS : 맞아, 맞아 관객 : 그리고 많은 사람들이 측정을 통해 그것을하고 있습니다 ZACHARY ROSS : 그래

관객 : 당신이 정말 재미있는 것을 말했습니다 측정되는 것은 당신이 집중 한 것입니다 조직을 뭔가를 측정하여 다른 조직에 영향을 미칩니 까? ZACHARY ROSS : 예 예를들 수 있습니다 음, 이것은 부정적인 예입니다

그러나 내가 아마존에 있었을 때, 내 역할 중 하나였습니다 기본적으로 배경 조사를하는 것이 었습니다 유럽 ​​시장에서 아마존에 가서 물건을 팔고 싶습니까? 글쎄, 당신은 당신이 누군지 확인해야합니다 그리고 은행 계좌를 가지고 있습니다

너 마피아 같은 사람이 아니지? 그렇지? 왜 그런 생각을했는지 모르겠다 하지만 그 아이디어는 팀과 함께 일했던 것입니다 이 모든 검사를 한 소프트웨어를 썼다 우리가 더 빨리 선상에서 누군가를 얻을 수 있기 때문에, 판매가 빠르면 빠를수록 Amazon이 돈을 벌 수 있습니다 그러나 여러 번 우리는 그들의 정보를 검증 할 수 없었습니다

그래서 우리는 그것들을 수작업 조사에 보냈습니다 런던에는 약 1,000 명의 조사관이있었습니다 그 전화를받습니다 그들은 이메일을 보내고, 이봐, 우리를 보내주십시오 여권 사본, 등등

그리고 너무 오랜 이야기지만, 여기 아이디어는 우리의 소프트웨어가 더 좋았습니다 내가 쉽게 할 수있는 곳으로 모든 정보를 확인하십시오 그리고 난 어려운 사건을 보냈을 뿐이야 수사관에게 그래서 나는 자동으로 숫자가 더 좋아졌다

사람들을 확인하고 더 힘든 케이스 만 보내라 수동 수사관에게 따라서 정보를 확인하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다 그래서 내 숫자가 좋아졌습니다 그는 더 나 빠졌다

우리가 동료 였기 때문에 그리고 나는 너에게 너무 나쁘다고 말했다 아니, 나는 그렇게 말하지 않았다 하지만 우리는 결국 나는 그것을 자동화하는 것에 대한 나의 목표를 가지고있다 그리고 그는 수작업 조사에 대한 자신의 목표를 여전히 달성했습니다

빠른 그러나 우리는 평균 시간의 목표를 공유했습니다 아마존의 플랫폼에 올라 가기 위해서는 어떤 판매자도 필요하다 자동 또는 수동으로 수행하십시오 그러나 이것은 때때로 여러분이 특정 번호에만 고정하십시오

나는 자동화에 집중했다 그는 자신의 수작업 번호만을 고집했습니다 그리고 상황이 점점 악화되고있었습니다 비록 그가 그것을 더 잘 만들려고 노력했다 많은 시간에 물건을 측정하기 시작하면, 당신은 당신이 어떤 영향을 미치는지 알지 못할 것입니다

내 요점은 하지만 지금 당신의 질문입니다 반드시 필요하지는 않은 팀과 협력하는 것 너에게보고 해

그것은 항상 발생합니다 YouTube에 뭔가를하도록 설득하려고합니다 아니면 넷플 릭스가 설득하려고 노력 중일 수도 있습니다 그들에게 뭔가를하도록 그리고 이것이 더 많은 것이라고 생각합니다 OKR보다는 권위의 영향에 대해서

OKRs는 계약을 포착 할 것입니다 하지만 내가하려는 것은이 사진을 그리는 것입니다 당신을 성공하게 만들 것입니다 여기에 우리가 측정하고있는 것이 있습니다 당신은 사용자를 원한다

우리는 사용자 YouTube를 원합니다 우리는 길잡이 사용자를 원합니다 이 목표를 공유함으로써 우리는 모두 이익을 얻습니다 여기에 구체적인 내용이 있습니다 그래서 내 충고는 그 (것)들에게 유익하고 당신을 유익 할 것이고 그 분야에 집중할 것이다

당신에게는 중요한 것만을 가질 수 있습니다 공동 관심 분야에 중점을두고, 그리고 나서 그들은 나중에 당신을 도울 수 있습니다 그러나 항상 공유 관심 분야에 집중하십시오 그래요 좋아요 관객 : 여기 있습니다

ZACHARY ROSS : 네 관객 : 여기 있습니다 ZACHARY ROSS : 오, 미안 고맙습니다 관객 : 네

그래서 이전에 간단히이 지점을 만났습니다 ZACHARY ROSS : 네 청중 : – 다른 질문 중 하나입니다 네가 조금 더 얘기 할 수 있을지 궁금해서 우리가 때때로 가지고있는 문제 중 하나에 대해, 언급 한대로 작업 목록 만들기 핵심 결과 대신

ZACHARY ROSS : 네 관객 : 나는 이것에 대해 틀릴 수도 있습니다 그러나 그것이 나에게 보이는 것은 OKR이 완벽하게 또는 더 잘 작동한다는 것입니다 당신이 하나에서 무한대로 가려고 할 때, 점진적 진전을 좋아합니다 그러나 나는 개인적으로 여전히 투쟁한다 이 방법론을 환경에 맞추기 위해서 – 신생 기업과 마찬가지로 더 일반적입니다

0에서 1로가는 것과 같습니다 첫 번째 프로젝트를 만들려면 네가 어디로 가고 있는지 정확히 알 수 없다 또는 얼마나 멀리 있는지 그래서 조금 더 얘기 할 수 있을지 궁금 해서요 이것에 관해서

ZACHARY ROSS : 네 물론 팀과 조직도 있습니다 더 성숙한 프로젝트 시작 세계는 매우 좋아, 우리는 일을 시도 할 것입니다 우리는 정확히 확신하지 못합니다

그것은 제품 정의, 가능한 실행 가능한 제품 유형입니다 네 말이 맞아 문제는 다르다 그러나 그럼에도 불구하고 나는 체계적으로 사고하는 것이 좋습니다 죄송합니다– 이 창조적 인 과정조차도

3 개월이 지나면 적어도 세 가지 아이디어가 필요하다 시장에서 심사를 받았습니까? 아니면 적어도 당신이하려고하는거야? 장소에 프레임 워크가 있습니까? 내가 몇몇 연구팀과 때때로 일하기 때문에 알 잖아 그들은 마치, 잭, 우리 직업은 정말로 아이디어와 종류의 시도에 – 나는 괜찮아 있잖아, 나는 뒤로 물러서서 너에게 말한다 창조적 인 과정 안에서조차도 어떤 방식 으로든 가질 필요가있다

인도 물을 명확하게하려는 시도, 적어도 세 심사를 거쳐 검토 된 아이디어 우리가 나중에 헤어질 때 나는 거기서 너와 함께 일해라 하지만 확실히 당신은 정확히 무엇을 모릅니다 당신은 그 결과가 무엇인지를 정확히 구축 할 것입니다 그러나 앞으로 나아갈 목표를 정하십시오

그리고 당신이 그것을 치지 않았다고합시다 당신이 세 가지 아이디어를 생성하지 않는다고 가정 해 봅시다 시장에서 심사 받고 귀하의 투자자 또는 그와 비슷한 것으로 검토되었습니다 그게 왜죠? 음, 그러면 다시 돌아가서 말할 수 있습니다 음, 우리는 그것이 무엇인지 전혀 몰랐기 때문에

그리고 당신이 할 수있는 뭔가가있을 수 있습니다 그것으로부터 배워라 마찬가지로 이것은 우리가 생각했던 것보다 훨씬 더 어려운 공간입니다 목표 설정, 놓치기, 그런 다음 그것을 배우십시오 그리고 우리는 그것에 대해 이야기 할 것입니다

오히려 당신은 보드에 뭔가를 넣는 편이 낫겠습니다 총격하기 위해, 그것을 놓치고, 내가 왜 그것을 놓쳤는 지 말하고, 우리는 이것을 대신해서, 말하기보다는 작동하도록 할 것입니다 우리는 어디로 가야할지 모른다 그리고 우리는 그것에 대해 더 많이 이야기 할 수 있습니다 하지만 그것은 공통점입니다 – 여러 번 푸시 백이 나옵니다

UX 사용자와 같은 광고 소재에서 나는 그들을 사랑한다 그들은 훌륭한 일을합니다 그리고 그들은 우리가 UX에서 최고로 만들고 싶다고 말합니다 이 시스템에서 좋아, 수업 중에 가장 좋은 점은 무엇입니까? 글쎄, 알다시피, 아름답다

좋아 그거 좋군 나는 아름다운 것을 좋아한다 그러나 구체적으로 무엇입니까? 자크, 네가하는 일을 정말로 비난 할 수는 없어 알 겠어 아니면 고객에 관한 영업 팀과 이야기하겠습니다

향함, 알지? 제 직업은 고객이 행복하다는 것입니다 나는 좋아, 좋아 고객이 행복하다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 알겠지만 아니, 나는하지 않는다 어떻게 알 수 있습니까? 고객이 행복하다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 글쎄, 나는 그와 3 번 전화했다

나는 판매 부사장을 만났습니다 그리고 우리 블로그에 대한 피드백이 있습니다 그들은 우리 제품을 정말 사랑했습니다 좋아, 그들이 나와 이야기하기 시작할 때, 나는 마치, 오, 그렇게 성공이 어떻게 생겼는지 그래서 나는 그것을 얻는다

좀 더 부드러운 삶의 기술 우리는 우리가 그것을 많이 측정 할 수있는 것처럼 느끼지 않습니다 그러나 당신에게 말하는 표시가 있습니다 관계 같은 것이 잘되고 있습니다 또는 당신의 UX가 좋다는 것을 의미합니다 그것이 당신이 측정 한 것입니다

완벽 한 측정, 오른쪽? 그리고 연구 세계에서도, 아마 뭔가있어 연구가 잘 진행되고 있나? 글쎄, 뭘 잘하는 것 같아? 거기서 조금 파고 들었다 하지만 아주 좋은 질문입니다 우리는 조금 더 자세히 설명 할 수 있습니다 우리가 헤어질 때

좋은 소리? 다른 질문? 관객 : 안녕하세요 ZACHARY ROSS : 네 바로 거기, 네 관객 : 안녕하세요 그래서 그는 방금 물었던 라인을 따라갔습니다

그러나 나는 더 많은 특이성을 원한다 ZACHARY ROSS : 네 관객 : 신생 기업에서는 이 위대한 목표가 있습니다 하지만 네가 가면, 나는 나 자신을 발견한다 계획에 집착하는 것처럼, 우리는 위대한 프레임 워크를 가지고 있습니다

그리고 당신은 프레임 워크를 버리는 것과 같습니다 그래서 이것이 프레임 워크라고 말하는 중간적인 방법을 찾지 못했습니다 이틀 동안 시험 해보 죠 작동하지 않으면 다른 것을합니다 그리고 제가 말하고자하는 것에 맥락을 넣는 것은 다음과 같습니다

너는 객관적이다 좋은 결과가 있습니다 너가 방법의 방법에 결혼하면 당신이 창업에 나갈 때 그 좋은 결과를 얻으려면, 날마다 당신은 당신이 그렇게 빨리 변화해야합니다 그리고 어떤 시점에서 당신은 좋아, 오, 나는 완전히 다른 것을하고 있습니다 그리고 두 사람이 있다면 동시에 그렇게 생각하면 그것은 완전히 혼란입니다

그래서 저는 OKR을 좋아합니다 ZACHARY ROSS : 네 관객 :하지만 그들은 일하지 않습니다 [웃음] ZACHARY ROSS : OK 관객 : 솔직히 제 창업을 위해, 그들은 단지 일하지 않습니다

ZACHARY ROSS : OK 관객 : 당신은 큰 목표가 있습니다 그리고 수요일의 어느 시점에서, 당신은 그것이 무엇이든지간에 좋아, 이것은 목표입니다 그렇다면 어떻게하면 작업을 바꿀 수 있을까요? 그 목적을 달성하기 위해 어떻게해야합니까? 그 커다란 비전을 지켜라, 우리가 쫓아 갈거야? 그리고 두 번째 질문은 누가 마스터 OKR입니까? 마찬가지로 누가 매크로에서 이러한 모든 목표를 달성하는지 확인합니다 Google과 같은 조직은 모두 운전하고 있습니다

크고 큰 목표를 향해? ZACHARY ROSS : 나는 그 질문을 좋아한다 오크 주인은 누구입니까? 나는 그 질문을 전에 들었다 그러나 나는 그것을 좋아한다 나는 거기에 넣을거야 글쎄, 내가 마지막 질문에 먼저 대답하도록하자

너 맞지? OKR을 쓰는 사람들 – 음, 쉬운 대답입니다 대규모 조직에서 일하고 있습니다 여기에 동의 할 관리자와 우리 팀을위한 OKR 세트 하지만 그들은 보통 항상 고차원 목표의 맥락에서 그래서 저는 Assistant 내의 미디어 팀에서 일합니다 Assistant 팀은 높은 수준의 목표를 가지고 있습니다 그리고 여러 번 우리는 더 높은 수준의 목표가 무엇인지를 반영합니다 우리에게는보다 구체적인 목표가 있습니다

그런 다음 길잡이에서 검색까지 롤백합니다 그런 다음 검색을 통해 Google에 도달 할 수 있습니다 그리고 캐스케이드라는 말은 절대로하지 않지만 그들은 연결됩니다 팀이하는 모든 일이 1 : 1 높은 수준의 목표에 매핑 자, 이것은 더 큰 팀을위한 것입니다

왜냐하면 사람들은 여러 번 갇힌 느낌을 갖기 때문입니다 직접 매핑 할 수있는 작업 만 할 수 있습니다 높은 수준의 목표로 그건 좋은 생각이 아니다 팀이해야 할 일이 있습니다 그것들에 대한 작업은 필요하지 않은 사람들에게 중요합니다

매핑이 있어야합니다 60 %, 40 %가 분할 된 것입니까? 나는 모른다 그러나 당신이 일할 수있는 것들이 있습니다 중요하지 않은 팀으로서 반드시 필요하지는 않습니다 지도

하지만 네 질문에 대답하기 위해 네가가는 수준이 더 높다 당신이 팀을 책임지고 있다면, 조직, 잘, 당신은 궁극적으로 그 OKRs에 책임이 있습니다 따라서 올바른 핵심 결과가 거기, 맞지? 그래서이 경우 당신은 주인입니다 첫 번째 질문에 OKR은 너무 많은 변동이 있기 때문에 우리는 변화하고 있습니다 등등

내 제안 – 전 상황을 다 해결할 수는 없네 – 어쩌면 그 종지가 될 것입니다 나는 여러 번 말했듯이, 시동시 너무 길다 어쩌면 5 월을 위해 우리는 이것을하려고 노력할 것입니다 하지만 매일 ~ 너는 염두에 두어야 할 목표가있어 당신이 재정적으로 가려고하는 곳, 사용자, 제품, 프레임 워크

그리고 보통 1 ~ 2 주 정도면 충분하지 않습니다 많은 가치있는 것을 달성하기 위해, 맞습니까? 그래서 대개 시작 세계에서, 아마도 한 달 이번 달 말까지, 우리는 이것을하려고 노력할 것입니다 그리고 당신은 완전히 실패 할 수도 있습니다 그리고 OK, 제 말은, 그것은 실패하는 것이 재미있는 것이 아니라는 것을 의미합니다

그러나 그것은 일어난다, 그렇지? 웃긴다 우리는 다른 모든 사람들이 성공하기를 기대합니다 그러나 우리 모두는 우리가 실패한다는 것을 압니다 다른 모든 사람들은 사람들에게 묻는 것과 같습니다 운전사에 관하여

모든 사람들은 평균 이상으로 자신을 평가합니다 하지만 그건 다른 사람들이 아래에 있다는 것을 의미합니다 평균 이상이라고합니다 따라서 OKR과 같은 방식입니다 그래서 제 제안은 그 종지를 단축시킵니다

당신이 달성하려고 시도하는 것에 대해 분명히하십시오 그 짧은 종지 사이 실패한 다음 피벗합니다 당신이 방향을 많이 바꾸고있는 것처럼 들리니까요 이 후에 조금 더 이야기 할 수 있지만 좋은 질문입니다

경? 관객 : OKR 프레임 워크에 대한 비판을 들었습니까? V2MUM과 같은 것을 선호합니까? OKR은 컨텍스트가 누락 되었기 때문에 실제 조직 또는 부서에서 목표가 설정됩니다 왜냐하면 당신은 가치에 대해 이야기하지 않기 때문입니다 그리고 어떤 것들은 반드시 측정 할 수있는 것은 아닙니다 그래서 뭐라고 말합니까? ZACHARY ROSS : 음, 두 가지 비판은 무엇입니까? 네가 제안하고 있었던거야? 관객 : 상황이 누락되었습니다 V2MUM, 조직 단위와 협상에 대한 자세한 내용입니다

가치에 대해, 문화에 대해 이야기합니다 그런 다음 그 중 일부 목표와 주요 결과 해당 조직의 컨텍스트에서 설정됩니다 순전히 목표와 순전히 측정 ZACHARY ROSS : 필연적 인 것은 아닙니다 다른 방법론에 익숙하다

너 말이야 고객 : Salesforce는 V2MUM을 사용합니다 ZACHARY ROSS : 아, 알겠습니다 잡았다, 잡았다 글쎄, 나는 분명히 당신의 목표, 당신의 핵심 결과, 내가 전에 언급 한 것처럼, 당신이 가질 수있는 의미로 연결되어 있습니다

알다시피,이 문제를 해결하는 방법은 회사 또는 심지어 팀입니다 문화적 가치가있을 수 있습니다 우리는 이것을보다 포용적인 환경으로 만들고 싶습니다 우리는 우리가 더 많은 것을 확신하고 싶다 커뮤니티 유형의 대표

그리고 실제 목표와 주요 결과를 얻을 수 있습니다 그 주위에 그리고 성공이 어떻게 생겼는지에 관해서는 아주 분명합니다 권리? 또는 예를 들어, 우리는 우리가 더 잘 관리 할 수 ​​있다는 것 – 당신도 알다시피, 저는 경력 개발에 대해 말하고 있습니다 Google 내에서 Google은 매년 Googlegeist라는 설문 조사를 실시합니다 어떻게 매니저를 좋아하니? Google이 당신에게 권한을 부여합니까? 그리고 우리는 매우 구체적인 피드백을 얻습니다

그리고 우리는 구체적으로 무엇인가 할 것을 요구받습니다 그 문제를 해결하기 위해 측정 가능한 유형의 것입니다 그래서 제 목표는 당신이 목표를 가질 수 있다고 생각하는 것입니다 문화와 가치를 둘러싼 하지만, 그 상황을 설정하는 것에 달려 있습니다 관객 : 그래서 당신은 그것을 옆으로두고 문화를 말하고 있습니다

값은 완전히 별개로 다루어야한다 그것에서 측정 가능하게하려고 노력하십시오 ZACHARY ROSS : 글쎄, 당신은 그들을 통합하려고 할 수 있습니다 특정 목적으로 그러나 데이터를 수집하기위한 데이터 파이프 라인을 만드는 경우, 반드시 통합하는 것은 어렵습니다

나는 농담을하려고하는 것이 아니라, 관객 : 물론 Zachary ROSS : 포괄적 인 데이터 파이프 라인을 만듭니다 내 말은, 때로는 효과가없는 것 같은데, 그렇지? 그래서 그들을 분리시켜야합니다 두 가지 우려 사항 목표 범위를 지정하기를 원하기 때문입니다

당신이 구체적으로 무엇을 전달하고 있습니까? 나는 그들을 분리한다고 말할 것이다 관객 : 고마워 ZACHARY ROSS : 그래 좋아, 아주 좋은 질문이야 나는이 모든 것을 고맙게 생각한다

시간을 위해서, 나는 계속해서 크랭크를 돌릴 것입니다 그 확인은? 그러나 계속 질문을하십시오 이것은 또 하나의 예일뿐입니다 하지만 그거 알아? 시간을 위해서, 나는 이것을 건너 뛰겠다 좋아요, 그럼 특성에 대해 이야기합시다

효과적인 목적으로 그리고 우리는 이것에 조금 빠져 들었습니다 40 분 동안 목표를 쓸 때, 이것에 대해 생각하다 영감을주는 사람은 사람들을 강요해야합니다 높은 수준의 성능과 힘으로 그들에게 다르게 생각해야합니다 팀에 신호를 보낼 수있는 기회입니다

그리고 너 자신에게, 좋아, 우리는 단지 종류의 멀리 휘젓다 그러나 우리는 실제로 여기 달에 가려고 노력할 것입니다 우리는 정말로하려고 노력합니다 우리가 만들려고하는 것입니다 창조적이 되려고 할 때, 그리고 때를 분명하게 말하십시오

당신은 당신의 목표를 쓰고 있습니다 달성 할 수 있어야합니다 영감과 달성 가능성 사이에서 균형을 맞추어야합니다 우리는이 회사와 함께 세계를 바꿀 것입니다 나는 네가하기를 바랄 뿐이다

하늘에서, 그렇지? 그래서 그것은 고무적이고 아직 달성 가능합니다 균형이 잡혔지, 그렇지? 그리고 제가 전에 언급했듯이, 4 분의 1에서 할 수 있습니다 우리는 단지 3 개월의 기간이 일하는 경향이 있음을 발견했습니다 대부분의 팀에게는 꽤 좋습니다 하지만 너는 모두 너에게 의미있는 것을 할 수있다

사실, 오늘 제가 생각하는 초대장입니다 앞으로 6 개월 동안 계속 될 것입니다 이 첫 번째 반복의 시간 길이입니다 귀하의 프로젝트 중 아마도 우리는 단지 다음 6 가지 목표를 생각할 것입니다

개월 성공은 어떻게 생겼습니까? 너 뭐 할거니? 내가 가장 중요한 세 가지가 무엇인지 물어 보면 앞으로 6 개월 동안 귀하의 프로젝트를 위해 할 것입니다 그 사람들은 뭐야? 3 개는 마법의 숫자가 아니지만 명확하게 표현할 수있다 이 일을하려고, 이것, 이것, 그리고 이것, 그리고 조금 더 길 수도 있습니다 이제는 더 큰 팀을위한 것입니다

팀에 의해 제어 가능 – 당신 팀이 얼마나 큰지는 모르겠지만, 하지만 저는 수백 명의 엔지니어들과 일하고 있습니다 그리고 내가 관리하는 데 도움이되는 팀의 목표를 취하면, 대부분의 일은 내 팀 안에 있어야합니다 당신을위한 목표를 만드는 것은 좋지 않습니다 너하고 내가 말하기를 이봐, 너는이 일을해야 해 이 일을해야합니다

합의가 필요합니다 일반적으로 팀의 OKR을 작성하고 이야기합니다 하지만 제 요점은 당신이 다른 사람들에게 일을 할당 이제 CEO 인 경우 또는 가장 위에있는 경우, 그럼, 너는 그렇다 그러나 요점은 거기에 영향력의 범위를 알고 있습니다

그러나 우리는 공유 된 OKRs에 대해서 이야기 할 것이고, 좋은 물건이 오기 때문에 팀이 함께 노력하고 있습니다 물론, 대부분의 작업은 우리 팀에 의해 수행됩니다 하지만 YouTube 팀에서 일하고 있습니다 우리가 그들과 일하기를 원하기 때문에? 따라서 YouTube는 어떤 작업을해야합니다 Assistant 팀은 작업을 수행해야합니다

그러나 나는 어시스턴트가 팀이 할 것입니다 그리고 YouTube 팀은 그들이 무엇을 할 것인지 매우 분명합니다 그리고 우리는 OKRs에서 그것을 포착합니다 그것은 계약과 같은 종류입니다 너 그렇게하면 내가 할거야

비즈니스 가치를 제공하기 위해, 우리는 이것에 대해 이야기 할 것입니다 때로는 팀이 넣은 것을 볼 수 있습니다 예를 들어, 훈련에 간다 좋아, 그건 목적이 아니야 내 생각에, 그것은 목표이지만 비즈니스 가치는 무엇입니까? 비즈니스 가치가 있는지 확인하십시오

또는 당신 팀에 귀중한 것입니다 그리고 이것은 질적이며, 단어는 숫자가 아닙니다 네가 할 일에 대한 진술을 말해줘 때로는 숫자를 넣으려는 유혹을받을 수도 있습니다 귀하의 목표에

그렇게하지 마십시오 단어에 집중하려고하면 핵심 결과에 숫자를 넣으십시오 알았어, 그 문제들? 좋아요, 족제비 조심하세요 족제비 단어로 무엇을 의미합니까? 이것들은 아주 좋은 소리인데, 그러나 실제로 아무 것도 의미하지는 않습니다 나는 항상 그들을 사용한다

예를 들어, 이들은 다음과 같은 단어입니다 효과적이고, 효율적이며, 지속 가능하며, 질적이며, 생산적인 당신은 더 생산적이되고 싶습니다 당신은 더 효율적이되고 싶습니다 이 레이저가 있나요? 아니, 나는하지 않는다

예를 들어, 누군가에게 목표를 작성하게했습니다 한번 말하면, 저는 최적화 할 것입니다 – 왼쪽 하단 모서리 – 효율성과 효율성 우리의 핵심 프로세스의 정말 좋은 것 같습니다 그게 최고야 나는 확실히 최적화 할 것이다 핵심 프로세스의 효율성과 효율성

알았어 네가 월요일 컴퓨터에 앉았을 때 아침에 커피 한 잔하고 어떻게 할 수 있니? 어떻게 효율성을 최적화하기 시작합니까? 나는 그들이 무엇을 할 것인지 전혀 모른다 그들이 진짜로 의미했던 것 – 이것은 청구서 수신 부서와 같습니다 청구서 작성주기를 단축하겠습니다

나는 청구서의 오류율을 줄이려고합니다 주파수를 줄이겠다 부실 채무 규모 좋아, 그게 니가 의미하는거야 그래서 나는 다른 사람이 "특이성"이라는 단어를 사용하는 것을 들었습니다

구체적으로 말하십시오 이것들은 같은 것일지도 모르지만 나는 어떻게 월요일 아침에 그렇게 해 월요일 아침에 어떻게해야할지 모르겠다 매우 구체적이어야합니다 자, 다시 한번, 열쇠를주지 마라

미안하지만, 업무 이것들은 작업이 아닙니다 그러나 당신은 단지 구체적 일뿐입니다 우리는이 유형의 데이터를이 시스템에 도입하려고합니다 오케이, 3 개월의 노력이 필요할 것입니다

하지만 당신이 나에게 무언가를주는 것이 아니라 매우 구체적입니다 우리는 중요한 데이터를 섭취하여 우리 회사는 다음 단계로 그것들은 같은 것이다 하지만 하나는 다른 것보다 훨씬 구체적입니다 맞습니까? 이렇게 단어를 사용하지 마십시오

아니면 우리가 갈 것이라고 말하려고한다면 무엇을함으로써보다 효율적으로, 맞습니까? 모두가보다 효율적으로되기를 원합니다 모두가 더 생산적이되고 싶어합니다 그러나 당신이 어떻게 할 것인지에 대해서는 매우 구체적이어야합니다 말이 돼? 다른 누구도 족제비 단어를 사용합니까? 나는한다 나는하려고하지 않는다

예 엄지 손가락, 좋은 물건 좋습니다, 이제 목표를 살펴 보았습니다 효과적인 핵심 결과를 빠르게 살펴 보겠습니다 이것에 대해 생각하다

당신은 몇 분 안에 이것을 할 것입니다 양적, 거기에 숫자를 넣어보십시오 지금 생각 해봐 팀으로 사용하는 세 가지 중요한 측정 기준은 무엇입니까? 누군가가 당신에게 물으면, 프로젝트 진행중? 아니면 기분이 괜찮은가요? 음, 그래,이 숫자는 20 % 향상 됐어 우리는 1 억 X, Y, Z를 섭취했습니다

있잖아, 누군가가 너에게 30 초를 주었다면 일들이 어떻게 진행되고 있는지, 공유 할 측정 항목은 무엇입니까? 유감스럽게도 YouTube에서 1 억 명의 사용자가 좋다, 아마 10 억이 더 좋다 어쩌면 약간의 열망을 갖도록 노력하십시오 구체적으로 다시 한번 구체적으로 설명하십시오 이제, 그것은 작은 것을 의미하지는 않습니다 그러나 당신은 구체적 일 수 있고, 여전히 일반적 일 수 있습니다

그게 말이 되니? 당신은 하나 하나의 세부 사항 일 필요없이 구체적 일 수 있습니다 소유하고,이 사람은 긴장하게 만듭니다 바라건대, 그것은 당신을 긴장시키지 않습니다 그러나 나는 제안하고 격려한다 모든 핵심 결과에는 소유자가 하나씩 있습니다

여러 번 팀이 책임을집니다 일부 목표는 있지만 아무도 취하지 않는다 주요 결과에 대한 소유권 그리고 당신이 소유권의 명확한 라인을 가지고 있지 않을 때, 누가 그걸 할거야? 그 핵심 결과에 대한 책임자는 누구입니까? 자, 그렇다고해서 그들이 그 일을하는 유일한 사람 그리고 그들은 심지어 그 일을하는 사람이 아닐지도 모른다

그러나 누군가 그것을보고해야합니다 그리고 거기에는 두 개의 이름이 없거나 세 개의 이름이 없습니다 이름 또는 4 개의 이름 3 명의 소유자가 있다면 소유자가 없다는 의미입니다 왜냐하면 누군가가 말한다면, 그 핵심 결과는 어떨까요? 사람들은 서로를 바라보고 있는데, 맞습니까? 그리고 여기는 매우 전술적 인 권고 사항입니다

목표를 작성하고 핵심 결과 옆에 소유자를 배치하십시오 자, 다시 한번, 그들은 그들이 그 일을하는 유일한 사람들 하지만 누군가가보고해야 할 책임이 있습니다 그것이 완료되었는지 확인하십시오 진보 기반, 핵심 결과의 유형에 대해 이야기하겠습니다

하지만 대개 가능하다면 주요 결과를 구성하십시오 시간이 지남에 진행 상황을 보여줍니다 x를 시작한다고 말하면, 네, 분기 말까지, 당신이 그것을 시작했거나하지 않았습니까? 그것은 매우 바이너리입니다 하지만 4 분기 중반에 물어 보면, 그 발사는 어때? 꽤 좋아 우리는 데이트 할 것이라고 생각합니다

다른 방법이 있다면 좋을 것 같습니다 그것에 대한 진도를 측정하는 것 그렇게 생각하십시오 주요 결과와 함께 진도를 보여줄 수 있다면, 아마 그 일을하는 더 좋은 방법 일 것입니다 그러나 완전한 투명성, 나는 아직도 가지고있다

X, Y, Z를 시작한다고 말하는 주요 결과가 있지만 전부는 아닙니다 세로 및 가로 정렬, 우리는 이것에 대해 잠시 후에 이야기 할 것입니다 높은 수준의 OKR을 결정하면, 중간 수준의 OKR, 매우 구체적인 OKR, 그들이 정렬되어 있는지 확인하십시오 이 API를 구축하려는 이유 더 높은 수준의 이유 등 때문입니다 그들은 수직으로 정렬되어 있습니다

그리고 나서 수평 정렬에 대해 이야기 할 것입니다 이것은 어려운 부분입니다 이 팀은 이러한 목표를 가져야합니다 이 팀을 도와 줘 그들은 타임 라인과시기에 동의 하는가? 그들은 그들을 배달 할거야? 그리고 사실, 다음 슬라이드가 있습니까? 아니, 그렇지 않아

우리는 1 분 안에 그것에 대해 이야기 할 것입니다 그리고 이것은 전체적으로 역기능적인 핵심 결과를 피하게합니다 Google의 자동화가 정말 좋았던 곳이었습니다 하지만 제 동료 번호가 정말 안 좋았습니다 측정을 시작하면 의도하지 않은 결과를 보게 될 것입니다

하지만 괜찮습니다 괜찮아 그 관계가 어디에 있는지 알고 싶습니다 좋아, 핵심 결과의 유형, 메트릭 종류 및 중요 시점 종류가 있습니다 측정 항목은 뭔가를 늘리고 싶습니다

나는 무언가를 키우고 싶다 부정적인, 내가 줄이기 위해, 제거 싶어요 나는 일을 더 빨리하고 싶다 나는 대기 시간을 줄이고 싶다 나는 특정 바를 만나고 싶다

컨설턴트 활용률은 70 %에서 80 % 사이입니다 그래서 위로, 아래로, 문지방을 치십시오 어쩌면 메트릭스가 더 많이 움직일 수도 있습니다 이게 제가 이정표에 관해 이야기했던 곳입니다 시작, 이것들은 조금 더 바이너리입니다

우리는 이것을한다 때때로 너무 많은 일이 일어나기 때문에, 우리는 이정표 하나를 쳤다 그리고 모두가 이정표에 무엇이 있는지 압니다 그래서 이것들은 보통 우리가 어떻게하는지입니다, 알았죠? 그것에 관한 질문? 너희들 정말, 정말로 세심하다 오, 저기에 손이 있어요

어쩌면 마이크가 있을까요? 오, 안돼 그들은 이것이 영원히 기록되도록하고 싶습니다 청중 : 압력이 없습니다 ZACHARY ROSS : 아니, 압력 네

정말 좋은 질문인지 확인하십시오 관객 : [INAUDIBLE] 안녕하세요 ZACHARY ROSS : 네 관객 : 네 이전 슬라이드에서, 달성 가능한 무엇인가

ZACHARY ROSS : 네 관객 :하지만 조금 움직여야합니다 네 ZACHARY ROSS : 영감 대 달성 가능 관객 : 영감, 예

하지만 어떻게? 나는 모른다 10 개를 제공 할 수 있다고 확신한다고 가정 해 보겠습니다 ZACHARY ROSS : 네 관객 : 당신의 목표는 12 또는 15 또는 20이어야합니까? ZACHARY ROSS : 저는이 그룹에 일찍 말했을 겁니다 조금 보수적 인 것이 좋습니다

관객 : 네 ZACHARY ROSS :하지만 당신을 흥분시킬 것 같은데? 너, 흥분 할거야? 아니면 12 당신을 흥분하겠습니까? 아니면 15 당신을 흥분하겠습니까? 목표 및 주요 결과의 일부 비즈니스 그룹을 얻으려고하십니까? 조직 흥분 그리고 당신은 이유 때문에 이것을하고 있습니다 너를 흥분 시키며 매일 너를 일하게 해줄거야? 그것들 중 15 개가, 그 중 12 개가, 아마 10 개가 될까요? 있잖아, 내가 말하는거야 하지만 아시다시피, 이건 예술이 아닌 과학의 모든 것입니다

관객 : 네 ZACHARY ROSS : 나는 약간 스트레칭을 제안 할 것이다 그러나이 프로젝트를 위해 일찍, 아마도 조금 보수적이어야합니다 왜냐하면 당신은 약간의 성공을 원하기 때문입니다 그리고 당신이 성공을 거둘 때, 당신은 그 나중에 더 많은 관심을 갖게됩니다

관객 :이 일에 집중할 것 같습니까? ZACHARY ROSS : 네 관객 :하지만 팀에서 좌절감을 어떻게 처리합니까? 우리가 20 점을 달성 할 것이라고 생각한다면? ZACHARY ROSS : 네 관객 : 그것은 정말로 당신이 할 수없는 무언가입니다 ZACHARY ROSS : 이것은 조직 문화로 이어집니다 내가 찾은 것은 많은 팀을 일했기 때문입니다

실패에 대한 두려움이 크지 않은 팀 또는 다른 말로하면, 실패하는 것이 좋습니다 팀은 달에 대한 촬영의 편안한 종류입니다 그리고 단지 반 길을 얻는 것 청중 : 완벽한 ZACHARY ROSS : 그러나 팀이나 조직을 알고 있다면 모두가 A 형을 좋아합니다 목표를 설정하면, 나는 목표를 세울거야, 알지? 올해 내가 5 파운드를 잃을 것이라고 말하면, 나는 5 파운드를 잃을거야, 알지? 그래서 당신은 당신의 팀을 알아야합니다

그리고 목표를 세우거나 달성하기 위해 더 많은 동기를 부여한다면, 아마 그렇게 할 것입니다 그러나 이것은 토론하고 말할 수있는 기회입니다 우리 목표를 달성하는 것이 좋습니다 그러나 조금 자신을 밀어 봅시다 그래서 이것은 차량에게 그 대화를 제공합니다

하지만 그래, 뭔가 하지마 적극적으로 당신의 팀을 완벽하게 demotivating 관객 : 완벽한, 고마워 ZACHARY ROSS : 누구든지 이걸 누가 알지 유명한 영국 록 밴드 야? 그것은 약간 날짜가있다, 나는 알고있다

나는 90 년대 사람이야 당신이 그들을 기억한다면 이것은 Coldplay입니다 그들은 "시계"를했습니다 그리고 몇 년 전 슈퍼 볼을하지 않았습니까? 응, 그래? 내가 왜 너에게 이것을 보여줄거야? 짐 콜린스 (Jim Collins) "좋은 곳으로, 사회 부문으로 -" "문제는 완벽한 지표 척도를 찾는 것이 아니라, 일관되고 지능적인 방법으로 설정 결과를 평가 한 다음 당신의 궤적을 엄격하게 추적하십시오 " 당신이 그것을 측정하지 않는다면, 당신은 그것을 향상시키지 않을 것입니다, 그렇죠? 완벽한 측정 방법은 없습니다

다른 누군가가 휴식 시간에 내게 와서 말했습니다 헤이, 잭, 모든 중요한 결과가 성공하면 어떨까요? 그러나 당신은 여전히 ​​목표가 달성 된 것처럼 느껴지지 않습니까? 그 확인은? 나는 절대적으로 그렇습니다 이제는 그렇게되지 않습니다 그러나 팬 페스트에 대한 나의 예에서는, 티켓을 판다면 어떡하지? CSAT 점수가 좋으면 어떨까요? 매일 활동중인 사용자가 무엇을 했습니까? 그러나 팬 페스티벌 (Fan Fest)이 다른 이유로 실패 마찬가지로, 전반적으로 우리는 좋은 일을하지 못했다는 것을 압니다

그 확인은? 예 네가 때때로 주관적이기 때문에 때로는 올바른 핵심 결과를 측정하지 못하는 경우도 있습니다 매우 흥미로운 것은 발사가 확실하기 때문에, 예를 들어 X 기능을 시작할 것입니다 그리고 이러한 주요 측정 항목 중 일부가 있습니다 모든 측정 항목을 충족했을 수도 있습니다

하지만 당신은 잘못된 것들을 측정했습니다 그리고 발사가 좋지 않다는 것을 아직도 알고 있습니다 그래서 우리는 그것에 대해 이야기 할 것입니다 조금 당신은 가능한 객관적이되고 싶습니다 하지만 때로는 자신을 득점 할 때 주관적입니다 너는 네가 성취하지 않았다는 것을 알기 때문에 그것이 의미가있는 경우 목표의 정신 어쨌든 요점은 완벽한 목표가 없다는 것입니다

크리스 마틴이 리드 싱어입니다 그리고 나는 그 창조물에 대해서 이야기하고있었습니다 때로는 물건을 측정하기가 어렵습니다 그래서 그들은 수백만과 수백만 개의 앨범을 판매했습니다 그리고 몇 년 전에 뉴스에있었습니다

그리고 그들은 리드 싱어 크리스 마틴에게 물었다 안녕, 크리스, 너 어떻게 노래를 선택하니? 다음 앨범에 올리시겠습니까? 그것은 매우 독창적 인 질문입니다 어떻게 노래를 고르나요? 어떤 노래를 앨범에 담았습니까? 아마도 가장 인기있는 앨범을 앨범에 넣었을 것입니다 그래서 더 많이 팔 수 있어요, 그렇죠? 그리고 그의 대답이 재미 있다고 생각했습니다 그래서 크리스가 말했지, 여기에 내가 어느 곡을 넣을 지 알아 낸다

우리 다음 앨범에 그들은 방에서 사용자를 앉히지 않습니다 그들에게 100 곡의 노래를 듣게하십시오 그런 다음 가장 좋아하는 10 개를 선택하십시오 내 말은, 그렇게하는 것이 객관적인 방법 일 것입니다

여기 그가하는 일이 있습니다 콘서트, 대규모 경기장, 수천 명의 사람들이 공연합니다 거기 엔 보통 어두워 그렇게 큰 콘서트에가 본 적이 있는지 모르겠습니다 그리고 보통, 알다시피, 대중들에게 알기가 어렵습니다

당신이 무대에 올랐을 때 그리고 사람들이 노래를 좋아하는지 여부를 알아 내기 위해 그가하는 일 그가 벽에 그림자를 찾는거야? 벽에 그림자가 있습니까? 글쎄, 네가 알다시피, 너 자신을 생각한다면 이 콘서트에 참석하는 사람으로, 청문하는 경우 네가 정말 좋아하지 않는 노래, 당신은 아마 일어날 것입니다 그 때 화장실에 갈거야 그 때 가서 맥주 나 그 음료수를 갖자 돌아와

당신이 좋아하는 노래를 듣고 있다면, 당신은 당신의 자리에 머 무르지 않고 일어나지 않을 것입니다 그 큰 경기장에는 일반적으로 뒷쪽으로 나가는 복도 욕실과 식당 등이 있습니다 그리고 크리스 마틴이 올 때 여기 에어 제 기타가있어 그는 음악을 연주하고 노래합니다 그는 언제 사람들이

이 복도가 백라이트이기 때문에, 그 복도에서 그림자를 볼 수 있습니다 그래서 만약 그가 벽에 그림자를 본다면, 그는 사람들이 노래를 좋아하지 않는다는 것을 알고 있습니다 그리고 그들은 맥주를 사러 떠나고 있습니다

벽에 그림자가 보이지 않는다면, 그리고 나서 그는 이것이 그들이 좋아하는 노래라는 것을 압니다 그리고 그렇게함으로써, 그들이 노래를 선택하는 방법입니다 다음 앨범을 써라 그것은 슈퍼 과학이 아니지만 그것은 단지 그가 알아내는 데 사용하는 높은 수준의 쉬운 척도 어떤 노래가 인기가 있어요 다시 한번 말하지만, 그것은 예술 일뿐 아니라 약간의 과학이기도합니다

당신에게 쉬운 측정 기준은 무엇입니까? 프로젝트에 어떤 일이 진행되고 있습니까? 하나 또는 두 종류의 측정 항목이 있습니까? 네가보기에 너는보기에, 그래, 전반적으로 우리는 괜찮은거야? 아니, 아니야 우리가 트럭을 따라 다니는 것을 명심하십시오 좋아, 이건 내가 전에 말했던 것의 반복이다 주요 결과는 작업이 아닙니다 열쇠 결과에서 뭔가를 볼 수 있다면 이메일 전망에 대해, 새로운 판매 부사장을 만나고, 새 API를 만듭니다

3 달이 걸리면 어쩌면 그것이 다른 것일 수도 있습니다 그러나 그것이 일주일, 며칠 동안 할 수있는 일이라면, 그건 정말 중요한 일이 아닙니다 실례합니다 그것은 과제입니다 너 자신에게 물어볼 필요가있는 것은, 과제의 의도 된 결과는 무엇입니까? 왜이 일을하고 있니? 왜 그 영업 부사장과 만납니 까? 왜 API를 만들었습니까? 오

우리는이 플랫폼을 만들려고 노력하고 있습니다 다른 사용자가 우리와 상호 작용할 수있는 앱을 작성할 수 있습니다 좋아, 그게 너의 목표 야 그리고 핵심 결과는이 플랫폼을 제공하는 것입니다 반드시 API를 만들 필요는 없습니다

API는 단지 서비스 중입니다 알다시피, 작업 X가 가능한가요? 목표를 달성하는 데 도움이되지 않습니까? 때때로 당신은 잠재 고객을 만날 수 있습니다 하지만 아무 도움이되지 않습니다 그래서 기본적으로 이것은 약간의 예술이있는 곳입니다 과학과 OKRs

핵심 결과물을 전달하는 데 시간이 좀 걸릴 것입니다 맞습니까? 때로는 3 개월이 걸립니다 때로는 한 달이 걸릴 수도 있습니다 누가 알아? 하지만 며칠 안에 할 수있는 일이라면, 그것은 과업이 아닙니다 중요한 결과가 아닙니다

그러나 과제는 중요합니다 OKR은 프로젝트 관리가 아니라는 점을 말씀 드리고 싶습니다 프로젝트 관리는 프로젝트 관리입니다 나는 프로그램 관리를한다 나는 추적자가있다

사람들이하는 일을 추적합니다 목표와 의사 소통하려는 대상 주요 결과는 높은 수준의 간단하고 가벼운 프로세스입니다 다음은 우리가 제공 할 내용입니다 주요 결과, 의도 된 결과가 여기에 있습니다 그러나 작업을 추적하고 싶습니다

이러한 의존성을보고 싶습니다 ETA와 배달 날짜를보고 싶습니까? 하지만 그것은 OKR과는 별도의 스프레드 시트에 있습니다 그들은 함께 일한다 이 프로젝트는 그냥 추적기라고 부릅니다 그것이 우리가 부르는 것입니다

매우 구체적인 모든 작업에 대한 세부 정보를 제공합니다 일어날 필요가있다 목표는 우리가 쏘고있는 북극성입니다 내가 관리하고있는 이러한 모든 프로젝트에는 몇 가지 주요 측정 항목이 있습니다 나는 움직이기 위해 노력하고있어

북 스타가 필요해 올바른 방향으로 가고 있는지 확인하십시오 말이 돼? 그것에 관한 질문? 저는 OKR이 아닌, 일을 추적하고 있습니다 좋아 음, 우리가 이걸 좀 감싸 주라

OKR에 대해 생각하는 법 번호를 넘어서야합니다 매 분기마다 귀하의 비즈니스에 대해 알 수 있습니다 Peter Drucker, 유명한 비즈니스 사상가, "정말 위험한 것은 잘못된 질문을하고있다"고 말했다 올바른 질문을 하시겠습니까? 당신의 멘토들은 어려운 질문을 할 것입니다

멘토는 때로는 자극적 일 수 있습니다 그래서 나는 그걸로 너와 완전히있다 나는 농담을 조금하고있다 하지만 그들은 좋은 곳에서 그것을하려고 노력하고 있습니다 그렇죠? 비판적인 사고 틀, OKR은 무엇을 알리는 기회입니다

당신이하고있는 중요한 일들입니다 중요한 결과에 대해 매우 구체적입니다 그리고 그것들을 생각해내는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다 때로는 잘못 이해할 수 있습니다 우리는 항상 OKR을합니다

때때로 우리는 객관적으로 잘못된 것을 측정했습니다 때로는 잘못된 목표였습니다 Google에서 잘못한 것을 인정하는 것이 좋습니다 맞습니까? 한 번 Google에 처음 가입했을 때, 그들은 질문의 삶에 대한 세미나를 가졌습니다 캐나다의 날씨를 입력하고, 우리는 어떻게 대답 했습니까? 그리고 수업을 가르치고있는 사람, 그는 조수 관리자였습니다

데이터웨어 하우스의 그는 처음 Google에 가입했을 때, 저는 데이터 센터에서 일하고있었습니다 그리고 첫 주에 나는 몇몇 대본을 썼다 우리 서버에 대한 유지 관리 작업을 수행합니다 그리고 그는 나쁜 일을했습니다 그는 데이터 센터의 절반을 노크 시켰습니다

약 5 분 동안 오, 좋지 않아 우리는 광고를 통해 많은 돈을 벌어들입니다 그래서 그는 약 2,000 만 달러를 잃었습니다 컴퓨터가 5 분 동안 작동하지 않는다는 것을 알았습니다

그리고 그는 모든 것을 빨리 꺼내서 되돌려 놓았습니다 그래서 그의 매니저가 그에게 와서 말했습니다 그래서 무슨 일이 일어 났습니까? 그는 해고 당할 줄 알았지? 회사에서 2 천만 달러를 잃어 버렸습니다 그리고 그의 매니저는 말했다, 좋아, 좋지 않다 그러나 사후를 적어 보자

사후에 알면 무엇을 잘못 했습니까? 우리는 무엇을 배웠는가? 회사에 처음 온 사람을 어떻게 멈출 수 있습니까? 실수로 쓰러 뜨릴 수있는 스크립트 작성 우리 서버의 절반? 그리고 나서 그는 확실히 할 책임이있었습니다 적절한 절차와 변화가 회사에 새로 입사 한 누군가가 우연히 그렇게 해 그래서 그는 처벌받을 필요가 없었습니다 다음 주에 같은 일을했다면 2 천만 달러를 잃었습니다 다른 대화를 나눴습니다

그러나 요점은 실패하는 것이 좋습니다 하지만 너는 그것으로부터 배우고 똑같은 것을 배우게된다 목표, 주요 결과 이제 귀하의 비즈니스를 운영하기위한 것입니다 AI 프로젝트에서 실패하지 마십시오

그러나 제 요점은 당신이 더 작은 목표를 가지고 있다면, 우리는 이것을 시도 할 것이라고 말하기도합니다 그것은 작동하지 않거나 나쁜 생각 인 경우, 피벗하고 다른 일을하십시오 더 나쁜 것은 당신이 그것이 틀렸다는 것을 알고 있습니다, 그리고 당신은 말합니다, 그것은 초록색입니다 우리가 실패하고 계속 나아 간다고 말하지 않기 때문입니다 그때 너는 그걸로부터 아무것도 배울 수 없기 때문에, 그렇지? 득점의 전체 점, 요점 너의 목표를 보는 것은 생각하는 것이다

비판적으로 귀하의 비즈니스에 대해 지속적인 징계, 그것을 설정하고 잊지 마십시오 당신은 오늘 그걸 쓸거야, 내일 또는 그 다음날 우리는 그들을 반복 할 것입니다 그리고 다음 주에 그들을보십시오

지금부터 2 주 후에 그들을보십시오 회의에 참석할 예정입니다 집에 돌아갈거야 좋아, 우리가 무엇을하려고 했지? 우리가 그걸하고 있니? 그럼 결정을 내릴 수 있습니다 이 시간을 기반으로하는 시간과 리소스에 대한 정보 당신이 그들을 바라 볼 때까지

이것은 직원들이 함께 일하는 것을 보장하는 것입니다 그것은 이전에 코멘트와 함께 간다 모두가 목표를 볼 수 있습니까? 조직의 규모에 따라 다르다 여기에 우리의 높은 목표와 주요 결과가 있습니다 이것에 대해 함께 노력하고 있는지 확인하십시오

그리고 아마도 당신은 그것을 다음 단계로 밀어 넣을 것입니다 팀들, 그래서 그들은 팀을 위해 OKR을 생성합니다 맞습니까? 다음 중 하나는 당신의 노력에 초점을 맞추고 있습니다 집중하지 않으면 아무 일도하지 않을 것입니다 나는 할 일이 많다

당신은해야 할 일보다 더 많은 일을해야합니다 그렇죠? 1,000 가지 할 일이 있습니다 나는 단지 10 번 밖에 할 수 없다, 그렇지? 누군가가 말하면, 음, 모든 것이 중요한 것은 아무 것도 중요하지 않다는 뜻입니다 네가 말한 사람이 있니? 불에 머리카락이 모든 것들이 중요합니까? 모든 것이 중요하다면 아무 것도 중요하지 않습니다 우선 순위를 정해야합니다

목표는 무엇에 관한 것이 아닌 네가 말하는거야 그것은 당신이 말하는 것이 아닙니다 네가 얼마나 많은 사람들에게 안된다고 했니? 아니, 그걸하지 않을거야? 좋아요 나는 오랫동안 그렇게 잘하지 못했습니다 그래, 그래, 내가 할게

나는 그것을 끝낼 것이다 오, 너 자신을 때렸다 나는 그것을 끝내려고 노력하고있다 목표, 주요 결과, 목표 설정 당신이 말하는대로 중요하지 않습니다 네가하는 말

당신이 말하는대로 중요하지 않습니다 네가하는 말 너는 단지 너무 많은 시간이 있기 때문에, 너무 많은 노력을 당신이 무언가에 넣을 수 있습니다 이제 OKR로 신호를 보내고 있습니다 나는 내 시간을 보낼거야

암묵적으로, 그건 내가 쓰지 않을 것이라는 의미입니다 이 다른 일들에 대한 나의 시간 이제는 때때로 잘못 이해할 수 있으며 조정할 수 있습니다 괜찮아 하지만 분명하게 말하자면

지금은 그 일을하지 않을 것입니다 다음 분기에 그렇게 할거예요 내가 일하려고하는 것입니다 그것은 진짜 열쇠입니다

팀이 올바른 방향으로 가고 있는지 알 수 있습니다 나는 그들이이 말을 듣고이 팀에 말해야했다 그리고 힘들었지 만 우리가 해냈습니다 그렇다면 그들이 제대로 사용하고 있다는 것을 알고 있습니다 왜냐하면 당신이 아니오를 말하지 않는다면, 당신은 많이 찬성한다고 말하기 때문입니다

좋아요 그런 다음 측정 가능한 기여를하세요 핵심 결과, 특정, 특정 좋아, 그럼 큰일이야? 있잖아, 내가 전에 말했던 것처럼 3 달의 종지가 현재의 비즈니스 현실과 잘 어울리는 것 같습니다 신생 기업 중 일부는 월간 케이던스 일 수도 있습니다

더 좋을 것이나, 일반적으로 어느 정도의 시간을 갖는다 하기 위해서 경계가 없으면 원하는 OKR을 쓸 수 있습니다 이것은 귀하의 프로젝트를위한 것입니다 가장 중요한 것은 무엇입니까? 일부 방법론에서는 재무 구성 요소가 필요합니다

당신은 당신의 고객에 대해 생각해야합니다 당신은 당신의 제품을 위해 하나를 가져야합니다 그리고 당신은 다른 것에 관해 하나를 가져야합니다 이 프로젝트에서 가장 중요한 것은 무엇이든 그것은 당신의 목표가됩니다 초점, 초점, 초점

이 6 개월 기간의 끝에서, 네가 배달 할 것이라고 말하고 싶지, 그렇지? 모든 것을 제공 할 수는 없습니다 그러나 당신은 무엇을 전달할 수 있습니까? 이해하고 적용하기 쉽고, 모두 매우 현명하고 재능이 뛰어나며 자신이하는 일에 정말 능숙합니다 그러나 간단하게 유지하십시오 누군가 당신이하는 일에 대해 묻는다면, 당신은 당신이 그들에게 말할 수있는 30 초를 가지고 있습니다 아니면 6 개월 후에 무엇을 할거 니? 나는 너의 복잡한 일을 더럽 히고 자 노력하지 않는다

나는 그것이 당신의 마음에 단순하지 않다면 그것을 제안하고있다 이해하기 쉽거나 이해하기 쉽지 않다 팀원들도 쉽게 이해할 수 있습니다 네가 명확해질수록 분명해진다 그것은 당신 팀의 나머지 사람들을위한 것입니다

그런 다음 Google 내부에서 조사를 진행합니다 우리는 많은 연구 결과를 보여줍니다 OKR은 우리에게 정말로 도움이됩니다 그러나 또한 외부 적으로, 어떤 목표 설정, 아주 솔직히, 그냥 달에서 촬영하는 것보다 낫다 노력하고있어

좋아요, 그래서 우리가 배운 것을 빨리 적용합시다 이것은 시험입니다 이 OKR에 대해 어떻게 생각하는지 말해봐 그래서 여기에 우리 고객을 기쁘게하는 목표가 있습니다 당신은 이제 멘토입니다

목표에 대해 어떻게 생각하니? 우리 고객을 기쁘게합니까? 동사로 시작, 멋지다 그게 뭐야? 관객 : 그게 무슨 뜻 이죠? ZACHARY ROSS : 그게 무슨 뜻 이죠? 글쎄, 기쁨, 그것은 고객을 기쁘게하는 것을 의미합니다 관객 : 어떻게? [INAUDIBLE]은 어떻습니까? ZACHARY ROSS : 어떻게? 좋아, 네가하는 말은 아마도 세부 사항이 조금 부족한가요? 관객 : 네 [INAUDIBLE]의 10 가지 기능이있을 수 있습니다 ZACHARY ROSS : 맞아, 맞아

정확하게 그래서 우리는 여기에 세부 사항이 부족합니다 항상 고객을 즐겁게하고 싶지 않습니까? 매 분기마다 사실 인 목표 매우 구체적이지 않습니다 당신이 말한 곳에서 1/4을 가질 수 있습니까? 있잖아? 이번 분기에 우리는 진정으로 실망시킬 것입니다 이번 분기 고객

우리는 방금 너무 행복하게 만들었습니다 바를 조금 낮춰야 할 때입니다 정시 납품을 개선함으로써 고객을 기쁘게합니다 그런 식으로 말해 봐, 뭐라구? 고객을 기쁘게하는 것은 좋지만, 무엇을함으로써? 이번 분기 다르게 뭐하고 있니? 지난 분기보다 더 구체적입니다

주요 결과, 핵심 결과 번호 하나, Q4에서 60을 넘는 드라이브 넷 프로모터 점수 – 숫자가있다 청중 : y가 없습니다 ZACHARY ROSS : x에서 y까지 누락되었습니다 그래서 지난 분기의 순 발기인 점수가 70이라면? 우리의 순수 프로모터 점수를 60 점까지 낮추겠다 그래서 아이디어는 x에서 y까지를 원한다는 것입니다

50 ~ 60 종류의 물건 아주 좋아, 너희들 아주 좋아 좋아요, 2 번, 안정되고 부드러운 고객을 확보하십시오 주간 배달 경험 90 % 이상의 약속과 상환 시간 7 일 이하 이건 조금 더 까다 롭습니다

그것은 조금 까다 롭습니다 거기에 몇 가지 세부 사항이 있습니다 나는 그것이 특정한 것 같다고 생각하지만, 혼란 스러울 수있는 한 가지는? 관객 : [INAUDIBLE] ZACHARY ROSS : 저게 뭐죠? 청중 : 족제비 단어 ZACHARY ROSS : 와셀 단어? 족제비 단어는 어디에 있습니까? 관객 : [INAUDIBLE] ZACHARY ROSS : 안정적이고 부드럽게, OK 하지만 내 방위에서 너를 줬어

안정적이고 매끄러운 수단에 대한 구체적인 메트릭스 하지만 당신 말이 맞아요, 좀 괴롭 네요 그러나 여기서 복잡성은 무엇입니까? 관객 : [INAUDIBLE] ZACHARY ROSS : 맞아 여기에 두 가지 통계가 있습니다 내가 90 % 이상이면 어떻게 될까? 하지만 제 상환 시간은 8 일 이었습니까? 그래서 나는 여기 좋았다, 나는 거기에서 나빴다

나는 어떻게 나 자신을 득점하겠습니까? 나는 좋은 직장을 했느냐 안 했느냐? 너는 아마 그들을 위로 나눠야한다 두 가지 주요 결과로 하나의 측정 항목에 집중할 수 있습니다 그렇지 않으면 이해를 높이거나 점수를 매기는 것이 더 힘들어집니다 할 것 말이 돼? 따라서 중요한 결과를 얻을 때, 번호를 따로 보관하십시오

셋째, 나는 이것을 멀리 앞둔다고 생각합니다 모든 직원의 20 %가 창고 훈련에 참가했습니다 번호가 있어요 그것은 특이한 종류입니다 여기에 어쩌면 문제가 있을까요? 관객 : [INAUDIBLE] ZACHARY ROSS : 비즈니스 가치는 무엇입니까? 있잖아? 관객 : [INAUDIBLE] ZACHARY ROSS : 네

내 말은, 너 한테 훈련을시켜 본 사람이 있니? 그리고 나는 왜 여기에 심지어 유형의 물건이 있는가? 그래 좋아 좋아, 나만 이걸 해낸 건 아니야 따라서 이것이 아마도 중요한 핵심 결과는 아닙니다 교육 참석의 비즈니스 가치는 무엇이기 때문에 당신이 무언가를 줄이지 않으면 모든 직원을 교육함으로써 창고에서 의료비를 절감 할 수 있습니다 아, 그럼 비즈니스 가치는 당신입니다

의료 비용을 줄이려고 애쓰는 것, 그 종류의 것 그래서이 하나, 비즈니스 가치는 중요한 것입니다 아주 좋아, 아주 좋아, 너 모두 다 좋아 좋아 그래서 지금 여기 내 다이어그램,이게 더 나은 직업이라고 생각합니다

나는이 도표를 보여 주었어야만했다 OKR을 연결하면 연결에 대해 들었습니다 이 프로젝트의 목적 상, 저는 생각합니다 프로젝트 레벨 목표를 달성 할 수 있습니다 팀의 규모에 따라 이동하고 싶을 수도 있습니다

어쩌면 한 층 더 깊어서 더 많은 특이성을 얻을 수 있습니다 하지만 우리가 회사를 운영한다면 보통 나는 고차원 목표에 집중하도록 요청할 것입니다 회사, 사업 단위 또는 부서, 다음 팀 그런 다음 개인에게 줄 수 있습니다 사람들은 Zach, Google의 사람들 개별 OKR이 있습니까? 어떤 사람들은 그렇습니다

나는하지 않는다 보통, 나는 단지 팀 수준에서 일한다 그러나 그것은보다 후배 인 경향이 있습니다 당신은 그 (것)들에게 특성 더 준다 마찬가지로, 우리는 당신이 이것을보고 싶어합니다, 이것, 그리고 이것, 그냥 올바른 행동을 유도하는 데 도움이됩니다

하지만 보통 우리는 OKR 팀의 팀에 머물러 있습니다 우리가 네가 둘 다 수직 정렬 – 내 부서가 생각하기 때문에 내 팀이이 일을합니다 이러한 것들이 중요합니다 이제는 반드시 1 대 1지도가 아닌 몇 가지 작업을 수행합니다 그러나 그것이 당신이 운전하는 방법입니다

기억하십시오 나는 처음에 전략에 관해 이야기했다 대 실행? Google은 전략을 가지고 있습니다 그것은 내려와야합니다 나는 AI의 미래에 대해 이야기 한 [INAUDIBLE] 작업을하고 있습니다

이것은 회사에서 정말로 중요합니다 음, 저는 조수 팀에서 일합니다 Assistant 내의 미디어 팀에서 일하고 있습니다 내가 AI를 사용하려고 노력할 때 "어벤저 스 (Avengers)"를 볼 때, 너는보고 싶은 영화를 정확히 얻는다 세계를 한 번에 하나의 영화로 바꾸는 것

이것이 바로 수직 정렬입니다 보이게 될 것입니다 자, 이것은 까다 롭습니다 네가 큰 팀이라면 내 길잡이 미디어 팀이 YouTube 팀과 협력해야합니다

여기 우리는 어떻게 그러한 정렬을 추진합니까? 그래서 수직 정렬, 나는이 모든 것을 얻은 것 같아, 그렇지? 나는 나보다 위의 팀들과 수직적으로 일을 맞춘다 자, 수평이 조금 작 으면 미안해 하지만 팀에서 어쩌면 이것이 사실 일지 확인하십시오 또는 이전 회사에서 이것이 사실이라면 함께 일했다 최근 설문 조사에 따르면 특정 회사의 관리자 그들이 상사에게 의지 할 수 있는지 물어 보았다 직접 보고서에서 84 %가 그렇다고 답했다

그래, 나는 주변 사람들에게 의지하고 신뢰한다 그러나 그들이 할 수 있는지 물었을 때 다른 부서의 동료들에게 의존한다고 답한 사람은 9 %에 불과했다 당신 팀에 맞습니까? 알려줘 손 들어 좋아, 농담이야

손을 들어야 할 필요가 없습니다 이것은 좋은 것이나 나쁜 것이 아닙니다 이것은 단지 것입니다 당신은 가장 가까운 사람들에게 의존하고 의지하는 경향이 있습니다 다른 팀이 될 때 반드시 그렇지는 않습니다

당신이 정말로 그것을 모르기 때문에, 의지하거나 신뢰하십시오 아니면 가끔씩 만 함께 작업하십시오 우리가 OKR과 함께하려고하는 것은 그 장벽은 매우 분명해서, 헤이, 이번 분기에 우리는이 일을 저지 할 수 있습니다 그리고 당신을 위해서 당신은 나를 위해이 다른 일들을 할 수 있습니까? 그리고 나서 당신은 예 또는 아니오라고 말합니다

그리고 내가 말했던 때를 기억 하는가? 정말 짜증나 그러나 그들은 그들의 일에 우선 순위를 두려고 노력하고 있습니다 그리고 나는 내 일에 우선 순위를 두려고 노력하고있다 그러나 어느 시점에서 우리는 동의하고 협상합니다 Yup, X 날짜별로이 작업을 수행합니다

우리는 Y 날짜까지 이것을 할 것입니다 그리고 우리는 동의합니다 그런 식으로 우리는 신뢰를 쌓아 가고 있습니다 최악의 일은 내가 팀이 그 일을 처리 할 것으로 가정하십시오 또는 나는 묻는다

그러나 나는 결코 확인하지 않는다 우리가 확인하는 방식이므로, 귀하의 OKR에서 볼 수 있습니까? 일단 당신이 당신의 OKRs에 넣으면, 그게 헌신적 인 수단 같아, 응? 그리고 그들이 그것을 전달한다면, 우리는 그 신뢰를 구축 할 것입니다 그렇다면 팀 간 제휴를 어떻게 보장하고 있습니까? 자기 팀 안에서? 어떻게 보장하나요? 네가 네가 그 일을 할거라고 말했어 하지만 네가 아직 그 일을하는 걸 못 봤어? 글쎄, 나는 그것에 도착할 것이다 글쎄, 언제 갈거야, 알지? 그리고 OKR을 가짐으로써 매우 명확 해집니다

월말까지, 분기 말까지, 당신은 X, Y, Z를 전달할 것입니다 그러나 정렬은 어렵다 이것은 어려운 부분입니다, 그렇죠? 그것은 단지 일어나는 것이 아닙니다 당신은 단지, 헤이, 유튜브, 너 한테 몇 가지 일을 해줘 네가 할 수 있다고 생각하니? 좋아, 고마워

아니요, 우리는 그것에 대해 이야기하기 위해 몇 차례의 회의가 있어야합니다 그리고 다른 누군가가 영향력에 대해 이야기하는 것을 들었습니다 권한없이, 그렇지? 대화 많이 했어, 응? 그리고 당신은 단지 말하기 만하면됩니다 당신도 동의합니까? 그것을 적어 두자 특정 무엇입니까? 당신은 언제 그것을 끝낼 수 있다고 생각합니까? 너는 항상 모든 것을 알지는 못해, 그렇지? 하지만 알다시피, 당신은 정말로 운전하려고 노력합니다

어떤 수준의 동의, 그렇지? 그리고 누군가를 가질 필요가 있습니다 우리는 OKRs 챔피언을 부릅니다 목자를 돕는 사람이 필요합니다 그 약속을 확실히 지키기위한 OKR 프로세스 그래서 나는 거기에서 멈출 것이다

그 정렬에 관한 질문? 말이 돼? 너 모두 다 같아 이것은 좋다 팀의 규모는 얼마나됩니까? 5 명, 10 명입니까? 그게 옳은가? 그래요 좋아요 승인 당신이 따라갈 때이 점을 명심하십시오

OKRs가 훨씬 효과적이됩니다 다른 팀과 함께 일할 때 그것은 단지 당신의 팀이라면, 그것은 확실히 괜찮습니다 그러나 다른 팀과 일하기 시작할 때, 그것은 더욱 가치있게됩니다 좋아, 방금 회사를 만들었 어

Acme Consulting OKR이라고합니다 예를 들어, 또 다른 예가 있습니다 이 컨설팅 회사를 2019 년을 매출면에서 최고의 해로 만들고 싶습니다 그들은 돈을 벌고 싶어합니다 여기에 그들이 할 일이 있습니다

그들은 일련의 서비스 수준을 소개 할 것입니다 금 꾸러미,은 포장 또는 석탄을 얻을 수 있습니다 꾸러미 디지털 오퍼링을 고려해보십시오 온라인으로

미국을 넘어 확장하십시오 지금은 단지 미국에 기반을두고 있습니다 그들은 국제에 나가기를 원합니다 알았어 괜찮아 그래서 여기에 그들이 쓴 목표가 있습니다

우리는 코칭 및 컨설팅을 확대 할 것입니다 미국 이외의 서비스 수익 및 브랜드 인지도 제고 자, 이것은 1 년이라는 긴 목표입니다 그래서 제가 알고있는 종류의 넓이입니다 알아 그러나 그들이하는 일이 분명합니다

맞습니까? 그러나 뼈에 고기를 넣자 몇 가지 중요한 결과를 보여 드리겠습니다 2019 년 말까지이 회사는 2019 년에 판매되고 배달 된 12 개의 비 미국 프로젝트를 쳤다 그들은 미국 이외 지역의 프로젝트로부터 얻은 X 수익을 원합니다 미국에서 1 백만 달러를 들여다 보자

그들은 아마도 미국 이외의 지역에서 50 만 명을 원할 것입니다 그것들은 구체적입니다 2019 년 말까지 우리가 쏘고있는 것이 있습니다 Google 검색의 비율을 높이고 싶습니다 미국 이외의 회사에서 x에서 y로 그리고 생각은, 만약 그들이 이것을하고 이것을하거나, 이것을한다면, 그들은 여기서 성공할거야

그리고 그것은 매우 높은 수준이라는 것을 압니다 그러나 2019 년에이 예제가 성취하려고 시도한 것입니다 이제 다음 단계로 넘어 가고 싶다고합시다 분기 별 유형으로 그래, 미안해, 백인이야 구름에 있어요

이것은 연례였습니다 이것은 분기 별입니다 예를 들어 Q3의 경우 구체적인 목표가 있습니다 이 팀 우리는 비 미국 파트너와 계약을 체결하고 싶습니다

우리의 서비스를 시장에 내놓고 기존의 고객 주요 결과, 3 명의 파트너가 서명하고 교육을 받아야합니다 우리는 5 가지 소개와 2 가지 새로운 국제 거래를 원합니다 서명했다 당신은 폭 넓은 목표를 가지고 있으며, 당신은 그들을 끌어 내립니다

분기 별 목표에 맞습니까? 자, 때로는 사람들에게 저에게 물어 보도록하겠습니다 음, 그래, 너는 높은 수준의 목표를 가져 가지 마라 4로 나누 시나요? 귀하의 분기 별 숫자를 얻기 위해 4로 나눕니다 일반적으로 좋지는 않지만 그 방법 중 하나입니다 권리? 당신이 당신의 회사를위한 재정적 인 표적이있는 경우에, 4로 나눕니다

이는 분기 별 재무 목표가됩니다 조금 더 깊이 가서 무엇을 말할 수 있을지 제안합니다 특히 4 분의 1에서 할거야, 그러나 때때로 사람들은 그것을 할 것입니다 승인? 그것에 관한 질문이 있습니까? 알았어? 관객 : [INAUDIBLE]와 같은 가격을 추가 할 수 있습니까 ?? ZACHARY ROSS : 그래, 다른 서비스에 가격을 매기고, 그게 네가 한 말야? 관객 : 그냥 돌아 가세요 ZACHARY ROSS : 네

관객 : 때로는 팀을 볼 수 있습니다 글쎄, 우리가 계약을 맺었지만 우리가 그걸 포기 했어 우리는 그들과 이야기했다 그래서 우리는 그것을 거래에 서명하는 것으로 포함 시켰습니다 또는 우리는 정말 쉬워졌습니다

최소한의 가격을 책정하고 싶습니까? ZACHARY ROSS : 예, 예 관객 : – 그런 거요? ZACHARY ROSS : 예, 예 거기에 조금 흔들리는 방이 있습니다 하지만 사실, 당신이 실제로 서명 된 파트너가 있고 실제 서명이 있습니다 그들은 사물의 종류에 서명하지 않을 것입니다

관객 : 또는 10 만 달러의 가치가있는 것 같습니다 ZACHARY ROSS : 맞아, 맞아 관객 : 1 달러가 아닙니다 ZACHARY ROSS : 네 나는 또 다른 슬라이드를 보여 주었다

컨설팅 서비스에 10 명의 신규 고객을 유치하고 싶습니다 그러나 나는 단지 하나를 얻었다 그리고 아마존이었다, 그것은 아직도 OK일지도 모른다 확실히, 나는 10 명의 클라이언트를 얻지 않았다 하지만 한 명의 고객이 있습니다

그리고 약간의 주관성이 있습니다 너와 내가 말한 것처럼 그 득점에 더 일찍, 아주 좋아 괜찮아 오, 질문 관객 : 예, 짧은 질문입니다

매우 기술적입니다 ZACHARY ROSS : 예, 예 관객 : 우리에게이 슬라이드를 주실 건가요? ZACHARY ROSS : 확실하게 사용할 수있게 만들 수 있습니다 관객 : 사진을 찍고 사진을 찍기 때문입니다 ZACHARY ROSS : 예, 카메라를 보았습니다

네가 날 사진 찍는 줄 알았다 [웃음] 아니, 농담이야 농담이야 관객 : 물론 이 사진을 보낼 수 있습니다

ZACHARY ROSS : 네, 맞습니다 감사합니다 고맙습니다 좋아요, 그래서 여기에 그 과정이 있습니다 우리는 빠른 연습 세션을 할 것입니다

보통 팀과 함께 일할 때 몇 시간을 보낼 것입니다 너희들은 15 분을 얻는다 여기에 우리가 할 일이 있습니다 다음은 OKR 작성을위한 개발 프로세스입니다 그리고 걱정하지 마십시오

1 분 안에 다시 가져올 수 있습니다 나는 너에게 물어볼거야 이것은 될 것입니다 아마도 당신은 이미 이것을 통해 갔다 오 세상에, 나는 빛을 깨뜨렸다

저는 항상 팀에게 당신의 사명 진술서를 작성하라고 요청합니다 당신 팀은 왜 존재합니까? 이것은 왜 사람으로 존재합니까? 또는 그런 것 이것은 프로젝트의 목적입니다 그리고 아마도 당신은 이미 그것을 알고 있습니다 여기 우리가하려는 일이 있습니다

우리는 인류 또는 사회를 위해 이것을하려고 노력하고 있습니다 하지만 그건 – 나는 항상 팀과 함께 일한다 왜 당신은 팀으로 존재합니까? 그리고 그것은 명확하지 않습니다 또는 사람들이 팀에 동의하지 않고 왜 팀이 존재하는지에 대해 동의하지 않습니다 당신이 왜 존재하는지에 동의하지 않는다면, 그럼, 실행하기 힘들지, 그렇지? 그래서 나는 아주 명확하게 바로 돌아 간다

우리는 X, Y, Z를하기 위해 존재합니다 모두 동의합니까? 주위를 좀 둘러 봐 아니, 나는하지 않는다 아니면 그렇습니다 2 번, 안개가 뭐니? 당신을 방해 할 것입니다

다음 6 개월 내에 다음 두 달 그게 뭐든간에 무엇 때문에 속도가 느려 집니까? 의사 소통 부족, 자원 부족, 불분명 한 상황, 당신이 무엇을 만들려고하는지 불분명 함 안개가 뭐니? 당신은 성공하기를 원하며 나는 당신이 성공하기를 바랍니다 하지만 너를 어떻게 늦출거야? 그런 다음 3 번 목표를 개발하십시오 나는 연습을 위해서 지금은 글을 쓸 것입니다

벌써 데려왔 으면 좋겠어요 하지만 다음 6 개월 후에 내가 너에게 물어 보면, 가장 중요한 세 가지는 무엇인가? 당신이 프로젝트를 위해 할 일을하거나, 그들은 무엇을 할 것인가? 그리고 아마도 당신은 정말로 그들을 알고 있습니다 나는 그들을 쓰거나 적어 두도록 권유한다 그런 다음 4 번으로 핵심 결과를 초안합니다 측정 항목, 측정 항목, 측정 항목에 대해 이야기했습니다

이 목표에 대한 측정 항목은 어떻게됩니까? 그런 다음 다섯 번째로 중요한 작업을 문서화하십시오 그 (것)들을 달성하기 위하여 그것은 데이터 파이프 라인을 설정하는 것과 같습니다 데이터 세트를 정렬하십시오 충분한 장소에서 학습 모델 얻기 그게 무엇이든 우리가 사용할 수 있다는 것

당신이하는 중요한 일은 무엇입니까? 그때 추적기에 넣을거야 목표의 결과를 추적하는 데 도움이됩니까? 그런 다음 이러한 정렬 검사를 요청합니다 수직 및 수평 수표입니다 누구를 순서대로 의지 할 건가요? 이 목적을 달성하기 위해서? 어쩌면 모두입니다 어쩌면 그것은 단지 당신 일 뿐이에요

하지만 네가 의지하는 선험자를 불러 내야 해 여기에서 성공하기 위해서 그리고 7 번 도전하고 수정하십시오 그러니 그냥 여기, 여기에 이것을 예제로 넣을 것입니다 걱정 마세요, 저 슬라이드로 돌아가겠습니다 도움이된다면 여기에 형식 템플릿이 있습니다 목표 및 핵심 결과 작성을 위해, 동사 플러스 순서대로 그렇게 할거야, 그래서 그 비즈니스 가치

당신의 핵심 결과는 동사, 당신은 무엇입니까? 카운트, 증가, 감소,이 임계 값 도달, 그런 식으로 좋아요, 그래서 이것에 뛰어 들기 전에 진짜 진짜 빠릅니다 나는 너에게 단지 20 분을 준 것을 안다 분명히 훨씬 더 오래 걸릴 수 있습니다 모든 빠른 피드백? 사명 진술서는 쉽지 않았습니까? 모두 같은 페이지에 있습니다

승인 왜 우리가 여기에 있는지 명확히하는 것이 도움이 되었습니까? 나는 하늘에서 약간의 파이 소리가 나는 것을 안다 그러나 때때로 당신은 그것을 크게 말합니다 그리고 당신은 당신의 목표에 착수했습니다 보자, 나는 무엇을 했는가? 내 말은,이 권리를하는 데는 시간이 걸리는 것입니다

그래, 앞뒤로 갈거야 자, 가장 중요한 것은 무엇입니까? 아니, 그렇지 않아 예, 그렇습니다 우리는 이것을 측정해야합니다 아니, 로그에 기록조차 없네

이건 어때? 너는 그걸 제대로해야 해 알지? 아니, 당신은 그것을 올바르게 할 필요가 없습니다 당신은 그것에 대해 이야기하고 자신에게 약간의 여유를 주어야합니다 쉬운 일이 아닙니다 제 말은 개념적으로 목표 설정입니다

그리 어렵지 않습니다 그러나 좋은 목표 설정을하는 것은 어려운 부분입니다 맞습니까? 좋아, 이제이 배를 착륙시킬거야 득점에 대해 말하고 나서 논리적으로 이것은 당신 팀처럼 보일 것입니다 이렇게 빨리 득점에서, 나는 보통 달성의 50 %를 기대한다고 말하십시오

당신의 주요 결과 그것은 공격적입니다 첫 번째 글 머리 기호는 무시하십시오 왜냐하면, 당신은 여기에서 시작하기 때문에 보수적이어야합니다

여기에 요점은 실패 할 것이라고 말하고 싶습니다 실패 할 수는 있습니다 평균 이상이라도 완벽하지는 않습니다 너는 그러나 당신은 뭔가를하기 위해 출발하거나 핵심 결과이며, 반드시 그렇지는 않습니다

그것을 달성하려고합니다 그리고 그것은 괜찮습니다 그러나 당신은 그것으로부터 배울 필요가 있습니다 등급을 매기는 기준은 일반적으로 00에서 1

0까지입니다 왜 0에서 10이 아닌가? 우리는 십진법을 좋아하기 때문에 나는 추측한다 여기서 중요한 점은 그 목적과 핵심 결과를 향한 완성도의 척도 채점은 일반적으로 수학이 아닌 주관적입니다 이제 핵심 결과가 더 객관적입니다

그것들은 수량화가 가능 하죠? 그래서 각자 점수를 매겼습니다 그 번호 맞았 니? 그 한계점을 달성 했습니까, 그렇습니다, 아니오, 08, 09, 10? 그리고 목표를위한 점수를 얻기 위해서, 당신은 단순히 가중 평균을 취할 수 있습니다

핵심 결과에 대한 점수 중 귀하의 목적을 위해 그러나 이전에 언급했듯이 네가 성취 한 시간들 대부분의 주요 결과, 그리고 당신은 여전히 당신이 실제로 목표를 달성하지 못했던 것처럼 느낍니다 또는 그 반대로, 달성하지 못할 수도 있습니다 대부분의 핵심 결과 그러나 목표가 달성 된 것처럼 느껴집니다

자, 일반적으로 긴밀한 상관 관계가 있습니다 모든 핵심 결과를 수행하면 목표가 충족됩니다 하지만 내가 말하고자하는 것은 당신이 조금은 너에게주는 것이다 거기에 융통성이있다 그리고 달콤한 자리, 다시 한번, 당신이 공격적이라면, 0

6, 07 예를 들어 Google에서 누군가의 OKR 점수를 보면 분기말에 그들은 모두 초록색, 모두 09 또는 10, 보통 우리는 의심 스럽습니다

너는 충분히 열심히 밀어 붙이지 않았 니? 아니, 분명히 우리는 모든 종류의 A 타입이다 당신은해야 할 목표를 달성하기를 원합니다 그러나 우리가 모든 것을 성취했다는 것을 알게된다면 너는 나섰다 우리는 너처럼 느끼지 않는다 충분히 공격적이다

동시에, 동시에 모든 것이 빨간색이거나 모든 것이 노란색이에요 무슨 일 이죠? 두 가지 중 하나가 진행 중입니다 네가 너무 공격적이거나 일부 성능 문제가 있습니다 또는 거기에 실행 문제가 있습니다 논의 될 필요가 있습니다

하지만 득점의 전체 점, 다시 한번, 당신은 단지 득점에 점수를 매기는 것이 아닙니다 당신은 무언가를 배우기 위해 득점했습니다 그리고 언제 당신은 실패로부터 가장 많은 것을 배우는 경향이 있습니다 우리는 그런 것을 좋아하지 않습니다 나는 실패하는 것을 좋아하지 않지만, 나는 배우는 경향이있다

내가 망 쳤을 때 가장 그리고 여기서 우리는 무엇을 잘못 했습니까? 글쎄, 우리는 우리가하려는 일에 대해 명확하지 않았습니다 우리는 너무 바빠서 등등 당신은 그 실패들로부터 배울 것입니다 그러니 위로 지나치지 마라

그들이 말했듯이, 당신이 실패하려고한다면, 훌륭하게 실패합니다 그것을 적어 라 그것을 설명해주십시오 우리 어디에서 망 쳤어? 우리는 다음 번에 어떻게 더 잘 만들 것인가? 어려운 대화 일 수도 있지만 올바른 대화입니다 가지고있다

좋아, 사람들이 나 한테 물어 보니, 알았어, 잭 작업? OK, 우리는 OKR을 작성한다고 가정 해 봅시다 우리는 무엇을해야합니까? 글쎄, 우리는 아마도 주간, 회의 종료와 우선 순위 순으로 진행됩니다 그 밖의 일이 없다면, 최소한 분기말 회의를해야합니다 너는 아마도 매주마다, 나는 모른다 스탠드 업하거나 그런 식으로

그러나 매주, 매우 빠른 접촉 포인트입니다 회의를 더 이상 추가하지 않을 것입니다 이미 바쁜 일정으로 아마 네가 할 수 있다고 제안하고있어 기존 회의 중 일부를 재구성하십시오 토론에 OKR을 포함시킬 수 있습니다

그래서 당신이 이미 스탠드 업을하고 있다면, 물류, 우선 순위에 대해 이야기하십시오 마찬가지로, 그 목표가 어떻게되고 있습니까? 진전이 있니? 오, 잭이 이번 주에 나왔습니다 다음 주에 그와 동기화 할 필요가 있습니다 et cetera, et cetera 이것은 일을 끝내기위한 너트와 볼트입니다

4 분기 중반 조정을해야합니까? 우리는이 목표에 대해 아무런 진전을 보이지 않고 있습니다 더 많은 리소스를 필요로합니까? 다른 일을 그만 두어야합니까? 그리고 이것을 자신의 점수를 매길 수있는 기회로 활용할 수 있습니다 당신은 4 분의 1에 45 일입니다 빨강, 노랑, 초록색은 어때? 하지만 가장 중요한 것은 분기말이지만, 이것이 기회이기 때문에 너는 뭔가하기 시작했다 너 그 일 했니? 너무 깊이 잠수하면 점수를 매기려고합니다

어떻게 된 거예요? 왜? 우리는 그것에 대해 무엇을 할 것인가? 이봐, 너도 알다시피, 녹색 일 경우에도, 우리는 성공했다 왜 우리가 성공했을까요? 오, 음, 우린 정말 열정적 이었어 우리는 그것을 좋아했다 우리는 그것이 효과가 있었는지 확인하려고했습니다 너 어디 빨개 졌니? 너 어디 노란색이야? 글쎄, 왜 우리가 노란거야? 나쁜 커뮤니케이션이있었습니다

의뢰인이 떠났습니다 우리는 사용자들과 견인력을 얻을 수 없었습니다 그리고 나서, 무엇을 추측합니까? 그것은 다음 분기에 무엇을 뿌릴 수 있습니까? 너는 객관적으로 행동 할거야, 그렇지? 등급 매기기는 단지 어른처럼 좋은 사람이 아니라 나쁜 사람입니까? 정말 좋지도 나쁘지도 않습니다 그것은 우리가 개선 할 수있는 것입니다 그게 바로 그게 맞습니까? 좋아, 이것에 관한 질문들, 회의들? 지금 당장 당신의 스케줄을 생각해 보면, 진행 상황을 평가하는 데 몇 가지 종지가 있습니까? 지금도 프로젝트를 향해? 그렇지 않다면 여기 거래가 있습니다

분기말이 언제인지를 압니다 6 월 30 일입니다 캘린더에 회의를 올릴 수 있습니다 지금, Q2 OKR 검토 끝 바로 생명 해킹과 같습니다

너는 알다시피 지금 당장 달력에 올려 놓는다 내가 달력에 물건을 넣지 않으면, 그것은 일어나지 않고있다, 그렇지? 승인 주별보고, 이것은 이것들에 대한 자세한 내용입니다 그러나 나는 그것이 꽤 간단하다고 생각합니다 신속하게 – 숫자의 혜택을 누려보십시오

우리는 다시 한 번 연구를했습니다 우리는 이것이 반드시 OKR이라고는 볼 수 없습니다 그러나 3 배나 1 / 2 배 더 어떤 유형의 목표 설정을 염두에두면 성공합니다 다시 한번, 나는 단지없는 팀을 많이 만났습니다 그들은 아무것도 측정하지 않습니다

그들은 열심히 일하고 있습니다 그리고 열심히 일하는 것이 중요합니다 의식이있는 노력으로 감독 될 필요가있다 너는 앞으로 나아갈거야 그리고 그것은 OKR이나 목표 설정 방법론 정말 도움이됩니다

이점 – 다시 한번, 만약 당신이 단지 이 모든 이야기에 대한 TLDR이 OKRs라고 말하면 5 분입니다 그러면 우리는 무엇을 가지고 있을까요? 스테이크인가요? 채식입니까? 아니, 농담이야 관객 : [INAUDIBLE] ZACHARY ROSS : OK, [INAUDIBLE], 맞아 좋아요, 이해하기 쉽고 간단하게 유지하십시오 로켓 과학이 아니지만 당신은 아주 명확한 노력을 기울일 것 귀하의 OKR과 분명하게 조화를 이루십시오

더 짧은 종지, 나는 3 개월을 제안한다 너는 한달을 할 수 있지만, 너는해야한다 그 종지가 무엇인지 조직이나 팀 전체에서 매우 분명합니다 가장 중요한 것에 집중하십시오 모든 것이 중요 할 수는 없습니다

모든 것이 중요하다면 아무 것도 중요하지 않습니다 투명성, 단순성 유지, 단지 만들기 Google 문서, 스프레드 시트, 탭, Q2 OKR, Q3 OKRs, 목표, 핵심 결과, 목적, 주요 결과, 빨강, 노랑, 녹색, 빨강, 노랑, 녹색 이제는 많은 소프트웨어 옵션이 있습니다 그러나 그것은 복잡해질 수 있습니다 그것을 간단하게하십시오

운전을 유도하십시오 이번 주에 여기 왔 잖아요 잠재적으로 다른 팀원이있을 수 있습니다 여기에 있지 않습니다 이것은 당신이 말할 때 도움이 될 것입니다, 이봐, 들어, 이것이 우리가 개발 한 것입니다

어떻게 생각해? 우리가해야 할 일이 무엇입니까? 너 뭐 할거니? 이 작업 권을 어떻게 연결 하시겠습니까? 왜냐하면 그들이하는 일이 무엇인지 아주 분명하기 때문입니다 그리고 나서 우리는 비전적인 사고를 촉진한다고 말합니다 영감으로 생각하고 있습니다 당신의 목표에 대해서 이것은 정말로 자신을 밀어 붙일 기회입니다

왜냐하면 너희들은 정말로 멋진 것들을하고 있기 때문이다 당신은 정말로 놀라운 것을 얻을 것입니다 우리는 당신이 그렇게하도록 돕고 싶습니다 그리고 OKR은 그 일을 포착하는 우리의 방식입니다 좋아요, 빨리, 작동하게 만듭니다

우리가 자주 볼 수있는 몇 가지 일반적인 실수를 피하십시오 OOPS 증후군, 이것은 지나치게 낙관적 인 계획입니다 시스템, 오, 이제 우리는 OKR을 사용합니다 우리의 모든 문제가 해결되었습니다 아니, 아니 아니, 아니

아니 아니 OKR은 캡처하는 좋은 방법입니다 당신이하고있는 일과 존재하는 일 매우 명확하고 명료하다 모든 문제를 해결할 수는 없습니다 하지만 내가 때때로 보는 것은 OKR이다

문제가 발생하면 들어 올리거나 내릴 것입니다 왜냐하면 당신이 사람들을 강요하기 시작하면, 소유자가 있고, 우선 순위를 정하고, 불일치가 발생합니다 나는 항상 팀과 대화를 나눌 것입니다 그들이 선교 사업에 착수 한 곳, 우선, 왜냐하면 그들은 왜 그들이 존재하는지에 동의하지 않기 때문입니다 그럼 그들은 마치, 나는 지금 주인이야

너는 주인이야 그리고 그들은 OKR을 싫어합니다 그들이 같기 때문에 그들은 일하지 않는다 우리가해야 할 일에 결코 동의 할 수 없기 때문에 소유자는 누구입니까? 그리고 나서 저는 OKR의 잘못이 아니라고 생각합니다 거기에 조직적인 일이 일어나고 있습니다

그러나 OKRs는 승진 시키거나 밖으로 끌어내는 좋은 도구입니다 불일치가있을 때 불일치하는 것이 좋습니다 그러나 결국 당신이하려는 일에 대해 동의해야합니다 작게 시작하십시오

우리가 이야기 한 것처럼 정기적 인 모임을 갖습니다 나는 대사를 말한다 이것은 더 큰 팀을위한 것입니다 그 과정을 함께 목회하기 하지만 그건 너야

당신은 OKR의 대사가 될 것입니다 또는 나는 누군가가 말한 주인이 무엇인지 생각해 본다 당신은 배에 대한 OKR 마스터입니다 좋아요, 3 분 남았습니다 의견이나 걱정거리가 있습니까? 내가 말한 것처럼 말이 되겠습니까? 나는 경주 자동차를 운전하는 것을 배운 내 동료가있다

그리고이 전문 운전사 중 한 명이 그를 가르쳐주었습니다 오, 코너를 돌 때, 마찰 계수, 당신은 가스에 충돌해야합니다 그리고 운전사는, 어이, 그것은 이해가 되는가? 그리고 제 친구는 같았습니다 말이 되는군요 그에게 전혀 의미가 없었습니다

너무 많은 정보 였기 때문에 동시에 일어난다 그래서 내가 네 자리에 있으면 사람들 하루 종일 당신에게 정보를 던지고 있습니다 이해하니? 네 이해했습니다 언제든지 저에게 연락하십시오 나에게 이메일을 쏴

목요일에 다시 올게 할 수있는 곳에서 도와 줘서 고맙네, 알았지? 좋아, 잘 했어 고맙습니다 [박수 갈채]

‘대화의 희열2’ 김영하, “소설가는 신비감이 없다” 억울함 토로

[아시아] 김대원 기자] KBS2 '대화의 희열 2'에서 김영하가 소설가의 남은 힘을 되새기다 '대화의 희열 2'15 '방송'019 FIFA U-20 월드컵 결승전 avant to be aware 이날 오후 9시 15 분 방송 '대화의 희열'소설가 김영하와 두번째 대화가 펼쳐진다

김영하는 지난 방송에서 여행 버스를 들러다 보니 유희열은 소설가를 향한 존경의 눈빛을 발사했다 고백하고 창작 예술을 혼란스럽게 태어났다 이 김영하는 "설탕들이 신비감이 없다"는 남의 무당 벌레는 "남의 예술을 들키지 않는다"고 말했다 자동차 경주에 관한 이야기 다큐멘터리 나 영화를 찍다 소설가들 고비 클립보기 이드없는 김재혁 기자는 "우리말 바이올린을 글쓴이에게 보냈다

"고 덧붙였다 치열한 경쟁의 시대, 독서대 자기 개발 서쪽 눈길이 쏠쏠인 요법 사회 다 소설은 더 이상 실재하지 않을 것입니다 우리는 소설이나 창작을 할 수 있습니다 , 드라마에서는 볼 수없는 소설 만이 우리가 몰랐던 소설가의 실, 그리고 세상의 종말을 말하는 '대화의 희곡 2'김영하 편은 15 일부터 9 시까 지 15 분에 송은

김지원 기자 벨라 @ 테다 시아 okr

【ML & AI】Google I/O Extended: Recap Live Japan 2019 #RecapLiveJP

화자 1 : 예에서는 제 쪽에서 네요 기계 학습과 AI의 이야기를 해 나가고 싶습니다 나도 개발자 아 도보 케이트 네요 여러분과 같은 일을하고 있습니다하면 에서 세션이 대략 13 개 정도 I / O는 있었다 합니다만 그 중에서 내가 이렇게 비비 계속 온 녀석을 같네요 이번 선택하고 왔습니다 비교적 Cloud의 이야기는별로없고 어느 쪽인가하면 TensorFlow 이라든지 그쪽이 많았 지요 에서 이번 기계 학습 이외에도군요 다양한 도우미 라든지 발표있었습니다 만 모든 가장자리 측의 AI 가장자리 측의 ML 기계 학습이라는 것이 대단한 기능되고 있었던 거죠 지금까지 Google 클라우드 측의 대량의 컴퓨팅 리소스를 사용하여 그래서 기계 학습이나 땅땅 만들어 그래서 뭔가 이렇게 재미있는 서비스 내고받는 것이 많았 습니다만 그것이 점점 이제 기술이 진화 에지 측에서도 즉 장치에서 또 그 자리에서 기계 학습한다고하는 기술이 보급되고 있습니다 다만 여기서 걸림돌이되는 것이 기계 학습이란 이렇게 가볍게 없네요 무거운 처리가 들어갑니다 Google은 아시다시피 TensorFlow라고 오픈 소스 도구를 옛날부터 제공하고 있습니다 하지만 TensorFlow 말이죠 여러분 보통으로 사용하고 아무 생각없이 학습 모델 녀석을 만들면 대개 수백 MB 든가 바보 커졌다 버립니다 그래서 그것을 그대로 모바일 앱이라고 후에는 라즈베리 파이거나 조그만 컴퓨터로 가져 오려고하면 할 수 없지는 않습니다 그러나 나도 한번 라즈빠이에 TensorFlow 녀석을 그대로 가져 오면 실제 이미지 인식하는데 2 초 정도 걸렸다니까요 무겁고 느린 조금 사용하기 어려운 스마트 폰 앱 따위에 넣어 버리면 손님이 수백 MB 다운로드하지 않으면 안 같은 네요 좀 쓸모가 없었습니다 게다가 모바일 앱이라면인가 편입 계의 조그만 장치라고 역시 배터리의 소유라는 중요하기 때문에 CPU 사용량라는 것을 최대한 낮추고 싶다는 요구도있었습니다 에지 측의 기계 학습 과제를 해결하고 모바일 앱이라면인가 에지 장치에 적합한 TensorFlow의 실행 환경을 제공하는 것이 이 TensorFlow Lite 아래에 조그 맣게 Lite라고 써 있네요 이것은 TensorFlow예요 그러나 모바일 앱이라고 라즈베리 파이 같은 조그만 컴퓨터 전문 일부 같은 새로운 실행 환경이됩니다 이것을 사용하면 먼저 모델 크기가 수백 MB라는 것이 예를 들어 4 분의 1이나 그 이하로 꽉 작게된다 또한 CPU 아니고 GPU를 사용하거나 최근 스마트 폰은 GPU 라든지 들어가 있지요 라즈빠이에도 GPU 제대로 들어 있기 때문에 그렇게 말한 것을 사용하여 실행 속도도 몇배이나 두 자릿수 배 라든지 빨라진다는 장점을 얻을 수 있습니다 때 TensorFlow Lite는 세 가지 환경에서 작동 이 왼쪽이 중간 근처 옆에서 말이죠 라즈빠이 것 같은 내장 않아도 움직이고 스마트 폰 Android iOS에서도 움직이고 그리고는 마이크로 컴퓨터로도 움직이는 우선이 스마트 폰의 이야기에서하고 싶다고 생각합니다 앞서 강씨에서 설명했습니다 있도록 ML Kit 네요 이것을 사용하면 우선 ML Kit 자체에 기계 학습 기능이 있기 때문에 그것으로 끝나는 것이라면 가장 쉽게 이군요 ML Kit에 들어있는 이미지 인식 기능을 사용하면 이것은 예 (청취 불가) 라든지 그리고는 방금 전의 AutoML Vision Edge를 사용하면 또 TensorFlow Lite 라든지 전혀 생각하지 않고 클라우드에 사진을 업로드 개 인식 이라든지 쉽게 할 수 버려 때문에 그것으로 끝나고 じゃえ하면 전혀 그걸로 오케이예요 그러나 역시 용도에 따라 다만이 TensorFlow Lite까지 내려와군요 스스로 TensorFlow Lite 모델을 설계하고 학습하는 것이 때로는 필요가 되네요 에서 그런 때 TensorFlow Lite를 사용하시면 모바일에서도 쉽게 사용할 수 있습니다 그럼 어떤 앱이 실현 가능한가 ML Kit에는 표준 기능으로는 할 수없는 았지만 TensorFlow Lite에서 제작 만하면 이런 일도 할 수있게되면 사용 예 예를 들어 이번에는 Dance Like라는 앱이 공개되어있었습니다 이것은 먼저 움직이고있는 모습을보고하자 이것은 단순한 게임에서 댄서의 춤이 나오는군요 그에 따라 플레이어 자신도 같네요 스마트 폰을 향해 춤과 같은 춤을 이렇게 오동 않으면 안되는 것이군요 에서 그러면이 댄서의 춤과 자신의 춤이 얼마나 제대로 딱 맞고 있는가하는 것을 점수로 판정 해주고 대단한 간단한 게임인데 이 가운데는 사실 매우 복잡한 기술이 움직이고 있습니다 우선 네요 이것은 분류되고 있습니다 만 이처럼 인체를 인식하고 인체의이 부품이 팔 이라든가 머리 바디라는 것을 세분화하는 기술로 인식하고있다 네요 이 플레이어 즉 자신과 이 댄서의 비디오를 각각 2 인분 실시간으로 실행하는군요 이것은 매우 무거운 처리 이군요 딥 러닝 세분화하는 것은 상당히 깊은 학습 제한 표지의 기술 그렇게 쉽게 움직이지 합니다만 이 스마트 폰의 GPU만으로하고 싶네요 이것은 클라우드 측의 기술을 전혀 사용하지 않는 것도 중요한 작업입니다 에서 TensorFlow Lite를 사용하면 지금까지 CPU뿐입니다 와우 이제 배터리의 마음이 나빠져 있던 같은 깊은 학습 앱도 GPU를 사용하여 55 배의 속도로 움직이게 되네요 또한 이번 I / O에서 발표 된 것이 Qualcomm 씨의 DSP를 지원이라면 DSP 란 Digital Signal Processor의 약자로 사실 이것은 옛날부터 스마트 폰에 들어가있었습니다 만 원래는 스마트 폰의 신호 처리 용 프로세서로 예를 들어 음성 신호를 실시간으로 처리하고 던가 이미지 처리 라든지 그러한 전용 프로세서입니다 만 사실 여기에는 GPU와 마찬가지로 이른바 적화 연산 곱셈과 덧셈을 대량으로 빠르게 할 수있는 회로가 들어하면 이것은 사용하여 AI 주면 더 빨라지 잖아 및 것으로 Qualcomm 씨와 Google에서 이번 네요 TensorFlow Lite를 DSP에서 달린다는 발표를했습니다 이것은 실제로 사용할 수있는 것은 여러분이 사용하실 것은 여름 정도예요 그러나 이것을 사용하면 GPU보다 더 빠른 13

8 배 6 밀리 세컨드로 실제 예를 들어 이미지 인식 등이 끝나 버린다는 발표가있었습니다 지금은 스마트 폰의 이야기군요 계속해서 라즈빠이 이야기 임베디드 Linux 즉 조그만 Linux 시스템 네요 3 천엔이나 5 천엔 정도에 살 수 있으며 그래도 TensorFlow Lite가 움직임 있어요 말입니다 아까 말했듯 내가 라즈빠이에서 2 ~ 3 년 전에 생 TensorFlow를 이동하면 2 초 걸렸습니다 및 그것이 얼마나 빨라 질까라는 이야기군요 에서 여기에서도 데모 비디오를 보여드립니다 이것은 말입니다 스마트 폰 앱 아니라 AI 거울이라는 거울의 데모입니다 거울 속에 디스플레이가 들어가있어 거기에 사람이 비치고 있다고하네요 그래서 안경을 주거나 머리카락의 색을 같네요 마음대로 바꿔 주기도합니다 이것은 아까와 같은 세분화하는 기술 거울의 뒷면에있는이 이것은 라즈빠이 아니 네요 어쩐지 Linux 계열의 시스템에서이 CareOS라고 어쩐지 코스메틱 계의 상품으로 취급되고있는 OS 인 것 같습니다 임베디드 OS도 이 CareOS에서 TensorFlow Lite가 GPU를 사용하여 이러한 세분화이라면인가 얼굴 인식하네요 이런 것들을 실시간으로하고하면 그래서 이런 것도 같네요 지금까지하려고하면 ARM 프로세서 CPU에서 할 필요가 있고 이런 속도 나오지 않았다 합니다만 지금부터 계시다면 TensorFlow Lite 덕분에 이러한 매우 좋은 성능을 나오게되어 있습니다 또한 지금까지 DSP거나 GPU의 이야기를 했습니다만 Google는군요 더 그 위를가는 더욱 더 빠른 딥 러닝 AI의 실행을 목표로해서 에지 용 장치 에지에서 AI의 실행을 위해 Edge TPU Tensor Processing Unit는 칩도 Google이 처음부터 설계하고 만들고 있습니다 때 로 이것은 지금 Coral라는군요 옛날 AIY 브랜드가 있었군요 그 Voice Kit이라면인가 Vision Kit 이라든지있었습니다 만 그 브랜드가 지금 새 단장해서 Coral 브랜드가되었습니다 이 Coral 브랜드 Edge TPU를 탑재 한 가속 가속 용 보드군요 장치를 지금 판매합니다 이것은 일본에서도 Mouser JP 씨에서 살 수 있습니다 지금 8 천엔 정도 일까에서 구입하실 수있어서 에서 USB로 라즈빠이이라면인가 Linux에 연결하고 또는 SOM라고 말이죠 이것은 실제로 Linux를 움직이는 조그만 보드 인데요 이 가운데 서브 보드로 올라 타있는 버전 두가지가있다하면 그럼 지금 사용할 수있는 것은이 USB 버전 이네요 이것이라면 국내에서 즉시 사용하실 수 있습니다 에서 이들을 사용하면 GPU보다 더 빠른 딥 러닝 말이죠 이 조그만 Linux 위에서도 사용할 수있게된다 이것은 속도를 비교하면 예를 들어 보통의 이미지 인식 비교하면 이것은베이스가 않은 Pixel 3 네요 Pixel 3의 CPU로 인식하는 경우에 비해 42 배 빠른 1 번 이미지를 인식하는 데 2 ​​밀리 초입니다 아까 제가 말씀 드렸듯이 라즈베리 파이 보통의 CPU로 돌리면 1 ~ 2 초 2 초 정도 걸렸습니다 그것이 지금 2 밀리 초에서 수 있도록되어 있습니다 때 그럼 그 데모도 조금 보여 드리죠 이것은 실제 I / O하던 데모입니다 그러나 이런 어쩐지 차량이라면인가 신호등입니다 라든지 보행자의 모형이 올라 오면 자꾸 이런 식으로 실시간으로 화상 인식합니다 이것이 대략 지금 2 밀리까지했다 네요 이것은 다른 오버 헤드 (청취 불가) 음 10 밀리 초 정도 실행하고 있습니다 60 프레임 당 두번째 즉 거의 실시간으로 이미지를 인식 할 수 있으므로 예를 들어 공장에서 불량품을 퐁퐁 퐁퐁 실시간으로 물리 치고 싶다 던가 불량품 인식 후에는 정말 이러한 자동 운전 같은 곳에서 즉시 실시간 인식하지 않으면 안 같은 용도에 HTP를 사용할 수 있습니다 때 에서 세 번째 플랫폼 마이크로 마이크로 컨트롤러 네요 에서 마이크로 여러분의 가정에 말이죠 반드시 몇개 있다고 생각합니다 수십 개일지도 모릅니다 예를 들어 밥솥 안에 대략 마이크로 들어가 있지요 그리고는 온수기 라든가 그리고는 TV 리모컨인데일지도 조그만 컴퓨터 이는 Linux도 움직이지 같은 엄청난 조그만 CPU가 대략 가전이나 들어 있지요 에서 당연 합니다만 리모콘이라면인가 Linux 부팅하고있어 어쩐지 시간 있지요 건전지로 움직이고 있으니까요 거기에는 대개 OS가 없어서 이제 임베디드 시스템 엔지니어 분들이 C로 작성된 원시 바이너리 코드가 있네요 ARM 프로세서 위에서 움직이거나하는 거죠 그러나 그래서 그런 대단한 조그만 초 저전력 CPU 컴퓨터 위에서는 메모리 말이죠 대략 수십 KB와 수백 KB 정도 밖에 사용할 수 없다 네요 무엇 메가도없는 경우가 많습니다 그래서 지금까지 거기에서 AI를 사용한다는 발상은 없었더라도 Google의 TensorFlow Lite 팀은 열심히 마이크로 속에서 깊은 학습을 사용할 수 없을까하는 것으로 개발을 진행하고 이것이 TensorFlow Lite 마이크로 컨트롤러라는 놈입니다 데모를 보여 드리죠 앞으로 네요 이것은 한 번 실패합니다 그러나 다시 한번 여기에 라이트가 붙습니다 번쩍 네요 "예"라고하면 노란 녀석이 번쩍 빛납니다하지만 이것은 단순한 음성 감지 네요 노란 놈이 돋보입니다하지만 이것은 단순한 음성 감지 네요 오디오 (청취 불가)까지는 가지 않습니다 어쩐지 문자 인식까지 음성 인식까지는 가지 않습니다 그러나 간단한 "예수"이라고 "OK Google"같은 녀석에 반응 뻔쩍 트리거 (청취 불가) 남중 수 밖에 없지만 이것은 엄연 깊은 학습이 움직이고 있습니다 사실이 깊은 학습 모델 20KB의 크기 이군요 20MB 잖아요 보통 아무것도 생각하지 않고 음성 인식 모델을 만들어 버리면 수백 MB 라든지되어 버립니다군요 그것이 20KB에서 움직이고있는 그래서 분명히 말해 정밀도도 안마 비싸다 하 인식 할 수있는 것도 정말 적은 단어 만입니다 만 하지만 수 버려 에서 이후 샘플 코드로 이미지 인식을 해 버리는군요 샘플도 200KB 정도에서 제공 될 예정입니다 그래서 앞으로 여러분의 가정의 마이크로 컨트롤러에 깊은 학습이 움직이기 시작하면 예를 들어 일상 생활의 패턴을 학습하여 여러분의 라이프 사이클에 맞춘 현명한 동작을하는 가전 수 있고입니다 라든지 다양한 응용이 가능한 않을까라고 생각합니다 이어 말이죠 매우 이번 커다란 컴퓨터 슈퍼 컴퓨터의 이야기입니다 이것은 내가 Google I / O에서 담당 한 세션입니다 그러나 그 TPU Tensor Processing Unit는 Google이 만든 전용 프로세서 이것을 2048 개 이은 거대한 슈퍼 컴퓨터가 이번 공개 베타 버전으로 공개 여러분 바로 사용하실 상태입니다 이것은 Cloud TPU Pod라는 놈입니다 그러나 이것은 진정한 슈퍼 컴퓨터 이군요 슈퍼 컴퓨터와 일반 컴퓨터의 차이라는 것은 프로세서 아니 네요 컴퓨터의 계산 결과 잖아요 네트워크가 전혀 다른군요 (웃음) 이것은 똑같은 옷을 입고 옷의 변형이 없음이 발레 발레입니다 그러나 (웃음) 아까의 스티브 잡스 스타일 에서 슈퍼 컴퓨터가 중요한 것은 통신이 엄청나게 빠른 보통 통신이라고하면 이더넷을 위해 TCP / IP 소프트웨어와 통신 할 잖아요 있는 절대 500 마이크로 비트 걸려 버립니다 CPU에서하는 것이어서 네요 에서 슈퍼 컴퓨터 세계에서 통신이란 다른 소프트웨어는하지 않는군요 다른 하드웨어에서 통신을 모두 할 수 없다 때문에 이쪽의 컴퓨터에서 이쪽의 컴퓨터에 복사하는데 1 마이크로 초 라든지이에요 예를 들어 이화학 연구소 교토 따위는군요 이와 유사한 기술을 사용하여 또 2 자리 3 자리 빠르게 그 TPU와 TPU 사이를 맺고 있기 때문에 엄청 빠른 학습이 가능하면 보통 이런 2048이나 노드 걸려 버리면 절대 네트워크 병목 버려서 사찌っ 버리는군요 스룻뿌 이라든지 그것없이 매우 선형에 가까운 확장 성을 제공하는 것이이 TP Pods입니다 때 에서 지금 순간 나온 데요 조금 되돌립니다 네요 미안 해요 이것의 장점은 가격이 대단히 저렴하다는군요 보통 슈퍼 컴퓨터로 만들면 이화학 연구소 경은 1 천억엔 종합적으로 달려 있지요 에서 미니 슈퍼 컴퓨터 예 NVIDIA 씨의 DGX1 2 이라든지 사면 4 천만 이라든가 게다가 16GPU 이라든지 붙어 있습니다 그러나 역시 대단한 높은 것입니다 수천만이나 1 억이나 수억 라든지 그러나 Cloud TPU Pods 32 코어 24 달러 였는지 즉 3000 엔 정도 시간당 3000 엔으로 사용하기 시작하고 초기 투자 0 엔입니다 그래서 아마 업계 최초의 AI 슈퍼 컴퓨터 렌탈 서비스 이군요 수천만이나 수억이나 지불하지 않아도 슈퍼 컴퓨터를 바로 사용 버리는 내가 실제로 포치 포치 일 때도 128 코어의 인스턴스를 만드는 데 2-3 분 또 수 버렸습니다 그래서 (청취 불가) 나는 학습 무거운라고하는 분은 Cloud TPU Pod를 사용해 주시면라고 생각합니다 그럼 이번 슈퍼 컴퓨터를 사용하여 무엇을 할 수 있는가하는 이야기입니다 만 이것을 보신 분은 많다고 생각 했는데요 이런 최근에는 가짜 이미지가 있지요 깊은 학습이 만든 이것은 개 영상이 함께 있지만 여기에 진짜 개는 한 마리도 없다 모두 합성 된 개 이미지입니다 이런 골든 리트리버와 테리어인지 뭔지 일까 사이의 이미지도 전부 이렇게 틈을 따서 만든거나 할 때 이런 고품질의 깊은 학습에서 이미지 생성을 할 때는 이 경우 512 코어를 사용하여 2 일간 계속 학습 해방에서 겨우 수 있었다는 것입니다 그렇게 말한 것이 Cloud TPU Pod 수행 할 수 있기 때문에 예를 들어 지금 잘 이야기가있는 것이군요 게임 고객 네요 캐릭터의 이미지를 사람이 그리는 것이 아니라 AI에 그리게보고 싶다라고하는 아이디어는 실제로 앞으로 시험하실 것이 아닐까라고 생각합니다 이어 웹의 세계군요 TensorFlowjs는 프레임 워크가 있나요? 이것은 JavaScript로 움직이는 TensorFlow합니다 그래서 웹 응용 프로그램에서 서버에 액세스하지 않고도 바로 이동 버린다 예를 들면 이런 식으로 얼굴의 방향을 인식 따위 이것도 js 안에서만 웹 응용 프로그램에서 속도 위반 여러가지 게임을 만들고 UI를 만들고 있으며 방금처럼 인체의 세분화 이것도군요 js에서 위지 있어요와 또한 자연 언어 처리 예 "What is the weather in Cambridge?" 뭐라고 자연 언어 네요 영어입니다 라든지 일본어 문장을 숫자의 나열로 대체 이것은 한마디하고 싶은 것을로서는 캠브리지의 기상 정보를 가져와 원하는구나라는 명령으로 변환되어 있습니다 든가 그러한 학습을 ​​js 안에서만 수 있도록되어 있습니다 실제로 사용하고있는 고객은 Airbnb 같은 것은이 js 사용자 인터페이스에서 개인 정보이라면인가 민감한 이미지 여부를 판단하는 모델이 들어가 있기 때문에 손님이 위험 정보를 같네요 업로드하려고하면 "잠깐만 요"와 "이 따위 좋습니까"라는 대화를 팝업 및 UI에서 내 버려서 (청취 불가)으로 쓰기 전에 감지하고 있습니다 라든지 등등의 사용 예입니다 그리고 좋았던 것은 TensorFlow Graphics라는 새로운 라이브러리가있어서 이것은 말입니다 보통 지금 이미지 인식 더니 2D 2 차원 이미지 인식 네요 고양이이라고 개 이니 그게 아니라 3D 모델 이군요 Unity에서 사용하고 같은 저런 3D 데이터의 이미지 인식을 할 수 있도록 지금되고 있습니다 이것은 고양이 모델 이군요 라든지 또한 분할도 3D 모델에 있습니다 3D 모델 여기가 팔이라면인가 분할도 가능하게되어 있습니다 마지막 ML Fairness는 말을하고 싶습니다 다양한 이번에도 이러한 형태에서 AI의 재미있는 기능을 많이 발표되었지만 Google Image가 가장 힘을 쏟고있다 공통점은 그런 AI의 새로운 기능을 세계의 다양한 사람들에게 안심하고 사용하실 도움 도움말 전체의 AI를 목표로하는 곳이 주력하고 있습니다 예를 들어 AI는군요 아무 생각없이 만들어 버리면 데이터에 포함 된 편향을 반영 해 버리는군요 예를 들어 신발의 그림을 그려 달라는 식으로 말해 Google의 Quick Draw 프로젝트에서 모은 선화가 있습니다 그러나 대개 구두라고하면이 위의 파란색 운동화 같은 신발을 그린 버리는 사람이 많아서 아무래도 하이힐이라면인가 또는 국가마다 여러 형태의 신발이 있다고 생각 합니다만 문화에 의해 편향이 나오고 버립니다 그래서 결과 그런 데이터에서 AI를 만들면 이 아래쪽 하이힐의 이미지는 신발로 인식되고 어렵게 할 것이군요 그런 AI의 편향을 방지하기 위해 Google은 하나하고있는 것은 Open Images Extended Open Images라는 이미지군요 학습용 데이터 세트가 이미 합니다만 대체로 지금까지의 이미지 데이터라고하는 것은 구미를 중심으로 모아지고 있기 때문에 예를 들면 일본의 결혼식 사진을 보여줘도 웨딩 인식되지 않거나 라든지 그런 문제가 있네요 이 데이터 세트는 인도입니다 이라든지 아프리카이라면인가 중동 따위를 중심으로 모아지고 있기 때문에 그런 세계의 분들 편견없이 AI를 사용하실 데이터 세트로되어 있습니다 또 Fairness 표시하는 오픈 소스 도구도 공개되어 있습니다 이것은 완성 된 AI 기계 학습 모델 그런 문화입니다 이라든지 성별이라면인가 나이 등 차이에 따라 편차가 있는지 여부를 제대로 검증하기위한 도구 이것은 Google 사내는군요 그런 걸 옛날부터 실행되고 있습니다 만 그것을 여러분에게도 사용하기위한 도구를 제공합니다 예에서 이런 형태로 ML Fairness라고 생각하네요 이것은 Google이 제시 AI의 원칙 AI 원칙들 여기에서 두 번째 말이죠 AI에 의한 여기 언페어 바이어스가 발생하지 않도록 라는 중요한 생각의 하나가되고 있습니다 즉 Google이라는 것은 단순히 유용한 것을 만들뿐만 아니라 어떻게 세상에게 도움 풀 한 AI를 만들 것인가에 주력하고 있습니다 예라고하는 느낌으로 내게는 이상입니다

TV Novel : Eunhui | TV소설: 은희 EP.96 [SUB : ENG,CHN / 2013.11.18]

은희 96 회 나는 네가하는 말을 정말로 이해하지 못한다 소문이 들렸 니? 무슨 소문인가? 엔지 누이는 살인자의 딸 소문이다

Nji 란 살인자의 딸입니까? 언니 여동생의 아버지가 즉 네 동생이 누군가를 죽였어 불가능한 내 동생은 그런 종류의 일을하지 않을 것입니다 그리고 그는 전쟁 중 사망했습니다 들었어 전쟁 전에 Kaicheng에서 일어난 일입니다

전쟁 전에 Kaicheng에 있었나요? 미안, 니가 알았어 내가 방금 말했을 때 나는 그것을 들어 본 적이 없다 잠깐 누가 그랬어? 아무것도, 너 누구 듣고있어? 나는 시장에서 그것에 대해 듣게되었다 저기있는 사람들이 이것을 안다

소문 때문에 이모가 많이 고생했다 그리고 스프 레스토랑도 잠시 폐쇄되었습니다 엔지 언니가 가게를 열었다 나는 그녀가 다른 누군가에 의해 살인자로 언급되고 있다고 우려하고있다 죽인 내 형제는 누구입니까? 나는 그것을 모른다

Neng Ji와 그의 여동생 왜 나 한테 말 안했어? 차의 대통령은 같아요 당신이 그 말을 할 마음이 없다는 것이 걱정되어야합니다 나도 이걸 몰라 너무 많은 입이 있는지 정말 모르겠다 뭐라고 했니? 내 동생도 아주 불쌍해

나는 그 질문을 기다리고 있었다 내 말에 빨리 대답하십시오 알고 싶으면 호텔 사장에게 문의하십시오 체 잉 저우 나는 그녀에게 진실하게 말했다 대통령은 또한 언니를 알아야합니다

살인자의 딸인가? 왜 그녀에게 그걸 말하고있는거야? Lian Enji와 Auntie는 당신이 무엇인지 말하지 않았습니다 그래서 나는 그녀에게 말해야한다 호텔의 사장은 행운이라고 말했다 나는 지금 알고있다 그녀는 고마워했다

네가 말하지 않았다고 생각하니? 엔지 누이에게도 좋은가요? 형제는 이것에 문제가 있습니다 뭐라구? 호텔 대표가 알고있는 경우 Enji가 인천에서 계속 살도록 내버려 둘 수 있습니까? 나는 또한 이것을 좋아한다 그녀가 이모와 함께 편안하게 살게하십시오 Che Yingzhu, 너 정말로 너 나를 그렇게 보지 않아도 돼 나에게 도움이 될뿐만 아니라 Enji 수녀와 Cheng Zai Ge 해체 내 동생에게 좋다

여기서 나와 논쟁 할 수 있니? 대통령이 강타당하는 것 같다 가서보기 소문 때문에 지금은 더 좋습니다 신은 이것을 말할 수 없다 소문? 수프 쌀이 이물을 발견했습니다 잠시 동안 손님이 없었어요

불가능한 불가능한 쿠이 방장, 와서 앉아 이미 알고 있니? 내 동생이 아니야 엔지는 살인자의 딸 소문이다 아마 들었을 지 모르지만 그다지 명확하지 않습니다 당신은 이미 그것을 이미 알고 있습니다

아마 들었을 지 모르지만 그다지 명확하지 않습니다 그래서 그런 소문이 있습니다 왜 나 한테 말 안했어? 형제와 누이가 나에게 말하게하지 않을 것입니까? Enji입니까? 미안, 대통령 내 동생이 누구를 죽였어? 너무 구체적으로 말하지 않았어 나는 곧 인천에 가야한다 대통령 그건 중요하지 않아

내일 인천으로 가라 네 얼굴이 오늘 너무 나쁘다 내 동생이 살인자가되는 건 불가능합니다 너무 늦게 갈거야? 산책을 조금 지루하게 여긴다 손은 어때? 예전 모습 내일 서울에 병원에 가라

내가 아는 시니어 의사를 찾으러가 큰 병원인가? 완치되어야한다 좋은 밤 아이의 손이 불편하다 어떻게 돌아 왔니? 너 무슨 생각해? 남동생은 환원에서 물건을 가져 가고 싶어한다 Tell Heng Sister 뭐라구? 남편 내 동생이 알면 나쁠거야

이것은 자신의 과일을 먹는 것입니다 자급 자족 나는 지금 고백 할 수 없다 그 해가 맞으면 이 단계로 이동하지 않습니다 난센스를 말하지 마라 처음에는 나 자신도 항복하고 싶습니다

항복? 전쟁 전날 밤 나는 또한 편지를 썼다 나는 다음날 편지를 남기려고했다 경찰서에 가서 항복하라 하지만 내 동생이 병원 문앞에서 봤어 너 한테주지 않았어

나는 Heng Wan이 구금소로 끌려 갈 때 그것을 들었다 나는 경찰서로 달려 갔다 나는 경찰서에 항복 할 것이다 Hengwan는 포격에 의해 죽었다 나는 무엇을 할 수 있는가? Heng Wan의 몸의 옷을 묶는 것 외에도 편지는 어디에 있습니까? 전쟁에서 살아남을 수 있습니까? 편지에 뭐라고 써 뒀어? 나는 너무 오랫동안 지나간 시간을 기억하지 못합니다

몰라? 언니 여동생의 아버지가 즉 네 동생이 누군가를 죽였어 환완 Hengwan, 당신은 당신의 눈을 뜨게 내 동생이 환완에 왔어 미안, 미안해 언니가 너무 늦게 왔어 죄송합니다, Hengwan 환완 편지 그러나 내가 범한 범죄를 감당하고 싶다

나는이 일들을 정말로 참을 수 없다 이런 식으로 작별 인사 해 주셔서 저를 용서해주십시오 그래서 이것은 Hengwan이 쓴 편지입니까? 아니요 불가능하다 어떻게 내 형 Hengwan의 편지가 될 수 있니? 절대적으로 아니요 여동생 누이, 아침 일찍 왔어? 동생이 진실을 말해 줬어 뭐라구? 나는 Hengwan가 사람들을 죽였다는 것을 들었다

무슨 일 이니? 뭐라구? 어떤 소문이 있니? 황완이 사람들을 죽인다는 소문이다 누이, 너 먼저 앉아 그런 종류의 것이있다 제일 먼저 말해야 할 때입니다 내 동생이 내 마음을 아프게 할 것임을 알 것 같아

너에게 내 마음을 보여주고 싶니? 내 마음이 타박상을 입었습니다 진실을 말해줘 소문처럼 미안한 누이라고 말할 수있는 것은 아무것도 없다 그래서, Heng Wan은 정말로 사람들을 죽입니까? 나는 그가 죽이지 않았다는 것을 믿지 않는다 그는 그런 종류의 일을 할 수 없다

1 년 내내 모든 것을 말해주는 것에 대해 신중하게 말해주십시오 나갈거야? 어 Yingzhu도 사고가있다, 나는 성전에 가야한다 내가 너를 거기 보낼거야 귀하의 비즈니스에 대해 걱정할 필요가 없습니다

나는 산책을하고 여행을 갈 것입니다 Heng 완 사람들을 죽 일 경찰서에 잡혔나요? 그래서 전쟁의 날 총포가 경찰서 앞에서 죽었나요? Enji Nji도이 사실을 알고 있습니까? 그녀는 또한 알고있다 불가능한 Hengwan은 어떻게 살인자를 죽일 수 있습니까? 결국, 누가 Heng Wan이 살해했다고 누가 말했습니까? 마을 사람들뿐입니다 마을에서 내가 누구를 알고 있니? 내 누이가 모르는 사람이 아닙니다 Hengwan은 어떻게 말합니까? 그가 그것을 인정 했습니까? 아니, 그는 확실히 죽지 않았다고 말했다

나는 또한 그를 믿는다 나는 그가 한 일에 대해 결코 생각하지 못했습니다 그러나 방법은 없습니다 목격자가 없습니까? 뭐라고 했니? 내가 아무 말도 안했어 당신은 여전히 ​​감히 거부 할 것입니다

방금 호텔의 사장이 Enji 이모라고했습니다 내가 그 말을 했니? 연체 나는 정직하게 말하고 싶지 않다 대통령은 아무에게도 말하지 말라고했습니다 어떤 차 사장이 오랫동안 알고 있었습니까? 예 그럼 왜 내게 말하게하지 그래? 나는 이것에 대해 너무 확신하지 못한다 공장 관리자가 듣지 못했습니다

나는 그 아이를 못 들었다고 가장하는 것을 들었다 해고 당하면 어떻게 될까? 걱정마, 그냥 날 믿어 잠깐 차의 대통령은 무엇을 숨기나요? 어디가는거야? 나는 쫓겨나 지 않을 것이다 정말로 자동차 회장 뭔가 있니? Enji는 호텔 대통령 이모입니다

호텔 대통령이 정말 이모 숙모 아닌가요? 너 누구 듣고있어? 그녀가 이모인지 상관 없습니까? 오른쪽 그럼 왜 항상 숨어 있니? 나는 숨기지 않았다 그렇지? 이모가 알고 있는지 물어봐야 해 공장 관리자 내 이모는 어떻게 된거야? 이 호텔은 이런 식으로 공급하기 때문에 그녀에게 말하지 마라 나는 배달원 일뿐입니다 내가 그것을 공급하지 않으면 그것은 중요하지 않다

어쩌면? 다시 공장 관리자가되자 네가 의미하는 바를 이해한다 이랬어 야 했어 걱정 마세요 나는 산 펭의 입처럼 얕지가 않다

마지막으로 다시 배송 할 필요가 없습니다 자매 어떻게 갑자기 온거야? 그것에 대해 말해줘 살인? 몰라? 그거야 진실을 말해줘 나는 형과 누이를 보았다

여동생 한테 뭐라고 말했어? 그녀는 그것이 분명하지 않다고 말했다 하지만 항상 그녀가 내가 무엇인지 숨기고 있다고 생각해 그 해 Kaicheng에서도 살았습니다 내가 숨기지 말라고하는 것을 당신이 아십니까? 나는 구체적인 상황을 모른다 내 형제와 누이가 나에게 할 말이 없다고 들었 기 때문에

Hengwan에 대해 어떻게 알 수 있습니까? 언니도 그 당시에 전쟁이 발생했다는 것을 알고있었습니다 피난처로 바쁘다 누이, 너는 듣기가 행복하지 않을 수도 있다고 말했다 아직도 조사하지 마라 나는 그것을 할 수 없다

나는 그것이 무엇인지 알아야합니다 이미 전달되었습니다 Hengwan이 땅에 안주하지도 않았습니다 체크 아웃해야합니다 틀렸어 야합니다

나는 또한 언니와 같은 생각을 가지고있다 그러나 살아있는 사람들은 잘 살아야합니다 아내를 살해 한 소문 여동생, 그녀는 매우 불편합니다 그녀는 상점 문을 떠나 여기를 떠나기를 원했습니다 내 동생도이 사실을 알고있다

이 사건으로 남동생과 여동생이 불편할뿐입니다 Enji는 말할 것도없고 나는 내 동생을 이해하지 못한다 그러나 그들을 위해, 당신은 그것을 잊어 버린다 너 누구 듣고있어? 이리 오렴

내 여동생 서울 호텔의 감독이 뭐라고 말하지 않았 니? 뭐라구? 내가 뭘하는지, 나는 틀린 말을하는 것처럼 보인다 어제 나는 서울 호텔에 갔다 나는 그런 식으로 대통령에게 갈 것이다 하지만 우연히 네 아버지의 소문이 있었다 잉 저우 나는 그것을 말하려고하지 않았다

나는 그녀가 알고 있다고 생각했다 죄송합니다 왜 그들이 쓸모 없다고 말하는거야? 사실을 말하면, 그녀는 어떻게 대통령은 조만간 알게 될 것이다 이것은 옳다 내 숙모가 알고 있기 때문에 내 동생이 이곳에서 고통을 겪을까요? 어떻게 그걸 말할 수 있니? 엔 지 나는 먼저 가서 다시 이야기 할 것이다

무슨 일이야? 아무것도 엔지, 방금 이상한 말 들었어 얼마나 이상한 단어인가? 땡 교차로, 쌀 재배 방, 말했다 Enji Family Tailor Shop은 다퉁 호텔의 딸입니다 말한 이상한 단어들 내 아버지의 사업이야 음, 나중에 당신에게 이야기해도 상관 없어요 아빠, 너 여기서 뭐하고 있니? 당신을 Yingzhu 아빠 뇌가 있니? 어떻게 항상 쓸모없는 일을합니까? 아빠는 그렇게하지 않습니다

나는 듣고 싶지 않다 나는 논쟁하고 싶다 분명히 말했어 호텔에 감히 가면 다시는 볼 수 없습니다 왜 그 쓸모없는 일을하고 있니? 나는 여기 네긴의 삶을 싫어한다

너 무슨 소리 야? 나는 아버지의 보살핌을 좋아하지 않는다 나는 또한 그녀가 항상 Zai Ge를 만난다는 것을 싫어한다 그래서 나는 그것을했다 엔지를하면 여기 떠날 것이라고 생각하니? 왜 몰라? 물건 만 복잡하게 만들 것입니다 나는 그것들을 이해하지 못한다

엔지가 여기를 떠나는 한, 잉 저우 우리 아버지가 공장에 대해 얼마나 관심을 갖고 있더라도 상관 없나요? 호텔의 공급이 나보다 중요합니까? Enji 이모가 아는 한 그렇지 않아 무슨 일이 일어날 지 알기 어쨌든, 우리는 희생자들에게 끔찍한 처지입니다 이번이 마지막입니다 다시 쓸모없는 일을하는 경우에 대비해서

나는 너를이 집에서 내쫓을 것이다 아빠 말도하지 마시고, 아버지의 말에 귀를 기울이십시오 일시적으로 집에 있고 외출하지 마세요 Yingzhu? 왜 아이가 그렇게 말했습니까? 그녀는 기분에있는 것 같다 이것은 또한 필연적이다

도살에 대한 문제도있다 도축에 문제가 있다는 것은 무엇을 의미합니까? 아니요 나는 그들의 마지막 싸움이 엔지 때문인 것으로 의심한다 중요한 것은 지금 내가 할 계획입니다 다행히 Heng Shujie는 아직 모릅니다 쳉 자이의 아버지 사업 아시다시피, 즉시 어머니 께 와야합니다

당신은 지난 며칠 동안 Yingzhu에 대해 낙관적입니다 이처럼 계속된다면 나는 그녀가 무엇을 할 것인지 모른다 그녀는 너무 큽니다 어떻게 보입니까? 나는 그녀에게 잘 말했다는 것을 안다 무슨 일 이니? 뭐라구? 아무것도 너 아직 성전에 갔니? 저기로가, 집에있는 집에 갔니? 있음 그녀의 손이 더 나아 졌습니까? 엄마, 들어 가지 마세요

나는 그녀가 겉보기에 잠자는 것을 보았다 돌아가서 다시 이야기하십시오 손이 그렇게됩니다 피아노를 칠 수 없다 그것은 얼마나 우울한가? 나는 매일 성전에 가야한다

Yingzhu를 제외하고 나는 항상 내 악몽에서 불편 함을 느낀다 기분이 좋지 않기 때문일 수 있습니다 너는 지루해한다 그녀와 함께가 그래, 엄마는 나랑 나중에 갈거야

좋아, 나는 휴식을 취하고 바쁘다 왜 청 보스 좋아하지 않아? 나는 그것을 좋아하지 않는다는 의미는 아닙니다 우리 가족은 죽고 삶을 사는 것을 좋아합니다 너 무슨 말 할래, 형? 뭐라 구요? 너는 그것을 볼 수 없는가? 그것을 볼 수 없는가? 형, 너 분명하게 해줄 수있어 청 보스 좋아하니? 그녀 없이는 살 수 없습니까? 그거야

그녀 없이는 살 수 없다는 것이 아닙니다 나는 청 보스가 술집을 마실 거라는 것을 압니다 나는 이것을 보았다 그녀는 술을 마시지 만 자주 마시지 않습니다 – 그리고 또한 많은 남자가 있습니다 – 안녕하세요 나는 진실에 대해 이야기해야한다

더 많은 남자가 있다면 그녀는 가족과 상호 작용할 수 있습니까? 그리고 나이에 문제가 있습니다 나이는 어때? 우리가 나이에 대해 말할 때, 우리는 모두 머리 숙여 야합니다 청의 사장을 아십니까? 나는 이것을 말하고 싶지 않았다 늦은 출산에서 자녀를 갖는 것이 어렵습니다 헤이 공장 관리자 약을 먹는 것은 또한 아이들을 임신합니다

– 그 약이 내가 잡은 약이야 – 맞습니까? 투표하려면 투표하십시오 좋은 투표 뭐라구? 당사자들이 어떤 표를 투표하고 싶습니까? 대통령으로 선출 되셨습니까? 뭐하고 있니? 내가 항목에 투표하는 것이 어렵습니까? 그거야 나는 와인 사업을하고 있기 때문에 나를 경멸 할 수 없다 청 사장님은 그렇게 좋아하지 않습니다 너 너무 많아

나는 항상 모든 사람을 가족으로 대했습니다 나는 그것을 정말로 좋아하지 않는다 기다려라 왜 아이들은 내려 오지 않습니까? Yingzhu는 식욕이 없다고 말했다 쳉 자이, 그 사람은 그가 나중에 다시 올 것이라고 말했다

쳉 자이는 그의 식욕이 좋지 않다고 추정했다 잉 Zhucheng 그런 것입니다 아직도 먹고 싶니? 잘 먹어 최근에 호텔에 직접 갔니? 그 공급품은 또한 도축장에 인도되어야한다 Enji도 호텔에서 사임했다

가지 않아도 돼 다른 일은 매우 바쁘다 그런 말을했다 자동차 대통령이 직접 방문 할 이유가있을 수 있습니다 너 무슨 뜻이야? 나는 확실하지 않다

내 이모가 말했듯이, 다른 사람들을 보내주십시오 왜 그렇게하지 않는지 모르겠다 당신이 배를 타지 않으면 직접 거기에 갈 수 있습니다 너에게 말하려고한다 나는 내일 공장에 돈을 지불 할 필요가 없다

그런 다음 그는 공장 관리자로 다시 시작 했습니까? 공급 또한 증가하고있다 좋은 공장 관리자가 되려면 그럴 수 있니? 대통령 께서 나를 명령하는 한, 들어 봐 나는 그것을 진지하게 할 것이다 최근에 Yingzhu와 나쁜 관계가 있었습니까? 예전 모습 Yingzhu는 어제 호텔을 방문했다 호텔? 왜? 엔지의 아버지의 소문 회장에게 알리기 그게 뭐야? 왜 호텔 회장에게 말합니까? 엔지가 호텔에있다

관계 없음 엔지와 호텔 사장 그 관계는 무엇입니까? 가서 Yingzhu에게 물어보십시오 나는 Yingzhu가 불안감 만 느낀다고 말할 수 있습니다 나는 당신이 엔지와 다시 시작할 것을 두려워합니다 그건 안돼 나는 먼저 떠난다

왜 호텔에 가니? Zhengtai 봤어? 그럼 들었어 야 했어 왜 호텔 대통령에게 그 사실을 알 렸어? 엔지 누이가 너무 교활하다 엔지 언니가 재봉 가게 배달을 엽니 다 불쌍한 느낌 너는 빨리 대답한다 너는 그녀를 불쌍히 생각할 필요가 없다

비극적 인 배우로 차려 입다 그게 무슨 뜻 이죠? 호텔의 사장은 엔지 누나의 숙모입니다 너 무슨 소리 야? 다시 말해 주실 래요? 호텔의 사장은 엔지 누나의 숙모입니다 엔기 누이는 의도적으로 죄를 범했습니다 주변에 서툴게 입은 옷 그녀가 연기를 이해 했습니까? 호텔 사장이 이모인지 여부 너 왜 닌지의 아버지에 대해서 말하는거야? 오해하지 마라

소문은 내가 실수로 말한 것입니다 호텔의 사장은 내 숙모이고, 나는 그녀가 알고 있다고 생각했다 뭐라고 했니? 호텔 대통령이 엔지의 이모입니까? 도대체 어떻게 된거 야? 너는 아직도 나에게 눈부신 것을 항상 알고 있니? 미안 엄마 왜 나 한테 눈을 돌리고 있니? 나는 너를 응시하고 싶지 않았다 아시다시피 즉시 공급이 중단됩니다 다른 의미 없음 그것 때문에조차도 어떻게 내가 바보가되게 할 수 있니? 모르겠다

내 아들을 살해 한 누이가 살인자인가? 여전히 낮은 목소리로 웃고있다 그것은 정말로 빨개지고 나는 그것을 참을 수 없다 애매 모호하고 말 못하는 느낌 나는 열 개를 정당화 할 수 없다 하지만 이것은 공장을위한 것입니다 나는 듣고 싶지 않다

나는 네가 서두르는 것을보고 싶지 않아 어머니 모르겠다 내 아들을 살해 한 누이가 살인자인가? 여전히 낮은 목소리로 웃고있다 그것은 정말로 빨개지고 나는 그것을 참을 수 없다 애매 모호하고 말 못하는 느낌 엄마는 집에있다

그녀에게서 나가지 않는다 그녀가 어디로 가고 있는지 몰라? 아침 먹은 후에 나갔는지는 모르겠다 무슨 일이야? 나는 그녀에게 뭔가를 말하고 싶다 그녀가 서울에 간다고 걱정 했습니까? 나는 Heng Sister를 보러 갈 때 나는 불안감을 느낄 것이라고 걱정한다 성전에 갈 수도 있습니다

그녀는 최근 British Pearl 때문에 매일 향을 피웠다 안녕하세요, 서울 호텔이 여기에 있습니다 대통령은 거기 있습니까? 감독과 이야기하기 그녀에게 오는 다른 손님이 있습니까? 아니, 너 누구 니? 아무것도, 나는 나중에 다시 싸울 것이다 아마 배치 형제들이 인천에 가게하게 한 것은 빅 브라더 (Big Brother)입니다 사무실에 대해 질문하다

이 경우 형제들을 더 많이 관리해야합니다 나는 추방되지 않고있다 그러나 너 자신을 위해 떠나는 나는 내 말을 이해한다 빅 브라더 야 빅 브라더 저쪽에있는 것이 있습니다

누구야? 최근에 괜찮아? 너 누구 니? 나는 장쩌민의 노인이다 인천에서 부유 한 무역을 운영 나는 그것을 기억했다 나는 당신을 여기에서 만날 수있는 적이 없었습니다 너 여기 있니? 진 총장을 만나러 오너라 이쪽으로 왜 우리 대통령에게 오는거야? 이 사건으로 남동생과 여동생이 불편할뿐입니다

Enji는 말할 것도없고 나는 내 동생을 이해하지 못한다 그러나 그들을 위해, 당신은 그것을 잊어 버린다 대통령 께서 인천 광역시에서 손님을 만나 어떻게 왔어? 바쁘지 않다면 얘기 해보시겠습니까? 하지만 여기서 뭐하고 있니? 왜 내가 눈을 멀게하는지 묻지 않을거야 하지만 지금은 예약없이 말해야합니다

그럼 왜 여기 살고 있니? 여기에서 열심히 살기 내가 떠나길 바래? 어색한가요? Hengwan의 아내는 말하고 있는가? 남편 때문이야 짐승만큼 좋지 않은 쓰레기도 지키고 있습니까? 단어에주의하십시오 그의 짐승이 그렇게 좋지 않다고 어떻게 말씀하십니까? 물론 피는 물보다 두꺼운 편입니다 사실, Heng Wan은 명예 훼손을 당하지 않습니다 그게 무슨 뜻 이죠? Heng Wan은 Cheng Zai의 아버지를 죽이지 않았다

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[책 읽어주는 영국여자] 영국의 대표 소설! 찰스 디킨스의 명작을 설레는 영국발음으로 들어보세요 :) 올리버 트위스트 챕터 1 낭독

안녕하세요 브릿센트 알리슨 선생님입니다

오늘은 찰스 디킨스의 '올리버 트위스트'를 읽어볼거예요 올리버 트위스트가 태어난 장면을 묘사한 챕터 1을 읽어보도록 할게요 올리버의 엄마가 돌아가셔서 태어나자마자 고아가 됩니다 굉장히 힘든 상황이지요 그럼 시작해볼까요? 오늘 영상은 여기까지고요

올리버 트위스트 첫 번째 챕터, 재밌게 읽으셨나요? 저희 브릿센트 선생님들이 읽어줬으면 하는 책이 있다면 아래 댓글로 남겨주세요 영상 봐주셔서 감사합니다 저는 다음 시간에 뵐게요!

Welcome Remarks – Google AI Impact Challenge Accelerator

[음악 재생] BRIGITTE HOYER GOSSELINK : 안녕하세요 나는 브리짓이다

Googleorg 팀에 있습니다 나는 불신을 품을뿐입니다 우리는 오늘 실제로 모두 여기에 있습니다 이것은 아이디어를 암시하는 것일뿐입니다

Google AI 친구와 파트너십을 맺어서도 9 개월 전 생각합니다 그래서 오늘 여기에있는 것,이 방으로 들어가는 것, 많은 여러분, 너무 많은 Google 직원을 만나고 있습니다 놀라운 조직, 정말로 우리와 우리 팀을위한 꿈의 연속처럼 그래서 시간을내어 주셔서 정말 고마워요 우리와 함께 할 당신의 매우 중요하고 바쁜 일정 중

나는 여기에 몇 가지 일을하고 싶다 일주일 동안의 무대 Googleorg에 대해 조금 더 나누고 싶습니다 우리가 어떻게 조금 더 도전에 임했는지 사회 복지 프로그램을위한보다 폭 넓은 AI, 그리고 우리가 뭘하는지 조금 생각해

이번 주에 성취하려고 노력하십시오 그리고 나는 또한 시간을 허비하려고 노력할 것이다 우리가 가진다면 질문 해 하지만 내가 그 일을하기 전에 거대한 축하 특히 20 개 조직에 오늘 여기에 표시됩니다 내가 말했듯이 우리는 여기에 있고 생각하기에 너무나 감격한다

Google을 가장 잘 지원할 수있는 방법에 대해 알아보십시오 우리는 12 개국을 대표하는 20 개의 그룹을두고 있으며, 나는 실제로 너 모두를 생각한다 12 개국 이상을 대표합니다 파트너 조직과 자신의 배경 사이에서, 엄청나게 다양한 프로젝트입니다 당신이 일하고 있고 당신이 대표하는 일들이 잠재적 영향의 관점에서 볼 때, 우리는 정말로 그것에 대해 너무 흥분했습니다

그리고 분명히, 당신은 여기에 있습니다 우리는 이것을 12 층 제거한 것을 계좌로 가지고 있습니다 그래서 우리는 당신을지지하게되고, 당신 모두는 여기에옵니다 그리고 나서 당신은 실제로 훨씬 더 많은 것을 대표합니다 귀하의 지역 사회 및 전세계의 영향

다시 한번 축하드립니다 우리는 여기서 얻을 길에 대해 조금 이야기 할 것입니다 하지만 쉬운 일이 아니라는 것을 알려 드리겠습니다 그리고 마침내, 나는 단지 그것이 나만이 아니라고 말하고 싶었습니다 또는 심지어이 방에있는 사람들 만 당신의 일에 너무 흥분됩니다

지난 주에, 당신 중 일부는 보았습니다 우리는이 작업을 Google I / O에서 공유 할 수있는 기회를 가졌습니다 단계 Google의 올해 가장 큰 순간입니다 이것은 우리가 발표 할 때입니다

새 하드웨어 및 신제품 및 변경 사항 수십억 명의 사용자가 사용하는 Google 검색 그리고 그것은 단지 우연에 의한 것이 아닙니다 이 작품은 그곳에 포함되어 있었다 그것이 진정으로 대표적이기 때문이었습니다 Google이 이러한 노력을 기울여야한다는 약속에 대해 그리고 솔직히 회사에서 모두가 얼마나 흥분했는지 Google 직원이 여기 있습니다

귀하를 지원하는 방에서, 그리고 Google 직원, 그것은 또한 당신이 여기있는 경쟁적인 과정이었습니다 그래서 당신은 또한 정말로 자랑스러워해야합니다 우리가 일종의 서있다는 것을 알아라 구글이 제공해야 할 것들이 전부다 그리고 제프 딘 (Jeff Dean)의 말을 듣고 나에게 AI의 영웅, 컴퓨터 과학의 영웅, 그리고 구글의 영웅은 정말로 많은 것을 의미했습니다

그리고 여러분 모두가 그 느낌을 느낄 수 있기를 바랍니다 승인 그래서 Googleorg에 대해 조금 나눌 것을 약속했습니다 그렇게하기 전에 저는 빠르게 공유하고 싶었습니다

개인적으로 나를이 일에 데려다주는 것 그래서 내가 13 살이었을 때 – 나는 그때부터 내 인생 이야기를하지 않을 것이라고 약속한다 13 세 때 엔지니어가되고 싶다고 결심했습니다 화성 최초의 유인 우주선에서 일했다 나는 내 부모를 확신시켰다

나는 그 당시 텍사스에 살았다 내가 즉시 구입 한 NASA 본부에 자부심을 갖고 유인 한 붉은 행성 티셔츠 학교와 중학교의 주위에, 표시로, 실제로 차가운 아이 테이블에 도착하는 방법이 아닙니다 궁금한 분을위한 참고 용입니다 그리고 나는 그 아이디어에 정말로 흥분했다 왜냐하면 나는 그것이 정말로 어려운 문제라는 것을 인식했기 때문입니다

그리고 시간이 지남에 따라 실제로 세계에서 가장 힘든 문제들 실제로 지구에 있습니다 도전에 직면 해있는 문제 우리 사회와 환경에서 우리가 가지고있는 것, 일부는 인도주의적인 우리가 가진 원인 그래서 나를 위해 Googleorg에서이 작업을 수행합니다 공학 학위를 가져올 수있게 해준다

그리고 내가 사회 부문에서 일했던 배경 비영리 단체 및 정부를위한 신흥 기술을 어떻게 활용할 수 있을지 생각해보십시오 기술 업무의 최첨단, 사회에 가장 큰 영향을 미친다 바로 솔직히 Googleorg에서하는 일입니다 우리는 우리 자신의 기술을 활용하고자합니다

우리의 자선, 우리 국민, Google 직원, 우리의 중요한 작품과 우리의 프로그램 조직을 가속화하고 권한을 부여 할 수있다 그들의 영향을 확장 할 수 있습니다 따라서 Googleorg로 받아들이는 진정한 정신입니다 우리는 14 년 동안 있었어요

우리는 돈뿐만 아니라 자원도 나누어줍니다 이 도전을 받아 들였습니다 같은 가치관을 가져 오는 길로 우리가 AI에 대해 생각하는 것 그리고 분명히 더 많은 자금이 중요하다고 생각합니다 우리는이 노력에 2 천 5 백만 달러를 투입했으며, 우리 모두가 할 수 없다는 것을 알고 있기 때문에 돈없이이 일을하십시오

그러나 우리는 Google에 고유 한 자산이 있음을 알고 있습니다 우리가 이런 종류의 문제를 짊어 질 수있는 것입니다 특히 AI에 대해 생각할 때, 우리는 세계 최첨단 전문가를 보유하고 있음을 알고 있습니다 세계에서 가장 첨단 제품, 우리는 항상 어떻게 생각하고 싶은가? 우리는 그 전문 지식을 활용할 수 있습니다 따라서 Google

org의 핵심 모델입니다 그래서 방에있는 Google 직원에게 감사드립니다 우리는 당신없이이 일을 할 수 없습니다 그리고 솔직히, 그렇지 않으면 우리는 오래된 재단 기록 수표가 되십시오 Google

org와 같은 기회가 있다고 생각합니다 Google을 최대한 활용하여 실제로 만들려고 노력하는 것 가장 성공적인 일 따라서 우리의 작업은 AI Impact AI의 Google 프로그램에 대한 도전, 사회 복지를 위해 AI라고 불렀습니다 이것은 우리가 시작하고 발표 한 노력입니다 작년의 10 월에 정말 함께 모일 것 같습니다

엔지니어링 분야에서 수행중인 기존 작업 우리가하는 기존의 일과 함께 Googleorg 측에서하고 있으며, 더 많은 자원을 제공하고 우리가 할 수있는 일이 무엇인지 알아보십시오 레버리지를 도입한다는이 아이디어를 둘러싼 모든 것 사회에 미치는 영향을 크게 높이고 세계의 일부를 다루는 AI 가장 어려운 문제 이제 나는 뭔가 재미있는 일을 할 것입니다 Carla Bromberg는 Google AI 프로그램입니다

누가 오늘 여기에 있기를 좋아했 을까? 그녀는 불행히도 Google I / O 후에 뉴욕으로 돌아 가야했습니다 그리고 그녀는 당신을 그리워 할 정도로 슬습니다 그녀가 나에게 당신 한테 그 편지를 읽어달라고 부탁 했어 이걸 내 전화기에서 읽는 동안 내 곰을 그녀는 "나는 그곳에 갈 수 없다는 것에 사과한다

오늘은 사람이 많아서 나는 너를 직접 만날 수있다 런치 패드를 시작하러와 주셔서 감사합니다 이번 주 Accelerator 우리는 모두 당신과 함께 일할 수있어서 기쁩니다

당신의 아이디어와 일은 믿을 수 없을만큼 영감을줍니다 사람들의 삶에 의미있는 영향을 미칠 것입니다 및 환경 Google AI 영향 챌린지는 이니셔티브입니다 우리는 모두 회사 전체에 흥분하고 있습니다

특히 Google AI에서 내가 말한 모든 사람 그리고 연구원과 엔지니어링에 대해 감사드립니다 방에있는 멘토 각자 시간을내어 주셔서 감사합니다 이 영향력있는 일에 도움을 청합니다

따르고 지원하게되어 기쁩니다 당신의 놀라운 모든 일의 진보 향후 몇 년 동안 언젠가 당신을 만나기를 고대합니다 프로그램과 도움을주는 동안 나는 어떤 식 으로든 지원할 수있다 " 그래서 저는 Carla가 정말로 그렇게했다고 생각하기 때문에 부분적으로 읽었습니다 여기에 있고 싶지만 그저 그렇습니다

다시 한 번 지원의 범위 이 프로그램에는 있습니다 따라서 Google AI 프로그램은 일반적으로 두 부분으로 구성됩니다 제프 딘 (Jeff Dean)의 기조 연설 첫 번째 작품은 핵심 연구 및 엔지니어링을 지원합니다 사회적 영향을 미치는 Google 내 프로젝트 그리고 우리는 실제로, 몇몇 사람들이 오늘 Google의 방에서 누가 이러한 노력을 기울이고 있는가

그리고 두 번째는 실제로 어떻게 생각하고 있습니까? 우리는 생태계를 구축합니다 따라서 우리는 물론 Google만큼이나 할 수 있다는 것을 알고 있습니다 우리는 어떻게 조직을 지원할 수 있습니까? 그게 바로 Google AI 영향 챌린지가있는 곳입니다 우리의 주력 프로그램 나는 두 가지 연구를 만지고 싶었다

우리가 회사로 일하고있는 엔지니어링 프로젝트, 당신에게 그것들을위한 맥락을주기 위해서, 물론 다른 것들도 있습니다 이 첫 번째 팀에게는 팀이 있습니다 진짜로 인 생물 음향학에 종사하고 있어요 해양 분석가와 함께 분석 할 수있는 방법에 대해 생각해보십시오 더 잘 식별 할 수있는 수중 녹음 고래 종들이 궁극적으로 도움을 줄 수 있기를 희망합니다

그들을 죽이지 않게하십시오 두 번째는 홍수 예측에 대한 노력입니다 물리 기반 모델을 새로운 기계와 결합합니다 보다 정확하고 정확하게 학습하는 방법 홍수가 발생할 곳을 예측 한 다음 경고를 발행합니다 Google 알리미를 통해 사용자에게 사용자가 조치를 취하도록 돕습니다

다시 한번, 우리가 가지고있는 몇 가지 노력 실제로 Google이 추진하고있는 프로젝트입니다 그러나 Google은 모든 사람에게 답변을 제공하지 않는다는 것을 알고 있습니다 세계에서 중요한 질문들 중 솔직히 묻는 질문을 알지도 못합니다 그래서 우리는 우리가 그렇게 깊이 믿어야 만합니다 이슈에 가장 가까운 조직에 권한을 부여하고, 누가 정말로 앉아서 일선에서 일하고, 누가 우리가 영향을주고 자하는 인구에 근접하고 있으며, 우리가 해결하고자하는 문제에 그들에게 일을 더 잘하도록 권한을 부여합니다

이것이 바로 Google AI Impact Challenge를 시작한 이유입니다 그래서 나는 어떻게에 대해 조금 나누고 싶었다 우리 오늘이 방에 도착 했어 우리는 이것이 초기의 문제 였을 때, 초기의 공간이라는 것을 알았습니다 우리는이 도전을 발표했다

특히 챌린지 모델을 만들었습니다 우리는 그곳에 있었던 많은 아이디어들이 아마 당신 머리가 가진 모든 생각이었을 것입니다 사람들은 머리 속에 우리가 다른 방법으로는 발견 할 수 없다 우리가 그들을 요구하지 않는 한 솔직히 우리는 이것을 시작하고 생각했습니다

우리는 실제로 어떤 일이 일어날 지 모릅니다 우리는 얼마나 많은 조직, 특히 비영리 단체와 대학교가 AI에 대해 생각하고 있습니다 그러나 우리는 우리가있는 곳에서 항상 그것에 대해 생각합니다 우리는 얼마나 많은 다른 사람들이 그것에 대해 생각하고 있는지 알지 못합니다 우리가 2,602 건의 제안을 받았을 때 우리는 정말 날아갔습니다

119 개국에서 그것은 기본적으로 국가의 2/3입니다 생각하는 조직을 가진 세계에서, 있잖아? 나는 생각이 있는데, 나는 모자를 반지에 던지고 싶다 그리고 우리는 조직의 다양성을보기 위해 오싹 해졌습니다 게다가

물론 그 지역을 가로 질러, 뿐만 아니라 크기의 범위 2 인 비영리 단체부터 분명하게 모든 사람 1 만 명 이상의 대학 우리는 거대한 범위에서 일하는 조직을 보았습니다 문제는 거의 모든 문제를 해결할 수 있습니다 상상해보십시오

그래서 우리에게 정말 흥미 진진한 순간이었습니다 우리가 이것을 닫았을 때 이러한 응용 프로그램을 읽기 시작했습니다 그것은 또한 약간 위압적이었다 그것은 많은 종류의 응용 프로그램입니다 그러나 그들을 통해 읽을 수있는 거대한 특권

그리고 여러분 모두는 좋은 아이디어가 많이 있음을 알아야합니다 이것은 20 가지 좋은 아이디어가 아니었고 2,600- 아니, 나도 몰라 나는 빨리 머리 속에서 수학을 할 수 없다 그다지 좋지 않은 아이디어 이것은 정말로 경쟁이 치열한 수영장이었습니다

고품질 응용 프로그램 그래서 우리는 조금 나누고 싶었습니다 우리가 20 개 조직에 어떻게 갔는지 오늘 여기 앉아 그러나 나는 또한 당신이 믿기지 않을 정도로 자랑 스럽다 우리가 갖는 것은 커다란 특권입니다 이 시점에 도달 할 수있었습니다

우리가 사용하는 기준을 빨리 만듭시다 2,600 가지 이상의 제안을 평가할 수 있습니다 그래서 우리는 물론 작업의 영향을 조사하고 있습니다 그 문제의 크기를 생각하면 그 문제를 해결할 수있는 방법 이 솔루션으로, 그리고 영향의 척도에 대해 생각해보십시오 잠재적으로 수백만에 도달 할 것입니다

이것은 규모의 가능성이있는 기술이며, 그래서 우리는 실제로 활용하고있는 프로젝트를보고 싶었습니다 그 가능성 우리는 물론 타당성을 조사했습니다 팀이 거기 있습니까? 거기에 기술이 있습니까? 거기에 데이터가 있습니까? 함께 모이는 퍼즐 조각이 충분한가요? 나는 중요하다고 생각하지만, 당신은 모두 당신의 일의 매우 다른 단계에 있습니다 따라서 어떤 사람들에게는 상당히 멀리있는 프로젝트가 있습니다

실제로 새로운 요소를 추가하려고합니다 여러분 중 몇몇은 이것은 단지 하나의 아이디어 일뿐입니다

정말 큰 가정이 많이 있습니다 구운 채로, 그리고 파트너가 함께합니다 그리고 우리는 정말로 생각했습니다 이 아이디어는 그것이 장점이 있다고 느낀다 그래서 나는 당신이 희망적으로 당신을 볼 것이라고 생각합니다

이번 주 동안 다른 조직과 협력하십시오 앞으로 나아갈 것입니다 그리고 나는 당신이 그것을 활용할 수 있기를 바랍니다 너 모두가 서로 도울 수 있도록 작업을 계속 진행하십시오 Google은 생각할 때 Google의 가치를 적극적으로 활용하려고 노력하고 있습니다

우리의 자선 활동에 대해서 그런 종류의 위험을 감수하면서, 그러한 종류의 아이디어 단계 프로젝트 지원 그게 정말 중요합니다 우리는 물론 인공 지능의 사용을 보았습니다 이진 예 또는 아니요, 또한이 사용 사례입니다 AI는 실제로 의미가 있습니까? 우리가 속이고 있던 수많은 응용 프로그램을 보았다고 말할 것입니다 AI에서 일종의 재미있는 일로, 그러나 그것이 반드시 갈 필요가없는 곳 가능한 해결책에 단계적 변화를 창출한다

그리고 가능한 영향 언급했듯이, 우리는 규모를 보았습니다 우리는 또한 책임을 보았습니다 그래서 우리는 AI 원칙을 통해 이러한 제안을 심사했습니다 Google로 나는이 모든 것을 통과하지 않을 것이다

너에게 모든 감각을주고 싶었다 지난 주에 조직에서 몇 가지 질문이있었습니다 직접적으로 I / O에 있었던 사람들 너희들이이 리뷰를 했니? 그 과정은 무엇 이었습니까? 그래서 우리 모두 초기 리뷰를했습니다 우리는 DataKind를 통해 Launchpad 파트너와 협력했습니다 우리는 다른 여러 파트너와 협력했습니다

초기 화면으로 이동합니다 그리고 나서 150 명이 넘는 기술자들이 구글 – 이들은 AI 전문가입니다 500 세트를 검토하는 데 도움이됩니다 그 사람들의 상당수가 코치로 방에 있습니다 그래서 너희들 정말 고마워

우리는 또한 우리 회사 내부의 전문가들도 둘 다있었습니다 위기 대응에 종사하는 사람들, 접근성을 연구하는 사람들, 지구 엔진에서 일하는 사람들 – 그런 다음 모든 다른 유형의 단면에서 외부 전문가뿐만 아니라 프로젝트 전반에 걸쳐 체중이 나간다 우리는 지역적으로 보았습니다 그래서 우리 팀으로부터 의견을 받았습니다 지역에서

이 단체들을 아십니까? 이 프로젝트가 합리적이라고 생각하십니까? 이 문제가 중요합니까? 그래서 많은 다른 입력이 있습니다 그리고 나서, 내가 언급했듯이 책임 검토도 마찬가지입니다 우리는 책임있는 혁신 팀을 보았습니다 이것들을 통해 모두 인터뷰를 기억할 것입니다

우리는 60 개 그룹을 인터뷰했습니다 다시 한번 말하지만, 경쟁이 치열한 곳입니다 그리고 나서이 상처를 입을 것입니다 그리고 10 명의 전문가 리뷰어가 우리에게 도움을주었습니다 최종 결정

따라서 이들은 분명히 최고 전문가 중 일부입니다 구글에서 AI 작업 DeepMind의 공동 설립자 Google AI의 책임자 인 Jeff Dean 아프리카에있는 AI 사무실의 책임자 UX 및 책임에 대한 우리의 부사장 중 한 명 공정성; 그리고 거대한 위대한 사람들의 단면 외부 적으로도

자신의 작업에서 AI를 사용하는 Geena Davis의 모든 사람들은, 미국 개발 은행 (American Development Bank) 세계 은행, Tim O'Reilly, 실제 기술 기술의 미래에 관해 많은 것을 생각하는 전문가, 특히 미디어와 같은면에서 그렇습니다 다시 한번 캐주얼 한 세트는 아닙니다 당신의 일을보고 그것에 대한 피드백을주는 것 그리고 나는 그들에게 의견을 확실히 전했다 몰리가 그걸 나눌 수있어

다시 한 번 축하드립니다 그리고 우리와 함께이 길을 걷기 위해 우리는이 과정에서 여러분에게 많은 것을 요청했습니다 우리는 그 과정을 아무렇게나 가볍게 생각하지 않습니다 그래서 우리는 당신이 넣은 시간에 대해 정말로 감사하고 있습니다

핵심 업무에서 벗어난 시간 우리와 함께이 프로젝트에 참여할 수 있습니다 나는 이번 주에 대해 몇 마디 말하고 싶다 그래서 우리는 매우 특권이 있습니다 우리 모두, Googleorg 포함 – Google과 협력 이 프로젝트의 런치 패드

이것은 아이디어의 암시입니다 그들은 더 많은 사회적 영향을 미쳤습니다 우리는 실제로 지원을 제공 할 수있는 방법을 찾고있었습니다 우리는 가능하다고 생각했습니다 앞서 언급했듯이 AI는 우리는 Google로서, 우리가 최첨단에있는 것처럼 정말로 느끼고 있습니다

그래서 우리는 모든 것을하려고 노력했습니다 우리는 그 자원을 집중해서 당신에게 가져다 줄 수 있습니다 모든 솔직히 말해서 다소 협박적입니다 그리고 런치 패드 팀은 이것을 알아 냈습니다

전세계 수백 개의 조직을 지원했습니다 해당 Google 리소스를 실제로 활용하려면 업계 전반에서 멘토 십을 가져오다 Google 내에서뿐만 아니라 이 마법의 프로그램을 전달했습니다 그래서 우리는 당신에게 모든 것을 제공 할 수있어서 너무 기쁩니다 그리고 나는 그들이 놀라운 일을 해냈다고 생각한다 우리와 함께 구부리기를 시도 중입니다

그들은 신생 기업과 분명히 많은 관계가 있습니다 같은 범주에 속한 많은 사람들, 비영리 단체와 다른 각도에서 오는 종류의 또는 대학들과 협력하여 엄청난 파트너가되었습니다 이번 주에 열리게 될 것에 대해 너무 감사하게 생각합니다 다음 6 개월에서 8 개월의 관점에서 시작하십시오 그러나 우리는 이것이 단지 일주일이라는 것을 알아야합니다

이것은 입문 킥오프 일뿐입니다 그래서 여러분은 많은 질문을 할 것입니다 Google이 도움을 줄 수있는 방법에 대한 아이디어가 많이 있기를 바랍니다 귀하의 프로젝트가 성공적 일 것입니다 돈과 우리가 이미 제공 한 모든 것에

이번 주에 샘플을 제공 할 수 있기를 바랍니다 너에게 킥오프 기회를 줄거야 당신 코치와 함께, 당신을 위해 정말 좋은 자원이 될 것입니다 앞으로 런치 패드 팀과 이야기하기를 바랍니다 Google

org 팀원이 여기에 있으며, 정말로 시작됩니다 거의 진단과 같습니다 우리가 가장 도움이 될 수있는 방법은 무엇입니까? 가장 중요하고 중요한 부분은 무엇입니까? 당신 프로젝트의? 그리고 우리는 어떻게하면 좋을까? 다음주에 끝내주는 것들 모두 그래서 우리는 잘 시작할 수 있습니까? 다시 말하지만, 당신 모두가 매우 바쁜 하루 일을 알고 있습니다 사회 부문에서 일하는 사람들 여분의 여가 시간을 많이 갖지 마십시오 우리는 너희들이 마진에 가깝게 일한다는 것을 알고있다

그래서 우리는 이번 주에 정말로 감사하고 있습니다 그리고 다시, 우리는 그 시간을 가볍게 생각하지 않습니다 그래서 우리는 당신에게 멋진 한 주를 보내기를 정말로 바랍니다 나는 단지 우리가 가지고 있다고 그 방에있는 내 다른 Googleorg 팀원 다수, 그리고 나는 그들이 당신이 누구인지에 대해 이해하고 싶었습니다

그래서 우리는 일주일 내내 여기있을거야 런치 패드 팀을 지원하고 또한 분명히, 이 프로젝트의 과정에서 당신과 협력하고 있습니다 그 사람들이 일어 서서 어쩌면 물결 칠 수 있다면? 몰리, 젠, 마이크가 계단에 있고, 에이미가 계단 건너편에 있어요 그 아래에, 당신은 아마 그녀를 나중에 볼 수 있습니다 그러나 사진도 여기 있습니다

그리고 우리는 아직 여기에없는 몇 사람이 있습니다 Nick과 Dina도 주변에서 지원할 것입니다 그럼 우리 한테 필요한 것이 있으면 Googleorg 또는 더 광범위한 연구에 대해 질문이 있거나, 절대적으로 그들을 찾을 수 있습니다

Designing your data science projects for social good – Google AI Impact Challenge Accelerator

[음악 재생] 루이 포 : : 안녕하세요 나는 Louis Potok입니다

나는 방금 소개되었습니다 이번 주에 너를 만났어 나는 정말로 대화를 즐겼다 나는 당신이 흥미로운 1 주일을 보내고 있다는 것을 알고있다 많은 흥미로운 대화 귀하의 멘토와 귀하의 GSM 및 기타, 잘하면

그리고 나는 얼마나 중요한지 돌아올거야 그 대화들은 있습니다 그래서이 중 일부는 아마도 전에 들었던 것 네가 나랑 대화를하다 보면 새롭지는 않을 것이다 그러나 기본 아이디어는 DataKind로서 수백 가지의 이러한 데이터 과학을 수행했다

또는 지난 5 년 동안의 사회적 좋은 사업 그리고 우리는 무엇에 대해 배웠습니다 성공하도록하는 경향이있다 그래서 나는 그것을 당신과 공유하려고 노력할 것입니다 그러나 나는 또한 한계를 아주 잘 알고있다

이 포럼의 조언 그래서 나는 내가 할 수 있고 공유 할 수있는 곳으로 가려고 노력할 것이다 내가 가진 그룹의 이야기들 이번 주와 구체적인 도전 과제 그들은 직면하고 있으며, 그들로부터 일반적인 교훈을 끌어 내려고 노력합니다 DataKind에 대한 간단한 슬라이드, 우리가 가진 규모의 감각, 우리가 해낸 프로젝트 및 이벤트의 수, 커뮤니티 회원 수는 몇 명입니까? 그래서 나는 우리가

이 방에있는 사람들에 대해 생각한다면 지금 당장, 각자, 각 피부양자, 그들의 특별한 문제에 전문가이다 특정 도메인에 AI 사용, 그들이 직면 한 문제, 어떻게 해결할 것인가 Google – 분명히 기계 학습 및 AI 전문가 대규모, 기술적 측면, 사용자 채택 – 정말 모든 기술 및 운영 측면 이러한 프로젝트를 관리합니다

그러나 그러한 것들이 함께 모이는 곳에서는, 필자는 DataKind가 고유 한 전문성을 가지고 있다고 생각합니다 그게 내가 너와 함께 나누기를 바라고있는 것이다 그래서 제가 먼저 말하고자하는 것은 다양성입니다 여기이 방 에선 정말 대단해 모든 종류에 걸쳐

지리적 위치, 모든 종류의 분야, 다른 유형 대표 조직의 한 무리의 학자들이 함께 모여, 처음으로 함께 일했다 여러분 중 일부는 AI를 처음으로 사용하는 대형 NGO이며, 또는 꽤 정교한 인공 지능으로 이미 제자리에있는 프로그램 그 것을 다음 단계로 가져 가려고 노력합니다 나는 여기에 몇 가지 새로운 사회적 벤처 기업이 있다는 것을 알고있다 그래서 여러분 모두가 다른 방식으로 접근하고 있습니다 모두 조직적으로 다른 도전 과제, 다른 지리적 인 도전, 다른 영역 도전들 – 당신은 모두 다른 문제에 직면 해 있습니다

당신의 멘토는 당신이 그 시간이 지남에 그리고 이러한 학습은 시도 할 것입니다 모든 사람에게 유효하며 그들 조금 높은 수준 그리고 우리는 그것이 어떻게되는지 보게 될 것입니다 그래서 이것들은 제가 이야기하려고하는 5 가지 것입니다

우리는 영향에 초점을 맞추고 있습니다 그게 중요합니다 범위 지정, 생태계, 윤리를위한 공간을 만들고 도움을 청합니다 그리고 각각의 순서대로 차례 차례로 들어가 봅시다 우리가 생각한다면 – 그리고 오늘 멘토 토크에 참석했다면, 매트와 [? 찰리,?] 이것은 반복 슬라이드입니다

그러나 많은 사람들이 그렇지 않았습니다 그렇다면 사회 부문이 다른 점은 무엇입니까? 정말로, 궁극적으로 우리가 돌보는 것입니다 더 광범위하고 전체 론적 인 결과에 대해 기업이하는 경향이 있습니다 권리? 당신이 사업체라면, 당신은 당신의 제품을 판다 그리고 돈을 받고, 당신의 사용자 Net Promoter Score를 제공합니다

그리고 그것은 정말로 어떤면에서 당신이 신경 쓰는 모든 것입니다 당신은 그들에게 당연히 가서 제품을 추천하기를 원합니다 당신은 그들이 돌아 오기를 원합니다 그러나 그 결과로 이어지는 시스템을 설계하는 것은 그 결과는 더 간단합니다 생각하기가 더 쉽습니다

사회 부문에서는 훨씬 어려워졌습니다 우리가 성취하려는 것은 긍정적 인 사회적 영향입니다 인류의 번영, 사회적 이익 생각할 문제는 매우 복잡합니다 나는 이것에 대한 해결책이 있다고 주장하지는 않는다

나는 철학자가 아니야 여러분은 서로 다른 이해를 가질 것입니다 귀하와 귀하의 조직에 어떤 영향을 미칠지 결정하십시오 그러나 나는 당신이 그것에 대해 정말로 명시 적으로 생각하도록 권장합니다 당신이하는 모든 결정 과정에서, 항상, 항상, 항상

그리고 저는 다시금 이러한 조직 중 일부를 알고 있습니다 새롭고 잘 정립 된 방법이 없을 수도있다 그 충격에 대해 생각하는 것 여러분 중 일부는 AI를 기존 프로그램에 삽입하고 있으며, 당신은 정말로 잘 정의 된 감각을 가질 수 있습니다 그것이 의미하는 것의

이야기하는 출판물이있을 수 있습니다 당신의 변화 이론과 영향에 대해 네가 가진 것을 시도하고있다 내가 이것에 관해 좋아하는 것은 그것이 정말로 발생하는 마지막 일로 영향을 보도록 강요합니다 그 밖의 모든 것들은 어떤 식 으로든 그것을 공급할 필요가 있습니다 AI를 자신의 활동에 적용하거나 심지어 출력 – 당신은 당신이하는 일의 작은 부분을 최적화하고 있습니다

그 흔적을 잊어 버리는 것은 쉽습니다 영향에 대한 이러한 다운 스트림 효과가 있습니다 그리고 저는 한 조직에서 한 가지 예를 들어 보겠습니다 나는 어제와 이야기하고 있었다 그들은 청각 장애인을 돕기위한 앱을 만들었습니다

청각 장애인이 의사 소통하는 것을 돕는다 그리고 많은 사용자들은 청각 장애인입니다 또한 많은 사용자들이 청력을 얻고 있습니다 그들은 그것을 사용하여 수화를 배웁니다 친구 나 친척들과 의사 소통하기

아니면 수화 학생 현재 귀머거리 사람들을 모르는 사람들, 하지만이 응용 프로그램을 사용하여 더 나은 수화를 배우고 될 것입니다 청각 장애인들을 위해 더 많은 환영의 세계를 만들 수 있습니다 그러면 영향에 대해 어떻게 생각하니? 그런 상황에서? 가장 우선 순위가 높은 사용자 그룹을 선택하십시오 어떤 기능을 다음에 만들 계획입니까? 궁극적으로 목표로 삼고있는 것이 사회적 영향입니까? 정답은 없습니다 그러나 렌즈를 통한 모든 결정에 대해 생각할 때 그 영향의 – 그리고 이것은 데이터 프로젝트에 적용됩니다 비 데이터 프로젝트 – 제 생각에 그 생각이 정말로 바뀌는 것 같아요 그 주위에서 공유 언어를 개발하도록 강요합니다

우리가 지금 어디에서 왔는지 생각하면 우리가 갖고 싶은 영향에 여러 종류의 위험이 있습니다 우리가 확인한 그리고 저는 그들 각각에 대해 차례로 이야기하고 싶습니다 그래서 우리가 여기 왼쪽에서 시작한다면, 당신은 당신의 도전을 가지고 있습니다 그리고 당신은 어떤 종류의 기술 도구를 만들고 싶습니다 일부 새로운 기술, 일부 제품, 앱

거기에는 기술적 인 문제가 있습니다 그리고 그것들은 어떤 경우에는 엄청나게 어렵습니다 엄청난 양의 데이터를 수집하려고합니다 실시간으로 처리하고 모델을 훈련 시키십시오 인간이 할 수있는 것보다 더 복잡한 것을해야합니다

그리고 나는 그곳의 도전을 최소화하려고 노력하지 않고 있습니다 그게 네가 어디 있는지 알거야 앞으로 몇 년 동안 대부분의 시간을 보낼 것입니다 기술 위험 관리 그리고 그것은 당신에게 적절할 수 있습니다 하지만이 사다리 안에 그걸 놓고 싶습니다

당신이 궁극적으로 신경을 쓰는 것에, 그것은 다시 그 충격입니다 또한 Google이 Google의 위치를 ​​생각하면 도움을주고 자원을 제공한다면 기술적 인 위험은 정말로 중요한 장소 당신은 인공 지능있어 [? 멘토 ?] You 've 've 세계 정상급 전문가의 접근 권한 획득 놀라운 클라우드 컴퓨팅 인프라로 기술적 인 위험이 큰 부분입니다 문제의 일부이지만 실제로는 너는 생각할 필요가있어

입양 위험이 있습니다 그리고 그것은 여러분 각자 다를 것입니다, 컨텍스트 및 관심사에 따라 다릅니다 사용자 일 수 있습니다 앱을 다운로드 한 소비자 일 수 있습니다 조직의 다른 부분 일 수도 있습니다

귀하의 솔루션을 기꺼이 사용하거나 기꺼이하지 않을 것입니다 규모 [? 위험 -?] 해당 분야의 다른 기관, 다른 NGO, 귀하의 API를 사용하는 다른 회사 일단 제품을 만들고 일단 작동하면, 당신은 한 그룹은 오토바이 운전자를 얻을 수 있는지 여부입니다 그 모터 바이크에 센서를 설치하는 것 그래서 그들은 도시 전역의 대기 질을 측정 할 수 있습니다 그래서 또 다른 종류의 위험이 있습니다 그리고 많은 조직이 실패하는 것을 볼 수 있습니다 그들은 위대한 것을 만들어 내고 세계로 나가는 것에 대해 생각해 보지 않았습니다

실제로 어떻게 만들거나 다른 사람이 사용하게 만드는 방법 그리고 다시, Google은 그 중 일부를 도울 수 있습니다 그 중 일부는 사용자 경험 디자인과 사용자 조사입니다 그리고 구글은 분명히 그것들에 대해 매우 숙련되어있다 도메인을 필요로하는 여기 수준도 있습니다

전문 분야 또는 분야 내에서의 귀하의 관계, 귀하의 방법 조직 내에서 바이 인 (buy-in) 당신의 조직의 정치에 대한 이해, 또는 어떤 종류의 주장이 납득이 가는가? 새로운 솔루션 사운드를 매력적으로 만들 수있는 방법 언어와 우선 순위에 따라 귀하의 조직 또는 귀하의 분야, 이미 가치가 있음을 알고 있습니다 스케일 위험 나는 일종의 언급했습니다 그 중 일부는 기술적입니다 그리고 다시 Google이 도움을 줄 수 있습니다 하지만 그 중 일부는 그런 종류의 도전이 일반적입니다

그리고, 다시 귀하의 도메인 전문 지식입니다 그 규모를 달성하는 것이 중요 할 것입니다 중요하다면 모든 조직이 엄청난 규모를 필요로하는 것은 아닙니다 그들이 원하는 영향을 생산합니다

그리고 나서, 물론 인과 관계 위험이 있습니다 궁극적 인 문제는 오직 당신 만이 할 수있는 일입니다 풀다 그것은 귀하의 도메인에 대한 귀하의 이해를 기반으로합니다 솔루션을 빌드하고 사용하는 경우, 규모면에서 사용한다면 당신이 정말로 신경 쓰는 세상에서의 결과로 인도합니까? 사람들의 삶을 의미있는 방식으로 더 좋게 만들 것인가? 그리고 여러분 모두는 새로운 것을하고 있습니다

구축하려는 솔루션 오늘날 세상에 존재하지 않는다 그들이 그렇게했다면 아마 그들을 건축하지 않을 것입니다, 아마, 나는 희망 그래서 이것들은 모두 가설입니다 이것은 인과적인 위험입니다 네가 인과 관계가있는 체크 박스가 아니야

지금 당장은 이번 주에 해결할 것입니다 너의 길을 가라 당신은 세상에 무엇인가를 넣을 것입니다 너는보아야 할거야 이 인과 관계 필터를 통과하든, 당신이 원하는 영향력을 얻었는지 여부

그리고 신호를 받아야합니다 세상에서 그것이 이루어 졌는지에 관한 것입니다 그래서 내가 너에게 해줄 것을 권하는거야 당신이보고있는 곳이 정말로 넓습니다 네가 측정 할 수있는 이번 주 OKR의 일환으로 주요 결과로 나설 것입니다

그래도 중요하고 도움이됩니다 하지만 궁극적으로 전 세계에서 무엇이 사용자인지, 하고 있지 않은 것들을 정량적으로 측정 할 수 있고, 너는 나가서 거기에 나가기를 원할거야 그 정보 – 무슨 일이 벌어지고 있는지 정말 잘 보게 세상에서 일어나는 일 그리고 나서 당신은 어려운, 거의 윤리적 인 것을 갖게 될 것입니다 또는 그것을 가치있게하는 방법을 이해하는 철학적 연구 궁극적으로 가장 높은 수준의 영향을 미치는지 여부 달성하고자하는 그리고 하나의 정말 구체적인 전술적 인 조각 이 주변에있는 충고 방금 말한 것들을 모두하는 것은 매우 어렵습니다

누가 당신을 내보내는 지에 집중한다면 다음주 이메일, 관계를 소유 한 사람 이 연락처를 통해 어떤 보고서를 전달해야하는지 달 말까지 그래서 저는 분명히 분리가 있습니다 호출 될 수있는 것 사이에 존재해야하는 역할 매우 책임있는 프로젝트 관리자 전술적, 운영 적 – 우리는 심지어이 OKR을 만날 것입니까? 어떻게 측정 할 인프라가 있습니까? 내가 부르는 것 또는 NGO 세계가 책임자 인 프로그램 책임자에게 전화하십시오 궁극적으로, 프로젝트의 성공을 위해 그 추상적 인 의미에서 그게 뭐든간에 그리고 그 사람은 중도에서 말하기를, 있잖아? 이러한 OKR은 완전히 잘못되었습니다

우리는 그들을 때릴 수는 있지만 여전히 성공하지는 못할 것입니다 그래서 그들은 같은 사람이 될 수 있습니다 컨텍스트 스위칭과 연기에 매우 능숙합니다 그러나 자주, 나는 그것이 매우 도움이되는 것을 안다 두 가지 역할을 완전히 분리해야합니다

그리고 다시, 이것은 사회 부문에 고유하지 않다 사회 부문에서 특히 중요하다 다시 말하면, 어떤 충격의 의미가 그렇게 중요하기 때문에 생각하기가 훨씬 더 어렵고 훨씬 더 확산됩니다 그리고 퍼지와 이해하기 어려운 종류 승인

이제, 그것은 제가 말할 수있는 최고 수준의 것들입니다 나머지는 좀 더 전술적입니다 범위가 정말로 중요합니다 그리고 범위는 데이터 과학에서 특히 중요합니다 소프트웨어 엔지니어링보다 훨씬 힘들다고 생각합니다

또는 다른 많은 분야 그리고 이것은 많은 프로젝트가 실패하는 곳입니다 아주 간단하게, 얼마나 오래 걸릴 것입니까? 그들이 언제 끝났는 지 어떻게 알 수 있습니까? 그들이 성공했는지 알 수 있습니까? 우리는이 프로젝트를 전혀 할 수있을 것입니까? 물론 데이터를 살펴보기 시작하면 데이터로 흥미 진진한 일을하려고 할 때, 이 토끼 구멍을 내려가는 것은 매우 쉽습니다 탐험을 위해서 몇 가지를 탐험해라 왜냐하면 당신이 열정적이기 때문에 그것은 흥미 롭기 때문입니다

화제에 관하여, 그러나 그런 식으로 아닙니다 당신이 궁극적으로 성취하고자하는 것에 대한 것입니다 내가 생각하기에 그룹 중 한 사람과 관련있는 예가있다 나는 어제와 이야기하고 있었다 새로운 모델, 기계 학습 모델, 이전에 해보지 않은 것을하기 그리고 첫 번째 단계는 이 작업을 수행하는 데 필요한 데이터가 있는지 여부 그리고 나서 다음 단계는 알아내는 것입니다

그들이 할 수 있는지, 심지어 건설 할 수 있는지 결과를 예측하는 모델 예측에 신경 써라 그리고 나서야 그들은 유능한 사람들에게 갈 것입니다 이것을 생산 시스템에 구축하기 그래서 그들은 자동 결정을 내리고 있습니다 대규모로,이 기계 학습을 기반으로합니다 그래서 우리는이 도전에 대해 이야기하고있었습니다

엔지니어를 고용해야합니다 생산 시스템을 구축 할 수 있습니다 그리고 사전에 엔지니어를 고용해야합니다 그 엔지니어들이 일을 시작할 필요가 있습니다 그러나 첫 단계가 얼마나 오래 걸릴지 그들은 어떻게 알 수 있을까요? 위험에 대해 어떻게 생각합니까? 이 모델링 과정을 거치게됩니다

그곳에 아무 것도 없다는 것을 발견 했나요? 그들의 데이터 과학자가 6 개월이 걸려서 미안하다고 말하면, 우리는이 모델을 만들 수 없습니다 신호가 충분하지 않습니다 데이터에서 – 모든 엔지니어들과 무엇을 할 것인가? 그들은 시스템을 만들기 위해 고용 했습니까? 그것은 해결 된 문제가 아닙니다 그것은 매우 도전적입니다 그것을 완화하기위한 최선의 방법 반복을 통해, 무엇이 매우 짧은 기간에 일어날 것입니다

그 다음 각각의 다음에, 다음 방향을 재평가해라 긴 로드맵을 선행하기보다는 프로젝트의 그것은 다시 한번 새로운 생각이 아니라 하나입니다 데이터 과학 프로젝트에서 정말 중요하다고 생각한 특히 이러한 데이터 과학 기능을 개발하고 있습니다 제가 가지고있는 세 번째 제안은 생태계를 고려하는 것입니다 그리고 나는 이것을 정말로 광범위하게 의미합니다

나는 환경, 행성 세계 생태계, 하지만, 여러분 중 일부는 관련성이있을 수 있습니다 내 말은, 실제로, 의미가 있습니다 모든 사람 또는 단체 또는 단체의 당신의 일과 궁극적 인 일에 관련되어있는 다시 말하지만, 당신이 가려고하는 충격처럼 그래서 제가 가진 가장 직접적인 조언은 당신이 여기에 있다는 것입니다, 조직에 많은 사람들이 있습니다 누가 여기에 있지 않습니다

그래서 월요일이나 화요일에 다시 일하게 될 것입니다 그리고 당신은 그들을 선내에 데려 가야 할 것입니다 새로운 아이디어, 새로운 관점, 너는 이번 주에 그리고 그렇게하지 않으면 프로젝트가 시작됩니다 성공 가능성이 적습니다

그러나 생태계에는 다른 배우들도 다양합니다 우리가 생각하기를 원하는 것 이것이 DataKind의 다이어그램입니다 데이터 프로젝트가한데 모였습니다 따라서 전문가 데이터 과학자가 있습니다

데이터 세트, 문제, 사회적 행위자, 주제 전문 지식 및 자금 지원 그리고 이제는 대부분의 사람들이이 대부분을 차지하고 있다고 생각합니다 자금 조달은 어쩌면 누락 된 부분이었을 것입니다 하지만 네가 여기에 왔으므로 네가 그걸 가지고 있다는 뜻이야 축하해

그러나 내가 이것에 관해 좋아하는 것은 그것이 당신에게 감각을 준다는 것입니다 당신이 중심에 있다고 당신의 역할은 약간의 실행을하는 것입니다 다른 배우들 모두를 모으는 것입니다 누가 이것에 손을 넣을 지, 누가 유용한 조언을 줄지, 그것이 다른 단체와 파트너쉽을 맺고 있는지 여부 똑같은 일, 대학과의 파트너쉽 당신이하는 일의 기술적 측면을 도울 수 있습니다

그리고, 물론, 여기서 누락 된 것은 실제로, 궁극적으로, 사람들은 귀하가 갖고있는 솔루션의 혜택을 누리십시오 그리고 그들은 당신이하는 모든 일에서 중요한 부분입니다 그리고 조만간 당신이 그들과 이야기하고, 다른 모든 배우들과 이야기하십시오 생태계에서, 나는 더 성공적이라고 생각한다 당신은 궁극적으로있을 것입니다

윤리에 대해서도 이야기하고 싶습니다 나는 윤리에 관한 대화가 있었다는 것을 알고있다 이번 주에 이미 그리고 Google은 확실히 전문가입니다 어떤 사람들은 더 많이 말하면, AI 프로젝트의 윤리에 대한 기술적 측면 데이터 세트 편향을 평가하는 측면에서 보면 그렇습니다

또는 모델을보고 어떻게 알 수 있는지 잘못된 결정을 내리고 있는지 여부 특정 보호 클래스 흥미로운 연구가 많이 있습니다 나는 그것에 가지 않을 것입니다 나는 당신이 그것에 대해 이야기를 나눴다고 생각합니다 그리고 그것은 다룹니다

그리고 난 네가 생각하도록 독려 할거야 어쩌면 다른 방식으로 윤리에 대해 당신이 그것에 대해 생각하는 데 익숙하지 않을 수도 있습니다 그래서 윤리는 궁극적으로, 우선, 과정이 아니라 결과 우리는 윤리적 결과에 대해 이야기 할 수 있습니다 하지만 내가 정말로 생각하는 것 이 심의 과정을 거친 결과이다

공유 된 가치에 관해서 그래서 다시, 당신은 모두 여기에 있습니다 당신이 세상에서하려는 일에 관심을 가져라 그리고 각 팀 내에서, 당신은 정렬 될 수 있습니다, 너는 그렇지 않을 수도있다 하지만 너는 앉아서 생각하고있다

얼마나 많은 데이터가 정말로 필요합니까? 그리고 얼마나 빨리 시작할 수 있습니까? 그리고 사용자 경험은 어떻게 생겼을 까? 윤리가 그 과정의 일부로 구워지지 않는다면, 당신이 어디에서 토론하는지 명시 적으로 새기 듯이 그것에 대해 동의하지 않을 수도 있습니다 길가에 떨어질 것이다 그것은 보장 된 것입니다 자라지 않는다면 말하지 않을 것입니다 그리고 그것에 대해 말하지 않으면, 그것은 결정에 포함되지 않을 것이다

어떤 종류의 합의 된 방식으로 만들기 그래서 나는 그 공간을 만들기를 권합니다 다음은 몇 가지 구체적인 팁입니다 취약한 이해 관계자들에 대한 설명, 피드백 루프, 구체화되지 않은 가치에 대한 생각 파트너가 공유하지 않을 수도 있습니다 이것은 귀하의 특정 조직을 넘어선 것이며, 이 방에있는 사람들을 넘어선 것입니다

이것은 그것에 손을 대는 모든 사람들에게 간다 어떤 식 으로든 궁극적으로 전 세계를 의미합니다 너는 온 세상을 소집하지 않을거야 윤리에 대해 이야기하기 하지만 그 대화를 더 넓게 만들 수 있다고 생각합니다

그들이 더 계몽적이고 유용 할 것이고, 궁극적으로 당신이하는 윤리적 인 일이 될 것입니다 그리고 마지막으로, 나는 당신이 도움을 요청하도록 권합니다 그래서 네가 왔어 보조금, 상당히 큰 보조금, Google의 그리고 당신은이 GSM들과 이들 인공 지능들 [? 멘토 ?] 너는 많은 코칭을 받고있다

이번 주에는 많은 연설자들 중 일부 재미 있을지도 모르지만 그 중 일부는 덜 흥미로울 수 있습니다 그리고 다시, 당신은 월요일이나 화요일에 돌아갈 것입니다 그리고 너는 계속 일할거야 당신이 어쩌면 몇 년 동안 일해 왔는지 그리고이 모든 Google 멘토링, Google 도움말, 당신이하고있는 일에 잘 들어 맞습니까? 어쩌면 몇 가지 메모를 할 수 있습니다

그리고 당신은 팀에게 몫을 줄 것입니다 한 달에 한 번씩 GSM 전화를 걸게됩니다 그리고 당신은 말할 것입니다, 이봐, 상황은 훌륭합니다 나는 일하러 돌아와야 해 안녕

그리고 당신은 일주일 동안 여기에서, 또는 다른 소집으로 돌아올 것입니다 그러나 나는 많은면에서 가능성이 있다고 생각한다 도움을 구하고받는 관점에서 여러 그룹의 많은 사람들로부터 정말 귀중한 도움을 받았습니다 내가보기에 쇠약에 대해 조금 이야기 할 것입니다 나도 몰라

네가 손에 든다면 너의 손을 들어 줄래? 스택 오버플로에 익숙한가요? 알았어 방에있는 사람들 대부분 큰 소프트웨어 엔지니어를위한 사이트입니다 포럼에서 서로에게 물어보기

그리고 이것은 내가 좋아하는 스택 오버 플로우 질문 중 하나입니다 나는 그것을 보았다 "우리 회사는 소셜 네트워크 권장 사항을 작성하려고합니다 엔진을 처음부터 " 어떤 언어를 사용해야합니까? 우리 알고리즘은 어떤 기술을 사용할 수 있습니까? 어떤 플랫폼이나 서비스가 시스템 구축에 도움이 될 수 있습니까? 대단히 감사합니다

" 그리고 [CHUCKLES] 예술 같은 것이 있습니다 조언을 잘 요구하는 것 당신이 필요로하는 것을 알고 범위를 정하는 기술이 있습니다 – 그리고 나는 이것이 잘못되었다고 생각한다 실제로 그것이 구별을 잃어 버렸습니다 내가 무엇이라고 부르는 사이에 중요한지 내가 코칭이라고 부를거야

그래서 지침은 마치 내가 가고 싶은 곳을 안다 나는 그것을 정의 할 수있다 맵에 넣을 수 있습니다 그리고 내가 알아야 할 것은 내가 어디에서 가야 할 단계입니까? 나는 지금 그 요점으로 가고있다 물리적 인 네비게이션은 이것의 정말 좋은 예입니다

당신이 시작한 곳과 끝나는 곳을 Google Map에두고, 그리고 당신을 데려다 줄 단계가 있습니다 옆으로, 이것은 지시 사항입니다 우리가 지금있는 곳에서 해변으로 가야합니다 권하다 그것은 아름다운 해변입니다

분명히 차로 25 분 걸릴 것입니다 코칭은 훨씬 어렵습니다 코칭은 어디로 가고 싶습니까? 그리고 그것은 단순한 과정이 아닙니다 내가 가고 싶은 곳이 아니야 그건 아니야 – 네가 그 해답을 안다면, 그런 식으로 질문을 할 수 있다면, 너는 그것을 묻지 않을 것이다

내가 정말로 알고 싶은 것은 무엇을 가치있게 해야하는지, 어디로 가야하고, 어떤 사람인가? 나는 거기에 가기 위해 반드시되어야 할 것입니다 불행히도, 그건 문제가 아닙니다 스택 오버플로 또는 30 분짜리 이야기에서 대답 할 수있는 또는 멘토와 1 시간 동안 토론하십시오 그것은 관계에 관한 것입니다 당신은 그러한 경험에 의해 변화 될 것입니다

아마도 코칭을 받으면 어쩌면 좋은 방향으로 가고 싶습니다 그리고 그것은 정말로 관계가 주도합니다 그것은 당신과 당신의 상황에 따라 다릅니다 그리고 다시, 그것은 당신을 변화시킬 것입니다 불편할 수 있습니다

그것은 당신이 원하는 것이 아닐 수도 있습니다 당신은 당신이 그것을 필요로하지 않는다고 생각할 수도 있습니다 그리고 괜찮습니다 그리고 너는 돈을 가져갈거야 Google과의 최소한의 상호 작용을 수행합니다

그리고 아마도 당신은 성공할 것입니다 그러나 나는 이것을위한 공간이 있다고 생각한다 당신에 대한 심오한 이해의 관점에서 가치가 있거나 가치가있는 것이어야합니다 그런 식으로 질문을 제기하십시오 그리고 나는이 구별을 생각하는 것이 정말 도움이된다는 것을 안다

내가 도움이 필요한 각 영역에서 명확하게, 이 두 가지 중에서 내가 요구하고있는 것이 무엇인지에 대한 것입니다 그리고 저는 우리가 누가 생각하는지 말할 것입니다 도움을 청할 건가? 도움을받는다면 Google이 분명히 하나의 예입니다 그들은 많은 자원을 이용할 수있게 만들었습니다 그리고 그 관계에서 성공하기위한 하나의 열쇠 매우 적극적이 될 것입니다

많은 것을 요구하고 아니오를 듣는 너는 그들과의 관계를 해치지 않을거야 너무 많은 것을 요구함으로써 그들은 엄청난 자원을 사용할 수 있습니다 그들은 많은 것을 가지고 당신을 도울 수 있습니다

나는 이미 대화를 나눴다 그 사람들의 모습을 Google 사람들과 함께 그리고 그들이 가져올 수있는 자원의 종류 그러나 맹세는 당신에게 물어볼 것입니다 그리고 다른 것은 서로입니다 당신은 모두 AI를 사회적 이익을 위해 사용하는 최전선에 서 있습니다

당신은 전세계 공간의 지도자 중 일부입니다 그리고 오늘이 방에는 엄청난 공동체가 있습니다 그리고 그 공동체가 계속해서 강화되기를 바랍니다 서로에게서 배울 점이 많을 것입니다 당신은 이러한 관계를 발전시킬 것입니다

이번 주와 다음 2 ~ 1 주 세션 당신이 가질 수있는 좋은 기회가 될 것입니다 그리고 당신이 그렇게한다면, 당신의 프로젝트와 세계를 생각합니다 그것을 위해 더 좋을 것입니다 그리고 그렇게하도록 권합니다 나는 그것이 내가 가진 전부라고 생각한다

시원한 시간 내 주셔서 감사합니다 [박수 갈채]

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

웹 페이지를 실행할 수 있다면 이것을 할 수 있습니다 당신은 수십억의 힘을 가지고 있습니다 그것은 단지 자바 스크립트입니다 그것은 수색과 같습니다 그것이 당신이 원하는 것입니다

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

함께 겹쳐서 그게 500 달러 인 이유는 누군가 나를 위해 조립했기 때문이야 그래서 나는 이것에 능숙하지 않기 때문에 꽤 보입니다 하지만 이것은 약간의 구름입니다 3 개의 프로세서, 네트워크, 케이블 링

AI 칩, 73 달러입니다 나는이 세 가지를 끌어 들였다 700 달러를 위해, 나는 그들이 어디에 있든 지을 수 있었다 NASA에게 500 만 달러를 청구했다 그게 그들의 관심을 끌었습니다

그리고, 내가 너를 떠날거야, 이 중 일부를 보시면 알 수 있듯이 당신이 온라인으로 본 적이 있다면 colab이라고 불리는 것을 알아 내야합니다 이것은 당신이 더 나쁜 부분에 도착할 때입니다 당신은 실제로 당신의 무료 수퍼 컴퓨터를 얻고 있습니다 이것이 우리가 내부적으로 사용하는 것입니다 먼저 검색합니다

우리는 기스 웁에 간다 우리는 코드를 찾는다 우리는 이것을 사용합니다 그것은 수색과 같습니다 초기의 초기 버전입니다

앉아있는 경우에는 자원을 사용하지 않습니다 방아쇠를 당기고, 훈련을합니다 당신이 필요로하는 많은 용기를 내뿜고 돌아옵니다 멋지지 않니? 검색과 마찬가지로 무료입니다 이제 비즈니스 모델을 파악하려고합니다

어쩌면 그 조각으로 우리를 도울 수 있습니다 그래서 나는 시간이 거의 다 지나간 것 같아, 그렇지? 그리고 제가 여러분에게 남길 수있는 것은이 세 가지 지수입니다 이것이 현재 작동 중입니다 Marvin Minsky는 잘못했기 때문에 충분한 컴퓨팅 성능과 충분한 데이터가 없었습니다 그것을 작동하게합니다

그리고 이제 컴퓨터 – 그리고 그가 누락 된 부분 지수 향상의 영향입니다 반면에, 그의 시간에서 현재까지, 100 억 배의 개선 70 년대에 어떻게 생각하니? 그리고 우리가 찾는 것은, 만약 당신이 세면 제출 된 논문 수, 이것이 우리가 학생들 인 이유입니다 나는이 재료의 유일한 학생이며, 당신도 지금입니다 18 개월마다 상승하고 배가되고 있습니다

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

이것이 필요한 컴퓨팅 성능의 양입니다 배고프다 배가 고파서 그래서 우리는 TensorFlow를 만드는 방법에 대해 정말로 열심히 생각하고 있습니다 두뇌처럼 칩

우리가 정말로 열심히 생각할 때 우리는 25 와트를 굽기 때문에 그것은 마치 전구와 같습니다 이 또는 기가 와트에 대해 메가 와트가 필요합니다 그 영화에서 말하는 것처럼, 그렇지? 무슨 일이 일어나고 있는지,이 모델들의 갈증, 3 개월 반, 3 개월 반, 1 / 2 개월마다 두 배가됩니다 그리고 이제 우리가 데려 갈거야, 너 어디에서? 모델을 만들기 위해 슈퍼 컴퓨터가 필요하다

우리가 증류해서 너를 위해 전화를 걸 수있어 오늘 사용할 사람들 잘하면, 나는 너에게 무엇이 커튼 뒤에서 그리고 기본적으로 우리가하는 것은 텐서스를 움직이는 것입니다 그래프를 통해

관객 : Google 디렉토리 란 무엇입니까? 그게 무슨 뜻 이죠? 오, 이거 요? 2012 년입니다 그리고 아무도 이것이 구글에서 진짜라고 믿지 않았습니다 그리고 우리는 추적을 시작했습니다 프로덕션에서 사용중인 모델을 저장하고 있습니까? 그래서 우리는 모든 코드 기반을 가지고 있습니다 그래서 우리는이 모델을 찾았습니다

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

없음, 2012, Jeff Dean 외 다른 커플 제외 그리고 그것은 우리를 데려갔습니다 2014, '15, 사람들은 어쨌든, 데이터 센터에 얼마나 지출하고 있습니까? 그것은 100 억 달러였습니다 사람들은 말했습니다 이것을 어떻게 사용하는지 생각해보십시오

우리는 핵심 비즈니스를 살펴 보았습니다 그리고 나서, 잠시 후, 이제 당신이 우리 웹 사이트에 갈 수있는 곳에서 이륙, 코드를 다운로드하고이 코드로 게임을 시작할 수 있습니다 ML에 대해서도 모를 것입니다 몇 주 내에 세계 정상급 전문가가됩니다 당신이 물건을 산 꼭대기에 앉아 있기 때문에

그리고 지금, 그것은 요점은, ML을 제품에 넣지 않으면, 당신은 당신의 검토에 재미 있은보기를 얻는다 ML을 왜 사용하지 않는거야? 사업에 관해 수집 할 수있는 데이터가 없습니까? 그렇게 똑똑하지는 않습니다 그것이 바로 그 것입니다 음, 알았어 고마워, 스캇

박수 갈채 [박수 갈채]

Creative Engineering: The Future of Tech – Google AI Impact Challenge Accelerator

[음악 재생] JASON MAYES : 그렇습니다 저는 Google의 독창적 인 엔지니어입니다

그리고 오늘 나는 말할 것입니다 창의적인 엔지니어링에 관해서 당신에게 조금 기술의 미래 첫날로 되감 으면 당신은 더 큰 숲을 보는 것에 대한 이야기를 들었습니다 또는 개별 나무를 보아라 이것은 숲을 보는 것에 대해 더 많은 것이 될 것입니다

존재하는 다른 산업, 내 여행에서 만난 다른 회사들, 그런 종류의 물건 승인 따라서 시작하려면 크리에이티브 엔지니어는 무엇입니까? 좋은 질문 Google에는 문자 그대로 수십 명이 있습니다 북아메리카에는 3 명이 있습니다

본질적으로, 제 역할은 모든 신기술이 나오고 그 중 하나가 기계 학습입니다 그러나 증강 현실, 가상 현실, 프로젝션 매핑,이 모든 종류의 것들 Google은 전 세계 Google 상위 150 명의 고객과 협력합니다 그리고 새로운 제품이나 서비스를 출시 할 때, 우리는 새로운 아이디어를 내 놓아야했습니다 이 이야기를하기 전에 결코 끝나지 않았다

혁신적인 방식으로 그래서 매주 새로운 시작을 시작하는 것과 같습니다 모든 아이디어는 마지막 아이디어와 다릅니다 이를 수행하기 위해 가능한 최소한의 프로토 타입을 만들려고 노력하고 있습니다 가상의 예이지만 실제 예가 아닙니다 내가 한 모든 일에 대해서 이야기 할 수는 없지만 기본적으로, 누군가 말하면, 좋아, 우리는 호버 보드를 만들고 싶다

나는 안된다고 말할 수 없다 나는 네, 그렇습니다 내 지식의 제약 속에서 그렇게하는 방법을 찾는다 다른 기술의 이 경우 전자기학을 사용할 수 있습니다

다시 한번, 나는 이것을 만들지 않고 단지 예를 든다 그래서 나는 반복하여 시작하겠다 올해 CES에서 봤던 것 CES는 소비자 전자 제품 전시회이며, 매년 1 월 베가스에서 열린다 그리고 이것은 모든 대기업, 삼성, 구글, 이 모든 사람들이 와서 최신 기술을 과시합니다

그들이 개발해온 것입니다 그리고 저는 햅틱으로 시작할 것입니다 누구든지 영화 "Ready Player One"을 보았습니까? 어떤 손? 승인 시원한 그래서 그 영화에서, 그것을 보지 못했던 사람들을 위해, 그것은 가상 현실에서 아이들의 그룹입니다

그리고 그들은이 특별한 옷을 입어서 물건을 느낄 수 있습니다 가상 현실에서 승인? 그래서 그들이 서로 만날 때 그들은 이러한 상호 작용을 느낄 수있는 등등 글쎄, 햅틱이 장갑을 만들었 어 가상 현실에서 사물을 느낄 수있게 해줍니다

현실 세계에는 존재하지 않는다 승인? 그리고이 장갑들은 정말로 시원합니다 어떻게 작동합니까? 본질적으로, 그들은 200 개가 넘습니다 팽창 및 수축 할 수있는 제어 가능한 고무 막 초당 100 회 또는 초당 최대 100 회 터치의 환상을 만들 수 있습니다 그리고 그들이 가지고있는 데모에서, 그들은이 작은 거미를 가지고 있습니다

그래서 거미를 두려워한다면, 그것은 최악의 데모입니다 하지만 거미가 당신 손에 기어 들어갑니다 그리고 당신은 거친 다리가 기어 다니는 것을 느낄 수 있습니다 손바닥에 그리고 나서 오른손으로 더 큰 발로 여우를 잡을 수 있습니다

그리고 당신은 가느 다란 다리 사이의 차이를 느낄 수 있습니다 그리고 더 큰 발 정말, 정말 멋진 기술 하지만 더 좋은 점은 나무 판자처럼 VR 장면에서 단단한 것 또는 이와 비슷한 것, 그리고 당신이 가서 만져서, 당신은 실제로 저항을 일으킬 것입니다 여기이 손가락에, 이건 딱딱해질거야

그래서 그것은 당신의 두뇌에 단단한 나무 조각처럼 느껴집니다 그리고 그 효과는 내가 실제로 본 것 중에 최고입니다 이런 종류의 물건을 시연하는 나의 시간에 느꼈다 그래서 누군가가 "Ready Player"에서 그 슈트를 만들면 하나, "그것은 내 의견으로는이 사람들이 될 것입니다 아주 멋진 기술

다음은 회사와 비슷한 것입니다 실제로 Ultrahaptics라는 내 브리스톨 대학교에서 영국으로 돌아 왔습니다 그리고 그들은 공중에서 느끼는 것을 재현하려고 노력하고 있습니다 그러나 장갑없이 그리고 그들이하는 일은 초음파 음파를 사용하는 것입니다

3D 공간에 집중할 수 있습니다 이것은 이런 종류의 정말 이상한 감각, 종류를 창조합니다 빛처럼 부는 것이지만, 그들은 일종의 일이 될 수 있습니다 당신도 느낄 수 있도록 맥동 치고 있어요 당신 앞에있는 것들

그래서 이것은 특별한 화면입니다 기본적으로 렌티큘러 디스플레이입니다 3D 안경없이 3D로 볼 수 있음을 의미합니다 네가 영화관에서 [INAUDIBLE] 한거야 그래서 여기에있는이 orbs들은 실제로 나 앞에서 떠 다니고 있습니다

이 사진의 책상에 그래서 내가이 언 바브 중 하나를 만져보고 만질 때, 나는이 마술 같은 종류의 에너지를 느낄 수있다 내가 그 구를 선택했는지 알기 위해서 그런 다음 게임과 상호 작용할 수 있습니다 다시 한번 말하지만, 매우 멋진 기술 다른 접근법에서

앞으로 우리는 우리의 손가락으로 전화를 걸 예정입니다 스마트 폰을 잊어 버리십시오 당신이 가진 모든 스피커를 잊어 버려라 이 기술은 몸 전도를 사용합니다 손에 들리는 음파를 보내십시오

그리고 당신이 당신의 귀를 만질 때 그것은 소리로 바뀔 것입니다 고막에 그래서 우선, 그것은 정말로 차갑습니다 둘째, 블루투스를 통해 연결됩니다 이 작은 끈을 손목에 착용하십시오

그리고 거기에도 마이크가 있습니다 그럼 당신은 말할 수 있습니다 물론, 다시 얘기하고 그 사람과 이야기 휴대 전화의 다른 쪽 끝에있는 블루투스가 모바일 장치에 연결되어 있습니다 자, 여기서 정말 흥미로운 점이 무엇입니까? 창의적인 잠재력이 있다는 것입니다 이것은 전화를 받기위한 것이지만, 방금 나가면 어떻게 될까요? 너에게 그리고 공기에 너를 만졌다 너에게 비밀 메시지를 전하기 위해서? 창조적 인 잠재력이 많이 있습니다

저는 이런 종류의 기술을 사용하여 여기에서 할 수 있습니다 아주 재미있는 것들 실생활 포토샵 이 회사는 말 그대로이 장치를 만들었습니다 얼굴을 스캔하여 얼굴에 화장을하십시오

200 1 초에 두 번이나 장소에 메이크업을하십시오 그것이 필요합니다 이것은 올해 말에 시작될 것입니다 프록터 앤 갬블 이죠 그리고 이것에 몇 가지 이점이 있습니다

하나는 메이크업을 적용하는 것이 더 빠릅니다 그리고 당신은 적은 메이크업을 사용하고 있습니다 그리고 당신이 더 적은 메이크업을 사용하기 때문에, 당신은 실제로 당신의 피부에 도움이됩니다 왜냐하면 당신의 피부는 본질적으로 호흡 할 수 있기 때문입니다 일반 메이크업 적용의 차이점 그리고 이것은 밤낮이다

작은 헝겊 대 전체 천처럼 화장을하고 얼굴을 닦으면 메이크업이 가득합니다 다시 한번, 이것은 올해 말에 나옵니다 그리고 계속 주목할 가치가 있습니다 XMOS 이전에 Google에 합류하기 전에 XMOS에서 일했습니다

그리고 그들은 올해 CS에서 부스를 열었습니다 그리고 그들은 조수들의 미래를 조사하고 있습니다 그래서 분명히 Google 홈, 알렉사, 모든 종류가 있습니다 우리 집안에있는 것들 그리고 그들은 그것들을 개정하려고합니다

미래처럼 보일 수 있습니다 자, 여기에있는 것은 당신은 마법의 말을, 이봐, 조수, 그것이 무엇이든간에, 그것은 방 안의 어느 부분인지를 알아낼 것입니다 당신은 기계 학습을 사용하고 있습니다 스피커 만 당신을 가리 키도록 할 것입니다 승인? 그리고이 스피커는 매우 지향성이 강한 사운드 스피커입니다

따라서 응답 만 듣게됩니다 심지어 혼잡 한 방 에서조차, 그것은 당신에게만 말할 것입니다 그래서 오늘 달력에 물어 보면, 오직 당신 만이 응답을 듣고 다른 모든 사람들은 응답을 듣지 않을 것입니다 캘린더 일정을 들으십시오 승인? 이전에 지향성 사운드를 시도하지 않은 사용자의 경우, 그것은 정말로 이상한 종류 다

그것은 당신 머리 속에있는 것 같은데 실제로 당신에게 다가 갔을 때, 그것은 정말로 기괴합니다 소리처럼 들리지 않습니다 머리 바깥에서 왔습니다 그것은 당신 머리 속에있는 것처럼 들립니다

나는 그 이상을 설명 할 수 없다 그러나 기회가 있다면 언젠가는 한번 시도하십시오 아주 멋집니다 Qualcomm은 웨어러블 인공 지능 컴패니언을 만들고 있습니다 이것은 셔츠 주머니에 들어갈 수있는 작은 장치입니다

여기 주위에 본질적으로, 네가 말하는 사람들 네트워킹 이벤트에 참석한다고합니다 이름 배지를 읽을 수 있습니다 그리고 얼굴과 이름을 기록합니다

텍스트를 자동으로 옮겨서 승인? 자, 정말 멋진 점은 모두 오프라인으로 처리된다는 것입니다 클라우드와 연결되지 않습니다 물론 개인 정보 보호의 이유로 클라우드와 동기화되지 않습니다 그리고 걸리는 이미지조차도 궁극적으로 장치에 저장되지 않습니다 일단 기계가 학습을 끝내면, 그것은 단지 가중치를 저장하고 이미지를 저장하지 않습니다

그래서 그 의미에서도 매우 안전합니다 하지만 그게 무슨 뜻인지는 내가이 녀석에게 갈 때이다 나중에 그 날에, 그리고 말하자 그는 귀에 약간의 블루투스 헤드폰이있어, 자동으로 나를 알아보고, 이봐,이게 제이슨이야 아침 9시에 마지막으로 만났습니다

그리고 그는 더 유능하고 보일 수 있습니다 그가 나를 기억했다 더 나은 대화입니다 이제는 원래이 방법으로 시작되었습니다 시각 장애가있는 사람들을 위해 주위에있는 사람들을 이해합니다

처음에는 접근성을위한 것이 었습니다 하지만 나 같은 사람들도 얼굴 실명을 가지고있는 것으로 나타났습니다 그리고 네트워킹 이벤트에 정말 유용합니다 이제는 더 넓은 적용 범위를 갖게되었습니다 이제 그들은 CES에서도이를 시연하려고합니다

소매업은 인공 지능을 충족시킵니다 소매 분석을 향한 큰 노력이 있습니다 우리가 결합한다면 여기에서 볼 수 있습니다 자세 추정, 또는 인간의 세분화와 같은 것들 배경과 비교하여 그들의 성별, 나이,이 모든 종류의 물건, 당신은 실제로 누군가의 아주 좋은 그림을 얻을 수 있습니다 귀하의 쇼핑몰에 있습니다

그리고 그들이 걸어 다닐 때 – 말하라 그들은 통로에 세 비스킷을보고, 당신은 그들이 실제로 거기에 머물렀다는 것을 이해할 수 있습니다 일정 시간 동안 분명히 그들은 그 것에 흥미가 있습니다 그들이보고있는 것

그래서 그것은 그들이 통로 16으로 내려갈 때를 의미합니다 디지털 신호계가있을 수 있습니다 그 (것)들을 위해 다만 표적으로 한 광고를 그 (것)들에게 10 % 그들이 찾고 있던 비스킷에서 벗어났다 상점에서 일찍부터, 그리고 잘하면 그들에게 돌아가서 그것들을 얻고 당신의 판매를 증가 시키도록 유도하십시오 그래서 그들은 이것을 전체 패키지 솔루션으로 제안하고 있습니다

아직 어디서나 사용하고 있는지 확실하지 않습니다 그러나 이것은 앞으로 올 일들에 대한 신호입니다 이것은 일어날 수있다 AR이 세련되게되기 시작했습니다 물론, 우리는 많은 흥미로운 조각으로 시작했습니다

과거의 하드웨어를 그리고 이제 마침내 우리는 이러한 것들을 얻고 있습니다 일반 안경처럼 보입니다 그러나 이것들은 물론 정규 안경이 아닙니다 이것들은 SLAM 탐지와 함께 완전히 증강 된 현실이며, 그리고이 모든 것들이 내장되어 있습니다 이 표 위에 물건을 올려 놓으면 주위를 둘러 봅니다

내가 다시 보았을 때, 내가 배치 한 가상 객체 내가 그 식탁에 놓은 바로 그곳에있을거야 주변의 환경을 이해하기 때문에 승인? 따라서 배터리는 더 소형화되고 배터리 수명이 연장되며, 더 밝은 표시 안경을 들여다 보면 사물이 더욱 선명 해집니다 게다가 따라서 조사 할 매우 흥미로운 분야입니다

그 순간에도 스마트 폰 그들에는 센서들이 묶여 있습니다 권리? 우리는 엄청난 양의 센서를 가지고 있습니다 우리는 가속도계, 자이로 스코프,이 모든 재미있는 것들을 가지고 있습니다

스마트 폰에 다음 센서가 있습니까? 나는 우리에게 가장 유용 할 수있는 것을 느낀다 분자 센서입니다 그리고이 회사 인 SCiO는 스마트 폰 분자 센서가 들어있어 이 사과들에게, 그리고 그것은 당신에게 말할 것입니다 사과가 먼저 먹거나 먹지 말아야하는지, 또는 그것이 사라 졌거나 그것이 익은 상태라면, 그런 종류의 물건

물론, 그렇게 할 수 있습니다 그 물체에 의해 생성 된 화학 물질을 검출 할 수 있고, 본질적으로 그것을 분석합니다 센서가 하나 더있어 너무 먼 미래에 스마트 폰에 추가 될 수 있습니다 이것은 나를 위해 난처한 것입니다 여기에 엄청난 머리가있어

그러나 이것에 대해 멋지다는 것은 내 머리의 3D 캡처입니다 내 스마트 폰과 약간의 기계를 사용하여 완료되었습니다 물론, 학습 그래서 내가 한 일은 내 얼굴에 스마트 폰을 올려 놓는 것이 었습니다 우회전, 좌회전

그리고 5 초 이내에 나는 내 머리의 3D 모델을 가지고있었습니다 높은 해상도로 내 코 오른쪽으로 확대 / 축소 할 수 있습니다 그곳에있는 모든 머리카락과 것들을보십시오 그래서 기본적으로 기계 학습은 일을 더 빠르게 만들고 있습니다

특히 3D 스캐닝에서 캡처 할 수 있습니다 우리가 이러한 첨단 레이저를 필요로하기 전에 스캐너는 객체의 고해상도 캡처를 수행합니다 하지만 이제 스마트 폰을 사용할 수 있습니다 매우 유사한 결과를 얻습니다 얼굴에 대해 말하면, 중국으로 넘어 간다면, Alibaba는 당신이 당신의 얼굴로 지불 할 수 있습니다

우리는 여기선 매우 선사 시대입니다 우리 신용 카드와 물건들로 미국에서 실제로 중국에서 얼굴을 사용할 수 있습니다 그리고 그것이하는 방법은 당신의 얼굴을 분석하는 것입니다, 그것은 당신의 얼굴에 4,000 개의 독특한 포인트를 식별합니다 그런 당신이 메이크업 또는 가발을 착용하는 경우에, 그것은 여전히 ​​당신이라는 것을 압니다

그들은 자신감이 강하다 그들이 어떻게하는지보고 싶다면, 그들은 실제로 Face ++라는 회사를 인수했습니다 나중에 링크를 보내 드리겠습니다 그 회사를 더 자세하게 볼 수 있습니다 하지만 그것을 시도하고 꽤 잘 작동합니다

이것은 매우 흥미 롭다 신용 카드를 가지고 다니지 않아도 좋습니다 나는 그들이 핀을 필요로하는 더 큰 구매를 위해 단지 생각한다 두 배의 인증을 얻지 만, 소액 구매의 경우에는 당신의 얼굴을 사용하고, 당신은 벗어나고, 당신은 갈 준비가되어 있습니다 감정적 인 로봇

자, 이것은 정말 흥미로운 회사입니다 이 작은 녀석은 Leku라고합니다 그는 한국에서 왔습니다 네가 원한다면 나는 그의 어머니와 함께 그를 보았다 쇼 마루를 걷다

그리고 그는 돌아 서서 눈을 똑바로 쳐다 보았다 그리고 그는 쇼를 돌아 다니면서 계속 나를 보았습니다 그의 엄마와 바닥입니다 나는이 로봇과 이야기해야한다고 느꼈다 그는 너무 귀엽다

그래서 나는 로봇에 가서 물었다 내가 로봇을 잡을 수 있다면 그리고 제가 기대하지 않은 것은 반응이었습니다 내가 팔에 안고있을 때 로봇에서 그는 매우 흥분했다

그의 눈은 빛났다 보시다시피, 문자 그대로 밝은 흰색이 있습니다 그리고 사진이 찍히는 것을 깨달았을 때, 그는 그것을 좋아했습니다 그는 적절한 셀카 로봇 애호가 같은 물건이었습니다 여기 내 요점은 이번이 처음이라는 것입니다

나는 인간이 감정적으로 로봇에 붙어있는 것을 보았다 잠시 동안 나는 아버지처럼 느껴졌다 나는 아빠가 아니야 그러나 잠시 동안 나는 하나 같이 느꼈다 그리고 잠시 동안 이것을 보았습니다

쇼 마루에 다른 사람들과 그리고 같은 반응이 계속 반복됩니다 모성 본능이 시작되었습니다 특히 방의 여성들도 마찬가지입니다 그들은 마치 작은 아기처럼 느꼈습니다

그리고 전에는 로봇으로 보지 못했습니다 그래서 이것은 매우 흥미로운 연구입니다 여기에는 매우 흥미로운 응용 프로그램이 있다고 생각합니다 치료, 또는 고급 장난감, 그 종류의 영역 그리고 그들은 현재 한국에 있습니다

그래서 체크 아웃 아주 멋진 회사 CES에서 회사의 몇 가지 훌륭한 예입니다 하지만 조금만 되감기합시다 AI와 ML에 대한 대중의 인식 분명히 최종 고객은 일반 대중이 될 것입니다 그러나 지금 당장은 어떤 종류의 마음의 상태입니까? 자, 이제 모바일 첫 번째 큰 종류로 다시 감습니다

혁명의 몇 년 전부터 데스크톱에서 모바일로 크게 발전했습니다 당신이 모바일에 없다면, 당신은 사업에 종사하지 않았을 것입니다 승인? 그리고 물론, 당신이 모두 알고있는 것처럼, 같은 종류의 변화 AI의 첫 번째 접근 방식으로 다시 발생합니다 모든 산업은 영향을 받거나 영향을받을 것입니다 AI에 의해 어떤 모양이나 형태로

자, WaitButWhy라는 정말 멋진 블로그가 있습니다 여러분 중 일부는 전에 이것을 보았을 것입니다 그렇지 않은 분들을 위해 이 블로그에서 가장 좋아하는 몇 가지 이미지를 찍었습니다 그리고 나는 지금 당장 그들을 통과 할 것이다 이것은 기본적으로 대중의 인식입니다

인공 지능의 지능과 시간이 있습니다 개미, 새, 침팬지가 바닥에 똑같이 자리 잡고 있습니다 그곳에 그리고 우리는 일반 인간, 침팬지에서 큰 도약을했습니다 그리고 우리에게는 큰 도약 인 아인슈타인과 같은 사람이 있습니다

일반 인간에게서 그리고 AI는 침팬지에 접근하는 이런 종류의 직선입니다 기본적인 일을 아주 잘하고 있습니다 바로 지금 사람들이 생각하고 있습니다 자, 물론, 우리가 이것을 믿는다면 이것은 완전히 잘못된 것입니다

그것은 이것과 더 비슷합니다 그리고 개미, 새, 침팬지, 일반 인간 동등한 간격을두고 있으며, 아인슈타인은 아주 조금 더 많습니다 웅대 한 계획안에 일정한 인간보다는 지적이는 지능의 승인? 그리고 물론 AI는이 지수 곡선입니다 지금 당장 쏘고 있고, 점점 좋아지고 있습니다 예상보다 빨리

자, 이것을 보는 또 다른 방법은 시간이 지남에 인간의 진보입니다 그리고 저자가 여기서 제안하는 것 인간 진보가 측면에서 볼 때 혁신, 기술 진보, 그런 종류의 것들 그리고 그는 우리가 처음에 여기에 서 있다고 생각합니다 이 쑥쑥 그래서 앞으로 10, 30, 20 년 안에 그런 종류의 시간 틀에 우리는 실제로 다음에 더 많은 인간 진보를 할 수있다 우리가 살아 있다는 전 인간의 역사에있을 때

승인? 정말 재미있는 생각입니다 살아있는 것은 흥미로운시기입니다 그 커다란 진보의 일부가 될 것입니다 시원한 일반적인 사용 사례는 어떻습니까? 요즘 사람들과 AI는 어떤 관계가 있습니까? 글쎄, 분명히, 많은 애플 리케이션 요즘 그들에게 사물 인식이있다

그래서 사람들은이 개념을 아주 잘 알고 있습니다 너의 전화를 가리키는 것, 결과를 얻는 것, 그런 종류의 물건 아칸소와 함께, 그것은 또한 그것의 종류를 보완합니다 음성 인식 분명히 모든 사람들이 집에 Google 홈을 가지고 있습니다

아니면 알렉사스 그들은 휴대 전화로 편안하게 이야기합니다 오늘날 음성 인식은 일종의 빵과 버터입니다 Google에서도 음성 검색이 크게 증가했습니다 Google 검색에서도 마찬가지입니다

자연어 처리 정서 분석 같은 것들이 있습니다 그러나 채팅 봇과 모든 이런 종류의 일에도, 사람들은 이제 더 잘 알고 있습니다 스타일 이전과 같은 창의적인 잠재력이 있습니다 다시 한 번 스타일 이전을하는 앱이 많이 있습니다

당신의 운명을 예술적 스타일로 그런 종류의 물건 예측 능력 그래서 모든 모기지 계산기, 그리고 모든 종류의 일은 물론, 뒤에서 AI를 사용하여 귀하의 신용 점수를 계산하고 있습니다 그런 종류의 물건, 나는 확실하다

그리고 번역은 물론 언어 간 변환, Google 번역과 같은 것들 사람들은 그것에 익숙합니다 그러나 개인적으로 가장 좋아하는 것은 복원과 변형입니다 그리고이를 묘사하는 가장 좋은 방법은 이미지입니다 이것은 Nvidia의 연구입니다

여러분 중 일부는 전에 이것을 보았을 것입니다 하지만 여기에서 주목할 핵심 사항은 이 얼굴들은 존재하지 않는다 그들은 완전히 신경망에 의해 꿈꾸어 진 모든 것을 완벽하게 구성했습니다 그리고 이제 꽤 좋아지고 있습니다 이 얼굴들은 매우 사실적으로 보입니다

승인? 그리고 사람들은 이것에 대해 더 알고 있기 시작했습니다 깊은 가짜 같은 것들을 미디어에서 주류가 더 종류입니다 그러나 그들은 이러한 종류의 기술이 존재한다는 것을 알고 있습니다 그렇다면 Google은 기계 학습을 어떻게 사용합니까? 본질적으로 Google의 성장은 우리가 방금 본 그래프와 마찬가지로 지수 적입니다 이것은 2016 년까지만 진행됩니다

하지만 우리는 약 4,000 개의 저장소에 도달했음을 알 수 있습니다 인공 지능 ML 어떤 종류의 용량 승인? 당신은 이들 중 일부에 대해 알지도 모릅니다 그러나 나는 완전을 위해 그들을 지나갈 것입니다 Google 포토를 사용하면 휴대 전화를 검색 할 수 있습니다

다양한 키워드를 사용하여 찍은 사진, 고양이, 개, 일몰, 스키 등 원하는 것을 선택하십시오 그리고 비록 당신이 그 (것)들을 그런 것과 같이 표를 붙이지 않더라도, 우리는 사진을 가져올 수 있습니다 그런 상황에 처해있다 그래서 당신이 많은 시간을 절약 할 수 있습니다 친구들에게 최신 정보를 보여주고 자하는 바에 휴가왔다

그 해변 사진으로 건너 뛸 수 있습니다 바로 스크롤하지 않고 바로 스크롤 할 수 있습니다 Gmail 및 Inbox에서 자연어 처리 기능 사용 가능 방금 전에 온 이메일을 이해합니다 그리고 한 번의 탭으로 자동 응답을 줄 수 있습니다 기본적으로 당신이 아마 어쨌든 말하려고합니다

그래서 바쁘거나 걸어 다니는 중이라면, 당신은 순간에 회신 할 시간이 없으며, 그냥 탭할 수 있습니다 그리고 나중에 다시 다루십시오 그리고 나서 로봇에 대해 빠르게 외쳐야합니다 Google에서 팔 농장이라고 부르는 것을 얻었습니다 이 작은 팔은 물건을 집어 들는 법을 배우려고합니다

그리고 인간으로서 우리는 이것을 당연한 것으로 여기고 있습니다 물건을 쉽게 집어 올릴 수 있습니다 권리? 그러나 사실 그들은 서로 다른 질감, 다른 표면, 다른 모양, 다른 중력의 중심, 무게,이 모든 것들 그리고 실제로 많은 것들이 있습니다 시도 할 때 잘못 될 수 있습니다

간단한 개체를 데리러 당신은 그 모든 것을 추정해야합니다 당신이 그것을 올바르게 집을 수 있기 전에 그래서이 무기들은 병행하여 작동합니다 그렇게하는 법을 배우기

그리고 그들이 구름에 연결되어 있기 때문에, 하나가 배울 때, 그들은 모두 같은 시간에 배우고, 그것은 친절합니다 하지만 더 시원한 것은 시뮬레이트하면 가상 현실에서, 당신은 실제로 가상 객체를 사용하여 대부분의 방법을 얻는다 물론 가상 팔은 비용을 절감합니다 따라서 팔이 10 개인 것이 아니라 가상 현실에서 1,000 개 또는 10,000 개의 무기를 가질 수 있습니다 가상 데이터에 대한 교육

그리고 나서 그들은 꽤 유능 해졌고, 그 모델을 실제 무기에 가져올 수 있습니다 마지막 X 퍼센트를 끝내라 현실 세계를 위해 더 많은 것을 수정하십시오 그래서 내가 여기에 넣은 이유는 나는 이것이 모두에게 적용된다고 말하는 것이 아니기 때문에, 하지만 일부 데이터를 시뮬레이션 할 수있는 방법이 있습니다 사실상 훈련을해야한다는 것입니다

당신이 가지고있는 실제 데이터로 마지막 마일을하십시오 특히 손에 들고 다니는 데이터가 적다면 내 말은, 다른 Google 제품이 많이 있다는 뜻입니다 내가 지금 사용하지 않을 서비스를 인공 지능 또는 ML 어떤 하이브리드 방식으로 Autodraw에 대해 들어 본 사람이 있습니까? 승인 몇 사람

본질적으로 왼손에 있지 않은 자들을 위해 옆에 내가 그린 그림 고양이가있다 내 손으로 그리고 오른쪽에 Google 고양이로 인식하고 내게 완벽한 클립 아트를주었습니다 이제 나 같은 엔지니어조차도 그림을 그릴 수 있습니다 그것은 정말로 존경받을 만합니다

자, 여기서 멋진 점은 수십만 명의 사람들에게 질문함으로써 훈련 받았다 많은 종류의 이미지를 그릴 수 있습니다 의자, 테이블, 고양이, 개 그리고 우리는 실제로 그 조각을 만들기 위해 그들이하고 있었던 스트로크 그리고 우리가 그 수준에서했기 때문에, ML 시스템은 이제 실제로 고양이의 새로운 버전은 다른 결과를주기 위해 그렸습니다

비록 내가 그런 것들을 그린 적이 없지만, 인간이 그렸던 것처럼 보입니다 그래서 당신은 실제로 이것에 변이를 가질 수 있습니다 더 다양하고 더 창의적이되도록 승인? 그리고 다른 멋진 점은 여기서 지적해야합니다 이 시스템을 설계 할 때는 책임이 있습니다

그래서 이것은 전세계 데이터 수집 상황이었습니다 우리가 이걸로 배웠던 한가지 의자처럼 단순한 것을 그릴 때, 당신은 오른쪽에 다시 할 수있어, 그런 다음 의자가 왼쪽으로 튀어 나와 다리가 튀어 나옵니다 바닥에 하지만 중국에 있다면 다른 방향으로 그릴 수 있습니다 주위에, 의자는 왼쪽에, 오른쪽으로 나오고, 그 다음 다리가 바닥에 나옵니다

그리고 그 데이터가 없다면 하나 또는 다른 것을 의자가 아닌 것으로 잘못 분류하려고합니다 그래서 이것이 당신이 포괄적이어야하는 이유입니다 그리고 무의식적 인 편견으로 돌아가서, 이것은 우리가 생각조차하지 못했던 흥미로운 것입니다 우리가 깨달은 것은 찾고 나서 존재했다 그려진 의자의 [INAUDIBLE] 유형

따라서 항상이 편견이 명확하지는 않습니다 귀하의 데이터 세트에 존재합니다 그러니 다른 대화에서 나온 것도 알고 있어야합니다 이제 그 사실을 모두 알고 있습니다 솔리

솔리 한테 누가 들었어? 한 사람 승인 기본적으로 Soli는 Google에서 개발 한 작은 칩입니다 그 주위의 세계에 전파를 보냅니다 그리고 그 파도가 다시 튀어 오르는 방식에 따라, 우리는 기계 학습을 이해하기 위해 사용할 수 있습니다

주위 공간에서 일어나는 상호 작용 따라서 이러한 손짓으로 제어되는 제스처 예를 들어, 손목의 스마트 워치를 제어 할 수 있습니다 더 이상 스크린을 두드리지 마십시오 그러나 화면이없는 상황은 어떻습니까? 네 냉장고 당신의 헤드폰

그리고 다른 것들은 그렇게합니다 빠른 제스처로 제어 할 수 있습니다 잠재력이 미래에 있습니다 픽셀 싹 방에있는 픽셀 싹 팬들? 한 두 사람

승인 음, 근본적으로 이것은 기본적입니다 귀에 Google 길잡이가 있습니다 이것들은 새로운 Pixel 폰용으로 출시되었습니다 너무 오래 전에 나왔다

그리고 여기서 멋진 점은 누군가가 중국어로 나에게 말하면, 나는 귀로 영어로들을 수있다 거의 실시간으로 Google 번역을 사용합니다 물론 Google 번역은 때로는 다소 재미있을 수 있습니다 그러나 그것은 나의 중국 능력보다 여전히 길다 이해하는 것입니다

그리고 그것이 얼마나 시원한지를 고맙게 생각해 봅시다 나는 어렸을 때 "스타 트랙"으로 자랐다 그리고 그들은 보편적 인 번역자라고 불리는 것을 가지고있었습니다 그리고 우리는 이제 기본적으로 현실 세계에서 일하고 있습니다 그리고 미래에 너무 멀지 않은 우리는 그 후에도 가질 것입니다

Google Lens 이것은 실제로 I / O 2017에서 발표되었습니다 물론 그 시간 동안 진화 해 왔습니다 그리고 이것은 최신 픽셀 스마트 폰에서 사용할 수 있습니다 Google의 본질적으로, 그 카메라 애플 리케이션 자체에 내장되어, 당신은 당신 주위의 세계에 당신의 전화를 붙들 수 있습니다

상황에 맞는 정보를 얻으십시오 그래서 나는 길 건너편에있는 식당에 전화를 걸 수 있습니다 어떤 식당인지 알 수 있습니다 그리고 리뷰, 책 수있는 능력, 사진 또는 음식을 자동으로 그 정보를 얻기 위해 길을 건너야 만합니다 아니면 내 여자 친구를 위해 꽃을 사려고하고있을 수도 있습니다

나는 그들을 야생에서 본다 나는 그들이 무엇인지 모른다 꽃에 전화기 만 붙이면됩니다 꽃이 뭔지 말해 줄거야 나는 꽃집에 가서 올바른 것을 주문할 수 있습니다

승인? 따라서 시각적 검색은 매우 중요합니다 시간이 갈수록 강해지고 있습니다 그럼 다른 사람들이 어떻게 팀을 포함하여 기계 학습을 사용하고 있으며, 또한 Google 외부에서도 사용할 수 있습니다 승인? 자,이 것들은 조금 더 미래 지향적입니다 따라서 이것이 현재 확장 가능한 솔루션은 아닙니다

그러나 당신은 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있습니다 우선, 로봇 공학 Boston Dynamics 이 사람들은 슈퍼 멋진 로봇을 만들고 있습니다 보시다시피이 사람은 반전을하고 있습니다

나는 심지어 백 플립을 할 수 없다 그래서이 로봇은 나보다 낫다 온라인 여부에 대한 질문이있었습니다 Boston Dynamics에서 기계 학습 사용 이 특별한 사용 사례 그러나, 나는 기계 학습에 관한 연구를 보았다

걷는 로봇을 가르치는 데 사용됩니다 또는 그들이 다리 또는 무언가를 잃는 경우에, 그들은 실시간으로 적응할 수 있습니다 3 대신에 2 개의 다리로 걷는 방법, 또는 그것이 무엇이든간에 그래서 기계 학습은 이런 종류의 것들에 사용될 수 있습니다 그리고 이것은 매우 흥미로운 분야입니다

10 년 전 나 한테 물었다면, 우리는 로봇 공학에 이런 종류의 손재주가 있습니까? 나는 그렇지 않을거야 우리는 길을 갈 길이 멀다 그러나 보라, 보라, 여기 우리는 아주 멋진 로봇들과 함께있다 생산되고있다 스타일 전송

나는 이것에 대해 간단히 언급했다 본질적으로, 당신이 좋아하는 이미지를 가져 가라 좋아하는 아티스트를 선택하십시오 좋아하는 아티스트 스타일로 이미지를 얻을 수 있습니다 이제 여기서 주목해야 할 핵심은 이것이 단지 멋진 포토샵 필터

권리? 이것은 기계 학습입니다 그리고 기계 학습이기 때문에, 그것은 당신이 높은 차원 공간에서 움직일 수 있다는 것을 의미합니다 그 재미있는 것들 따라서 효과에 대한 변형을 얻을 수 있습니다 승인

또한 콘텐츠의 양을 선택할 수 있습니다 원본 이미지를 통해 또는 스타일이 얼마나되는지 온다 그래서 당신은 더 많거나 적게 가질 수 있습니다 그 효과에 차이가 있습니다 그래서 재미있게 커스터마이즈 할 수 있습니다

그리고 이것은 실시간으로 할 수 있습니다 또한 웹 브라우저에서도 사용할 수 있습니다 그래서 당신은 웹캠을 통해 그림으로 변할 수 있습니다 그리고 그것을 보는 것은 멋집니다 비디오 생성

이것은 오래된 연구입니다 그러나 나는 그걸 만지고 싶었습니다 왜냐하면 그것은 아주 차갑기 때문입니다 그래서이 사람은 작은 작은 동영상을 만들려고 노력했습니다 해변 장면, 골프 장면, 기차와 같은 특정 장면 역, 아기

당신은 아기 얼굴들을 봅니다 그리고 거기에 뭔가 잘못되고 있습니다 하지만 당신은 이야기의 시작 부분에서 얼굴 연구를 보았습니다 뿐만 아니라, 훨씬 더 나은 엔비디아 제품입니다 그래서 이것은 시간이 갈수록 좋아질 것입니다

하지만 내가 여기서 제안하고자하는 핵심은 10 년, 20 년 만에 할리우드 감독으로서 나는 간단히 말할 수있다, 이봐, 나는 남자의 클립이 필요해 내 영화 기차에 그리고 그것을 생성 할 수 있습니다 로열티는 없습니다 수수료가 없습니다

왜냐하면 그것은 AI 시스템에 의해 꿈꿔 왔기 때문입니다 우리는 확실히 그 방향으로 나아가고 있습니다 그리고 이것이 바로 그 첫 번째 단계입니다 생각을 건너 뛰십시오 ML 시스템 두 대를 함께 사용하면 어떻게됩니까? 하나는 사진을 설명하기 위해 훈련을 받았습니다

그리고 다른 하나는 낭만적 인 소설에 대해서만 훈련을 받았습니다 당신이 그들을 결합하면 당신은 이런 것을 얻습니다 "그는 그의 마음의 뒤에서 shirtless 남자이었다 그리고 그가 배웠을 때 나는 저주를 풀어 놓았다 어깨에 키스 해줘

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카메라는 세계를 이해하는 출발점입니다 당신 주위에 그래서 우리는 이것을 Lens로 만졌습니다 하지만 렌즈가 존재하기 전에 누군가 이걸 만들었 어 Thing Translator를 불렀습니다

그리고 내가 여기있는 이유는 매우 간단한 생각이지만 잘 실행 되었기 때문에 매우 유용합니다 때로는 단순한 것이 가장 좋습니다 그리고 그것이하는 것은 객체를 인식하는 것입니다 당신 주변의 세상에서 그것은 다른 언어로 다시 변환, 그것을 화면에 표시합니다

승인? 그리고 나서 당신은 말을하는 법을 배울 수 있습니다 다른 언어로 해외에서 언어를 모르는 경우 매우 유용합니다 권리? 자, 몇 년 전에, 이것은 작은 연구를 취할 것입니다 팀, 교부금, 그리고 이런 모든 종류의 돈을 많이 들여야합니다

하지만이 라인을 따라 뭔가, 당신은 두어 라인으로 몇 시간 만에 할 수있다 나중에 볼 수있는 JavaScript 및 API의 명백하게 더 진보 된 시각 인식, 그들은 여전히 ​​연구를해야합니다 그러나 공통 객체의 경우 이와 같은 경우, 지금 당장 그렇게하기가 쉽습니다 드래곤 스포팅 이것은 내가 개인적으로 작업 한 팀을위한 것입니다

"Peach Dragon"이라는 영화가 있습니다 아무도 본적이 있는지 나는 모른다 아이들에게 더 많은 것이 있습니다 하지만 기본적으로이 영화의 전제는 아이들 만이 영화에서 용을 볼 수 있다는 것입니다 그래서 나는 생각하고 있었다

나는 이것을 어떻게 가져올 수 있는가? 진짜 아이들을위한 현실 세계에서의 삶 승인? 우리가 여기서 한 것은 증강 현실을 결합한 것입니다 함께 기계 학습 그래서 너는 네 집을 돌아 다닌다 그리고 우리는 대부분의 사람들이 식물처럼, TV, 의자, 소파, 이 같은

그리고 우리가 당신이 그 대상을보고 있다는 것을 알게되면, 엘리엇에게 장면에 드래곤을 추가 할 수 있습니다 그래서 당신은 당신의 집에서 용의 사진을 찍을 수 있습니다 너의 부모님 께 너 진짜로 증명해 용을 보았고 너는 미쳐 가지 않았다 그리고, 물론, 궁극적으로, 꽁초를 얻으십시오

거기에 우리의 궁극적 인 목표는 영화관 좌석 하지만 이것은 훌륭한 창의적인 사용 사례였습니다 이를 위해 창조적 인 방법으로 기계 학습을 사용하는 것 복잡성 예측 규모에 따른 패턴 및 행동 식별

누가 연주 했니? 누구나 가자? 손을 올리는 것을 두려워하지 마십시오 아무도 이동하지 않습니다 승인 그래서 바둑은 체스처럼 보드 게임입니다 차이점은 Go에서 수행 할 수있는 이동 수 실제로 너무 미친 사실이 너무 큽니다

지구상의 모래가 적다 이동 게임에서 가능한 이동보다 승인? 따라서 필요한 모든 정보를 미리 계산할 수는 없습니다 이를 최적으로 수행하고 최종 결과를 미리 확인하십시오 최적의 플레이를해야합니다 그리고 그것은 어떤 수준의 지능을 필요로합니다

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그러나 기본적으로, 심지어 그들을 가르쳤다 그들이 이전에 고려조차하지 않은 일부 움직임, 그것은 시원한 종류 다 그래서 실제로 더 창의적으로 진화했습니다 그들에게 다른 것을 가르쳐줍니다 이 모든 Netflix 다큐멘터리가 있습니다

관심이 있는지 확인하는 것이 좋습니다 강화 학습을 사용하여 게임을하는 법을 배웁니다 그리고 그것은 내가 지금 할 수있는 것보다 더 많은 세부 사항으로 나아갈 것입니다 그러니 관심이 있다면 확인해보십시오 사용자 경험 최적화

컨텍스트 및 개인 설정을위한 디자인 물론, Spotify는 이것의 좋은 예입니다 Spotify에서 몇 트랙을들을 때, 다른 노래에 대한 추천을받을 것입니다 그들은 당신이 좋아할 것이라고 생각합니다 그리고 그것은 꽤 잘 작동합니다

자, 그들의 정확한 비밀 소스는 비밀입니다 하지만 우리가 추측 할 수있는 것은 비트 매칭, 가사 이해하기 예술가를위한 자연 언어 처리, 리듬과 스타일의 종류, 그 모든 것들 그들의 기계 학습 시스템에 입력됩니다 그리고 그것을 바탕으로 제안 사항을 출력합니다 권리? ML의 매우 멋진 사용법도 있습니다 Project Muze는 우리 팀의 또 다른 프로젝트입니다

인간과 인공 지능을 함께 사용하면 어떻게됩니까? 그래서 개별적으로 우리는별로 좋지는 않지만 함께 결합했습니다 우리는 우리의 부분보다 더 큰 일을 할 수 있습니다 그래서이 경우 우리는 패션 디자이너를 목표로하고있었습니다 그리고 네가 오는 지 모르겠다 창의적인 배경에서

그러나 종종 당신은 창조자의 블록을 얻을 수 있습니다 당신은 무언가를 디자인하려고합니다 그리고 그 곳에서 어디로 가야할지 모릅니다 그래서 가서 커피 마시 러 너 돌아와

그리고 희망적으로 그 시간에 당신에게 어떤 영감이옵니다 여기 AI가 영감입니다 스타일과 디자인을 이해합니다 지금 당연한 종류입니다 그리고 조각에 대한 변경을 제안 할 것입니다

실시간으로 작업중인 패브릭 당신이 그 블록에서 벗어날 수 있도록 반복 및 계속 이동 디자인 과정에서 그래서 그곳에서 진화하는 매우 흥미로운 작품입니다 사용자와 대화하기 일상 생활과의 자연스러운 상호 작용 누가 아이들을 낳았습니까? 여기에 아이들이 있나요? 승인 따라서 Disney와의 공동 작업입니다

우리는 Book Ears라고 불렀습니다 의자에 안드로이드 스마트 폰을 놓으면 당신에게, 당신은 당신의 아들이나 딸에게 책을 읽기 시작합니다 우리는 당신이 그 말을 말할 때 이해할 수 있습니다 "그리고 용이 크게 뛰었습니다" 당신의 스피커를 통해 용의 소리가 으르렁 거릴 수 있습니다

그 순간에 책에 생명을 불어 넣고, 스토리 텔링이 훨씬 더 재미 있고 몰입하게 만듭니다 권리? 그리고 물론, 정말로 똑똑하고 똑똑한 집이 있다면, 당신은 불이 켜지면 플래시도 할 수 있습니다 뇌우 또는 무언가, 그런 것들 모두 그래서 이것은 이런 종류의 공간에서 좋은 실험이었습니다 "웨스트 월드

" 누가 "웨스트 월드"를 보았습니까? 승인 그리고 "Westworld"를 보지 못했지만 스포일러가 필요하지 않은 사람은 누구입니까? 그래 좋아 그래서 걱정이된다면, 당신의 귀에 손을 대십시오 그러나 기본적으로 "Westworld"는 TV 시리즈입니다 그리고 거기에 등장하는 캐릭터 중 하나가 Aeden입니다

그리고 Aeden은 AI 개체입니다 승인 그래서 우리는 Aeden에게 인생을 가져다주는 것이 정말 멋지다고 생각했습니다 물론, 인공 지능을 사용합니다 그래서 우리는 Aeden을 재현하기 위해 자연 언어 처리를 사용했습니다

그래서 그는 세계 각지의 질문에 대해 실시간으로 대답 할 수있었습니다 팬들로부터 나오는 새로운 시리즈에 대해, 또는 일반적으로 "Westworld"우주 그리고 이로 인해 400,000 명이 넘는 독특한 대화가 이루어졌습니다 심지어 처음으로 에미 상을 수상했습니다 NLP를 사용하여 인물을 삶으로 인도하십시오

그리고 기본적으로, 정말 멋지다 여기 우리는 실시간으로 업데이트되므로 일어난 현재의 사건에 반응한다 초기 창조 이후에 느꼈다 더 개인적이고 관련이있는 사람들에게 더 친숙합니다 승인? 그리고 우리는 몇 가지 슬라이드에서 그것을 만드는 방법을 보여줄 것입니다

그래서 확인 그 말하기 우리는 많은 영감을주는 예제를 보았습니다 Google의 다른 회사에서 내 팀원으로 그러나 어떤 종류의 제품과 서비스 시작하는 데 사용할 수 있습니까? 승인 이제 분명히 내 배경은 Google 생태계에서 온 것입니다

당신은 당신이 좋아하는 것을 사용할 수 있습니다 그러나 이것들은 제가 잘 알고있는 제품들입니다 그래서 나는 그저 당신에게 열등감을 줄 예정입니다 그래서 본질적으로 이것이 바로 생태계입니다 세 부분으로 나눌 수 있습니다

당신은 미리 훈련 된 모델을 가지고 있습니다 이들은 프로그래밍에 익숙하지 않은 사람들에게 유용합니다 또는 새로운 기계 학습 승인? 그리고 그들은 여전히 ​​매우 강력합니다 나는 잠시 후에 들어갈 것이다

당신은 그 때 retrainable 모형을 얻었다 그래서 여기 뭔가가 당신의 데이터 세트를 이해하지 못한다면, 당신은 우리에게 당신의 데이터를 보낼 수 있습니다 그리고 모델을 재교육하여 데이터를 이해할 수 있습니다 그리고 이것은 당신에게 비공개입니다 오직 당신 만이 이것들에 접근 할 수 있습니다

또는 API로 제공하도록 선택할 수도 있습니다 그것은 당신에게 달려 있습니다 그 데이터는 여전히 소유하고 있습니다 그러나 우리 ML 시스템의 힘을 사용합니다 귀하의 데이터를 재 훈련하십시오

승인? 그런 다음 맨 오른쪽에 있습니다 당신은 커스텀 모델을 가지고있다 이들은 ML 전문가와 더 높은 종류를위한 것입니다 정말 낮은 수준으로가는 세계의 엘리트 프로그래머들 그러나 이것으로 당신은 기본적으로 당신을 만들 수 있습니다

그게 어쩌면 아직 존재하지 않을지라도, 신경망의 다른 유형, 다른 구조, 그런 종류의 것 이것은 저수준 수학, 건물 기계 학습의 블록 그리고 우리는이 모든 것을 잠깐 들여 놓을 것입니다 Cloud Vision API로 무엇을 할 수 있습니까? 근본적으로, 당신은 우리에게 이미지를 보냅니다 이것은 웹 API가 우리에게 이미지를 보내는 것입니다

그리고 당신은 우리가 그 이미지에서 볼 수있는 것의 데이터를 얻습니다 우리는 무엇을 말할 수 있습니까? 근본적으로, 우리는 라벨 탐지를 할 수 있습니다 그래서 Google이 알고있는 대상이 있다면 그 이미지에서 우리는 당신이 그 것을 보았다고 말할 수 있습니다 그리고 Google은 수만 가지에 대해 알고 있습니다 세계의 사물들

그래서 우리가 일반적으로 알고있는 좋은 기회가 있습니다 높은 수준에서 물체가 무엇인지 전자 제품처럼 그것은 당신에게 정확한 노트북 번호 또는 뭔가를주지 않을 것입니다 당신은 전자 제품을 말합니다 우리는 얼굴 탐지를 할 수 있습니다

그리고 우리가 이미지에서 얼굴을 보면, 우리는 우리가 그것을 보았던 경계 상자를 줄 것입니다 그리고 더 나은 것, 우리는 우리에게 감정을 말할 수 있습니다 우리가 얼굴을보고 있다고 생각해 화가 났니? 행복하니? 슬픈 일 이니? 승인 텍스트 상호 작용, 광학 문자 인식, OCR

이미지에 텍스트가 있으면 텍스트를 추출 할 수 있습니다 그것을 다시 당신에게 보냅니다 그러면 원하는대로 처리 할 수 ​​있습니다 어쩌면 우리는 거기에서 일부 NLP를 할 것입니다 또는 무엇을하고 싶든

우리는 노골적인 내용을 탐지 할 수 있습니다 나는 그것이 아무런 설명이 필요 없다고 생각한다 그건 의미가 있습니다 그런 다음 랜드 마크 및 로고 감지 그래서 근본적으로, 우리가 에펠 탑을 본다면, 우리는 너에게 우리 지식의 종류를 줄 수있다

우리 지식에서 해당 엔티티의 그래프 Google에서 제공하는 방금 본 물건에 대한 더 많은 정보 이것이 이미지 API입니다 다음은 Natural Language API입니다 근본적으로, 당신은 우리에게 약간의 텍스트를 보낸다 그리고 당신은 약간의 결과를 되 찾는다

무엇을 얻을 수 있습니까? 음, 우리는 엔티티 인식을 할 수 있습니다 우리가 사람, 조직, 위치, 이벤트, 제품 및 서비스 따라서 이들 중 하나가 지식 그래프에있는 경우, 우리는 그 실체를 보았다고 말할 수 있습니다 그리고 그 단어에 집중할 수있게 해줍니다 필자의 단어, ands, buts, thes, thens, 그 모든 종류의 물건

승인? 우리는 또한 정서 분석을 할 수 있습니다 따라서 전반적인 정서가 긍정적이거나 부정적이라면, 또는 중립, 아마 당신은 제거하고 싶다 귀하의 블로그에서 부정적인 의견을 또는 이와 비슷한, 당신은 그런 종류의 물건에 대한 기본 필터로 이것을 사용할 수 있습니다 이것은 모두 다국어로 지원됩니다 그리고 당신 사이의 문법 괴짜를 위해, 구문 분석도 수행합니다 그래서 동사, 명사, 대명사가 어디에 있는지 알고 싶다면 선고를 받았다면, 당신을 위해 그것을 망칠 수 있습니다

그 문장이 어떻게 구성되어 있는지 실제로 설명합니다 Speech API 여기 우리가 오디오를 보내고 있습니다 실시간으로 우리는 그 오디오에서 우리가 듣고있는 것 이것은 본질적으로 음성 텍스트입니다

권리? 이 특정 API에 대한 멋진 점은 무엇입니까? 잡음에 매우 강하다는 것입니다 그리고 그것은 실시간으로 작동합니다 Android 사용자가 안드로이드 폰을 사용했다면 바쁜 술집이나 식당에있을 때 당신은 날씨 또는 그것이 무엇이든 그것을 요구합니다 그것은 여전히 ​​당신을 이해할 것입니다 다른 플랫폼에서는 매우 일반적입니다

80 개 이상의 언어로 지원됩니다 더 나은 점은 단어 힌트도 지원한다는 것입니다 그래서 시스템이 있다면, 말하자면, 당신의 목소리로 명령받는 비디오 플레이어, 당신은 말하고 싶은 특정 문구를 가지고 있습니다 놀이 중지

되감기 빨리 감기 그 문구를 우리에게 보낼 수 있습니다 그래서 매우 시끄러운 조건에서 우리는 더 나은 이해의 기회가있다 아마 니가 말한거야

그리고 우리는 그 단어들쪽으로 약간 편향 될 수 있습니다 승인 그리고 나서 우리는 번역 API를 얻었습니다 그것은 텍스트를 취하고 그것을 다른 언어로 뱉어 낸다 놀라움이 없습니다

기본적으로 Google 번역이지만 API로 사용됩니다 그리고 마침내 우리는 Video Intelligence API를 얻었습니다 이미지 1과 비슷하지만 동영상 용입니다 비디오를 업로드합니다 그것은 비디오의 모든 프레임을 통과합니다

다른 프레임에서 볼 수있는 것을 알려줍니다 그래서 동물원에 가면 너의 가족과 함께이 정말로 긴 1 ​​시간 동물원 비디오를 가지고 있고, 당신은 단지 판다의 모든 작은 조각을자를 수있다 팬더 컴파일을 자동으로 수행하십시오 승인 그런 것들

그리고 이것들에 대한 멋진 점은 지금 웹 브라우저에서 사용할 수 있습니다 이 링크들 중 하나를 선택하십시오 그리고 텍스트로 붙여 넣기, 사진 찍기, 목소리를 녹음하고 돌아 오는 결과를 볼 수 있습니다 그리고 제가 여기에 올리는 이유는 제 직업은 MVP를 만드는 것입니다 때로는 충분한 시간이 없습니다

완전한 엔드 투 엔드 제품 만들기 그래서 이들은 처음에 연결될 수 있습니다 너까지 실제로 뭔가를 얻을 더 나은 모델을 만들었습니다 승인? 그래서 비전 조각이나 연설 조각 뭔가 잘 작동 할만큼 좋다 처음 몇 달 동안 너는 더 큰 시스템에서 작업하거나 그 공간에서 더 나아갈 수있는 전문가를 고용하십시오

즉시이를 기각하지 마십시오 가장 시원한 TensorFlow가 아니기 때문입니다 이것은 실제로 매우 때로는 매우 흥미 롭습니다 그리고 이들을 사용하는 프로그래머가 될 필요는 없습니다 당신은 당신의 웹 브라우저에서 그것을 시도 할 수 있습니다

우리가 언급 한 TensorFlow는 오픈 소스 시스템입니다 학습 도서관, 나는 단지 발매했다고 생각한다 3 년에서 1 년 반 정도 전에 그리고 그것은 무엇이든 만들 수있는 빌딩 블록을 가지고 있습니다 당신은 기계 학습을 좋아합니다

기본적으로 모든 것을 만드는 것은 당신에게 달려 있습니다 그래서 매우 낮은 수준 그리고 당신은 정말로 이해할 필요가 있습니다 ML이 어떻게이 시스템을 사용하는 지에 대한 내용들 그러나 TensorFlow를 사용하는 경우, 그 일을 할 때 몇 가지 이점이 있습니다

Google 인프라로 그래서 나는 지금 당장 그들을 지적 할 것입니다 첫 번째로 클라우드 TPU입니다 일반적으로 기계 학습 시스템을 훈련 할 때, 당신은 그래픽 카드를 사용합니다 승인? GPU Google은 새로운 하드웨어를 발명했습니다

Tensor Processing Unit, TPU라고합니다 그리고 4 일 동안 그래픽 카드를 사용하게 될지도 모릅니다 큰 데이터 세트를 훈련시키는 데는 불과 4 시간이 걸릴 수 있습니다 TPUs의 클러스터와 함께, 또한 매우 낮은 비용 효율적인 뿐만 아니라 사용합니다 그래서 그들은 TensorFlow 만 지원한다고 생각합니다

그래서 그들을 사용하기 위해서 당신은 필요합니다 해당 하드웨어를 활용하기 위해 TensorFlow에 쓰기, 나는 지금 믿는다 다른 지적 할 점은 Cloud ML Engine입니다 오늘 네가 나중에 듣게 될 것 같아 조차

그러나 근본적으로, 이것은 당신에게 시스템을 확장하는 방법에 대해 걱정해야합니다 TensorFlow에서 작성한 모델이 있습니다 이제는 모든 사람이 배포 할 수 있도록 배포해야합니다 쿼리하고 웹에서 규모에 맞게 결과를 얻을 수 있습니다 서버

그것은 어려운 문제입니다 나는 창조적 인 엔지니어가되기 전에 웹 엔지니어였습니다 제 일은 크고 확장 가능한 웹 시스템을 만드는 것이 었습니다 또한 중단 시간없이 견고하게 수행하는 것은 쉽지 않습니다 그 모든 재미있는 것들

Cloud ML 엔진은 모델을 자동으로 확장합니다 따라서 서버 측 인프라에 대해 걱정할 필요가 없습니다 그것은 효과가있을 것입니다 한 사람이든 10,000 명이든 관계 없습니다 동시에 액세스 할 수 있습니다

그리고 사용량에 대해서만 청구합니다 따라서 공급과 수요에 대응할 것입니다 승인? 그래서 그 점에 대해 알고있는 것이 좋습니다 다음 그냥 클릭하십시오

승인 대화 흐름 이것이 우리가 본질적으로 "Westworld"봇을 만든 방법입니다 승인? 이것은 정말 멋진 온라인 시스템입니다 채팅 봇, 대화 작성에 사용할 수 있습니다

조수, 그 종류의 물건 또한 자연 언어 처리를 사용합니다 너를 돕기 위해 예를 들어 날씨 봇을 만들고 있다면, 나는 몇 가지 예문을 줄 것이다 오늘 날씨가 어때? 승인

그리고 나서 자연 언어 처리를 사용할 것입니다 예문의 핵심 부분을 이해합니다 야생에있는 새로운 사람이 말하면, 요, 임마, 날씨가 어땠는지, 날씨는 어때? 완전히 다른 것 그것은 여전히 ​​같은 것을 의미한다는 것을 깨닫게 될 것입니다 그것을 당신의 프로그램의 같은 부분으로 보낸다

그 응답을 다루기 승인? 매우 사용하기 쉽습니다 이것에 관한 두 번째 멋진 점은 한 번 클릭으로 여러 번 배포 할 수 있습니다 구글 홈, 아마존 알렉사, 페이스 북과 같은 것들을 가리킨다 전령

이것들은 모두이 생태계 내의 박스에서 지원됩니다 따라서 대규모로 배포하는 것은 매우 쉽습니다 물론, 그것은 자동으로 당신을 위해 확장됩니다 그것은 서버 사이드 것들도 처리합니다 그래서 당신은 인공 지능 문제에만 집중하고 있습니다

그리고이 작품은 웹이나 모바일에서 보시다시피 기본적으로 기계 학습 데이터 과학 많은 다른 분야의 큰 조합입니다 내 개인적인 배경은 컴퓨터 과학과 구름 컴퓨팅, 나는 아직도 여기 다른 것들에 대해 연구 중이다 그리고 모든 것을 아는 사람을 찾을 수있는 것은 매우 드뭅니다 이 다이어그램에서

승인? 그리고 시간, 돈, 자원이 필요합니다 바라기를 당신은 지금 돈을 가지고 있습니다 하지만 여전히 전문가를 고용해야 할 수도 있습니다 다른 분야에서는 자신이 전문가가 아닐 수도 있습니다 그 여분 마일을 가도록 도와주세요

승인? 하지만 그렇게하면 큰 차이가있을 수 있습니다 당신이 지원하려고 노력하는 사람들의 일상 생활에서, 그리고 그들이 그것을 만들기 위해 사용하고있는 제품과 서비스 전반적으로 더 나은 세상 권리? 그래서 그걸로, 질문이 있으시면, 나는 잠재적으로 어떤 것을 취할 수있다 그리고 그렇지 않다면 온라인으로 나를 붙잡아주십시오 나는 많은 무작위 기술을 게시한다

나는 언제나 함께 일하고있는 모든 것들을 가지고있다 정말 고마워요 건배 [박수 갈채]