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]

【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

Google Cloud & Genesys Cloud Contact Center AI Demo

안녕, 말라 나는 자동화 된 에이전트입니다

eBay에 다시 오신 것을 환영합니다 우리가 방금 배달 한 것 같아요 파 마르카 사이즈 6 6 월 25 일에 운동화 이 명령에 대해 부르짖습니까? 말라 : 예, 그렇습니다 연사 1 : 좋아, 어떻게 그 주문을 도와 드릴까요? 말라 : 불행히도, 그들은 적합하지 않습니다 그래서 나는 그들을 돌려 보내야한다

저 한테 당신을 도울 수 있어요 나는 너를 위해 돌아 오는 길을 시작하고있다 세부 정보가 담긴 이메일을 받게됩니다 너의 반환의 말라 : 차가워 요

감사 발표자 3 : Mala는 가상 에이전트와 대화했습니다 말라가 신발을 돌려 주겠다는 의도를 이해했다 자동으로 처리합니다 하지만 이제 말라는 더 좋은 신발 한 켤레가 필요합니다

가상 에이전트가이를 탐지합니다 Mala와 라이브 에이전트를 연결해 줄 것을 제안합니다 한 가지 더 내가 이베이 패션 전문가와 연결하도록 도와주세요

니가 맞는 신발을 찾니? 말라 : 그래, 좋을거야 말하는 사람 3 : 말라는 이제 신발 한 켤레를 사고 싶어합니다 Google Contact Center AI는이 의도를 인식합니다 창세기 예측 라우팅과 함께 작동합니다 도움을 줄 수있는 최고의 요원을 찾으십시오

창세기는 조쉬 (Josh) 최고의 매칭 패션 전문가이다 이 순간에 말라를 돕기 위해 Mala의 전화는 Josh에게 전달됩니다 Mala의 주문에 관한 이전의 모든 맥락 가상 에이전트와의 대화 여보세요, 말라 내 이름은 조쉬 야 네가 그 권리를 찾도록 도와 줄 수있어서 기쁘다

연설자 3 : Mala의 대화 기록 Josh에게는 가상 에이전트가 표시됩니다 그리고 Josh와의 그녀의 대화도 기록됩니다 실시간으로 해석됩니다 Josh와 Mala가 말하면서, Agent Assist 오디오를 해석하고 컨텍스트를 구축합니다 대화의 의미와 의도에 대해 상담원 지원을 통해 관련 답변 및 기사를 찾을 수 있습니다

실시간으로 조쉬를 도우려고 테니스 신발, 그 (것)들은 적당한 지원, 그립, 부상을 피하기 위해 어떤 종류의 법원에서 경기를 할 것입니까? 말라 : 그것은 주로 강경 한 재판이 될 것입니다 파 마르코가 너의 선호 브랜드 야? 아니면 다른 브랜드를 탐구하고 싶습니까? 말라 : 나는 파마르카 신발을 좋아한다 발표자 3 : 실시간으로 상담원 지원이 감지되었습니다

다른 지식 기반 페이지에 올바른 내용이 포함되어 있음 말라의 요청에 따라 조쉬가 사용할 수있게했다 좋아, 방금 이베이를 수색했다 하드 코트 테니스 신발 여성용 사이즈 6, 그리고 훌륭한 목록을 찾았습니다 나에게 너에게 그걸 써주시겠습니까? 또는 이메일로 수신 하시겠습니까? 말라 : 당신은 그것을 문자로 할 수 있습니까? 물론이지 eBay를 선택해 주셔서 감사합니다

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

" 자, 분명히, 이것은 싸우는 장면이다 이 문구에 적합합니다 그러나 낭만적 인 참신한 방법으로 만 사물을 묘사 할 수 있다면, 사진을 그대로 묘사 할 수 있습니다 다시 한번 이것은 훌륭한 예입니다 창조적 인 기계 학습의 그것을 창조적 인 방식으로 사용하는 것입니다

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

그리고 그 때문에 많은 사람들이 생각했습니다 이것이 컴퓨터에서 풀 수없는 문제는 아니라고 에서 인간 전문가를 이길 수 있습니다 그러나 보라, 보라, 알파가 런던의 딥 마인 (DeepMind) 구글이 소유하고있는, 세계적인 챔피언 인 Go 그리 오래 전 아니에요 그 문장에 너무 많은 가자

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]

Design workshop – Google AI Impact Challenge Accelerator

[음악 재생] 제레미가 말했듯이, 우리는 디자인 스프린트 워크샵을 할 예정이다 그리고 이것은 우리입니다

글쎄, 그 때 나는 금발이고 안경을 썼고, 그러나 Jayeon은 꽤 비슷해 보입니다 나는 Dylin이야 저는 설계 관계라고하는 팀의 프로그램 관리자입니다 Google에서 나는 Jayeon과 여기있다 너 자신을 소개하고 싶니? 김재연 : 예, 물론입니다

안녕하세요, 제 이름은 제연입니다 그것은 시온 국립 공원과 운율이 있습니다 – 시온 -하지만 J와 함께, 그렇게 기억하기 쉬운 방법입니다 그것은 또한 한국어의 "자연"을 의미하며, 그것은 내가있는 곳입니다 그리고 저는 샌프란시스코의 Google 공간에서 UX 디자인 리더입니다 나는 Dylin과 일한다

Jeremy가 언급했듯이, 우리는 많은 일을합니다 Google 외부 파트너의 그것은 디자인 관계에서 우리의 주요 역할 중 하나입니다, 그래서 우리의 잠재적 인 파트너를 여기에서 만나게되어 정말 기쁩니다 그리고 우리는 우리의 디자인 사고 프로세스를 소개하고 싶습니다 그리고 결국에는 어떻게 생각하니 결국 당신이 할 수 있다고 생각합니다 이것을 당신의 프로젝트에 적용하십시오

멋지다 마틴 나는 아주 거친 일정을 정리했다 우리가 오늘 아침에 할 일 중 하지만 당신이 제일 먼저 할 일 중 하나는 디자인 스프린트에 대해 배우려면 많은 계획을 세워야합니다 하지만 평소에 너는 던지기 만하면 돼

당신이 시작할 때 바로 창 밖으로 계획 너는 그 흐름을 따라 가야 해 그래서 이것은 우리가하려고하는 것에 대한 대략적인 생각입니다 그것은 모두 당신에게 설명됩니다 우리는 분명 거기에서 시간을 짜낼 것입니다

휴식과 물건 좋을거야 하지만 오늘의 워크샵에서 우리는 스프린트 프레임 워크에 대해 이야기하려고합니다 당신이해야 할 일과해야 할 일이 없을 때 논의하십시오 몇 가지 스프린트 방법을 시도해 본 다음 사용 가능한 리소스를 살펴 보겠습니다

그래서 당신은 당신 자신의 디자인 스프린트를 실행할 수 있습니다 하지만 우선, 쇄빙선으로 시작합시다 자, 여러분 중 대부분은 이미 서로의 이름을 알고 있습니다 특히 사람들의 이름 함께 온 팀에서,하지만 아이스 브레이커 팀의 이름을 배우는 것이 아닙니다 [AUDIO OUT] 나 아직도 있니? 자, 우리 돌아 왔어

그들은 정말로 당신의 스프린트에 대한 창의적인 토대를 마련합니다 그리고 당신이 스프린트를 시작할 때 중요한 것은, 너의 스프린트에 사람들에게 보여주기 위해 그 날은 일하는 전형적인 날과 같지 않을 것입니다 당신은 out-of-the-box 사고를 할 것입니다, 창의력을 발휘하여 그날을 설정하고 싶습니다 방법 그들은 일반적으로 정말 훌륭한 창조적 준비 운동입니다

연구 결과에 따르면 기회가 있다면 활동을 시작할 때 자신에 대해 이야기하고, 당신은 활동 전반에 걸쳐 더 열심히 일하게 될 것입니다 왜냐하면 우리 모두는 단지 자신에 대해 이야기하기를 원하기 때문입니다 하루의 끝에서 그러니 그냥 간단한 워밍업처럼 해보 죠 모두가 Post-it을 잡을 수 있다면

당신은 단지 하나가 필요합니다 포스트 – 그것과 펜입니다 나도 하나 잡을거야 하나있어? 시원한 타이머 준비해

괜찮아 그래서 네가 할 일은 내가 말할 때가, 1 분이면 자신을 그릴거야 슈퍼 히어로로서 그리고 당신의 초강력은 당신이 가진 독특한 힘입니다 당신은 오늘 스프린트에 데려다 줄 것입니다

어쩌면 당신은 수퍼 분석가 일 겁니다 당신은 분석적인 사람, 또는 데이터 소녀, 또는 열정적 인 사람입니다 그래서 그것은 단지 빠르고 바보 같은 예식입니다 우리 중 누구도 음, 우리 중 일부는 위대한 예술가 일 수도 있고, 그러나 우리 중 많은 사람들은 그렇지 않으며 괜찮습니다 준비 되었나요? 시계에 1 분 가기 [들리는 중] 잠깐만, 응? 네가 끝내지 않았다면 너무 걱정하지 마라

너의 아름다운 걸작 정확하게 요점은 아닙니다 이제 우리가 함께있는 작은 그룹에서 – 모두가 너와 함께하는 작은 그룹을 가지고 있니? 네가하지 않으면 나는 너와 함께 갈거야 나랑 너를 나눌 수있어 우리는 단지 5 명만 취할 것입니다

3 분, 너의 그룹에서 돌아 다니기 만하면 돼 당신의 초강대국을 공유하십시오 그래서 예를 들어, 나는 양성 소녀로 자신을 그렸습니다 왜냐하면 나는 단지 긍정적 인 느낌을 갖기 때문이야 그리고 그날의 열정은 사람들에게 활력을 불어 넣는 것입니다

그리고 그렸습니다 그래, 내가 그린, 음, 재미있는 초상화 내 스웨터 도처에 개가있는 나 자신의 그게 내 현재 상황이야 좋아, 그럼, 3 분 정도 걸리 자 오, 이마에 넣어 라

나는 그것을 좋아한다 당신은 그렇게 할 필요가 없습니다 우리는 단지 돌아 다니기 위해 약 3 분이 걸릴 것이고, 우리 자신에 대해 이야기 할 순간을 가지기 때문에 우리는 바쁜 시원한? 좋아,가 그리고 우리는 4 분 정도 걸릴거야

죄송합니다 4 분 [알아들을 수 없는] 안녕, 딜린 만나서 반가워요 오, 모르겠다

스피커 1 : 나는 단지 너희들에게 그것이 좋다는 것을 알리고 싶었다 스피커를 지나서 걸어 라 여기까지 -하지만 단지 피드백에주의해야합니다 그것의 앞에 이야기하거나 앞에 서 좋아요, 그 사람들 앞에서 서 있지 마세요

중간 키가 큰 것, 맞아 여기 저기에있는 키가 큰 가운데는 – DYLIN MARTIN : 그런가요? 연설자 1 : [INAUDIBLE] 김재연 : 그러나 그 곳은 어디에서 했습니까? 우리가 모두이기 때문에 온거야 그걸로 가지 마 그러나 우리는 중간에 물건을 세울 수 있습니다 김재용 : 알았어, 그래서 TV 안에있어? 승인

결국 우리는 운동 단계에서 돌아야 할 것입니다 하지만 너는 우리를 끌 수있다 오, 안돼, 안돼 괜찮아 중간 스피커 앞에서 서서 노력하십시오

네 DYLIN MARTIN : 좋습니다 스피커 1 : 자유롭게 걸어 다닐 수 있습니다 김재용 : 좋아, 좋아 고맙습니다

시린? 시원한 이제, 나는 그냥 갈거야 나는 디자인 스프린트가 무엇인지 살펴볼 것이다 당신은 구체적으로 들어갈 것입니다 김재용 : 네

DYLIN MARTIN : 그리고 [INAUDIBLE] 그럼 너희들은 좋은 그림을 가지고 있니? 네? 어디 보자 그래 그래 [소리내는 소리] 좋은 브랜딩 [소리내는 소리] 좋은 나는 이것을 어떻게 만드는 지 모른다

[소리내는 소리] 나는 할 수 없다 내 것도 막대기 그림 이었어 나는 이렇게 걸어 다닐거야 좋아 보이네 너

너희들 좋은 물건있어 좋아, 아름답고 아름다워 워밍업 일뿐입니다 나는 그것이 선잠을 자고 말했다라고 생각했다 그리고 나는 [INAUDIBLE]와 같았다

어쨌든 그들은 다른 일을해야하지 않습니까? 김재용 : 네 다행 마틴? 약 1 분 남았습니다 1 분 [알아들을 수 없는] 김재연 : 몇 군데 우리는 가질 수 있다고 생각하니? DYLIN MARTIN : 나도 몰라 나는 5 명의 그룹처럼 생각한다

그렇지? 김재용 : 5 인조 그건 마치 DYLIN MARTIN : 어떤 사람들은 좋아해 – 그들은 2 ~ 3 개의 그룹과 같아서 5 개가 필요합니다 김재용 : 네

그래서 5 명의 그룹이 있습니다 예 왜냐하면 친화력 매핑과 물건 6 ~ 7면 너무 오래 걸립니다 [알아들을 수 없는] [들리는 중] 좋아, 우리 모두는 창의적이고 약혼하고 있다고 느끼는가? 예? 커피가 더 필요하십니까? 멋지다 멋지다

괜찮아 그래서 우리는 워밍업을했습니다 디자인 스프린트에 대한 간략한 개요를 제공합니다 그렇다면 디자인 스프린트는 무엇입니까? 이름과 달리 디자인 스프린트 단순한 디자이너와 UX가 아닙니다 이들은 민첩한 스프린트가 아닙니다

사람들은 종종 혼란 스러울 때가 있습니다 왜냐하면 둘 다 불려지기 때문입니다 스프린트 그것이 바로 그 것이다 그러나 우리는 오늘 Google 디자인 스프린트에 대해 이야기하고 있습니다

Google 디자인 스프린트는 6 단계 프레임 워크입니다 디자인을 통해 중요한 비즈니스 질문에 응답 할 때, 프로토 타이핑 및 테스트 아이디어를 사용자에게 제공합니다 이 다이어그램을 보면 사용할 수있는 전통적인 프레임 워크의 종류를 참조하십시오 회색으로 제품을 출시합니다 팀에는 아이디어가 있습니다

공학과 디자인의 종류가 앞뒤로 움직입니다 가능하다면 종종 의사 소통이 잘못되었습니다 마침내 그것을 함께 가져와 제품을 출시합니다 그러면 고객이 고객의 의견을 파악할 수 있습니다 그러나 디자인 스프린트는 지름길이다

아이디어에서 빨리 배우기로이 학습에, 그래서 당신이 제품을 만들 준비가되면, 당신은 고객이 무엇을 찾고 있는지 정확히 알고 있습니다 팀은 설계 및 구축 방법을 정확히 알고 있습니다 6 단계는 이해, 정의, 스케치, 결정, 프로토 타입 및 유효성 검사 그리고 이러한 단계를 거치면서, 우리는 발산 적 사고와 집중적 사고로 움직입니다 이 다이아몬드들

발산이란 자신이하는 활동을 가리 킵니다 스프린트 동안 집중적 인 활동은 전체 팀이 함께 모여 아이디어를 공유하고 투표 할 수 있습니다 그리고 우리는 더 많은 일이 생길 것입니다 각각의 단계에서 단 1 분 만에 디자인은 개인 스포츠가 아닙니다 그리고 그 목적을 위해 우리는 스프린트를 활용합니다

모든 관점을 포함하고 정렬하기 우리가 함께 만드는 이런 새로운 관점을 중심으로 디자인 스프린트는 문제에 대한이 견해를 하나로 모은다 당신은 당신의 십자가 기능 팀이 선상에 있기 때문입니다 오, 네가 할말이 있다고 생각 했어 아니? 따라서 PM, 마케팅 및 기타 비즈니스 사람들 무엇에 대해 생각할 것인가? 다른 것들 중에서도 유익합니다 엔지니어는 무엇에 대해 알게됩니다

기술적 인면에서 가능하다 그들은 타당성에 대해 논평 할 수 있습니다 그리고 디자이너가 가고 있습니다 제품을 바람직하고 사용하기 쉽게 만드는 데 중점을 둡니다 디자인 스프린트를 최대한 활용할 수 있습니다

이 교차 기능 팀을 참여시킴으로써 설계 및 엔지니어링이 포함 된 경우 처음에는 초기 전략 토론의 일부로 우리는 시간의 양을 크게 줄일 수 있습니다 우리는 단지 의사 소통하는 데에만 소비합니다 그리고 이것은 또한 양을 증가시킬 것입니다 가능한 아이디어의 생성 너무 빨랐어

여기 있습니다 그러나 언제든지 디자인 스프린트를 사용할 수 있습니다 새로운 제품을 시작할 때 뿐만이 아닙니다 또는 프로젝트 스프린트를 기반으로 맞춤 설정할 수 있습니다

제품 수명주기의 어느 부분에 있는지 확인하십시오 디자인 스프린트에 사용하는 방법 프로젝트 시작시 다를 것입니다 만약 당신이 기존의 생성물 우리는 디자인 스프린트 계획을 시작합니다 스프린트 요약과 함께 당신이 스프린트 동안 무엇을 할 것인지 정확히 설명합니다

가장 중요한 부분은 물론, 스프린트 챌린지를 정의하고 무엇을 당신은 궁극적으로 앞으로 나아갈 것입니다 Jayeon이 스프린트 단계를 계획하는 방법에 대해 들어 봅시다 여기에서 김재연 : 감사합니다, 딜린 좋습니다

Dylin이 말했듯이, 디자인 스프린트 대개 6 단계가 있습니다 때로는 최대 한두 가지를 건너 뛸 수 있습니다 그러나 일반적으로 우리는 6 단계를 모두 통과하는 것이 좋습니다 그리고 당신이 그것을 여기에서 보는 것에 따라 그리고 Dylin이 언급했듯이, 그것은 분기 및 수렴 프로세스 그래서 우리는 이런 종류의 위아래로가는 것에 익숙해 지도록합시다

그들 각각을 걸어 라 그리고 우리가 시작하려고하는 것은 단계를 이해하는 것입니다 이해 단계에서 우리는 궁극적으로 우리의 이해를 넓히고 서로 다른 분야에 걸쳐, 또한 스프린트에있는 다른 모든 사람들과 같은 페이지에서 전문성과 깊이가 다를 수 있기 때문에 다른 분야의 지식 그리고 그것을 공유함으로써 우리는 같은 페이지에 있기를 바랍니다 우리가 스프린트를 시작할 때

그리고 여기에 얼마나 많은 사람들이 디자인 스프린트 또는 무언가를 해왔 는가? 이전에 회사에서 이와 비슷한가? OK, 그래서 절반 이하 좋은 그래서 그것이 명확하지 않다면, 우리는 가고 있습니다 오늘이 몇 가지를 시험해보기 가상의 도전과 함께 그래서 우리가 그것을 적용 할 수 있도록 익숙해 지자

우리가 실천하는이 단계들 이해 단계에서는 다양한 방법을 사용할 수 있습니다 그리고 우리는 다른 것들을 혼합하고 매치 할 수 있습니다 팀의 목표에 따라 팀이 서로 다른 사람들로 구성되는 방식을 설명합니다 그러나 번개 이야기는 Google에서 적어도, 우리는 항상하려고합니다

따라서 적어도 번개를 말하는 것이 좋습니다 그들 중 몇 명 번개를 치기위한 자료를 가져올 수 있습니다 자신의 팀 구성원으로부터,하지만 종종 우리가하는 일은 우리 Google 내의 다른 팀의 사람들을 초대하십시오 때로는 다른 조직이나 회사에서조차도 Google 외부에서 어떤 동기 부여를 듣기 위해 상대적으로 관련있는 프로젝트에 대한 영감 우리가하려고하는 것의 그래서 우리가 자주하는 또 다른 일은 우리의 힘입니다

그리고 그것이 우리가하려고하는 것입니다 그래서 우리는 번개 같은 이야기를하고 어떻게 실제로 우리는 할 수 있을까요? 오늘 – 둘 다 그리고 어떻게 ~ 우리가 ~에서 우리는 가고 있습니다 기본적으로 아이디어를 넣는 친 화성 매핑을 수행합니다 함께 관련되어 있습니다

그리고 시간이 있다면, 우리는 약간의 사용자 인터뷰도 할 수 있어야합니다 그래서 모든 것들은 이해의 모범이됩니다 단계 활동 다시 전체적으로, 우리는 사람들을 돕습니다 문제를 이해하고 공유하며, 우리가 이해할 수 있도록 더 나은 지위로 다음 단계를 시작할 수 있습니다

그리고 다음은 정의됩니다 정의 단계에서 우리는 모든 것을 평가합니다 우리가 이해 단계에서 배운 공통의 비전을 수립한다 팀이 특정 초점을 정의하고 동의하는 곳입니다 사용자 유형 또는 개인 설정 프로토 타입을 주변에 디자인하고 정말로 정착하려고합니다

목표 및 성공 측정 항목에 대해서도 잠시 후에 얘기하십시오 그리고 성공 지표는 수치화 가능한 수치 결과를 정의하는 것입니다 바람직한 행동에 대해서 그래서 당신이 측정 할 수있는 것이 모두 거기에 갈 것입니다 그리고 다른 팀 구성원들과 함께, 당신은 이것에 맞추고 싶습니다

비즈니스 모델 캔버스는 몇 가지 주요 비즈니스에 대답하는 것입니다 가치 소품, 고객 세그먼트, 및 유통 채널 설계 원칙은 품질과 가치를 정의하는 것입니다 귀하의 디자인 중 따라서 성공 측정 항목은 숫자로 측정 할 수있는 디자인 원칙은 좀 더 부드러울 수도 있습니다 수치 적으로 측정하기는 어렵지만 여전히 뭔가 최종 제품이 인도 가능한지 그것과 일치 할 것입니다

제품의 이상적인 사용자를 정의하는 골든 경로 당신이 집중할 수있는 경로 매우 다양한 사용자 경로와 사용자 여정을 생각할 수 있습니다 따라서이 단계를 정의 할 때 황금 경로를 사용할 수 있습니다 같은 페이지를 이해하고 있어야한다 이상적인 사용자 경로가 무엇인지에 대해 흥미로운 운동은 미래의 보도 자료입니다 가상의 보도 자료 만 쓰고있다

성공을위한 황금률을 다시 세우는 것 어떻게 보이고 다른 방식으로 사용자를 기쁘게 할 것인가 다른 제품이 시장에서 한 것보다 다음 단계는 스케치입니다 그리고 공유 된 이해를 바탕으로 우리가 확립 한 공동의 비전 이전 단계를 통해 스케치 단계 우리가 발산하여 우리 자신의 아이디어를 창조 할 수있게 해줍니다 우리는 오늘 스케치를 할 것입니다 그러니 두려워하지 마십시오

우리는 즐겁게 보낼 것입니다 그리고 대부분, 각 디자인 스프린트 참가자는 개별적으로 먼저 아이디어를 생성 한 다음이를 함께 병합합니다 그리고 분명히, 여기 누가 훈련 받는가? 디자인이나 일종의 예술적 매너에요? 그래, 단 한 명 OK, 세 하지만 알다시피, 이것은 매우 일반적입니다

우리가 사람들을 모을 때, 사람들은 꼭 그렇지는 않습니다 그들이있는 곳에서 오는 매우 편안한 그림이지만, 우리는 찾는다 사람들을 창조적으로 열 수있는 아주 쉬운 방법입니다 그들이 그림을 그리기 시작하면 반드시 쓰는 것은 아닙니다 그리기에 대해 불편 함을 느끼면 나는 너 혼자가 아니라고 말하고 싶다

사람들은 종종 매우 불편한 그림을 느낍니다 그러나 완벽한 방식으로 그리지 않는 것이 좋습니다 논문에서 아이디어를 얻는 것입니다 말로 쓸 필요없이, 그것은 그 때 이렇게 단단하게된다 좋아

보자 죄송합니다 좋습니다, 스케치 단계에는 비슷한 문제와 부팅이 있습니다 필기하기 죄송합니다, 조금 혼란스러워지고 있습니다

이렇게되어 미안합니다 오 예 그래서 Crazy 8은 우리가 가장 창조적이 될 때입니다 스케치의 관점에서 그리고 Crazy 8 이후, 우리는 종종 솔루션 스케치를합니다

그 아이디어의 더 구체적인 그림입니다 당신이 Crazy 8에서 생성 한 것입니다 오늘 Crazy 8을 할 기회가 생길 것입니다 꼭 솔루션 스케치 일 필요는 없습니다 그러나 그 과정에 대해 더 알고 싶다면, 우리 웹 사이트에 갈 수 있습니다 나중에 리소스 측면에서 공유하고 그에 대해 자세히 알아보십시오

그리고 우리가하는 다른 일들, 나는 조금 혼란 스러웠습니다 에 의하여, 대등 한 문제 및 시동 유의 생각, 이전 단계의 요소 가져 오기 스케치에 추가하면 더 풍부한 리소스를 얻을 수 있습니다 와 함께 스케치합니다 그리고 다음 단계가 결정됩니다 그래서 스케치가 다른 위상이 되었다면, 우리가 생성 한 아이디어를 좁히고 있습니다

왜냐하면 Crazy 8에서는 예를 들어 각 사람이 적어도 스케치에 8 가지 아이디어를 만듭니다 그래서 거기에 많은 아이디어가 떠 있습니다 이제는 조금 좁혀 야 할 때입니다 다른 사람들이 한 일을 확인하십시오 그래서 우리는 방향과 개념을 확정했습니다

스프린트가 끝날 때 프로토 타입을 작성하려면 각 참가자는 솔루션 스케치를 공유합니다 그것을 제시하십시오 그로부터 피드백을 얻습니다 그리고 우리는 또한 많은 투표를합니다 나는 우리가 조금만 할 기회가있을 것이라고 생각한다

그리고 결정하십시오, 특히 당신이이 공간에 어떻게 있는지를 감안할 때, 이 인구 통계 학적 프로세스에 대해 매우 잘 알고있을 것입니다 이미 조직에 있지만 때로는 우리는 훨씬 더 큰 회사와 일합니다 다양한 이해 관계자 계층이 있습니다 때로는이 단계에서 다소 어려울 수 있습니다 누군가가 무엇에 대해 더 큰 목소리를 내는지 우리는 계속 나아 가고 싶습니다

때로는 까다로워 질 수도 있지만 정말 중요합니다 모든 사람의 목소리를이 과정에 참여 시키려면 그들 모두를 똑같이 대하고 정말로 축하한다 우리가 결정을 내릴 때 의견의 다양성 아이디어를 좁히십시오 이것이 우리가 항상 강조하는 것입니다 그리고 다음 단계는 프로토 타이핑입니다

프로토 타이핑 단계는 우리가 만드는 곳입니다 충분히 실제적인 것 그리고 최종 프로젝트, 최종 프로젝트 일 필요는 없습니다 물론, 당신도 알다시피, 주어진 시간 우리가 가진 프레임, 보통 최소 2 개 일 ~ 5 일 하지만 사람들을 데려 오는 것은 매우 어렵습니다

그 방이 주어진다면, 한 방에서 5 일 동안, 프로토 타입은 다른 형태를 가질 수 있지만, 그러나 그것은 충분히 이해할 필요가 있습니다 또는 유효성 검사 프로세스의 사용자 프로토 타입에 의미있는 입력을 할 수 있습니다 우리가 초대 할 사용자는 진정한 아이디어를 얻어야합니다 당신이 계획하고 만들고있는 것, 우리가 의미있는 피드백, 의견, 및 제안 그리고 우리가하는 방법이 여기에 쓰여 있습니다

그리고 아시다시피, 그것은 정말 창조적 인 과정이되어야합니다 무엇을 생산할 것인가의 측면에서 이전의 예에서 제가 이끌었고 참여했습니다 디자인 스프린트에서 우리는 움직임의 스냅 샷을 만들었습니다 비디오와 같은 품질을 창출하십시오

그래서 그것은 스토리 라인이 될 수 있거나 종이 절단 프로토 타입이 될 수 있습니다 당신이 팀에서 당신과 함께 화면 디자이너가없는 경우 당신은 또한 종이에 그릴 수 있습니다 여전히 충분한 이야기를 만들어 낸다 당신이 전달하고자하는 제품의 본질을 보여줍니다 따라서 전체 프로토 타입 일 필요는 없습니다

대화식, 디지털 및 기타 등등입니다 정말로 창의력을 발휘할 수 있습니다 아이디어의 요지를 전달합니다 마지막으로 유효성 검사 단계는 다음과 같습니다 당신이 실제로 사용자에게 가져올 수있는 순간 이해 관계자가 팀에서 한 일을 확인하십시오

다른 사람들이 받았다 정말 흥분되는 시간입니다 우리는 조금 긴장 할 수도 있지만 보통 비록 당신이 약간 부정적인 의견을 얻더라도, 네가 가져갈 수있는 것이 네 매우 의미있는 방식으로 그리고 스프린트는 종종 끝이 아니라는 것을 압니다 보다 완벽한 개발 프로세스를 시작하기위한 단계 일뿐입니다

그 의미에서 긍정적 인 피드백을 얻는 지 여부 그 유효성 검사 과정에서 또는 아닙니다, 정말 의미있는 것을 배울 수 있습니다 제품을 더 강하게 만듭니다 이것이 당신 것입니까? 그리고 나는 Dylin이 다시 인수 할 것이라고 생각합니다 알았어 잠깐만

내 브리트니 스피어즈를 다시 찾아야 해 좋아, 좋아 그렇다면 언제 디자인 스프린트를 사용해야합니까? 다시 말하지만, 프로젝트의 어느 단계에서나 사용할 수 있습니다 미래의 미래 비전을 창출하는 것과 같은 것에 사용하십시오 신제품을 위해, 제품 전략을 세우기 또는 만들기, 현재 생각에서 벗어나 네가 고착 된 느낌이 들면, 나는 그것이 매우 도움이된다고 느낀다

또는 개발 프로세스의 속도를 높이기 위해서입니다 그러나 달리기가 아닌 특정 상황이 있습니다 최고의 도구 제품 방향이있을 때 그리고 그것에 전념 할 수있는 헌신적 인 시간, 당신은 스프린트가 필요하지 않습니다 너 그냥 해

리더십에 분명한 의제 또는 결과가있을 때 이미 찾고있어 디자인 스프린트를하는 것이 유익하다 그들이 듣고 싶지 않은 것을 찾은 다음 어쨌든 그것을 할 수 없습니다 나는 전에 큰 은행 회사와 같은 일이 일어났습니다 별로 좋은 생각이 아닙니다

그리고 일반적으로, 당신이 행정부의 지원을받지 못한다면, 단거리 경주는 좋은 생각이 아닙니다 당신은 정말로 당신이 네가 스프린트하기 전에 그걸 가지고있어 디자인 스프린트를하는 것의 많은 이점이있다 당연하지 그것은 당신의 접근에 새로운 생각을 주입 할 수 있습니다

의사 결정권자를 방에 배치하여 합의를 이끌어냅니다 열린 제품에 대한 질문에 답하는 것 사용자와의 개념을 일찍 검증 할 수 있습니다 실제로 협업이 향상됩니다 팀 참여를 증가시키고, 프로젝트 비전을 되풀이하는 데 소요 된 시간

따라서 스프린트가 결론을 내릴 수있는 몇 가지 다른 방법이 있습니다 때로는 효율적인 실패가 발생합니다 너는 무엇에 대한 표시를 완전히 놓쳤다 당신은 당신의 사용자가 원한다고 생각했지만,이 방법으로, 당신은 아무도 관심이없는 제품을 만드는 것을 피했습니다 그래서 그것은 당신에게 일반적으로 시간을 절약 해주었습니다

다른 경우에는 결함있는 성공이있을 수 있습니다 그럴 경우, 아마도 당신이하고 싶은 일입니다 다른 스프린트가 설정되거나 제품이 반복된다 알려진 결함에 대한 이해와 함께 그래서 당신은 단지 거기에서 피벗 할뿐입니다 그리고 물론, 때때로, 당신은 서사적 인 승리를했습니다

사용자가 프로토 타입을 좋아하고 계속 나아가고 빌드하기 위해해야 ​​할 일을 정확히 알고 있어야합니다 그것을 시장에 가져 가라 그래서 저는 사례 연구처럼 진행하고 싶습니다 내가 예전에 주도했던 디자인 스프린트의 예 어떻게 모든 일이 생길지 생각해 함께

헤드 스페이스에 대해 들어 보셨습니까? Mindfulness, 예 그래서 그렇지 않다면 Headspace는 명상 앱입니다 다양한 마음가짐 활동을 통해 사람들을 안내합니다 그리고 나는 로스 엔젤레스에서 정말 멋진 사무실에 갔다 그들이 새로운 기능을 다루는 것을 돕기 위해 새로운 시장에 진입하십시오

그들은 아이들을위한 명상 프로그램을 만들고 싶었습니다 그래서 이것은 우리의 스프린트 브리핑의 미리보기입니다 스프린트 챌린지와 함께 가장 중요한 부분입니다 당신의 스프린트 개요 우리의 목표는 기능을위한 MVP를 만드는 것이 었습니다

그들의 현재 응용 프로그램 내에서 그리고 우리의 산출물은 사용자가 검증 한 프로토 타입 우리는 사용자들과 함께 테스트 할 것입니다 그래서 우리 중 누구도 아이들을 위해 설계된 경험이 없었기 때문에, 우리는이 스프린트를 위해 많은 사전 작업을했습니다 그리고 종종 스프린트 마스터로서, 당신은 스프린트 전에 스프린트를 위해 가장 많은 양의 일을한다 Headspace PM은 모든 사람에게 그의 교차 기능 팀 (cross-functional team) 다른 유형의 어린이 행동을 연구하는 과제

그는 아이들에게 어떻게 자신의 아이들이 행동하고 그런 것 그리고 그들은 모두 그들의 발견을 발표했다 이해 단계에서, 우리는 모두 같은 페이지에 올 수 있습니다 그리고 이런 종류의 공유 ​​된 두뇌를 함께 창조하십시오 나는 또한 구글에서 물었고 우리가 새로운 YouTube 아동용 앱을 출시했습니다

그래서 우리는 그 제품에서 PM을 받았다 Google 행 아웃을 통해 Google에 자신의 경험에 대해 알려주세요 이 청중을 위해 무언가를 창조합니다 그래서 3 일간의 스프린트 동안, 우리는 수많은 아이디어를 생각해 내고 투표했습니다 Headspace 팀이이 멋진 프로토 타입을 넣었습니다

함께 스프린트의 셋째 날, 사람들 그들의 자녀들과 친구들의 아이들을 데려왔다 우리는 일종의 scrappy UX 실험실을 해킹했습니다 2 명에서 Google 행 아웃으로 전화 걸기 만하면됩니다 다른 회의실

이렇게하면 팀원 모두가 이러한 유효성 검사 세션을 보려면 슈퍼 강력했다 UX 연구원의 사용자 연구 결과 청취 멋지긴하지만 순간에 아이들의 실제 반응을보고 있습니다 팀의 각 구성원을 도왔습니다 프로토 타입의 각 기능을 수정하거나 향상시키는 방법을 이해합니다 그래서 나는 이것이 스프린트의 좋은 예라고 생각한다

사람들은 종종 당신이 모든 것을 얻지 못한다고 가정하기 때문에 맞아, 단거리 경주는 실패한거야 우리는이 가정에 대해 가정의 절반 정도를 얻었습니다 부모는 실제로 다른 명상을 좋아했습니다 아이들이 가장 미친 순간에 근거합니다 그들은 종종 잠을 자고 싶지 않습니다

그들은 화를내는 동안 울부 짖는 데 어려움을 겪습니다 따라서 이러한 특정 인스턴스에 대해 기능을 설정해야합니다 정말 좋았어요 아이들은이 재미있는 작은 캐릭터를 정말 좋아했습니다 팀이 만들었습니다

그리고 프로토 타입의 경우 재미있는 사운드 효과로 프로그래밍되었습니다 클릭 가능한 프로토 타입의 각 터치 대상에 대해 그리고 아이들은 그것에 정말로 재즈되었습니다 우리는 아이들에게 물음에 표를 놓쳤다 명상 중에 눈을 감는다 그리고 그것에 대해 생각한 후에, 아이들 눈을 감고 싶지 않아

그들은 눈을 감아 줄 것을 요청 받았다 그들이 잠자고있을 때 또는 그들은 놀람을 얻으 려합니다 그래서 어느 쪽이든 그들은 정말로 눈을 감은 매우 명상 상태입니다 그래서 팀은이 학습을 받아서 대신 부드러운 애니메이션의 종류와 함께 따라합니다 3 일 만에이 모든 것을 배울 수 있습니다

스프린트가 전부인 것입니다 당신이 옳은 것이 무엇인지에 관한 것이 아닙니다 또는 당신이 잘못한 것,하지만 당신은 무엇을 귀하의 제품과 고객에 대해 알아보십시오 좋아, 그럼 스프린트 계획에 대해 이야기 해보자 당신이 스프린트의 촉진자라면, 잘하면 당신은 계속해라

그러면 정말로해라 그것을 계획하고 준비하십시오 스프린트에는 움직이는 부분이 많이 포함됩니다 교차 기능 팀을 확보해야합니다 함께

때로는 같은 사무실에 모두 있지는 않습니다 그들은 함께 일하지 않는다, 많은 다른 시간 물건 알아낼 당신은 그것을 할 공간을 찾아 내고 그것을 실제로 계획해야합니다 내가 여기서 뭐라 말하고있는거야? 더 많이 준비할수록보다 생산적이고 창조적이며, 팀이 효과적 일 것입니다 그래서 계획에는 경영진의 지원과 바이 인 (buy-in) 매우 중요합니다

기능 간 스프린트 선택 팀 참가자, 날짜 및 스프린트 공간 선택, 교차 기능 파트너를 찾는 것, 그들이 알아서 할 수 있도록 스프린트 전에 정기적으로 만나기 무엇을 기대하고, 문제 공간을 이해하며, 이 번개 협상을 할당하는 것 – Headspace PM과 같은 종류의 것이 었습니다 스프린트 전에해야 할 숙제는 여기에 있습니다 사용자 연구 참가자 스케줄링 유효성 검사 단계입니다 당신은 또한 스프린트 요약을 만들려고합니다

이전에 언급 한 바 있습니다 이들은 모두 같은 페이지에서 모두를 얻는 것이 매우 중요합니다 당신의 스프린트의 모든 중요한 요소를 개략적으로 설명하고, 스프린트의 성공을 결정한다 당신이 한 일을 비교해보세요 모든 세부적인 물류 정보가 필요합니다

발생할 수있는로드 블록을 식별 할 수 있습니다 그리고 이것은 중요한 차이입니다 Google 스프린트 방법론 비교 다른 디자인 사고 방식으로, 나는 생각한다 정말 집중력이 강하기 때문입니다 정말 분명하게 정의 된 도전 모든 사람들이 동의 한 결과물을 설정하십시오

다시 말하지만, 나는 스프린트의 도전 과제와 결과물에 대해 언급했다 당신의 스프린트 개요의 가장 중요한 부분입니다 이것은 당신이 가고있는 노스 스타입니다 사람들이 다른 아이디어를 갖고 트랙을 벗어나기 시작할 때, 너, 이봐, 우린 그냥 이러는거야 그래서 이것은 하나의 예입니다

분명히, 그것은, 누가, 그리고 우리의 도전 진술서에있을 때 그리고 나는 그것을 여기에서 읽을 것입니다 오늘 우리의 모의 단거리 도전이 될 것입니다 전문가 연결에 도움이되는 앱을 디자인하는 것입니다 자격을 갖춘 멘토에게, 실행될 개념으로 다음 2 분기에 그래서 정확히 무엇을 우리는 앱을 디자인하고 있습니까? 우리는 누구와 협력하고 있습니까? 이 전문가들

그리고 언제 일어날 것입니까? 오늘날 우리의 산출물은 스케치 형태의 다양한 아이디어 우리는 단지 몇 시간 만 있기 때문에 이제 우리는 기어를 바꿔서 우리가 이 스프린트에서 참가자로 그래서 우리는 워크샵과 관련된 일들을 시작할 것입니다 그리고 나는 지금이 시간인지 궁금 하네 우리 자신을 재정렬하는 종류로

저는 5 명 이하의 팀이있는 사람들이 있습니다 일부는 5 개가 넘습니다 그래서 저는 여러분에게이 도전 과제를 제시 할 것입니다 5 명씩 모여 봅시다 팀에서 나눌 수 있습니다

새 팀에 가입 할 수 있습니다 함께 온 조직과 함께 할 필요는 없습니다 사실, 나는 당신이 어떤 이방인들과 함께 앉아서, 그러나 일종의 5의 그룹의 모이에 들어간다 시원한? 네 김재연 : 나는 정말로 그것이 될 것이라고 생각한다

네가하지 않은 다른 사람들을 만나서 반갑다 그 이유는 실제 시나리오가 더 좋습니다 따라서 이전에 함께 일하지 않은 새로운 사람들을 만나보십시오 DYLIN MARTIN : 우리 모의 단거리 경주로 시작합시다 김재연 : 어떻게 작동하는지 설명하겠습니다

그래서 앞에주의를 기울일 수 있다면 센터, 우리는 그것을 고맙게 생각할 것입니다 시린? 김재연 : 네 고마워요 DYLIN MARTIN : 다시 가져와 좋아, 좋아

응, 숫자에 너무 많은 스트레스를주지 마라 너희들은 인공 지능과 같다 특정, 번호는 무엇입니까? 승인 그래서 나는이 스프린트 도전을보고 싶다 다시 한 번 전문 스승이라는 아이디어에 익숙한 사람? 나는 다른 나라에서도이 일을 해왔고, 너도 알다시피, 문화적 차이가 있습니다

우리에게는 전 세계의 사람들이 있지만, 네, 코치처럼 일종의 비즈니스 코치 요 시원한

그래서 모두가 스프린트의 도전을 이해하고 있는가? 예? 시원한 그러니 마음 속에 자신을 두자 우리는 우리가이 일을하고있는 것처럼 느껴질 것입니다 그리고 우리는 몇 가지 방법을 시도 할 것입니다 당신은 진짜 단거리에서 이걸 시험해 보는 일을 할 것입니다

그럼 모두 마음 속으로 들어 가자 이것은 귀하의 부서 간 기능 팀입니다 이 멋진 멘토링을 만들기 위해 함께 모였습니다 앱 그래서 우리의 전력 질주를 시작합시다

첫 번째 단계는 이해 단계입니다 그리고 다시 이것은 우리가이 공유 된 두뇌를 생성하는 곳입니다 모두가 다른 시각으로 스프린트에옵니다 그리고 일반적으로 이해 단계를 시작합니다 우리의 다른 관점을 설명함으로써 우리의 독특한 관점에서 번개를 통한 대화

그래서 이것들은 단지 초고속 회담 일뿐입니다 팀원 한사람 한사람이 올거야 그들에 대해 10 분 동안 이야기하십시오 문제 공간에 대해 알고 있어야합니다 그리고 여기 – 우리는 이미이 모든 방법들을 통과했습니다

그래서 우리는 모의 번개 이야기를 할 것입니다 그리고 그 일환으로, 우리는 또한 우리가 어떻게 ~ 우리라고 부르는 방법을 통해 메모를하는 것입니다 그래서 Jayeon은 그녀의 번개 이야기를 시작할 것입니다 오, 발표하는 걸 잊었 어 – 이 신사가 사진을 찍는 걸 봤어 그리고 그것은 완전히 차갑지 만, 나는이 슬라이드를 보낼 수 있습니다, 그래서 당신은 할 필요가 없습니다

미안 해요 바바라가 그래서 당신은 그것에 대해 걱정할 필요가 없습니다 이 슬라이드를 보내 드리겠습니다 스트레스를받지 마십시오 좋아, 그래서 번개가 치는 동안 우리는 메모를 어떻게 쓸 수 있을지 알려줄 것입니다

당신이 얼마나 힘을 쓰는지 자세히 기록하십시오 이것들은 건물의 종류이기 때문에 하루의 나머지 시간 동안 블록 이것들은 우리가 개별 아이디어를 포착하게합니다 우리가 탐색하고 싶은 기회로 활용하십시오 우리는 어떻게 불러야할까요? 기회가 존재한다고 가정하고, 우리는 이것에 대한 해답을 찾을 필요가 없다고 말합니다

하지만 우리가 할 수도 있고, 우리가 모두이기 때문에 우리가 할 수 있습니다 함께 할 것입니다 자, 그게 실제로 무슨 뜻입니까? 어떻게 쓰는지에 대한 몇 가지 팁 두껍고 어두운 샤피로 쓰고 싶다 그리고 나는 우리가 충분하다는 것을 모른다

그러나 진짜 단거리 경주에서, 그것들은 중요한 디자인 스프린트에서 중요하기 때문에, 당신은 모든 노트를 벽에 넣었을거야 팀의 모든 사람들을 원한다 그것들을 읽을 수 있어야합니다 모든 당신은 간결하게하고 싶습니다

스티커 메모 당 하나의 아이디어 너는 너무 넓기를 원하지 않고 너는 너무 좁아지고 싶지 않아요 그리고 당신은 정말로 고통을 포착하려고합니다 기회를 가리킨다 그리고 나는 잠시 후에 그것에 대해 조금 더 설명 할 것입니다

그리고 여기 양을 위해 가십시오, 나는 의미한다, 나는 심지어 적어 둔다 내 나쁜 생각 너는 단지 같은 것을 갖고 싶어한다 번개를 듣고 나서 스티커 메모의 큰 스택 이야기 이것은 처음에는 다소 까다로운 개념입니다

그리고 저는이 다이어그램을 사용하여 우리가 어떻게 할 수 있는지 설명하고 싶습니다 그들은 자연의 본능에 반하는 종류이기 때문에 문제에 대한 해결책을 찾는다 그래서 우리의 자연스러운 성향은 이러한 해결책을 생각하고 있습니다 하지만 이것은 수퍼 리미티드가 될 수 있습니다 어쩌면, 나는 번개 같은 말을 듣고있다

사용자가 비밀번호를 찾는다고 들었습니다 불편하다 그래서 나는 해결책에 뛰어 올랐다 나는 오, 우리는 자동 완성 암호를 만들거야 계속 나아 갑시다

그러나, 내가이 고통의 포인트를 기회로 생각한다면 – 어떻게하면 사람들이 암호를 기억하도록 도울 수 있을까요? 나중에 내가 이것을 팀과 공유 할 때, 우리는 집합 적으로 여러 가지 해결책을 제시 할 수 있습니다 이 특별한 기회 그리고이 방법으로 우리는 결론에 도달하지 않고 있습니다 단지 아직, 그러나 나중에 공간을 식별하는 것, 우리는 나중에 모두 솔루션을 함께 생각할 수 있습니다 그래서 당신은 당신의 자연적인 두뇌에 브레이크를 끼워야합니다

그것이 어땠는지, 나는 생각이있다 기다려야 해 기회 포착에 대해 생각해보십시오 말이 돼? 그럼 번개 대화로 넘어 갑시다 여러 가지 사례가 있습니다

진짜 스프린트를 가져올 수도 있습니다 그러나 오늘, Jayeon은 모든 것을 결합 할 것입니다 하나의 슈퍼 번개 이야기로 당신을주고 어떤 사람인지 같은 생각 그녀가이 번개를 말하는 것처럼, 모두가 당신의 스티커 준비 우리가 글을 쓰고 있기 때문에 어쨌든 우리가이 일을하는 동안 너는 너 자신에게 끈의 전체적인 더미를 필요로하지 않는다

필요한 경우이를 분리 할 수 ​​있습니다 그러나 당신은 꽤 좋은 금액을 다시 원하기 때문에, 우리는 양을 향해 가고 있습니다 시원한? 준비 됐니? 시원한 좋아, 그럼 우리는 Jayeon이 우리의 [INAUDIBLE]에 어서 김재연 : 그래서 Dylin이 말하는 것 내가 앞서 언급했듯이, 실제 스프린트에서, 연사는 단지 광범위한 사람들 일 것입니다 그래서 나는 오후가 될 수 있었고 마케팅을 할 수있었습니다 너의 회사 나 다른 사람에게서 나왔어 너는 밖에서 알지만 여전히 있었다

귀하의 비즈니스와 관련이 있습니다 그래서 오늘은 단지 한 사람이기 때문에, 나는 내가 여러 가지 역할을하는 것처럼 가장 할 것입니다 하지만 실생활에서, 그것은 단지 컬렉션 일 것입니다 다른 사람들의 좋아, 멘토를 찾는거야

멘토를 찾는 것에 대한 적절한 통찰력을 제시 할 것입니다 너가들을 때 나는 이미 사람들이 어떻게 어떻게 시작했는지는 알 수 있지만 시작하겠습니다 그리고 계속해서 확인해 볼 것입니다 우리가 쓰는 방법에 대해 질문이 있으시면 그러나이 일련의 연설 끝에, 각 사람이 여러 스티커 메모를보고 싶어합니다 쓴

좋아, 왜 멘토를 찾지? 그래서 다년간의 연구가 경력 과정을 따랐습니다 5 년간 약 1,000 명의 직원 멘토링을받은 직원 사람들보다 5 배 더 자주 승진했다 누가 멘토가 없었으며, 멘토와 멘티도 모두 약 20 % 더 얻을 가능성 프로그램에 참여하지 않은 사람들보다 인상 그래서이 영감과 관련이 있습니다 그리고 이것에 대한 더 많은 통계를 보여주는 차트입니다

멘토링은 새로운 비즈니스에 매우 중요합니다 기업이 처음 출시되면 멘토가있는 비즈니스의 83 % 생존하는 반면 비 멘토링 비즈니스의 74 %만이 생존했다 신생 기업의 경우 멘토링 비즈니스의 42 % 실제로 시작하고 비 멘토링 비즈니스의 29 %만이 결국 땅에서 떨어지게된다 그래서 나는 단지 체크인하고 싶다 어쩌면 우리는 지난 두 사람을 기반으로 작성했을 수도 있습니다

슬라이드는 성공을 어떻게 전달할 수 있을까요? 사람들은 멘토와 함께 할 수도 있고 어떻게해야할까요? 임원들에게 다른 사람들을 멘토링하는 것이 중요하다는 것을 보여줄 수 있습니까? 사람들로 승진하기를 희망하는 사람들을 어떻게 타겟팅 할 수 있습니까? 누가 멘토를 찾아야합니까? 그것은 의미가 있습니까? 혼란스런 얼굴이 보인다 질문 있니? 아니? 승인 나는 실제로 여기 몇 사람을 초대하고 싶다 그들이 쓴 것을 공유하기 때문에 다른 사람들 다른 사람들이 쓴 것을들을 수 있습니다 네, 한가지 질문입니다

마이크가 왔습니다 관객 : 번개가 치는 동안, 솔루션에 대해 직접 생각해야합니까? 그것은 무엇을 물어야하는지에 관한 것입니다 김재연 : 예, 감사합니다 그 질문은 다시 중요합니다 보통이 분야에있는 사람들 -이 방에있는 사람들처럼, 나, 그리고 딜린 -이 방에있는 모든 이들처럼 솔루션에 대해 즉시 생각하는 경향이 있습니다

부분적으로 우리 문화 그리고 이것은 의도적으로 뒤로 물러나 있습니다 Dylin이 말한대로 브레이크에 발을 올려 놓으십시오 기회를위한 더 많은 공간을 만들어서 다른 솔루션을 끌 수 있습니다 나중에 다시 이야기하겠습니다

그림에서 또는 당신이 그 (것)들을 함께 가져올 때, 당신은 솔루션 위로 천천히 움직일 것입니다 하지만 여기에서는 기회에 대해 생각하고 있습니다 네 OK, 질문 해 주셔서 감사합니다 다른 질문? 그래, 여기

저쪽에 관객 : 안녕하세요 메모 몇 개를 공유하는 것에 대해 언급하셨습니까? 네가 우리에게 보여주고 있었기 때문에 나는 생각하고 있었다 사람들이 얼마나 자주 승진했는지에 대한 통계 – 멘토링을받는 사람 대 멘토링을받지 않는 사람 그리고 거기에 생존자 편견이 있는지 궁금 해서요

숨어있는 변수처럼 – 실제로, 멘토십을 추구하는 사람들 이미 그 종류의 사람이다 또한 판촉 활동을 모색하고있다 추구하지 않는 사람들에게 아마 멘토 십의 사실 일뿐만 아니라, 오히려 그러한 종류의 고객의 사고 방식 – 그 사람 김재연 : 네, 그 점은 매우 통찰력있는 부분이라고 생각합니다

그리고 나는 궁금해 사실,하자 마이크를 그에게 맡겨라 그에게 질문이있어 어떻게 기회로 보입니까? 더 강한 제품을 만들려면 어쩌면 집중된 잠재 고객 또는 다양한 잠재 고객에게 적합합니까? 나는 그것이 당신에게 달려 있다고 생각합니다

관객 : 그래, 아마도 보다 직관적 인 유형의 잠재 고객을 타겟팅 할 수 있습니다 귀하의 제품에 더 많은 관심을 가질 것입니다 아마 멘토링에 관심이없는 사람들 일 것입니다 또는 승진, 진짜로하면 안된다 그들에 대해 많이 생각해보십시오

어쩌면 그들 중 일부는 관심이있을 지 모르지만, 그러나 귀하의 비즈니스의 핵심은 아닙니다 그래서 당신은 생존 가능성 인 두 개의 키워드를 더 말했습니다 기업 및 홍보 그래, [INAUDIBLE]은 아마도 그런 종류의 메시지를 향한 모든 것을 브랜드화하는 방법, 권리? 김재연 : 예, 그렇습니다 그래서 그게 너의 힘이 될 수도있어

그것들을 어떻게 조화 시키는가? 당신이 기회로 보는 것 관객 : 네 김재연 : 네 고맙습니다 그래, 그게 정말 좋은 지적이야

좋아, 그래서 한 사람이 쓴 편지를 공유하고 싶다 누가 기꺼이 나누겠습니까? 누가 용감한 사람이 될 것입니까? 내가 갈거야 – 아, 네, 공유하고 싶어? 승인 [소리내는 소리] 관객 : 어떻게 우리가 의사 소통을 할 수 있습니까? 그 회원이 실제로 멘토에게 도움이 될 수 있습니까? 김재연 : 음, 네 고맙습니다 네, 아주 좋습니다

네 희망적으로 생각합니다 우리가 여기서하려고하는 것에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다 그리고 우리가 다음 단계로 나아갈 때, 이게 어떻게 생겼는지 보게 될거야 우리가 해결책으로 나아갈 때, 그러나 내려 오지 않으려 고 노력합시다

바로 솔루션에 승인 그래서 다음 하나는 도전에 대해서도 이야기 할 수 있습니다 현재 환경에서 멘토십을 찾는 관점에서 그래서 연구원들에게 멘토링에 대한 몇 가지 도전 과제가 있습니다 업계에서 발견했습니다

멘토 십의 가치를 이해하지 못함 어디서부터 시작해야할지 모릅니다 그들이 멘토링을 필요로 함을 인정하기가 두려워 약점을 암시 할 수 있습니다 그들은 걱정하지 않는다 좋은 핏을 찾는다

멘토링을 찾는 것이 비쌀 것이라고 생각한다 그리고 또한 많은 시간을 소비해야합니다 그래서 돈과 시간을 소비하는 것에 대한 몇 가지 두려움이 있습니다 보시다시피, 다양성이 있습니다 사람들이 멘토를 찾지 못하도록 막는 장애물들

그리고 나서 다음 번에는 번개의 일부로, 나는 또한 내부 조사를 공유 할 수도있다 과거에 행해지는 인물과 같은 그래서 페르소나가 유용해서 정말 우리가 할 수 있습니다 사용자의 사고 방식으로 들어가서 사용자와 공감하십시오 그래서이 예를 Google Gooller Nina라고 부릅니다 따라서이 예에서 Google에서이 작업을 수행하는 경우 Google 내부의 한 팀으로서 이 주제에 관심이있는 일부 Google 직원에게 문의하십시오

우리는 스프린트 전에 인터뷰를 할 수 있었다 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다 그래서 우리가 그랬다고 가정합시다 그리고 그녀는 자신의 경력과 기회에 열정을 가지고 있습니다 배우고 다른 사람들에게서 자라기

그리고 그녀는 특정 이익 운영에서 기술을 키우고 자합니다 분석 기능을 지속적으로 개발하고, 그녀의 성과에 대한 다른 사람들의 의견을 평가합니다 그리고 분기 내내 산출물 그러나 그녀는 실제로 멘토를 찾는 방법을 모릅니다 자기 팀의 사람이어야 하는가? 또는 그녀의 팀 밖에서 누군가를 찾는 것이 더 낫습니까? 그녀는 멘토를 찾는 최상의 방법에 대해 분명하지 않습니다

그녀는 그 시간에 대해 걱정하고있어 실제로없이 보내야 할 것입니다 의미있는 것을 찾는다 그리고 그녀는 모범 사례에 대한 멘토링에 대해서도 확신하지 못합니다 구글에서

다른 사람들이하고있는 것이거나 그렇지 않은가? 내가 개인적으로 관심이있는 무엇인가? 따라서 이러한 노력에는 공동체 의식이 부족합니다 다음 하나 – 너 또 다른 일이야 번개가 치는 회담 중에 논의 할 수도있다 경쟁 또는 경쟁 구도이며, 업계에 존재하는 것이 무엇인지 살펴 본다 그것은 중요하고 관련성이 있습니다

MicroMentororg라는 웹 사이트가 있습니다 따라서 당신이 스프린트를 조립한다면, 너는 밖에있는 것을보기 위해 온라인으로 약간의 연구를 할 수있다 이 웹 사이트는 무료 소셜 네트워크입니다 기업가와 자원 봉사 사업을 허용하는 연결하는 멘토

또한 프로그램 지원과 결합됩니다 또한 엔터프라이즈 프로그램도 보유하고 있습니다 제공하고자하는 조직을위한 직원들에게 멘토링합니다 그래서 우리는 다른 사람들이하는 일에서 영감을 얻을 수 있습니다 우리는 기회를 찾을 수 있습니다

다른 사람들이하지 않는 것에서 또 다른 예로는 기업가 코칭이 있습니다 무료 전략 전화로 시작하는 유료 서비스입니다 그리고 그들은 훈련 프로그램과 라이브 코칭을하고 있습니다 iOS 애플리케이션을 통해 또 다른 하나는 Mara Mentor가 멘토링 프로그램입니다

젊은 여성을 돕는 데 중점을 둔 플랫폼 기업가들이 사업을 실현하도록 돕는 아이디어 교환, 안내, 학습 및 업계와의 연결 지도자들과 멘토들 앱에서 다음과 같은 작업을 수행 할 수 있습니다 성공적인 비즈니스 리더가 더 넓은 시야를 확보 할 수 있도록 너는 처음 엔 기업가가 아닐지도 모른다 또는 같은 생각을 가진 사람들과 연결하고 아이디어를 교환 할 수 있습니다 그 공동체 의식을 얻고, 네트워크를 구축하고 그렇지 않은 새로운 통찰력을 얻으십시오

너 자신의 개인적인 것을 가지고있다 그리고 종종 Google에서 할 일과 나는이 스프린트를 다른 사람들에게 제공했다 나는 우리와 관련된 사람에 대한 나의 생각을 넓힌다 따라서 이것이 비즈니스 멘토십과 관련되어 있더라도, 우리는 비슷한 산업을 볼 수 있습니다 그래서이 경우에 시터를 봅시다

그래서 Urban Sitter는 베이비 시터를 찾을 수있는 앱입니다 그리고 핵심은 기본적으로 두 당사자를 데리고 올바른 성냥을 찾는 것 그 의미에서 매우 큰 관련성이 있습니다 여기 당신이 오늘 만들려고 노력하는 것 사이에 그리고이 응용 프로그램 그래서이 콘텐츠를 가져 오는 것이 적절합니다

번개가 치는 소리 이 서비스를 사용하면 직장 또는 직위를 게시 할 수 있으며, 그런 다음 기준에 따라 사람들을 매치하십시오 인터뷰 나 방문을 위해 예약 할 수 있습니다 그래서 이것은 사람들을 찾고, 직접 거기에 일치하는 작업을 수행 할 수도 있습니다 인터뷰와 방문을 통해

너는 시터와 보모 한테 지불 할 수있어 플랫폼을 통해 쉽게 사용할 수 있습니다 특정 교육 내용에 대한 리뷰 읽기 관심사가 있습니다 또 하나 데이트 풀은 분명히 뭔가입니다

우리는 사람들을 서로 만나게됩니다 그래서 틴더는 중매 신청서입니다 알고있다 그리고 다시, 그것이 다른 산업 일지라도, 기회와 관련이있다 우리가 보려고하는 것

따라서 왼쪽에서 오른쪽으로 스 와이프하는 잘 알려진 상호 작용 관심을 나타내며 사람들이 당신과 연락 할 수 있도록합니다 매우 적은 노력으로 아주 간단하고 쉽게 액세스 할 수 있습니다 당신의 관심사를 말하십시오 그리고 개인 요리사를 찾는 것과 같은 다른 문제가 있습니다 또는 개인 트레이너, 하우스 클리너

따라서 모든 예가 적절할 수 있습니다 그리고 그게 번개 이야기를위한 전부라고 생각합니다 기재 그리고 많은 포스트 – 인 (post-its per person)을 보게되어 매우 기쁩니다 큰

내 생각에 우리는 여전히 휴식을 취하고 있습니까? 바라건대, 너는 좋은 방법이있어 그것의 우리 하지만 그렇게하지 않으면 걱정하지 마십시오 휴식 시간이 지나면 또 다른 기회가 생길 것입니다 더 많이 쓸 수 있습니다

좋아요, 그래서 휴식 시간 전에, 우리는 이해 단계를 시작했습니다 약간의 번개가 치는 회담과 함께 우리는 시작했다 어떻게 우리가 일종의 방법으로 기회를 포착 하는가? 번개를 통해 메모를하는 것 이제 이해 단계에서 할 수있는 또 다른 일 사용자 인터뷰입니다 사용자 인터뷰에서 누군가보고 할 수 있습니다

번개가 치기 전에 스프린트 전에 일어난 일 또는 사용자 인터뷰를 모두 할 수 있습니다 이해 단계의 일부로 나는이 신사와 잠시 이야기를하고 있었는데, 그리고 그는, 음, 사용자 공감에 대해서는 어떨까요? 그리고 스프린트에 구워진 디자인 사고의 부분은 어디에 있는가? 그리고 바로 지금 여기 있습니다 그래서 우리는 다시 일종의 일을 할 것입니다 짧은 시간의 한계 내에서의 모의 단거리 함께있어 나는 모든 것을 말했다

그래서 사용자 인터뷰가 의도를 밝히는데 도움이됩니다 동기 부여 등을 통해 우리는 어떻게 그리고 왜 질문하는지 물어 보았습니다 그리고 이것은 우리가 그것이 무엇과 같은지를 이해하는 데 도움이됩니다 또는 무언가 – 예를 들어 누군가 멘토를 찾고있는 것 이제 당신 그룹 내에서

지금 아무도 손을 들어 줄 자원 봉사자 한 명이 필요합니다 그리고 내가하고있는 일을 말해야한다고 생각합니다 나는 한 사람을 인터뷰하는 척하려고합니다 그럼 우리가해야 할 일은 아직은 각 팀의 한 명은 다른 팀을 방문하려고합니다

그들과 인터뷰를해야합니다 그래서 나는 각 팀에서 한 명씩 – 용감한 영혼 하나, 각 팀의 한 명 – 자신을 자신의 그냥 인터뷰 할거야 너 혹시 혹시라도 물어볼거야 멘토를 찾고 싶었어 당신이 멘토를 원한 적이 없더라도, 당신은 왜 당신이 멘토를 원하지 않는지 그들에게 말할 수 있습니다

각 팀에서 한 명뿐입니다 그런 종류의 일은 누군가가해야한다는 것입니다 해당 그룹의 자원 봉사자가 있습니까? 다른 팀과 함께 할 것입니다 당신은 마이크 나 다른 어떤 것에도 가지 않을 것입니다 그것은 큰 문제가 아닙니다

괜찮아? 저기있는 한 사람 나는 우리에게 사람이 있는지 확인하고 싶습니다 너희들 사람있어? 너희들? 좋아, 좋아 우리는 그것을 얻었다, 그렇지? 시원한 아직, 귀하의 그룹 내에서 처음으로, 우리는 면접 질문을 준비 할 것입니다

그리고 이제는 슬라이드를 볼 수 없으므로 슬라이드를 보겠습니다 좋아 그래서 너에게 약 5 분을 줄거야 너의 그룹과 일하고 그냥 나왔다 한 장의 질문으로 너는 너의 자신의 개인을 생각해 낼 필요가 전혀 없다

질문, 누군가를 서기로 지명하십시오 이것을 적어주세요 다음은 질문 할 수있는 몇 가지 샘플 질문입니다 마지막으로 멘토를 찾았을 때까지 나를 안내하십시오 처음에 연결하기 위해 사용한 도구 나 플랫폼은 무엇입니까? 따라서 이것이 예 또는 아니오의 질문이 아님을주의하십시오

당신이 당신의 사용자를 얻고 싶어하기 때문에 가능한 한 많이 이야기하고 있기 때문에 우리가 어떻게 할 수 있는지 파악하고 그 기회를 파악할 수 있습니다 또 다른 예는 멘토를 찾지 않은 경우입니다 왜 그런가요? 그리고 그 과정에서 특히 어려운 점은 무엇입니까? 그것들은 당신을 시작하게하는 몇 가지 아이디어입니다 자유롭게 복사하십시오 춥다

나는 그들이 위대하다는 것을 압니다 하지만 5 분을 드릴거야 그룹에서 질문 목록 만 작성하십시오 사용자에게 물어볼 것입니다 여기 질문 해

무슨 일이야? 관객 : [INAUDIBLE] 어 – 허 관객 : [INAUDIBLE] 그래, 내 말은 나는 인터뷰의 종류가 갈수록, 내 말은, 네가 기반을 둔다는거야 너는 말할 필요가 없다

누군가가 멘토를 찾지 않으면, 당신은 멘토를 찾는 것에 대해 그들에게 질문 할 필요가 없습니다 그러나 당신은 피벗의 종류에 말하기를 원합니다 왜 그런지 말해줘요 그리고 당신은 멘토를 찾는 경향이 있습니다 내가 너에게 이것, 이것, 그리고 이것, 또는 무엇을 말했는지 자원의 종류 당신이 찾고 계십니까? 내 말은, 당신은 초기 질문 목록을 생각해 내고, 하지만 그걸 벗어나면 멋지다

그게 네 대답 이니? 그것은 매우, 같은, 스프린트 것입니다 당신에게는 계획이 있습니다 그리고 나서 당신은 선회하고 다른 일을합니다 그러나 다소 준비가되어있는 것이 중요합니다 시원한

그래서 5 분 동안 타이머를 세울 것입니다 그러니 위로 올라 오세요 귀하의 질문에 대한 그룹으로 시원한? 괜찮아 대부분의 사람들이 한 것처럼 보입니다 네가 끝나지 않았다면 괜찮아

다시 한번 말하지만 이것은 단지 연습에 불과합니다 우리는 몇 가지 방법을 시도하고 있습니다 하지만 네가 그것에 대해 흥분했기 때문에 기쁩니다 좋아, 자 이제 내 자원 봉사자들을위한 시간이야 순전히 자원 봉사자가 아니라 내가 너에게 명령 한만큼 – 일어 나라

아직, 내가 말할 때 내가 말할 때,이 자원 봉사자들이 일어날 것입니다 다른 테이블에가 나는 시계 같은 물건 같은 것을하려고 노력할 것이다 그러나 당신이 당신의 자신의 테이블에 다만이지 않는다는 것을 확인하십시오

오, 왼쪽으로 탁자로 돌립니다 우리는 그것을 시도 할 수있다 다른 테이블로가 아직 당신이 거기에 도착하면 당신은 인터뷰를 할 것입니다

너의 테이블에있는 면접관이 메모를 할거야 당신의 대답을 바탕으로 우리는 어떻게 할 수 있겠습니까? 다시 한번 우리는 기회를 포착합니다 우리는 어떻게 할 수 있는지 더 많이 생각해 내고 있습니다 말이 돼? 아직, 아직, 아직 없습니다 잠깐만

얼마나 힘든지 메모 해주세요 회전, OK 그리고 거기에 도착하면 10 분 남았습니다 다들 분명해? 좋아, 가자 좋아, 우리 팀을 붙잡을 기회가 있었어

네가 완전히 붙잡혀 있지 않다면 괜찮아 요점은 모든 사람들이 어떻게 ~ 할 수도 있다는 것입니다 우리 모두는 힘을 얻었습니다 다시 돌아 갑시다 너의 시선을 나에게 돌려줘

시원한 이제 인터뷰 한 사람이 당신의 이상적인 사용자였습니다 내 말은, 다시 말하지만 이것은 완전히 모의 거리와 같습니다 그러나 그들로부터 어떤 종류의 이야기를 듣는 것이 좋다 김재연 : 죄송합니다

저는 모든 사람들이 우리가 Dylin에주의를 기울이고 있습니다 다음 단계로 이동하고 있습니다 그래서 많은 대화가있어서 정말 기쁩니다 하지만 우리가 앞과 가운데로 돌아올 수 있도록 노력합시다 좋아요, 충분합니다

98 % 알았어, 또 다시, 인터뷰 한 사람이 이상적인 사용자가 아닐 수도 있습니다 그러나 우리는 단지 그것을 시도하고 싶습니다, 당신에게 그것의 감각을주십시오 그리고 우리가 다음 활동으로 들어갈 때, 지금 정상적으로, 인터뷰 한 사용자의 요구를 고려해야합니다 하지만 인터뷰 한 사람이 말하면, 나는 멘토를 원한다, 나는 결코 멘토가 필요하지 않다

그곳에서 일하는 것이별로 없습니다 자, 사용자 인터뷰를 많이했다고 상상해 봅시다 목표 사용자가 누구인지 잘 알고 있습니다 우리 상상의 의미로 시원한

이제 우리는 다음 단계로 넘어갈 것입니다 우리는 아직 이해 단계에 있습니다 그래서 우리는 많은 기회를 모아서 붙잡았습니다 어쩌면 우리도 마찬가지고, 이제 우리는 가고있다 이 기회를 좁히기 시작합니다

그래서 우리는 방법을 공유함으로써 그렇게 할 것입니다 그래서, 아직은 아니지만, 제가 말할 때, 당신은 갈 것입니다 – 우리는 일종의 부끄러워해야합니다 왜냐하면 우리는 많은 사람들이있어 당신은 당신의 그룹을 데리고 화이트 보드 또는 Post-it 플립 차트 중 하나를 선택하십시오 우리가 와서 뭔가를 찾도록 도와 줄거야

아직 사용하지 않아 그리고 당신이 거기에 도착하면, 당신은 차례로 돌아갈 것입니다 당신의 힘을 표현할 수 있습니다 당신은 어떤 종류의 설명이 필요하다면 그것을 읽을 것입니다, 말하자면, 칠판에 붙이세요 그리고 당신이 이것들을 고집하기 시작할 때, 당신은 종류를 자연적으로 형성하는 종류보고 시작하고, 특히 두 번째 사람이 시작하면 그들의 포스트를 선물한다

그래서 여러분은 친화력을 갖기를 원합니다 그들을 그룹화하는 일종의 시작입니다 그런 다음 카테고리로 분류 할 수도 있습니다 그리고 이것이하는 것이 우리에게주는 것입니다 우리가 물러서서 그들 모두를 바라 볼 때, 우리는 이러한 기회 공간에 대한 아이디어를 얻습니다

멀리서 왔어 말이 돼? 때로는 사람들이 차례로 발표하는 유혹을 받는다 그걸 어떻게 읽을 수 있겠습니까? 그 중 하나를 읽었습니다 그리고 나서 그것은 – 우리는 그것을 낙담하게합니다 왜냐하면 우리는 각 사람에게 할당 된 시간을 갖기를 원한다

한 번에 모든 포스트 – 그것 우리는 때때로 이것을 어떤 그룹에서, 거기에 더 조용한 사람이있을 것 같은데, 좋아, 여기 내 힘줄 – 우리, 그럼 너도 간다 그리고 나서 다음 사람이 정말로 크게 들릴 수도 있습니다 그들의 일에 대해 영원히 이야기하고 싶습니다 그래서 우리는 각 사람이 이야기 할 시간을 가지기를 바랍니다

들릴 시간들 – 초 민주적 인 과정 말이 돼? 좋아, 일어 나자 글쎄, 이것은 알아내는 것을 시도하는 재미있을 것이다 그러나 가장 가까운 화이트 보드 슬래시로 가려고합니다 중간에있는 사람들은 우리도 알아낼 것입니다

도움을 줄 사람들이 있습니다 우리는 그것을 작동하게 만들 것입니다 자 간다 오, 친화력 매핑에 관한 것이있었습니다 거기는

너희들, 내가 너에게 가져갈 수있어 이제는 친화도 매핑을 시작하겠습니다 한 사람이 한 번에 자신의 포스트를 선물합니다 저기에 붙어 있어요 항상 재 배열 할 수 있습니다

카테고리가 형성되고 너무 커지면, 그것들을 더 작은 범주로 나눌 수 있습니다 그것이 그들이 Post-Its-restickable 인 이유입니다 좋아, 너는 뒤로 앉을 필요가 없다 다음 일 때문에 서있을 수 있습니다 하지만 우리가 다음에하고있는 일을 알려 드리고자합니다

그래서 우리는 기회를 확인했습니다 우리는 이러한 기회를 매핑했습니다 우리는 그들을 우리 팀과 공유했습니다 우리는 투표로 그들을 좁히기 시작할 것입니다 이 슬라이드에는 무엇이 있습니까? 좋아요

그래서 제가 말할 때, 당신은 가고 있습니다 네가 가지고있는 작은 컵으로 돌아 가야 해 그리고 3 개의 점을 잡아라 그들이 어떤 색인지는 중요하지 않습니다 그리고 당신은 3 표를 얻습니다

규칙은 자신의 생각에 투표하는 것이 좋습니다 동일한 쪽지에 2 개 이상 붙이는 것이 좋습니다 우리는 여러 장의 투표에주의를 기울일 것입니다 전략적으로 생각해보십시오 이미 5 표를 얻은 경우, 그러면 다른 곳에 그것을 보낼 수 있습니다

그리고 가장 중요한 것은, 우리는 한 방향으로 나아가려고하지 않고 있습니다 이 시점에서 그래서 우승자는 여기에 없습니다 우리는 여전히 이해 단계에 있으며, 디자인 스프린트의 첫 번째 단계 그래서 우리는 단지 기회를 좁히기 시작했습니다

우리가 해결하고 싶다 시원한? 좋아, 3 표 3 분 우리는 이해 단계를 하나 더 마무리 할 것입니다 사용자 공감법 우리는 기회를 확인했습니다

우리는 그들을 매핑했습니다 우리는 그들을 좁히기 시작했습니다 그리고 이것들 모두는 단지 것들로부터의 선택입니다 이해 단계의 일부로 사용할 수도 있습니다 내가하고 싶은 한 가지가 더 있습니다

나는 매우 중요하다고 생각하며 사용자 여행지도라고 불립니다 따라서 사용자 여행지도는 문서입니다 개별 사용자의 요구를 시각적으로 보여주는 성취에 필요한 일련의 상호 작용 그러한 욕구들, 그리고 그 결과로 나타나는 감정적 인 상태들 사용자는 프로세스 전반에 걸쳐 경험합니다 그들은 문제 공간에 집중합니다 그래서 우리는 아직 사용자가 무엇인지 상상하지 못합니다

당신이이 놀라운 솔루션을 디자인 할 때가 될 것입니다 우리는 지금 문제 공간에 집중하고 있습니다 그리고 이것은 한 가지 더 길일 것입니다 우리가이 문제를 이해할 수 있도록 그들이 지금하고있는 것을보고 우주 공간 우리가 탐험 할 수있는 고통 점을 확인하고 기회로 그래서 그들은 이런 모습을 보입니다

그래서 내가 말할 때 당신이 할 것은 당신이 당신 팀에 들어갈 것입니다 너는이 녀석들을 데리고 나갈거야 그래서 너는 마커 또는 펜을 사용합니다 보드에서이 작업을 수행 할 것이기 때문입니다 누군가의 첫 번째 단계를 작성하려고합니다

경험을 쌓은 다음 각 단계를 추가 할 때까지 그들의 임무를 완수했다 각 단계에 대한 설명을 포함하려는 경우, 당신이 갈 때 고통 점을 확인하고 강조하십시오 예를 들어, 우리가 디자인 스프린트에 오르면 아파트를 찾는 데 도움이되는 앱으로, 내 사용자 여행의 일부로 누군가 아파트를 구하는 방법을 보라 지금, 내 애플 리케이션의 존재없이 그래서 1 단계는 움직일 필요가있는 무엇인가가 될 것입니다

어쩌면 당신은 새로운 직업, 인생의 변화, 임대료 인상, 당신은 샌프란시스코에 살고 있습니다 그리고 나서 그 다음 단계를 생각해냅니다 마지막 단계는 새로운 곳을 확보하는 것입니다 우리의 목적을 위해, 당신의 목표는 분명히 사람입니다 예, 스승을 찾았습니다

그래서 우리는 지금 이것을 할 것입니다 그리고 내 말은, 이렇게 보일 필요는 없다는 것입니다 사람들은이 모든 다른 방법을 사용합니다 그러나 당신은이 단계를 포착하기를 원합니다 오늘 누군가가 어떻게 스승을 찾을 수 있는지 살펴 봅니다

도중에 그 고통 점들을 잡아라 그리고 나서 우리는 한걸음 뒤로 물러 설 수 있습니다 어쩌면 우리 앱이 뭔가를 할 수있을 것입니다 만나기의 어색함을 해결하기 위해 당신의 멘토가 처음입니다 말이 돼? 사람들은 종종이 흐름을 보았 기 때문에 유혹을 받는다

그리고 그들은 오하이오처럼 우리는 스토리 보딩입니다 우리는 해결책을 찾고 있습니다 그러나 우리는 여전히 이해 단계에 있으며, 여전히이 문제 공간을보고 있습니다 시원한? 시원한 나는 어떤 사람들이 아직도 끝내고 ​​있다는 것을 알고있다

하지만 이것은 단지 연습입니다 이것이 무엇인지에 대한 아이디어를주고 싶었습니다 나는 우리가 많은 가정을해야한다는 것을 안다 이 일을하고 추측을하기 위해서 그러나 실제 전력 질주에서, 당신은 훨씬 더 많은 정보를 얻게 될 것입니다

타겟 사용자와 사용자의 이동 경로에 대해 그러나 이것의 요점은 당신이 그것을지도로 나타낼 수 있다는 것이다 다른 고통을 좀 쳐다 보지 사용자가 사용자 여정을 따라 가질 수있는 포인트 그 고통의 문제를 해결하기위한 종류의 목표 사용자가 더 쉽게 사용할 수 있도록하십시오 시원한? 나는 끄덕임이 많다 알았어, 쉬자

우리가 할까? [? 나는?] 휴식을위한 준비 그 일은 언제나 내 두뇌를 상하게하고 가정을합니다 7 분간 더 쉬자 시원한? 우리의 가상 스프린트에서는 방금 이해 단계를 마쳤습니다 이제 우리는 디자인의 두 번째 단계를 시작할 것입니다

스프린트, 정의 단계입니다 그리고 Jayeon은 그것에 대해 더 많이 알려줄 것입니다 내 말을들을 수 있다면 한 번 박수를 치십시오 내 말을들을 수 있다면 두 번 박수를 치십시오 너희들은 아주 좋은 clappers 아니, 그러나 당신은 지금주의를 기울이고 있습니다, 그리고 그것은 요점입니다

좋아, 여기 야 김재연 : 안녕하세요 오, 와우, 큰 소리로 들렸다 안녕, 모두들 좋았어, 고마워

그래서 Dylin이 말했듯이, 지금까지 대부분의 시간은, 우리는 이해 단계를 탐구했다 이것은 다시 중요하기 때문에 매우 중요합니다 우리 모두를 같은 페이지에 올려 놓는다 이제 우리는 두 번째 단계로 넘어 가고 있습니다 정의 단계입니다

정의 단계에서 우리는 계속 진행할 것입니다 우리가 작업해온 자료를 다루기 위해서, 우리가 만들고자하는 것과 동일한 제품 그래서 여기에 몇 가지 연습을 할 것입니다 첫 번째는 성공 메트릭입니다 따라서 성공 측정 항목에서 우리는 – 나는 오늘 이것을 간단히 언급했다

성공의 공유 된 이해를 정의한다 그룹의 모든 사람들에게 의미합니다 때로는 디자이너가 성공을 생각할 수도 있기 때문에 무엇인가로, 그리고 PM 1은 성공을 생각할지도 모릅니다 다른 일로, PM 2는 다른 생각을 가지고 있습니다 성공의 의미

따라서 이것이 또 다른 중요한 단계입니다 네가 공유하고있는 것 – 당신이 해결하고자하는 문제 목표와 동일한 성공 지표가 있습니다 그래서 여기에서, 다시 한번, 성공이 어떻게 될 것인지를 정의하고, 그것이 수치로 측정되는 방법을 정의하고, 메트릭을 계량화하는 방법 및 수치 출력 에 관해서는 원하는 행동을 측정 할 것입니다 이 목록은 Google에서 내부적으로 사용하는 목록입니다 성공을 측정하는 방법

여기에는 다섯 가지 범주가 있습니다 그리고 그 범주는 행복, 참여, 획득, 보존 및 작업 완료 이것은 Google 내부의 여러 팀에서 사용됩니다 그러나 몇몇 팀에게는 이것이별로 의미가 없을 수도 있습니다 그래서 그들은 자신의 필요에 따라 교체 할 수 있습니다

그러나 이것은 당신이 시작할 수있는 프레임 워크 일뿐입니다 그래서 우리가 당신을 운동 모드로 만들 때, 이 5 가지 카테고리 또는 다른 것을 사용하실 수 있습니다 현재 제품의 문제에 대해 더 많은 의미가 있습니다 당신 팀에도 도움이됩니다 운동 모드로 들어가기 전에, 나는 좀 더 구체적인 예를 들어주고 싶다

그러니까 세 카테고리가 있다고 가정 해 보겠습니다 성공 측정 항목을 넣으 려하고 범주 중 하나 입양입니다 그렇다면 카테고리를 채택하십시오 당신이 상대로 측정하고 싶습니다 그리고 목표는이 경우 사용자가 시작하는 것입니다

따라서 이것을 지불 예라고 가정하면, 사용자는 똑똑한 보수를 사용하기 시작합니다 이것은 특정 기능입니다 가정 해 봅시다 청구서 지불 이 카테고리 내의 성공 측정 항목 및 특히 카테고리 내에서 클릭 수 및 액션 수 지불 한 계산서에 그 결과를 지불하기 위하여

클릭 수이기 때문에 측정 할 수 있습니다 그것은 정량화 될 수 있습니다 그래서 우리는 범위를 좁히고 만들고 싶습니다 조금 더 실체가 생겨서 다른 사람들이 성공 측정 기준을 보는 방식을 공유하고, 다른 사람들이 볼 수있는 방법을 볼 수 있도록 성공이 그들에게 어떤 의미인지 그것이 우리가 실제로 함께하려는 것입니다

메트릭 부분을 넣으면됩니다 다시 한번 말하지만, 이것은 제한 할 필요가 없습니다 제품의 성공에 대한 궁극적 인 방법 될 것입니다 그러나 이것이 이해를 공유하는 좋은 방법입니다 그룹의 팀 구성원간에 성공의 의미

그러니 여러분 그룹과 만나고, 2 ~ 3 가지 범주로 생각하십시오 생각할 좋은 방법 중 하나는 카테고리라고 생각합니다 너는 이미 우리가 어떻게 생각 하던지, 어쩌면 거기서 시작해서 하나, 둘, 셋 중 하나를 선택하십시오 카테고리를 지정하고 카테고리 별 목표를 설정하십시오 각 카테고리

수치 적으로 측정하는 방법에 대해 생각해보십시오 그리고 그것은 다시 다양한 방식으로 나타날 수 있습니다 1 : 1 비율 일 필요는 없습니다 그것은 1 대 1과 3 일 수 있습니다 다양한 성공 방안을 제시 할 수 있습니다

좋습니다, 그래서 우리는 이해 단계를 마쳤습니다 우리는 정의 단계의 약간의 맛을 보았습니다 이제 우리는 내가 좋아하는 단계 중 하나에 들어갈 것입니다 이것은 스케치 단계입니다 그리고 아침 내내, 우리는 솔루션을 찾지 못했습니다

우리는 방금 기회와 문제점을 파악하고 있습니다 그리고 지금은 그 훌륭한 아이디어를 생각해 볼 때입니다 좋아요, 제가 모든 것을 말했는지 확인하고 싶습니다 나는 그것에 대해 말하고 싶었다 큰

좋습니다 다시 스케치 단계입니다 광범위한 아이디어가 생성되고 공유되는 곳입니다 대체 공간에서 다른 솔루션을 찾아 생성합니다 아이디어를 얻고, 메모를 작성하고, 생각을 수집합니다

그게 우리가 해낸거야 우리는 Crazy 8 's로 뛰어 들었을 것입니다 빠른 관념 운동입니다 우리는 이것을 시간에 맞추었고, 당신은 가고 있습니다 8 분 안에 8 가지 아이디어가 떠오른다

준비해 스트레스를받지 마십시오 그래서 Crazy 8은 [? 코어?] 스프린트 방법, 스케치 단계의 일부로 그리고 여기서의 목표는 초기 아이디어를 뛰어 넘는 것입니다 그리고 시간의 압박이 당신을 돕기를 바랍니다 그것은 당신을 강요합니다

왜냐하면 당신이 정말로 여덟 가지 아이디어가 8 가지로 나오길 원한다 의사록 이는 아이디어를 전달하고, 그러나 그들은 아름답 지 않아도됩니다 스케치에 대해 신경 쓰지 마라 너는 나의 아름다운 양성 소녀를 보았다

나 자신은 예술가가 아니다 스틱 피규어와 다이어그램은 모두 여기 게임입니다 그래서 우리는 양 이상의 품질을 추구합니다 초고 수준 아이디어, 그들을 예쁘게 만드는 것에 대해 걱정하지 마십시오 또한 스토리 보드가 아닙니다

사람들은 종종 유혹을 느낍니다 당신은 그들을 채우고 이야기를하고 싶습니다 이들은 8 가지 개별 아이디어입니다 그래서 UI와 같은 것들이 될 수 있습니다 여기 내 앱의 화면을 다음과 같이 표시하고 싶습니다

또는 두 개의 막대기 인형이 될 수 있습니다 오,이 응용 프로그램을 사용 하고이 좋은 경험을했기 때문에 해 x의 그게 말이 되나요? 거의 모두 이미 접이식을하고 있습니다 그러나 접은자를하지 않았다면 접기를하십시오

잘 했어 모든 사람이 종이를 가지고 있습니까? 모두 다 준비 됐어 너희들은 게임보다 앞섰다 관객 : [INAUDIBLE] 미안해 관객 : [INAUDIBLE] DYLIN MARTIN : 좋은 질문입니다

그래서 그녀는 아이디어가 스티커 메모와 관련이 있는지 물었습니다 다시 말하지만, 저는 이것을 할 것입니다 – 내가 디자인 스프린트를 설명 할 때마다, 나는 항상 이것을하고있다 그리고 이것은 내 눈에 보이지 않는 아이디어의 잣대입니다 그래서 아이디어가 많아지고 있습니다 in, more, more 등등

따라서 귀하의 아이디어는 기회를 기반으로 할 수 있습니다 이전에 보았던 스티커 메모, 사용자의 고통 지점 여행은 모두 공정한 게임입니다 아니면 그냥 임의의 아이디어를 생각할 수 있습니다 아무것도 상관 없어 우리는 지금까지 논의했습니다

그것도 괜찮습니다 그래서 그것은 정말로 어디서나 올 수 있습니다 그러나 당신은 이런 종류의 배경을 가지고 있습니다 이제 우리는 이해와 정의를했습니다 시원한? 좋아, 기다려

이 때문에 우리는 시간에 대해보다 정확하게해야합니다 아니, 5 분이 아니야 좋아, 시계 8 분 긴장하지 마십시오 모든 8 개의 사각형을 채워보십시오

너의 흔적에 오, 조용한 활동이기도하다 저기있다

너 혼자 생각하고있어 이것을 팀과 공유 할 수있는 기회가 주어지며, 나중에 하지만 지금은 8 분 동안 조용한 활동을했습니다 너의 자국에, 세트를하고, 가라 좋아요, 그래서 우리는 갈라지면서 우리 자신의 생각을 바꿨습니다

스케치 단계의 일부로 그리고 이제 우리는 수렴 할 것입니다 모두 다시 모여서 공유하십시오 우리 팀과 우리의 아이디어 – 아직 우리는 시간이 촉박 해지기 때문에 너에게 모든 것을 말하면, 우리는 그냥 할거야 그래서 우리는 스케치를 잡을 것입니다

테이프가 있습니다 테이프가있어 오, 화이트 보드에는 테이프가 거의 없습니다 우리가 와서 테이프가 더 있는지 확인하겠습니다 나가 말할 때, 당신은 당신의 스케치를 위로 찌르고, 가기 위하여려고하고있다 우리가하는 방식과 비슷합니다

우리의 힘을 나누었습니다 스케치를 고수하고 설명하십시오 각자 자신의 기회가 있습니다 모든 스케치를 공유 할 수 있습니다 그리고 나서이 부분의 결정 부분을 집어 넣을 것입니다

우리도 시간이 있기 때문에 그리고 그것은 다시 3 표로 투표하는 것입니다 모든 사람들이 제시 한 후에 점들, 물론 세 가지 투표 점을 찍을 수 있습니다 그리고 같은 규칙이 적용됩니다

당신은 스스로 투표 할 수 있습니다 한 번 이상 투표 할 수 있습니다 같은 것에, 등등 그리고 다시, 우리는 좁히고 있습니다 이 시점에서 하나의 특정 방향

시원한? 그것을 해보자 우리는 충분한 시간이 없기 때문에, 우리가 할 일을 빨리 말해 줄거야 다음 두 단계에서 – 프로토 타입 및 유효성 검사 그래서 다음 단계 – 저기에 그걸 가지고 있습니까? 괜찮아 그래서 스케치 단계에서 Crazy 8을 실행 한 후, 우리는 아마 몇 번 더 스케치 할 것입니다

그것을 좀 더 좁혀 라 좋아, 그럼 우리가 들어가는 단계는 솔루션 스케치를 결정한 후에 우리 모두는 동의합니다 스토리 보더를 사용하면 프로토 타입 단계를 시작할 수 있습니다 방향이 선택되면, 팀은 함께 협력하여 무엇에 대한 스토리 보드를 작성합니다 그들은 프로토 타입을 원합니다

이것은 많은 구체적인 결정이있는 때입니다 그 개념이 정확히 무엇인지 주위에 만들어집니다 그리고 프로토 타이핑은 무언가를 만드는 것에 관한 것입니다 그것은 당신이 가지고있는 아이디어를 검증하기에 충분합니다 완전히 기능하는 앱 일 필요는 없습니다 우리는 그것이 완전히 작동하는 응용 프로그램이되기를 원하지 않습니다

일반적으로 사용자가 클릭 할 수있는 단순한 정적 mock 당신의 스프린트 질문에 대답하기에 충분합니다 여기서 중요한 것은 우리가이 작업을 정말 빨리 처리한다는 것입니다 하루 만에, 또는 많은 시간을 들여 당신은 당신의 팀이 실제로 충분한 프로토 타입을 만들 것입니다 당신의 스프린트 질문에 대답해라 이론에 의하면

그 다음에는 유효성 검사 단계로 넘어갑니다 진실의 순간입니다 시제품을 가져 가면됩니다 그것을 사용자 앞에 놓습니다 이것은 스프린트 중 흥미로운 시간이다

사용자가 프로토 타입과 상호 작용하는 것을 볼 수 있습니다 그것에 대한 피드백을 제공합니다 이것은 또한 검토를 수행 할 수있는 시간입니다 귀하의 스프린트 목적이 그와 관련된 경우 이해 관계자들과 함께하십시오 시원한? 좋아, 그래서 그것은 우리의 가상 스프린트의 끝이다

너에게 박수를 치다 [박수 갈채] 좋아, 2 분 더, 2 분 더 알았어, 나는 생각한다 그래서이 워크숍은 디자인 스프린트를 설명했다 모바일 앱의 맥락에서, 그러나 방법론 거의 모든 것에 적용될 수 있습니다

그래서 Jayeon은 – 김재연 : 오, 그냥 초대하고 격려하고 싶었습니다 당신이하고있는 일을 어떻게 적용하는지 생각해보십시오 조직에서, 그리고 디자인 스프린트 방법론을 사용하십시오 전체 디자인 스프린트인지 아니면 그냥 그 중 일부 그리고 나는 듣고 싶다

나는 사람들에게 여기에서 공유 할 것을 부탁하려고했다 그러나 시간이 없기 때문에 우리는 여전히 듣고 싶어합니다 그리고 그것이 그것이 당신의 팀을 크게 돕는 어떤 것이라도된다면, 제발 알려주세요 Google의 역할 덕분에 실제로 외부 파트너와 만나서 협력해야합니다 우리는 디자인 리뷰를 제공하고 피드백과 비평을 디자인하며, 또한 때로는이 스프린트를 쉽게 진행할 수 있습니다

당신 팀도 마찬가지입니다 그래서 네가 나에 대해 이것은 당신의 조직에서 흡수됩니다, 나는 그것을 듣고 싶다 내 연락처를 찾을 수 있습니다 LinkedIn에 – 당신은 LinkedIn에 내게 다가 갈 수 있습니다 – 또는 내 이메일 주소는 Googlecom의 첫 번째 이름입니다

슬라이드와 함께 보내 드리겠습니다 김재연 : 알았어 고마워요, 딜린 좋아, 시간이 없다 그러나 빨리, 여기에 몇 가지 리소스가 있습니다

당신 자신의 디자인 스프린트를 달려 가야합니다 designsprintkitwithgooglecom이라는 웹 사이트가 있습니다 URL이 희박했습니다

이것은 정말 좋은 웹 사이트입니다 계획에 대한 모든 종류의 자원을 갖추고 있습니다 다른 방법론들 – 훌륭한 자원 당신이 들어 본 다른 하나 Google Ventures 디자인 스프린트 북입니다 나는 그것이 매우 유용하다고 생각한다

내가 항상 이것에 대해 말하고있는 한 가지는 매우 [? 제한적인] 책 각 디자인 스프린트가 5 일 동안 길어야한다 저는 개인적으로 5 일간의 디자인 스프린트를 한 적이 없습니다 나는 당신이 2-3 일 안에 그것을 할 수 있다고 생각합니다 하지만 정말 도움이되는 문맥을 제공합니다

각 단계가 중요한 이유 인 이유 큰 그림의 링크가 있습니다 걱정하지 마라, 나는 너를 내보낼거야 그들을 기억할 필요가 없습니다 그리고 지금 나는 그것을 [[ Sherrie?] 너에게 말해줘

매우 중요한 일에 대해 점심 먹어야 겠군, 그렇지? 스피커 2 : 그렇습니다하지만 우선, 모두가 Dylin과 Jayeon에게 박수 갈채를 보내고 있습니다 정말 고마워요

Flexible systems are the next frontier of machine learning

– 우린 괜찮아? 안녕하세요 AI Salon에 오신 것을 환영합니다

우리는 오늘 당신들에게 아주 특별한 인공 지능 살롱을 가지고 있습니다 내 이름은 호르헤 쿠에 토 (Jorge Cueto)이고 나는 조직자 중 한 명이다 AI 살롱 시리즈 AI 살롱에 익숙하지 않다면, 우리는 대략 두 주간의 주간 시리즈입니다 우리는 금요일에 함께 기계 학습 및 인공 지능 (AI) 분야에서 높은 수준의 주제를 논의하기 위해, 우리가 도망 갈 수 있도록 돕는 목표로 우리의 일상적인 연구와 연구로부터 우리가 매일하는 일을 어떻게하는지보십시오

사회의 더 큰 그림에 들어 맞는다 이 사건들은 계몽 시대 시대의 살롱을 모델로 한 것이며, 그래서 우리는 전자 제품을 사용하지 않습니다 우리는 화이트 보드를 사용하지 않습니다 그것은 모두 공개 토론입니다 실제로 토론 부분으로 이동하면 우리는 앙드레가 들고있을 마이크를 여기 있습니다

따라서 질문이나 의견이 있으시면 질문을하기 위해 옆으로 나아가십시오 이것은 분명히 대화입니다 제발 질문에 대해 부끄러워하지 마세요 오늘은 주제에 대해 논의 할 것입니다 유연 기계 학습 시스템, 우리에게는 아주 특별한 손님이 두 명 있는데, Jeff Dean과 Chris Re

그들은 어떤 소개도 필요하지 않습니다, 나는 확신합니다 그러나 나는 단지 공유하고 싶다 그들의 배경에 대해 조금 우리 모두가 같은 페이지에 있는지 확인하십시오 그들이 얼마나 굉장한 지에 대해서 (청중 웃음) Jeff Dean은 Google AI의 책임자입니다

Google Brain의 공동 설립자이기도합니다 1999 년에 Google에 합류했습니다 관심 분야는 다음과 같습니다 대규모 분산 시스템, 성능 모니터링, 기계 학습의 응용 검색 및 관련 문제, 신제품 개발 기존 정보 정리 새롭고 흥미로운 방식으로, 몇가지 말하자면 그는 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았다

워싱턴 대학에서 Chris Re는 부교수입니다 컴퓨터 과학과에서 InfoLab의 스탠포드에 있습니다 그는 통계 컴퓨터 학습 그룹, Pervasive Parallelism Lab, Stanford 인공 지능 연구소 그의 작업 목표는 사용자와 개발자가 응용 프로그램을 작성하는 방법 더 깊이 이해하고 데이터를 활용합니다

그의 연구는 데이터베이스 이론, 데이터베이스 시스템, 기계 학습 Chris는 2015 년에 MacArthur Fellowship을 수여 받았습니다 그는 또한 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았습니다 워싱턴 대학에서 사실 약간의 개인적인 관계가 있습니다

둘 다에게 Google에서 Jeff Dean은 전설이며, 모든 직원이 Jeff Dean 번호를받습니다 그들의 프로필에 이것은 당신을 얼마나 멀리 제거했는지 나타냅니다 분리 정도의 관점에서 조직도의 Jeff Dean으로부터

제프 딘이 네 명 이었어 내가 PM으로 일했을 때 크리스에 관해서는, (청중 웃음) 나는 Chris 's CS145 Intro to Databases 클래스를 가져 갔다 학사로서, 나는 솔직히 말할 수있다 그는 최고의 컴퓨터 과학 교수 중 한 명이었습니다

나는 스탠포드를 가졌다 오늘 우리 둘을 데리고와 주셔서 감사드립니다 – 정말 고마워 (관객 박수) – 우리가 시작할거야 각자에게 개회사문을 제공함으로써 오늘 주제를 소개하는 유연한 기계 학습 시스템의 관점에서

Jeff Dean이 먼저 가고 Chris Re 그들이 개장 한 후에, 우리 모두 너희들에게 열어 줄거야 너의 질문을 물어봐 나는 또한 내 자신의 몇 가지 질문을하겠습니다 대화 시작

제프, 받아 줄까? – 좋아 먼저 나를 보내 주셔서 감사합니다 여기 와서 정말 흥분 되네 나는 국제 여성의 날에 생각합니다 그래서 행복한 국제 여성의 날

(관객 박수) 이것은 흥미로운 형식입니다 나는 무엇을 기대해야하는지 잘 모르지만, 여기에 우리가 간다 나는 내가 이야기하고 싶은 것이 무엇인지 생각한다 오늘 내가 배우는 기계 분야에서 볼 수있는 것은 우리는 많은 성공을 거두고 있습니다 흥미로운 문제를 발견 할 때

대부분 우리가하고있는 것은 감독 학습입니다 매우 성공적 일 수 있습니다 실제로 올바른 데이터 세트를 수집 할 수 있습니다 상당히 복잡한 엔드 – 투 – 엔드 기계 학습을 수행한다 복잡한 작업에

번역을 배우고 싶다면 영어에서 일본어, 우리는 병렬 문장의 큰 데이터 집합을 수집 할 수 있으며, 모델을 훈련 시키자 그리고 그 모델은 이제 더 잘하고있다 우리가 적용하는 방법을 알고있는 다른 접근법보다 그런 종류의 문제들 소량의 멀티 태스킹 학습을 할 때마다, 우리가 말하는 곳, 아,이 3 ~ 4 가지는 관련이 있습니다 어쩌면 우리는 하나의 모델을 훈련시켜야합니다

그것은 단지 하나가 아닌 3 ~ 4 가지를합니다 우리는 그것이 잘 작동하는 것을 발견하는 경향이 있습니다 동시 멀티 태스킹 학습 또는 우리는 이전 학습을 할 수 있습니다 여기서 우리는 관련된 작업을위한 모델로 시작한다 그런 다음 매개 변수를 복사합니다

그런 다음 다른 작업을 세밀하게 조정하십시오 어쩌면 우리는 아주 많은 데이터가 없을 것입니다 그것은 보통 꽤 잘 작동합니다 그러나 나는 우리가 충분히 야심적이지도 않다라고 생각한다 이 접근법에서

정말, 나는 우리가 한 모델을 훈련해야한다고 생각한다 우리가 신경 쓰는 모든 일을하는 것 Google은 수천 대의 기계 학습 모델을 교육합니다 많은, 많은 다른 일을하는 것 그리고 그들 각각은, A, 많은 데이터가 모두 학습 중이기 때문에 기본적으로 임의의 부동 소수점 숫자를 시작하는 것으로부터, 새로운 일을 배우는 것을 시도하기 위하여, 물론 더 많은 데이터가 필요합니다 세상에 대한 맥락이 없을 때 당신 이외에 난수 발생기가 뿌렸어요

무작위로 씨 뿌린다 나는 톤이 있다고 생각한다 흥미로운 분산 시스템 문제에 대해 분명히 시스템, 수천 또는 수백만 개의 작업을 수행하는 방법을 배워야하는 경우, 희망은 만과 첫 번째 과제가 따라옵니다 어떻게하는지 알고있는 것들을 활용할 수 있습니다 처음 만 건의 작업에서 아주 좋은 상태가 될 수 있어야한다

백만 분의 첫 번째 과제를 매우 빨리 아주 적은 예제가 있습니다 그게 방향이야 나는 전체 공동체가 추진해야한다고 생각합니다 여기에는 수 많은 분산 시스템 문제가 있습니다 시스템이 매우 커지려고하기 때문에 계산 능력면에서 그 중 일부가 다운 된 경우에도 실행할 수 있기를 원합니다

여전히 가능하다 합리적인 예측이나 결과를 내려면 이 기계 선반이 떨어져도 또한 재미있는 기계 학습 질문 톤이 있습니다 왜냐하면 저는 이것을 실용적으로 생각하기 때문에, 매우 희소하게 활성화 된 모델이어야합니다 그래서 어떤 특정 작업을 위해, 분명히 활성화하고 싶지 않아

그 작업을위한 칩의 전체 데이터 센터 이 모델을 통해 통로를 찾고 싶습니다 해당 작업과 관련이있는 관련이없는 다른 부분은 활성화되지 않습니다 그것은 우리가보고 있어야한다고 생각하는 방향입니다 나는 꽤 흥미로울 것이라고 생각한다 나는 그것에 대해 꽤 흥분한다

좋은 조합이야 기계 학습 연구 문제 및 컴퓨터 시스템 문제 및 그 (것)들은 수시로 유익하다 협업에 좋습니다 – 굉장해 – 크리스 그래, 제프와 나는 정말로 여기서 일직선이되어 있다고 생각해

아마 내가 생각할 수있는 트위스트가 성능 문제 외에도 그리고 시스템은, 사람들이 어떻게 소프트웨어를 만들지 생각합니다 근본적으로 변화하고있다 이러한 대규모 멀티 태스킹 모델의 결과로 내가 너에게 문맥을 줄 수 있다는 것을 이해하기 내가 생각해 봤던 것들 지난 몇 년 동안 5, 6 년 전에 우리는이 시스템을 구축하고있었습니다 그것은 합동 추론 및 학습 시스템이라고 불 렸습니다

이것들은 정말로 가설을 가지고있는 시스템이었다 이러한 여러 가지 일을 많이 할 수 있다면, 3, 4, 5 개의 작업을 동시에 수행 할 수 있습니다 문장을 읽고, 일부 회화를하고, 문서를 이해하고, 당신은 놀라운 것을 할 수 있습니다 또는 인간의 정확도보다 높은 것 과학 기사를 읽을 수있는 시스템을 구축했습니다

인간의 정확성보다 뛰어나다 또는 우리는 인신 매매와 싸울 수 있습니다 우리는 그렇게하기위한 시스템을 구축했습니다 우리는 이런 단편적인 것들을 만들었습니다 자, 우리가 그것을 살펴볼 때, 우리는 이러한 시스템이 사람들이 코드를 작성하는 것은 실제로 상당히 어려웠습니다

무슨 일이 있었기 때문에 이 시스템을 만들 때 높은 수준의 정신 모델을 가질 수 있다는 것입니다 체계가 알 필요가 있던 무슨을의 세계의, 하지만 실제로 그 정보를 가져 가라 기계 학습 시스템 (machine learning system) 유용하고 유익한 일을 할 수있다 기본적으로 박사님이 앉고 앉아서 할 것입니다 특별한 종류의 PhD, 누가 너트와 볼트에 정말로 들어가기를 원했던가? 이 시스템이 어떻게 구성되었는지 그래서, 우리는 그 일을했습니다

우리는 회사를 세울만큼 운이 좋았다 업계에서 약간의 시간을 보냈다 취득의 결과로, 우리가 알아 차 렸던 것은 사실, 우리가 해낸 것처럼, 사실, 대부분의 사람들이 그들의 시간을 보냈던 곳 더 이상 모델을 만들지 않았습니다 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 훌륭한 도구, 밖에있는 다른 것들, 그들은 실제로 상당히 주식과 바닐라 아키텍처, 배포, 그리고 나서 알아 내려고 노력했다 데이터를 피드로 제공하고 디버깅하는 방법, 그리고이 모든 것들을 그 위에 덧붙여 라

그래서, 우리 첫번째 회전 속도계 우리가 그때에 대해 생각해보고 싶어했던 것의 알아 내려고했다 어떻게이 모든 일터를 먹일 수 있니? 제프가 말하는 것처럼 우리는 어떻게 서로 다른 모든 데이터를 공급합니까? 필요한 것? 그것은 샘플의 복잡성에 관한 것이 었습니다 우리가 점점 더 커지기 시작한 시스템의 멀티 태스킹 종류 그런데 이상한 일이 생겼습니다

그런 종류의 이상한 일이 일어났습니다 공개 연구 및 산업 전반에 걸쳐, 우리는 몇 가지 예제를 보았습니다 사람들이 접근하는 방식입니다 그들의 소프트웨어 엔지니어링 작업 어떤면에서는 꽤 많이 변하는 것 같았다 그들은 시작하기 시작했다

이러한 종류의 이전 학습베이스 라인에서, 또는 이러한 작업 중 일부부터 시작하여 작업을 수행 할 수 있습니다 이 일이 시작되기 전에 우리는 약간의 대화를 나누고있었습니다 이 코드를 자주 보게됩니다 한 팀과 함께 살거나 한 가지 일을하는 삶, 그리고 그 모든 지식 다음 작업으로 전송되지 않습니다 그래서, 정말 흥미 진진합니다, 제 생각에, 여기에 방향 설정 당신이 어떻게 통일 되려고 노력하는지 그 정보를 더 많이

우리가 기대하지 않은 다른 것은, 내 생각에, 우리가 시작했을 때, 그러나 매우 초기에 일찍 이러한 멀티 태스킹 시스템, 그 부서지기 쉬운 사람에게 되돌아 가게되면서, 그들은 그들과 이야기하기에 더 풍부한 어휘를 가지고있다 개발자는 자연스럽게 갈 수있을 것 같습니다 그 높은 수준의 표현에서, 사람들, 장소, 사물에 대해 알지 못합니다 여기에 내가 그것을 모델에 넣는 곳이 있습니다 또는이 특정 문장을 구문 분석하는 방법을 알지 못합니다

그것이 내가 내 노력을 기울여야하는 곳이다 그들이 어디서 시간을 보내는 지 알아 내다 근본적으로 변화하는 것 같다 이 기계 학습 모델을 만드는 방법 그들은 좀 더 유연하게 그것을 구축 할 수 있습니다 이제 그 일은 정말로 흥미 롭습니다

그러나 도전으로 돌아갑니다 우리는 효과적으로 소프트웨어 도구가 없습니다 어떻게 든 그것은 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 느낌입니다 미래의 일종 우리의 삶을 극적으로 쉽게 만들어 주었고, 그리고 위에 모든 것 효과적으로 지원되지 않는 것처럼 느껴집니다 컴퓨터 과학 작업이 많지 않습니다

너 한테 말 했잖아 고전적 시스템이 어떻게 작동해야하는지 이 일은 시간이 지남에 따라 어떻게 살아야합니까? 사람들은 어떻게이 모델을 공유해야합니까? 우리는 거기에서 많은 연구를하지 않고 있습니다 나는 그것이 장소라고 생각한다 정말로 유익한 연구가있을 것입니다

내가 언급 한 다른 비트는 나는 여전히 성과가있을 것이라고 생각한다 다음 몇 년 동안 정말 중요한 도전 나는 그것이 그것이, 토론을 보러 그냥 250 명의 친한 친구와이 친밀한 살롱에서 (청중 웃음) 조금 다르다 내가 생각한 것보다 – 우리가 나는 나타나기 시작했다 – 191 년이었다 나는 그것이 191이라고 생각한다

– 오, 그래, 그건 90이야, 합법적 인 목적으로 191 년이야 (청중 웃음) – 굉장해 진술서를 작성해 주셔서 대단히 감사합니다 자, 너희들에게 질문이 있다면, 당신의 손을 들고 시작하십시오 또는 당신이 가장자리에 가깝다면, 마이크를 만들 수 있어요

우리가 바로 거기에있다 – [청중 회원] 두 분이 많이 말하는 걸 들었습니다 ML 시스템의 성능, 그래서 나는 많은 사람들이 있다고 생각한다 소프트웨어 및 하드웨어 스택의 서로 다른 레벨에서 누가 ML 시스템의 속도를 향상 시키려고하는지, 하지만 ASIC 또는 FPGA와 같은 새로운 칩을 설계하고 있습니다 모델 교육을 병렬화하는 데 도움이되는지 여부 더 효율적이고 물건

다음 몇 년 동안 너는 어떻게 생각하니? 당신은 우리가 극적으로 빠른 속도로 성장할 것이라고 생각합니까? 모델을 훈련시킬 수 있음, 무어의 법칙이 1960 년대 또는 70 년대에 있었던 것과 유사합니다 어떻게 생각해? – 생각이 좀 있지만 – 네, 그러니까, 첫째, 나는 많은 분야에서 개선이있을 것이라고 생각한다

나는 ML 하드웨어가 충분히 다르다고 생각한다 범용 컴퓨터 하드웨어에서 나는 우리가 완전한 대답을 가지고 있다고 생각하지 않는다 어떤 컴퓨터 아키텍처가 가장 효과적 일지 우리는 많은 이득을 얻을 것입니다 여러 세대에서 길 아래로 ML 중심의 하드웨어 우리가 일종의 스케일링 한계에 도달 할 때까지 범용 CPU에서 우리가 봤던 그 (것)들에 고원에 조금 일으키는 원인이되었다 나는 우리가 갈 여러 세대가 더 있다고 생각한다

무어의 법칙의 종류, ML 하드웨어 공간에서의 나는 이것이 하나의 좋은 것이라고 생각한다 둘째, 시스템 규모가 커질 수 있으며, 비록 개별적인 칩이 더 빨라지지는 않을지라도 글쎄, 둘 다 일어나고있어 그러나 시스템의 규모 또한 커질 것이다 좋은 곱셈 적 요소입니다

당신이 짊어 질 수있는 계산량 하나의 문제 또는 시스템에서 나는 또한 이러한 기술 중 일부는 알고리즘 적으로 생각한다 그 종류의 희소성을 모델에 추가합니다 실제로 더 큰 모델을 훈련시킬 수 있습니다 엄청난 용량, 그러나 당신이 가득 차있는 모형을 활성화하고 있지 않기 때문에 모든 예에서, 그들은 모두 추론을 위해 더 빠릅니다 당신이 덜 계산하기 때문에, 또한 교육을 위해 더 빠름 이제 너는 간섭이 없기 때문에 항상 모델의 모든 매개 변수를 업데이트하기 때문에 모든 예에서

대신, 당신은 다른 조각들을 가지고 있습니다 그리고 그것은 당신을 허용합니다 이러한 대용량 모델을보다 신속하게 교육 할 수 있습니다 우리는 이것을 보아왔다 어마 어마하게 큰 신경망 논문에서 나는 공동 저자이고, 우리가 실제로 보았던 곳 우리는 모델의 품질을 향상시킬 수 있다고 다른 전문가가 많고 2,000 명의 전문가, 각자는 같은 것을 가지고있다, 나는 잊는다, 2 백만 매개 변수, 4 백만 매개 변수, 그 결과, 우리는 훈련 시간의 10 분의 1을 훈련 할 수 있습니다

추론 비용의 절반은 시스템은 더 높은 품질입니다 보통, 당신은 그 물건을 꺼내 거래하고 있습니다 하지만 지금은 세 명이 모두 올라가고있어 – 그래, 내 생각에, 같은 감정을 연상 시키는데, 나는 CPU가 고원을 친 것을보고 있다고 생각한다 GPU가 고원에 충돌하는 것을 보았을 수도 있습니다

그 중 일부는 현재 모델에 의해 주도됩니다 현재 아키텍처 제프가 방금 드문 드문 방식을 묘사 한 내용이 많이 있습니다 선을 따라 오는 더 많은 데이터 흐름 지향 프로세서 몇 가지 수준의 향상을 허용 할 수 있습니다 전혀 명확하지 않다 만약 당신이 큰 희소 계산을하고 싶다면, 당신은 BLAS 가속기처럼 보이는 것을 원합니다

GEMM 블록, 매트릭스 곱셈 블록, 당신이 GPU에 들어가는 것처럼 심지어는 구세대의 TPU에서도 마찬가지입니다 이보다 유연한 아키텍처 내가 생각할 수있는 것들이다 이 모델들의 엄청난 숫자 수많은 멀티 태스킹 모델이 있습니다 그들이 재미 있기 때문에 그들은 재미있을거야 너도 알다시피, 너가 본 것들 중 하나 사람들이 가서 코드를 작성한다는 것입니다

정말로 그것에서 지옥 전문 오늘날의 아키텍처에서 좋은 성능을 얻으려면, 그러나 당신이 더 많은 멀티 태스킹 모델을 만들기 시작할 때, 당신은 더 이상 그 일을 할 수 없을지도 모릅니다 다른 정도의 유연성이 필요할 수도 있습니다 나는 말해야한다, 완전한 공개와 학문적 순결의 이익을 위해, 여기에 멀티 코어의 아버지 인 쿤들 (Kunle) 우리는 회사를 세웠다 이것은 더 유연한 스타일의 칩을 사용하고 있습니다 SambaNova라고합니다

거기에는 큰 성과가 있음이 분명합니다 이들은 당신이 만들 수있는 급격히 다른 스택입니다 나는 몇 가지 규모의 주문이 있다고 생각한다 거기에 성능에 숨어있는 그리고 나는 그것이 바뀔 것이라고 생각한다 사람들이 시간을 보내고있는 곳 꽤 근본적인 방법으로, GPU가 기계 학습을 위해했던 것처럼

2 년 전 깊은 학습에서, 그 스위치가 일어 났을 때, 갑작스런 아이디어가 효과를 내기 시작했습니다 굉장 했어 그런 일이 일어나는 것을 보게 될 것 같아요 멀티 태스킹은 내가 그렇게 될 것이라고 생각하는 나의 베팅 중 하나입니다 어쩌면 보강 학습이 또 다른 하나 일 것입니다

그런 종류의 혁신에 익숙한 것 같습니다 – 한가지 더 추가 할게 나는 특수한 하드웨어를 만드는 것이 좋다고 생각한다 기계 학습 같은 분야 실제로 꽤 도전적이다 들판이 매우 빨리 움직이기 때문에, 오늘 칩 디자인을 시작할 때 또는 오늘날의 시스템 설계, 그 과정의 다른 쪽 끝이 튀어 나옵니다

2 년 후 그리고 나서 3 년 동안 살 필요가 있습니다 그래서, 당신은 예측하려고합니다, 우리는 지금부터 2 ~ 5 년 후에 무엇을하고 싶습니까? 하드웨어와 함께 우리는 오늘 건물을 생각할 것입니까? 그것은 실제로 꽤 어렵습니다 우리가 주간 단위로 진행하는 회의 중 하나 몇 컴퓨터 아키텍트, 몇 가지 컴퓨터 소프트웨어 분산 시스템 사람들, 몇몇 기계 학습 연구원 함께 이야기하다가 온다 ML 알고리즘의 추세는 어디에 있습니까? 하드웨어의 추세는 어디에 있습니까? 하드웨어에서 우리는 무엇을 할 수 있을까요? 알고리즘의 관점에서 보면 재미 있을지도 모릅니다 그 반대

그 종류의 포럼이 정말로 도움이된다고 생각합니다 이런 종류의 토론을하는 것 우리가 지금부터 5 년 동안 무엇을 만들어야하는지 – 하나의 프로그램, 당신이 후속에 관심이 있다면, DARPA의 프로그램이있다 우리 한 무리가 이것이이 소프트웨어 정의 하드웨어입니다 그 프로젝트의 출발점은 우리는 무슨 일이 일어날 지 알 수 없다

2 ~ 3 년 후에 ASIC이 아닌 것을 얻을 수 있습니까? ASIC은 뭔가를 위해 맞춤형으로 만들어졌습니다 이것은 범용 프로세서가 아닙니다 그러나 그것은 어떤 종류의 달콤한 장소 다 아키텍처와 시스템, 항상 그 달콤한 장소에 관한 그것들은 흥미로운 베팅 장소입니다

당신이 얻을 수있는 재구성의 종류 그리고 당신이 할 수있는 성능 상충의 종류 나에게 놀라운 것은 당신이 시스템 지향적이거나 하드웨어 지향적 인 사람이라면, 4 ~ 5 년 전 하드웨어가 그렇게 흥미로운 것 같지 않았습니다 모든 건축 싹에 대한 공격은 없습니다 (청중 웃음 소리) 하지만 지금은 놀라운 놀이터입니다 거대한 숫자가 있기 때문에 당신이 취할 수있는 다양한 디자인들

당신은 사람들이 급히 타고있는 것을보고 있습니다 대기업, 분명히 매우 유명하게 제물을 제공합니다 꽤 엄청난 컴퓨팅 하드웨어 그것은 저를 놀라게 한 것입니다 구글 자체 칩 만들기; 그것은 나에게 굉장했다

그것은 많은 사람들을 위해 들판을 열었습니다 스탠포드 다음 분기에, 우리는 새로운 양자 컴퓨팅 클래스를 가지고 있습니다 그 중 하나에서 다룬 주제 중 하나 기계 학습을위한 양자 컴퓨팅입니다 양자 컴퓨팅이 현실화되면, 그게 어떤 영향을 미쳤 을까? 지금 논의하고있는 유형의 시스템에? – 있을 수있다 양자 컴퓨팅에 대한 나의 관점은 꽤 좁게 집중 될거야

어떤 종류의 문제들에있어서, 어떤 종류의 문제 극적으로 영향을받을 것입니다 당신이 암호 학자라면, 당신은 세심한주의를 기울여야합니다 훈련하려고하는 중이라면 1 조 매개 변수 신경망 모델, 나에게 명확하지 않다 사용 가능한 양자 컴퓨터의 첫 번째 세대 당신이 먼저해야 할 일이 될 것입니다 그러나 당신은 분명히 그들에 주목해야합니다

특정 종류의 최적화 문제가 있다고 생각합니다 꽤 재미있을거야 – 크리스가 뭔가 말하고 싶어한다고 생각해 – 그래 – [Chris] 그래서 너 둘 다 찬양을 불렀어

멀티 태스킹 학습 나는 그것을 조금 풀고 싶었다 정말 결과가 얼마나 강한 지 물어보십시오 왜냐하면 제 말은 멀티 태스킹 학습이라고 생각합니다 몇 가지 매우 밀접한 관련 업무에서 훌륭하게 작동했습니다 다국어 기계 번역, 예, 훌륭합니다

(청중 웃음) 몇 가지 작업이있는 것처럼 보입니다 전학에 매우 성공적이었습니다 ImageNet에서 교육받은 비전 모델 그들은 꽤 잘 일했고, 이러한 문맥 언어 모델 벗어나기에 꽤 좋다 하지만 거기에는 다양한 작업이 있습니다

또한 부정적인 결과가 많이 있습니다 멀티 태스킹 학습을하려는 사람들의 내 말은, 얼마나 많이 우리가 실제로 가능하게 했는가? 이러한 많은 작업 모델을 구축하고 이익을 얻으려면? – 항상 그와 싸워야 해 이걸 가져 가고 싶니? (청중 웃음) – 네가 맞다고 생각해 정말 강력한 결과가별로 없습니다 너는 그들을보기 시작하고있다

매우 큰 언어 모델에서, 상당히 다양한 NLP 문제를 해결할 수 있습니다 우리는 비전 전송으로 이것을 보았습니다 우리가 아직 저울을 밀지 않은 것 같아요 우리가 실제로 시도한 작업의 수 정말로 알기에 충분하다 모델을 훈련 시키려고하면 10,000 또는 100,000 개의 작업 수행 매우 multimodal입니다, 표현을 어떻게 배울 수 있습니까? 사물의 시각적 표현을 함께 융합시킨 것, 언어 표현, 오디오 표현, 그리고 나서 우리가 희망적으로 새로운 작업을하도록 허락하십시오

아주 적은 예제만으로 그것을 배울 수 있습니다 – [크리스] 이것이 신앙의 도약인가? 10시에 효과가 없다면, 잘하면 그것은 10,000, 맞습니까? 어쨌든 깊은 학습을 위해 일했습니다 (청중 웃음) 아니, 농담이야 진지함을 전제로, 나는 당신이이 일들을 볼 때, 귀하의 질문에 더 선명한 버전을 넣으려면, 공동 유추 및 학습, 베이지안이 책임자 였을 때, 그 문제 이 작은 이익을 얻을 것이라고했습니다 우리가이 시스템을 만들 때, 당신은 당신의 차트를 만들 것입니다

여기서 우리는 모든 것을 독립적으로하고 여기서 우리는 공동으로, 그리고 당신은 곁눈질을해야했고 당신은 정말로 스트레칭을해야했습니다 당신은 당신의 플롯에 작은 줌을 가져야했습니다 당신의 아름다운 이익을 보여 주려고 그것은 정말로 우울했습니다 나는 그 시스템을 구축하고 있었다

그래서 우울증을 직접 느꼈습니다 아마도 이것은 같은 생각 일 것입니다 하지만 그건 달라질 것 같아 아냐 (웃음) 그것이 나에게 달라질 이유가, 우리가 정박 한 곳에 실제로 대규모 이동이 아니 었습니다

여러분의 수업이 있습니다 거대한 멀티 태스킹 학습을하고있는 예를 들어 Richard Socher와 다른 사람들과 같은 Richard의 경우, decaNLP, GLUE 벤치 마크 및 다른 것들처럼, 네가 정말 좋아할 곳 넓은 범위의 이전이 가능합니다 나에게 이것은 중요하다 그 더 근본적인 질문을 추진 : 너 할 수 있니? 그 일의 가설은 그것은 사소한 것이 아니며, 우리는 아직 그 이득을 보지 못했습니다 기본적으로 모든 사람들은 속임수를 사용합니다

이 네 가지 일을 함께 훈련시키는 곳 그러나이 세 가지가 아니라, 그리고 일종의 일 이죠 나는 당신은 절대적으로 어떤 작업이라도 던질 수 있고 그것은 작동합니다, 우리는 여전히 꽤 좋은 단단한 덩어리입니다 내가 정박 한 곳 실제로 작동하는 것을 본 내가 믿는 가치를 보여라 나는 가치있는 일이라고 생각한다

그게 내가 정박 한 이유야 소프트웨어 엔지니어링 측면에서 더 많이, 업계에있는 작업이있는 곳 어떤면에서 학계와는 다른, 당신은 많은 밀접한 관련 업무를 수행하고 있습니다 모델이 그렇게 다르지 않은 곳에서, 한 도메인에서 다른 도메인으로 작업하는 사용자 매우 명확하게 전달 된 많은 정보가 있습니다 학자가 이것을보고 말하면, 이것들은 같은 작업이다 그러나 우리가 전에 이야기하고 있었던 것에 따라, 다른 조직 단위, 그들은 완전히 다른 일을하고 있을지도 모른다

그리고 거기에서, 그것은 코드 재사용의 수준을 가능하게합니다 이 모델을 만들 수 있습니다 극적으로 빠릅니다 그래서, 나는 이런 종류의 소프트웨어 공학이 승리한다고 생각한다 나는 더 확신한다

왜냐하면 나는 화상을 입었 기 때문에 에, 어이, 그 자체로 품질을 몇 번하자, 하지만 이전하기 시작하는 곳이 있습니다 그리고 아마 우리가 예상했던 것보다 훨씬 더 BERT와 같은 종류의 전송 어떤면에서는 꽤 훌륭합니다 Pretraining은 기본적으로 효과가 없었습니다 ELMo와 그 일까지, 그 종류의 연구가 다시 시작되었습니다

양도 희망이 있습니다 더 풍부하고 흥미로운 작업 중 일부는 그러나 그것은 열린 질문입니다 내가 말할 마지막 한가지가있다 한 번에 모든 과제의 꿈이 실현된다는 것은 사실입니다 누군가가 그걸 의심한다면, decaNLP를 보아라

그 시스템이 훈련되는 방식 그들은 함께 일하는 일련의 작업으로 훈련을 받았으며, 서로 방해하는 다른 작업들 우리는 전혀 모른다 왜 간섭하는 작업이 간섭하는 작업인지 이 시점에서 그것은 모든 종류의 미신입니다

너는 그것을 볼 수 있었다 말하자면 오, 그 농담하는 사람들이 뭘 알고 있니? 또는 당신은 그것을보고 말할 수 있습니다, 그것은 연구를위한 엄청난 기회입니다 영원한 낙관론자 인 크리스 (Chris) 나는 그것을보아야한다 연구를위한 엄청난 기회로, 그러나 요점은 잘 찍혔다 나는 한 가지 더 후속 사상을 추가 할 것이다

즉 감독되지 않은 학습 종종 매우 성공적이지 않은 것으로 나타났습니다 하지만 문제의 일부가 그 일의 대부분이라고 생각합니다 감독되지 않은 표현을 배우려고 노력했다 감독 교육을 실시합니다 당신이 배운 표현에 대해, 감독 된 예제의 인터리빙 예제보다는 매 1000 번째 감독되지 않은 예제 당신은 감독 된 예를 던집니다

나는 그것이 더 잘할 수 있다고 생각한다 네가 시작하면 나는 생각한다 당신이 관심을 갖고있는 수천 가지 작업, 당신은 감독되지 않은 알고리즘을 가지고 있습니다 사실을 이용할 수있는 나는 이제이 감독 된 일들을 알고있다 이것들이 내가주의해야 할 것들이다

내가 가진 감독되지 않는 데이터에서 그들은이 천 가지 일을 개선 할 것이기 때문에 이 하나의 과제가 아니라, 그 방법일지도 모른다 실제로 우리는 무 감독 학습을 얻을 수 있습니다 오늘날보다 잘 작동합니다 나는 그 일을하는 방법에 대한 구체적인 아이디어가 없다 하지만 거기에는 약속이 있다고 생각합니다

이것들이 정말로 중요한 것들이라고 말하면서 당신이 노출되는 데이터를 집어들 수 있습니다 – 제가 지적 할 다른 한가지는 새로운 벤치 마크에서도 근거가있는 시각적 인 QA 종류의 것들, 우리가 너의 벅차를 위해 가장 큰 탕을 본 곳 멀티 태스킹 학습에서, 실제로 실제 작업을 수행 한 일부 학생들 청중에있다 비전과 언어를 결합 할 때입니다 우리는 의학적 측면에서 주로 해왔습니다 그러나 거기에서 당신은 매우 중요하지 않은 승강기를 얻습니다

독립적으로 수행하는 것보다 개별적으로 수행하는 것, 그러나 다시, 아직도 초기 나는 그 환상을 사랑한다 절대적으로 수천 개의 작업을 함께 수행해야합니다 우리는 지금 일종의 10 가지 작업을하고 있습니다 그리고 아직도 일종의기도를하고 있습니다

하지만 네, 정말 흥미로운 점입니다 하지만 그것은 당신의 벤치 마크이기 때문에 괜찮습니다 – 당신을 흰 스웨터에 넣자 – [Andre] 잠깐 – 물론이지

– [청중 회원] 고마워 제프, 네가 물어 보았던 많은 질문들 인간의 뇌와 인간의인지를 상기시켜주었습니다 당신이 구글을 돌리고있는 것처럼 들리네 거대한 뇌에 들어가는 것은 좋은 생각입니다

인간의 웨어웨어에서 우리가 가진 강력한 메커니즘 중 하나 익숙하지 않은 상황을 다루기위한 연관 회상입니다 새로운 정보로 뇌에 선물 할 때 그건 모르겠다 그것은 나를 위해 뭔가를 가져옵니다 청각 유사성, 시각적 유사성, 의미 론적 유사성 근본적인 연관 메커니즘이 있습니다

우리는 현재 가지고 있지 않다 기계 학습 병기고 제 질문은, 범용 기계 학습을 원한다면, 인간 수준의 정보에 열망하고, 우리는 연상 메모리의 문제를 해결할 필요가 없습니까? – 전제에 동의합니다 데이터에 노출 될 때 당신은 비슷한 것을 발견하고 이해할 수 있기를 원합니다 과거의 행동과 경험이 어땠는지, 그 비슷한 것들, 이 새로운 상황을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다

또는 예를 들어, 또는 예제 네가 할 수있는 방법 중 하나는 엄청난 용량의 모델을 가지고있다 매우 많은 양의 데이터에 노출 될 수 있습니다 관련 부분을 다시 불러올 수 있어야합니다 당신이 본 새로운 무언가와 비슷합니다

듣거나 읽습니다 – [Audience Member] 나는 우리가 가지고 있다고 생각하지 않는다 인간의 성능과 유사한 연관 알고리즘, 그저 임의의 유사성으로 사물을 회상 할 수 있습니다 – 글쎄, 나는 많은 표현들 그 일부 신경 네트워크 종류의 모델 실제로 배우고있다, 비슷한 수준의 정품 인증을받은 경우, 그 경험은 실제로 비슷하다 시스템이 노출 된 다른 시스템으로 – [청중 회원] 그것이 훈련의 결과입니까? – 예

– [Audience Member] 좋아요, 그래서 저는 사건에 대해 이야기하고 있습니다 훈련이없는 곳 나는 첫 번째로 제시된다 – 훈련이 없다는게 무슨 뜻이야? – [청중 회원] 나는 매일 정보를 접한다 내가 훈련받지 못했고, 아직 내 두뇌가 반응 할 수있다

관련 정보를 알려주십시오 일어난 감독 교육은 없었습니다 – 그 전에 있었어 평생 동안 경험 한 것, 감독받지 않고 감독하는 자, 그리고 내가 믿기에, 당신을 찾는 데 도움이됩니다 관련 정보는 무엇인가? 또는 유사한 종류의 경험 그것은 현재 상황에서 나를 도울 것입니다

– [Audience Member] 좋아, 나는 그것으로 논쟁하지 않을 것이다 – 다른데? 저기에 몇 줄이 있어요 마이크를 통과시킬 수 있습니까? – [청중 회원] 우리는 이해, 유연하게 물건을 이해합니다 적대적인 예를 볼 때마다 나는 항상 궁금해 파이프에서 우리가 고칠 수있는 누수가 얼마나되는지, 우리가 통계 시스템을 만들 수있는 것처럼 더 견고한 얼마나 많이 보여? 그리고 그것이 얼마나 문제가되는지 이 알고리즘이 처음에 실제로 얼마나 많은 것을 배웠습니까? 인간에게이 동물을 어떻게 분류 하는지를 보여주는 것처럼 보입니다

이상한 소음을 주입 할 방법이 없어요 인간이 그것을 분류하지 못하게하십시오 당신이 적대적인 예를 볼 때 나는 호기심이 많다 그게 당신이 학습의 관점에서 생각하게 만들죠 그리고 있다면, 특히 당신이 이야기 한 내용, 유연한 학습과 같습니다

다른 작업을 통해 배우려고 노력하고, 당신이 관련 있다고 생각한다면 이러한 종류의 적대적인 예들에 – 그래 나는 그 적의 예가 매력적이라고 ​​생각한다 그리고 그들은 일하기에 재미 있습니다 많은 사람들이있어

누가 재산에 대해 생각해 봤어? 그리고 문제는 정말로 깊다 그러나 나는 때때로 우리 자신을 얻는다 고 생각한다 조금 너무 인간화되어있다 적대적 사례에 대해 속지 내가 좋아하는 멋진 Google 종이가있었습니다

기본적으로 이미지를 사람들에게 보여주었습니다 자원이 제한되었습니다 그들은 매우 빨리 그들을 보여줄 것입니다 그들은 실제로 사람들을 속일 수 있음을 보여주었습니다 그런 종류의 자원이 제한된 환경에서 그들이 모델을 속일 때와 비슷하게, 비슷한 방식으로 그래서 때로는 혼란 스럽지만 당신은이 적대적인 예를 발견 할 수 있습니다

내 말은, 당신은 선형 모델을 위해 그것들을 만들 수 있다는 것입니다 나는 결코, 이것은 개인적인 테이크가 아니다 깊은 모델에 왜 그렇게 불안한 지 알았어요 당신이 경계 조건을 가질 것이라고 그들은 덜 매끄 럽습니다 그것은 L- 무한대 정규화입니다

단지 풍경을 매끄럽게 만들고 싶습니다 그 예가 있다는 사실 작은 섭동처럼 복잡한 풍경 속에서 그것을 바꾼다 그것은 언제나 고차원 적으로 존재할 것입니다 그래서 그것은 근본적인 교리에 의문을 제기하지 않습니다 그러나 그것은 정말로 흥미있는 길을 제공한다

이러한 문제들을 생각해보십시오 내 말은, 퍼시의이 분야에서의 일은 정말 좋아 John은 정말 멋진 작업도 많이하고 있습니다 그들이 어디에서 생각하려고하는지 네가 튼튼하다는 걸 실제로 증명하는 법 특정 유형의 섭동 그 섭동이 무엇인지 이해하십시오 모델을 변경하면 실제로 어떤 일이 벌어 질까요? 나는이 것들을 많이 모을 것 같아

하지만 나에게 명확하지 않다 멀티 태스킹 학습으로 인해 더 좋거나 나 빠지게됩니다 생각해 보면 흥미로운 방향입니다 나는 생각하지 않았다 전에 멀티 태스킹 적의 예, 너무 멋집니다

– 나는 단지 추가 할 것이다 인간은 적대적인 예에 ​​속지 않는다 우리는 18 년 이상을 가지고 있기 때문에 우리 시각 시스템의 훈련, 그리고 나는 생각한다, ImageNet에서 숙련 된 시스템에 관해 생각할 때, 백만 장의 JPEG 사진에 노출되었습니다 18 년 동안의 경험만큼이나 강력합니다 나는 크리스가 언급 한 논문을 생각한다

당신이 사물을 볼 시간이 아주 짧을 때, 이 신문은 당신이 기본적으로 속일 수 있음을 보여주었습니다 고양이라고 생각하는 것은 실제로 개입니다 그러나 그것에 대해 생각할 시간이 더 많이 주어지면, 너는 마치, 다시 보자 그리고이 종류의 가설을 취하는 종류, 그 가설이 의미하는 바를 평가하라 내가 이것을 이렇게 보았다면, 내 생각에 그건 처음 보는 것 이상의 일이다

귀하의 시각 시스템이 복용하고 있습니다 우리는 훨씬 더 많은 모델이 필요하다고 생각합니다 그럴듯한 해석을 제안하는 것에 대해 그들이 노출 된 데이터의 결과를 평가할 수 있습니다 그 다른 가설들 중 가능한 가설의 공간 탐구 실제로 결론을 내리기 위해서 이것이 무엇을 의미하는지 또는 어떤 행동이 의미가 있는지, 그런 종류의 일 내 생각에 우리가 그렇게한다면 훨씬 더 견고해질 것입니다

이런 종류의 예제 나 문제에 – 주요 쟁점 중 하나 규제, 윤리, 정책, 모델의 해석 가능성입니다 너 그렇게 생각해? 좀 더 유연하고 멀티 태스킹 된 모델을 사용한다면, 이것이 해석하기가 더 어려워 질 수 있으며, 해석하기 쉽고, 또는 반드시 그와 상관 관계가있는 것은 아닙니다 – 어느 쪽이든 될 수 있다고 생각합니다 우리가 한 것 같아

연구 분야 전체 모델을 더 해석하기 쉽게 만드는 데 진전을 보였습니다 지난 4 ~ 5 년 : 관심 메커니즘 같은 것들 또는 시각 시스템에서 볼 수 있고, 그라디언트 기반 및 다른 종류의 시각화 기술, 다소 도움이되었습니다 나는 궁극적으로 해석 가능성을 생각한다 당신은 당신이 대화를 할 수있는 시스템을 원합니다 알았어, 이거 생각해

왜 그렇게 생각하니? 그런 다음 조금 더 자세하게 들어갈 수 있습니다 왜 그 특정 부분에 대해 증거 이런 식으로 생각됩니다 그런 식으로, 내가 크리스 한테 물으면, 음, 너는 왜 생각하니? 그들은이 방을 색칠 했어? 그런 다음 – 몰라요 – 말해 너는 잘 모른다

(청중 웃음) 어쩌면 그것이 가볍고 밝아서 – – 그건 합리적으로 들리 네 – 네 – 우리는 거기에 갈 우리는 그것의 바닥에 도착했다 네가 가질 때, 인간은 실제로 해석 할 수있는 모든 것이 아닙니다

하지만 그들은이 재산을 가지고있다 너는 그들에게 질문 할 수있다 결국 그들은 일종의 밑바닥이됩니다 그리고, 글쎄, 나는 그게 그보다 낫다고 느꼈다 (청중 웃음) – 제프를 믿어요

그게 끝이야하지만 그래, 나는이 해석의 문제에 대해 생각한다 그건 정말 흥미롭고 매혹적인 질문입니다 규제는 내가 생각하기에, 사람들의 마음에 기쁘다 이러한 것들이 전개되고 있습니다

그들에 대해 생각하는 사람들이 많이 있습니다 스탠포드에는 훌륭한 AI 안전 그룹이 있습니다 이 질문에 대해 정말로 깊이 생각하고 있습니다 나는 그것에 대해 정말로 흥분합니다 내 추측에 의하면 이것이 왜 이렇게 될지 모르겠다

더 어려운 문제 이러한 유연한 시스템을 보유하고 있다면 사람들이 디버깅 루프를 통과하는 것을 보았을 때, 시도하고 이해하다 어떻게 그 오류를 바로 잡을 지, 나는이 풍부한 어휘에 대해 이야기하면서, 그들의 이해를 확인할 수있게되면서, 오, 나는 그것이 연설의 모든 부분을 가지고 있음을 이해한다 타이핑 권리가 있다는 것을 이해합니다 나는 그것이 질문의 종류가 무엇을 의미 하는지를 안다는 것을 이해한다 막연한 의미에서

나는 모든 것을 점검 할 수있다 그리고 그것은 훨씬 더 빠른 스펙을 제공합니다 대화 할 때, 확인하는 것과 같은 방법입니다 그것이 같은 기준 틀에 있다는 것, 누락 된 요소가 없다는 것입니다 모델이 생산할수록, 그것이 더 많은 정보를 나타내는 것처럼 보입니다

그리고 더 쉽게 만들 수 있습니다 그 대화에 가담해라 자, 이상한 것들이 거기에 숨어 ​​있습니까? 적대적인 예가 있습니까? 이 멀티 태스크를 공격하는거야? 나는 전혀 모른다 그러나 그것은 굉장하게 들린다 누군가 그것을 조사해야합니다

하지만 그래, 사람들이 실제로 어떻게 될지 전혀 모르겠다 이러한 것들을 효과적으로 규제하고, 제프가 말하는 방법을 제외하고 그들이 어디에서 왔는지, 너는 외부에서 증명하고있어 그것은 어떤 종류의 특성을 필요로한다는 것입니다 확률 적 구배 강하가있는 또 다른 것 효과적으로 실행은 컨트롤러입니다 컨트롤러는 기본적으로 같은 일을합니다

우리 비행기가 괜찮을 거라는 것을 증명합니다 우리는 그들 주위를 돌아 다니며 행복합니다 그래서 우리는 비슷한 종류의 인증을 개발할 수 있습니다 나는 그것이 잠재적으로 유망한 방향이라고 생각한다 – 너 중간에있어

– [Audience Member]이 상위 수준의 도서관, PyTorch와 TensorFlow와 같이, 내가 객관적으로 생각할 때, 지난 몇 년 동안 기계 학습 진도에, 단지 대중에게 더 높은 차원의 아이디어를 가져다주었습니다 그래서 그들은 신속하게 이러한 것들을 탐색 할 수 있습니다 조직의 장으로서의 당신의 입장에서 미래에 보일 위임장이있는 TensorFlow 50이 어떻게 보이는지 상상하는가요? 또는 무엇이 그것을 대체합니까? 내 말은,이 모델을 구축하기위한 인터페이스는 무엇일까요? 너의 의견으로는 몇 년 후인 것 같니? – 네, 알기가 어렵습니다 나는 생각한다

흥미로운 소프트웨어 엔지니어링 질문이 있습니다 우리가 모델을 훈련하려고한다면 주위에 그것은 많은 일을합니다 아마 너는 많은 사람들을 원할거야 해당 시스템을 구축하기 위해 협력하고, 오늘날 우리가 가진 것보다, 소수의 사람들이 하나의 모델에서 작업하는, 그리고 그들은 크게 격리되어있다 다른 사람들이 내리는 결정에서

나는 실제로 흥미로운 질문을하고 있었다 ML 시스템이 프로그래밍 언어에 더 가깝습니까? 10 년마다 패션을 바꾸는 경향이있는 또는 그들은 스크립팅 언어와 더 유사합니까? 패션을 2 ~ 3 년마다 바꿀 수도 있습니다 그들은 마치 후자와 더 비슷해 보입니다 사람들은 필드가 너무 빨리 움직이기 때문에 경향이 있습니다 사람들은 새로운 추상화를 상대적으로 빠르게 개발하고, 사물을 표현하는 새로운 방식, 나는 궁극적으로 생각한다

우리는 많은 소프트웨어 인프라 스트럭처로 끝날 것입니다 그리고 아마도 많은 다른 방법들 여러 종류의 계산 표현하기 같은 종류의 컴파일 인프라를 공유하는 그런 다음 계산의 종류를 매핑 할 수 있습니다 우리가 ML 알고리즘에 적용하고자하는 여러 종류의 하드웨어에, 그러나 나는 TensorFlow 5가 어떻게 생겼는지 알지 못합니다 – 언제 다운로드 할 수 있는지 알고 있니? (청중 웃음) – 2 장의 초기 릴리스가 있습니다 – 그래, 5

0 나는 이것이 훌륭한 질문이라고 생각한다 – 재 장전 해 – 네 (웃음) (청중 웃음) 그래, 흥미로운 질문 인 것 같아

제 마음에는 크게 두 가지 종류가 있습니다 그게 올거야 하나는 어떻게 할 것인가? Jeff는 여러 가지 좋은 점을 만들었습니다 이러한 모델에 대한 공동 작업, 이러한 모델 관리, 생산에 투입하고 모니터하고, 그리고 그것은 소프트웨어 도구의 성장을 야기 할 것입니다 그건 분명히 실종되었다

기계 학습을위한 APM 프레임 워크 지금은 존재하지 않습니다 그것은 분명히 더 많은 사람들이 그것을 실행, 그 일이 시작될거야 소프트웨어 개발이 많이 이루어질 것이라고 생각하십시오 나에게 덜 명확한 것은 모든 기계 학습은 어떻게됩니까? TensorFlow와 PyTorch는 훌륭하게 작동합니다 오늘 이용할 수있는 것들을 엄청나게 넓히고, 하지만 몇 가지가있다

그 종류의 외부에 앉아서, 그들이 흡수 될지 모르겠다 강화 학습, 거기에 진행되고있는 훌륭한 프레임 워크가 있습니다 스파이크가 그 지역으로 퍼지겠습니까? 보상 기능을 작성하는 것은 어렵고 힘든 작업입니다 거기에 완전히 다른가요? 소프트웨어 추상화? 있을 수있는 것처럼 보입니다 다른 도구가 필요할 것 같은데

그런 종류의 일 더 많은 관측 유형의 모델로 가면 우주에 관하여 비디오에서 다른 작업을 배우기 위해 노력하고있는 곳, 이것이 추상화라는 것은 분명합니다 너 실제로 묶고 싶어? 너무 낮은 수준입니까? Keras와 더 비슷하게 보이는 것입니까? 그것은 훨씬 더 높은 수준의 무언가입니까? AutoML이 훨씬 더 큰 규모로 작동하기 시작하면, 이 사람들은 TPU를 많이 태우고 있습니다 그건 뭐지? 데이터 포인트 및 백만 달러의 비용이 소요되는 서류 놀랍다

당신이 검색 할 수 있다고 상상한다면 이 많은 것을 통해, 이 인프라에 대한 필요성을 없애 줍니까? 어쩌면 TensorFlow가 어셈블러처럼 보일지도 모릅니다 저기에있어 그것은 사양입니다 그것은 당신이 원하는 무엇인가입니다 하지만 훨씬 더 높은 수준의 인터페이스가 있습니다

그 크고 빠른 생산성 향상이라고 생각합니다 인공 지능이 더 가능하다 기존 소프트웨어에 비해 어쩌면 그건 단지 희망이없고, 미친 낙관론 일 수도 있습니다 그러나 나는 그것이 5에있는 것을 대답하기가 어렵다고 생각합니다 나는 두 가지로 대답하는 것이 어렵다고 생각합니다

적어도 내 관점에서 (청중 웃음) 내 말은, 우리가 가진 하나의 좋은 추상화가 있다고 생각합니다 여기 제가 감독하는 학습 과제는 제가 걱정하는 것입니다, 그렇죠? 다른 것을 지정하지 마십시오 시스템이 알아 낸다 이 감독 학습 과제를 어떻게 효과적으로 작동하게 할 수 있습니까? 어떤 큰 시스템의 맥락에서

그래서, 저는이 대형 멀티 태스킹 시스템에서, 새로운 작업을 지정하는 방법 일 수도 있습니다 예제를 둘러 보는 경우 작업의 일부 표현에 기반하여, 또는 예제의 일부 표현, 또는 그 중 일부 조합, 네가 원하는 것은 모델의 다른 부분이다 다른 종류의 데이터에 적응할 수 있도록, 이 부분처럼 시각적 인 것들이 좋다 이게 좋은거야 이 특별한 종류의 언어 데이터가 있습니다

그것의 각 부분 자신의 종류의 작은 건축 검색을 실행 중일 수 있습니다 전송중인 데이터 스트림에 적응할 수 있습니다 그런 다음, 동시에 학습하고 있습니다 이 모델을 통해 어떤 부분을 찾아야하는지 너가 걱정하는이 특별한 일을 정말 잘한다 내 생각에, 아이디어를 결합하여 신경 아키텍처 검색 또는 다른 종류의 AutoML, 이 드문 드문, 전문가와 같은 모델, 들어가기에 꽤 흥미로운 방향 일 수 있습니다

– 내가 정말 좋아하는 한 마디로 외쳐라 Uber의이 새로운 시스템 Ludwig입니다, 그것은 매우 서늘하고, 매우 선언적이며, 그리고 그들은이 생각에서 움직이고 있습니다 아키텍처를 지정하는 방법 훨씬 더 높은 수준의 것들 그냥 유형에 대한 기본 어댑터를 줘 그들을 함께 꿰매십시오 내가 그렇게 재미 있다고 생각하는 이유는, 차별화 된 것처럼 사람들이 어떤 종류의 프로그래밍 도구를 사용하는지, 고급 사용자 대 스크립터, 대 Accel과 모든 길 아래로

내가 생각하는 이유가 없어 이러한 것들이 널리 퍼져 있다면 나는 그들이 개인적으로 희망하기 때문에, 그런 식으로 차별하지 않는다 어쩌면 당신은 거기에 최고의 이미지 모델을 가지고 있지 않을 것입니다 예산을 기꺼이 쓰지 않을거야 신경 아키텍처 검색을 통해이를 구체화하려면 하지만 당신은 즉각적인 작업을 끝낼 수 있습니다

당신이 나중에 그것을 다룰지를 결정하십시오 나에게 분명하지 않다 다시, 프로그래밍 언어입니까? 스크립팅 언어입니까? 그것이 나에게도 분명하지 않다 근본적으로 다른 캠프로 파편화되지 않으면 이들 각각을 수행 할 수 있습니다 왜 그렇게 모 놀리식이 될지 모르겠다

그것은 컴퓨터 과학에서 이전에는 발생하지 않았지만, 내 마음에 – 당신이 공유 한 일부 논문에서, 신경 아키텍처 검색에서 배운 아키텍처 실제로 인간 공학 아키텍처를 능가했다 미래를 상상합니까? 전체 아키텍처 또는 전체 시스템 그 자체이기 때문에 AI 시스템 자체 AI에 의해 전적으로 설계되었으며, 아니면 우리가 실제로 인간 공학자가 필요하다고 생각합니까? 이것이 무엇인가를 보장하는 매개 변수를 설정하는 것 우리가 볼 때 우리는 해석하고 조작 할 수 있습니까? – 나는 지금까지 일어난 일이 이런 종류의 정신 학습 접근법에서 검색 공간을 만들기 위해서는 인간의 전문성이 정말로 필요합니다 충분히 크고 그것의 흥미로운 부분을 가지고, 실질적으로 검색 할 수있을만큼 작습니다 그것은 10에서 30까지를 의미하지만 10에서 60까지를 의미하지는 않습니다

검색 공간을 확보하는 데 실제로 많은 예술이 있습니다 그것은 바로 크기가 맞는 것입니다 그러나 이런 종류의 접근법의 이점은, 기계가 훨씬 낫다 반복 된 실험을 할 때 관찰로부터 배우기 이전 50 회 실험 중 또는 적어도 그들은 그것에 훨씬 빠르다 그 50에 기초하여, 다음 50 번 실험을하고 싶습니다

문제를 RL의 정렬로 정의 할 수 있다면, 또는 진화론 적 스타일 알고리즘, 시스템은 20,000 회의 실험을 실행할 수 있습니다 며칠 만에, 그리고 그것은 꽤 어렵습니다 심지어 최고의 대학원 학생들도 그렇게 할 수 있습니다 (청중 웃음 소리) 특히 그것이 50의 많은주기라면 – 뒷쪽으로

– [청중 회원] 저요? 그래, 나는 의무적 인 역사적인 코멘트를 써야 해 전학은 훌륭한 학문 주제입니다 그러나 그것은 1900 년대 초반부터 연구되어 왔습니다 심리학자들은 오랫동안 그것을보고있었습니다 교육 심리학과인지 심리학 모두에서 인간에게 전이의 좋은 이론이 있습니다

그리고 계산 모델이있었습니다 데이터에 잘 맞습니다 기본 이론은 전문 기술 일련의 지식 요소, 그 다른 일들 그 다른 지식 요소들에 의존하고, 전송 중에 무슨 일이 일어나고 있는지 당신은 하나의 과제를 배우고, 당신은 그 지식 요소를 습득해야합니다 그리고 나서 당신은 약간의 중복을 가질 수있는 새로운 과제에 도달하게됩니다 이제는 새로운 것을 배워야합니다

그것은 당신에게 아주 솔직한 방법을 제공합니다 제약 된 추론을 다룰 때, 너 지식 요소들에 접근하고 싶어서 야 관련성이 있습니다 이제 인간 학습에서 전이의 전산 모델 규칙 기반, 이것이 지식 요소가되는 부분입니다 또는 구조적 유추, 일종의 사례 중심이지만 풍부한 표현이 있습니다

그러나 그렇게 할 필요는 없습니다 신경망에 관한 것은 없습니다 그 말은 당신이 같은 게임을 할 수 없다는 말입니다 너는 그물의 부분을 가지고있다 어떤 작업에 대해서는 충분히 관련성이 있으며 다른 작업에는 적합하지 않은 경우, 사람들이 그것에 대해 어떻게 이야기하는지는 아닙니다

나는 너희들이 그것에 대해 이야기하는 것을 듣지 않는다 – 오, 아니에요 – [청중 회원] 좋아, 그러나 언어는 확실히 나오지 않고 있습니다 우리는 흥분 속에, 우리가하지 않는다는 것을 확실히하고 싶습니다 학습 방법의 새로운 세대에 대해, 우리는 그러한 핵심 아이디어를 놓치지 않고, 그들은 정말 강력하기 때문에, 그리고 우리는 오래된 결과를 계속해서 보았습니다

그리고 말하자면, 좋아, 글쎄, 어떻게 우리가 같은 종류의 것을 얻을 수 있습니까? 이 새로운 프레임 워크에서 동일한 효과를 얻으려고합니까? 당신이 그런 식으로 생각한다고 말한 것을 기쁘게 생각합니다 그 용어로 일찍 말한 것을 다시 말해 줄 수 있습니까? – 그래 내가 요약하자 나는 심리학 문헌에 익숙하지 않다 인간 이전 학습

– [청중 회원] 내가 너에게 보낼거야 – – 그래, 좋을거야 (청중 웃음) 하지만 내 직감 새로운 무언가를 배우는 것이 필요할 때입니다 나는이 새로운 것을 본다 나는 이런 것들을하는 법을 알고있다 그것들은 제가 한 다른 일들과 매우 흡사하기 때문에, 그런 다음 알아야 할 몇 가지 사항이 있습니다

새롭고 실험을해야 할 수도 있습니다 또는 나는 많은 접근법을 시도 할 필요가있다 집단적으로 정리하자면, 나는 그 모든 것을 하나로 모으고, 이제 나는 새로운 것을 할 수 있습니다 – [청중 회원] 신경망의 요소 – 신경망의 지식 요소 서로 다른 전문 지식을 갖게 될 것입니다

다양한 전문 기술 센터, 당신이이 통로를 가질 수있게 해주는 다른 작업을위한 큰 모델을 통해, 그리고 – – [Audience Member] 당신은 원칙적으로 당신이 말할 수 있습니다 이 작업을 위해 당신은 서브 네트워크를 가질 수 있습니다, 다른 작업에는 다른 서브 네트워크가 있습니다 시간이 지남에 따라 모든 것을 구축하고 싶습니다 – 네 – 잘됐다

나는 네가 그렇게 말한 것을 듣지 않았다 우리는 같은 페이지에 나왔기 때문에 기쁩니다 – 조금 더 분명하게 말하겠습니다 몇 가지 작업이 있습니다 우리가 연구 그룹에서했던 것 제 생각에, 만약 당신이 그들을 합치면, 우리를이 방향으로 인도하십시오

하나는 전문가의 작업이 희박하게 섞여 있고, 기본적으로 당신은 전통적인 신경망을 가지고 있습니다 그리고 당신은 그 중간에 이식 할 수 있습니다 현재 수천 명의 전문가를 보유하고있는 당신이 생각할 수있는 2,000 명의 전문가 자신의 작은, 미니어처 신경 네트워크, 학습 된 라우팅 기능 이 특별한 예를 들어 보면, 이 전문가는 정말 잘 하네 이 예에서는 다른 전문가 저것에 진짜로 좋다 때때로 두 명의 전문가에게 보냅니다

그리고 그것은 당신에게 그라디언트 신호를줍니다 게이팅 기능을 훈련시키는 더 나은 종류의 물건으로가는 길을 배웁니다 실제로 언어 모델이나 번역 모델에서, 이 전문가들은 다양한 전문 지식을 개발합니다 다른 종류의 언어에 대해서 이 전문가는 정말 좋습니다

문맥이 날짜 또는 시간에 대해 이야기 할 때, 이건 정말 좋은거야 생물학 및 생명 공학 관련 언어, 그리고 이런 종류의 그 초기 연구에서, 그 모든 신경망은 정확히 같은 구조를 가지고있었습니다 그들의 구조를 바꾸지 않았다 신경 건축술 검색에서, 완전히 다른 프로젝트, 기본적으로 모델은 구조를 진화시킬 수 있습니다

그들이 해결하려고하는 문제를 기반으로 정확한 모델 구조를 찾을 수 있습니다 그것들은 잘 작동합니다 이제 각 전문가가 상상해보십시오 자체 아키텍처 검색 수행 우리는 동일한 작업의 예제뿐만 아니라 라우팅도하고 있습니다 그러나 많은 다른 종류의 예제들 잠재적으로 많은 다른 업무들로부터 그래서 우리는 지금 전문가가있다

비슷한 종류의 일을하는 법을 배웁니다 또는 비슷한 종류의 문맥 – 거기에 한 가지 의견을 말하고 싶습니다 두 작품 흥미롭고 관련이 있다고 생각합니다 하나는 사실입니다

그리고 그것들은 위대한 지적입니다 그리고 확실히 그들을 보내주십시오 한 무리의 일이있다 나는 그 중 일부가 끝났다고 생각한다 실제로 초기 작업은 DeepMind에서 이루어졌고, 그들이 실제로 어디에서 노력했는지, 그 모듈성 경계를 아주 명료하게 알아 낸다

이것의 작업입니다, 그리고 일단 당신이 그것을 배웠고 그것을 습득했다면, 이제 작업의 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다 더 일찍 귀하의 설명에 거의 그대로 : 나는이 처음 네 가지를 마스터했고, 그리고 지금 나는 다섯 번째 요소를 사용합니까? 나는 그 중 두 가지를 사용해야 만 할 것입니다 내가 어떻게 그것을 추론하고 그것을 할 수 있습니까? 그들은 확실히 장난감 문제의 종류 였고, 그러나 나는 그 특별한 일의 라인이 매혹적이라는 것을 알았다 어쩌면 자신의 동기가 무엇인지 모를 수도 있습니다 당신이 묘사 한 것에서 아마 거의 직접 나온 것입니다

내가 말할 수있는 다른 비트는, 당신이 생각할 때, 내가이 시스템들, 이러한 멀티 태스킹 시스템은 구축 및 배치되며, 그들은 실제로 모델을 따른다 그것은 엔지니어 측에서 일어나고 있습니다 그것은 모델 자체 내부에서 아직 일어나지 않고있다 그러나 성취 된 과제들이있다 이제 우리는 이것을 어떻게하는지 압니다

우리는 텍스트의 일부분을 이해하는 방법을 안다 우리는 타이핑 작업을 수행하는 방법을 알고 있습니다 우리는 그것들을 결합하고 싶습니다 그리고 그것은, 지금, 최소한 내가 본 접근법입니다 전문가 코더에게 남겨두고 모델을 선택하게하고, 타이핑을하는 작업

내가 할 일을 선택하게 해줘 그것은 품사 인식기입니다 스포츠에 대해 알고있는 부분을 제안하겠습니다 또는 음악, 또는 그것이 무엇이든간에, 또는 생명 공학, 나는 그들을 함께 꿰맬거야 다음을 결합하는 것은 매우 흥미 롭습니다

제프가 설명하는 것과 하지만 모듈성이 부족하다고 생각합니다 많은 컴퓨터 과학자들이 첫 번째 원칙을 고집합니다 우리가 모든 것을 합치면, 처음부터 모든 것을 배우고, 우리가했던 일을 떠나는 것 같아 적어도 우리 자신의 경험에서, 가장 강력한 학습 방법 중 하나입니다 나는 사람들이 그것에 대해 연구하고 있다고 생각한다

우리는 지금 어떻게 작동시키는 지 모릅니다 어쩌면이 포인터가 거기에있는 방법 일 수 있습니다 그 라인을 따라, 우리는 기술이 있다고 생각합니다 우리는 매우 큰 모델을 가지고 그것을 옮길 수 있습니다 훨씬 더 계산 효율적인 모델로 증류와 같은 것들 기본적으로 그 큰 모델을 사용할 수있게해라

더 작은 모델을위한 교사로서, 이 풍부한 그라디언트를 얻었 기 때문에 큰 모델에서, 수천 비트의 정보를 얻을 수있는 작은 모델에 대한 그라디언트로 흐르는, 적은 수의 매개 변수로 실제로 훨씬 더 정확해질 수 있습니다 감독 교육을 통해 얻는 것보다 작은 모델 작은 모델 그 자체의 나는이 매우 큰 시스템에서, 당신은 일종의 메타 레벨 컨트롤러가 필요합니다 어디에서 결정을 내릴지 결정합니다 모델에 용량을 추가하려면, 학습 속도를 늦추는 것은 어디에서 의미가 있습니까? 왜냐하면 그건별로 변하지 않는 것 같아 모델의이 부분에서

증류는 기술 일 수있다 이로써 당신은 효과적으로 모델의 더 큰 부분, 그것을 증류해라, 그리고 지금 당신은 약간의 기억을 풀었습니다 이제 다른 방식으로 용량을 추가하는 데 사용할 수 있습니다 – 블랙 재킷 – [잠재 고객 회원] 사실 질문이 있습니다

제프와 크리스에게 기본적으로 기계 학습 모델을 배포하는 측면에서 많은 노력과 성공적인 이야기가 있었던 것처럼 스마트 폰과 같은 에지 장치에서 추론을 할 때, 스마트 홈처럼, 그러나 노력이 덜한 것 같다 가장자리에서 훈련을하기에는 아직 빠릅니다 기본적으로, 당신의 관점과 경험에서, 가장 강력한 인센티브는 무엇인가? 또는 가장 유용한 응용 프로그램 가장자리 장치에 훈련을 위해, 가장 큰 장애물은 무엇입니까? 너희들 생각하고있어 당신은 그것이 번성하기에 적절한시기라고 생각합니까? 또는 자율 주행을위한 20 년 전과 비슷합니까? – 네가 몇 가지 일을하고 있다고 생각해

구글과 다른 사람들이 우리 연구실에서 나오고, 버지니아 스미스 (CMU 교수) 세계의 연합 학습 측면에서 많은 노력을 기울이고 있습니다 그 (것)들을 훈련하는 것을 시도하고있다 전반적으로, 그 결과, 적어도 내가 그 떼를 이해함에 따라, 성능상의 이유로하지 마십시오 그들은 프라이버시에 의해 동기를 부여받는 다른 이유들로 그것을합니다 사실, 그들은 더 많은 양의 데이터를 보낼 수 있습니다

그러나 그것은 더 높은 수준의 관심사에 의해 동기 부여됩니다 나는 그것이 오늘날 의심 할 여지없이 벌어지고 있다고 생각합니다 나는 당신이 얼마나 멀리 밀어 낼 수 있는지에 대한 질문을 생각합니다 어떤 알고리즘이 있는지, 어떤 종류의 풀링을 할 수 있는지, 나는 그것들이 정말로 잘 익은 흥미로운 연구 분야라고 생각한다 네가 뭘 생각하는지 모르겠다

– 네, 다른 건, 제 생각에, 네, 확실히 사생활 보호를 위해 페더레이션 학습과 같은 일을하는 것이 많은 의미를가집니다 사실, 우리는 오픈 소스, 어제 또는 그 전날처럼, 우리를 가능하게하는 많은 도구들, 같은 연합 학습 시스템을 사용하는 다른 사람들 우리는 내부적으로 사용하고 있습니다 예를 들어 안드로이드 키보드 모델을 배우기 위해, 우리가 분명히 보낼 수없는 곳 사람들이하고있는 키 입력 모델을 교육하기위한 중앙 위치로 그러나 당신은 아직도 좋은 예측 경험을 원한다 단어의 첫 번째 부분을 입력 할 때 그것을 합리적인 방법으로 완료해야합니다 Federated Learning은이를위한 훌륭한 접근 방법입니다

나는 현재 가장자리 시스템의 용량을 생각한다 구축 할 수있는 데이터 센터 시스템보다 훨씬 저렴합니다 교육 리소스 측면에서, 비록 당신이 많은 전화를 가지고 있더라도, 정말 함께 추가하기가 어렵습니다 당신이 얻는 대역폭의 이분법 때문에 거기 가장자리 훈련에서 나는 기회가있을 것이라고 생각한다

적응, 당신이 가장자리에서 약간의 훈련을하는 곳 귀하의 현재 상황에 적응하십시오 지금까지 사람들은 그 일을별로하지 않았다 그러나 그것은 장소일지도 모른다 특히 에지 장치 점점 더 많은 ML 가속기를 얻습니다 다음 몇 년 안에, 상한 전화 및 중간 전화 모두 맛이나 기타의 ML 가속기가있을거야

그래서 이런 종류의 것들에 대해 더 많은 계산을 할 것입니다 – 여기, 그리고 두 번째 질문도 할 수 있습니다 그래서 우리는 그것을 얻을 수 있습니다 그래, 다른 누구야, 알았어 그 다음에는 거기에 갈거야

– 가장 가까운 이웃 – 그래서 물어보고 싶다 너희들이 언급 한 것에 대해 조금 이야기 초기에 너는 어려움에 대해 이야기했다 기계 학습 작업을위한 특수 하드웨어 작성 사람들이하는 일이 그렇게 빨리 변하기 때문에 2 년 제품주기가 있습니다

내가 물어보고 싶은 질문은 소프트웨어를 구축 할 수있는 기회는 무엇이라고 생각하십니까? ML 훈련과 추론을 실제로 향상 시키는가? 당신이 언급 한 한가지는 드문 드문 교육이었습니다 그것은 하나의 예입니다 마음에 떠오르는 또 다른 일은 비동기 그래디언트 (mumbles) 업데이트 또는 기존 컴퓨터, 캐시 일관성과 같은 것들 기본적으로 훈련의 임무를 가속화하기 위해, 또한, 또는 다른 풍미에, 어쩌면 도메인 특정 언어 하드웨어에 더 가깝게 말합니다 기본적으로 일반적인 질문은 어떤 종류의 소프트웨어 개선이 가능합니까? 개선 할 기회가 있다고 생각하십니까? 반드시 하드웨어의 개선이 필요하지 않습니까? – 내 말은, 내가 가장 큰 약속이라고 생각해 새로운 종류의 훈련 알고리즘에있다

또는 최적화 알고리즘 근본적으로 속도를 높일 수있다 집합 적으로 모델을 훈련시키는 방식 고정밀 도로 우리가 그렇게 할 수 있다면, 2 차 방법, K-FAC 등이 유망한 것입니다 나는 그들이 지금까지 거대한 영향력을 행사하지 않았다고 생각한다 그러나 그들은 미래에 있을지도 모른다 나는 사람들이보고 이해하고 있다고 생각한다

보다 이론적 인면 이 엄청나게 높은 차원의 비 볼록 함수, 그래서 우리는 많은 진전을 이룰 수 있습니다 최적화를위한 더 나은 알고리즘을 제안함으로써 또는 완전히 근본적으로 다른 기계 학습 모델의 종류 완전히 다른 방식으로 훈련되었습니다 가능한 것 같다 당신에게 10 또는 100의 요인을 줄지도 모릅니다 이런 종류의 것들을 예측하기는 어렵습니다

– 나는 두 가지를 추측한다 우리는 비동기식 작업에 대해 초기 작업을 수행했습니다 그리고 나서, 사람들이 그것을 사용하고있는 곳 NVIDIA와 매우 흡사합니다 기본적으로 업데이트를 지연시킴으로써 그들은 1,000 배 덜 자주 의사 소통 할 수있었습니다 알고리즘을 수정하여 그것은 운동량 보정이라고 불리며, 그것은 포스트 의사, Ioannis, 나의 것의, 누가 지금 밀라에 있어요, 캐나다의 심화 학습 기관 중 하나

저 물건, 이러한 종류의 알고리즘을 조정할 수있는 기회가 있습니다 책임있게 만들어라 하드웨어 스택 아래까지, 그것은 매우 흥미 진진한 작업 라인입니다 당신이보기 시작할 때 왜 더 높은 순서의 방법을 사용하지 않는가? 2 차 법, 많은 사람들이 다양하게 해왔다 이러한 것들에 대한 다른 2 차 방법, 그리고 그들은,별로, 붙 잡지 않았다

그들은 전에 표준이었고, 그리고 나서 그들은 붙 잡지 않았다 우리가 정말로 이해하지 못하기 때문에 그 부분이 있습니다 이 함수들이 어떻게 동작하는지에 대한 손실 표면 근사치를 만들 정도로 충분합니다 누구나 할 수있는 일 우리는 정밀도가 낮은 물건을 잔뜩 만들었지 만, 압축 모델에 대한 교육, 그런 것들은 당신에게 엄청난 규모를줍니다 오늘, 다양한 다른 체제에서

지금 ImageNet에서 최고의 숫자입니다 우리 논문 중 하나에 집어 들었다 저 정밀 / 혼합 정밀 교육, 이 ImageNet in Minutes 종이였습니다 그들은 그 한계를 극복하기 위해 몇 가지 트릭을 사용했습니다 소프트웨어로 할 수있는 일은 많지만 실제로는 어렵습니다

정말 완전한 스택 최적화 접근법을 취합니다 모든 방법으로 소프트웨어에서 맨 아래로 이동하려면, 당신이 그들을 사용할 때 그들은 조금 부서지기 쉽습니다 견고성이라는 근본적인 질문이 있습니다 내가 연결하고 싶은 한가지, 그리고 이것은 이론으로 괴상한 내 색깔을 보여줄 것입니다 최근 논문들이 많이 있니? 어떤 확률적인 그래디언트 강하를 설명하는 실제로 이러한 많은 ResNet 모델에서 수행하고 있습니다

제이슨 리의 논문은 특히, 우리가 독서 그룹에서 독서 중이었던 것입니다 5 개 또는 10 개의 컬렉션이 있습니다 신흥 이론적 인 그림이 있습니다 비록 이들 기능이 비 볼록 (non-convex) 이봐, 그들은 이런 것들을 생산하고 있을지도 모른다 정말 큰 임의의 기능을 커널처럼 보이는, 그게 말이된다면

중요한 부분은 실제로 몇 가지 이론적 이해가있을 수 있습니다 이 알고리즘이하는 일 중 우리가 가지고있는 압정은 우리는 좋은 탄도가 있다는 것을 압니다 알고리즘을 빠르게 수정할 수 있습니까? 그 궤적과 일치하는 종류? 이 결과 중 일부는 말하지 않습니다 그것은 어떤 상황에서도 수렴 할 것입니다 그러나이 결과는 슈퍼 – 슈퍼 – 흥미 진진한, 그들이 가능하다고 제안했기 때문에 정말 기계 학습 사이트를 극적으로 압축합니다

나는 때때로 깊은 학습에서 생각한다 이러한 성공 경험적 측면에 너무 무겁게 비중을 두었습니다 일부 오래된 최적화 더 고전적이고 이론적 인 것들 경험적으로 배제 된 것, 마치 그것을 실행하고, 그것을하고, 무슨 일이 일어나는지 보자 하지만 나는있을거야 이론에 대한 약간의 스윙

그게 전제 조건이 될지도 몰라 다음 소프트웨어 버전의 잠금을 해제합니다 나는 무슨 일이 일어날 지 매우 낙관적이다 피어 소프트웨어 측면 및 압축 된 메모리 부족 교육 다음 몇 년 동안, 이러한 최근 결과를 기반으로합니다 – 비동기를 만듭시다

그게 꽤 흥미로운 것 같아 우리가 처음 시작했을 때 구글의 신경망에 대한 많은 연구, 실제로 가속기를 배치하지 않았습니다 우리의 데이터 센터에서 우리는 많은 컴퓨터를 가지고있었습니다 실용적으로 만들기 위해서 그래서 우리는 아주 큰 모델을 대규모로 훈련시킬 수 있었고, 우리는 실제로 개발하고 사용했습니다

비동기 기술의 무리 중앙 집중 형 매개 변수 서버가있는 많은 복제본, 그리고 그라디언트는 모두 부실하고 날아 다니고있었습니다 실제로 작동하지만 이해하기 어렵습니다 이 큰 분산 시스템에서 그라데이션이 지연되고 항상 반복 가능하지는 않습니다 왜냐하면 매 라운드마다 다소 차이가 있기 때문입니다

그래서 우리는 실제로 대규모로 옮겼습니다 가속기 기반 슈퍼 컴퓨터 정말 고속 네트워크가있는 본질적으로 동기식 교육을 사용하여 그것은 훨씬 더 이해할 수 있습니다 알고리즘 관점에서 너는 이미 충분한 문제가있다 ML 모델에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 당신이 비동기도 던지지 않으면

동기식 방법을 사용할 수 있으면 좋습니다 나는 우리가 훈련시키고 자하는 모델 중 일부는 생각한다 규모에있다 비동기 메소드로 돌아 가야합니다 내가 설명하는 시스템, 이러한 많은 다른 전문가들과 함께, 나는 큰 규모가 될 것 같아 가능하지 않을거야

그것을 완전히 동 기적으로 수행하십시오 수백만 가지 예제가 필요할 것입니다 다양한 방법으로 시스템을 비행하다 비동기 적으로 비트와 조각을 업데이트하는 것입니다 – 거기도 하나있어

그 게임을 할 수있는 레벨이 많이 있습니다 비동기가되는 것 그 논문들의 요점은, 호그와일드! 종이와 그 뒤에 오는 다른 종이들, 기본적으로 말하기 위해, 세상에, 이건 고전적인 시스템처럼 보이지 않아 그들은 이것이 좋은 생각이라고 말하는 것이 아니 었습니다 내가 그 종이에 적어 본 적이 없다고 생각합니다

나는 이것이 단지 재미 있다고 말했고 때로는 효과가있다 오, 세상에, 사람들이 그것을 사용하는 것으로 판명, 그것은 큰 놀라움이었다 우리는 그것을 호그 워드라고 부르지 않았다! 우리는 사람들이 그것을 사용할 것이라고 생각했기 때문에 (청중 웃음) 그러나 진지한, 거기에있는 근본적인 결과, 우리가 이해할 수 있다고 이 궤도가 어떻게 수정되는지, 그것은 재미있는 일종의, 그 알고리즘의 변화 하드웨어에서 수행 할 수있는 작업의 변경 사항을 수정하십시오 우리가 잠시 동안 실험실에서 물건을 몇 개 만들었을 때, 국립 연구소, 그리고 당신은 그 시간에 스케일 업하려고했습니다

나는 그것이 어쨌든 15 또는 50 페타 플롭스라고 생각합니다 나는 종이에있는 번호를 잊어 버렸다 인텔 직원들과 네가 그렇게했을 때, 네가 될 수있을 때까지 너는 동기식이었다 도대체 왜 너는 아니야? 네가 동기식으로 갈 수 있다면 무슨 일이 있었는지 이해하고 있습니까? 마지막에는 약간의 비동기가있었습니다

그것이 당신이 그것을 할 수있는 한가지 방법입니다 당신은 알고리즘의 내장에서 실제로 그것을 재생할 수 있습니다 그리고 하드웨어가 제작되고 설계되는 방식 다른 장소 일 수도 있습니다 좀 더 관리하기 쉬운 곳입니다

1 시간 지연되는 그라디언트가 아닙니다 그것은 2 클럭 사이클만큼 지연되는 그라디언트입니다 우리는 이론적 인 이해를위한 조금 나는 모든 작업 라인에 대해 흥미로운 점을 생각한다 꼭 좋은 생각 인 것은 아닙니다

그러나 그것은 근본적으로 다른 트레이드 오프 집합이있다 이 시스템에서 잠재적으로 열 수있는 그것은 단지 훌륭합니다 그냥 괴상한 방식으로 압축 할 수 있습니다 그리고 그들은 여전히 ​​옳은 일을합니다 이들은 단지 그것을 이해하고 시도하는 도구 일뿐입니다

나는 소프트웨어 혁신 측면, 다음 몇 년 동안, 아직도 많은 행동이있는 곳이 될 것입니다 이 하드웨어 측면은 매우 분명하기 때문입니다 이 한계들 중 일부를 치는 것입니다 하드웨어가 더 빨리 갈 수있을 때마다, 모두 자동으로 빠르게 진행됩니다 더 빠른 하드웨어가 있다면 사람들은 그것을 사용할 것입니다

그래서 거기에 혁신이 많이 있습니다 – 시간이 다 되었으니이 질문을 빨리 해보 죠 그리고 우리는 우리의 결론적 인 의견으로 이동할 수 있습니다 – [청중 회원]이 멀티 태스킹 아이디어에 대해 더 깊이 생각해보십시오 로봇 작업에는 두 가지 유형의 로봇 작업이 있습니다

하나는– – 마이크 좀 잡아 – [잠재 고객 회원] 게임을 할 곳, 당신은 무한한 양의 데이터를 가지고 있습니다 당신은 멋진 알고리즘을 훈련시킬 수 있습니다 실제 로봇도있다 이 엄청난 양의 데이터가없는 곳에 당신은 더 전통적인 방식에 의존 할 필요가 있습니다

지각 + 통제 접근법 여기에 언급 된 멀티 태스크 프레임 워크가 보이십니까? 이 로봇 작업에 사용되는 이유는 게임에 대한 모든 시뮬레이터 경험, 현실 세계에서 게임 레벨 로봇의 종류? – 네 그럼요 내 로봇 공학 연구 그룹이라고 생각해 다른 종류의 많은 추력을보고있다 로봇 연구

하나는 실제 로봇 자기 경험에서 배울 수 있습니다 특히, 당신이 많은 로봇을 가지고있을 때, 그들은 그들의 경험을 쌓을 수 있고, 모델을 학습하여 학습 할 수 있습니다 단순한 로봇의 경험 이상으로, 그러나 집합 적으로 당신은 일을하는 20 대의 로봇을 얻습니다 그리고 그들은 모두 미묘하게 다릅니다 너는 실제로, 그런 다음, 물건을 배울 수있다

좀 더 일반적입니다 그 로봇의 특별한 조인트 견고성보다 정확히 또는 무엇이든 그런 다음 많은 작업을하고 있습니다 시뮬레이션 결과를 실제 로봇으로 전송할 때, 시뮬레이터를 실제로 가져가는 방법을 배우고, 그것은 완전하지 못한 표현이다 현실 세계의 물리학을 연구하고 그 작업을하십시오

우리는 시위를 통해 배우고 있습니다 인간은 예를 들어, 5 ~ 6 개의 짧은 비디오 클립을 제공하십시오 인간이 서로 다른 종류의 컵과 머그잔에 붓고, 로봇은 그 비디오 클립을 입력으로 사용할 수 있으며, 그리고 나서 강화 학습을하십시오 약 15 건의 시련과 15 분의 경험으로 그것은 실제로 붓는 것을 배울 수있다 4 살 인간의 수준에서 일종의, 8 살짜리 인간 수준이 아닙니다

(Chris chuckles) (청중 웃음 소리) 그래서, 그것은 고무적입니다 나는이 모든 것들을 생각한다 너는 능력을 원할거야 로봇 원시의 전체 무리를 가지고, 이걸 집어 들고, 저기로 옮기고, 거기에 넣고, 너는 그때 함께 꿰맬 수있다 보다 복잡한 로봇 동작을 구축 할 수 있습니다

무겁게 멀티 태스킹 학습을하는 시스템처럼 들립니다 그리고 이런 종류의, 어쩌면 간단한 작업을 함께 배우는 것조차 더 복잡한 작업으로 너가 할 수 있고 싶 는다 무언가이다 로봇과 다른 많은 것들에서 – 좋아요이 주제에 대한 마지막 생각이 있다면, 당신이 그걸 포함시킬 수 있다면 하나 또는 두 개의 큰 영향을주는 문제는 무엇입니까? 사람들이 변화를 원한다면 집중할 수있다 우리는 이러한보다 유연한 ML 시스템을 향해 나아갔습니다

– 계속 해봐 – 먼저와 주셔서 감사합니다 호르헤와 다른 사람들이 이것을 세웠습니다 나는 이것이 많은 재미이었다고 생각한다 나는 무엇을 기대해야하는지 몰랐다

그러나 이것은 꽤 차가웠다 다음 세대는 무엇이 될 것인가에 관해서 이러한 종류의 시스템 중, 내가 말하는 방향에 대해서 생각해 데모와 시뮬레이터를 움직이는 것, 이 멀티 태스킹 시스템에있어서 정말 흥미로운 부분입니다 내가 계속 연구실에서 말하고있는 것, 나는 모든 학생들이 내가 농담한다고 생각한다 NFL 영화를보고 Madden을 연기 할 수 있기를 바랍니다

이것은 나의 꿈, 이것을 할 수 있습니다 나는 우리가 그 일을하는 데 몇 년이나 걸렸을 것으로 생각한다 필요하기 때문에 보상 기능을 자동으로 수립 할 수 있으며, 이동하고 일부 IRL 스타일의 기술을 사용합니다 거기에있는 것들을 잔뜩합니다 제 생각에는 이러한 차세대 시스템 이 훨씬 더 부유 한 환경에서 나올 것입니다

나는 학계에서 무슨 일이 일어나고 있는지 생각해 그 일이 일어 났고, 학계에서 더 이상 일어나지 않는 것은 사람들은 감독 된 사건에 집중하고있었습니다 단일 감독 벤치 마크 이제 당신은 GLUE와 같은 위대한 것들을 볼 수 있습니다 당신은 decaNLP와 같은 것들을 보았습니다 당신이 실제로 추론과 맞서도록 강요합니다

현실 세계에서 더 큰 범위에서 나는 그것이 어딘가있을만한 곳이라고 생각한다 정말로 흥미로운 진보가 많이 있습니다 글루는 단지 매우 재미있는 것입니다, 내 학생들이 불평하고 있지만 나에 대해 그들이 지금 당장 그렇게하도록 만들고있어 (청중 웃음) 그러나 나는 그것이 아주 멋진 것 같아요

고맙게도, 당신은 NLP를보고 있습니다, 및 시력 및 기타 분야 모든 데이터를 모으기 시작한다 정말 흥분되는 일을하도록 강요합니다 근거가있는 추론은 그 정맥에있다 너의 매든 예가 훨씬 더 인상적이라고 생각해 너가 다른 방향으로 가면

– 어 – 허, (웃음) 실제로 NFL에서 뛰는 군 예 예 (모두 웃음) 좋은 생각이야 – 그 중 하나가 이 무겁게 멀티 태스킹 방향으로 밀어 넣으면 톤과 톤이있다

정말 흥미로운 기계 연구 질문을 학습, 분산 시스템 질문, 소프트웨어 엔지니어링 질문 그러한 시스템을 어떻게 지정합니까? 우리는 어떻게 많은 사람들이 함께 일할 수 있습니까? 우리는 흥미로운 문제들을 어떻게 해결할 것인가? 우리가 어떻게 배울 수 있는지 이 큰 구성 요소 바다를 통해? 새 구성 요소는 어떻게 추가합니까? 모델에 용량을 추가하는 것이 의미가있는 방법은 무엇입니까? 더 이상 필요하지 않은 용량을 제거 하시겠습니까? 우리는 어떻게 새로운 일을 시작합니까? 어떻게 우리가 함께 꿰맬까요? 어떤 종류의 개인적인 것들 우리는 어떻게해야할지 이미 알고있다 보다 복잡한 종류의 프로그램이나 알고리즘으로 더 복잡한 작업을 해결하기 위해? 그런 종류의 일을 할 수 있다고 생각합니다 우리가 정말로 원하는 것처럼 보인다 새로운 일을 할 수 있어야한다

그것을 해결하는 시스템을 가질 수 있어야합니다 자동적으로 또는 약간의 인간지도로, 새로운 문제를 해결하기 위해 – 고맙습니다 이 토론에서 우리는 많은 기회를 확인했습니다 또한 소프트웨어, 하드웨어, 이론 전반에 걸쳐 몇 가지 문제를 제기합니다 우리가 훌륭한 위치에있는 학생으로서 이러한 생각을 할 수 있어야한다

우리가하고있는 일에 그들을 주입 시켜라 매일 매일 박사 과정 학생들을 많이 방문한다는 것도 알고 있습니다 잘하면 그 생각을하게 될거야 당신이 할 수있는 연구의 유형에 대해서 일단 당신이 박사 과정을 시작하면

Jeff Dean과 Chris Re에게 정말 감사드립니다 오늘 우리와 함께 시간을 보낸다 이 토론에 공헌하고, 그리고 다가오는 것에 대해 너희 모두에게 감사해라 또한 생각과 질문을 공유하십시오 모든 스태프와 교수님 들께도 감사드립니다

누가이 행사를 가능하게하기 위해 함께 왔습니까? 나는 너희들이 내가 한 것처럼 많이 즐기기를 바란다 고맙습니다 (청중의 박수) 우리는 또한 귀하의 의견을 듣고 싶습니다 Bitly 링크가 설정되어 있습니다 bit

ly/aisalon 로그인하여 의견을 보내주십시오 고맙습니다

Nancy Lublin: "Using AI to Save Lives" | Talks at Google

[음악 재생] 제 1 발표자 : 오늘 당신과 함께하게되어서 너무 기쁩니다 매우 특별한 여성 인 낸시 루블 린 (Nancy Lublin)과 함께합니다

그리고 만약 당신이 그녀를 알지 못한다면 나는 당신이 그녀의 일을 알고 있다고 확신합니다 그녀는 많은 다른 삶에 영향을 준 사람입니다 그녀의 많은 다른 삶에서 그녀는 자신을 끌어 올리려는 여성들에게 영향을 미쳤습니다 부트 스트랩으로 새로운 삶을 시작하십시오

그녀는 세계를 변화시키고 자하는 아이들을 데리고 왔습니다 그리고 지금, 그녀는 가장 취약한 사람들을 돕고 있습니다 그리고 미국에서 시작되었습니다 미국의 두 도시에서 시작되었습니다 이제는 세계로 나아 간다

우리 여행에 대해 조금이라도 말씀해 주시겠습니까? 당신이 어떻게 시작 됐는지 우리는 전에 말하고 있었다 나는 그녀에게 물었습니다

당신은 문제를 보았습니까? 아니면 기회가 있습니까? 그리고 네가 한 말을 왜 말하지 않는거야? 낸시 루블린 : 아니요, 기회가 분명합니다 나는 언제나 메이커였습니다 그 전에는 내가 기업가였던 것 같아 사람들이 기업가를 철자하는 방법을 알기도 전에 그것은 철자 어려운 단어입니다

그리고 아니, 나는 아주 이상한 아이였다 연설자 1 : 몇 명의 형제 자매가 있었습니까? 낸시 루블린 : 나는 여동생이 하나 있는데, 그러나 우리는 나이가 멀어졌습니다 하지만이 질문에 대해 생각하고 있습니다 나는 그 정도까지 기회를 본다 나는 한 때 뒤뜰에서 중국을 파헤 치려고했다

그것은 기회였습니다 나는 지구본을 보았고, 오하이오와 같았습니다 그래서 나는 중국을 파헤 치려고 노력했다 아마 다른 사람들이 해변이나 다른 곳에서했던 것처럼, 하지만 내가 참을 수있는 구멍을 파 냈습니다 나는 정말로 그것을 갔다

그 후에 일어나는 조경이 있었다고 생각합니다 너 부모님은 뭐라구? 낸시 루블린 : 우리 부모님은 내가 이상하다고 생각했습니다 내 부모님, 저는 하트 포드, 코네티컷 출신이고, 권리? 나는 세계의 보험 자본 출신이다 나는 기업가가 전형적으로하는 곳에서 온 것이 아니다 와라

그리고 내 아버지는 변호사 야 그리고 나는 그와 같은 초등학교에 다녔다 정말 고향 같았어요 2 명의 부모님, 2 대의 자동차, 그냥 안전함, 지역 사회의 울타리 유형 그리고 나는 이런 식으로 태어 났다고 생각합니다

나는 정말 이상했다 그리고 부모님은 같았어요, 누가 그녀와 결혼할까요? 그녀는 어떻게 자신을 지탱할 것입니까? 그들은 저를 법률 학교에 밀어 붙였습니다 그건 마치 변호사가되는 것과 같았 어 왜냐하면 70 년대에 솔직한 소녀로서, 그것은 당신이 한 일이기 때문입니다 그리고 나서 그것은 나에게 분명해졌습니다

제가 법대에 다니고있을 때, 저는 사실 다른 사람이었습니다 나는 기업가였다 스피커 1 : 그렇다면 우리에게 말해주십시오 너는 모르는 사람들을 위해 낸시 성공을위한 복장을 시작했습니다 너 거기 어떻게 갔어? 낸시 루블린 : 나는 법대를 싫어했다

그래서 나는 갔고, 같았다, 이것은 빤다, 왜냐하면 모든 것은 물건을 가져 가고 그것을 밀치기 때문이었습니다 에서– 사실에 들어갈 때처럼 패턴 및 이전 규칙 기회를 고대하는 것에 관한 것이 아무것도 없었습니다 모두가 Law Review에 출연하기를 원했습니다 나는 왜 누군가가 Law Review에 나오기를 원하는지 아직 모르겠다

끔찍해 당신은 단지 종이에 대한 각주를 찾고 있습니다 아무도 읽지 않을거야 끔찍하다 그리하여 나는 2 월에 비오는 날 언젠가 집으로 돌아왔다

비가 옆으로 가려고했다 뉴욕에서 내 얼굴에 내 사서함에 반송 주소가있는 봉투가있었습니다 플로리다 할리우드의 변호사 플로리다에 할리우드가있어? 그리고 나는 그것을 열었고, 내부는 내게 만들어지는 수표이다

증조부의 재산에서 5,000 달러를 받고, 아무도없이 여기 온 사람은 내 말은, 문자 그대로 알다시피, 호레이쇼 알거 전체 맨발의 두 가지 방법으로 오르막길로 걸어갔습니다 그리고 그의 죽음으로부터 횡재를 얻는 것은 매우 이상했습니다

나는 돈을 벌지 못했습니다 그리고 나는이 유형화 된 수표로 거기에 서 있습니다 나는 성공을위한 복장에 대한 아이디어를 가지고있었습니다 방금 아이디어가 있었나요? 낸시 루블린 : 그 아이디어가 있었어 나는 사람들이 시작하도록 돕고 싶었다

증조 할아버지가 미국에서 시작한 방식 그리고 우리는 매일 옷을 입는다 우리가 토요일에 입는 치마처럼 밤은 같은 크기 또는 길이가 아닙니다 우리가 월요일 아침에 입는 치마처럼 그리고 여성 의류는 완전히 어렵습니다

내일 내가이 재킷을 입으면, 사람들이 어울릴거야, 어젯밤에 어디서 잤어? 여성복은 매우 복잡합니다 남자, 너는 매일 같은 재킷을 입을 수있어 그 안에 묻혀있을지라도 그러나 여성 의류는 복잡하고 비싸다 불공평하다

그리고 저는 생각하기에, 저는 복장을위한 아이디어를 가지고있었습니다 즉시 시작되었습니다 그것은 완전히 다른 이야기입니다 발표자 1 : 성공을위한 복장은 얼마나 오래 있었습니까? 낸시 루블린 : 나는 약 7 년 동안 성공을위한 복장을하고있었습니다 와우

낸시 루블린 : 나는 거기에 있었다 기업가를 위해, 나는 실제로 물건을 잠시 동안 붙잡는다 언제 당신을 알았습니까? 다른 것을하고 싶습니까? 낸시 루블린 : 내가 지루함을 느꼈을 때 [INAUDIBLE] 나는 물건을 가지고 있지만 지루해 그래서 나는 일종의 불안해합니다

우리는 4 개국 76 개 도시로 확대했습니다 그리고 나는 좋아, 다른 누군가가 지금 실행할 수 있습니다 누군가 다른 사람이 할 수있는 부분에 도달하면 – 그래, 마치 지어진 것 같아 낸시 루블린 : 그래, 정말 짜증나 왜냐하면 그건 실제로 그것이 더 쉽게 될 때

그래서 너는 내가 될 것이라고 생각할거야 좋아, 나는 전리품을 즐길거야 잠시만 놀아 라 나는 놀고있는 것을 정말로 좋지 않다 아니, 아니

그리고 DoSomething에 대해서 낸시 루블린 : 그럼 나는 무언가에갔습니다 스피커 1 : 그러나 DoSomething은 좋지 않았습니다 낸시 루블린 : 맞아, DoSomething, 나는 만들지 않았다 나는 다시 만들어야했다

그래서 DoSomething은 굉장했습니다 앤드류 슈 (Andrew Shue) 첫 번째 멜로즈 플레이스에서 그래서 향수병이나 식당처럼 시작하는 대신, 그는 선의와 열정을 다했습니다 DoSomething을 만드십시오 그래서 그는 "Sassy"잡지의 표지에 올랐습니다

Jay Leno는 연 6 회 DoSomething이 불타고있었습니다 그리고 그는 뉴저지에 살고있었습니다 아내와 세 자녀와 함께, 더 이상 TV에, DoSomething 말 그대로 – 보자 그들은 22 명 중 21 명을 해고했다 그들은 무료 사무실 공간을 잃어 버렸습니다

MTV가 그를 쫓아 냈습니다 그리고 모든 것은 뉴욕의 퀸즈 (Queens)에있는 스토리지 박스에있었습니다 어딘가에, 누구도 그 시설의 열쇠를 누가 알지 못했습니다 그리고 나는 차가운 것처럼 그 일을 할 것입니다 발표자 1 : 기회가 있습니다

낸시 루블린 : 기회가 있습니다 아니, 조직이되어야한다고 생각 했어 유니폼을 필요로하지 않는 젊은이들을위한 동성애 혐오증이 아니었다 나는 빈칸을 채우겠다 어떻게 생각해 냈습니까? 낸시 루블린 : 우리는 그것을 온라인에 넣습니다

그래서 나는 거기에 도착했고 그들은 거의 나를 해고했다 그래서 나는 몇 주 안에 지역 사무소를 폐쇄했다 거기 도착 전국에 더 많은 사무실이 있었고, 그리고 나는 마치 작동하지 않을 것입니다 나는 모든 것을 온라인에 담을 것입니다

그리고 그들은 마치 당신은 미쳤습니다 우리는 더 많은 지역 사무소를 시작할 돈이 있습니다 누군가 돈을 주겠다 그리고 나는 그 돈을 가져 가려하지 않았다 6 개월 만 줘

저를 신뢰하십시오, 진짜로 켜져 있어야합니다 – 인터넷 여기 머물러 있습니다 그것은 일할 것입니다 – 인터넷 것 나는 그것을 믿는다 그리고 나는 옳았다 네, 맞았어요

그리고 나서 당신이 그것을 보지 못했다면, 너 먼저 그녀를 봐야 해 네, 처음 TED 토크를하는 사람입니다 그녀가 한 두 사람 만났기 때문에 – 왜 당신이 DoSomething에 있었는지와 그 생각에 대해서 – 우리에게 영감의 종류에 대해 조금 이야기 해주세요 위기 텍스트 라인 낸시 루블린 : 네, 처음에 DoSomething에 도착했을 때, 우리는 인터넷에 선회했습니다

우리는 웹 히트에 대해 이야기하고있었습니다 당시 우리는 그 당시의 히트 곡에 대해 이야기하고있었습니다 그래서 우리는 그렇게하고있었습니다 그리고 나는 언젠가 전화 회의에 있었고, 우리 팀의 사람들은 하이 파이브와 포옹을하고있었습니다 그리고 나는, 오, 이런, 무슨 일이 있었는지? 그리고 그 중 몇 가지가 몇백 명의 실종 된 사용자의 휴대 전화 번호를 가져 왔습니다

우리가 6 개월 동안 20 번 이메일을 보낸 적이있는 사람들 그리고 결코 들리지 않았다 그리고 9 분 안에 그들은 텍스트에 대해 20 %의 응답률을 보였습니다 그리고 그들은 너무 정신이 들었다 그리고 나는 같았다, 이것은 굉장하다 우리는 그렇게해야합니다

그래서 우리는 텍스트로 피벗했습니다 텍스트에 대한 흥미로운 점 당신은 정말로 당신의 부모님과 당신의 친구들에게만 여전히 텍스트입니까? 그게 전부 야 당신은 정말로 브랜드 텍스트가 아닙니다 그래서 DoSomething이 청소년들과 문자 메시지를 보내기 시작했을 때, 그들은 부모님과 친구들처럼 우리와 이야기하기 시작했습니다 그래서 우리는 DoSomething에서 메시지를 내보낼 것입니다

그리고 DoSomething은 현재 600 만 명의 회원입니다 내 말은, 그것은 거대한 청년 조직이다 그리고 그들은 매주 놀라운 캠페인을 작성합니다 그리고 항상 수십 명의 아이들이 있습니다 누가 그 (것)들과 계속되는 개인적인 것에 관하여 후에 원본

그래서 우리는 핫라인으로 그것을 분류 할 것입니다 또는 어이, 엄마 한테 이야기 해 교장 선생님과상의하십시오 그리고– 발표자 1 : 그런 다음 몇 가지 메시지를 알려주세요 네가 진짜로 만들었던 길을 따라 갔다는거야

당신은 생각하기 시작합니다 낸시 루블린 : 그들은 대체로 – 그들은 끔찍했다 내 말은, 재정에 관한 개인적인 것이 있었고, 또는 왕따 당하거나, 친구에 대해, 마약에 중독 된 친구를 어떻게 도울 수 있을까요? 나올 방법을 모르는 친구를 어떻게 도울 수 있습니까? 그 종류의 것들 고객 서비스처럼 처리했습니다 그리고 나서 우리는 메시지를 전했습니다

이것은 어두워지는 곳입니다 그리고 충격적이었습니다 방아쇠 경고를 받으십시오 갑자기 누군가가 와서 책상 위에 메모를 썼다 그것을 밖으로 인쇄했다

그녀는 그것이 말한 것을 인쇄했고, 그는 나를 강간하는 것을 멈추지 않을 것이다 우리 아빠 야 그는 아무에게도 말하지 말라고했다 그리고 거기있는 당신을위한 편지들 – 암내 그리고 우리는 RAINN의 전화 번호를 되돌려 보냈습니다

강간과 근친 상간 조직 그리고 나는 그 다음날에 와서 무슨 일이 있었는지 말했습니다 그리고 우리는 그것을 다시 보냈습니다 나는 개인적으로 그 전화 번호를 가지고 그것을 부르려고했다 텍스트, 구글 그것

그리고 우리는 결코 들어 본 적이 없습니다 버너 폰인지, 아빠가 봤는지는 모르겠다 그녀가 죽었는지, 살아 있는지 나는 모른다 약 1 년 전 제 동료 중 한 명이 말했습니다 당신은 그 이야기를 할 때 항상 여성 대명사를 사용합니다

그리고 그것은 사실입니다 그 texter가 여성으로 확인되었는지 나는 모른다 따라서 첫 번째 메시지를 얻은 지 2 주 이내에, Crisis Text Line에 대한 아이디어가 있습니다 나는 그들이 마치 우리에게 말할 것 인 지와 같았다 그런 힘든 일들, 너무 혼자서 그들이 텍스트로 이처럼 낯선 사람에게 다가 가려고합니다

분명히 조직이 있어야합니다 텍스트로 핫라인이 있어야합니다 그리고 여기에 우리는 1 억 메시지입니다 응 그래

이제 두 번째 이야기에 대한 첫 번째 이야기를했을 때, 3 년이 있었다 실제로 얼마나 오래 개발 했습니까? 아이디어, 인프라? 낸시 루블린 : 오래 있어야합니다 그래,하지만 니가 계속 간 것은 알지 낸시 루블 린 : 네 그 시간은 빨려

20 파운드 나 좋아요 그 시간은 정말로 빨려 들었습니다 그래, 내 말은, 여기에 문제가있다 논증 할 수 있듯이, 나는 비영리 단체를 시작하는 방법을 안다 이 물건들

그리고 새로운 것들이 자금을 얻는 것은 정말로 어렵습니다 사람들은 새로운 것을 기금으로 삼고 싶어하지 않습니다 그들은 새로운 것들과 파트너가되고 싶지 않습니다 마치 우연히 그런 식으로 일하는거야? 그리고 저는 이미 우리가 그것을 시험 삼아하고있는 것처럼 보였습니다 사람들은 이미 DoSomething에서 우리에게 문자 메시지를 보내고 있습니다

이것은 기존의 것의 스핀 아웃이 될 것입니다, 그러나 그 씨앗 돈을 발견하는 것은 정말로 어려웠습니다 그리고 나는 $ 50,000, $ 200,000처럼 시작하지 않을만큼 충분한 것을 알고있었습니다 나는 그것을 얻기 위해 4 백만 달러를 모금하고 싶었다 그리고 나는 그럭저럭 납득 할 수 있었다 그러나 그것은 2 년 걸렸다

발사하기 위하여 들어온 그 원본 메시지에서, 문자 적으로 2 년의 기간이었습니다 음, 우리가 발사했을 때, 4 개월 만에, 우리는 모두 295 개의 지역 번호를 사용했습니다 그래서 제품 자체는 문제가되지 않았습니다 맞았 어 근데 너 원래 안했어

그리고 이것은 틀릴 수도 있습니다 – 너 몇 도시에서 시작하고 싶었어 당신은 인프라가되지 않을 것입니다 당신은 인프라가 될 사람을 고용 할 것입니다 그런 다음 당신은 [미숙하다] NANCY LUBLIN : 예, 둘 다 그렇습니다

그래서 먼저, 우리는 그것이 더 많은 기업과 같을 것이라고 생각했습니다 우린 우리가 파이프가 될 줄 알았다 그래서 우리는 RFP를 시작하고 세 가지 위기 센터를 시작했습니다 그런 다음 빨리 6, 9, 11이 필요했습니다 그리고 우리는 보았고, 그들은 격렬하게 이질적이었습니다

품질 등급이 그다지 높지 않았습니다 우리는 생각했다 그래서 우리는 12 번째 코호트와 같이 우리 자신의 코호트를 훈련 시켰습니다 우리는 우리가 본 모범 사례를 도려내면서 훈련했습니다 그리고 매우 빨리, 그들은 모든 KPI를 능가하는 것을 보았습니다

그래서 2015 년에, 우리는 기본적으로 모두를 밀었습니다 11 개 위기 센터 모두가 우리는 우리 자신의 자원 봉사자를 훈련하기 시작했습니다 이제 우리는 약 22,000 명의 사람들을 훈련 시켰습니다 위기 상담원으로 온라인으로 신청해야하며 복잡합니다 스피커 1 : 너무 재미 있어요

YouTube에서의 사회적 영향의 머리, 그래서 나는 많이 만난다 낸시 윤 : 네, 그렇습니다 우리가 너를 소개 했어야 했어 오, 제발 그리고 나는 많은 사람들을 만났습니다

너를위한 카운슬러 였어 낸시 루블린 : 오, 그럼 좋은 사람들과 함께 굴러 응 그래 낸시 루블린 : 좋습니다

우리가 일하는 사람들이 여기 있니? 낸시 루블린 : 아, 안녕 네 그래서 제 말은 낸시 루블린 : 그들은 최고의 사람들입니다 응 그래 이 모델을 보았을 때 어떻게 모델을 변경하기로 결정 했습니까? 일하지 않았다, [INAUDIBLE]? 낸시 루블린 : 데이터를 보았습니다 내 말은, DoSomething에서 말했던 것과 같은거야

우리는 9 분 안에 20 %의 응답률을 보았습니다 너는 그걸로 간다 그리고 Crisis Text Line에서 우리는 우리는 우리 자신의 위기 상담원을 훈련 시켰고, 그들은 모든 KPI를 능가합니다 그들은 더 빠릅니다 품질 평가 점수가 높았습니다

그리고 우리는 그들과 직접적으로 연결되어있었습니다 그들은 지불 한 것보다 저렴합니다 위기를 처리하는 센터 우리는 우리 자신의 핵심 자원 봉사자를 가지고 있습니다 데이터를 따르십시오

나는 그것이 야생의 물건 인 것을 안다 Google 또는 비영리 단체에서 하지만 그래, 당신은 데이터를 따르십시오 너는 그렇게 생각하니? 나는 다른 어느 것보다 더 생각한다 나는 내 머리 속을 빨리 생각하고있다 내가 아는 한, 당신은 정말로 영리 목적으로 운영됩니다

너는 물건을 보는 방식으로? 낸시 루블린 : 우리는 우리 자신을 생각합니다 우연히 정신 건강에있게되는 기술 신생 기업처럼, 예쁜 웹 사이트를 가진 정신 건강 단체가 아닙니다 그래서 그것은 훨씬 더 시원하게 들리기 때문에 아닙니다 진짜 이유가 있습니다 그래서 우선, 실제로 이것을 얻었습니다

이 사람이 나 한테 말한 첫 번째 사람이야 그녀가 이것을 안다면 나는 모르겠다 실제로 googleorg의 Jacquelline Fuller였습니다 몇 년 전, 그녀는 기술에 대한 정의를 갖고 있다고 나에게 말했다

시동 비영리 단체 그리고 나는 그것이 무엇이냐고 말했다 그리고 그녀는 내게 말했다 만약 당신 팀의 3 분의 1 코드를 작성하거나 기술 제품 또는 데이터에 연결되어 있으면 회사의 DNA에 DoSomething

org, Crisis Text Line – 이들 회사 모두, 팀의 1/3 이상 기술 제품 또는 데이터에 있습니다 그리고 그것은 그것이 매우 중요하다고 생각합니다 그것은 그 사람들을 의미하며 철학에 침투합니다 대학이나 대학원에서 정치 이론을 공부했습니다 나는 죽은 백인 남성을 많이 연구했다

그리고 그들은 수세기 동안 주위에있었습니다 그리고 나는 그들이 그것들을 연구했기 때문에 그것들을 연구했다고 들었다 시간의 시험을 계속했다 기술 제품 및 데이터의 사람들, 그들이 연구 한 모든 것, 그들이하는 모든 것, 그들은 기대한다 3 ~ 6 개월마다 휴식을 취하거나 시대에 뒤 떨어진다

팀원 중 3 분의 1 이상 그런 종류의 DNA에서 유래합니다 끊임없이 혁신을하고 있습니다 당신은 변화에 익숙합니다 변화는 당신이 사는 곳입니다 Crisis Text Line을 기술로 만드는 것은 시작은 코드 줄 수와 또는 우리 스택이 얼마나 큰지

한 가지는 사람들이 생각하고 운영하는 방식입니다 또 다른 예를 들어 보겠습니다 당신이 문제에 직면했을 때입니다 – 전에 문제에 대해 물어 봤어 당신이 문제에 직면했을 때, 당신이 영리를하든, 비영리 기관, 정부 기관, 너에게는 세 가지 선택이있다 사람, 정책 또는 제품

그리고 대부분의 사람들은이 순서대로 생각합니다 그것은 비싸고 느리다 우리와 기술 창업자들은 반대 순서로 생각합니다 제품으로이 문제를 어떻게 해결할 것인가? 정책, 그리고 마지막 선택은 사람들입니다 그러나 그것이 우리가 해결하는 방법입니다

스피커 1 : 그리고 너 자신을 본다 내가 너에 대해 처음 읽었을 때, 나는 너 자신을 본 것이 흥미로울 것이라고 생각했다 데이터 회사로 낸시 루블린 : 네, 우리는 데이터를 먼저 생각합니다 내 말은, 우리는 데이터 위주의 회사이고, 그렇다고해서 모든 답을 의미하지는 않습니다 알고리즘이 우리에게 말하는 것은 무엇이든간에 또는 데이터가 가리키는 것이 무엇이든간에

아직도 많은 본능이 있고 당신은 여전히 기술 회사에서 리더십을 발휘해야한다 용감한 선택을 할 수 있어야합니다 그리고 때때로, 당신은 데이터면에서 날아 다닌다 하지만 우리가 시작한 순간부터 우리가 모든 것을 수집, 저장 및 분석하기를 원한다는 것을 알고있었습니다 실시간

그리고 그 신용은 내 공동 설립자에게 실제로 돌아갑니다 Bob Filbin에게 – 누가 데이터에 대해 똑똑한 말을하는 경우, 나는 그저 그에게서 그 말을 들었다 그리고 우리에게는 정말 훌륭한 데이터 과학 팀이 있습니다 사실, 기계 학습 중 하나 인 Jackie Weiser는 엔지니어가 실제로 사무실에 있습니다 지금 샌프란시스코에서 그녀를 둘러싼 모든 사람들을 교육합니다

AI의 Google 가속기에서 연설자 1 : 맞습니다 Google AI for Good Crisis Text Line과 AI에 교부금을주었습니다 사람들이 생각하는 방식을 이해하기 위해 그것을 실제로 사용합니다 그리고 징후가 무엇인지 낸시 루블린 : 우리는 정말로 그 일의 일부가 된 것을 자랑스럽게 생각합니다

거기에 많은 조사가있었습니다 2,000 개 이상의 조직이있었습니다 그리고 그 자금을 신청 한 기관 우리는 정말 자랑 스럽습니다 엔지니어 중 한 명이 그것을 세계 최고라고 불렀습니다

그리고 우리는 지금 어디서나 그것을 인용하고 있습니다 그래서 우리는 그 일에 참여하게되어 매우 흥분됩니다 연설자 1 : 데이터에서 배운 내용을 믿을 수 없다는 것을 아는가? 낸시 루블린 : 정말, 우리는 두 가지 방법으로 사용합니다 하나는 내부적으로 그것을 사용하여 스스로를 만드는 것입니다 더 빠르고 정확합니다

그리고 우리가 사용하는 다른 방법은 세상과 공간, 다른 사람들을 더 빠르게 만들기 정확하고 똑똑한 그래서 우리가 사용하는 가장 좋아하는 방법 중 일부는 – 두 가지 예를 드리겠습니다 그래서 우리는 우리를 더 빠르게 만드는 데 사용합니다 우리의 대기열에 스택 순위를 매길 때 더 정확합니다 따라서 우리는 위기 선이 더 많이 운영되어야한다고 생각합니다

병원 응급실처럼, 말하자면, 연대 기적으로 작동하는 고객 지원 병원에서와 마찬가지로 심장 발작은 발목 염좌가있는 아이가 절반 정도 기다립니다 한시간 너는 3 명의 아이들이있다 응급 상황에서 시간을 보냈어야합니다 발목 염좌가있는 방

모두 한 번이야 NANCY LUBLIN : 모두들 그래서 우리는 먼저 우리가 생각한 단어를 넣었습니다 선별 시스템에 높은 위험이있을 수 있습니다 자살, 과다 복용, 다리 뚫기 같은 것

그리고 그것은 꽤 잘 작동했습니다 그 시점에서 우리는 약 2 분 안에 사람들을 데려갔습니다 그리고 나서 우리가 약 2 천만에 도달했을 때, 우리 기계 학습 엔지니어 중 하나 인 Ankit, 스택 순위 알고리즘을 만들었습니다 그리고 수천명을 발견했습니다 더 많은 단어와 단어 조합 '자살'이라는 단어보다 치명적이다

그들은 모두 이상하고 이상한 조합입니다 낸시 루블린 : 그들 중 일부는 맞습니다 왜냐하면 그들은 n-gram이기 때문에, bigrams, trigrams 같은 단어 조합 우선, 그는 오진 (false positive)을 발견했습니다 그래서 우리는 언제든지 "자살"이라는 단어를 보았습니다

우리는 그것을 대기열에 넣었습니다 하지만 때로는 사람들은 내가 자살하는 것과 같지 않다고 말한다 그래서 그 어구가 중요했습니다 그런데 그는 단어 같은 것을 발견했습니다 "군대", 우리가 전화해야 할 가능성이 두 배나 높다

911 "자살"이라는 단어보다 불행한 얼굴 이모티콘을 울리는 것은 "다리"라는 단어만큼 치명적입니다 "총"이라는 단어는 자살이라는 단어보다 네 번 911에 전화해야합니다 그리고 한마디의 단어가 있습니다 어쩌면 이것은 당신이 생각한 것입니다 – 가장 치명적인 단어 인 단어가 하나 있습니다 우리가 보는 미국에서, 5 배에서 16 배 더 치명적인 "자살"이라는 단어보다 그게 뭔지 기억하니? 추측하고 싶니? 연설자 1 : 그것은 타이레놀, CVS입니까? 낸시 루블 린 : 예, 어떤 약이라도 – 지명 된 약

맞습니다 그래서 이부프로펜, 심지어 단어 CVS, 심지어 단어 "원숭이" 나타났다 우리는 원숭이의 죽음과도 같았습니다 그게 뭐야? 그리고 그것은 명백하게 opioids의 칵테일입니다 그것은 그 나라의 특정 지역에서 거리를 강타했습니다

그래서 알고리즘은 인간보다 더 똑똑합니다 그 모든 것을 집어 들고 그 이유는 그 사람들이 관념, 계획, 수단 및시기를가집니다 그리고 당신이 약을 지명 할 때, 당신은 생각을 가지고 있습니다 너는 계획을 가지고있다

자네 한테 Advil, Tylenol, 있잖아, 자낙스, 그런 다음 타이밍을 얻었습니다 너 근처에있어 이제 알고리즘에 있습니다 그리고 지금, 우리는 22 초 만에 위험도가 높은 사람들을 데려 간다 그래서 이것은 생명을 구하는 알고리즘의 예입니다

우리가 원래 어떻게 만났는지 나는 사회적 영향의 머리로 막 시작했습니다 그리고 이전의 팀은 말했다, 잘, 우리는이 그룹과이 파트너십을 시작했습니다 위기 텍스트 선 나는이게 뭐야? 그리고 나서 우리는 실제로 알아 내려고 노력하고 있습니다 YouTube에서 활용하고 방금 시작했습니다

그것은 문자 그대로, 나는 그것이 1 달 또는 무엇인가이었다라고 생각한다 그게 정말 새로운 것이 었습니다 YouTube 검색을 사용하고 있다면 너는 의미있는 것을 타이핑했다 너 자신을 해칠거야, 상자가 나타납니다 하지만 원래는 800 개의 번호가있는 상자였습니다

이 파트너쉽을 통해 800 번호의 상자, 텍스트 대화 장소가 나타납니다 그리고 그 달 안에 – 처음 시작했을 때 데스크톱에서만 사용 가능했습니다 그리고 거기에서, 그것은 꽤 가까웠다 그러나 모바일에서 사용 가능하자마자, 그것은 세상이 바뀌었던 것과 같았습니다 그리고 갑자기 미국에서 65 % 어떤 방법 으로든 도움 요청 전화가 Crisis Text Line에 전달되었습니다

우리에게 그렇게 강력한 힘을 주었던 이유는 고유 한 번호를 가졌다면 YouTube에서 누가 이것을 검색했는지 확인하십시오 우리는 얼마나 많은 활동적인 구출이 있었는지 알 수있었습니다 일주일 중 어느 날을 볼 수 있습니다 모든 다른 종류의 데이터 세트 그리고 그들이 우리에게 준 다른 중요한 부분 이 큰 원천 이었어

우리의 키워드 검색 때문에 모든 키워드 검색 우리와 함께하기 전에 아주 간단했습니다 낸시 루블린 : 예, 우리는 어떤 언어를 배울 수 있습니다 그리고 우리는 다시 당신에게 피드백을주었습니다 그 대화가 우리에게도 지적되도록하십시오 너는 처음이었다

그래서 YouTube가 정말 처음이었습니다 나는 무엇에 관한 이야기가 많이 있다는 것을 알고있다 소셜 미디어의 책임 사람들의 정신 건강을 찾으십니까? 그리고 YouTube가 정말 처음이었습니다 스피커 1 : 그리고 이것이 모두가 한 곳이라고 생각합니다 내가 그들을 도왔 기 때문에 모두가 성공하기를 원한다

다른 회사의 허락하에 경쟁 업체 중 일부는 당신과 함께 일하는 데 관심이있었습니다 그리고 저는 우리 모두가 우리가 함께하고 있음을 깨닫는다 고 생각합니다 낸시 루블린 : 예, 있습니다 그래서 Search의 사람들이보고 있기를 바랍니다 스피커 1 : 그것은 완전히 다른 이야기입니다

어쨌든 어쨌든, 나는 그것이 무엇인지 물어보고 싶었다 그리고 다시 한 번, 누군가 질문을하면, 내가 그녀에게 영원히 말할 수 있기 때문에 -하지만 그것은 부모가되어이 세상을 보길 좋아합니까? 그게 당신의 육아에 영향을 미칩니 까? 낸시 루블린 : 완전히

그리고 사실, 제 아이들은 엄마와 같습니다 너는 위기말 텍스트 나 다시 안감이 있니? 그들은 [무관심하다] 그래서 우리가 배운 것들 중 일부는 위기 상담원이 알고있는 다른 사람들보다 더 효과적인 단어가 있다는 것입니다 너무 똑똑하고, 자랑스럽고, 용감하고, 인상적입니다 인상적인 단어를 사용하는 것이 좋습니다

발표자 1 : 나는 이것들에 정신적으로주의를 기울이고있다 낸시 루블린 : 그래, 정확히 부모님이나 불안감을 느끼는 사람들에게, 우리는 불안에 대한 대립이 – 그 최고의 단어는 "강한"단어입니다 그래서 무엇이 당신을 강하게 느끼게합니까? 우리는 결코 그 질문을하지 않는다는 것을 배웠습니다 정말로 누군가를 배치했기 때문에 "왜"라는 단어로 시작합니다

왜 그걸 할거야? 왜 그 결정을 내렸습니까? 누군가를 기분 나빠하게 만듭니다 그것은 방금 누군가를 수비에 박았습니다 일종의 비관적입니다 그래서 그 질문을하지 마십시오 그래, 우린 아주 많이 배웠어

우리의 데이터는 사용자가 젊고 가난하며 다양합니다 미국 맞지? 그래서 우리 사용자의 75 %는 – 그래서 나는 정말 기뻐요 YouTube에 포함 시켰습니다 맞습니다 그것이 젊은 사람들이 좋아하는 것이기 때문에, "Fortnite"이상

그래서 그것은 정말로 무언가를 말하고 있습니다, 저는 압니다, 우리 둘 다 아들이 있기 때문입니다 그래서 오, 이런 스피커 1 : 예, 오, 이런 낸시 루블린 : 네? 그건 다른 대화 야 얘들 아

낸시 루블린 : 오, 세상에 어쨌든, 너무 젊다 – 사용자의 75 %가 25 세 미만이다 지금은 13 세 미만의 약 15 %를 포함합니다 그래서 우리는 우리에게 문자 메시지를 보내는 몇몇 젊은이들을 가지고 있습니다 너는 그렇게 생각하니? 이것은 이상한 질문처럼 보일 것입니다

이 큰 무리의 사용자가 있습니다 가장 가난한 지역 중 그 이유는 액세스가 더 어려워 졌기 때문입니다 삶과 사물에 대한 노출? 낸시 루블 린 : 저기 봐 우리 텍사스 중 55 % 아메리카 인디언으로 확인하십시오

미국의 15 %만이 아메리카 원주민입니다 그래, 우리 테셀터의 19 %가 히스패닉이야 예, 액세스 할 필요가없는 사람들에게 다가 가고 있습니다 또는 문화적으로, 그들의 가족은 반드시 같이있는 가족, 우리는 우리가 재정적으로 인해 가족이 줄어든다

또는 문화적으로, 그것은 단지 특정 문화 나 학교에서의 전통 거기에 접근 할 수없는 곳 세상에, 우울증이있어 우리가 보는 가장 큰 이슈는 우울증, 불안, 자살입니다 그리고 우리가 많이 보는 다른 것들 중 하나를 알려 드리겠습니다 우리는 자해를 봅니다

내가 전에 언급 한 그 중학생들, 그들 중 20 % 자기가 해를 끼치고 있음을 나타냅니다 여자애들과 동등한 남자애 야? 낸시 루블린 : 그것은 여성을 왜곡합니다 그것은 여자를 왜곡합니다 우리는 여자를 왜곡합니다 우리는 더 많은 소년들을 돕는 것을 정말로 좋아할 것입니다

우리는 또한 더 많은 사람들을 돕고 싶습니다 그래서 이것은 또 하나주의해야 할 점입니다 특히 스트레스가 심한 첨단 기술 환경에서, 가장 할 수있는 사람들 자살은 중년 남성입니다 모두들, 지금보고있는 모든 사람들 우울한 중년의 남자를 확실히 알고있다 또는 스트레스를 받았다

그리고 그들은 도움을 청할 가능성이 가장 적습니다 그리고 그것은 테스토스테론입니다 그것은 남성 성입니다 그들은 고투하고있을 때 인정하지 않습니다 아무도 당신을 엿 들으면서 텍스트가 환상적입니다

다른쪽에는 판단이 없습니다 그리고이 무지의 큰 베일이 있습니다 우리는 당신이 남자라는 것을 모릅니다 우리는 당신이 젊거나 오래되었다는 것을 모릅니다 이후 설문 조사를 작성할 때까지는 선택 사항입니다

그래서 정말로, 판단력이없고 편견이 없습니다 당신은 그 사이에 – 다시 한번, 내가 틀렸다면 나에게 정정하십시오 사이에, 처음 시작할 때처럼 첫 번째는 5 천만 달러를 얻는 것과 같습니다 낸시 루블 린 : 100 세 스피커 1 : 100

낸시 루블린 : 10 년 동안 그들에게 다가 갔으면 좋겠습니다 내 말은, 미국에는 너무나 많은 고통이있다 우리에게 5 년 반이 걸렸습니다 우리는 방금 그것을 넘어 섰습니다 1 억 개의 메시지

연설자 1 : 그러나 잠깐, 나는 단지 말하고있다 당신이 처음 천만 가지가되기 시작했을 때, 얼마나 오래 걸릴까요? 낸시 루블린 : 오 SPEAKER 1 : 오랜 시간이 걸렸습니다 낸시 루블린 : 그랬어 글쎄, 그랬어

나는 1 천만 표가 일어난 곳을 기억하지 못한다 이제 모든 것이 흐려집니다 나는 충격적인 것을 발견했기 때문에 그곳에 도착하기까지는 이렇게 오래 걸렸습니다 그런 다음 갑자기, 당신이 늘고있는 것 같아요 당신은 빠르게 성장하고 있습니다

낸시 루블 린 : 네 아니요, 기하 급수적 인 성장입니다 맞습니다 우리가 영리했다면, 우리는 다른 대화 나는 지금 Google Ventures에 앉아있을 것입니다

응 그래 낸시 루블 린 : 네 연사 1 : 영리 목적 이었습니까? 낸시 루블린 : 오, 그래 나는 테슬라를 원해

어서, 나는 테슬라를 사랑할 것이다 좋아, 여기서 살고 로즈 우드에서 놀아 라 연사 1 : 당신은 뉴욕에 살고 있습니다 그녀가 빈민가처럼 살고있는 것과는 다르다 낸시 루블린 : 아니 목요일 밤에, 그러나 Rosewood에서의 다른 밤

그래, 내 말은 그래 그게, 아마도, 나는 정말로 유선이 아니야 그런 식으로

스피커 1 : 그건 당신의 뇌가 작동하는 방식이 아닙니다 낸시 루블린 : 네, 그런 식으로 배선되어 있지 않습니다 당신이 기회, 문제 같은 말을했을 때, 나는 기회가 있기에 전적으로 유선이다 우, 질문이있어 오, 제발

관객 : 추세가 있다고 생각합니까? 더 많은 사람들이 위기에 처해 있다고? 그렇다면 어떻게 생각해 낼 수 있습니까? 근본 원인은 무엇이며 시작 [INAUDIBLE]보다 근본 원인에 더 가까워지고 있습니다 상태? 낸시 루블린 : 완전히, 우리는 반대편에 있습니다 그래서 우리가 왜 열어 놓는 지 이유 중 하나입니다 데이터 – 그런데 데이터를 열어 라 Google 독감 트렌드에서 영감을 얻었습니다

위기 추세라고합니다 내 말은, 그게 바로 영감을 얻은 것입니다 그리고 우리는 데이터를 모으고 익명화합니다 거기서 당신은 트렌드를 볼 수 있으므로 거기에 가야합니다 우리는 또한 영토 연구를 시작했습니다

그리고 지금까지 5 편의 논문을 발표했습니다 그 다음 12 개월 후에 또 다른 8 명이 올 것입니다 왜냐하면 우리는 사람들이 이걸 들여다보고 싶어하기 때문입니다 찾아내는 예방 우리 볼륨이 떨어지기 시작하면 나는 그것을 좋아할 것이다

내 말은, 우리는 도넛을 팔지 않는다는 것입니다 나는 돈을 벌지 못해 우리의 책이 위기 선 (Crisis Text Line)에 대해 알고 있었고 우리 양은 줄었습니다 그게 좋을거야 지금 당장은 모두가 우리에 대해 알고있는 것은 아닙니다 그래서 우리의 볼륨은 올라갈 것입니다 도대체 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 싶습니다

왜 그렇게 많은 불안이 있습니다 왜이 중학생들은 스스로 해를 끼치고 있습니까? 어떤이 문제점 및 지역 사회에 무슨 일이 벌어지고 있습니까? 그러면 사람들을 어떻게 강하게 느끼게할까요? 그래서 절대적으로, 나는 진정한 시스템이 위기에서 일로 변화한다고 생각한다 텍스트 라인은 그것에 의해 연료가 공급됩니다 시스템 변경 작업은 데이터를 외부로 가져 오는 것입니다 그런 좋은 질문을 조장하고, 어떻게 우리가 예방에 도달 할 수 있는지

응 그래 관객 : 안녕하세요 너희들이 방금 새로운 소식을 발표했다 또는 왕실은 그들이 샤우트와 새 파트너십을 맺고 그것은 위기 텍스트 라인 제휴사입니다

그리고 네가 저녁 식사에 갔다는 걸 읽은 것 같아 윌리엄 왕자와 그래서 나는 그 이야기에 대해 더 많이 알고 싶어합니다 어떻게 이런 일이 일어나게 만드는지 어떻게 된거야? 낸시 루블린 : 고마워요, Malorie

오, 그래, 봐 놀랍게도, 윌리엄, 케이트, 해리 – 그리고 아니, 나는 그들과 첫 번째 이름으로하지 않는다 하지만 나는 그것이 세상이 그들을 가리키는 것과 같다고 생각합니다 정신 건강을 취했다

그리고 지금, 메간도 – 우리 미국 공주님 – 정신 건강을 문제로 삼았습니다 환상적이며 오명을 줄이는 데 도움이됩니다 그들에게 그것에 대해 이야기하게함으로써 그리고 그들은 또한 자신의 경험에 대해 이야기합니다 정신 건강, 정말 대단해

그들 만의 삶의 경험을 가져올 수 있습니다 그래서 2016 년에 저는 저녁 식사에 초대 받았습니다 그것은 우리 둘과 같지 않았습니다 구운 치즈 또는 뭔가 이상 그 방에 50 명이 있었다

그러나 나는 그의 왼쪽으로 좌석을 직접 할당 받았다 그래서 우리는 위기의 텍스트 라인에 대해 이야기하는 시간을 보냈습니다 그리고 지난 3 년 동안 매우 조용하게, 그들은 엔진과 funders되었습니다 영국에 Crisis Text Line을 가져와 발표했습니다 지난 주에는 이미 6 만 건이 넘는 대화를 마쳤습니다 그곳에있는 팀은 정말 환상적입니다

스피커 1 : 너도 다른 나라들에가는거야? 낸시 루블린 : 우리는 있습니다 우리의 희망은 앞으로 3 년 안에 15 개국이 될 것입니다 연령 그 사람들은 맙소사라고 부릅니다 그런데, Crisis Text Line 대신에 매우 유명하고 사랑 받고 존경받는 분 런던에서 Crisis UK라는 조직 그건 훌륭한 집없는 조직입니다

우리는 그들과 어울리기를 원하지 않았지만, 그것은 우리입니다 그것은 우리의 스택에 있습니다 그것은 우리와 같은 것입니다 그래, 다음 3 년 동안 15 개국 6 월 말 호주에서 시작합니다

호주 8 월, 9 월, 남아프리카 공화국은 1 분기에 4 개 언어로 번역되었습니다 그리고 나서 우리는 첫 번째 단일 언어를 할 것입니다 새해에도 라틴 아메리카와 멀티 인스턴스 그래, 흥분되는 시간 스피커 1 : 정말 놀랍습니다

낸시 루블린 : 그래, 정말로 될거야 그것에 대해 흥미 진진한 것은 위기 추세가 상상할 때입니다 글로벌 데이터 및 실시간 데이터입니다 당신은 생각합니까? 동향에 관한 질문으로 돌아 가자 아이들과 성인의 사회 및 추세에 대한 추세가 있습니까? 낸시 루블린 : 완전히

나이별로 깰 수 있습니다 위치별로 분류 할 수 있습니다 저는 코네티컷 출신입니다 – 제 1의 불안 상태 – 번호 1 몬태나 주 – 자살 충동에 대한 최고의 국가, 주지사는 믿을 수 없을만큼 반응했습니다 모자 랑 떨어져

그래, 그 모든 데이터 물질에 대한 최악의 시간은 어떻습니까? 악용, 멀리까지? 스피커 1 : 멀리까지? 낸시 루블린 : 지금까지 스피커 1 : 나는 아침에 생각할 것이다 낸시 루블린 : 네 오전 6시 – 아침 일찍 정말로 좋아

당신이 대학 기숙사를 운영하는 경우, 병원, 문제가있는 가족, 지역 사회, 경찰 부서 그것들은 알아야 할 중요한 것입니다 응 그래 낸시 루블린 : 이봐, 우리는 데이터가 중요하다고 생각한다

그리고 이것을 시작하기 전에 내가 말했던 것들 중 하나 내가 저녁 식사 전에 미리 기억 나는 것이 었습니다 위키피디아 친구들과 함께 그리고 당신은 아니오와 같은 것을 논할 것입니다, 정확한 시간 D-Day의 이번이 이번이었습니다 아니, 이번엔 그랬어 그리고 그것은 단지 철학적이며 사교적이었습니다

당신은 논쟁하고 당신은 많이 논쟁 할 것입니다 나는 사실이 있기 때문에 우리가 덜 논쟁해야한다고 생각한다 기후 변화처럼 사실 – 단지 과학이있는 것처럼 사실이 있습니다 제 1 부 :하지만 사람들이 논쟁 할 때, 당신은 논쟁하곤 했었고 결국에는 너 괜찮을거야

내일 보자 그리고 지금 논쟁은 피의 스포츠가되었습니다 낸시 루블린 : 정말로 있습니다 제 1 의견 : 당신이 동의 할 수없는 것 같습니다 낸시 루블린 : 그렇다고해서는 안됩니다

사람들이 논쟁하고있는 것처럼, 사실이 있습니다 축복하십시오 사실이 있습니다 니가 안되는 것처럼, 미안, 누군가 재채기 인터넷은 그것을 잡지 못했지만, 네, 우리는 덜 논쟁해야합니다

그래, 또는 여전히 논의, 그러나 동의 할 수 없으면 사실에 동의합니다 낸시 루블린 : 그리고 구글 스피커 1 : 그리고 Google에 NANCY LUBLIN : 당신이 Google을 할 때, 당신이 닮았 기 때문에, 오, 저기 있네 연설자 1 : 이것을 말한 유명한 출처

낸시 루블 린 : 네 연설자 1 : 그것은 확실히 흥미 롭습니다 그래,하지만 다음 번 기회에 대해 말해 줄 수있어? 낸시 루블린 : 아직 안 끝났어 내말은, 나는 지루한 곳이 아니야 또는 다른 사람이 아직 그것을 실행할 수있는 곳

나는 데려 가고있다 사실, 우리는 영국 출신의 COO를 데려 오는 중입니다 거기서 훌륭한 일을 해냈습니다 글로벌 엔티티의 COO 그래서 우린 수준 높은 키를 몇 대 가지고 있습니다

데이터 연구소를 설립하고자합니다 정말 이걸로 달릴 수 있습니다 그리고 내 보드는 이번 주 초에 들었습니다 나는 다른 많은 아이디어를 가지고있다 그리고 그들은 마치 천천히 움직였습니다

그리고 작년에 영리를 목적으로 한 회사를 분사했습니다 Lorisai라고 불리는이 프로그램은 데이터 학습의 일부를 취하고 있습니다 우리가 함께 일하는 첫 두 회사 인튜이트 (Intuit)와 라이 프트 (Lyft)가 있으며 고객 서비스를 돕고 있습니다 기본적으로 당신이 그것에 대해 생각한다면, Crisis Text Line, 우리 사용자의 100 %는 비참합니다

우리 모두에게 문자 메시지를 보내며 모든 고객은 불행합니다 그리고 나서 자원 봉사자들을 이용하여 더워지고 차갑게합니다 실시간으로 태그가 추가 된 성적 증명서가 있습니다 알고리즘에 의해 그리고 나서 인간 조사가있다 끝에 양쪽에

믿을 수 없을만큼 많은 양의 구조화되지 않은 정서가 있습니다 비참한 것에서 덜 비참하게 움직이는 것 거기에는 몇 가지 훌륭한 사실이 있습니다 스피커 1 : 그리고 당신에게 아이디어를 주었던 것 그걸 회사에 가져가겠습니까? 낸시 루블린 : 고객 서비스가 똑같기 때문입니다 누군가 화나고, 걱정스럽고, 좌절했습니다

그들은 전화했기 때문에 어떤 종류의 나쁜 경험과 당신은 덜 비참한 처지에 빨리 빠지게하고, 바라건대 환불을 요구하지 않고 Intuit와 Lyft와 같이 우리는 함께 작업하고 있습니다 우리는 다른 두 회사와 이야기하고 있습니다 우리는 여전히 제품이지만 작동합니다 정말로 흥미있는 약간에 관해 – 그것을 고려해라

감정적으로 문법처럼 우리는 당신에게 맞는 단어를 고르는 법을 정말로 알고 있습니다 더운 순간부터 시원한 순간까지 그리고 창립자의 자본을 위기의 텍스트 줄에 썼습니다 그래서 벤처 기업입니다

Floodgate가 주도했습니다 그러나 그 회사가 잘한다면, Crisis Text Line은 잘합니다 훌륭한 분입니다 낸시 루블 린 : 네 응

그래 오, 질문 관객 : [INAUDIBLE]의 질문이 있습니다 낸시 루블린 : 오, 좋아 청중 : 익명으로 제출했습니다

하지만 누군가가 자살하면 말하기에 가장 좋은 것이고, 병치면에서, 가장 해로운 말은 뭐니? 낸시 루블린 : 오, 고마워 정말 멋진 질문입니다 그래서 우리는 이것을보고 우리의 데이터를 보았습니다 그리고 우리는 이것을 항상 부르짖습니다 그리고 누군가에게 묻는 것으로 밝혀졌습니다

유해하거나 암시 적이 지 않습니다 대신, 그것은 그들이 느끼는 것을 느끼게합니다 그것은 당신이 그들의 고통을보고 당신이 그것을 인식한다는 것을 그들에게 보여줍니다 인터넷에서 기억하십시오 때로는 Facebook이나 다른 장소에 게시 된 사람들을 볼 수 있습니다

내 주전자가 항상 켜져 있고 나는 당신을 위해 여기 있습니다 그것은 충분하지 않아 그냥, 너를 위해서 왔어 친구 그것은 충분하지 않아

그건 내가 한 말이다 그리고 정말로 필요한 것은 당신의 진술입니다 나는 너를 본다 나는 당신에 대해 걱정 그러니주의의 표현으로 시작하십시오

그리고 나서 직접적인 질문입니다 그리고 우리가 가장 잘하는 두 가지는 당신입니다 죽음에 대해 생각하거나 죽어 가거나 너 자신을 죽이는 것에 대해 생각해? 그것은 더 잘 작동합니다 사실, 우리는 우리가 말한 것보다 더 높은 등급의 평가를받습니다 자살 생각하고 있니? 그러니 그들을보고 묻습니다 나는 성명서를 쓰지 않았습니다

너 시작 할 수있어, 너 걱정돼, 하지만 너와 함께 당신은 죽음이나 죽음에 대해 생각하고 있습니까? 아니면 너 자신을 죽이려고 생각하고 있니? 그 사람이 단지 그 질문은 위대한 첫 발걸음이었다 그래서 그냥 물어 본 사람에게 감사드립니다 우리는 그녀에게 한 가지 질문을 할 수 있습니까? 정신 건강 인식의 달이라고 생각합니다 낸시 루블 린 : 네

1 년에 12 개월이되어야하지만, 계속하십시오 글쎄, 그거 알아? 그것은, 그리고 이것은 우리가 그것을 인식하는 것입니다 낸시 루블 린 : 네 연사 1 : 카운슬러를 어떻게 도울 수 있습니까? 사람들이 도움을 얻는 방법을 어떻게 보장합니까? 낸시 루블린 : 좋아요 아니, 위기 상담원에 대해 이야기 해 봅시다

왜냐하면 그들은 정말로 그들은 우리의 감정 이입 MVP이고 놀랍습니다 그리고 무엇보다 먼저, 그것은 모든 사람을위한 것은 아닙니다

꽤 많은 응용 프로그램이 있습니다 배경 조사, 약 34 시간의 훈련 등이 있습니다 그리고 솔직히, 대부분의 대학에 들어가기가 더 쉽습니다 그리고 우리의 훈련을 통과하는 것보다 대학에 가깝습니다 그것은 높은 바입니다

그것은 단지 약 30 %의 합격률입니다 그리고 만약 당신이 그 모든 것을 지나치게하면, 당신은 이것 때문에 잘려 나갔고, 당신은 감정 이입 MVP입니다 그러면 우리는 정말로 당신을지지하고 확실하게해야합니다 우리가 당신을 지킬 수 있도록 다시 한번 우리는 훌륭한 제품을 만듭니다 그래서 우리는 많은 훌륭한 제품으로 시작합니다

플랫폼에 대한 많은 훌륭한 지원, 그 영향에 대한 투명성 그래서 우리는 찾고있는 영감을받은 프로필을 가지고 있습니다 Fitbit과 그 프로필에서 이해를 돕기위한 투명성 도구가 있습니다 대화가 어떻게 진행되고 있는지

그래서 당신이 활발한 구조를 할 때, 그것은 매우 스트레스를받을 수 있습니다 무슨 일이야? 911이 도움을 보내고 있습니까? 우리는 도미노의 피자 추적기를 보았습니다 우리는 피자 추적기를 만들었습니다 너의 피자 같은 종류가 만들어지고있다 당신의 피자가 오븐 안에 있고, 피자가 배달을 기다리고 있습니다

우리 피자 추적 장치는 도착하고있는 텍사스 다, 911에 연락 중입니다 누군가가 파견 중입니다 그래서 당신은 어떻게 일이 진행되는지 볼 수 있습니다 그래서 투명성은 진정으로 평온함을 돕습니다 그래서 우리의 위기를 지키는 많은 상품과 정책 카운슬러는 안전합니다

그리고 마지막으로 제가 말했던 것은 우선, 그들은 플랫폼에서 혼자가 아닙니다 그래서 우리는 샘 같은 훌륭한 감독자를두고 있습니다, 여기 누가 왔습니까? 누가 실시간으로 모든 대화를보고 있는지 그들은 실제로 플랫폼에 등을 돌립니다 다른 위기 상담원이 있습니다 당신은 메시지를 지시 할 수 있습니다 그리고 그들이 속한 놀라운 공동체가 있습니다

그리고 우리는 코치가 있습니다 24 시간 안에 대화가 힘들다면 그들은 너에게 손을 내밀어 말할거야, 너 괜찮 니? 잘 지내니? 그래서 많은 지원 당신이 그것에 대해 생각한다면, 우리는 본질적으로 시장입니다 우리는 Lyft와 더 비슷하며, carecom과 같습니다

우리는 대부분의 정신 건강 조직과 같습니다 따라서 우리는 공급을 통제하지 않으며 수요를 통제하지 않습니다 우리는 시간에 민감한 시장이므로 TaskRabbit, Lyft, Uber와 같은 작업을 수행합니다 그래서 우리는 정말로 그것들을 좋아합니다 그리고 그 사업의 열쇠는 정말로 공급 측면을 지원합니다

당신이 좋은 제품 시장에 적합하다면, 당신은 정말로 공급 측면을 통제해야합니다 실제로 공급 측면을지지합니다 따라서 우리의 최우선 순위는 위기가 카운슬러들 그리고 여기에 3 명이 있습니다 그들이 얼마나 사랑하고 얼마나 중요하다고 생각하는지 알 수 있습니다 좋습니다 관객 : Google이 매우 큰 플랫폼이라는 것은 비밀이 아닙니다 이러한 종류의 것들을 표시하고 메시지를 전달할 수 있습니다

Google에서 어떻게 할 수 있는지 알고 싶습니다 이 메시지를 확장 할 수 있도록 NANCY LUBLIN : 누군가 Google이 어떻게 도움이 될 수 있는지 질문했습니다 관객 : 우리는 어떻게 도움이 될 수 있습니까? 낸시 루블린 : [OK] OK 관객 : 회사 차원에서 그리고 또한 – 낸시 루블린 : 시간은 얼마나 남았습니까? 청중 : – 개인 수준 네

낸시 루블린 : 제 말은 공정성, YouTube에서 실제로 한 일 Google의 모델이 아닙니다 그러나 다른 회사를 위해 그래서 이미 1 단계가 있습니다 그리고 그것에 대해 감사드립니다 그래서 나는 말할 것이다

내말은 농담이 아니에요 검색을 통해 작업 할 수 있습니다 저기있는 사람들이 있습니다 그래서 우리는 검색 (Search)으로 일하기를 정말로 좋아합니다 나는 그 알고리즘이 보금 자리를 지배한다는 것을 알았지 만, 여러분 모두에게 자부심이 많습니다

거기에 지어졌습니다 그리고 있어야합니다 하지만 나는 몇 가지가 있다고 주장 할 것입니다 이것은 단지 나를 말하는 나 아마해야 할 일이 몇 가지 있습니다

알고리즘 밖에 있어야합니다 자살은 그 중 하나입니다 특히 전세계의 젊은이들을위한 자살 다음날 바뀔 수 있습니다 나는 또한 아마 폭탄을 만들고 섹스한다고 주장 할 것이다 인신 매매는 그 안에 있어야합니다

그러나 나는 그 옹호자들이 그 전투에 맞서도록 할 것이다 그래서 네가해야한다고 생각해 나는 한걸음 더 나아갈 것입니다 뿐만 아니라 당신이해야한다고 생각합니까? 우리를 검색 (Search) 나는 우리가 그것을 처리하도록 돈을 지불해야한다고 생각합니다 그리고 당신이 수색에 많은 돈을 벌었다는 것을 알고 있습니다

그 사업이 어떻게 작동하는지가 아닙니다 하지만 그 나쁜 똥을 처리하기 위해 우리 한테 돈을 지불해야한다고 생각해 이러한 검색 결과로 발생합니다 수백만 명의 사람들을 돕는 사람들을 도우십시오 그리고 나는 사업을 운영한다

나는이 자원 봉사자들과 모든 자원 봉사자들을 지원해야한다 이 물건, 그래서 슈퍼 도움이 될 것입니다 나는 우리가 가속기에 들어갔다는 것을 좋아한다 당신의 초능력 엔지니어 중 일부는 재키와 같은 슈퍼 영리한 엔지니어를 도울 것입니다 AI 파이프 라인에서 [INAUDIBLE]이 작동합니다

그건 그렇고, 거기에 들어가는 다음 일은 – 나는 고위험군에 대한 선별 검사를 기술했는데, 자살 위험이 임박했습니다 우리가 작업하고있는 다음 작업은 아동 학대에 대한 선별 검사입니다 그것은 아동 학대의 언어 – 아이들을 나타냅니다 단어 학대를 말하지 마라 응

그래 낸시 루블린 : 그들이 사용하는 단어를 추측 할 수 있습니까? 평균 우리 아빠 뜻이야 그러나 학대와 높은 상관 관계가 있음이 밝혀졌습니다 오하이오 주에서 데이터 코퍼스에 대한 연구가있었습니다

이것을 발견했다 그래서 우리는 그것을 부인하기 위해 뭔가 다른 것을 만들 예정입니다 그래서 나는 그것을 좋아합니다 다른 한가지가 있습니다 여기 미친 아이디어가 있습니다

정말 훌륭한 Google 엔지니어를위한 안식년은 어떨까요? 나는 너를 데려 갈거야 우리와 어울려 아마도 우리보다 6 주를 덜 보낼 수 없었을 것입니다 우리는 3 번의 스프린트를 원한다 그리고 우리의 스택에 온보드하기까지 약 24 시간 밖에 걸리지 않습니다

우리는 Palantir에서 누군가를 가지고 있었다 몇 년 전에 우리와 함께 몇 주를 보냈습니다 나는 구글의 누군가가 원한다면, 또는 당신이 원한다면, 당신의 최고 재능을 유지할 인센티브로서 – 응 그래 NANCY LUBLIN : 엔지니어들이 와서 보내고 우리와 함께하고 피자와 같은 놀라운 물건을 만들자

추적기 또는 스택 순위 알고리즘을 빌드합니다 우리와 함께하십시오 좋습니다 그리고 나서 할 수있는 일은 다른 건? 그리고 다시, 나는 항상 당신이 끊임없이 찾고 있음을 안다 훌륭한 재능을 가진 한 – 낸시 루블린 : 자원 봉사자 응 그래

NANCY LUBLIN : 확실히 위기 상담원을 더 찾고 있습니다 소수의 위기 상담원이 있습니다 YouTube의 Google 사이트에서 그리고 나는 그들이 지금보고 있다는 것을 알고 있습니다 내말은,이게 너의 세계관이야 그래서 우리는 영국에 자원 봉사자가 필요합니다

지난주에 발표 된 내용 윌리엄에게서 케임브리지의 공작에게서 자원 봉사의 전통이 적기 때문에 다른 국가에서 우리는 다른 나라의 기업가를 찾고 있습니다 우리와 함께 일해 그리고 우리는 그 eng와 함께 사람들을 정말로 사랑하기 때문에 혁신과 함께 사고 방식 또는 그것은 빨리 구식 사고 방식입니다, 우리 팀의 일원이 되라

내 말은, 우리를 새로운 나라로 데려 오는 사업가 또는 위기 상담원이 제안하는 사람 피자 추적기 같은 것 들어가 관객 : 그리고 위기 텍스트 줄은 여전히 그것의 신진 단계의 더에서, 그리고 너 다가오는 시간에 볼륨이 증가 할 것으로 예상됩니다 하지만이 전환 과정에서 더 많은 양의 회사로 또는 조직, 오히려, 당신은 어디에서합니까? 개선의 여지가 있는가? 그런 분야에서 어떻게 개선 할 것입니까? NANCY LUBLIN : 제품 관리자 중 한 명이 여기 있습니다 우리는 그를 아마존에서 데려왔다

우리가 Facebook에서 가져간 또 다른 것이 있습니다 패턴을들을 수 있습니다 그래서 우리는 정말 영리한 PM을 가졌습니다 항상 문제를 해결하고 그러한 기회를 찾는 것입니다 그러나 나는 그 중 가장 좋은 아이디어 중 일부는 새로운 기능과 제품을 위해왔다

위기 상담원과 제안에서 왔습니다 그들이 만드는 것 그들은 사용자들로부터옵니다 나는 사용자이다 나는 플랫폼 상위 50 위 위기 상담원 중 한 명입니다

22,000의, 나는 그것을 사랑한다 그리고 나는 그것이 나를 더 나은 CEO가되게한다고 생각한다 모두와 나란히 거기에 있어야합니다 최선의 아이디어는 항상 사용자가 제공한다고 생각합니다 관객 : 현재 및 온라인상의 관객에게 사실상, 카운슬러가되기 위해 어떻게 가입 할 수 있습니까? 그리고 우리는 어디로 가야합니까? 낸시 윤 : 달콤한

CrisisTextLineorg를 통해 신청할 수 있습니다 위기 상담원이되기 그리고 시어머니는 거의 세 번이나 실패했습니다 연설 1 : [웃음] 낸시 루블린 :하지만 그녀는 거기에 있습니다

정말 대단합니다 그녀는 실제로 훌륭한 위기 상담원입니다 하지만 그녀는 그걸로 고심했다 그녀는 훈련에 어려움을 겪었다 몇 번이고 그녀가 훈련 중이라고 나에게 말하지 않았다

그녀가 걱정했기 때문에 나는 가고 있었다 그녀의 특별한 대우를하기 위해, 나는 완전히 그랬을 리 없다 하지만 그래, 제발 위기 상담원이 필요합니다 Google 직원 인 위기 상담원을 사랑합니다

왜냐하면 다시, 당신은 올거야 제품 및 기능에 대한 놀라운 아이디어를 제공합니다 피자 추적기가 생겨 났을 수도 있습니다 그건 그렇고, 우리가 데이터에 대해 이야기하고 있기 때문에, 내가 좋아하는 피자 추적기를 추측 할 수 있니? 이름 외에? [웃음] 낸시 루블린 : 그래서 우리는 22,000 명의 적극적인 구조를했습니다 내 말은, 나는 lede를 묻었 어

우리는 하루에 약 30 건의 활동적인 구출을합니다 와우 낸시 루블린 : 우리 볼륨의 1 % 미만입니다 그리고 대부분의 경우 우리는 환상적인 일을 감히하지 않습니다 잠자기로 돌아가거나 음악을 들으십시오

엄마에게 이야기하고 더 나은 곳으로 가십시오 시간의 약 절반 적극적인 구출을 요청해야합니다 샘 (Sam)과 그녀의 동료 (감독자)는 911에 전화하고 있습니다 피자 트래커와 22,000 명의 활발한 활동에 대한 좋은 점 그곳에 구출 해 놓았습니다 실현하고있는 Google 직원이 있습니다

내가 말하려고하는 것 우리는 빠르고 느린 경찰의지도를 가지고 있습니다 미국의학과들 우리는 보여줄 자료에 앉아있다 누가 천천히

낸시 루블린 : – 어쩌면 일어날 지 몰라 이민자 동네, 아마도 이웃 검은 색이에요 응 그래 낸시 루블린 : 흠

우리는 그것을 가지고있다 정말요? 낸시 루블린 : 흠 말하는 사람 1 : 음, 나는 그것에 대해 긍정적으로 한 가지를 말할 수 있습니다 YouTube의 파트너로서 700 명 가까운 활동적인 구조가 일어났습니다 낸시 루블 린 : 네

그래서 저것은 – 낸시 루블린 : 거대한 연설자 1 : 우리는 항상 큰 숫자와 수십억으로 이야기합니다 및 수조 그러나 우리 플랫폼으로 인해 700 명이 목숨을 잃었습니다 우리 모두가 대단히 자랑스러워해야만하는 것입니다

Nancy Lublin : 어서 그들의 가족 다른 사람들은 모두 있습니다 그리고 우리가 한 700 명의 적극적인 구조라면, 그리고 그것은 절반의 퍼센트 포인트보다 적습니다, 문자 메시지를 보낸 모든 사람들을 생각해보십시오 이것이 그들의 마지막 대화가 될 것이라고 생각했습니다

그러나 실제로, 우리의 감정 이입 MVP는 그들을 장소로 데려갔습니다 그들이 어디에 있었는지, 아니 나는 내일 마주 칠 수있다 응 그래

그리고 저는 이것을보고있었습니다 누구든지이 목록을 살펴 봐야한다면, 첫 번째 1 억 개의 메시지에서 배운 100 가지 요소입니다 그리고 그들은 정말로 멋진 것들을 제공합니다 왜 2018 년 12 월 9 일, 우리는 한 달 만에 10 만 명이 넘는 대화를 나눴습니까? 지금까지 가장 큰 달이었습니다 낸시 루블린 : 그리고 신화가 있습니다

사람들은 12 월에 대량 판매되는 것을 보았을 때 그들은 오, 휴가라고 생각합니다 응 그래 낸시 루블린 : 휴일은 훌륭합니다 그 양은 실제로 크리스마스 주변에서 떨어졌습니다

휴일은 사람들이 자고 있기 때문입니다 결승전이야 오, 정말? 낸시 루블린 : 최종 시험 응 네, 결승이에요 우리의 청중은 젊음을 왜곡합니다

결승전은 인생에서 가장 힘든 일입니다 결승전은 정말 어렵습니다 학기가 끝나고, 집에 돌아갈 생각이 들었습니다 하지만 일단 집에 오면 자고, 먹고, 너 머리 위에 지붕이있어 재정적으로 어려움을 겪고있는 사람들조차도 크리스마스 때있을 곳이있다

휴일 동안 하지만 그래, 12 월은 힘들어 왜 자살이 최고조라고 생각하니? 일요일 밤에? 그게 낸시 루블린 : 모든 것이 있습니다 일요일 밤은 힘든 밤이야 우리는 항상 일요일 밤 위기 상담원을 찾고 있습니다 그건 그렇고 일요일 밤은 힘든 밤에 월요일에 출혈이 있습니다

이번 주에 시작되며 또 다른 주를 마주합니다 응 그래 그리고 이것은 – 나는 이것이 훌륭하다고 생각했습니다 문자 메시지의 65 %가 위기 상담원에게 뭔가를 말합니다

그들은 전에 다른 사람에게 말한 적이 없습니다 낸시 루블린 : 처음 엔 그들이 인간과 공유하는 것은 텍스트로 낯선 사람과 함께합니다 맞습니다 이봐 요, 우리는 그 것을 자랑스럽게 자랑합니다 우리의 위기 상담원은 놀라운 일을합니다

통증의 검증, 그냥 듣기의 그 뜨거운 순간에 그들과 함께 있습니다 그래서 사람들이 처음으로 우리에게 나옵니다 그들은 처음으로 목소리를 듣고 있다고 말하고 있습니다 그들은 단지 자신들이 기분이 좋지 않아, 우울증, 내 말은, 모든 종류의 물건 그러나 그들은 그것을 처음으로 말하고 있습니다

정말 재미있는 것의 결과는 약 80 % 우리 대화 중, 대화가 있어요 – 그 단어 치료법 그래서 우리는 사람들을 나누기위한 관문입니다 따라서 처음으로 공유 한 적이 있다면 65 % 우리와 함께합니다 그리고 당신은, 음, 판단이 없다는 것을 알 수 있습니다 그것은 실제로 저것을 거기에서 얻는 것이 꽤 좋다고 느꼈다

어쩌면 그것은 시작일 것입니다 너와 공유 할 다음 사람은 너의 엄마 나 너의 아내 야 또는 학교의 카운슬러 또는 치료사 스피커 1 : 그리고 불균형 한 양이있는 것 같습니다 LGBTQ 커뮤니티와 관련된 전화 문의 낸시 루블린 : 이것에 대한 가장 좋아하는 것이 있습니다

따라서 우리 텍사스 중 절반 정도가 LGBTQIA로 식별됩니다 하지만 큰 점은 대화의 5 %만이 성에 관한 것입니다 이 상승 세대를 위해 나를 정말로 부양하는 것 성별과 성적 취향이 마음에 들지 않는다는 것입니다 그들이해야 할 일 그것은 그들이 누구인가의 일부입니다

이 세대에는 자존심이 있습니다 더 어려운 것은 관계입니다, 어머니의 반응, 다른 사람의 반응, 그것에 대한 자신의 느낌이나 재정적 문제가 아니다 차별이나 주택 문제 때문입니다 그러나 그들이 실제로 누구의 문제가 아닙니다 응

그래 그리고 나는 이것이 골든 게이트 브리지입니다

낸시 루블린 : 금문교는 최고의 자살입니다 미국 내 위치 그것은 세계에서 두 번째 자리입니다 우리는 다리에서 400 건이 넘는 대화를했습니다 그것들은 모두 절박한 위험입니다 다리 건너편에 간판이있다

실제로 누군가에게 감사합니다 YouTube 직원입니다 리비가 거기서 눈을 떴다면 Bay Area의 이사 였었습니다 그리고 그녀는 YouTube에 있습니다 그리고 그녀는 다리 건너편에 그 간판을 가지고있는 사람입니다

그녀는 저것을 위해 신용하고, 그 생명의 모두를 구할 자격이 있습니다 네 관객 : 마지막 질문이 하나 있습니다 사람들과 어떻게 신뢰를 쌓을 수 있습니까? 처음에는 파트너가 되었습니까? 너 자신을 어떻게 지을 수 있니? 다른 사람들을위한 신뢰할 수있는 정신 건강 지원 시스템으로서? 낸시 루블린 : 나는 그 질문을 좋아합니다 나는 그 질문을 또한 사랑한다

왜냐하면 나는 당신이 훌륭한 선생님이라는 것을 아십시오 그리고 비록 당신이 전임 Google 직원이더라도, 네가 탐낼 영감을주는 연사라고 나는 알고있다 정신 건강 문제 너 여기 좋은 걸 가지고있어 그리고 그것은 어렵습니다

네, 어떻게 신뢰를 쌓아 놓았습니까? 그래서 저는 건강 관리 분야 출신이 아닙니다 저의 석사 학위는 정치 이론에 있습니다 그리고 나는 법률 학위를 가지고 있는데, 이는 아무도 나를 신뢰하지 않는다는 것을 의미합니다 그래서 우리 팀에는 많은 경험을 가진 사람들이 있습니다 모든 자문위원 회의에 그리고 그것은 직원의 제안이었습니다

그리고 그것은 똑똑했다 그래서 믿음을 확립합니다 나는 데이터가 중요하다고 생각합니다 나는 배웠다 나는 사용자이기 때문에 플랫폼에 있다고 생각합니다

팀과 나란히있다 우리의 공감대 MVP 위기 상담원은 매우 중요합니다 듣고있는 것 같아 우리는 두 귀와 한 귀를 가지고있다 입을 막히다

우리는 2/3 시간을 들어야합니다 나는 아마 시간의 50 %와 같을 것이다 나는 꼭 내 귀를 사용하지 않아야한다 그것에 종사 그리고 나는 신뢰가 정말로 있다고 생각합니다

당신이 이끌고 혁신하려고 할 때 그것을 없애려는 사람들, 그것은 항상 불신을 뿌리는 것에 관한 것입니다 이게 정말 효과가 있니? 정말 효과가 있니? 내 말은, 1 억 개의 메시지가 – 그런데, 우리가 얘기하지 않은 것은 86 %의 지지도입니다 나는 비참하고 기억하고 사랑하는 우리의 문자들 우리는 그것이 매우 도움이되었다고 말한다 우리는 NPS가 77입니다

좋습니다 낸시 루블린 : 스타 벅스보다 높습니다 커피는 중독성이 있습니다 그래, 그래서 잘되고있어 하지만 신뢰를 쌓는 것이 환상적인 질문입니다, Mallorie

연설자 1 : 저는 낭트, 비영리 단체에서, 좋은 일을하는 세상에서, 대모 중 하나입니다 그녀는 모든 사람을 데려옵니다 그녀는 항상 사람들에게 조언을 제공합니다 그리고 그녀는 슈퍼 스타입니다 낸시 루블린 : 그것은 단지 – 확실히 어렵습니다

분명히 분명히 거기에 더 쉬운 직업 영리 목적이라면 좋을 것입니다 나는 사람들에게 형평을 던질 수있다 머물러 있거나 최고 기술자를 끌어 들이기 위해 왜 그런지 알아? 당신은 실제로 그것에 대해 정말로 열심히 알고 있습니다

나는 그다지 관심이 없다 Crisis Text Center에서 근무하는 모든 사람들, 모두 누가 위기 상담원인가, 우리 모두는 너무나 관심이 많다 아무도 이것을 잘못하고 싶지 않습니다 아무도 KPI가 위아래로 올라가는 것을보고 싶어하지 않습니다 오, 우리가 돈을 덜 버는 것과 같지 않기 때문에 또는 일부 고객은 행복하지 않습니다

마치, 기다려 연설자 1 : 스테이크가 훨씬 높습니다 낸시 루블린 : 말뚝이 너무 높아요 그리고 그렇게 느껴집니다 우, 모든 것을 살자

Dracarys! 연설자 1 : 나는 항상 사람들이 행복하다고 생각한다고 생각합니다 오, 그걸하게됩니다 그리고 그들은 그것이 거대한 투자라는 것을 깨닫지 못합니다 낸시 루블린 : 오, 세상에 SPEAKER 1 : 그것은 당신의 영혼의 일부분과 같습니다

낸시 루블린 : 5시에 끝나지 않습니다 아니, 아니 낸시 루블린 : 안돼 24/7입니다 그것은 당신의 영혼의 일부입니다

너는 그렇게 연결되어있어 누군가가 닮았다면, 오, 그래 네가하는 일은 괜찮은 것 같아 당신에게 자금을 지원하지 말라는 것입니다 우리는 항상 거부 당한다

그것은 개인적으로 느낀다 반면에 내가 일하면 – 내가 테슬라를 팔고 누군가가 사지 않았다면 내가 엘론이라면 – 나는 모른다

그것은 다를 것입니다 연설 1 : [웃음] 낸시 루블린 : 나도 몰라 스피커 1 : 그 하나 가자 낸시 루블린 : 나는 그것이 어떨지 모릅니다 나는 그것이 어떨지 정말로 모른다

어쨌든,하지만 내가 차를 파는다면 누군가는 차를 사지 않았다 그리고 그들은 다음 롯트에서 차를 샀다 나는 그것을 개인적으로 생각하지 않는다 내가 그 차를 만들었던 것처럼, 나는 그 차에 대해 깊이 신경써 그러나 당신의 제품이이 사회적인 변화 일 때 – 이것은 제가 다른 많은 사람들과 공통적으로 가지고있는 것입니다

저는 활동가들과 다른 비영리 지도자들과 이야기합니다 그리고 우리 모두는 거의 복음주의 적이라고 느낍니다 우리가하고있는 일과 우리가하려는 일에 대해 우리 모두는 미친 여왕의 존재에 있다고 스피커 1 : 그리고 저는 – 낸시 루블린 : "게임 오브 스론" 은유 따라 잡기 위해 노력하고있어

낸시 루블린 : 네, 죄송합니다 나는 아직 거기에 있지 않다 낸시 루블린 : 좋아 그만 해요 제 남편이 말하길, 이 "게임의 왕좌"를보고 싶습니다

그는 에피소드를 본 적이 없다 낸시 루블린 :이 "게임의 왕좌?" 그래, 그가 한 말이다 그리고 나는 – 그가 말하길, 나는이 모든 좋은 것을 계속 듣고있다

나는 뭐든간에 어쨌든, 아시다시피, 그녀는 환상적입니다 나는 그녀가 여기에서 그녀와 인터뷰 할 수있는 기회를 갖게 된 것을 매우 운이 좋았다 다른 질문이 있으면 누구나 원합니다 우리 시간이 끝난 후에 낸시 한테 물어보고 싶으면, 제발 오너라

그녀는 몇 분 동안 여기있을거야 와 주셔서 너무 감사드립니다 낸시 루블린 : 오, 고마워 정말로, 돌보는 것에 감사드립니다 응

그래 [박수 갈채]