Making Art with Artificial Intelligence: Artists in Conversation (Google I/O'19)

[음악 재생] KM : 당신이 회의에 참석했다면, 오늘 아침에 너는 약간의 기회가 있었을거야 어제 여기 왔었 잖아

주변에있는 작품을 보았을 것입니다 일부 비디오 설치 또는 프리젠 테이션 및 공연 어젯밤이 바로 그 방에서 프로그래밍의 일부를 보았을 것이다 그 Alex Czetwertysnki와 나는 I / O Arts를 위해 큐레이터였습니다 올해 I / O 프로그램

오늘 우리는 약간의 대화를 나눌 것입니다 나는 단지 자신을 소개하고 조금 이야기하고 싶었다 대한– 프로그램을위한 컨텍스트를 설정하십시오 그리고 나서 대화를 나눌거야 아티스트들과 함께, 우리 모두가 기대하는 것을 알고 있습니다

제가 언급했듯이, 몇몇 설치가 있습니다 I / O Arts를 위해 큐 레이션 된 퍼포먼스 프로그램 많은 작업이 아티스트와 관련이 있습니다 인공 지능을 사용하십시오 오늘 우리 둘 중 두 명은 Cedric Kiefer 누구의 설치가 여기 보드 웍에서 – 당신은 그것을 보았을 것입니다, "방랑하는 강"- 어젯밤 공연을했던 정승헌 (Sougwen Chung) 누구의 작품이 여기에 매달려있다

제발, 두 사람 모두에게 박수 갈채를 보내십시오 [박수 갈채] Cedric과 Sougwen이 몇 가지 프리젠 테이션을 할 예정입니다 그들의 일에, 그리고 우리는 그것에 대해 대화를 나누십시오 CEDRIC KIEFER : 좋습니다 KENRIC MCDOWELL : 감사합니다

CEDRIC KIEFER : 감사합니다 그래, 곧 시작할거야 데 주셔서 감사합니다 그리고 말하는 것이 큰 즐거움입니다 그런 청중 앞에서

그리고 저는 우리의 업무, 우리의 실천에 대해 조금 이야기하고 싶습니다 그리고 내가 우리의 관행에 대해 말할 때, 나는 그것이 무엇을 의미하는지 – 또는 하나의 짧은 문장으로 설명해야한다면, 나는 보통 우리가 검색하고 있다고 말할 것이다 창조적 인 표현의 새로운 방식 그리고 우리는 기술을 사용하여 그렇게합니다 그리고 약간의 배경을 제공합니다

내가 어디에서 왔는지, 어디에서 유능한 지 – 스튜디오 달리기는 약 10 년 전부터 시작되었습니다 우리는 "Generative Design"책을 공동 발표했습니다 그리고 우리를 위해, 그것은 언제나 출발점이었습니다 그 이후로 우리의 작업은 항상 디지털 아트, 코드를 사용하고 기술을 사용하여 예술과 디자인을 창조하십시오 그리고 제가 오늘 얘기하고 싶은 것은, 실제로 영감과 즉흥적 인 것은 무엇인가? 그러한 설정에서의 의미 – 기술 중심의 설정 에서뿐만 아니라 일반적으로

왜냐하면 당신이 되돌아 보면, 즉흥 연주 예술 전반에 중요한 역할을한다 전혀 다른 분야에서 그래서 예를 들어 [[? 교통?] 점수와 클래식 음악 작곡 사람들이 어떻게 그들이 즉흥 연주를 육성 할 수있는 방법에 대해 생각하기 시작하십시오 시각적으로 추상적 인 [? 교통?] 해석의 여지가 많은 점수 그래서 그들은 실제로 올 수있는 도구를 개발하기 시작했습니다

기회의 순간을 창출하기위한 새로운 무언가가 있습니다 그리고 저는 그것이 정말로 흥미 롭다고 생각합니다 그러나 그것은 고전 음악에서만 일어나지는 않습니다 공연과 춤은 그런 일이있는 또 다른 경우입니다 예를 들어, 즉흥 기술 90 년대에 개발 된 윌리엄 포사이드 (William Forsythe) 그가 실제로 올라 오기 시작한 곳 상상의 규칙 체계로 즉흥적 인 도구 모음과 같습니다

그래서 그는 선과 상자에 대해 생각하고있었습니다 상상의 것 그리고 그는 그들과 상호 작용하기 시작했습니다 그것들을 피하거나 따르는 것 나는 그것이 정말로 흥미로운 생각이라고 생각한다

그리고 우리는 비슷한 방식으로 기술을 사용 해왔다 우리는 그것을 사용하여 영감을 얻고 사물을 다르게합니다 왜냐하면 그것이 그것이 무엇인지에 대한 것이라고 생각하기 때문입니다 시각적 표현의 새로운 방식을 찾고자 할 때, 다르게해야합니다 그리고 학생으로서 우리는 정말로 특정 미디어에 중점을 둡니다

우리는 상호 작용하는 예술 설치에서 범위가있는 일을 창조합니다 역동적 인 조각품들뿐만 아니라 순전히 시각적 인 작품들까지도 포함한다 이 프로젝트에 대해 조금 더 이야기하고 싶습니다 그것은 "충돌"입니다 우리가 몇 년 전에 한 일입니다 기반 디지털 예술 작품 댄스와 모션을 시각화하는 아이디어에

그리고 우리는 많은 프로젝트를 통해이 작업을 수행합니다 우리는 연구, 탐구, 소프트웨어 작성, 코드 및 도구 작성, 시도 실제로 에너지가 신체를 통해 어떻게 흐르는지를 이해해야합니다 그리고 우리가 댄서들과 함께 보낸 일과 시간 동안 우리가 추적 한 공연자들 – 그래서 우리는 모션 추적 그들의 움직임을 실제로 감지한다 그것을 예술 작품의 입력으로 사용하십시오 그리고 그들이 항상 언급하고 제기 한 한가지 리허설을하는 동안 한 지점에서 연기자로서, 당신은 당신이하는 일에서 길을 잃습니다

당신은 공연에서 길을 잃는다 당신은 영역에 있습니다 모든 것이 흐려집니다 그리고 우리는 실제로 탐험의 아이디어를 좋아합니다 어떻게 에너지가 실제로 팽창하여 우주로 흘러가 는가

그리고이 시점에서, 우리는 해석하기 시작했습니다 [비디오 재생] [슬로우 셀로 음악] – 창은 실제로 창으로 그 추상 세계로 여기에서 보는 것은 우리의 해석입니다 당신이 공연에서 길을 잃었다면 기분이 어떤지, 창조적 인 과정에서 그리고 네

당신은 시체의 일부가 화면을 향해 나오는 것을보고, 조금 더 구체화되고 또한 빠르게 진행됩니다 다시 사라지다 그러나 나는 시각적 측면에 관해 많이 이야기하고 싶지 않다 이 프로젝트의, 그러나 나는 음악 측에 대해서 이야기하고 싶다 이 조각 때문에 우리는 또한 강력한 사운드 스케이프

[끝내기] 그리고 우리는 무엇이 가장 좋은지 많이 생각했습니다 방법은 그것을 할 것입니다 따라서 영상을 전달하는 대신 사운드 디자이너에게 그가 위에 소리를 내도록 요청하고, 우리는 실제로 우리가 개념에 충실하십시오 실제로는 잠기고 완전히 집중하고 있습니다 그리고 동시에, 우리는 또한 실제로 창의력, 영감, 즉석

그리고 그 목적을 위해 우리는 실제로 3 명의 첼로 연주자를 초청했다 [비디오 재생] – VR 안경을 머리에 대고, 그 가상 세계에 넣으십시오 그래서 그들은 실제로 가상 세계에 출연하고있었습니다 서로 다른 위치에서 실제로 즉흥적으로 활동했다 눈 앞에서 일어난 모든 일에 반응한다

그것이 일어난 순간 그리고 우리는 그것을 기록하고 그것을 사용했습니다 사운드 스케이프의 기초로 [슬로우 셀로 음악] 따라서 이것이 가장 확실한 방법은 아닙니다 실제로 음악을 만들려면 실제로 새로운, 예기치 않은 결과를 가져 오는 방법입니다

그리고 이것이 우리가 항상하려고하는 것입니다 우리는 경계를 밀어 내려고 노력합니다 우리는 실제로 새로운 것을 찾는다 그리고 이것은 아주 좋은 예입니다 어떻게 우리가 그렇게 할 수있는 기술을 통합했는지

[끝내기] 마지막으로 좀 더 이야기하고 싶은 프로젝트 자세한 것은 Kenric이 이미 언급 한 것입니다 당신이 보드 웍에서 밖에 볼 수있는 것 그리고 많은 프로젝트를 통해 영감으로 시작되었습니다 이 경우, 강 위성 이미지 그래서 다른 프로젝트를 위해, 나는 약간의 연구를했다

이 아름다운 강 풍경을 발견했습니다 그리고 나는 그들이 실제로 어떻게 실제로 매료 되었는가? 이 패턴을 남겨주세요 그리고 저는 – 나는 그것이 실제로 어떻게 작동 하는지를 이해할 필요가있었습니다 그리고 당신이 그것을 모를 수도 있기 때문에 그것은 정말로 흥미 롭습니다, 그러나 실제로, 그들은 정말로 움직이고 있습니다 그들은 단지 정말로 움직이고 있습니다, 정말로 느립니다

[비디오 재생] 따라서 Google 어스 시간 경과 같은 강을 보면, 20 년 또는 30 년 동안, 강이 풍경을 통해 어떻게 새겨 져 있는지 실제로 볼 수 있습니다 그리고 이것은 일어나고 있습니다 일부 침전물은 물이있는 한쪽에서 채취된다 압력이 높고 다른쪽에 남아 있습니다 그리고 수십 년 동안, 강은 정말로 풍경을 통해 이동합니다

그리고 이것들은 우리가 그런 시스템에 뭔가가 있다고 생각해 우리가 이해할 필요가 있고, 재창조해야 할 필요가 있고, 그래, 이해해야 해 그리고 그 시점에서 우리는 다시 시작합니다 연구, 탐구 및 건축 그러한 시스템의 소프트웨어 표현 그래서 이것은 우리의 강 시뮬레이션입니다, 소수 중 하나, 또는 하나 – 예, 우리는 꽤 많은 일을했습니다

이러한 것들을 탐험해야합니다 그리고 이것은 실제로 서로 다른 알고리즘의 조합입니다 이 동작을 시뮬레이션합니다 그리고 그 자리에 논리를 가지고있는 순간, 당신은 시각적 미학이 무엇인지 생각할 수 있습니다 나는 그것의 위에 두었다

그런 의미에서 그런 강을 사용할 수 있습니다 캔버스에 디지털 브러시로 [INAUDIBLE] 아름다운 추상적 인 이미지를 만듭니다 그러나 우리는 또한 모든 위성을 보았다고 느꼈습니다 영감 참조로 이미지, 이미이 이미지들에 그런 아름다움이 있습니다 그것은 순수하게 정말로 회화적인 미적 감각을 가지고 있습니다

그리고 우리는 우리가 그 미학에 가까이 있어야한다고 느꼈습니다 어떤면에서 [끝내기] 그래서 내가 보여준이 시뮬레이션 위에, 우리는 몇 가지 새로운 시각적 셰이더를 개발했습니다 그리고이 쉐이더들은 실제로 식생이나 침식과 같은 다른 양상을 나타내는, 등등 그리고 결국, 우리는 많은 것을 개발했습니다

다른 시각적 미학의 – 약 20, 이것들은 단지 4 가지입니다 강에 대한 추상적 해석을 나타내는 영향을주고 변화하는 풍경 그리고 알고리즘과 로직에 대해 많이 이야기하는 동안 영상 뒤에는 또 다른 이야기가 있습니다 다시 소리 창조에 관하여 가장 큰 투쟁이나 질문 중 하나이기 때문에 우리가 스스로에게 물어 본 것은, 어떻게 실제로 끊임없이 움직이는 시각적 사운드 스케이프 나 음악을 만들 수 있습니까? 당신이 보는 것은 실제로 실시간 조각입니다

그것은 끊임없이 움직이고 있습니다 변화와 예측 불가능성에 관한 내용이 많습니다 그래서 당신은 정말로 다음에 무슨 일이 일어날 지 모릅니다 그래서 이론적으로, 그것은 영원히 달릴 수 있습니다 그리고 우리는 실제로 누군가 즉흥적으로 행동하게하는 아이디어를 좋아합니다

또는 무슨 일이 일어나고 있는지 해석 그러나 당신은 영원히 그것을 할 수 없습니다 그래서 이것은 실제로 AI를 사용하는 아이디어가 들어온 곳입니다 그래서이 부분을 위해 우리는 – [비디오 재생] – 스튜디오는 클링 클랑 클롱 (Kling Klang Klong)이라고하며 훌륭한 사운드를 들려줍니다 우리는 과거에도 함께 작업해온 디자이너들입니다

그리고 우리는 실제로 가지고있는 생각을 생각해 냈습니다 인간 피아노 연주자들 – 우리는 그들 중 네 명이 모든 것을 해석하도록했습니다 다양한 스타일의 다양한 시각 미학 그래서 우리는 네 사람이 네 가지 스타일의 약 8 가지 미학 그리고 3 개의 다른 tempos 그리고 우리는 약 350 가지의 해석으로 끝을 맺었습니다

AI에 대한 우리의 훈련 데이터 세트였습니다 그리고이를 위해 Google 마젠타를 사용했습니다 뮤지컬 점수를 만들 수 있습니다 그리고 우리가 한 것은 모든 데이터를 거기에 넣는 것뿐이었습니다 그것을 반복해서 훈련하고, 음악 측면에서 많은 다른 결과를 이끌어 냈습니다

그리고 그들은 복잡성 측면에서 많이 다릅니다 그리고 당신은 훈련 반복에 따라, 200, 500, 1,000, 6,000처럼 점점 더 복잡해지고 점점 더 – 나는 재미 있다고 말하지 않을 것이다 그러나 어느 시점에서, 우리는 또한 우리가 지나친 부분을 보았습니다 그것은 너무 많았습니다

[끝내기] 그러나 이들은 사운드 스케이프를 만드는 데 실제로 사용되었습니다 실제로이 멀티 뷰를 사용한다는 생각이 마음에 들었습니다 이 부분의 시각적 측면을 해석 할 곳 인간에 의해 [비디오 재생] 그리고 기계는 그것을 배우고 않습니다 무엇에 기초한 그들 자신의 해석 기계는 원시 데이터 인 것을 이해합니다

그리고 이것이이 아름다운 조합으로 이어졌습니다 소리와 영상의 그리고 이것이 마지막 작품입니다 우리는 펑크 하우스 베를린 (Funkhaus Berlin)에서의 전시회에서 처음으로 그것을 보았습니다 우리가 가지고있는 것과 아주 비슷합니다

보드 워크에서 여기에서 실행 [라이트 피아노 음악] SOUGWEN CHUNG : 정말 좋네요 CEDRIC KIEFER : 감사합니다 나는 너에게 넘겨 줄거야 SOUGWEN CHUNG : 좋습니다

KEDRIC MCDOWELL : 고맙습니다, 세드릭 [끝내기] CEDRIC KIEFER : 감사합니다 KMICMCDOWELL : 매력적입니다 [박수 갈채] 수문 정 : 안녕하세요 그런데 와줘서 고마워

너무 일찍, 정말 고마워 그리고 모두와 함께하는 것은 기쁨입니다 사실, 나는 돌아갈거야 어제이 방에서 공연을 했어 내가 듀엣 퍼포먼스를 선보인 곳 내가 말할 이야기들

나는 그것을 통해 속도를 낼려고한다 정말 빨리,하지만,이 생각의 핵심 생각하기 때문에 토론입니다 최선을 다하겠습니다 나는 약속하지 않습니다 그래서 이것은 재미있는 전제입니다

내 일에 대해 이야기 할 때 내가 가지고 나가기를 좋아한다 문제는 기술이 해답이라면, 질문은 무엇입니까? I / O에서 물어 보는 것은 정말 멋지다 그래서 내 작품, 나는 손으로 만든 표식과 표식을 사용한다 기계, 수공예 및 디지털 접근 방식으로 제작 이해 시스템에 나는 약 5 년 동안이 일을 해왔다

이제 인간과 로봇의 협력이라는 영역을 탐구합니다 그리고 그것은 여러 세대의 기능에 있습니다 근본적으로, 그러나 이것들은 내가있는 3 오늘 토론하러 갈거야 첫 번째 것은 흉내 내기, 두 번째는 기억, 제 3의 다중도 및 협업 멀티 에이전트 본문으로 그래서 그것은 정말로 간단하게 시작되었습니다 나는 연기자와 바이올리니스트로서의 배경을 가지고있었습니다

그래서 나는 정말로 제스처와 방법에 대해 많이 생각했습니다 그것은인지와 즉흥과 관련이 있을지도 모릅니다

그것은 항상 작업의 중심에 있습니다 그것은 거의 내가 통제하는 것과 같습니다 다양한 디지털 접근법을 던지십시오 1 세대는 흉내를 내며 시작했으며, 나는 로봇 팔을 모방하여 매우 간단한 컴퓨터 비전을 사용하여 실시간으로 내 제스처 소프트웨어 그리고 저는 그것이 정말로 흥미로운 공연이되었다는 것을 알았습니다

인간과 기계의 공동 창조의 순간 나는 지금 기계 학습으로 탐험 해왔다 지난 몇 년 동안 이것은 훈련받은 세대입니다 내 자신의 그림 스타일에 대한 초기 반복 로봇 메모리에서 추측하려고 시도했다 이 세 번째 작품은 정말 흥미로운 프로젝트입니다

"Omnia per Omnia"라고 불렀습니다 멀티 로봇 시스템을 설계했습니다 도시의 흐름과 연결되어 있습니다 나는 방금 뉴욕에서 비행기를 타기 시작했다 공개적으로 이용 가능한 감시에 로봇의 움직임을 훈련시켰다

뉴욕시에서 피드 그래서이 모든 것은 호기심의 몇 가지 다른 불꽃에서 비롯된 것입니다 오늘 우리가 이야기 할 내용입니다 Cade Metz의 문서에서 읽은 것 DeepMind, AlphaGo, Lee Sedol 순간, 나는이 방에있는 대부분의 사람들이 알고 있다고 확신한다 그러나 DeepMind와 AlphaGo가 Lee Sedol을 이길 때, 최고 Go 선수는 세계 33 위, 33 위, 그것은 정말로 분수령의 순간을 나타 냈습니다

그는 그의 연습과 그의 게임에 대해 생각했다 그 시스템은 그가 생각한 사람이 아닌 행동을 출력했다는 것이다 엄청나게 아름다운 그래서 내가하는 일은 많은 시도입니다 그 엄청나게 아름다운 인간이 아닌 행동을 찾아야합니다

내가 생각하기에, 이것은 정말로 시도되고 진부한 이진 파일이다 정말 끝내는 남자와 기계의 내가 시도한 디스토피아 우리가 지금 그 이상으로 정말로 상상할 수 있다고 생각합니다 그래서 나는 보여줄 수있다 [비디오 재생] – 그것을위한 비디오의 약간 이것은 세대 1을 보여주는 첫 번째 비디오입니다

어제의 공연에서 나는 두 개의 로봇 팔, 1 세대, 2 세대, 이 진화와 함께 일하는 과정을 보여주었습니다 기계 및 그들의 행동 [음악 – ERIK SATIE, "GNOSSIENE NO 1"] 그것은 매우 실험적이었습니다 이것은 실제로 실제로 평범한 웹캠 피드입니다

내가 방금 공연 공간에 있었기 때문에 [CHUCKLES]하지만 이걸 보여 준 줄 알았는데 에이전시의 흥미로운 관심과 그걸 실제로 만들고, 정말로 창조적으로 많은 아이디어를 불러 일으켰습니다 [끝내기] 나도 다음에 갈거야 [비디오 재생] 그리고 그 프로젝트를 발표 한 직후, 나는 정말로 생성에 대한 아이디어에 관심이있다

새로운 유형의 기계 동작 위치 데이터의 단순한 릴레이가 아닙니다 내가 입력했지만, 뭔가 조금 더 기능 할 수 있어요 내 자신의 그림 스타일을위한 창조적 촉매제로서 [LIGHT MUSIC] [끝내기] 나는 그냥 지나갈거야

그리고이 많은 것, 나는 우리가 가지고 있다고 생각합니다 어떻게 언어를 생각 하느냐? 우리가이 시스템을 설명하는 데 사용하는 단어 우리가 그것에 대해 어떻게 생각 하는지를 결정 짓는다 그리고 영어로, "컴퓨터"라는 단어의 어원 적 기원 그것이 자동화를 생산하기위한 시스템이라는 것입니다 그리고 나는 중국인이고 항상 흥미 롭다 그것을 컴퓨터의 중국 해석과 비교하기 위해, 그것은 전기 뇌 인 [CHINESE]입니다

그래서 저는 그것이 가능성과 약속에 대해 많은 것을 이야기한다고 생각합니다 우리가 어디로 향하고 있는지 조금씩 이 시스템들과 함께 일하고 생각할 때 우리가 정렬 할 수있는 방법에 대해서 – 나는 조금 더 읽고있다 cosmotechnics에 대한이 생각에 대해, 그리고 이러한 기술의 기원, 그리고 그들이 앞으로 나아가는 길을 어떻게 알릴 수 있는지 이것은 실제로 I Ching의 다이어그램입니다 하지만 ML 아키텍처처럼 보이지 않습니까? 거기에 몇 가지 흥미로운 유사점이 있다고 생각했습니다 그리고 앞으로있을 나의 작품에서 내가 탐구하고있는 어떤 것

내가 알기 때문에 나는 이것들을 통해 정말로 달려들 것이다 우리는 많은 이야기를해야합니다 그러나 이것은 하이브리드를 보는 아이디어에서 비롯된 것이라고 생각합니다 우리는 우리 고유의 스펙트럼을 봅니다 또한 우리가 작업하는 시스템은 그들 만의 방식으로 볼 수 있습니다

흥미로운 특수성과 편향을 제시합니다 예술가의 예술적 스타일을 묘사 할 수도 있습니다 일종의 시각적 편견으로서의 풍경화를 통해 그것은 물론, 우리가 알고있는 것은 꽤 토픽입니다 우리가 이러한 데이터 시스템에 대해 어떻게 생각하는지 그리고 그들이 어떻게 훈련 받았는지

그래서 저는 항상 흥미로운 평행선을 발견했습니다 인간이 풍경을 보는 방법 컴퓨터가 어떻게 될지, 어떻게 우리가 그렇게하기 위해 훈련 할 수도 있습니다 이것은 프로젝트의 스크린 캡입니다 어쨌든이 후에 내가 보여줄 프로젝트 그 아이디어에서 영감을 얻었습니다 내가 어떻게 해석할지 생각해

도시의 흐름과 사용 된 알고리즘 비교 도시의 흐름을 해석하고 인간과 기계 기관에 결합 할 수있는 그것은 실시간으로 수행됩니다 이것은 가나 야마 아키라 (Akira Kanayama)의 작품에서 영감을 얻었습니다 1960 년대 일본의 구타이 (Gutai) 집단으로부터, 협업에 대한 우리의 생각을 확장하는 방법에 대해 생각하고 있습니다 [비디오 재생] [음악 재생] 우리는이 프로젝트에서 사용할 수있는 단편 영화를 만들었습니다 온라인으로 볼 수 있습니다

우리가 건너 뛰기 때문에 나는 건너 뛸거야 시간이 많이 남지 않았습니다 [끝내기] 그리고이 아이디어로 모든 정보를 얻었습니다 우리는 더 큰 창조적 인 생태계의 일부입니다 나는 여러분 중 많은 사람들이 여기에서 공유하는 정서라고 확신합니다

그래서 나는 그걸두고 갈 것이라고 생각합니다 고맙습니다 KMICMICOWELL : 감사합니다 [박수 갈채] 그래서이 작품을 보는 것이 너무 흥분됩니다 Google에서 아티스트 + 머신이라고하는 그룹 인텔리전스, 우리는 첫 번째 전시회와 경매를 열었습니다

샌프란시스코 그레이 지역의 신경망 기반 작품들 딥 드림이 나온 2016 년 그리고 당신이 우리와 공유 한 이런 관습들처럼 느껴집니다 그 (것)들을 공유하기를 당신을 순전히 감사하십시오 – 예술가 관계의 성숙을 대표한다 기계 학습과 AI의 의미에서 AI가 제작할 수있는 것이 아니라 우리가 실제로보고있는 것입니다 시각적으로, 그러나 그것이 실제 예술적 실천의 일부가 될 수있는 방법 정말 통합 된 방식으로 어떤 유형의 그러한 통합이 반드시 시각적으로 나타나는 것은 아닌지, 그것이 음악을 통해서이든 그것이든 제스처 자체에서 창조의 과정을 통해

그래서 일찍 일어 났던 것들 중 하나 우리가 Artists + Machine으로이 작업을 시작했을 때 지능은이 질문입니다 사람들이 AI와 기계 학습을 배울 때 예술을 만들기 위해 사용될 수 있습니다 자동화에 관한이 질문으로 곧장 간다 그리고 그들은 예술가들 대체 될거야? 모든 예술을 만드는 로봇이 될 것입니까? 그러면 인간 예술가는 더 이상 필요하지 않습니까? 그래서 저는 그렇게 생각하지 않습니다 그리고 우리가 분명히 볼 수 있다고 생각합니다

다른 대안이 있습니다 나는 우리가 그것을 되풀이 할 필요가 없다고 생각한다 그러나 나는 약간의 역할을 보면서 묻고 싶다 자동화가 귀하의 관행 둘 다에서 실행된다는 것, 어떻게 그 일을 통합에 관심을 갖게 되었습니까? 너 연습에? 누구든지 – 방금 당신이 의미했던 것 통합하는 것이 중요하다고 생각합니다

인공 지능이 실제로 예술가를 대체하는 경우 당신은 질문을 제기했다 예술에 관한 것이 아닙니다 모든 것을 대체하는 것입니다 나는 분명히 동의하지 않습니다 그러나 나는 그것이 당신이 실제로 어떻게 당신의 예술에서, 당신의 연습에서 그것을 사용하십시오

그리고 나는 그것이 정말로 적어도 나를 위해 – 그것을 통합 나는 실제로 책임을지고 싶어한다

나는 출발점을 정의하는 것을 좋아한다 이 경우 훈련 데이터가 될 수 있습니다 실제 책임이있는 변수를 정의하십시오 그러나 나는 또한 실제로 인계 받고 싶다 나는 최종 결과를 AI에 완전히 넘기는 것을 거의 좋아하지 않는다

또는 알고리즘에 그러나 나는 그것을 과정에 포함시키는 것을 좋아한다 나는 그것이 중요하다고 생각한다 내가 어떻게 일을하는지 다시 생각하게된다는 것을 의미합니다 그리고 그것은 실제로 새로운 결과를 얻는 데 도움이됩니다

실제로 다르게하는 예술가가 있다는 것을 알고 있습니다 그들은 물건을 기계에 넘겨줍니다 출력이 조각입니다 그건 내가하고 싶은 일이 아니야 나는 무엇을 통제 할 수 있기 때문에 확실히 어느 정도는 발생합니다

하지만 그것은 중요한 주제입니다 그 질문은 고 말했다 그것은 오, 당신은 단지 약간의 코드를 작성합니까? 그리고 나서 예술, 예술, 예술, 더 많은 예술을 누르십시오 그리고 그것이 정확히 어떻게되는지는 아닙니다 수정 원 : [CHUCKLES] KENRIC MCDOWELL : 그게 네가하는 일이야, Sougwen? 너 그냥

SOUGWEN CHUNG : 위대한 예술 프로젝트가 될 것입니다 KM : 당신도 버튼이 없나요? 수원 : 오, 아직은 아니지만 지금하고 싶습니다 자동화 및 대행사와 관련된 대화를 생각할 때, 그리고 내가 어떻게 내 로봇을 고용했는지, 나를 위해, 비주얼을 다시 컨텍스트 화하는 것은 매우 중요합니다

로봇 팔의 은유 – 그것은 상징입니다 산업 혁명과 자동화의 좀 더 협업적인 무언가로 나는이 아이디어에 정말 감탄했습니다 AI 내 연습을하기위한 창의적인 촉매 역할을 할 수 있습니다 가장 단순한 형태로, 내가 다르게하지 않을 장소들 편하게 가라 나는이 방법을 통해이 프로젝트를 보여줄 것이라고 생각한다

공동 창작 및 협동 과정으로서 나는 인간의 손이 항상 우리에게 생각 나게한다 어쨌든이 시스템에 존재합니다 진정한 포기 같은 것은 없습니다 이 AI 신에게 때때로 나는 우리가 정말로 마음에 맞을 유혹이라고 생각해 그러나 다시, 공동 창조적 인 공동 창작자는 무엇인가입니다

내가 그것은 일에 나를 끌어 들인다 그리고 그래, 그게 내가 계속 진화하고 싶어하는거야

KENRIC MCDOWELL : 한 가지 논리적 인 조치가 종종 있습니다 – 이게 네가하는 말인 것 같아 "통합"이라는 단어가 붙었지만 기능 보강도있었습니다 우리의 생각은 오히려 우리 자신의 측면을 자동화하거나 대체하는 것보다 기계 학습과 인공 지능으로 우리는 우리의 능력을 향상시킬 수 있습니다 새로운 유형의 역량을 창출하거나, 새로운 유형의 상상력 그래서 물어보고 싶었습니다

경험 해 봤어? 음, 우선이 시스템들로 어떻게 작업하고 있습니까? 당신의 개념이나 상상력을 바꿨다 일을하는 과정에서? 그리고 당신은 출현의 순간을 경험했습니다, 또는 뜻밖의 일, 공동 창조, 공동 생각 그렇지 않으면 가능하지 않았을 수도있는 도구가 있습니까? CEDRIC KIEFER : 내 구체적인 경우에는 확실히, 우리는 코드 기반 디자인으로 시작했기 때문에 처음부터 그리고 내 관심을 끄는 것들 중 하나 실제로 창조 과정이 실제로 나는 고전적인 디자인과는 다르다 프로세스, 비전이있는 곳, 그리고 당신은 그것을 실행하려고 시도합니다 가깝고 가까이 단계적으로

하지만이 경우 실제로 양식을 작성하고 정의하기 시작합니다 시스템, 룰 세트 그러나 실제로 열려있는 일부 부품도 있습니다 그리고 이것은 당신이 방금 기술 한 것입니다,이 행운의 사고, 그리고이 작은 기회 그리고 이것은 제가 언급 한 시스템과 동일합니다

William Forsythe 즉흥 기술 그것은 단지 당신이 평소에하는 일을 재고하기 시작하십시오 실제로 일을하는 일종의 방아쇠입니다 다르게 그리고 저는이 순간을 조장하고 싶습니다

그것들을 창조 과정의 일부로 만들고, 그 때가 아름다운 일이 있기 때문입니다 KMMIC MCDOWELL : 음 음 흠 손광춘 : 나는 그것에 대한 나의 반응이, 언제– 그리고 내가 정말로하려고하는 것은 나는 예술적 행동을 창조하려고 노력하고있어

정말 제 통제와 관련이 있습니다 그리기 스타일입니다 나는 그것이 일어날 때, 그것은 하나의 방법이라고 생각한다 자동화 나 증강이라고 생각하면, 하지만 그것도 – 나를 위해, 그것은 다른 방법입니다 내 자신의 실천을 볼 수 있습니다

그것은 내성의 침대가 될뿐만 아니라, 타임 캡슐에서 행동을 만드는 방법이기도합니다 그래서 그것은 내 다른 드로잉 행동에 참여하는 방법입니다 시간이 지남에 따라, 그리고 그것이 진화 된 것을 실제로 볼 수 있습니다 육체와 구현 된 방식 그리고 또한, 그것은 – 내가하고있는 새로운 프로젝트 – 다른 사람들과 나눌 수있는 것

그래서 그것은이 다 지학 예술적 에이전트가됩니다 나는 많은 통제와 대리점과 디자인을 가지고있다 그것은 매우 합의 된 시스템입니다 하지만 내 프로세스를 실제로 확장하는 방법입니다 다른 사람들을 그렇게하지 않을 방법으로 그것이 저와 흑연 막대기라면 가능할 수 있습니다

그래서 나는 그것이 정말로 흥미 진진한 것을 알 수 있습니다 KENRIC MCDOWELL : 네 이것은 흥미로운 일입니다 이러한 교육 개념의 개념, 교육 데이터 개인화 동의의 개념뿐만 아니라, 그리고 누가 시스템의 일부인지 기관의 문제와 함께, 이것이 제 생각에 중요한 포인트입니다

우리는 이러한 관행이 어떤면에서, 기술과 관련한 실험 그리고 과거에는 예술가들이 일했습니다 다른 도구 제작자와 그 영향 어떤면에서 작품에서 느껴졌다 하지만 기계 학습을 볼 수 있다고 생각합니다 마젠타와 함께 일하면서 이미 존재하는 데이터를 사용하는 것과는 대조적으로 데이터 세트를 생성하거나 세트 또는 훈련 된 신경망은 예술가들이있는 순간이다

어느 파트너에 대한 선택을 하느냐 그들은 그들의 기술적 실천을 이끌고 있습니다 그리고 이것은 아마 아마도 새로운 것이거나 상대적으로 미디어 아트에 새로운 것 그래서 나는 정말로 협력에 관한 질문을하고 싶었습니다 그리고 정말로, 기관 따라서 이것이 공동 작업이라면 당신이 묘사하는 기계 학습 시스템으로 독립 법인 또는 기계 일종의 압출 방식 인 학습 시스템 Google 또는 기타 오픈 소스 연구의 우리가이 시스템을 사용할 때 에이전시가 거짓말합니까? 그리고 당신이 사용하는 것은 무엇을 의미합니까? 작성되지 않았을 가능성이있는 툴 예술적 목적을 위해서? 아마 마젠타는 다를지도 모르지만, 그러나 많은 신경망은 그렇지 않습니다

그게 당신의 생각에 어떻게 작용합니까? CEDRIC KIEFER : 좋은 질문입니다 까다 롭습니다 그러나 나는 또한 그것이 부분적으로 질문에 대한 해답이라고 생각한다 당신이 처음에 제기 한 것 컴퓨터 또는 AI가 아티스트를 대체합니까? 그리고 저의 대답은, 다시는, 아니오, 왜냐하면 거기에 – 당신이 말했듯이

예술가들이 가지고있는 의도 그들은 정말로 뭔가를 생산할 의지가 있습니다 나는 그것이 기계가 빠져있는 것이라고 생각한다

그들이 영원히 그리워 할 것이라고 말하는 것은 아닙니다 확실히 바뀔지도 몰라 하지만 적어도 처음에는 실제로 알려주는 예술가가 항상 좋아합니다 기계는 무언가를 창조하고, 기계를 창조한다조차 예술을 창조한다

그래서 이것이 바뀌지 않을 때까지 나는 생각합니다 대체 일이 없습니다 그리고 당신이 말했듯이 실제로는 여전히 예술가입니다 입력이 무엇인지 정의하고 입력 할 수 있습니다 당신이 당신의 조각에서하는 것처럼 당신 자신을 창조했습니다

그러나 우리는 또한 음악으로했다 또한 다른 아티스트, 실제로 다른 사람이 입력 한 광고 소재 완전히 다른 출처에서, 다시, 결과가 다릅니다 그러나이 출처는 다시 예술가가 정의한 것입니다 당신이 언급 한 기관이 아직 실종 상태입니다 나는 느낀다

KMMIC MCDOWELL : 음 – 흠, mm-hm 손광춘 : 나는 한 가지 이유가 있다고 생각한다 왜 우리가 AI에 대해 이야기하는 데 관심이 있는지 예술은 그것이 기관이라는이 아이디어에 관한 것이기 때문입니다 그리고 에이전시는 아티스트들은 역사적으로 메타 – 서사를 다루었다고 생각한다 뿐만 아니라 시간이 지남에

그러나 내가 그것에 대해 생각할 때, 나는 내 머리 속으로 많이 들어간다 그게 나는 내 자신의 선택 의대에 질문을한다

내가 기계의 에이전시에 질문을한다면, 나는 내 자신에게 의문을 제기한다 자유 의지와 모든 것 하지만 제 생각에 조금 더 생각하게 만들었습니다 실제로 개인의 결정에 동기를 부여하는 것 그리고 그것은 microbiome입니까? 당신의 시스템에있는 장내 세균입니까? 그게 원동력이야? 나는 에이전시에 대한 우리의 생각이 정말로 다원적이되었다고 생각한다

그리고 기계와 함께, 우리 자신의 생리와 함께, 정말 예상치 못한 창조적 인 "a-ha" 내가 가져 오려고 노력한 많은 일에 순간 이 키네틱 로봇 조각들을 통해 실제로 혼란스럽고 모호한 것 그것은 당신의 질문에 대답하는 아주 긴 – 바람의 방법입니다 KMICRICMCDOWELL : 네 [CHUCKLES] 예 우리가 자유 의지를 알아낼 수 있다면 어쩌면 우리는 그 질문에 대답 할 수 있습니다

그래서 나는 개별적으로 질문을하고 싶었다 지난 두 가지 질문과 마지막 부분 이야기의 그리고 나는 이것을 생각한다 이 질문을 너에게 말할거야, Sougwen 우리가 미래에 그 도시들을 상상한다면 지역 정보 시스템에 의해 부분적으로 관리되고있다

평범한 사례, 말하자면 상호 작용하는자가 운전의 자동차, 지능형 교통 신호등 우리는 연습을 프로토 타입으로 볼 수 있습니다 우리가 만든 환경과 공동 창조적 인 관계에 있습니다 당신은 디자이너, 건축가, 도시 계획자는 창조적으로 일하는 것에 대해 알아야합니다 지능형 시스템? SOUGWEN CHUNG : 실제로 큰 질문입니다 나는 지능형 시스템을 보는 것이 중요하다고 생각한다

우리가 협력하고있는 회사, 이미 일어난 일로 사실, 우리는 이러한 계층화 된 시스템을 가지고 있습니다 우버 (Uber)와 그 모든 장소처럼 그것들은 현재 우리의 아키텍쳐에 이미 존재합니다 나는 그것을 통합하는 방법이 있다고 생각한다 이것에 대해 생각할 때 나는 음악에 대해 생각합니다

리듬과 무언가가있는 무언가 가장 광범위한 스펙트럼의 인간의 필요에 부응합니다 분명히 욕망이 있기 때문에 도시 흐름의 효율성을 위해 그러나 구워 질 필요가있는 일시 정지의 순간도 있습니다 그리고이 공간의 디자인에서도, 디지털 해독 및 명상을위한 장소가 있습니다 그리고 분명히, 나는 그 하나가 아닐 것이다

트래픽 흐름의 최적화에 대해 이야기합니다 그러나 나는 그것을 전체 유기체로 생각할 생각이다 집단의 최선의 이익을 대표하며, 나는이 지능형 시스템의 목표를 설정하는 방법이라고 생각한다 도시 환경에서 KENRIC MCDOWELL : 고마워요

그리고 세드릭 (Cedric) "방랑하는 강"뿐만 아니라 많은 I / O Arts의 작품 중 Jenna Sutela 's 영화 "nimiia cetii"는 오늘 밤 상영 될 예정이며, Anna Ridler의 "모자이크 바이러스" 또한 보드 워크에있는 것은 기계와의 공동 창조적 관계, 또한 동식물과의 공동 창조적 관계 그리고 "방랑하는 강"의 경우 나는 자연계를 보는 방법에 대한 새로운 시각을 가지고 있다고 생각한다 기술을 통해 우리가 기계와 협력 할 때, 우리는 동식물이나 심지어 지구와도 협력합니다 그 자체? 우리와 관련하여 무엇을 이야기 할 수 있습니까? 도구를 통해 이러한 자연 시스템에 예를 들어 "방랑하던 강"과 같이 사용한 적이 있습니까? 그래, 좋은 질문이야

우리가 일반적으로하는 일 우리는 우리가 일반적으로하는 일을 조금 넘어서보고 싶어합니다 그리고 나는 많은 다른 분야에서 그것을 발견합니다 댄스부터 클래식까지 다양합니다 하지만 다시 한 번 자연이 될 수도 있습니다 영감은 모든 곳에서옵니다

그리고 특히 "구불 구불 한 강"조각으로, 나는 흥미로운 것들 중 하나를 생각한다 우리에게 너무나 강하게 반발하고있다 변화와 예측 불가능 성 그리고 자연 속에서 그렇게 많이 발견됩니다 그래서 우리가 이야기한다면, 공동 작업이있을 수 있다면 자연과 직접적으로 관련이 있다면, 대답하기 어려울 수도 있습니다

협동 과정에는 일종의 피드백이 필요하기 때문에, 피드백은 좀 더 간접적입니다 자연이 우리가 인간으로서하는 것에 반응하지 않는다는 것을 말하는 것이 아닙니다 우리는 그것이 사실임을 확실히 압니다 항상 최선은 아닙니다 하지만 확실히

우리의 연구는 자연에 초점을 맞추지 않았습니다 그래서 나는 그것에 대답 할 수있는 다른 예술가들이 있다고 생각한다 더 나은, 그리고 실제로 누가 훨씬 더 강한 초점을 가지고 당신 말대로 – 동물, 식물, 또는 세계 그들을 예술에 둘러싼 다 우리에게는 프로세스를 만드는 것이 더 중요합니다 표시, 변경 표시

그리고 그 이유 때문에, 자연은 항상 중요한 주제입니다 하지만 질문에 대답하기 위해, 나는 생각한다 예, 그건 분명히 가능합니다 그리고 기계 학습은 단지 하나의 예일뿐입니다 그러한 공동 작업자가 어떻게 생겼는지, 하지만 어디서나 찾을 수 있습니다

KMICIC MCDOWELL : 와우 두 분 모두 당신의 일에 기여해 주셔서 감사합니다 I / O에있는 모든 사람들을위한이 경험 나는 그것이 추가되었다라고 생각한다 여기서 많은 경험을 할 수 있습니다

그것은 나를 위해있다 그리고 오늘 우리와 함께 나누기 위해서 그리고이 대화 정말 고맙습니다 여러분, Sougwen과 Cedric에게 박수를 보냅니다 네, 고마워요

수원 : 감사합니다 [음악 재생]

Your Morning Tech : Google turning into a restaurants menu card | Artificial Intelligence | Google

Google은 이제 귀하의 속도를 추적 할 수 있습니다 Google지도 사용자가 속도 제한, 속도 카메라 및 모바일 속도 카메라를 볼 수있는 기능 전 세계 40여 개국에서이 기능의 초기 출시를 확대했습니다

구글은 Waze의 최고 기능을 자체 구글 맵 앱에 빠르게 통합시키지 못했지만, 2013 년에 인기있는 내비게이션 앱을 인수했습니다 대신 Google지도를 사용하여 사람들이 더 쉽게 찾을 수 있도록하는 더 넓은 플랫폼으로 사용하는 것이 좋습니다 가장 중요한 주변 비즈니스 및 Google 광고주를 포함한 장소 Tibbits는 IOT 장치를 구축하기위한 다채로운 미리 프로그래밍 된 모듈입니다 Tibbits는 빌딩 블록처럼 보이지만 각 모듈 또는 커넥터는 연결된 장치 및 시스템을보다 쉽게 ​​구축 할 수 있습니다

레드 닷 상을 수상한 Tibbo Project System의 심장부는 Tibbo Project PCB입니다 이 회사는 밝은 색상을 사용하여 모듈을 다른 하드웨어에서 눈에 띄게 만들었으며, 여기에는 CPU, 메모리 및 이더넷 포트가 포함됩니다 Tibbo는 또한 온라인 구성을 제공하여 장치를 미리보고 장치에서 볼 수 있습니다 만약 당신이 건물과 자체 프로그래밍 언어를 시작하기 전에 당신이 원하는대로 작동한다면 Tibbo BASIC 및 Tibbo C와 앱 개발 플랫폼입니다 Google지도는 메뉴의 인기 요리를 찾는 새로운 방법을 제공합니다

새로운 "인기있는 요리"기능은 인공 지능을 사용하여 사진, 리뷰 및 평가를 통해 배고픈 사람들이 식당 정보를보다 분명하게 볼 수 있도록 도와줍니다 방문하기 전에 또는 결정을 내려고 테이블에있는 동안 헌금 이 기능을 사용하려면 관심있는 레스토랑을 검색하고 개요에서 탭을 스크롤하면 인기있는 요리 섹션에 다양한 사진이 표시됩니다 더보기 버튼을 누르면 좋은 리뷰를받은 추가 메뉴 항목으로 이동합니다 다른 식당에서

인공 지능으로 구동되므로 시간이 지남에 따라 기능의 정확도가 향상됩니다 사람들이지도에 콘텐츠를 추가합니다 물론 이것은 모든 레스토랑이 아직지도에 충분한 정보를 갖지는 않을 것이라는 것을 의미합니다 가장 인기있는 요리를 만들지 만 모든 사람들의 참여로 시간이 지남에 따라 변경됩니다 Google지도 제안의 정확성을 더욱 높이려면 사진을 올릴 때 요리의 이름

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

How Artificial Intelligence Extracts Email Information and Exports It to Google Sheets

이메일을 Excel, CSV 또는 Google로 내보내기 전자 메일 구문 분석 기능이 포함 된 스프레드 시트 중소기업 소유자 인 경우 매년 많은 주문을받습니다 특정 주문을 볼 필요가있을 때, 나는 나 자신이 너무 많은 시간을 차지한다는 것을 안다

내 모든 다른 명령들을 살펴 봐야 해 이 시간 낭비를 막으려면, 이 확장 프로그램을 사용하여 내 Gmail의 모든 주문과 그것을 가지고 읽기 쉬운 Google 스프레드 시트로 정리되어 있습니다 라벨로 이동하여 시작하겠습니다 나는 내 명령을 모두 지킨다 더 많은 옵션을 보려면 클릭하겠습니다

그런 다음 Google 스프레드 시트에 라벨 저장을 선택하십시오 레이블에있는 모든 이메일을 확인하는 창이 열립니다 주문이 내보내집니다 여기에 새 스프레드 시트의 이름을 지정할 수 있습니다 나는 장부 주문서에 이름을 붙일 것이다

이 체크 박스를 선택하면 이후의 모든 이메일 이 라벨에 내가 추가 한 항목이 자동으로 추가됩니다 Google 시트에 표시됩니다 내가 계속 업데이트 할 것이기 때문에 내 모든 주문의 스프레드 시트 기본 열은 다음과 같습니다 내 스프레드 시트에 추가됩니다

체크를 유지하도록 선택하십시오 나는 내가 원하지 않는 것들을 제거 할 것이다 여기 정말 흥미로운 부분이 있습니다 cloudHQ의 인공 지능 종류에서 맞춤 항목을 식별합니다 나는 분석 할 이메일을 선택했다

나는 이것들을 모두 점검하여 내가 각각은 별도의 열로 표시됩니다 내 스프레드 시트에 선택할 수있는 몇 가지 맞춤 헤더 열이 있습니다 Salesforce, Zoho 또는 기타 CRM을 사용한 검색에 적합합니다 시스템

CRM을 사용하지 않으므로 시작 버튼을 클릭하기 만하면됩니다 아래에서 내 이메일 파서 보고서를 시작하십시오 보시다시피 성공했습니다 내 이메일에서 선택한 데이터 나를위한 Google 스프레드 시트로 구성됩니다 전환이 완료되면 cloudHQ에서 이메일을 수신하십시오

Google 스프레드 시트 열기 버튼을 클릭 할 수 있습니다 내 이메일 보고서에 액세스 할 수 있습니다 스프레드 시트는 내 자신의 Google 스프레드 시트 계정에 있습니다 나 소유 동기화 옵션을 선택했기 때문에, 내 주문이 내 스프레드 시트에 자동으로 추가됩니다

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John Searle: "Consciousness in Artificial Intelligence" | Talks at Google

존 브라 카글 ​​리아 : 제 이름은 존 Bacaglia입니다 저는 YouTube 운영에 종사하는 Google 직원입니다

또한 Singularity Network라는 그룹을 이끌고 있습니다 토론에 초점을 둔 내부 조직 인공 지능의 합리성 오늘 John Searle과 함께 기쁘게 생각합니다 간단한 소개로 John Searle 대학에서 철학 교수 인 Slusser입니다 캘리포니아 – 버클리

그는 그의 공헌으로 널리 유명하다 언어 철학, 정신 철학, 사회 철학 John은 Jean Nicod Prize, National Humanities 그의 작품에 대한 마음과 두뇌 상 메달 그의 고귀한 개념 중에는 중국 방의 논쟁 강한 인공 지능에 반대한다 John Searle, 모두들

[박수 갈채] 존 시어 : 감사합니다 많은 감사합니다 Google에 다시 오게되어 반갑습니다 그것은 대학 밖의 대학입니다 그리고 때로는 이것이 대학이라고 생각합니다

정말로 봐야한다 어쨌든, 여기 있는게 대단한데 그리고 저는 어떤 것에 대해서 이야기 할 것입니다 음, 나는 많은 것을 이야기 할 것입니다 하지만, 기본적으로, 나는 이야기하는 것으로 시작하고 싶다

기술 진보의 중요성에 대해 그리고 미국, 특히,하지만 모두, 정말로, 진보를 축하하기를 원합니다 자기 차를 몰고 다니는 차를 가지고 있다면 그것이 의식적인지 여부에 관심이 있습니다 그러나 나는 많은 것들이 있다고 말할 것입니다 이해에 대한 특정 목적의 문제 기술의 그리고 그것이 제가 말하고자하는 것입니다 이제부터는 몇 가지를 만들어야합니다

지루한 구별 네가하지 않으면 현대의 지적 삶을 이해한다 이 구별을 이해하십시오 우리 문화에는 객관성에 대한 큰 논의가 있습니다 주관성 우리는 객관적인 과학을 위해 노력합니다

문제는 이러한 개념이 체계적으로 지적 재앙을 일으키는 방식으로 모호하다 그들은 인식 론적 의미에서 모호하다 인식론은 지식과 관련이 있다는 것을 의미합니다 인식 론적 – 그리고 존재 론적 인 감각, 존재론은 존재와 관련이 있다는 것을 의미합니다 난 멋진 polysyllabic 단어를 사용하여 싫어

그리고 나는 그것들을 최소한으로 유지하려고 노력할 것입니다 하지만 나는이 두 가지, 인식 론적, 존재 론적이 필요합니다 객관성과 주관성 문제 체계적으로 모호하다는 것입니다 나는 주관성을 줄여서 – 인식 론적 의미와 존재 론적 의미 사이 인식 론적으로, 구분은 유형들 사이에있다

지식 주장 내가 말하면, 렘브란트는 1606 년에 죽었다 아니, 그는 그때 죽지 않았다 그는 그 때 태어났다 나는 렘브란트가 1606 년에 태어 났다고 말할 것입니다

즉 객관적인 사실입니다 그것은 인식 론적으로 객관적입니다 하지만 렘브란트가 가장 위대하다고 말하면 이제까지 살았던 화가, 음, 그것은 의견의 문제입니다 그것은 인식 론적 주제입니다 그래서 우리는 인식 론적 객관성과 주관성을 가지고 있습니다

그것의 기본은 존재의 형태에서의 구별이다 누구나 생각하는 것과 관계없이 많은 것들이 존재합니다 산, 분자 및 지각 판 온톨로지 적으로 객관적인 존재 방식을 가지고있다 그러나 통증과 절임과 가려움증, 그들은 주제에 의해 경험되는 한 존재합니다 그들은 존재 론적으로 주관적이다

그래서 저는 모든 사람들이 그 구별을하기를 바랍니다 왜냐하면 그것은 매우 중요하기 때문에 음, 많은 이유 때문에, 그러나 하나는 많은 현상들입니다

존재 론적으로 주관적이다 인식 론적으로 객관적이다 나는이 물건에 처음 관심이있었습니다 나는 두뇌가이 두뇌를 풀지 않는 이유를 생각했다 의식의 문제

그리고 나는 그들의 신경 생물학 단체에 UCSF를 갔다 그들에게 왜 지옥이 뇌가 의식을 어떻게 일으키는 지 알아 냈어? 내가 너 한테 뭘 지불하니? 그리고 그들의 반응은, 우리가 과학을하고있는 것입니다 과학은 객관적입니다 그리고 당신 자신은 의식이 주관적이라고 인정합니다 따라서 의식의 과학은있을 수 없습니다

이제는 모두 모호함의 오류라고 인식하게 될 것입니다 과학은 실제로 인식 론적으로 객관적이다 우리가 주장하는 것을 위해 노력하기 때문에 진실 또는 거짓으로 확립 될 수 있으며, 제조사의 태도와 무관하다 주장의 해석자 그러나 이론의 인식 론적 객관성 인식 론적 객관적인 설명을 배제하지 않는다

존재 론적으로 주관적인 도메인의 나는 너에게 너무 많은 큰 말들을 사용하지 않겠다고 약속했다 하지만 어쨌든 몇 가지가 있습니다 요점은 이것입니다 인식 론적으로 객관적인 과학을 가질 수 있습니다 의식의 경우에도 의식의 존재 론적으로 주관적이다

이제 그것이 중요 할 것입니다 그리고 다른 구별이 있습니다 모두가 이것을 볼 수있는 것은 아니기 때문에, 나는 내가 지울 때 지울거야 결정적인 또 다른 차이점이 있습니다 그리고 그것은 관찰자 – 독립적인 현상들 사이에 있습니다

그리고 거기 나는 산과 분자를 생각하고있다 지각 판 (tectonic plates), 그들이 어떻게 존재하는지에 관계없이 아무나 생각하는 것 그러나 세상은 관측자 친척 인 우리에게 중요합니다 이는 관찰자와 사용자에 대해서만 존재합니다 예를 들어 지갑에있는 종이는 돈입니다

그러나 돈을 벌 수있는 사실은 그 화학의 사실이 아닙니다 우리가 가지고있는 태도에 대한 사실입니다 따라서 돈은 관찰자 – 상대적인 것입니다 돈, 재산, 정부, 결혼, 대학, Google, 칵테일 파티 및 여름 방학 모든 관찰자 – 상대 그리고 그것은 관찰자 – 독립적 인 것과 구별되어야합니다

그리고 관찰자 – 상대 현상 인간의 의식에 의해 만들어집니다 그러므로 그들은 존재 론적 주관성의 요소를 포함하고있다 그러나 당신은 이미 당신이 가질 수 있다는 것을 알고 있습니다, 어떤 경우에는, 인식 론적으로 객관적인 관찰자 – 상대적인 영역의 과학 그래서 객관적인 과학 경제학을 가질 수 있습니다 비록 경제학에 의해 연구 된 현상 일반적으로 관찰자 – 상대, 존재 론적 주관성의 요소를 포함하고있다

경제학자들은 그것을 잊어 버리는 경향이 있습니다 그들은 경제학을 생각하는 경향이 있습니다 물리학과 비슷합니다 단지 더 힘들어요 내가 경제학을 공부했을 때, 나는 소름이 끼쳤다

한계 비용은 한계 수입과 같습니다 같은 음색의 목소리로 물리학에서 우리는 힘은 질량 시간 가속도와 같습니다 그들은 경제학의 요소 때문에 완전히 다릅니다 모든 관측자 – 상대적이며 요소를 포함합니다 존재 론적 주관성의 주관성이 바뀌면

모든 것이 무너집니다 그것은 2008 년에 발견되었습니다 이것은 경제학에 관한 강의는 아닙니다

나는 네가 그 모든 것을 명심하길 바란다 이제 그 점이 중요합니다 인지 과학, 특히 지능,인지, 기억, 생각, 지각, 그 밖의 모든 것들 두 가지 다른 감각을 가지고있다 그것들은 관찰자 – 독립적 인 하나의 감각을 가지고 있으며, 관찰자 – 상대적인 다른 의미 그리고 결과적으로 우리는 매우 신중해야합니다

우리는 그러한 감각을 혼동하지 않는다 인지 과학의 중요한 개념들 기준 현상을 가지고있다 이는 관찰자 – 상대적이며 관찰자 – 독립적이 아니다 나는 그걸 알게 될거야 좋아, 지금까지 우리 랑 같이 있니? 모든게 너무 분명해 보이길 바래

그런데 왜이 녀석이 우리에게 이런 단호한 태도를 보였을까요? 왜 논란이되는 말을하지 않습니까? 이제 나는 가서 이야기 할거야 일부 지적 역사 몇 년 전에, 여러분 중 누구도 태어나 기 전에, 새로운 학문이 탄생했습니다 그것은인지 과학이라고 불 렸습니다 그리고 그것은 우리 전체에 의해 설립되었습니다

누가 심리학에서 행동주의를 아프게하는지 그것이 그 이유였습니다 그리고 슬로안 재단 (Sloan Foundation)은 우리를 강연하러 돌아 다니곤했습니다 대부분 서로에게 그러나 어쨌든, 괜찮습니다

우리는 슬로안 레인저스라고 불 렸습니다 그리고 저는 인공 지능 연구실 (Artificial Intelligence Lab) 예일에서 그리고 나는 생각했다, 잘, 그리스도, 나는 아무것도 모른다 인공 지능에 대해서 그래서 나는 나가서 Yale에있는 사람들이 쓴 책을 샀다

그리고 생각 나는 $ 1695 플러스 세금 – 돈 낭비를 기억합니다 그러나 그것이 틀렸다는 것이 판명되었습니다 그들은 컴퓨터가 어떻게 이해할 수 있는지에 대한 이론을 가지고있었습니다 그리고 그 아이디어는 당신이 컴퓨터에 이야기를하는 것이 었습니다

그런 다음 컴퓨터에 이야기에 대한 질문을합니다 그리고 컴퓨터는 질문에 정답을 줄 것입니다 대답은 이야기에 포함되지 않았지만 전형적인 이야기 한 남자가 식당에 가서 햄버거를 주문합니다

그들이 햄버거를 가져 왔을 때, 그것은 선명하게 타 오르게되었다 식당에서 폭풍이 몰아 치는 남자 그의 계산서를 지불하지도 않았다 질문, 그 사람이 햄버거를 먹었 니? 음, 여러분 모두 컴퓨터가 이에 대한 해답을 알고 있습니다 아니, 그 사람은 햄버거를 먹지 않았다 그리고 그 대답이 '예'라는 이야기는하지 않겠습니다

똑같이 지루합니다 이제 요점은이 사실이 컴퓨터가 실제로 이야기를 이해합니다 그래서 나는 유나이티드 항공의 뉴 헤이븐으로가는 중이었습니다 30,000 피트에서 그리고 나는 생각했다, 대체, 그들은 나에게 줄 수 있었다

이 이야기는 중국어로 그리고 나는 이야기에 답하기 위해 컴퓨터 프로그램을 따라갈 수 있었다 그리고 나는 그 이야기의 한마디를 이해하지 못한다 그리고 그 생각은, 음, 그건 반대입니다 그들은 생각 했음에 틀림 없다

그리고 저것은 저를 지키지 않을 것입니다 뉴 헤이븐에서 일주일 동안 글쎄, 그들은 그것을 생각하지 않았다는 것이 밝혀졌습니다 그리고 모두들 내가 틀렸다고 확신했습니다 그러나 흥미롭게도 그들은 모두 다른 이유가있었습니다 생각하기에 틀렸어

그리고 논쟁은 1 주일 이상 지속되었습니다 그것은 35 년 동안 지속되었습니다 내말은, 얼마나 자주이 사람들을 논박해야합니까? 그러나 어쨌든, 그것을 통해 가자 인수가 가장 간단한 버전으로가는 방식 나는 중국인이 가득한 방에 갇혀있다? 글쎄, 그들은 중국 상징과 규칙 책으로 가득 찬 박스 다 기호를 조작하기위한 영어로 알 수없는 상자는 데이터베이스라고 부릅니다

규칙 책은 프로그램이라고 부릅니다 방에 와서, 나는 중국 상징을 얻는다 알지 못하는 사람들은 질문입니다 나는 내가해야 할 일을 찾는다 그리고 내가 많은 상징들을 섞은 후에, 나는 다른 상징들을 돌려 준다

그리고 그 질문에 대한 답변입니다 이제 우리는 당신의 지루함을 희망합니다

나는 이것 때문에 나는이 이야기를 여러 번 말했어 우리는 그들이 프로그램을 잘 작성한다고 생각할 것입니다 나는 기호를 뒤적 거리며 걷는 것을 아주 잘한다 내 대답은 구별 할 수 없다

원어민 화자로부터 나는 중국어를 이해하기 위해 튜링 테스트를 통과한다 똑같은, 나는 한 마디의 말을 이해하지 못한다 그리고 중국 방에는 방법이 없습니다 내가 중국 만 이해할 수 있기를

컴퓨터 시스템입니다 그리고 내가 운영하는 규칙은 컴퓨터 프로그램입니다 그리고 이것은 중요한 포인트입니다 이 프로그램은 전적으로 구문 론적이다 전적으로 일련의 작업으로 정의됩니다

이상 구문 요소 약간 더 기술적으로 말하자면, 동일하게 구현 된 프로그램이라는 개념 이 동등한 클래스를 정의합니다 모든 물리학과 완전히 독립적으로 지정됩니다 특히 물리학 적으로 독립적이다 그 실현의

결론은 내가 이해할 수 없다면이다 구현에 기초한 질문 및 답변 프로그램을 실행하면 다른 디지털 컴퓨터에서도 마찬가지입니다 그 이유는 컴퓨터가 없기 때문입니다 내가 갖고 있지 않은 것이있다 컴퓨터는 순수 구문 장치입니다

그들의 연산은 구문 적으로 정의됩니다 그리고 인간의 지능은 구문 이상의 것을 필요로합니다 의미론이 필요합니다 그것은 무슨 일이 일어나는지에 대한 이해가 필요합니다 내 행동을 영어로 대조하면 이걸 볼 수 있어요

내 행동은 중국어로 그들은 나에게 영어로 질문을한다 그리고 저는 영어로 답변을드립니다 그들은 미국에서 가장 긴 강이 뭐란 말인가? 그리고 제가 말하길, 음, 그것은 미시시피입니다, 또는 미시시피 – 미주리 주 당신이 하나의 강으로 간주한다면 그들은 중국에서 나에게 묻습니다

중국에서 가장 긴 강은 무엇입니까? 나는 그 질문이 무엇인지, 그것이 무엇을 의미하는지 모른다 내가 가진 모든 것은 중국 상징입니다 그러나 나는 그 상징으로 무엇을해야 하는지를 찾는다 나는 대답을 돌려 준다 그것은 옳은 대답이다

그것은 양쯔시 다 그것은 중국에서 가장 긴 강입니다 나는 그 어떤 것도 모른다 나는 단지 컴퓨터 일 뿐이야 따라서 결론은 구현 된 컴퓨터 프로그램 그 자체로는 충분하지 않을 것입니다

인간의 이해가 있기 때문에 인간의 이해를 위해 구문 이상 그것은 의미론을 가지고 있습니다 두 가지 기본 원칙이 있습니다 그것은 중국 방의 주장을 뒷받침한다 그리고 그들 둘 다 분명히 사실입니다

각 단어를 네 단어로 나눌 수 있습니다 구문은 의미론이 아닙니다 그리고 시뮬레이션은 중복되지 않습니다 시뮬레이션 할 수 있습니다 질문을위한 충분한 시간

그건 그렇고 시간이 얼마나 남았습니까? 나는 ~하고 싶다 JOHN BRACAGLIA : 궁금한 점이 많습니다 JOHN SEARLE : 나는 모든 사람들에게 질문을 할 기회가있는 질문이 있습니다 어쨌든, 그것은 유명한 중국 방의 주장입니다 그리고 설명하는데 약 5 분이 걸립니다

이제 내가 가진 반응에 놀랄 것입니다 그들은 절대적으로 아슬 아슬했다 그들의 터무니없는 이제 몇 가지 대답을 드리겠습니다 좋아하는 대답은 이것이었다

너는 방에 있었다 너는 그 모든 상징을 가졌다 상자가 있었어 아마 일할 스크래치 용지를 가지고있을 것입니다 자, 이해 한 것은 당신이 아니 었습니다

당신은 CPU 일 뿐이며, 그들은 경멸감을 가지고 말할 것입니다 처리 장치 나는 그 당시에이 단어들이 의미하는 것이 무엇인지 몰랐습니다 CPU, 그것은 이해하는 시스템입니다 그리고 처음이 이야기를 들었을 때, 방은 중국인을 이해한다, 나는 그 사람에게 말했다

그리고 그는 말했다, 예, 방은 중국어를 이해합니다 음, 필사적 인 대답입니다 나는 용기를 존경합니다 그러나 문제가 있습니다 그리고 그것이 내가 이해하지 못하는 이유입니다

나는 구문에서 의미론으로 갈 수 없다 그러나 방도 마찬가지입니다 컴퓨터의 구문에서 방이 어떻게 생깁니 까? 의미에 대한 입력 기호의 프로그램 상징의 이해? 방이 거기에 도착할 수있는 방법이 없습니다 그것은 의식이 필요하기 때문입니다 내 의식 외에도 방에서

그리고 그러한 의식은 없습니다 어쨌든, 그것은 많은 해답 중 하나였습니다 내 즐겨 찾기 중 하나는 이것이었다 이것은 공개 토론에서였다 한 남자가 내게 말했다

그러나 우리가 당신에게 묻는다 고 가정 해보자 중국어를 이해합니까? 네가 중국 말을 이해한다고 가정 해 봅시다 잘? 글쎄, 좋아, 시도하고 우리가 얼마나 멀리 있는지 보자 나는 이렇게 보이는 질문을 받는다 자, 이것은 중국인의 방언에있을 것입니다

인식하지 못합니다 알 수없는 그 상징은, 중국어를 이해합니까? 나는 내가해야 할 일을 찾는다 그리고 나는 그들에게 상징을 되돌려 준다 같은 중국어 방언에서 그리고 그렇게 보입니다

그리고 그건 왜 너희들이 내게 그런 멍청한 질문을하는거야? 내가 중국어를 이해한다는 것을 알 수 있니? 나는 다른 응답과 이의 제기를 계속할 수 있었고, 하지만 그들은 모두 똑같이 약하다고 생각합니다 최종선에는 논리적 인 진실이 있습니다 그리고 그것은 구현 된 컴퓨터 프로그램 구문 적으로 정의됩니다 그리고 그것은 약점이 아닙니다 그것이 권력입니다

계산의 구문 론적 정의의 힘 당신은 전자 기계에 그것을 구현할 수 있습니까? 말 그대로 수백만 개의 계산을 수행 할 수 있습니다 매우 짧은 시간에 나는 이것을 믿을 지 모르겠다 그러나 항상 그것을 믿는다 교과서에서 딥 블루 1 초에 2 억 5 천만 회의 계산을 수행 할 수 있습니다 좋아, 나는 그들의 말을 듣는다

따라서 컴퓨터의 약점이 아닙니다 자, 내가 때때로 가지고있는 또 다른 주장 프로그램에서, 우리는 종종 자연 이해의 의미론이라 불리는 섹션 프로그램 그리고 그것이 옳다 그러나 물론, 그들이하는 일은 더 많은 컴퓨터에 넣는 것입니다 이행

그들은 더 많은 구문을 사용합니다 자, 지금까지, 너무 좋아 그게 전부라고 생각한다면, 나는 전에 그 모든 것을 말했어 하지만 지금 나는 훨씬 더 많은 것을 계속하고 싶다 재미있는

그리고 여기에 그것으로갑니다 이제 어떻게 지내니? 나는 모든 사람들이 이해하는 것 같다 질문 할 시간이 충분할 것입니다 나는 좋은 질문 기간을 주장한다 그래서 물 한잔하자

나는 다음 단계로 나아 간다 나는 그것이 더 중요하다고 생각한다 많은 사람들이 생각하고, 잘 보았고, 어쩌면 컴퓨터가 중국어를 이해하지 못하고, 그러나 모두 똑같이 정보 처리를합니다 그리고 그것은 결국 계산을합니다 그것이 우리가 기계를 정의한 것입니다

최근에 두 권의 책을 검토해야했습니다 한 권의 책은 우리가 새로운 시대에 살고 있다고 말하면서, 정보의 시대 그리고 놀라운 폭발에서, 저자 모든 것이 정보라고 말했다 이제 모든 것이 정보라면 우리를 걱정해야합니다 그리고 나는 또 다른 책을 읽었다

이것은 낙관적 인 책이었습니다 나는 이것을 검토했다 – "The New York Review of Books" 컴퓨터가 지금이다라고 말하는 사람에 의한 덜 낙천적 인 책 너무 똑똑하기 때문에 그들은 우리만큼 영리합니다 그리고 곧 우리는 똑똑해질 것입니다 그리고 나서이 청중에게 다음 단계를 말할 필요가 없습니다 그들은 우리보다 훨씬 똑똑해

그리고 나서 그들이 얻을지도 모르기 때문에 밖으로 본다 우리에게 억눌린 것에 질려 그리고 그들은 단순히 일어나서 우리 모두를 전복시킬 수 있습니다 그리고 이것은 저자가 겸손하게 말한 것입니다 나는 이것이 당신이 책을 판매하는 방법이라고 생각합니다

그는 이것이 인류가 당면한 가장 큰 도전일지도 모른다고 말했다 이제까지 직면 한, 곧 나오는 반란 슈퍼 스마트 컴퓨터의 자, 나는이 두 주장이 어리 석다는 말을하고 싶습니다 내 말은, 나는 여기서 속기를 말하고있다 나에게 대답 할 기회가 충분히있을거야

왜 그런지 간단히 말하고 싶습니다 지능의 개념에는 두 가지 의미가 있습니다 그것은 관찰자 – 독립적 감각을 가지고있다 그것은 심리적으로 실제적인 것을 식별합니다 그래서 나는 내 개 Tarski보다 더 똑똑하다

이제 Tarski는 꽤 영리합니다 나는 동의합니다 하지만 전반적으로, 나는 Tarski보다 더 똑똑합니다 나는 네 마리를 낳았다 Frege, Russell, Ludwig 및 Tarski가 있습니다

그리고 타 스키, 그는 베르네 산 강아지입니다 나는 그를 데려 오지 않아서 미안해 그러나 그는 차를 위해 너무 크다 이제, 그는 매우 영리합니다 하지만 그는 똑같은 의미의 지성을 가지고 있습니다

단지 그는 내가하는 것보다 다소 적게 발생합니다 자, 내 컴퓨터도 지능적입니다 또한 정보를 처리합니다 그러나 이것이 핵심 포인트입니다 – 그것은 관찰자 – 친척입니다 컴퓨터에 지능이있는 유일한 감각 내재적 인 것이 아니라 관찰자 – 상대적인 의미입니다

우리는 그런 방식으로 그 동작을 해석 할 수있다 우리가 할 수있는 건 이 용어를 보아

인식 론적으로 객관적인 정보의 주장 문제의 지성 보는 사람의 눈에 전적으로 달려있다 이것은 강제적으로 나에게 집으로 가져왔다 IBM이 디자인 한 신문을 읽었을 때 세계 유수의 체스를 이길 수있는 컴퓨터 프로그램 플레이어 그리고 Kasparov가 Karpov를 이길 때와 같은 감각으로 그래서 우리는 Deep Blue가 Kasparov를 이길 것이라고 들었습니다 이제는 Karpov와 Kasparov에 대해 우리를 걱정해야합니다

체스를 치기 위해서는 의식이 있어야합니다 그들은 체스를하고있다 둘 다 그런 것들을 알아야 해 내가 4 대 왕에게 전당포로 열었을 때, 내 여왕이 왼쪽에 위협 받고있어 보드의

그러나 지금 주목해라, 딥 블루는 그 누구도 알지 못한다 아무 것도 모르기 때문에 인식 론적으로 객관적인 주장을 할 수 있습니다 딥 블루에 대해서 그것은 그러한 움직임을 만들었습니다

그러나 놀고있는 지적인 체스의 귀속, 이 움직임 또는 그 움직임, 그것은 모두 관찰자 – 상대적인 것입니다 그 중 어느 것도 본질적이지 않습니다 내가 더 많은 지능을 가지고있는 본질적인 의미에서 내 개보다 내 컴퓨터에는 제로 지능이 있습니다 절대적으로 전혀 매우 복잡한 전자 회로입니다

생각하고있는 것처럼 행동하도록 설계된 마치 지능적인 것처럼 그러나 엄밀한 의미에서, 관찰자 ​​- 독립적 인 의미에서 너와 나는 지능이있다 컴퓨터에 지능이 없습니다 그것은 모두 관측자 친척입니다 그리고 정보에 대한 간다

인지 과학의 주요 개념에 대해 지능, 기억, 지각, 의사 결정, 합리성 두 가지 감각, 감각 심리적으로 실제 현상을 확인하는 곳 너와 나 그리고 계속되는 종류의 관찰자 – 상대 현상을 확인한다 그러나 본질적인 의미에서 너와 나는 정보를 가지고있다, 우리가 말하는 기계류 지능이 없다 그것은 더 많거나 적은 것을 갖는 것에 대해서는 의문의 여지가 없습니다 그것은 같은 사업 분야에 있지 않습니다 모든 지능은 보는 사람의 눈에 있습니다

그것은 모두 관측자 친척입니다 이제, 당신은 말할 수 있습니다 – 그리고 나는 말할 것입니다 – 그래서, 대부분의 목적을 위해, 아무런 차이가 없다 제 말은, 당신이 스스로 운전할 수있는 자동차를 디자인 할 수 있다면, 의식이 있든 없든 누가 신경 쓰나요? 말 그대로 지능이 있다면 무슨 상관이야? 그리고 나는 동의한다 대부분의 경우 문제가되지 않습니다 실제적인 목적을 위해, 당신은 옵저버에 독립적입니다

또는 관찰자 – 상대 감각 문제가되는 유일한 지점입니다 저작자 표시에는 심리적 의미가 있다고 생각합니다 지능의 본질적인 지능이 없다 자, 우리가 지능을 주목해라

우리가 지능을 결정 짓는 정신적 과정 의식이 필요합니다 따라서 관찰자 – 상대성 이론의 속성 의식있는 대리인에 의해 행해진 다 그러나 의식은 관찰자 – 친척 자체가 아닙니다 관찰자 – 상대 현상을 만드는 의식 관찰자 – 친척이 아니다 그러나 이제는 위기 상황에 도달하자

정보가 체계적으로 모호하다면 너와 내가 가진 본질적인 감각 사이에 정보, 관찰자 ​​- 상대 감각, 컴퓨터가 정보를 가지고, 계산은 어떨까요? 결국, 계산, 반드시해야합니다 컴퓨터에 내재되어 있어야합니다 그것이 우리가 할 일을 고안하고 건설 한 것입니다 계산이었다 그러나 물론 같은 구분이 적용됩니다

그리고 나는 물 한 잔 마시고 싶다 역사에 대해 잠시 생각해보십시오 내가 Alan Turing의 글을 처음 읽을 때, 그것은 "Computing Machinery and Intelligence"라고 불렸다 이제 그는 왜 그것을 "컴퓨터와 지성"이라고 부르지 않았습니까? 글쎄, 당신은 모두 답을 알고 있습니다 당시 "컴퓨터"는 "계산하는 사람"을 의미했습니다

컴퓨터는 주자 또는 피아노 연주자와 같습니다 수술을하는 사람이 바로 인간입니다 요즘 아무도 그렇게 생각하지 않을 것이기 때문에 그것의 의미가 바뀌었다 또는 오히려 체계적 모호성을 얻었습니다 관찰자 – 상대 감각 그리고 관찰자 – 독립적 감각

이제 우리는 컴퓨터 이름 실제로 수행하는 인간이 아닌 기계의 한 유형 계산 그러나 우리가 적용한 동일한 구별은, 우리가 발견 한 것과 똑같은 구별 이 모든 다른 경우에 적용됩니다 리터럴 또는 관찰자 – 독립적 인 계산에 이제 나는 간단한 계산을 할 것입니다 나는 더하기 함수를 사용하여 계산을 할 것입니다 그리고 그것이 어떻게 진행되는지에 대한 것입니다

그것은 큰 문제가 아닙니다 하나 더하기 하나는 2와 같습니다 자, 내가 계산을 수행 한 감각 절대적으로 내재적이며 관찰자 – 독립적이다 아무도 나에 대해 말한 것을 신경 쓰지 않는다 전문가들이 말한다면, 당신은 실제로 컴퓨팅이 아니 었습니다

아니, 그랬어 나는 의식적으로 계산을했다 포켓 계산기가 같은 작업을 수행 할 때, 수술은 전적으로 관찰자 – 상대적인 것입니다 본질적으로 진행되는 모든 것은 전자 상태 집합입니다 우리가 디자인 한 트랜지션 계산적으로 해석 할 수 있습니다

그리고, 다시 말하면, 대부분의 목적을 위해, 그것은 중요하지 않습니다 중요한 것은 사람들이 말할 때입니다 글쎄, 우리는 기계적 지능의 경주를 만들었습니다 그리고 그들은 일어나서 우리를 전복시킬 것입니다 아니면 그들은 다른 어떤 것도 동등하지 못한 것이라고 생각한다

기계에 대한 심리적 해석 상업용 컴퓨터에서, 계산 관측자 상대 이제 주목해라, 너는 모두 그것이 의미하지 않는다는 것을 안다 그것은 인식 론적 주관적입니다 그리고 나는 많은 돈을내어 애플이 프로그램을 구현할 기계를 만들 것입니다

내 초기 컴퓨터가 지능이 충분하지 않았다고 구현 관찰자 관련 기여에 유의하십시오 여기에 정보가 있습니다 그래서 당신이하지 않으면 절대적으로 무해합니다 심리적 인 의미가 있다고 생각합니다

물론 기계에서 부족한 부분은 무엇입니까? 우리는 인간 안에서 관찰자의 차이 상용 컴퓨터에서 계산의 상대성 내재적 또는 관찰자 독립적 계산 내가 칠판에 방금 공연 한 내용, 부족한 부분 의식이다 모든 관찰자 – 관련 현상은 인간과 동물의 의식에 의해 만들어집니다 그러나 인간과 동물의 의식 그것들을 만드는 것은 그 자체가 관찰자 – 친척이 아니다 따라서 본질적인 정신 현상, 의식 관측자 상대 현상을 만드는 에이전트의 또는 관찰자에서 기계 시스템을 해석한다 상대 패션

그러나 관찰자 상대성을 만드는 의식 관찰자 – 친척이 아니다 내재적이야 이제는 충분한 시간을 들여 토론하고 싶었습니다 그러니 내 숨을들이 쉬고 나서 무엇의 주요 추진력에 대한 요약 나는 논쟁 해왔다 그리고 내가 강조하지 않은 것들 중 하나 하지만 지금 강조하고 싶습니다

대부분의 장치, 개념 장치, 우리는 이러한 문제를 논의하기 위해 완전히 폐기되었습니다 정신과 육체의 차이, 사회와 개인의 차이, 이 특징들 사이의 구별 관찰자 – 상대적인 방식으로 식별 될 수 있고, 계산과 같은 관찰자 – 독립적 인 방식으로 식별 될 수 있으며, 계산과 같은 우리는하지 않는 어휘에 혼란 스럽습니다 문제는 충분히 명확하다 그리고이 토론을 끝내겠습니다

어휘의 몇 가지 요소를 살펴 보겠습니다 이제 물 한 잔 마시고 숨을 쉬자 그 오래된 질문부터 시작해 보겠습니다 기계가 생각할 수 있을까? 글쎄, 나는 그 어휘가 쓸모 없다고 말했다 그리고 인간과 기계의 어휘 기계에 의한 것이기 때문에 이미 폐기되었습니다

수행 할 수있는 물리적 시스템을 의미했습니다 특정 기능을 사용한다면, 우리는 모두 기계입니다 나는 기계 다 당신은 기계입니다 그리고 내 추측은 기계 만이 생각할 수있는 것입니다

왜? 그럼 다음 단계입니다 사고는 뇌에서 만들어지는 생물학적 과정입니다 확실히 복잡하지만, 충분히 이해하지 못함 신경 생물학 과정 생각하기 위해서, 당신은 뇌가 있어야합니다 또는 당신은 동등한 인과 관계를 가진 어떤 것을 가지고 있어야합니다

뇌에 우리는 다른 매체에서이 방법을 찾아 낼 수도 있습니다 우리는 뇌가 어떻게하는지 충분히 알지 못합니다 그래서 우리는 그것을 인위적으로 만드는 법을 모릅니다 그래서 기계가 생각할 수 있을까요? 인간은 기계입니다

네,하지만 인공 기계를 만들 수 있습니까? 생각할 수 있니? 왜 안돼? 그것은 인공 심장과 같습니다 질문, 인공 뇌를 만들 수 있습니까? 생각할 수 있습니다 질문과 같습니다 혈액을 펌핑하는 인공 심장을 만드십시오 우리는 마음이 그것을 어떻게하는지 압니다

그래서 우리는 그것을 인위적으로하는 방법을 알아라 우리는 뇌가 어떻게하는지 모릅니다 그래서 우리는 전혀 모릅니다 내가 이것을 반복하겠습니다 우리는 생각을 만드는 방법을 모릅니다

왜냐하면 우리는 뇌가 어떻게하는지 모르기 때문입니다 우리가 할 수있는 것은 시뮬레이션을 사용하는 것입니다 일종의 공식 체계 하지만 그건 진짜가 아닙니다 당신은 그렇게 생각하지 않습니다

인공 심장은 실제로 혈액을 펌프질합니다 그래서 우리에게는 두 가지 질문이있었습니다 기계가 생각할 수 있을까요? 그리고 인위적으로 만들어진 기계가 생각할 수 있습니까? 질문 1에 분명히 대답하십시오 질문 2에 대한 답변은 아직 모릅니다 그러나 원칙적으로 장애물은 없습니다

모두가 그것을 볼 수 있습니까? 인공 두뇌를 만드는 것은 빌딩과 같습니다 인공 심장 유일한 것은 아무도 그것을 시도하기 시작했습니다 그들이 어떻게 시도했는지 모르기 때문에 시도를 시작하지 않았습니다 실제 두뇌는 그것을합니다

그래서 그들은 실제 두뇌를 모방하는 법을 모릅니다 음, 그래,하지만 인공 뇌를 만들 수 있니? 완전히 다른 재료로 생각할 수 있습니다 아무것도없는 것에서 핵 – 단백질과 관련이 있고 뉴런과 신경 전달 물질 나머지는 모두 다 그리고 대답은, 다시, 우리는 모른다 그것은 나에게 열린 질문으로 보인다

우리가 뇌가 어떻게 그것을했는지를 안다면, 우리는 정의 할 수 있을지도 몰라 내 말은, 그것을 사용하여 할 수있는 기계를 설계 할 수 있어야한다 어떤면에서 완전히 다른 생화학 인공 심장이 사용하지 않는다는 것 혈액을 펌프로 보내는 근육 조직 혈액을 펌프질하는 데 근육 조직이 필요하지 않습니다 의식을 만들기 위해 뇌 조직이 필요하지 않을 수도 있습니다

우리는 단지 무지합니다 그러나 원칙적으로 장애물이 없다는 것을 알 수 있습니다 문제는 아무도 당신이 어떻게 할 것인지 생각하기 시작하지 않았다는 것입니다 생각하는 기계를 만들자 어떻게 사고를 만들지? 뉴런이 아닌 다른 재료로 기계를 만든다

그들은 우리가 어떻게 할 수 있는지 생각하기 시작하지 않았기 때문에 복제하고 단순히 시뮬레이션하지 않는 두뇌가 실제로하는 일 그래서 질문은 기계가 생각할 수 있습니다 인공 기계가 생각할 수있는, 인공 기계를 만들 수 있니? 일부 완전히 다른 재료들 중, 그 기계들이 생각할 수 있겠 니? 그리고 이제 다음 질문이 명백합니다 글쎄, 컴퓨터는 어때? 컴퓨터가 생각할 수 있을까요? 자, 여기서주의해야합니다 컴퓨터가 수행 할 수있는 것으로 정의 된 경우 계산, 글쎄, 방금 했어

이것은 계산입니다 그래서 저는 컴퓨터입니다 여러분 모두 마찬가지입니다 수행 할 수있는 모든 의식 요원 그 간단한 계산이 가능하다는 것은 컴퓨터 생각할 능력이있다 내 추측은

그리고 나는 기회가 없었어 이 아이디어를 개발하는 것 – 그것은 컴퓨터뿐 아니라 생각 해봐 너와 나 하지만 내 추측이야 그게 생각할 수있는 모든 것입니다 수행 할 수 있어야한다 간단한 계산

그러나 이제 계산 상태는 어떻습니까? 여기 핵심 요소는 이미 언급 한 것입니다 계산은 두 가지 감각, 관찰자 ​​- 독립적 감각 관찰자 – 상대 감각 관찰자 – 상대적인 의미에서, 무엇이든 컴퓨터 해석입니다 손목 시계 아주 간단한 컴퓨터를 보여 드리겠습니다

그 컴퓨터는 방금 잘 알려진 기능을 계산했습니다 s는 1/2 제곱 제곱과 동일합니다 그리고 만약 당신이 충분히 좋은 시계를 가지고 있다면, 당신은 실제로 시간을 정해서 알아낼 수 있습니다 그 망할 것이 얼마나 떨어진거야 모두가 본다

그것은 초등 수학입니다 그럼이게 컴퓨터라면 뭐든지 컴퓨터라서 컴퓨터 란다 관찰자 – 상대 감각에서는 그렇지 않다 물체의 본질적인 특징, 그러나 우리의 물리학 해석의 특징 현상의 옛날 중국 방일 때, 언제 나는이 사람들에 대해 토론해야했다

한순간에, 나는 펜을 가져갈 것이다 그것을 테이블에 밀어 넣고 디지털 컴퓨터라고 말하십시오 지루한 컴퓨터 프로그램이 생기는 것입니다 이 프로그램은 거기 머물러 있다고 말합니다 요점은이 일에 아무도 나를 부르지 않았다는 것입니다

분명히 옳기 때문입니다 그것은 교과서 정의를 만족시킵니다 알다시피, 초기에는 기술적 인 razzmatazz를 많이 보면서 나를 눈 떴습니다 "당신은 가상 머신 비 가상 머신 "또는"은 트랜스 듀서를 제거했다 " 당신은 내가 변환기가 뭐였는지 모르겠다

가상 머신 그러나 그러한 것들을 배우는 데는 약 5 분이 걸립니다 어쨌든, 이제 우리는 이것에 대한 중요한 질문에 도달하게됩니다 컴퓨터가 생각할 수 있다면, 인공 컴퓨터 생각할 수 있습니다, 기계는 생각할 수 있습니다, 계산은 어떨까요? 계산은 기계, 사고 과정의 이름입니까? 즉, Alan Turing에 의해 정의 된대로 계산입니다 그것은 그 자체로 생각하기에 충분한가? 그리고 당신은 지금 그것에 대한 답을 알고 있습니다

관찰자 – 상대적인 의미에서 대답은 '아니오'입니다 계산은 자연의 사실이 아닙니다 그것은 우리의 해석의 사실입니다 그리고 우리가 인공 기계를 만들 수있는 한 계산을 수행하고, 계산 자체를 수행한다 생각하기에 충분하지 않을거야

또는 임의의 다른인지 프로세스를 수행 할 수있다 형식적으로나 구문 론적으로 순전히 정의된다 튜링 기계는 자연에서 발견되지 않습니다 그것들은 자연에 대한 우리의 해석에서 발견 될 것입니다 이제는 더해 보겠습니다

많은 사람들이 생각합니다 아, 이 논쟁은 기술과 관련이있다 또는 기술 발전이있을 것입니다 나는 그 기술이 훌륭하다고 생각한다 그리고 나는 그것을 환영한다

그리고 기술의 가능성에는 제한이 없습니다 내 목표는이 이야기가 단순히 건너려고하는 것입니다 당신은 철학적, 심리적, 실제로,이 기술의 과학적 함의 고맙습니다 [박수 갈채] 존 브라 카글 ​​리아 : 감사합니다, 존

John Searle : 너무 빨리 얘기해 죄송합니다 그러나 나는 많은 시간을두고 질문하고 싶다 JOHN BRACAGLIA : Ray 선생님이 한 가지 질문으로 시작하겠습니다 커즈와일 RAY KURZWEIL : 이거인가요? [소리내는 소리] RAY KURZWEIL : 음, 고마워, 존

나는 18 세를 위해이 논쟁을해온 사람들 중 한 사람입니다 년, 나는 생각한다 그리고 나는 장수를 위해 중국 방을 칭찬 할 것이다 그것은 분명히 부조리에 빠지기 때문에 계산과 같은 결정 론적 과정 아마도 사고와 같은 것에 대한 책임이있을 수 있습니다 그리고 당신은 그 구별을 지적합니다

그 효과와 주관적 상태 사이의 사고, 의식의 동의어이다 그래서 저는 제 독서에서 "Singularity is Near"라고 당신에게 인용했습니다 뉴런의 동등성과 심지어 기계와 함께하는 두뇌에서 그래서 나는 왜 기계와 컴퓨터가 당신의 주장을 취했는가? 그것이하는 일을 진정으로 이해할 수 없었습니다 컴퓨터 용 대체 인간 두뇌, 네가 동등하다고 말한 이후로, 신경 전달 물질 농도 및 관련 기본적으로 공식 기호에 대한 메커니즘 신경 전달 물질 농도는 그냥 기계 론적 개념

그래서 당신은 그 대체물들과 함께, 인간의 두뇌는 조작에 성공한다 신경 전달 물질 농도 및 기타 관련 메커니즘 신경 전달 물질 농도 및 관련 메커니즘 자체 아주 무의미하다 그들은 우리가 그들에게 붙인 의미만을 가지고 있습니다 인간의 뇌는 아무 것도 모른다

그것은 단지 신경 전달 물질 농도를 섞는다 및 관련 메커니즘 그러므로 인간의 두뇌는 참된 이해를 가질 수 없습니다 그래서– [웃음] JOHN SEARLE : 흥미로운 변형이 있습니다 내 원본에

RAY KURZWEIL :하지만 내가하고 싶은 요점은, 당신의 연설에 관심이 있다면 왜냐하면 의식의 본질이기 때문입니다 너 오늘 말했어, 너는 썼다 의식을 인식하는 것입니다 소화, 수유, 광합성, 또는 유사 분열 우리는 두뇌가 의식을 유발한다는 것을 압니다

특정한 생물학적 메커니즘을 가지고있다 그러나 우리는 두뇌가 의식이 있다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 내가 의식이 있다는 것을 어떻게 알 수 있니? 그리고 어떻게 존 시어 : [부적절한] RAY KURZWEIL : 그리고 컴퓨터가 의식적인지 어떻게 알 수 있습니까? 우리는 오늘 컴퓨터가 없다

의식이있는 것처럼 보입니다 그 반응은 설득력이 있습니다 그러나 내 예측은 우리가 할 것입니다 우리는 시간 틀에 관해 논할 수 있습니다 우리가 할 때 의식이 있는지를 어떻게 알 수 있습니까? 의식이있는 것 같아? 어떻게 측정할까요? John Searle : 음, 여기에 두 가지 질문이 있습니다

하나는, 내가 사용하지 않은 단어를 대체한다면 그리고 내가 사용한 단어들은이 관찰 결과를 얻을 수 있습니까? 물론, 그렇게 할 수 있습니다 이것은 정치인들의 유명한 기법입니다 그러나 그것은 그 주장이 아닙니다 컴퓨터와 뇌의 차이점은 무엇입니까? 한 문장에서 두뇌는 인과 적 메커니즘이다 어떤 복잡한 것으로 의식을 생산하는 여전히 신경 생물학 과정을 완벽하게 이해하지 못합니다

그러나 그것들은 특정한 전기 화학에 대해 아주 구체적입니다 우리는 단지 세부 사항을 모른다 그러나 우리가 시냅스 틈에서 주위를 어지럽 혀 있는지, 이상한 효과를 얻으실 겁니다 코카인은 어떻게 작동합니까? 글쎄요, 특이한 계산법을 가지고 있기 때문에 아닙니다 생산 능력

수용력을 망쳐 놓기 때문에 꽤 특이적인 재 흡수를위한 postsynaptic 수용체의 신경 전달 물질, 노르 에피네프린 – 다른 두 개가 뭐야? 하느님, 나는 여기서 시험을하고있어 도파민 Gaba는 세 번째입니다 어쨌든, 뇌는 위나 다른 기관과 같이, 특정한 인과 적 메커니즘이다 그리고 그것은 특정 생화학 적 원리에 작용합니다

컴퓨터의 문제는 세부 사항과 아무 관련이 없다 구현의 모든 구현은 제공됩니다 프로그램의 단계를 수행하는 것으로 충분합니다 프로그램은 순전히 형식적이거나 구문 적입니다

두뇌는 그렇지 않습니다 뇌는 특정 생물학적 기관이다 특정 원칙에 따라 운영됩니다 그리고 의식이있는 기계를 만들기 위해, 우리는 인과 관계를 복제하는 법을 알아야합니다 그 원칙들을 자, 컴퓨터는 그렇게하지 않는다

더 높은 수준을 만들어내는 인과 적 메커니즘으로 작용한다 풍모 오히려 계산은 추상적 인 수학적 프로세스의 이름을 지정합니다 특정 하드웨어에서 구현할 방법을 찾았습니다 그러나 하드웨어는 계산에 필수적인 것은 아닙니다

계산을 수행 할 수있는 모든 시스템 동등한 것입니다 이제 두 번째 질문은 당신은 의식에 대해 알고 있습니다 실생활을 생각해보십시오 내 강아지 Tarski가 의식인지 어떻게 알 수 있습니까? 여기, 내 스마트 폰은 의식이 없나요? 나는 어느 것에 대해서도 의심의 여지가 없다 나는 타르 스키가 의식이 없다고 말할 수있다

행동 주의적 근거 사람들은 인간처럼 행동한다고 ​​말합니다 그는하지 않습니다 봐, 내가 아는 인간들 서둘러서 내 손을 핥지 말고 꼬리를 흔들지 마라

그들은 단지하지 않습니다 내 친구들은 그렇게하지 않습니다 그러나 Tarski는 않습니다 나는 타르 스키가 의식이 있다는 것을 알 수있다 그는 기계가있어 내 자신과 비교적 비슷합니다

그것들은 그의 눈이다 이것들은 그의 귀이다 이것은 그의 피부 다 그는 산출물에 대한 투입 자극을 매개하는 메커니즘을 가지고있다 행동은 인간의 메커니즘과 비교적 유사하다

이 때문에 나는 Tarski의 의식이있는 나는 벼룩과 흰개미에 관해서는 아무것도 모른다 전형적인 흰개미에는 100,000 개의 뉴런이 있습니다 충분하니? 큰 주말에 10 만 달러를 잃어 버린다 그래서 그것이 의식에 충분한 지 모르겠습니다

그러나 그것은 사실적인 질문입니다 나는 그것을 전문가들에게 맡길 것이다 그러나 인간에 관한 한 이 방에있는 모든 사람들이 의식이있다 내 말은, 저기있는 남자가 잠든 것 같아 그러나 장군이

그것은 그렇지 않다는 것에 대해 의문의 여지가 없습니다 내가 가지고있는 이론조차도 그것은 배경 전제입니다

바닥이 단단하다고 가정하는 방식입니다 나는 모든 사람들이 의식하고 있음을 당연시합니다 그것을 정당화해야한다면, 할 수 있습니다 이제는 세부 사항에 항상 문제가 있습니다 다른 마음의

물론, 나는 네가 의식이 있다는 것을 안다 그러나 당신은 산업화 이후의 남성에 대한 불안감에 시달리고 있습니까? 늦은 자본주의 하에서? 글쎄, 나는 그들이 주장하는 많은 친구가있다 그리고 그들은 내가하지 않기 때문에 내가 철칙이라고 생각합니다 그러나 그것은 더 어렵습니다 우리는 그것에 대해 대화를 나누어야합니다

그러나 의식을 위해, 그것은 진짜 문제가 아닙니다 실생활에서 관객 : 그래서 우리는 두뇌가 어떻게 작동 하는지를 이해하기 시작했다 비교할만한 기계 그러나 우리가 미래에 상상해보십시오 그래서 우리는 뇌에 ​​대해 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다

그리고 우리는 그것을 현실과 연결합니다 모터 출력, 감각 입력을 통해 그 차이점은 무엇입니까? 네가 아는 한 두뇌 의식을 생산하고 있습니까? 에서 John Searle : 어떤 경우에는 전혀 차이가 없습니다 그리고 그 차이는 중요하지 않습니다 네가 기계를 가지고 있다면 – 너를 바래

실제로 신문사들이 신문을 만들기 때문에 너라고 해 운전할 프로그램이 있다면 의식이있는 운전자가없는 내 차는 훌륭합니다 나는 그것이 훌륭하다고 생각한다 문제는 기술이 할 수있는 것이 무엇이 아닌가? 우리 아빠는 AT & T의 전기 기술자였습니다 그리고 그의 가장 큰 실망은 나는 철학자가되기로 결심했다

왜냐하면, Bell Labs와 MIT에가는 대신에 그래서 나는이 기술의 성공에 아무 문제가 없다 문제는 그것이 무엇을 의미 하는가? 물론, 기계를 가지고 있다면 그걸로 나는 차를 운전할 수 있습니다 아니면 내가 할 수있는 것보다 낫다 기계류에 더 좋습니다 문제는 철학적 심리학이란 무엇인가? 과학적 중요성? 그리고 생각한다면, 글쎄, 그건 당신이 만든 것을 의미합니다

의식, 당신은하지 않았습니다 의식을 창조하기 위해서는 더 많은 것을해야합니다 그리고 많은 것들, 의식 중요한 문제 내가 리뷰 한이 책의 경우, 그 남자가 말했던 곳에, 음, 그들은 기계를 가지고있다 일어나서 우리 모두를 타도 할 것입니다

그것은 심각한 가능성이 아닙니다 의식이 없다 그들은 의식적 심리 상태가 없습니다 신발이 벽장에서 튀어 나올 수도 있다고 말하는 것과 같습니다 우리를 온통 걷는다

결국, 우리는 수세기 동안 그들을 걷고 있었고, 그들은 왜 다시 공격하지 않습니까? 현실적인 걱정이 아닙니다 네? 관객 : 내가 관심을 갖고있는 차이점은 – 미안하지만, 관심있는 유사성이 꼭 필요한 것은 아닙니다 시스템의 출력 또는 결과, 오히려 그것은 내부 인과 적 유사성을 가지고있다 네가 언급 한 뇌에 JOHN SEARLE : 네, 그건 사실적인 질문입니다

문제는 어느 정도로 프로세스가 프로세스와 동형의 컴퓨터에서 계속 진행 뇌에 들어가는거야? 우리가 아는 한,별로 내 말은, 체스 게임 프로그램 이것의 좋은 예가되었습니다 인공 지능의 초기에, 그들은 훌륭한 체스 선수들을 인터뷰하고 그들의 생각을 알아내는 것 프로세스가 있었고 그들을 시도해보십시오 컴퓨터에서 복제합니다 이제 우리는 딥 블루가 어떻게 작동했는지 알게됩니다 딥 블루는 2 억 5 천만 체스 포지션을 계산할 수 있습니다

1 초 보십시오, 체스는 게임 이론적 인 관점에서 하찮은 게임입니다 당신은 완벽한 정보를 가지고 있기 때문에 시야가 넓습니다 그리고 당신에게는 유한 한 가능성이 있습니다 따라서 x 개의 가능성이 있습니다

이동 및 x 번호에 응답하는 방법 그 이동을위한 가능성들 기하 급수적 인 문제 때문에 우리에게 흥미 롭습니다 컴퓨터를 프로그래밍하는 것은 매우 어렵습니다 지수에서 많은 단계를 거칠 수 있지만 IBM은 그렇게했습니다 그것은 심리적 관심사가 아닙니다

그리고 그들의 신용에 AI의 사람들 그것을 적어도 하나의 승리로 주장하지 않았다 나는 AI의 승리라고 주장하지 않았다 그들은 아무것도 볼 수 없었기 때문에 인간의인지와 관련이있다 내 추측에 의하면 그것은 흥미로운 철학적 인 것입니다 질문 – 또는 심리적 질문 – 어느 정도까지 두뇌의 실제 과정 전산 시뮬레이션을 거울 삼아 라

물론, 어느 정도 존경을받을 수 있습니다 이것이 계산 시뮬레이션 온갖 종류의 분야에서 흥미 롭다 심리학뿐만 아니라, 진행중인 모든 종류의 프로세스를 시뮬레이션 할 수 있습니다 그러나 그것은 강한 인공 지능이 아닙니다 Strong AI는 시뮬레이션은 단순한 시뮬레이션이 아니라고 말합니다

그것은 중복입니다 그리고 우리는 그것을 반박 할 수 있습니다 관객 : 당신이 영어를 이해한다는 것을 증명해 주시겠습니까? John Searle : 네, 신경 쓰지 않을 것입니다 (영국 동의서로 말하기) 제가 옥스포드에있을 때, 많은 사람들이 내가 한 것을 의심했다 나는 우연히 불려지는 다소 움푹 파인 대학에 있었다

그리스도 교회 그리고 물론 나는 영어를 못합니다 나는 결코 사칭하지 않았다 나는 많은 영어 사람들을 만드는 미국 방언을 말한다 생각에 떨다

관객 : 당신이 영어를 이해한다고 말했죠 하지만 당신이 컴퓨터 프로그램이 아니라는 것을 어떻게 알 수 있습니까? JOHN SEARLE : 음, Ray와 같은 질문입니다 그리고 대답은 모든 종류의 방법입니다 위기 상황에 빠지면 나 한테 물어볼지도 몰라 이제 나는 부정직 한 대답을 줄 수도 있습니다

아니면 정직한 대답을 줄 수도 있습니다 그러나 가고 싶지 않은 경로가 있습니다 그것이 인식 론적 경로입니다 인식 론적 경로는 말합니다 컴퓨터가 의식이 있다는 증거를 많이 가져라

우리는 당신이 의식하고 있다는 것입니다 아니 정말 내 말은, 내가 좀 자세히 들어갈 수 있다는거야 사람들의 물리적 구조에 대해 의식을 일으킬 수있게하십시오 당신은 멋진 이론을 가질 필요가 없습니다

나는 신경 생물학의 멋진 이론을 필요로하지 않는다 당신의 눈은 그것들입니다 너 입에서 말했다 질문은 의식적인 의도의 표현이었습니다 질문을하기 위해서

저를 믿으십시오, 당신이 국부적으로 생성 한 기계 인 경우에, Google은 내가 생각했던 것보다 더 나아 갔다 그러나 분명히, 당신은 그렇지 않습니다 JOHN BRACAGLIA : 우리는 도리에게 질문을 할 것입니다 John Searle : 그 다음인가요? JOHN BRACAGLIA : 우리에게는 사람들이있었습니다 관객 : 거의

JOHN BRACAGLIA : 우리는 몇몇 사람들이있었습니다 사전에 질문을 제출하십시오 존 씨 : 좋습니다 JOHN BRACAGLIA : 그래서 우리는 그것들을 또한 읽을 것입니다 존 씨 : 좋습니다

괜찮아 권리 JOHN BRACAGLIA : 도리 출신의 첫 번째 질문입니다 당신이 사용하고있는 의식의 정의는 무엇입니까? 이 이야기의 기간 동안? 존 씨 : 좋습니다 여기 있습니다

JOHN BRACAGLIA : 최대한 구체적으로 작성하십시오 John Searle : 일반적으로 의식 정의하기 어렵다 나는 정의하는 것이 오히려 쉽다고 생각합니다 우리는 과학적 정의가 없다 왜냐하면 우리에게는 과학 이론이 없기 때문입니다

어떤 용어에 대한 상식적인 정의 조사 대상을 식별합니다 물은 깨끗하고 무색이며 맛이없는 액체입니다 그리고 이것은 병 속에 들어 있습니다 그것은 상식적인 정의입니다 당신은 과학을하고 당신은 그것이 물이라는 것을 발견합니다

자, 의식과 함께, 우리는 깨끗하고 무색의 액체, 맛이없는 감각 하지만 여기 있습니다 의식은 모든 주들로 구성됩니다 감각이나 지각 또는 인식의 당신이 깨면 아침에 시작하는 꿈없는 잠에서 그리고 그들은 잠들 때까지 하루 종일 계속됩니다

그들이 말했듯이 무의식적으로 다시 또는 그렇지 않으면된다 이 정의에서 꿈은 의식의 한 형태입니다 의식의 비밀, 본질 의식 상태에 상관없이 그 의식 상태에있는 것처럼 느껴지는 어떤 것 그런 이유로, 의식은 항상 주관적인 온톨로지를 가지고있다 기억해, 나는 너에게 그 주관적 목적의 비트를 주었다

항상 주관적인 온톨로지를 가지고 있습니다 그것은 의식의 작동 정의입니다 그리고 그것은 실제로 신경 생물학 조사관이 사용하려고하는 뇌가 그것을 어떻게하는지 그것이 당신이 알아 내려고 시도하는 것입니다 어떻게 두뇌가 그것을 생산합니까? 뇌에 어떻게 존재합니까? 어떻게 작동합니까? 관객 : 더 강하게 제안하고 싶습니다

우리가하지 않는 관찰에 묶여있다 오늘 사고 기계를 만드는 법을 아십시오 비록 우리가 그것을 만드는 법을 알았지 만, 우리의 생각 기계는 진화의 과정에 의해 세워졌습니다 내가 제안하고 싶다 – 글쎄, 너 너 뭐니? 사실, 우리는 시간이 없어? 실제로는 중요하지 않을 수도 있습니다 우리가 시간을 가질 수없는 이유는 소행성이 떨어지고 닦는 것처럼 일어날 필요가있다

공룡과 늑대 인간, 우주에서 일어날 수 없다 우리가 살았던 그러나 당신이 평행 우주 이론에 가입한다면, 다른 곳에서는 인공 의식이 있습니다 John Searle : 네 좋아요, 우리는 시간이 없어서, 글쎄, 나는 서둘러

하지만 우리가 할 수있는 한 열심히 노력해야한다고 생각합니다 사실입니다 어쩌면 우리의 능력 밖의 것들이있을 수 있습니다 지구상의 인간의 삶을 해결하는 것 그러나 바쁘게 지내고 노력합시다

사람들이 말했던 시대가있었습니다 인생을 정말로 이해합니다 그리고 우리가 그것을 완전히 이해하지는 못하더라도, 하지만 우리는 꽤 멀리 있습니다 기계공들 사이의 오래된 논쟁 그리고 우리에게 더 이상 이해가되지 않는 바이타스트들입니다 그래서 우리는 많은 진전을 이루었습니다

귀하의 질문에 또 다른 절반이있었습니다 관객 : 그것은 모든 우주 – John Searle : 오, 그래 어쩌면 의식이 중요하지 않을 수 있습니다 글쎄, 내가 사는 곳이야 그것은 나에게 중요합니다

관객 : 철학적 말하기 John Searle : 네,하지만 요점은 그렇지 않을 수도있는 많은 것들이있다 우리에게 필사적으로 중요한 문제 – 민주주의와 성 및 문학과 좋은 음식 그리고 모든 종류의 물건 어쩌면 누군가에게 중요하지 않을 수도 있습니다 그러나 그 모든 것들이 내게 중요합니다

관객 : 당신이 언급 한 인공 심장 비유 나는 그것이 가능하다는 생각을 포함 시켰다고 생각한다 인공 심장과 마찬가지로, 우리는 다른 재료와 다른 접근법을 사용합니다 심장을 시뮬레이션하고, 어떤면에서는, 그냥 넘어서십시오 – 중복에 가깝게 오십시오, 이론 상으로는 우리가 똑같은 일을 할 수있을 것입니다 인공 두뇌

당신이 가능하다고 생각하는지 궁금하네요 그냥 시도하는 경로를 추락하는 뇌의 모의 실험을하는 것은 우연히 만들어 낸다 의식이나 우발적으로 복제물을 만들거나, 우리가 똑같은 방법으로 그것을하려고하지 않더라도 뇌가 만들어지면 JOHN SEARLE : 나는 그것을 믿는다 고 말할 것입니다 기적을 믿어야합니다 당신은

이제 그것에 대해 생각해야합니다 우리는 단지 무엇에 대해서도 컴퓨터 시뮬레이션을 할 수 있습니다 당신은 정확하게 묘사 할 수 있습니다

당신은 소화의 컴퓨터 시뮬레이션을합니다 그리고 컴퓨터 모델을 얻을 수 있습니다 그것은 피자를 소화시키는 완벽한 모델입니다 내가 아는 한, 아마이 건물의 누군가가 해냈을거야 하지만 일단 그렇게하면, 서두르지 않고 피자를 사지 않아도됩니다

그것을 컴퓨터에 채워야하기 때문에 피자를 소화하지 않을거야 그것이 당신에게주는 것은 그림이나 모델입니다 또는 수학적 다이어그램 그리고 저는 그것에 반대하지 않습니다 하지만 내 인생이 알아내는 데 달려있다면 두뇌가 의식을 생산하는 방법, 컴퓨터를 너와 똑같이 사용할거야

생물학의 모든 분야에서 컴퓨터를 사용하십시오 알아내는 데 매우 유용합니다 너의 공리의 의미, 알아내는 것에 대한 당신이 디자인 할 수있는 가능한 실험 그러나 어떻게 든 또는 다른 생각 그인지 행동의 컴퓨터 시뮬레이션 생화학에 열쇠를 제공 할 수도 있습니다 글쎄, 그건 의문의 여지가 아니야

그것은 그럴듯하지 않습니다 JOHN BRACAGLIA : 인간은 쉽게 속고 자주 있습니다 기계의 지능을 과대 평가합니다 일반 지능에 대한 더 나은 테스트를 제안 할 수 있습니까? 튜링 테스트보다 관련성이 적은 테스트 가양 성? John Searle : 글쎄, 내 대답은 모두 알지 그 첫 번째 단계는 구별하는 것입니다 진정한 내재적 관찰자 – 독립 지능과 관찰자 – 관련 정보

그리고 관찰자 – 상대 정보 항상 보는 사람의 눈 속에있다 그리고 무엇이든 지성을 가질 것입니다 당신은 그것에 귀속 될 수 있습니다 나는이 물건에 많은 지능이 있다고 생각했다 함수를 계산할 수 있기 때문에, s는 1/2 제곱과 같습니다

이제이 객체는 지능이 뛰어납니다 머리카락 하나를 차별하기 때문에 그것을 증명하지는 않을 것이지만, 내 머리 속에서도 그것이하는 나의 말 머리카락이 희박하다

그래서 지능은 관찰자 – 상대적인 것이기 때문에, 우리가 기준을 말해줘야 해 그것을 판단 할 것입니다 튜링 테스트의 문제점 – 음, 모든 종류의 문제가 있습니다 그러나 근본적인 문제는 입력과 출력 모두 그것들은 우리의 해석과 만 관련이 있습니다 이것을 질문으로 해석해야합니다

그리고 당신은 대답으로 해석해야합니다 내 전체 토론 중 하나의 결론 오늘은 튜링 테스트가 실패한 것입니다 그것은 당신에게 지능을 시험해주지는 않습니다 관객 : 당신은 믿음의 기사로 여길 것 같습니다 우리는 의식이 있고, 개는 의식이 있으며, 그 의식은 온다

생물학적 물질로부터, 우리가 정말로 좋아할 수없는 것들 알다 하지만이 말을 용서해주세요 지능형 디자인 이론가처럼 당신을 소리 낸다 진화론과 모든 것 존재하는이 창조 우주에서 너무 복잡해서 가질 수 없다 불활성 물질로부터 진화했다

아메바와 개 사이 어딘가에 의식이 있어서는 안된다 그리고 그 라인을 어디서 그릴 지 모르겠습니다 그리고 만약 인간의 의식 응급 상황이 발생했거나 심지어는 개가 어느 지점에 있었는지 진화론 적 규모에서 왜 그렇게 할 수 없었는가? 계산 시스템에서 나온다 충분히 분산되고 네트워크화되며 능력이있다 많은 계산을 수행하고 어쩌면 구부리기도한다

생물학적 시스템에? JOHN SEARLE : 음, 그것이 나타날 수 있을지, 기적은 언제나 가능합니다 가능한 네가 가지고 있지 않다는 것을 어떻게 알 수 있니? 이것을 전환시키는 화학 공정 의식적인 빗으로? 어떻게 알 수 있습니까? 글쎄, 그건 심각한 가능성이 아니야 내 말은, 의식 두뇌에서 창조된다 확실히 명확하다 그리고 이것이 핵심 포인트라는 것을 기억하십시오

의식을 만드는 모든 시스템 그러한 인과 적 힘을 복제해야한다 그건 말처럼, 당신은 깃털을 주문할 필요가 없습니다 비행 기계를 가지고 있지만 복제해야합니다 조류의 인과 관계를 단순히 시뮬 레이팅하는 것이 아닙니다 지구 대기의 중력을 극복하기 위해 그리고 그게 비행기가하는 일입니다

그들은 인과 관계를 복제합니다 그들은 같은 원칙을 사용합니다, 베르누이의 원리, 중력을 극복하기 위해 하지만 어떻게 든 다른 사람이 할 수 있다는 생각 특정 형식 구조에 대한 시뮬레이션 만하면됩니다 입출력 기능, 입출력 기능, 글쎄, 기적은 항상 가능합니다 그러나 그것은 그렇게 보이지 않습니다 그것은 진화가 작동하는 방식이 아닙니다

관객 : 그러나 기계는 스스로를 향상시킬 수 있습니다 그리고 아메바가 결코 할 수없는 이유에 대한 사례를 만들고 있습니다 충분히 오랜 기간 동안 개에게 발달 시켜라 의식이있다 JOHN SEARLE : 아니, 나는 그런 경우를하지 않았다

아니, 나는 그런 경우를하지 않았다 [소리내는 소리] 존 세일 : 아메바는 가지고 있지 않습니다 관객 : 당신은 그 의식을 의심하고 있습니다 충분히 복잡한 계산 시스템에서 나타날 수 있습니다 JOHN SEARLE : 복잡성은 항상 관찰자 – 상대적인 것입니다

복잡성에 대해 말하면 통계에 대해 이야기해야합니다 복잡성을 계산하는 기준은 무엇입니까? 나는 복잡성이 아마도 무의미하다고 생각한다 메커니즘이 간단하다는 것이 드러날 수 있습니다 내 계정에는 아무 것도 없습니다 컴퓨터가 절대로 의식을 잃지 않을 수 있다고 말한다

물론, 우리는 모두 의식있는 컴퓨터입니다 아메바에 관한 요점은 아메바는 훨씬 복잡한 유기체로 진화 할 수 없습니다 어쩌면 그렇게 된 것일 수도 있습니다 그러나 아메바는 그대로 – 단세포 유기체 – 복제 할 기계가 충분하지 않다 뇌의 인과 관계

저는 과학 소설 프로젝트를하고 있지 않습니다 음, 인위적으로 만들어 질 수는 없다 컴퓨터 프로그램을 설계하는 사람들의 의식 물론 논리적으로 불가능하다는 것은 아닙니다 나는 단지 지적인 프로젝트가 아니라고 말하고있다

당신의 삶에 대해 생각하고 있다면 의식을 만드는 기계를 만들 때, 당신은 콘솔에 앉지 않고 프로그래밍을 시작하지 않습니다 어떤 프로그래밍 언어로 그것에 대해 갈 길은 잘못되었습니다 관객 : Google 번역을 해체 한 경우 중국 방 실험을 실행 해 보았습니다 너에게 수천이 걸릴거야

모든 어셈블리 지침을 펜과 종이로 실행하는 데 수년간 걸렸습니다 그렇지 않으면 영어로 디 컴파일 할 것입니다 그 형식으로 크게 최적화 할 수 있습니다 그리고 그 과정에서 많은 것을 배우게되었습니다 서로 다른 변수 간의 관계에 대해 및 서브 루틴

그렇다면 중국인에 대한 이해는 그것으로부터 나오지 않겠습니까? John Searle : 음, 좋아, 나는 이런 종류의 질문을 좋아한다 괜찮아 자, 내가 말할 때, 물론, 내가 원래의 생각을했을 때 실험, 아무도 당신에게 사실을 말하면 프로그램에서 단계를 수행하고 있었다 중국어로 질문에 대답하기 위해, 음, 우리는 몇 백만 년 동안있을 것입니다

좋아, 나는 그들의 말을 듣는다 나는 프로그래머가 아니지만 나는 엄청난 시간이 걸릴 것입니다 그러나 논쟁의 요점은 그 예가 아닙니다 이 예제는 설명하기 위해 디자인되었습니다 인수의 요점

인수의 요지가 주어질 수있다 다음 유도에서 프로그램은 형식적이거나 구문 적입니다 그것이 공리 넘버 1입니다 그것이 프로그램의 전부입니다

조금 더 우스꽝스럽게 말하면, 동일하게 구현 된 프로그램이라는 개념 완전히 지정된 등가 클래스를 정의합니다 형식적으로 또는 구문 적으로 그러나 마음에는 의미론이 있습니다 이 예제의 핵심은 구문 자체입니다 의미에 충분하지 않습니다

이것이 그 예입니다 중국 방은 공리 3을 설명하기 위해 디자인되었습니다 프로그램의 단계 만있는 것은 아닙니다 의미론에 충분합니다 그리고 마음에는 의미론이 있습니다

이제는 컴퓨터가 정의되면 프로그램 운영 측면에서, 구문 작업, 다음 프로그램 작업, 컴퓨터 운영 자체 이해하기에 충분하지 않다 왜냐하면 그들은 의미론이 부족하기 때문입니다 하지만, 물론, 나는 말하지 않습니다 컴퓨터였던 기계를 만들 수 없었습니다 의미론을 가지고 있었다

우리는 그런 기계입니다 관객 : 실험적으로 확인할 수 없습니다 의미와 의미의 차이점은 무엇입니까? 그리고 수천에서 나오는 것은 무엇인가? 주어진 통사 프로그램에 대한 수년 간의 경험 JOHN SEARLE : 나는 너를 상속받을 수 없다고 생각한다 그는 그렇지

나는 당신이 인식 론적 경로를 가고 싶지 않다고 생각합니다 너는 말하고 싶지 않아 음, 봐 당신은 생각 기계의 차이를 말할 수 없다 그리고 비 – 사고 기계

그게 잘못된 길이야 우리는 지금 압도적 인 증거를 가지고 있습니까? 어떤 종류의 메커니즘이 무엇을 생산하는지 일종의인지 내가 처음 뇌에 관심을 갖자, 나는 나가서 모든 교과서를 샀다 그건 그렇고, 당신이 주제를 배우고 싶다면, 그것은 그것을하는 방법입니다 모든 신입생 교과서 구입하십시오

이해하기 쉽기 때문입니다 이 교과서 중 하나인데, 고양이는 색이 다릅니다 우리의 비전 그들의 시각 경험은 우리와 다릅니다 그리고 나는이 사람들을 고양이로 만들 생각을 했어? 다른 고양이들에게 문제가있어? 고양이가되는 것이 어떤 것인지 알고 있습니까? 그리고 대답은 물론, 그들은 완전히 알고 있습니다

그들이 할 수 있기 때문에 고양이의 컬러 비전은 무엇입니까? 색 수용체를보십시오 그리고 고양이는 우리와 다른 색조를 가지고 있습니다 그들은 서로 다른 색 수용체를 가지고 있기 때문입니다 나는 그 차이를 잊어 버린다 어떤 교과서에서든 그들을 찾을 수 있습니다

그러나 현실 세계에서 우리가 완전히 우리 강아지가 청각 스펙트럼의 일부를들을 수 있다고 확신합니다 나는들을 수 없다 그는 내가들을 수없는 높은 주파수를들을 수 있습니다 그리고 고양이는 내 것과 다른 색감을 가지고 있습니다 우리는 장치가 무엇인지 알 수 있기 때문에

또 다른 질문이있어? 너 온거야 JOHN BRACAGLIA : 이것이 우리의 마지막 질문 일 것입니다 존 씨 : 좋습니다 나는 오후 내내 갈 준비가되어있다 이런 종류의 쓰레기를 사랑해

관객 : 그래서 대화가 시작될 때, 당신은 신경 과학자에 관한 일화를 언급했습니다 의식에 관심이 없다 그리고 물론,이 시간까지, 많은 신경 과학자들 그것을 연구했다 그래서 그들은 그것들을 자극 할 것입니다 지각의 문턱 근처에있다

뇌의 반응이 위 또는 아래 일 때를 측정합니다 그것에 대해 어떻게 생각하세요? 그게 올바른 방향일까요? 다르게 무엇을 하시겠습니까? JOHN SEARLE : 아니요 저는 최고의 것들 중 하나라고 생각합니다 내 일생에 일어난 일 긴 평생 – 지금은 신경 과학적 조사의 번성하는 산업 의식의

그것이 우리가 대답을 얻는 방법입니다 내가 처음이 것에 관심을 갖자, 나는 UCSF로 가서 그 사람들이 바쁘다고 말했다 그들이 듣고 싶었던 마지막 물건 어떤 철학가가 잔소리를하고 있었는데, 내가 말할 수있다 하지만 한 남자가 나에게 말했다 유명한 신경 과학자 내 훈련에서, 의식에 관심이 있지만 우선적으로 재임 기간을 가지십시오

재임 기간을 먼저 확보하십시오 이제 변화가있었습니다 나는 변화에 대한 공로를 인정하지 않는다 그러나 나는 확실히 그것을 촉구했습니다 이제는 의식 작업을 통해 재임 기간을 가질 수 있습니다

이제 신경 과학이 바뀌 었습니다 신경 과학 분야의 번성 한 산업 실제로 알아 내려고하는 사람들의 두뇌가 그것을하는 방법 그리고 그들이 그걸 알아 내면 – 나는 어떤 장애물도 보지 못합니다 그걸 알아내는 것 – 그것은 엄청난 지적 돌파구, 우리가 정확히 어떻게 두뇌를하는지 알아낼 때 의식을 창조하십시오 관객 : 그러나 특히, 그들이 지금 사용하고있는 접근법 – 나는 프리젠 테이션의 예를 사용합니다

지각의 문턱 근처에있는 자극 신경 상관 관계를 찾고, 그게 결실이 있다고 생각하니? 알아 내야 할 특별한 질문이 있습니까? JOHN SEARLE :이 일에 관심이 생겼습니다 그리고 내 견해에 관심이 있다면, 나는 "신경 과학의 연간 리뷰" "의식"이라는 제목으로 기억하기 쉽습니다 웹에서 찾을 수 있습니다 그리고 내가 말했던 것은, 두 가지 주요 선이있다 오늘 진행되는 연구

내가 빌딩 블록이라고 부르는 것을 가지고있는 사람들이있다 접근 그리고 그들은 신경 관련성을 찾으려고 노력합니다 특별한 경험들 빨간 물체가 보입니다

또는 중간 C의 소리가 들립니다 뇌의 상관 관계는 무엇입니까? 그리고 그들이 가진 생각은 당신이 알아낼 수 있다면입니다 어떻게 두뇌가 빨강, 당신은 모든 문제를 해독했습니다 DNA 같기 때문에 당신은 모든 표현형이 어떻게인지 알아낼 필요가 없습니다

DNA에 의한 것이다 일반적인 원칙을 얻는다면 충분합니다 자, 문제는 그들이 많은 진전을 이루지 못하고 있다는 것입니다 이것에 내가 빌딩 블록 접근법이라고 부르는 것 그것은 나에게 훨씬 더 결실이 많은 접근법으로 보인다

의식이오고 있다고 생각할 가능성이있다 통일 된 분야에서 지각을 의식을 창조하는 것으로 생각하지 말고, 그러나 의식 분야를 수정하는 것으로 그래서이 남자 셔츠에 빨간 색을 볼 때, 양심의 가책을 수정합니다 나는 이제까지 경험하지 못한 빨간 경험을 가지고 있습니다

대부분의 사람들 – 그리고 과학의 역사 이를 지원합니다 빌딩 블록 접근법을 사용하십시오 대부분의 과학사가 원자 적으로 진행되었다 작은 일들이 어떻게 작용하는지 알아 낸다 그리고 큰 물건으로 간다

그들은 의식으로 많은 진전을 이루지 못하고 있습니다 그리고 그 이유는 당신이 알아 내야 할 필요가 있다고 생각합니다 두뇌가 의식 분야를 만드는 법 처음에는 특별한 경험, 적색의 인식이나 중간의 C의 소리처럼, 그것들은 그 의식적인 분야를 수정합니다 그들은 의식이없는 분야를 아무것도 만들지 않습니다 그들은 기존의 의식 분야를 수정합니다

자, 그렇게하는 것이 훨씬 어렵습니다 뇌의 얼마나 큰 덩어리인지 알아 내야 해 의식을 창조하십시오 그리고 우리는 그것을 모른다 문제는 의식이있는 두뇌가 많이 보인 MRI에 있습니다

무의식의 두뇌처럼 거기에는 약간의 차이가 있어야합니다 그러나이 시점에서 나는 그것에 대해 연구하지 않고있다 나는 다른 일을하고있다 하지만 누군가가 내게 정확히 뭐라고 말했으면 좋겠어

의식이있는 두뇌의 차이 그리고 의식을 설명하는 무의식의 두뇌 우리는 아직 거기에 없다 그러나, 내가 여기서하고있는 것은 신경 생물학적 추론이다 내 말은, 나는 대답하지 않을거야 철학적 논증에 의해, 그러나 누군가에 의해 누가 정확히 무엇을 알아 내는지에 대한 어려운 연구를하고있다

뇌의 메커니즘은 생산 의식 정확히 어떻게 작동합니까? John BRACAGLIA : 존, 엄청난 영광 이었어 오늘 너와 함께있어 시간 내 주셔서 대단히 감사합니다 Google과상의 해 주셔서 감사합니다 John Searle : 저, 데려 줘서 고마워요

[박수 갈채]

Google and NASA's Quantum Artificial Intelligence Lab

니가 이해한다고 생각하면 누가 그랬어? 양자 물리학, 당신은 양자 물리학을 이해하지 못합니까? [음악 재생] 의식, 정보력 – 자유 의지, 결정론 – 소행성에서 행성을 보호하는 블랙홀 (Blackholes) MASOUD : 하이젠 베르크의 불확실성 원칙 – 원자, 이온 트랩, 핵 자기 공명, 초전도체, 광자 – 하르트 컷 : 인공 지능, 기계 학습 – JASON : 과거와 미래, 고전 물리학, 시간 여행, 모든 것 나는 말하기 시작할 때 매우 더워 질 것이라고 말할 수 있습니다

그래서 내가 정말로 반짝 반짝 빛나기 시작할 지 말하십시오 [음악 재생] Quantum physics는 모든 것을 의문의 여지가 없습니다 네가 가진 직감에 자연 세계 PETE : 퀀텀은 물리학의 아주 이상한 정권입니다 이 중첩 된 상태에서 상황이 존재할 수 있습니다

서로간에 유령이 될 수 있습니다 동시에이 일이 되어라 바딤 (VADIM) : 얽힘 에릭 : 양자 얽힘 SUZANNE : 기계적으로 양자 인 두 가지 경우가 있습니다

얽혀 있고, 아직도 서로 강하게 관련되어있다 그들은 멀리 떨어져있을 수 있지만 HARTMUT : 다중 구절의 개념이 있습니다 다른 주에는 하트 뭇 전체가 있습니다 그리고 그들은 서로 다른 경험을 겪고 있습니다

다른 삶의 궤적 MASOUD : 유명한 것은 양자 터널링입니다 터널링 PETE : 터널링 터널링

GEORDIE : 터널링은 우주들 사이의 미끄러짐입니다 오랫동안 사람들은 그 효과 만 생각했다 현미경 영역에 존재했다 원자, 전자, 광자와 비슷합니다 하지만 정말로, 그것은 우리 우주의 이론입니다

퀀텀 컴퓨터를 만들고 싶다면 새로운 현상을 정보에 통합 처리 어쩌면 양자 계산은 그것들 중 하나입니다 우리가 양자를 볼 수있게 해주는 도구 인간의 스케일에서의 효과 기자 : Google과 NASA는 세계 최초의 상용 양자 컴퓨터 캐나다의 D-Wave에서 제조 한이 기계는 캘리포니아에있는 NASA 연구 센터

[음악 재생] 예레미 : 이것은 희석 중 하나의 내부입니다 냉장고 이 모든 인프라는 기본적으로 칩을 작동시키는 것입니다 두 군데 더 차가운 온도에서 성간 공간보다 프로세서는 양자 컴퓨터입니다

기보자 : – 그러나 규빗이라 불리는 것을 사용합니다 하나 또는 0이 될 수있을뿐만 아니라 큐빗도 둘 다 될 수 있습니다 동시에, 따라서 양자 도약을 가져옵니다 권력의 측면에서 JASON : 현실의 원리를 사용합니다

아주 최근에, 우리가 완전히 관찰 할 수없는 것은 단지 내가 완전히 명료하게 말할 수없는 방식으로 매혹적입니다 GEORDIE; 양자에 대한 압도적으로 명백한 킬러 앱 계산은 최적화입니다 JEREMY : 최적화 문제는 매우 어려운 문제 하르트 무트 : 실제로 모든 Google 서버 센터는 최선의 해결책을 제시 할 능력이 없다 이러한 최적화 문제는 점점 커집니다

이제 최적화 문제는 무엇입니까? 여기에 예제를 드리겠습니다 당신은 남아메리카를 여행하기를 원하고 당신은 원한다 여러 도시를 방문하십시오 그리고 나서 내가 물을 수있는 가장 저렴한 항공권은 무엇인가 물어 본다 20 개 도시를 방문해 봅시다

그리고 물론 다른 경로를 사용할 수 있습니다 다른 항공사 그리고 내가 가지고있는 모든 다른 옵션을 나열한다고 상상해보십시오 이 도시로 여행 할 다른 경로 우리는 현재 문명으로서 광대 한 데이터 양

기후 데이터, 게놈 데이터 일 수 있습니다 그러나 유용한 통찰력을 생성하는 것은 매우 어렵습니다 종종 그 데이터로부터 하르트 무트 : 최적화 문제를 더 잘 풀 수 있다면, 당신은 당신의 중요한 자원을 가지고 있습니다 SERGIO : 적어도, 그것은 우리에게 우리가 세상에 대해 순진하고, 우리가 생각하지 말아야 할 단순한 기계로서의 세계

우리가 어떻게 더 복잡한 개념을 고려해야하는지 우리 주변의 현실은 실제로 [? 세트 ?] ELEANOR : 나는 얼마나 오래 살지 물어볼 수 없다 삶의 의미 정말로, 우리는 무엇이 가장 좋은 질문인지 모른다 그 컴퓨터에 물어볼거야

그게 바로 우리가 지금 이해하려고하는 것입니다 PETE : 나에게 가장 중요한 것은 질문은, 우리는 혼자입니까? 그리고 저는 양자 컴퓨터라는 느낌이 들었습니다 성숙한, 우리가 그 질문에 대답하는 데 도움이 될 것입니다 하르트 무트 : 물론 이것은 더 많은 것입니다 장기간의 연구 노력

그리고 여전히 엄청난 장애물과 큰 문제가 있습니다 이들 중 일부는 D-Wave에서 처리 될 예정이며 일부는 NASA에서, 그리고 일부는 Google에서 처리해야합니다 ELEANOR : 내가 실험 할 수 있을지 모르겠다 내 생체 내의 양자 계산 장치 그리고 지금, 나는 내가 할 수있을 것이라고 확신한다

GEORDIE : 원숭이와 함께 우리가 얼마나 놀랍습니까? 유산과 원숭이 두뇌와 원숭이 손가락, 어떻게 든 지 있습니다 우리가 합법적인지를 묻는 두뇌에 빠져 들었다 육체적 인 현실의 본질에 관한 질문 너무 멋지다 그게 알려지지 않은 곳으로 들어가는 것은 인간의 위험입니다

우주 탐험이든 양자이든간에 탐구 우리는해야하기 때문에 그렇게합니다 그것이 인간이라는 것을 의미하기 때문에 우리는 그것을합니다

Google and NXP advance artificial intelligence with the Edge TPU

빌리 루 뤼게 : 안녕하세요 저는 Google AOI 팀의 빌리 러 틀리지입니다

그리고 오늘 NXP 파빌리온 CES에서 열렸습니다 우리의 신제품을 소개합니다 – Edge TPU Dev 최첨단 TPU 칩과 NXP iMX가 결합 된 보드 개발자가 실험 할 수있는 8 가지 SoC 인공 지능을 처음으로 사용했습니다 그래서 보드 자체는 사실 두 조각입니다 여기베이스 보드에 모든 커넥터가 있습니다 대부분의 개발자들이 신제품을 프로토 타이핑하는 데 사용할 것입니다

생각 그리고 나서 SoM 모듈 – SoM은 CPU, GPU 및 TPU 칩을 포함하며, 메모리 및 Wi-Fi 및 블루투스가 포함됩니다 실제로베이스 보드에 스냅됩니다 고밀도 커넥터를 사용합니다 그래서 실험을 할 수 있습니다

실제 하드웨어를 개발 환경에두고, 생산 라인을위한 SoM 부품을 살 수 있어야한다 스마트 스피커를 사용할 준비가되면, 스마트 식기 세척기, 스마트 TV를 확장 가능한 생산 계획으로 오늘 우리는 몇 가지 다른 데모를 보여줍니다 이러한 유형의 기술을 어떻게 실험 할 수 있는지, AI에서 최첨단 기술을 사용하여 사람들을 탐색 할 수 있기를 바랍니다 안녕, 제 이름은 Peter Malkin입니다 나는 Google에서 근무하고 있습니다

저는 AOI 프로젝트의 소프트웨어 기술 책임자입니다 그리고 오늘 우리는 당신에게 얼굴 탐지 데모를 보여줍니다 Edge TPU에서 실행됩니다 Edge TPU의 핵심은 개인 정보 보호 및 보안입니다 이제부터는 픽셀이 필요 없습니다

데이터 센터로 이동합니다 회사에 데이터를 제공 할 필요가 없습니다 모든 기계 학습 추론을 로컬로 실행할 수 있습니다 칩셋에 이 경우 특히, 우리는 인간의 얼굴을 인식 할 수있는 네트워크를 시도했습니다

장치에서 로컬로 실행 중입니다 Linux를 실행하는 소형 임베디드 시스템에서 JUNE TATE-GANS : 안녕하세요, 제 이름은 June Tate-gans입니다 사실 저는 소프트웨어 엔지니어 중 한 명입니다 AOI 프로젝트 작업

CES에서 우리 데모 중 하나는 실제로 교수 가능한 기계입니다 실제로 우리는 지역 추론을 사용합니다 네트워크가없는 기기에서 직접 모델을 훈련시키는 것 연결성 이것을 우리의 교수 가능한 기계 데모라고 부릅니다 바로 여기 있습니다

근본적으로 하늘을 향한 카메라가 있습니다 이제 내가해야 할 첫 번째 일은 배경을 알기 위해 그것을 훈련 시키십시오 그래서 그것은 객체들 사이를 구별 할 수있다 나는 그것을 보여주고 있으며 배경은 무엇인가 그리고 내가하는 첫 번째 작업은이 버튼 중 하나를 누르는 것입니다

실제로 무엇을보고 있는지 말해야합니다 이제는 배경이 무엇인지 알 수 있습니다 나는 이제 그것을 대상으로 훈련시킬 수있다 이 특별한 경우에, 나는이 아이스크림을 사용할거야 아이스크림을 붙잡고 버튼을 누릅니다

이제는 배경과 아이스크림을 구분할 수 있습니다 그리고 당신은 그것이 기계 학습이고 추론을한다는 것을 압니다 내가 다른 색으로 보여줄 수 있기 때문에 동일한 결과를 얻습니다 이 이 핫도그와 같은 다른 대상으로도 확장 할 수 있습니다

그래서 핫도그, 아이스크림, 핫도그 그리고 도넛과 같은 그래서 도넛, 핫도그, 아이스크림 안녕, 로바 제 이름은 레오니다드입니다

나는 AOI 프로젝트를 위해 Google에서 근무하고 있습니다 여기에 우리의 [무관심] 데모에 대해 이야기하겠습니다 따라서 각각의 더 큰 데모 아래에서, 깊이 카메라가있는 작은 디스플레이가 있습니다 그리고 그것은 시간을 보여줍니다 그리고 그것은 중요한 특징입니다

사람들이 얼마나 많은 시간을 보느냐를 추적하기 때문에 다른 큰 데모에서 그리고 경계 상자를 표시하는 것을 볼 수 있습니다 사람들의 얼굴 주위에 여기 내 얼굴이 있습니다 그리고 제가 그린 박스가 있습니다

데모 스탠드쪽으로 찾고 있습니다 그리고 내가 돌아 서면, 지금 너처럼 빨간 상자를 볼 수 있습니다 나는 나 자신을 확신하지 않지만 그것은 빨갛게되어 있어야만한다 그리고 이것은 개발 보드에서 완전히 실행되었습니다 디스플레이 뒤에있는 것을 볼 수 있습니다

여기에 [INAUDIBLE] 데모와 같은 단어가 있습니다 따라서 인터넷 또는 클라우드 연결이 필요하지 않습니다 그리고 그것은 우리가 스스로이기 때문에 좋은 적용입니다 집에서 많은 사람들이 다른 큰 데모를보고 있습니다 그리고 당신은 중간에, 우리는 지금 4, 1/2 시간 같은 것을 가지고 있습니다

그리고 구석에 서서 세 명 이상이 있습니다 시간 꽤 설명 할 만하지만 여전히 흥미 롭습니다 함께 통계 BILLY RUTLEDGE : 이제 막 시작했습니다

가능 한 것의 표면을 긁다 인공 지능 오늘 Google Edge TPU Dev를 제공하게 된 것을 기쁘게 생각합니다 세계에서 장비상의 인공 지능을 구체적으로 실험 할 수있는 키트 장치에서 고성능 기능을 탐색하려면, 보드 자체에 모든 데이터가 저장되는 보안, 로컬에서 모든 것을 처리 할 수 ​​있으므로 성능이 향상됩니다 컴퓨터에 우리는 기회의 세계를 열어 줄 것이라고 생각합니다

신제품 개발을위한 우리는 당신이 다음에 그로 인해 무엇을 만들 수 있는지에 대해 매우 기쁩니다 [음악 재생]

PUBG revelation with Artificial Intelligence #1

연주 할 준비가되었습니다이 곡을 다시 들으실 수 있습니다

vikram singh & 내가 너를 놀고있어 PUBG, 우리가 할꺼야 함께하지만 AI 방식이 될 것입니다 여러분이 볼 수있는 것처럼 저는 이미 구글을 엽니 다 당신이이 구글이 무엇을 알지 못한다면, colab은 내 이전 동영상에서 Google 콜라 브에 대한 이야기를 확인하십시오

또는 관련 블로그를 작성한 설명의 링크를 확인하십시오 이 Google 캘랩에 한 가지 더 많은 사람들이 동영상을 올릴 수 있습니다 우리가 처음부터 끝까지 유약을 사용하지 않기 때문에 이전의 것에 비해 다른 우리는 코드를 작성하지 않습니다 모든 코드를 기록하려고하는 이전 비디오 btw 녹음 중입니다 두 번째 시간이고 그 비디오는 아마도 두 시간 이상 걸릴 것입니다

당신을 좌절시킬 것입니다 그것은 꽤 긴 하나입니다 그래서 그 비디오의 짧은 버전을 만들 것입니다 그래서 너희들은 내가 이미 구글을 열어 볼 수있다 colab 그래서 아래로 가서이 Google cooler에서 작업하기 전에 우리가 가자 언쟁을하고이 새끼 고양이 모델이 괜찮은지 확인해보세요

여기에 있습니다 kaggle 지금 데이터 과학자를위한 학습 허브를 개척하고 내가 볼 수 있듯이 이미 내 Gmail 계정을 사용하여 kaggle에 가입하고 내 슈퍼 오래된 아직 계정을 사용하고 있지 않으므로 직접 완료하시기 바랍니다 섹션 및 PUBG 경쟁을 찾아 여기에 우리는 pubg 마무리 배치 이동 예측을 통해이 경쟁 전망 데이터 세트로 이동해 보겠습니다 이 PUBG 완료와 관련된 다른 정보는 내려 가고 여기에 이 대회를 볼 수 있습니다 PUBG는 3 개월 전에 출시됩니다

이번 대회에 참가하고 싶다면 아직 한 달 남았습니다 가자, 여기 내가 너를 돕는 특별한 일에 내가 설명해 줄거야 이것에 관한 것들이 당신을 완성 시켜줄 것입니다 맨 위로 거짓말을하다가 직접 돌아 가자 우리가 진짜 배우는 여기에 경쟁을 pubg 그래서 시작하려고합니다

그래서 우리가이 경쟁에서 일하기 시작할 때 우리는 이것을 통해 이 전체 비디오의 개요 우리가 무엇을 할 것인가? 우리는 거대한 크기의 데이터 세트를 처리하고 그 거대한 것을 처리하는 방법에 대해 연구 할 것입니다 데이터 세트의 크기 우리는 먼저 Google Colab을 사용하여 수행되는 작업과 두 번째 것은 kaggle에서 작업 데이터로 직접 pubg 데이터를 가져 오는 것입니다 그래서 우리는 처음에 데이터를 로컬 머신에 다운로드한다 우리는 우리의 작업 공간에 당신이 jupyter에서 일하기를 원하는지 여부를 업로드합니다 노트북 또는 Google 애널리스트가 여기에서 데이터를 실제로 가져올 것입니다

Google Colob 노트북에 불평하고 이것이 정말 멋진 물건입니다 교육 및 테스트 데이터 세트 사전 처리 및 사용 가능한 체크 아웃 기능 설정 및 네 번째 설정은 다음과 같은 Google 데이터 세트에 대한 더 자세한 정보를 제공합니다 EDA (Exploratory Data Analysis) 및 기능 분석을 수행합니다 다섯 번째 그리고 마지막 하나는 랜덤 포레스트 알고리즘을 사용하여 예측을 만들거나 모델을 만들고 그 모델을 통해 테스트 데이터 세트를 사용하여 예측 그래서 우리는이 술집 G와 경쟁 할 것입니다 먼저 kaggle 의존성을 설치하고 있습니다

데이터를 가져오고 싶습니다 kaggle에서 Google colab 노트북으로 직접 이동하여 작업 할 수 있습니다 먼저 Kaggle 의존성을 설치해야하는 Kagggle API이므로 먼저 그동안 달리기에 다른 사람에 대해 이야기해라 당신과 같은 의존성은 numpy 유용한 매트릭스와 같은 몇 가지 기본 라이브러리 데이터 전처리를위한 조작 판다 Matplotlib & seaborn for 데이터 시각화 그래서 그것을 실행하고 다음 명령 업로드로 이동하자 kaggle 자격 증명은 업로드 된 kaggle 자격 증명을 볼 수 있습니다 kaggle

json 파일 그래서 kaggle 자격 증명은 무엇입니까? 여기 계좌 섹션으로 가자 여기 API 섹션에서 새 API 토큰을 만들 수 있습니다 이것은 당신의 개조 자격 증명을 생성합니다 그래서이 자격 증명의 용도는 무엇입니까? 저는 이것에 대해 잠깐 이야기 할 것입니다 지금은하지만 한 가지는 내가 왜 그런지 내 자격 증명을 생성하지 않는다는 것입니다 이미 하나 생성했기 때문에 Google 쿠폰 앱에서 사용하고 있습니다

일단 새로운 AWS를 생성하면 AWS에 추가됩니다 효과가 없으므로 업로드를해야하기 때문에이 작업을 수행하고 싶지 않습니다 그들 대부분을 바꾸어 가자 다시 돌아 가자 너희들은 이걸 생성해라

자격 증명을 작성하고 Google Colab 노트에 업로드하면됩니다 여기저기서 구식 인 Kaggle 자격 증명을 사용해서 업로드 할게요 그들을 실행하고 여기에서 내 시스템에 이미있는 파일을 선택하겠습니다 너는 kaggle이라고 불렀고, 여기 너는이 kaggle을 볼 수있다 & 업로드하자

일단 업로드되면 아래 섹션에서 kagglejson을 볼 수 있습니다 이 동안 사용자 이름과 키를 저장하는 동안 너희들이 내 자격 증명을 사용하려고하면 안돼 이 강의를 마친 바로 그 순간에 나는 새로운 것을 만들거야 그래서 당신이 그들에 대해 연구하고 싶다면 효과적이지 않습니다

당신의 파일 하나를 살펴 보겠습니다 예배 규칙서 kagglejosn 및 sampledata가 있으므로이 두 파일은 이미 있고 거기에 있습니다 kaggle API는 kaggle을 저장하는 외부 디렉토리를 생성하기를 원합니다

자격 증명 및 모든 폴더를 모든 데이터 세트 다음 kaggle에서 가져온 모든 폴더 데이터가 바로 kaggle 디렉토리로 이동하므로 다음 코드 줄에서 kaggle 디렉토리를 만든 다음 해당 kaggle 디렉토리에 kagglejson 파일을 저장합니다 명령은 chmod 600이라고 불렀고 우리는이 unix 명령을 사용하여 귀하의 개성을 보호합니다 그것이 내가 UNIX 명령이고 거의 사용하지 않기 때문에 내가 알고있는 것입니다 유닉스에서 다음 작업으로 옮겨가는 작업은 개그 API 아니요, 데이터 섹션에 있습니다 데이터 섹션으로 이동하여 여기에서이 API를 바로 볼 수 있습니다

이 코드 줄을 여기 위에 붙여 넣으면 복사 및 붙여 넣기가 수행됩니다 일단 그것을 실행하면 모든 데이터 또는 모든 데이터 가져 오기를 다운로드하게됩니다 당신이 볼 수있는 Google colab에 kaggle하십시오 kaggle 디렉토리에있는이 파일들을 모두 확인하십시오 train, test, kaggle

json과 같은 모든 파일을 볼 수 있습니다 그 kaggle 디렉토리에서 우리는 여러분이 훈련 및 테스트를 볼 수있는 것을합니다 파일이 압축되어 있으므로 먼저 압축을 풀고 다음을 읽습니다 파일을 압축하면 다음 코드 줄에서 수행 할 작업입니다 테스트 압축을 풀고 모든 파일을 다음 줄의 코드로 살펴 봅니다

우리는 훈련과 테스트 파일을 모두 읽으려고합니다 우리가하는 정상적인 과정 이니까 여기에이 파일들을 읽으 려하고 우리는 그 파일들의 모양을 보려고합니다 열차 테스트 후 마지막 줄에 우리는 칼럼이 거래 데이터 측면에 있다는 것을 보여줍니다 실행중인 시간이 기능 세트에 대해 이야기 해 봅시다 kaggle 모든 열을 a라고합니다 특정 기능은 우리의 교육 데이터 세트가 29 열로 구성되어 있기 때문에 열은 이러한 기능 세트에서 설명되며,이 모든 열은 라인 돕다 부스트, 치유, ID, 킬 플레이스 그래서 일반적으로 플레이어가 퍼블릭을하면서 플레이하는 모든 설정 작업 시험 모양이 약 2 인 동안 훈련 모양은 29 개 열에서 450 만과 비슷합니다

28 칼럼의 백만이고, 우리가 예측할 필요가없는 한 칼럼 우승 한 장소 또는 예측을 예측하십시오 당신이 할 수있는 방법을 알 수 있습니다 예측을 만들 필요가있는 선수의 순위를 예측하고 예측은 직접 테스트 데이터 세트로 이동 했으므로이를 작성해야합니다 이 퍼블릭 경쟁에서 우리가하는 첫 번째 일을 pubG로 돌려 보겠습니다 열차와 테스트에있는 다른 유형의 데이터 세트를 확인하는 것입니다

이 두 명령을 모두 실행 해 봅시다 정수 부동 소수점을 찾습니다 다른 종류의 데이터 세트가 교육 및 테스트를 위해 존재합니다 아래로 내려 가자 실제 학습이 빠진 값을 찾기 시작한다

교육 및 테스트 데이터 세트 모두에서 모든 열 또는 일부 열을 볼 수 있음 누락 된 가치와 만약 우리가 원하는 것을 찾고 싶다면 가치를 찾은 다음, 우리는 잃어버린 valie와 우리가 발견 한 첫 번째 줄을 버릴 것입니다 교육에서 누락 된 가치와 두 번째 바람에서 우리는 누락 된 가치를 발견 할 것이다 테스트 데이터는 교육 데이터 세트에서 볼 수 있습니다 그 사람이 누락 된 값이 하나 뿐인 것을 볼 수 있습니다 여기서 winplace perc을 찾아서 특정 행을 찾아 내면 그들을 놓아서 우리가 다음에 할 코드의 다음 줄을 열 또는 행을 찾으면 그 행 2744604가 삭제되므로 다음 행의 특정 행을 삭제 한 다음 열차 데이터 세트의 누락 된 값을 다시 찾아서 작동합니다

지금 우리가 훈련에 참석할 것임을 알지 못한다 다음에 다음 데이터 세트가 두 세트에서 재생 된 경기 수를 찾는 데이터 세트 교육 및 테스트 데이터 세트 어떻게하면이를 찾을 수 있을까요? 매치마다 고유 ID의 총 개수를 찾습니다 고유 한 ID를가집니다 ID가있는 고유 한 ID가있는 경우 ID를 찾을 수 있습니다 매치는 훈련 및 테스트 데이터 세트 모두에 적용되므로 우리가 먼저해야 할 일입니다

고유 ID의 총 개수를 확인하고 len ()에 캡슐화합니다 함수를 사용하여 재생 된 경기의 수를 얻고이를 실행하여 훈련 데이터에서 열차와 테스트에서 열리는 경기의 수는 40 세트 97964 시험 중 하나는 20556 그래서 이것은 train과 test 데이터 모두를위한 것입니다 일은 선수의 수를 찾는 것입니다 각각이 일치하므로 실행 해 봅시다 다음으로 우리가 할 일은 여기 열은이 고유 한 ID와 같은 95 명의 선수가 발생하는 경기를 볼 수 있습니다

99 명의 선수 중 99 명 중 1 명이 100 명의 선수를 가지고있을 때 95 명과 일치합니다 이 모든 선수들이 다른 경기에서 뛰는 것을 찾을 필요가 있습니다 한가지는 player_played라는 새로운 열을 생성한다는 것입니다 열은 각 경기에서 경기 한 선수의 수를 훔쳤습니다 이 3 줄 코드에서 우리가하는 일은 그들을 실행하고 그 후에 우리는 탐색 데이터 분석 (EDA)은 우리의 데이터 세트를 그림으로 그릴 것입니다

이야기의 수천을 알려주고 다음 코드 줄에서 우리가하는 일을 매치마다 플레이하는 플레이어의 수를 줄이면됩니다 여기 거의 끝났습니다 내려 가서 그래프를 볼 수 있습니다 다른 플레이어가 다른 플레이어에서 플레이 한 것을 보여줍니다 일치하고 대부분의 데이터 집합에 집중했다

85 명의 선수가 일부 경기에서 100 명이 넘는 선수를 보았습니다 98 명이 참가했습니다 심지어 약 75 명 미만의 경기는 매우 적습니다 선수들이 그림을 그리거나 다음에 데이터 세트를 만들어야합니다 일이 이상치에서 작동하므로 여기에 일치하는 데이터 세트가 있습니다

기본적으로 윤곽선은 데이터 포인트와 같은 나머지 데이터 포인트 동작을 여기에서 벗어난다 이 플롯에서 데이터 포인트의 대부분이 직선을 따르는 것을 볼 수 있습니다 행동을하지만 하나의 특별한 점이 있으며이 정상을 벗어납니다 직선의 거동과 그 점을 외곽 값이라고 부르기 때문에 우리는 pubg 데이터 세트에있는 이상치를 제거하거나 그냥 삭제하십시오 아래로 내려 가서 지금은 pubg에서 볼 수있는 pubg 데이터 세트의 특이점이 될 수 있습니다

플레이어를 찾아서 죽일 필요가 있다고하는 기본적인 연구가 있습니다 그 (것)들 그러나 몇몇 선수는 똑똑한 것을 시도하고 다만 몇몇 장소를 숨기고 살인 득점을 시작하십시오 그래서 우리는이 모든 선수들을 찾아 내야합니다 그래서 우리가 그걸 어떻게 할 수있는 기본적인 것들을 내려 가자 첫 번째 것은 우리가 우리가 찾을 수있는 총 거리라는 새로운 변수를 만들자 여행 또는 승차 여부에 관계없이 각 플레이어가 다룰 수있는 거리 수영하고, 우리가 얼마나 많은 거리를이 특별한 플레이어와 그 거리에 따라 우리는이 플레이어가 여행하는지 또는 이 선수가 똑똑해 지려고 노력하는지 여부는 그가 어떤 장소에 숨기고 있는지, 살인 행진을 시작하면 코드의 다음 줄에서 그렇게 할 것입니다

그래서 내려 가자 그러면 여기서 우리는 3 개의 거리를 볼 수있다 거리와 수영 거리를 계산하고 총 거리라는 새로운 변수를 만들고 그 변수에 관해 우리는 열차와 테스트 데이터의 모든 선수를 찾는다 둘 다 실행하면 여기에 kill_without_Moving이라는 변수가 생성되어 있습니다 그리고 그 변수는 가지고있는 모든 플레이어의 데이터 세트를 저장합니다

0 살 이상은 죽이지 만 그 거리는 0과 같습니다 그래서 우리는 그것들을 할 것입니다 열차와 테스트 데이터 세트에 대해서도 똑같은 것을 실행 해 봅시다 여기에 사람들이 알아 차릴 수 있습니다 기차 데이터 세트에 어떤 변화가 생기더라도 우리는 같은 변화를 가져옵니다

테스트 데이터 세트에서 모든 일이 동시에 일어나기 때문에 움직여 봅시다 다음 플레이어에게 얼마나 많은 플레이어가 살인 전략을 가지고 노는 지 확인하십시오 많은 플레이어가 움직이지 않고 여기를 보시면 1535에 해당하는 것을 볼 수 있습니다 따라서 약 1535 명의 플레이어가 특정 전략을 사용하여 게임을하고 있습니다 선수하지만 그들은 우리가 테스트 데이터 세트를 위해 할 것과 똑같은 것을 움직이지 않고있다

그 전략으로 플레이 한 플레이어의 수를 찾고 여기에서 그 전략으로 경기 한 약 311 명의 선수를 봅니다 그래서 우리는 한가지 할 일이 있습니다 그러면 모든 플레이어가 데이터 세트에서 빠져 나와 이제 실행 해 봅시다 우리는이 모든 선수들을 내려 놓고 여기에서 우리는 데이터 세트의 나머지 부분은 먼저로드 킬을 찾은 다음 동일한 작업을 수행합니다 기능의 나머지 부분은 도로 살인을 사용하여 도로 살생의 횟수를 찾습니다

다른 플레이어는 일부 플레이어가 도로 사살이나 도로가 11 번인 것을보고 있습니다 죽이거나 너무 많은 데이터 세트가 있었기 때문에 우리가 할 일은 우리는 10 명 이상의로드 킬을 가진 모든 선수들을 여기로 내려 놓을거야 열차와 테스트 데이터 세트에서 볼 수 있습니다 더 많은 플레이어를 드롭합니다 10 도로 살해 그래서 그들을 실행하고 다음 하나는 죽이기 때문에 우리는 살인 횟수를 확인한 다음 제거하거나 그래프를 작성하여 실행 해 봅니다 이 모든 코드 줄 및 줄거리가 무엇을 말하는지 살펴 봅시다

여기에 주어진 플롯이 있습니다 여기에 대부분의 데이터가 있습니다 0에서 12 사이에 집중되어 있습니다 그래서 우리는 우리가 떨어지는 것을합니다 이상한 플레이어로 행동하는 모든 플레이어는 35 명이 죽으면 열차와 테스트 데이터 세트에서 할 수있는 것이므로 놓아 버리자

이제 우리는이 모든 이상 치를 제거해야 할 지 물어볼 것입니다 당신이 그걸 가지고 다니지 않고 데이터 과학에서 저에게 따라야 할 것이 있습니다 이 전략이 올바른 방법이라고 말할 수있는 구체적이거나 사전 정의 된 전략이 아닙니다 그것을하는 것의 그러나 여기에서 당신은 내가 매우 많은 칼럼을 떨어 뜨리고있는 것을 볼 수있다 우리는 더 나은 모델을 만든 다음 더 좋은 모델을 만드는 것이 더 좋습니다

예측과 여기에 우리는 거대한 데이터 세트를 가지고 있으므로 우리는 이 모든 행을 삭제하거나 삭제하면 다음 행으로 이동하고 다음 중 하나는 가장 길다 일부 놀이는 가장 길게 살해 당한다 열차 1에 대한 가장 긴 죽일 데이터 세트를 여기에서 볼 수 있습니다 네비게이션은 0 ~ 400 미터이므로 여기에 우리가 모든 플레이어 또는 모든 이상 치를 제외하고, 우리는 더 이상 최장 거리를 갖는 이상치라고 부릅니다 1000 mete 이상이므로 코드의 다음 줄에서 우리가하는 일을 모두 삭제합니다

이 선수들은 우리가 볼 수있는 선수의 수를 여기에서 볼 수 있습니다 우리는 20 선수는 20 명이므로 우리는 그들을 떨어 뜨리고 열차에 대해서도 똑같이합니다 테스트를 해보고 그 이상을 가지고있는 모든 플레이어를 드롭합시다 가장 오래 걸리는 길이가 1,000m 인 것은 다음과 같습니다 승차 거리, 도보 거리 또는 수영 거리와 같은 처음에는 총 거리라는 특정 변수를 사용합니다

먼저 각 기능의 변수를 하나씩 가져 와서 먼저 도보 거리에 대한 그래프를 만들고 더 많은 플레이어를 드롭합니다 도보 거리가 10,000 미터 이상이므로 우리가하는 일이 여기에서 볼 수 있습니다 대부분의 데이터 세트는 0에서 5,000 미터의 그래프이며 우리는 수천 미터가 넘는 모든 선수를 떨어 뜨린다 우리는 열차와 테스트 데이터를 위해 다음으로 할 일을 계획하고, 같은 거리를 타시면 각 플레이어가 얼마나 많은 승차감을 갖느냐와 같이 대부분의 데이터를 볼 수 있습니다 세트는 0 미터에서 10,000 미터까지입니다

그래서 우리는 더 많은 선수를 제외시킬 것입니다 15,000 미터의 주행 거리보다 더 빨리 달려 가자 수영 거리를 보자 그것을 달리고 그것을 위해 밀도 플롯을 만든다 우리는 snsdistplot을 사용하여 밀도 플롯을 만드는 경우를 볼 수 있습니다

if 이 특정 코드 행을 알지 못해서 여기에서 가장 많이 볼 수 있습니다 데이터 세트의 0 ~ 500 미터이므로 모든 플레이어를 드롭합니다 천 미터 이상 수영 거리 당신은 단지 138 명의 플레이어 만 볼 수 있습니다 그래서 우리는이 모든 플레이어를 당신은 단지 138 명의 플레이어 만 볼 수 있습니다 주어진 데이터 세트와 다음 세트를 총 거리에 대한 플롯으로 여기에서 볼 수 있습니다

플레이어의 총 거리에 대한 플롯을 만들고 그 그래프에서 볼 수 있습니다 대부분의 플레이어는 0-100 미터의 데이터 세트를 가지고 있으므로 우리는 모두 드롭 할 것입니다 총 거리가 15,000 이상인 플레이어를 버리자 그리고 다음은 획득 한 무기의 이상 현상입니다 각 기능을 하나씩 설명하고 있습니다

백 패닉 쿼드 (back panic quad)를 볼 수 있습니다 한 줄짜리 기능을 지금 생각하면이 줄을 써서 얼마나 많은 무기가 획득되는지와 같이 획득 된 무기의 이러한 이상 현상에 대해 이야기하십시오 그 공포에있는이 변칙에 대해 우리는 얼마나 많은 무기가 필요한지 이야기합니다 플롯은이 밀도 그래프에서 여기에서 대부분의 데이터 또는 대부분의 플레이어를 볼 수 있습니다 무기가 200 개가 넘기 때문에 우리는 플레이어가 가지고있는 것을 알아냅니다 50 가지가 넘는 무기를 떨어 뜨리고 떨어 뜨립니다

그래서 우리는 무기가 200 개가 넘기 때문에 우리는 플레이어가 누구인지 알게됩니다 무기가 50 개가 넘는 플레이어의 수는 135 명입니다 먼저 모양을 찾거나 찾는다 무기가 50 개 이상인 플레이어의 수 항상 귀하의 모든 지원에 감사드립니다 대체 이제는이 모델을 2 단계로 교육해야합니다

AWS에 대해 살펴 보겠습니다

Human-level AI by 2025? Intelligence artificielle 54 (ft. Up and Atom)

Haleh 나는 너에게 질문이있다 너는 AI에 대한 전문가 야

인간의 눈에는 언제 레벨이 있다고 생각합니까? 안녕하세요, 제이드, 보통 프랑스어로 된 내 채널의 동영상입니다 프랑스 어때요? Je ne parle pas français 괜찮아 잘 네가 그렇게 위대한 과학을하는 youtuber이기 때문에, 나는 오늘 당신을 위해 예외를 할 것이다 나는 영어로 말할거야 그것이 나의 구경꾼 모두가 나의 프랑스 악센트를 조롱하는 것을 의미하더라도 고마워요

그렇다면 인간의 수준은 무엇이라고 생각합니까? 인공 지능은 언제까지있을 수 있습니까? 모든 업무를 수행하고 비용을 절감 할 수 있다면 더 좋은 성과를 낼 수 있습니다 그렇다면 왜 이러한 모든 일이 발생할 수 있습니까? 질문과 논란이 많은 주제에 대해 강한 의견을 갖고 싶은 유혹이 있습니다 그러나 먼저 예측하는 것이 중요합니다 미래는 극도로 도전적인 과제입니다 특히 현대 세계가 얼마나 복잡한 지, 특히 그것이 얼마나 빠르게 변화하고 있는지를 감안할 때 내 큰 충고는 네 배짱을 믿지 않고 내 배짱을 믿지 마라

좋습니다하지만 여전히 중요한 질문입니다 나는 인간의 눈이 눈에 큰 변화를 가져올 것이라는 것을 의미합니까? 우리는 어떻게 정보에 입각 한 답을 더 많이 얻을 수 있습니까? 음, 신뢰할 수있는 사람이 없다고해도 전문가 커뮤니티의 의견이보다 신뢰할 수있는 답변을 산출하는 경우가 종종 있습니다 네 그래서 MIT Technology Review의이 기사를 발견했습니다 AI 전문가들은 인간 수준의 AI는 인류에 대한 위협이라고 생각하지 않습니다 기다림

너 봤어? 이 기사에 대한 후속 조치가 기사 하단에 있습니다 그래, 그게 이상한거야 후속 기사는 정확한 반대를 말합니다 그럼 여기서 뭐하는거야? 나는 핵심적인 테이크 아웃은 전문가들 사이에 큰 불일치가 있다는 것과 심지어 전문가의 합의가 무엇인지에 대한 의견 차이 불행히도 많은 인공 지능 전문가가 도움이되지 않습니다 AI 전문가의 공감대에 대한 자신의 의견뿐만 아니라 AI의 미래에 대한 자신의 의견을 제시하는 것이 바람직하다

그러나 두 기사가 동의하지 않는 더 미묘하고 근본적인 이유가 있습니다 내가 암시하는 걸 보니? 그것은 첫 번째 기사에서 설문 조사에서 얻은 것 또는 귀하가 말하는 위험에 대해 생각하는 방법입니다 그들은 인공 지능 전문가들에게 인간 수준 AI 두 번째 기사에서 논의 된 설문 조사에서 구체적인 날짜를 제시하고 AI 전문가에게 확률 그들은 그때까지 인간 수준의 AI가있을 것이라고 생각했기 때문에 거의 모든 AI 전문가들은 인간 수준 AI가 없을 것이라고 생각합니다 2050 년까지 인간 수준의 인공 지능이 존재할 확률은 10 % 정도라고 생각한다 정확히 말하자면, 우리가 위험성을 논의 할 때 실제로 그런 원자력 발전소를 확률 론적으로 생각하는 것이 중요합니다 폭발하지 않는 것이 원자력 발전소를 안심시키는 것만은 아니다

비록 그것이 폭발 할 확률이 1 %이라 할지라도 그것이 여전히 우려의 원인이라고 주장 할 것입니다 우리는 여전히 최악의 예, 우리는 가장 가능성있는 시나리오에 대해서만 묻는 설문 조사에 너무 많은 중요성을 부여해서는 안됩니다 다른 시나리오가 얼마나 가능성이 있는지 조사하는 설문 조사를 고려하는 것이 중요합니다 다행스럽게도 우리는 2015 년 인공 지능 회의에서 2 명의 주요 인공 지능 회의 전문가를 대상으로 1600 34 설문 조사의 질문에 답하는 352 너 옥을 조사해야 해

내가 보게 해줘 와우이 설문 조사는 인공 지능 전문가들에게 주어진 날짜에 대한 그래프를 그릴 때 인간 수준이라고 생각할 가능성이 얼마나되는지를 묻습니다 그날까지 눈이 올 것입니다 그리고 다른 전문가들의 곡선이 어떻게 생겼는지 보여줍니다 또한 빨간색으로 여기에 전문가의 예측의 집합입니다 그래프를 볼 때 중요한 것은 AI 전문가의 양 그렇지 않다는 점에 유의해야합니다

전문가가 모든 전문가를 대표하지 않는다는 것을 의미하기 때문입니다 하나의 전문가에게 큰 중요성을 줄 때마다 엄청난 선택 편견이 있습니다 그럼 집계를 살펴 봅시다 전문가에 따르면 50 %의 확률로 2060 년까지 인간 수준의 AIS가 도착할 것이므로 시간이 좀 걸릴 것입니다 전문가에 따르면 수십 년 만에 인간 수준의 AI가 시나리오의 가능성이 더 높습니다 그러나 위험의 측면에서 우리는 또한 덜 가능성있는 시나리오에 관심을 가져야합니다

그들은 또한 2025 년까지 인간의 눈이 10 % 확률이 될 것이라고 말합니다 곧 그렇게 될 것입니다 예, 그렇습니다 10 %의 폭발 가능성으로 핵 계획을 다시 무시할 수 없을 정도는 아닙니다 아직 지어지지 않았다

인간 수준의 인공 지능은 원자력 발전소보다 훨씬 더 폭발적 일 수 있습니다 우리가 내 채널에서 길게 토론 했으므로 로버트 화성과 마찬가지로 인간의 수준에서 나는 AI 안전에 막대한 투자를하지 않으면 인류에게 위험의 존재를 안다 인간 수준의 인공 지능은 인류를 파괴 할 수 있습니다 적어도 닉 보스톰 (Nick Bostrom)이 그의 슈퍼 인텔리전스 북에서 끔찍한 사건을 발견했다 인공 지능이 초인적 인면 기본 시나리오 인류 좋습니다

그러나 10 %는 전문가의 예측입니다 그들이 이것에 대해 얼마나 옳은가? 나는 전문가들이 과거에 매우 진지한 예측을했다는 것을 의미한다 그들은 마빈 민스키 (Marvin Minsky)가 인간 수준의 인공 지능이 1970 년대 그는 과대 평가했다 진행 속도는 있지만 예측 오류는 항상 우리의 미래 진전으로 인한 것이 아닙니다 사실 최근에 예를 들어 2015 년 설문 조사에서 그 반대가 더 자주 나타나는 것 같습니다

전문가들은 우리가 눈이 이동의 게임에서 인간보다 우위를 점하는 데 12 년이 걸릴 것이라고 예측했습니다 그러나 몇 달 후 알파 조는이 세돌을 이겼다 인간 수준 AI에 대해 똑같이 잘못되었다고 가정합니다 이는 2 년 내에 눈이 인간 수준에 도달 할 가능성을 배제 할 수 없음을 시사합니다 나는 전문가의 신뢰할 수없는 것이 불확실성이 추가 된 것으로 간주되어야한다고 생각한다 인간 수준의 AI에 대한 전문가 예측 분포는 종 모양처럼 보입니다

그런 다음 추가 된 불확실성은 곡선을 평평하게해야합니다 그러나 이것은 극단적 인 사건의 확률이 증가한다는 것을 의미합니다 전문가가 신뢰할 수 없기 때문에 그렇습니다 우리는 사실 가까운 미래에 AI의 가능성에 대해 더욱 염려해야합니다 인간 레벨 AI의 10 % 확률 대신 2025 년에 우리는 인간 수준 AI의 10 % 확률을 2022 괜찮아 그러나 이것은 인간의 수준에 도달하는 것을 상상하기가 매우 어렵습니다

눈에는 어떤 종류의 실제 지성이나 의식이 필요하지 않습니까? 그리고 에너지 소비는 어떨까요? 인간의 두뇌는 매우 효율적입니다 컴퓨터가 인간의 두뇌만큼 효율적일 수 있습니다 인간 수준의 인공 지능을 얻으려면 엄청난 장애물이 있습니다 그러나 연구는 하드웨어와 소프트웨어면에서 모두 인상적인 속도로 진행되고 있습니다 예를 들어 하드웨어 측면에서 보면 소위 Akuma의 법칙에 따르면 단일 계산의 에너지 소비는 감소하고 있습니다 지수가 18 개월마다 2로 나뉘며 분산 컴퓨팅 및 데이터 스토리지가 아니라면 마비 된 혁신으로 이러한 추세가 이어질 수 있습니다 그렇다면 소프트웨어 측면에서 우리는 어떤 종류의 획기적인 발전이 필요하지 않습니까? 아마 소프트웨어 도전을 이해하는 것은 어렵습니다

이 신문의 보험 1950 종이로 돌아가는 것이 유용합니다 그는 인간 두뇌의 복잡성의 상당 부분이 인간의 지능 정보에 도달하는 데 중요하다고 제안했다 그러나 인간의 뇌에는 약 100 억 회의 시냅스가있다 그 중 1,000 명이 인간 수준의 지능에 필수적이라면 인공 지능은 인간 수준의 최소 1 테라 바이트 크기 여야합니다 오늘날 대용량 영역의 크기는 일반적으로 기가 바이트 순서이며 최대 AIS 천천히 1 테라 바이트에 도달하는 것으로 보입니다

이는 복잡성면에서 우리는 곧 인간 수준의 지능에 필요한 것이 무엇인지 알게 될 것입니다 여전히 인간의 눈에 인간의 수준에 도달하기에 충분하다고 상상하기는 어렵습니다 나는 우리가 그 눈을 훈련 할 필요가 없다는 뜻인가요? 네 확실합니다 그러나 필요한 데이터의 상당 부분은 인간의 수준에 충분히 도달하고 I Wikipedia를 반복해서 읽고 과학 youtube 비디오를 볼 수있었습니다 이 데이터에 노출되는 것은 한 가지이지만, AI가 실제로이 데이터로부터 학습 할 수는 있습니다 다시 진짜 지능으로 인도 할 수 있을까요? 알기는 어렵지만 중요한 점은 많은 사람들이 AIS가 기계 작동을 수행하고 있기 때문에 믿을 수 없다는 점입니다 그들은 인간과 경쟁 할 수 없다

그러나 사실 기계 작동이 실제로 놀라움으로 가득 차 있습니다 작업이 복잡하기 때문에 인간이 예측할 수없는 결과를 초래할 수 있습니다 사실, 각 작업은 매우 간단합니다 그러나, 이와 같은 간단한 조작이 엄청나게 많이 수행됩니다 이것은 우리의 두뇌가 할 수없는 것이고 이것은 우리의 두뇌가 눈 계산의 결과를 예측할 수없는 이유입니다 즉, 우리를 놀라게 한 결과로 이어질 것입니다 Alan Turing은 그것을 훌륭하게 냈습니다

그는 기계로 인해 놀라움은 철학자와 수학자가 특히 싫어하는 잘못을 믿는 것입니까? 이것은 사실이 사실을 마음에 알리 자마자 그 사실의 모든 결과가 마음에 가져다 준다는 가정입니다 그것과 동시에 많은 경우에 매우 유용한 가정입니다 그러나 하나는 쉽게 그것이 거짓임을 잊어 버린다 이렇게하는 자연스러운 결과는 린 (Lynne)이 단순한 작업에서 미덕이 없다고 가정한다는 것입니다 데이터 및 일반 원칙의 결과 정확하고 따라서 우리는 거대한 눈으로 그들의 긴 시간을 할 수 있다고 생각하는 것에 대해 과신하지 않아야합니다

계산은 우리를 놀라게 할 것입니다 잘 사실로 최근에 녀석의 발달을 추적 해왔다면, 아마도 사진과 같은 사실적인 이미지에 놀랄 것입니다 YouTube 자동 자막 기능 및 Google 듀플렉스 전화 통화 당신은 내가 누구인지 알고 있습니다 나는 7 일 수요일에 테이블을 예약하고 싶습니다 7 명 4 명에게 좋은 사람들이 이기기위한 것입니다 수요일 오후 6시 수요일 같은 정말로 당신을위한 5 명의 사람과 같았던 선생님은 당신이 올 수있는 아래에있다 내일 평소에 얼마나 오랫동안 앉아 있어야합니까? 다음주 수요일 7 일

오 아니, 너무 쉽지는 않아 다시 전화 해 괜찮아? 오 나는 너를 강타 했어 다시 말하지만, 호출이 예상대로 진행되지 않는 많은 예제가있는 실제 호출이었습니다 그러나 보조자는이 경우 대기 시간에 대한 새로운 작업을 알기 위해 상황을 이해하고 상호 작용을 처리합니다

훌륭하게, 예 우리는 인공 지능의 잠재적 인 놀라운 발전을 위해 인간 수준의 추론 능력을 제공해야합니다 특히 우리가 논의한 모든 것을 고려해 볼 때, 인간 수준의 인공 지능을 2025는 1 %보다 큰 확률을 주어서 그것을 생각해 내야한다 1 %는 엄청납니다 특히이 인간 수준의 인공 지능이 얼마나 파괴적일까요? 이것이 내가 인간 수준의 AI의 위협을 진지하게 받아 들여 AI에 엄청나게 투자해야한다고 주장하는 이유입니다 안전 이봐,이 비디오를 크게 즐겼 으면 좋겠어 감사합니다

항목에서 옥 그녀의 YouTube 채널은 최고의 것들 중 하나이며 물론 물리학에 관한 그녀의 비디오입니다 그녀의 배경은 정말 훌륭하지만 컴퓨터 과학 아이디어에 관한 더 많은 비디오를 강력하게 추천합니다 입자, 특이점이 하나 있는데 기계 학습 초과 검색 또는 최적 정지 문제에 대한 동영상도 있습니다 나는이 비디오를 매우 추천하고 또한 Jade의 채널에서 비디오를 만들었습니다 이는 외삽 된 버전의 가상 민주주의를 시뮬레이션하여 가치 로딩을 구현하는 실용적인 해결책입니다 트롤리 문제에 직면 해있는자가 운전 차량의 경우 이전 동영상의 댓글로 돌아 오기 전에 인간 레벨 AI를 다루는 방법과 특히 값을로드하는 방법에 대해 작성한 기사를 다시 강조하고 싶습니다

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그가 기술의 진보하는 가속화가 필수적으로 다가오고 있다고 말한 멋진 날 우리가 알고있는 인간 문제가 넘어서는 인류 역사에서의 특이점 AI 전문가의 70 % 이것이 적어도 중대한 문제는 아니라는 점과 AI 전문가가 사회가 AI 안전성 연구 우선 순위 지정 잘 48 %의 사람들이 현재보다 우선 순위를 정해야한다고 생각하며 11 %만이 우선 순위를 정해야한다고 생각합니다 그래서 우리는 인공 지능 전문가들이 미래가 무엇인지에 대해 매우 불분명하지만 그들은 치명적인 위험이 가능하며 이는 중요한 문제입니다 AI 안전성 연구를 더해야합니다

A.I. Artificial Intelligence (2001) Cast – Then And Now 2018

AI 인공 지능 (2001) 캐스트 – 그럼 그리고 지금 2018 가입 버튼을 클릭하여 우리 채널을 구독하십시오 벨 버튼을 클릭하고 우리 채널의 최신 업로드를 즐기십시오

오, 베이비 나는 미쳤다 네가 나를 그렇게 나쁘게 지낸거야 미트볼을하면 발이 모두 넘치게됩니다 너는 나랑 잘 풀릴거야 나는 너를 쓰러 뜨릴 수있어 너를 데려가

횡단 보도 대신 오, 베이비 그래서 나는 미쳤다 내 아기 그들은 자연 속에있었습니다 그래서 나는 미쳤다 하지만 너는 우리가 너의 발걸음을 돌려 줬어야 했어 너는 날아간다

나는 너를 데려다 줄 권리가있어 빌어 먹을 블록