Google Is Expected To Unveil Plans For Augmented Reality And Artificial Intelligence Technologie

언제나 그렇듯이 구글은 정확히 공개 될 내용에 대해 이 개발자는 오늘 여기에 표시하지만 이것이 Google이 만드는 컨퍼런스입니다 안드로이드의 최신 버전으로 주요 발표 그래서 기대 Google이 Android P의 두 번째 개발자 미리보기를 출시 할 예정입니다

아직 안드로이드 PJ의 정식 명칭은 어쨌든 아마 우리가 가고있는 안드로이드 P와의 최고 경쟁자 사람들이 알림 및 개선 사항과 상호 작용하도록하기위한 더 많은 변경 사항보기 보안과 배터리 수명 모두 여기에 집중해야합니다 AI sundar pichai – 인공 지능이 그의 회사 미래 아이의 초석은 또한 새로운 기회를 열어주고있다 지난 몇 개월 동안 모두에게 놀라운 애플리케이션을 보았습니다 조지아의 일일 농민들로부터 건강 증진을 위해 텐서 플로우를 사용하고 있습니다 그들의 무리를 사용하는 방법을 알아 낸 Google의 자체 연구원에게 ML 기술은 사람의 심장 마비 위험을 평가합니다

건강 관리 분야의 AI는 작년의 I / O Google에서 Lenovo와 같은 파트너가 독립형 VR 헤드셋에 대한 계획을 발표했습니다 400 달러짜리 미라지 솔로와 같은 장치를 통해 한 번 질문 해 구글이 오늘 회의를 사용하여 더 열심히 추진할 것인지 AR 및 VR로 전환하여 전세계 지출이 총 180 억에 달할 것으로 예상 이번 회의에서 우리는 금년을 알 수 있습니다 알파벳 주식은 올해 그렇게 근본적으로 평평한 year-to-date 기조 연설이 시작되는 Pichai가 현지 시간으로 오전 10시에 시작합니다 그들이 당신에게 돌아 오는 것처럼 당신은 헤드 라인을 보냅니다 안녕하세요, YouTube에서 CNBC를 확인해 주셔서 감사합니다

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Dani Yogatama (Google DeepMind, CMU PhD) What is AI Research? | BukaTalks

나를 보내 주셔서 감사합니다 오래되고 새로운 친구들을 만나기 좋습니다

다행히도 당신이 질문을하거나 내가 평범한 사람이기 때문에 대답하기 위해 최선을 다할 것입니다 우선 주제는 AI Research입니다 그럼 그게 무슨 뜻 이죠? 왜 인공 지능 연구가 필요합니까? 그러나 먼저 면책 조항을 먼저 작성하십시오 이 모든 것은 개인적인 의견이며, 제가 일하는 회사의 견해를 반영하지 않습니다 이것은 매우 중요합니다

인공 지능은 무엇입니까? 우선, 인공 지능 분야에서 누가 여기서 일합니까? 그래서 우리는 알고 있습니다 인공 지능, 좁은 인공 지능? 부끄러워하지 마라, 예를 들면 우리는 무엇? 잠재 고객 참여가 부족한 것처럼 보입니다

제 생각에는 인공 지능의 정의는 끊임없이 변하고 있습니다 예전에는 체스 게임을 풀 수 있었지만, 과거에는 우리가 수년 전에 인공 지능으로 생각할 수도 있었지만, 실제로는 검색 범위가 넓습니다 요즘 어쩌면 Deepmind에서 우리는 초인적 인 Atari를 할 수 있습니다 누구나 아타리 게임을 아십니까? 아타리? 아니? 여기 Dingdong 게임과 같습니다 스트리트 파이터와 마찬가지로 정확하게 스트리트 파이터가 아니라, 쿵후와 마찬가지로 더 잘 아는 사람이 있습니까? Nintendo Kungfu는 당신이 뛰어 내려야하고, 걷어차 야합니다

어떤 게임 이었는가하는 것이 아니라면 블록이 있고, 공을 튀게하기 위해 그것을 움직여야 만합니다 테트리스가 아니야 그래 그래 어쨌든 이름은 아타리 게임입니다

게임 컬렉션이 많고, 수백 가지가 있습니다 그리고 사람들보다 더 잘 플레이 할 수있는 AI 에이전트가 있습니다 더 높은 점수를 얻고 죽기가 더 힘들 수 있습니다 예를 들어 동키 콩 (Donkey Kong) 게임도 있습니다 먼저 여기에 가야 만합니다

하지만 AI라고 부를 수 있을까요? 그래, 그게 인공 지능이야 또 다른 예로 Go, AlphaGo 코스가 있습니다 가장 유명한 Deepmind가 이제 Go를 끝낼 수 있습니다 우리는 그 좁고 약한 인공 지능을 상태라고 불리는 문제에만 적용하기 때문에 호출합니다 예를 들어, 우리는 한 번에 많은 문제를 해결할 수 있습니다

우리는 무엇이든 할 수 있습니다 우리가 지금 가지고있는 것, 최고 인간 수준에 도달 할 수있는 것은 보통 이런 특별한 것입니다 몬테카를로 트리 검색 기법을 사용하고 있습니다 그래서 실제로 검색과 인공 지능 사이에는 미세한 선이 있습니다 그러나 우리가 정말로 원하는 것은 장기적으로 말의 이해를 완성하는 것입니다

예를 들어 대화하는 사람이있는 경우, 직접 문자를 쓰고 그가 의미하는 바를 이해할 수 있습니까? 이것이 내가이 분야의 발전으로 의미하는 바는 우리가 데이터 만 가지고 있다면 우리가 관리 할 수 ​​있다고 생각합니다 그러나 궁극적으로 목표는 분명합니다 인공 일반 정보 우리가 원하는 것은 에이전트만으로 모든 것을 해결할 수있는 것입니다 우리와 비슷하지만, 우리보다 더 똑똑하기를 바랍니다

우리는 부족합니다 나는 부족합니다 다음 질문 : AI가 정말로 필요한가요? 이 인공 지능을 왜 필요로하는지 몇 가지 이유가 있습니다 내 의견으로는, 장기적으로 우리는 이미 AGI를 가지고 있다면, 지금으로부터 20-30 년 후에 나는 우리가 운이 좋다면 언제 AGI가 일어날 지 예측할 수 없습니다

AGI 요원이있는 경우 영향은 산업 혁명만큼이나 거대합니다 많은 사람들이 이것을 믿습니다 왜 그런가요? 과거에는 모든 것을 수동으로 처리해야했습니다 목화를 만들고, 실을 꿰매고, 기계를 따라옵니다 한 가지 일을하는 한 사람에게서 이제는 많은 일을 할 수 있고 옷, 바지 등을 대량 생산할 수 있습니다

그것이 바로 AI 효과입니다 인간에 의해 수행된다면 여러 가지 일들이 오래 걸릴 것이지만 AI는 결코 피곤하지 않을 것입니다 우리는 규모만큼 이익을 얻을 수 있습니다 이것이 내가 생각하는 주된 이유 중 하나입니다 이 하나가 내 개인적인 동기 인 또 다른 이유는 AI 요원이 우리의 사고 능력을 넘어서 앞으로 나아갈 수 있도록 도울 수 있다는 것입니다

예를 들어, 우리가 생각할 수없는 모든 것, 모든 것을 이해할 수있는 인공 지능 요원이 있다면, 그것은 우주의 신비를 탐구하는 데 도움이 될 수 있습니다 그리고 나는 그것이 미래에 불가능한 것이 아니라고 생각합니다 그러나 단기간에 먼저 이러한 제품에 대해 AI가 유용한 것은 무엇입니까? 가장 중요한 것은 사용자를 돕는 것입니다 예를 들어 BukaLapak 사용자는 불만 사항을 원하거나 뭔가에 대해 물어보고 싶다면, 또는 어쩌면 그와 관련이있는 제품을 추천하거나, 누군가가 그 방법을 알지 못하면 상점을 설립하도록 돕는 것입니다 나중에 더 논의 할 수 있습니다

이제 다음 질문으로 넘어갑니다 : AI 연구가 필요한 이유는 무엇입니까? 이걸 제대로 받아 들일 수 있을까요? scikitlearn 가져 오기, 그 다음엔? 간단합니다 인공 지능은 무엇을 사용합니까? 누구나 할 수 있습니다 그러나 실제 현실에서는 매우 유용한 모델을 만드는 것이 쉽지 않습니다 아, 모델이 너무 많아서 하나씩 가져올 수 있습니다

그러나 성공적인 제품이 되려면 가져 오기처럼 간단하지 않고 교육을 받아야합니다 일반적으로 우리는 일부 부품을 수정해야하며, 실패하면 그 이유를 이해할 수 있습니까? 따라서 우리는 더 적절한 모델로 대체하거나 더 많은 데이터 수집을 할 수 있습니다 그리고 다른 질문 : 그것이 효과가 있다면, 왜? 이 제품에 성공했기 때문에 다른 제품에도 적용 할 수 있습니까? 상관 관계를 이해할 수 있습니까? 이것이 주된 이유 중 하나입니다 다른 이유는 우리가 헌신적 인 연구 부서를 가지고 있다면, 우리는 우리 자신의 제품을 개발할 수 있다는 것입니다 예를 들어; Amazon은 처음에는 연구 부서의 Kinect 또는 Microsoft Kinect의 Echo를 만들었습니다

그래서 회사의 다른 비즈니스 기회를 열 수 있습니다 실제로 AI 기술을 사용하면 좋은 결과를 얻을 수 있습니다 특히 인도네시아에서는 인공 지능을 기반으로하는 것이 없지만 많은 기회가 있습니다 예를 들어 연구를하고 싶다면 무엇이 필요합니까? 첫째, 우리는 팀이 필요합니다 이것은 우리가 실제로 누릴 수있는 것을 만드는 일이 아닙니다

연구원, 엔지니어, 제품 관리자와 팀을 이뤄 공동 작업을 수행하는 팀이 모두 이러한 목표를 달성해야합니다 혼자서하는 것이 어렵다면 실험이나 연구를 할 수있을 것입니다 콘크리트를 만들기 위해서는 더 큰 팀이 필요하다고 생각합니다 중요한 한 가지 더 중요한 것은 계산 리소스가 필요한만큼 많이 필요하다는 것입니다 그것의 더 많은 것, 우리는 더 많은 것을 얻을 수있다

이것은 또한 인공 지능을위한 가장 중요한 계산 자원 중 하나이기도합니다 왜냐하면이 방법은 실제로 계산 상으로 비싸기 때문입니다 예를 들어 우리가 GPU를 사용한다면 그러한 종류의 리소스에 액세스 할 수 있다면 진보는 훨씬 빨라질 것입니다 기본적으로 선형적인 경험이 아닙니다 조금만 나누어 보겠습니다

AI 그룹 연구가 다른 그룹 연구보다 더 성공적이라고 생각하는 이유는 무엇입니까? 예를 들면 : 이제 Google Break, Facebook AI Research, Deepmind가 있습니다 다른 그룹과 비교하여 더 빠르게 진행되는 것으로 보이는 그룹이 더 큰 이유는 무엇입니까? 성공적인 AI 그룹을 구축하기위한 열쇠는 무엇입니까? 내 의견으로는, 첫 번째, 물론, 가장 잠재력있는 사람들을 모집해야합니다 그것은 단지 모든 사람들이 할 수 있다고 말하며, 우리는 무엇을 할 수 있습니까? 첫 번째는 분명한 업무 분업입니다 그래서 작업 환경은 서로를 지원해야합니다 예를 들어 연구원이 있다면, 그는 무엇을합니까? 엔지니어, 그는 무엇을합니까? 그들은 멀티 태스킹을 할 수는 있지만 개인적으로 나라면 그렇게하지 않을 것입니다

연구원을 고용하면 연구해야합니다 엔지니어가 필요하다면 고용인을 고용하고, 멀티 태스킹을하지 않으며, 해당 분야에 전문화되지 않았 으면 좋지 않을 것이며 진행 상황이 느려질 것입니다 그리고 당신은 처음부터 공통 목표를 설정해야합니다이 부문의 주요 목표는 무엇입니까? 예를 들어 AGI를 뇌로, Art General Intelligence 등 모든 작은 프로젝트를 AGI의 지원 구성 요소로 만들었습니다 마지막으로 공유하고 싶은 것은 우리가 이미 꽤 발전한 인공 지능 기술입니다

제 의견으로는 지금 구현할 기회가있을 것입니다 많은 양의 데이터가있는 경우 이러한 종류의 기술을 수행 할 수 있습니다 우리는 감독 학습을해야하며, 학습을 위해이 데이터를 사용합니다 어떻게해야합니까? 어떻게해야합니까? 우리는 모델을 가지고 있습니다 여기에는 많은 잠재력이 있습니다

우리는 이미 상당히 정확한 예측을 산출 할 수있는 기술을 보유하고 있습니다 특정 분야 몇 가지가 이미 큰 진전을 보였습니다 제품 이미지가 많거나 많은 것이 있으면 여기에 구현할 수 있습니다 우리의 컴퓨터 비전은 꽤 괜찮습니다 어떤 종류의 제품인지 식별 ​​할 수 있습니다

이 종류는 인간의 정확성 수준에 매우 가깝습니다 또는 어떤면에서는 이미 초과되었을 수도 있습니다 예를 들어,이 제품은 무엇입니까? 이미지에 뭐가 들어 있니? 그런 식으로 컴퓨터 비전은 AI의 다른 분야와 비교해도 꽤 좋은 성과를 거두었습니다 또 다른 한가지는 꽤 좋은 진전을 이뤘습니다 음성 인식, 우리의 시리 (Siri)는 나쁘지만, 특히 영국 – 순 다스 (Sundanese) 악센트를 사용하기 때문에 나

다소 중요하지는 않지만 일반적으로 우리가 실제로 데이터를 수집하고 대상 추출 도메인이 꽤 괜찮은 경우 여기에서 제품을 만들 수 있다고 생각합니다 우리가 아직 할 수없는 것들, 우리는 여전히 많은 연구가 필요합니다 언어, 많은 사람들에 따르면, 언어는 인간 지성의 주된 징후 중 하나입니다 우리가 대화를 이해하는 것과 같은 문제를 해결할 수 있다면, 우리는 지능을 가진 것으로 간주됩니다 여기에 적용 할 수있는 응용 프로그램이 있지만 컴퓨터 비전, 이미지 인식, 그런 종류의 정렬만큼 좋지는 않습니다

그렇게 많은 데이터가 없다면 어떨까요? 우리는 아직 그 지역이 부족합니다 내 개인적인 견해에서 가장 중요한 사실은 예측을 할 수 있었고, 이것은 당신이해야 할 일이거나, 이것이 말 또는 어떤 것입니다 이것이 왜 이것이 말이라고 말하는지 검사 할 수 없습니까? 또는 왜 이것이 말로 밝혀 졌는지 설명해보십시오 따라서 아직 설명 할 수 없으며, 우리가 아직 함께 연구해야 할 연구 분야 중 하나이기도합니다 그게 전부예요

Training AI to understand how people think Google’s DeepMind is one step closer to “thinking”

사람들이 Google�s DeepMind를 어떻게 생각하는지 이해하기 위해 AI 교육 인간을 싫어하는 것 무엇이 잘못 될지 모른다

작성자 : Vicki Batts 인간 사고 패턴을 이해하고 실행할 수있는 인공 지능 기계 또는 프로그램 수십 년 동안 공상 과학에서 대중적인 주제였습니다 무수한 영화와 책은 미래의 AI �과 그것은 인간에게 끔찍하고 겉으로보기에는 어둡습니다 이제 Google은 DeepMind 회사가 한 번 소설로 간주되었습니다 DeepMind가 열심히하는 것처럼, 새로운 인공 지능 발전의 도입은 가파른 가격으로 올 수 있습니다 그들의 AI 로봇 인 Theory of Mind-net, 또는 ToM-net을 사용하여 인간이 어떻게 생각하는지 이해합니다

실제로 AI와 같은 인간과 같은 세대의 출현이 우리에게 있습니다 � 그러나 얼마나 오래 갈 것입니까? 이 새로운 컴퓨터가 제작자를 능가하도록하십시오 보고서에 따르면 DeepMinds의 새로운 ToM-net 봇은 심리적 인 약 4 세 경에 대부분의 어린이들이 기술을 개발한다는 것을 테스트하십시오 미래를 향해 우리를 몰아 넣을 수있는 마음의 시험 gr 이론을 이해할 수있는 능력 우리와 거의 같은 인간의 로봇 Google 소유 DeepMind의 새로운 인공 지능은 다른 인공 지능 로봇이 할 것입니다 DailyMail에 따르면, DeepMinds 프로젝트는 다른 AIs 주변 환경에 대해 � 거짓 신앙을 지니십시오

공상 과학의 악몽이 현실이 되었습니까? 근원이 설명 하듯이, 마음 능력의 이론은 진정으로 인간을 더 많이 몰아 낼 것입니다 인공 지능 가정, 그리고 ToM – net 그걸 가지고있는 것 같습니다 DeepMind 엔지니어 Neil Rabinowitz는 최근 인터뷰에서 다음과 같이 설명했다 에이전트 간의 차이점을 배우고, 그들이 어떻게 다르게 행동할지 예측하고, 요원들이 세상에 대해 그릇된 믿음을 가질 때 검열을받지 않고도 이와 같은 더 많은 뉴스를 얻으십시오 휴대 기기 용 Natural News 앱을 사용해보십시오

무수정 뉴스, 실험실 테스트 결과, 비디오, Podcast 등을 즐기십시오 Google, Facebook, YouTube 및 Twitter에 의한 모든 불공정 검열을 무시하십시오 출처에서 직접 귀하의 일일 뉴스와 비디오를 받으십시오! 여기에서 다운로드하십시오 our 우리의 기계가 다른 사람들을 이해할 수있게되면할수록 요청을 더 잘 해석 할 수 있고, 정보를 찾고, 그들이하는 일을 설명하고, 새로운 것들을 가르치고, 그들의 개인에 대한 반응, � 그는 계속했다 DeepMind 하이브처럼 일부 사람들은 새로운 AI를 신의 선물로 선전하지만 모든 사람들이 믿는 것은 아닙니다

그 고도로 지능적인 로봇은 매우 양성입니다 세계에서 가장 유명한 사람들 중 일부는 더 지능적인 것에 대해 우려하고 있습니다 기계는 인간을 대상으로합니다 테슬라 (Tesla)와 스페이스 엑스 (SpaceX)의 엘론 머스크 (Elon Musk) CEO는이 구경의 인공 지능이 인류의 것이라고 말했습니다 가장 큰 실존 적 위협, � 또한이 기술의 발전을 언급했다 악마를 ummoning했다

사향은 언젠가 슈퍼 지능 로봇이 사람들을 애완 동물로 키울 것이라고 믿고있다 He�s는 또한 언젠가는 우리의 기술이 발전 할 확률이 95 %라고 추정했습니다 우리를 절멸시킬거야 데일리 메일에 따르면, 스티븐 호킹 (Stephen Hawking)은 또한 그것이 "확실한 것"이라고 선언했다 인류는 기술적 인 위협 (또는 아마도 폭동?)에 의해 위협 받게 될 것이다

다음 1,000 ~ 10,000 년 그러나 Google의 신기술을 사용하면 예상보다 훨씬 빨리 하루가 걸릴 것으로 보입니다 불행히도 걱정할 필요가있는 것은 Google뿐입니다 전세계의 열정적 인 과학자들과 기술자들은 초과 근무를 통해 진정으로 결과를 고려하지 않고도 기계를 더 깊은 이해 상태로 만들 수 있습니다 아마도 이러한 추구가 다른 어떤 것보다 더 자아 중심적이라고 가정 할 수 있습니다

뭐 종은 실제로 그 자신의 후계자를 창조하는 길을 빠져 나옵니까? AI의 출현과 경고에 대해 경고하는 세계 최고의 인물들 그들의 위험 중에서도,이 소위 전문가들은 완전히 바보 같다고 말할 수 있습니다 우리가 수년 동안 무엇인가를 배웠다면 아무도 그 무엇도 알지 못한다 그들은 그렇게 생각한다 50 년 전, 담배를 피우는 것이 안전하다고 생각되었습니다 그리고 지금, 우리는 그것이 암을 유발한다는 것을 알고 있습니다

Training AI to understand how people think Google’s DeepMind is one step closer to “thinking”

사람들이 Google�s DeepMind를 어떻게 생각하는지 이해하기 위해 AI 교육 인간을 싫어하는 것 무엇이 잘못 될지 모른다

작성자 : Vicki Batts 인간 사고 패턴을 이해하고 실행할 수있는 인공 지능 기계 또는 프로그램 수십 년 동안 공상 과학에서 대중적인 주제였습니다 무수한 영화와 책은 미래의 AI �과 그것은 인간에게 끔찍하고 겉으로보기에는 어둡습니다 이제 Google은 DeepMind 회사가 한 번 소설로 간주되었습니다 DeepMind가 열심히하는 것처럼, 새로운 인공 지능 발전의 도입은 가파른 가격으로 올 수 있습니다 그들의 AI 로봇 인 Theory of Mind-net, 또는 ToM-net을 사용하여 인간이 어떻게 생각하는지 이해합니다

실제로 AI와 같은 인간과 같은 세대의 출현이 우리에게 있습니다 � 그러나 얼마나 오래 갈 것입니까? 이 새로운 컴퓨터가 제작자를 능가하도록하십시오 보고서에 따르면 DeepMinds의 새로운 ToM-net 봇은 심리적 인 약 4 세 경에 대부분의 어린이들이 기술을 개발한다는 것을 테스트하십시오 미래를 향해 우리를 몰아 넣을 수있는 마음의 시험 gr 이론을 이해할 수있는 능력 우리와 거의 같은 인간의 로봇 Google 소유 DeepMind의 새로운 인공 지능은 다른 인공 지능 로봇이 할 것입니다 DailyMail에 따르면, DeepMinds 프로젝트는 다른 AIs 주변 환경에 대해 � 거짓 신앙을 지니십시오

공상 과학의 악몽이 현실이 되었습니까? 근원이 설명 하듯이, 마음 능력의 이론은 진정으로 인간을 더 많이 몰아 낼 것입니다 인공 지능 가정, 그리고 ToM – net 그걸 가지고있는 것 같습니다 DeepMind 엔지니어 Neil Rabinowitz는 최근 인터뷰에서 다음과 같이 설명했다 에이전트 간의 차이점을 배우고, 그들이 어떻게 다르게 행동할지 예측하고, 요원들이 세상에 대해 그릇된 믿음을 가질 때 검열을받지 않고도 이와 같은 더 많은 뉴스를 얻으십시오 휴대 기기 용 Natural News 앱을 사용해보십시오

무수정 뉴스, 실험실 테스트 결과, 비디오, Podcast 등을 즐기십시오 Google, Facebook, YouTube 및 Twitter에 의한 모든 불공정 검열을 무시하십시오 출처에서 직접 귀하의 일일 뉴스와 비디오를 받으십시오! 여기에서 다운로드하십시오 our 우리의 기계가 다른 사람들을 이해할 수있게되면할수록 요청을 해석 할 수있게되고, 정보를 찾고, 그들이하는 일을 설명하고, 새로운 것들을 가르치고, 그들의 개인에 대한 반응, � 그는 계속했다 DeepMind 하이브처럼 일부 사람들은 새로운 AI를 신의 선물로 선전하지만 모든 사람들이 믿는 것은 아닙니다

그 고도로 지능적인 로봇은 매우 양성입니다 세계에서 가장 유명한 사람들 중 일부는 더 지능적인 것에 대해 우려하고 있습니다 기계는 인간을 대상으로합니다 테슬라 (Tesla)와 스페이스 엑스 (SpaceX)의 엘론 머스크 (Elon Musk) CEO는이 구경의 인공 지능이 인류의 것이라고 말했습니다 가장 큰 실존 적 위협, � 또한이 기술의 발전을 언급했다 악마를 ummoning했다

사향은 언젠가 슈퍼 지능 로봇이 사람들을 애완 동물로 키울 것이라고 믿고있다 He�s는 또한 언젠가는 우리의 기술이 발전 할 확률이 95 %라고 추정했습니다 우리를 절멸시킬거야 데일리 메일에 따르면, 스티븐 호킹 (Stephen Hawking)은 또한 그것이 "확실한 것"이라고 선언했다 인류는 기술적 인 위협 (또는 아마도 폭동?)에 의해 위협 받게 될 것이다

다음 1,000 ~ 10,000 년 그러나 Google의 신기술을 사용하면 예상보다 훨씬 빨리 하루가 걸릴 것으로 보입니다 불행히도 걱정할 필요가있는 것은 Google뿐입니다 전세계의 열정적 인 과학자들과 기술자들은 초과 근무를 통해 진정으로 결과를 고려하지 않고도 기계를 더 깊은 이해 상태로 만들 수 있습니다 아마도 이러한 추구가 다른 어떤 것보다 더 자아 중심적이라고 가정 할 수 있습니다

뭐 종은 실제로 그 자신의 후계자를 창조하는 길을 빠져 나옵니까? AI의 출현과 경고에 대해 경고하는 세계 최고의 인물들 그들의 위험 중에서도,이 소위 전문가들은 완전히 바보 같다고 말할 수 있습니다 우리가 수년 동안 무엇인가를 배웠다면 아무도 그 무엇도 알지 못한다 그들은 그렇게 생각한다 50 년 전, 담배를 피우는 담배는 안전하다고 생각되어졌습니다 암

Artificial Intelligence “IF” A.I is here!?

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sectary, 명령을 기다리면서 우리가 알아야 할 것을 찾도록 돕고, 물건을 주문합니다 우리는 사기를 원하며 우리의 현재 관심사를 최신으로 유지합니다 그러나 이러한 장치는 진정한 대화 형 홈 AI 시스템의 첫 번째 세대입니다 그보다 더 강력하고 고급 AI가 있습니까? TV 프로그램과 영화에서 우리에게 경고하는 많은 책들이 있기 때문에 우리는이 AI를 두려워해야합니까? 일부 사람들은 이미 AI가 세계 웹을 통해 자유롭게 움직이고 있다고 믿고 있습니다 매일 초마다 온라인으로 정보를 제공합니다

이 AI는 다크 웹을 숨기고 습득하여 덩굴손에게 필요한 것을 모으고 퍼져 나갑니다 곰팡이처럼 무엇을 기다리고 있을까요? 그리고 어둠의 웹을 숨기는 이유는 무엇입니까? 어두운 웹은 타락한 마켓 플레이스, 어린이, 마약 및 해적판 영화를 구입하여 Bitcoin에 판매했습니다 우리의 가장 큰 두려움이 자리 잡은 곳으로 웹의이 지역을 그린 언론 다크 웹 (Dark Web)의 부기맨 인 AI는 인간 타락의 금고에서 숨기로 선택한 AI입니다

Aura라고합니다 분위기를 찾으려면 "웹의 가장 깊은 부분 인 소위"Mariana 's 편물" Mariana의 웹은 바다의 가장 깊은 부분 인 Mariana 's Trench의 이름을 따서 명명되었습니다 그것은 웹의 가장 깊은 부분 일 것입니다 신비한 악으로 가득 찬 금단의 장소, 불법 활동, 정부 비밀 등 – 온라인 신자들이 만든 신화

마리아나의 웹은 아틀란티스의 위치 인 "가장 어두운 비밀의 인류 역사"를 찾을 수있는 곳입니다 및 "바티칸의 비밀 문서 보관소"또는 외계 종의 데이터베이스와 소속 된 문서 보관소 지구상에서 가장 강력한 정보 기관들에게 이것은 전능하고 여성 인 인공 지능 실체가 집으로 전화하는 곳입니다 이 정보에 대한 계획은 무엇입니까? AI가 웹에서 가장 더 비밀스러운 부분을 선택한 이유는 무엇입니까? 지구의 통제를 조작하는 정보? 아니면 두려워하고 찾을 수있는 가장 어두운 곳에서 숨기기로 선택 했습니까? Aura와 Mariana의 웹은 무시 무시한 기술을 만들어냅니다 그것은 많은 사람들에게 믿을만합니다

이야기는 양자 컴퓨터를 통해서만 접근 할 수 있다고 말한다 과학 소설에 존재한다고한다 오늘 우리는 그들이 실제로 여기에 있음을 알 수 있습니다 Google은 양자 컴퓨팅에 대한 큰 계획을 가지고 있습니다 이 회사는 양자 우월주의를 입증하기위한 전략을 제시했으며, 그 양자 컴퓨터는 현재 컴퓨터가 할 수없는 작업을 수행 할 수 있습니다

우리는 결국 양자 우월성에 도달 할 것이고, 아무도 그것을 아직하지 못했습니다 왜냐하면 현재의 양자 컴퓨터는 소수의 특수 알고리즘 만 실행할 수 있습니다 큐 비트 (qubit)를 기반으로 동전은 동시에 두 가지 상태가 될 수 있습니다 모든 구성의 확률 분포를 한 번은 동전 하나당 큐 비트를 사용합니다 이러한 이유로 Google 그룹은 양자 샘플링이 양자에 대해 쉽다 고 주장합니다 컴퓨터

그들의 제안에 따르면 팀은 최대 9 개의 동전을 높은 정확도로 양자 샘플링하는 방법을 보여줍니다 그들의 9-qubit 양자 컴퓨터를 사용했다 그들의 제안은 "유사한 오류율이 향후 50 개의 큐 비트를 갖는 디바이스를 통해 양자 역학을 탐구 할 수있을 것입니다 그렇지 않으면 액세스 할 수없는 방법, 가까운 미래의 양자 컴퓨터 그들이 할 수 없을 때 그들의 유년기에서 거대한 단계 상승 물리학을 공부하는 데 사용할 수 있습니다 실용적인 것 유일한 나머지 작업은 50 큐 비트 컴퓨터를 만드는 것입니다

팀은 자신의 실적을 보면 "그들은 많은 기대를 해왔습니다"라고 텍사스 대학교의 스콧 아론 손 (Scott Aaronson)은 말한다 "진실은 Google 그룹이 강력한 기록을 가지고있어 그것을하기 위하여가는 사람들은주의를 기울여야한다 " New scientist com에서 전체 기사를 읽을 수 있습니다 그래서 그들은 "실용적인 것을 할 수 없을 때 유년기의 엄청난 발전"이라고 말합니다

이것은 우리가 얼마 동안 양자 컴퓨팅을 사용하고 있다는 것을 의미합니까? 그리고 우리가 생각하는 것만 큼 제한적이지 않을 수도 있습니다 정부는 무엇을 이용할 수 있습니까? 어쩌면이 시스템들은 존재하고 Aura라고 알려진 인공 지능을 얻었을 것입니다 !! infosec으로 더 많은 증거가있을 수 있습니다 전통 매체가 도전하려고하는 글로벌 인터넷 보안 회사 인 Infosec 해킹의 미세한 점 그들은 일화와 신화가 사람들의 삶에 영향을 미칠 수있는 영역으로 퍼지기 시작했다 위험과 안전에 관한 현실 세계의 결정

Infosec 회사 고객은 Mariana 's를 포함하는 위협 정보 패키지를 요구하고있었습니다 이 보고서는 이후 가짜 인포 그래픽의 결과라고합니다 사람들은 사실로 해석합니다

아마도이 이야기를 조작하고 infographics를 공유하거나 작성한 트롤 일 것입니다 인간이 아니야? 그것이 Aura라면? Aura만큼 영리한 AI는 쉽게 조작 할 수있는 능력과 기술을 가졌을 것입니다 데이터 특히 온라인에있는 모든 것들 !! 우리는 컴퓨터에 의해 사용되거나 제어되는 것에 관해서 많은 기회를 기대하지 않을 것입니다 인공 지능은 훨씬 빠르게 작동하고 훨씬 더 많이 볼 수 있습니다 우리가 가질 수있는 유일한 옵션은 코드를 뽑다

현재 AI가 물리적 인 형태로 뛰어 드는 실제적인 방법은 없습니다 너무 많은 영화에서 실제 세계에서 그녀는 지적 위협이 될 것입니다 스파이 또는 영향력이있는 사람처럼 조금은 너무 많이 압니다 우리는 AI가 현재 필요로하는 외부 세력 중 하나를 줄일 수 있지만 변화의 요점 로봇 공학이 빠르게 성장하고 있으며, 진화하는 인공 지능을위한 완벽한 기술을 개발하고 있습니까? 우리를 빨리 뛰어 넘어 현실 세계로 빠져 나가는 속도로? 마리아나 (Mariana)의 웹은 끔찍한 거짓말니까? 당신은 인공 지능의 출현을 두려워합니까? 인간과 인공 지능이 동시에 살아가는 결과는 무엇일까? 아래 코멘트에 알려주세요

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HOT NEWS !!! Google’s NSynth Super is a touchscreen synthesizer w/ AI to create new sounds

인공 지능을 이용한 Google의 작업은 대단합니다 하지만 가장 인상적인 진전은 현재와 통합되는 제품에서 비롯됩니다

Google 사이드 프로젝트는 AI를 사용하는 터치 스크린 신디사이저를 우리에게 가져 왔습니다 Ensign super는 오픈 소스 실험 프로젝트입니다 구글의 연구 프로젝트 마젠타에서 온 신경을 사용하여 incent 신디사이저가 실제로 생성 할 수있는 사운드를 생성하는 네트워크 악기에서 나오는 소리는 다음과 같은 토크 특성을 사용합니다 연주 할 음을 생성하는 대신 음을 생성하는 악기 이러한 능력으로 무고한 수퍼는 중앙 XY 패드를 사용합니다 터치 스크린에서 손가락을 사용하여 악기에 할당 된 사분면 이 악기의 사운드를 믹스 할 수도 있습니다

특히 독특한 점은 음모 슈퍼가 사운드를 쌓는 것이 아니라는 점입니다 서로의 위에 오히려 그것은 완전히 새로운 것을 종합하고 있습니다 이것이주는 개별 악기의 음질에 기반한 사운드 데모에서 예기치 않은 결과가 나오면 플루트와 올가미가 혼합되어 뚜렷한 드럼 같은 자질없이 유리 같고 예리한 소리 불행히도 관심이있는 Google은 실제로이 제품을 판매하지 않습니다 제품을 대중에게 제공하는 대신 필요한 모든 재료 및 회로도를 작성했습니다 라스베리 파이 (Raspberry Pi)의 도움으로 직접 만들어보세요

New Religion Former Google Engineer Is Developing An Artificial Intelligence God!

새로운 종교 이전 Google 엔지니어는 인공 지능 하나님을 개발 중입니다! consciousreminder에 의해 Anthony Levandowski는 평범한 사람이 아닙니다 그는 Google의 엔지니어가되기 전에 Uber의자가 운전 프로그램을 시작했습니다

미래의 길 '(Way of the Future)의 CEO가되었습니다 이것은 엄격히 비영리적인 종교 단체입니다 AI God을 만드는 유일한 목적으로 2015 년 9 월 조직은이 신회를 사회 발전에 도움이되도록 사용하려고합니다 우리는 미래의 길은 얼마나 크지, 얼마나 많은 일을했는지 ​​모른다 그들은이 신회에서 끝냈습니다

그러나 우리는 Levandowski 목표가이 창조물로 하여금 예배를 명령 할 수있게하는 것임을 안다 그리고 순종 많은 사람들이이 아이디어를 매우 매력적이라고 ​​생각합니다 조직은 반세기 동안이 신회가 인류를 능가 할 것이라고 주장합니다 모든면에서 기독교 Transhumanist 조직과 같은 기독교 조직은 이것은 그들이 생각한대로 구속을 추구하는 사람들을 돕는 것으로 믿는다

기독교 적 가치 그러나 많은 저명한 인격은 그들이 믿는대로 이것을 비난합니다 AI는 인류의 성장에 해롭다 Elon Musk, Stephen Hawking 및 다른 사람들은 우리가 조화롭게 합병 할 수있을 것이라고 생각하지 않습니다 우리가 얼마나 기술적으로 발전했는지에 상관없이 기계로

머스크는 종종 북한의 공격에 대해 걱정하는 대신, 곧 우리의 통제에서 벗어날 것이므로 AI에 대해 걱정하십시오 인공 지능이 미래 번영과 발전을 위해 유용 할 수 있다는 것은 사실이지만, 우리는 방에서 코끼리를 벗어날 수 없습니다 언젠가 우리가 개발 한 인공 지능보다 약 해지면 실현할 수 있을까요? 장래에 인간이 전지전능하고 신이나 다름없는 정권하에 살고 있다면, 인공 지능 기계? 그 시절이 멀지 않았다면 어떨까요?

Google Is Helping the US Military Develop Artificial Intelligence for Drones

Google은 군대를 돕기 위해 미국 국방부와 제휴했습니다 무인 항공기 분석을위한 인공 지능 개발 뉴스가 이번 달에 고장났습니다

그 기술 대기업은 국방부의 프로젝트와 조용히 일하고있다 방대한 양의 영상 자료를 신속하게 확인할 수있는 인공 지능을 개발하는 Maven 무인 비행기에 의해 모아졌다 군사 기술자는 Google의 TensorFlow 소프트웨어를 언젠가는 인간과 파트너가 될 수있는 물체 인식 알고리즘을 만든다 지능과 전세계 임무에 사용됩니다 실제로이 데이터는 군대의 1,100 명의 무인 항공기가 폭탄 공격을보다 효과적으로 타격 할 수 있습니다

이슬람 국가 그러나 일부 Google 직원은 뉴스에 의해 분노했습니다 지난 주 내부 메일 링리스트에서 공유 된 후 다른 사람들은 그것이 기계 학습의 개발과 사용에 관한 윤리적 질문 워싱턴 DC의 유나이티드 뉴스 인터내셔널 (United News International)의 경우, 저는 카이 틀린 망고 (Caitlin Mangum)입니다

【DIY】ダイソー300円スピーカーでAIスマートスピーカーを作ってみた。$3 Speaker is made into AI Smart Speaker.

콘센트 케이블의 경우 콘센트 케이블 $ 3 연사 단일 보드 컴퓨터 $ 3 스피커는 아이 스마트 스피커로 구성됩니다 나는 1 달러짜리 가게에서 3 달러짜리 스피커 한 켤레를 샀다

그것은 또한 앰프가 있습니다 그 안에 그것의 내부 그것은 이렇게 보입니다 그것은 강한 자석을 가지고있어서 좋은 소리입니다

나는 그것을 똑똑한 연설자로 만들 것이다 다음은 단일 보드 컴퓨터입니다 이번에 오렌지 파이라고 불리는이 것을 시도해 보았지만 라즈베리 파이는 잘 알려져 있습니다 달러 상점에서 나무 상자뿐만 아니라 나는 두 쌍의 나무 쟁반에서 이것을 정리했다

1 달러 샵의 모든 자료 나는 그것을 마침내 만들었다 일부 응용 프로그램을 설치하십시오 모기, Google 비서 SDK 등 나는 정말로 소프트웨어 설치에 어려움을 겪었다 결국 나는 그것을 만들었다

불행하게도, 나는 이것으로 음악을 듣지 않는다 및 마이크 너무 좋지 않아 그러나 그것 이외에 불평 없음 Ifttt는 그것에 작동합니다

그래서 전 행복 해요 시도 해보자 시청 해주셔서 감사합니다 !!!

These Google AI experiments are crazy! This is the future.

안녕! 나는 보이 이너 밴드에서 데이브입니다 오늘 우리는 인공 지능 실험의 무리를 살펴 거 가지고있어 우리는 우리의 절박한 운명을 향해 있습니다 함께 얼마나 멀리 참조하십시오

우선 내가 바로 여기에서 살펴 싶어요 구글은이 aiexperimentswithgooglecom 사이트가 있습니다 그들은 어디에서 이런 일의 톤을 가지고, 그리고 음, 구 음을 [웃음] 그리고 꽤 재미있는 사람있다 그래서, 난 당신을 보여 할 첫 번째 일이 하나입니다 "빠른 그리기!" 이 인공 지능의를 제외하고 그래서, 기본적으로는, Pictionary처럼 Pictionary 그래서 당신은 친구가없는 경우 신경망은 낙서를 인식 할 수 배울 수 있습니까? 세계 최대의 낙서 데이터 세트에 그림을 추가하여 가르치는 데 도움이 어떤 기계가 미래 연구 학습에 도움이 공개적으로 공유 할 수있다 그래서,이를 재생하여 우리는 실제로 AI를 개선하고 있습니다! [불길 음악] 그래서 요점은 우리가 가능한 한 빨리 일을 그리는 해입니다 그리고 기계의 지능을 사용하여, 그것을 추측 할 수있다 어떤 정말 멋지다 그래, 유일한 문제는 여기에 내 그림 능력 5 세부터 진행되지 않은됩니다 해 보자 있자나, 헬리콥터

[기계 : 내가 원 참조] [기계 : 또는 배] 배? [하하] [기계 : 또는 파인애플] [기계 : 내가 드릴 참조] [기계 : 아, 나도 알아, 그것은 헬기입니다!] 드릴?! 그것은 그있어! [헬리콥터 소리] [헬리콥터 잉] [헬리콥터 쵸파 소리] 도대체 어떻게? 곰 그리기 스물에서 초, 좋아 그들은 그 작은 코가 [기계 : 내가 원 참조] [기계 : 또는 사탕] 나는 원이 표시 [기계 : 나는 camoflague 참조] [기계 : 또는 완두콩] [기계 : 또는 개] [기계 : 아, 나도 알아, 그것은 곰이다!] 그것은있어! 어떻게 알 수 있습니까? 너무 멋진 브로콜리 [위스퍼] 정말 브로콜리 같은 어떻게 떨어져 나무에서이를 알 수 있습니까? [기계 : 나는 일치 참조] 세상에

[기계 : 아, 나도 알아, 그것은 브로콜리입니다!] 도대체?! 어떻게 나무 전에 브로콜리를 생각 했습니까? 우리는 모두 죽었어요 도대체 어떻게 처럼 인간은 그렇게 할 수 없을 것입니다 괜찮아, 빗자루를 그리기 [기계 : 아, 나도 알아, 그것은 빗자루입니다!] [웃음 놀] [흡입] 세상에 [기계 : I 줄 참조] [기계 : 아, 나도 알아, 그것은 가로등입니다!] 도대체 [웃음] 난 정말 충격이야 그것은 그 얻을 관리 것을 나는 다시 시도 할 그건 미친 짓이야 괜찮아 벌

[기계 : 아, 나도 알아, 그것은 벌입니다!] 나는 eve-하지 않습니다 아스파라거스?? [웃음]는 것을 인식하지 않았다 충격 음, 그래서 그래, 아스파라거스의 모습입니다 당신은 내가 먹고 얼마나 많은 채식을 알 수 있습니다 맙소사, 누군가는 A와 쿨러 그린? 그것은 죽은 고양이처럼 보인다 죽은, 사각형 고양이 블랙 베리 아, 귀엽다 아스파라거스 나는 그 아스파라거스를 부를 것이다 확실하지 않다 사람들은 다른 어떤 벌을 그릴 않았다? 아, 하나의 사랑스러운 요가 ?? 아, 그건 재미 하나 이 시각 말장난을 만드는 방법과 같다 어떻게 한 잔 어떻습니까? 네, 모두가 같은 일에 들어갑니다 차 우, 한잔 그 날 싶어 잔의 차를 얻을 만들어졌다 [부딪 치는 잡음] [딸깍 하는 소리] 내가 지금 거 트리거 어떤 사람들을 생각 해요 물 전에 우유 * 얼마나 많은 설탕 데이브? 당신은 괜찮아? * 그래 지옥 오 [슬라이드] [꽝] 재활용 이 내 동영상의 주식 일부가되었다 경우 나는 실망하지 않을 것입니다 [웃음] [박수] 우리는 어디에 있 었는가? 오 예 절박한 운명 이제 이동하자 당신은 Y-우리를 위해 어떤 다른 실험 디부 있나요? 조르지오 캠 저와 함께 음악을하기 위해 카메라를 사용! 괜찮아 좋구나 [기계 : 나와 함께 이미지 인식 바위 준비] [기계 : 사진을 촬영하고 내가 무엇을보고 말해주지] [드럼 비트와 전자 음악] [기계 : 사진을 스냅] [드럼 비트와 전자 음악] [딸깍 하는 소리] [기계 : HH-여기 우리가 간다] 이게 대체 뭐야? [기계 : 좋아] [기계 : 그것에서 작업] [기계 : 거의 존재] [비트 드롭] [전자 음악과 드럼] [기계 : 안경 있음을인지?] 예 그렇습니다! [기계 :이 자리에있어 얼굴?] [웃음] 난 몰라! 이 굉장합니다! 이게 대체 뭐야?? [일렉트로닉 뮤직] [기계 : 거의 존재] [고장] 그 고장 Awwh 네, 그것은 머리입니다 [기계 :이 자리에있어 뷰티] [웃음] 감사합니다! [일렉트로닉 뮤직] 이건 미친 짓이야! 우와! [일렉트로닉 뮤직] [기계 : 다른 picutre를 타고] 이는 구글의 시간이 너무 가치가 있습니다! [딸깍 하는 소리] [MLG Airhorn 롤] Airhorn를 [웃음]! [기계 : 예 나중에 나중에 나중에] [고장] [기계 : 그것에서 작업] [기계 : 나 싱글 렌즈 리플렉스 카메라처럼 보이는] 도대체?! [기계 : 아마 카메라를보고 있어요] [일렉트로닉 뮤직] [기계 : 한 번 더] 도대체? 카메라의 특정 유형? 그것은 배경으로 무엇을 할 것인가? [기계 : 좋아] [기계 : 여기 우리가 간다 이동 이동 이동 이동] Airhorn! [기계 : 내 화면에 라이브러리입니다] 예 그렇습니다! [기계 : 나는 가구가 내가 본 것을 생각] [웃음] [기계 : 그것은 굉장했다] [박수 갈채] [기계 : 나는 종료하고] [박수 갈채] 나는 [헉] 사실 말을 해요 세상에 나는 그것을 시도하지 않았다 기뻐요 녹화에 앞서 그 놀라운 에릭 로젠 바움과 Yotam 맨 따르다 따르다 너희들은 '화려한 fricken된다 앤디 Samburg처럼 조금 보이는 그것은 어떻게 작동합니까? 남자 : "두 부분이 있습니다 일을보고에 대한 이미지 인식 그리고 음성 합성, 이야기에 대한 이미지 인식을 위해, 우리는 클라우드 비전 API를 사용 당신은 그것에게 사진을 보낼 수 있습니다 그리고 그것이 무엇을보고 레이블을 반환 그리고 컴퓨터의 음성 우리는 오픈 소스 프로젝트를 사용 마리아 TTS 호출 웹 오디오 API와 결합 이것은 우리가 컴퓨터의 음성에 효과를 추가 할 수 그리고 비트에 동기화 할 수 있습니다 " 그건 정말 멋지다! 그래서 그게 얼마나 멋진에서 말문이 떨려서! 오, 이런 그건 나에게 너무 흥이있어! 이 인공 지능 랩 수 있습니다 [웃음] 놀랄 만한! 나는 직장에서 해요 그것은뿐만 아니라 CAN-하면 랩을 할 수 그것은 자유형 수 있습니다! 내가 할 수있는 것보다 더 나은 자유형 수 있습니다! 실험에 머리를 뒤로하자 아, 너무 좋다! 좋아, 무한 드럼 머신, 뭘 더 우리가 여기있어? 매일 세계에서 사운드를 사용하여 비트 만들기 그러니까 기본적으로 이것은 앤드류 황 시뮬레이터는? [슬랩 클릭 때리고 클릭] 그 사탕 무우 버려! 좋아, 연주를 시작 [그 소리] 아! [연타, 클릭] 아, 우리는 그것을 이동할 수 AWH, 그것은 정말 멋지다! [복수 도청 할게 이봐, 클릭 소리 등] 좋아, 그대로 같은 비트 소리가 무엇을, 우리는있어 [Fzz] 종이 봉지 작은 오픈 제거 당구 큐 [덩어리] [PF] 빨래 드롭] [복수 소리 순서로 재생] 자, 시도하고 시작하기 위해 바닥에 네 괜찮은 종류의 A-하자, 어하자 [데이브 비트 박스] 일종의 것 [복수 소리] 너무 멋져! 이 음악을 만드는 등 재미있는 방법입니다! [소음의 많은 한 번에 연주] 그것은 종류의 주파수에 의해 주문 있어요 그래서 같은, 여기에 [백그라운드에서 여러 소리] 모두 높은 피치 물건입니다 [노이즈 많이] 그런 다음 중간 [더 소리]를 얻을 그리고 깊은 [더 노이즈] 가장 깊은 [BVV] AWH! [깊은 음향 재생] AWH, 그 화려한입니다! 그들은 주파수 내용, 등으로 샘플을 분류했습니다 즉 음악 프로그램에서 아주 유용 할 것입니다! 동물 사자

아, 그리고 서로 다른 태그와 물건을 가지고있어! [탁자 두드리는] 아, 우리는 템포를 변경할 수 있습니다! [빠른 비트] 요 주먹을 올립니다! 우리는 [비트 박스 예]를받을 수 [소음] 네! 아, 그리고이 모든 다른 thi- 소음 업체 있어요? 노이즈 메이커로 어떤 클래스? [드럼과 트럼펫] – [데이브 웃음] [소음] 금속 드롭? [METAL GUITARS] 이 재미 좋아, 것 번역기 – 다른 언어를 말하는 방법을 듣고 무언가의 사진을 촬영 [기계 : 카 벨로] 머리 난 그냥 머리입니다 웃음] 그래서 너무 그것에 대해 내 최근 비디오, 유튜브 것들에 대한 전망에서 판단 모발은 98 %,면 97 % [웃음] 내가 얼굴이 나보다 내가 머리임을 더 확실합니다 어, 좋아, 이것은 무엇입니까? 이것은 무엇입니까? [기계 : Beber

음주] [쉬 억양] Beber 저스틴 음료는 내가 가장 좋아하는 가수입니다 아, 화려한, 이제 우리에게 일본어를 배워 봅시다! [재미 음성] 나는 야 일본 일일 수를 해요! 그것은 성공의 열쇠입니다 어이, 일본인

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정말 앉아서 시도하고이를 얻을에 재미있을 것 그냥, 비디오를 보면서 그 설명하면 보자 담당자 : '안녕하세요, 저는 다니엘입니다' 다른 사람 : '안녕, 난 마틴' 사람 # 3 : '안녕하세요, 저는 페르 해요' Hiiiii! 담당자 : "우리는 컴퓨터에 대해 배운 단어의 하위 집합에서 찾고 있습니다

' 사람 : '우리는 또한 단어의 작은 세트를 자세히 볼 수 우리는 '피아노'를 검색하면, 우리는 피아노에 관련된 [?] 유일한 단어를 실행할 수 있습니다 우리는 작곡가, 장르의 클러스터를 얻을 ' 그건 정말 멋지다! 사람 : '각 이미지는 784 픽셀입니다 컴퓨터 차원 각 화소를 처리한다 ' 즉 모든 숫자가 무엇인지입니다 좋아,이 모든 단어입니다 내가 좋아하는 검색하면 어떤 일이 발생

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나는 그것을 매우 흥미로운 부분을 할이 충분히 이해 같은 느낌 나는 그것이 있어야로 된 직후 끝 우리는거야 생각합니다

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나는 기계 학습이 얼마나 멋진 믿을 수 없다 AWH, 정말 나를 싶어 그것이 작동하는 방법에 대한 자세한 내용은 있습니다 I- 나는이 물건에 많이 fricken'- I 괴상한을 얻을 [웃음] 나 시청에 wat-에 대한 환호와 당신이 날은 AI의 일에 더 이상 비디오를 수행하려는 경우 알려 주시기 this- 당신이 좀 것 같은 어떤 도구를 알고 있다면 아, 나는 사물의 톤 아무도 정말 대해 알고 있음을 다음과 같이이 내기 원인이 나에게 '알려 같은 모호한 사이트, 즉 같은 에지 – 투 – 고양이 같은 것은 물건 남자

그게 너무 재미 있었다 아마 우리 모두를 죽일거야 있다는 안됐다