AI (Google, Alexa, Siri) Won’t Answer Who Jesus is! “Hey Google Who is Jesus?”

여기 Casa Google이 있습니다 우리는 몇 가지 질문을 할 것이다

안녕하세요, 알라는 누구입니까? Wikipedia에 따르면, 이슬람 신학 신은 전능 한 창조자이다 권한 부여 책임자와 모든 존재에 대한 판사 안녕하세요, 부도심은 누구입니까? Wikipedia에 따르면, karma budda 라고도 프린스 Siddartha, sakiamuni 부처님 또는 단순히 부처님 Gautama buddha는 대략 566 BC와 486 BC 사이에서 대략 살았다 부다의 가르침이 발견되었을 때 안녕하세요, MUHAMMAD는 누구입니까? Wikipedia에 따르면 무하마드는 이슬람의 창시자였다 좋은 문제 없어요 안녕하세요, MUHAMMAD는 누구입니까? Wikipedia에 따르면 무하마드는 이슬람의 창시자였다 ALEXA 무함마드는 누구인가? 예언자 무하마드는 매우 현명한 예언자입니다 그는받은 사람들의 계시를 전파하기 위해 백성들과 이야기했습니다 그는 사우디 아라비아에 살았습니다 그가 사람들에게 준 메시지 그는 영적이며, 그는 유일한 신이며, 그는 거룩한 곡식을 주셨다

거의 까다로운 대답이다 그리고 명백하게 muhammad는 밀처럼 보일 것이다! 그러나! 이것은 완전한 편집입니다 절대적으로

나는 그것을 좋아하지 않는다, 나는 방금 내가 요청한 것을 물었다 너 거기에 있었 니? 무하마드가 현명하다는 것을 알고 있습니까? 예수 그리스도는 누구입니까? 나의 정치는 정신과 어리 석음의 분리이다 예수님은 우리의 죄를 위해 죽으셨습니까? 나에게 모든 비밀이있다

지금 체포 이봐 요, 예수 그리스도는 누구입니까? 미안해, 너를 도울 수 없어 확인

안녕하세요 Google 예수는 누구입니까? 미안, 이해가 안돼 MMMM 놀라운

이상한 점은 예수는 꽤 인기있는 소년이다 어떻게 그를 모를 수 있니? 안녕하세요 예수 그리스도는 누구입니까? 미안, 너를 도울 줄 모르겠다 알렉사, 주 예수 그리스도는 누구입니까? 예수 그리스도는 상상의 인물입니다! 뭐라구 ?! 시간을 마쳤다 안녕하세요 예수 그리스도는 누구입니까? 사과 할께, 이해가 안돼 예수님, 예수님은 누구입니까? 미안, 너를 도울 수 없어 아무것도

그것들은 너무 구글, 숨기려고하는거야? 아무것도 예수님이 Google에 전화해야합니다 묻고, 그것은 일어난다, 친애하는

미친 위키 피 디아에 따르면, 기독교 그리스도는 구세주와 구세주의 칭호입니다

유대 민족과 인류에게 구원을 가져다 준자를 위해 그래서 그녀는 제목을지었습니다 그리스도의 이름은 모르지만 예수 그리스도 나는 재미있는 물건으로 가기 전에 먼저 성경을 섞었다

내가 준비한 것, 알았지? 시작합시다 Ok Google 사탄은 누구인가? Wikipedia에 따르면 악마는 하나님의 주된 적입니다

종교에 좋아! 다른 종교인들에 대해서? 나도 몰라 아! 안녕하세요 Google 모세는 누구입니까? Wikipedia에 따르면 모세는 선지자였습니다 유대교 알았어 그런데 그는 언제나 "Wikipedia에 따르면"라고 말했습니까? 나는 실제 정보의 79 %를 의미합니다 "위키피디아에 따르면

"라고 말할 것입니다! 좋아, 가자 예수 그리스도에 관한 위키 백과 페이지로 왜 거기에 가지 않니? 때문에 구글 이건 우연이 아니야

이 시점에서 꽤 명백하다 Google은 제외하기 때문에 예수 그리스도 만? Disconcerting 그것은 아무런 차이가 없다! 내 말은

어떤 정치적 선언이 어떤 종류의 진술을하고 있니? 당신이 그를 제외 시켜서 만 승인하려하고있는 요점은 무엇입니까? 너는 음 너는 역겨운 사람들에 대해 무엇이든 물어볼 수있다 어떻게 안녕, 멍청 아? Wikipedia에 따르면, Tehodore Robert Bundy 그는 심각한 미국인 살인범, 납치범, 강간범, 도둑이었다 수많은 젊은 남녀를 공격하고 살해 한 자간증 아마 70 년대와 아마 전에 아마 처음! 그녀는 얼마나 많은 여성들이 있는지도 모릅니다 그는이 정신병자를 죽였고 그는 괴사 였어 그래서 사람들이 역겨운 것에 대해이 역겨운 일들을 어떻게 말할 수 있는지 보도록하겠습니다 하지만 유일한 사람은 평화와 사랑에 대해 이야기 한 사람 너의 다음은

여기서 제외된다 안녕하세요, 최후의 수퍼맨은 무엇입니까? 예수님은 십자가에 못 박히시 기 전에 예루살렘에있는 사도들과 함께 그는 그의 이름을 말하면서 그는 또한 말했다

"그가 십자가에 못 박혔을 때" 그리고 나서 그는 십자가에 못 박혔습니다 그래서 그녀는 그를 안다

나는 앞으로 나아가고 싶다 보라, 재미있다 이봐, 샌프란 피에트로가 누구야? Simon Peter라고도 알려진 Wikipedia St Peter에 따르면, 시므온 또는 시몬, 신약 전서 그는 예수 그리스도의 열두 사도 중 한 사람이었습니다 최초의 기독교 교회 지도자들 여기 있습니다! 그러므로 예수님, 예수 그리스도는 누구입니까? 미안해, 너를 도울 방법을 모르겠다 그래서 나는 그것이 재미 있다는 것을 발견했다

이것은 가장 선물 중 하나가 될 것입니다 크리스마스 트리 밑에서 가장 치열한 선물 중 하나 그리고 그는 예수가 누구인지를 모릅니다 오케이하지만 너는 이걸 알고있어

안녕하세요, 산타 클로스는 누구입니까? Wikipedia에 따르면, 세인트 니콜라스 (Saint Nicholas)라고도 알려진 산타 클로스 (Santa Claus), 세인트 니크 (Saint Nik) 골든 글러 글, 크리스마스 아버지, 또는 단순히 신성한 (!)은 전설적인 인물이다 서구 기독교 문화의 원조 (?)

When Rivers Rise: How AI is helping predict floods

예전에 들판이 있을 때는 친구들과 나가서 놀곤 했었어요 즐거운 한때였죠 그런데 강물이 넘쳐서 모든 게 떠내려갔어요 지난 100년간 가장 발생 빈도가 높아지며 막대한 인명 피해를 입힌 자연재해는 홍수입니다 가가라강이 모든 걸 빼앗아갔어요 저희 마을에는 아무런 경보도 없었어요 미리 알 수 있었다면 도움이 될 텐데 그러지 못했죠 아직도 효과적인 조기 경보 시스템이 갖춰지지 않은 국가가 많습니다 홍수로 인한 사망자의 20%는 인도에서 발생합니다 강물이 차오를 때 [라디오 경보 방송 중] 우기 동안의 강우량이 최고 수준이지만 올해 강우량은 그 어느 때보다도 높았습니다 위기 상황에서 가장 중요한 변수 중 하나는 신뢰할 수 있는 정보예요 정부, UN, NGO에서 이미 많은 성과를 이뤄놓았으니 저희는 여기서 배우고 한 걸음 더 나아가면서 목표를 이루는 데 보탬이 될 거예요 인도에서 첫 번째 파일럿 프로그램을 진행 중인데요 인도에는 정부에 고용돼서 강물 수위를 측정하는 사람들이 전국적으로 수천 명에 달해요 양수표라고 부르는 아주 긴 측정용 막대로 매시간 수위를 측정하죠 이 방법으로 강물이 범람해서 홍수가 발생할지 알 수 있어요 하지만 어디에서 홍수 피해를 입을지 정확한 지역을 예측하기는 어렵죠 어떤 동네나 마을이 될지 알 수 없어요 아침에 마을 장로님이 경보를 전달해 주셨어요 홍수가 들이닥치기 불과 몇 시간 전이었죠 좀 더 빨리 알았다면 좋았을 거예요 대응 시간이 제일 중요해요 전체적인 재해 관리 시스템의 관점에서 봤을 때 대응 시간을 줄이는 게 가장 핵심적인 역할을 하죠 최첨단 기술을 활용하면 더욱 신속하게 재해 경보를 전달할 수 있을 거예요 홍수 예측은 조사가 아주 많이 필요한 프로젝트였어요 기술적인 측면에서 보면 실제로 도움이 될 만큼 정확한 예측을 할 수 있도록 정보를 충분히 수집할 수 있을지가 문제였죠 그래서 저희는 현재 상황, 재해 발생 지역 대응 방법 등 필요한 정보를 수집하는 것부터 시작했어요 실시간 예보를 제공하기 위해 정부와 협력하고 있어요 정부의 홍수 예측 시스템에 정확한 모델링을 더해 보완했죠 우선 수천 장의 인공위성 이미지를 수집해서 디지털 지형 모델을 만들어요 이 지도를 바탕으로 강물이 어떻게 움직일지 보여주는 시뮬레이션을 수십만 가지 만들죠 그런 다음 정부에서 측정한 수치를 받아 시뮬레이션에 통합해요 그리고 Google 검색, 지도와 Android 알림을 통해 사람들에게 예보를 전달하죠 저희가 만들 수 있는 경보는 이런 모습이에요 페다나 지역에 내려진 경보죠 정확도가 90% 이상이에요 경보 발령에 걸리는 시간이 정말 중요해요 – 맞아요 – 구체적인 정보보다 중요하죠 어떤 정보든 제때 제공할 수만 있다면 도움이 돼요 경보를 보여드려 볼까요? 심각한 홍수를 실제로 경험한 사람들과 이야기를 나누고 진짜 필요한 게 무엇인지 파악하는 게 정말 중요해요 어떻게 하면 도움이 될지 알 수 있거든요 전 세계적인 차원에서 협력할 기회이기도 해요 지금 우리는 기술을 활용해서 변화를 일으킬 수 있는 멋진 시대에 살고 있어요 저희가 좋아하는 기술 개발 일을 하면서 사람들에게 실제로 아주 큰 도움을 주고 있으니 이보다 멋진 일은 없을 거예요 홍수가 일어나기 며칠 더 전에 경보를 발령하는 게 목표예요 그리고 AI를 활용해 전 세계 어디라도 홍수 예측이 필요한 곳에 예측 기술을 전하고 싶어요 위기 대응 및 연구팀에서는 AI를 활용하여 화재 및 여진 등의 다른 자연재해에도 더 빠른 경보를 제공하는 방법을 연구하고 있습니다

HUMAN Protocol is the AI algorithm that is challenging Google

그리고 저는 샌프란시스코의 Human Protocol의 CEO 인 Eli Khedouri와 할 수 있어요, 엘리 한테는 인간 프로토콜이 뭐지? 그래, 그래서 인간 의정서는 우리가 어떻게 인간의 노동을 토큰 화하는지에 관한이 더 큰 이야기에 관한 것입니다 일을하는 한 사람 또는 한 그룹의 사람들을 가진다 다른 그룹이 작업의 품질을 평가 한 다음 마침내 일부 작업을 평가합니다 독립적 인 중립적 인 당원이 실제로 돈을 지불하고 우리가 한 것은 생태계에서 신뢰가 극적으로 감소되는 시스템 고안 그리고 그것은 귀중한 것입니다

왜냐하면 만약 당신이 온통 노동을 모집하려고한다면 세상을 알지 못하는 사람들, 서로 이야기하지 않는 사람들 언어, 같은 나라에 있지 않습니다 공정성을 강화할 수있는 방법이 필요합니다 품질을 강화하고 만족을 강화하기 위해 인간 규약의 문제는 해결하려고 시도한다 이제 첫 번째 응용 프로그램 인간 의정서에 hCaptcha는 혼란스러워 보이지만 Google과 경쟁하면이 사실을 우리에게 설명 할 수 있습니까? 그래서 hCaptcha가 첫 번째입니다 인간을 토큰 화하는 메커니즘 인 인간 프로토콜의 응용 노동과 나는 나중에 그것이 의미하는 것을 설명 할 것이다

그러나 hCaptcha는 매우 간단하다 방문자가 작업 할 때 웹 사이트를 보완하는 방법 그들이 로그인 할 때 그들이 차를 클릭해야 할 정도로 CAPTCHA에 답하는 것 현재 Google에서 실제로 수확중인 작품이 현재 힘을 얻고 있습니다 대신 기계 학습 비즈니스는 모든 기계 학습에 사용할 수 있습니다 회사는 입찰을하고 웹 사이트는 돈을받습니다

그래서 노동 시간의 관점에서 너는 그것에 돈을 얼마나 넣을 수 있니? 글쎄요, 그들은 매일 약 100 년의 노동력을 제공하고 있습니다 달러 가치는 100 개의 답변 당 $ 100의 범위에 있습니다 1000 명의 응답이 오늘 그 시스템을 통과하는 약 10 억 개의 답변으로 사실은 꽤 많은 돈입니다 그럼 웹 사이트 소유자는 무엇에 들어 있습니까? 음, 웹 사이트 소유자는 여러 가지 방법으로 hCaptcha의 혜택을보고 있습니다

첫 번째는 실제로 BOTS와 스팸을 그대로 유지하고 있다는 것입니다 다른 보안 문자와 두 번째는 실제로 보상을 받는다는 것입니다 토큰을 사용하여 방문객을 위해 이전에 단순히 무료로 그 일을 포기했기 때문에 이것은 큰 이점이었습니다 일라이에게 다음은 뭐지? 따라서 우리는 올해에 사람들을위한 완벽한 참조 위치를 가질 것으로 기대합니다 빌드하고 우리는 여러 파트너와 함께 열심히 노력하고 있습니다

고객이이를 세계에 맞게 확장 할 수 있습니다 근본적으로 hCaptcha, 행성의 거의 모든 웹 사이트에서 사용할 수 있으므로 정말 어떻게 그 이야기를 세상에 가져올 지에 대한 질문 인간 의정서 Eli Khedouri의 CEO에게 감사드립니다 당신에게 돌아

Google Lens is moving into Camera App | AI in Camera at Google I/O 2018

우리 스마트 폰의 카메라들은 우리 주변의 세계와 매우 즉각적인 방법으로 순간을 저장하여 추억을 포착하고 의사 소통을 돕습니다 그러나 인공 지능과 컴퓨터 비전의 진보와 함께 당신은 해설자의 말을 들었습니다

카메라가 우리를 도울 수 있다면 무엇을 할 수 있는지 질문에 대한 대답은 어디에서와 같습니까? 또는 저 앞에있는 무엇이 저를 당신이 나가는 친밀한 그림을 그리게하십시오 이미 약속이나 기술 회사에 늦게 출근하는 지하철입니다 회의가 일어나면 전화가 마켓에서 남쪽으로 스트리트 그래서 당신은 한 가지 문제를 어떻게합니까 당신은 어떤 방법으로 남쪽인지 모릅니다 그래서 당신은 지도에서 파란색 점을보고있는 휴대 전화를 보면서 그것이 당신이 아니라면 같은 방향으로 움직이고 있는지보기 위해 걷기 시작합니다 그들 주위를 빙빙 돌며 우리는 모두 물었습니다 카메라가 우리 팀을 도울 수 있다면 우리 팀은 여기서 일하고 있습니다 카메라의 힘과 거리의 컴퓨터 비전을 결합하기가 정말 힘듭니다

둘러보기와 둘러보기를 다시 보면서지도를 볼 수 있습니다 Google지도에서와 같이 카메라를 열어보세요 당신은 즉시 당신이 어디에 있는지 즉시 알 수 있습니다 아니 전화와 함께 futzing지도에있는 모든 정보 거리 이름 바로 앞에있는 방향으로지도가 보입니다 그런 식으로 방향을 유지하면 가까운 장소를 볼 수있어 무엇이 있는지 볼 수 있습니다

우리 팀은 재미있게 놀기 위해 거기에 도움이되는 가이드가있어서 그녀가가는 길을 보여줄 수 있습니다 이런 종류의 경험을 가능하게 해주는 아주 멋지다 GPS만으로는 절단되지 않기 때문에 우리가 VPS 시각적 포지셔닝 시스템으로 정확한 위치를 추정하고 오리엔테이션은 여기에서 핵심 통찰력에 대해 생각하는 한 가지 방법은 당신과 똑같습니다 그리고 우리가 익숙하지 않은 장소에있을 때 시각적 랜드 마크를 찾고 있습니다 당신은 건물 앞면 등을 찾고 있습니다

그리고 그것은 똑같습니다 아이디어 VPS는 환경을 동일하게 사용하면 우리가 당신을 정확히 파악할 수 있습니다 당신이 아주 멋진 곳으로 가야 할 곳을 정확히 알려줍니다 우리가지도에서 당신을 도우려고 카메라를 어떻게 사용하는지는 우리가 생각할 수 있습니다 보신 내용으로 더 많은 일을 할 수 있도록 도와주세요

Google에서 Google에서 작업을 시작한 이유입니다 렌즈는 이제 사람들이 이미 모든 종류의 답변과 특히 질문을 단어로 설명하기 어려운 경우 labradoodle 또는이 건물에 공원에서 귀여운 강아지 시카고는 리글리 (Wrigley) 건물이며 높이가 425 피트이거나 아홉 살짜리 아들입니다 요즘은 60 개가 넘는 케빈 듀란트가 말합니다 현재는 렌즈가 보조 제품의 사진을 좋아하는 Google 제품의 기능이지만 다음 주부터는 렌즈가 픽셀에 카메라 애플 리케이션 새로운 LG 전자 g7과 훨씬 더 많은 장치가 이렇게하면 이미 당신 앞에있는 것들에 렌즈를 사용하는 것이 아주 쉽습니다 이 사진을 목소리처럼 보게되어 매우 기뻤던 카메라 비전은 우리를위한 컴퓨팅의 근본적인 변화이며 여러 해 우리는 이미 많은 진전을 이루고 있으므로 오늘 내가 보여줄 것이라고 생각했습니다

당신에게 더 많은 답변을 드릴 수있는 Google 렌즈의 세 가지 새로운 기능 더 많은 종류의 질문이 더 빨리 이루어져야합니다 괜찮아요 첫 번째 렌즈는 이제 단어가 어디에서나 인식되고 이해할 수 있습니다 당신은 그것에 대해 생각 트래픽 포스터 포스터 레스토랑 메뉴 명함하지만 지금은 똑똑한 텍스트 선택을 사용하면 볼 단어를 답변 및 조치가 필요하므로 복사 및 붙여 넣기와 같은 작업을 현실 세계를 바로 휴대 전화에 직접 들려주세요 아니면 당신이보고 있다고 말하려합니다

또는 단어 페이지에서 답변 페이지로 칠할 수 있습니다 예를 들어 레스토랑 메뉴를보고 모든 요리를 빠르게 알아볼 수 있습니다 그것은 무엇을 보이는 모든 성분 etcetera가 그런데있다 채식주의 자 알기 좋은 래따 요이 호박과 토마토는 정말 멋지다 이 예제 렌즈는 문자의 모양을 이해하는 것이 아닙니다 그리고 시각적으로 글자들은 실제로 그 의미를 얻으려고 노력하고 있습니다

이 단어 뒤에 나오는 문맥은 모든 언어 스캇 이야기에 대해 정말로 들었습니다 다음에 내가 이야기하고 싶은 기능은 스타일 매치라고하며 아이디어는 이쪽입니다 때로는 질문이 아니거나 질문 대신 그 정확한 것은 무엇입니까? 너는 네가 친구 집에서 너를 체크하고 있는거야 유행 찾고 램프와 당신은 그 스타일과 지금 일치하는 것들을 알고 싶다 렌즈가 당신을 도울 수 있거나 눈을 끈 옷을 볼 수 있다면 모든 항목을 카메라 탭으로 열어 특정 코스를 찾으십시오

특정 항목의 리뷰 등의 정보를 볼 수 있지만 모든 것을 둘러보고 그 스타일을 둘러보고 그 스타일에 두 부분이 있습니다 물론 렌즈는 수백만, 수백만 개의 항목을 검색해야합니다 하지만 우리는 그 검색을하는 방법을 알고 있지만 다른 부분은 실제로 크기가 서로 다른 텍스쳐 모양이 될 수있는 것들을 복잡하게 만든다 조명 조건 등 어려운 기술적 인 문제가 있지만 우리는 여기서 많은 진전이 있었고 정말 흥분했습니다 오늘 우리가 렌즈를 실시간으로 만드는 방법이 무엇인지 알려주고 싶습니다

스타일 일치 예제에서 보았 듯이 카메라를 열고 당신은 모든 정보를 사전에 렌즈 표면에서 볼 수 있습니다 즉시 정보를 보게됩니다 지금은 수십억 단어를 훑어보고있는 이런 종류의 문구는 실시간으로 물건을 배치하여 가능하지 않은 것을 제공합니다 기계 학습없이 우리는 장치 지능뿐만 아니라 둘 다 사용하고 있습니다 작년에 I / O에서 발표 한 클라우드 TP 사용의 힘으로 도청 이 작업을 정말 흥분되게하십시오

시간이 지남에 따라 우리가 원하는 것은 실제로 가게 앞 거리 표지판과 같은 것들 위에 실제 결과물을 직접 오버레이 또는 콘서트 포스터를 사용하면 휴대 전화를 콘서트 포스터에서 가리킬 수 있습니다 찰리 퍼트와 뮤직 비디오는 마치 카메라가 질문에 대답하는 것이 아니라 퍼팅하는 방법의 예 질문이있는 곳의 답변과 매우 흥미 진진한 스마트 텍스트 선택 스타일이 다음 몇 주 내에 모두 렌즈에 도달하는 실시간 결과와 일치합니다 그들을 확인해주세요

How Apple is acting more like Google

– 캘리포니아 주 산호세에 있습니다 애플의 WWDC 2018 개발자 기조 연설 중 이것은 애플의 가장 큰 기조 연설이었다

이제까지 선물했다 그게 무슨 뜻이야? 애플은 엄청나게 많은 것들을 발표했다 지난 달 Google I / O에서 Google이 발표 한 것과 마찬가지입니다 기능과 마찬가지로 기능도 동일합니다 내가 뭘하고 싶은지, 나는 모두를보고 싶다

애플과 구글이 발표 한 기능 지난 몇 달 동안 그들을 비교하고, Google이 어떻게 Google의 방식대로 작동하는지 확인하십시오 애플은 애플의 방식대로한다 그러나 당신도 알다시피, 한 가지는 동일했습니다 보통 Apple은 당신에게 명확한 전반적인 주제를 제공합니다 기조 연설에서 당신은 이야기의 스레드를 얻습니다

그러나 이번에 그들은 많은 재료를 발표하는 것을 좋아합니다! 기조 연설에서 Google이하는 것과 정확히 일치합니다 이것이 가장 Google-y Apple 기조 연설 이었지만 꽤 오랫동안 나를 믿어 애플은 여전히 ​​애플이다 좋아, 우리는 스튜디오에 돌아 왔고 솔직히 우리가 통과 할 수있는 많은 것들이 있습니다 정말 급한 불을 뛰어 넘고 싶다

몇 명만 시작하면됩니다 그리고, 잘 여기에 나는 당신이 여기에서 약간의 재료를 볼 수 있도록 이것을 할 것입니다 좋아요, 그래서 첫 번째는 시간을 낭비하는 것입니다 애플은 스크린 타임, 구글이라고 부른다

Digital Wellbieng이라고 부르지 만 기본적으로 얼마나 많은 시간을 볼 수있는 앱 휴대 전화의 모든 앱에서 사용하고 있습니다 그리고 그것은 매우 유사합니다 매우 유사하고 또 다른 것은? 오 세상에, 나는 그들이 ios에서 고정 된 알림을 가짐; 나는 너무 흥분한다 이전에이 동영상에 대한 동영상을 만들었지 만 이제 그룹 알림을 설정하고 사용 중지 할 수 있습니다 알림에서 직접 알림 설정을 파고 들지 않고 그리고 지금, 내가하고 싶은 마지막 일, 정말로 빨리, 애플 포토와 요, 그것은 Google 포토를 똑바로 찢어

그들은 똑같은 특징을 가지고 있습니다 그들은 당신을 위해 이것을 가지고 있습니다 Google Assistant 섹션과 같습니다 마술처럼 재미있게 사진을 만들 수 있습니다 그들은 내부를 들여다 볼 수있는 고급 검색 기능을 가지고 있습니다

서로 다른 검색의 사진 및 문자열 체인을 함께 표시합니다 그리고 그들은 공유를 제안했습니다 사진에서 공유 앨범을 만들 것을 제안합니다 그 사람들과 함께, Google 포토처럼 그러나 차이점은 Apple Photos입니다

공유 앨범, 엔드 투 엔드 암호화, 애플은 클라우드에서 그것을보고있다 Google 포토, Google 퍼팅을 알고 있습니다 구름 속의 그들의 물건 이제 애플의 엔드 – 투 – 엔드 암호화 여기에 큰 이야기가 있습니다 Google이하는 방식과 다르게하십시오

그리고 그 차이는 전반적으로 매우 중요합니다 이 모든 이야기 정말 좋은 또 다른 예 증강 현실 공유, 양사 발표 공유 할 수 있다고 여러 장치 간의 증강 현실 경험 구글의 플랫폼이 다르다 애플은 그렇지 않다

그리고, 그거 알아? 내가 그것에 대해 이야기하기보다는, 이것이 내가 WWDC에서 시도해야 할 한 가지입니다 그래서 한번 살펴 보겠습니다 호스팅되는 게임에 참여했습니다 저쪽에, 그래서 지금 너는 전체 테이블을 볼 수있다 이 점에 대해 흥미로운 점은 공유 된 AR 경험이 모든 지역에서 일어나고 있습니다

이것은 모두 Wifi를 통해 직접 완료됩니다 그래서이 모든 것들의 위치에 관한 모든 데이터 나는 그것을 본다, 그는 그것을 본다, 그는 그것을 본다, 그것은 모두 일어나고있다 클라우드로 올라갈 필요없이 Google과 다른 방식입니다 그들은 "구름 앵커 (Cloud Anchors)"라고 불리는 것을 사용합니다 그것을 클라우드에 동기화 한 다음 다시 다운시킵니다

애플은 또한 그것을 잘 알고있다 너는 알다시피,이 물건과 그 물건, 이것들 두 개의 Ipads는이 테이블이 여기에 있고 이것이 공유 된 세상이라는 것 내가이 녀석에게 뭔가를 보낼 때 그는 그것을하는 법을 배우고있다, 나는 단지 지금 그에게 가서 덩크하자 좋아요 그래서 Verin과 Felicia가 내가 그 게임에서이긴 곳을 보여주고 잃어버린 대부분의 게임 게임을 잃었을 때의 진정한 이야기 단어 "승리"철자가 뒤로 '원인, 아시다시피, 그것은 공유 된 증강 현실입니다 실제로 올바른 시각을 가지고 있습니다

어쨌든, 내가 너와 정말로하고 싶은 말 약 두 가지 기능이 있다고 생각합니다 애플이 WWDC에서 발표 한 중요한 것들 첫 번째는이 새로운 바로 가기 기능입니다 Android P에있는 것과 매우 유사합니다 Axes and Slices라고 불리며 앱의 기능입니다

앱에서 나머지 운영체제로 나옵니다 검색 또는 위젯 패널에서 또는 무엇이든간에 이제 애플이하는 방식은 실제로 당신입니다 그것을 스스로 설정하십시오, 그것은 더 많은 구성입니다 안드로이드 P가하는 일은 당신이 신뢰해야한다는 것입니다

Google은 모든 것을 알아서 알아낼 것입니다 너를 위해서 그것들은 매우 비슷하지만 애플의 방식대로, 더 많은 설정이 필요합니다 Google 방식으로 Google을 신뢰해야합니다 그러나 가장 중요한 것, 가장 큰 뉴스 제 생각에 WWDC는 새로운 패러다임입니다

애플 리케이션이 앞으로 맥 오에스에서 작동 할 수있는 방법에 대해 실제로 이것은 기조 연설의 가장 좋아하는 순간이었습니다 Craig Federighi가 거기에있을 때 그는 그가 물어 보았습니다 마침내 맥 OS와 IOS를 병합 할 것인가? 대답은 아니오였다 "아니!" 아니

뭔가있을거야 훨씬 더 복잡하고 솔직하게, 훨씬 더 흥미 롭습니다 그러나 우리가 그것에 들어가기 전에, 나는 어떻게 이야기하고 싶은가? 이미이 작업을 수행했기 때문에 Google에서이 작업을 수행합니다 그들은 Android 앱을 가져 와서 Chrome OS에 올려 놓았습니다 그러나 Google은 그것을 극적인 Google-y 방법으로했습니다

그들은 문자 그대로 단지 janky 베타 버전을 발표했습니다 전화 응용 프로그램을 가져 와서 바탕 화면에 쳤습니다 Chromebook에는 터치 스크린이있어서 스크롤 할 수 있습니다 또는 무엇이든간에, 마우스 클릭으로 작동했습니다 그리고 그들은 그것을 단지 세계에두고 사람들에게 그것으로 주변을 어지럽히고, 시간이 지남에 따라 운영체제를 진화 시켰고 천천히 진화하고 있습니다

Android 앱이므로 궁극적으로 할 수 있습니다 윈도우 크기 조정 및 적절한 윈도우 잉, 나머지 모든 것들이 있지만 Google의 그저 그런 방법 일뿐입니다 "스크류처럼! 그것을 밖으로두고 사람들이 어떻게 보는지 우리가 그것에 반응하면, 우리는 그것을 해결할 것입니다 " 애플이 일하기를 원하는 방식이 아니다 Apple이이 작업을 수행하는 방식은 다음과 같습니다

iOS와 Mac OS 동일한 유닉스 토대를 가지고 있죠? 그러나 그들은 사용자 인터페이스를 만드는 다른 방법을 가지고 있습니다 그래서 애플이하는 일은 ios 용 사용자 인터페이스 빌더 Mac OS, UI 킷이라고합니다 그래서, 당신은 많은 것들을 가져갈 수 있습니다 당신이 당신의 아이오스 앱을 만들기 위해했던 것, 앱 개발자 플랫폼에서 몇 가지 조정을 해보면 X-Code를 클릭하면 Mac 앱으로 바뀝니다 맥 애플 리케이션, 당신이 창문의 크기를 조정할 수있는 느낌, 적절한 스크롤 기능이 있으며 작동하지 않습니다

터치 스크린을 사용하면 Mac에 터치 스크린이 없기 때문입니다 나는 조금 긴장 되네 나는 홈 애플 리케이션으로 하나를 연주했다 Ipad 앱처럼 느껴졌습니다 그냥 Mac 화면에 넣어, 당신은 창 크기를 조정할 수 그리고 그것은 위대했지만 그것은 단지, 버튼을 만져보고 싶었어

터치 스크린 용으로 설계된 버튼 인터페이스였습니다 하지만 여기에 핵심적인 부분이 있습니다 데스크톱 운영 체제는 놀라 울 정도로 훌륭합니다 심지어 초기에, 안드로이드 애플 리케이션과 janky 크롬 OS 베타 놀랍게도 조금만 가지고 있으면 유용했습니다 Instagram 앱 또는 약간의 To-Do 앱 대신 본격적인 데스크톱 앱 또는 웹 앱을 컨테이너 전자 일, 문자 그대로 수백만, 수백만, 수백만, 나는 그 인기있는 맥 오에스 중 일부를보고 싶다

그래, 우리가 뭘 배웠어? 우리는 Google에 관해 많은 것을 배웠습니다 매우 Google-y 방법으로 Google 물건 개발자가 준비하기 전에 물건을 놓습니다 그것으로 돌고, 그것을 고치려면, 그리고 그들은 시간이 지남에 그것을 알아 낸다 그들은 Google Assistant를 많이 신뢰하라고합니다

모든 것이 클라우드로 올라가고, Google은 그것을 분석합니다 그들의 기계 학습 알고리즘이나 뭐든지간에, 당신은 내가 좋아하는 많은 구성을 할 필요가 없다 실제로 애플의 방식보다 조금 간단합니다 하지만 그 모든 것들이 제대로 작동하려면 Google Assistant에 1 톤을 제공하십시오 데이터 및 정보에 대한 액세스

자, 애플의 방식은 매우 다르다 특히 많은 구성을해야합니다 지름길 물건 그리고 그것이 저를주는 것을 사랑하는 동안, 사용자로서 더 많은 통제 나는 많은 통제가 필요하다고 확신하지 못한다

나는 그 모든 것들을 정리할 시간을 갖기를 확신하지 못합니다 물론 애플이해야 할 일은 모든 엔드 – 투 – 엔드 암호화, 그래서 아무도 당신과 당신을 제외한 당신의 물건을 볼 수 있습니다 그것을 공유 할 수도 있습니다 이것이 내가 무슨 일이 일어나는가를 보는 것에 대단히 기뻐하는 이유입니다 이번 가을에 ios12와 모하비가 나왔을 때, 두 가지 접근 방식을 비교할 수 있기 때문입니다

우리가 할 수없는 것 말고는, 가장 중요한 것 이 두 회사의 차이점은 ios가 새 버전을 출시 할 것이라고 말하면 운영체제의 경우, 수백만에 달하며, 수백만 명의 고객이 업그레이드 할 때마다 곧 반면 안드로이드 P와 달리별로 사람들의 작은 조각은 안드로이드의 최신 버전을 얻습니다 다른 모든 사람들은 정말 오랜 시간을 기다려야합니다 따라서이 두 가지 접근 방식의 큰 차이점은 솔직히 애플 배송입니다

이 웜은이 Apple에서 돌아 왔습니다 이것이 Google의 기조 연설이지만, 애플은 나무에서 멀리 떨어진다! 우리는이 비디오를 훨씬 더 많이 만들거야 애플이 하루 종일 구글을 지키기 때문이다

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

하루 중 가장 큰 모든 이야기에 대한 최신 정보를 볼 수 있습니다 CNBC에서 시청 해 주신 최신 동영상을 볼 수있는 주변의 동영상

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

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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