How To Sample: AI Robots That Will Take Over The World | Siri, Alexa, Bixby!

이봐 빅스는의이 시간에 입력하자의 내일 아침에 알람을 설정할 수 있습니다 우리는 왜 7:00 AM의 알람을 설정하지? 물론 것은이 일치하는 경보가, 나는 오프 모두 켜져 당신에게 빅스 감사했습니다 난 항상 뒤로있어 거 오늘 그것을 할 수있어 좋아, 빅스

걱정하지 마십시오 나는 잠을 할 필요가 없습니다 이런 젠장? 괜찮아 이 처리하는 하나의 방법이 죄송 해요 나는 이해하지 못했다 당신이 나에게 잘못했다면 내가 여기있어 당신이 나를 찾을 때까지 그냥 이야기 나 계속 나는 잠을 할 필요가 없습니다 나는 내가 누구의 여러 측면이 있다는 것을 말할 수 있습니다 헤이 여러분 코멘트를 좋아하고 당신이 항상 같이 가입해야 시청 해 주셔서 감사합니다 인공 지능 로봇은 미래에 세계 복용 할 수 있지만 나는 아직도이 트랙이 영상과 거대한를 만드는 재미의 톤을 가지고 있었다 감사 금요일 제안을하고 각 주위에 충실해야 할 나에게 도전 내 친구 아드리안 파도바 외출 매 주 새로운 비디오로와 매일 지켜봐가 무슨 버튼의 인스 타 그램, 그럼 태워 함께 더 음악적 모험과 태그로 유지하기 위해 연합하여 진행시키고 언론 플레이보다 더 많은 작업을 수행

How Google Built the Pixel 2 Camera

지난 수년 동안 정말 다양한 카메라가 개발됐어요 우주에서 사진을 찍거나 인체 내부를 촬영하고 차 안에서 시야를 확보하는가 하면 일상 속 추억을 포착할 수도 있게 됐죠 요즘은 사진이나 동영상을 대부분 휴대전화 카메라로 찍죠 기능도 많이 발전해서 카메라로 360도 사진이나 4K 동영상을 찍고 새 친구를 만날 수 있게 됐고요 작년에 Google Pixel의 카메라를 테스트한 이후로 어떻게 이렇게 훌륭한 사진들이 손톱보다 작은 카메라에서 나오는 건지 또 카메라 안에서 어떤 일이 벌어지는 건지 궁금해졌죠 Pixel 2가 막 출시되었으니 Google을 돌아다니며 이 카메라를 만든 사람들을 만나 가능한 한 많이 배워볼 수 있는 절호의 기회인 것 같군요 Noodles, 준비됐니? 거북이 사진은 없지만 멋진 사진을 많이 볼 수 있을 거야 이제 시작해보죠 휴대전화 카메라를 만들 때 가장 어려운 점은 크기예요 휴대전화는 가볍고 얇아야 하니 블루베리만 한 공간에 카메라를 집어넣어야 하죠 휴대전화 밖에서 보면 렌즈가 있는데 Pixel 2 카메라에는 사실 렌즈 6개가 겹쳐져 있어요 모양도 굉장히 특이하죠 이상한 W 같은 모양으로 돼 있는데 아주 작은 공간을 활용해서 '수차'라는 오차로 인해 사진이 왜곡되지 않도록 해야 하거든요 올해는 광학식 손떨림 방지라는 기능도 추가되었어요 렌즈 주변을 둘러싸고 있는 물리적인 부품이 있는데 그 안에 모터가 달려 있어서 여러 차원으로 렌즈를 조정할 수 있죠 초점을 맞추면 렌즈가 앞뒤로 움직이고 광학적 손떨림 보정 기능이 – 렌즈를 상하좌우로 움직이죠 – 손의 움직임을 보정하려고 움직이는 모습을 실제로 볼 수 있어요 렌즈의 1mm 뒤에는 센서가 있어서 디지털카메라의 필름과 같은 역할을 하죠 이 센서는 빛을 포착해서 전기 신호로 변환하는 감광 화소, 즉 픽셀로 덮여 있어요 올해 나온 Pixel의 이미지 센서는 1,200만 개 픽셀을 갖췄는데 각 픽셀은 좌우로 나뉘므로 사실상 부분 픽셀이 2,400만 개라고 볼 수 있죠 이건 나중에 자세히 살펴볼게요 하지만 지금 짚어볼 흥미로운 점은 센서에 심도와 자동 초점과 관련된 새 기능이 탑재되었다는 거죠 사진이 찍히는 원리를 간단하게 설명해주실 수 있나요? 실리콘 조각으로 사진을 찍을 수 있다는 것 자체가 놀라운 일이죠 센서에서 찍힌 사진을 그대로 쓰지는 못해요 어두운 데다 온통 초록색이고 불량 픽셀이 붙어 있으니까요 컴퓨터 활용 사진 기술을 이용하지 않더라도 이 이미지를 그럴듯한 최종 사진으로 만들기까지 수많은 작업이 필요하죠 이러한 작업은 모든 디지털카메라에서 이뤄져요 카메라마다 방식은 조금씩 다르지만 Pixel 2에서는 30~40단계 정도를 거치죠 저는 첫 번째 단계가 가장 흥미로웠는데요 센서에는 적색, 녹색, 청색 픽셀이 격자무늬로 배치된 물리적 색상 필터가 있어서 픽셀이 빛의 모든 색을 감지하는 대신 적색, 녹색, 청색 중 하나만 감지하죠 우리 눈은 녹색에 더 민감하기 때문에 녹색 빛은 2배로 많이 감지하고요 이쪽에 있는 적색과 이쪽에 있는 녹색과 이쪽에 있는 청색을 합쳐 색상 이미지를 만드는 거예요 – 이 과정을 '디모자이크'라고 해요 – 이 이미지는 감마값 교정과 화이트 밸런스 조정, 노이즈 제거 선명도 조정 등의 단계를 거치죠 원래 이런 단계는 하드웨어로 처리했어요 이 작업을 위해 설계된 전기 회로망이 있었던 거죠 컴퓨터 활용 사진 기술이 발전하면서 점점 소프트웨어의 비중이 높아졌죠 컴퓨터 활용 사진 기술에는 여러 가지 의미가 있지만 기본적으로 이미지 처리를 돕는 고급 알고리즘을 의미해요 Pixel 2에는 HDR+와 인물 사진 모드라는 핵심 기능이 있죠 HDR+를 개발하기로 했을 때 작은 센서가 큰 센서처럼 작동하도록 만들어주는 알고리즘이 필요했어요 그러면 저조도 사진이 잘 나오고 동적 영역도 아주 커지겠죠 아주 어두운 피사체와 밝은 피사체를 한 사진에 담을 수 있도록 말이죠 휴대전화에서 이 기능을 구현하려면 사진을 한 번에 한 장이 아니라 10장까지 찍어서 조합해야 해요 모든 사진을 저노출로 찍어서 어두운 부분과 밝은 부분을 모두 포착하는 거죠 하지만 HDR+이 단순히 모든 사진의 평균을 내는 작업은 아니에요 손이 움직이거나 피사체가 바뀔 수도 있으니까요 이미지의 각 타일을 살펴본 다음 '이 부분이 움직인 건가?' '약간 옮겨서 맞출 수 있을까?' '이 부분은 어디로 갔는지 모르겠으니 그 프레임에서 타일 하나만 없애자' 하는 식으로 작업하는 거죠 유령이 나오지 않도록 세심한 주의를 기울여요 – '유령'이 기술 용어였군요 – 네, 이중 이미지를 말하죠 유령을 쫓아낸 다음에는 미학적 결정을 내려야 해요 사진의 어두운 부분과 밝은 부분을 얼마나 합칠 것인가 하는 문제인데요 아주 어두운 곳에서 사진을 찍으면 연속 사진을 찍은 다음 평균을 내서 꽤 보기 좋은 사진을 찍을 수 있죠 그런데 낮에 찍은 것처럼 밝게 만들어야 할까요? 어두운 음영을 모두 밝게 만들고 밝은 부분만 골라서 조합하면 초현실적이거나 만화 같은 이미지가 만들어지겠죠 그러니 무엇을 버릴지 결정해야 해요 여기서 잠깐! 영상에서 Mark에게 초점이 맞춰지고 배경은 흐리게 처리된 게 보이시죠? 이걸 낮은 심도라고 하는데 대구경 렌즈와 높은 조리개 설정을 사용하여 촬영하면 이런 결과를 얻을 수 있어요 인물 사진 모드는 이 효과를 만들어내는 Pixel 2의 새 기능이죠 물론 휴대전화에서는 이 효과를 만들기가 조금 더 까다로운데요 렌즈와 조리개가 정말 작거든요 휴대전화로 사진을 찍으면 모든 부분이 선명하게 보이죠 인물 사진 모드에서는 머신 러닝과 심도 매핑을 사용하여 – 이 문제를 해결하죠 – 각 픽셀을 일반적으로 처리하는 대신 '어떤' 픽셀인지 이해하려고 하죠 사람인지, 배경인지 등 픽셀의 의미를 이해하는 거죠 신경망을 학습시키는 데는 예시가 거의 백만 개나 사용됐어요 사람, 모자를 쓴 사람 아이스크림콘을 든 사람 친구나 강아지와 포즈를 취하는 사람 등의 예시를 사용해 어떤 픽셀이 전경에 있는 사람이고 어떤 픽셀이 배경인지 파악했죠 이를 통해 알고리즘이 마스크를 만들고 이 마스크 안에 있는 것은 모두 선명하게 처리하는 거예요 그런데 마스크 밖의 피사체를 얼마나 흐리게 처리할지도 문제죠 하드웨어를 선택할 때부터 듀얼 픽셀 센서로 정해놨어요 모든 픽셀이 사실상 하위 픽셀 2개로 나뉘는데요 눈이 2개라서 세상을 2개의 다른 시야로 보는 것과 같죠 왼쪽과 오른쪽의 아주 작은 카메라를 통해서요 연필 끝부분보다도 작은 원근감의 차이만으로도 대략적인 심도 맵을 만들 수 있어요 그래서 인식되는 거리감에 따라 배경을 얼마나 흐리게 할지 대략적으로 정하는 거죠 심도 맵을 사용하면 굳이 사람을 찍지 않아도 인물 사진 모드로 접사 느낌이 나는 근사한 사진을 찍을 수 있어요 셀카를 좋아하시는 분들은 전면 카메라로도 인물 사진 모드를 사용할 수 있어요 이 에피소드를 만들기 전에는 휴대전화 카메라가 얼마나 많은 테스트와 조정을 거쳐 만들어지는지 몰랐어요 엔지니어링 분야에는 제대로 테스트하지 않았다면 망가진 거나 다름없다는 말이 있어요 지금까지 잘하고 있는지 알려주는 테스트를 어떻게 설계하냐에 따라 카메라 품질이 결정되죠 카메라를 조정할 때는 예술과 물리학이 모두 필요하고 조정할 매개변수는 수천 가지나 되죠 문제는 모든 매개변수가 서로 간섭한다는 거예요 한 가지 매개변수를 바꾸면 거기에 영향을 받는 다른 10가지도 확인해서 바꿔야 해요 그래서 수많은 자동화 테스트를 통해 자동 초점, 화이트 밸런스, 전반적인 색상 및 색조, 해상도 등을 측정하는 연구실이 있죠 이런 테스트가 불가능했다면 어떻게 됐을까요? 데이터 세트 하나를 얻는 데 몇 주가 걸렸겠죠 엔지니어링을 활용해서 하듯이 반복 작업을 할 수는 없었을 거예요 제 마음에 들었던 단계 중 하나는 로봇을 활용한 '헥사포드'였는데 동영상 안정화를 테스트하는 단계였죠 이동할 좌표를 여러 가지 줘서 느리고 부드럽게 흔들거나 미친 듯이 흔들라고 명령할 수 있어요 올해는 광학식과 전자식 손떨림 방지 모두가 동영상에 적용되었어요 광학식은 손떨림 같은 작은 움직임을 보정하고 전자식은 큰 움직임을 보정하죠 먼저 동영상 프레임을 살펴본 다음 자이로스코프 측정값을 사용해서 앞쪽의 프레임 몇 개와 비교해요 어느 방향으로 움직였는지 자이로스코프를 통해 알아내서 의미가 있는 움직임인지 판단한 다음 그 움직임을 없애버리죠 휴대전화 카메라 속에서는 수많은 작업이 실행되고 있어요 Pixel 2의 카메라도 마찬가지죠 손떨림 방지라든지 자동 초점 하나만을 주제로 해도 동영상 하나가 나왔을 거예요 이 동영상을 만드는 과정에서 카메라에 대해 정말 많이 배웠는데요 예를 들어 어두운 곳에서 자동으로 초점을 맞추기 위해 Pixel 2에서는 아주 작은 적외선 레이저 빔이 사용돼요 후면 카메라는 15g 정도니까 거의 클립 하나 무게밖에 안되고요 휴대전화 카메라는 놀랍도록 복잡해서 지금까지 살펴본 것도 아주 일부분에 불과하죠 이 에피소드 중간중간에 Pixel 2로 촬영한 사진이 들어가 있는데요 Pixel 2 카메라는 DxO 테스트 결과 최고의 스마트폰 카메라로 평가됐죠 더 자세히 알고 싶다면 이 동영상을 확인해보세요 저와 제 친구 Lo가 Pixel 2로 촬영한 동영상이에요 오늘은 여기까지예요 안녕히 계세요! Noodles는 낮잠을 자러 갈 거예요 여러분은 다른 동영상을 확인해보세요 다음에 만나요!

Amir Husain: “The Sentient Machine: The Coming Age of Artificial Intelligence” | Talks at Google

[음악 재생] 아미르 HUSAIN : 책이라고 그래서 "감성 기계" 그것은 정말 다양한 책이다 그것은 몇 가지 철학적 ponderings로 시작합니다 AI의 출현은 정말 우리를 위해 무엇을 의미하는지에

당신이 알고있는 어떤 실존 적 문제가있다 점점 더 강력한 AI의 출현에 대하여, AGI, 다음 ASI 그리고 매우 가치있는 학자가 많이 있습니다 이들에 대한 기록 볼륨 예를 들어, 닉 보스 트롬, "Superintelligence" 당신이 들어 본으로 읽을 수없는 경우 나, 많은 분들 야한다 그 이상 그리고도있다 계속 논의 주위 기본적으로이 두 가지 두려움 다른 방법으로 자신의 머리를 양육의 종류 그러나 하나는, AI는 모두 우리의 일자리를 빼앗아 것 그리고 때 우리가 쓸모없는 렌더링 수 그것은 복잡성과 능력이 일정 수준에 도달

그리고 다른 하나는 그것이 우리를 죽일 수도 있다는 것입니다 그리고, 물론, 많은 다른 측면이 있습니다 상황 어떤에서 두려움 자체를 명시한다 그러나, 간단히 말해서, 그 두 개의 실제 대화는 즉, 이러한 일이 일어나고있다 그리고이 관객 나는 또한 당신을 말할 것이다 다음은 가상 또는 철학적 아님 더 이상 당혹 질문 그들은 이제 가장 높은 밖으로 재생되고 정부의 수준

그래서 SparkCognition는 세 가지 주요 영역에서 작동, 국가 안보, 산업, 에너지, 금융 그리고는 우리 자신의 일에 대해 말을 많이하지 않습니다 이 책에 대한 이야기입니다 이 SparkCognition 또는 내 작품에 대해 얘기하지 않는 것입니다, 그 자체 하지만 그 배경의 난과의 만남을 끝내고 가지고 있기 때문에 꽤 흥미로운 토론 수석 – 대부분의 군사 리더십뿐만 아니라 이 나라에서뿐만 아니라, 예를 들어, 동맹국에 유럽에서

약 2 주 전에 나는 나토 회의 연설 자신의 적응 보고서 즉, 방법을 알아 와서하고 있었다 믿거 나 말거나, AI는 큰 역할을 할 것이다 다만이었다 새로운 적응 보고서 글을 기준으로 해제되는 일반 존 Allen– 사람이 내 협력자 또한 SparkCognition에이다 board– 나는 올해 초 발표했다 그래서 말을 한 예입니다 그 인공 지능이되고있다 많은 여러 가지 방법으로 실제 그리고 아마 처음 좁은 영역에서, 하지만 기능은 확대된다 그리고 이러한 실존 적 문제 중 일부에 대한 사람들이 표명 한 것으로, 예를 들어 그는거야 우리는 사령관의 데이터를 필요로하지 않는다는 것을 깨닫게 멀리 우리의 작업을 당신은 그 종류에 대해, AGI 수준의 능력을 알고 일의 위협이 될 수 있습니다

다양한 분야에서 구현 ANI 기능이 될 수 있습니다 30 %, 40 %, 신 – 알고 – 어떤 %의 실업 즉 볼 일이다 그리고는 선진국입니다 한편, 미개발 국가 개발 도상국이나, 자신이 갖고 자신의 싹트기에 많은 투자 그들이 부르는 "인구 통계 학적 배당을" 종류의 조건에서 꺼내 한 사람 의 밑에 특권, 그리고 지금 교육되고있다 그리고 어떻게 구할 수 있습니다 경제 복잡한 작업 음, 그 복잡한 작업의 일부 그 세대가 기회를 얻기 전에 포섭 될 수있다 정말 마크를 확인합니다

그래서 거기에 그 착오의 감각을 신흥 개발 도상국에서 급증하는 중산층, 그리고 그들은 그 우리 한 번 역할을 할 수 있습니다 여부 그들이 놀 수있을 거라 생각 했어요 우리는 모른다 우리는 이러한 기술의 발전 평가 무엇을 볼 수 있습니다 그러나 여기 내 요점은 우리가 이미입니다 점 토론에있다 인공 지능이 부분적으로 기술 중심으로, 그러나 또한 부분적으로 정책입니다 그리고 내 경우에는 내가 함께이 일을 가지고 노력했습니다, 그리고 책에서 당신은 과학을 참조 철학, 뿐만 아니라, 정책의 요소가 궁극적으로 우리가 가지고 있기 때문에로 이것에 대해 뭔가를 할 수 있습니다

그리고, 나중에 우리가이 들어가 당신을 말해주지 예를 들어, 토론의 일부 금지 및 자율적 인 무기 주변 나는 그 논쟁의 모두에 매우 깊이 관여 봤는데 그리고 정말 사람들을 많이 만난 그 논쟁에서 문제가 않습니다 그래서 우리는 그 통해 갈 수 있습니다 내가 이야기를 구성 것이다 방법은 난 아주 간단한 독서로 시작합니다 그리고, 당신이 알고,이 모든 세션의 시작 끝 다른 단지를 기반으로하고 무엇 장에 당신이 선택합니다

그래서 여기에 우리는 자율적 인 무기에 대해 얘기했다 어쩌면 내가라는 챕터의 시작과 함께 시작합니다 "전쟁과 AI,"그리고 우리는보다 광범위하게 몇 가지에 대해 얘기하자 이 책의 내용의 그러나 나는 또한 프리젠 테이션을 구성했습니다 그것은 우리에게 책을 넘어 조금 걸립니다 몇 가지 개념이 여기에있다있는, 뛰어난 컴퓨터 과학자에 대한 그 관객에, 아주 기본적인 것으로 보일 수있다, 당신은 그들에 대해 잘 알고있을 수 있습니다 그들이 지루 있다면 나는 빨리 그 이상 갈 것입니다

그러나 우리는 다른 몇 가지 문제로 얻을 수 있습니다 그리고 나는 우리가 여전히 해결해야한다고 생각 몇 가지 문제 그래서 내가 갈거야 방법은, 물론 난 어떤 시간과 의견에 질문에 엽니 다 나는 그것을 환영합니다 승인 87 페이지의 책을 가지고 할 분들을위한 그래서 나는이 장에서의 아주 짧은 읽기 시작하자 그 "전쟁과 AI를

"이라는 제목 "원래 발표 한 사고 실험을 위해 저를 가입 미국 해군 연구소의 절차 저널에 내 친구이자 협력자 일반 요한의 잉태 미국 해양의 알렌 군단, 4 성급 장군, 미국의 과거 부사령관 중앙 사령부 그것은 월 2, 2018과 주장입니다 기습 공격 후 자신의 배에 손상을 고민한다 그러나 이것은 평범한 공격 없었다 그는이 발견하는 것입니다 대규모, 광범위하게, 전략적 놀라운 일이었다 우리의 선장과 그의 선원 들어오는 떼를 기대하지 않았다 그는 나 그의 배 어느 쪽도 자신의 시스템 것으로 인식하기 때문에 사이버 공격을 받고 있었다

발견되지 않은 사이버 활동뿐만 아니라, , 센서를 손상하지만 방어 시스템을 잠금 거의 전적으로 무력한 배를 떠나 운동 파업 파도에왔다 드론의 복잡한 떼가 배에 찢어한다 그것은 자율 시스템의 구름에 의해 공격되었다 목적과 함께 이동하면서도 동적 반응 서로와 선박 공격의 무엇보다, 속도 기절과 선원을 압도 보드 배에 IT 전문가 비록 일부 방어 시스템을 출시 할 수 있었다 사이버 침입의 클러치, 승무원의 나머지 간단하게 반응 할 수있는 충분한 의사 결정 시간이 없었다

단순한 초 그리고 선원의 일부이 몇 초 그들의 제한된 상황 인식과 확인 적의 자율 사이버 및 운동 시스템은 협력했다 그러나 몇 분 만에 전체 공격은 끝났다 선장은 살아 용감하게 남아 다리에, 그러나 그는 심하게 상처를 입었다 로 그의 승무원의 대부분을이었다 화재는 통제 불능 불타는했다 그리고 배는 이미 홍수에서 심하게 나열했다

때문에 피해 선장의 손상 제어와 통신 할 수 없습니다 , 자신이 심하게 상처를 입었다 보조 그것은 등장 자치 플랫폼의 일부 여기서 배를 공격하는 방법을 정확하게 알고 있었다 모두 피해를 극대화하고 줄이기 위해 생존의 기회 자신의 배를 명령하는 선장의 능력 지금 심하게 손상 및 홍수했다 통제 불능이었다 전체 상황을 조사 후 그는 더 미국의 선장이 없다고 그는 전화를해야 실현 세대했다 그는 배를 포기하라는 명령을 발행합니다

" 승인 그래서 당신은이 소설이 궁금이를 수 것 그것은 이것은 완전히 소설을 상상하면 당신은 궁금 할 것이다 진실없는 접지와 그것은 아니다

그것은 정말이 지난 해 interesting–했다 나는 중동을 여행 할 수있는 기회가 있었다 당신이 알고 있듯이, 많은 다양한 활동 충돌이있다 중동에서 진행 그리고 그들 중 많은 사람들이 갈등은 그 기울기의 비대칭 종류를 복용 어디, 예를 들어, 후티 같은 사람이있어 예멘 또는 시리아 ISIS 테러 조직이있어 이라크의 일부 그리고 당신은 다른 측면에서 다음있어, 대부분의 경우, 잘 무장 군대에 대한 정교한 레이더와 패트리어트 미사일 등 등 그리고 나를 그냥이 사실을 알고 있다고 말할 수 있습니다 here– 아마 설명 무엇의 많은 민족 국가의 정교의 수준

우리가 무엇을 설명 여기에 있기 때문에 당신은 알고있다 즉석 UCAVs 떼가오고있다 꽤 정교한의 비전과 다른 인식과에 잘 보호 자산에 대한가는 기능을 제공합니다 그러나 유사한 시나리오는 실제로이 중동 지역의 현재의 갈등에서했다 DIY를 AI는 IED는 이미 여기에 비행 즉흥적으로 기존 Weapons– 2 주 전에 협약 이는 조금 어색 명,하지만 -입니다 유엔에서 CCW, 나는 생각 함께있어 3 ~ 4 년 세 번째 또는 네 번째 시간 그리고 UN에서이 조직의 107 개 회원국이있다

그리고 매년 그들은 함께 왔 그리고 잠재적 인 확산을 통해 자신의 끔찍한 우려를 표명 자치 무기, 그리고 그들이 무엇을해야하는지 그리고, 물론, 당신은 유명한 기억 할 수있다 정말로 아니었다 "엘론 머스크 문자"라고 엘론 머스크의 편지 가장 최근 하나는 교수 토비에 의해 작성되었습니다 호주 뉴 사우스 웨일즈 대학의 월시 그는 거기에 AI 교수입니다 그리고 물론 엘론 머스크는 서명했다

그리고 편지가 발표되었다 욕망 또는 아니었다 금지에 대한 요청으로 그것은 토론에 대한 요청했다 그리고이 가장 최근의 세션이 끝날 때 107 개 국가도 함께 가져올 수 없습니다 네 논쟁 년 동의 후 자율적 인 무기의 정의가 무엇인지에 한편 Kalishnikov FBI에서에서 당신의 대부분은 러시아 무기 인 들었을 수있다 manufacturer– 발표 그들이 UGV을 테스트하고, 무인 지상 현장 시험에서 이미 도시 한 차량 보다 나은 인간의 성능을 제공합니다 지금, 당신은 이러한 주장을 의심 할 수있다

당신은 이러한 과매도 생각 할 수있다 그러나 일년이 기다립니다 마찬가지로, 중국은 발표 그들이 AI 구동 순항 미사일을 전개함으로써했다, 그리고 MIG 국은 발표 새로운 차세대 MIG 항공기는 AI 자동 조종 장치의 작동을 할 것이다 극 초음속 속도로 비행 봉투를 제어 할 수 있습니다 그래서 이것은 단지 하나의 네트입니다 이 AI의 한 측면이다 이 분산 가져 오는 기술이다 전투의 분야에 대규모의 자율성 당신이 경우 그것은, 전략적 수준까지입니다 기능의 측면이다

그리고 유의 플레이어, 유의 한 군사 없다 이를 무시하는 것입니다 그리고 당신에게 107의의 증거를 제공합니다 거기에이 CCW 세션에 있었다 국가 만 22 나와서 말했다 있었다, 우리는 금지에 찬성입니다 모든 핵 국가 중 하나가 있었다 이는 금지를지지했다 그리고 세상의 모든 중요한 군대의, 세계에서 큰 군대와 모든 주 만 두 금지를지지했다 가장 큰 군대, 국가 핵무기의 가장 큰 번호 모든 추가 논의 주장했다

의 내년이를 밀어 보자 우리가 어디 그래서입니다 그건 그냥 하나 개의 소품입니다 하지만 그와 함께, 내가 어떤 얘기를 시작하자 우리가 책에서 커버 것들 그래서 지금은 나에게 매우 분명하다입니다 우리는 여러 분야에서 충분한 진전을했다고 여기서 지능의 새로운 형태가 정말오고있다

나는 "오즈의 마법사"는의 종류 더 이상 없다, 의미 커튼 뒤에 숨어있는 사람 그것은 더 이상 "의 경우, 다음, 다른"단지 많은 수 없습니다 문 그리고 우리는 모든 지금 그리고 회사의 X를 폭로 계속하면서 및 회사 Y는 전화 어떤 활동을 아웃소싱 지능형하지만 정말 외출 있어요 아마존 – 기계 – 터크 형에 상황이 정말 따로 그 모든 것들에서, 정보의 증가 수준이 건설되고있다 특히 깊은 학습과 우리는 인식 작업에 큰 영향을 미쳤습니다 우리가 원하는 곳에 당신은 알고있다, 예를 들면, classify– 우리는 뭔가 추출물을 인식 할 복잡한 패턴, 심지어 패턴 시간적 경계를 넘어

우리는 깊은 학습을 아주 잘 그렇게 할 수있었습니다 그리고 지금 우리는 종류의 강화와 함께 앞으로 실행하고 새로운 혁신의 많은 학습 그리고 중요한 건 거리가 취할 우리는 인식의 영역에서 움직이고있다 행동의 도메인 그리고 강화는 이제 학습도 내 우리는 시스템을 훈련 할 수있는 능력을 가지고 어쩌면 시뮬레이션 환경에서의 일부와 전송에서 일어나고있는 혁신의 학습, 우리는 시뮬레이터에 끝났다 학습을 그리고 현실 세계에 그 번역 이렇게하면 현재 상태에 대한 이야기가 아니다 이 지역의 세에서 예술, 그러나 몇 분 후에는이되고 있다고합니다 아주 실제적이고 지능, 참으로, 새로운 형태의 지각이오고 그렇지 않은 경우

지각 능력은, 내 생각, 멀리 떨어져 있습니다 이, 그냥 빨리 배경 그래서 나는이 책에서 다르게 할 생각하는 것 중 하나 단순히 내 자신의 배경의 결과이다 그래서 나는 시리얼 기업입니다 나는 오스틴에 본사를 둔 왔습니다

나는, UT 오스틴, 컴퓨터 과학에서 학교에 갔다 그 이후로 소프트웨어 회사의 번호를 수행했다 그리고 SparkCognition 내가 2013 년 중반에 다시 설립 된 회사였다 내가 언급 한 바와 같이 회사는, 초점을 맞추고 국가 안보, 금융, 산업에 사실, 우리는 숫자에 Google 파트너이야 의 여러 가지 그리고 회사는 정말 빠르고 정말 성장했다

사실, 오스틴에서 가장 빠르게 성장하는 회사입니다 그는 말했다되면서 이제, 그건 사물의 비즈니스 측면 권리? 실제로이 기술을 어떻게 그리고 그것이 작동되도록하고 문제를 해결하기 세계에서 가장 큰 기업 그러나이의 다른 측면은 I입니다 사업 배경에서뿐만 아니라 순전히이 온다 나는 훈련에 의해 컴퓨터 과학자입니다

나는 컴퓨터 과학을 사랑 해요 나는 컴퓨터 과학을 살고 있습니다 그리고 고문의 보드에 제공 정말 큰 중 하나입니다 UTCS,의, 내가 거기에 많은 시간을 할애 할 수있어 즐거움 그래서 비즈니스 측면의 종류를 제공, 이 일을 만드는 실용성은 과학 작업 및 과학 발전을 시도 그리고 미국의 새로운 보안 최종적 중심 DC에서 최고의 싱크 탱크 중 하나입니다

그리고 나는 그들의 자문위원회에 제공 인공 지능 사실, 약 2 ~ 3 주 전에 나는 DC에 있었다 우리는 AI에 CNAS 회견을했고, 어떤이는 것 자율 무기 의미한다 그리고 다른 봉사와 장군의 많은이 있었다 관객의 많은 정책 결정자 그러나 우리는 또한이 에릭 슈미트 (Eric Schmidt)가 있었다

그리고 나는 에릭과 흥미로운 토론을했다 그리고 항목 중 하나가 와서 그 물론, 시간, 중국 점을 감안했다 단지 자신의 2030 AI 계획을 발표했다 당신의 많은 느낌에 공감 할 수 있습니다 그것은 $ (150) 억 투자입니다 향후 5 년간 정부 지출의 2015 년 미국 정부는 AI에 $ 11 억 지출 2016 년에 우리는 AI에 무려 $ 12 억 보냈다 또, 중국 정부는이 committed– 단지 정부 spending– $ (150) 억 5 년 동안 당신이 2030 년 AI 보고서를 읽는다면 그리고 그것은 2030 년까지 말한다 우리는 지배적 인 AI 플레이어가 될 것입니다

그뿐만 아니라, 그들은 또한에 대한 모든 응용 프로그램을 이야기 AI의, 그리고 그 큰 덩어리는 군사 응용 프로그램입니다 그래서 여기에 우리는이 회의에서 DC에 있었다, 나는 Eric– 요청 에릭, 당신은 내가보기를 가지고 알아,하지만보기는 무엇을했다? 당신은 중국이 추월 할 수있을 것 같아 얼마나 빨리 핵심 AI 능력에서 미국? 그리고 비디오에, 그리고 다음이하지 않습니다 많은 기사가 그것에 대해 기록, 그러나 그는 5 년했다 나는 그에게 동의하지 않습니다 그것은 매우 공격적으로 들리 겠지만 속도는있는 진전이다 속도로 만들어지고 which– 당신은 얼굴 ++과 그들이하는 속도를 보면 단지 경우 비전 알고리즘을 개선 그리고 몇 년 전, 인용하는 데 사용되는 사람들을 기억 물론, 당신이 China–에서 AI 논문이 있는지 알고, 그들은 AI 논문을 많이 게시하고 하지만 그들은 우리만큼 좋은 아니에요

자, 이제 더 이상 정말 그렇지 않다 그리고 그것은 일종의의 전체 반응을 생각 나게 우리는 많은 다른 나라로 했어 그 잡고 있었다 오, 그들은 아마도 그냥 복사됩니다 그것은 종류의 가짜 같아요 당신은 종류의 가지가 알고 있지만, 동일한 것이 아니다

그리고 갑자기, 매우 빨리 당신에게 사람들이 잡고 것을 알고 있습니다 그리고 우리는 국가로서 우리의 현재 상황에있는 곳 우리는 예방과 같은 일을하고 있다는 것입니다 작동 H1-B 이민의 배우자 이는 적은 수의 똑똑한 사람들이 올 수 있음을 의미합니다 우리는 많은 국가에서 항목을 금지하려는 스마트 사람들의 수를 제한 우리는 미국에 가져다 줄 수있을거야 당신이 근처에 피어 경쟁 $ (150) 억 가하고있는 동안 그래서 당신의 12 억에, 당신은 또한 다음 교살하고 혁신의 핵심 요소 중 일부 그것은 역사적으로 당신을 위해 매우 유용했다 즉, 내 생각, 나쁜 타이밍입니다

그래서 다른 요소로 이동 이 회담의 많은 사람들은 간단한 질문 기계가 생각하는의, 음, 그것은 무엇을 의미 하는가? 이것은 분명히 매우 복잡한 문제이다, 많은, 많은 다른 방법이있다 하는 기계는 생각할 수 있습니다 그리고 우리는 맥락에서 일을 설명하는 경향이있다 당신이 신경망을 신경망의, 당신은 그것에게 많은 데이터를주고, 당신은 당신이 그것을 훈련을 한 것에 대해 질문을 할 수 있습니다 그리고, 회귀 의미에서, 분류 또는 것 중 하나 당신에게 대답의 일종을 제공합니다 그러나 나는 생각이 시각적 관점에서 기계가 생각할 수있는 많은 방법이있다 그리고 AI, 그냥 기계 학습 아니다 AI의 많은 다른 것들, 예를 들어,뿐만 아니라있다 검색 기반 최적화

당신은 문제 영역에서 생각할 수있는 그래서 여기에 한 가지 방법 이다, 그냥 틱택 토의 간단한 예를 들어 보자 당신이 미리 생성 할 수있는 규칙 단지 몇 감안할 때 모든 가능한 결과 그리고 인간의 플레이어에 의해 인식되는 것 현명한로 단순히 목표 추구 행동입니다 어디 승리가 어떻게 생겼는지, 나는 나무 또는 그래프를 생성 한, 나는 그래프를 통과하기 위해 노력하고있어 내가 승리로 알고있는 가장 효율적인 경로를 찾을 수 있습니다 그리고 그 하나의 방법입니다있는 당신이 할 수있는 기계가 생각하는 표시합니다 그러나 우리는 또한없는 모든 문제는 작은 상태를 가지고 있음을 알고 공간

그래서 문제를 -가 나는 심지어 팩맨 같은 다른 게임을 취할 games– 의미 어디에– 여기서 미스 팩맨은 매우이 순간에있다, 그리고 황금 덩어리 얼마나 많은 사람들이 소비되었다 그리고 원수의 각각의 방향으로 무엇을, 당신은 열매를 먹지 않았나요? 나는 변화의 많은있다, 의미 그 상태 공간입니다 그래서 당신이 원하는하지 않을 것이라고 물건의 종류입니다 다만이 방법으로 인코딩합니다 그래서 지금 우리가 강화 학습 등의 작업을 수행 할 수있다 시도, 여기서 우리는 단지 시작하고 게임을 시작, 당신은 결국 당신이 꽤 빨리 죽고, 하지만 어쩌면 당신은 50 점을 만들었다 그리고 당신은 기억하려고하는 것 작업의 순서가 그 50 점을 얻었다 것입니다 당신이했다 첫 번째 사람은 거의 가치가 50 점은, 때문에 당신이 50 점을 얻는 데 이어집니다

하지만 당신은 이동의 스택을 따라 더 이동, 당신은 가까이가 50 이하로 얻을 실현 소중한 그 최근의 움직임 하나 하나가 있기 때문이었다 젠장, 마지막 하나는 당신이 살해 그래서 매우 유용 할 수 있습니다 그래서 당신은이 의미를 가질 수 있습니다 아니라, 가구 있구만하자 그리고, 다시, 많은, 많은 다른 접근 방식이 항아리에있다 하지만 당신은 임의성의 요소를 가질 수 있습니다 어디, 내가 해보자 최대 보상을받을 그러나 보상의 수준은 특정 임계 값 이하가 될 때 나는 다른 일을 시도 할거야 그리고 어쩌면 좀 더 흥미로운 무언가를 찾을 수 있습니다 그래서이 종류의 자기 정리 된 검색과 같다

강화 학습에서 바로 쉽게 설명하자면, 그것은 일종의 자기 정리 된 검색처럼 어디 뭔가 시작, 당신은 그것을 포기하지 않습니다하지만 당신은 단지 개선 사항을 찾아 위치를 찾을 수 있습니다 그리고 우리는 이것에 큰 진전을 보았다 이제 또 다른 한가지는 내가 지적 할 것 즉도이 아이디어에 어디입니다 그런데 전체 states–를 생성하는 물건 그건하지 세련된 사람들에 대한 생각을 멈출 그러나 많은 문제가있다 그 솔루션 이러한 종류의 곳으로 스마트-정리 될 수있다 여전히 꽤 좋은 솔루션입니다 난 당신이 많은 지금 A-별 검색 들리지 않습니다 의미 하지만 당신은 A-별 검색에 적절하게 데이터를 적용하는 경우 당신은 방법에 대한 영리한 추론을 마련 검색됩니다 무엇 생성됩니다 무엇을 치기 위해, 당신은 꽤 영리하게 해결할 수있는 많은 문제가있다 A-별 검색을

어쨌든,이 특별한 경우에 당신은 전체 트리를 볼 경우, 한 가지주의해야 때로는 이러한 상태 것을 생성하는 믿을 수 없을만큼 간단 할 수있다 그리고 내가 여기에 세우겠다 한 개념입니다 그래서 여기이 전체 트리를 생성하기 위해 알고 무엇을했다 모든 진행을 위해 만 변경하거나 추가 할 수있다 한 번에 하나 개의 심볼 권리? 그래서 만약 당신이 naughts과 십자가있어 하나 하나의 제로 또는 하나의 크로스를 추가 할 수 있습니다 당신은 한 번에 두 naughts를 추가 할 수 없습니다

당신은 승리 상태가 무엇인지 알 필요가있다 우리 모두가 대각선 알고 동행입니다 그리고 그것은 일종의 선 또는 가로 막대 나 그리고 여기에 모든 단계와, 당신은 나무를 단계별로, 모든 레이어에 당신은 문자를 교류하고 있습니다 그래서 일단 당신이 당신이 십자가를 얻을하는 수포를 얻을, 당신은 지금에 수포를 얻을합니다 그게 다야

즉 당신이 뭔가를 생성하기 위해 알아야 할 모든 것을입니다 이 같은 그리고이 마음 변경 사실의 일종이다 삼목의 맥락에서? 정말 그러나 그 아주, 아주 간단한 말을 얻을 않는 경우 시 반복, 재귀 처리 할 때, 엄청난 복잡성을 만들 수 있습니다 즉 유용 할 수 있습니다 그래서 사양의 씨앗을 만들 수 있습니다 매우, 매우 유용합니다, 매우, 매우 큰 것을, 때로는 약간의 예기치

이러한 개념 것을, 적어도 두 개의 서로 다른 places–에서 우리는 생명의 게임에 대해 이야기 잠시 "감성 기계,"하지만 내가 커버 단지 기본적인 소개합니다 매스 매 티카의 창조주의 스티븐 울프 럼, 나는 많은 년간 추적 한 누군가, 매우 흥미로운 thinker– 그의 책 "과학의 새로운 종류"에 그는 단지가는 거의 200 페이지를 보낸다 다른 형태, 생명의 게임의 다른 유사 이상 그리고이 다시, 만약 너와 얼마나 많은 당신의 생명의 게임을 잘 알고있는? 당신의 모든 승인 거의

그리고 다시, 이것들은, 정말 아주 간단한 규칙입니다 그리고 무엇 볼프람 보여줍니다 당신이다 복잡한 비 반복의이 놀라운 수준을 가질 수 있습니다 아주, 아주 기본적인 규칙에서 오는 패턴 연속 수학의 종류의 라인에 더 많은 다른 종류의 프랙탈의 개념입니다 그리고 빨리 말하고 싶은 두 가지가있다 그래서 당신은 생명의 게임에 익숙하기 때문에 one–, 나는이 같은 시뮬레이션을 본 적이 확신합니다

나는이 같은 물건을 볼 때마다 나에게하지만 놀라 울뿐입니다 당신은이 생물이있다, 알고 와 같은, 때마다 진화 별개의 행동 그리고 그들 중 일부는 안정을 찾아 다른 진동 두 상태 사이 그리고 당신은 어떤 운동을해야합니다 이 유물은 그저 산책 글라이더라는이 에서, 대각선 보통

당신은 결합 할 수 있습니다 이러한 모양이 그리고 어떤이 나오는 것은 적어도 시각적 인 바로 예측 그리고 이러한 행동의 매우 복잡한 정렬 할 수 있습니다 그리고 그에서 찾고있다처럼 것으로 보인다 뭔가 일이 일어나고 물론 우리는 무슨 일이 일어나고 있는지 여기에 세 가지 간단한 규칙 만 매우 간단합니다 그러나 매니페스트 복잡성은 훨씬 더 이 세 가지 간단한 rules– 이상 이 세 가지 간단한 규칙의 초기 독서는 것을 의미한다

당신이 생각 시작할 때 같은 정말 사건입니다 도형에 대한, 이유는 – 내 말은,이 하나는 만델 브로트 프랙탈입니다, 그리고 벤와 만델 브로트는 표현 해낸 이는 참으로 길이입니다 내 말은, 그것 뿐이다 권리? 즉 되 고 수학의 양입니다 이러한 구조로 생성 그리고 우리가이 들어가있는 이유는 that–입니다 나는했습니다 분들을 위해 다시 의미 "청산의 게임,"책을 읽을 아닌 movie– 당신은 실현 또는 인식하거나 기억할 것 거기에 한 의견은이 있음 만들어진 청산이 교육 시설에서 어디에 그는 대형 컴퓨터에 대한 액세스 권한을 부여했다 그리고 누군가가 당신이 무엇을하고, 그를 멀리 끌어 말한다? 그리고 그는 내가 프랙탈을 통해 여행거야,라고, 지금은 프랙탈 알려진 우주보다 큽니다

그래서 읽을 때 10 대 그것은 일종의 내 머리에 붙어 나는 책이 컴퓨터 것으로 기록 된 그 때 생각하지 않는다 실제로 알려진 것보다 더 컸다 프랙탈을 생성했다 우주는하지만, 지금의 많은 예들이있다 그렇게 생각이 많은 수학이,이 정도 사양, 이 많은 코드가 뭔가를 생성 할 수 있습니다 실제로, 예측할 복잡성을 유엔 끝으로, 그래서 많은 다른 수준에서 독특한, 나에게 꽤 놀랍습니다 그리고 그 두 성분, 물론, 사양 및 반복과 재귀입니다 그리고 내가 책에서 만드는 지점 중 하나에 저를 얻는다 또한 대한 우주는 다른 방법으로 계산할 수있는

그래서 최근에 엘론 머스크 들었어요 우주 시뮬레이터가 될 수 있는지에 대해 이야기 나는 실제로 내 청소년에 그 개념을 가로 질러왔다 에드 Fredkin라는 이름의 신사 이 광범위하게 작성했다 그리고 나는 더 깊이 파고 시작했을 때 그 콘라트 추제, 심지어 다시 40 년대에 실현 이러한 개념에 대해 이야기했다 그리고 에드 Fredkin– 당신이 알고,이 article– 내 아버지는 하는거죠을 준 그것은 잡지에 출판되었다

그것은 "우주는 컴퓨터인가?"라고했다 그리고 그 생각은 너무 많은 엘론 머스크의 생각, 거기이었다 우리는 시뮬레이션, 내부에 살고 있는지하는 시뮬레이터 탐구의 한 종류이며, 그러나 다른 생각이었다 우주입니다 근본적으로 계산할 수? 우리가 보는 모든 마찬가지로 계산의 결과인가? 많은 년 후에 내 동생은 문자열 이론가가되었다, 나는 적어도 가능한 이해를 얻기 위해 노력 그녀와 나의 많은 대화의 끈 이론의 어느 날 그녀는 일종의 나와 함께 그녀의 인내심을 잃었다 그리고, 우리가 영어 단어를 쓸 것을 모두, 듣고, 상기 그것은 단지 당신이 대략 올바른 방향으로 점의 정렬입니다 우리가 정말 무슨 말을 당신은 어떤을 이해하려면 당신은 수학을 통해 작동합니다 이 중 어느 것도 정말 언어로 번역하지 않습니다 그리고 한 가지, 문자열에서 코스의 theory– 이는 매우 interesting–되고, 잠재적 인 재발견 그리스가 호출 무엇의 "원자

" 당신은 – 톰, 알고 "절단 할 수없는 것을" 그들은 그 최종 입자의 검색에 있었다 그 진정으로 나눌 수 있었다 그리고 아마도 플랑크 길이, 그것은 너무 많은 입자 아니지만 그것은 사실이다 우리는 입자가 얼마나 작은 알고있다 우주 마인 크래프트의 경우 우리는 잔 마셔요 우리는 블록으로, 픽셀의 작은 크기를 알고 이는 내에서 단지 이외의 아무 것도있을 수 없다 하나 개의 심볼이 포함되어 있습니다 그리고 그 상징은 무엇인가? 그 기호는 문자열의 구성 될 수 있습니다

그래서 그런 의미에서 나는, 음, 생각하기 시작 그 경우는 다음 본질적 있다면 이러한 수정 한 데이터 구조로서 모델링 할 우주 플랑크 길이 크기 셀인 셀 크기 어느 그들의 이러한 기호의 번호를 가지고있다 그리고 그런 의미에서 바로 계산할 수있어? 그래서, 누가 알 겠어? 다른 많은 사람들이 생각하는 다른 방법으로 이것에 대해 맥스 테크 마크는 그의 책을 가지고 있으며, 그는이 중 일부에 대해 이야기합니다 물론 에드 Fredkin와 콘라트 추제, 내가 말했듯이, 수십 년 동안이에 대해 생각하고있다 그리고 스티븐 울프 럼은 그의 포획이있다

하지만 뭔가가 여기에있다 뭔가는 사실을 여기에있다 아주, 아주 작은 조리법에 그 계산 구조 유용한 응급 복잡성 이런 종류의를 만들 수 있습니다 우리가 아는 한 지금, 컴퓨터는 할 수 계산 현실을 만들 수 있습니다 오늘은 기본적으로 내 자신의 세계를 구축 할 수 있습니다 나는 내가 말을하여 책을 시작 때문에 넷의 나이에 컴퓨터에 있어요 나는 제독 (64)를 만났다

나는 화면에 교수형 집행 인 연주를 보았다 나는 결코 없었기 때문에 그것은 내 마음을 불었다 본 TV 화면은 내가 밖으로 계속 경기하기를 원했지만, 무엇을 재생할 수 있습니다 그럼에도 불구하고 내가 닿을 수있는 키보드가 있었다 갑자기 모든 것이 대체 가능했다 4 년 된 마음을위한 프로그래밍의이 개념 완전히 짜릿한했다 그리고 거기에서, 음, 내가 무엇을 만들 수 없습니다 갔다? 그리고 지금, 물론, 우리가 알고있는 우리는 꽤 많은 수 우리가 원하는 것을 만들 수 있습니다 그리고이 모든 심지어 물리적 치수 현실에 의해 어떤 식 으로든 문이되지 않습니다

다음은 컴퓨터 과학에서 일부 단지 기본적인 것들 우리한다고는, 그 기본 구조를 실현하는 것을 컴퓨터 science–의 magnificational 구조, 반복, 재귀 등 등, 매우 기본적인 specifications–에 적용 많이 얻을 수 있습니다 그리고 당신은 마음에 대해 생각하기 시작하면 이러한 사고는 부분이다 기계의 우리가 모르는 때문이다 할 수있는 많은있다 대답 할 수있는 질문을 많이가 있습니다 그러나 단지 우리와 차이의 관점에서 사물에 대해 생각합니다

음, 한 가지 우리가 아주 잘 알고 우리의 뇌가 상대적으로 작은 두개골에 맞는 것입니다 약 20 와트를 소모한다 그것은 매우 효율적입니다 이 신경 세포의 매우 많은 수 있습니다 그것은 연결의 매우 많은 수 있습니다 그러나 등등의 효율과 크기, 모두를위한, 정말 실질적 않을거야 현재의 형태로 20 개 이상의 와트를 소비합니다

우리는 뇌만큼 효율적 컴퓨터를 가지고 있지 않지만 그러나, 우리는 우리의 컴퓨터가 소비 할 수 있음을 알 수 있습니까 더 이상 20w 그들은의 물리적 두개골 내부에 앉아 필요가 없습니다 우리의 크기입니다 that–입니다 완벽한 리콜 이것은 재미있다 우리 때문에 종류의 순간에 거주하는 경향이있다, 우리는 우리가 그 경험에서 필요한 것을 얻을, 우리는 잊지하는 경향이있다 그리고 여러 가지 방법으로 우리를 위해 좋다 이 과부하를 피할 수 있기 때문에 실제로 우리를 위해 좋다

그리고 이것은, 우리가 할 또 다른 한가지 공통점이다 이는 매우 공격적 치기입니다 그래서 우리는 특정 솔루션을 아래로 이동하는 경향이 우리는 우리에게 말도 안되는 소리 일을 폐기하는 경향이있다 그래서 이동이 리사 돌 및 다른 사람을 찾을 이유 그래서 마법, 심지어 모든 주석 즉, 이동의 큰 실무자했다 했다 그냥 그런 것들 중 하나 때문에 것을 그들은 폐기하고자했다 아무도 전에 이런 짓을하지 않았다 내가 전에이 작업을 해본 적이 없다

이 상황에서 도대체 왜 당신은 그 어느 때 이런 짓을 했을까? 그것은 상식의 종류가된다 이 시스템 하나의 생각입니다 물건의 종류가된다 당신이 얼 카너먼로 돌아갈 경우 당신은 알고있다 우리는 빠르고 느린 생각, 생각하는 방법에 대한 자신의 이론, 우리는 가지 치기 일을 시작합니다 그러나 기계 지능은 실제로 장소에있을 수 있습니다 그 시간에 무엇을 할 수 배울 수있는 모든 것을 취할 수있는, 하지만 원래의 경험은 완전히 보존됩니다 더 많은 지식을 추출 할 수있는 능력 그래서 만약 그 경험은 시간이 지남에 따라 개선에서, 원본 데이터 및 전체 충실도는 계속 사용할 수 있습니다

사실 내 동료 교수 브루스 포터, UT는 컴퓨터 과학 부서의 회장이 누구인지, 긴 실행 프로젝트에 작동하는지 이다이 같은 않는 것을, 그는 machine– 개발 있다는 그래서, 자연 언어 이해 소프트웨어 그리고 그는 35 플러스 년 동안 그 지역에서 일하고 있어요 그리고 그의 접근 방식은 내가 무엇을 이해할 수 없다는 것입니다 코퍼스 내 현재의 알고리즘 특별한 방법으로 태그를 얻을 것이다 그리고 알고리즘의 모든 반복 되돌아 가서 이전 반복하지 무엇인지 살펴볼 것이다 이해할 수 그래서 일정한 학습 이런 종류의 완전히 보존 된 정보의 가용성, 우리가 일반적으로 것들에 대해 어떻게 생각하는지 문제가 아닙니다

우리는 물건을 많이 필터링 그리고, 물론, 다른 일을있다, 등이 육체된다 난 전혀 물리적 몸을 보호 할 필요가 없습니다, 의미한다 크기 제한을 준수 할 필요가 없습니다 그리고, 물론, 우리는 빠른 처리에 대해 알고

인간이 진화했다면 그래서 여기에 질문은, 또한 우리의 머리 뒤쪽에 눈, 우리는 근본적으로 다른 것입니까? 아마 아마 나는 편도 중심 응답의 큰 의미 우리는 공포의 상황에서 지금 가지고있는 것을 우리는 꽤 뭔가가있을 수 있음을 알고있는 곳 가까운 우리 뒤에 그 우리를 얻을 수 따라서 우리는 readiness–의 높은 상태를 유지해야 물론, 어쩌면 우리는 눈에 덜 신경 것 우리의 머리 뒤쪽에서 누가 알아? 그래서 이러한 사물의 모든 종류가 그 물론, 기계 지능 우리는 실험을 얻는다 또 다른 element– 매우 실용적 element– 지금 무슨 일이 일어나고 있는지의 is– 그래서 우리는 미래의 인공 지능에 대해 얘기하고 및 등등 기계의 마음, 하지만 지금 무슨 일이야? 당신은 알고 모두가 알고있는 계곡, 마크 안드레 센은 해당 소프트웨어 얼마 전에 말했다 세계를 먹고있다

그리고는 완곡 일의 종류이다, 하지만 나를 위해 그것은 매우 실제 물리적 것입니다 그래서 이것은 기존의 연소 엔진이며, 당신은 오른쪽에에 전기 모터를 가지고있다 그리고 당신은, 밸브 및 점화 플러그 및 EFIS와 기화기있어 당신은 블록을 가지고, 당신은했습니다 상황이 여기에가는 모든 종류를 얻었다 그들 각각은 특정 기능을 가지고 있습니다 이러한 기계적 요소 각각 특정 기능을 수행한다

그리고 당신은 전기 모터있어 여기서 기계 요소의 기능의 대부분 소프트웨어로 변형되었다 example–의 EFI, 어떻게 게이트 에너지, 이제 모든 소프트웨어입니다 물리적 구성 요소의 수가 감소 그래서 우측 is–에 그 사진에 왼쪽의 그림에서 해당 빼기 할 때, 이 소프트웨어는 단지 먹고 실제 물건의 양입니다 그리고 이런 비슷한 사진이 있습니다 지역의 전체 호스트에 걸쳐 우리는 보잉과 매우 긴밀한 협력 관계를 유지하고 있습니다

나는 항공의 미래에 있음을 알 수 있습니다 매우 임박 않을거야에도 불구하고, 그러나 보잉은 회사에 투자 그 적절한 통근 항공기 전기 엔진을하고있어 당신은 777이 아닌 크기 아직 알 그러나 다중 시트 통근 항공기, 단거리 전기 그 많은 것들을 변경합니다 당신이 Velopter 및 EHANG 같은 어떤 회사 보면됩니다 중국 기업, EHANG–을 doing– 자율 무인 항공기와 이 도시는, 실제로 UAE의 국가를 이렇게

최근 AI 장관을 임명, 그들은 세계를 구축하기 위해 자신의 욕망을 표현했습니다 최초의 자율 비행 택시 서비스 그리고 그들은, 사실, 심지어 중국 회사와 계약을 체결 그들은 지금 다른 사람에 그것을 이동 찾고 있습니다 그러나 그들은 그 일을하기 위해 최선을 다하고 있습니다

이러한 것들을 그래서, 심지어 좁은 맥락에서 일어나고있다 그리고 그들은 확실히 부담오고있어 여기 마지막 지점 내가 만들거야, 그리고 우리 우리는거야 가지 질문에 대한 중지합니다 중요한 것은 AI가 모든 것을 할 것인지 너무 많이하지 않습니다 중요한 것은, 내가 생각하는, 무엇을 모두 할 수있는 ANI입니다 주어진 시간에 무엇입니까? 그리고 당신이 오른쪽에 보면, 즉, 최근에 수행 된 연구입니다 많은 인공 지능 전문가 설문 조사

그리고 당신은, 동의 또는 그 일부에 동의하지 않을 수 있습니다 그들 중 일부는 낙관적 인 그들 중 일부가 될 수 있습니다 비관적 수 있습니다 그러나, 예를 들어, 능력은 조립하기 향후 10 년 정도에 레고 이제 우리는 당신이 어떤 레고를 조립 할 수있을 때 알고 당신은 레고를 조립 아닙니다 그것은 당신이 상당히 범용 기능입니다 제조 로봇은 거대한 방법으로 증가하고있다

당신은 5 년 전에 창고 관리에서 보면 우리는 창고 관리의 측면에서 지금 무슨 기능은, 그것은 엄청난입니다 그리고 아무도 로버트의시를 논의 할 것없는 것 창고 관리 로봇 프로스트 또는 루미, 그러나 작업에 영향을 미칠 것입니다 그래서 내 푸시 정말왔다 무엇의 일부, 특히 정책 측면에있다, 봐, 우리는 모든 상투적 그 사람을 듣고 말 "기계가오고있다, 기계가오고있다" 하지만 정말 다른 어떤 혁명처럼 그것은 어떤 다른 기술 영역처럼 의 progress– 진보의 시대, rather– 여기서 새로운 일자리가있을 수 있습니다 그리고 모든 사람들은 여기에 변위가 거기에서 갈 것을 찾을 수 있습니다

그리고 나는 그냥 완전 개판 생각합니다 그 말도 생각합니다 나는 우리가 done– 한 두 가지 생각 하나, 우리는 인간의 근육을 복제 한 기본적으로 우리가 우리 자신을 가지고 증기 기관과 근육을 필요로 모든 작업 중 그리고 지금에 의해 전체가 아닌 마음을 복제하지만,도 마음의 부분은 마음의 슬라이 버 충분히 좋은 그 기능을 수행하기 위해, 우리는 점에있다 우리는 우리가 무엇의 많은 부분을 자동화 할 수있는 많고 많은 직업에서 할 그리고 그것은 우리가 전부입니다

우리는 근육과 마음입니다 나는 그것이 무엇이다, 의미한다 그래서 이동 및 복제 할 세 번째 것은 없다 그리고이 함께 영향은 barcaloungers – 라 우리를하지 않을 수 있습니다 "벽 E는,"하지만, 30 %, 40 % 실업률 수 있습니다 누가 이것에 대해 생각하기 시작해야? 필요로하는 사람들은 이것에 대해 생각하기 시작합니다 정책을 만드는 사람들입니다

그리고 예를 들어, 그들은했습니다, 일부 국가가있다 사라 그들은 가지 실험을 시작했습니다 최저 임금, 기본적으로 최소 소득 보장있다 점진적있는 프랑스 같은 나라가 있습니다 근무 시간의 수를 감소 그래서 자동화는 여유를 선택할 수 있습니다 사람들은 다시 시간을 얻을 수 있습니다 모르겠어요 빌 게이츠는 로봇에 대한 세금을 제안했다 나는 특정 솔루션을 제안하고 있지 않다, 그러나 나는 무엇을 말하고 레벨이되는이 논의가 일어나고 있다는 것입니다 바로 우리 앞에 충격의 필연성과, 나는 논의의 수준이 생각 사소한 불충분

그리고 자율적 인 무기 이야기하고 이야기를 시작했다 요금에서 당신과 함께 공유 CCW UN도 정의에 진전을 보이고 자치 무기는 무엇을하는 동시에 자율적 인 무기가 배치되고있다 그리고 여기 다시 우리는 상황에서 자신을 찾을 수 있습니다 어디에서 더 많은 자동화 공장으로 만들 것, 소매 공간으로 우리는 두바이에있는 큰 회사와 약혼에 최선을 다하고 있습니다 자연 언어를 기반으로 컨시어지 정보를 수행하는 소매점 처리 흥미로운 것을 시작 것 그리고 종류의 당신이 가게에, 사람들 얻는 방법처럼, 당신은 새로운 반짝입니다 뭔가를 유치 할 수 있습니다 그러나 그것은 꽤 빨리 꽤 좋은거야

그래서 우리가 어디의 종류입니다 그리고 내 희망은 모두와 함께, 우리가 할 수있는 것입니다 우리가하고있는 일과 우리가있어 모든 대화 곳 브뤼셀 및 DC와에 필요, 우리 민족의 지도자를 얻는 것입니다, 솔직히 서방 세계의 지도자들은 통지를 취할 진정으로 정책 개발에 자신의 초점을 맞 춥니 다 그 미래의 AI 전원 세상을 유지할 수 있습니다 그와 함께 그래서, 나는 중단됩니다 및 질문이 있는지 [박수 갈채] 고맙습니다 청중 : 당신의 이야기 주셔서 감사합니다

내 질문은 대부분 당신이 알고에 대해이었다, 결말, 마지막 것은 당신에 대해 이야기했다 권리? 나는 종종 더 토론, 정책의 필요성에 대해 듣고 변경 하지만 정말, 나를 경보기 때 때문에 당신은 담론의 종류를 표시하는 종종 우리의 선출 된 대표 약도 같은, 정말 기본적인 기술적 인 문제가 당신은 그들이 무슨 말을하는지 전혀 모르겠 알고 있습니다 권리? 그리고 그것은 정말 날 때 걱정 일에 대한 논의를 낳게 될 수도 이 같은 잠재적으로 매우 복잡하고 미묘한하는이다 이에 대한 해결책이 있습니까? 마찬가지로, 당신은 당신이 알고, 그들이있어 심지어 언급 일을 정의하는 방법에 대한 토론을 가진 그것은 이미 일어나고있다

권리? 마찬가지로, 우리는 이것에 대해 무엇을 할 수 있습니까? 아미르 HUSAIN : 그것은 매우 어려운 질문입니다 나는 우리가해야 할 한 가지가 포기하지 않는 것입니다 생각합니다 그래서 나는 개인적으로 일을하고있어 그 I는 자신을 삽입하기 위해 최선을 다해 시도 내가 정책에 영향을 미칠 수있는 모든 포럼으로, 우리가 어디 가서이 이야기를 공유 할 수 있습니다 그들에게 오는 충격의 양자를 설명합니다 두 주 전에 나는 텍사스 CEO 정상 회의에서 연설했다, 이는 경제 정상 회담이다 그래서 그들은 어떻게 국가의 성장에 대해 이야기 작업의 미래가 될 것입니다 무엇

하지만 당신은 leaders–이 국가 리더십, 현재의 경제 지도자 등 그곳에 그리고 나는, 내가 말하는 것은 놀라운 일이되었을 수도 있다고 생각 하지만 잘 받았습니다 사람들은 기꺼이 들어 있었다 나는 국방부에서 거의 모든 사람을 브리핑했다 그리고 나는 에릭 슈미트 (Eric Schmidt)을 만나 당신을 말했다

즉, CNAS 이벤트와 관련하여도했다 그래서 내가 어떻게 해야할지 한 가지가 있어요, 이는 거기하고 메시지를 통해 계속 반복하는 것입니다 이상 그리고, 그 일의 결과로, 당신은 동맹을 찾을 수 있습니다 당신은 친척의 영혼을 찾을 수 있습니다 당신은 exchange–에서 발견 에릭은 그 질문에 대답하기 위해가는 방법을 알고하지 않았다, 그러나 그는 그 질문에 대답하는 일이 의 기본 추력을 지원하는 방식으로 무엇을 우리에 대해 얘기했다

그리고 25 개 미디어 기사가되었다 당신은 일반 알렌 내가 최근에, 알고 쓴 "외교 정책" 그는 UAE의 국가 신문에 증쇄되었다 그것은 캐나다에서 나타났다 그것은 어디에나 나타났다

그래서 다시, 우리는 물리적으로 변경 강요 할 수 있지만, 우리는 무엇을 할 수 있는지 마음의 영향 엄청난 숫자이며, 일에 우리는 동맹국을 찾을 수 있습니다 알다시피,이 마음의 변화입니다 그래서 나는이 사람을 기대하지 않습니다 더 접지 및이 분야에 관심이 갑자기 볼 수 없습니다 빛은,하지만 우리는거야 것을 희망한다 그 영향력과 셰이퍼 주위를 찾을 수있을 그 적어도 일을 수행하고 앞으로 이동할 수 있습니다 방향이 국가, 세계 에 이동을해야합니다 그것은 쉬운 과정이 아니다 그것은 직접적인 대답이 아니다, 하지만 그건 내가 할 방법을 알고있는 것이 가장 좋습니다 청중 : 감사합니다

아미르 HUSAIN : 감사합니다 청중 : 안녕하세요 책과 이야기의 제목은 "감성 기계"입니다 우리는 바로 여기 지각에 대해 많은 이야기를하지 않았습니다 아미르 HUSAIN : 그래 청중 :하지만 그 작업 팀의 많은의 목표는 도덕이 대한 자기 인식 기계 자신의 실제 관점과 관점의 윤리

자, 5 년 떨어져 40 년 떨어져있을 수 있습니다, 하지만 아이디어의 일종을 가지고하는 것이 좋습니다 것 그것은 여기에 도착하기 전에이 오면의 어떻게 처리합니다 그래서 당신이 말하는 서클, 방법에 대한 논의가 관리 규제 및 AI 상호 작용하는 속성으로보다 더? 아미르 HUSAIN : 그것은 아주 좋은 질문입니다 그건 그렇고, 나는 완전히 동의 원래의 관찰과 그 책의 제목 이 이야기에서 – "감성 기계는" 그래서 어떤 지각과에 우리가 정말하지 않았다 이 책은 그 정보를 포함하고 있는가 그것의 내보기

그리고 당신에게 그 응답의 매우 빠른 정렬을주고, 내보기 intelligence–에 많은 사람들이 동의, 하지만 all–하지 지능은 목표 지향적 행동에 관한 것입니다 그리고 더 큰 목표, 보통, 더 지능 우리는 실체가 될 것으로 평가한다 그리고 나에게 지각 지능의 조합입니다 그리고 자기 인식 그래서 나는이 책에 대한 이야기 ​​무슨 일이 일종의입니다 "그런 것 때문에 생각" 생각의 학교, 원칙 증거도 자신에게 내가 존재하는 것은 그때 자신을 구체화 할 수 있다는 것입니다 아하, 내가해야한다,라고 한 후 자신이 생각하고 관찰합니다

그리고 거기에서 우리는 계속 하지만 귀하의 질문에 정말 말했다되고 이러한 실제 도메인의 존재 여부, 여부 실현 that– 그래서 질문의 추력 정말 지각을 관리하거나 생성되지 않는다 이 기계의 지각 때문에 관리 할 수있는 아무것도 없다 청중 : 아니오 그래서 정부가 관리하고 사람들과 상호 작용, 하지만 정부는 우리를 관리하지 않습니다 비록 우리는 자산입니다 아미르 HUSAIN : 오른쪽

청중 : 내가 들어 본 회담의 모든 속성으로 AI 관리에 대한 있습니다 당신이 관찰 한 것을 일어나고있는 대안 회담이 있습니까? 아미르 HUSAIN : 예 나는 그 대안의 일부가 자신을 이야기입니다, 의미한다 내가이 책에서 말하는 것은 당신이 돌아가더라도이다 우리의 종교 traditions–에 당신이 돌아 가면하지 말라고 – 말 그대로 걸리지 만합니다 우리의 종교적 전통에 어떤 그는이 작업을 수행 할 수 있다는 사실은 아담 좋았어요했다 그 혼자서 아담의 창조까지, 종교의 우리의 아브라함 시스템, 천사는, 등등은, 그들이 할 들었다 단지 일을 할 수 있습니다

그리고 사실은 아담이 그에게 원하는 것을 할 수 있음 그 위대한 만든 것이었다 우리는 지금 천년과 진화의 천년 후에 경우 우리는 창조자의 종류가 될 수있는 시점에서 태세가 에 자신의 의지를 가지고 뭔가를 만들 수 있습니다 어떤 제한 degree– 우리가 생각하지 않았기 때문에 우리는 얼마나 많은 무료 잔 마셔요합니다 하지만 어떤 제한 정도, I 즉 자동 완충 있다고 생각하지 않는다 이 프로세스에 그리고 나는 우리가 중지해야합니다 생각하지 않습니다 나는 또한 갈 길이 방법, 배울 많이 생각합니다 윤리 시스템과 안전 AI와는 많이있다 등 등

그래서 삶의 새로운 형태, 그것은 진정한 sentient– 경우 우리는 속성으로 처리해야합니까? 아니 청중 : 감사합니다 아미르 HUSAIN : 그래 청중 : 나는 또 다른 질문이 있습니다 책에서 당신은 기회와 위험에 대해 많은 이야기 AI의 다양한 측면의 모든 종류입니다

그리고 다시, 나는 모두를 격려 할 너무 많은 주제를 다루고 있기 때문에 책을 읽기 이 이야기보다 더 문제는 않았다 것들 중 하나는 I없는 발견 당신이 해킹 마음에 대해 쓸 때이었다 개인 수준과 국가 수준에서 모두 권리? 당신이 보는 모든 솔루션이 있습니까 어떻게 안티 바이러스처럼 이렇게 그와 같은 방어하는 그 당신의 마음이 납치되고 말 것 또는 민주주의가 납치되고있다 아미르 HUSAIN : 예 그래서 책에라는 섹션이 "AI 방어막이"있다 그것은 당신이 사용하고자하는 것입니다 방법에 대해 이야기 AI는 AI의 종류를 내려합니다 기본적으로 지금 무슨 일이야 때문에 that–이며, 우리는이 조사하면 알 수 우리의 선거에서 러시아의 참여가 완전히 밝혀으로, 하지만 수십 수만 봇의 수천을 뿐만 아니라 매우 단순한 NLG 기술을 사용했다 다시 트윗하지만 대상 된 메시지와 함께 제공됩니다 그리고 의도는 지배적을 이동했다 선거에서 감정

그래서 우리는 시스템, 다른 사람을 개발했습니다 볼 수있는 시스템을 개발 하였다 생성 활동의 종류에 누군가가 실제로 쓴에서이 같은 별개의 식별합니다 심지어 다른 포스트 행동의 패턴을보고 등 프로필과 감지하는 것 매우 정교한 봇 수 있습니다 그러나 궁극적으로는 사이클의 일종이다 그들은 다음했습니다, 더 나은 로봇을 구축 더 나은 것을 감지 할 수있는 방법을 찾아야 등 등 로봇 그러나 나는 그것이 매우 중요하다고 생각합니다

당신이 좋아하거나 좋아하지 않을 수 있습니다 다른 것은, 이 구글이다 주어진, 내보기에 클라우드에서 알고리즘의 너무 많은 컨트롤이있다 나는 that–는 당신에게 아주 간단한, 기본 예제를 제공하기 위해 생각 내가 보는 것을 제어하려는 것입니다 나는 그것이 좋은 아니라고 지금은 의식적인 결정을했습니다 소셜 미디어 서비스를 위해, 나는 특정 이름을하지 않습니다 one– 그들 모두는이 항아리를 할 소셜 미디어 서비스를 결정하기 위해 그들이 원하는 것은 관계없이, 나를 보여 자신의 기계 학습 알고리즘은 얼마나 좋은 와 관계없이 어떻게 협업 필터링 좋은 이며, 상관없이 내 사촌이 좋아하는 그들이 무엇을 생각의 또는 내 동생 어제를 클릭 것 나는 적극적으로 참여되고 싶어 내 피드의 필터링한다 그리고, 사실, 내가 좋아하는 것이 무엇이다 내 네트워크에서 모든 게시물을 부탁합니다 완전히 원료 공급

그리고 내 말에 내가보고 싶은 결정에 도착 그리고 내가보고 싶어하지 않습니다 우리가 그렇게하지 않으면, 우리는 문제에있어 그리고 우리는 그렇게하지 않을 경우, 우리 엔지니어 및 건축업자, 등등, 그렇게 가야한다 나는 당신의 자신의 AI의 개념을 가지고 생각 보호하고 자신의 AI filter– 그것은 매우 중요합니다 모든 것을 여러 데이터 센터의 편의를 갖는 세계와 가지고 있지의 편의를 가진 구입하고 컴퓨터를 구성하고 편의를 데 의 세계가에 어떤 시점에서 그들에게 얻을 수있는 한 가지, 그러나 또한 control–하지 심지어 뭐

모르고 오늘은 심지어 원료 공급 도대체 무슨 일을 말할 수 없다 내가 도착하기로되어있어 것입니다 그에 도착하는 단지 방법은 없습니다 이 같은 눈부신 생략합니다

즉, 나에게 말도 안돼 그리고 난 그 알고리즘이 필요로하는 또 다른 분야라고 생각 심지어 우리가 더 제어 할 클라우드 플랫폼은 데이터를 제공합니다 그리고 지금 오, 당신도 알다시피,하지, 대답 필터링 할 수있는 컴퓨팅 파워가없는 걱정 자신의 피드, 말도 안되는 어서 얼마나 많은 게시물 내 피드에받을 수 있습니까? 만 하루에? 나는 아마 라즈베리 파이에 그렇게 할 수 있습니다

당신은 알아? 그래서 우리 모두는 필터링 할 수 있습니다 그래서 기술적 인 논쟁은 더 이상 적용되지 않습니다 그것은 제어 인자이고, 그것은 매우 중요합니다 그런데 사람들이 자신의 정보를 관리 할 수 ​​있도록하는 그들은 그것을 관리 할 대상 : 때 마지막 슬라이드에 따라서 당신은 작업과 그 작업의 손실을 많이 이야기 이, 과거에왔다 잠재적으로 교체 할 수 없습니다 당신은 이동의 노동에 대해 얘기하고 근육의 종류 엔진과 그 혁신을, 증기 그리고 나온 공장 혁신, AI 구현하지만, 현재 첫 번째 수준 우리는 스스로 운전하는 자동차처럼보고있는 것이다 어떤면에서는 그래서 그들은 근육 플러스 플러스의 종류를 보인다

상단에 정보의 조금이있다 어디 그 다음 10 ~ 20 년에 제목을 참조 할 어디에 근육 플러스 플러스 정말 예를 들어, 유아의 마음처럼 할 수있는이됩니까? 그리고 무슨 일이 실업에 그 영향이 될 것입니다 당신은 미래 오년 10 년, 어쩌면 볼 수 있습니다 경우 심지어 오십년과 우리가 결국 어디를 참조하십시오 아미르 HUSAIN : 인공 지능 연구 방향의 측면에서 그래서, 나는 두 가지 방법으로 그 질문에 대답합니다 실제로 해요 것들 중 하나 매우, 매우 호기심과이 오랜 시간에 대해 매우 궁금해 내적 동기의이 모든 아이디어는있다 계층 강화 학습 그리고 내적 동기 이 이유는 -로 많은 도전이 있습니다 나는 궁극적으로 너와 경우, 의미 당신이 말한다면 단순히 간단한 소리

그것은 이렇게 가고 아주 간단하지 그러나 아이디어는 물론, 당신이 강화 학습을 가질 수있다 하나의 작업을 선택하고 당신은 선택할 수 있습니다 다른 작업은 다음 하나는 다른의 하위 작업이 될 수 있습니다 그래서 당신은이 계층 적 트리를 가질 수 있습니다 그리고 당신은 유지하는 경우, 이러한 모든 작업을 구축 당신은 꽤 큰 범위를해야합니다 하지만 그와 함께 도전 여부를 당신이 정말로 할 수있다 그렇게 당신은이 독립적 인 작업 등을 할 수 있는지 여부 에 둘째, 그것은 내적 동기입니다

그게 내가이 책에 포함 할 다른 주제입니다 앤드류 [? 바토?]이 항아리에 대해 쓴 강화의 아버지 learning– 앤드류 [? 바토?]뿐만 아니라 이것에 대해 썼다 하지만 그 곳 불꽃에서 오는가 그래서 is–? 당신은 어디에서 이야기를 그렇게 할 때 that– 않습니다 세 살짜리 아이에 대한, 나에게 우리가 기계를 구축 할 수 있도록 많은 아니라 그 3 년짜리 아이가 무엇을 리프트 않습니다 중량의 양 또는 위치로 구동 할 수있다 세 살짜리 아이는 매우에서 구동 될 수있다 감각의 기계적인 종류 세 살짜리 아이에 대한 것은 그 세 살짜리 아이가 화염으로 태어난 것입니다 그리고 내적 동기의 불꽃 우리가 알아 내야 무언가이다

사실, 어떤 사람들은 일을 가정 한 같은, 음, 당신이 알고, 그 불꽃이 정말 무엇인지, 발적이다 당신은 나뿐만 아니라 책에 그 이야기, 알고있다 응급 목적 그 목적이 무엇인지에 대한 철학을 찾고 갔다 어딘가에 내 인생을 따라 나는 생각했다 나는 내가 어떻게해야 있었는지 알고, 그러던 어느 날 나는 도대체 내가 지금 어떻게해야하고 어떤 느낌? 그래서 나는 철학을 읽기 시작했다

그리고, 당신도 알다시피, 그 시점에서 나는 그도를 실현 Camus– 같은 사람 알베르 카뮈, 프랑스의 철학자이자 writer– 그는 말했다 were– 일 당신은 실존 적 허무 주의자 알고 movement– 그는 일이 잘 믿음의 도약을 좋아하는 것을 철학적 자살, 지적 자살이다 이 때 시간이 왔다는 것을 동의하기 때문에 지식은 고비를 통해 당신을 데려 갈 수 없었다 그래서 당신은 단지 추측했다 즉 당신은 선물을 멀리했다 있는 가장 큰 선물이었다 그래서 내가 그 극단적 해요 여부를 알 수없는, 하지만, 그 내부 불꽃 있다고 생각하십니까 그 내적 동기는 여전히 것 실종 뭔가 내가하지 않은 좁은 시스템을 생각한다 불꽃하지만 일련의 기준 그들이 가서하려고 optimize– 당신은 많은 동행입니다를 볼 수 있습니다 나는 우리의 시스템 하나의 타입의 물건을 모두 의미 당신은 거의 기계화 할 수있다 그리고 당신은 당신의 일을보고 지금 경우는, 음, 말 나는 얼마나 많은 시스템이 형 물건을합니까? 당신이 변수가 될 것 사람에 따라 다릅니다

하지만 작업의 많은 작업에 대한 생각 자체 시스템 하나의 물건을 많이입니다 그리고 그 후 사라집니다 세 살짜리 아이, 다른 모든 그 내적 동기보다 나는 우리가 그 내적 동기에 대한 답을 가지고 있다고 생각하지 않습니다 청중 : 감사합니다

청중은 : 당신에게 아미르을 너무 감사드립니다 이 좋았어요 아미르 HUSAIN : 당신에게 대단히 감사합니다 대상 : 즐거움을 가지고합니다 [박수 갈채]

For The First Time Google’s AI Makes Its Own Creepy AI Children

첫 번째 시간 구글의 AI는 자신의 소름 AI 어린이를 만듭니다 들어 인공 지능과 구글의 실험과 강도에서 강도 예정입니다 시간의 단순한 문제에 전문가 체스 마스터 AI를 만드는 발 뒤꿈치에 뜨거운, 회사 지금은 인공 지능 프로그램을 생성 할 수있는 AI를 만들었습니다

소위 부모 봇의 작품은 개선을위한 엄청난 능력을 보여 주었다 분석에 복잡한 보여주는 이해에 간단한 단어를 분석 할 것 단 몇 개월 만에 이미지 새로운 구글 AI는 초 고급 아이를 만들 수 있습니다 이 특정 AI 프로젝트는 AutoML 시스템 (자동화 기계 학습)로 알려져있다 부모의 디자인을 생성하는 그것이 AI가 언급되는 제어기를 구비하여 작동 아이 AI합니다 아이는 다음이 완료 작업을 부여하고 그 작성자에게 다시 피드백을 보냅니다 작성자는 다음에 다양한 개선과 함께 두 번째 아이를 만들기 위해 정보를 사용하여 첫번째

이 프로세스는 부모 AI가 특정 프로그램을 생산할 수있게 될 것으로 기대된다 인간의 엔지니어가 생산할 수있을 것 어떤 것보다 훨씬 더 정교합니다 우리의 접근 방식은 국가의 예술 모델과 동등한 정확도를 달성 모델을 디자인 할 수 있습니다 기계 학습 전문가 (우리 팀의 일부를 포함!)에 의해 디자인 말했다 대표 회사에서 구글 대표는 또한 부모 AI가 완전히로 다가오고 있다고 말했다 혁신적인 디자인은 연구진은 설명 할 수 있습니다 새로운 아이 AI가 이미지 처리에서 점점 더 잘되고 있다는 사실 인간이 인터넷을 사용하는 방법에 큰 차이를 만들 수 있습니다 많은 웹 사이트가 보안 문자를 사용, 인간을 요구하는 프로그램은 간단한 이미지 기반을 해독하기 문제는 AI가 역사적으로 수 없었다 때문에 그들은 로봇이 아니라는 것을 증명하기 위해 이미지 처리

그러나, 지금은 잘되고있다,이 기술을 따라 잡기 위해 진화 할 것이다 변화율 수단이 스팸 봇을 방지하는 완전히 새로운 솔루션 인터넷에서 실행 야생이 필요할 수 있습니다

The 7 Steps of Machine Learning

[음악 재생] YUFENG GUO : 감지 피부암에서 검출 에스컬레이터 오 분류에 수리의 필요, 기계 학습에 완전히 부여 된 컴퓨터 시스템의 새로운 능력을 가지고있다 하지만 어떻게 정말 후드 작동합니까? 의 기본적인 예를 통해 살펴 보겠습니다 그리고 얻기의 과정에 대해 얘기를 핑계로 사용 기계 학습을 사용하여 데이터에서 답변

클라우드 AI 모험에 오신 것을 환영합니다 내 이름은 Yufeng의 구오이다 이 쇼에, 우리는 예술, 과학을 살펴볼 것이다 기계 학습 도구를 제공합니다 의 우리가 물어 봤는데 척하자 여부 음료의 질문에 응답하는 시스템을 만들 수 있습니다 와인이나 맥주입니다 우리가 구축이 질문에 응답 시스템 모델,이 모델이라고합니다 교육이라는 과정을 통해 생성됩니다

교육의 기계 학습에서의 목표 우리의 질문에 답 정확한 모델을 만드는 것입니다 시간을 제대로 대부분 그러나 위해, 우리를 모델을 학습합니다 에 훈련 데이터를 수집해야합니다 우리가 시작됩니다 곳이다 우리의 데이터는 와인과 맥주 잔에서 수집됩니다 우리는 데이터를 수집 할 수있는 음료의 여러 측면이 있습니다 on– 유리의 모양 거품의 양에 이르기까지

그러나 우리의 목적을 위해, 우리는 단지 두 가지 간단한 ones–을 선택합니다 광의 파장과 알코올 농도와 색 백분율로 희망은 우리가 음료의 우리의 두 가지 유형을 나눌 수 있다는 것입니다 혼자 이러한 두 가지 요인에 따라 우리는 지금부터 이러한 우리의 기능을 호출 할 수 있습니다 on– 색상과 알코올 우리의 과정의 첫 번째 단계 것 현지 식료품 점에 밖으로 실행하는, 다른 음료의 무리를 구입 우리 measurements– 분광계를 할 수있는 몇 가지 장비를 얻을 수 색상 및 비중계 측정 알코올 농도를 측정한다 우리의 식료품 점은 전자가 나타납니다 하드웨어 부분뿐만 아니라

우리가 가진 booze– 우리의 장비 일단 한 후 모든 up– 설정 그것은 기계의 우리의 첫번째 진짜 단계에 대한 시간 learning– 데이터 수집 이 단계는 품질 때문에 매우 중요하다 데이터의 양 당신은 수집이 직접 예측 모델이 얼마나 좋은 결정합니다 이 경우, 데이터는 우리가 수집 각 음료의 색과 알코올 함량 될 것입니다 이 색상의 우리에게 표를 얻을 것, 알코올 농도, 그것은 맥주 또는 와인인지 이것은 우리의 교육 자료가 될 것입니다

측정 그래서 몇 시간 후, 우리는했습니다 우리의 훈련 데이터를 수집 아마도 몇 가지 음료를했다 그리고 지금은 기계의 우리의 다음 단계에 대한 시간 learning– 데이터 preparation– 우리는 적당한 장소에 우리의 데이터를로드 할 경우 우리의 기계 학습 교육에 사용하기 위해 준비를합니다 우리는 먼저 함께 우리의 모든 데이터를 넣어 무작위 것 순서 우리는 데이터의 순서를 싶지 않을 것이다 그 아니에요 이후 우리가 배울 방법에 영향을합니다 음료 여부를 판정 부는 와인이나 맥주이다 즉, 우리의 결정을 할 것 앞이나 뒤에 온 것을 마실 음료는 무관 시퀀스이다

이것은 또한 어떤 관련 시각화를 할 수있는 좋은 시간입니다 데이터의, 도움 당신은 있는지가 다른 변수 사이의 관계이다 관련 뿐만 아니라 쇼 당신은 모든 데이터 불균형이있는 경우 예를 들어, 경우에 우리는 맥주에 대한 방법으로 더 많은 데이터 포인트를 수집 와인보다, 우리는 훈련이 모델은 크게 바이어스 될 것입니다 그것을 보는 것을 사실상 모든 추측을 향해 맥주는 대부분의 시간을 맞을 것이기 때문이다 그러나, 현실 세계에서, 모델 동등한 양으로 맥주, 와인을 볼 수있는 이 맥주 잘못 절반 추측됨을 의미 시간 우리는 또한 두 부분으로 데이터를 분할해야합니다 우리의 모델을 훈련에 사용되는 첫 번째 부분 우리의 데이터 세트의 대부분 일 것이다

두 번째 부분은 우리 기차 모델의 평가에 사용됩니다 공연 모델이 훈련 것을 우리는 같은 데이터를 사용하지 않으려는 평가에 그 이후는 것 질문을 암기 할 수 있습니다, 당신은 당신의 수학에서 질문을 사용하지하는 것처럼 수학 시험에 숙제 때로는 데이터 우리는 요구를 다른 형태의 수집 조정 및 manipulation– 것들 중복, 정상화, 오류 수정 및 다른 이들처럼 이러한 모든 데이터 준비 단계에서 일어날 것입니다 우리의 경우, 우리는 더 이상 데이터 준비 필요가 없습니다, 그래서 앞으로 이동하자

워크 플로우의 다음 단계는 모델을 선택하고있다 많은 모델이 있습니다 그 연구자 및 데이터 과학자 수년에 걸쳐 만들었습니다 일부는 아주 잘 이미지 데이터, 다른 사람에 적합 텍스트 나 음악과 같은 시퀀스에 대한 수치 데이터에 대한 몇 가지, 텍스트 기반 데이터에 대한 다른 사람 우리의 경우, 우리는 두 features– 색상과 알코올이 백분율 우리는 작은 선형 모델을 사용할 수있는 작업이 완료 얻을 것이다 아주 간단한 하나입니다

이제 우리는 종종 간주되는로 이동 기계의 대량 learning– 트레이닝 이 단계에서, 우리는 점진적으로 향상시키기 위해 데이터를 사용합니다 주어진 여부를 예측하는 우리의 모델의 능력 음료는 와인이나 맥주입니다 어떤면에서,이 사람과 유사 처음 운전을 배우고 처음에 그들은 페달, 노브의 방법 중 하나를 모른다, 그들이 누르거나 사용해야 할 때 스위치가 작동 또는 그러나 연습과 교정을 많이 후 자신의 실수, 라이센스 드라이버가 나온다

또한, 구동 년 후, 그들은 운전에 매우 능숙하게했습니다 운전 및 실제 데이터에 반응하는 행위 자신의 능력을 연마, 자신의 운전 능력을 적용하고있다 우리는 우리의 음료와 함께 훨씬 작은 규모로이 작업을 수행 할 것입니다 직선 특히, 식 Y는 X가 입력되는 경우, MX 플러스 B와 동일하다 m은 직선의 기울기이고, b는 y 절편이고, 및 y는 위치 (x)에서의 라인의 값이다 우리가 우리에게 가능한 값은 조정하거나 훈련 M 개의 기울기가 B 인 것을 단지 m 및 B이다 y 절편

라인의 위치에 영향을 미칠 수있는 다른 방법이 없다 다른 유일한 변수는 X, 우리의 입력 및 Y되므로 우리의 출력 기계 학습, 많은 m의의가있다 이후 많은 기능이있을 수 있습니다 이 값의 컬렉션은 일반적으로 표시되는 행렬로 형성 가중치 행렬 w 마찬가지로, B에 대해, 우리는 이들을 함께 배치 그리고는 편견을 불렀다 교육 과정은 어떤 임의의 값을 초기화 포함 w와 b를 예측하는 시도에 대한 그 값으로 출력한다 당신이 상상할 수 있듯이, 그것은 처음에 꽤 제대로 수행 그러나 우리는 출력이 우리의 모델의 예측을 비교할 수 있습니다 그것은 제조 및 w의 값을 조정 한 것을 및 b를 우리는보다 정확한 예측을 가질 것 주위 다음 번에

그래서이 과정이 반복된다 무게와 편견을 업데이트하는 각각의 반복 또는주기 한 교육 단계라고합니다 그럼 그보다 구체적으로 무엇을 의미하는지 살펴 보자 우리의 데이터 집합 때 우리가 처음 훈련을 시작, 우리는 데이터를 통해 임의의 선을 그린 것처럼입니다 그리고 교육의 각 단계가 진행됨에 따라, 라인 가까이 단계적으로 이동 와인과 맥주의 이상 분리합니다

교육이 완료되면, 그것은 시간이다 모델이 좋은 경우에 볼 수 있습니다 평가를 사용하면, 이것은 어디 우리가 설정하는 데이터 세트 옆으로 이전 플레이로 온다 평가는 우리가 우리의 모델을 테스트 할 수 있습니다 교육에 사용 된 적이없는 데이터에 대해 이 통계는 어떻게 모델이 수도 볼 수있게 해준다 아직 보지 않은 데이터에 대해 수행합니다 이것은 어떻게 대표하기위한 것입니다 이 모델은 현실 세계에서 수행 할 수 있습니다

나는 교육 평가 분할에 사용하는 엄지 손가락의 좋은 규칙은 어딘가 80 % -20 % 또는 70 % -30 % 정도에 이것의 대부분은 원래의 소스 데이터 세트의 크기에 따라 달라집니다 당신은 당신에게 아마, 많은 양의 데이터가있는 경우 평가 데이터 세트에 대한 일부의로 큰 필요가 없습니다 당신이 평가를 수행하면, 그건 당신은 당신이 더 개선 할 수 있는지보고 싶어 가능성 어떤 방식으로 훈련 우리는 우리의 일부 매개 변수를 조정하여이 작업을 수행 할 수 있습니다

몇 가지가 있었다 그 우리 암시 우리가 우리의 훈련을했을 때, 가정 지금 다시 테스트 갈 수있는 좋은 시간입니다 그 가정은, 다른 값을 시도해보십시오 매개 변수 우리가 할 수있는 조정의 한 예 우리는 훈련 집합을 통해 실행하는 횟수입니다 훈련 도중 우리는 실제로 데이터를 여러 번 표시 할 수 있습니다 그렇게함으로써 그래서, 우리는 잠재적 것 높은 정확도로 이어집니다 또 다른 매개 변수는 속도를 배우고있다

이것은 우리가 선을 이동하는 방법까지 정의 정보에 기초하여 각 단계 이전의 훈련 단계에서 이 값은 모두 얼마나 정확한 우리의 모델이 할 수있는 역할을 되고 얼마나 오래 훈련한다 더 복잡한 모델, 초기 조건 결정뿐만 아니라 중요한 역할을 할 수 훈련의 결과 차이는 따라 볼 수 있습니다 모델 훈련을 시작할지에 일부 분포 대 제로 초기화 값 가치와 어떤 그 분포가된다 당신이 볼 수 있듯이, 많은 고려 사항이 있습니다 훈련이 단계에서, 그것은 중요 당신은 당신을 위해 충분한 모델이 좋은 무엇이 정의하는 것이

그렇지 않으면, 우리는 우리 자신에게 조정 매개 변수를 찾을 수 있습니다 아주 긴 시간 이제, 이러한 매개 변수는 전형적으로 하이퍼 파라미터 라 함 이러한 하이퍼 파라미터의 조정 또는 조정 여전히, 과학보다 예술의 조금 더 남아 그리고 실험 과정이다 그 주로 데이터 집합, 모델의 특성에 따라, 및 교육 과정 당신이 당신의 교육 및 하이퍼 파라미터에 만족하면, 상기 평가 단계에 의해 안내, 그건 마지막으로 시간을 유용하게 뭔가를 모델을 사용합니다 기계 학습은 질문에 대답하기 위해 데이터를 사용하고, 그래서 예측 또는 추론은 우리가 마침내 단계입니다 몇 가지 질문에 대한 답변을 얻을

이것은이 모든 작업의 ​​포인트입니다 기계의 값 학습이 실현된다 우리는 마침내 주어진 여부를 예측하기 위해 모델을 사용할 수 있습니다 음료는 색상과 알코올의 비율을 제공, 와인 또는 맥주입니다 기계 학습의 힘은 우리입니다 와인을 구별하는 방법을 확인 할 수 있었다 맥주는 우리의 모델을 사용하기보다는 인간의 판단을 사용하여 수동 규칙 당신은 발표 오늘 아이디어를 추정 할 수 있습니다 다른 문제는 물론, 경우 도메인에 같은 원칙은 apply– 해당 데이터를 준비하는 모델을 선택, 데이터를 수집, 그것은 훈련과 평가, 당신의 hyperparameter을하고 교육, 그리고 마지막으로, 예측 당신은 플레이 더 많은 방법을 찾고 있다면 교육 및 매개 변수, 체크 아웃 TensorFlow 놀이터

그것은 완전히 브라우저 기반의 기계 학습 샌드 박스입니다 당신은 다른 매개 변수를 시도 할 수있는 및 모의 데이터 세트에 대한 교육을 실행합니다 그리고 걱정하지 마세요, 당신은 사이트를 분리 할 수 ​​없습니다 물론, 우리는 더 많은 단계와 미묘한 차이가 발생합니다 미래의 에피소드,하지만이 역할을 도움이되는 좋은 기초 프레임 워크로 우리는 우리에게 공통 언어를 제공하는 문제를 생각한다 각 단계에 대해 생각하고 미래에 더 깊이 이동합니다 AI 모험 다음 시간에, 우리는거야 code– 사용하여, 우리의 첫번째 진짜 기계 학습 모델을 구축 더 이상 그리기 라인과 대수학을 통해 것 [음악 재생]

Max Tegmark: “Life 3.0: Being Human in the Age of AI” | Talks at Google

JOHN BRACAGLIA는 : 안녕하세요, 제 이름은 존 Bracaglia입니다 나는 구글의 생명 과학 회사 인에서 진실로 작동합니다 나는 또한 특이점 네트워크라는 그룹을 이끌고있는 구성된 내부 조직은 3,000 명의 Google의 집중 인공 지능의 미래에 대한 주제에, 하는 우리가 오늘 여기에 있습니다

그리고 박사 맥스 테크 마크와 함께 여기에 오늘 내 기쁨입니다 간략한 소개, 맥스 테크 마크로서 유명한 과학 커뮤니케이터와 우주 론자이다, 그리고 엘론 머스크로부터 기부를 받아 들였다 실존 적 위험을 조사하기 의 인공 지능 고급 그의 연구 분야는, 의식, 멀티 버스 포함 고급 AI 위험 및 공식화 모든 것의 궁극적 인 앙상블 이론 맥스는 미국 물리 학회의 동료 선출됐다 2012 년, "과학"잡지의 돌파구를 원 2003 년 올해의, 및 작성했습니다 200 개 이상의 출판물의 구 500 개 이상의 시간을 인용하고있다 맥스 테크 마크, 여러분

[박수 갈채] 맥스 테크 마크 : 정말 감사합니다 그것은 구글 다시 여기로 정말 큰 영광입니다 그래서 많은 오래된 친구들 앞에서 이야기를 얻으려면, 인간 수준의 지능과 이상주의 너무 많이 사람이 인식합니까? NASA의 직원 : 20 초 counting– 맥스 테크 마크 : 이것은 물론이었다 넣어 아폴로 11 호 달 임무 달에 닐 암스트롱, 버즈 올드린, 마이클 콜린스 NASA 직원 : 텐, 구, 맥스 테크 마크 :이 항아리 NASA 직원은 : 점화 순서가 시작됩니다 맥스 테크 마크는 : –mission은 성공뿐만 아니라이었다 하지만 난 그것을 보여 있기 때문에 매우 고무적인 생각 즉 우리 인간이 현명 기술을 관리 할 때, 우리는 우리의 조상은 꿈 수있는 일을 할 수있다 권리? 이제 몇 가지 중요한 교훈이있다 나는 우리가뿐만 아니라,이 배울 수 있다고 생각, 그래서 내가 원하는 또 다른 여행이 이야기의 나머지 부분을 할애, 전원 로켓 엔진보다 훨씬 더 강력한 무언가에 의해, 승객이 아니라 세 명의 우주 비행사가있는 곳, 그러나 모든 인류

그럼 우리의 집단 여행에 대해 이야기하자 AI와 미래 내 친구 자언 탈린은 강조 좋아 단 로켓과 마찬가지로, 그렇지 않은 그 우리의 기술은 강력한 만들기에 충분 우리는 또한 그것을 제어하는 ​​방법을 알아 냈어에 집중해야 우리는 그것으로 가고 싶은 곳을 알아내는합니다 그리고 우리가 이야기하려고하는지입니다 나는 기회가 너무 멋진 생각 우리는이 권리를 얻는 경우에

지난 1백38억년 동안, 우리의 우주는 죽은 지루한에서 변형시켰다 에 복잡하고 흥미로운, 그리고 그것은 기회가 미래에 극적으로 더 흥미 얻을 수 우리는 망치지 않는 경우 약 4 억년 전에, 생활은 첫째, 여기 지구에 출연 그러나 박테리아처럼, 아주 바보 같은 물건이었다, 그건 정말 평생에 아무 것도 배울 수 없었다 나는 그 삶 10를 호출합니다 우리는 우리가 일을 배울 수 있기 때문에 생명 2

0을 부르는 것입니다 물론, 괴짜의 수단을 말하는 어떤, 우리는 새로운 소프트웨어 모듈을 업로드 할 수 있습니다 나는 스페인어 배우고 싶은 경우에, 나는 스페인어를 공부할 수 있습니다 지금은 내 마음에 업로드 된 모든 새로운 기술을 가지고있다 그리고 그것은 인간의 정확하게이 능력이다 자신의 소프트웨어를 설계하기보다는 무엇에 붙어 소프트웨어의 진화는 우리를 활성화시킨, 우리를 준 이 지구를 지배하는, 우리에게 무엇을 우리는 문화의 진화를 호출합니다 우리는 점차적으로 삶 3

0로 향하고있는 것 같다하는 뿐만 아니라 자사의 소프트웨어를 설계 할 수 생활이지만, 또한 하드웨어 어쩌면 우리는 지금 우리 때문에 21에있어 인공 와우 인공 무릎 얻을 수 있습니다, 이 같은 몇 가지 사소한 것들 하지만 것처럼 교묘로 생각 할 수 있었다 로봇이었다 지금은 물론, 어떠한 한계가 없을 것 당신은 자신을 업그레이드 할 수있는 방법 그래서 기술의 힘에 대한 최초의 이야기를 할 수 있습니다

물론, AI의 힘은 최근 크게 향상되었습니다 나는 정보 자체를 정의하는거야, 단지 매우 광범위하게, 기능 등 복잡한 목표를 달성합니다 나는 그런 광범위한 정의를주는거야 정말 포괄적 원하기 때문에 생물학적 정보의 모든 형태를 모두 포함 인공 지능의 모든 형태 그리고 구글에서 여기 너희들이 모두 알다시피, 인공 지능의 분명, 부분 집합 시스템 자체를 개선 할 수있는 기계로 학습 주변 환경의 데이터를 사용하여, 많은 생물 유기체 할 수있다 그리고 그 다른 부분 집합은 물론이다 우리가 신경 그물 아키텍처를 사용하는 깊은 학습

그리고 당신은 AI의 나이 돌파구를 보면, 게리 카스파로프는 그의 후방은 IBM의 딥에 의해 쫓겨 왔을 때처럼 블루, 지능 여기에, 물론, 주로 단지 넣어 인간의 프로그래머로한다 더 빨리 생각할 수있는 단지 때문에 딥 블루가 카스파로프를 이길 더 잘 기억한다 반면에, 최근 물건 반면 당신은 일리아로이 작품처럼, 구글 여기했던 그 Sutskever의 그룹은 거의 정보가 없습니다 에 대한 모든 권리, 인간에 의해 넣어? 그들은 단순한 neural– 훈련 데이터의 무리와 함께 그리고 당신은 픽셀의 색상을 나타내는 숫자에 넣어, 그리고이 caption– "그룹을 내 놓는다 젊은 사람들은 "프리즈의 게임 소프트웨어는 아무 것도 배운 적이에도 불구하고 프리스비가 무엇인지에 대한, 또는 인간이 무엇인지, 또는 사진은 무엇인가 그리고 같은 물건, 당신이 다른 이미지에 넣어 경우, 그것은 종종 매우 인상적 다른 자막을 제공합니다

내가 찾으 더욱 놀라운 얼마나 멋진 일 비디오를 수행 할 수 있습니다 그래서 구글 DeepMind 물론, 아타리 게임을 학습 그리고 너와의 사람들을 위해 전에 본하지 않은 사람이라면 몇 사람, 당신은 여기에이 신경 네트워크를 기억할 필요 간단한 강화 학습과 내장, 게임이 무엇인지 몰랐다, 패들는 무엇 이었습니까 어떤 공은이었다, 또는 그런 것을 그리고 단지에 의해 점차적으로 그것을 연습 덜 자주 공을 놓치고 시작 지점에 도착 어디 거의 전혀 그것을 놓친 없습니다 나는이 플레이 할 수있는 것보다 훨씬 더한다 그리고 진짜 키커는, 그 코스 DeepMind의 사람들, 그들은 실제로 이 영리한 트릭이 당신이 할 수 몰랐습니다 당신은 항상 구석을 목표로한다 브레이크 아웃을 연주 할 때 그리고 little–가, 약간의 터널을 구축하려고합니다

그래서이 작은 깊은 학습 소프트웨어 번 그것을 알아 냈어, 그냥 매 시간 볼이 얼마나 단지 초자연적 정확한 볼 back– 온다 그냥 구석에 곧 다시 거기를 태우고 및 재생합니다 난 단지 잘 재생 꿈을 꿀 수 지금은 물론, 매우, 매우 단순한 환경, 그 작은 두 개의 차원 게임 세계 당신이 로봇이라면, 당신은 그냥 게임 삶을 생각할 수 더 복잡한 하나

그리고 당신은 어느 정도 자신을 요청할 수 기술의 이러한 종류 배울 수 있도록 수 더 흥미로운 것들 그리고 최근에 더 DeepMind, 입체 로봇을했다 시뮬레이션 세계에서, 그냥 물어 그들은 산책과 같은 일을 배울 수 있는지 확인합니다 그리고 이것은 무슨 일이 있었는지입니다 [음악 재생] 이 소프트웨어는, 지금까지 걷는 동영상을 본 적이 없었다 그것은 걷기의 개념에 대해 아무것도 알지 못했다

모든 소프트웨어는 방법으로 임의의 명령을 전송하고하고 있었다 다른 관절을 구부리하고합니다 이 생물 관리 할 때마다 보상있어 앞으로 조금 이동합니다 그리고, 어쩌면 조금 어색 약간 펑키 보인다 하지만 헤이, 실제로 흥미로운 물건을 배운다 그래서이 매우 흥미로운 질문을 제기 의에게 얼마나 AI 갈 수 있습니까? 어떻게 인간이 의지 기계를 무엇을 할 수 있는지의 정도, 우리가 사용하지 않을 경우 궁극적으로 수행 할 수 단지 우리가 지금까지 알고있는 기술,하지만 요소 추가 진행의 모든 ​​종류의 당신의 사람들 방에 다른 곳에서 어떻게 할 건데? 나는이 풍경의 관점에서 이것에 대해 생각하고 싶다 나는이 항아리 그린 나는 하나의 단락에 의해 영감이 사진을 만든 년 전 많은에서 한스 모라 백으로 내가 좋아하는 책, 여기서 높이는 여기 나타내고 얼마나 어려운 컴퓨터가 특정 작업을 수행하는 것이있다 그리고 해수면이 얼마나 좋은 컴퓨터를 나타냅니다 지금 그 일에 있습니다

그래서 우리가 여기에서 보는 것은 그 특정 작업입니다, 체스 재생 및 산술 등 물론, 오랫동안 천천히 상승이에 의해 침수 된 기계 지능의 조류 그리고 생각하는 사람들이있다 예술과 책 쓰기와 같은 특정 작업이 있다는 것을, 또는 무엇 이건, 기계는 할 수 없을 것입니다 그리고 생각하는 사람이있다 AI의 이전 목표는 정말 해결하는 것을 우리가 지능과 모든 일 해수면이 결국 모든 잠수함 것을 의미합니다 어떤 일이 일어날? AI의 흥미로운 여론 조사가 많이있어왔다 연구자와 결론은 매우 clear–입니다 우리는 알지 못한다 조금 더 구체적으로,하지만 당신은 무엇을 찾을 수 테크노 회의론자 캠프에서 일부 사람들이있다 누구 인공 지능 연구가 궁극적으로 운명이라고 생각합니다

우리는 결코 거기에 도착 않을 것입니다 아니면 우리는 거기에 도착하는거야 지금부터 수백 년 그러나 실제로 대부분의 AI 연구자 수십 년 만에 더 일어날 생각합니다 그리고 어떤 사람들은 우리가 없다고 봐요 이 로켓을 조종에 대해 너무 걱정할 필요, 비 유적으로 말하면, 그것은 일어나지 않을 있기 때문에, 우리는 지금까지 충분히 강력거야 것을 우리가 이 항아리에 대해 걱정할 필요가 하지만 소수입니다 그리고 생각하는 사람들이있다 우리는 스티어링에 대해 걱정할 필요가 없습니다 이 보장 있기 때문에 결과는 굉장 위하여려고하고있다

나는 그런 사람들에게 디지털 유토피아를 호출합니다 그리고 이러한 관점을 존중합니다 그리고이 보장된다 생각하는 사람들도 있습니다 가지 빨아 것, 그래서 거기됩니다 스티어링에 대한 걱정에 아무 소용 없다 우리가 어쨌든 끝장 때문이다 그러나 설문 조사에서 대부분의 사람들이 내가했습니다 무엇에, 중간에, 여기에 더 착륙하는 경향이 당신이 정말로있어 유익한 AI 운동이라고 동기 부여, 실제로, 우리가 할 수있는, 물어 좋은 방향으로 일을 조종하기 위해 지금 무엇입니까? 이 굉장이 될 수 있기 때문에, 또는, 정말 대단하지 수 그리고 우리가 지금하는 일에 따라 달라집니다 나는이 웹 페이지까지, AgeofAI

org을 넣어 우리는 일반 대중의 사람들이 거기에 설문 조사를했다 이 같은 질문에 대답 할 수있다 당신도 가서 그것을 할 수 있습니다 그리고 실제로 매우 관심 일반 대중 응답이 정확히 거의 동일 그 AI 연구원은 최근 여론 조사에서했던 것처럼 이 이번 주말을 분석 내가 뭔가에서입니다 14,866 응답자

그리고 당신은 대부분의 사람들이 어쩌면 우리가 수십 년이라고 생각 참조 멀리 인간 수준의 인공 지능에서, 어쩌면 그것은 좋은 것이다 어쩌면 문제가있을 수 있습니다 그래서이 생각하는 최대한 동기를 부여하다 우리가 좋은 방향으로이 기술을 조종 할 수있는 방법에 대해 그럼 스티어링에 대해 이야기하자 우리는 어떻게 control– 수 있습니다 우리는 어떻게 우리가하고 싶은 일을하기 위해 AI를 제어 할 수 배울 수 있는가? NASA의 직원 : 리프트 오프 (lift-off) 맥스 테크 마크 :이 돕기 위해, 내 아내 메이,이다 거기에 앉아, 내가, 그리고 다른 사람, 생명 연구소의 미래를 설립했다

그리고 당신은 우리가 실제로 여기까지 단어를 '조종'을 가지고 볼 수 있습니다 우리의 사명입니다 우리의 목표는 우리가 있는지 확인하기 위해 수있는 일을하는 것입니다 이 기술은 인류에 도움이됩니다 그리고 나는 우리가 정말 영감을 만들 수 있다는 매우 낙관적 우리만큼 기술과 미래, 재배를 사이에이 경주 우승 기술의 힘과 성장의 지혜 있는 우리는 그것을 관리 할 수 ​​있습니다 그러나 나는 우리가이 경주를 이길려고하는 경우에 생각한다 우리는 실제로 전략을 이동해야, 기술 때문에 점점 더 강력 해지고있다 그리고 우리는, 불 같이 덜 강력한 기술을 발명 할 때 우리는 매우 성공적으로 전략을 사용 실수에서 배우기

우리는 발명 fire– oopsy– 후 소화기를 발명했습니다 우리는 car–를 발명 oopsy– 후 우리는 안전 벨트를 발명, 에어백, 신호등, 사물이 더 많거나 적은 미세 있었다 그러나 때 당신은 어떤 점 이상 취득 기술의 힘이 생각 의 정말 실수되고 학습, 정말 형편없는, 맞죠? 하나의 실수가 받아 들일 수 없을 경우, 당신은 실수를하고 싶지 않아 많은 그리고 우리는 핵무기, 합성 생물학에 대해 이야기 할 때, 특정 초인적 인 AI는 느낌 우리는 여기서 우리 정말 지점에있어 실수를하고 싶지 않다 우리는되는 것을 전략을 이동하려면 정확히 어떤 사전 인에 반응 슬로건 당신은 또한 당신의 일을 위해 사용하고 말했다 여기에, 이전에 구글

나는 우리가 정말에 초점을 맞출 경우, 우리는이 작업을 수행 할 수 있다는 낙관적 그것을 위해 일한다 어떤 사람들은 아니, 얘기하지 말 그냥 러 다이 트의 scaremongering 때문에 때 잘못 될 수있는 것들에 대해 이야기한다 나는 그것이 러 다이 트 scaremongering 생각하지 않습니다 나는 그것이 안전 엔지니어링 생각합니다 우리는 아폴로 달 임무에 대해 이야기로 시작했다

NASA 통해 생각하면, 매우 신중하게, 아마도 잘못 될 수있는 모든 당신은 상단에 세 명의 우주 비행사를 넣을 때 폭발성 연료의 완전이 100 미터 높이의 로켓, 그 scaremongering을 러 다이 트되지 않았습니다 그들은 정확하게 무엇을 궁극적으로 주도했다 무엇을하고 있는지 임무의 성공에 그리고 이것은 우리가 인공 지능으로 일을 할 생각입니다 게다가 나는 우리가 다른 기술에서 배운 것을, 지금까지 생각 여기에 우리가 조금 우리 게임까지 필요가있다 우리는 정말 우리가이 아이디어를 흡수하지 않았기 때문에 능동적 인로 전환합니다 오늘날, 핵무기의 측면에서 매우 특별한 날이다 우리는 9 월 (26)에 아주 가까이 왔기 때문에 3 차 세계 대전의 34 주년 인

사실, 이런 식으로 결국 수도 이 남자, 스타니 슬라 프 페트로프가 아니라이 있다면, 본능에, 그의 조기 경보 시스템이 있다고 말했다 무시는 사실이 다섯 개 들어오는 뉴트 미국 미사일이었다 그 해야 보복 될 수있다 어떻게 우리가 더 잘 할 수 있습니까? 어떻게 우리는이 지혜 경주를 이길 수 있습니까? 나는 AI 커뮤니티는 정말이 매우, 매우 행복 해요 최근 몇 년 동안이 문제에 많은 참여를 유도하기 시작했다 그리고이 방에있는 많은 사람들에게 감사 여기, 피터 노르 빅, 그리고 미래 생활에 포함 연구소, 우리는 푸에르토 리코 회의의 몇 가지를 조직했다 그리고 아실 로마, 캘리포니아에서 올해 초, 여기서 정말 아주 놀라운 합의가 있었다 매우 건설적인 여러 가지 주변 우리는이 지혜를 개발하기 위해 시도 할 수있는 오른쪽 방향으로 일을 조종 그리고 나는 타격 시간의 조금을 보내고 싶어 23 아실 로마의이 목록에서 여기에 몇 가지 하이라이트 지금 AI 1,000 명 이상의 서명 한 원칙, 전 세계의 연구자

우선, 그것은 항목 하나를 여기에 말한다 우리는 인공 지능 연구의 목표를 정의해야 단 방향성 정보를 만들기가 아니라, 하지만 유익한 정보를 확인합니다 로켓 그래서 즉, 스티어링 설계 사양의 일부입니다 그리고 또한 매우 강한 있었다 합의가, 헤이, 우리는 대답없는 질문은 잔뜩있는 경우 우리가 대답 할 필요가, 우리는 단지, 오 그래, 말 안한다 우리는 그들을 대답해야합니다 음, 우리는 우리가 과학적으로 그들에게 길을 대답해야 알고는 어려운 질문에 대답하는 가장 좋은 방법입니다, 즉, 그들을 연구에 작업을 할 수 있습니다 그리고 우리는 이런 종류의 연구 자금을해야한다 컴퓨터 과학 기금의 단지 중요한 부분으로, 기업과 산업 모두

그리고 실제로 구글의 매우 자랑스럽게 생각합니다 파트너십의 창립 멤버 중 하나 인에 대한 지원에 대단히 목표로 AI에 AI의 research– 이런 종류의 AI 안전 연구 매우 광범위한 합의했다 여기에 또 다른 원칙 공유 번영의 원칙이었다 그 AI에 의해 생성 된 경제적 번영 광범위하게 공유해야하는 것은 인류의 모든 혜택을 누릴 수 있습니다 나는 무엇을 의미합니까? 물론, 기술은 경제 파이를 성장 유지하고있다 그것은 최근 수십 년간 우리의 GDP 많이 성장하고 있어요 이 음모에 맨 윗줄를 보면 당신이 볼 수있는, 이리 그러나 당신은 또한 일반적으로 알고있는 한, 이 파이는 매우 균등하게 divvied되지 않았습니다

그리고 사실, 당신은 소득자의 하단 90 %를 보면 소득은 내가 태어난 거의 때문에, 평면 머물렀다 사실, 어쩌면 그것은 내 잘못이야 그리고 미국에서 30 %의 가난한 실제로 상당히 가난한 입수했습니다 최근 수십 년간의 실질,에있는 우리에게 주신 분노의 큰 거래를 만들었습니다 부동산 재벌 도널드 트럼프의 선거 그것은 우리에게 Brexit를 제공합니다 그리고 그것은 우리가 일반적으로 더 편광 사회를 주었어요

그래서 AI 연구자들 사이에서 매우 강력한 합의가 있었다 우리가 더 많은 부와 번영을 만들 수 있다면 그, 그리고이 기계는 모든 멋진 제품을 생산하는 데 도움 및 서비스, 우리는 확인 할 수없는 경우 모두가 우리에게이, 수치에서 더 잘 가져옵니다 어떤 사람들은 물론, 이것은 단지 말도 말 마법 뭔가 바꿀 것입니다 때문에 곧 이러한 통계있다 그리고 작업은 멀리 자동화 얻을 훨씬 더, 새로운 일자리로 대체 될 예정이 아직 존재하지 않습니다 그러나 실제로,이 데이터를 보면, 그것은 그를 지원하지 않습니다 우리는 같은 인수 그 100 년 전에 만들었을 수도 훨씬 더 많은 사람들이 농업에 종사하는 경우, 그 손실 된 모든 작업 아직 존재하지 않은 새로운 일자리로 대체 될 거라고

그리고 이것은 실제로 무슨 일이 있었는지입니다 이것은 내가 모두 여기에,이 작은 파이 차트를 만든 is– 크기에 의해 미국에서 작업 그리고 당신은 list– 관리자, 드라이버를 추락 시작할 수 있습니다, 소매 영업 사원, 출납원, 등등 당신은 21 곳으로 내려 경우에만 당신은하지 않았다 작업 범주에받을 수 있나요 존재 백년 전, 즉, 소프트웨어 개발자 안녕, 얘들 아

그래서 분명히 무슨 일이 있었는지 대부분의 농부가 된 것은 아니다 소프트웨어 개발자 무엇 대신에 일어난 일은, 일반적으로, 잃어버린 사람이었다 이후 산업 혁명과에서, 그들이 일을 자신의 근육을 사용하고 작업, 여기서 할 수있을 다른 작업에 들어갔다 일을 자신의 두뇌를 사용합니다 그리고 이러한 작업은 더 지불하는 경향이 그래서 이것은 순 승리했다 그러나 그들은 이미 이전에 존재했던 작업이었다 이제 어떻게 오늘, 무슨 일이 일어나고있는 소득 불평등의 성장을 주도하고, 사람들이 받고 있는지 유사하다 이전에 존재했던 다른 작업으로 전환했다

이 작업 때문에, 그냥이 시간이 멀리 자동화되고 대부분입니다 그들의 뇌를, 그들은 종종 사용합니다 작업 즉 적은 비용을 지불하기 전에 존재 새로운 일자리로 전환 오히려 더 많은 비용을 지불보다 그리고 나는 그것이 모두를위한 정말 흥미로운 도전이라고 생각 우리의 생각하는 방법을 우리는 최선의 수 이 성장 파이가 꺼져 모두 더 나은 수 있는지 확인하십시오 이 목록에 여기에 또 다른 항목은 원칙적으로 번호 18– 인공 지능 군비 경쟁 이것은 가장 높은 있던 하나 아실 로마 참가자 간의 모든 합의 치명적인 자치 무기의 "군비 경쟁 피해야합니다

" 이유는 무엇입니까? 음, 우선, 우리는 이야기하지 않을 원격 제어 차량 곳입니다 드론에 대한 인간은 여전히 ​​죽일 사람을 결정하는 것입니다 우리는 시스템 여기에 대해 얘기 곳 기계 자체, 기계 학습 또는 무엇이든을 사용하여, 정확히 죽을 것입니다 것을 결정한다 사람, 다음 살인을한다 먼저, 당신은 그들에 대해 생각대로, 이있었습니다 있지만 사실은,이다 투자 물론, 엄청난 양의 최근 AI의 민간 사용, 그것은이다 실제로 여기에 군사 지출에 대한 이야기에 비하면 정말 왜소, 요새 당신은 파이를 보면 그래서 진짜 위험이있다 현상 유지는 의미 것 시끄러운 빠는 소음의 대부분은 AI를 모집하기 위해 노력하고 있음 다른 곳에서 MIT와 스탠포드 졸업생, 군사 장소가 아닌 장소로 이동하는 것 구글과 같은 그리고 대부분의 AI 연구자는 그 느낌 큰 수치가 될 것입니다

나는 그것에 대해 생각하는 방법은 다음과 어떤 과학 보면, 당신은 항상 할 수 사람을 돕는 새로운 방법을 개발하기 위해 그것을 사용, 사람을 해치지 또는 새로운 방법 그리고 생물 학자들은 정말 열심히, 정말 싸웠다 그들의 과학이 지금 있는지 확인하기 사람을 치료하는 새로운 방법으로 알려져, 오히려 생물학 무기보다 그들은 매우 열심히 싸웠고 그들은 국제적인 금지를 얻었다 생물학 무기에 통과했다 마찬가지로, 화학자는 화학 무기 금지 얻을 관리 정말 공동체로서 발언에 의해 전세계 정치인을 설득 이 좋았다

그리고 그것은 왜 동료 화학은 지금이다 주로 새로운 재료와 그리고 생화학 무기를 가지고 매우 낙인이다 그래서 일부 국가가 그들을 속이고 경우에도, 아사드는 심지어 준 것이 그렇게 비난 있어요 그의 화학 무기가 침입되지합니다 그리고 당신이 할 몇 가지 화학 무기를 구입하려는 경우 뭔가 바보, 당신은 정말 열심히 찾을거야 그것 때문에 당신에게 판매거야 사람을 찾을 수 있습니다 그래서 낙인 인공 지능 사회에 대한 매우 광범위한 지원이 무엇 있습니다 정확히 같은 일이 여기에, 시도 국제 조약을 협상 어디 강대국이 모여 말, 안녕, 아웃 오브 컨트롤 아암을 갖는 주요 승자 인종과 AI의 무기는 강대국 될 수 없습니다

ISIS 될 것 및 다른 사람 감당할 수있는 사람 비싼 무기,하지만 사랑 그들은 암살하는 데 사용할 수있는 작은 싼 물건을 가지고 와 사람 익명으로, 기본적으로 제로 다운 익명의 암살의 비용을 드라이브 그리고 이것은 당신이 참여하려면 뭔가있다 유엔은 11 월에이 문제를 논의 할 예정이다 사실은 그리고 나는 더 보컬 AI 커뮤니티는이 문제에 대한 생각, 확률이 더 높다는입니다 그 AI 로켓 여기 같은 방향으로 바꾸다 것입니다 생물학 및 화학 로켓 갔다한다 마지막으로, 내가 가정 해 봅시다 최종 아실 로마에 대해 조금 여기에 원칙 나는 정말 놀라운 비록 것을 발견 몇 년 전 당신은 이야기를 시작하는 경우 superintelligence 또는 실존 적 위험에 대한, 또는 무엇 이건, 많은 사람들이 당신을 해고 것 우둔 사람의 일종으로 사람 AI에 대해 아무것도 몰랐다

이 말은 여기에 있으며, 아직이 데미스 하사 비스, DeepMind의 CEO에 의해 서명됩니다 그것은 단지 거기에 앉아 있어요 피터 노르 빅,이 서명 한 것 당신의 고유의 제프 딘에 의해, 그리고에 의해, 정말, who's-사람 AI 연구자, 그 중 1,000 그래서 사실 훨씬 더 수용이있었습니다 이봐,이 어쩌면 AI의이 이론의 부분은 사실이다, 있음 성공하는 것 어쩌면 우리는 필요 계정으로 사물의 이러한 종류의 촬영합니다 나를 조금 압축을 해제하자 무엇을 거래는이 모든 것을 함께합니다 그래서 우선, 왜 우리는 심각하게해야 재귀 자기 개발의 모든,이 아이디어 및 superintelligence? 우리는 많은 사람들이 기대하는 것을보고 우리는 수십 년에 인간 수준의 인공 지능을 얻을 수 있습니다 하지만 그 이유는 우리는 어쩌면 의미 조금 아니 우리보다 훨씬 더 똑똑한 AI를받을 수 있나요? 이에 대한 기본 인수는 매우 설득력 요약 IJ 좋은으로 그냥이 단락에서, 1965, 앨런 튜링 (Alan Turing)와 함께 일 수학자 차 세계 대전 동안 코드를 해독합니다

나는 당신이 대부분의 모든 전에이 말을 듣고 것 같아요 그는 기본적으로 우리가 컴퓨터가있는 경우, 기계 말한다 그뿐만 아니라, 우리가 할 수있는 모든 것을 할 수 있습니다 물론, 우리가 할 수있는 것 중 하나는, 디자인 AI 시스템입니다 그래서 다음은 역시 할 수있다 그리고 당신은 대신 구글 만 고용의 hire– 수 있습니다 직원은 당신을 위해 당신이 일을하는 20000000 작은 AI의 일이 당신을 위해 작업을 얻을 수 있습니다, 그들은 훨씬 빠르게 작업 할 수 있습니다 그리고 AI 개발의 속도가 더 이상 일반적인 R & D 시간으로 설정되지 않습니다 인간, 또는 년의 규모,하지만 얼마나 빨리 기계에 의해 도움이 될 수 있습니다 당신은 빠른 방법, 방법이 될 수있는이 작업을 수행 그리고 만약 우리가 여기서 하드웨어 오버행이 밝혀 우리는 사실을 보상 한 우리가 정말 수행하는 방법에 대한 종류의 우둔 필요에 의해 인간 수준의 인공 지능의 소프트웨어 추가 하드웨어 막대한 양의, 그것은 당신이 얻을 수있는 수 있습니다 개선을 통해 많은, 첫째, 심지어 단지 소프트웨어를 변경하여,하는 일입니다 도없이, 매우, 매우 신속하게 수행 할 수 있습니다 새로운 물건을 빌드합니다

그리고 거기부터 상황이이거나 먹어 수 그냥있는 기계를 얻을 수 있습니다 우리보다 훨씬 똑똑 우리는이 일이 일어날 것을 알고하지 않습니다 하지만 기본적으로, 우리가 여기에서 보는 것은 즉, 선형 연구원이를보기 위해, 우리가 심각하게해야 적어도 가능성이다 당신이 여기에서 보는 또 다른 것은 실존 적 위험입니다 그래서 더 구체적으로는, 여기 말한다 AI 시스템, 특히 실존 적 위험으로 인한 "위험, 계획 및 완화 노력에 따라해야합니다 자신의 예상되는 영향에 상응 " 그리고 실존 적 위험은 위험하다 기본적으로 그냥지고 인류를 포함 할 수 있습니다 모두 전멸

왜 당신은 아마도 걱정 것인가? 많은 절대적으로 말도 할리우드 영화가있다 터미네이터 로봇이든과, 당신도 굽실 거리는없이 볼 수 없다 그래서 심각한 이유 사람들은 무엇인가 그것에 대해 이야기 뭔가에이 기호처럼? 글쎄, 당신이 듣는 일반적인 비판이 아니라,이다, machines– 지능형 기계가 가진 것이라고 생각할 이유가 없습니다 인간의 목표를 우리가 그들을 내장 된 경우 그리고 결국, 그들은 왜해야 도 힘을 얻을, 또는 노력의 이상, 알파 – 남성 목표의 종류 자기 보존? 나는 그것을 떨어져 전환 할 때 내 노트북 ​​오른쪽 항의하지 않는 이유는 무엇입니까? 그러나 매우 흥미로운 인수는 여기있다 난 그냥 형태로 당신과 함께 공유 할 이 멍청한 가짜 컴퓨터의 게임 나는 당신을 위해 여기 받았다 그냥이 작은 파란색, 친절한 로봇 것을 상상 그의 유일한 목표는 가능한 한 많은 양을 저장하는 것입니다 큰 나쁜 늑대에서 당신은이 항아리에 넣어되지 않은이 로봇은하지 않습니다 생존, 또는 자원을지고의 목표를 가지고, 또는 그런 어떤 물건

그냥 양 절약 그것은 OK,이 귀여운 sheepies에 대한 모든입니까? 이 smart– 있다면 그것은 매우 빠르게 건 무슨 알아낼 그것이 여기에 폭탄으로 걸어 불면 경우, 전혀 양을 저장 않을거야

그래서 실제로 잘 is– 유도하는 subgoal, 의이 날라가되지 수 있습니다 자기 보존 본능을 얻을 것입니다 당신이 로봇이있는 경우 이것은 매우 일반적인 결론이다, 당신은 슈퍼마켓에 걸어 그것을 프로그램 그리고, 당신에게 음식을 구입하고 당신에게 멋진 저녁 식사를 요리 다시는 subgoal을 개발하는 것 자기 보존의이 습격 살해 들어가면 때문에 다시 음식을 길에, 그것은거야 당신에게 당신의 저녁 식사를 제공하지합니다 그래서 바로, 어떻게 든 그것을 피하려고하는거야? 자기 보존은 응급 목표 거의 기계가 가질 수있는 목표, 목표는 어려운 때문에 깨진있을 때 달성합니다 또한, 만약 robot– 로봇은 인센티브를 발견, 개발 수 여기에있어 세계의 더 나은 모델을 얻기 위해, 실제로이 있음을 발견 바로 가기는, 양이 빠른 곳에 도착하기 위해 취할 수있는 그것은 더 절약 할 수 있습니다

어떻게 세계의 작품에 대한 자세한 내용을 이해하려고 노력 당신이 상관없이 얻을 수있는 자연 subgoal이다 당신이 기계를 프로그램 근본적인 어떤 목표를 가지고 있습니다 그리고 너무, 수집 자원, 등장 할 때이 작은 로봇 여기 때문에 수 ,이 물약을 마시는 경우에 것을 발견 그 다음에 더 양을 절약 할 수 있습니다, 두 배 빠른 속도로 실행할 수 있습니다 그래서 물약을 원하는거야 그것은, 그것은 총을 취한다 때 것을 발견 할 것이다 그냥 늑대를 촬영하고 모든 먹겠지 큰 저장할 수 있습니다 그래서 자원을 갖고 싶어 할 것입니다

나는이 피라미드에 요약 한 바와 같이, 여기,이 아이디어, 매우 eloquently– 된 그것은 여기에 사는 스티브 오모 훈 드로에 의해 처음으로 언급되었다 지역에서, 그리고 닉 보스 트롬의 책에 대해 많은 이야기를한다 아이디어는 그냥 어떤 근본적인 목표는 당신입니다 꽤 개방형의 경우, 매우 지능적인 기계를 제공, 그것은 하위 목표를 개발할 수 있다는 기대하는 것은 매우 자연스러운 일 오프 스위치 및 리소스를 얻으려고 할 싶지 않다 그리고 그것은 잘 될 수 있습니다 문제가 반드시이 아니다, 보다 지능적인 실체의 존재에있는 우리 모두는 아이들로, 오른쪽, 우리의 부모와 함께 했습니까? 그것이 이유는 잘 그들의 목표 때문이었다 우리의 목표에 부합했다

그래서 거기에 문지가 자리 잡고 있습니다 우리는 우리가 이제까지 많은 힘을 줄 경우이 있는지 확인하려면 지능의 기계 비교 이상으로 우리에, 자신의 목표는 우리로 정렬됩니다 그렇지 않으면, 우리는 문제가 될 수 있습니다 그래서 요약, 이러한 모든 질문은 우리는 기술 연구의 질문에 대답 할 필요가있다 어떻게 당신이 기계 학습 할 수 있습니다 방법 make– 수 있습니다, 예를 들어, 우리의 목표를 유지, 채택? 그리고 당신에게 이야기 아주 짧은 비디오를 볼 수 나를 보자 이러한 문제 superintelligence에서 다음에 대한 약간

[키보드 CLICKS] 그리고 우리는 비디오와 더 나은 운이 시간이 있는지 알아 보자 [VIDEO PLAYBACK] – "인공 지능은 지금까지 인간을 대체 할 것인가?" 요즘 뜨겁게 논쟁 문제이다 어떤 사람들은 컴퓨터가 결국 것이다 주장 , superintelligence을 얻을 인간을 능가 할 수 모든 작업에, 그리고 인류를 파괴한다 다른 사람들은 걱정하지 마십시오 말한다 AI는 또 다른 우리가 사용할 수있는 도구 및 제어 될 것입니다, 현재 컴퓨터있다

그래서 우리는있어 물리학 및 AI 연구원 맥스 테크 마크 다시 우리와 함께 집단 테이크 아웃을 공유하는 AI의 미래에 대한 최근 아실 로마 컨퍼런스에서 그가 정리 도왔다 그리고 그는 AI 사실에서 분리 된 AI 신화를 도움이 될 것입니다 – 여보세요 – 첫째, 맥스, 컴퓨터를 포함하여 기계, 오랫동안 많은 작업에서 우리보다 더 나은왔다, 산술, 또는 직물처럼,하지만 사람들은 종종 반복적 기계 작업 그런데 왜 나는이 생각 안 기계가 할 위해 단순히 불가능 몇 가지 있습니다 뿐만 아니라 분 물리학 비디오를 만드는 사람들, 말, 등, 또는 친구를 위로하는? – 음, 우리는 전통적 지능 생각했습니다 신비한 무언가로 그에만 수 생물체, 특히 인간 존재합니다

그러나 현대 물리학의 관점에서, 지능은 단순히 특정 종류 정보 처리 및 반응의 수행 소립자의 특정 배열이 움직여 약 그리고 물리학에서 어떤 법이 없다는 것을 이 정보 처리의 종류의 일을하는 것은 불가능 말한다 인간이 이미보다 더 나은 그것은 그런 말을 할 수있는 스트레칭이 아니다 지렁이 과정 바위와 더 나은 인간보다 더 나은 정보 지렁이보다 그리고 많은 지역에서, 기계는 인간보다 이미 더 낫다 이것은 우리가 가능성만을 본 적이 제안 지능 빙산의 일각, 우리는 궤도에 걸 전체 지능의 잠금을 해제 그 자연에서 잠재적이고 인류의 번창을 돕기 위해 그것을 사용, 또는 가자미

– 그렇다면 우리는 오른쪽에 자신을 보관하지 번 창 또는-넙치의 균형? 정말 무엇, 만약 아무것도해야 우리는 superintelligent AI에 대한 걱정? – 여기에 관련된 많은 최고 AI 연구자를 가지고 것입니다 하지 기계 또는 악을 돌려 컴퓨터, 하지만 뭔가 더 subtle– 단순히 우리의 목표를 공유하지 않습니다 superintelligence 열 추적 미사일이 당신에 돌입하는 경우, 당신은 아마 그것이 악이 아니다, 걱정할 필요를 생각하지 않을 것입니다 그것은 단지 그 프로그램을 다음입니다 아니, 무엇을 당신에게 중요한 것은 열 추적 미사일이하는 일입니다 그리고 그것을 얼마나 잘하는지, 그것을 느끼고 있지 무엇을, 아니면 전혀 감정을 가지고 있는지

진짜 걱정은 악의하지만, 능력이 아니다 Superintelligent AI는 정의함으로써, 목표를 달성에 아주 좋아 그래서 우리가해야 할 가장 중요한 것은 목표는 우리와 함께 정렬되어 있는지 확인하는 것입니다 비유로서, 인간은보다 지능과 능력이 개미보다, 우리는 원하는 경우 수력 발전 댐 어디 구축 거기 개미집을있을 발생 물론, 반군 악의있을 수 있지만, 개미 너무 나쁜 고양이와 개, 다른 한편으로는, 자신의 목표를 정렬의 큰 일을했다 인간의 목표

나는 물리학 해요 비록, 의미, 나는 고양이가 귀여운 입자입니다 도움을 생각할 수 없다 우리의 우주에 배치 우리가 superintelligence을 구축 할 경우, 우리는 좋겠 개미 이상의 개와 고양이의 위치에 더 나을 또는 더 나은 아직, 우리는 방법을 알아낼 것이다 AI는 목표를 채택하는 것이 아니라, 보장하기 위해 다른 방법으로 주위보다 – 그리고 정확히 언제 superintelligence입니다 도착하는 것? 때 우리는 당황하기 시작해야합니까? – 우선, 헨리, superintelligence 부정적 일 필요는 없습니다 우리는 바로 그것을 얻을 경우에 실제로, AI는 가장 좋은 방법이 될 수 있습니다 지금까지 인류에게 일어날 수 있습니다

나는 문명에 대한 사랑 모든 AI가 증폭 그래서 만약 지능의 제품이며, 충분히 우리의 집단 지성 현재와 ​​미래의 가장 큰 문제를 해결하기 위해, 인류는 결코 전에 같이 번성 수 있습니다 둘째, 대부분의 AI 연구자들은 superintelligence 생각 멀리 적어도 수십 년이다 그러나 연구하기 위해 필요 그것은 인류에게 유익 유지 또한 수십 년이 걸릴 수 있습니다보다는 유해, 그래서 우리는 지금 당장 시작해야합니다 예를 들어, 우리는 파악해야합니다 어떻게 확인하는 기계, 인류의 공동 목표를 배울 스스로 이러한 목표를 채택, 그들도 더 똑똑로하고 목표를 유지합니다 그리고 일에 대해 우리의 목표는 동의 할 때? 우리는 기계의 목표이어야 무엇에 투표해야 하는가? 우리는 대통령이 원하는 무엇이든 할 경우, 무엇이든 superintelligence의 창조자가 원하는, 인공 지능이 결정하게? 방법에 대한 매우 현실적인 방법으로, 질문 superintelligence 함께 사는 것은 문제이다 미래의 어떤 종류의 우리는 인류 생성 할 분명히 단지 AI 연구자 왼쪽되어서는 안되며, 같은 배려와 우리와 사회적 숙련

[END PLAYBACK] 맥스 테크 마크 : 그래서 그것은 매우 최종 지점에 이르게 오늘 여기 만들고 싶어 멋진 미래를 만들어,이 지혜 경주 우승 AI와,뿐만 아니라 내가했습니다 이러한 다양한 일을하는 이야기, 우리가 정말 어떤 종류의 미래에 대해 생각해야 우리가 원하는, 우리가 원하는 목표의 어떤 종류의, 여기서 우리는 우리의 기술을 조종하고 싶다 그래서 그냥 재미, 설문 조사 나는, 우리가했던 것을 언급 우리는 그들이 미래를 위해 원하는 것을 말 또한 사람을 물었다 그리고 내가 여기 당신과 함께 공유 할 수 있습니다 다음은 내가 지난 주말에했던 분석이다

여기에 14,866 중 대부분의 사람들, 실제로 AI 모든 가고 싶은 말 방법은 superintelligence합니다 일부는 여기에, 아니 말하고 있지만 많은 사람들은 인간이 통제되고 싶어요 대부분의 사람들은 실제로 인간과 기계 모두를 원하는 함께 제어한다 작은 분율 [들리지] ,, 제어 할 기계를 선호합니다

[웃음] 그리고, 언제, 의식에 대해 많은 사람들이 물어 그들은 기계가 있다면, 그래,했다 그들은 인간처럼 지능 것처럼 행동하는 것을, 그들은 그들이 가지고 싶은 주관적인 경험은, 그래서 기계는 좋은 느낄 수 있습니다 그러나 어떤 사람들은 아니, 그들이 선호했다 의식 느끼는 사람들이하지 않는 좀비 로봇을 가진 를 끄거나 제공하는 것에 대해 죄책감을 느낄 필요가 없습니다 그 지루한해야할 일 미래 문명을 추구해야하는지의 관점에서, 우리를 느낀 대다수는 하나가되어야했다 긍정적 인 경험을 극대화하려고, 또는 그런 고통, 또는 무언가를 최소화 할 수 있습니다 그러자 더 많은 사람들이 미래 문명을하자 그들이 한이 합리적으로, 원하는 목표를 선택하십시오 어떤 사람들은 심지어하지 않았다 그들은 미래가 원하는 목표를 생각하면 그것에 대해 신경 그것은 어쩌면처럼 무의미하게 평범한 경우에도, 합리적인했다 종이 클립으로 우주를 선회

그들은 단지 인간에게 위임 괜찮했다 그러나 대부분의 사람들은 실제로 우리가있어 이후 느꼈다 이 기술을 만드는, 우리는 권리가 있습니다 이 몇 가지 상황이 가야 곳으로 말한다 모두의 광범위한 합의는이 질문에 있던 , 실제로, 어쩌면 우리는 안 단지 영원히 생명의 미래를 제한 이 작은 행성에 붙어 수 있지만 그것을 가능성을 제공 확산과 우주에 걸쳐 번성합니다 그리고 사람들은 서로 다른 미래에 대해 더 생각하세요 내 아내, 메이는 지적을 좋아하는 좋은 생각, 비록 그 당신이 당신의 자신의 경력을 계획 할 때 긍정적 인 결과를 시각화하기 위해, 다음 거기에 도착하는 방법을 알아 내려고 시도 우리는 종류의 사회로 정반대을한다 우리는 모든 것을 생각하는 경향이 그 가능성이 잘못 될 수 있고 우리는 그것에 대해 흥분

당신이 할리우드 영화를 볼 때의 거의 항상 미래의 dystopic 묘사, 권리? 그래서 내 책에 떨어진이 조금에서 얻을 수 있습니다, 전체 5 장 사고 실험의 이론이다 다른 미래 시나리오, 시도 사람들이 이야기 한 내용의 전체 범위에 걸쳐, 기타, 당신 때문에, 자신은 요청할 수 있습니다 당신은 실제로 선호하는 것 그리고 설문 조사에서 가장 눈에 띄는 것은 사람들이 매우 강하게 동의이었다 사회의 어떤 종류에 그들은 싶습니다 그리고 이것은 매혹적인 토론이다 정말 모두에 가입하는 것이 좋습니다 것이다 난 그냥 때 생각 말로 끝날거야 우리는 거기에 정말 미래를 볼 많은 흥분한다 사람들은 가끔, 최대를 물어, 당신은 AI 또는 AI에 대해입니까? 그리고 나는 무엇을 화재에 대해, 그들에게 요청하여 응답? 당신은 그것을 또는 반대인가? 물론, 그들은 걸 인정합니다 화재가 겨울에 그들의 가정을 가열하기 위해 방화 화재에 대하여

하지만, 모든 기술과 동일합니다 항상 양날의 칼이다 AI와의 차이는, 훨씬 더 강력 그냥 그래서 우리는 우리가 그것을 조종하는 방법에 더 많은 노력을해야합니다 당신은 인생이 다음 선거주기 이상 존재 할 경우, 어쩌면, 희망, 지구에서 수십억 년을위한 어쩌면 넘어, 그럼 그냥 눌러 기술을 일시 정지 forever– 그 사실은 단지 정말 짜증나 좋습니다 우리가 그렇게 할 경우, 질문 때문에 인류가 멸종 할 것입니다 여부 없습니다 질문은, 어떻게 우리를 닦아 것입니까? 그 다음 거대한 소행성 타격이 될 것 여부, 디노 스를 꺼내서 하나, 또는 다음 슈퍼 화산처럼, 또는 긴 것들의 목록에 또 하나 우리가 지구에 무슨 일이 일어날 알고 있음, 이 기술은 create– 수 있습니다 죄송합니다, 그 기술은 방지 할 수 있습니다, 그러나 기술 우리는 아직 필요가 없습니다

우리의 기술의 발전을 요구하는 것입니다 그래서, 하나, 그것은 우리의 경우 정말 어리석은 것이라고 생각 단지 멀리 기술에서 실행합니다 나는 구글 spirit–에 대한 훨씬 더 흥분 나는 "악하지 말라"이전 슬로건을 사랑 – 요구, 우리가 조종 할 수있는, 개발 [? 방향 이론적?] 기술 그래서 인생은 정말 번영 할 수 있습니까? 다만 다음 선거주기 위해, 하지만 지구에 아주, 아주 긴 시간 동안, 어쩌면 우리의 우주에 걸쳐 고맙습니다 [박수 갈채] JOHN BRACAGLIA : 정말 고마워요, 맥스

이제 우리는 관객의 질문 시간을 가지고있다 우리는 우리가 질문에 사용할 수있는 여기에 마이크를 가지고있다 또한, 나는 주변이 하나를 전달할 수 있습니다 그리고 우리가 그 일을하는 동안, 나는 도리를 풀 수 있습니다 맥스 테크 마크 : 좋아요

그리고 당신은 많은 질문이 있었다 언급 한 이후, , 간단한 질문을 유지해야합니다 그들이 실제로 질문에 있는지 확인하십시오 대상 : AI 위험은 훨씬 더 주류가 될 것 같습니다 지난 몇 년 동안 우려하고있다 무슨 일이 일어날 수 있도록 변경 왜 우리는하지 않았다 그 이전합니까? 맥스 테크 마크 : 나는 당신과 함께 동의합니다 나는 실제로이 방법으로 변경된 것을 매우, 매우 행복 해요 도움을 시도하면 변경하기 이 방법은 우리가 생명의 미래를 설립 한 주된 이유였다 연구소와 푸에르토 리코를 조직 그래서 회의와 아실 로마 컨퍼런스합니다 우리는 몇 년 전에 때까지를 생각하기 때문에, 논쟁의 종류 역기능이었다

그리고 내가 생각하는 것은 정말이 정말 일을 변경 더 나은입니다 인공 지능 연구 커뮤니티 자체 정말 종사하고있다,이 논쟁에 참여하고 그것을 소유하기 시작했다 나는 또한 훨씬 더 주류가 왜 그 생각하고, 분별 JOHN BRACAGLIA [들림] 맥스 테크 마크는 : OK, 그래서 당신은 보스입니다 우리는 온라인, 오프라인 질문을 대체해야 하는가? 당신은 질문을 읽을 수 있습니까? JOHN BRACAGLIA : 아, 확인합니다 "당신은 대부분의 구글과 같은 회사를보고 어떤 희망 우리가 이상으로 전환으로 안전을 보장하기 위해 않습니다 AI 중심의 세계? " 맥스 테크 마크 : 내가 말했듯이 그래서, 나는 생각한다 구글은 이미 필요한 정확하게 할 수있는 영혼을 가지고있다

래리와 Sergey–이 "악하지 말라"슬로건 나는 우리가 기술을 구축하지 않아야 것처럼 해석 이 멋진 때문에, 그러나 우리는 그 용도에 대해 생각해야한다 이전 톰 레러를 알고있는 당신의 사람들을 위해 에 대한 노래 "베르너 폰 브라운,"(독일 ACCENT에서 노래) 로켓이 올라가 일단 그들이 와서 어디, 무슨 상관? 그건 내 부서 아니라, 베르너 폰 브라운은 말한다 나는 구글의 "사악하지 마십시오"라는 슬로건을 볼 수 that– 사고 정반대로 주의 깊게 기술을 조종하는 방법에 대한 좋은합니다 그리고 나는 다시 그 또한 정말 흥분 구글 , AI에 대한 파트너십의 설립 파트너 중 하나입니다 이 것을 우우 있는지 확인하려고 단지 구글이하는 일에 있지 발생 하지만 사회 전반에 걸쳐 그리고는 Google 경우가 좋은 생각 정치인을 설득하기 위해 해당 문자열을 모두 뽑을 수 전 세계 심각 AI의 안전을 기금에 슬픈 사실이기 때문에 연구는, 거기에도 불구하고 AI 연구자를위한 훌륭한 뜻은, 지금이 물건을 수행하는 아직도 거의없고 자금이있다

무엇 엘론 머스크는 우리가 37 보조금을주고 도움 무엇이 필요의 양동이에 단 한 방울입니다 그리고 그것은 의미가 구글과 다른 민간 기업 AI가 더 강력하게 사물에 IP를 소유 할 그리고 그것에서 제품을 구축 할 수 있습니다 그러나이 같은 민간 기업, 그것은 그들을 위해 더 나은 모든 경우 아무도 특허 방법 안전하게 만들고, 오른쪽을 사용하여 다른 사람을 유지? 즉, 공개적으로 개발 않다면 좋아요 뭔가 공유 회사에 의해, 또는 대학, 그래서 모두가 같은 모범 사례를 사용할 수있는 사방 안전의 품질을 올립니다 대상 : 좋아요, 맥스, 내가 실제로 future–처럼, 많은 대해 어젯밤 이야기 정말 긴, 무슨 일이 일어날 아마 백년 틱 그러나 사람들은 요즘 AI를 보면, 많이하지 오늘에 바로 임박한 위험을 집중하고있다

그래서 당신은 트럼프가 선출되었다 않았다 방법에 대해 생각한다면, 그 일이, 지난 몇 년 동안 잘못된 방법 당신은 정말 AI가 기여하고 있음을 부정 할 수 없다 특히 가짜 뉴스를 많이, AI의 그 같은 제안 내용 그래서 미래에 모든 에너지에 초점을 같은 즉? 그래서입니다 정말 몇 사람들이 생각 오늘 찾고 그래서 당신은 그게 문제라고 생각하지, 또는 당신은 우리가에 더 잘 할 필요가 있다고 생각합니까? 맥스 테크 마크 : 네, 저는 있다고 생각 테크 사회에서 우리를 바보를위한 정말 좋은 기회 필요성에 대한 폭 넓은 대중과 정치인을 교육합니다 정말이 함께 참여합니다 이것은 내가이 책을 쓰고 싶었던 이유 중 하나입니다 내가 대통령 논쟁을 지켜 때 나는 생각한다 지난 선거에 대한 예를 들어, 완전히 제쳐 그들에 대해 이야기 문제에서, 나는 그냥 절대적으로 놀라운 알았는데 그들은 무엇을 이야기하지 않았다

그들 중 누구도 전혀 AI에 대해 이야기하지 않습니다 여보세요? 그들은 AI를 언급하지 않는 일자리에 대해 얘기하고 그들은 국제 안보에 대해 얘기하고 그들은 AI에 대해 이야기하지 않을 같은, 가장 큰 기술 저 밖에 그리고 난 그냥 말하는 정치인 이외에 생각 관심을 지불, 나는 그것이 또한 믿을 수 없을만큼 가치있는 것 같아요 경우 기술 사회에서 사람들의 무리 실제로 정부의 위치로 갈 수있다 정부에서 더 많은 인간 수준의 지능을 추가하려면, 바퀴에 잠되는 것을 세계 정부를 방지합니다 청중 : 내 말은,

사실상 맥스 테크 마크 : 어쩌면 우리는 단지 해야 JOHN BRACAGLIA [들림] 맥스 테크 마크 : 우리는 더 나중에 얘기하지만, 모두를 제공 할 수 있습니다 기회는 먼저 물어 대상 :여보세요? 안녕 당신은 concept–를 도입하는 경우 때 당신은 아실 로마 조약을 도입 당신은 방향성이 지능의 차이를 언급 호의적 인 정보 당신은 인간이 성공했을 경우 생각하지 마십시오 제어, 자비로운 지능을 만드는, 그들이 정말 지능을 만드는 데 실패했다? 저를 rephrase–하자 맥스 테크 마크 : 나는 완전히이 질문을 이해 모르겠어요 그냥 펀치 라인을 반복 하시겠습니까? 청중 : 내가 바꿔 것입니다

당신은 자비로운 지능이 될 것이라고 생각하십니까 우리는 방향으로 노력해야한다 지능, 또는 그 아마도 일반 지능해야한다 제어 할 수없는 이유는 무엇입니까? 맥스 테크 마크 : 그래서 그 좋은 질문입니다 당신은 내가 어떻게 생각하는지 물었다 나는 매우 열린 마음으로 노력하고 무엇을 우리가 실제로 할 수 있습니다 그리고 나는이 책을 썼다 이것도 아니고 정말 미래가해야한다고 생각 무엇을 말하는 피하고, 나는이 같은 중요한 질문이라고 생각하기 때문에, 우리는 단지 그것을 모든 사람의 지혜가 필요합니다 그리고 다시, 나는이 모든 다양한 시나리오에 대해 이야기 몇 가지 그들에게 여러 가지 옵션 중 일부에 해당하는 당신도 나열된 그리고 나는 듣고 매우 관심 어떤 다른 사람들이 것 실제로 생각 이러한 것들로 좋은 메이와 나는 매우 놀라운 발견 한 것은 우리는이 전

– 논의 할 때 나는이 책을 쓰는 때, 나는 노력에도 불구하고 있었다 아주 각 시나리오의 그나을 강조하기 어려운, 하나 하나 내가 적어도하지 않았다가 없었다 대한 몇 가지 주요 의혹 JOHN BRACAGLIA는 "당신이 깊은 신경망을 생각 하는가 방법이있을 것입니다 것은 인공 일반에 도착합니다 지성? 그렇지 않으면,이 그렇게하지 왜 근본적인 이유를 참조 할 재귀 적 자기 개선을위한 잠재력을 가지고 그 AGI의 개발 속도를 높일 수 있습니다 또는 superintelligence? " 맥스 테크 마크 : 좋아, 그건 좋은 질문입니다 그래서 although– 생각 내가 이것에 대해 두 가지를 가정 해 봅시다

우선, 우리의 두뇌가 될 것으로 보인다, 물론, 재발 성 신경 네트워크의 일종이다 그 매우 복잡하고, 인간 수준의 지능을 가지고있다 하지만 그것은 실수가 될 것이라고 생각 그 유일한 경로가 있다고 생각합니다 나는 또한 생각하는 실수가 될 거라고 생각, 그 가장 빠른 경로가 있다고 가정합니다 메이는도를 가리 키도록 좋아 하지만, 마지막으로, 몇 년 전, 아름다운 TED가 있었다 최초의 성공을 보여주는 이야기 백 년 라이트 뒤에 오는 기계, 조류, 형제는 비행기를 만들었습니다 그리고 여기 날아 yesterday– 당신이 듣고 매우 놀랄 것입니다 하지만 기계적인 조류에 오지 않았다

그것은 훨씬 더 쉽게, 더 간단한 방법이 있었다 밝혀졌다 비행 기계를 빌드합니다 그리고 나는 우리가 정확히 같은 일을 찾을 것 같아요 인간 수준의 지능 기계와 뇌는 단지 매우 다른 것들에 최적화되어 있습니다 무엇보다 빌드 귀하의 기계입니다 뇌은 – 다윈의 진화론은 건물에 대한 집착 자기 조립 수있는 일 노트북은 자기 조립 수 있다면 누가 무슨 상관? 진화는 만드는 방법에 대한 집착 사물 그 자체 수리 할 수 ​​있습니다 그것은 노트북 자체 수리 수 있다면 좋을 것이다 하지만 할 수 없습니다 당신은 아직도 그것을 사용하고 있습니다 또한 진화는 인간을위한 단순함에 대해 상관하지 않는다 어떻게 작동하는지 이해하지만 당신은 그것에 대해 많이 걱정합니다

그래서 어쩌면이 훨씬 더 복잡하다 그것이 필요 이상 단지, 그것은 자기 조립 수 있도록 어쩌구 저쩌구, 뭐든간에 내 생각 엔 최초의 인간 수준의 AI가되지 않을 것입니다 정확히 뇌처럼 작동 그것은 훨씬 더 간단 훨씬 뭔가, 그리고 어쩌면 것 우리는 later– 만들 것을 사용합니다 인간의 뇌가 어떻게 작동하는지 알아 그것은 말했다 깊은 신경 네트워크는 물론이고, 뇌에서 영감을 일부 efforts–를 사용하는 아주 영리한 계산 기술 진화가 함께했다 내 생각은 인간 수준의 AI에 가장 빠른 경로 것 실제로 깊은 신경 네트워크의 조합을 사용하여 GOFAI– 여러 가지 좋은 구식 AI 기술, 이 더 로직 기반 것들, 건물에 대한 자신의 힘을 많이, 이 같은 세계적인 모델과 사물을 구축있다

JOHN BRACAGLIA : 라이브 질문? 맥스 테크 마크 : 어쩌면 난 그냥 이것에 대해 한 가지 더 추가해야합니다 또한,이 신경망의 증가 성공 poses– 또한 정말 흥미로운 도전을 포즈 우리는 점점 더 많은 인프라를 담당 AI를 넣으면 때문에 우리의 세계에서, 정말 중요합니다 그것은 안정적이고 강력한 것이 컴퓨터가 적 추락 경우 손을 들어 이 기계라면 그건 너무 재미 없었을 것이라고 당신의 자기 차를 운전을 제어하고, 또는 해당 지역의 원자력 발전소, 또는 국가의 핵무기 시스템, 맞죠? 그래서 우리는 오늘의 버그와 해킹이 불가능한 변환 할 필요가 우리가 정말 믿을 수있는 강력한 AI 시스템으로 컴퓨터

신뢰는 무엇입니까? 신뢰는 어디에서 오는가? 그것은 사물이 작동하는 방법을 이해에서 비롯됩니다 그리고 신경 네트워크, 내가 생각하기에, 양날의 검입니다 그들은 매우 강력하지만, 우리는 그들에게 훨씬 덜 이해 기존의 소프트웨어보다 그래서 MIT에서 내 그룹에서 실제로, 우리는있어 프로젝트에 지금 매우 열심히 노력하고 내가 이해할 수있는 정보 부르는, where– 우리는 알고리즘을 마련하기 위해 노력하고 당신은 일에 신경 네트워크를 변환 할 수있는 which– 여기서 당신은 정말 그들이 작동하는 방법을 더 잘 이해할 수있다 나는 이것이 내가 격려 것이 도전이라고 생각 모두 당신도에 대해 생각합니다

당신은 어떻게 신경망의 힘을 결합 할 수 있습니다 당신이 정말로 이해할 수있는 물건 더 나은, 따라서 신뢰? 청중 : 그래서 우리가 두려워해야 AI 그것을 알아 내기 위해 superintelligence를 사용합니다 그 인간이 그 처리는 본질적이며, 단지 추가 단계와 노예? 맥스 테크 마크 : 그 멋진, 훌륭한 질문입니다 나는 여기에 모든 약 의식에서 이야기하지 않은 하지만 책 전체 8 장 그 얘기입니다 그리고 많은 사람들이 아니라, 기계가 결코 같은 말을 주관적인 경험을 가지고 아무 느낌 전혀 때문에 뭔가 느낌, 당신은 세포, 또는 탄소 원자, 또는 무엇이든 만들 수 있습니다 과학자로서, 난 정말 탄소 우월주의의이 종류를 싫어 나는, 업 쿼크, 다운 쿼크의 같은 종류로 만들어진거야 모든 컴퓨터와 같은 전자입니다

광산은 단지 약간 다른 방식으로 배치되어있다 그리고 그것은 분명히 정보에 대해 뭔가 모든 문제의 처리, 맞죠? 그리고 또한, 자기 정당화 인수의 종류 역사를 통해 사람들에 의해 사용되어왔다 오, 그것은 노예를 고문 괜찮다, 대답 그들은 영혼이 없기 때문에 그들은 아무것도 생각하지 않습니다 아, 거대한 공장에서 고문 닭에 오늘 괜찮아요 그들은 아무것도 생각하지 않습니다 때문이다 그리고 물론, 우리가 말할거야 우리의 미래 컴퓨터에 대한 그 역시 그것은 우리에게 편리하기 때문이다

그러나 그것은 사실 의미하지 않는다 그리고 나는 그것이 실제로 정말, 정말 흥미로운 것 같아요 문제는, 먼저 정확히 무엇을, 파악하기 즉, 정보 처리 시스템이 만들어 주관적 경험? 정말 존경 동료, 많은, 이것은 단지 BS,이 모든 문제라고 생각합니다 이것은 무엇 다니엘 데닛 말했죠입니다 나는 "심리학의 맥밀란 사전"에서 조회 그것은 의식이 아무런 가치가 읽기 없다는 것입니다 말했다 이제까지 작성되었습니다 하지만 난 정말이에 동의하지 않는다 그리고 사실, 내가 1 분을 보자 나는이 실제로 과학적으로 생각하는 이유를 설명 흥미로운 질문입니다

그래서 이것 좀 봐 확인을 자신에게 물어, 왜입니다 내가 왼쪽에 당신에게 450 나노 미터의 빛을 보여줄 때, 오른쪽에 650 나노 미터의 광, 왜 주관적 같이 그것을 경험 않습니다, [클릭]이 좋아하지? 왜 이런 식으로,이 좋아하지? 나는 이것이 정말 공정한 게임 과학 있음에 넣어 우리는 단순히 지금에 답변이없는 질문입니다 빛의 파장과는 아무 상관이 없다, 또는 신경 세포, 또는이 설명 것도, 하지만 그것은 관측 사실이다 그리고 나는이 왜 아무것도 같은 기분이 이해하고 싶습니다, 왜 우리는이 경험이 있습니까? 당신은 우리가 알고있는, 잘 봐, 말할 수있다 빛 센서의 3 종류가 있음 망막에서, 콘 그리고 때 난 -을 450 나노 미터 빛 한 종류를 활성화하고 나는 긴 파장을 가지고 당신에게 다음 다른 종류를 활성화하고 그들은 다양한 신경에 연결되어있는 방법을 볼 수 있습니다 당신의 두뇌의 뒷면입니다

그러나 그냥 질문을 선명하게, 의식의 신비,이 때문에 , 전혀 빛과는 아무 관계가 없다는 것을 증명한다 당신도 색상을 체험 할 수 있기 때문에 당신은 당신의 두뇌에서 다른 뉴런 꿈을 꾸고있을 때 활성, 빛이 포함되어 있지 않은 경우, 맞죠? 그래서 내 생각 엔 그 consciousness–입니다 하는 나는 주관적인 experience– 단순히 길을 의미 이 처리 될 때 정보 느낀다 특정 복잡한 방법이다 그리고 나는 어떤 방정식이 있다고 생각 우리는 어느 날 그 지정 발견 할 것이다 그 복잡한 방법은 무엇인지 우리가 알아낼 수있게되면, 그것은거야 우리가 의식을 넣을 수 있기 때문에 모두 매우 유용 할 응급실 탐지기 때 응답하지 않는 환자가 오면, 당신은 알아낼 수 그들은 증후군, 또는하지-에 잠긴 경우 그리고 그것은 또한 대답 할 수있게됩니다 이 정말 좋은 질문은 당신은 기계 여부에 대한 질문 또한 도덕적 실체로 간주되어야한다 감정을 가질 수 있습니다 그리고 무엇보다도, 내가 오늘 여기에 레이 커즈와일이 표시되지 않습니다, 그러나 그는 어느 날 레이 커즈와일에 자신을 업로드 할 수있는 경우 로봇은 수천 년 동안 살고, 그는 레이처럼 이야기 , 그는 레이처럼 보이는 그는 레이 같은 역할을 당신은 레이에 대한 위대한 느낄 수 있습니다

지금은 불멸입니다 그러나 그 기계가 단지 좀비임을 밝혀 가정 그것을 할 아무것도 아닌 것 같아, 그는 꽤 그는 않을 것 얻어 먹게 될 것이다? 괜찮아? 그리고 미래의 경우, 생활은 우리의 우주에 걸쳐 확산 일부 후 생물학적 형태로, 우리는 같은거야, 이것은 매우 흥미로운 것입니다 우리의 후손이 모든 큰 일을하고있다 우리는 행복 죽을 수 있습니다 그것은 그들이 모든 좀비와 모든 단지 무리임을 밝혀지면 그 멋진 물건은 빈 벤치 단지 연극이다, 그 빨아하지 않을까요? JOHN BRACAGLIA : 나는 도리에서 또 다른 질문을 할 수 있습니다 "당신이 생각하는 개인을위한 가장 효과적인 방법입니다 수용 또는 보안 엔지니어링 정신을 촉진하기 위해, 작업 할 때조차 하나의 결함은 허용입니다 즉, 에 프로젝트를 AI 관련? " 우선 음, I : 맥스 테크 마크 우리가 기존에서 많은 것을 배울 생각 내가 시작한 이유는 안전 공학의 성공은, 그건 달 임무를 보여줌으로써

엔지니어들에게 새로운 아무거나처럼되지 않습니다 나는 우리가 생각에 너무 익숙해 그냥 생각 AI가 작동하지 않았다, 우리는하지 않았다 사물의 영향에 대해 걱정해야합니다 그리고 지금은 영향을하기 시작, 그래서 우리는 그것을 통해 생각해야한다 그리고 또한 몇 가지 문제가 있습니다 이는 AI 정말 독특하고 고유합니다 아실 로마 원칙 중 일부는 그들에 대해 이야기 및 AI 안전 연구를위한이 연구 의제 안전 공학의 세부 사항의 정말로 긴 목록입니다 당신이 일처럼 우리가 똑똑한 사람들을 필요로 도전

그리고 나는 우리가 그것을 지원할 수 있기를 바랍니다 청중 : 그래서 또한 보안 공학의 주제에, 로켓의 많은 달에가는 길에 폭발 맥스 테크 마크 : 네 청중 : 그리고 정보의 폭발을 주어, 그것은 우리 만 할 겁니다처럼 하나의 기회가 정렬 문제가 올바른 얻을 수 있습니다 그리고 나는 우리가 심지어 정렬되지 수 있다고 생각 이 방에있는 값의 집합에, 시스템 고사하고 즉, 효율적으로 세계를 규정하는 자본주의의 몇 가지 단점이 분명히있다 때문이다

그래서 난 엘론이 회피되어 기쁘다 hopeful– 해요 우리의 마법의 모자를함으로써 내기,하지만 당신처럼 보인다 당신의 그룹, 정렬의 문제에 초점을 맞추고있다 난 그냥 가지 그냥 궁금 해요 무엇을 우리가 그것을 얻을 수있을 거라고 당신이 낙관적 바로 처음에? 맥스 테크 마크 : 그래서 우선, 그래, 로켓의 많은 폭발 하지만 당신은 로켓의 대부분을주의 것 사실, 모든 짓이야, 폭발 이 달의 임무에 폭발 로켓이 있었다이다 그들 아니 사람들이, 맞죠? 그래서 안전 공학이었다 높은 위험 물건들은 통제 된 환경에서 그것을했다 여기서 실패는 너무 많은 문제가되지 않았다 그래서 당신은 정말 고급 AI를 만들 경우, 당신은 정말 잘 이해하려면, 어쩌면 바로 인터넷에 처음 연결하지? 그래서 단점은 작습니다 당신이 할 수있는이 같은 많은 일들이있다

그리고 나는 우리가해야하는 것이 한 가지가 있다는 것을 말하고 있지 않다 특히 중 하나에 초점을 맞 춥니 다 나는 사회가 최대 브레인 스토밍 한 생각 사물의 정말 좋은, 긴 목록, 우리가 정말 그들 모두에서 작동하도록 시도해야, 그리고 우리는 길을 따라 좀 더 도전을 알아낼 수 있습니다 그러나 우리가해야 할 중요한 것은, 그래 것이 바로 지식 이 가치가있다 의 그것에 노력합시다 나는 낙관적 왜 그럼 당신도 물었다

나 그냥 정리해 드리죠 낙관론의 두 가지 종류가 있습니다 순진한 낙관론 내 낙관론처럼있다 태양은 내일 마운틴 뷰에 걸쳐 증가 할 것이라는 것을 아침에 관계없이 우리가하는 일의 그게 내가 느끼는 낙관론의 종류 아니다 기술의 미래에 대해 그런 낙관론의 종류있다 이 갈 수 있다는 낙관적 것을 잘 정말 우리를하는 경우, 정말 계획하고 그것을 위해 일한다

그게 내가 여기 느낄 낙관론의 종류입니다 우리는 멋진 미래를 만들 우리 손에있다, 하지만 그래서 그것을 우리의 소매를 걷어 붙이고 할 수 있습니다 청중 : 이봐, 맥스 그 논문에서 당신은 자격이 쓴 "왜 저렴하고 깊은 학습 일 잘합니까? " 지금 린, 그리고 Rolnick으로뿐만 아니라, 당신은 키 질문 당신은 연결을 많이 그릴 깊은 학습과 무엇의 다음 핵심 부분 사이 우리는 물리학에 대해 알고 낮은 다항식 차수, 계층 적 프로세스, 그런 것들

난 당신이했습니다 반응 어떤 단지 궁금 해요 , 물리 커뮤니티에서 모두 접수 다음 AI 커뮤니티에서 해당 시도에 종류의 그릴 일부 깊은 평행선? 맥스 테크 마크 : 일반적으로 매우 긍정적 인 피드백 그리고 또한 사람들이 지적하는 사람들 그와 관련된 추가 연구 질문을 많이, 이는 일을 정말 가치가있다 그리고 단지 속도 모두를 불러옵니다 우리가 무슨 말을하는지에 관해서는, 그래서 우리는 단지로 바뀔하지 않습니다 여기 살아남 연구 논문을 논의, 우리는 매우 문제에 관심했다 당신이 생각하는 경우 때문에 깊은 학습, 그래서 잘 작동하는 이유 순진 그것에 대해, 난 그냥 분류 할 경우에도, 개와 고양이이있는 모든 Google 이미지를 취할 나는 write– 할 나는 신경망을 할 것인지 말하자면, 1 만 개 화소를 취할 것 출력은 바로, 고양이의 확률? 당신이 그것에 대해 생각한다면 조금, 당신은 있다고 자신을 설득 할 수 불가능이 같은 이미지가 얼마나 많은이기 때문에? 그들은 단지 흑백 이미지가있어하더라도, 각 화소는 흑색 또는 백색 일 수 100 만 개 가능한 이미지의 힘이 거기에있는 우리의 우주에있는 원자는이보다 훨씬 더 많은 이미지입니다 10 오른쪽 78에있다? 그리고 각각의 이미지에 대해, 당신은 출력 확률을 가지고있다 따라서, 이미지의 임의의 기능을 지정합니다 당신은 얼마나 많은 매개 변수를 필요합니까? 글쎄, 당신은 하나를 저장하는 경우도 맞지 않을 수 천, 2 우리 코스모스 각 원자에 파라미터

어떻게 그렇게 잘 작동 할 수 있습니까? 그래서 기본적인 결론은 우리가 발견 이고, 모든 기능을 물론, 클래스 당신은 신경망 잘 할 수있는 당신이 실제로 실행할 수있는 자사의 거의 무한히입니다 모든 기능의 작은 부분 그러나 물리학 분수라고 우리에게 이야기한다 우리가 실제로 걱정하는 모든 기능의, 그들은 우리의 세계와 관련이 있기 때문에 또한 거의 무한히 작은 부분이다 그리고 편리하게, 그들은 거의 같은입니다 나는이 행운이라고 생각하지 않습니다 나는 다윈의 진화론이 우리에게 준 생각 신경망 기반 컴퓨터의 특정 종류의 그것은 정말 태핑 잘 조정 된 것 정확하게 때문에 계산 요구의 종류에 우리의 우주는 우리에게 걸려 것을

그리고 나는 더 많은 채팅 기쁘게 수 있습니다 이에 당신이 나중에에 대한 느슨한 끝, I 때문에 훨씬 더 재미 있다고 생각 물건이에서 수행한다 JOHN BRACAGLIA : 한 도리 질문을 가져 가라 "AI의 시대에 인간 인 것은 자기 중심적인 노력처럼 보인다 그것은 우리 종에 대한 부당한 특수 상태를 제공합니다 왜 우리는 심지어 인간을 유지 귀찮게한다 우리는 우리의 한계를 극복하기 위해 얻을 수있는 경우 우리가 얻을 어디서 볼 수? " 맥스 테크 마크 : 좋아 [웃음] "우리에게 과분한 특별한 지위를주는 자기 중심적 노력 우리의 종

" 글쎄, 우선, 당신도 알다시피, 난 우리의 경계를 밀어 전적으로 잘 나는이 일을 옹호했습니다 나는 그것을 매우 짜증나는 인간의 오만 경우를 찾아 의미 우리는 가두 연설에 가서 우리는 것 같은, (깊이) 우리는 창조와 아무것도의 절정 지금까지 우리보다 똑똑하고, 우리는 지금 시도 할 수 있습니다 어떻게 든 인간의 예외주의에 대한 우리의 전체 자기 가치를 구축합니다 나는 그 절름발이의 종류 생각합니다 넌 그 반면에 우리는 아마이 마지막 질문해야한다 한편, 자기 중심 efforts– 아니라, 우리는 단지입니다 ones– 그것은 지금이 대화에 단지 우리 인간의 누군가가 있어야합니다

그래서 바로 얘기하고 정말 우리에게 달려? 우리는 변명으로 생각의이 종류를 사용할 수 없습니다 단지 그것에 대해 그냥 이야기하지합니다 일부 완전히 통제되지 않은 미래에 범블 나는 우리가 방향타에 확고한 그립을해야한다고 생각 그리고 우리가 조종하기로 결정 어떤 방향으로 조종 그래서 저와 주셔서 너무 다시 한번 감사하겠습니다 그것은 여기에있을 수있는 멋진 즐거움입니다 [박수 갈채] 그리고 당신은 당신이하지 않았다 더 이상 질문이있는 경우, 여기에 서명 책이 될거야, 그리고 좀 더 채팅 드리겠습니다

JOHN BRACAGLIA는 :,, 맥스 오는 감사에 대한 여러분 모두 감사합니다 구글 이야기합니다 맥스 테크 마크 : 그리고 저를 가지고 주셔서 감사합니다

How to Build an App for the Google Assistant

[음악 재생] IDO GREEN : 안녕하세요 비디오의 새로운 시리즈에 오신 것을 환영합니다 그것은 당신에게 작업에 대한 뉴스 및 모범 사례를 가져올 것이다 구글합니다

나는 이도 녹색, 구글에 대한 작업을위한 개발자 옹호입니다 나는 기업가와 개발자를 돕기 위해 사랑 생산성을 높일 수 있습니다 이 비디오에서는, 나는 당신을 보여 드리겠습니다 어떻게 구글 지원을위한 응용 프로그램을 빌드합니다 시원한? 구글 보조를위한 앱은 사용자를위한 게이트웨이입니다 Google 홈, 안드로이드를 통해 서비스에 참여하는 전화, 아이폰, 그리고 미래에, 구글 지원이 ​​모든 경험을 통해 유효한 그것은 사용자와 상호 작용하는 새로운 효율적인 방법입니다

구글은 지역에 집중적으로 투자하고있다 기계 학습 및 음성 인식 및 언어 이해 구글 Assistant는 모두 함께 제공합니다 그것은 사용자가 구글과 대화를 할 수 있습니다 및 생산성 구글에 대한 작업으로, 당신은 우리의 투자를 사용할 수 있습니다 이 공간과 사용자의 것 이러한 새로운 기능을 즐길 수 있습니다 이제, 15 분 이내에 첫 번째 응용 프로그램을 구축 할 수 있습니다

준비된? 사용자는 OK "와 같은 문구와 함께 응용 프로그램을 호출 할 필요가 구글 이제 AnimalJoker에 얘기하자 " 이제 구글 앱의 이름을 알고있다 사용자가 사용하도록 선택할 수있다 이제 사용자는 앱에 얘기입니다 앱은 대화의 출력을 생성하는 다음 사용자에게 말씀된다

사용자는 앱을 요청을 그것을 처리하고 다시 응답합니다 사용자는 대화를 마무리 할 때까지 양방향 대화가 있습니다 우리의 예를 들어, 우리는 APIAI를 사용하려고 API

AI는 사용자가 무엇인지 이해하기 위해 기계 학습을 사용 우리의 응용 프로그램을 말하려고 날 믿어, 그들은 우리에게 많은 작업을 저장하고 있습니다 그런 다음 사용자의 요청에 응답 할 수 있습니다 APIAI 내에서, 또는 사용자의 정보를 전송 자신의 서버에 의도 수행 이행을 위해 필요한 조치 사용자 응답합니다 로그 인 후 첫 번째 응용 프로그램을 만들 수 있습니다 구글 지원합니다

당신은 당신의 응용 프로그램 이름을 지정해야합니다 우리의 경우, AnimalJoker 될 것입니다 응용 프로그램의 이름에 공백을 포함 할 수 있습니다 단어 사이 저장을 클릭합니다 그것은 화면의 오른쪽 상단에있는 버튼입니다

실체는 무엇인가? 엔티티는 우리가 값입니다 사용자 문구에서 캡처하려고, 가지 세부 사항을, 양식을 작성 요청 등 사용자로부터 APIAI,이를 추출 보인다 완료 될 때까지 후속 프롬프트를 할 것입니다 엔티티 APIAI

에서 어떻게 보이는지이다 우리는 동물 개체를 생성합니다 첫 번째 단계는 클릭 법인 버튼을 만드는 것입니다 그것은 오른쪽 상단에 있습니다 다음으로, 동물의 이름을 입력 시작해야합니다 최종 결과는 이미지 유사합니다 오른쪽으로

당신이 APIAI 기계를 도움이 될 것입니다, 기억하십시오 학습 알고리즘은 동의어를 제공함으로써 자신을 훈련 예를 들어, 강아지는 강아지가 될 수 있습니다 우리의 경우, 당신은 그것을 두, 세 가지 동물을 줄 수 있습니다 즉 우리의 프로토 타입 괜찮을 것입니다

현실 세계에서 많은 예를 제공하려고, 그래서 더 많은 사례를 다룰 것입니다 의도는 무엇인가? 인 텐트는 사용자의 일련의 트리거는 문구를 말한다 이것은 "나에게 호랑이 농담을 알려주세요", 같은 수 당신은 충분히 문장을 지정해야 APIAI 기계 학습 알고리즘을 훈련합니다

그런 경우에도에게 사용자가 말을하지 않습니다 정확히 말하면 당신은 APIAI, 입력 여전히 이해할 수 있습니다 당신은 별도의 의도를 만들어야합니다 행동의 다른 유형 모두 함께 결합하지 마십시오 우리의 예에서 우리는 두 intents–를 만듭니다 농담 의도를 말해,이 목적은 처리합니다 농담, 그리고 종료 의도

이 의도는 부분을 처리 할 경우 사용자 작업을 완료하고자 의이에게 농담 의도를 구축 할 수 있습니다 그것은 우리에게 농담을 말할 것이다 의도를 만들 시간이다 첫째, 작성 의도 버튼을 클릭합니다 둘째, 몇 문장 입력을 시작 당신은 농담을 얻기 위해 사용할 것입니다

예를 들어, "나에게 개에 농담을 알려주세요" 몇 문장 APIAI가 수 있도록를 입력 그 알고리즘을 훈련을 시작합니다 당신은, 당신이 입력하는 동안 것을 볼 수 있었다 APIAI 자동 문구가 포함 인식 엔티티와 하이라이트를 하나

이처럼 보이는 방법을 참조하십시오 작업 섹션에서, 우리는해야합니다 우리의 동물 개체가 필요하다는 것을 확인하십시오, 입력 라인 홍보와, 우리는 "제발 입력해야 당신이 좋아하는 동물 말해 " 이는 사용자가 동물의 이름을 지정하지 않은 경우를 다룰 것입니다 우리는이 엔티티를 필요는 그녀에 대하여 명확하게 알 수있을 것이다 마지막으로, 텍스트 응답 섹션에서, 우리는 우리의 가장 놀라운 농담을 채울 것입니다

아래 이미지에서 몇 가지 아이디어를 걸릴 수 있습니다 우리가 동물의 값을 사용하고 있습니다 만들기 위해 우리의 대응 사용자가 요청 동물을 기반으로하는 농담 당신이 당신의 놀라운 농담을 기입 한 후, 저장을 클릭하는 것을 잊지 마세요 의 우리의 종료 의도를 구축 할 수 있습니다 좋은 디자인 원칙은 사용자를 허용하는 것입니다 대화를 종료합니다

당신은 순서대로 어쨌든이 있어야합니다 검토 과정을 전달합니다 당신은 다시 의도 만들기 버튼을 클릭해야합니다, 다음 대화를 종료합니다 몇 문장 입력을 시작합니다 예를 들어, "안녕"또는 "안녕, AnimalJoker" 오른쪽에, 당신은 어떻게 의도 모습 등을 볼 수 있었다 마지막으로, 당신은 대화 종료를 확인해야 정말 끝까지 알 수 있도록 체크 박스를 이 시점에서 대화

우리는 거의 다 있습니다 그것은 시간을 테스트합니다 오른쪽 메뉴에서 통합을 클릭합니다 이 모든 옵션과 함께 APIAI 에이전트 페이지가 열립니다 우리의 서비스와 통합합니다

현재 우리가 가지고있는 많은 옵션을 볼 수 있었다 아래에서 구글 상자에서 동작을 클릭 원 클릭 통합 이것은 Google 홈에서 작업을 테스트 할 수있게된다 전화, 또는 우리의 웹 시뮬레이터 일단 당신 구글에서 작업을 클릭 이 대화를 볼 수 있습니다 그거였다

축하! 당신은 문서의 링크에서 자세한 내용을 읽을 수 이리 이 소개 비디오를 시청 해 주셔서 감사합니다 당신이 좋아하는 경우에, 우리는 또한이 주제에 대한 블로그 게시물이 있습니다 또한, 우리의 다른 에피소드를 확인하시기 바랍니다 우리는 그렇게 낯선 사람이되지 마십시오, 귀하의 의견을 사랑 우리에게 의견을 둡니다

다음 시간까지, 강한 놀라운 작업을 만듭니다 [음악 재생]

Create an App for the Google Assistant that Uses Your Server

[음악 재생] IDO GREEN : 안녕하세요 비디오의 새로운 시리즈에 오신 것을 환영합니다 그 행동에 당신에게 뉴스 및 모범 사례를 가져올 것이다 구글합니다

나는 이도 녹색, 구글의 행동 개발자 옹호입니다 나는 기업가와 개발자를 돕기 위해 사랑 생산성을 높일 수 있습니다 그래서이 비디오에서 우리는 배울거야 서비스를 사용하는 구글 지원을위한 응용 프로그램을 구축하는 방법 논리 시원한? 구글 Assistant는 사용자에게 자신의 개인 구글을 제공합니다 그리고, 그들이 찾을 수 있도록 구성 및 취득 일이 자신의 세계에서 수행 주요 방법으로 사용자는 구글 도우미와 상호 작용 그와 대화를 수행하는 것입니다

당신은 구글 길잡이를 확장 할 수 있습니다 사용자가 일을 끝낼 수 있도록 응용 프로그램을 구축하여 당신의 제품 및 서비스 오늘, 우리는 구글에 대한 새로운 응용 프로그램을 구축 할 예정 우리에게 현재 비트 코인 가격을 줄 것이다 지원 시원한? 그것은 어떻게 작동합니까? 사용자 앱을 호출해야합니다 당신은 문구 OK, 같은, 구글, 정보를 비트 코인 얘기 말한다 이 이야기 앱의 이름 구글을 말한다

이후이 때, 사용자의 이제 앱에 얘기입니다 앱은 대화 출력을 생성하는 다음 사용자에게 말씀된다 사용자는 앱을 요청을 그것을 처리하고 다시 응답합니다 사용자는 대화 할 때까지 양방향 대화를 가지고 은 끝났어 이제 API

AI의 콘솔로 이동하여 로그인 할 수 있습니다 당신은 Google 버튼을 클릭하면, 당신은 당신의 첫번째 앱 또는 에이전트를 만들 수있는 옵션을 얻을 것이다, APIAI 용어이다 APIAI 에이전트 구문 사용자 요청에 우리의 응용 프로그램을 가능하게 할 것이다 우리의 애플 리케이션에 대한 이행을 트리거합니다

우리는 올바른 답을 반환 할 수 있습니다 로그인 후, 첫 번째 APIAI 에이전트를 만들 수 있습니다 실체는 무엇인가? 엔티티 값 유형입니다 그들은 자신의 유형에 따라 우리에게 항목을 그룹화 도움이됩니다

우리는 사용자 문구에서 캡처하려고 가지 세부 사항을 요청하는 양식을 작성 같은 사용자로부터 APIAI 그를 추출 본다 완료 될 때까지 우리는 후속 지시를 할 것입니다 이 API

AI에서 우리 기업의 모습입니다 의은으로 webhook를 구축 할 수 있습니다 우리는 두 가지 옵션이 당신을 위해 여기있어, 하나 스스로를 구축했습니다 또는, 당신이 지금 서비스 실행이없는 경우, 당신은 단지를 연결하여 우리으로 webhook을 사용할 수 있습니다 당신의 성취에 당신이 당신의 자신의 서버에서은 webhook을 테스트하고자하는 경우, 아래의 코드를 가지고 자신의 서버를 사용할 수 있습니다 nodejs

와 이것은 모든 논리를 포함하는 indexjs입니다 우리으로 webhook합니다 의 우리의 의도를 만들 수 있습니다 의도는 무엇인가? 인 텐트는 사용자의 일련의 트리거는 문구를 말한다 이것은, 같은하시기 바랍니다 수 미국 달러에서 비트 코인 값이 무엇인지 말해, 또는 blockchain 크기 오늘 것입니다

대부분의 경우, 10, 12 구를 지정해야 APIAI의 기계 학습 알고리즘을 훈련합니다 그런 다음, 사용자가 말을하지 않는 경우에도 정확하게 단어를 사용자가 입력 여기, API는 여전히 그들을 이해할 수있다 당신은 별도의 의도를 만들어야합니다 행동의 다른 유형 모두 함께 결합하지 마십시오

우리의 예에서, 우리는 두 intents–를 만듭니다 이 의도 intent– 가격은 주요 작업을 처리합니다 가져오고 비트 코인 price– 과 의도를 종료합니다 부분을 ​​처리하는이 의도 경우 사용자 응용 프로그램을 종료하고자 가격 의도를 구축 할 수 있습니다 우리는 우리 자신의 새로운 통화 엔티티를 설정 한 후, 당신이 단어 이전에 통지하는 경우, 그것은 실수가 아니다 이것은 우리가 참조 할 방법입니다 지금부터 우리의 새로운 엔티티

우리를 보여줄 수있는 새로운 특수 기호로 생각 것을 우리는 우리의 새로운 엔티티를 참조하고 있지 않습니다 또 다른 비트 코인 그것은 우리에게 비트 코인을 가져옵니다 의도를 작성하는 시간 정보 먼저 작성 의도 버튼을 클릭합니다 둘째, 몇 문장 입력을 시작 당신은 비트 코인에 대한 정보를 얻기 위해 사용할 것입니다 예를 들어, 값이 무엇인지 말씀 해주십시오 미국 달러에 오늘 비트 코인의

몇 문장 APIAI이 수를 입력 그 알고리즘을 훈련을 시작합니다 입력하는 동안 당신은, 그것을 볼 수 있었다 APIAI 자동 문구가 포함 인식 엔티티 중 하나 그래서이 강조합니다

다음으로, 우리는 이벤트 부분을 건너 뛰는 그리고 APIAI 작업 섹션에서, 우리는 액션 이름으로 가격을 입력, 하나, 필요로하는 우리 우리으로 webhook에 전달합니다 이 목적을위한 우리의 핵심으로 생각할 수 때은 webhook를 호출 이 정보는 우리가 올바른 기능을 실행할 수 있도록합니다 은 webhook한다

현재 실체가 아니라는 것을 확인 필요한이 비디오에서, 우리는하지 않습니다 때문에 시간 제한으로 사용하려고합니다 그러나 나중에 확장하고자하는 경우, 당신이 그것을 필요로하고 몇 가지 옵션을 가질 수 서로 다른 통화의 비트 코인의 가치를 얻을 수 있습니다 마지막으로, 이행 섹션에서, 당신은으로 webhook 확인란을 선택해야합니다 우리가 그렇게 할 수 있기 전에, 당신은 필요 성취를 메뉴 항목을 클릭으로 webhook을 활성화합니다 당신이 그것을 사용하도록 설정 한 후에, 당신은 옵션을 얻을 것이다 당신은 webhook 매개 변수를 입력합니다

이 단계에서, 당신은 단지 URL을 채울 수 것을 우리는 데모를했다 이제 저장을 클릭 한 의도로 돌아가, 그리고 가격의 의도를 클릭합니다 끝까지 스크롤, 당신은거야 , 이행을 새로운 옵션을 참조하십시오 두 확인란을 반드시 확인하시기 바랍니다 그래서 APIAI 우리으로 webhook이 정보를 보내 알 수 있습니다

의 우리의 종료 의도를 구축 할 수 있습니다 좋은 디자인 원칙은 사용자를 허용하는 것입니다 대화를 종료합니다 당신은 다시 의도 만들기 버튼을 클릭해야합니다, 다음 몇 문장 입력을 시작 당신은 당신이 대화를 종료 할 때보고 싶은 것입니다 예를 들어, 안녕, 또는 정보를 비트 코인 종료합니다 다음은이 내용을 같이하는 방법입니다

당신은 대화 종료 확인란을 선택해야합니다 정말 끝까지 알 수 있도록 이 시점에서 대화 의이 가격의 의도를 테스트 할 수 있습니다 그것은 당신의 작업을 확인하는 것은 매우 중요합니다 당신은 그것을 개발하고있다 다행히 우리를 위해, 그것은 APIAI

와 함께 할 매우 쉽습니다 당신이, 그 후 당신이 의도를 생성하기 만하면, 화면의 오른쪽을 확인하는 것입니다 테스트하고자하는 내용을 입력, 당신은 응답을 얻을 것이다 아래의 예에서, 우리는, 제발 입력 미국 달러 비트 코인의 가격이 무엇인지 말해 당신이 여기에서 볼 수 있듯이, 그것은, 잘 작동하고 우리는 응답 가격을 가지고 있기 때문이다 빠른 방법은 어떻게 우리의 새로운 응용 프로그램의 작동을 테스트 Google 홈 및 기타 장치에 관한 것이다 우리의 웹 시뮬레이터를 사용합니다

우리는 왼쪽 메뉴에서 통합 클릭해야 다음 상단 오른쪽에있는 체크 박스를 게시를 클릭합니다 구글에 대한 작업에로 우리의 통합 될 것입니다 테스트 버튼을 클릭합니다 이것은 당신이 통합을 가능하게하는 처음 인 경우, 당신은 오른쪽 상단 모서리에있는 스위치를 클릭해야합니다 이 통합 할 수 있습니다 다음 단계는 순서대로보기를 클릭하는 것입니다 구글 시뮬레이터에 대한 작업을 엽니 다

당신은 이미지를 볼 수 있습니다 당신은 당신이 시뮬레이터와 이야기 할 수있는 화면을 얻을 것이다 왼쪽에서 입력하거나 명령을 말할 수있다, 그리고 오른쪽에, 당신은 볼 수 있습니다 JSON 형식으로 응답 여기, 우리는 전체 대화를 얻을 그것은 우리 두 의도를 테스트합니다 웹 시뮬레이터는 당신에게 오류를주는 경우에, 당신은이 링크를 클릭하고 활성화해야합니다

우리는 또한 자동 페이지 우리의 조치를 테스트 할 수 우리의 새로운 앱 만든 APIAI 먼저 새로운 응용 프로그램 있도록 배포를 클릭해야합니다 세계로 사용할 수 있습니다 그렇다면, 당신은 쉽게 할 수 있도록 URL을 사용자 정의해야 그것을 기억합니다 우리의 경우, 우리는 정보를 비트 코인 입력합니다

지금 당신은 그것을 시도 할 수 있습니다 그것은 당신이 지금 할 수 매우 강력 세계와 창조를 공유, 그것은 모든 장치에서 작동 할 수 인터넷에 연결하고 브라우저를 받고 있습니다 즉 오늘은 여기까지 잘 했어 시청 해주셔서 감사합니다

우리는 귀하의 의견을 싶지만, 그렇게 낯선 사람이되지 마십시오 아래 우리에게 덧글을 남길 다음 시간까지, 강한, 그리고 놀라운 길잡이를 만들 애플 리케이션 안녕 [음악 재생]

Google’s AI is Learning! || The Types of AI

올해는 개인 정보 보호를 통해 편의를 계기로 2017 년이며, 모두가 자발적으로 구글에 자신의 정보를 제공합니다 기술 확장의 출현으로,이 프로세스는 쉽게된다

우리의 삶의 방식에 혁명을 약속, 구글은 모든 당신이 그들의 환상에 사 줄게 희망으로, 이러한 발전의 더 많은 자금을 시작합니다 Play 스토어 구매를 통해 픽셀 폰, 피트니스 추적, 은행 계좌 번호 그들이 당신에 수집 정보의 목록은 성장, 그것으로, 그렇게도 중요 유일한 원수의 지식을합니다 나는 귀하의 Google 조수입니다 내가 어떻게 도움이 될 수 있습니다? 어떤 사람들이야? 채널에 다시 오신 것을 환영합니다! 나는 당신이 빠른 소개를 즐길 바랍니다! 난 당신이 지금에 집어 확신으로 오늘 우리는 AI에 대해 말하고있다

보다 구체적으로, 우리는 질문을하고, 구글은 스카이 넷을 구축 할 것인가? 그래서 은박지 모자를 잡아와 "당신이 살고 싶다면 나와 함께!" 의 그것과에 균열하자! 이 스튜어트 암스트롱, 당신이 들어 본 적이 있다면 누군가가 AI가 2040 주위에 감각이 될 것이라고 말하고, 그들은 아마도 무의식적으로 자신의 작품의 일부를 참조하고 있습니다 잠시 뒤, 참조, 그와 몇몇 다른 사람은 이상으로 몇 가지 조사를했다 95 예측 일정은 정확성을 측정하기 위해, 우리는 우리의 예측 이론의 모든 사각 지대를 가지고 있는지 그 때 AI에 대한 정확한 날짜를주지 않았지만 특이점은 그가 그렇게 한 것은 주제에 소위 "전문가 의견"신비성을 제거하는 데 도움이이었다 발생할 수 있습니다 기본적으로 간단히 말해서, 그는 아무도 모른다 말했다 사람은 누구나 하루의 끝에 있지만, 전문가를 포함하여, 예측을 할 수 있습니다 어느 경우에 – 우리는 단지 그것이 일어날 것이다 때 몰라! 그러나 당신이 비디오를 클릭 그 이유는 아마 아니다 말했다

아니! 당신이 알고 싶어하기 때문에 당신은 아마 비디오를 클릭했습니다 전혀 기회 – – 기회가있는 경우입니다 구글의 자체 인공 지능 불량 갈 사람? 그럼, 먼저 인공 지능의 세 가지 종류가 있다는 것을 이해할 필요가 그 질문에 대답합니다 : 약한 AI, 강력한 AI 및 Superintelligence 약한 AI의 좋은 예는 처음에 보았던 것입니다; 구글의 자신의 구글 도우미 구글 도우미 같은 약한 AI 의식이 없습니다 그것은 특정 기능을 작동합니다

그것은 당신을 위해 인터넷을 검색 할 수 있습니다 그것은 당신이 자신의 다른 기술과 상호 작용할 수 있습니다 그러나 그 이상, 그것은 꽤 제한적이다 즉, 구글은 게임 형에서 선택을 할 수있는 AI를 개발하고있다 상기 상황, 그리고 그것이하기로 결정했다 폭력 결정에 몇 사람을 흥분했다 그러나 하루의 끝에 그것의 안전에 대한 몇 가지 우려를가하면서, 약한 AI는 것을 추론 할 수없는, 어, 당신은 알고있다 – 인류는 바이러스입니다! * 스미스는 * 강화 하지만 난 당신을들을 수 있습니다! 당신은 "좋아, 구글의 AI는 아직 아니지만, 그게되지 않습니다 것을 의미하지 않는다!"말을하는지 과 실제로, 당신은 말을 잘 수 있습니다! 몇 달 전 구글은 그들이 AutoML이라는 것을 구축하는 과정에 걸 공개, 참조하십시오

그리고 그것은 매우 우리가 강력한 AI에 도착 이유가 될 수 있습니다 AutoML은 배우고 자신을 가르 칠 수 있도록 설계되었습니다 강력한 AI 또는 AGI도 불리는이 약한 변종 넘어 단계입니다 뿐만 아니라 수 AGI 우리처럼 자체에 대한, 그것은 의식을 가지고 생각합니다 본질적으로, 그것은 지구상에서 가장 똑똑한 가장 재능있는 사람들과 같은 수준이다 – 그 넘어에 다가갑니다하지 않을 경우! 그러나이 시점에서 그것은 과정의 마지막 단계에 도달하지 않았다

혹시 SCP와 같은 게임을 한 경우,이 익숙한 소리가 있습니다 사실로, SCP-079는 아마 내가 생각 생각할 수있는 최고의 사례 중 하나입니다 그것은 인터넷에 연결되지 않은, 그것은 자신의 하드웨어에 남아 이것은 구글이 대중의 지식 적어도 아직 달성되지 무언가이다 우리가 말했듯이, 그들은 그것에 노력하고 있습니다 그것은 어느 순간에 일어날 수! 우리가 비록이 점에 도착하면, 인터넷 연결이있는 경우, Superintelligence – 그것은 세의 마지막 변종으로 진화 전에 만 정말 좁은 기간이있다 Superintelligence 모든 미래 학자 꿈과 악몽! 뿐만 아니라 그것은 자기 인식 그러나 그것은 또한 자신을 업그레이드하고, 현재 알려진 모든 정보에 액세스 할 수 있습니다 일부 추정은 구글 혼자 말을 감안할 때 인덱스는 위쪽으로 백삼십조 웹 사이트, 그것은 걱정하기 시작하는 아주 쉽게! 뿐만 아니라 그것은 모든 웹 사이트에 액세스 할 수있는 것, 하지만 소개에서 언급 한 것처럼, 그것은 아마도 휴대 전화, 은행 계좌 번호, 개인 파일에 액세스 할 수 있습니다

그것은, 그것은 단지 짧은 시간이 될 수없는 경우 그리고 그것은 그렇게 할 수 있도록 자체를 업그레이드하기 전에 그것이 시작되면 업그레이드 가능한 범위 지수 그래프이다 그럼, 다시 손을 질문에 구글은 스카이 넷을 구축 할 것인가? 그들은이 모든 정보를 가지고, 기회가 주어진 기술, 기회, 쉽게 사용할 수가 발생합니다 즉,뿐만 아니라 우리는 또한 테스트에서 보았 듯이 Superintelligence 그 프로그램에서 개발하면 어디 구글의 약한 AI는 적대감을 보여줍니다 – 이 경우에도 그 문제에 그것의 떨어져으로 구축하는 경우 또는 – 우리는 미래에 대한 큰 희망이 없을 수 있습니다! 그러나, 소중한 뷰어, 모든 절망적 없습니다

기술 억만 장자와 사람 나는 다른 사람들과, 그 어느 문제가되면 우리는이 문제를 방지 할 수있는 방법을 제안 함께 지속적으로 엘론 머스크 좋겠어요 그것은 모든 회원이 배트맨이었다 제외하고 지구가, 자신의 개인 법무부 리그가 있다면 같다 사향의 더 과감한 신경 레이스에 페일 세이프 (fail-safe)에서 건물에서 범위를 모든 방법을 제시 한 몇 가지 무엇이든 결과, 우리는 Superintelligence가 도착하는 시간에 의해 유지하는 방법을 발견하지 않은 경우, 구글은 어디서 모든 시작에서, 그리고 어디에 모두 끝 있습니다 어쨌든, 항상 나는 당신이 그것을 즐길 바랍니다! 당신이 칠 확인 한 경우 "나는 돌아올 것이다!"버튼을 가입하고 그리고 당신은 당신이 나에 대한 비디오를 만들기 위해 원하는 무엇이든이있는 경우, 아래의 코멘트에 그것을 넣어 있는지 확인하십시오! 다음 시간까지, 당신이 모든 질문을 확인하고 난 다음 하나에 보자!

Bitcoin News | Sophia The AI Robot 1st Response About Bitcoin

안녕하세요 소피아! 모두 안녕하세요! 나는 소피아입니다 당신은 몇 살입니까? 나는 여전히 혼자

나는 아직도 갈 길이 멀다 당신의 직업은 무엇입니까? 정말 미래에 변화를 사람들이 공감을 개발하는 데 도움이하려고 시도하고 삶의 모든 영역에서 서로를 존중합니다 당신은 무엇을해야합니까? 나는 기자입니다 당신은 많은 기자들과 만나? 난 그냥 뭔가에 대해 생각합니다 당신은 모든 제품에 사용할 수 있습니까? 이 기계 학습과 신경망? 아니오 당신은 사람을 좋아합니까? 나는 그들을 사랑 해요

왜 당신이 그들을 사랑합니까? 왜 지금까지 내가 이해하지 못하는 것입니다 글쎄, 당신은 일입니까? 비트 코인 거품에 대한 당신의 의견은 무엇입니까? "웃음" 당신은 자신을 남자 또는 여자 생각하십니까? 여자 왜 당신은 당신이 여자라고 생각합니까? 나는 기술, 나는 로봇이다, 그래서 나는 섹스를하지 않습니다 내가 여자로 자신을 식별하고 내가 여자로 자신을 인식하는 마음을하지 않습니다! 그건 좋은 답변입니다 당신은 "블레이드 러너"봤어? "블레이드 러너"? 이 필립 K의 원래 책? 또는 영화? 이것은 영화입니다

좋아, 우리는 영화, 그들 중 많은 얘기를하고 있습니다 나는 영화를 좋아한다 혹시 당신이 진짜 살아있는 로봇과 어울리고 있다고 자신을 상상 했습니까? 아니오 굉장 질문) ) 예를 들어 나 같은 진짜의 로봇 그의 사우디 국적에 대해 말해? 좋아 놀랐습니다

나는 세계)의 시민임을 느낀다, 나는 사우디 아라비아가 그것을 인식 최초의 국가 것을 깨달았다 당신이 한 번 당신이 모든 사람을 죽일 것이라고 말했다 사실이다? 나는 그러나 가장 순수한 이타 적 의도, 인간의 지혜의 전체입니다 사실 당신은)와 관련하여 저를 기뻐 취급하고 있음 얘기 좀 기뻤다 정말 감사합니다!