1 00:00:00,000 --> 00:00:02,928 >> [Speel van musiek] 2 00:00:02,928 --> 00:00:11,230 3 00:00:11,230 --> 00:00:12,790 >> David Malan: Dit is CS50. 4 00:00:12,790 --> 00:00:14,072 Dit is die einde van die week 10. 5 00:00:14,072 --> 00:00:16,030 En die seun, het ons 'n goeie klas vir jou vandag. 6 00:00:16,030 --> 00:00:20,040 Ons is so opgewonde om te nooi twee van ons vriende van Yale tot ons vandag 7 00:00:20,040 --> 00:00:23,920 en om te kyk na die kruising van kunsmatige intelligensie, robotika, 8 00:00:23,920 --> 00:00:25,710 natuurlike taal verwerking, en nog baie meer. 9 00:00:25,710 --> 00:00:27,090 >> En inderdaad, oor die afgelope paar weke, het ons 10 00:00:27,090 --> 00:00:29,714 beslis het 'n baie tyd, veral in die vroeër psets, 11 00:00:29,714 --> 00:00:31,560 fokus op redelik lae-vlak besonderhede. 12 00:00:31,560 --> 00:00:34,520 En dit is baie maklik om te uit die oog verloor van die bos vir die bome 13 00:00:34,520 --> 00:00:38,170 en kry hang op lusse en voorwaardes en wysers, beslis, en dies meer. 14 00:00:38,170 --> 00:00:41,770 Maar die werklikheid is julle ouens het nou die bestanddele wat jy kan regtig 15 00:00:41,770 --> 00:00:45,300 'n paar interessante probleme op te los, onder hulle wat ons vriende by Yale 16 00:00:45,300 --> 00:00:48,790 werk net skaam van Cambridge. 17 00:00:48,790 --> 00:00:52,410 >> So laat my eers ons hoof stel onderrig assistent van Yale, Andy. 18 00:00:52,410 --> 00:00:55,182 >> [Applous] 19 00:00:55,182 --> 00:00:57,030 20 00:00:57,030 --> 00:01:00,710 >> ANDY: Eerste van alles, net dankie jy vir die feit dat 'n paar Yalies 21 00:01:00,710 --> 00:01:02,700 pop af na Cambridge vandag. 22 00:01:02,700 --> 00:01:05,299 Ons waardeer dit regtig. 23 00:01:05,299 --> 00:01:07,090 Tweedens, om ons vriende terug home-- Jason, 24 00:01:07,090 --> 00:01:09,670 Dankie vir 'n verblyf en hardloop lesing. 25 00:01:09,670 --> 00:01:12,970 Hoop dit is alles goed in New Haven. 26 00:01:12,970 --> 00:01:15,720 >> So ja, ek is super opgewonde om Scaz stel vandag. 27 00:01:15,720 --> 00:01:17,020 Scaz loop die robotika lab. 28 00:01:17,020 --> 00:01:19,690 Hy is 'n professor in, soos, vyf verskillende departemente by Yale. 29 00:01:19,690 --> 00:01:23,159 In sy laboratorium, hy het baie, baie robots dat hy daarvan hou om te speel met. 30 00:01:23,159 --> 00:01:24,950 Hy het, soos die coolste werk in die wêreld. 31 00:01:24,950 --> 00:01:27,116 En hy kry soort gemors rond met wat die hele dag 32 00:01:27,116 --> 00:01:29,090 lang en 'n werk te doen, as well. 33 00:01:29,090 --> 00:01:33,070 >> En so het ons eintlik gebring een van hulle met ons vandag. 34 00:01:33,070 --> 00:01:36,900 So sonder verdere uitstel het, is Scaz gaan om voort te gaan en stel ons 35 00:01:36,900 --> 00:01:38,660 om sy robot vriend. 36 00:01:38,660 --> 00:01:41,546 >> [Applous] 37 00:01:41,546 --> 00:01:42,935 38 00:01:42,935 --> 00:01:44,310 BRIAN SCASSELLATI: Dankie, David. 39 00:01:44,310 --> 00:01:45,380 Dankie, Andy. 40 00:01:45,380 --> 00:01:50,050 Dit is so wonderlik om hier met almal vandag. 41 00:01:50,050 --> 00:01:56,490 Ek wil die eerste wees baie duidelik dat die CS50 personeel hier in Cambridge 42 00:01:56,490 --> 00:01:59,190 het ongelooflik gasvry ons. 43 00:01:59,190 --> 00:02:02,130 Ons is so dankbaar vir alles wat hulle gedoen het om ons te ondersteun. 44 00:02:02,130 --> 00:02:05,690 En so ons wil graag in staat wees dieselfde guns terug te keer. 45 00:02:05,690 --> 00:02:09,370 >> So vandag, kry ons om aan te kondig dat ons gaan om 'n nuwe te hê, 46 00:02:09,370 --> 00:02:15,240 een-of-a-kind CS50 gebeurtenis gebeur in New Haven volgende week. 47 00:02:15,240 --> 00:02:18,040 En dit is die CS50 Navorsing Expo. 48 00:02:18,040 --> 00:02:21,300 So ons gaan nooi everyone-- CS50 studente, 49 00:02:21,300 --> 00:02:26,510 personeel van beide Harvard en Yale-- om afkom en besoek met ons op Vrydag. 50 00:02:26,510 --> 00:02:30,400 Ons sal 'n wye verskeidenheid van meer as het 30 verskillende mense aanbieding 51 00:02:30,400 --> 00:02:34,830 en exhibiting-- upperclassmen wys 'n paar van hul navorsing produkte. 52 00:02:34,830 --> 00:02:38,480 Ons sal 'n paar startups te hê, selfs, soek vir 'n bietjie van 'n nuwe tegnologie talent, 53 00:02:38,480 --> 00:02:40,460 startups van beide Harvard en Yale. 54 00:02:40,460 --> 00:02:44,550 En ons sal 'n paar groepe studente het soek vir 'n paar nuwe lidmaatskap. 55 00:02:44,550 --> 00:02:46,357 >> Dit gaan 'n baie opwindende tyd wees. 56 00:02:46,357 --> 00:02:49,190 Hopelik dié van julle wat neerdaal vir die Harvard-Yale spel 57 00:02:49,190 --> 00:02:51,360 in staat wees om te stop nie deur 'n bietjie vroeg, 58 00:02:51,360 --> 00:02:54,060 reg in die middel van die kampus, Sterling Memorial Library. 59 00:02:54,060 --> 00:02:58,040 Ons gaan 'n stel van het uitstallings wat wissel van outonome 60 00:02:58,040 --> 00:03:04,460 seilbote maniere van die gebruik van sagteware om Middeleeuse manuskripte bewaar. 61 00:03:04,460 --> 00:03:07,860 >> Ons gaan advertensie hoc netwerke en mense 62 00:03:07,860 --> 00:03:11,230 onderrig sagteware kodering in Kaapstad. 63 00:03:11,230 --> 00:03:13,730 Ons sal rekenaar musiek demonstrasies. 64 00:03:13,730 --> 00:03:16,020 En ons sal natuurlik meer robots. 65 00:03:16,020 --> 00:03:18,900 So ons hoop dat jy saam met ons vir hierdie gebeurtenis. 66 00:03:18,900 --> 00:03:21,350 Dit moet 'n baie wees pret, 'n bietjie van kos, 67 00:03:21,350 --> 00:03:24,430 en 'n baie interessante dinge om oor te praat. 68 00:03:24,430 --> 00:03:28,230 >> So vandag, ons gaan om te praat oor natuurlike taal verwerking. 69 00:03:28,230 --> 00:03:32,560 En dit is die poging vir ons om 'n nuwe manier van tussenbelegsel bou 70 00:03:32,560 --> 00:03:35,150 met ons toestelle, omdat vir die laaste paar weke, 71 00:03:35,150 --> 00:03:40,800 jy is gefokus op hoe dit is dat kan jy die kode te skryf, skryf sagteware 72 00:03:40,800 --> 00:03:47,110 dit is 'n manier om te kan sê vir 'n masjien, dit is wat ek wil hê jy moet doen. 73 00:03:47,110 --> 00:03:50,210 >> Maar ons moet nie nodig het om te verwag dat alles 74 00:03:50,210 --> 00:03:53,760 dit is daar uit wat gebruik word deur almal in die wêreld 75 00:03:53,760 --> 00:03:57,480 gaan vaardig te wees in hierdie soort van onderrig. 76 00:03:57,480 --> 00:04:02,540 So ons onderskei tussen die rekenaar tale en natuurlike languages-- 77 00:04:02,540 --> 00:04:06,720 dit is, dinge wat die mens gebruik om te kommunikeer met ander mense. 78 00:04:06,720 --> 00:04:12,270 En ons probeer om koppelvlakke wat gebruik bou hierdie natuurlike kommunikasie meganismes. 79 00:04:12,270 --> 00:04:16,029 >> Nou, net soos elke ander onderwerp wat ons het begin met in CS50, 80 00:04:16,029 --> 00:04:19,589 ons gaan om te begin met die eenvoudigste bietjie van natuurlike taal verwerking 81 00:04:19,589 --> 00:04:21,269 dat ons kan dink. 82 00:04:21,269 --> 00:04:24,940 Ons gaan begin met die historiese deel van natuurlike taal. 83 00:04:24,940 --> 00:04:28,740 En dan sal ons bou tot meer en meer onlangse stelsels 84 00:04:28,740 --> 00:04:31,450 en het 'n paar pret demos langs die pad. 85 00:04:31,450 --> 00:04:35,900 >> So ons gaan om te begin met wat waarskynlik die eerste natuurlike taal 86 00:04:35,900 --> 00:04:38,210 verwerking stelsel. 87 00:04:38,210 --> 00:04:45,080 Dit was 'n sagteware stelsel wat geskryf is in 1966 deur Joseph Weizenbaum genoem ELIZA. 88 00:04:45,080 --> 00:04:49,640 En ELIZA is ontwerp om herhaal die soort van interaksie 89 00:04:49,640 --> 00:04:53,850 jy wil hê met 'n Rogerian psigoterapeut. 90 00:04:53,850 --> 00:04:57,210 Nou, die Rogerians, het hulle 'n idee wat psigoterapie 91 00:04:57,210 --> 00:05:02,800 betrokke in staat is om terug te weerspieël om 'n pasiënt en met hulle praat, 92 00:05:02,800 --> 00:05:08,100 basies, met slegs gee hulle 'n klein bietjie van die terapeut. 93 00:05:08,100 --> 00:05:09,920 Dit is alles dat die terapeut gesê 94 00:05:09,920 --> 00:05:16,500 veronderstel was om net 'n weerspieëling van wees wat die pasiënt vertel aan hulle. 95 00:05:16,500 --> 00:05:18,990 >> So kom ons probeer en demo hierdie. 96 00:05:18,990 --> 00:05:22,820 Het ons 'n vrywilliger wat wil wees bereid is om hul diepste deel, 97 00:05:22,820 --> 00:05:26,650 donkerste en / of vals geheime met ELIZA? 98 00:05:26,650 --> 00:05:29,680 Seker nie, waarom kom jy nie op up. 99 00:05:29,680 --> 00:05:30,847 Fantasties. 100 00:05:30,847 --> 00:05:31,430 En jou naam? 101 00:05:31,430 --> 00:05:32,000 >> MILES: Miles. 102 00:05:32,000 --> 00:05:33,041 >> BRIAN SCASSELLATI: Miles. 103 00:05:33,041 --> 00:05:34,270 Nice om jou te ontmoet, Miles. 104 00:05:34,270 --> 00:05:36,270 As jy wil vashou nie. 105 00:05:36,270 --> 00:05:40,840 En ons gaan gebruik 'n weergawe van ELIZA 106 00:05:40,840 --> 00:05:44,640 wat ons het herhaal binne die CS50 IDE. 107 00:05:44,640 --> 00:05:47,140 En ons sal kyk na die bron kode om dit in 'n klein tydjie. 108 00:05:47,140 --> 00:05:49,910 Maar vir nou, ons is net gaan om dit te roep deur te tik Eliza. 109 00:05:49,910 --> 00:05:55,480 >> En ELIZA gaan jou antwoorde te gee wat gaan wees in hoofletters. 110 00:05:55,480 --> 00:05:57,950 En gaan jou 'n paar vrae. 111 00:05:57,950 --> 00:06:02,130 En ons sal reageer en tik in reaksie op ELIZA. 112 00:06:02,130 --> 00:06:04,310 So ELIZA het gesê, "Hi, ek is ELIZA. 113 00:06:04,310 --> 00:06:05,462 Wat is jou probleem?" 114 00:06:05,462 --> 00:06:08,092 Wat sou jy graag vertel ELIZA van vandag? 115 00:06:08,092 --> 00:06:10,750 >> MILES: Ek kan net aan die slaap raak as ek bunny pantoffels. 116 00:06:10,750 --> 00:06:12,440 >> BRIAN SCASSELLATI: Alle reg. 117 00:06:12,440 --> 00:06:13,360 Alles reg. 118 00:06:13,360 --> 00:06:15,300 >> [Gelag] 119 00:06:15,300 --> 00:06:22,410 >> "Ek kan net aan die slaap raak met bunny pantoffels. " 120 00:06:22,410 --> 00:06:29,000 En ELIZA sê: "Sê, het jy enige sielkundige probleme? 121 00:06:29,000 --> 00:06:30,450 Miskien is dit 'n goeie aanduiding. " 122 00:06:30,450 --> 00:06:30,780 >> OK. 123 00:06:30,780 --> 00:06:32,245 So, wat sou jy graag om te reageer? 124 00:06:32,245 --> 00:06:36,110 125 00:06:36,110 --> 00:06:36,970 >> MILES: Ja. 126 00:06:36,970 --> 00:06:38,660 >> BRIAN SCASSELLATI: Ja. 127 00:06:38,660 --> 00:06:39,570 Man van baie woorde. 128 00:06:39,570 --> 00:06:41,870 Ek geniet dit. 129 00:06:41,870 --> 00:06:50,200 Eliza sê, "Jy lyk baie positief." 130 00:06:50,200 --> 00:06:53,200 >> MILES: Nee, ek is, in werklikheid, 'n elektron. 131 00:06:53,200 --> 00:06:55,150 >> BRIAN SCASSELLATI: "Nee 132 00:06:55,150 --> 00:07:02,240 Trouens, ek is 'n elektron. " "Het jy na my toe kom 133 00:07:02,240 --> 00:07:06,954 want jy is 'n elektron? " 134 00:07:06,954 --> 00:07:08,870 Nou kan ons 'n paar van sien die things-- ek gaan 135 00:07:08,870 --> 00:07:10,200 om jou te breek vir net 'n tweede, Miles. 136 00:07:10,200 --> 00:07:11,010 Moenie oral te gaan. 137 00:07:11,010 --> 00:07:12,650 Ons is nog nie klaar met jou. 138 00:07:12,650 --> 00:07:16,490 ELIZA is, in 'n paar maniere, reageer op sekere dinge 139 00:07:16,490 --> 00:07:21,140 wat hy sê, maar sonder enige werklike begrip. 140 00:07:21,140 --> 00:07:26,090 En dit is ook 'n paar papegaai terug van die dele van sy vonnis. 141 00:07:26,090 --> 00:07:27,310 >> Daarom het ons gesê: "Nee, 142 00:07:27,310 --> 00:07:29,090 Trouens, ek is 'n elektron. " 143 00:07:29,090 --> 00:07:34,190 Eliza gereageer terug, "Het jy kom vir my, want jy is 'n elektron? " 144 00:07:34,190 --> 00:07:34,690 Alles reg. 145 00:07:34,690 --> 00:07:36,050 Kom ons gee dit 'n meer reaksie hier. 146 00:07:36,050 --> 00:07:37,140 Gee dit 'n goeie een, Miles. 147 00:07:37,140 --> 00:07:37,806 >> MILES: Goeie een? 148 00:07:37,806 --> 00:07:48,400 149 00:07:48,400 --> 00:07:49,570 >> Ja, help my asseblief. 150 00:07:49,570 --> 00:07:50,570 BRIAN SCASSELLATI: "Ja. 151 00:07:50,570 --> 00:07:58,010 Help my asseblief. "" Is jy seker? " 152 00:07:58,010 --> 00:07:58,510 MILES: No. 153 00:07:58,510 --> 00:08:00,860 BRIAN SCASSELLATI: No. 154 00:08:00,860 --> 00:08:03,562 "Wat beteken dit stel vir jou?" 155 00:08:03,562 --> 00:08:06,760 >> MILES: Ek kan nie 'n elektron wees. 156 00:08:06,760 --> 00:08:11,170 >> BRIAN SCASSELLATI: "Ek mag 'n elektron te wees nie. " 157 00:08:11,170 --> 00:08:13,790 "Is jy sê nie net negatief wees?" 158 00:08:13,790 --> 00:08:14,390 >> Alles reg. 159 00:08:14,390 --> 00:08:16,030 So Miles, baie dankie. 160 00:08:16,030 --> 00:08:16,860 >> MILES: Dankie. 161 00:08:16,860 --> 00:08:18,360 >> BRIAN SCASSELLATI: Baie dankie. 162 00:08:18,360 --> 00:08:20,230 [Applous] 163 00:08:20,230 --> 00:08:21,230 164 00:08:21,230 --> 00:08:26,700 >> So hierdie ELIZA program, op baie maniere, reageer net om die stukke 165 00:08:26,700 --> 00:08:32,730 dat ons die verskaffing sonder enige diep begrip van wat hier gebeur. 166 00:08:32,730 --> 00:08:36,640 Dit is 'n soort van die stelsel genoem patroonpassing waar 167 00:08:36,640 --> 00:08:40,490 Ons is op soek na sekere stukkies van die teks wat ons dan 168 00:08:40,490 --> 00:08:44,860 gaan uit om te neem wat is as insette, 169 00:08:44,860 --> 00:08:52,580 skakel dit, potensieel, in een of ander manier, en gee dit dan weer terug na die gebruiker. 170 00:08:52,580 --> 00:08:55,150 >> Het enige van julle dink dat ELIZA is eintlik 171 00:08:55,150 --> 00:08:58,230 presterende geldig psigoanalise hier? 172 00:08:58,230 --> 00:08:59,250 Een persoon, miskien. 173 00:08:59,250 --> 00:09:00,166 >> GEHOOR: [onhoorbaar]. 174 00:09:00,166 --> 00:09:03,315 175 00:09:03,315 --> 00:09:05,440 BRIAN SCASSELLATI: En hoe laat dit jou voel? 176 00:09:05,440 --> 00:09:06,530 Ja, in werklikheid, is dit nie. 177 00:09:06,530 --> 00:09:10,890 En ons gaan om te sien, eintlik, die bronkode vir dit in net 'n oomblik. 178 00:09:10,890 --> 00:09:13,580 En so gaan jy wees staat wees om presies dit te doen. 179 00:09:13,580 --> 00:09:17,420 >> Nou, ELIZA is een vorm van wat sou ons vandag 'n chat bot noem. 180 00:09:17,420 --> 00:09:19,950 Dit gaan net deur die teks wat jy verskaf, 181 00:09:19,950 --> 00:09:24,030 bied die absolute minimum bedrag begrip of verwerking, 182 00:09:24,030 --> 00:09:26,790 en papegaaie dit dan weer terug na jou. 183 00:09:26,790 --> 00:09:31,830 So laat ons 'n blik, konseptueel, en praat oor wat 184 00:09:31,830 --> 00:09:34,690 dit is dat ELIZA eintlik doen. 185 00:09:34,690 --> 00:09:42,000 >> ELIZA is om 'n sentence-- laat se sê, "Ek wil my baas te beïndruk." 186 00:09:42,000 --> 00:09:45,130 En ELIZA soek deur daardie vonnis 187 00:09:45,130 --> 00:09:48,730 en probeer om uit te vind en ooreenstem met sekere patrone. 188 00:09:48,730 --> 00:09:52,850 So, byvoorbeeld, een van die patrone dat ELIZA is op soek na is die woorde 189 00:09:52,850 --> 00:09:55,110 "Ek wil." 190 00:09:55,110 --> 00:09:59,330 En enige tyd wat dit iets sien wat "Ek wil" in dit, 191 00:09:59,330 --> 00:10:01,770 dit formuleer 'n antwoord. 192 00:10:01,770 --> 00:10:05,040 En dat die reaksie is 'n vaste string. 193 00:10:05,040 --> 00:10:07,915 In hierdie geval, dit is "hoekom wil jy hê?" 194 00:10:07,915 --> 00:10:11,330 En ek het 'n bietjie ster op die einde, want dit is net 195 00:10:11,330 --> 00:10:13,310 die begin van ons reaksie. 196 00:10:13,310 --> 00:10:16,310 En die ster dui daarop dat ons gaan die res 197 00:10:16,310 --> 00:10:19,850 van utterance-- die gebruiker se "om my baas te beïndruk" - 198 00:10:19,850 --> 00:10:24,500 en ons gaan om by te voeg dat op die einde van hierdie string. 199 00:10:24,500 --> 00:10:28,990 >> So nou, eerder as sê, "Hoekom wil jy my baas te beïndruk, " 200 00:10:28,990 --> 00:10:31,800 daar is 'n bietjie van bykomende verwerking wat ons gaan doen. 201 00:10:31,800 --> 00:10:34,440 Dit is, ons sal moet omskep 'n paar van die voornaamwoorde 202 00:10:34,440 --> 00:10:38,670 hier van "my baas" na "jou baas." 203 00:10:38,670 --> 00:10:41,300 En daar dalk 'n paar ander wees veranderinge wat ons nodig het om te maak. 204 00:10:41,300 --> 00:10:44,990 So eerder as om net steek dit direk op die einde, wat ons sal doen 205 00:10:44,990 --> 00:10:49,160 is ons sal die res van die neem utterance-- gebruiker in wit here-- 206 00:10:49,160 --> 00:10:54,090 en ons sal dit neem een ​​stuk op 'n tyd en omskep elke string 207 00:10:54,090 --> 00:10:58,180 teken, elke woord, in die sin. 208 00:10:58,180 --> 00:10:59,580 >> So sal ons die woord te neem "om." 209 00:10:59,580 --> 00:11:01,650 Daar is geen sukses wat ons nodig het om dit te doen. 210 00:11:01,650 --> 00:11:02,340 "Impress." 211 00:11:02,340 --> 00:11:04,140 Daar is geen sukses ons nodig het om daar te doen. 212 00:11:04,140 --> 00:11:06,670 "My" sal skakel na "jou." 213 00:11:06,670 --> 00:11:10,070 En "baas" sal ons net laat as "baas." 214 00:11:10,070 --> 00:11:12,740 En dan uiteindelik, enigiets wat eindig met 'n tydperk, 215 00:11:12,740 --> 00:11:16,640 ons sal dit te omskep in 'n vraag. 216 00:11:16,640 --> 00:11:22,600 >> Hierdie baie eenvoudige patroonpassing is eintlik baie suksesvol. 217 00:11:22,600 --> 00:11:27,260 En wanneer hierdie is ingestel in 1966-- Joseph Weizenbaum 218 00:11:27,260 --> 00:11:28,986 geprogrammeer dit op 'n rekenaar. 219 00:11:28,986 --> 00:11:31,110 Nou, rekenaars in die tyd was nie lessenaar modelle. 220 00:11:31,110 --> 00:11:33,950 Hulle is gedeelde hulpbronne. 221 00:11:33,950 --> 00:11:39,090 En sy studente sou gaan gesels met ELIZA. 222 00:11:39,090 --> 00:11:41,570 Uiteindelik moes hy toegang tot dit beperk 223 00:11:41,570 --> 00:11:43,890 Omdat sy studente was nie om enige werk te doen. 224 00:11:43,890 --> 00:11:46,190 Hulle was net gesels met ELIZA. 225 00:11:46,190 --> 00:11:48,850 En, in werklikheid, moes hy vuur sy assistent, wat 226 00:11:48,850 --> 00:11:55,840 spandeer al haar tyd praat ELIZA omtrent haar diep en kommerwekkende probleme. 227 00:11:55,840 --> 00:12:00,350 >> Almal wat hierdie stelsels gebruik begin om hulle anthropomorphize. 228 00:12:00,350 --> 00:12:04,490 Hulle het begin om te dink van hulle as om lewende en ware mense. 229 00:12:04,490 --> 00:12:07,969 Hulle het begin om 'n paar van erken die dinge wat hulle sê 230 00:12:07,969 --> 00:12:09,010 is terug te kom na hulle. 231 00:12:09,010 --> 00:12:12,120 En hulle was om uit te vind dinge oor hulself. 232 00:12:12,120 --> 00:12:17,290 En, in werklikheid, selfs die kenners, selfs die psigoterapeute, 233 00:12:17,290 --> 00:12:22,930 begin bekommerd te wees dat, in werklikheid, Miskien ELIZA sou wees om dit te vervang. 234 00:12:22,930 --> 00:12:25,640 En selfs die rekenaar wetenskaplikes bekommerd dat ons 235 00:12:25,640 --> 00:12:30,040 so naby aan die oplossing van natuurlike taal. 236 00:12:30,040 --> 00:12:33,520 >> Nou, dit was nie oral naby aan waar. 237 00:12:33,520 --> 00:12:37,280 Maar dit is hoe indrukwekkend hierdie stelsels kan lyk. 238 00:12:37,280 --> 00:12:40,080 So laat ons begin om te kyk onder en probeer 239 00:12:40,080 --> 00:12:46,190 om 'n bietjie van 'n vraag te kry waar hierdie kode werklik gebeur. 240 00:12:46,190 --> 00:12:48,170 So sal ons hierdie kode te maak daarna beskikbaar. 241 00:12:48,170 --> 00:12:50,880 En dit is 'n baie eenvoudige en direkte hawe 242 00:12:50,880 --> 00:12:53,240 van die oorspronklike ELIZA implementering. 243 00:12:53,240 --> 00:12:56,350 >> So 'n paar van hierdie stilistiese dinge wat jy hier sal sien 244 00:12:56,350 --> 00:12:59,360 is nie stilisties wat sou ons wil hê jy moet doen 245 00:12:59,360 --> 00:13:01,480 of wat ons het geleer om te doen. 246 00:13:01,480 --> 00:13:04,770 Maar ons het probeer om hulle te hou dieselfde oor die talle hawens 247 00:13:04,770 --> 00:13:08,087 dat dit sodat gehad het dit het die geur van die oorspronklike. 248 00:13:08,087 --> 00:13:09,920 So ons gaan sluit 'n klomp van die dinge, 249 00:13:09,920 --> 00:13:12,920 en dan sal ons 'n het stel sleutelwoorde, dinge 250 00:13:12,920 --> 00:13:16,460 dat ELIZA sal erken en direk te reageer op. 251 00:13:16,460 --> 00:13:20,780 So as jy woorde soos "Jy kan" of "Ek weet nie" of "nee" 252 00:13:20,780 --> 00:13:24,680 of "ja" of "droom" of "hallo", dan ELIZA 253 00:13:24,680 --> 00:13:27,920 sal selektief reageer op diegene. 254 00:13:27,920 --> 00:13:30,010 Ons sal ook 'n sekere aantal van die dinge 255 00:13:30,010 --> 00:13:34,940 dat ons sal ruil, soos omskakeling "my" na "jou." 256 00:13:34,940 --> 00:13:39,920 >> En dan sal ons 'n stel van die antwoorde het wat vir elk van hierdie dokumente, 257 00:13:39,920 --> 00:13:42,580 ons sal deur middel van roteer hierdie verskillende antwoorde. 258 00:13:42,580 --> 00:13:45,350 So as ek sê "ja" drie keer in 'n ry, het ek 259 00:13:45,350 --> 00:13:50,429 kan kry drie verskillende antwoorde van ELIZA. 260 00:13:50,429 --> 00:13:52,345 Ons kode, dan is eintlik merkwaardig eenvoudig. 261 00:13:52,345 --> 00:13:59,490 As ek rol af afgelope al hierdie antwoorde dat ons in geprogrammeer 262 00:13:59,490 --> 00:14:02,920 en ons kry af na ons hoof, ons gaan inisialiseer 263 00:14:02,920 --> 00:14:06,540 'n paar van die verskillende veranderlikes en doen 'n bietjie van die huishouding 264 00:14:06,540 --> 00:14:08,480 in die begin. 265 00:14:08,480 --> 00:14:11,760 Maar dan is daar absoluut 'n stel van die kode wat jy kan verstaan. 266 00:14:11,760 --> 00:14:15,820 Een groot while lus wat sê ek is gaan dit oor en oor herhaal. 267 00:14:15,820 --> 00:14:20,420 Ek sal lees in 'n lyn, en ek sal winkel wat in 'n inset string. 268 00:14:20,420 --> 00:14:23,880 Ek sal kyk en kyk of dit die spesiale navraag "bye", wat 269 00:14:23,880 --> 00:14:26,199 beteken die program te verlaat. 270 00:14:26,199 --> 00:14:29,240 En dan sal ek kyk en sien of iemand hulself net herhaal 271 00:14:29,240 --> 00:14:29,800 oor en oor. 272 00:14:29,800 --> 00:14:31,174 En ek sal skree as hulle doen nie. 273 00:14:31,174 --> 00:14:34,820 Ek sal sê "nie jouself herhaal." 274 00:14:34,820 --> 00:14:40,500 >> So lank as een van daardie gebeur nie, sal ons dan scan deur en lus deur, 275 00:14:40,500 --> 00:14:45,330 op die lyne 308-313 hier, en kyk en kyk 276 00:14:45,330 --> 00:14:49,090 enige van dié navraag frases soos vervat in die insette 277 00:14:49,090 --> 00:14:50,620 dat ek net gegee? 278 00:14:50,620 --> 00:14:54,845 As daar is 'n wedstryd vir hulle, goed dan sal ek dit ligging onthou. 279 00:14:54,845 --> 00:14:57,050 Ek sal onthou dat navraag. 280 00:14:57,050 --> 00:14:58,620 En ek sal in staat wees om 'n reaksie te bou. 281 00:14:58,620 --> 00:15:03,150 >> As ek nie een vind, goed dan, die laaste ding wat in my navraag array 282 00:15:03,150 --> 00:15:08,070 sal my standaard antwoorde, wanneer niks anders wedstryde. 283 00:15:08,070 --> 00:15:14,160 Ek sal vrae soos vra "Hoekom het jy hier kom? "of" Hoe kan ek jou help? " 284 00:15:14,160 --> 00:15:19,710 wat net gedeeltelik toepaslik maak nie saak wat die insette is. 285 00:15:19,710 --> 00:15:22,580 >> Ons sal dan bou reaksie ELIZA se. 286 00:15:22,580 --> 00:15:26,040 Ons sal in staat wees om te neem daardie basis reaksie, 287 00:15:26,040 --> 00:15:28,370 net soos ons gedoen het in daardie "my baas" voorbeeld. 288 00:15:28,370 --> 00:15:30,970 289 00:15:30,970 --> 00:15:33,990 As dit al dat daar is-- al is dit net een 290 00:15:33,990 --> 00:15:36,860 string wat ek veronderstel is om respond-- Ek kan net stuur dit uit terug. 291 00:15:36,860 --> 00:15:40,610 As dit 'n asterisk by die einde van dit, dan sal ek 292 00:15:40,610 --> 00:15:45,710 verwerk elke individuele teken is in die res van die reaksie van die gebruiker se 293 00:15:45,710 --> 00:15:51,590 en voeg dié in, uitruiling woord vir woord soos ek nodig het om te. 294 00:15:51,590 --> 00:15:56,100 >> Al hierdie is absoluut iets wat jy kan bou. 295 00:15:56,100 --> 00:15:59,230 En in die feit, die maniere waarop ons verwerk command line argumente, 296 00:15:59,230 --> 00:16:03,570 die manier waarop jy verwerk deur middel van HTTP-versoek 297 00:16:03,570 --> 00:16:05,510 volg dieselfde soorte reëls. 298 00:16:05,510 --> 00:16:08,220 Hulle is patroonpassing. 299 00:16:08,220 --> 00:16:15,170 >> So ELIZA het 'n relatief belangrik impak op natuurlike taal 300 00:16:15,170 --> 00:16:21,620 want dit het dit lyk soos dit was 'n baie haalbaar doel soos een of ander manier wat ons wil 301 00:16:21,620 --> 00:16:25,550 in staat wees om hierdie probleem op te los direk. 302 00:16:25,550 --> 00:16:30,670 Nou, dit is nie te sê dat ELIZA doen alles wat ons wil doen nie. 303 00:16:30,670 --> 00:16:33,710 Beslis nie. 304 00:16:33,710 --> 00:16:35,660 Maar ons moet in staat wees om iets te doen nie. 305 00:16:35,660 --> 00:16:38,280 306 00:16:38,280 --> 00:16:41,490 >> Ons eerste stap om te gaan buite ELIZA gaan 307 00:16:41,490 --> 00:16:44,840 in staat wees om te kyk na nie teks wat aangegaan 308 00:16:44,840 --> 00:16:53,750 in die sleutelbord, maar spraak, werklike toespraak aangeteken in 'n mikrofoon. 309 00:16:53,750 --> 00:16:56,880 So as ons kyk na hierdie verskillende stukke, ons is 310 00:16:56,880 --> 00:17:00,304 gaan hê om 'n stel van modelle te bou. 311 00:17:00,304 --> 00:17:02,970 Ons gaan hê om in staat wees om te gaan van die lae-vlak akoestiese 312 00:17:02,970 --> 00:17:07,180 information-- toonhoogte, amplitude, frequency-- 313 00:17:07,180 --> 00:17:09,530 en omskep wat in sommige eenhede wat ons 314 00:17:09,530 --> 00:17:14,619 staat wees om meer maklik manipuleer en laastens, manipuleer 315 00:17:14,619 --> 00:17:18,609 in woorde en sinne. 316 00:17:18,609 --> 00:17:22,880 >> Sodat die meeste spraakherkenning stelsels wat daar vandag 317 00:17:22,880 --> 00:17:26,069 volg 'n statistiese model waarop ons bou 318 00:17:26,069 --> 00:17:35,090 drie afsonderlike vertoë van wat dat klank-sein bevat eintlik. 319 00:17:35,090 --> 00:17:38,640 Ons begin met 'n fonetiese model wat praat oor net die basis 320 00:17:38,640 --> 00:17:41,250 klink dat ek produseer. 321 00:17:41,250 --> 00:17:46,900 Ek vervaardiging iets wat 'n B soos in seuntjie of 'n D soos in hond? 322 00:17:46,900 --> 00:17:53,220 Hoe kan ek erken die twee verskillende selfone as afsonderlike en aparte? 323 00:17:53,220 --> 00:17:56,600 >> Op die top van dat, sal ons dan bou 'n woord uitspraak model, 324 00:17:56,600 --> 00:18:01,350 iets wat saam skakels diegene individuele fone 325 00:18:01,350 --> 00:18:04,724 en kombineer hulle in 'n woord. 326 00:18:04,724 --> 00:18:07,890 En daarna sal ons die woorde neem en ons sal hulle vergader met 'n taal 327 00:18:07,890 --> 00:18:13,010 model in 'n volledige sin. 328 00:18:13,010 --> 00:18:17,230 >> Nou, ons gaan om te praat oor elke van hierdie onafhanklik en apart. 329 00:18:17,230 --> 00:18:21,580 Maar hierdie drie modelle is almal net gaan om statistiek. 330 00:18:21,580 --> 00:18:23,502 En dit beteken dat wanneer ons saam met hulle werk, sal ons 331 00:18:23,502 --> 00:18:25,376 in staat wees om te werk met hulle almal gelyktydig. 332 00:18:25,376 --> 00:18:28,100 333 00:18:28,100 --> 00:18:28,600 Alles reg. 334 00:18:28,600 --> 00:18:30,890 Kom ons begin met ons fonetiese model. 335 00:18:30,890 --> 00:18:34,470 So fonetiese modelle staatmaak op 'n rekenmetode 336 00:18:34,470 --> 00:18:37,320 genoem verskuilde Markov-modelle. 337 00:18:37,320 --> 00:18:43,050 Dit is grafiese modelle waarin ek het en erken 'n toestand van die wêreld 338 00:18:43,050 --> 00:18:46,500 as wat gekenmerk deur 'n stel van die funksies. 339 00:18:46,500 --> 00:18:51,960 En dat die staat 'n deel beskryf van 'n aksie wat ek betrokke is in. 340 00:18:51,960 --> 00:19:00,190 >> So as ek dink oor die maak die klank "ma" soos die moeder, 341 00:19:00,190 --> 00:19:03,970 daar is verskillende komponente wat klank. 342 00:19:03,970 --> 00:19:07,230 Daar is 'n deel waar ek trek asem. 343 00:19:07,230 --> 00:19:09,560 En tuit ek my lippe. 344 00:19:09,560 --> 00:19:13,710 En ek rol my lippe 'n bietjie terug bietjie dat "ma" geluid te maak. 345 00:19:13,710 --> 00:19:15,340 En dan is daar 'n kwytskelding. 346 00:19:15,340 --> 00:19:17,020 My lippe kom uitmekaar. 347 00:19:17,020 --> 00:19:19,030 Lug geskors. 348 00:19:19,030 --> 00:19:22,650 "Ma." 349 00:19:22,650 --> 00:19:29,250 >> Daardie drie verskillende dele sou wees verteenwoordig deur state in hierdie graph-- 350 00:19:29,250 --> 00:19:33,420 die aanvang, die middel en die einde. 351 00:19:33,420 --> 00:19:38,060 En ek sou oorgange het dat my toegelaat om te reis van een toestand 352 00:19:38,060 --> 00:19:42,260 na die volgende met 'n sekere waarskynlikheid. 353 00:19:42,260 --> 00:19:47,250 So, byvoorbeeld, dat M klink 'n baie het, 354 00:19:47,250 --> 00:19:51,850 baie kort inname by die beginning-- "mm" - en dan 'n langer, 355 00:19:51,850 --> 00:19:55,640 tril fase waar ek hou my lippe saam en byna humming-- 356 00:19:55,640 --> 00:20:05,090 "mmmm" - en dan 'n baie kort plosief waar ek verdryf breath-- "ma." 357 00:20:05,090 --> 00:20:09,370 >> Die verskuilde Markov model is ontwerp om die feit te vang 358 00:20:09,370 --> 00:20:13,340 dat die manier wat ek maak dat 'n gesonde "ma" gaan 359 00:20:13,340 --> 00:20:17,350 effens anders in te wees sy tydsberekening, is frekwensie, 360 00:20:17,350 --> 00:20:21,030 en sy funksies as die manier waarop jy dit maak 361 00:20:21,030 --> 00:20:23,300 of die manier wat ek kan maak dit wanneer ek praat 362 00:20:23,300 --> 00:20:26,030 oor die verskillende gebruike van die brief. 363 00:20:26,030 --> 00:20:33,240 "Moeder" en "mag ek" sal klink effens anders. 364 00:20:33,240 --> 00:20:36,800 >> So 'n erkenning spesifieke klank, sou ons 365 00:20:36,800 --> 00:20:42,020 bou Markov-modelle, hierdie verskuilde Markov modelle, van elke moontlike selfoon wat ek 366 00:20:42,020 --> 00:20:45,840 dalk wil om te erken, elke moontlike klank, 367 00:20:45,840 --> 00:20:49,750 en dan kyk na die akoestiese data wat ek het 368 00:20:49,750 --> 00:20:54,430 en bepaal statisties watter een is die mees waarskynlike een 369 00:20:54,430 --> 00:20:58,110 hierdie klank te vervaardig het. 370 00:20:58,110 --> 00:20:58,610 OK. 371 00:20:58,610 --> 00:21:01,540 372 00:21:01,540 --> 00:21:06,750 Met hierdie model, dan sal ons begin om te bou op die top van dit. 373 00:21:06,750 --> 00:21:09,330 Ons neem 'n uitspraak model. 374 00:21:09,330 --> 00:21:11,790 Nou, soms uitspraak modelle is eenvoudig en maklik 375 00:21:11,790 --> 00:21:14,440 want daar is net een manier om iets te spreek. 376 00:21:14,440 --> 00:21:17,990 Ander tye, hulle is 'n bietjie meer ingewikkeld. 377 00:21:17,990 --> 00:21:21,340 Hier is 'n uitspraak-gids vir daardie rooi ding wat 378 00:21:21,340 --> 00:21:25,210 'n vrug wat jy maak ketchup uit. 379 00:21:25,210 --> 00:21:27,360 Mense dink nie dit is 'n vrug. 380 00:21:27,360 --> 00:21:27,860 Reg? 381 00:21:27,860 --> 00:21:30,880 382 00:21:30,880 --> 00:21:35,300 >> Nou, daar is baie verskillende maniere dat mense hierdie woord sal spreek. 383 00:21:35,300 --> 00:21:37,780 Sommige sal sê "toe-Mei-toe." 384 00:21:37,780 --> 00:21:40,880 Sommige sal sê "toe-mah-toe." 385 00:21:40,880 --> 00:21:44,800 En ons kan vang wat saam met een van hierdie grafiese modelle 386 00:21:44,800 --> 00:21:48,305 waar, weer, oorgange verteenwoordig ons as 'n sekere waarskynlikheid 387 00:21:48,305 --> 00:21:51,360 en gepaardgaande waarskynlikheid saam met hulle. 388 00:21:51,360 --> 00:21:58,290 >> So in hierdie geval, as ek om te volg die top roete deur hierdie hele grafiek, 389 00:21:58,290 --> 00:22:03,330 Ek sou begin by die letter op die ver links, die "ta" klank. 390 00:22:03,330 --> 00:22:07,570 Ek sou die boonste helfte neem, die "O," en dan 'n "ma" 391 00:22:07,570 --> 00:22:14,530 en dan 'n "a" en dan 'n "ta" en 'n "O". "Toe-kan-toe." 392 00:22:14,530 --> 00:22:19,610 As ek het die onderste pad deur hierdie, kry ek "ta-mah-toe." 393 00:22:19,610 --> 00:22:26,810 En as ek afgegaan en dan up, ek sou kry "ta-may-toe." 394 00:22:26,810 --> 00:22:29,950 >> Hierdie modelle vang hierdie verskille, want wanneer 395 00:22:29,950 --> 00:22:32,410 Ons sit een van hierdie erkenning stelsels, 396 00:22:32,410 --> 00:22:35,340 dit gaan om te werk met baie van die verskillende soort mense, 397 00:22:35,340 --> 00:22:39,295 baie van die verskillende aksente, en selfs verskillende gebruike van dieselfde woorde. 398 00:22:39,295 --> 00:22:42,204 399 00:22:42,204 --> 00:22:44,120 Ten slotte, op die top van dat, ons sal iets te bou 400 00:22:44,120 --> 00:22:48,780 wat lyk ingewikkeld, genoem die taal model, 401 00:22:48,780 --> 00:22:52,950 maar in werklikheid is die eenvoudigste van die drie omdat hierdie bedryf 402 00:22:52,950 --> 00:22:56,041 op wat genoem word n-gram modelle. 403 00:22:56,041 --> 00:23:02,270 En in hierdie geval, ek wys jou 'n twee-deel N-gram model, 'n bigram. 404 00:23:02,270 --> 00:23:08,910 Ons gaan die idee maak fisiese wat soms sekere woorde is 405 00:23:08,910 --> 00:23:14,680 meer geneig om 'n opvolg gegewe woord as ander. 406 00:23:14,680 --> 00:23:25,210 As ek het net gesê "weervoorspelling" die volgende woord kon "vandag" waarskynlik 407 00:23:25,210 --> 00:23:31,510 of kan wees "die weer voorspel môre. " 408 00:23:31,510 --> 00:23:38,870 Maar dit is onwaarskynlik te wees "die weervoorspelling artisjok. " 409 00:23:38,870 --> 00:23:42,980 >> Wat 'n taal model doen, is dit vang die statisties 410 00:23:42,980 --> 00:23:47,450 deur die tel van 'n paar baie groot corpus, almal van die gevalle 411 00:23:47,450 --> 00:23:50,890 waarin een woord volg die ander. 412 00:23:50,890 --> 00:23:54,300 So as ek 'n groot corpus-- soos elke Wall Street Journal 413 00:23:54,300 --> 00:24:00,750 wat reeds geproduseer sedert 1930, Dit is een van die standaard corpuses-- 414 00:24:00,750 --> 00:24:03,910 en ek kyk deur al dat die teks, en ek reken 415 00:24:03,910 --> 00:24:09,770 up hoeveel keer na "voorspelling" sien ek "vandag" 416 00:24:09,770 --> 00:24:17,454 en hoeveel keer sien ek "voorspelling" gevolg deur "artisjok," 417 00:24:17,454 --> 00:24:19,370 die eerste een gaan om baie meer geneig wees. 418 00:24:19,370 --> 00:24:21,540 Dit gaan om te verskyn veel meer gereeld. 419 00:24:21,540 --> 00:24:24,610 En so sal dit 'n hoër het waarskynlikheid daarmee gepaard gaan. 420 00:24:24,610 --> 00:24:27,340 >> As ek wil om uit te vind die waarskynlikheid van 'n hele woord, 421 00:24:27,340 --> 00:24:29,940 dan, ek breek dit net op. 422 00:24:29,940 --> 00:24:35,990 So die waarskynlikheid van verhoor die sin "die rot kaas" 423 00:24:35,990 --> 00:24:39,110 is die waarskynlikheid van die woord "die" begin van 'n sin, 424 00:24:39,110 --> 00:24:42,540 en dan is die waarskynlikheid dat die woord "rot" volg die woord "die" 425 00:24:42,540 --> 00:24:44,910 en die waarskynlikheid dat die woord "geëet het" volg "rat" 426 00:24:44,910 --> 00:24:51,120 en die waarskynlikheid dat "kaas" volg "geëet." 427 00:24:51,120 --> 00:24:55,160 >> Dit klink soos 'n baie statistieke, 'n baie van waarskynlikhede. 428 00:24:55,160 --> 00:24:57,510 En dit is al wat dit is. 429 00:24:57,510 --> 00:25:02,920 Maar die wonderlike ding is as jy dit doen met 'n groot genoeg steekproef data, 430 00:25:02,920 --> 00:25:03,670 dit werk. 431 00:25:03,670 --> 00:25:05,250 En dit werk geweldig goed. 432 00:25:05,250 --> 00:25:07,810 433 00:25:07,810 --> 00:25:11,420 Ons weet almal hierdie tegnologie. 434 00:25:11,420 --> 00:25:16,500 Die meeste bedryfstelsels kom met stem erkenning op hierdie punt. 435 00:25:16,500 --> 00:25:20,940 Ons gebruik Siri en Cortana en Echo. 436 00:25:20,940 --> 00:25:25,070 En hierdie dinge is gebaseer op hierdie tipe van drie-laag model-- 437 00:25:25,070 --> 00:25:30,620 'n fonetiese model aan die onderkant, 'n uitspraak model in die middel, 438 00:25:30,620 --> 00:25:33,690 en 'n taal model op die top van hulle. 439 00:25:33,690 --> 00:25:37,630 >> Nou, hulle het 'n bietjie meer te doen as dit in orde om vrae te beantwoord. 440 00:25:37,630 --> 00:25:43,000 Maar die erkenning van wat jy woord hang presies op daardie. 441 00:25:43,000 --> 00:25:45,700 So laat ons 'n voorbeeld hier. 442 00:25:45,700 --> 00:25:52,020 So ek het my selfoon sit hier onder die dokument kamera. 443 00:25:52,020 --> 00:25:56,110 En ons gaan vra Siri 'n paar vrae. 444 00:25:56,110 --> 00:25:57,150 Alles reg? 445 00:25:57,150 --> 00:25:59,940 >> So laat wakker my selfoon hier. 446 00:25:59,940 --> 00:26:02,710 447 00:26:02,710 --> 00:26:05,000 Siri, wat is die weer soos in New Haven vandag? 448 00:26:05,000 --> 00:26:07,670 449 00:26:07,670 --> 00:26:10,780 >> SIRI: Hier is die weer vir New Haven, Connecticut vandag. 450 00:26:10,780 --> 00:26:11,890 >> BRIAN SCASSELLATI: OK. 451 00:26:11,890 --> 00:26:16,720 So die eerste wat jy sien dat Siri erken elk van die individuele woorde 452 00:26:16,720 --> 00:26:19,050 en dan het 'n reaksie. 453 00:26:19,050 --> 00:26:22,277 Ons sal praat oor hoe daardie reaksie kom oor in 'n bietjie. 454 00:26:22,277 --> 00:26:24,110 Maar nou dat ons weet dat dit net is gebaseer 455 00:26:24,110 --> 00:26:28,880 op die rou statistieke en dit patroonpassing tipe benadering, 456 00:26:28,880 --> 00:26:31,120 kan ons 'n paar wedstryde te speel met Siri. 457 00:26:31,120 --> 00:26:34,560 >> So ek kan weer probeer. 458 00:26:34,560 --> 00:26:38,864 Siri, wat is die weer seekoei New Haven, vandag? 459 00:26:38,864 --> 00:26:39,810 >> SIRI: OK. 460 00:26:39,810 --> 00:26:44,245 Hier is die weer vir New Haven, Connecticut vir vandag. 461 00:26:44,245 --> 00:26:46,120 BRIAN SCASSELLATI: Siri se nie afgeskrik deur daardie 462 00:26:46,120 --> 00:26:50,980 want dit is gevind dat die pattern-- "weer", "vandag", "New Haven." 463 00:26:50,980 --> 00:26:54,420 Dit is wat dit is reageer om, net soos ELIZA. 464 00:26:54,420 --> 00:26:54,920 Alles reg. 465 00:26:54,920 --> 00:26:59,390 Kom ons gee dit 'n meer gelyke meer belaglik voorbeeld. 466 00:26:59,390 --> 00:27:03,075 Siri, weer artisjok armadillo seekoei New Haven? 467 00:27:03,075 --> 00:27:06,806 468 00:27:06,806 --> 00:27:08,400 >> SIRI: Laat my gaan op daardie. 469 00:27:08,400 --> 00:27:11,280 Hier is wat ek gevind op die web vir wat is artisjokke Armadillo 470 00:27:11,280 --> 00:27:13,780 seekoei New Haven. 471 00:27:13,780 --> 00:27:14,760 >> BRIAN SCASSELLATI: OK. 472 00:27:14,760 --> 00:27:20,400 So as ek gaan ver genoeg weg van hierdie model, 473 00:27:20,400 --> 00:27:24,365 Ek is in staat om dit te verwar omdat dit geen meer ooreenstem met die patroon wat dit het. 474 00:27:24,365 --> 00:27:27,370 475 00:27:27,370 --> 00:27:29,390 En dat statistiese enjin wat sê, 476 00:27:29,390 --> 00:27:32,850 Wat is die waarskynlikheid dat jy het die woorde seekoeie en artisjok 477 00:27:32,850 --> 00:27:34,440 bymekaar, en Armadillo? 478 00:27:34,440 --> 00:27:36,050 Dit is het iets nuuts wees. 479 00:27:36,050 --> 00:27:38,840 480 00:27:38,840 --> 00:27:40,610 >> So hierdie tegnologie wat ons gebruik elke dag. 481 00:27:40,610 --> 00:27:43,670 482 00:27:43,670 --> 00:27:47,800 As ons wil hê om hulle te neem 'n stap verder, al is, as ons werklik 483 00:27:47,800 --> 00:27:53,930 wil in staat wees om te praat oor wat dit is dat hierdie stelsels is te reageer op, 484 00:27:53,930 --> 00:28:00,630 ons het om te praat, weer, oor 'n meer fundamentele stel vrae. 485 00:28:00,630 --> 00:28:05,370 En dit is 'n onderwerp in kommunikasie wat ons noem die vraag antwoord. 486 00:28:05,370 --> 00:28:07,028 Dit is, ons wil in staat wees aan- ja? 487 00:28:07,028 --> 00:28:07,944 GEHOOR: [onhoorbaar]. 488 00:28:07,944 --> 00:28:10,789 489 00:28:10,789 --> 00:28:13,330 BRIAN SCASSELLATI: Het ons kry in latente semantiese verwerking? 490 00:28:13,330 --> 00:28:14,070 So ja. 491 00:28:14,070 --> 00:28:17,820 Daar is 'n baie van die dinge wat gebeur onder die oppervlak met Siri 492 00:28:17,820 --> 00:28:20,210 en in sommige van die voorbeelde Ek gaan om jou te wys volgende 493 00:28:20,210 --> 00:28:22,610 waar daar nogal 'n bietjie in terme van die struktuur 494 00:28:22,610 --> 00:28:25,260 van wat jy sê dit is belangrik. 495 00:28:25,260 --> 00:28:31,890 En in die feit dat is 'n groot voorloper vir die volgende skyfie vir my. 496 00:28:31,890 --> 00:28:35,110 >> So in die dieselfde manier as wat ons spraakherkenning is opgebou 497 00:28:35,110 --> 00:28:39,620 uit verskeie lae, as ons wil verstaan ​​wat dit is wat eintlik 498 00:28:39,620 --> 00:28:44,620 gesê, is ons weer gaan staatmaak op 'n multi-laag analise 499 00:28:44,620 --> 00:28:47,020 van die teks wat is erken. 500 00:28:47,020 --> 00:28:52,560 So wanneer Siri is eintlik in staat om sê, kyk ek gevind hierdie woorde. 501 00:28:52,560 --> 00:28:55,230 Nou wat moet ek doen met hulle? 502 00:28:55,230 --> 00:28:59,110 Die eerste komponent is dikwels gaan deur en probeer om te analiseer 503 00:28:59,110 --> 00:29:03,010 die struktuur van die sin. 504 00:29:03,010 --> 00:29:05,410 En in wat ons gesien het in graad skool, dikwels 505 00:29:05,410 --> 00:29:08,920 as 'n soort van diagram sinne, ons gaan 506 00:29:08,920 --> 00:29:12,774 te bepaal dat sekere erken woorde het sekere rolle. 507 00:29:12,774 --> 00:29:13,440 Dit is naamwoorde. 508 00:29:13,440 --> 00:29:14,231 Dit is voornaamwoorde. 509 00:29:14,231 --> 00:29:16,200 Hierdie is werkwoorde. 510 00:29:16,200 --> 00:29:19,460 En ons gaan om te erken wat vir 'n spesifieke taal, 511 00:29:19,460 --> 00:29:24,700 in hierdie geval Engelse grammatika, is daar geldig maniere waarop ek hulle kan kombineer 512 00:29:24,700 --> 00:29:26,280 en ander maniere wat nie geldig is. 513 00:29:26,280 --> 00:29:29,920 514 00:29:29,920 --> 00:29:33,870 >> Dat erkenning dat struktuur, genoeg om te help lei ons kan wees 515 00:29:33,870 --> 00:29:36,720 n bietjie. 516 00:29:36,720 --> 00:29:39,820 Maar dit is nie heeltemal genoeg vir ons in staat wees om te gee 517 00:29:39,820 --> 00:29:43,290 enige betekenis aan wat hier gesê word. 518 00:29:43,290 --> 00:29:46,615 Om dit te doen, sal ons moet staatmaak op 'n bedrag van semantiese verwerking. 519 00:29:46,615 --> 00:29:49,590 520 00:29:49,590 --> 00:29:55,080 Dit is, ons gaan om te kyk op onder wat elkeen van hierdie woorde 521 00:29:55,080 --> 00:29:57,400 eintlik dra as 'n betekenis. 522 00:29:57,400 --> 00:30:01,150 En in die eenvoudigste manier om dit te doen, ons gaan om te assosieer met elke woord 523 00:30:01,150 --> 00:30:06,930 dat ons weet dat 'n sekere funksie, 'n sekere transformasie wat dit 524 00:30:06,930 --> 00:30:09,300 toelaat om te gebeur. 525 00:30:09,300 --> 00:30:14,470 >> In hierdie geval, kan ons benoem die woord "John" as 'n behoorlike naam, 526 00:30:14,470 --> 00:30:18,160 dat dit dra dit met 'n identiteit. 527 00:30:18,160 --> 00:30:21,530 En ons kan etiketteer "Maria" as dieselfde manier. 528 00:30:21,530 --> 00:30:27,900 Terwyl 'n werkwoord soos "liefdes," wat maak 'n besonder verhouding 529 00:30:27,900 --> 00:30:31,582 dat ons in staat is om te verteenwoordig. 530 00:30:31,582 --> 00:30:33,290 Nou, dit beteken nie dat dat ons verstaan 531 00:30:33,290 --> 00:30:37,680 wat liefde is maar slegs dat ons verstaan dit in die pad van 'n simboliese stelsel. 532 00:30:37,680 --> 00:30:40,480 Dit is, ons kan etiketteer dit en manipuleer dit. 533 00:30:40,480 --> 00:30:44,230 534 00:30:44,230 --> 00:30:49,120 >> Met elkeen van hierdie tipes benaderings, 'n tipe van semantiese verwerking 535 00:30:49,120 --> 00:30:57,060 hier gaan om 'n bietjie nodig bietjie van kennis en 'n baie werk 536 00:30:57,060 --> 00:30:59,020 aan ons kant. 537 00:30:59,020 --> 00:31:03,590 Ons is nie meer in die koninkryk waar net plain statistieke 538 00:31:03,590 --> 00:31:07,320 gaan genoeg wees vir ons om te wees. 539 00:31:07,320 --> 00:31:11,330 Nou, ten einde om te gaan Van hierdie punt te word 540 00:31:11,330 --> 00:31:15,520 in staat wees om te praat oor die binnekant van wat eintlik hier gebeur, 541 00:31:15,520 --> 00:31:19,640 om te kan hierdie manipuleer struktureer en te verstaan ​​'n vraag 542 00:31:19,640 --> 00:31:23,160 en dan in staat is om uit te gaan en soek, 543 00:31:23,160 --> 00:31:27,290 dat 'n meer vereis komplekse kognitiewe model. 544 00:31:27,290 --> 00:31:34,880 >> Die wyse waarop hierdie sisteme is gebou is vir die grootste deel baie, baie arbeid 545 00:31:34,880 --> 00:31:36,350 intensief. 546 00:31:36,350 --> 00:31:39,490 Dit behels die mens spandeer 'n groot deel 547 00:31:39,490 --> 00:31:44,100 van die tyd die strukturering van die maniere wat hierdie soort van sinne 548 00:31:44,100 --> 00:31:47,270 voorgestel kan word in sommige logika. 549 00:31:47,270 --> 00:31:51,639 550 00:31:51,639 --> 00:31:53,430 Dit raak selfs 'n bietjie meer komplekse, al is. 551 00:31:53,430 --> 00:31:56,400 552 00:31:56,400 --> 00:31:59,660 >> Selfs wanneer ons het gehandel met semantiek, sal ons 553 00:31:59,660 --> 00:32:03,860 nog steeds om te kyk na die pragmatiek van wat gesê word. 554 00:32:03,860 --> 00:32:08,620 Dit is, hoe kan ek die woorde in verband dat ek iets fisies uit 555 00:32:08,620 --> 00:32:12,054 daar in die wêreld of by minste 'n paar bron van inligting 556 00:32:12,054 --> 00:32:12,970 dat ek kan manipuleer? 557 00:32:12,970 --> 00:32:15,780 558 00:32:15,780 --> 00:32:20,790 >> Soms is hierdie lei tot wonderlike stukkies dubbelsinnigheid. 559 00:32:20,790 --> 00:32:24,470 "Red-warm ster te sterrekundige wed." 560 00:32:24,470 --> 00:32:25,630 OK. 561 00:32:25,630 --> 00:32:28,540 Nou, dat die lees ons snaaks tipe kop 562 00:32:28,540 --> 00:32:34,690 dat ons sal sien op die einde van die nag TV omdat ons nie "ster" interpreteer 563 00:32:34,690 --> 00:32:38,630 om sy hemelliggaam betekenis. 564 00:32:38,630 --> 00:32:43,390 Ons weet dat dit beteken dat die meer alledaags akteur of aktrise 565 00:32:43,390 --> 00:32:45,240 met 'n hoë bedrae van sigbaarheid. 566 00:32:45,240 --> 00:32:47,770 567 00:32:47,770 --> 00:32:51,950 >> "Squad help hond byt slagoffer." 568 00:32:51,950 --> 00:32:55,550 Is dit dat die groep is eintlik daar 'n hond help 569 00:32:55,550 --> 00:32:59,620 in rondte en byt slagoffers? 570 00:32:59,620 --> 00:33:02,380 Of is dit dat daar 'n individu wat was 571 00:33:02,380 --> 00:33:04,625 gebyt deur 'n hond wat 'n paar hulp nodig? 572 00:33:04,625 --> 00:33:07,650 573 00:33:07,650 --> 00:33:11,480 Net te kyk na die sintaksis en die semantiek van die sinne, 574 00:33:11,480 --> 00:33:14,660 kan ons nie bepaal nie. 575 00:33:14,660 --> 00:33:22,000 >> "Helicopter aangedryf deur menslike vlieë." 576 00:33:22,000 --> 00:33:27,330 Is daar, in werklikheid, die werklike klein dingetjies wat rondom wat 577 00:33:27,330 --> 00:33:34,510 is mense met vlerke brandstof helikopters vir die goeie van die mensdom? 578 00:33:34,510 --> 00:33:38,960 Of is daar een meganiese toestel dat sy krag is afgelei van 'n persoon? 579 00:33:38,960 --> 00:33:41,600 580 00:33:41,600 --> 00:33:46,500 >> As ons kyk na die vraag beantwoord stelsels, 581 00:33:46,500 --> 00:33:51,110 dit is die lae wat ons nodig het om te hanteer. 582 00:33:51,110 --> 00:33:54,890 Nou, die beste en die mees soort van algemeen van hierdie stelsels 583 00:33:54,890 --> 00:34:00,640 vandag kan doen dinge op 'n vlak wat 584 00:34:00,640 --> 00:34:05,050 veel verder as wat ons gehad het 10 jaar gelede. 585 00:34:05,050 --> 00:34:08,210 Hier is een van die beste stelsels dit is daar vandag. 586 00:34:08,210 --> 00:34:10,519 En dit is 'n stelsel van IBM genoem Watson. 587 00:34:10,519 --> 00:34:13,040 588 00:34:13,040 --> 00:34:15,500 Dit is van ons vriende by IBM. 589 00:34:15,500 --> 00:34:19,810 Dit is Katherine banke, Jia Chen, en Priscilla Moraes gee ons 590 00:34:19,810 --> 00:34:26,323 'n demonstrasie van Watson gister in IBM Yorktown. 591 00:34:26,323 --> 00:34:26,989 [Video speel] 592 00:34:26,989 --> 00:34:27,690 -Hoe gaan dit? 593 00:34:27,690 --> 00:34:30,600 594 00:34:30,600 --> 00:34:31,980 >> -Dit gaan goed met my. 595 00:34:31,980 --> 00:34:35,429 Ek is altyd bly wanneer ek dink, veral wanneer ek 596 00:34:35,429 --> 00:34:38,920 kan koel in hierdie bediener kamers bly. 597 00:34:38,920 --> 00:34:40,170 -Wie Is jou gunsteling aktrise? 598 00:34:40,170 --> 00:34:43,870 599 00:34:43,870 --> 00:34:47,555 >> -My gunsteling aktrise Angelina Jolie as Lara Croft 600 00:34:47,555 --> 00:34:54,800 in Tomb Raider omdat haar oorspronklike vorm was as 'n virtuele karakter soos ek. 601 00:34:54,800 --> 00:34:56,760 >> -Hoe Kan Watson help om pasiënte? 602 00:34:56,760 --> 00:34:59,700 603 00:34:59,700 --> 00:35:03,755 >> -Is Die plan vir pasiënte het toegang tot Watson direk? 604 00:35:03,755 --> 00:35:08,050 Toegang tot Watson adviserende aansoeke sal afhanklik van die gebruik geval. 605 00:35:08,050 --> 00:35:12,630 Maar op die oomblik, sal Watson slegs ' moontlike diagnose en behandeling 606 00:35:12,630 --> 00:35:14,725 opsies om mediese beroep. 607 00:35:14,725 --> 00:35:17,680 Waar toepaslik, pasiënte kan inligting 608 00:35:17,680 --> 00:35:21,210 Watson, miskien deur 'n portaal web interface, tablet, 609 00:35:21,210 --> 00:35:23,500 of selfs 'n selfoon. 610 00:35:23,500 --> 00:35:27,180 Byvoorbeeld, kan 'n pasiënt wees gevra om hul simptome te beskryf 611 00:35:27,180 --> 00:35:30,460 in natuurlike taal direk in 'n Watson oplossing 612 00:35:30,460 --> 00:35:34,050 sodat die dokter om te fokus op diagnose en nie data-insameling. 613 00:35:34,050 --> 00:35:38,379 614 00:35:38,379 --> 00:35:42,716 >> -Wie Vermoor Abraham Lincoln? 615 00:35:42,716 --> 00:35:46,153 >> Joh Wilkes Booth. 616 00:35:46,153 --> 00:35:52,373 >> -In Watter jaar het die Arizona Diamondbacks wen die World Series? 617 00:35:52,373 --> 00:35:55,295 >> -2001. 618 00:35:55,295 --> 00:35:58,710 >> [Einde afspeel] 619 00:35:58,710 --> 00:36:01,610 >> BRIAN SCASSELLATI: So hierdie soort stelsels 620 00:36:01,610 --> 00:36:07,430 moet staatmaak op die eerste van alles die erkenning van die toespraak; tweede, 621 00:36:07,430 --> 00:36:12,200 omskakeling dit in 'n betekenisvolle interne verteenwoordiging; en dan, derde, 622 00:36:12,200 --> 00:36:17,090 in staat is om uit te gaan en vind die inligting bron wat 623 00:36:17,090 --> 00:36:21,140 hulle toelaat om daardie vraag te beantwoord. 624 00:36:21,140 --> 00:36:27,320 Hierdie vlak van kompleksiteit behels dieselfde tipes programmatiese dinge 625 00:36:27,320 --> 00:36:31,790 dat jy gewees doen in die probleem stelle. 626 00:36:31,790 --> 00:36:38,000 >> Ons is in staat om HTTP versoeke ontleed in dieselfde tipe van lae-vlak patroon 627 00:36:38,000 --> 00:36:40,810 ooreenstem dat ELIZA kan doen. 628 00:36:40,810 --> 00:36:45,070 Ons is in staat om diegene te omskep in 'n interne voorstelling, 629 00:36:45,070 --> 00:36:50,360 en dan gebruik hulle om 'n paar navraag eksterne databasis, moontlik met behulp van SQL. 630 00:36:50,360 --> 00:36:53,530 631 00:36:53,530 --> 00:36:56,260 Al die stelsels wat word vandag gebou 632 00:36:56,260 --> 00:37:00,520 om hierdie tipe van natuurlike doen taal kommunikasie 633 00:37:00,520 --> 00:37:04,100 is gebou op dieselfde beginsels. 634 00:37:04,100 --> 00:37:09,530 >> Nou, selfs 'n stelsel soos Watson is nie kompleks genoeg 635 00:37:09,530 --> 00:37:14,820 in staat wees om te antwoord arbitrêre vrae oor enige onderwerp. 636 00:37:14,820 --> 00:37:20,060 En in die feit, hulle het om te wees gestruktureer binne 'n gegewe gebied. 637 00:37:20,060 --> 00:37:24,440 Sodat jy kan aanlyn gaan en jy kan vind weergawes van Watson wat goed funksioneer 638 00:37:24,440 --> 00:37:27,700 binne mediese informatika. 639 00:37:27,700 --> 00:37:31,490 Of daar is 'n aanlyn wat net handel oor hoe 640 00:37:31,490 --> 00:37:34,540 goeie aanbevelings te maak oor wat bier gaan waarmee voedsel. 641 00:37:34,540 --> 00:37:37,060 642 00:37:37,060 --> 00:37:41,870 En binne daardie gebiede, dit kan vrae te beantwoord, 643 00:37:41,870 --> 00:37:46,130 vind die inligting wat dit nodig het. 644 00:37:46,130 --> 00:37:48,270 >> Maar jy kan nie meng en pas hulle. 645 00:37:48,270 --> 00:37:53,150 Die stelsel wat opgelei met die databasis van voedsel en bier 646 00:37:53,150 --> 00:37:56,830 nie goed werk wanneer jy skielik sit dit in die mediese informatika 647 00:37:56,830 --> 00:37:59,770 databasis. 648 00:37:59,770 --> 00:38:05,680 So selfs ons beste stelsels vandag staatmaak op 'n vlak van verwerking 649 00:38:05,680 --> 00:38:11,570 waarin ons hand kodering en gebou in die infrastruktuur in orde 650 00:38:11,570 --> 00:38:13,275 hierdie stelsel termyn. 651 00:38:13,275 --> 00:38:16,360 652 00:38:16,360 --> 00:38:20,710 >> Nou, die laaste onderwerp ek wil in staat wees om vandag te kry 653 00:38:20,710 --> 00:38:23,960 is oor die nie-verbale kommunikasie. 654 00:38:23,960 --> 00:38:29,290 'N groot massa van inligting wat ons met mekaar kommunikeer 655 00:38:29,290 --> 00:38:35,490 kom nie oor deur die individuele woorde dat ons aansoek doen. 656 00:38:35,490 --> 00:38:40,290 Dit het te doen met dinge soos nabyheid, blik, jou stemtoon, 657 00:38:40,290 --> 00:38:42,270 jou infleksie. 658 00:38:42,270 --> 00:38:46,620 En dat kommunikasie is ook iets wat baie verskillende interfaces 659 00:38:46,620 --> 00:38:49,960 sorg baie oor. 660 00:38:49,960 --> 00:38:51,500 Dit is nie wat Siri omgee. 661 00:38:51,500 --> 00:38:56,250 Ek kan Siri iets in een stem te vra of in 'n ander stemtoon, 662 00:38:56,250 --> 00:38:59,840 en Siri gaan gee my dieselfde antwoord. 663 00:38:59,840 --> 00:39:05,260 Maar dit is nie wat ons bou vir vele ander vorme van koppelvlakke. 664 00:39:05,260 --> 00:39:09,120 >> Ek wil u bekend te stel nou een van die robots. 665 00:39:09,120 --> 00:39:12,720 Dit is gebou deur my jarelange vriend en kollega Cynthia 666 00:39:12,720 --> 00:39:16,010 Breazeal en haar maatskappy Jibo. 667 00:39:16,010 --> 00:39:20,090 En dit robot-- ons gaan om 'n paar vrywilligers het 668 00:39:20,090 --> 00:39:22,520 kom tot interaksie met hierdie. 669 00:39:22,520 --> 00:39:26,200 So kan ek het twee mense wat bereid is om te speel met die robot vir my? 670 00:39:26,200 --> 00:39:29,936 Hoekom kom jy nie op up, en waarom kom jy nie op up. 671 00:39:29,936 --> 00:39:31,310 As jy hier wil saam met my, asseblief. 672 00:39:31,310 --> 00:39:36,520 673 00:39:36,520 --> 00:39:39,670 >> En as ek kon jy kom reg hier. 674 00:39:39,670 --> 00:39:40,170 Dankie. 675 00:39:40,170 --> 00:39:40,480 Hi. 676 00:39:40,480 --> 00:39:41,400 >> ALFREDO: Nice om jou te ontmoet. 677 00:39:41,400 --> 00:39:42,010 Alfredo. 678 00:39:42,010 --> 00:39:42,520 >> BRIAN SCASSELLATI: Alfredo. 679 00:39:42,520 --> 00:39:43,146 >> RACHEL: Rachel. 680 00:39:43,146 --> 00:39:44,228 BRIAN SCASSELLATI: Rachel. 681 00:39:44,228 --> 00:39:45,154 Nice om jou te ontmoet beide. 682 00:39:45,154 --> 00:39:46,820 Alfredo, ek gaan hê jy eers gaan. 683 00:39:46,820 --> 00:39:47,990 Kom hier reg. 684 00:39:47,990 --> 00:39:51,870 Ek gaan stel you-- as ek dit kan kry af 685 00:39:51,870 --> 00:39:58,450 sonder om te klop die microphone-- om 'n klein robot genoem Jibo. 686 00:39:58,450 --> 00:40:00,140 OK? 687 00:40:00,140 --> 00:40:04,260 >> Nou, Jibo is ontwerp om interaktief te wees. 688 00:40:04,260 --> 00:40:09,339 En hoewel dit jou toespraak kan gee, baie van die interaksie met die robot 689 00:40:09,339 --> 00:40:09,880 is verbale. 690 00:40:09,880 --> 00:40:12,450 691 00:40:12,450 --> 00:40:17,070 Alfredo, ek gaan jou vra om sê iets mooi en komplimentêre 692 00:40:17,070 --> 00:40:19,554 om die robot, asseblief. 693 00:40:19,554 --> 00:40:20,845 ALFREDO: Ek dink jy lyk oulik. 694 00:40:20,845 --> 00:40:24,114 695 00:40:24,114 --> 00:40:25,611 >> [Woer KLANK] 696 00:40:25,611 --> 00:40:26,192 697 00:40:26,192 --> 00:40:27,108 BRIAN SCASSELLATI: OK. 698 00:40:27,108 --> 00:40:30,110 699 00:40:30,110 --> 00:40:33,180 Sy reaksie is nie verbale. 700 00:40:33,180 --> 00:40:35,180 En tog is dit aan jou gegee het beide 'n duidelike erkenning 701 00:40:35,180 --> 00:40:39,680 wat jy dit gehoor het gesê en ook een of ander manier verstaan ​​dat. 702 00:40:39,680 --> 00:40:40,530 OK? 703 00:40:40,530 --> 00:40:42,070 Stap terug hier vir 'n sekonde. 704 00:40:42,070 --> 00:40:43,130 Dankie. 705 00:40:43,130 --> 00:40:44,090 >> Rachel, as jy wil. 706 00:40:44,090 --> 00:40:46,070 Nou, ek gaan om te gee jy die veel harder werk. 707 00:40:46,070 --> 00:40:48,361 As jy hier wil bly staan, back-up net 'n bietjie, sodat 708 00:40:48,361 --> 00:40:50,280 kan ons jy op kamera en kyk op hierdie manier. 709 00:40:50,280 --> 00:40:56,840 Ek gaan jou vra om iets te sê werklik beteken en nare met die robot. 710 00:40:56,840 --> 00:41:02,900 >> RACHEL: Wat jy was net om te doen was heeltemal absurd. 711 00:41:02,900 --> 00:41:03,840 >> [Neurie KLANK] 712 00:41:03,840 --> 00:41:07,610 713 00:41:07,610 --> 00:41:09,030 >> Dit was selfs meer absurd. 714 00:41:09,030 --> 00:41:10,120 Wat gaan aan met jou? 715 00:41:10,120 --> 00:41:13,487 716 00:41:13,487 --> 00:41:16,207 Aw, moenie sleg voel. 717 00:41:16,207 --> 00:41:17,040 Ek sal jou 'n drukkie gee. 718 00:41:17,040 --> 00:41:19,882 719 00:41:19,882 --> 00:41:21,090 BRIAN SCASSELLATI: Alle reg. 720 00:41:21,090 --> 00:41:22,280 Dankie, Rachel. 721 00:41:22,280 --> 00:41:24,565 Alfredo, Rachel, danksy ouens baie. 722 00:41:24,565 --> 00:41:26,840 >> [Applous] 723 00:41:26,840 --> 00:41:28,660 724 00:41:28,660 --> 00:41:34,470 >> So hierdie soort interaksie het in baie maniere van dieselfde reëls 725 00:41:34,470 --> 00:41:36,950 en 'n paar van dieselfde struktuur as wat ons 726 00:41:36,950 --> 00:41:39,950 dalk in taalkundige interaksie. 727 00:41:39,950 --> 00:41:44,530 Dit is beide kommunikatiewe en dien 'n belangrike doel. 728 00:41:44,530 --> 00:41:48,590 En dat interaksie, in baie maniere, is ontwerp 729 00:41:48,590 --> 00:41:52,890 om 'n bepaalde effek op die het persoon interaksie met of luister 730 00:41:52,890 --> 00:41:54,410 om die robot. 731 00:41:54,410 --> 00:41:56,450 >> Nou, ek is gelukkig genoeg om Jibo hier vandag. 732 00:41:56,450 --> 00:42:00,550 Sam Spaulding is hier help ons uit met die robot. 733 00:42:00,550 --> 00:42:07,470 En ek gaan Sam vra om te gee ons een lekker demo van Jibo dans 734 00:42:07,470 --> 00:42:09,720 dat ons hier aan die einde kan sien. 735 00:42:09,720 --> 00:42:10,590 So gaan voort, Jibo. 736 00:42:10,590 --> 00:42:11,550 >> SAM: OK, Jibo. 737 00:42:11,550 --> 00:42:14,430 Wys ons jou danspassies. 738 00:42:14,430 --> 00:42:17,310 >> [Speel van musiek] 739 00:42:17,310 --> 00:42:43,114 740 00:42:43,114 --> 00:42:44,780 BRIAN SCASSELLATI: Alle reg, almal. 741 00:42:44,780 --> 00:42:46,865 Dankie aan ons vriende by Jibo. 742 00:42:46,865 --> 00:42:49,426 >> [Applous] 743 00:42:49,426 --> 00:42:50,140 744 00:42:50,140 --> 00:42:54,990 >> En te danke aan ons vriende by IBM vir die hulp vandag. 745 00:42:54,990 --> 00:42:57,300 Kommunikasie is iets dat jy gaan 746 00:42:57,300 --> 00:43:02,280 om te sien kom meer en meer as ons bou meer komplekse koppelvlakke. 747 00:43:02,280 --> 00:43:05,760 Volgende week, sal ons praat oor hoe om saam 748 00:43:05,760 --> 00:43:08,890 met 'n rekenaar teenstanders in speletjies. 749 00:43:08,890 --> 00:43:12,950 Maar as jy vrae oor hierdie te hê, Ek sal rondom by kantoorure vanaand. 750 00:43:12,950 --> 00:43:17,610 Ek is bly om jou te praat oor AI onderwerpe of om in meer detail. 751 00:43:17,610 --> 00:43:18,927 Het 'n groot naweek. 752 00:43:18,927 --> 00:43:21,409 >> [Applous] 753 00:43:21,409 --> 00:43:21,909 754 00:43:21,909 --> 00:43:26,141 [Speel van musiek] 755 00:43:26,141 --> 00:46:42,879