[संगीत बजाना] डेविड मालन: इस CS50 है। इस सप्ताह 10 का अंत है। और लड़का है, हम एक की क्या ज़रूरत है तुम्हारे लिए अच्छा वर्ग आज। हम में से दो को आमंत्रित करने के लिए उत्साहित कर रहे हैं आज हम पर निर्भर येल से हमारे दोस्त और के चौराहे पर देखने के लिए कृत्रिम बुद्धि, रोबोटिक्स, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, और अधिक। और वास्तव में, खत्म पिछले कुछ हफ्तों से, हम है निश्चित रूप से, समय की एक बहुत खर्च विशेष रूप से पहले psets में, बहुत कम स्तर के विवरण पर केंद्रित थी। और यह दृष्टि खोने के लिए बहुत आसान है पेड़ों के लिए जंगल की और छोरों और शर्तों पर लटका मिलता और निश्चित रूप से संकेत दिए गए, और पसंद है। लेकिन वास्तविकता यह है कि तुम लोग अब है सामग्री के साथ जो आप वास्तव में कर सकते हैं बीच में कुछ दिलचस्प समस्याओं का समाधान येल में उन्हें उन है कि हमारे मित्र कैम्ब्रिज की शर्मीली पर काम करते हैं। तो मुझे पहले हमारे सिर शुरू करने की अनुमति येल, एंडी से सहायक अध्यापन। [वाहवाही] एंडी: सबसे पहले, सिर्फ धन्यवाद एक जोड़े Yalies अनुमति देने के लिए आज कैम्ब्रिज के लिए नीचे पॉप करने के लिए। हम वास्तव में इसकी बहुत सराहना करते हैं। दूसरे, हमारे मित्रों को पीठ, जेसन home-- रहने और व्याख्यान को चलाने के लिए धन्यवाद। यह न्यू हेवन में सब अच्छा है उम्मीद है। तो हाँ, मैं सुपर उत्साहित हूँ आज Scaz लागू करने के लिए। Scaz रोबोटिक्स प्रयोगशाला चलाता है। उन्होंने कहा कि पांच, जैसे, के प्रोफेसर है येल में विभिन्न विभागों। अपनी प्रयोगशाला में, वह बहुत, बहुत से है वह साथ खेलना पसंद करता है कि रोबोट। उन्होंने कहा, जैसे, है दुनिया में सबसे अच्छे काम। और वह गंदगी की तरह हो जाता है के आसपास है कि सब दिन के साथ लंबी और कुछ काम करते हैं, के रूप में अच्छी तरह से। और इसलिए हम वास्तव में एक लाया आज हमारे साथ उन्हें नीचे की। तो आगे की हलचल के बिना, Scaz है आगे जाना है और हमें शुरू करने जा रहा अपने रोबोट दोस्त को। [वाहवाही] ब्रायन SCASSELLATI: धन्यवाद, डेविड। धन्यवाद, एंडी। यह होने के लिए इतना अद्भुत है यहां हर किसी के साथ आज। जब मैं पहली बार है कि बहुत स्पष्ट होना चाहता हूँ कैम्ब्रिज में यहाँ CS50 स्टाफ हमें करने के लिए अविश्वसनीय रूप से मेहमाननवाज किया गया है। हम सब के लिए बहुत आभारी हैं वे हमें समर्थन करने के लिए किया है। और इसलिए हम सक्षम होना चाहते हैं दयालुता लौटने के लिए। तो आज, हम घोषणा करने के लिए मिलता है हम एक नया किया जा रहे हैं कि, एक की एक खास तरह का CS50 घटना अगले हफ्ते न्यू हेवन में हो रहा है। और इस CS50 अनुसंधान एक्सपो है। इसलिए हम आमंत्रित करने जा रहे हैं everyone-- CS50 छात्रों, हार्वर्ड और Yale-- दोनों से करने के लिए कर्मचारियों नीचे आते हैं और शुक्रवार को अमेरिका के साथ देखें। हम से अधिक की एक विस्तृत विविधता के लिए होगा पेश 30 अलग अलग लोग और exhibiting-- upperclassmen दिखा उनके शोध के उत्पादों में से कुछ बंद। हम भी देख रहे हैं, कुछ startups के लिए होगा नई तकनीक प्रतिभा का एक छोटा सा के लिए, हार्वर्ड और येल दोनों से startups। और हम कुछ छात्र समूहों होगा कुछ नई सदस्यता के लिए देख रहे हैं। यह एक बहुत ही रोमांचक समय होने जा रहा है। कर रहे हैं आप में से जो उम्मीद है कि उन हार्वर्ड-येल खेल के लिए नीचे आ रहा है बंद करने के लिए सक्षम हो जाएगा जल्दी एक छोटा सा, सही परिसर के केंद्र में, स्टर्लिंग मेमोरियल लाइब्रेरी। हम का एक सेट के लिए जा रहे हैं स्वायत्त से लेकर दर्शाती है कि सॉफ्टवेयर का उपयोग करने के तरीके के लिए sailboats मध्ययुगीन पांडुलिपियों को संरक्षित करने के लिए। हम विज्ञापन से लिए जा रहे हैं हॉक नेटवर्किंग और लोग केप टाउन में सॉफ्टवेयर कोडिंग अध्यापन। हम कंप्यूटर होगा संगीत प्रदर्शनों। और हम निश्चित रूप से अधिक रोबोट होगा। हम आप उम्मीद करते हैं तो हूँ इस घटना के लिए हमारे साथ। यह एक बहुत होना चाहिए मज़ा, भोजन का एक छोटा सा है, और दिलचस्प का एक बहुत चीजों के बारे में बात करने के लिए। तो आज, हम बात करने जा रहे हैं प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के बारे में। और यह हमारे लिए प्रयास है interfacing के एक नए रास्ते का निर्माण करने के लिए हमारे उपकरणों क्योंकि साथ पिछले कुछ हफ्तों के लिए, आप यह है कि कैसे पर ध्यान केंद्रित किया गया है आप सॉफ्टवेयर लिखने, कोड लिख सकते हैं कि एक करने के लिए कहने के लिए सक्षम होने का एक तरीका है मशीन, यह मैं आप क्या करना चाहते है। लेकिन हम की जरूरत नहीं चाहिए सब कुछ है कि उम्मीद कि वहाँ से बाहर है कि प्रयोग किया जाता है दुनिया में हर किसी के द्वारा कुशल होने जा रहा है शिक्षा के इस प्रकार में। इसलिए हम कंप्यूटर के बीच भेद भाषाओं और प्राकृतिक languages-- कि, उपयोग कि मनुष्य चीजों है अन्य मनुष्यों के साथ बातचीत करने के लिए। और हम का उपयोग इंटरफेस है कि निर्माण करने की कोशिश इन प्राकृतिक संचार तंत्र। अब, बस हर दूसरे विषय की तरह हम CS50 में साथ शुरू कर दिया है कि, हम सरलतम के साथ शुरू करने जा रहे हैं प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के सा हम कल्पना कर सकते हैं कि। हम साथ शुरू करने जा रहे हैं प्राकृतिक भाषा के ऐतिहासिक हिस्सा है। और फिर हम करने के लिए निर्माण करेंगे अधिक से अधिक हाल सिस्टम और रास्ते में कुछ मज़ा क़ौम है। तो हम क्या था के साथ शुरू करने जा रहे हैं शायद पहली बार प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणाली। इस में लिखा एक सॉफ्टवेयर सिस्टम था यूसुफ Weizenbaum द्वारा 1966 ELIZA बुलाया। और एलिजा के लिए डिजाइन किया गया था बातचीत की तरह दोहराने आप एक साथ होता है Rogerian मनोचिकित्सक। अब, Rogerians, वे था एक विचार है कि मनोचिकित्सा वापस दर्पण करने में सक्षम होने शामिल उन्हें एक मरीज और बात करने के लिए, मूल रूप से, के द्वारा ही उन्हें एक दे रही है चिकित्सक के छोटे से छोटा सा। यही कारण है कि सब कुछ है चिकित्सक ने कहा कि सिर्फ एक प्रतिबिंब होना चाहिए था क्या रोगी उन्हें बता रहा था। तो चलो कोशिश करते हैं और इस प्रदर्शन करते हैं। हम होना चाहते हैं, जो एक स्वयंसेवक के लिए क्या है उनके गहरे साझा करने के लिए तैयार है, एलिजा के साथ अंधेरी, और / या नकली राज़? यकीन है, तुम क्यों अप पर नहीं आते हैं। बढ़िया। और आपका नाम? मीलों: मीलों। ब्रायन SCASSELLATI: मीलों। मीलों आपसे मिलकर अच्छा लगा। आप उस पर पकड़ होगा। और हम करने जा रहे हैं ELIZA के एक संस्करण का उपयोग हम दोहराया है कि CS50 आईडीई के भीतर। और हम स्रोत में देख लेंगे थोड़ी देर में यह करने के लिए कोड। लेकिन अभी के लिए, हम सिर्फ रहे हैं एलिजा लिखकर यह आह्वान करने के लिए जा रहा है। और एलिजा आप प्रतिक्रियाएं देने जा रहा है कि सभी राजधानियों में होने जा रहे हैं। और अगर आप कुछ सवाल पूछने के लिए जा रहा है। और हम जवाब और टाइप करेंगे ELIZA के लिए प्रतिक्रियाओं में। तो ELIZA हाय, मैं ELIZA हूँ "कहा गया है। तुम्हारी समस्या क्या है?" आप क्या करना चाहते हैं आज के बारे में ELIZA बताओ? मीलों: मैं केवल सो सकते हैं मैं बनी चप्पल पर है। ब्रायन SCASSELLATI: ठीक है। ठीक है। [हँसी] "मैं केवल सो सकते हैं पर बनी चप्पल के साथ। " और एलिजा का कहना है, "कहो, तुम्हें क्या किसी मनोवैज्ञानिक समस्या है? शायद यह एक अच्छा संकेत है। " ठीक। तो क्या आप का जवाब चाहते हैं? मीलों: हाँ। ब्रायन SCASSELLATI: हाँ। कई शब्दों को मैन ऑफ द। मुझे लगता है कि आनंद लें। एलिजा "आप काफी सकारात्मक लग रहे हैं। कहते हैं," मीलों: नहीं, मैं कर रहा हूँ, वास्तव में, एक इलेक्ट्रॉन। ब्रायन SCASSELLATI: "नहीं। वास्तव में, मैं एक इलेक्ट्रॉन हूँ। " "तुम मुझे करने के लिए आया था आप एक इलेक्ट्रॉन कर रहे हैं क्योंकि? " अब, हम में से कुछ देख सकते हैं मैं जा रहा हूँ बातें , बस एक पल के लिए मीलों आप को थामने के लिए। कहीं मत जाना। हम अभी तक आप के साथ नहीं किया हो। ELIZA कुछ मायनों में है, कुछ बातें करने के लिए जवाब वह बिना कह रही है लेकिन है कि किसी भी असली समझ। और यह भी कुछ वापस parroting है उसकी सजा के कुछ हिस्सों की। इसलिए हम नहीं "ने कहा, वास्तव में, मैं एक इलेक्ट्रॉन हूँ। " एलिजा "तुम आए हो, वापस जवाब मेरे लिए आप एक इलेक्ट्रॉन कर रहे हैं क्योंकि? " ठीक है। चलो यह यहाँ एक और प्रतिक्रिया देते हैं। यह एक अच्छा एक, मीलों दे। मीलों: अच्छा एक है? हाँ, कृपया मेरी मदद करो। ब्रायन SCASSELLATI: "हाँ। कृपया मेरी मदद करो। "" क्या आप सुनिश्चित हैं? " मीलों: नहीं। ब्रायन SCASSELLATI: नहीं "है कि आप के लिए क्या सुझाव है?" मीलों: मैं एक इलेक्ट्रॉन नहीं हो सकता। ब्रायन SCASSELLATI: "मैं एक इलेक्ट्रॉन नहीं हो सकता। " "तुम सिर्फ नकारात्मक होने के लिए नहीं कह रहे हैं?" ठीक है। तो मील, बहुत बहुत धन्यवाद। मीलों: धन्यवाद। ब्रायन SCASSELLATI: बहुत बहुत धन्यवाद। [वाहवाही] इसलिए इस ELIZA कार्यक्रम, कई मायनों में, टुकड़े करने के लिए बस का जवाब है हम किसी भी गहरी बिना प्रदान कर रहे हैं कि यहाँ क्या हो रहा है की समझ। इस प्रणाली का एक प्रकार है कहा जाता पैटर्न से मेल खाते, जहां हम कुछ के लिए देख रहे हैं हम तो कर रहे हैं कि पाठ के टुकड़े से बाहर ले जा रहा है क्या इनपुट के रूप में प्रदान की गई थी, कुछ रास्ते में, संभावित, इसे परिवर्तित, और फिर वापस उपयोगकर्ता को दे। आप में से किसी लगता है ELIZA है कि वास्तव में यहां वैध मनोविश्लेषण प्रदर्शन कर? एक व्यक्ति, हो सकता है। दर्शकों: [अश्राव्य]। ब्रायन SCASSELLATI: और कैसे इससे आपको कैसा महसूस होता है? हाँ, वास्तव में, यह करता है। और हम वास्तव में, देखने के लिए जा रहे हैं बस एक पल में इसके लिए स्रोत कोड। और इसलिए तुम हो जा रहे हैं वास्तव में ऐसा करने में सक्षम। अब, एलिजा का एक रूप है क्या हम आज एक चैट बॉट कहेंगे। यह बस के माध्यम से चला जाता है आप प्रदान कर रहे हैं कि पाठ, न्यूनतम राशि प्रदान करता है समझ या प्रसंस्करण की, और फिर यह आप के लिए वापस तोते। तो चलो एक नजर डालते हैं, धारणात्मक, और के बारे में बात करते हैं क्या यह ELIZA वास्तव में क्या कर रहा है। ELIZA ले जा रहा है एक sentence-- चलो "मैं अपने मालिक को प्रभावित करना चाहते हैं।" कहते हैं, और एलिजा देख रहा है उस वाक्य के माध्यम से और खोजने की कोशिश कर निश्चित पैटर्न मैच। तो, पैटर्न के उदाहरण के लिए, एक ELIZA की तलाश में है कि शब्द हैं "मुझे चाहिए।" और यह किसी भी समय कुछ देखता है कि, उस में "मैं चाहता हूँ" है यह एक प्रतिक्रिया बनाता है। और कहा कि प्रतिक्रिया एक निश्चित स्ट्रिंग है। इस मामले में, यह "आप क्यों चाहते हैं?" है और मैं एक छोटे स्टार डाल अंत सिर्फ है कि क्योंकि हमारी प्रतिक्रिया की शुरुआत। और स्टार इंगित करता है कि हम आराम लेने के लिए जा रहे हैं उपयोगकर्ता की utterance-- की "मेरे मालिक को प्रभावित करने के लिए" - और हम उस संलग्न करने के लिए जा रहे हैं इस स्ट्रिंग के अंत पर। तो अब के बजाय, "क्यों कह रही है, आप मेरे मालिक को प्रभावित करना चाहते हैं, " अतिरिक्त का एक छोटा सा है हम क्या करेंगे कि प्रसंस्करण। यही कारण है कि हम करने के लिए होगा, है सर्वनाम के कुछ परिवर्तित यहाँ करने के लिए "मेरे मालिक" से "अपने मालिक।" और कुछ अन्य हो सकता है हम बनाने की जरूरत है कि परिवर्तन। तो बजाय सिर्फ यह चिपके से सीधे अंत पर, हम क्या करेंगे हम में से बाकी के लिए ले जाएगा सफेद here-- में उपयोगकर्ता के utterance-- और हम एक टुकड़ा पर इसे ले जाऊँगा एक समय और प्रत्येक स्ट्रिंग परिवर्तित टोकन, वाक्य में प्रत्येक शब्द,। इसलिए हम "के लिए।" शब्द ले लेंगे कोई रूपांतरण नहीं है हम ऐसा करने की जरूरत है। "प्रभावित करना।" कोई रूपांतरण नहीं है हम वहाँ क्या करने की जरूरत है। "मेरा" में बदल जाएगा करने के लिए "अपने।" और 'बॉस' हम बस के रूप में छोड़ देंगे 'बॉस। " और फिर अंत में, कुछ भी कि एक अवधि के साथ समाप्त होता है, हम एक सवाल में तब्दील कर देंगे। यह बहुत ही सरल पैटर्न से मेल खाते वास्तव में काफी सफल रहा है। और यह पेश किया गया था जब 1966-- यूसुफ Weizenbaum में कंप्यूटर पर इस प्रोग्राम किया। उस समय अब, कंप्यूटर डेस्कटॉप मॉडल नहीं थे। वे संसाधनों को साझा कर रहे थे। और उनके छात्रों होगा जाओ और एलिजा के साथ चैट। आखिरकार, वह करना पड़ा यह करने के लिए उपयोग को प्रतिबंधित अपने छात्रों के नहीं थे क्योंकि किया किसी भी काम के लिए हो रही। वे सिर्फ एलिजा के साथ बातें कर रहे थे। और, वास्तव में, वह करने के लिए किया था उनके सहायक, आग है जो अपने समय के सभी ELIZA करने के लिए बात कर खर्च उसकी गहरी और चिंताजनक समस्याओं के बारे में। हर कोई इन पद्धतियों का इस्तेमाल किया जो उन्हें anthropomorphize शुरू कर दिया। वे के रूप में उनमें से सोचना शुरू कर दिया जा रहा है चेतन और वास्तविक लोगों को। वे के कुछ पहचान करने के लिए शुरू कर दिया वे कह रहे थे कि चीजों उन्हें वापस करने के लिए आ रहे थे। और वे बाहर खोज रहे थे खुद के बारे में बातें। और, वास्तव में, यहां तक ​​कि विशेषज्ञों, यहां तक ​​कि मनोचिकित्सकों, वास्तव में, कि चिंता करना शुरू कर दिया, शायद ELIZA उन की जगह होगी। और यहां तक ​​कि कंप्यूटर वैज्ञानिकों हम थे कि चिंतित प्राकृतिक भाषा को सुलझाने के लिए इतने करीब। अब, यह सच करने के लिए कहीं भी पास नहीं था। लेकिन यह है कि कैसे प्रभावशाली है इन प्रणालियों लग सकता है। तो चलो देखने के लिए शुरू करते हैं नीचे और कोशिश एक सवाल का एक छोटा सा पाने के लिए इस कोड को वास्तव में होता है, जहां की। इसलिए हम इस कोड को बना देंगे बाद में उपलब्ध है। और यह एक बहुत है सरल और सीधा बंदरगाह मूल ELIZA कार्यान्वयन की। इसलिए इन शैलीगत के कुछ आप देखेंगे कि बातें नहीं शैलीगत क्या कर रहे हैं हम आप ऐसा करना चाहते हैं या हम तुम क्या करने के लिए अध्यापन किया गया है क्या। लेकिन हम उन्हें रखने की कोशिश की है कई बंदरगाहों भर में एक ही इस इतना है कि किया गया है कि यह मूल का स्वाद है। इसलिए हम शामिल करने के लिए जा रहे हैं चीजों की एक गुच्छा, और फिर हम एक होगा कीवर्ड, चीजों का सेट ELIZA पहचान लेंगे कि और सीधे जवाब। आप जैसे शब्द तो अगर "आप कर सकते हैं" या "नहीं" "मैं नहीं जानता" या या 'हां' या 'सपना' या "हैलो," तो ELIZA उन लोगों के लिए चुनिंदा जवाब देंगे। हम भी एक होगा चीजों की निश्चित संख्या हम जैसे स्वैप जाएगा कि परिवर्तित "अपने" के लिए "अपने।" और फिर हम प्रतिक्रियाओं का एक सेट करना होगा इन प्रत्येक कीवर्ड के लिए कि, हम के माध्यम से बारी बारी से करेंगे इन अलग-अलग प्रतिक्रियाएं। तो अगर मैं 'हां' कहना एक पंक्ति में तीन बार, मैं तीन अलग अलग मिल सकता है ELIZA से हिमायती हैं। हमारे कोड है, फिर, है वास्तव में उल्लेखनीय सरल। मैं इन सब अतीत नीचे स्क्रॉल हम में प्रोग्राम है कि प्रतिक्रियाओं और हम अपने मुख्य लिए नीचे उतरो, हम प्रारंभ करने के लिए जा रहे हैं विभिन्न चर के एक जोड़े और गृह व्यवस्था का एक छोटा सा कर प्रारंभ में। लेकिन तब बिल्कुल एक सेट है आप समझ सकते हैं कि कोड की। मैं कहना है कि एक बड़ा जबकि पाश और अधिक से अधिक यह दोहराने जा रहा है। मैं एक लाइन में पढ़ा हूँ, और मैं हूँ एक इनपुट स्ट्रिंग में उस दुकान। अगर यह मैं जाँच करें और देखेंगे विशेष कीवर्ड "अलविदा" जो प्रोग्राम से बाहर निकलने का मतलब है। और फिर मैं जाँच करें और देखें कि क्या करेंगे किसी को सिर्फ खुद को दोहरा रहा है बार बार। अगर वे करते हैं और मैं उन पर चिल्लाना करेंगे। मैं "अपने आप को दोहराना नहीं है।" कहूँगा जब तक उन में से कोई भी हो, के रूप में हम करेंगे उसके बाद के माध्यम से और पाश के माध्यम से स्कैन, 308-313 तर्ज पर यहां, और जाँच करें और देखें उन कीवर्ड के किसी भी कर रहे हैं इनपुट में निहित वाक्यांशों मैं सिर्फ दिया गया था? एक मैच उनके लिए नहीं है, तो अच्छी तरह से फिर, मैं उस स्थान को याद करता हूँ। मैं उस कीवर्ड याद करता हूँ। और मैं एक प्रतिक्रिया का निर्माण करने में सक्षम हो जाएगा। मैं एक नहीं मिल रहा है, तो ठीक है, अपने कीवर्ड सरणी में पिछले बात मेरा डिफ़ॉल्ट प्रतिक्रियाएं हो जाएगा, जब कुछ नहीं से मेल खाता है। मैं इस तरह के सवाल पूछता हूँ, "तुम क्यों किया मैं आपकी मदद कैसे कर सकते हैं? यहाँ आने के लिए "या"? " कि सिर्फ आंशिक रूप से उपयुक्त हैं कोई फर्क नहीं पड़ता इनपुट है क्या। हम तो एलिजा के प्रतिक्रिया का निर्माण करेंगे। हम लेने के लिए सक्षम हो जाएगा उस आधार प्रतिक्रिया, हम उस में किया था बस के रूप में "मेरे मालिक" उदाहरण। कि कि सब वहाँ है, तो यह सिर्फ एक है, तो है- मैं respond-- करने वाला हूँ कि स्ट्रिंग मैं अभी बाहर इसे वापस भेज सकते हैं। यह एक तारांकित पर है तो यह के अंत में, तो मैं हूँ प्रत्येक व्यक्ति को टोकन की प्रक्रिया उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया के बाकी और बाहर स्वैपिंग, में उन लोगों को जोड़ने शब्द के लिए शब्द मैं की जरूरत है। इस सब के सब बिल्कुल है आप का निर्माण कर सकता है कि कुछ और। और वास्तव में, रास्ते में जो हम संसाधित कमांड लाइन तर्क है तुम्हारे पास है, जो रास्ते HTTP अनुरोध के माध्यम से कार्रवाई नियमों का एक ही प्रकार का पालन करें। वे पैटर्न से मेल खाते हैं। तो ELIZA एक अपेक्षाकृत महत्वपूर्ण था प्राकृतिक भाषा पर प्रभाव यह यह लग बनाया क्योंकि यह एक तरह था बहुत प्राप्य लक्ष्य है, किसी भी तरह की तरह हम चाहते सीधे इस समस्या को हल करने में सक्षम हो। अब, कि ELIZA करता है कि कहने के लिए नहीं है हम क्या करना चाहते हैं कि सब कुछ। हरगिज नहीं। लेकिन हम में सक्षम होना चाहिए अधिक कुछ करने के लिए। हमारा पहला कदम जाने के लिए ELIZA जा रहा है परे को देखने के लिए सक्षम होने के लिए दर्ज किया जा रहा पाठ नहीं कुंजीपटल लेकिन भाषण में, वास्तविक भाषण एक माइक्रोफोन में दर्ज की गई। हम इन पर देखो के रूप में तो अलग अलग टुकड़ों, हम कर रहे हैं मॉडल का एक सेट का निर्माण करने के लिए किया जा रहा। हम सक्षम होना करने के लिए जा रहे हैं निम्न स्तर ध्वनिक से जाने के लिए information-- पिच, आयाम, frequency-- और में है कि परिवर्तित हम कर रहे हैं कि कुछ इकाइयों और अधिक आसानी से हेरफेर करने में सक्षम और अंत में, उन्हें हेरफेर शब्दों और वाक्यों में। सबसे भाषण मान्यता तो वहाँ से बाहर है कि आज प्रणालियों एक सांख्यिकीय पालन हम निर्माण में जो मॉडल क्या की तीन अलग-अलग अभ्यावेदन कि ऑडियो संकेत वास्तव में होता है। हम एक ध्वन्यात्मक मॉडल के साथ शुरू कि बस अड्डे के बारे में बात करती है मैं निर्माण कर रहा हूँ कि लग रहा है। मैं कुछ है कि उत्पादन कर रहा हूँ लड़के के रूप में एक बी या कुत्ते के रूप में एक डी? मैं उन दो अलग पहचान है कैसे अलग और विशिष्ट के रूप में फोन? उस के शीर्ष पर, हम तो निर्माण करेंगे एक शब्द उच्चारण मॉडल एक साथ जोड़ता है कि कुछ उन व्यक्तिगत फोन और एक शब्द में उन्हें जोड़ती है। और उसके बाद, हम शब्दों ले लेंगे और हम एक भाषा के साथ उन्हें इकट्ठा करेंगे एक पूरा वाक्य में मॉडल। अब, हम प्रत्येक के बारे में बात करने के लिए जा रहे हैं इन स्वतंत्र रूप से और अलग से की। लेकिन इन तीन मॉडलों के सभी कर रहे हैं सिर्फ आंकड़ों होने जा रहा। और कहा कि जब हम इसका मतलब उन लोगों के साथ काम करते हैं, हम करेंगे के साथ काम करने में सक्षम हो उन्हें एक साथ सभी। ठीक है। चलो हमारे ध्वन्यात्मक मॉडल के साथ शुरू करते हैं। तो ध्वन्यात्मक मॉडल पर भरोसा एक कम्प्यूटेशनल तकनीक छुपा मार्कोव मॉडल कहा जाता है। ये चित्रमय मॉडल हैं जिसमें मैं है और दुनिया के एक राज्य को पहचान विशेषता किया जा रहा है सुविधाओं का एक सेट से। और कहा कि राज्य एक भाग का वर्णन मैं में लगे हूँ कि एक कार्रवाई की। मैं बनाने के बारे में सोचते हैं तो अगर माँ की तरह ध्वनि "मा" वह अलग अलग है कि ध्वनि के लिए घटकों। मैं सांस में आकर्षित जहां एक हिस्सा है। और फिर मैं अपने होंठ पर्स। और मैं अपने होंठ वापस एक छोटे से रोल बिट कि "मा" ध्वनि बनाने के लिए। और फिर एक रिलीज नहीं है। मेरे होंठ अलग आते हैं। एयर निष्कासित कर दिया है। "मा।" उन तीन अलग-अलग हिस्सों होगा इस graph-- में राज्यों द्वारा प्रतिनिधित्व शुरुआत, मध्य, और अंत। और मैं बदलाव के लिए होता है कि मुझे एक राज्य से यात्रा करने की अनुमति एक निश्चित संभावना के साथ अगले करने के लिए। तो, उदाहरण के लिए, कि एम एक बहुत ही हो सकता है ध्वनि, beginning-- पर बहुत ही कम सेवन तब और अब, - "मिमी" मैं पकड़ रहा हूँ, जहां थरथानेवाला चरण मेरी एक साथ और लगभग humming-- होठों "Mmmm" - और उसके बाद एक बहुत ही कम मैं breath-- निष्कासित जहां स्पर्श "मा।" छिपे हुए मार्कोव मॉडल है इस तथ्य पर कब्जा करने के लिए तैयार कि कि मैं बनाने के रास्ते ध्वनि है कि "मा" जा रहा है में थोड़ा अलग होने के लिए अपने समय, आवृत्ति है और अपनी सुविधाओं की तुलना आप यह करना है कि रास्ता या जिस तरह से है कि मैं हो सकता है मैं बात कर रहा हूँ जब यह बना पत्र के बारे में विभिन्न उपयोगों। "माँ" और "हो सकता है कि मैं" होगा थोड़ा अलग ध्वनि। तो एक पहचान करने के लिए विशेष ध्वनि, हम करेंगे मार्कोव मॉडल, इन छिपा मार्कोव निर्माण मॉडल, हर संभव फोन की मुझे लगता है कि पहचान करने के लिए चाहते हो सकता है, हर संभव ध्वनि, और फिर देखो मुझे लगता है कि ध्वनिक डेटा और सांख्यिकीय निर्धारित जो एक सबसे अधिक संभावना एक है इस ध्वनि का उत्पादन किया है। ठीक। उस मॉडल के साथ, हम तो यह की चोटी पर निर्माण करने के लिए शुरू करते हैं। हम एक उच्चारण मॉडल ले। अब, कभी कभी उच्चारण मॉडल सरल और आसान कर रहे हैं वहाँ केवल एक ही है, क्योंकि जिस तरह से कुछ का उच्चारण। दूसरी बार, वे कर रहे हैं एक थोड़ा और अधिक जटिल है। यहाँ एक बड़ा उच्चारण गाइड है है कि कि लाल बात के लिए आप से बाहर चटनी बनाने का एक फल। लोगों को यह एक फल नहीं लगता है। है ना? अब, कई अलग अलग तरीके हैं लोग इस शब्द का उच्चारण होगा। कुछ "पैर की अंगुली-मई-पैर की अंगुली कहेंगे।" कुछ "पैर की अंगुली-महिंद्रा की अंगुली कहेंगे।" और हम साथ उस पर कब्जा कर सकते हैं इन चित्रमय मॉडलों में से एक जहां, फिर से, हम बदलाव का प्रतिनिधित्व एक निश्चित संभावना होने के रूप में और उन लोगों के साथ संभावना जुड़े। अगर मैं थे तो इस मामले में, पालन करने के लिए इस पूरे ग्राफ के माध्यम से शीर्ष मार्ग, मैं पत्र पर शुरू किया जाएगा अब तक छोड़ दिया पर, "टा" ध्वनि। मैं शीर्ष आधा ले जाएगा, "ओह," और फिर एक "मा" और फिर एक 'ए' और फिर एक "टा," और एक "ओह।" "पैर की अंगुली-may-पैर की अंगुली।" मैं के माध्यम से नीचे पथ लिया यही नहीं, मैंने कहा, "टा-महिंद्रा की अंगुली।" मिल जाएगा और मैं नीचे और फिर चला गया मुझे मिल जाएगा, ऊपर "टा-may-पैर की अंगुली।" इन मॉडलों को इन पर कब्जा मतभेद क्योंकि जब भी हम इनमें से किसी एक को तैनात मान्यता प्रणालियों, इसके साथ काम करने के लिए किया जा रहा है लोगों के विभिन्न प्रकार के बहुत सारे, अलग लहजे के बहुत सारे हैं, और भी एक ही शब्द के विभिन्न उपयोगों। अंत में, उस के शीर्ष पर, हम कुछ का निर्माण करेंगे कि, वास्तव में जटिल लग रहा है भाषा मॉडल कहा जाता है, लेकिन वास्तव में का सरलतम है तीन इन संचालित क्योंकि एन ग्राम मॉडल क्या कहा जाता है पर। और इस मामले में, मैं आपको दिखा रहा हूँ एक दो भाग एन ग्राम मॉडल, एक बाइग्राम। हम भौतिक विचार करने के लिए जा रहे हैं कि कभी कभी, कुछ शब्द हैं एक का पालन करने के लिए और अधिक होने की संभावना दूसरों की तुलना में वचन दिया। मैं सिर्फ इतना कहा, "यदि मौसम पूर्वानुमान," अगले शब्द की संभावना "आज" हो सकता है या "मौसम हो सकता है कल पूर्वानुमान। " लेकिन यह "होने की संभावना नहीं है मौसम आटिचोक पूर्वानुमान। " क्या एक भाषा मॉडल करता है यह सांख्यिकीय उन कब्जा कुछ बहुत बड़े से, गणना के द्वारा कोष, उदाहरण के सभी जिसमें एक शब्द एक और प्रकार है। तो मैं एक बड़ी corpus-- लेते हैं हर वाल स्ट्रीट जर्नल की तरह कि, 1930 के बाद से उत्पादन किया गया है जो मानक corpuses-- में से एक है और मैं सभी के माध्यम से देखो कि पाठ, और मैं भरोसा कितनी बार अप के बाद "पूर्वानुमान" "आज" मैं देख कर और कितनी बार मैं देख कर के द्वारा पीछा "पूर्वानुमान" "आटिचोक" पहले एक जा रहा है देने की संभावना अधिक हो। यह प्रकट करने के लिए जा रहा है दूर अधिक बार। और तो यह एक उच्च होगा संभावना है कि यह साथ जुड़े। मुझे यह पता लगाने के लिए चाहते हैं एक पूरे उक्ति की संभावना तो, मैं सिर्फ यह टूट गया। सुनवाई की संभावना है तो वाक्य "चूहा पनीर खा लिया" शब्द की संभावना है "" एक वाक्य शुरू, और उसके बाद संभावना है कि शब्द "चूहा" शब्द इस प्रकार है, "" और संभावना है कि शब्द "चूहा" के बाद "खाया" और संभावना है कि "पनीर" के बाद "खा लिया।" इस का एक बहुत की तरह लगता है आँकड़ों, संभावनाओं का एक बहुत। और वह यह है कि सब है। अगर आप ऐसा करते लेकिन कमाल की बात है डेटा का एक बड़ा पर्याप्त नमूने के साथ, यह काम करता है। और यह काफी अच्छी तरह से काम करता है। हम सभी को इन प्रौद्योगिकियों को पता है। अधिकांश ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ आए इस बिंदु पर आवाज मान्यता। हम सिरी और Cortana और इको का उपयोग करें। और इन सब बातों पर आधारित हैं तीन परत के इस प्रकार के model-- नीचे, एक पर एक ध्वन्यात्मक मॉडल बीच में उच्चारण मॉडल और उनमें से शीर्ष पर एक भाषा मॉडल। अब, वे अधिक एक छोटा सा क्या करना है सवालों के जवाब देने के क्रम में है कि अधिक से। लेकिन आप क्या कर रहे हैं की मान्यता कहावत है कि बिल्कुल निर्भर करता है। तो चलो यहाँ एक उदाहरण लेते हैं। तो मैं अपने फोन यहाँ बैठे हैं दस्तावेज़ कैमरा के नीचे। और हम करने के लिए पूछता जा रहे हैं कुछ सवालों के सिरी। ठीक है? तो चलो यहाँ अपने फोन जगा देना। सिरी, मौसम क्या है आज न्यू हेवेन में की तरह? सिरी: यहाँ के लिए मौसम है न्यू हेवन, कनेक्टिकट आज। ब्रायन SCASSELLATI: ठीक है। तो पहले आप को सिरी मान्यता प्राप्त देखा कि अलग-अलग शब्दों के प्रत्येक और फिर एक प्रतिक्रिया का उत्पादन किया। हम कैसे है कि प्रतिक्रिया के बारे में बात करेंगे एक छोटा सा में के बारे में आता है। लेकिन अब हम जानते हैं कि यह सिर्फ आधारित है कि कच्चे सांख्यिकी और इस पर दृष्टिकोण के पैटर्न मिलान प्रकार, हम सिरी के साथ कुछ खेल खेल सकते हैं। तो मैं फिर से कोशिश कर सकते हैं। सिरी, मौसम क्या है दरियाई घोड़ा न्यू हेवन, आज? सिरी: ठीक है। यहाँ नए के लिए मौसम है हेवन, आज के लिए कनेक्टिकट। ब्रायन SCASSELLATI: सिरी के कि से भयभीत नहीं यह pattern-- पाया है, क्योंकि "मौसम", "आज," "न्यू हेवन।" यही कारण है कि यह जवाब क्या है करने के लिए, बस ELIZA पसंद है। ठीक है। चलो यह एक और भी दे अधिक हास्यास्पद उदाहरण है। सिरी, मौसम आटिचोक वर्मी दरियाई घोड़ा न्यू हेवन? सिरी: मुझे उस पर जांच करते हैं। यहाँ मैं वेब पर क्या पाया के लिए artichokes armadillo क्या कर रहे हैं दरियाई घोड़ा न्यू हेवन। ब्रायन SCASSELLATI: ठीक है। इसलिए मैं काफी दूर तक जाना है दूर इस मॉडल से, मैं यह इसलिए है क्योंकि यह भ्रमित करने में सक्षम हूँ कोई अब यह है कि पैटर्न से मेल खाता है। और कहा कि सांख्यिकीय कह रहा है कि इंजन, तुम मिल गया है संभावना है कि क्या हो रहा है शब्द दरियाई घोड़ा और आटिचोक एक साथ, और armadillo? यही कारण है कि कुछ नया हो गया है। इन प्रौद्योगिकियों तो हम हर दिन का उपयोग करें। हम उन्हें एक कदम उठाना चाहते हैं आगे है, हालांकि, अगर हम वास्तव में यह क्या है के बारे में बात करने के लिए सक्षम होना चाहता हूँ इन पद्धतियों का जवाब कर रहे हैं, हम एक के बारे में, फिर से, बात करनी है सवालों का अधिक मौलिक सेट। और कहा कि संचार में एक विषय है हम सवाल का जवाब है कि कॉल। यही कारण है कि हम हाँ है-- सक्षम होना चाहता हूँ, है ना? दर्शकों: [अश्राव्य]। ब्रायन SCASSELLATI: हम मिलता है अव्यक्त अर्थ प्रसंस्करण में? इसलिए हां। कर रहे हैं कि चीजों में से एक बहुत हैं सिरी के साथ सतह के नीचे हो रहा और उदाहरणों में से कुछ में मैं अगले तुम्हें दिखाने के लिए जा रहा हूँ जहां काफी एक सा है संरचना के मामले में आप क्या कह रहे हैं की है कि महत्वपूर्ण है। और, वास्तव में, यह एक बहुत अच्छी बात है मेरे लिए अगली स्लाइड के लिए अग्रदूत साबित। उसी तरह से तो यह है कि हमारे भाषण मान्यता बनाया गया था कई परतों से, हम करना चाहते हैं यह है कि वास्तव में क्या है समझ कहा जा रहा है, हम फिर से करने जा रहे हैं एक बहु परत विश्लेषण पर भरोसा मान्यता प्राप्त किया जा रहा है कि पाठ की। तो सिरी वास्तव में करने में सक्षम है जब कहते हैं, मैं इन शब्दों को पाया देखो। अब मैं उनके साथ क्या करते हो? पहले घटक को अक्सर है के माध्यम से जाने के लिए और विश्लेषण करने की कोशिश वाक्य की संरचना। और क्या हमने देखा है ग्रेड स्कूल में, अक्सर, आरेखण की तरह के रूप में वाक्य, हम जा रहे हैं निश्चित है कि पहचान करने के लिए शब्द निश्चित भूमिका है। ये संज्ञाएं हैं। ये सर्वनाम हैं। इन क्रियाओं हैं। और हम पहचान करने के लिए जा रहे हैं एक विशेष व्याकरण के लिए कि, इस मामले अंग्रेजी व्याकरण में, देखते हैं मैं उन्हें गठबंधन कर सकते हैं जिसमें वैध तरीके और मान्य नहीं हैं जो अन्य तरीकों से। मान्यता है कि, कि संरचना, हमें मार्गदर्शन में मदद करने के लिए पर्याप्त हो सकता है थोड़ा सा। लेकिन यह काफी पर्याप्त नहीं है हमें देने के लिए सक्षम होने के लिए यहाँ कहा जा रहा है कि क्या करने के लिए कोई अर्थ। ऐसा करने के लिए, हम पर भरोसा करना होगा अर्थ प्रसंस्करण के कुछ राशि। यही कारण है कि हम देखते हैं करने के लिए जा रहे हैं, है पर इन शब्दों का क्या प्रत्येक के नीचे वास्तव में एक अर्थ के रूप में किया जाता है। और ऐसा करने का सबसे आसान तरीका में, हम प्रत्येक शब्द के साथ संबद्ध करने के लिए जा रहे हैं हम एक निश्चित समारोह में पता है, एक निश्चित परिवर्तन यह है कि ऐसा करने के लिए अनुमति देता है। इस मामले में, हम लेबल कर सकते हैं एक उचित नाम होने के रूप में शब्द "जॉन", कि यह एक पहचान यह साथ किया जाता है। और हम लेबल कर सकते हैं एक ही तरीके के रूप में "मैरी"। "प्यार करता है, जैसे" एक क्रिया है, जबकि कि एक विशेष संबंध का गठन किया हम प्रतिनिधित्व करने में सक्षम हो। अब, यह मतलब यह नहीं है हम समझते हैं कि प्यार क्या हम समझ ही नहीं, लेकिन है यह एक प्रतीकात्मक सिस्टम के रास्ते में। यही कारण है कि हम लेबल कर सकते हैं, है यह और यह हेरफेर। दृष्टिकोण के इन प्रकार के प्रत्येक के साथ, अर्थ प्रसंस्करण के किसी भी प्रकार यहाँ एक छोटा सा आवश्यकता होती जा रही है ज्ञान का एक सा है और काम का एक बहुत हमारी तरफ से। हम दायरे में नहीं रह रहे हैं जहां सिर्फ सादा आँकड़े हमारे लिए पर्याप्त होने जा रहे हैं। अब, क्रम में जाने के लिए किया जा रहा है इस बात से के अंदर के बारे में बात करने के लिए सक्षम क्या वास्तव में, यहाँ क्या हो रहा है इस हेरफेर करने में सक्षम होने के लिए संरचना और एक प्रश्न को समझने और फिर कर जा रहा है बाहर जाने के लिए और खोज करने के लिए, कि एक अधिक की आवश्यकता है जटिल संज्ञानात्मक मॉडल। इन प्रणालियों का निर्माण कर रहे हैं जिसमें तरीका अधिकांश भाग के लिए बहुत, बहुत श्रम के लिए है गहन। वे मनुष्य को शामिल एक बड़ा सौदा खर्च समय के तरीके में संरचना जो वाक्य के इन प्रकार कुछ तर्क में प्रतिनिधित्व किया जा सकता है। यह भी एक छोटा हो जाता है और अधिक जटिल है, यद्यपि। यहां तक ​​कि हम पेश किया है एक बार शब्दों के साथ, हम करेंगे अभी भी कम से देखने के लिए है कहा जा रहा है की उपयोगितावाद। यही कारण है कि मैं शब्दों संबंधित हैं, कैसे मैं शारीरिक रूप से बाहर कुछ करने के लिए है कि वहाँ दुनिया में या पर कम से कम कुछ जानकारी का स्रोत कि मैं हेरफेर कर सकते हैं? कभी कभी, इन करने के लिए नेतृत्व अस्पष्टता की अद्भुत बिट्स। "रेड-हॉट स्टार खगोलशास्त्री से शादी करने के लिए।" ठीक। अब, हम के रूप में पढ़ा है कि शीर्षक की अजीब प्रकार हम देर रात टीवी पर देखना होगा कि हम 'स्टार' की व्याख्या नहीं है क्योंकि इसकी आकाशीय शरीर अर्थ है। हम यह ज्यादा मायने रखता है कि पता है सामान्य अभिनेता या अभिनेत्री दृश्यता की उच्च मात्रा के साथ। "दस्ते कुत्ते के काटने के शिकार में मदद करता है।" यह टीम इस प्रकार है कि वास्तव में है वहाँ से बाहर एक कुत्ते की सहायता चारों ओर जा रहा है और पीड़ितों को काटने में? या फिर वहां गया था कि यह है था, जो एक व्यक्ति कुछ मदद की जरूरत है, जो एक कुत्ते ने काट लिया? बस वाक्य रचना को देखने से और वाक्य का अर्थ विज्ञान, हम चाहते हैं कि निर्धारित नहीं कर सकता। "हेलीकाप्टर मानव मक्खियों द्वारा संचालित है।" वास्तव में, वास्तविक, कर रहे हैं कि चारों ओर उड़ान छोटी बातों पंखों शक्ति के साथ लोग हैं मानव जाति की भलाई के लिए हेलीकाप्टरों? या फिर एक यांत्रिक उपकरण है कि एक व्यक्ति से अपनी शक्ति प्राप्त कर लेता है? हम सवाल पर जब देखो जवाब देने की व्यवस्था, इन परतों हैं कि हम से निपटने की जरूरत है। अब, सबसे अच्छा और सबसे प्रकार इन पद्धतियों में से की प्रचलित आज ऐसा करने में सक्षम हैं कर रहे हैं कि एक स्तर पर बातें दूर से परे क्या हम 10 साल पहले किया था। यहाँ का सबसे अच्छा प्रणालियों में से एक है वहाँ है कि आज है। और यह एक ऐसी प्रणाली है आईबीएम से वाटसन बुलाया। यह आईबीएम में हमारे मित्रों से है। यह, जिया चेन कैथरीन बैंकों है और प्रिसिला मोरेस हमें दे रही है वाटसन के एक प्रदर्शन आईबीएम यॉर्कटाउन में कल। [वीडियो प्लेबैक] -आप कैसे है? -मैं ठीक हूँ। मैं कर रहा हूँ जब हमेशा खुश हूँ विशेष रूप से, जब मैं सोच इन सर्वर कमरे में शांत रह सकते हैं। -आपकी पसन्दीदा अभिनेत्री कौन है? -मेरी पसंदीदा अभिनेत्री लारा क्रॉफ्ट के रूप में एंजेलीना जोली टॉम्ब रेडर में उसके मूल क्योंकि प्रपत्र मेरे जैसे एक आभासी चरित्र के रूप में किया गया था। -कैसे वाटसन रोगियों की मदद कर सकते हैं? करने के लिए रोगियों के लिए योजना -Is सीधे वाटसन लिए उपयोग किया है? वाटसन सलाहकार तक पहुंच आवेदन पत्र के उपयोग के मामले से अलग अलग होंगे। लेकिन वर्तमान में, वाटसन केवल प्रदान करेगा संभव निदान और उपचार चिकित्सा पेशेवर के लिए विकल्प। जहां उपयुक्त हो, रोगियों जानकारी उपलब्ध करा सकता है वाटसन को, शायद के माध्यम से एक पोर्टल वेब इंटरफेस, गोली, या यहां तक ​​कि एक मोबाइल फोन। उदाहरण के लिए, एक रोगी हो सकता है उनके लक्षणों का वर्णन करने के लिए कहा प्राकृतिक भाषा में सीधे एक वाटसन समाधान में, चिकित्सक पर ध्यान केंद्रित करने की इजाजत दी निदान और न डेटा संग्रह। -कौन अब्राहम लिंकन की हत्या कर दी? -जॉन विल्केस बूथ। अलावे क्या वर्ष एरिजोना किया Diamondbacks विश्व सीरीज जीतने के लिए? -2001। [अंत प्लेबैक] ब्रायन SCASSELLATI: तो सिस्टम के इन प्रकार सब से पहले उन पर भरोसा करने के लिए किया है भाषण पहचानने; दूसरा, एक सार्थक आंतरिक में परिवर्तित प्रतिनिधित्व; और फिर, तीसरे, सक्षम होने के लिए बाहर जाना है और पता लगाने के लिए जानकारी के स्रोत है कि उन्हें लगता है कि सवाल का जवाब देने की अनुमति देता है। जटिलता के इस स्तर शामिल कार्यक्रम संबंधी बातों का एक ही प्रकार तुम गया है कि समस्या सेट में कर रही है। हम में HTTP अनुरोध पार्स करने में सक्षम हैं निम्न स्तर के पैटर्न के एक ही प्रकार ELIZA कर सकते हैं कि मिलान। हम उन परिवर्तित करने में सक्षम हैं एक आंतरिक प्रतिनिधित्व में, और फिर कुछ क्वेरी करने के लिए उन्हें इस्तेमाल करते हैं बाहरी डेटाबेस, संभवतः एसक्यूएल का उपयोग कर। प्रणालियों के सभी कि आज बनाया जा रहा है प्राकृतिक के इस प्रकार करने के लिए भाषा संचार पर बनाया जा रहा है यही सिद्धांत। की तरह अब भी एक प्रणाली वाटसन काफी जटिल नहीं है मनमाने ढंग से जवाब देने के लिए सक्षम होने के लिए किसी भी विषय के बारे में सवाल। और वास्तव में, वे होने की जरूरत एक दिया डोमेन के भीतर संरचित। तो अगर आप ऑनलाइन जा सकते हैं और आप पा सकते हैं अच्छी तरह से काम करते हैं कि वाटसन के संस्करणों चिकित्सा सूचना के भीतर। या एक ऑनलाइन वहाँ कि बस कैसे साथ सौदों के बारे में अच्छी सिफारिशें करने के लिए जो भोजन के साथ क्या बीयर जाना होगा। और उन लोगों के डोमेन के भीतर, यह सवाल जवाब कर सकते हैं, जरूरत है कि यह जानकारी मिल। लेकिन आप मिश्रण और उन्हें मैच नहीं कर सकते। प्रशिक्षित किया गया है कि सिस्टम भोजन और बियर के डेटाबेस के साथ जब आप अचानक अच्छी तरह से काम नहीं करता है चिकित्सा सूचना के साथ इसे में डाल दिया डेटाबेस। तो भी हमारे सबसे अच्छा सिस्टम आज प्रसंस्करण का एक स्तर पर भरोसा जिसमें हम हाथ कोडिंग कर रहे हैं और बुनियादी ढांचे में आदेश में निर्माण इस प्रणाली को रन बनाने के लिए। अब, पिछले विषय में मैं चाहता हूँ आज तक लाने के लिए सक्षम होने के लिए अशाब्दिक संप्रेषण के बारे में है। सूचना के एक महान जन कि हम एक दूसरे के साथ संवाद के माध्यम से के बारे में नहीं आता है हम आवेदन कर रहे हैं कि अलग-अलग शब्द। यह की तरह चीजों के साथ नहीं है निकटता, निगाहें, आवाज की अपनी आवाज़, अपने मोड़ना। और कहा कि संचार भी है कुछ है कि कई अलग इंटरफेस के बारे में एक बड़ा सौदा परवाह है। यह सिरी के बारे में परवाह नहीं है। मैं एक स्वर में सिरी कुछ पूछ सकते हैं या आवाज का एक अलग स्वर में और सिरी जा रहा है मुझे एक ही जवाब देते हैं। लेकिन यह है कि हम के लिए निर्माण क्या नहीं है इंटरफेस के कई अन्य प्रकार के। मैं आप को पेश करना चाहते हैं अब रोबोट का एक करने के लिए। यह मेरी लंबे समय से बनाया गया था दोस्त और सहयोगी सिंथिया Breazeal और उसकी कंपनी Jibo। और इस robot-- हम जा रहे हैं एक जोड़े के स्वयंसेवकों के लिए है इस के साथ बातचीत करने के लिए आते हैं। तो मैंने दो लोगों को तैयार हो सकता है मेरे लिए रोबोट के साथ खेलने के लिए? आप, क्यों अप पर नहीं आते हैं ऐसा क्यों नहीं करते है और आप पर आते हैं। तुम मुझे यहाँ शामिल होने चाहते हैं, तो कृपया। और मैं तुम हो सकता है, तो यहीं पर आते हैं। धन्यवाद। नमस्ते। ALFREDO: आपसे मिलकर अच्छा लगा। अल्फ्रेडो। ब्रायन SCASSELLATI: अल्फ्रेडो। राहेल: राहेल। ब्रायन SCASSELLATI: राहेल। दोनों आपसे मिलकर अच्छा लगा। अल्फ्रेडो, मैं आप पहली बार जाना है जा रहा हूँ। यहाँ सही आओ। मैं शुरू करने जा रहा हूँ you-- मैं इस बंद प्राप्त कर सकते हैं microphone-- दस्तक के बिना Jibo नाम के एक छोटे रोबोट के लिए। ठीक है? अब, Jibo सहभागी होने के लिए बनाया गया है। और यह आप भाषण दे सकते हैं, हालांकि, रोबोट के साथ बातचीत का ज्यादा अशाब्दिक है। अल्फ्रेडो, मैं आप से पूछना करने के लिए जा रहा हूँ कुछ अच्छा और मानार्थ कहना रोबोट के लिए, कृपया। ALFREDO: मैं तुम्हें सुंदर लग रही है लगता है। [Whirring ध्वनि] ब्रायन SCASSELLATI: ठीक है। इसकी प्रतिक्रिया मौखिक नहीं है। और अभी तक यह तुम्हें दे दिया दोनों एक स्पष्ट पावती यह सुना था कि तुम क्या कहा और यह भी कि किसी तरह समझा। ठीक है? सही वापस यहाँ एक दूसरे के लिए कदम। धन्यवाद। राहेल, यदि आप होगा। अब, मैं देने के लिए जा रहा हूँ आप बहुत कठिन काम है। तुम यहीं खड़े चाहते हैं, तो बैक अप लेने के सिर्फ एक छोटा सा इसलिए हम कैमरे पर आपको मिल सकता है और इस तरह देखो। मैं कुछ कहने के लिए आप से पूछना करने के लिए जा रहा हूँ वास्तव में क्या मतलब है और रोबोट के लिए बुरा। राहेल: तुम सिर्फ लग रहा था क्या ऐसा करने के लिए पूरी तरह से बेतुका था। [गुनगुना ध्वनि] यही कारण है कि और भी अधिक बेतुका था। आप के साथ क्या हो रहा है? ओह, बुरा नहीं लग रहा है। मैं तुम्हें गले दे दूँगा। ब्रायन SCASSELLATI: ठीक है। धन्यवाद, राहेल। अल्फ्रेडो, राहेल, धन्यवाद दोस्तों बहुत ज्यादा। [वाहवाही] इसलिए बातचीत के इस प्रकार में है कई मायनों में एक ही नियमों के कुछ और उसी के कुछ क्या संरचना के रूप में हम भाषाई बातचीत में हो सकता है। यह दोनों मिलनसार और एक महत्वपूर्ण उद्देश्य से कार्य करता है। और कहा कि बातचीत में कई मायनों में बनाया गया है पर एक विशेष प्रभाव है व्यक्ति के साथ बातचीत या सुनने रोबोट के लिए। अब, मैं बहुत भाग्यशाली हूँ आज यहां Jibo है। सैम Spaulding यहाँ है मदद करने के रोबोट के साथ हमें बाहर। और मैं देने के लिए सैम पूछने के लिए जा रहा हूँ Jibo नृत्य के बारे में हमें एक अच्छा डेमो हम यहाँ अंत में देख सकते हैं कि। तो, आगे Jibo जाना। सैम: ठीक है, Jibo। हमें अपने नृत्य चाल दिखा। [संगीत बजाना] ब्रायन SCASSELLATI: ठीक है, सब लोग। Jibo पर हमारे मित्रों को धन्यवाद। [वाहवाही] हमारे मित्रों को और धन्यवाद में आईबीएम ने आज बाहर की मदद करने के लिए। संचार कुछ है आप जा रहे हैं कि ऊपर आने के रूप में अधिक से अधिक देखने के लिए हम और अधिक जटिल इंटरफेस का निर्माण। अगले हफ्ते, हम बात कर सकता हूँ इंटरफेस करने के लिए कैसे के बारे में खेल में कंप्यूटर विरोधियों के साथ। लेकिन आप इस बारे में प्रश्न हैं, मैं कार्यालय समय में चारों ओर आज रात हो जाएगा। मैं एअर इंडिया के बारे में बात करने के लिए खुश हूँ विषय या अधिक विस्तार में मिलता है। सप्ताहांत बहुत अच्छा गुजरे। [वाहवाही] [संगीत बजाना]