1
00:00:00,000 --> 00:00:02,928
>> [音楽再生]

2
00:00:02,928 --> 00:00:11,230

3
00:00:11,230 --> 00:00:12,790
>> DAVIDマラン：これはCS50です。

4
00:00:12,790 --> 00:00:14,072
これは、10週目の終わりです。

5
00:00:14,072 --> 00:00:16,030
そして少年は、我々が持っています
あなたのために良いクラス今日。

6
00:00:16,030 --> 00:00:20,040
私たちは、うちの2つを招待するように興奮しています
今日までのエールから私たちの友人

7
00:00:20,040 --> 00:00:23,920
との交点を見て
人工知能、ロボット工学、

8
00:00:23,920 --> 00:00:25,710
自然言語処理、など。

9
00:00:25,710 --> 00:00:27,090
>> そして実際、オーバー
過去数週間、私たちはしました

10
00:00:27,090 --> 00:00:29,714
確かに多くの時間を費やし、
特に以前のpsetで、

11
00:00:29,714 --> 00:00:31,560
かなり低レベルの詳細に焦点を当て。

12
00:00:31,560 --> 00:00:34,520
そして、それは視力を失うことは非常に簡単です
木のための森林の

13
00:00:34,520 --> 00:00:38,170
そして、ループと条件に引っかかります
確かに、ポインタ、等が挙げられます。

14
00:00:38,170 --> 00:00:41,770
しかし、現実には、あなたたちは今持っているです
あなたが本当にでき有する成分

15
00:00:41,770 --> 00:00:45,300
うち、いくつかの興味深い問題を解決します
エールでそれらのものは、私たちの友人

16
00:00:45,300 --> 00:00:48,790
ケンブリッジのちょうど内気での作業。

17
00:00:48,790 --> 00:00:52,410
>> だから、私は最初に私たちの頭を導入することを可能にします
エール、アンディからのアシスタントを教えます。

18
00:00:52,410 --> 00:00:55,182
>> [拍手]

19
00:00:55,182 --> 00:00:57,030

20
00:00:57,030 --> 00:01:00,710
>> ANDY：まず第一に、ただ感謝
カップルYaliesを可能にするためのあなた

21
00:01:00,710 --> 00:01:02,700
今日ケンブリッジまでにポップします。

22
00:01:02,700 --> 00:01:05,299
我々はそれを本当に感謝しています。

23
00:01:05,299 --> 00:01:07,090
第二に、私たちの友人へ
バック、ジェイソンをhome--

24
00:01:07,090 --> 00:01:09,670
滞在し、講演を実行するためのおかげで。

25
00:01:09,670 --> 00:01:12,970
それはニューヘブンのすべての良いことだと思います。

26
00:01:12,970 --> 00:01:15,720
>> そうそう、私は超興奮しています
今日Scazを導入します。

27
00:01:15,720 --> 00:01:17,020
Scazは、ロボット工学の研究室を実行します。

28
00:01:17,020 --> 00:01:19,690
彼は5、のような、の教授です
エールで異なる部門。

29
00:01:19,690 --> 00:01:23,159
彼の研究室では、彼は多くの、多くを持っています
彼はと遊ぶのが好きロボット。

30
00:01:23,159 --> 00:01:24,950
彼は、のように、持っています
世界で一番クールな仕事。

31
00:01:24,950 --> 00:01:27,116
そして、彼は混乱の種になります
周りのものと一日中

32
00:01:27,116 --> 00:01:29,090
長いだけでなく、いくつかの作業を行います。

33
00:01:29,090 --> 00:01:33,070
>> そして、私たちは実際には1をもたらしました
それらの下に私達と今日。

34
00:01:33,070 --> 00:01:36,900
だから、さらに苦もなく、Scazです
先に行くと、私たちを紹介しよう

35
00:01:36,900 --> 00:01:38,660
彼のロボットの友人に。

36
00:01:38,660 --> 00:01:41,546
>> [拍手]

37
00:01:41,546 --> 00:01:42,935

38
00:01:42,935 --> 00:01:44,310
BRIAN SCASSELLATI：ありがとう、デビッド。

39
00:01:44,310 --> 00:01:45,380
おかげで、アンディ。

40
00:01:45,380 --> 00:01:50,050
これは、ことはとても素晴らしいです
ここでみんなと一緒に今日。

41
00:01:50,050 --> 00:01:56,490
私が最初にその非常に明確にしたいです
ここでケンブリッジのCS50スタッフ

42
00:01:56,490 --> 00:01:59,190
私たちに非常に親切でした。

43
00:01:59,190 --> 00:02:02,130
私たちはすべてのためにとても感謝しています
彼らは私たちをサポートするためにやりました。

44
00:02:02,130 --> 00:02:05,690
そして、私たちはできるようにしたいのですが
優しさを返します。

45
00:02:05,690 --> 00:02:09,370
>> だから、今日、私たちは発表してもらいます
我々は新しいを持ってしようとしていること、

46
00:02:09,370 --> 00:02:15,240
オンリーワンのCS50イベント
来週ニューヘブンで起こっ。

47
00:02:15,240 --> 00:02:18,040
そして、これはCS50研究博覧会です。

48
00:02:18,040 --> 00:02:21,300
だから我々は招待するつもりです
everyone-- CS50学生、

49
00:02:21,300 --> 00:02:26,510
ハーバード大学とYale--両方からスタッフに
降りてくると金曜日に私たちを訪問。

50
00:02:26,510 --> 00:02:30,400
私たちは、以上の多種多様ながあるでしょう
提示30の異なる人々

51
00:02:30,400 --> 00:02:34,830
そして、exhibiting--上級生が示します
その研究成果の一部をオフにします。

52
00:02:34,830 --> 00:02:38,480
私たちも、見て、いくつかのスタートアップがあるでしょう
新しいハイテクの才能の少しのために、

53
00:02:38,480 --> 00:02:40,460
ハーバードやエールの両方からのスタートアップ。

54
00:02:40,460 --> 00:02:44,550
そして、我々はいくつかの学生グループがあるでしょう
いくつかの新しい会員を探しています。

55
00:02:44,550 --> 00:02:46,357
>> それは非常にエキサイティングな時間になるだろう。

56
00:02:46,357 --> 00:02:49,190
うまくいけばそれらのあなたの誰ですか
ハーバードエールゲームのためにダウンしてきます

57
00:02:49,190 --> 00:02:51,360
停止することができるようになります
早期少しにより、

58
00:02:51,360 --> 00:02:54,060
右のキャンパスの中心にあります、
スターリング記念図書館。

59
00:02:54,060 --> 00:02:58,040
私たちは、のセットを持っているとしています
自律の範囲で展示

60
00:02:58,040 --> 00:03:04,460
ソフトウェアを使用する方法にヨット
中世の写本を維持します。

61
00:03:04,460 --> 00:03:07,860
>> 私たちは、広告を持っているつもりです
アドホックネットワークと人々

62
00:03:07,860 --> 00:03:11,230
ケープタウンのソフトウェアコーディングを教えます。

63
00:03:11,230 --> 00:03:13,730
私たちは、コンピュータを持っています
音楽のデモンストレーション。

64
00:03:13,730 --> 00:03:16,020
そして、私たちはもちろん、より多くのロボットがあるでしょう。

65
00:03:16,020 --> 00:03:18,900
私たちはあなたに願っていますので、よ
このイベントにご参加。

66
00:03:18,900 --> 00:03:21,350
それは多くのでなければなりません
楽しい、食べ物を少し、

67
00:03:21,350 --> 00:03:24,430
興味深いのロット
話をする事。

68
00:03:24,430 --> 00:03:28,230
>> だから、今日、我々は話をするつもりです
自然言語処理に関する。

69
00:03:28,230 --> 00:03:32,560
そして、これは私たちのために試みであります
インターフェースの新しい方法を構築します

70
00:03:32,560 --> 00:03:35,150
当社のデバイスとの理由
最後の数週間、

71
00:03:35,150 --> 00:03:40,800
あなたはそれがどのように焦点を当ててきました
あなたがソフトウェアを書くと、コードを書くことができます

72
00:03:40,800 --> 00:03:47,110
それがに言うことができるという方法です
マシンは、これは私が何をしたいです。

73
00:03:47,110 --> 00:03:50,210
>> しかし、我々はする必要はありません
そのすべてを期待します

74
00:03:50,210 --> 00:03:53,760
それはそこだ、それは使われています
世界で誰でも

75
00:03:53,760 --> 00:03:57,480
堪能になるだろう
命令のこの種インチ

76
00:03:57,480 --> 00:04:02,540
だから我々は、コンピュータを区別
言語と自然languages​​--

77
00:04:02,540 --> 00:04:06,720
それは、人間が使うものであり、
他の人間と通信します。

78
00:04:06,720 --> 00:04:12,270
そして、我々は使用するインターフェイスを構築しよう
これらの自然なコミュニケーションの仕組み。

79
00:04:12,270 --> 00:04:16,029
>> 今、ちょうど他のすべてのトピックが好き
我々はCS50での使用を開始したこと、

80
00:04:16,029 --> 00:04:19,589
我々は、最も単純で開始するつもりです
自然言語処理のビット

81
00:04:19,589 --> 00:04:21,269
我々が想像することができます。

82
00:04:21,269 --> 00:04:24,940
私たちは、で開始するつもりです
自然言語の歴史的な部分。

83
00:04:24,940 --> 00:04:28,740
そして、我々はまで構築します
より多くの最近のシステム

84
00:04:28,740 --> 00:04:31,450
そして道に沿っていくつかの楽しみのデモを持っています。

85
00:04:31,450 --> 00:04:35,900
>> だから我々は何であったかで開始するつもりです
おそらく最初の自然言語

86
00:04:35,900 --> 00:04:38,210
処理システム。

87
00:04:38,210 --> 00:04:45,080
これは、で書かれたソフトウェアシステムであっ
1966ジョセフ・ワイゼンバウムによってELIZAと呼ばれます。

88
00:04:45,080 --> 00:04:49,640
そして、ELIZAをするように設計されました
相互作用の種類を複製

89
00:04:49,640 --> 00:04:53,850
あなたが持っているだろう
Rogerian心理。

90
00:04:53,850 --> 00:04:57,210
彼らが持っていた今、Rogerians、
考え心理療法

91
00:04:57,210 --> 00:05:02,800
バックミラーすることができるという関与
患者に、それらに話し、

92
00:05:02,800 --> 00:05:08,100
基本的に、それらだけ与えることによって、
セラピストの小さな少し。

93
00:05:08,100 --> 00:05:09,920
それは、すべてです
セラピストが言ったこと

94
00:05:09,920 --> 00:05:16,500
だけ反射することになりました。
どの患者が彼らに言っていました。

95
00:05:16,500 --> 00:05:18,990
>> それでは、これを試してみて、デモましょう。

96
00:05:18,990 --> 00:05:22,820
私たちはなるだろうボランティアを持っていますか
彼らの最も深いを共有して喜んで、

97
00:05:22,820 --> 00:05:26,650
ELIZAと最も暗い、および/または偽の秘密？

98
00:05:26,650 --> 00:05:29,680
確かに、なぜあなたはアップに来ることはありません。

99
00:05:29,680 --> 00:05:30,847
ファンタスティック。

100
00:05:30,847 --> 00:05:31,430
そして、あなたの名前は？

101
00:05:31,430 --> 00:05:32,000
>> MILES：マイル。

102
00:05:32,000 --> 00:05:33,041
>> BRIAN SCASSELLATI：マイル。

103
00:05:33,041 --> 00:05:34,270
はじめまして、マイル。

104
00:05:34,270 --> 00:05:36,270
あなたはその上に保持することになる場合。

105
00:05:36,270 --> 00:05:40,840
そして、我々はするつもりです
ELIZAのバージョンを使用します

106
00:05:40,840 --> 00:05:44,640
我々は、複製されたこと
CS50 IDE内。

107
00:05:44,640 --> 00:05:47,140
そして、我々はソースを見てみましょう
少しの間で、このためのコード。

108
00:05:47,140 --> 00:05:49,910
しかし、今のために、私たちはしています
エリザを入力して、それを呼び出すために行きます。

109
00:05:49,910 --> 00:05:55,480
>> そして、ELIZAはあなたの応答を与えるために起こっています
それはすべて大文字であることを行っています。

110
00:05:55,480 --> 00:05:57,950
そして、あなたにいくつか質問をする予定。

111
00:05:57,950 --> 00:06:02,130
そして、私たちは応答し、入力します
ELIZAへの応答です。

112
00:06:02,130 --> 00:06:04,310
だから、ELIZAは言った、「こんにちは、私はELIZAです。

113
00:06:04,310 --> 00:06:05,462
あなたの問題は何ですか？"

114
00:06:05,462 --> 00:06:08,092
あなたはに何をしたいと思います
今日についてELIZAを教えて？

115
00:06:08,092 --> 00:06:10,750
>> MILES：私は眠りに落ちることができます
私はウサギのスリッパを持っている場合。

116
00:06:10,750 --> 00:06:12,440
>> BRIAN SCASSELLATI：すべての権利。

117
00:06:12,440 --> 00:06:13,360
大丈夫。

118
00:06:13,360 --> 00:06:15,300
>> [笑い]

119
00:06:15,300 --> 00:06:22,410
>> 「私は眠りに落ちることができます
バニーのスリッパをオンにしました。」

120
00:06:22,410 --> 00:06:29,000
そしてELIZAは、言う "と言う、あなたを行います
いずれかの心理的な問題がありますか？

121
00:06:29,000 --> 00:06:30,450
多分これは良い指標です。」

122
00:06:30,450 --> 00:06:30,780
>> OK。

123
00:06:30,780 --> 00:06:32,245
だから、何が応答したいと思いますか？

124
00:06:32,245 --> 00:06:36,110

125
00:06:36,110 --> 00:06:36,970
>> MILES：はい。

126
00:06:36,970 --> 00:06:38,660
>> BRIAN SCASSELLATI：はい。

127
00:06:38,660 --> 00:06:39,570
多くの単語の男。

128
00:06:39,570 --> 00:06:41,870
私はそれを楽しみます。

129
00:06:41,870 --> 00:06:50,200
イライザは、 "あなたは非常に肯定的なようだ。"と言います

130
00:06:50,200 --> 00:06:53,200
>> MILES：いいえ、私は、実際には、電子。

131
00:06:53,200 --> 00:06:55,150
>> BRIAN SCASSELLATI：「いいえ。

132
00:06:55,150 --> 00:07:02,240
実際に、私は電子です。」
「あなたは私に来ました

133
00:07:02,240 --> 00:07:06,954
あなたは電子ですので？」

134
00:07:06,954 --> 00:07:08,870
今、私たちはいくつかのを見ることができます
私は行きますよthings--

135
00:07:08,870 --> 00:07:10,200
ちょうど秒、マイルのためにあなたを一時停止します。

136
00:07:10,200 --> 00:07:11,010
どこにも行かないでください。

137
00:07:11,010 --> 00:07:12,650
我々はまだあなたと行っていません。

138
00:07:12,650 --> 00:07:16,490
ELIZAは、いくつかの方法においては、
特定の物事への対応

139
00:07:16,490 --> 00:07:21,140
彼が言っていることが、なし
任意の本当の理解。

140
00:07:21,140 --> 00:07:26,090
そしてそれはまた、いくつかのバックparrotingです
彼の文の部分の。

141
00:07:26,090 --> 00:07:27,310
>> だから我々は第 "と言いました

142
00:07:27,310 --> 00:07:29,090
実際に、私は電子です。」

143
00:07:29,090 --> 00:07:34,190
イライザは、「あなたが来た、戻って答えました
私にはあなたが電子であるため？」

144
00:07:34,190 --> 00:07:34,690
大丈夫。

145
00:07:34,690 --> 00:07:36,050
それでは、ここで1つのより多くの応答をあげてみよう。

146
00:07:36,050 --> 00:07:37,140
それを良いもの、マイルを与えます。

147
00:07:37,140 --> 00:07:37,806
>> MILES：良いもの？

148
00:07:37,806 --> 00:07:48,400

149
00:07:48,400 --> 00:07:49,570
>> はい、私を助けてください。

150
00:07:49,570 --> 00:07:50,570
BRIAN SCASSELLATI：「はい。

151
00:07:50,570 --> 00:07:58,010
私を助けてください。」「よろしいですか？」

152
00:07:58,010 --> 00:07:58,510
MILES：いいえ。

153
00:07:58,510 --> 00:08:00,860
BRIAN SCASSELLATI：いいえ

154
00:08:00,860 --> 00:08:03,562
「それはあなたに何を示唆するのか？」

155
00:08:03,562 --> 00:08:06,760
>> MILES：私は電子ではないかもしれません。

156
00:08:06,760 --> 00:08:11,170
>> BRIAN SCASSELLATI：「私
電子ではないかもしれません。」

157
00:08:11,170 --> 00:08:13,790
「あなただけの陰性であることが何も言っていませんの？ "

158
00:08:13,790 --> 00:08:14,390
>> 大丈夫。

159
00:08:14,390 --> 00:08:16,030
だからマイルは、どうもありがとうございました。

160
00:08:16,030 --> 00:08:16,860
>> MILES：ありがとうございます。

161
00:08:16,860 --> 00:08:18,360
>> BRIAN SCASSELLATI：どうもありがとうございました。

162
00:08:18,360 --> 00:08:20,230
[拍手]

163
00:08:20,230 --> 00:08:21,230

164
00:08:21,230 --> 00:08:26,700
>> したがって、このELIZAプログラム、多くの点で、
バラバラにだけ応答しています

165
00:08:26,700 --> 00:08:32,730
我々はすべての深いなしで提供していること
ここで何が起こっているかを理解します。

166
00:08:32,730 --> 00:08:36,640
これは、システムの一種であります
呼ばれるパターンマッチング、

167
00:08:36,640 --> 00:08:40,490
私たちは、特定の探しています
私たちはその後だテキストのビット

168
00:08:40,490 --> 00:08:44,860
何の外に連れて行きます
入力として提供されました、

169
00:08:44,860 --> 00:08:52,580
何らかの方法で、潜在的に、それを変換、
し、ユーザーにそれをお返し。

170
00:08:52,580 --> 00:08:55,150
>> あなたのうちのどれかだと思います
ELIZAは実際にあることを

171
00:08:55,150 --> 00:08:58,230
ここで有効な精神分析を実行しますか？

172
00:08:58,230 --> 00:08:59,250
一人、多分。

173
00:08:59,250 --> 00:09:00,166
>> 聴衆：[聞こえません]。

174
00:09:00,166 --> 00:09:03,315

175
00:09:03,315 --> 00:09:05,440
BRIAN SCASSELLATI：そして、どのように
あなたは気分にさせることでしょうか？

176
00:09:05,440 --> 00:09:06,530
はい、実際には、それはありません。

177
00:09:06,530 --> 00:09:10,890
そして、我々は、実際には、参照しようとしています
ちょうど瞬間にそれのためのソースコード。

178
00:09:10,890 --> 00:09:13,580
だから、あなたはすることになるだろう
正確にこれを行うことができます。

179
00:09:13,580 --> 00:09:17,420
>> さて、ELIZAは何の一形態であります
今日はチャットボットを呼び出します。

180
00:09:17,420 --> 00:09:19,950
それはちょうど通過します
あなたが提供しているテキスト、

181
00:09:19,950 --> 00:09:24,030
最低限の量を提供
理解や処理の、

182
00:09:24,030 --> 00:09:26,790
して、それをあなたに戻ってオウム。

183
00:09:26,790 --> 00:09:31,830
それでは、見てみましょう、
概念的に、と何について話します

184
00:09:31,830 --> 00:09:34,690
それはELIZAが実際にやっているということです。

185
00:09:34,690 --> 00:09:42,000
>> ELIZAはsentence--レッツを取っています
「私は私の上司を感動したい。」と言います

186
00:09:42,000 --> 00:09:45,130
そして、ELIZAは探しています
その文を通じ

187
00:09:45,130 --> 00:09:48,730
そして、検索しようとし、
特定のパターンに一致します。

188
00:09:48,730 --> 00:09:52,850
パターンはそのように、例えば、1つ
ELIZAが探している言葉です

189
00:09:52,850 --> 00:09:55,110
"したい。"

190
00:09:55,110 --> 00:09:59,330
それは何かを見て、いつでも
それはそれで「私が欲しい」があり、

191
00:09:59,330 --> 00:10:01,770
それが応答を策定しています。

192
00:10:01,770 --> 00:10:05,040
そして、その応答は固定文字列です。

193
00:10:05,040 --> 00:10:07,915
この場合には、「なぜあなたはしたいですか？」です

194
00:10:07,915 --> 00:10:11,330
そして、私は、小さな星を入れて
最後それだけだから

195
00:10:11,330 --> 00:10:13,310
私たちの応答の始まり。

196
00:10:13,310 --> 00:10:16,310
そして、星があることを示し
私たちは休憩を取るつもりです

197
00:10:16,310 --> 00:10:19,850
ユーザーのutterance--の
「私の上司を感動させます」 - 

198
00:10:19,850 --> 00:10:24,500
そして我々はそれを追加するつもりです
この文字列の最後に。

199
00:10:24,500 --> 00:10:28,990
>> だから今、むしろなぜ」と言っより
あなたは私の上司を感心したいです」

200
00:10:28,990 --> 00:10:31,800
追加の少しがあります
私たちがやる処理。

201
00:10:31,800 --> 00:10:34,440
つまり、我々はする必要があります
代名詞の一部を変換します

202
00:10:34,440 --> 00:10:38,670
ここでは、「私の上司」から「あなたの上司。 "

203
00:10:38,670 --> 00:10:41,300
そして、いくつかの他のがあるかもしれません
私たちが作るために必要な変更。

204
00:10:41,300 --> 00:10:44,990
だから、むしろそれを貼り付けるより
直接終わりに、我々は何をやります

205
00:10:44,990 --> 00:10:49,160
我々は残りの部分を取るよさ
白here--内のユーザーのutterance--

206
00:10:49,160 --> 00:10:54,090
私たちは一枚でそれを取りますよ
時間と各文字列を変換

207
00:10:54,090 --> 00:10:58,180
文章の中に、それぞれの単語をトークン。

208
00:10:58,180 --> 00:10:59,580
>> だから我々は "に。」という言葉を取りますよ

209
00:10:59,580 --> 00:11:01,650
変換はありません
我々はそれを行う必要があること。

210
00:11:01,650 --> 00:11:02,340
「インプレス。」

211
00:11:02,340 --> 00:11:04,140
変換はありません
我々はそこに行う必要があります。

212
00:11:04,140 --> 00:11:06,670
「私」に変換されます「あなた。」

213
00:11:06,670 --> 00:11:10,070
そして、 "ボス"我々は同じように残しておきます "ボス"。

214
00:11:10,070 --> 00:11:12,740
そして最後に、何も
それは、ピリオドで終わります、

215
00:11:12,740 --> 00:11:16,640
我々は疑問に変換します。

216
00:11:16,640 --> 00:11:22,600
>> この非常に単純なパターンマッチング
実際には非常に成功しています。

217
00:11:22,600 --> 00:11:27,260
そして、これを導入したとき
1966--ジョセフ・ワイゼンバウムで

218
00:11:27,260 --> 00:11:28,986
コンピュータでこれをプログラムします。

219
00:11:28,986 --> 00:11:31,110
その時に今、コンピュータ
デスクトップモデルはありませんでした。

220
00:11:31,110 --> 00:11:33,950
彼らは、リソースを共有しました。

221
00:11:33,950 --> 00:11:39,090
そして、彼の学生が希望
行くとELIZAとのチャット。

222
00:11:39,090 --> 00:11:41,570
結局、彼がしなければなりませんでした
それへのアクセスを制限します

223
00:11:41,570 --> 00:11:43,890
彼の学生はいなかったので、
すべての作業が行わ取得します。

224
00:11:43,890 --> 00:11:46,190
彼らはただELIZAとおしゃべりしました。

225
00:11:46,190 --> 00:11:48,850
そして、実際には、彼がしなければなりませんでした
彼のアシスタントを発射、人

226
00:11:48,850 --> 00:11:55,840
ELIZAに話を彼女の時間のすべてを費やし
彼女の深いと気になる問題について。

227
00:11:55,840 --> 00:12:00,350
>> これらのシステムを使用するすべての人
それらを擬人化し始めました。

228
00:12:00,350 --> 00:12:04,490
彼らは、と考えるようになりました
アニメイトと現実の人々です。

229
00:12:04,490 --> 00:12:07,969
彼らは、いくつかを認識し始めました
彼らが言っていたもの

230
00:12:07,969 --> 00:12:09,010
それらに戻って来ていました。

231
00:12:09,010 --> 00:12:12,120
そして、彼らは見つけるました
自分自身についての事。

232
00:12:12,120 --> 00:12:17,290
そして、実際には、専門家であっても、
でも心理療法、

233
00:12:17,290 --> 00:12:22,930
実際には、それを心配し始めました、
多分ELIZAは、それらを交換することになります。

234
00:12:22,930 --> 00:12:25,640
とにもコンピュータ
科学者たちは、私たちがしたことを心配しました

235
00:12:25,640 --> 00:12:30,040
自然言語の解決に近いです。

236
00:12:30,040 --> 00:12:33,520
>> さて、それは本当のどこにも近くにありませんでした。

237
00:12:33,520 --> 00:12:37,280
しかし、それはどのように印象的です
これらのシステムはように見えることができます。

238
00:12:37,280 --> 00:12:40,080
それでは見てみましょう
下としてみてください

239
00:12:40,080 --> 00:12:46,190
質問の少しを取得します
このコードは実際に起こる場所に。

240
00:12:46,190 --> 00:12:48,170
だから我々は、このコードを作ってあげます
その後利用できます。

241
00:12:48,170 --> 00:12:50,880
そして、これは非常にあります
シンプルでダイレクトポート

242
00:12:50,880 --> 00:12:53,240
元ELIZA実装の。

243
00:12:53,240 --> 00:12:56,350
>> したがって、これらの文体の一部
あなたがここに表示されます物事

244
00:12:56,350 --> 00:12:59,360
文体ものではありません
我々はあなたがしたいと思います

245
00:12:59,360 --> 00:13:01,480
または私たちは、あなたが何を教えてきたもの。

246
00:13:01,480 --> 00:13:04,770
しかし、我々はそれらを維持しようとしました
多くのポートで同じ

247
00:13:04,770 --> 00:13:08,087
これは、それがあったこと
元の風味を持っています。

248
00:13:08,087 --> 00:13:09,920
だから我々は、するつもりです
物事の束、

249
00:13:09,920 --> 00:13:12,920
し、我々は持っているでしょう
キーワードのセット、物事

250
00:13:12,920 --> 00:13:16,460
ELIZAが認識されるように
そして、直接に反応します。

251
00:13:16,460 --> 00:13:20,780
だから、のような言葉を持っている場合
"あなたはできる」または「いいえ」「私にはありません」または

252
00:13:20,780 --> 00:13:24,680
または「はい」または「夢」
または "こんにちは、"その後ELIZA

253
00:13:24,680 --> 00:13:27,920
それらに選択的に応答します。

254
00:13:27,920 --> 00:13:30,010
我々はまた、持っています
物事の特定の数

255
00:13:30,010 --> 00:13:34,940
我々はスワップすること、のような
"私"に変換する "あなた"。

256
00:13:34,940 --> 00:13:39,920
>> そして、我々は応答のセットを持っています
これらの各キーワードのこと、

257
00:13:39,920 --> 00:13:42,580
我々はを通して回転します
これらの異なる応答。

258
00:13:42,580 --> 00:13:45,350
だから私は「はい」と言えば
3回連続で、私

259
00:13:45,350 --> 00:13:50,429
3つの異なるかもしれません
ELIZAからの応答。

260
00:13:50,429 --> 00:13:52,345
私たちのコードは、その後、あります
実際に非常に簡単。

261
00:13:52,345 --> 00:13:59,490
私はこれらのすべてを越えて下にスクロールした場合
私たちがプログラムした応答

262
00:13:59,490 --> 00:14:02,920
私たちは、私たちの主に取り掛かります
我々は、初期化するつもりです

263
00:14:02,920 --> 00:14:06,540
異なる変数のカップル
ハウスキーピングの少しを行います

264
00:14:06,540 --> 00:14:08,480
初めインチ

265
00:14:08,480 --> 00:14:11,760
しかし、その後のセットは絶対にあります
あなたが理解できるコードの。

266
00:14:11,760 --> 00:14:15,820
私は言う一つの大きなwhileループ
何度もこれを繰り返して行きます。

267
00:14:15,820 --> 00:14:20,420
私はラインで読んであげる、と私はよ
入力文字列にそれを格納します。

268
00:14:20,420 --> 00:14:23,880
それはだ場合、私はチェックして、表示​​されます
特別なキーワード "さようなら、"これ

269
00:14:23,880 --> 00:14:26,199
プログラムを終了することを意味します。

270
00:14:26,199 --> 00:14:29,240
そして、私がチェックしているかどうかがわかります
誰かがちょうど自分自身を繰り返しています

271
00:14:29,240 --> 00:14:29,800
何度も繰り返し。

272
00:14:29,800 --> 00:14:31,174
彼らがしなければそして、私は彼らに叫ぶでしょう。

273
00:14:31,174 --> 00:14:34,820
私は「自分を繰り返さない。」と言うでしょう

274
00:14:34,820 --> 00:14:40,500
>> 限りそれらのどれも起こらないように、我々はよ
その後、貫通スキャンし、ループ、

275
00:14:40,500 --> 00:14:45,330
313へのライン308に
ここで、チェックおよび参照

276
00:14:45,330 --> 00:14:49,090
これらのキーワードのいずれかがあります
入力に含まれる語句

277
00:14:49,090 --> 00:14:50,620
私はちょうど与えたこと？

278
00:14:50,620 --> 00:14:54,845
それらの一致がある場合は、よく
その後、私はその場所を覚えています。

279
00:14:54,845 --> 00:14:57,050
私は、そのキーワードを覚えています。

280
00:14:57,050 --> 00:14:58,620
そして、私は応答を構築することができるでしょう。

281
00:14:58,620 --> 00:15:03,150
>> 私は1つ見つからない場合は、よくして、
私のキーワード配列の最後のもの

282
00:15:03,150 --> 00:15:08,070
私のデフォルトの応答となり、
ときに何もないがマッチ。

283
00:15:08,070 --> 00:15:14,160
あなたがやったのはなぜ "のような質問をしましょう
私はあなたを助けることができる方法は？ここに来て」または「？」

284
00:15:14,160 --> 00:15:19,710
ただ部分的に適切であること
入力が何であるかに関係なく。

285
00:15:19,710 --> 00:15:22,580
>> それから、ELIZAの応答を構築します。

286
00:15:22,580 --> 00:15:26,040
私たちは取ることができるでしょう
その基地応答、

287
00:15:26,040 --> 00:15:28,370
我々はその中でやったように
「上司」の例。

288
00:15:28,370 --> 00:15:30,970

289
00:15:30,970 --> 00:15:33,990
それはすべてのことがある場合
それだけで一つだ場合is--

290
00:15:33,990 --> 00:15:36,860
私はrespond--になってる文字列
私はちょうどそれを送り返すことができます。

291
00:15:36,860 --> 00:15:40,610
それは、アスタリスクがある場合
それの終わり、私はよ

292
00:15:40,610 --> 00:15:45,710
の個々のトークンを処理
ユーザの応答の残りの部分

293
00:15:45,710 --> 00:15:51,590
およびスワップアウト、中のものを追加します
単語のための単語、私がする必要があるとして。

294
00:15:51,590 --> 00:15:56,100
>> このすべてが絶対にあります
あなたが構築することができ何か。

295
00:15:56,100 --> 00:15:59,230
そして、実際には、方法これで我々
コマンドライン引数を処理しました、

296
00:15:59,230 --> 00:16:03,570
あなたが持ってする方法
HTTP要求を介して処理

297
00:16:03,570 --> 00:16:05,510
ルールの同じ種類に従ってください。

298
00:16:05,510 --> 00:16:08,220
彼らは、パターンマッチングしています。

299
00:16:08,220 --> 00:16:15,170
>> だから、ELIZAは、比較的重要なを持っていました
自然言語への影響

300
00:16:15,170 --> 00:16:21,620
それはそれがあったようにそれが見えるたため
非常に達成可能な目標、何らかの形で私たちのように思います

301
00:16:21,620 --> 00:16:25,550
直接この問題を解決することができます。

302
00:16:25,550 --> 00:16:30,670
さて、それはELIZAがないと言うことはありません
私たちがしたいと思うすべてのもの。

303
00:16:30,670 --> 00:16:33,710
確かではありません。

304
00:16:33,710 --> 00:16:35,660
しかし、我々はできるべきです
より多くの何かをします。

305
00:16:35,660 --> 00:16:38,280

306
00:16:38,280 --> 00:16:41,490
>> どこへ行く私たちの最初のステップ
ELIZAを超えて起こっています

307
00:16:41,490 --> 00:16:44,840
見てできるようにするには
入力されたテキストではありません

308
00:16:44,840 --> 00:16:53,750
キーボードが、音声に、実際の
音声がマイクに向かって記録しました。

309
00:16:53,750 --> 00:16:56,880
だから我々は、これらを見てのように
異なる部分は、我々はしています

310
00:16:56,880 --> 00:17:00,304
モデルのセットを構築しているつもり。

311
00:17:00,304 --> 00:17:02,970
我々はできるようにする必要があるとしています
低レベルの音響から行きます

312
00:17:02,970 --> 00:17:07,180
information--ピッチ、
振幅、frequency--

313
00:17:07,180 --> 00:17:09,530
とにそれを変換します
私たちがしている一部のユニット

314
00:17:09,530 --> 00:17:14,619
より簡単に操作することができます
そして、最終的には、それらを操作

315
00:17:14,619 --> 00:17:18,609
単語や文章に。

316
00:17:18,609 --> 00:17:22,880
>> だから、ほとんどの音声認識
そこに今日あるシステム

317
00:17:22,880 --> 00:17:26,069
統計に従います
我々が構築したモデル

318
00:17:26,069 --> 00:17:35,090
何の3つの別々の表現
そのオーディオ信号は、実際には含まれています。

319
00:17:35,090 --> 00:17:38,640
私たちは、音韻モデルで始まります
それはただのベースを語ります

320
00:17:38,640 --> 00:17:41,250
私は生だと聞こえます。

321
00:17:41,250 --> 00:17:46,900
私は何かを生産しています
少年のように、Bまたは犬のように、D？

322
00:17:46,900 --> 00:17:53,220
私はそれらの二つは異なる認識はどうすればよいです
独立した別個のように電話？

323
00:17:53,220 --> 00:17:56,600
>> その上で、我々はその後、構築します
単語の発音モデル、

324
00:17:56,600 --> 00:18:01,350
一緒にリンクするもの
これらの個々の電話機

325
00:18:01,350 --> 00:18:04,724
そして、言葉にそれらを組み合わせたものです。

326
00:18:04,724 --> 00:18:07,890
その後、私たちは言葉を取りますよ
私たちは言語でそれらを組み立てます

327
00:18:07,890 --> 00:18:13,010
完全な文章にモデル化します。

328
00:18:13,010 --> 00:18:17,230
>> 今、私たちはそれぞれの話をするつもりです
これらの独立して別個の。

329
00:18:17,230 --> 00:18:21,580
しかし、これらの3つのモデルが全てです
ただ統計になるだろう。

330
00:18:21,580 --> 00:18:23,502
そして、それはときに我々を意味
我々は、彼らと一緒に働くでしょう

331
00:18:23,502 --> 00:18:25,376
で動作することができます
同時にそれらをすべて。

332
00:18:25,376 --> 00:18:28,100

333
00:18:28,100 --> 00:18:28,600
大丈夫。

334
00:18:28,600 --> 00:18:30,890
私たちの音韻モデルを見てみましょう。

335
00:18:30,890 --> 00:18:34,470
だから、音韻モデルが頼ります
計算手法

336
00:18:34,470 --> 00:18:37,320
隠れマルコフモデルと呼ばれます。

337
00:18:37,320 --> 00:18:43,050
これらはで私のグラフィックモデルであります
世界の状態を持っていると認識

338
00:18:43,050 --> 00:18:46,500
特徴付けられるように
一連の機能によって。

339
00:18:46,500 --> 00:18:51,960
そして、その状態が1の部分を説明
私はに従事しているアクションの。

340
00:18:51,960 --> 00:19:00,190
>> 私がすることについて考えるのであれば
母親のような音「MA」、

341
00:19:00,190 --> 00:19:03,970
異なるがあります
その音の成分。

342
00:19:03,970 --> 00:19:07,230
私は息を吸い込む部分があります。

343
00:19:07,230 --> 00:19:09,560
そして私は私の唇を財布。

344
00:19:09,560 --> 00:19:13,710
そして、私は私の唇は少し戻っロール
ビットは、「MA」の音を作ります。

345
00:19:13,710 --> 00:19:15,340
そしてリリースがあります。

346
00:19:15,340 --> 00:19:17,020
私の唇が離れて来ます。

347
00:19:17,020 --> 00:19:19,030
空気が排出されます。

348
00:19:19,030 --> 00:19:22,650
"馬"。

349
00:19:22,650 --> 00:19:29,250
>> これらの3つの異なる部分は次のようになります
このgraph--内の状態によって表されます

350
00:19:29,250 --> 00:19:33,420
発症、中間、終了。

351
00:19:33,420 --> 00:19:38,060
そして、私はその遷移を持っているでしょう
私は一つの状態から移動させて

352
00:19:38,060 --> 00:19:42,260
一定の確率で次へ。

353
00:19:42,260 --> 00:19:47,250
そのように、例えば、そのM
音は、非常にがあるかもしれません

354
00:19:47,250 --> 00:19:51,850
beginning--で非常に短い摂取
「ミリメートル」 - と、その後長く、

355
00:19:51,850 --> 00:19:55,640
私は私を持っています振動相
一緒に、ほぼ唇humming--

356
00:19:55,640 --> 00:20:05,090
"MMMM"  - して、非常に短いです
私は除名breath--どこ破裂音「MA」を

357
00:20:05,090 --> 00:20:09,370
>> 隠れマルコフモデルであります
ことを捕捉するように設計

358
00:20:09,370 --> 00:20:13,340
その私が作る方法
その音「MA」が起こっています

359
00:20:13,340 --> 00:20:17,350
わずかに異なるように
そのタイミングは、周波数

360
00:20:17,350 --> 00:20:21,030
その機能より
あなたはそれを作る方法

361
00:20:21,030 --> 00:20:23,300
または方法は、私はかもしれません
私が話しているときにそれを作ります

362
00:20:23,300 --> 00:20:26,030
手紙の異なる使用について。

363
00:20:26,030 --> 00:20:33,240
「母」と「かもしれない私が」します
若干異なる音。

364
00:20:33,240 --> 00:20:36,800
>> そう認識します
特定のサウンド、我々だろう

365
00:20:36,800 --> 00:20:42,020
マルコフモデルを構築し、これらの隠されたマルコフ
その私がすべての可能な携帯電話の機種、

366
00:20:42,020 --> 00:20:45,840
認識することがあります、
すべての可能なサウンド、

367
00:20:45,840 --> 00:20:49,750
そしてその後を見て
私が持っている音響データ

368
00:20:49,750 --> 00:20:54,430
そして、統計的に決定
最も可能性が高い一方が1であります

369
00:20:54,430 --> 00:20:58,110
この音を生産しているします。

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
そのモデルでは、我々その後
それの上に構築を開始します。

373
00:21:06,750 --> 00:21:09,330
私たちは、発音のモデルを取ります。

374
00:21:09,330 --> 00:21:11,790
今、時々発音
モデルはシンプルで簡単です

375
00:21:11,790 --> 00:21:14,440
一つだけありますので、
何かを発音するための方法。

376
00:21:14,440 --> 00:21:17,990
他の回、彼らはしています
もう少し複雑。

377
00:21:17,990 --> 00:21:21,340
ここで発音ガイドです
あるその赤いもののために

378
00:21:21,340 --> 00:21:25,210
あなたが外にケチャップを作るフルーツ。

379
00:21:25,210 --> 00:21:27,360
人々はそれが果物だとは思いません。

380
00:21:27,360 --> 00:21:27,860
右？

381
00:21:27,860 --> 00:21:30,880

382
00:21:30,880 --> 00:21:35,300
>> 今、多くの異なる方法があります
人がこの言葉を発音すること。

383
00:21:35,300 --> 00:21:37,780
一部には「つま先月つま先を。」と表示されます

384
00:21:37,780 --> 00:21:40,880
一部には「つま先-MAHつま先を。」と表示されます

385
00:21:40,880 --> 00:21:44,800
そして、我々はでそれをキャプチャすることができます
これらのグラフィカルモデルの一つ

386
00:21:44,800 --> 00:21:48,305
ここで、もう一度、私たちは、遷移を表します
一定の確率を持つように

387
00:21:48,305 --> 00:21:51,360
彼らと確率が関連付けられています。

388
00:21:51,360 --> 00:21:58,290
>> したがって、この場合には、私があった場合に従うこと
このグラフ全体を通してトップのルート、

389
00:21:58,290 --> 00:22:03,330
私は手紙から始まることになります
左端に、「TA」の音。

390
00:22:03,330 --> 00:22:07,570
私は上半分を取ると、
「ああ、 "とし、" MA "

391
00:22:07,570 --> 00:22:14,530
し、 "、"とし、
「TA」、および「ああ。」 「トーイン月つま先。」

392
00:22:14,530 --> 00:22:19,610
私が通って底のパスを取った場合
これは、私が「TA-MAHつま先」を取得します

393
00:22:19,610 --> 00:22:26,810
そして、もし私がダウンし、その後、
私はなるだろう、アップ「TA-よいつま先を。」

394
00:22:26,810 --> 00:22:29,950
>> これらのモデルは、これらを捕獲
いつでも理由の違い

395
00:22:29,950 --> 00:22:32,410
我々はこれらのいずれかを展開します
認識システム、

396
00:22:32,410 --> 00:22:35,340
それはで動作するように持っているために起こっています
人の異なる種類の多く、

397
00:22:35,340 --> 00:22:39,295
異なるアクセントの多く、さらには
同じ言葉の異なる使用。

398
00:22:39,295 --> 00:22:42,204

399
00:22:42,204 --> 00:22:44,120
最後に、その上に、
私たちは何かを構築します

400
00:22:44,120 --> 00:22:48,780
それは本当に複雑に見えます、
言語モデルと呼ばれます、

401
00:22:48,780 --> 00:22:52,950
実際にのが最も簡単です
3これらは動作するので

402
00:22:52,950 --> 00:22:56,041
nグラムモデルと呼ばれるものに。

403
00:22:56,041 --> 00:23:02,270
そして、この場合には、私はあなたを示しますよ
二部のn-gramモデル、バイグラム。

404
00:23:02,270 --> 00:23:08,910
我々は、物理的な考えをするつもりです
その時々、特定の単語があります

405
00:23:08,910 --> 00:23:14,680
追従性
他よりも言葉を与えられました。

406
00:23:14,680 --> 00:23:25,210
私は言った場合、「天気予報」
次の単語はおそらく「今日」かもしれません

407
00:23:25,210 --> 00:23:31,510
または「天気かもしれません
明日を見込んでいます。」

408
00:23:31,510 --> 00:23:38,870
しかし、それは「可能性は低いです
天気予報アーティチョーク。」

409
00:23:38,870 --> 00:23:42,980
>> どのような言語モデルはないです
それは統計的にそれらをキャプチャ

410
00:23:42,980 --> 00:23:47,450
いくつかの非常に大きいから、カウントして
コー​​パス、すべてのインスタンス

411
00:23:47,450 --> 00:23:50,890
ここで一つの単語は別の後に続きます。

412
00:23:50,890 --> 00:23:54,300
だから私は、大規模なcorpus--を取る場合
すべてのウォールストリート・ジャーナルのような

413
00:23:54,300 --> 00:24:00,750
それは、1930年から生産されています
これは標準の一つでありますcorpuses--

414
00:24:00,750 --> 00:24:03,910
私はすべてに目を通します
そのテキスト、私は数えます

415
00:24:03,910 --> 00:24:09,770
何回アップ後
「予測は "私は"今日 "見ています

416
00:24:09,770 --> 00:24:17,454
そして、何回私が見ています
続いて、「予測」、「アーティチョーク」

417
00:24:17,454 --> 00:24:19,370
最初のものは起こっています
多くの可能性が高くなります。

418
00:24:19,370 --> 00:24:21,540
これは、表示されるようになるだろう
はるかに頻繁に。

419
00:24:21,540 --> 00:24:24,610
そしてそれは、より高いがあるでしょう
それに関連する確率。

420
00:24:24,610 --> 00:24:27,340
>> 私は把握したい場合
発話全体の確率は、

421
00:24:27,340 --> 00:24:29,940
その後、私はそれを破ります。

422
00:24:29,940 --> 00:24:35,990
公聴会の確率だから
文は「ネズミはチーズを食べました」

423
00:24:35,990 --> 00:24:39,110
単語の確率であります
""文章を開始、

424
00:24:39,110 --> 00:24:42,540
そしてその後、確率は
単語 "ラット"言葉 "、"の後に続きます

425
00:24:42,540 --> 00:24:44,910
確率は、
単語 "、ラット」に続く"食べました "

426
00:24:44,910 --> 00:24:51,120
そして、確率は
「チーズ」は、以下の「食べました。」

427
00:24:51,120 --> 00:24:55,160
>> これはたくさんのように聞こえます
統計、確率がたくさん。

428
00:24:55,160 --> 00:24:57,510
そして、それはそれであることがすべてです。

429
00:24:57,510 --> 00:25:02,920
あなたがこれを行う場合でも、驚くべきことであり、
データの十分な大きさのサンプルと、

430
00:25:02,920 --> 00:25:03,670
できます。

431
00:25:03,670 --> 00:25:05,250
そして、それは途方もなくうまく動作します。

432
00:25:05,250 --> 00:25:07,810

433
00:25:07,810 --> 00:25:11,420
我々は、すべてのこれらの技術を知っています。

434
00:25:11,420 --> 00:25:16,500
ほとんどのオペレーティングシステムが付属して
この時点での音声認識。

435
00:25:16,500 --> 00:25:20,940
私たちは、シリとコルタナとエコーを使用しています。

436
00:25:20,940 --> 00:25:25,070
そして、これらの事はに基づいています
三層のこのタイプmodel--

437
00:25:25,070 --> 00:25:30,620
下部の音韻モデル、A
途中で発音モデル、

438
00:25:30,620 --> 00:25:33,690
およびそれらの上に言語モデル。

439
00:25:33,690 --> 00:25:37,630
>> 今、彼らはもう少しをしなければなりません
質問に答えるために、それよりも。

440
00:25:37,630 --> 00:25:43,000
しかし、あなたは何をしているの認識
ことわざは、その上に正確に依存します。

441
00:25:43,000 --> 00:25:45,700
それでは、ここでは例を見てみましょう。

442
00:25:45,700 --> 00:25:52,020
だから私はここに私の電話を座っています
書画カメラの下に。

443
00:25:52,020 --> 00:25:56,110
そして、我々は尋ねるつもりです
シリいくつかの質問。

444
00:25:56,110 --> 00:25:57,150
大丈夫？

445
00:25:57,150 --> 00:25:59,940
>> それでは、ここで私の携帯電話を覚ますしてみましょう。

446
00:25:59,940 --> 00:26:02,710

447
00:26:02,710 --> 00:26:05,000
シリ、天候が何でありますか
今日のニューヘブンのような？

448
00:26:05,000 --> 00:26:07,670

449
00:26:07,670 --> 00:26:10,780
>> SIRI：ここの天気です
ニューヘブン、コネチカット今日。

450
00:26:10,780 --> 00:26:11,890
>> BRIAN SCASSELLATI：[OK]をクリックします。

451
00:26:11,890 --> 00:26:16,720
したがって、最初のあなたはシリが認識したことを見ました
個々の単語のそれぞれ

452
00:26:16,720 --> 00:26:19,050
し、応答を生成しました。

453
00:26:19,050 --> 00:26:22,277
私たちはどのように応答について話します
少しで約来ます。

454
00:26:22,277 --> 00:26:24,110
しかし、今私たちが知っていること
これはちょうど基づいていること

455
00:26:24,110 --> 00:26:28,880
生の統計情報と、この上
アプローチのパターンマッチング型

456
00:26:28,880 --> 00:26:31,120
我々はシリでいくつかのゲームをプレイすることができます。

457
00:26:31,120 --> 00:26:34,560
>> だから私はもう一度試すことができます。

458
00:26:34,560 --> 00:26:38,864
シリ、天候が何でありますか
カバニューヘブン、今日？

459
00:26:38,864 --> 00:26:39,810
>> SIRI：[OK]をクリックします。

460
00:26:39,810 --> 00:26:44,245
ここで新しいの天気です
今日ヘブン、コネチカット州。

461
00:26:44,245 --> 00:26:46,120
BRIAN SCASSELLATI：シリの
そのひるむありません

462
00:26:46,120 --> 00:26:50,980
それはpattern--を発見しているので
「天気」、「今日」、「ニューヘブン。」

463
00:26:50,980 --> 00:26:54,420
つまり、応答ているものです
ただELIZAのように。

464
00:26:54,420 --> 00:26:54,920
大丈夫。

465
00:26:54,920 --> 00:26:59,390
それでは、よりも、それを1つずつ挙げてみましょう
より多くのばかげた例。

466
00:26:59,390 --> 00:27:03,075
シリ、気象アーティチョーク
アルマジロカバニューヘブン？

467
00:27:03,075 --> 00:27:06,806

468
00:27:06,806 --> 00:27:08,400
>> SIRI：私はその上で確認してみましょう。

469
00:27:08,400 --> 00:27:11,280
ここで私はウェブ上で見つけたものです
アーティチョークのアルマジロある何のために

470
00:27:11,280 --> 00:27:13,780
カバニューヘブン。

471
00:27:13,780 --> 00:27:14,760
>> BRIAN SCASSELLATI：[OK]をクリックします。

472
00:27:14,760 --> 00:27:20,400
だから私はこれまで十分に行けば
離れたこのモデルから、

473
00:27:20,400 --> 00:27:24,365
なぜならそれは、私はそれを混同することができますよ
もはやそれが持っているパターンと一致しました。

474
00:27:24,365 --> 00:27:27,370

475
00:27:27,370 --> 00:27:29,390
そして、それは統計的
言っているエンジン、

476
00:27:29,390 --> 00:27:32,850
あなたが持っている可能性は何ですか
言葉のカバとアーティチョーク

477
00:27:32,850 --> 00:27:34,440
一緒に、とアルマジロ？

478
00:27:34,440 --> 00:27:36,050
それは何か新しいものであることを持っています。

479
00:27:36,050 --> 00:27:38,840

480
00:27:38,840 --> 00:27:40,610
>> したがって、これらの技術私たちは、毎日使用しています。

481
00:27:40,610 --> 00:27:43,670

482
00:27:43,670 --> 00:27:47,800
我々は彼らに一歩を取りたい場合
さらに、しかし、実際に私たちの場合

483
00:27:47,800 --> 00:27:53,930
何それについて話すことができるようにしたいです
これらのシステムが応答していることです、

484
00:27:53,930 --> 00:28:00,630
我々はについて、もう一度、話をする必要があります
質問のより基本的なセットです。

485
00:28:00,630 --> 00:28:05,370
そして、それはコミュニケーションのトピックです
私たちは質問応答を呼び出すこと。

486
00:28:05,370 --> 00:28:07,028
それは我々がええto--できるようにしたい、とは？

487
00:28:07,028 --> 00:28:07,944
聴衆：[聞こえません]。

488
00:28:07,944 --> 00:28:10,789

489
00:28:10,789 --> 00:28:13,330
BRIAN SCASSELLATI：私たちは入手できますか
潜在的意味処理に？

490
00:28:13,330 --> 00:28:14,070
そうです。

491
00:28:14,070 --> 00:28:17,820
あるものがたくさんあり​​ます
シリで表面の下に起こって

492
00:28:17,820 --> 00:28:20,210
そして例のいくつかで
私は次をお見せするつもりです

493
00:28:20,210 --> 00:28:22,610
かなりがある場合
構造の面で

494
00:28:22,610 --> 00:28:25,260
何を言っているのは重要です。

495
00:28:25,260 --> 00:28:31,890
そして、実際に、それは素晴らしいことです
私のために次のスライドのための前駆体。

496
00:28:31,890 --> 00:28:35,110
>> だから、私たちと同じように
音声認識が構築されました

497
00:28:35,110 --> 00:28:39,620
複数の層の、私たちがしたい場合は
それはそれが実際だは何かを理解

498
00:28:39,620 --> 00:28:44,620
言われて、我々は再びつもりです
多層分析に依存しています

499
00:28:44,620 --> 00:28:47,020
認識されていたテキストの。

500
00:28:47,020 --> 00:28:52,560
だから、シリは、実際にできた場合
言う、私はこれらの単語を見つけた見えます。

501
00:28:52,560 --> 00:28:55,230
今、私は彼らと何をしていますか？

502
00:28:55,230 --> 00:28:59,110
第一成分は、しばしばあります
通過して分析してみてください

503
00:28:59,110 --> 00:29:03,010
文の構造。

504
00:29:03,010 --> 00:29:05,410
そして、私たちが見てきたもので
小学校では、多くの場合、

505
00:29:05,410 --> 00:29:08,920
作図の一種として、
文章は、我々が行っています

506
00:29:08,920 --> 00:29:12,774
その特定のを認識する
言葉は一定の役割を担っています。

507
00:29:12,774 --> 00:29:13,440
これらは名詞です。

508
00:29:13,440 --> 00:29:14,231
これらは、代名詞です。

509
00:29:14,231 --> 00:29:16,200
これらは動詞です。

510
00:29:16,200 --> 00:29:19,460
そして、私たちは認識しようとしています
特定の文法のためのもの、

511
00:29:19,460 --> 00:29:24,700
この場合、英語の文法に存在し、
私はそれらを組み合わせることができる有効な方法

512
00:29:24,700 --> 00:29:26,280
そして、有効ではない他の方法。

513
00:29:26,280 --> 00:29:29,920

514
00:29:29,920 --> 00:29:33,870
>> その認識は、その構造、
私たちを手助けするのに十分であるかもしれません

515
00:29:33,870 --> 00:29:36,720
若干。

516
00:29:36,720 --> 00:29:39,820
しかし、それはかなり十分ではありません
私たちは与えることができるようにするために

517
00:29:39,820 --> 00:29:43,290
ここで言われているものに何の意味。

518
00:29:43,290 --> 00:29:46,615
そのためには、頼りにする必要があります
意味処理のいくつかの量。

519
00:29:46,615 --> 00:29:49,590

520
00:29:49,590 --> 00:29:55,080
つまり、我々が見てする必要があるとしています
下に何これらの単語のそれぞれで

521
00:29:55,080 --> 00:29:57,400
実際に意味するものとして運びます。

522
00:29:57,400 --> 00:30:01,150
そして、これを行う最も簡単な方法で、
私たちは、それぞれの単語に関連付けるつもりです

523
00:30:01,150 --> 00:30:06,930
私たちは、特定の機能を知っていること、
特定の変換それそれ

524
00:30:06,930 --> 00:30:09,300
発生することができます。

525
00:30:09,300 --> 00:30:14,470
>> ここでは、ラベル可能性があります
単語 "ジョン"、適切な名前であるとして、

526
00:30:14,470 --> 00:30:18,160
それはそれでアイデンティティを運ぶこと。

527
00:30:18,160 --> 00:30:21,530
そして、我々はラベル可能性があります
同じように「メリー」。

528
00:30:21,530 --> 00:30:27,900
「愛、 "そのような動詞のに対し
特定の関係を構成しています

529
00:30:27,900 --> 00:30:31,582
我々は表現することができるしていること。

530
00:30:31,582 --> 00:30:33,290
今、それが意味するものではありません
我々は理解していること

531
00:30:33,290 --> 00:30:37,680
私たちは理解していることだけでなく、何愛であります
その象徴的システムの方法です。

532
00:30:37,680 --> 00:30:40,480
つまり、私たちはラベルを付けることができ
それ、それを操作します。

533
00:30:40,480 --> 00:30:44,230

534
00:30:44,230 --> 00:30:49,120
>> アプローチのこれらのタイプのそれぞれと、
意味処理の任意のタイプ

535
00:30:49,120 --> 00:30:57,060
ここで少しを必要としています
知識のビットと、多くの作業

536
00:30:57,060 --> 00:30:59,020
私たちの一部に。

537
00:30:59,020 --> 00:31:03,590
私たちは、レルムにはもはやじゃないんです
ここで、単なる統計

538
00:31:03,590 --> 00:31:07,320
私たちのために十分であることを行っています。

539
00:31:07,320 --> 00:31:11,330
さて、どこへ行くために、
この点からであることに

540
00:31:11,330 --> 00:31:15,520
の内部について話すことができます
何がここで実際に起こっています、

541
00:31:15,520 --> 00:31:19,640
これを操作することができることに
質問を構成し、理解

542
00:31:19,640 --> 00:31:23,160
して、できること
外出して検索するには、

543
00:31:23,160 --> 00:31:27,290
それはより多くを必要とします
複雑な認知モデル。

544
00:31:27,290 --> 00:31:34,880
>> これらのシステムが構築される方法
ほとんどの部分は非常に、非常に労働です

545
00:31:34,880 --> 00:31:36,350
インテンシブ。

546
00:31:36,350 --> 00:31:39,490
彼らは人間を含みます
多くを費やし

547
00:31:39,490 --> 00:31:44,100
時間の中での方法を構築します
これは文章のこれらの種類

548
00:31:44,100 --> 00:31:47,270
いくつかの論理で表現することができます。

549
00:31:47,270 --> 00:31:51,639

550
00:31:51,639 --> 00:31:53,430
これは、少しでも取得します
しかし、より複雑な。

551
00:31:53,430 --> 00:31:56,400

552
00:31:56,400 --> 00:31:59,660
>> でも私たちが扱ってきたかつて
意味論では、我々はよ

553
00:31:59,660 --> 00:32:03,860
まだ見ています
言われているものの語用論。

554
00:32:03,860 --> 00:32:08,620
それは私が単語を関連するのですか、あります
私は物理的に出て何かに持っていること

555
00:32:08,620 --> 00:32:12,054
そこに世界やで
少なくともいくつかの情報源

556
00:32:12,054 --> 00:32:12,970
私が操作することができますか？

557
00:32:12,970 --> 00:32:15,780

558
00:32:15,780 --> 00:32:20,790
>> 時には、これらはにつながります
曖昧さの素晴らしいビット。

559
00:32:20,790 --> 00:32:24,470
「天文学者を結婚するレッド・ホットスター。 "

560
00:32:24,470 --> 00:32:25,630
OK。

561
00:32:25,630 --> 00:32:28,540
今、私たちは、それを読んで
見出しの面白いタイプ

562
00:32:28,540 --> 00:32:34,690
私たちは、深夜のテレビで見ることになること
私たちは「星」を解釈しないため、

563
00:32:34,690 --> 00:32:38,630
その天体の意味を持っています。

564
00:32:38,630 --> 00:32:43,390
我々は、それがより多くのことを意味することを知っています
当たり前の俳優や女優

565
00:32:43,390 --> 00:32:45,240
視認性の高い量で。

566
00:32:45,240 --> 00:32:47,770

567
00:32:47,770 --> 00:32:51,950
>> 「分隊は、犬の咬傷被害者を支援します。」

568
00:32:51,950 --> 00:32:55,550
それはチームが実際にあることです
そこに犬を助けます

569
00:32:55,550 --> 00:32:59,620
周りに行くと犠牲者をかむで？

570
00:32:59,620 --> 00:33:02,380
それともがあったということです
た個々

571
00:33:02,380 --> 00:33:04,625
いくつかの助けが必要な犬にかま？

572
00:33:04,625 --> 00:33:07,650

573
00:33:07,650 --> 00:33:11,480
ただ、構文を見てから
文章の意味、

574
00:33:11,480 --> 00:33:14,660
我々はそれを判断することはできません。

575
00:33:14,660 --> 00:33:22,000
>> 「ヘリコプター人間ハエによって供給。 "

576
00:33:22,000 --> 00:33:27,330
実際に、実際には、あります
その周りを飛んでささいなこと

577
00:33:27,330 --> 00:33:34,510
電源投入翼を持つ人々は、
人類の利益のためのヘリコプター？

578
00:33:34,510 --> 00:33:38,960
または1つの機械的装置があります
それは人から電力を導出？

579
00:33:38,960 --> 00:33:41,600

580
00:33:41,600 --> 00:33:46,500
>> 私たちは質問を見てみると
システムに答えます、

581
00:33:46,500 --> 00:33:51,110
これらはその層であり、
我々が対処する必要があります。

582
00:33:51,110 --> 00:33:54,890
今、最良かつ最もソート
これらのシステムの普及しているの

583
00:33:54,890 --> 00:34:00,640
今日行うことができます
あるレベルで物事

584
00:34:00,640 --> 00:34:05,050
これまで私たちは10年前に持っていたものを超えました。

585
00:34:05,050 --> 00:34:08,210
ここで最高のシステムの一つです
それはそこに、今日の。

586
00:34:08,210 --> 00:34:10,519
そして、これはシステムであり、
IBMのワトソンと呼ばれます。

587
00:34:10,519 --> 00:34:13,040

588
00:34:13,040 --> 00:34:15,500
これは、IBMで私達の友人からです。

589
00:34:15,500 --> 00:34:19,810
これは、嘉チェンキャサリン・バンクであります
そして、プリシラモラエスは私たちを与えます

590
00:34:19,810 --> 00:34:26,323
ワトソンのデモンストレーション
IBMのヨークタウンで昨日。

591
00:34:26,323 --> 00:34:26,989
[ビデオ再生]

592
00:34:26,989 --> 00:34:27,690
-お元気ですか？

593
00:34:27,690 --> 00:34:30,600

594
00:34:30,600 --> 00:34:31,980
>> -私は元気です。

595
00:34:31,980 --> 00:34:35,429
私はときに私はいつも幸せです
場合は特に私が、考え

596
00:34:35,429 --> 00:34:38,920
これらのサーバルームでクールな滞在することができます。

597
00:34:38,920 --> 00:34:40,170
あなたの好きな女優は-Whoですか？

598
00:34:40,170 --> 00:34:43,870

599
00:34:43,870 --> 00:34:47,555
>>  - 私の好きな​​女優
ララ・クロフトとしてアンジェリーナ・ジョリー

600
00:34:47,555 --> 00:34:54,800
トゥームレイダーの彼女のオリジナルの理由
フォームは、私のような仮想文字の通りでした。

601
00:34:54,800 --> 00:34:56,760
>>  - どのようにワトソンは、患者を助けることができますか？

602
00:34:56,760 --> 00:34:59,700

603
00:34:59,700 --> 00:35:03,755
>> 患者への計画を-is
直接ワトソンへのアクセス権を持っていますか？

604
00:35:03,755 --> 00:35:08,050
ワトソン顧問へのアクセス
アプリケーションでは、ユースケースによって異なります。

605
00:35:08,050 --> 00:35:12,630
しかし現在、ワトソンのみ提供されます
可能な診断と治療

606
00:35:12,630 --> 00:35:14,725
医療専門家のオプション。

607
00:35:14,725 --> 00:35:17,680
適切な場合には、患者
情報を提供することができます

608
00:35:17,680 --> 00:35:21,210
ワトソンに、おそらくを通じて
ポータルWebインターフェイス、タブレット、

609
00:35:21,210 --> 00:35:23,500
さらには携帯電話。

610
00:35:23,500 --> 00:35:27,180
例えば、患者であってもよいです
それらの症状を記述するように求め

611
00:35:27,180 --> 00:35:30,460
自然言語で直接
ワトソン溶液中に、

612
00:35:30,460 --> 00:35:34,050
医師が集中することができます
診断ではなく、データ収集。

613
00:35:34,050 --> 00:35:38,379

614
00:35:38,379 --> 00:35:42,716
>> -Whoエイブラハム・リンカーン暗殺？

615
00:35:42,716 --> 00:35:46,153
>>  - ジョン・ウィルクス・ブース。

616
00:35:46,153 --> 00:35:52,373
>> アリゾナをやった年-in
ダイヤモンドバックスはワールドシリーズに勝ちますか？

617
00:35:52,373 --> 00:35:55,295
>> -2001。

618
00:35:55,295 --> 00:35:58,710
>> [END再生]

619
00:35:58,710 --> 00:36:01,610
>> BRIAN SCASSELLATI：だから
システムのこれらの種類

620
00:36:01,610 --> 00:36:07,430
すべての最初に依存する必要があります
音声認識;第二に、

621
00:36:07,430 --> 00:36:12,200
意味の内部に変換
表現;そしてその後、第三、

622
00:36:12,200 --> 00:36:17,090
外出して見つけることができること
情報源その

623
00:36:17,090 --> 00:36:21,140
彼らはその質問に答えることができます。

624
00:36:21,140 --> 00:36:27,320
このレベルの複雑さを伴います
プログラム的な物事の同じ種類

625
00:36:27,320 --> 00:36:31,790
あなたはされていること
問題セットでやって。

626
00:36:31,790 --> 00:36:38,000
>> 我々はにHTTP要求を解析することができるしています
低レベルのパターンと同じタイプ

627
00:36:38,000 --> 00:36:40,810
ELIZAが行うことができます一致。

628
00:36:40,810 --> 00:36:45,070
私たちはそれらのを変換することができるしています
内部表現に変換し、

629
00:36:45,070 --> 00:36:50,360
そして、し、いくつかを照会するためにそれらを使用
外部データベースは、おそらくSQLを使用。

630
00:36:50,360 --> 00:36:53,530

631
00:36:53,530 --> 00:36:56,260
そのシステムのすべての
今日建造されています

632
00:36:56,260 --> 00:37:00,520
自然のこのタイプを行うには
言語コミュニケーション

633
00:37:00,520 --> 00:37:04,100
上に構築されています
これらの同じ原理。

634
00:37:04,100 --> 00:37:09,530
>> 以下のように今でもシステム
ワトソンは十分に複雑ではありません

635
00:37:09,530 --> 00:37:14,820
任意回答できるようにするには
任意のトピックについての質問。

636
00:37:14,820 --> 00:37:20,060
そして、実際には、彼らがしなければなりません
特定のドメイン内の構造。

637
00:37:20,060 --> 00:37:24,440
だから、オンラインで行くことができますし、見つけることができます
うまく動作ワトソンのバージョン

638
00:37:24,440 --> 00:37:27,700
医療情報の中。

639
00:37:27,700 --> 00:37:31,490
あるいは、1つのオンラインがあります
それがどれだけを扱います

640
00:37:31,490 --> 00:37:34,540
良い提案を作るために
何ビールは食物と一緒に行きます。

641
00:37:34,540 --> 00:37:37,060

642
00:37:37,060 --> 00:37:41,870
そして、それらのドメイン内で、
それが質問に答えることができ、

643
00:37:41,870 --> 00:37:46,130
それは必要な情報を見つけます。

644
00:37:46,130 --> 00:37:48,270
>> しかし、あなたが混在し、それらを一致させることはできません。

645
00:37:48,270 --> 00:37:53,150
訓練されていますシステム
食べ物とビールのデータベースと

646
00:37:53,150 --> 00:37:56,830
ときに、突然うまく動作しません。
医療情報とそれを入れます

647
00:37:56,830 --> 00:37:59,770
データベース。

648
00:37:59,770 --> 00:38:05,680
そうであっても私たちの最高のシステム今日
処理のレベルに依存しています

649
00:38:05,680 --> 00:38:11,570
ここで我々は手のコーディングであり、
インフラ順序で構築

650
00:38:11,570 --> 00:38:13,275
このシステムの実行を行います。

651
00:38:13,275 --> 00:38:16,360

652
00:38:16,360 --> 00:38:20,710
>> 私が欲しい今、最後のトピック
今日を取得できるようにするには

653
00:38:20,710 --> 00:38:23,960
非言語的コミュニケーションについてです。

654
00:38:23,960 --> 00:38:29,290
その情報の大きな塊
私たちはお互いに通信

655
00:38:29,290 --> 00:38:35,490
約来ません
我々が適用している個々の単語。

656
00:38:35,490 --> 00:38:40,290
それはのようなものに関係しています
近接、視線、声のあなたの調子、

657
00:38:40,290 --> 00:38:42,270
あなたの変曲。

658
00:38:42,270 --> 00:38:46,620
そして、その通信もあります
何か多くの異なるインタフェース

659
00:38:46,620 --> 00:38:49,960
多くのことを気に。

660
00:38:49,960 --> 00:38:51,500
これは、シリが気に何ではありません。

661
00:38:51,500 --> 00:38:56,250
私は1つの声でシリの何かを求めることができます
または音声の異なるトーンで、

662
00:38:56,250 --> 00:38:59,840
そして、シリに起こっています
私は同じ答えを与えます。

663
00:38:59,840 --> 00:39:05,260
しかし、それは我々が構築するものではありません
インタフェースの多くの他のタイプ。

664
00:39:05,260 --> 00:39:09,120
>> 私はあなたを紹介したいです
今のロボットのいずれかに。

665
00:39:09,120 --> 00:39:12,720
これは、私の長年に​​よって造られました
友人や同僚シンシア

666
00:39:12,720 --> 00:39:16,010
Breazealと彼女の会社Jibo。

667
00:39:16,010 --> 00:39:20,090
そして、このrobot--我々が行っています
カップルのボランティアを持っています

668
00:39:20,090 --> 00:39:22,520
これと対話するために思い付きます。

669
00:39:22,520 --> 00:39:26,200
だから私は2人の意思を持つことができます
私のためにロボットと遊ぶには？

670
00:39:26,200 --> 00:39:29,936
あなたがアップに来ていないのはなぜ、
そしてなぜあなたはアップに来ることはありません。

671
00:39:29,936 --> 00:39:31,310
あなたはここに私を参加したい場合は、してください。

672
00:39:31,310 --> 00:39:36,520

673
00:39:36,520 --> 00:39:39,670
>> そして、私はあなたを持っていることができれば
右ここに来ます。

674
00:39:39,670 --> 00:39:40,170
ありがとうございます。

675
00:39:40,170 --> 00:39:40,480
こんにちは。

676
00:39:40,480 --> 00:39:41,400
>> ALFREDO：はじめまして。

677
00:39:41,400 --> 00:39:42,010
アルフレド。

678
00:39:42,010 --> 00:39:42,520
>> BRIAN SCASSELLATI：アルフレド。

679
00:39:42,520 --> 00:39:43,146
>> レイチェル：レイチェル。

680
00:39:43,146 --> 00:39:44,228
BRIAN SCASSELLATI：レイチェル。

681
00:39:44,228 --> 00:39:45,154
両方はじめまして。

682
00:39:45,154 --> 00:39:46,820
アルフレドは、私はあなたが最初に行く持っているつもりです。

683
00:39:46,820 --> 00:39:47,990
右ここに出てきます。

684
00:39:47,990 --> 00:39:51,870
私が紹介するつもりです
you--私はこのオフを得ることができる場合

685
00:39:51,870 --> 00:39:58,450
microphone--をノックもせずに
Jiboという名前の小さなロボットに。

686
00:39:58,450 --> 00:40:00,140
OK？

687
00:40:00,140 --> 00:40:04,260
>> さて、Jiboはインタラクティブになるように設計されています。

688
00:40:04,260 --> 00:40:09,339
そして、それはあなたのスピーチを与えることができますが、
ロボットとの相互作用の多く

689
00:40:09,339 --> 00:40:09,880
非言語的です。

690
00:40:09,880 --> 00:40:12,450

691
00:40:12,450 --> 00:40:17,070
アルフレドは、私がするようにお願いするつもりです
素敵な、無料の何かを言います

692
00:40:17,070 --> 00:40:19,554
ロボットに、お願いします。

693
00:40:19,554 --> 00:40:20,845
ALFREDO：私はあなたがかわいいと思います。

694
00:40:20,845 --> 00:40:24,114

695
00:40:24,114 --> 00:40:25,611
>> [ヒューSOUND]

696
00:40:25,611 --> 00:40:26,192

697
00:40:26,192 --> 00:40:27,108
BRIAN SCASSELLATI：[OK]をクリックします。

698
00:40:27,108 --> 00:40:30,110

699
00:40:30,110 --> 00:40:33,180
その応答は、口頭ではありません。

700
00:40:33,180 --> 00:40:35,180
そして、まだそれはあなたの両方を与えました
明確な確認応答

701
00:40:35,180 --> 00:40:39,680
それはあなたが言ったことを聞いていたこと
また、何とかそれを理解しました。

702
00:40:39,680 --> 00:40:40,530
OK？

703
00:40:40,530 --> 00:40:42,070
右ここに戻って1秒ステップ。

704
00:40:42,070 --> 00:40:43,130
ありがとう。

705
00:40:43,130 --> 00:40:44,090
>> レイチェル、あなたが希望する場合。

706
00:40:44,090 --> 00:40:46,070
今、私は与えるつもりです
あなたは多くの困難仕事。

707
00:40:46,070 --> 00:40:48,361
あなたは右ここに立ったい場合は、
そう少しだけをバックアップします

708
00:40:48,361 --> 00:40:50,280
私たちはカメラであなたを得ることができます
このように見えます。

709
00:40:50,280 --> 00:40:56,840
私が何かを言うように頼むつもりです
本当に意味やロボットに厄介。

710
00:40:56,840 --> 00:41:02,900
>> レイチェル：あなただけのように見えた何
行うには完全に不合理でした。

711
00:41:02,900 --> 00:41:03,840
>> 【HUMMING SOUND]

712
00:41:03,840 --> 00:41:07,610

713
00:41:07,610 --> 00:41:09,030
>> それはさらに馬鹿げました。

714
00:41:09,030 --> 00:41:10,120
何があなたと一緒に起こっているの？

715
00:41:10,120 --> 00:41:13,487

716
00:41:13,487 --> 00:41:16,207
おやおや、気を悪くしないでください。

717
00:41:16,207 --> 00:41:17,040
私はあなたに抱擁を与えるでしょう。

718
00:41:17,040 --> 00:41:19,882

719
00:41:19,882 --> 00:41:21,090
BRIAN SCASSELLATI：すべての権利。

720
00:41:21,090 --> 00:41:22,280
おかげで、レイチェル。

721
00:41:22,280 --> 00:41:24,565
アルフレド、レイチェル、非常に多くのみんなありがとう。

722
00:41:24,565 --> 00:41:26,840
>> [拍手]

723
00:41:26,840 --> 00:41:28,660

724
00:41:28,660 --> 00:41:34,470
>> だから、この種の相互作用がでています
多くの方法と同じ規則の一部

725
00:41:34,470 --> 00:41:36,950
そして、同じの一部
私たちのような構造

726
00:41:36,950 --> 00:41:39,950
言語的相互作用を持っている可能性があります。

727
00:41:39,950 --> 00:41:44,530
それはコミュニケーションと両方あります
重要な目的を果たします。

728
00:41:44,530 --> 00:41:48,590
そして、その相互作用において、
多くの方法は、設計されています

729
00:41:48,590 --> 00:41:52,890
上の特定の効果を持っています
人との対話やリスニング

730
00:41:52,890 --> 00:41:54,410
ロボットへ。

731
00:41:54,410 --> 00:41:56,450
>> 今、私は十分に幸運です
今日ここJiboを持っています。

732
00:41:56,450 --> 00:42:00,550
サム・スポールディングは、ここに支援しています
ロボットと私たちアウト。

733
00:42:00,550 --> 00:42:07,470
そして、私は与えるためにサムを依頼するつもりです
私たちJiboダンスの素敵なデモ

734
00:42:07,470 --> 00:42:09,720
私たちはここで終わりに見ることができること。

735
00:42:09,720 --> 00:42:10,590
だから、先にJiboに行きます。

736
00:42:10,590 --> 00:42:11,550
>> SAM：OK、Jibo。

737
00:42:11,550 --> 00:42:14,430
私達にあなたのダンスの動きを表示します。

738
00:42:14,430 --> 00:42:17,310
>> [音楽再生]

739
00:42:17,310 --> 00:42:43,114

740
00:42:43,114 --> 00:42:44,780
BRIAN SCASSELLATI：すべての権利、みんな。

741
00:42:44,780 --> 00:42:46,865
Jiboで私達の友人に感謝します。

742
00:42:46,865 --> 00:42:49,426
>> [拍手]

743
00:42:49,426 --> 00:42:50,140

744
00:42:50,140 --> 00:42:54,990
>> そして、私たちの友人のおかげで
IBM今日を支援するため。

745
00:42:54,990 --> 00:42:57,300
通信は何かであります
あなたが行っていること

746
00:42:57,300 --> 00:43:02,280
来るとして、ますます確認してください
我々は、より複雑なインターフェースを構築。

747
00:43:02,280 --> 00:43:05,760
来週、我々は話をすることがあります
インタフェース方法について

748
00:43:05,760 --> 00:43:08,890
ゲームでコンピュータ相手と。

749
00:43:08,890 --> 00:43:12,950
しかし、あなたはこのことについて質問がある場合は、
私は営業時間に周りの今夜になるでしょう。

750
00:43:12,950 --> 00:43:17,610
私は、AIについてあなたに話をする幸せです
より詳細に入るためのトピックまたは。

751
00:43:17,610 --> 00:43:18,927
素晴らしい週末を。

752
00:43:18,927 --> 00:43:21,409
>> [拍手]

753
00:43:21,409 --> 00:43:21,909

754
00:43:21,909 --> 00:43:26,141
[音楽再生]

755
00:43:26,141 --> 00:46:42,879