1
00:00:00,000 --> 00:00:02,928
>> [MUSIC JOC]

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

3
00:00:11,230 --> 00:00:12,790
>> DAVID MALAN: Aceasta este CS50.

4
00:00:12,790 --> 00:00:14,072
Acesta este sfârșitul săptămânii 10.

5
00:00:14,072 --> 00:00:16,030
Și băiatul, nu avem o
clasă bun pentru tine azi.

6
00:00:16,030 --> 00:00:20,040
Suntem atât de entuziasmat de a invita doi
prietenii noștri de la Yale până la noi astăzi

7
00:00:20,040 --> 00:00:23,920
și să se uite la intersecția de
inteligenta artificiala, robotica,

8
00:00:23,920 --> 00:00:25,710
procesarea limbajului natural, și mai mult.

9
00:00:25,710 --> 00:00:27,090
>> Și într-adevăr, peste
ultimele câteva săptămâni, am

10
00:00:27,090 --> 00:00:29,714
petrecut cu siguranță o mulțime de timp,
în special în cele psets anterioare,

11
00:00:29,714 --> 00:00:31,560
concentrându-se pe destul de multe detalii low-level.

12
00:00:31,560 --> 00:00:34,520
Și este foarte ușor să-și piardă din vedere
de pădurea de copaci

13
00:00:34,520 --> 00:00:38,170
si sa închis pe bucle și condiții
și indicii, cu siguranță, și altele asemenea.

14
00:00:38,170 --> 00:00:41,770
Dar realitatea este voi au acum
ingredientele cu care poate într-adevăr

15
00:00:41,770 --> 00:00:45,300
rezolvarea unor probleme interesante, printre
le acele că prietenii noștri de la Yale

16
00:00:45,300 --> 00:00:48,790
lucra la doar timid de Cambridge.

17
00:00:48,790 --> 00:00:52,410
>> Deci permiteți-mi mai întâi să introducă capul nostru
asistent universitar de la Yale, Andy.

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

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

20
00:00:57,030 --> 00:01:00,710
>> Andy: În primul rând, doar mulțumesc
te pentru a permite un cuplu Yalies

21
00:01:00,710 --> 00:01:02,700
pentru a pop pe jos la Cambridge astăzi.

22
00:01:02,700 --> 00:01:05,299
Am aprecia cu adevărat.

23
00:01:05,299 --> 00:01:07,090
În al doilea rând, la prietenii noștri
înapoi home-- Jason,

24
00:01:07,090 --> 00:01:09,670
Vă mulțumim pentru a rămâne și de funcționare curs.

25
00:01:09,670 --> 00:01:12,970
Sper că e bine în New Haven.

26
00:01:12,970 --> 00:01:15,720
>> Deci da, sunt super incantat
să introducă Scaz astăzi.

27
00:01:15,720 --> 00:01:17,020
Scaz conduce laboratorul de robotica.

28
00:01:17,020 --> 00:01:19,690
E un profesor de, cum ar fi, de cinci
departamente diferite de la Yale.

29
00:01:19,690 --> 00:01:23,159
În laboratorul lui, el are multe, multe
roboți care îi place să se joace cu.

30
00:01:23,159 --> 00:01:24,950
El are, cum ar fi,
mai tare de locuri de muncă din lume.

31
00:01:24,950 --> 00:01:27,116
Și el devine la fel de mizerie
în jurul valorii de cu toată ziua

32
00:01:27,116 --> 00:01:29,090
lungă și de a face ceva de lucru, de asemenea.

33
00:01:29,090 --> 00:01:33,070
>> Și așa am adus de fapt o
de le în jos cu noi astăzi.

34
00:01:33,070 --> 00:01:36,900
Deci, fără alte formalități, Scaz este
merge mai departe și de a introduce noi

35
00:01:36,900 --> 00:01:38,660
prietenului său robot.

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

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

38
00:01:42,935 --> 00:01:44,310
BRIAN SCASSELLATI: Mulțumesc, David.

39
00:01:44,310 --> 00:01:45,380
Mulțumesc, Andy.

40
00:01:45,380 --> 00:01:50,050
Este atât de minunat să fie
aici cu toată lumea astăzi.

41
00:01:50,050 --> 00:01:56,490
Vreau să fiu foarte clar că primul
personalul CS50 aici, în Cambridge

42
00:01:56,490 --> 00:01:59,190
a fost incredibil de ospitalieri cu noi.

43
00:01:59,190 --> 00:02:02,130
Suntem atât de recunoscător pentru tot
au făcut să ne sprijine.

44
00:02:02,130 --> 00:02:05,690
Și așa am dori să fie în măsură
pentru a reveni bunătatea.

45
00:02:05,690 --> 00:02:09,370
>> Așa că astăzi, ajungem să anunțe
că vom avea un nou,

46
00:02:09,370 --> 00:02:15,240
unul-de-un-un fel eveniment CS50
întâmplă în New Haven săptămâna viitoare.

47
00:02:15,240 --> 00:02:18,040
Și aceasta este CS50 cercetare Expo.

48
00:02:18,040 --> 00:02:21,300
Așa că am de gând să fie primitor
everyone-- CS50 studenți,

49
00:02:21,300 --> 00:02:26,510
Personalul de la atât de la Harvard și la Yale--
vină și să vizitați cu noi vineri.

50
00:02:26,510 --> 00:02:30,400
Vom avea o mare varietate de peste
30 de persoane diferite care prezintă

51
00:02:30,400 --> 00:02:34,830
și upperclassmen exhibiting-- arată
off unele din produsele lor de cercetare.

52
00:02:34,830 --> 00:02:38,480
Vom avea unele startup, chiar, în căutarea
pentru un pic de noi talente Tech,

53
00:02:38,480 --> 00:02:40,460
startup din ambele Harvard și Yale.

54
00:02:40,460 --> 00:02:44,550
Și vom avea unele grupuri de studenti
în căutarea unor noi membri.

55
00:02:44,550 --> 00:02:46,357
>> O să fie un timp foarte interesant.

56
00:02:46,357 --> 00:02:49,190
Sperăm că aceia dintre voi care sunt
coborând pentru jocul Harvard-Yale

57
00:02:49,190 --> 00:02:51,360
va fi capabil de a opri
de un pic mai devreme,

58
00:02:51,360 --> 00:02:54,060
chiar în centrul de campus,
Sterling Memorial Library.

59
00:02:54,060 --> 00:02:58,040
Vom avea un set de
exponate care variază de la autonomă

60
00:02:58,040 --> 00:03:04,460
Panza de moduri de utilizare a software-ului
pentru a păstra manuscrise medievale.

61
00:03:04,460 --> 00:03:07,860
>> Vom avea de anunțuri
rețele hoc și oamenii

62
00:03:07,860 --> 00:03:11,230
predare de codificare software în Cape Town.

63
00:03:11,230 --> 00:03:13,730
Vom avea calculator
demonstrații de muzică.

64
00:03:13,730 --> 00:03:16,020
Și vom avea, desigur, mai multe roboți.

65
00:03:16,020 --> 00:03:18,900
Așa că speri să
alaturi de noi pentru acest eveniment.

66
00:03:18,900 --> 00:03:21,350
Ar trebui să fie o mulțime de
distracție, un pic de mâncare,

67
00:03:21,350 --> 00:03:24,430
și o mulțime de interesant
lucruri pentru a vorbi despre.

68
00:03:24,430 --> 00:03:28,230
>> Așa că astăzi, vom vorbi
despre procesarea limbajului natural.

69
00:03:28,230 --> 00:03:32,560
Și acest lucru este încercarea de pentru noi
pentru a construi un nou mod de interfațare

70
00:03:32,560 --> 00:03:35,150
cu dispozitivele noastre, deoarece
pentru ultimele câteva săptămâni,

71
00:03:35,150 --> 00:03:40,800
te-ai concentrat pe cum se face că
puteți scrie cod, scrie software

72
00:03:40,800 --> 00:03:47,110
că este un mod de a fi în măsură să-i spun o
mașină, aceasta este ceea ce vreau să faci.

73
00:03:47,110 --> 00:03:50,210
>> Dar noi nu ar trebui să
se așteaptă ca totul

74
00:03:50,210 --> 00:03:53,760
asta e acolo, care este folosit
de toți oamenii din lume

75
00:03:53,760 --> 00:03:57,480
va fi competenți
în acest tip de instruire.

76
00:03:57,480 --> 00:04:02,540
Deci, distingem între calculator
limbi și languages-- naturale

77
00:04:02,540 --> 00:04:06,720
că este, lucrurile pe care oamenii de utilizare
pentru a comunica cu alti oameni.

78
00:04:06,720 --> 00:04:12,270
Și vom încerca să construim interfețe care utilizează
aceste mecanisme de comunicare naturale.

79
00:04:12,270 --> 00:04:16,029
>> Acum, la fel ca orice alt subiect
care le-am început cu în CS50,

80
00:04:16,029 --> 00:04:19,589
vom începe cu cele mai simple
bit de procesarea limbajului natural

81
00:04:19,589 --> 00:04:21,269
că ne putem imagina.

82
00:04:21,269 --> 00:04:24,940
Vom începe cu
parte istorică a limbajului natural.

83
00:04:24,940 --> 00:04:28,740
Și apoi vom construi la
Sisteme de mai multe și mai recente

84
00:04:28,740 --> 00:04:31,450
și au unele demo-uri distractive pe parcurs.

85
00:04:31,450 --> 00:04:35,900
>> Deci vom începe cu ceea ce a fost
probabil prima limbajul natural

86
00:04:35,900 --> 00:04:38,210
sistem de prelucrare.

87
00:04:38,210 --> 00:04:45,080
Acesta a fost un sistem software scris în
1966 de Joseph Weizenbaum numit ELIZA.

88
00:04:45,080 --> 00:04:49,640
Și ELIZA fost proiectat pentru a
reproduce tipul de interacțiune

89
00:04:49,640 --> 00:04:53,850
ai avea cu un
Psihoterapeut Rogerian.

90
00:04:53,850 --> 00:04:57,210
Acum, Rogerians, au avut
o idee care psihoterapie

91
00:04:57,210 --> 00:05:02,800
implicat fiind capabil să reflecte înapoi
la un pacient și vorbesc cu ei,

92
00:05:02,800 --> 00:05:08,100
Practic, doar oferindu-le o
tiny pic de terapeut.

93
00:05:08,100 --> 00:05:09,920
Adică, totul
că terapeutul a spus

94
00:05:09,920 --> 00:05:16,500
Trebuia să fie doar o reflectare a
ceea ce pacientul spunea să-i.

95
00:05:16,500 --> 00:05:18,990
>> Deci, hai să încercăm și demo asta.

96
00:05:18,990 --> 00:05:22,820
Avem un voluntar care ar fi
dispus să împărtășească cele mai profunde lor,

97
00:05:22,820 --> 00:05:26,650
cele mai întunecate, și / sau secretele false cu ELIZA?

98
00:05:26,650 --> 00:05:29,680
Sigur, de ce nu vii pe sus.

99
00:05:29,680 --> 00:05:30,847
Fantastic.

100
00:05:30,847 --> 00:05:31,430
Si numele tau?

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
Mă bucur să te cunosc, Miles.

104
00:05:34,270 --> 00:05:36,270
Dacă v-ar ține pe asta.

105
00:05:36,270 --> 00:05:40,840
Și am de gând să
folosesc o versiune a ELIZA

106
00:05:40,840 --> 00:05:44,640
care le-am replicat
în cadrul IDE CS50.

107
00:05:44,640 --> 00:05:47,140
Și ne vom uita la sursă
cod pentru a acest lucru în scurt timp.

108
00:05:47,140 --> 00:05:49,910
Dar pentru acum, suntem doar
gând să-l invoca prin tastarea Eliza.

109
00:05:49,910 --> 00:05:55,480
>> Si Eliza este de gând să vă dau răspunsuri
care vor fi în toate capitalele.

110
00:05:55,480 --> 00:05:57,950
Și o să vă punem câteva întrebări.

111
00:05:57,950 --> 00:06:02,130
Și vom răspunde și tastați
în răspunsurile la ELIZA.

112
00:06:02,130 --> 00:06:04,310
Deci, ELIZA a spus: "Bună, eu sunt ELIZA.

113
00:06:04,310 --> 00:06:05,462
Care e problema ta?"

114
00:06:05,462 --> 00:06:08,092
Ce doriți să
spune ELIZA despre ziua de azi?

115
00:06:08,092 --> 00:06:10,750
>> MILES: Eu pot cădea doar adormit
dacă am papuci iepuras pe.

116
00:06:10,750 --> 00:06:12,440
>> BRIAN SCASSELLATI: Bine.

117
00:06:12,440 --> 00:06:13,360
In regula.

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

119
00:06:15,300 --> 00:06:22,410
>> "Eu pot cădea doar adormit
cu papuci bunny mai departe. "

120
00:06:22,410 --> 00:06:29,000
Si Eliza spune: "Spune, nu-i așa
are probleme psihice?

121
00:06:29,000 --> 00:06:30,450
Poate că acest lucru este un indicator bun. "

122
00:06:30,450 --> 00:06:30,780
>> BINE.

123
00:06:30,780 --> 00:06:32,245
Deci, ce ai vrea să răspundă?

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

125
00:06:36,110 --> 00:06:36,970
>> MILES: Da.

126
00:06:36,970 --> 00:06:38,660
>> BRIAN SCASSELLATI: Da.

127
00:06:38,660 --> 00:06:39,570
Omul de multe cuvinte.

128
00:06:39,570 --> 00:06:41,870
Îmi place asta.

129
00:06:41,870 --> 00:06:50,200
Eliza spune: "Pari destul de pozitive."

130
00:06:50,200 --> 00:06:53,200
>> MILES: Nu, eu sunt, de fapt, un electron.

131
00:06:53,200 --> 00:06:55,150
>> BRIAN SCASSELLATI: "Nu.

132
00:06:55,150 --> 00:07:02,240
De fapt, eu sunt un electron. "
"Ai venit la mine

133
00:07:02,240 --> 00:07:06,954
pentru că ești un electron? "

134
00:07:06,954 --> 00:07:08,870
Acum, putem vedea o parte din
lucruri-- am de gând

135
00:07:08,870 --> 00:07:10,200
să vă opriți doar o secundă, Miles.

136
00:07:10,200 --> 00:07:11,010
Nu pleca nicăieri.

137
00:07:11,010 --> 00:07:12,650
Noi nu am terminat cu tine încă.

138
00:07:12,650 --> 00:07:16,490
ELIZA este, în unele privințe,
răspunde la anumite lucruri

139
00:07:16,490 --> 00:07:21,140
că el spune, dar fără
orice înțelegere reală.

140
00:07:21,140 --> 00:07:26,090
Și este, de asemenea parroting înapoi o parte
a părților de pedeapsa.

141
00:07:26,090 --> 00:07:27,310
>> Așa că am spus, "Nu

142
00:07:27,310 --> 00:07:29,090
De fapt, eu sunt un electron. "

143
00:07:29,090 --> 00:07:34,190
Eliza răspuns înapoi: "Ai venit
pentru mine pentru că ești un electron? "

144
00:07:34,190 --> 00:07:34,690
In regula.

145
00:07:34,690 --> 00:07:36,050
Să dau un răspuns mai aici.

146
00:07:36,050 --> 00:07:37,140
Dă-unul bun, Miles.

147
00:07:37,140 --> 00:07:37,806
>> MILES: un bun?

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

149
00:07:48,400 --> 00:07:49,570
>> Da, rog ajută-mă.

150
00:07:49,570 --> 00:07:50,570
BRIAN SCASSELLATI: "Da.

151
00:07:50,570 --> 00:07:58,010
Te rog, ajută-mă. "" Ești sigur? "

152
00:07:58,010 --> 00:07:58,510
MILES: Nu.

153
00:07:58,510 --> 00:08:00,860
BRIAN SCASSELLATI: Nu.

154
00:08:00,860 --> 00:08:03,562
"Ce sugereaza pentru tine?"

155
00:08:03,562 --> 00:08:06,760
>> MILES: Nu poate fi un electron.

156
00:08:06,760 --> 00:08:11,170
>> BRIAN SCASSELLATI: "I
nu poate fi un electron. "

157
00:08:11,170 --> 00:08:13,790
"Vrei să spui că nu doar pentru a fi negativ?"

158
00:08:13,790 --> 00:08:14,390
>> In regula.

159
00:08:14,390 --> 00:08:16,030
Deci Miles, vă mulțumesc foarte mult.

160
00:08:16,030 --> 00:08:16,860
>> MILES: Mulțumesc.

161
00:08:16,860 --> 00:08:18,360
>> BRIAN SCASSELLATI: Multumesc foarte mult.

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

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

164
00:08:21,230 --> 00:08:26,700
>> Deci, acest program ELIZA, în multe feluri,
răspunde doar la piesele

165
00:08:26,700 --> 00:08:32,730
că suntem furnizarea, fără nici o adâncime
înțelegere a ceea ce se întâmplă aici.

166
00:08:32,730 --> 00:08:36,640
Aceasta este un fel de sistem de
numit de potrivire model, în cazul în care

167
00:08:36,640 --> 00:08:40,490
căutăm anumite
biți de text pe care suntem atunci

168
00:08:40,490 --> 00:08:44,860
de gând să ia din ceea ce
au fost furnizate ca intrare,

169
00:08:44,860 --> 00:08:52,580
converti, potențial, într-un fel,
si apoi da-l înapoi la utilizator.

170
00:08:52,580 --> 00:08:55,150
>> Efectuați oricare dintre credeți
că este, de fapt ELIZA

171
00:08:55,150 --> 00:08:58,230
efectuarea psihanaliza valabil aici?

172
00:08:58,230 --> 00:08:59,250
O persoană, poate.

173
00:08:59,250 --> 00:09:00,166
>> Audiența: [neauzit].

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

175
00:09:03,315 --> 00:09:05,440
BRIAN SCASSELLATI: Și cum
nu ca să te simți?

176
00:09:05,440 --> 00:09:06,530
Da, de fapt, o face.

177
00:09:06,530 --> 00:09:10,890
Și vom vedea, De fapt,
codul sursă pentru el într-o clipă.

178
00:09:10,890 --> 00:09:13,580
Și așa vei fi
capabil să facă exact acest lucru.

179
00:09:13,580 --> 00:09:17,420
>> Acum, ELIZA este o formă de ce
am numi astăzi un bot de chat.

180
00:09:17,420 --> 00:09:19,950
Doar trece prin
Textul pe care îl furnizează,

181
00:09:19,950 --> 00:09:24,030
ofera suma minimă goale
de înțelegere sau de prelucrare,

182
00:09:24,030 --> 00:09:26,790
și apoi papagali înapoi la tine.

183
00:09:26,790 --> 00:09:31,830
Deci, haideți să aruncăm o privire,
conceptual, și vorbesc despre ceea ce

184
00:09:31,830 --> 00:09:34,690
este faptul că este, de fapt face ELIZA.

185
00:09:34,690 --> 00:09:42,000
>> ELIZA este de a lua un Let sentence-- lui
spune, "Vreau să impresioneze șeful meu."

186
00:09:42,000 --> 00:09:45,130
Si Eliza este în căutarea
prin această teză

187
00:09:45,130 --> 00:09:48,730
și încercarea de a găsi și
se potrivesc anumite tipare.

188
00:09:48,730 --> 00:09:52,850
Astfel, de exemplu, unul dintre modelele
care este în căutarea pentru ELIZA sunt cuvintele

189
00:09:52,850 --> 00:09:55,110
"Eu vreau."

190
00:09:55,110 --> 00:09:59,330
Și ori de câte ori vede ceva
care are "Vreau" în ea,

191
00:09:59,330 --> 00:10:01,770
se formulează un răspuns.

192
00:10:01,770 --> 00:10:05,040
Și că răspunsul este un șir fix.

193
00:10:05,040 --> 00:10:07,915
În acest caz, este "de ce vrei?"

194
00:10:07,915 --> 00:10:11,330
Și am pus un pic stea la
la sfârșitul pentru că e doar

195
00:10:11,330 --> 00:10:13,310
începutul răspunsului nostru.

196
00:10:13,310 --> 00:10:16,310
Și steaua indică faptul că
vom lua restul

197
00:10:16,310 --> 00:10:19,850
de utterance-- utilizatorului
"pentru a impresiona seful meu" -

198
00:10:19,850 --> 00:10:24,500
și vom adăuga că
pe la sfârșitul acestui șir.

199
00:10:24,500 --> 00:10:28,990
>> Deci, acum, mai degrabă decât a spune, "de ce
vrei sa impresionezi seful meu, "

200
00:10:28,990 --> 00:10:31,800
există un pic de suplimentare
prelucrare care vom face.

201
00:10:31,800 --> 00:10:34,440
Asta este, va trebui să
converti unele pronumelor

202
00:10:34,440 --> 00:10:38,670
aici de la "seful meu" la "seful tau."

203
00:10:38,670 --> 00:10:41,300
Și ar putea fi o altă câteva
Schimbări de care avem nevoie pentru a face.

204
00:10:41,300 --> 00:10:44,990
Deci, mai degrabă decât doar o lipit
direct pe final, ceea ce vom face

205
00:10:44,990 --> 00:10:49,160
este vom lua restul de
utterance-- utilizator în here-- alb

206
00:10:49,160 --> 00:10:54,090
și vom lua o bucată de la
un timp și de a converti fiecare șir

207
00:10:54,090 --> 00:10:58,180
semn, fiecare cuvânt, în teză.

208
00:10:58,180 --> 00:10:59,580
>> Deci, vom lua cuvântul "a".

209
00:10:59,580 --> 00:11:01,650
Nu e nici o conversie
că trebuie să facem asta.

210
00:11:01,650 --> 00:11:02,340
"Impresiona."

211
00:11:02,340 --> 00:11:04,140
Nu e nici o conversie
trebuie să facem acolo.

212
00:11:04,140 --> 00:11:06,670
"My" va converti la "dumneavoastră".

213
00:11:06,670 --> 00:11:10,070
Si "seful" vom lăsa la fel de "sef".

214
00:11:10,070 --> 00:11:12,740
Și în final, orice
care se termină cu o perioadă,

215
00:11:12,740 --> 00:11:16,640
vom transforma într-o întrebare.

216
00:11:16,640 --> 00:11:22,600
>> Acest model foarte simplu de potrivire
este, de fapt destul de succes.

217
00:11:22,600 --> 00:11:27,260
Și când acest lucru a fost introdus
în 1966-- Joseph Weizenbaum

218
00:11:27,260 --> 00:11:28,986
programat aceasta pe un computer.

219
00:11:28,986 --> 00:11:31,110
Acum, computere la acel moment
nu au fost modele desktop.

220
00:11:31,110 --> 00:11:33,950
Ei au fost împărtășite de resurse.

221
00:11:33,950 --> 00:11:39,090
Și studenții săi ar fi
du-te și chat cu ELIZA.

222
00:11:39,090 --> 00:11:41,570
În cele din urmă, el a trebuit să
restricționa accesul la o

223
00:11:41,570 --> 00:11:43,890
deoarece elevii sai nu au fost
obtinerea orice lucrare de făcut.

224
00:11:43,890 --> 00:11:46,190
Ei au fost doar pe chat cu ELIZA.

225
00:11:46,190 --> 00:11:48,850
Și, de fapt, a trebuit să
foc asistentul său, care a

226
00:11:48,850 --> 00:11:55,840
a petrecut tot timpul vorbind cu ei ELIZA
despre problemele ei profunde și îngrijorătoare.

227
00:11:55,840 --> 00:12:00,350
>> Toată lumea care a folosit aceste sisteme
a început să-i anthropomorphize.

228
00:12:00,350 --> 00:12:04,490
Au început să se gândească la ele ca
fiind animate și oameni reali.

229
00:12:04,490 --> 00:12:07,969
Au început să recunoască o parte din
lucrurile pe care le spuneau

230
00:12:07,969 --> 00:12:09,010
veneau inapoi la ei.

231
00:12:09,010 --> 00:12:12,120
Și au fost aflarea
lucruri despre ei înșiși.

232
00:12:12,120 --> 00:12:17,290
Și, de fapt, chiar și experții,
chiar psihoterapeuți,

233
00:12:17,290 --> 00:12:22,930
a început să vă faceți griji că, de fapt,
poate ELIZA ar fi înlocuirea acestora.

234
00:12:22,930 --> 00:12:25,640
Și chiar computerul
oamenii de stiinta îngrijorat de faptul că am fost

235
00:12:25,640 --> 00:12:30,040
atât de aproape de rezolvarea limbaj natural.

236
00:12:30,040 --> 00:12:33,520
>> Acum, că nu a fost nicăieri aproape de realitate.

237
00:12:33,520 --> 00:12:37,280
Dar asta e cum impresionant
aceste sisteme pot părea.

238
00:12:37,280 --> 00:12:40,080
Așa că haideți să începe să se uite
dedesubt și să încerce

239
00:12:40,080 --> 00:12:46,190
pentru a obține un pic de o întrebare
unde acest cod se întâmplă de fapt.

240
00:12:46,190 --> 00:12:48,170
Deci, vom face acest cod
disponibil după aceea.

241
00:12:48,170 --> 00:12:50,880
Și aceasta este o foarte
Portul simplu și direct

242
00:12:50,880 --> 00:12:53,240
a punerii în aplicare inițiale ELIZA.

243
00:12:53,240 --> 00:12:56,350
>> Deci, unele dintre acestea stilistic
lucruri pe care le veți vedea aici

244
00:12:56,350 --> 00:12:59,360
nu sunt stilistic ce
ne-ar dori să faci

245
00:12:59,360 --> 00:13:01,480
sau ceea ce am fost de predare să faci.

246
00:13:01,480 --> 00:13:04,770
Dar am încercat să-i țină
la fel peste multe porturi

247
00:13:04,770 --> 00:13:08,087
că acest lucru a avut astfel încât să
are aroma a originalului.

248
00:13:08,087 --> 00:13:09,920
Așa că am de gând să includă
o gramada de lucruri,

249
00:13:09,920 --> 00:13:12,920
si apoi vom avea o
set de cuvinte cheie, lucruri

250
00:13:12,920 --> 00:13:16,460
care ELIZA va recunoaște
și să răspundă la direct.

251
00:13:16,460 --> 00:13:20,780
Deci, dacă aveți cuvinte ca
"poți" sau "Nu" sau "nu"

252
00:13:20,780 --> 00:13:24,680
sau "da" sau "de vis"
sau "salut", apoi ELIZA

253
00:13:24,680 --> 00:13:27,920
va răspunde selectiv la cele.

254
00:13:27,920 --> 00:13:30,010
Vom avea, de asemenea, o
anumit număr de lucruri

255
00:13:30,010 --> 00:13:34,940
că vom schimba, cum ar fi
convertirea "mea" la "dumneavoastră".

256
00:13:34,940 --> 00:13:39,920
>> Și apoi vom avea un set de răspunsuri
că pentru fiecare dintre aceste cuvinte cheie,

257
00:13:39,920 --> 00:13:42,580
vom roti prin
aceste raspunsuri diferite.

258
00:13:42,580 --> 00:13:45,350
Deci, dacă eu spun "da"
de trei ori la rând, am

259
00:13:45,350 --> 00:13:50,429
ar putea primi trei diferite
răspunsuri de la ELIZA.

260
00:13:50,429 --> 00:13:52,345
Codul nostru, atunci, este
de fapt remarcabil de simplu.

261
00:13:52,345 --> 00:13:59,490
Dacă am derulați în jos trecut toate acestea
răspunsuri pe care le-am programate în

262
00:13:59,490 --> 00:14:02,920
si ne trecem la principala noastră,
vom inițializa

263
00:14:02,920 --> 00:14:06,540
o pereche de diferite variabile
și de a face un pic de menaj

264
00:14:06,540 --> 00:14:08,480
la început.

265
00:14:08,480 --> 00:14:11,760
Dar există o serie absolut
de cod pe care le puteți înțelege.

266
00:14:11,760 --> 00:14:15,820
O buclă în timp ce mare care spune că sunt
O să repet acest peste si peste.

267
00:14:15,820 --> 00:14:20,420
Voi citi într-o linie și voi
stoca că într-un șir de intrare.

268
00:14:20,420 --> 00:14:23,880
Voi verifica și a vedea dacă acesta este
cuvinte cheie special "la revedere", care

269
00:14:23,880 --> 00:14:26,199
înseamnă a ieși din program.

270
00:14:26,199 --> 00:14:29,240
Și apoi voi verifica și a vedea dacă
cineva este doar repete

271
00:14:29,240 --> 00:14:29,800
din nou si din nou.

272
00:14:29,800 --> 00:14:31,174
Și voi striga la ei, dacă o fac.

273
00:14:31,174 --> 00:14:34,820
Voi spune "nu te repeta."

274
00:14:34,820 --> 00:14:40,500
>> Atâta timp cât nici unul dintre cei întâmpla, vom
apoi scanați prin bucla și prin,

275
00:14:40,500 --> 00:14:45,330
pe liniile 308 la 313
aici, și a verifica și a se vedea

276
00:14:45,330 --> 00:14:49,090
sunt oricare dintre cei cuvânt cheie
Expresii conținute în intrare

277
00:14:49,090 --> 00:14:50,620
că am fost doar dat?

278
00:14:50,620 --> 00:14:54,845
Dacă există un meci pentru ei, bine
apoi, voi amintiți-vă că locația.

279
00:14:54,845 --> 00:14:57,050
Îmi voi aminti acel cuvânt cheie.

280
00:14:57,050 --> 00:14:58,620
Și voi fi capabil de a construi un răspuns.

281
00:14:58,620 --> 00:15:03,150
>> Dacă nu găsesc o, Ei bine, atunci,
ultimul lucru din matrice mea de cuvinte cheie

282
00:15:03,150 --> 00:15:08,070
va fi răspunsurile mele implicite,
atunci când nimic altceva meciuri.

283
00:15:08,070 --> 00:15:14,160
Voi pune întrebări de genul "De ce ai făcut
venit aici? "sau" Cu ce ​​vă pot ajuta? "

284
00:15:14,160 --> 00:15:19,710
că sunt doar parțial adecvate
indiferent de ceea ce de intrare este.

285
00:15:19,710 --> 00:15:22,580
>> Vom construi apoi în sus răspunsul lui Eliza.

286
00:15:22,580 --> 00:15:26,040
Vom fi în măsură să ia
că răspunsul de bază,

287
00:15:26,040 --> 00:15:28,370
la fel cum am făcut în
"șeful meu" exemplu.

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

289
00:15:30,970 --> 00:15:33,990
Dacă asta e tot ce există
este-- daca e doar un singur

290
00:15:33,990 --> 00:15:36,860
șir care eu ar trebui să respond--
Am putea trimite înapoi.

291
00:15:36,860 --> 00:15:40,610
Dacă are un asterisc la
la sfârșitul anului acesta, atunci voi

292
00:15:40,610 --> 00:15:45,710
procesa fiecare jeton individual
restul răspunsului utilizatorului

293
00:15:45,710 --> 00:15:51,590
și se adaugă cele din, schimbarea din
cuvânt cu cuvânt ca am nevoie pentru a.

294
00:15:51,590 --> 00:15:56,100
>> Toate acest lucru este absolut
ceva care te-ar putea construi.

295
00:15:56,100 --> 00:15:59,230
Și, de fapt, modul în care ne-am
au argumente în linia de comandă prelucrate,

296
00:15:59,230 --> 00:16:03,570
modul în care trebuie
procesate prin cereri HTTP

297
00:16:03,570 --> 00:16:05,510
urmați aceleași tipuri de reguli.

298
00:16:05,510 --> 00:16:08,220
Sunt model de potrivire.

299
00:16:08,220 --> 00:16:15,170
>> Deci, ELIZA avut un relativ importantă
impactul asupra limbaj natural

300
00:16:15,170 --> 00:16:21,620
pentru că a făcut să pară că a fost un
Scopul foarte realizabil, cum ar fi într-un fel ne-ar

301
00:16:21,620 --> 00:16:25,550
fie în măsură să rezolve această problemă în mod direct.

302
00:16:25,550 --> 00:16:30,670
Acum, asta nu înseamnă că nu ELIZA
tot ceea ce ne-am dori să facem.

303
00:16:30,670 --> 00:16:33,710
Cu siguranta nu.

304
00:16:33,710 --> 00:16:35,660
Dar noi ar trebui să poată
de a face ceva mai mult.

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

306
00:16:38,280 --> 00:16:41,490
>> Primul nostru pas pentru a merge
dincolo de ELIZA se întâmplă

307
00:16:41,490 --> 00:16:44,840
pentru a putea să se uite la
nu textele fiind introdus

308
00:16:44,840 --> 00:16:53,750
în tastatură, dar discursul, real
Discursul înregistrat într-un microfon.

309
00:16:53,750 --> 00:16:56,880
Deci, ca ne uităm la aceste
piese diferite, suntem

310
00:16:56,880 --> 00:17:00,304
Va trebui să construiască un set de modele.

311
00:17:00,304 --> 00:17:02,970
Vom avea să fie în măsură
pentru a merge la acustica de nivel scăzut

312
00:17:02,970 --> 00:17:07,180
smoală information--,
amplitudine, frequency--

313
00:17:07,180 --> 00:17:09,530
și de a converti că în
unele unități care suntem

314
00:17:09,530 --> 00:17:14,619
capabil de a manipula mai ușor
și, în cele din urmă, le manipula

315
00:17:14,619 --> 00:17:18,609
în cuvinte și propoziții.

316
00:17:18,609 --> 00:17:22,880
>> Deci, cel mai de recunoaștere a vorbirii
sisteme care sunt acolo azi

317
00:17:22,880 --> 00:17:26,069
urmeze o statistică
Modelul în care ne construim

318
00:17:26,069 --> 00:17:35,090
trei reprezentări separate de ceea ce
care semnal audio conține de fapt.

319
00:17:35,090 --> 00:17:38,640
Vom începe cu un model de fonetică
care vorbește despre doar baza

320
00:17:38,640 --> 00:17:41,250
Sună că eu sunt producătoare.

321
00:17:41,250 --> 00:17:46,900
Sunt producătoare de ceva care este
B ca în băiat sau D ca în câine?

322
00:17:46,900 --> 00:17:53,220
Cum recunosc cei doi diferite
Telefoane fi separată și distinctă?

323
00:17:53,220 --> 00:17:56,600
>> Pe deasupra, vom construi apoi
o pronunție cuvânt model

324
00:17:56,600 --> 00:18:01,350
ceva care leagă împreună
aceste telefoane individuale

325
00:18:01,350 --> 00:18:04,724
și le combină într-un cuvânt.

326
00:18:04,724 --> 00:18:07,890
Și după aceea, vom lua cuvintele
si le vom asambla cu un limbaj

327
00:18:07,890 --> 00:18:13,010
modela într-o propoziție completă.

328
00:18:13,010 --> 00:18:17,230
>> Acum, vom vorbi despre fiecare
dintre acestea în mod independent și separat.

329
00:18:17,230 --> 00:18:21,580
Dar aceste trei modele sunt toate
doar de gând să fie statistici.

330
00:18:21,580 --> 00:18:23,502
Și asta înseamnă că atunci când ne
lucra cu ei, vom

331
00:18:23,502 --> 00:18:25,376
fie capabil să lucreze cu
le pe toate în același timp.

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

333
00:18:28,100 --> 00:18:28,600
In regula.

334
00:18:28,600 --> 00:18:30,890
Să începem cu modelul nostru fonetic.

335
00:18:30,890 --> 00:18:34,470
Deci, modele fonetice se bazează pe
o tehnică de calcul

336
00:18:34,470 --> 00:18:37,320
numit modele ascunse Markov.

337
00:18:37,320 --> 00:18:43,050
Acestea sunt modele grafice în care am
au și să recunoască un stat al lumii

338
00:18:43,050 --> 00:18:46,500
ca fiind caracterizat
de un set de caracteristici.

339
00:18:46,500 --> 00:18:51,960
Și această stare descrie o parte
o acțiune pe care am angajat în.

340
00:18:51,960 --> 00:19:00,190
>> Deci, dacă mă gândesc la a face
sunetul "Ma" ca mama,

341
00:19:00,190 --> 00:19:03,970
există diferite
componente pentru acel sunet.

342
00:19:03,970 --> 00:19:07,230
Există o parte în cazul în care am trage în respirație.

343
00:19:07,230 --> 00:19:09,560
Și apoi am pungă buzele mele.

344
00:19:09,560 --> 00:19:13,710
Și mă rostogolesc buzele un pic înapoi
bit pentru a face acel sunet "ma".

345
00:19:13,710 --> 00:19:15,340
Și apoi există o eliberare.

346
00:19:15,340 --> 00:19:17,020
Buzele mele vin în afară.

347
00:19:17,020 --> 00:19:19,030
Aerul este expulzat.

348
00:19:19,030 --> 00:19:22,650
"Ma."

349
00:19:22,650 --> 00:19:29,250
>> Aceste trei părți diferite ar fi
reprezentată de către statele în acest graph--

350
00:19:29,250 --> 00:19:33,420
debutul, la mijloc, și sfârșitul.

351
00:19:33,420 --> 00:19:38,060
Și mi-ar fi tranziții care
mi-a permis să călătorească dintr-un stat

352
00:19:38,060 --> 00:19:42,260
la alta cu o anumită probabilitate.

353
00:19:42,260 --> 00:19:47,250
Astfel, de exemplu, că M
sunet ar putea avea o foarte,

354
00:19:47,250 --> 00:19:51,850
foarte scurt de admisie la beginning--
"mm" - și apoi o lungă,

355
00:19:51,850 --> 00:19:55,640
faza vibratoare unde am exploatație meu
buzele împreună și aproape humming--

356
00:19:55,640 --> 00:20:05,090
"mmmm" - și apoi o foarte scurtă
ocluziv unde am expulza breath-- "ma".

357
00:20:05,090 --> 00:20:09,370
>> Modelul Markov ascuns este
conceput pentru a capta faptului

358
00:20:09,370 --> 00:20:13,340
că modul în care am face
acel sunet "ma" se va

359
00:20:13,340 --> 00:20:17,350
să fie ușor diferită în
calendarul său, este frecventa,

360
00:20:17,350 --> 00:20:21,030
și caracteristicile sale decât
modul în care-l face

361
00:20:21,030 --> 00:20:23,300
sau modul în care am putea
face când vorbesc

362
00:20:23,300 --> 00:20:26,030
despre diferite intrebuintari ale scrisorii.

363
00:20:26,030 --> 00:20:33,240
"Mama" si "poate eu" va
sunet ușor diferit.

364
00:20:33,240 --> 00:20:36,800
>> Deci, pentru a recunoaște un
sunet special, ne-ar

365
00:20:36,800 --> 00:20:42,020
construi modele Markov, acestea ascunse Markov
modele, de fiecare telefon posibile pe care am

366
00:20:42,020 --> 00:20:45,840
ar putea dori să recunoască,
fiecare sunet posibil,

367
00:20:45,840 --> 00:20:49,750
și apoi uita-te la
date acustice că am

368
00:20:49,750 --> 00:20:54,430
și de a determina statistic
care unul este cel mai probabil

369
00:20:54,430 --> 00:20:58,110
să fi produs acest sunet.

370
00:20:58,110 --> 00:20:58,610
BINE.

371
00:20:58,610 --> 00:21:01,540

372
00:21:01,540 --> 00:21:06,750
Cu acest model, am apoi
începe să se bazeze pe partea de sus a acesteia.

373
00:21:06,750 --> 00:21:09,330
Luăm un model pronunție.

374
00:21:09,330 --> 00:21:11,790
Acum, uneori pronunția
Modelele sunt simple și ușor de

375
00:21:11,790 --> 00:21:14,440
pentru că există o singură
mod se pronunță ceva.

376
00:21:14,440 --> 00:21:17,990
Alteori, ele sunt o
pic mai complicat.

377
00:21:17,990 --> 00:21:21,340
Iată un ghid pronunție
pentru acel lucru care este de culoare roșie

378
00:21:21,340 --> 00:21:25,210
un fruct pe care le face ketchup din.

379
00:21:25,210 --> 00:21:27,360
Oamenii nu cred că este un fruct.

380
00:21:27,360 --> 00:21:27,860
Dreapta?

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

382
00:21:30,880 --> 00:21:35,300
>> Acum, există mai multe moduri diferite
că oamenii vor pronunța acest cuvânt.

383
00:21:35,300 --> 00:21:37,780
Unii vor spune "toe-mai-toe."

384
00:21:37,780 --> 00:21:40,880
Unii vor spune "toe-mah-toe."

385
00:21:40,880 --> 00:21:44,800
Și putem surprinde că, odată cu
unul dintre aceste modele grafice

386
00:21:44,800 --> 00:21:48,305
în cazul în care, din nou, ne-am reprezenta tranziții
ca având o anumită probabilitate

387
00:21:48,305 --> 00:21:51,360
și probabilitate asociată cu ei.

388
00:21:51,360 --> 00:21:58,290
>> Deci, în acest caz, dacă ar fi să urmeze
traseul de sus, prin toată această grafic,

389
00:21:58,290 --> 00:22:03,330
Mi-ar fi incepand de la litera
pe departe stânga, "TA" sunetul.

390
00:22:03,330 --> 00:22:07,570
Mi-ar lua jumătate de sus,
de "oh", și apoi un "ma",

391
00:22:07,570 --> 00:22:14,530
și apoi o "o", și apoi o
"TA", și un "oh". "Toe-May-toe."

392
00:22:14,530 --> 00:22:19,610
Dacă am luat calea de jos prin
acest lucru, voi primi "ta-mah-toe."

393
00:22:19,610 --> 00:22:26,810
Și dacă m-am dus în jos și apoi
up, mi-ar lua "ta-May-toe."

394
00:22:26,810 --> 00:22:29,950
>> Aceste modele de captare acestea
diferențe, deoarece ori de câte ori

395
00:22:29,950 --> 00:22:32,410
am implementa una dintre acestea
sisteme de recunoaștere,

396
00:22:32,410 --> 00:22:35,340
că va trebui să lucreze cu
o mulțime de diferite tipuri de oameni,

397
00:22:35,340 --> 00:22:39,295
o mulțime de diferite accente, și chiar
diferite utilizări ale aceleași cuvinte.

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

399
00:22:42,204 --> 00:22:44,120
În cele din urmă, pe deasupra,
vom construi ceva

400
00:22:44,120 --> 00:22:48,780
care pare foarte complicat,
numit modelul de limbă,

401
00:22:48,780 --> 00:22:52,950
dar, de fapt este cea mai simplă de
trei deoarece acestea funcționează

402
00:22:52,950 --> 00:22:56,041
pe ceea ce se numesc modele n-gram.

403
00:22:56,041 --> 00:23:02,270
Și în acest caz, te arată
o două părți n-gram de model, un bigram.

404
00:23:02,270 --> 00:23:08,910
Vom face fizic ideea
că, uneori, anumite cuvinte sunt

405
00:23:08,910 --> 00:23:14,680
mai multe sanse de a urma un
dat cuvântul decât altele.

406
00:23:14,680 --> 00:23:25,210
Dacă am spus "prognoza"
cuvântul următor ar putea fi probabil "astăzi"

407
00:23:25,210 --> 00:23:31,510
sau ar putea fi "vremea
prognoza mâine. "

408
00:23:31,510 --> 00:23:38,870
Dar e puțin probabil să fi "
Vremea anghinare. "

409
00:23:38,870 --> 00:23:42,980
>> Ce model de limbă nu este
surprinde pe cei statistic

410
00:23:42,980 --> 00:23:47,450
prin numărarea, de la unele foarte mari
corpus, toate instanțele

411
00:23:47,450 --> 00:23:50,890
în care un cuvânt urmează altul.

412
00:23:50,890 --> 00:23:54,300
Deci, dacă am lua o corpus-- mare
ca orice Wall Street Journal

413
00:23:54,300 --> 00:24:00,750
care a fost produs din 1930,
care este unul din corpuses-- standardului

414
00:24:00,750 --> 00:24:03,910
și mă uit prin toate
acest text, și contez

415
00:24:03,910 --> 00:24:09,770
up câte ori după
"Prognoza" nu am vedea "astăzi"

416
00:24:09,770 --> 00:24:17,454
și de câte ori îmi văd
"Prognoza", urmat de "anghinare"

417
00:24:17,454 --> 00:24:19,370
prima se întâmplă
să fie mult mai probabil.

418
00:24:19,370 --> 00:24:21,540
Va să apară
mult mai frecvent.

419
00:24:21,540 --> 00:24:24,610
Și așa va avea o mai mare
probabilitate asociate cu aceasta.

420
00:24:24,610 --> 00:24:27,340
>> Dacă vreau să dau seama de
probabilitatea unui întreg exprimare,

421
00:24:27,340 --> 00:24:29,940
apoi, tocmai am despart.

422
00:24:29,940 --> 00:24:35,990
Deci probabilitatea de auz
propoziția "șobolanul mâncat brânză"

423
00:24:35,990 --> 00:24:39,110
este probabilitatea cuvântului
"The" începând cu o propoziție,

424
00:24:39,110 --> 00:24:42,540
și apoi probabilitatea ca
Cuvântul "șobolan" urmează cuvântul "The"

425
00:24:42,540 --> 00:24:44,910
și probabilitatea ca
Cuvântul "mâncat" urmează "șobolan",

426
00:24:44,910 --> 00:24:51,120
iar probabilitatea ca
"brânză" urmează "mâncat".

427
00:24:51,120 --> 00:24:55,160
>> Aceasta pare a fi o mulțime de
statistici, o mulțime de probabilități.

428
00:24:55,160 --> 00:24:57,510
Și asta e tot ce este.

429
00:24:57,510 --> 00:25:02,920
Dar lucrul uimitor este dacă faci acest lucru
cu un eșantion suficient de mare de date,

430
00:25:02,920 --> 00:25:03,670
functioneaza.

431
00:25:03,670 --> 00:25:05,250
Și funcționează extrem de bine.

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

433
00:25:07,810 --> 00:25:11,420
Știm cu toții aceste tehnologii.

434
00:25:11,420 --> 00:25:16,500
Cele mai multe sisteme de operare sunt dotate cu
recunoaștere a vocii în acest moment.

435
00:25:16,500 --> 00:25:20,940
Noi folosim Siri și Cortana și Echo.

436
00:25:20,940 --> 00:25:25,070
Și aceste lucruri se bazează pe
acest tip de trei straturi model--

437
00:25:25,070 --> 00:25:30,620
un model de fonetică la partea de jos, A
pronunțat model din mijloc,

438
00:25:30,620 --> 00:25:33,690
și un model de limbă pe partea de sus a ei.

439
00:25:33,690 --> 00:25:37,630
>> Acum, ei trebuie să facă un pic mai mult
decât că, pentru a răspunde la întrebări.

440
00:25:37,630 --> 00:25:43,000
Dar recunoașterea a ceea ce ești
spunând depinde exact pe asta.

441
00:25:43,000 --> 00:25:45,700
Așa că haideți să luăm un exemplu aici.

442
00:25:45,700 --> 00:25:52,020
Așa că am telefonul meu ședinței aici
sub camera pentru documente.

443
00:25:52,020 --> 00:25:56,110
Și am de gând să solicită
Siri câteva întrebări.

444
00:25:56,110 --> 00:25:57,150
In regula?

445
00:25:57,150 --> 00:25:59,940
>> Deci, haideți să se trezească telefonul meu aici.

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

447
00:26:02,710 --> 00:26:05,000
Siri, ceea ce este vremea
ca în New Haven azi?

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

449
00:26:07,670 --> 00:26:10,780
>> Siri: Iată vremea pentru
New Haven, Connecticut astăzi.

450
00:26:10,780 --> 00:26:11,890
>> BRIAN SCASSELLATI: OK.

451
00:26:11,890 --> 00:26:16,720
Deci în primul rând ai văzut că Siri a recunoscut
fiecare dintre cuvintele individuale

452
00:26:16,720 --> 00:26:19,050
și apoi a produs un răspuns.

453
00:26:19,050 --> 00:26:22,277
Vom vorbi despre cum sa răspuns
vine vorba într-un pic.

454
00:26:22,277 --> 00:26:24,110
Dar acum, că știm
că aceasta este doar pe bază de

455
00:26:24,110 --> 00:26:28,880
pe statisticile prime și acest
model tip de potrivire de abordare,

456
00:26:28,880 --> 00:26:31,120
putem juca unele jocuri cu Siri.

457
00:26:31,120 --> 00:26:34,560
>> Deci, eu pot încerca din nou.

458
00:26:34,560 --> 00:26:38,864
Siri, ceea ce este vremea
hipopotam New Haven, azi?

459
00:26:38,864 --> 00:26:39,810
>> Siri: OK.

460
00:26:39,810 --> 00:26:44,245
Aici e vremea pentru noi
Haven, Connecticut pentru ziua de azi.

461
00:26:44,245 --> 00:26:46,120
BRIAN SCASSELLATI: Siri
nu descurajat de faptul că

462
00:26:46,120 --> 00:26:50,980
deoarece este găsit pattern--
"Vremea", "astăzi", "New Haven."

463
00:26:50,980 --> 00:26:54,420
Asta e ceea ce răspunde
la, la fel ca ELIZA.

464
00:26:54,420 --> 00:26:54,920
In regula.

465
00:26:54,920 --> 00:26:59,390
Să-i dau una mai mult, chiar
mai exemplu ridicol.

466
00:26:59,390 --> 00:27:03,075
Siri, anghinare vreme
armadillo hipopotam New Haven?

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

468
00:27:06,806 --> 00:27:08,400
>> Siri: Permiteți-mi să verific asta.

469
00:27:08,400 --> 00:27:11,280
Iată ce am găsit pe web
pentru care sunt anghinare Armadillo

470
00:27:11,280 --> 00:27:13,780
hipopotam New Haven.

471
00:27:13,780 --> 00:27:14,760
>> BRIAN SCASSELLATI: OK.

472
00:27:14,760 --> 00:27:20,400
Deci, dacă am merge suficient de departe
departe de acest model,

473
00:27:20,400 --> 00:27:24,365
Sunt în stare să-l confunde, deoarece nu
mai potrivește cu modelul pe care îl are.

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

475
00:27:27,370 --> 00:27:29,390
Și că statistica
motor care spune,

476
00:27:29,390 --> 00:27:32,850
ceea ce este probabilitatea ca ai
hipopotam cuvinte și anghinare

477
00:27:32,850 --> 00:27:34,440
împreună, și Armadillo?

478
00:27:34,440 --> 00:27:36,050
Asta trebuie să fie ceva nou.

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

480
00:27:38,840 --> 00:27:40,610
>> Deci, aceste tehnologii folosim în fiecare zi.

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

482
00:27:43,670 --> 00:27:47,800
Dacă vrem să-i ia un pas
în plus, deși, dacă am de fapt

483
00:27:47,800 --> 00:27:53,930
doresc să fie în măsură să vorbească despre ceea ce
este faptul că aceste sisteme sunt raspunde la,

484
00:27:53,930 --> 00:28:00,630
trebuie să vorbim, din nou, despre o
set mai fundamental de întrebări.

485
00:28:00,630 --> 00:28:05,370
Și asta e un subiect în comunicare
pe care o numim întrebare răspuns.

486
00:28:05,370 --> 00:28:07,028
Asta este, ne dorim să fie în măsură sa-- da?

487
00:28:07,028 --> 00:28:07,944
Audiența: [neauzit].

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

489
00:28:10,789 --> 00:28:13,330
BRIAN SCASSELLATI: Nu ne
în procesarea semantică latent?

490
00:28:13,330 --> 00:28:14,070
Deci da.

491
00:28:14,070 --> 00:28:17,820
Există o mulțime de lucruri care sunt
întâmplă sub suprafața cu Siri

492
00:28:17,820 --> 00:28:20,210
și în unele dintre exemplele
Am de gând să-ți arăt următor

493
00:28:20,210 --> 00:28:22,610
în cazul în care există destul de un pic
în ceea ce privește structura

494
00:28:22,610 --> 00:28:25,260
de ce spui că e important.

495
00:28:25,260 --> 00:28:31,890
Și, de fapt, că este o mare
precursor pentru urmatorul diapozitiv pentru mine.

496
00:28:31,890 --> 00:28:35,110
>> Deci în același fel în care ne
de recunoaștere a vorbirii a fost construit

497
00:28:35,110 --> 00:28:39,620
din mai multe straturi, dacă vrem să
să înțeleagă ceea ce este ca de fapt

498
00:28:39,620 --> 00:28:44,620
fiind spuse, vom din nou la
se bazează pe o analiză multi-strat

499
00:28:44,620 --> 00:28:47,020
textului care fiind recunoscut.

500
00:28:47,020 --> 00:28:52,560
Deci, atunci când Siri este, de fapt în măsură să
să zicem, uite am găsit aceste cuvinte.

501
00:28:52,560 --> 00:28:55,230
Acum ce fac cu ele?

502
00:28:55,230 --> 00:28:59,110
Prima componentă este de multe ori a
du-te prin și să încerce să analizeze

503
00:28:59,110 --> 00:29:03,010
structura propoziției.

504
00:29:03,010 --> 00:29:05,410
Și în ceea ce am văzut
în școala primară, de multe ori,

505
00:29:05,410 --> 00:29:08,920
ca un fel de diagrame
Exemple, vom

506
00:29:08,920 --> 00:29:12,774
să recunoască faptul că anumite
Cuvintele au anumite roluri.

507
00:29:12,774 --> 00:29:13,440
Acestea sunt substantive.

508
00:29:13,440 --> 00:29:14,231
Acestea sunt pronume.

509
00:29:14,231 --> 00:29:16,200
Acestea sunt verbe.

510
00:29:16,200 --> 00:29:19,460
Și am de gând să recunoască
că pentru o anumită gramatică,

511
00:29:19,460 --> 00:29:24,700
în acest caz gramatica limbii engleze, există
modalități valide în care le-am putea combina

512
00:29:24,700 --> 00:29:26,280
și alte modalități care nu sunt valide.

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

514
00:29:29,920 --> 00:29:33,870
>> Că recunoașterea, că structura,
ar putea fi de ajuns pentru a ne ajuta să ghideze

515
00:29:33,870 --> 00:29:36,720
putin.

516
00:29:36,720 --> 00:29:39,820
Dar nu este de ajuns
pentru noi să fie capabil să ofere

517
00:29:39,820 --> 00:29:43,290
nici un sens la ceea ce se spune aici.

518
00:29:43,290 --> 00:29:46,615
Pentru a face acest lucru, va trebui să se bazeze pe
o anumită cantitate de prelucrare semantică.

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

520
00:29:49,590 --> 00:29:55,080
Asta este, vom trebui să se uite
la sub ceea ce fiecare dintre aceste cuvinte

521
00:29:55,080 --> 00:29:57,400
exercită în mod efectiv ca un sens.

522
00:29:57,400 --> 00:30:01,150
Și în cel mai simplu mod de a face acest lucru,
vom asocia cu fiecare cuvânt

523
00:30:01,150 --> 00:30:06,930
ca stim o anumită funcție,
o anumită transformare că

524
00:30:06,930 --> 00:30:09,300
permite să se întâmple.

525
00:30:09,300 --> 00:30:14,470
>> În acest caz, am putea eticheta
Cuvântul "John", ca fiind un nume propriu,

526
00:30:14,470 --> 00:30:18,160
că poartă cu ea o identitate.

527
00:30:18,160 --> 00:30:21,530
Și am putea eticheta
"Maria", ca în același mod.

528
00:30:21,530 --> 00:30:27,900
Întrucât un verb ca "iubește, că"
constituie un anumit relație

529
00:30:27,900 --> 00:30:31,582
că suntem în stare să reprezinte.

530
00:30:31,582 --> 00:30:33,290
Acum, asta nu înseamnă
că ne înțelegem

531
00:30:33,290 --> 00:30:37,680
ce este dragostea, ci doar că ne înțelegem
l în calea unui sistem simbolic.

532
00:30:37,680 --> 00:30:40,480
Asta este, putem eticheta
ea și-l manipuleze.

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

534
00:30:44,230 --> 00:30:49,120
>> Cu fiecare dintre aceste tipuri de abordări,
orice tip de prelucrare semantic

535
00:30:49,120 --> 00:30:57,060
aici este de gând să nevoie de un pic de
pic de cunoștințe și o mulțime de muncă

536
00:30:57,060 --> 00:30:59,020
din partea noastră.

537
00:30:59,020 --> 00:31:03,590
Nu mai suntem în domeniul
în cazul în care statisticile pur și simplu

538
00:31:03,590 --> 00:31:07,320
vor fi de ajuns pentru noi.

539
00:31:07,320 --> 00:31:11,330
Acum, în scopul de a merge
din acest punct de a fi

540
00:31:11,330 --> 00:31:15,520
posibilitatea de a vorbi despre interiorul
ceea ce se întâmplă de fapt aici,

541
00:31:15,520 --> 00:31:19,640
pentru a fi capabil de a manipula acest
structura și să înțeleagă o întrebare

542
00:31:19,640 --> 00:31:23,160
și apoi de a putea
să iasă și de căutare,

543
00:31:23,160 --> 00:31:27,290
care necesită o mai
Modelul cognitiv complex.

544
00:31:27,290 --> 00:31:34,880
>> Modul în care sunt construite aceste sisteme
este cea mai mare parte foarte, foarte forței de muncă

545
00:31:34,880 --> 00:31:36,350
intens.

546
00:31:36,350 --> 00:31:39,490
Acestea implică oameni
petrecut o mare

547
00:31:39,490 --> 00:31:44,100
de timp structurarea modalitățile în
care aceste tipuri de propoziții

548
00:31:44,100 --> 00:31:47,270
pot fi reprezentate într-o anumită logică.

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

550
00:31:51,639 --> 00:31:53,430
Ea devine chiar un pic
mai complexă, totuși.

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

552
00:31:56,400 --> 00:31:59,660
>> Chiar și după ce ne-am ocupat
cu semantica, vom

553
00:31:59,660 --> 00:32:03,860
încă mai trebuie să se uite la
pragmatica a ceea ce se spune.

554
00:32:03,860 --> 00:32:08,620
Asta este, cum am se referă cuvintele
că am ceva fizic

555
00:32:08,620 --> 00:32:12,054
acolo, în lume sau la
puțin unele sursă de informare

556
00:32:12,054 --> 00:32:12,970
pe care le pot manipula?

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

558
00:32:15,780 --> 00:32:20,790
>> Uneori, acestea conduc la
biți minunate ale ambiguitate.

559
00:32:20,790 --> 00:32:24,470
"Red-hot stele să se căsătorească astronom."

560
00:32:24,470 --> 00:32:25,630
BINE.

561
00:32:25,630 --> 00:32:28,540
Acum, am citit că, în
tip amuzant de titlu

562
00:32:28,540 --> 00:32:34,690
care ne-ar vedea la televizor noaptea târziu
pentru că noi nu interpretăm "stea"

563
00:32:34,690 --> 00:32:38,630
să aibă sensul său corp ceresc.

564
00:32:38,630 --> 00:32:43,390
Știm că aceasta înseamnă mai mult
actor obișnuit sau actrita

565
00:32:43,390 --> 00:32:45,240
cu cantități mari de vizibilitate.

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

567
00:32:47,770 --> 00:32:51,950
>> "Squad ajuta muscatura de caine victimă."

568
00:32:51,950 --> 00:32:55,550
Este că echipa este de fapt
acolo asistarea un câine

569
00:32:55,550 --> 00:32:59,620
în întâmplă în jurul și mușcă victimele?

570
00:32:59,620 --> 00:33:02,380
Sau este că nu a existat
o persoană care a fost

571
00:33:02,380 --> 00:33:04,625
muscat de un caine care avea nevoie de ajutor?

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

573
00:33:07,650 --> 00:33:11,480
Doar de la uita la sintaxa
și semantica propozițiilor,

574
00:33:11,480 --> 00:33:14,660
nu putem determina acest lucru.

575
00:33:14,660 --> 00:33:22,000
>> "Elicopter alimentat de muște umane."

576
00:33:22,000 --> 00:33:27,330
Există, de fapt, real
lucruri mici care zboară în jurul

577
00:33:27,330 --> 00:33:34,510
sunt oameni cu aripi alimentarea
elicoptere pentru binele omenirii?

578
00:33:34,510 --> 00:33:38,960
Sau există un dispozitiv mecanic
care derivă puterea de la o persoană?

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

580
00:33:41,600 --> 00:33:46,500
>> Când ne uităm la întrebare
Sisteme de răspuns,

581
00:33:46,500 --> 00:33:51,110
acestea sunt straturile care
avem nevoie pentru a face față.

582
00:33:51,110 --> 00:33:54,890
Acum, cele mai bune și cele mai fel
de răspândită a acestor sisteme

583
00:33:54,890 --> 00:34:00,640
astăzi sunt capabili să facă
lucrurile la un nivel care sunt

584
00:34:00,640 --> 00:34:05,050
mult dincolo de ceea ce am avut în urmă cu 10 de ani.

585
00:34:05,050 --> 00:34:08,210
Iată una dintre cele mai bune sisteme
că e acolo azi.

586
00:34:08,210 --> 00:34:10,519
Și aceasta este un sistem de
de la IBM Watson numit.

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

588
00:34:13,040 --> 00:34:15,500
Acest lucru este de la prietenii noștri de la IBM.

589
00:34:15,500 --> 00:34:19,810
Acest lucru este băncile Katherine, Jia Chen,
și Priscilla Moraes ne da

590
00:34:19,810 --> 00:34:26,323
o demonstrație de Watson
ieri, în IBM Yorktown.

591
00:34:26,323 --> 00:34:26,989
[VIDEO PLAYBACK]

592
00:34:26,989 --> 00:34:27,690
-Ce mai faci?

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

594
00:34:30,600 --> 00:34:31,980
>> -Sunt bine.

595
00:34:31,980 --> 00:34:35,429
Sunt întotdeauna fericit atunci când sunt
gândire, mai ales atunci când am

596
00:34:35,429 --> 00:34:38,920
pot sta rece în aceste camere de servere.

597
00:34:38,920 --> 00:34:40,170
Cine este actrita ta preferata?

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

599
00:34:43,870 --> 00:34:47,555
>> Actrita -My favorit
Angelina Jolie ca Lara Croft

600
00:34:47,555 --> 00:34:54,800
în Tomb Raider, deoarece originalul ei
Formularul a fost ca un personaj virtual ca mine.

601
00:34:54,800 --> 00:34:56,760
>> -Cum Poate Watson ajuta pacientii?

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

603
00:34:59,700 --> 00:35:03,755
>> -este Planul pentru pacientii la
au acces la Watson direct?

604
00:35:03,755 --> 00:35:08,050
Accesul la consultativ Watson
cererile vor varia în funcție de utilizarea caz.

605
00:35:08,050 --> 00:35:12,630
Dar în prezent, Watson va oferi doar
posibil diagnostic si tratament

606
00:35:12,630 --> 00:35:14,725
opțiuni profesionale medicale.

607
00:35:14,725 --> 00:35:17,680
Dacă este cazul, pacientii
poate furniza informații

608
00:35:17,680 --> 00:35:21,210
la Watson, poate printr-o
interfata web portal, tabletă,

609
00:35:21,210 --> 00:35:23,500
sau chiar un telefon mobil.

610
00:35:23,500 --> 00:35:27,180
De exemplu, un pacient poate fi
a cerut să descrie simptomele lor

611
00:35:27,180 --> 00:35:30,460
în limbaj natural direct
într-o soluție Watson,

612
00:35:30,460 --> 00:35:34,050
care sa permita medicului sa se concentreze asupra
diagnostic și nu de colectare a datelor.

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

614
00:35:38,379 --> 00:35:42,716
>> -Cine Asasinat Abraham Lincoln?

615
00:35:42,716 --> 00:35:46,153
>> Ioan Wilkes Booth.

616
00:35:46,153 --> 00:35:52,373
>> -În Ceea ce an a făcut Arizona
Diamondbacks câștiga World Series?

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

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

619
00:35:58,710 --> 00:36:01,610
>> BRIAN SCASSELLATI: Deci
aceste tipuri de sisteme

620
00:36:01,610 --> 00:36:07,430
trebuie să se bazeze în primul rând pe
recunoscând discursul; doilea,

621
00:36:07,430 --> 00:36:12,200
convertind-o într-un interne semnificative
reprezentare; și apoi, a treia,

622
00:36:12,200 --> 00:36:17,090
posibilitatea de a ieși și de a găsi
sursa de informații care

623
00:36:17,090 --> 00:36:21,140
le permite să răspundă la această întrebare.

624
00:36:21,140 --> 00:36:27,320
Acest nivel de complexitate implică
aceleași tipuri de lucruri programatice

625
00:36:27,320 --> 00:36:31,790
care le-au fost
face în seturi de probleme.

626
00:36:31,790 --> 00:36:38,000
>> Suntem capabili să elimine cereri HTTP în
același tip de model de nivel scăzut

627
00:36:38,000 --> 00:36:40,810
potrivire care ELIZA poate face.

628
00:36:40,810 --> 00:36:45,070
Suntem capabili de a converti pe cei
într-o reprezentare internă,

629
00:36:45,070 --> 00:36:50,360
și apoi să le utilizeze pentru a interoga unele
bază de date externă, eventual folosind SQL.

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

631
00:36:53,530 --> 00:36:56,260
Toate sistemele care
sunt construite astăzi

632
00:36:56,260 --> 00:37:00,520
pentru a face acest tip de naturale
comunicare limba

633
00:37:00,520 --> 00:37:04,100
sunt construite pe
aceste aceleași principii.

634
00:37:04,100 --> 00:37:09,530
>> Acum, chiar și un sistem ca
Watson nu este suficient de complex

635
00:37:09,530 --> 00:37:14,820
pentru a putea să răspundă arbitrară
întrebări despre orice subiect.

636
00:37:14,820 --> 00:37:20,060
Și, de fapt, acestea trebuie să fie
structurat într-un domeniu dat.

637
00:37:20,060 --> 00:37:24,440
Astfel încât să puteți merge online și puteți găsi
versiuni ale Watson, care operează bine

638
00:37:24,440 --> 00:37:27,700
în informatică medicală.

639
00:37:27,700 --> 00:37:31,490
Sau nu e online,
care tocmai se ocupă cu modul în care

640
00:37:31,490 --> 00:37:34,540
de a face recomandări bune despre
ce bere se va merge cu care alimente.

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

642
00:37:37,060 --> 00:37:41,870
Și în aceste domenii,
se poate răspunde la întrebări,

643
00:37:41,870 --> 00:37:46,130
găsi informațiile de care are nevoie.

644
00:37:46,130 --> 00:37:48,270
>> Dar nu se poate amesteca și le potrivi.

645
00:37:48,270 --> 00:37:53,150
Sistemul care a fost instruit
cu baza de date de produse alimentare și bere

646
00:37:53,150 --> 00:37:56,830
nu funcționează bine atunci când dintr-o dată
pune-l în cu informaticii medicale

647
00:37:56,830 --> 00:37:59,770
Bază de date.

648
00:37:59,770 --> 00:38:05,680
Deci, chiar cele mai bune noastre de astăzi sistemele
se bazează pe un nivel de prelucrare

649
00:38:05,680 --> 00:38:11,570
în care suntem de codificare de mână și
construirea în infrastructura pentru

650
00:38:11,570 --> 00:38:13,275
pentru a face acest sistem rula.

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

652
00:38:16,360 --> 00:38:20,710
>> Acum, ultimul subiect vreau
pentru a putea ajunge la ziua de azi

653
00:38:20,710 --> 00:38:23,960
este despre comunicare nonverbala.

654
00:38:23,960 --> 00:38:29,290
O masă mare de informații care
ne comunice unul cu celălalt

655
00:38:29,290 --> 00:38:35,490
nu vine despre prin
cuvinte individuale, care ne solicită.

656
00:38:35,490 --> 00:38:40,290
Ea are de a face cu lucruri, cum ar fi
proximitate, privirea, tonul vocii,

657
00:38:40,290 --> 00:38:42,270
inflexiune dumneavoastră.

658
00:38:42,270 --> 00:38:46,620
Și că, de asemenea, comunicarea este
ceva care de multe interfete diferite

659
00:38:46,620 --> 00:38:49,960
îngrijire foarte multe despre.

660
00:38:49,960 --> 00:38:51,500
Nu e ceea ce ii pasa Siri despre.

661
00:38:51,500 --> 00:38:56,250
Pot cere Siri ceva într-o singură voce
sau într-un ton diferit de voce,

662
00:38:56,250 --> 00:38:59,840
și Siri va
da-mi același răspuns.

663
00:38:59,840 --> 00:39:05,260
Dar asta nu e ceea ce am construit pentru
multe alte tipuri de interfețe.

664
00:39:05,260 --> 00:39:09,120
>> Vreau să vă prezint
acum la unul dintre roboți.

665
00:39:09,120 --> 00:39:12,720
Acest lucru a fost construit de mult timp mi
prieten și coleg Cynthia

666
00:39:12,720 --> 00:39:16,010
Breazeal și compania ei Jibo.

667
00:39:16,010 --> 00:39:20,090
Și aceasta robot-- vom
de a avea un cuplu de voluntari

668
00:39:20,090 --> 00:39:22,520
veni pentru a interacționa cu acest lucru.

669
00:39:22,520 --> 00:39:26,200
Deci, pot avea două oameni dispuși
să se joace cu robotul pentru mine?

670
00:39:26,200 --> 00:39:29,936
De ce nu vii pe sus,
si de ce nu vii pe sus.

671
00:39:29,936 --> 00:39:31,310
Dacă ai alătura mă aici, te rog.

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

673
00:39:36,520 --> 00:39:39,670
>> Și dacă aș putea aveți
vin chiar aici.

674
00:39:39,670 --> 00:39:40,170
Mulțumesc.

675
00:39:40,170 --> 00:39:40,480
Bună.

676
00:39:40,480 --> 00:39:41,400
>> ALFREDO: Mă bucur să te cunosc.

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
Mă bucur să te cunosc ambele.

682
00:39:45,154 --> 00:39:46,820
Alfredo, am de gând să te duci mai întâi.

683
00:39:46,820 --> 00:39:47,990
Vino chiar aici.

684
00:39:47,990 --> 00:39:51,870
Am de gând să introducă
Tu-- dacă pot obține acest off

685
00:39:51,870 --> 00:39:58,450
fără bate microphone--
la un mic robot de nume Jibo.

686
00:39:58,450 --> 00:40:00,140
OK?

687
00:40:00,140 --> 00:40:04,260
>> Acum, Jibo este proiectat pentru a fi interactiv.

688
00:40:04,260 --> 00:40:09,339
Și, deși poate da discurs,
o mare parte din interacțiunea cu robotul

689
00:40:09,339 --> 00:40:09,880
este non-verbal.

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

691
00:40:12,450 --> 00:40:17,070
Alfredo, am de gând să vă rog să
spune ceva frumos și gratuit

692
00:40:17,070 --> 00:40:19,554
la robot, vă rog.

693
00:40:19,554 --> 00:40:20,845
ALFREDO: Cred că arăți drăguț.

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

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

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
Răspunsul său nu este verbal.

700
00:40:33,180 --> 00:40:35,180
Și totuși, ai dat atât
o confirmare clară

701
00:40:35,180 --> 00:40:39,680
că a auzit ce ai spus
și, de asemenea, înțeles într-un fel care.

702
00:40:39,680 --> 00:40:40,530
OK?

703
00:40:40,530 --> 00:40:42,070
Pas înapoi aici timp de o secundă.

704
00:40:42,070 --> 00:40:43,130
Multumesc.

705
00:40:43,130 --> 00:40:44,090
>> Rachel, dacă ar fi.

706
00:40:44,090 --> 00:40:46,070
Acum, am de gând să dea
vă de locuri de muncă mult mai greu.

707
00:40:46,070 --> 00:40:48,361
Dacă doriți stai aici,
copii de rezervă doar un pic, astfel

708
00:40:48,361 --> 00:40:50,280
ne puteți obține de pe camera foto
si uita-te în acest fel.

709
00:40:50,280 --> 00:40:56,840
Am de gând să vă rog să spui ceva
într-adevăr înseamnă și urât la robot.

710
00:40:56,840 --> 00:41:02,900
>> RACHEL: Ce-ai părea
de a face a fost complet absurdă.

711
00:41:02,900 --> 00:41:03,840
>> [Bâzâit]

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

713
00:41:07,610 --> 00:41:09,030
>> Asta a fost chiar mai absurd.

714
00:41:09,030 --> 00:41:10,120
Ce se intampla cu tine?

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

716
00:41:13,487 --> 00:41:16,207
Aw, nu se simt rău.

717
00:41:16,207 --> 00:41:17,040
O să-ți dau o îmbrățișare.

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

719
00:41:19,882 --> 00:41:21,090
BRIAN SCASSELLATI: Bine.

720
00:41:21,090 --> 00:41:22,280
Mulțumesc, Rachel.

721
00:41:22,280 --> 00:41:24,565
Alfredo, Rachel, baieti Multumesc foarte mult.

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

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

724
00:41:28,660 --> 00:41:34,470
>> Deci, acest tip de interacțiune are în
multe moduri Unele dintre aceleași reguli

725
00:41:34,470 --> 00:41:36,950
iar unele dintre aceleași
structură ce am

726
00:41:36,950 --> 00:41:39,950
ar putea avea în interacțiune lingvistică.

727
00:41:39,950 --> 00:41:44,530
Este atât de comunicare și
servește un scop important.

728
00:41:44,530 --> 00:41:48,590
Și că interacțiunea, în
multe feluri, este proiectat

729
00:41:48,590 --> 00:41:52,890
pentru a avea un efect special pe
persoană care interacționează cu sau de a asculta

730
00:41:52,890 --> 00:41:54,410
la robot.

731
00:41:54,410 --> 00:41:56,450
>> Acum, eu sunt destul de norocos
să aibă Jibo astăzi aici.

732
00:41:56,450 --> 00:42:00,550
Sam Spaulding este aici ajuta
ne cu robotul.

733
00:42:00,550 --> 00:42:07,470
Și am de gând să întreb Sam pentru a da
ne unul demo frumos de Jibo dans

734
00:42:07,470 --> 00:42:09,720
pe care le pot viziona la sfârșitul aici.

735
00:42:09,720 --> 00:42:10,590
Deci, mergeți mai departe, Jibo.

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

737
00:42:11,550 --> 00:42:14,430
Arată-ne mișcările tale de dans.

738
00:42:14,430 --> 00:42:17,310
>> [MUSIC JOC]

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

740
00:42:43,114 --> 00:42:44,780
BRIAN SCASSELLATI: Bine, toată lumea.

741
00:42:44,780 --> 00:42:46,865
Vă mulțumim pentru prietenii noștri de la Jibo.

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

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

744
00:42:50,140 --> 00:42:54,990
>> Și datorită prietenilor noștri de la
IBM pentru a ajuta azi.

745
00:42:54,990 --> 00:42:57,300
Comunicarea este ceva
care ai de gând

746
00:42:57,300 --> 00:43:02,280
pentru a vedea venind mai mult ca
vom construi interfete mai complexe.

747
00:43:02,280 --> 00:43:05,760
Săptămâna viitoare, vom vorbi
despre cum să interfață

748
00:43:05,760 --> 00:43:08,890
cu adversarii de calculator în jocuri.

749
00:43:08,890 --> 00:43:12,950
Dar, dacă aveți întrebări cu privire la acest lucru,
Voi fi în jurul valorii de la ore de birou în seara asta.

750
00:43:12,950 --> 00:43:17,610
Sunt fericit să vorbesc cu tine despre AI
subiecte sau pentru a intra în mai multe detalii.

751
00:43:17,610 --> 00:43:18,927
Au un weekend mare.

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

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

754
00:43:21,909 --> 00:43:26,141
[MUSIC JOC]

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