1
00:00:00,000 --> 00:00:02,928
>> [Predvaja glasba]

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

3
00:00:11,230 --> 00:00:12,790
>> DAVID Malan: To je CS50.

4
00:00:12,790 --> 00:00:14,072
To je konec 10. tednu.

5
00:00:14,072 --> 00:00:16,030
In fant, pa imamo
dober razred za vas danes.

6
00:00:16,030 --> 00:00:20,040
Mi smo tako navdušeni, da povabi dva
naši prijatelji iz Yale do nas danes

7
00:00:20,040 --> 00:00:23,920
in pogled na stičišču
umetna inteligenca, robotika,

8
00:00:23,920 --> 00:00:25,710
naravna obdelava jezik, in še več.

9
00:00:25,710 --> 00:00:27,090
>> In res, čez
zadnjih nekaj tednih, ki smo jih

10
00:00:27,090 --> 00:00:29,714
gotovo porabil veliko časa,
zlasti v prejšnjih psets,

11
00:00:29,714 --> 00:00:31,560
s poudarkom na lepe podrobnosti nizki ravni.

12
00:00:31,560 --> 00:00:34,520
In to je zelo enostaven za izgubiti izpred oči
gozda za drevesa

13
00:00:34,520 --> 00:00:38,170
in se obesil na zank in pogoji
in kazalci gotovo in podobno.

14
00:00:38,170 --> 00:00:41,770
Ampak dejstvo je, vidva imata sedaj
sestavine, s katerimi si lahko res

15
00:00:41,770 --> 00:00:45,300
rešiti nekatere zanimive probleme, med
jim tisti, ki so naši prijatelji na Yale

16
00:00:45,300 --> 00:00:48,790
delo na samo sramežljiv Cambridgeu.

17
00:00:48,790 --> 00:00:52,410
>> Torej, dovolite najprej mi, da predstavim naše glave
asistent iz Yale, Andy.

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

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

20
00:00:57,030 --> 00:01:00,710
>> ANDY: Najprej, samo hvala
si za omogočanje par Yalies

21
00:01:00,710 --> 00:01:02,700
pop dol v Cambridge danes.

22
00:01:02,700 --> 00:01:05,299
Res smo ga cenim.

23
00:01:05,299 --> 00:01:07,090
Drugič, za naše prijatelje
nazaj home-- Jason,

24
00:01:07,090 --> 00:01:09,670
hvala za bivanje in teče predavanje.

25
00:01:09,670 --> 00:01:12,970
Upam, da je vse dobro v New Haven.

26
00:01:12,970 --> 00:01:15,720
>> Torej, ja, jaz sem super navdušena
uvesti Scaz danes.

27
00:01:15,720 --> 00:01:17,020
Scaz teče robotika laboratorij.

28
00:01:17,020 --> 00:01:19,690
Bil je profesor, kot, pet
različnih oddelkov na univerzi Yale.

29
00:01:19,690 --> 00:01:23,159
V svojem laboratoriju, ki ga je veliko, veliko
roboti, ki mu je všeč, da igrajo z.

30
00:01:23,159 --> 00:01:24,950
Ima, kot je
kul služba na svetu.

31
00:01:24,950 --> 00:01:27,116
In on pride do neke vrste nered
okoli s tem ves dan

32
00:01:27,116 --> 00:01:29,090
dolg in še nekaj dela, kot tudi.

33
00:01:29,090 --> 00:01:33,070
>> In tako smo dejansko prinesla eno
Od njih dol z nami danes.

34
00:01:33,070 --> 00:01:36,900
Torej, brez odlašanja, Scaz je
dogaja, da gredo naprej in uvesti nas

35
00:01:36,900 --> 00:01:38,660
njegovo robot prijatelj.

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

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

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

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

40
00:01:45,380 --> 00:01:50,050
To je tako čudovit, da bo
tukaj z vsemi danes.

41
00:01:50,050 --> 00:01:56,490
Rad bi najprej zelo jasno, da
CS50 osebje tukaj v Cambridgeu

42
00:01:56,490 --> 00:01:59,190
je bil neverjetno gostoljubni do nas.

43
00:01:59,190 --> 00:02:02,130
Mi smo tako hvaležni za vse, kar
so naredili, da nas podprejo.

44
00:02:02,130 --> 00:02:05,690
In tako smo želeli, da bi lahko
vrniti prijaznost.

45
00:02:05,690 --> 00:02:09,370
>> Torej, danes smo dobili sporočamo
da bomo imeli novo,

46
00:02:09,370 --> 00:02:15,240
eno-of-a-kind CS50 dogodkov
dogaja v New Haven naslednji teden.

47
00:02:15,240 --> 00:02:18,040
In to je CS50 Research Expo.

48
00:02:18,040 --> 00:02:21,300
Torej bomo se vabi
everyone-- CS50 študentov,

49
00:02:21,300 --> 00:02:26,510
osebje tako iz Harvarda in Yale-- za
pridi dol in obisk pri nas v petek.

50
00:02:26,510 --> 00:02:30,400
Bomo imeli široko paleto over
30 različnih ljudi, ki predstavljajo

51
00:02:30,400 --> 00:02:34,830
in exhibiting-- upperclassmen prikazuje
off nekaj svojih izdelkov raziskav.

52
00:02:34,830 --> 00:02:38,480
Imeli bomo nekaj novih podjetij, tudi, išče
za malo novih tech talent,

53
00:02:38,480 --> 00:02:40,460
ustanavljanjem tako iz Harvard in Yale.

54
00:02:40,460 --> 00:02:44,550
In bomo imeli nekaj študentskih skupin
iščejo nekaj novega članstva.

55
00:02:44,550 --> 00:02:46,357
>> To bo zelo razburljiv čas.

56
00:02:46,357 --> 00:02:49,190
Upajmo, da tiste, ki so
spušča za Harvard, Yale igre

57
00:02:49,190 --> 00:02:51,360
bodo mogli ustaviti
z malo zgodaj,

58
00:02:51,360 --> 00:02:54,060
prav v središču kampusa,
Spominska knjižnica Sterling.

59
00:02:54,060 --> 00:02:58,040
Bomo imeli niz
eksponatov, ki segajo od avtonomna

60
00:02:58,040 --> 00:03:04,460
jadrnic do načinov za uporabo programske opreme
za ohranjanje srednjeveške rokopise.

61
00:03:04,460 --> 00:03:07,860
>> Bomo morali oglas
hoc mreženje in ljudje

62
00:03:07,860 --> 00:03:11,230
poučevanje programske kodiranje v Cape Townu.

63
00:03:11,230 --> 00:03:13,730
Bomo imeli računalnik
glasbene demonstracije.

64
00:03:13,730 --> 00:03:16,020
In bomo seveda imeli več robotov.

65
00:03:16,020 --> 00:03:18,900
Torej mi vam upamo bom
se nam pridružite za ta dogodek.

66
00:03:18,900 --> 00:03:21,350
To bi moralo biti veliko
zabavno, malo hrane,

67
00:03:21,350 --> 00:03:24,430
in veliko zanimivih
Stvari se pogovoriti o tem.

68
00:03:24,430 --> 00:03:28,230
>> Torej, danes bomo govorili
o naravnem obdelavi jezika.

69
00:03:28,230 --> 00:03:32,560
In to je poskus za nas
zgraditi nov način povezovanje

70
00:03:32,560 --> 00:03:35,150
z našimi napravami, saj
v zadnjih nekaj tednih,

71
00:03:35,150 --> 00:03:40,800
ste bili osredotočeni na to, kako je to, da
lahko pišete kodo, napisati programsko opremo

72
00:03:40,800 --> 00:03:47,110
da je način bi mogli reči k
stroj, to je tisto, kar želim, da narediš.

73
00:03:47,110 --> 00:03:50,210
>> Ampak mi ne bi bilo treba
pričakujejo, da vse

74
00:03:50,210 --> 00:03:53,760
da je tam zunaj, ki je uporabljena
vsi na svetu

75
00:03:53,760 --> 00:03:57,480
se bo spretni
V to vrsto pouka.

76
00:03:57,480 --> 00:04:02,540
Tako ločimo med računalnikom
jeziki in naravni languages--

77
00:04:02,540 --> 00:04:06,720
to pomeni, da stvari, ki jih ljudje uporabljajo
komunicirati z drugimi ljudmi.

78
00:04:06,720 --> 00:04:12,270
In se trudimo graditi vmesnike, ki uporabljajo
ti naravni komunikacijski mehanizmi.

79
00:04:12,270 --> 00:04:16,029
>> Zdaj, tako kot vsako drugo temo
da smo začeli z v CS50,

80
00:04:16,029 --> 00:04:19,589
bomo začeli z najpreprostejši
malo naravne obdelave jezika

81
00:04:19,589 --> 00:04:21,269
da si lahko predstavljamo.

82
00:04:21,269 --> 00:04:24,940
Bomo začeli z
zgodovinski del naravnega jezika.

83
00:04:24,940 --> 00:04:28,740
In potem bomo graditi do
več nedavnih sistemi

84
00:04:28,740 --> 00:04:31,450
in še nekaj zabavnih demo poti.

85
00:04:31,450 --> 00:04:35,900
>> Torej bomo začeti s tem, kar je bilo
verjetno prva v naravnem jeziku

86
00:04:35,900 --> 00:04:38,210
Sistem za obdelavo.

87
00:04:38,210 --> 00:04:45,080
To je bil sistem software napisan v
1966 Joseph Weizenbaum imenuje Eliza.

88
00:04:45,080 --> 00:04:49,640
In je ELIZA namenjeni
posnemati vrsto interakcije

89
00:04:49,640 --> 00:04:53,850
bi imeli z
Rogerian psihoterapevt.

90
00:04:53,850 --> 00:04:57,210
Zdaj, Rogerians, so imeli
ideja, da je psihoterapija

91
00:04:57,210 --> 00:05:02,800
vključen da lahko ogledalo nazaj
za bolnika in govoriti z njimi,

92
00:05:02,800 --> 00:05:08,100
v bistvu, s samo jih je kar
drobcen malo terapevta.

93
00:05:08,100 --> 00:05:09,920
To pomeni, da vse, kar je
da je terapevt rekel

94
00:05:09,920 --> 00:05:16,500
naj bi bil le odraz
kaj je bolnik povedal za njih.

95
00:05:16,500 --> 00:05:18,990
>> Torej, kaj je poskusiti in demo to.

96
00:05:18,990 --> 00:05:22,820
Ali imamo prostovoljca, ki bi bilo
pripravljeni deliti svoje najgloblje,

97
00:05:22,820 --> 00:05:26,650
najtemnejše in / ali ponarejenih skrivnosti z Eliza?

98
00:05:26,650 --> 00:05:29,680
Seveda, zakaj ne prideš gor.

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

100
00:05:30,847 --> 00:05:31,430
In vaše ime?

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
Me veseli, Miles.

104
00:05:34,270 --> 00:05:36,270
Če bi se držite tega.

105
00:05:36,270 --> 00:05:40,840
In bomo
uporabite različico Eliza

106
00:05:40,840 --> 00:05:44,640
da smo ponovili
v CS50 IDE.

107
00:05:44,640 --> 00:05:47,140
In bomo pogled na viru
koda za to v nekaj časa.

108
00:05:47,140 --> 00:05:49,910
Ampak za zdaj, smo pravkar
bo to sklicevati z vpisom Eliza.

109
00:05:49,910 --> 00:05:55,480
>> In ELIZA se dogaja, da vam odgovori
da se bodo v vseh prestolnicah.

110
00:05:55,480 --> 00:05:57,950
In vam bom nekaj vprašanj.

111
00:05:57,950 --> 00:06:02,130
In bomo odzvali in tip
V odgovorih na Eliza.

112
00:06:02,130 --> 00:06:04,310
Torej je ELIZA rekel: "Zdravo, jaz sem Eliza.

113
00:06:04,310 --> 00:06:05,462
Kaj je tvoj problem?"

114
00:06:05,462 --> 00:06:08,092
Kaj bi radi
povej Eliza pa danes?

115
00:06:08,092 --> 00:06:10,750
>> MILES: Jaz lahko pade samo spi
če imam zajček copate naprej.

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

117
00:06:12,440 --> 00:06:13,360
V redu.

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

119
00:06:15,300 --> 00:06:22,410
>> "Jaz lahko pade samo spi
s zajček copati naprej. "

120
00:06:22,410 --> 00:06:29,000
In ELIZA pravi: "Recimo, kajne
imate kakršne koli psihične težave?

121
00:06:29,000 --> 00:06:30,450
Morda je to dober znak. "

122
00:06:30,450 --> 00:06:30,780
>> V REDU.

123
00:06:30,780 --> 00:06:32,245
Torej, kaj bi radi, da se odzove?

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
Človek mnogih besed.

128
00:06:39,570 --> 00:06:41,870
Uživam v tem.

129
00:06:41,870 --> 00:06:50,200
Eliza pravi: "Ti zdi precej pozitivno."

130
00:06:50,200 --> 00:06:53,200
>> MILES: Ne, jaz sem v resnici, elektron.

131
00:06:53,200 --> 00:06:55,150
>> BRIAN SCASSELLATI: "No.

132
00:06:55,150 --> 00:07:02,240
V bistvu sem elektron. "
"Ali ste prišli k meni

133
00:07:02,240 --> 00:07:06,954
ker ste elektron? "

134
00:07:06,954 --> 00:07:08,870
Zdaj lahko vidimo nekaj
things-- grem

135
00:07:08,870 --> 00:07:10,200
da vas premor za samo sekundo, Miles.

136
00:07:10,200 --> 00:07:11,010
Ne gredo nikamor.

137
00:07:11,010 --> 00:07:12,650
Nismo še končal s tabo.

138
00:07:12,650 --> 00:07:16,490
ELIZA je, v nekaterih pogledih,
odzivanju na nekatere stvari

139
00:07:16,490 --> 00:07:21,140
da mu je rekel, vendar brez
prave razumevanje.

140
00:07:21,140 --> 00:07:26,090
In to je tudi parroting nazaj nekaj
delov njegovega stavka.

141
00:07:26,090 --> 00:07:27,310
>> Torej smo rekli, "No.

142
00:07:27,310 --> 00:07:29,090
V bistvu sem elektron. "

143
00:07:29,090 --> 00:07:34,190
Eliza odgovorila nazaj: "Ali ste prišli
do mene, ker ste elektronov? "

144
00:07:34,190 --> 00:07:34,690
V redu.

145
00:07:34,690 --> 00:07:36,050
Dajmo ji še en odgovor tukaj.

146
00:07:36,050 --> 00:07:37,140
Izročiti to dober eno, Miles.

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

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

149
00:07:48,400 --> 00:07:49,570
>> Ja, prosim, pomagaj mi.

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

151
00:07:50,570 --> 00:07:58,010
Prosim, pomagajte mi. "" Ste prepričani? "

152
00:07:58,010 --> 00:07:58,510
MILES: No.

153
00:07:58,510 --> 00:08:00,860
BRIAN SCASSELLATI: No.

154
00:08:00,860 --> 00:08:03,562
"Kaj, da predlagam, da vas?"

155
00:08:03,562 --> 00:08:06,760
>> MILES: Jaz ne sme biti elektronov.

156
00:08:06,760 --> 00:08:11,170
>> BRIAN SCASSELLATI: "Jaz
ne sme biti elektrone. "

157
00:08:11,170 --> 00:08:13,790
"Praviš, da ne samo, da je negativen?"

158
00:08:13,790 --> 00:08:14,390
>> V redu.

159
00:08:14,390 --> 00:08:16,030
Torej Miles, najlepša hvala.

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

161
00:08:16,860 --> 00:08:18,360
>> BRIAN SCASSELLATI: Hvala lepa.

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

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

164
00:08:21,230 --> 00:08:26,700
>> Torej ta program ELIZA, v mnogih pogledih,
se samo odziva na koščke

165
00:08:26,700 --> 00:08:32,730
da smo zagotavljajo brez deep
razumevanje tega, kaj se tukaj dogaja.

166
00:08:32,730 --> 00:08:36,640
To je neke vrste sistema
imenovani vzorec ujemanja, če

167
00:08:36,640 --> 00:08:40,490
iščemo za nekatere
bitov besedila, da smo potem

168
00:08:40,490 --> 00:08:44,860
dogaja, da iz tega, kar
je bilo določeno kot vhod,

169
00:08:44,860 --> 00:08:52,580
pretvoriti, potencialno, na nek način,
in potem dobimo nazaj uporabniku.

170
00:08:52,580 --> 00:08:55,150
>> Ali kdo od vas mislijo
da ELIZA je dejansko

171
00:08:55,150 --> 00:08:58,230
opravlja veljavno psihoanalizo tukaj?

172
00:08:58,230 --> 00:08:59,250
Ena oseba, morda.

173
00:08:59,250 --> 00:09:00,166
>> OBČINSTVO: [neslišno].

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

175
00:09:03,315 --> 00:09:05,440
BRIAN SCASSELLATI: In kako
ne, da se boste počutili?

176
00:09:05,440 --> 00:09:06,530
Da, v resnici pa ne.

177
00:09:06,530 --> 00:09:10,890
In bomo videli, pravzaprav je
Izvorna koda za njo v samo trenutek.

178
00:09:10,890 --> 00:09:13,580
In tako si bo
sposoben narediti točno to.

179
00:09:13,580 --> 00:09:17,420
>> Zdaj, ELIZA je ena od oblik, kar
mi bi danes chat bot poklicati.

180
00:09:17,420 --> 00:09:19,950
To gre samo skozi
besedilo, ki si zagotavljajo,

181
00:09:19,950 --> 00:09:24,030
zagotavlja najmanjšo možno mero količino
razumevanja ali predelava,

182
00:09:24,030 --> 00:09:26,790
in ga nato papagaji nazaj k tebi.

183
00:09:26,790 --> 00:09:31,830
Torej, kaj si zdaj,
konceptualno, in govori o tem, kaj

184
00:09:31,830 --> 00:09:34,690
je, da je ELIZA dejansko počne.

185
00:09:34,690 --> 00:09:42,000
>> ELIZA je ob sentence-- Oglejmo
reči: "Rad bi naredil vtis moj šef."

186
00:09:42,000 --> 00:09:45,130
In ELIZA išče
s tem stavkom

187
00:09:45,130 --> 00:09:48,730
in poskušajo najti in
ujemajo določene vzorce.

188
00:09:48,730 --> 00:09:52,850
Tako, na primer, eden izmed vzorcev
da ELIZA išče so besede

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

190
00:09:55,110 --> 00:09:59,330
In kadarkoli se ji to zdi nekaj
da ima "Želim," v njem,

191
00:09:59,330 --> 00:10:01,770
da oblikuje odgovor.

192
00:10:01,770 --> 00:10:05,040
In ta odgovor je fiksna niz.

193
00:10:05,040 --> 00:10:07,915
V tem primeru je to "zakaj hočeš?"

194
00:10:07,915 --> 00:10:11,330
In sem dal malo zvezdo na
konec, ker to je samo

195
00:10:11,330 --> 00:10:13,310
začetek našega odziva.

196
00:10:13,310 --> 00:10:16,310
In zvezda kaže, da
bomo vzeli počitek

197
00:10:16,310 --> 00:10:19,850
uporabnikovega utterance--
"očarati šefu" -

198
00:10:19,850 --> 00:10:24,500
in bomo priložila da
na koncu tega niza.

199
00:10:24,500 --> 00:10:28,990
>> Torej sedaj, namesto da bi rekel, "zakaj
hočeš očarati moj šef, "

200
00:10:28,990 --> 00:10:31,800
tam je malo dodatnega
Obdelava da bomo storili.

201
00:10:31,800 --> 00:10:34,440
To pomeni, da bomo morali
pretvorbo nekaterih zaimkov

202
00:10:34,440 --> 00:10:38,670
tukaj od "šefa" do "svojega šefa."

203
00:10:38,670 --> 00:10:41,300
In potem je morda nekaj drugih
Spremembe, ki jih moramo narediti.

204
00:10:41,300 --> 00:10:44,990
Torej, namesto da samo z vztrajanjem
neposredno na koncu, kaj bomo storili

205
00:10:44,990 --> 00:10:49,160
se bomo vzeli ostalega
uporabnikov utterance-- v beli here--

206
00:10:49,160 --> 00:10:54,090
in ga bomo vzeli en kos na
čas in pretvorite vsak niz

207
00:10:54,090 --> 00:10:58,180
žeton, vsaka beseda, v stavku.

208
00:10:58,180 --> 00:10:59,580
>> Torej bomo vzeli besedo "za".

209
00:10:59,580 --> 00:11:01,650
Ni pretvorba
da moramo to storiti.

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

211
00:11:02,340 --> 00:11:04,140
Ni pretvorba
moramo tam narediti.

212
00:11:04,140 --> 00:11:06,670
"Moj" bo pretvoril v "vaše".

213
00:11:06,670 --> 00:11:10,070
In "šef", da bomo samo pustite kot "šef".

214
00:11:10,070 --> 00:11:12,740
In potem končno, kaj
ki se konča z obdobjem,

215
00:11:12,740 --> 00:11:16,640
bomo ga pretvorite v vprašanje.

216
00:11:16,640 --> 00:11:22,600
>> To je zelo preprost vzorec ujemanja
je pravzaprav precej uspešna.

217
00:11:22,600 --> 00:11:27,260
In ko je ta vložen
v 1966-- Joseph Weizenbaum

218
00:11:27,260 --> 00:11:28,986
programira ta na računalniku.

219
00:11:28,986 --> 00:11:31,110
Zdaj, računalnikov v tistem času
niso bili namizni modeli.

220
00:11:31,110 --> 00:11:33,950
Bili so skupna sredstva.

221
00:11:33,950 --> 00:11:39,090
In bi njegovi učenci
iti in klepet z Eliza.

222
00:11:39,090 --> 00:11:41,570
Sčasoma se je moral
omejiti dostop do njega

223
00:11:41,570 --> 00:11:43,890
ker njegovi učenci niso bili
pridobivanje koli opravljeno delo.

224
00:11:43,890 --> 00:11:46,190
Bili so samo klepetali z Eliza.

225
00:11:46,190 --> 00:11:48,850
In, v resnici, je moral
streljati pomočnika, ki

226
00:11:48,850 --> 00:11:55,840
porabili vse svojega časa v pogovoru z Eliza
o svojih globokih in zaskrbljujočih problemov.

227
00:11:55,840 --> 00:12:00,350
>> Vsakdo, ki uporabljajo te sisteme
začel jih antropomorfizirajo.

228
00:12:00,350 --> 00:12:04,490
So začeli razmišljati o njih, kot
da so žive in resnične ljudi.

229
00:12:04,490 --> 00:12:07,969
Začeli prepoznati nekatere
stvari, ki so govorili

230
00:12:07,969 --> 00:12:09,010
so prihajali nazaj do njih.

231
00:12:09,010 --> 00:12:12,120
In so bili ugotovitev,
stvari o sebi.

232
00:12:12,120 --> 00:12:17,290
In v resnici, celo strokovnjaki,
celo psihoterapevti,

233
00:12:17,290 --> 00:12:22,930
začelo skrbeti, da dejansko
Mogoče ELIZA bi jih nadomestili.

234
00:12:22,930 --> 00:12:25,640
In tudi računalnik
znanstveniki zaskrbljeni, da smo bili

235
00:12:25,640 --> 00:12:30,040
tako blizu reševanju naravni jezik.

236
00:12:30,040 --> 00:12:33,520
>> Zdaj pa, da ni bilo nikjer blizu res.

237
00:12:33,520 --> 00:12:37,280
Ampak, to je, kako impresivna
ti sistemi lahko zdi.

238
00:12:37,280 --> 00:12:40,080
Torej začnimo iskati
spodaj in poskusiti

239
00:12:40,080 --> 00:12:46,190
da bi dobili malo vprašanje
kje to kodo se dejansko dogaja.

240
00:12:46,190 --> 00:12:48,170
Torej bova to kodo
na voljo kasneje.

241
00:12:48,170 --> 00:12:50,880
In to je zelo
preprost in neposreden port

242
00:12:50,880 --> 00:12:53,240
prvotne izvedbe ELIZA.

243
00:12:53,240 --> 00:12:56,350
>> Torej, nekatere od teh slogovna
stvari, ki jih lahko vidite tukaj

244
00:12:56,350 --> 00:12:59,360
niso stilistično kaj
mi bi želeli, da narediš

245
00:12:59,360 --> 00:13:01,480
ali kaj smo se učil, da narediš.

246
00:13:01,480 --> 00:13:04,770
Ampak smo poskušali obdržati
enako poda številnih pristaniščih

247
00:13:04,770 --> 00:13:08,087
da je to imelo tako, da
ima okus izvirnika.

248
00:13:08,087 --> 00:13:09,920
Torej bomo vključiti
kup stvari,

249
00:13:09,920 --> 00:13:12,920
in potem bomo imeli
niz ključnih besed, stvari

250
00:13:12,920 --> 00:13:16,460
da bo ELIZA prepozna
in se odzivajo na neposredno.

251
00:13:16,460 --> 00:13:20,780
Torej, če imate besede, kot so
"lahko" ali "ne vem" ali "ne"

252
00:13:20,780 --> 00:13:24,680
ali "da" ali "sanjsko"
ali "zdravo", potem ELIZA

253
00:13:24,680 --> 00:13:27,920
selektivno odzivajo nanje.

254
00:13:27,920 --> 00:13:30,010
Bomo imeli tudi
Določeno število stvari

255
00:13:30,010 --> 00:13:34,940
da bomo zamenjali, tako kot
pretvorbo "moj" na "vaše".

256
00:13:34,940 --> 00:13:39,920
>> In potem bomo imeli niz odgovorov
da za vsako od teh ključnih besed,

257
00:13:39,920 --> 00:13:42,580
bomo zavrtite skozi
ti različni odzivi.

258
00:13:42,580 --> 00:13:45,350
Torej, če sem rekel "da"
trikrat zapored, sem

259
00:13:45,350 --> 00:13:50,429
morda dobili tri različne
Odzivi iz Eliza.

260
00:13:50,429 --> 00:13:52,345
Naša kodo, nato pa je
pravzaprav izredno preprost.

261
00:13:52,345 --> 00:13:59,490
Če sem se pomaknite navzdol mimo vseh teh
odgovori, da smo programirani v

262
00:13:59,490 --> 00:14:02,920
in pridemo do naša glavna,
bomo za inicializacijo

263
00:14:02,920 --> 00:14:06,540
Nekaj ​​različnih spremenljivk
in narediti malo gospodinjstvu

264
00:14:06,540 --> 00:14:08,480
na začetku.

265
00:14:08,480 --> 00:14:11,760
Ampak potem tam je absolutno niz
kode, ki jih lahko razumejo.

266
00:14:11,760 --> 00:14:15,820
En velik while zanko, ki pravi, da sem
dogaja, da ponovite to znova in znova.

267
00:14:15,820 --> 00:14:20,420
Bom prebral v liniji, in bom
shranjevanje, da se v vhodnem nizu.

268
00:14:20,420 --> 00:14:23,880
Bom preverite in videli, če je to
Posebna ključnih besed "adijo", ki

269
00:14:23,880 --> 00:14:26,199
pomeni zapreti program.

270
00:14:26,199 --> 00:14:29,240
In potem bom preverite in videli, ali
nekdo, ki je samo sebe ponavljanje

271
00:14:29,240 --> 00:14:29,800
znova in znova.

272
00:14:29,800 --> 00:14:31,174
In bom kričati na njih, če delajo.

273
00:14:31,174 --> 00:14:34,820
Jaz bom rekel "ne ponovi sebe."

274
00:14:34,820 --> 00:14:40,500
>> Dokler nihče od tistih, ki se zgodi, da bomo
nato skeniranje skozi in zanko skozi,

275
00:14:40,500 --> 00:14:45,330
na progah 308 do 313
tukaj in preverite in videli

276
00:14:45,330 --> 00:14:49,090
je katera od teh ključnih besed
stavki iz vhodnih

277
00:14:49,090 --> 00:14:50,620
da sem samo dal?

278
00:14:50,620 --> 00:14:54,845
Če je tekma za njih, dobro
potem bom zapomniti to lokacijo.

279
00:14:54,845 --> 00:14:57,050
Bom zapomniti to ključno besedo.

280
00:14:57,050 --> 00:14:58,620
In bom lahko zgraditi odziv.

281
00:14:58,620 --> 00:15:03,150
>> Če se mi ne zdi ena, tudi potem,
zadnja stvar v mojem ključno besedo niz

282
00:15:03,150 --> 00:15:08,070
bo moje privzete odzivi,
če nič drugega tekmah.

283
00:15:08,070 --> 00:15:14,160
Bom postavljajo vprašanja, kot so "zakaj si
prišel sem? «ali» Kako vam lahko pomagam? "

284
00:15:14,160 --> 00:15:19,710
da so samo delno primerno
ne glede na to, kaj je vhod.

285
00:15:19,710 --> 00:15:22,580
>> Nato bomo zgraditi odziv Eliza je.

286
00:15:22,580 --> 00:15:26,040
Bomo mogli sprejeti
da je baza odziv,

287
00:15:26,040 --> 00:15:28,370
tako kot smo naredili s tem, da
"moj šef" primer.

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

289
00:15:30,970 --> 00:15:33,990
Če je to vse, kar obstaja
is-- če je samo ena

290
00:15:33,990 --> 00:15:36,860
niz, ki sem moral respond--
Jaz lahko samo ga pošlje nazaj ven.

291
00:15:36,860 --> 00:15:40,610
Če ima zvezdico na
konec, potem bom

292
00:15:40,610 --> 00:15:45,710
obdelati vsak posamezen žeton v
ostali odziva uporabnika

293
00:15:45,710 --> 00:15:51,590
in dodamo tistih, swapping ven
besedo za besedo, kot moram.

294
00:15:51,590 --> 00:15:56,100
>> Vse to je absolutno
nekaj, kar bi lahko zgradili.

295
00:15:56,100 --> 00:15:59,230
In v resnici, načine, na katere smo
imajo argumente predelane ukazne vrstice,

296
00:15:59,230 --> 00:16:03,570
način, na katerega ste
obdelujejo prek zahtev HTTP

297
00:16:03,570 --> 00:16:05,510
sledite iste vrste pravil.

298
00:16:05,510 --> 00:16:08,220
Oni ujemanje vzorcev.

299
00:16:08,220 --> 00:16:15,170
>> Torej ELIZA imeli relativno pomembna
vpliv na naravnem jeziku

300
00:16:15,170 --> 00:16:21,620
saj je bilo videti, kot da je
zelo dosegljiv cilj, kot nekako sva

301
00:16:21,620 --> 00:16:25,550
lahko rešili ta problem neposredno.

302
00:16:25,550 --> 00:16:30,670
Zdaj, to ne pomeni, da ELIZA počne
vse, kar bi si želeli storiti.

303
00:16:30,670 --> 00:16:33,710
Zagotovo ne.

304
00:16:33,710 --> 00:16:35,660
Vendar moramo biti sposobni
narediti nekaj več.

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

306
00:16:38,280 --> 00:16:41,490
>> Naš prvi korak, da gredo
onstran ELIZA se dogaja

307
00:16:41,490 --> 00:16:44,840
da bi lahko na pogled
ni besedilo, ki se je začela

308
00:16:44,840 --> 00:16:53,750
v tipkovnico, ampak govora, dejanska
govor zabeležena v mikrofon.

309
00:16:53,750 --> 00:16:56,880
Torej, ko se ozremo na to
različnih kosov, smo

310
00:16:56,880 --> 00:17:00,304
bodo morali zgraditi nabor modelov.

311
00:17:00,304 --> 00:17:02,970
Bomo morali biti sposobni
da gredo iz akustičnih nizko stopnjo

312
00:17:02,970 --> 00:17:07,180
information-- smola,
amplitude, frequency--

313
00:17:07,180 --> 00:17:09,530
in pretvarjanje, da v
nekatere enote, da smo

314
00:17:09,530 --> 00:17:14,619
lahko lažje manipuliranje
in končno, z njimi manipulirajo

315
00:17:14,619 --> 00:17:18,609
z besedami in stavki.

316
00:17:18,609 --> 00:17:22,880
>> Torej večino prepoznavanje govora
sistemov, ki so tam danes

317
00:17:22,880 --> 00:17:26,069
sledite statistično
model, v katerem smo zgraditi

318
00:17:26,069 --> 00:17:35,090
trije ločeni prikazi kaj
da zvočni signal dejansko vsebuje.

319
00:17:35,090 --> 00:17:38,640
Začnemo s fonetično modelu
ki govori o samo osnove

320
00:17:38,640 --> 00:17:41,250
Sliši se, da sem proizvodnjo.

321
00:17:41,250 --> 00:17:46,900
Sem proizvaja nekaj, kar je
B kot fant ali D, kot pri psih?

322
00:17:46,900 --> 00:17:53,220
Kako prepoznati tiste dve različni
telefoni kot ločen in poseben?

323
00:17:53,220 --> 00:17:56,600
>> Na vrhu, da bomo potem graditi
model beseda izgovor,

324
00:17:56,600 --> 00:18:01,350
nekaj, kar povezuje
ti posamezni telefoni

325
00:18:01,350 --> 00:18:04,724
in jih združuje v besedo.

326
00:18:04,724 --> 00:18:07,890
In potem, da bomo vzeli besede
in jih bomo zbrati z jezikom

327
00:18:07,890 --> 00:18:13,010
modela v celoten stavek.

328
00:18:13,010 --> 00:18:17,230
>> Sedaj bomo govorili o vsakem
od teh neodvisno in ločeno.

329
00:18:17,230 --> 00:18:21,580
Toda ti trije modeli so vsi
samo bo statistika.

330
00:18:21,580 --> 00:18:23,502
In to pomeni, da ko smo
delo z njimi, da bomo

331
00:18:23,502 --> 00:18:25,376
biti sposoben delati z
jih vse hkrati.

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

333
00:18:28,100 --> 00:18:28,600
V redu.

334
00:18:28,600 --> 00:18:30,890
Začnimo z našo fonetično modelu.

335
00:18:30,890 --> 00:18:34,470
Torej fonetičnih modeli opirajo na
to je računalniška tehnika

336
00:18:34,470 --> 00:18:37,320
imenovani skriti modeli Markova.

337
00:18:37,320 --> 00:18:43,050
To so grafični modeli, v katerem sem
imeti in priznati stanje na svetu

338
00:18:43,050 --> 00:18:46,500
kot je označen
z nizom funkcij.

339
00:18:46,500 --> 00:18:51,960
In to stanje opisuje en del
tožbe, da sem se ukvarjajo.

340
00:18:51,960 --> 00:19:00,190
>> Torej, če mislim, da v tem,
zvok "ma", kot mati,

341
00:19:00,190 --> 00:19:03,970
obstajajo različne
komponente za ta zvok.

342
00:19:03,970 --> 00:19:07,230
Tam je del, kjer rišem v izdihanem zraku.

343
00:19:07,230 --> 00:19:09,560
In potem sem zaporno moje ustnice.

344
00:19:09,560 --> 00:19:13,710
In jaz roll moje ustnice malo nazaj
bit, da bi ta "ma" zvok.

345
00:19:13,710 --> 00:19:15,340
In potem je tukaj še javnost.

346
00:19:15,340 --> 00:19:17,020
Moje ustnice prišel narazen.

347
00:19:17,020 --> 00:19:19,030
Zrak je izgnan.

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

349
00:19:22,650 --> 00:19:29,250
>> Ti trije različni deli bi
ki jih države zastopane v tem graph--

350
00:19:29,250 --> 00:19:33,420
nastop, srednji in konec.

351
00:19:33,420 --> 00:19:38,060
In jaz bi prehode, ki
dovoli mi, da potujejo iz ene države

352
00:19:38,060 --> 00:19:42,260
do naslednjega z verjetnostjo.

353
00:19:42,260 --> 00:19:47,250
Tako, na primer, da M
zvok morda zelo,

354
00:19:47,250 --> 00:19:51,850
zelo kratek vnos na beginning--
"mm" - in potem bo več,

355
00:19:51,850 --> 00:19:55,640
vibracijski fazo, v kateri držim my
ustnice skupaj in skoraj humming--

356
00:19:55,640 --> 00:20:05,090
"mmmm" - in nato zelo kratek
nevarnem kjer sem izgnati breath-- "ma."

357
00:20:05,090 --> 00:20:09,370
>> Skrite Markov model
zasnovan za zajemanje dejstvo

358
00:20:09,370 --> 00:20:13,340
da je način, da bi
da zvok "ma" se dogaja

359
00:20:13,340 --> 00:20:17,350
nekoliko drugačna
njegov čas, je pogostost,

360
00:20:17,350 --> 00:20:21,030
in njegove lastnosti kot
način, da vam bo uspelo

361
00:20:21,030 --> 00:20:23,300
oziroma način, da bi lahko
da ga bo, ko govorim

362
00:20:23,300 --> 00:20:26,030
o različnih uporabah pisma.

363
00:20:26,030 --> 00:20:33,240
"Mati" in "lahko jaz" bo
zveni nekoliko drugače.

364
00:20:33,240 --> 00:20:36,800
>> Torej, da priznajo
Zlasti zvok, bi mi

365
00:20:36,800 --> 00:20:42,020
graditi Markov modelov, ti skrite Markov
modeli, o vseh možnih telefona, ki I

366
00:20:42,020 --> 00:20:45,840
morda želeli priznati,
vse možne zvok,

367
00:20:45,840 --> 00:20:49,750
in nato pogled na
akustični podatki, ki jih imam

368
00:20:49,750 --> 00:20:54,430
in določiti statistično
katera je najverjetneje eden

369
00:20:54,430 --> 00:20:58,110
da so proizvedli ta zvok.

370
00:20:58,110 --> 00:20:58,610
V REDU.

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

372
00:21:01,540 --> 00:21:06,750
S tem modelom smo nato
začeli graditi na vrhu je.

373
00:21:06,750 --> 00:21:09,330
Peljemo model izgovor.

374
00:21:09,330 --> 00:21:11,790
Zdaj, včasih izgovor
Modeli so preprosta in enostavna

375
00:21:11,790 --> 00:21:14,440
ker tam je samo ena
način izgovoriti nekaj.

376
00:21:14,440 --> 00:21:17,990
Drugi časi, oni
malo bolj zapletena.

377
00:21:17,990 --> 00:21:21,340
Tukaj je vodič izgovor
za to rdečo stvar, ki je

378
00:21:21,340 --> 00:21:25,210
sadje, da vam bo kečap iz.

379
00:21:25,210 --> 00:21:27,360
Ljudje ne mislim, da je sadje.

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

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

382
00:21:30,880 --> 00:21:35,300
>> Zdaj, obstaja veliko različnih načinov,
da bodo ljudje izgovarjajo to besedo.

383
00:21:35,300 --> 00:21:37,780
Nekateri bodo rekli, "toe-May-toe".

384
00:21:37,780 --> 00:21:40,880
Nekateri bodo rekli, "toe-mah-toe".

385
00:21:40,880 --> 00:21:44,800
In smo lahko posnamete, da se z
eden od teh grafičnih modelov

386
00:21:44,800 --> 00:21:48,305
kjer je, še enkrat, mi predstavljajo prehode
da imajo določeno verjetnost

387
00:21:48,305 --> 00:21:51,360
in z njimi povezane verjetnosti z njimi.

388
00:21:51,360 --> 00:21:58,290
>> Torej, v tem primeru, če bi sledili
top pot skozi ta celoten graf,

389
00:21:58,290 --> 00:22:03,330
Jaz bi se začne na črko
na skrajni levi je "ta" zvok.

390
00:22:03,330 --> 00:22:07,570
Jaz bi potrebovali zgornjo polovico,
"oh," in nato "ma"

391
00:22:07,570 --> 00:22:14,530
in potem "A", in nato
"ta" in "oh". "Toe-lahko-toe".

392
00:22:14,530 --> 00:22:19,610
Če sem spodnji poti skozi
to, bom dobil "TA-mah-toe".

393
00:22:19,610 --> 00:22:26,810
In če sem šel dol in nato
gor, bi dobil "TA-May-toe".

394
00:22:26,810 --> 00:22:29,950
>> Ti modeli zajemanje teh
razlike, ker vsakič, ko

395
00:22:29,950 --> 00:22:32,410
smo uvajanje eden od teh
sistemi za prepoznavanje,

396
00:22:32,410 --> 00:22:35,340
to se dogaja, da imajo za delo z
veliko različnih vrst ljudi,

397
00:22:35,340 --> 00:22:39,295
veliko različnih naglasov, in celo
Različne uporabe istih besed.

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

399
00:22:42,204 --> 00:22:44,120
Nazadnje je na vrhu,
bomo zgraditi nekaj

400
00:22:44,120 --> 00:22:48,780
da izgleda res zapleteno,
imenovani model jezika,

401
00:22:48,780 --> 00:22:52,950
v resnici pa je najpreprostejši
tri, saj ti delujejo

402
00:22:52,950 --> 00:22:56,041
o tem, kaj so ti n-gramski modeli.

403
00:22:56,041 --> 00:23:02,270
In v tem primeru, sem vam bo pokazal,
model n-gram dvodelno, A bigram.

404
00:23:02,270 --> 00:23:08,910
Bomo, da bo fizično idejo
da včasih, nekatere besede so

405
00:23:08,910 --> 00:23:14,680
bolj verjetno, da slediti
dal besedo kot drugi.

406
00:23:14,680 --> 00:23:25,210
Če sem rekel "vremenska napoved"
naslednja beseda bi verjetno "danes"

407
00:23:25,210 --> 00:23:31,510
ali bi lahko bil "vreme
napoved jutri. "

408
00:23:31,510 --> 00:23:38,870
Vendar je malo verjetno, da bo "
vremenska napoved artičoke. "

409
00:23:38,870 --> 00:23:42,980
>> Kakšen jezik model, pa je
to zajema tiste, statistično

410
00:23:42,980 --> 00:23:47,450
s štetjem, z nekaj zelo velikih
korpus, vsi primeri

411
00:23:47,450 --> 00:23:50,890
v kateri je ena beseda sledi drugo.

412
00:23:50,890 --> 00:23:54,300
Torej, če vzamem velik corpus--
kot vsako Wall Street Journal

413
00:23:54,300 --> 00:24:00,750
ki je bil izdelan leta 1930,
ki je eden od standardnega corpuses--

414
00:24:00,750 --> 00:24:03,910
in gledam skozi vse
da besedilo, in štejem

415
00:24:03,910 --> 00:24:09,770
up Kolikokrat po
"napoved" ne vidim "danes"

416
00:24:09,770 --> 00:24:17,454
in kolikokrat vidim
"napoved" sledi "artičoke,"

417
00:24:17,454 --> 00:24:19,370
prvi je šlo
da je veliko bolj verjetno.

418
00:24:19,370 --> 00:24:21,540
To se dogaja, da se pojavi
bolj pogosto.

419
00:24:21,540 --> 00:24:24,610
In tako bomo imeli višje
Verjetnost, povezana z njim.

420
00:24:24,610 --> 00:24:27,340
>> Če želim, da ugotovimo,
Verjetnost celotno poved,

421
00:24:27,340 --> 00:24:29,940
potem sem jo razbije.

422
00:24:29,940 --> 00:24:35,990
Torej verjetnosti obravnavi
stavek "rat jedli sir"

423
00:24:35,990 --> 00:24:39,110
je verjetnost besede
"the" se začne stavek,

424
00:24:39,110 --> 00:24:42,540
in potem je verjetnost, da se
Beseda "rat" sledi beseda "The"

425
00:24:42,540 --> 00:24:44,910
in verjetnost, da je
Beseda "pojedel" sledi "podgana"

426
00:24:44,910 --> 00:24:51,120
in verjetnost, da
"sir" sledi "pojedel".

427
00:24:51,120 --> 00:24:55,160
>> To se sliši kot veliko
statistika, veliko verjetnosti.

428
00:24:55,160 --> 00:24:57,510
In to je vse, kar je.

429
00:24:57,510 --> 00:25:02,920
Toda neverjetna stvar je, če ste to storili
z dovolj veliko vzorcu podatkov,

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

431
00:25:03,670 --> 00:25:05,250
In deluje izjemno dobro.

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

433
00:25:07,810 --> 00:25:11,420
Vsi vemo, te tehnologije.

434
00:25:11,420 --> 00:25:16,500
Večina operacijskih sistemov prišel z
prepoznavanje glasu na tej točki.

435
00:25:16,500 --> 00:25:20,940
Mi uporabljamo Siri in Cortana in Echo.

436
00:25:20,940 --> 00:25:25,070
In te stvari temeljijo na
ta vrsta troslojnega model--

437
00:25:25,070 --> 00:25:30,620
fonetična modela na dnu, a
Model izgovor v sredini,

438
00:25:30,620 --> 00:25:33,690
in jezik vzorec na njih.

439
00:25:33,690 --> 00:25:37,630
>> Zdaj morajo narediti malo bolj
kot da bi odgovorili na vprašanja.

440
00:25:37,630 --> 00:25:43,000
Toda priznanje, kaj ste
Pregovor odvisna ravno na to.

441
00:25:43,000 --> 00:25:45,700
Torej, vzemimo primer tukaj.

442
00:25:45,700 --> 00:25:52,020
Torej imam moj telefon je sedel tukaj
pod kamero dokumenta.

443
00:25:52,020 --> 00:25:56,110
In bomo prosi
Siri nekaj vprašanj.

444
00:25:56,110 --> 00:25:57,150
V redu?

445
00:25:57,150 --> 00:25:59,940
>> Torej, kaj je zbudil moj telefon tukaj.

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

447
00:26:02,710 --> 00:26:05,000
Siri, kaj je vreme
Kot v danes New Haven?

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

449
00:26:07,670 --> 00:26:10,780
>> SIRI: Tukaj je vreme za
New Haven, Connecticut danes.

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

451
00:26:11,890 --> 00:26:16,720
Torej, najprej boste videli, da Siri priznana
vsak izmed posameznih besed

452
00:26:16,720 --> 00:26:19,050
in nato izdelamo odgovor.

453
00:26:19,050 --> 00:26:22,277
Bomo govorili o tem, kako da je odziv
nastane v malo.

454
00:26:22,277 --> 00:26:24,110
Toda zdaj, ko vemo,
da je to samo na osnovi

455
00:26:24,110 --> 00:26:28,880
o surovih statističnih podatkov in to
vzorec tipa ujemanja pristopa,

456
00:26:28,880 --> 00:26:31,120
lahko igramo nekaj iger z Siri.

457
00:26:31,120 --> 00:26:34,560
>> Tako da sem lahko poskusite znova.

458
00:26:34,560 --> 00:26:38,864
Siri, kaj je vreme
povodni konj New Haven, danes?

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

460
00:26:39,810 --> 00:26:44,245
Tukaj je vreme za Novo
Haven, Connecticut za danes.

461
00:26:44,245 --> 00:26:46,120
BRIAN SCASSELLATI: Siri je
Ne jih prestrašijo, da

462
00:26:46,120 --> 00:26:50,980
zato, ker je ugotovila, da je pattern--
"vreme", "danes", "New Haven."

463
00:26:50,980 --> 00:26:54,420
To je tisto, kar se odziva
da, tako kot Eliza.

464
00:26:54,420 --> 00:26:54,920
V redu.

465
00:26:54,920 --> 00:26:59,390
Dajmo ga eden bolj enakomerna
več smešno primer.

466
00:26:59,390 --> 00:27:03,075
Siri, vreme artičoke
pasavec povodni konj New Haven?

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

468
00:27:06,806 --> 00:27:08,400
>> SIRI: Naj preverim na to.

469
00:27:08,400 --> 00:27:11,280
Tukaj je tisto, kar sem našel na spletu
za to, kar so artičoke Armadillo

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

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

472
00:27:14,760 --> 00:27:20,400
Torej, če sem šel dovolj daleč
proč od tega modela,

473
00:27:20,400 --> 00:27:24,365
Nisem mogel zamenjati, ker to ni
več ujema z vzorcem, ki ga ima.

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

475
00:27:27,370 --> 00:27:29,390
In da je statistično
Motor, ki je rekel,

476
00:27:29,390 --> 00:27:32,850
kakšna je verjetnost, da imaš
besedi povodni konj in artičoke

477
00:27:32,850 --> 00:27:34,440
skupaj, in Armadillo?

478
00:27:34,440 --> 00:27:36,050
To je dobil, da je nekaj novega.

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

480
00:27:38,840 --> 00:27:40,610
>> Torej teh tehnologij, ki jih uporabljamo vsak dan.

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

482
00:27:43,670 --> 00:27:47,800
Če želimo, da se jim bo en korak
nadalje, čeprav, če smo dejansko

483
00:27:47,800 --> 00:27:53,930
želijo, da bi lahko govorili o tem, kaj
je, da so ti sistemi odzivajo

484
00:27:53,930 --> 00:28:00,630
moramo govoriti, še enkrat, približno
bolj temeljni sklop vprašanj.

485
00:28:00,630 --> 00:28:05,370
In to je tema v komunikaciji
da pravimo vprašanje odzivnik.

486
00:28:05,370 --> 00:28:07,028
To pomeni, da si želimo, da bi lahko to-- ja?

487
00:28:07,028 --> 00:28:07,944
OBČINSTVO: [neslišno].

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

489
00:28:10,789 --> 00:28:13,330
BRIAN SCASSELLATI: Ali bomo dobili
v latentno semantično obdelavo?

490
00:28:13,330 --> 00:28:14,070
Torej, ja.

491
00:28:14,070 --> 00:28:17,820
Obstaja veliko stvari, ki so
dogaja pod površino z Siri

492
00:28:17,820 --> 00:28:20,210
in v nekaterih primerih
Bom vam pokaže naslednjo

493
00:28:20,210 --> 00:28:22,610
kjer je zelo malo
glede na strukturo

494
00:28:22,610 --> 00:28:25,260
kaj praviš, da je to pomembno.

495
00:28:25,260 --> 00:28:31,890
In v resnici, da je velik
predhodnikom za naslednjo tobogan za mene.

496
00:28:31,890 --> 00:28:35,110
>> Torej, na enak način, da je naša
prepoznavanje govora je bila zgrajena

497
00:28:35,110 --> 00:28:39,620
iz več plasti, če želimo
razumeti, kaj je to, da je dejansko

498
00:28:39,620 --> 00:28:44,620
pa je dejal, da smo spet tekoč
zanašajo na analizi večplastnega

499
00:28:44,620 --> 00:28:47,020
od besedila, ki je priznan.

500
00:28:47,020 --> 00:28:52,560
Torej, ko je Siri dejansko sposobni
recimo, poglej sem našla te besede.

501
00:28:52,560 --> 00:28:55,230
Zdaj pa, kaj naj storim z njimi?

502
00:28:55,230 --> 00:28:59,110
Prva komponenta je pogosto
iti skozi in poskusite analizirati

503
00:28:59,110 --> 00:29:03,010
strukturo stavka.

504
00:29:03,010 --> 00:29:05,410
In kaj smo videli
v osnovni šoli, pogosto

505
00:29:05,410 --> 00:29:08,920
kot neke vrste diagramov
kazni, greva

506
00:29:08,920 --> 00:29:12,774
priznati, da nekatere
Besede imajo določene vloge.

507
00:29:12,774 --> 00:29:13,440
To so samostalniki.

508
00:29:13,440 --> 00:29:14,231
To so zaimki.

509
00:29:14,231 --> 00:29:16,200
To so glagoli.

510
00:29:16,200 --> 00:29:19,460
In bomo prepoznali
da je za določen slovnico,

511
00:29:19,460 --> 00:29:24,700
v tem primeru nemški gramatike obstajajo
veljavnih načinov, ki sem jih lahko kombiniramo

512
00:29:24,700 --> 00:29:26,280
in druge načine, ki niso veljavni.

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

514
00:29:29,920 --> 00:29:33,870
>> To priznanje, da struktura,
morda ne bo dovolj, da bi vodil nas

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

516
00:29:36,720 --> 00:29:39,820
Ampak to ni čisto dovolj
za nas, da bi lahko dal

517
00:29:39,820 --> 00:29:43,290
katerikoli pomen s tem, kar se je tukaj dejal.

518
00:29:43,290 --> 00:29:46,615
Da bi to dosegli, bomo morali zanesti na
nekateri znesek semantične obdelave.

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

520
00:29:49,590 --> 00:29:55,080
To pomeni, da bomo morali pogledati
na pod, kaj vsak od teh besed

521
00:29:55,080 --> 00:29:57,400
dejansko opravlja kot smislu.

522
00:29:57,400 --> 00:30:01,150
In na najenostavnejši način za to,
bomo povezali z vsako besedo

523
00:30:01,150 --> 00:30:06,930
da vemo, neko funkcijo,
neka transformacija, ki ji

524
00:30:06,930 --> 00:30:09,300
omogoča, da se zgodi.

525
00:30:09,300 --> 00:30:14,470
>> V tem primeru, bi lahko označite z
Beseda "John", da gre za lastno ime,

526
00:30:14,470 --> 00:30:18,160
da je s tem identiteto.

527
00:30:18,160 --> 00:30:21,530
In morda bomo nalepko
»Mary", kot je na enak način.

528
00:30:21,530 --> 00:30:27,900
Ker glagola kot "ljubi", ki
predstavlja posebno razmerje

529
00:30:27,900 --> 00:30:31,582
da smo sposobni za zastopanje.

530
00:30:31,582 --> 00:30:33,290
Zdaj, to ne pomeni,
da razumemo

531
00:30:33,290 --> 00:30:37,680
kaj je ljubezen, ampak le, da bomo razumeli
je na poti simboličnega sistema.

532
00:30:37,680 --> 00:30:40,480
To pomeni, da bomo lahko označimo
ga in ga manipulirajo.

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

534
00:30:44,230 --> 00:30:49,120
>> Z vsako od teh vrst pristopov,
vse vrste pomenske obdelave

535
00:30:49,120 --> 00:30:57,060
Tukaj se dogaja, da zahtevajo malo
malo znanja in veliko dela

536
00:30:57,060 --> 00:30:59,020
na naši strani.

537
00:30:59,020 --> 00:31:03,590
Mi smo ni več v sfero
kjer je samo navaden statistika

538
00:31:03,590 --> 00:31:07,320
se bo dovolj za nas.

539
00:31:07,320 --> 00:31:11,330
Zdaj, da bi šel
od te točke do čemer

540
00:31:11,330 --> 00:31:15,520
lahko govorimo o notranjosti
kaj se pravzaprav dogaja,

541
00:31:15,520 --> 00:31:19,640
da bi bili lahko manipulira ta
strukturiranje in razumeti vprašanje

542
00:31:19,640 --> 00:31:23,160
in potem bi mogli
iti ven in iskati,

543
00:31:23,160 --> 00:31:27,290
ki zahteva bolj
kompleksna kognitivna modela.

544
00:31:27,290 --> 00:31:34,880
>> Način, na katerega so vgrajeni ti sistemi
je za večino del zelo, zelo dela

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

546
00:31:36,350 --> 00:31:39,490
Ti vključujejo ljudi
porabi veliko

547
00:31:39,490 --> 00:31:44,100
časa strukturira načine
ki te vrste stavkov

548
00:31:44,100 --> 00:31:47,270
lahko predstavimo v nekaterih logiko.

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

550
00:31:51,639 --> 00:31:53,430
To postane še malo
bolj zapleteno, čeprav.

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

552
00:31:56,400 --> 00:31:59,660
>> Tudi, ko smo obravnavali
s semantiko, bomo

553
00:31:59,660 --> 00:32:03,860
še vedno gledati
pragmatika o tem, kaj je bilo rečeno.

554
00:32:03,860 --> 00:32:08,620
To je, kako sem se nanašajo besede
da moram nekaj fizično ven

555
00:32:08,620 --> 00:32:12,054
tam v svetu ali
vsaj nekaj vir informacij

556
00:32:12,054 --> 00:32:12,970
da sem lahko manipulira?

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

558
00:32:15,780 --> 00:32:20,790
>> Včasih, to privede do
čudovite bitov dvoumnosti.

559
00:32:20,790 --> 00:32:24,470
"Rdeče-vroče zvezda poročiti astronoma."

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

561
00:32:25,630 --> 00:32:28,540
Zdaj smo prebrali, da je kot
smešno vrsta headline

562
00:32:28,540 --> 00:32:34,690
da bomo videli na pozno ponoči TV
ker se ne razlagajo "zvezda"

563
00:32:34,690 --> 00:32:38,630
imeti svojo nebesnega telesa pomen.

564
00:32:38,630 --> 00:32:43,390
Vemo, da to pomeni več
vsakdanja igralec ali igralka

565
00:32:43,390 --> 00:32:45,240
z visokimi zneski vidljivosti.

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

567
00:32:47,770 --> 00:32:51,950
>> "Squad pomaga pes ugriz žrtev."

568
00:32:51,950 --> 00:32:55,550
Je to, da je ekipa dejansko
tam pomaga psa

569
00:32:55,550 --> 00:32:59,620
v dogaja okoli in grizenje žrtve?

570
00:32:59,620 --> 00:33:02,380
Ali pa je to, da ni bilo
posameznik, ki je bil

571
00:33:02,380 --> 00:33:04,625
ugriznil pes, ki je potreboval pomoč?

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

573
00:33:07,650 --> 00:33:11,480
Samo od gledaš sintakso
in semantika stavkih,

574
00:33:11,480 --> 00:33:14,660
ne moremo ugotoviti, da je.

575
00:33:14,660 --> 00:33:22,000
>> "Helikopter powered by človeških muh."

576
00:33:22,000 --> 00:33:27,330
So tam, v resnici, dejansko
majhne stvari, ki plujejo okoli, da

577
00:33:27,330 --> 00:33:34,510
so ljudje s krila napajanje
helikopterjev za dobro človeštva?

578
00:33:34,510 --> 00:33:38,960
Ali pa obstaja še ena mehanska naprava
ki črpa svojo moč iz osebi?

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

580
00:33:41,600 --> 00:33:46,500
>> Ko gledamo na vprašanje
telefonski sistemi,

581
00:33:46,500 --> 00:33:51,110
to so plasti, ki
moramo obravnavati.

582
00:33:51,110 --> 00:33:54,890
Zdaj je najboljši in najbolj vrste
od razširjena teh sistemov

583
00:33:54,890 --> 00:34:00,640
Danes so sposobni narediti
Stvari na ravni, ki so

584
00:34:00,640 --> 00:34:05,050
veliko tistega, kar smo imeli pred 10 leti.

585
00:34:05,050 --> 00:34:08,210
Tukaj je eden najboljših sistemov
da je tam še danes.

586
00:34:08,210 --> 00:34:10,519
In to je sistem
od IBM imenuje Watson.

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

588
00:34:13,040 --> 00:34:15,500
To je razvidno iz naših prijateljev na IBM.

589
00:34:15,500 --> 00:34:19,810
To je Katherine banke, Jia Chen,
in Priscilla Moraes nam daje

590
00:34:19,810 --> 00:34:26,323
demonstracija Watson
Včeraj se je v IBM Yorktown.

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

592
00:34:26,989 --> 00:34:27,690
-Kako si?

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

594
00:34:30,600 --> 00:34:31,980
>> -Dobro sem.

595
00:34:31,980 --> 00:34:35,429
Vedno sem vesel, ko sem
razmišljanja, še posebej, ko sem

596
00:34:35,429 --> 00:34:38,920
lahko ostanejo kul v teh strežniške sobe.

597
00:34:38,920 --> 00:34:40,170
Kdo je vaš najljubši igralka?

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

599
00:34:43,870 --> 00:34:47,555
>> Moja najljubša igralka
Angelina Jolie kot Laro Croft

600
00:34:47,555 --> 00:34:54,800
V Tomb Raider zaradi njenega izvirnika
Obrazec je kot virtualni lik, kot sem jaz.

601
00:34:54,800 --> 00:34:56,760
>> Kako lahko Watson pomoč bolnikom?

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

603
00:34:59,700 --> 00:35:03,755
>> -je Načrt za bolnike do
imajo dostop do Watson neposredno?

604
00:35:03,755 --> 00:35:08,050
Dostop do Watson svetovanja
aplikacije se razlikujejo glede na primer uporabe.

605
00:35:08,050 --> 00:35:12,630
Ampak sedaj, bo Watson zagotavljajo samo
možna diagnoza in zdravljenje

606
00:35:12,630 --> 00:35:14,725
Možnosti za zdravstveni delavec.

607
00:35:14,725 --> 00:35:17,680
Kadar je to primerno, bolniki
lahko zagotovi informacije

608
00:35:17,680 --> 00:35:21,210
da Watson, morda prek
portal spletni vmesnik, tableta,

609
00:35:21,210 --> 00:35:23,500
ali celo mobilni telefon.

610
00:35:23,500 --> 00:35:27,180
Na primer, lahko bolnik
prosili, da opišejo svoje simptome

611
00:35:27,180 --> 00:35:30,460
v naravnem jeziku neposredno
v raztopino Watson,

612
00:35:30,460 --> 00:35:34,050
omogočajo zdravniku, da se osredotoči na
zbiranje podatkov diagnoza in ne.

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

614
00:35:38,379 --> 00:35:42,716
>> Kdo umorjen Abraham Lincoln?

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

616
00:35:46,153 --> 00:35:52,373
>> -in Kaj letos naredili Arizona
Diamondbacks zmagal na World Series?

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

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

619
00:35:58,710 --> 00:36:01,610
>> BRIAN SCASSELLATI: Torej
te vrste sistemov

620
00:36:01,610 --> 00:36:07,430
se morajo zanesti na najprej
prepoznavanje govora; drugič,

621
00:36:07,430 --> 00:36:12,200
se pretvori v pomenljiv notranji
zastopanje; in potem, tretji,

622
00:36:12,200 --> 00:36:17,090
da bi lahko šel ven in najti
vir informacij, ki

623
00:36:17,090 --> 00:36:21,140
jim omogoča, da odgovorite na to vprašanje.

624
00:36:21,140 --> 00:36:27,320
Ta raven zahtevnosti vključuje
iste vrste programskih stvari

625
00:36:27,320 --> 00:36:31,790
da ste bili
delaš v problemskih sklopov.

626
00:36:31,790 --> 00:36:38,000
>> Mi smo sposobni razčleniti zahteve HTTP v
isti tip vzorca nizko stopnjo

627
00:36:38,000 --> 00:36:40,810
ujemanje, da lahko ELIZA storiti.

628
00:36:40,810 --> 00:36:45,070
Mi smo sposobni spremeniti tiste
v notranji zastopanje,

629
00:36:45,070 --> 00:36:50,360
in jih nato uporabijo, da se pozanima nekatere
zunanja baza podatkov, po možnosti z uporabo SQL.

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

631
00:36:53,530 --> 00:36:56,260
Vse sisteme,
se danes zgradili

632
00:36:56,260 --> 00:37:00,520
za to vrsto naravnih
jezikovne komunikacije

633
00:37:00,520 --> 00:37:04,100
gradijo na
ta ista načela.

634
00:37:04,100 --> 00:37:09,530
>> Sedaj pa celo sistem, kot
Watson ni dovolj zapletena

635
00:37:09,530 --> 00:37:14,820
da bi lahko odgovorili samovoljno
vprašanja o čemerkoli.

636
00:37:14,820 --> 00:37:20,060
In v resnici, morajo biti
strukturirana v določenem področju.

637
00:37:20,060 --> 00:37:24,440
Tako da lahko greš na spletu in jih lahko najdete
različice Watson, ki delujejo dobro

638
00:37:24,440 --> 00:37:27,700
v medicinske informatike.

639
00:37:27,700 --> 00:37:31,490
Ali pa je eden od spletnih
da samo se ukvarja s tem, kako

640
00:37:31,490 --> 00:37:34,540
da bo dobra priporočila o
kaj pivo bo šel, s katero hrano.

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

642
00:37:37,060 --> 00:37:41,870
In znotraj teh področjih,
je mogoče odgovoriti na vprašanja,

643
00:37:41,870 --> 00:37:46,130
našli informacije, ki jih potrebuje.

644
00:37:46,130 --> 00:37:48,270
>> Ampak ne moreš premešamo in jih ujemajo.

645
00:37:48,270 --> 00:37:53,150
Sistem, ki je bila usposobljena
z zbirko hrane in piva

646
00:37:53,150 --> 00:37:56,830
ne deluje dobro, ko si nenadoma
Povedano z medicinsko informatiko

647
00:37:56,830 --> 00:37:59,770
baze podatkov.

648
00:37:59,770 --> 00:38:05,680
Torej, tudi naši najboljši sistemi danes
zanašajo na ravni predelave

649
00:38:05,680 --> 00:38:11,570
v katerem so ročno kodiranje in
gradnjo v infrastrukturo, da bi

650
00:38:11,570 --> 00:38:13,275
da bi ta sistem teče.

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

652
00:38:16,360 --> 00:38:20,710
>> Zdaj, zadnji temo želim
da bi mogli priti do danes

653
00:38:20,710 --> 00:38:23,960
je o neverbalni komunikaciji.

654
00:38:23,960 --> 00:38:29,290
Velik masa informacij, ki
smo se med seboj komunicirajo

655
00:38:29,290 --> 00:38:35,490
ne prišlo skozi
posamezne besede, ki smo, ki se uporabljajo.

656
00:38:35,490 --> 00:38:40,290
To ima opraviti s stvarmi, kot
bližina, pogled, tvoj ton glasu,

657
00:38:40,290 --> 00:38:42,270
Vaše infection.

658
00:38:42,270 --> 00:38:46,620
In da je komunikacija tudi
nekaj, kar je veliko različnih vmesnikov

659
00:38:46,620 --> 00:38:49,960
skrbi veliko o tem.

660
00:38:49,960 --> 00:38:51,500
To ni tisto, kar Siri briga.

661
00:38:51,500 --> 00:38:56,250
Znam postavljati Siri nekaj v en glas
ali v drugačnem tonu glasu,

662
00:38:56,250 --> 00:38:59,840
in Siri se dogaja, da
dajte mi enak odgovor.

663
00:38:59,840 --> 00:39:05,260
Ampak to ni tisto, kar smo gradili za
mnoge druge vrste vmesnikov.

664
00:39:05,260 --> 00:39:09,120
>> Rad bi vam predstavil
Sedaj enem od robotov.

665
00:39:09,120 --> 00:39:12,720
To je bila zgrajena z mojim longtime
prijatelj in kolega Cynthia

666
00:39:12,720 --> 00:39:16,010
Breazeal in njena družba Jibo.

667
00:39:16,010 --> 00:39:20,090
In to robot-- gremo
da imajo nekaj prostovoljcev

668
00:39:20,090 --> 00:39:22,520
prišli do interakcijo s tem.

669
00:39:22,520 --> 00:39:26,200
Torej imam dve ljudje pripravljeni
igrati z robotom za mene?

670
00:39:26,200 --> 00:39:29,936
Zakaj ne prideš gor,
in zakaj nisi prišel gor.

671
00:39:29,936 --> 00:39:31,310
Če bi se mi pridruži tukaj, prosim.

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

673
00:39:36,520 --> 00:39:39,670
>> In če ti lahko imajo
pridejo prav tukaj.

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

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

676
00:39:40,480 --> 00:39:41,400
>> ALFREDO: Lepo vas je spoznati.

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
Lepo vas je spoznati oboje.

682
00:39:45,154 --> 00:39:46,820
Alfredo, bom imel greš prvi.

683
00:39:46,820 --> 00:39:47,990
Pridite sem gor.

684
00:39:47,990 --> 00:39:51,870
Grem, da uvedejo
you-- če bom lahko to dol

685
00:39:51,870 --> 00:39:58,450
brez trkanja na microphone--
za malo robot imenom Jibo.

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

687
00:40:00,140 --> 00:40:04,260
>> Zdaj, Jibo je zasnovan tako, da je interaktivna.

688
00:40:04,260 --> 00:40:09,339
In čeprav lahko bi vam govoril,
veliko interakcije z robotom

689
00:40:09,339 --> 00:40:09,880
je neverbalno.

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

691
00:40:12,450 --> 00:40:17,070
Alfredo, bom vas prosim, da
reči nekaj lepega in brezplačna

692
00:40:17,070 --> 00:40:19,554
z robotom, prosim.

693
00:40:19,554 --> 00:40:20,845
ALFREDO: Mislim, da si videti srčkan.

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

695
00:40:24,114 --> 00:40:25,611
>> [Whirring 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
Njen odgovor je ne verbalno.

700
00:40:33,180 --> 00:40:35,180
In še to ti je dal tako
jasno priznanje

701
00:40:35,180 --> 00:40:39,680
da je slišal, kaj si rekel
in tudi nekako razumel.

702
00:40:39,680 --> 00:40:40,530
V REDU?

703
00:40:40,530 --> 00:40:42,070
Korak nazaj sem za eno sekundo.

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

705
00:40:43,130 --> 00:40:44,090
>> Rachel, če bi.

706
00:40:44,090 --> 00:40:46,070
Zdaj bom dal
vam veliko težje delo.

707
00:40:46,070 --> 00:40:48,361
Če želite stati tukaj,
nazaj gor samo malo tako

708
00:40:48,361 --> 00:40:50,280
vam lahko dobite na kamero
in si na ta način.

709
00:40:50,280 --> 00:40:56,840
Bom vas prosim, da nekaj reči
v resnici pomeni, in grdo z robotom.

710
00:40:56,840 --> 00:41:02,900
>> RACHEL: Kaj vam je samo zdelo
storiti, je bilo povsem nesmiselno.

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

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

713
00:41:07,610 --> 00:41:09,030
>> To je bilo še bolj absurdno.

714
00:41:09,030 --> 00:41:10,120
Kaj se dogaja s tabo?

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

716
00:41:13,487 --> 00:41:16,207
Oh, ne počutim slabo.

717
00:41:16,207 --> 00:41:17,040
Dam ti objem.

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

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

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

721
00:41:22,280 --> 00:41:24,565
Alfredo, Rachel, hvala fantje zelo veliko.

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

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

724
00:41:28,660 --> 00:41:34,470
>> Tako da je ta vrsta interakcije ima v
veliko načinov, nekateri z istimi pravili

725
00:41:34,470 --> 00:41:36,950
in nekateri enaka
struktura, kot tisto, kar smo

726
00:41:36,950 --> 00:41:39,950
morda v jezikovni interakciji.

727
00:41:39,950 --> 00:41:44,530
To je tako komunikativna in
služi pomemben namen.

728
00:41:44,530 --> 00:41:48,590
In da je interakcija, v
veliko načinov, je zasnovan tako,

729
00:41:48,590 --> 00:41:52,890
da imajo poseben učinek na
oseba v stiku z ali poslušanje

730
00:41:52,890 --> 00:41:54,410
z robotom.

731
00:41:54,410 --> 00:41:56,450
>> Zdaj, jaz sem srečo
da imajo Jibo danes tukaj.

732
00:41:56,450 --> 00:42:00,550
Sam Spaulding je tu pomaga
nas ven z robotom.

733
00:42:00,550 --> 00:42:07,470
In jaz bom prosil Sam bi dal
nam eno lepo demo Jibo ples

734
00:42:07,470 --> 00:42:09,720
da lahko gledamo na koncu tukaj.

735
00:42:09,720 --> 00:42:10,590
Torej, pojdi naprej, Jibo.

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

737
00:42:11,550 --> 00:42:14,430
Pokažite svoje plesne gibe.

738
00:42:14,430 --> 00:42:17,310
>> [Predvaja glasba]

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

740
00:42:43,114 --> 00:42:44,780
BRIAN SCASSELLATI: Dobro, vsi.

741
00:42:44,780 --> 00:42:46,865
Zahvaljujoč našim prijateljem na Jibo.

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

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

744
00:42:50,140 --> 00:42:54,990
>> In zahvaljujoč našim prijateljem na
IBM za pomoč ven danes.

745
00:42:54,990 --> 00:42:57,300
Komunikacija je nekaj
da boš

746
00:42:57,300 --> 00:43:02,280
da vidim, prihaja bolj in bolj kot
gradimo bolj kompleksnih vmesnikov.

747
00:43:02,280 --> 00:43:05,760
Naslednji teden se bomo pogovarjali
o tem, kako vmesnik

748
00:43:05,760 --> 00:43:08,890
z računalniškimi nasprotniki v igrah.

749
00:43:08,890 --> 00:43:12,950
Ampak, če imate vprašanja o tem,
Bom okoli po uradnih ur nocoj.

750
00:43:12,950 --> 00:43:17,610
Vesel sem govoriti s tabo o AI
teme ali priti v bolj podrobno.

751
00:43:17,610 --> 00:43:18,927
Lep vikend.

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

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

754
00:43:21,909 --> 00:43:26,141
[Predvaja glasba]

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