[Мусиц плаиинг] 

Давид Малан: Ово је ЦС50. Ово је крај недеље 10. И дечак, да имамо Добар класа за вас данас. Ми смо толико узбуђен да позове два наши пријатељи из Иале до нас данас и да погледамо на раскрсници вештачка интелигенција, роботика, обрада природног језика, и још много тога. 

И заиста, над Протеклих неколико недеља, имамо сигурно провео пуно времена, посебно у ранијим псетс, са фокусом на лепе детаље ниског нивоа. И то је врло лако изгубити из вида шуме за дрвеће и да се спустила се на петљи и условима и показивачи, свакако, и слично. Али, реалност је ви сада имамо састојци са којима можете стварно реше неке интересантне проблеме, међу Они који их наши пријатељи на Иале раде на само мање од Кембриџа. 

Дакле, дозволите ми прво да представимо наше главе асистент са Јејл, Анди. 

[АППЛАУСЕ] 

Анди: Пре свега, само хвала сте дозволили пар Иалиес поп доле у ​​Кембриџу данас. Заиста ценимо то. Друго, нашим пријатељима назад хоме-- Јасон, хвала за боравак и рад предавање. Надам се да је све добро у Њу Хејвену. 

Тако да, ја сам узбуђен да се уведе Сцаз данас. Сцаз води роботике лабораторију. Он је професор, као и пет различита одељења на Иале. У својој лабораторији, он је много, много роботи који воли да се игра са. Он је, као, најхладнији посао на свету. И он дође до мало неред око са тим цео дан дуго и ради нешто, као добро. 

И тако смо заправо довели једног Од њих са нама данас. Дакле, без даљег одлагања, Сцаз је отићи напред и увести нас свом робот пријатеља. 

[АППЛАУСЕ] Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: Хвала, Давиде. Хвала, Анди. Тако је дивно бити овде са свима данас. Желим да прво буде јасно да ЦС50 особље овде у Кембриџу је невероватно гостољубиви према нама. Толико смо захвални за све они урадили да нас подржи. И тако бисмо волели да будемо у стању да врати доброту. 

Тако данас, добијамо да објавимо да ћемо имати нову, један-оф-а-врсте ЦС50 догађаја дешава у Њу Хејвену следеће недеље. И ово је истраживање ЦС50 Експо. Тако ћемо се позивају еверионе-- ЦС50 студената, особље из оба Харварду и Иале-- да сиђе и посетите са нама у петак. Имаћемо широк спектар од преко 30 различитих људи који представљају и екхибитинг-- упперцлассмен показује неке од својих истраживачких производа. Имаћемо неке стартапима, чак, у потрази за мало новим технологијама талената, стартуп из оба Харвард и Јејл. А ми ћемо имати неке студентске групе у потрази за неким новим чланство. 

То ће бити веома узбудљиво време. Надам се онима који су силази на Харвард-Иале игре ће моћи да заустави од мало раније, Право у центру кампуса, Стерлинг Мемориал Либрари. Ми ћемо имати низ експонате који се крећу од аутономна једрилице до начина коришћења софтвера за очување средњовековних рукописа. 

Ми ћемо имати оглас хок умрежавање и људи учење софтвера кодирање у Кејптауну. Имаћемо компјутер музика демонстрације. И ми ћемо, наравно, имати више робота. Тако смо се надате ћу придружите нам се за овај догађај. То би требало да буде много забавно, мало хране, и доста занимљиво ствари да разговарамо. 

Дакле, данас ћемо да причамо о обради природног језика. И ово је покушај за нас да се изгради нови начин повезивања са нашим уређајима, јер За последњих неколико недеља, сте фокусирани на то како је то можете написати код, пишу софтвер то је начин бити у стању да кажете на машина, то је оно што желим да урадите. 

Али не би требало да Очекујем да све да је тамо да се користи сви у свету ће бити вешт у ову врсту наставе. Тако разликујемо рачунара језици и природне лангуагес-- То је, ствари које људи користе да комуницира са другим људима. И ми покушавамо да изградимо интерфејсе који користе ови природни механизми комуникације. 

Сада, као и сваки други топиц да смо почели са у ЦС50, ћемо почети са најједноставнији мало обради природног језика да можемо замислити. Ми ћемо почети са историјски део природног језика. И онда ћемо изградити до све више и више недавне системи и да се мало забавимо демо успут. 

Тако ћемо почети са оним што је било вероватно први природни језик систем за обраду. То је софтверски систем написан у 1966 Јосепх Веизенбаум зове Елиза. И Елиза је дизајниран тако да реплицира врсту интеракције бисте морали са Рогериан психотерапеут. Сада, Рогерианс, они су имали идеја да психотерапија укључени у стању да врати миррор пацијенту и разговарати с њима, у суштини, за само их је давање мали мало терапеута. То је све да је терапеут рекао је требало да буде само одраз шта пацијент је говорио са њима. 

Дакле, хајде да пробамо и ово демо. Да ли имамо волонтера који би да буде вољни да поделе своје најдубље, најмрачније и / или лажни тајне са Елиза? Наравно, зашто не дођеш горе. Фантастично. I tvoje ime? 

Милес Милес. 

Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: Мајлс. Драго ми је, Милес. Ако би држите на то. И идемо у користите верзију Елиза да смо реплицирати у ЦС50 ИДЕ. И ми ћемо погледати на извору Код на ово мало касније. Али за сада, ми смо само да га позвати куцајући Елиза. 

И Елиза ће вам дати одговоре који ће бити у свим главним градовима. И да вам поставим нека питања. И ми ћемо одговорити и укуцајте У одговорима на Елиза. Тако ЕЛИЗА је рекао: "Здраво, ја сам Елиза. Šta je tvoj problem?" Шта желите да реци Елиза данас? 

Милес: Могу само да заспим ако имам зека папуче. 

Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: У реду. У реду. 

[СМЕХ] 

"Могу само да заспим са бунни папуче на. " И Елиза каже: "Реци, зар не имате психолошких проблема? Можда је ово добар показатељ. " 

ОК. Дакле, шта би сте желели да одговорите? 

Милес: Да. 

Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: Да. Човек многих речи. Уживам у томе. Елиза каже: "Изгледа прилично позитиван." 

Милес: Не, ја сам, у ствари, електрон. 

Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: "Не У ствари, ја сам електрон. " "Да ли сте дошли до мене зато што су електрон? " Сада можемо да видимо неке од ствари-- Идем да вам паузу за тренутак, Милес. Не иди нигде. Нисмо завршили са тобом. ЕЛИЗА је, на неки начин, реагује на одређене ствари да говори, али без било право разумевање. И то је такође папагај вратити неке од делова његове казне. 

Тако да смо рекли, "Не У ствари, ја сам електрон. " Елиза одговорио натраг, "Да ли си дошао за мене, јер сте електрон? " У реду. Хајде да још једном одговор овде. Дајте му један добар, Милес. 

Милес: Добра фора? 

Да, молим те помози ми. Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: "Да. Молим вас помозите ми. "" Да ли сте сигурни? " Милес: Не Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: Не "Шта то тврдим да?" 

Милес: Не може да буде електрон. 

Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: "Ја не може да буде електрон ". "Хоћеш да кажеш не само да би негативна?" 

У реду. Тако Мајлс, хвала ти пуно. 

Милес: Хвала. 

Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: Хвала пуно. [АППЛАУСЕ] 

Дакле, ово ЕЛИЗА програма, на много начина, је само одговор на комада да дајемо без икаквих дубоко разумевање шта се овде дешава. Ово је нека врста система зове образац подударање, где тражимо сигурно бита текста који смо тада смо ће да узме шта је обезбеђен као улаз, претворити га, потенцијално, на неки начин, а затим га вратити корисника. 

Да ли неко од вас мисли да ЕЛИЗА је заправо обављање валидну психоанализу овде? Једна особа, можда. 

ПУБЛИКА: [неразумљиво]. Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: А како то се осећате? Да, у ствари, јесте. И ми ћемо да видимо, заправо, изворни код за то у само тренутак. И тако ћеш бити у стању да тачно то урадили. 

Сада, Елиза је један облик онога што бисмо назвали данас чат бота. То само иде кроз Текст који сте пружању, обезбеђује минимум износа разумевања или прераде, а затим га акту вратити. Дакле, хајде да погледамо, концептуално, и причамо о томе шта то је да ЕЛИЗА се заправо ради. 

ЕЛИЗА изводи сентенце-- Хајде да кажу, "Ја желим да импресионирам мог шефа." И Елиза ис лоокинг кроз тај казне и покушава да пронађе и подударају одређене обрасце. Тако, на пример, један од образаца да ЕЛИЗА тражи су речи "Ja zelim." И сваки пут се види нешто да има "Желим" у њој, да формулише одговор. И тај одговор је фиксна ниска. У овом случају, то је "зашто хоћеш?" И стави мало звезду на крај, јер то је само почетак нашег одговора. И звезда указује на то да ћемо да се остатак од уттеранце-- корисника "да импресионира мог шефа" - а ми ћемо додати да на крају овог низа. 

Дакле, сада, уместо да каже, "зашто хоћеш да импресионирам мог шефа, " ту је мало додатног обрада да ћемо учинити. То је, мораћемо да претворити неке од заменица овде из "мог шефа" у "својим шефом." И можда постоји неколико других промене које морамо да. Дакле, уместо да само лепљење директно на крају, шта ћемо урадити се узећемо остатка уттеранце-- корисника у белој овде- и ми ћемо га узети један комад на време и претворити сваки стринг токена, свака реч, у реченици. 

Дакле, ми ћемо узети реч "да". Нема конверзије да морамо да урадимо то. "Импресс". Нема конверзије морамо тамо да ради. "Мој" ће претворити у "свој". И "газда" само ћемо оставити као "шефа". И на крају, шта који се завршава са периодом, ми ћемо га претворити у питање. 

Овај веома једноставан образац подударање је заправо прилично успешна. А када је то уведена у 1966-- Јосепх Веизенбаум ово програмирали на рачунару. Сада, рачунари у то време нису десктоп модели. Они су делили ресурсе. И његови ученици би иди и цхат са Елиза. На крају, он је морао да ограничи приступ тим јер његови студенти нису били узимајући било који посао обавља. Они су само ћаска са Елиза. А, у ствари, он је морао да фире његов помоћник, који провео све своје време разговора са Елиза о својим дубоким и забрињавајуће проблеме. 

Свако ко користи ове системе почели да их антхропоморпхизе. Они су почели да размишљају о њима као бити жива и прави људи. Они су почели да препознају неке од ствари које су они говорили се враћају на њих. И они су сазна ствари о себи. А, у ствари, чак и експерти, чак и психотерапеути, почео да брину да, у ствари, Можда ЕЛИЗА би било да их замене. Чак и рачунар Научници забринути да смо били тако близу решавања природног језика. 

Сада, то није било нигде близу истина. Али то је импресивно како ови системи могу да изгледају. Почнимо да погледате испод и покушајте да се мало питање где овај код заправо дешава. Дакле, ми ћемо направити овај код доступно касније. И ово је веома једноставан и директан прикључак оригиналне имплементације Елиза. 

Дакле, неки од њих стилски ствари које ћете видети овде НИСУ стилски шта ми желели да урадите или оно што смо учи да то урадите. Али ми смо покушали да их држе исто преко многих лука да је то је имало тако да има укус оригинала. Тако ћемо укључити гомила ствари, и онда ћемо имати сет кључних речи, ствари који ће препознати ЕЛИЗА и одговори на директно. Дакле, ако имате речи као што "Можете ли" или "не знам" или "не" или "да" или "сан" или "здраво", а затим ЕЛИЗА ће селективно одговори онима. Такође ћемо имати известан број ствари да ћемо замијенити, као и претварање "мој" на "свој". 

И онда ћемо имати низ одговора да за сваки од ових кључних речи, ми ћемо ротирати кроз ови различити одговори. Дакле, ако ја кажем "да" три пута за редом, ја Можда се три различита Одговори из Елиза. Наша код, онда је заправо изузетно једноставна. Ако спустите поред свих ових одговори које смо програмирани у и да пређемо на наш главни, идемо да се покрене неколико различитих варијабли и да мало домаћинству U početku. Али онда апсолутно постоји сет кода који можете да разумете. Једна велика вхиле петље да каже да сам да поновим ово изнова и изнова. Ја ћу прочитати у реду, и ја ћу складиштити да у улазног стринга. Ја ћу да проверим и видим да је то Посебан кључна реч "збогом", који значи излазак из програма. И онда ћу провјерити и видети да ли неко је само себе понавља непрестано. А ја ћу викати на њих ако они раде. Ја ћу рећи "не понављам себе." 

Докле год нико од оних деси, ми ћемо затим скенира кроз и петља кроз, на линијама 308 до 313 овде, и проверите и видите су неки од тих кључне речи фразе садржане у улаз да сам добио? Ако постоји меч за њих, добро онда ћу запамтити ту локацију. Ја ћу запамтити ту кључну реч. А ја ћу бити у стању да изгради одговор. 

Ако не нађем један, па онда, последња ствар у мом низу кључних речи ће бити моја дефаулт одговори, када ништа друго одговара. Ја ћу поставити питања попут: "Зашто си урадио дошао овде? "или" Како могу да вам помогнем? " да су само делимично одговарајући без обзира на улаз је. 

Затим ћемо изградити Елиза је одговор. Ми ћемо бити у стању да преузме та база одговор, баш као што смо урадили у томе "мој шеф" пример. Ако је то све што постоји је-- ако је само једна стринг који ја треба да респонд-- Могу само да га пошаљу натраг. Ако има звездицу на крај, онда ћу обрађује сваки појединачни знак у остатак одговора корисника и додајте оне у, замене се од речи до речи као што сам је потребно. 

Све ово је апсолутно нешто што сте могли да изградите. А у ствари, начин на који смо има обрађених аргументе командне линије, начин на који сте обрађују кроз ХТТП захтева пратите исте врсте правила. Они су образац подударање. 

Тако ЕЛИЗА имао релативно важно утицај на природном језику јер је изгледало као да је веома достижан циљ, као и некако ми би моћи директно реши овај проблем. Сада, то не значи да не ЕЛИЗА Све што смо желели да урадимо. Сигурно не. Али морамо бити у стању да уради нешто више. 

Наш први корак да идем изван ЕЛИЗА иде да бисте могли да погледате Не тект Уписом у тастатури, али говору, стварна говор снимљен у микрофон. Дакле, као што смо погледај ово различитих комада, ми смо морати да изгради низ модела. Ми ћемо бити у могућности да иде од ниском нивоу ацоустиц у информатион-- терен, амплитуда, фрекуенци-- и претворити то у неке јединице да смо лакше манипулисати и, коначно, манипулишу њима у речи и реченица. 

Тако да је већина препознавање говора системи који су данас тамо фоллов статистички модел у коме градимо три одвојена представе шта да аудио сигнала у ствари садржи. Почињемо са моделом фонетски који говори о само бази звучи да сам производи. Да ли сам производи нешто што је а Б као дечак или Д као у пса? Како препознати оне две различите телефони као одвојени и различити? 

Поврх тога, онда ћемо изградити реч изговор модел нешто што повезује заједно те појединачне телефони и комбинује их у речи. И после тога, ми ћемо узети речи и ми ћемо их монтирају са језика модел у потпуном казне. 

Сада ћемо да разговарамо једни о од њих самостално и одвојено. Али ови модели су све три само ће бити статистике. А то значи, када смо рад са њима, ми ћемо бити у стању да раде са их све истовремено. У реду. Почнимо са нашим фонетском модела. Тако фонетске модели се ослањају на А Цомпутатионал техника зове скривене Марков модели. То су графички модели у којима сам има и признају стање у свету као да је назначен скупом функција. И то стање описује један део једне акције да сам ангажован у. 

Дакле, ако мислим о прављењу звук "МА" као мајка, постоје различити компоненте тај звук. Постоји део где сам нацртати у даху. А онда сам портмоне моје усне. И ролл моје усне се мало Мало да ту "ма" звук. А онда је издање. Моје усне долазе одвојено. Ваздух је избачен. "Ма". 

Те три различите делове ће бити заступа држава у овом грапх-- почетак, средина и крај. И ја имам прелаз који дозвољено да путују из једне државе до следећег са одређеном вероватноћом. Тако, на пример, да М соунд можда има веома, врло кратко унос у бегиннинг-- "мм" - а затим и дужи, вибрациони фаза у којој држим мој усне заједно и готово хумминг-- "мммм", - а затим веома кратак Плосиве где сам протерати бреатх-- "ма". 

Скривена Марковљев модел је дизајниран за снимање чињеницу да је начин на који сам се то звучи "МА" иде да буде нешто другачија у његов тајминг је фреквенција, и његове карактеристике од начин да га направи или начин на који сам могао успети кад говорим о различитим употребе писма. "Мајка" и "може да" неће соунд мало другачије. 

Тако да призна Посебно звук, ми би граде модела Маркова, ова Скривени Марков модели, од свих могућих телефона које сам можда ћете желети да признају, сваки могући звук, и онда погледамо акустична подаци да имам и одредити статистички којих је једна највероватније један да су произвели овај звук. ОК. Са том моделу, онда почети да се гради на њега. Узимамо изговор модел. Сада, понекад изговор модели су једноставно и лако јер постоји само један начин да се изрекне нешто. Други пут, они су мало компликованије. Ево изговор за за ту црвену ствар која је воће које правите кечап из. Људи не мисле да је то воће. Jel tako? 

Сада, постоје различити начини да ће људи изговарају ту реч. Неки ће рећи "Тое-Маи-прст." Неки ће рећи "тое-МАХ-прст." И можемо ухватити да са једна од ових графичких модела где, опет, ми представљамо прелазе да имају одређеном вероватноћом и повезан вероватноћу са њима. 

Дакле, у овом случају, ако бих пратим топ пут кроз целу ову графу, Ја бих се с почетком у писму на далеко отишао, "ТА" звук. Ја бих узео горњу половину, је "Ох", а затим "Ма," па затим и "а", а затим и "Та," и "Ох." "Тое-маи-прст." Ако сам узео доњи пут кроз ово, ја ћу добити "та-МАХ-прст." И ако сам доле и онда горе, ја бих се "та-Маи-прст." 

Ови модели снимање њих разлике јер кад год смо деплои један од ових системи за препознавање, то ће морати да раде са много различитих врста људи, много различитих акцената, па чак и различите употребе истим речима. На крају, поврх тога, ми ћемо градити нешто која изгледа заиста компликовано, зове модел језика, али у ствари је најједноставнији три јер то раде на оно што се зове Н-грам модели. И у овом случају, ја вам показујем из два дела Н-грама модел биграмом. Идемо да физички идеју да понекад, одређене речи су вероватније да прати с обзиром реч од других. Ако сам рекао "временска прогноза" следећа реч могла вероватно бити "данас" или би могао бити "време прогноза сутра. " Али то је мало вероватно да буде " временска прогноза артицхоке. " 

Шта је модел језика ради је хвата оне статистички бројањем, од неких веома велики цорпус, сви инстанци у којем једна реч следи за другом. Дакле, ако узмем велики цорпус-- као и сваки Валл Стреет Јоурнал која је произведена од 1930, који је један од стандардних цорпусес-- и гледам кроз све тај текст, и ја рачунам до колико пута после "предвиђања" ја видим "данас" и колико пута ја видим "предвиђања" следи "артичоке," први иде да буде много чешће. То ће да се појави далеко чешће. И тако да ће имати већи Вероватноћа везане за њега. 

Ако желим да схватим Вероватноћа целог исказа, онда, управо сам га раскинемо. Дакле, вероватноћа расправе реченица је "пацов појео сир" је вероватноћа речи "" покретање реченицу, а потом вероватноћа да Реч "пацов" следи реч је "," и вероватноћа да Реч "појела" прати "рат" и вероватноћа да "сир" следи "појео". 

Ово звучи као много статистика, доста вероватноће. И то је све што је. Али невероватно ствар је ако ово урадите са великим довољно узорку података, то ради. И то ради изузетно добро. Ми сви знамо ове технологије. Већина оперативних система долазе са препознавање гласа у овом тренутку. Ми користимо Сири и Цортана и Ецхо. А ове ствари су засноване на овај тип три слоја модел-- фонетски модел на дну, а изговор модел у средини, и модел језика на њих. 

Сада, они морају да раде мало више него да би се одговорило на питања. Али признавање шта си изрека зависи управо о томе. Дакле, узмимо пример овде. Дакле, имам мој телефон седи овде испод камере документа. И ми ћемо пита Сири неколико питања. У реду? 

Дакле, хајде да се пробудим мој телефон овде. Сири што је време као у Нев Хавен данас? 

Сири: Ево је време за Нев Хавен, Цоннецтицут данас. 

Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: У реду. Дакле, прво сте видели да Сири призната сваки од појединачних речи затим произвео одговор. Причаћемо о томе како тај одговор долази у око мало. Али сада када знамо да је ово само заснива о сировим статистике и ово образац подударање врста приступа, можемо да играмо неке игре са Сири. 

Дакле, можете покушати поново. Сири што је време нилски коњ Нев Хавен, данас? 

Сири: У реду. Овде је време за ново Хавен, Цоннецтицут за данас. Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: Сири не Преплаłена да зато што је пронашао паттерн-- "Време", "данас", "Нев Хавен." То је оно што се одазива да, баш као Елиза. У реду. Хајде да дам још једну ни више смешно пример. Сири, време артичока Армадилло нилски коњ Нев Хавен? 

Сири: Само да проверим о томе. Ево шта сам пронашао на Интернету за оно што су артичоке армадилло нилски коњ Нев Хавен. 

Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: У реду. Дакле, ако одем довољно далеко далеко од овог модела, Ја сам у стању да га збуни, јер њега нема више одговара образац да има. И то статистичка мотор који говори, шта је вероватноћа да имаш Речи нилски коњ и артичоке заједно, и армадилло? То мора да буде нешто ново. 

Дакле, ове технологије користимо сваки дан. Ако желимо да их узме један корак Даље, иако, ако стварно Желим да будем у стању да разговарају о томе како је је да су ови системи реагују на, морамо да разговарамо, опет, о фундаменталнији сет питања. И то је тема у комуникацији коју зовемо питање секретарица. То је, желимо да будемо у стању да да--? ПУБЛИКА: [неразумљиво]. Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: Да ли добијамо у латентном семантичке обраде? Тако да. Постоји много ствари које су догађа испод површине са Сири и у неким од примера Ја ћу да Вам покажем где постоји доста у погледу структуре шта ви кажете да је важно. А, у ствари, то је сјајна прекурсор за следећи слајд за мене. 

Дакле, на исти начин да наша препознавање говора је изградио од неколико слојева, ако желимо да разуме шта је то што је заиста речено, ми опет да ослањају на анализи вишеслојном текста који се признат. Дакле, када Сири је заправо у стању да рецимо, види Нашао сам ове речи. Шта сада да радим са њима? Прва компонента је често пролазе кроз и покушајте да анализирају структура реченице. И у оно што смо видели у основној школи, често, као нека врста дијаграма реченице, идемо да признају да одређени речи имају одређену улогу. То су именице. То су заменице. То су глаголи. И ми ћемо препознати да за одређену граматику, у овом случају граматике енглеског језика, постоје важећи начин на који могу да их комбинујете и други начини да се није важећа. 

То признање, та структура, може бити довољно да помогне води нас помало. Али то није довољно да будемо у стању да пружи било значење да оно што се овде каже. Да бисте то урадили, мораћемо да се ослонимо на одређена количина семантичког прераде. То је, ми ћемо морати да погледам на испод шта свака од ових речи заправо носи као значење. И на најједноставнији начин да то урадите, идемо да се друже са сваке речи да знамо одређену функцију, одређена трансформација томе да омогућава да се деси. 

У том случају, можемо означите Реч "Јован" као властито име, да носи са собом идентитет. И можемо означити "Марија" као на исти начин. Док глагола као што је "воли", који представља посебну везу да смо у стању да представи. Сада, то не значи да разумемо шта је љубав, али само да разумемо је на путу симболичког система. То је, можемо означити то и манипулише га. 

Са сваким од ових типова приступа, било који тип семантичког обраде Овде ће мало да захтевају мало знања и пуно посла са наше стране. Ми више не у домену где само плаин статистике ће бити довољно за нас. Сада, како би ушла од тог тренутка тога што у стању да разговарају о унутрашњој шта се заправо дешава овде, да могу да манипулише тхис структуре и разуме питање и онда способност да изађе и потражите, да захтијева више комплекс когнитивне модела. 

Начин на који се уграђује ови системи је у највећем делу врло рада интензивна. Они укључују људе троши много структуирања времена начина на које ове врсте реченица могу бити представљени у неком логици. Чак се мало сложенији, мада. 

Чак и кад смо разматрали са семантици, ми ћемо тек треба да погледамо прагматика онога што је речено. То је, како сам се односе речи да морам нешто физички се негде у свету или на барем неки извор информација да могу да манипулишу? 

Понекад, то довести до дивна битова двосмислености. "Црвена звезда-топло се удаје астроном." ОК. Сада, читамо да као смешно тип наслова да видимо на ноћног ТВ јер ми не тумачимо "стар" да има свој небеско тело значење. Знамо да то значи више уобичајена глумац или глумица са високим износима видљивости. 

"Екипа помаже жртви Дог Бите". Да ли је то да је заправо тима тамо помаже пса у иде около и гризе жртве? Или је било појединац који је био ујео пас који потребна помоћ? Само гледајући у синтакси и семантика реченица, не можемо утврдити да. 

"Хеликоптер поверед би људских мува." Да ли постоје, у ствари, стварна мале ствари лете око тога су људи са крила напајање хеликоптери за добробит човечанства? Или постоји један механички уређај која произлази своју моћ од особе? 

Када погледамо питање одговарања системи, то су слојеви који морамо да се баве. Сада, најбоље и највише врста од преовладава од ових система Данас су у стању да уради ствари на нивоу који су далеко од онога што смо имали пре 10 година. Ево један од најбољих система да је тамо данас. И то је систем ИБМ Ватсон зове. Ово је од наших пријатеља у ИБМ. Ово је Катхерине банке, Мишко Чен, и Присцилла Мораес нас давања демонстрација Ватсон јуче у ИБМ Јорктауну. [ВИДЕО РЕПРОДУКЦИЈА] -Како си? 

-Ја сам добро. Увек сам срећан када сам размишљам, поготово када сам могу да остану кул у овим сервер собама. Ко је твоја омиљена глумица? 

-Моја Омиљена глумица Анђелина Џоли као Лара Црофт у Томб Раидер јер јој оригинал облик био као виртуелни лик попут мене. 

Како могу Вотсон помоћи пацијентима? 

Је ли план за пацијенте до имају приступ Ватсон директно? Приступ Ватсон саветовања Пријаве ће се разликовати од случаја употребе. Али тренутно, Вотсон ће пружити могуће дијагноза и лечење Опције за медицински стручњак. Где је потребно, пацијенти могу пружити информације да Ватсон, можда кроз Портал Веб интерфејс, таблета, или чак мобилни телефон. На пример, пацијент може бити затражио да опише своје симптоме на природном језику директно у Ватсон решење, омогућавајући да се фокусирају на лекар дијагноза, а не прикупљање података. 

Ко је убио Абрахам Линколн? 

-Јохн Вилкс Бут. 

-У Шта год урадили Аризона Дајмондбекс освојити првенство? 

-2001. 

[Крај репродукције] 

Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: Па овакви системи мора да се ослања на свега препознавање говора; друго, претварање га у смислена унутрашња заступање; и онда, трећи, бити у стању да изађу и пронађу извор информације које им омогућава да одговорим на то питање. Овај ниво комплексности укључује исте врсте програмских ствари да сте били раде у проблематичним сетовима. 

Ми смо у стању да анализирам ХТТП захтева у иста врста ниског нивоа образац подударање да ЕЛИЗА може да уради. Ми смо у могућности то претворити онима у унутрашње репрезентације, а затим их користе да би неки упит спољни базе података, могуће коришћењем СКЛ. Све система који се данас гради да уради ову врсту природних језичке комуникације се гради на Исти принципи. 

Сада, чак и систем као Вотсон није довољно сложена бити у стању да одговори на произвољан питања о било којој теми. У ствари, они морају да буду структурирана унутар дате домена. Дакле, можете ићи онлине и можете наћи верзије Ватсон који раде добро у медицинске информатике. Или постоји једна на мрежи да само бави како да добре препоруке о оно пиво ће ићи са којима храна. И у тим доменима, може да одговори на питања, пронаћи информације које су му потребне. 

Али не можете мешати и одговарају их. Систем који је обучен са базом хране и пива не ради добро када изненада ставите га у медицинском информатике baza podataka. Дакле, чак и наши најбољи системи тодаи се ослањају на нивоу прераде у којој смо ручно кодирање и зграда у инфраструктуру како би Да би овај систем вожњу. 

Сада, последња тема желим бити у могућности да дођете до данас је око невербалне комуникације. Велики маса информација које комуницирамо једни са другима не долази преко појединачне речи које смо примјењују. То има везе са стварима као што су близина, поглед, твој тон гласа, Ваш модулација. И то је такође комуникација нешто што многи различити интерфејси брину много о. То није оно што Сири стало. Могу да питам Сири нешто у једном гласу или у неком другом тоном, и Сири ће дај ми исти одговор. Али то није оно што градимо за многе друге врсте интерфејса. 

Желим да вас упознам сада на један од робота. Ово је саградио мој дугогодишњи пријатељ и колега Синтија Бреазеал и њена компанија Јибо. И ово робот-- идемо да има неколико волонтера доћи до интеракције са овим. Дакле, могу ли да добијем двоје људи спремни да се игра са роботом за мене? Зашто не дођеш горе, а зашто не дођеш горе. Ако би ми се придружите овде, молим те. 

И ако бих могао да те имам долазе овамо. Хвала. Здраво. 

Алфредо: Драго ми је. Алфредо. 

Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: Алфредо. 

Рацхел: Рејчел. Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: Рејчел. Драго ми је обоје. Алфредо ћу да ти први. Уђите овде. Идем да се уведе ти- ако могу да скинем ово без куцања на мицропхоне-- да мало робота по имену Јибо. ОК? 

Сада, Јибо је дизајниран да буде интерактивна. И мада може вам дати говор, велики дио интеракције са робота је невербална. Алфредо ћу да вас замолим да кажу нешто лепо и поздравни са роботом, молим те. Алфредо: Мислим да изгледаш слатко. 

[Зујање Соунд] Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: У реду. Његов одговор је не вербално. А ипак ти је дао и јасна потврда да је чуо шта си рекао као и некако подразумева да. ОК? Корак враћам овде за једну секунду. Хвала вам. 

Рејчел, ако хоћете. Сада ћу дати Јеси ли ти много теже посао. Ако би стајати овде, бацк уп мало тако можемо те камером и погледај овај начин. Ја ћу да вас замолим да кажем нешто заиста значи и гадно са роботом. 

Рацхел: Оно што је изгледало да урадите је потпуно бесмислено. 

[Хумминг Соунд] 

То је још више апсурдна. Шта се дешава са тобом? Ма, не осећам лоше. Даћу вам један загрљај. Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: У реду. Хвала, Рејчел. Алфредо, Рејчел, хвала момци пуно. 

[АППЛАУСЕ] 

Дакле, ова врста интеракције је у многи начини неке од истих правила а неке од истог структура као шта смо можда има у језичкој интеракцији. То је и комуникативна и има важну функцију. И то интеракција у много начина, је дизајниран да имају посебан дејство на Особа интеракцији са или слушања са роботом. 

Сада сам довољно срећан да Јибо данас. Сем Сполдинг је овде помаже нас са роботом. И ја ћу да питам Сам дати нас једна лепа демо Јибо плеса да можемо да гледамо овде на крају. Само напред, Јибо. 

Сам ОК, Јибо. Покажите нам своје плесне покрете. 

[Мусиц плаиинг] Бриан СЦАССЕЛЛАТИ: У реду, сви. Захваљујући нашим пријатељима у Јибо. 

[АППЛАУСЕ] 

А захваљујући нашим пријатељима у ИБМ за помогао данас. Комуникација је нешто да идеш да видим стиже све више и више као градимо сложеније интерфејса. Следеће недеље ћемо разговарати о томе како да интерфејс са компјутерским противника у играма. Али ако имате питања о томе, Ја ћу бити ту у радног времена вечерас. Драго ми је да разговарам са тобом о АИ тема или да уђу у више детаља. Желим ти леп викенд. 

[АППЛАУСЕ] [Мусиц плаиинг]