>> [音楽再生]
>> DAVIDマラン：これはCS50です。
これは、10週目の終わりです。
そして少年は、我々が持っています あなたのために良いクラス今日。
私たちは、うちの2つを招待するように興奮しています 今日までのエールから私たちの友人
との交点を見て 人工知能、ロボット工学、
自然言語処理、など。
>> そして実際、オーバー 過去数週間、私たちはしました
確かに多くの時間を費やし、 特に以前のpsetで、
かなり低レベルの詳細に焦点を当て。
そして、それは視力を失うことは非常に簡単です 木のための森林の
そして、ループと条件に引っかかります 確かに、ポインタ、等が挙げられます。
しかし、現実には、あなたたちは今持っているです あなたが本当にでき有する成分
うち、いくつかの興味深い問題を解決します エールでそれらのものは、私たちの友人
ケンブリッジのちょうど内気での作業。
>> だから、私は最初に私たちの頭を導入することを可能にします エール、アンディからのアシスタントを教えます。
>> [拍手]
>> ANDY：まず第一に、ただ感謝 カップルYaliesを可能にするためのあなた
今日ケンブリッジまでにポップします。
我々はそれを本当に感謝しています。
第二に、私たちの友人へ バック、ジェイソンをhome--
滞在し、講演を実行するためのおかげで。
それはニューヘブンのすべての良いことだと思います。
>> そうそう、私は超興奮しています 今日Scazを導入します。
Scazは、ロボット工学の研究室を実行します。
彼は5、のような、の教授です エールで異なる部門。
彼の研究室では、彼は多くの、多くを持っています 彼はと遊ぶのが好きロボット。
彼は、のように、持っています 世界で一番クールな仕事。
そして、彼は混乱の種になります 周りのものと一日中
長いだけでなく、いくつかの作業を行います。
>> そして、私たちは実際には1をもたらしました それらの下に私達と今日。
だから、さらに苦もなく、Scazです 先に行くと、私たちを紹介しよう
彼のロボットの友人に。
>> [拍手]
BRIAN SCASSELLATI：ありがとう、デビッド。
おかげで、アンディ。
これは、ことはとても素晴らしいです ここでみんなと一緒に今日。
私が最初にその非常に明確にしたいです ここでケンブリッジのCS50スタッフ
私たちに非常に親切でした。
私たちはすべてのためにとても感謝しています 彼らは私たちをサポートするためにやりました。
そして、私たちはできるようにしたいのですが 優しさを返します。
>> だから、今日、私たちは発表してもらいます 我々は新しいを持ってしようとしていること、
オンリーワンのCS50イベント 来週ニューヘブンで起こっ。
そして、これはCS50研究博覧会です。
だから我々は招待するつもりです everyone-- CS50学生、
ハーバード大学とYale--両方からスタッフに 降りてくると金曜日に私たちを訪問。
私たちは、以上の多種多様ながあるでしょう 提示30の異なる人々
そして、exhibiting--上級生が示します その研究成果の一部をオフにします。
私たちも、見て、いくつかのスタートアップがあるでしょう 新しいハイテクの才能の少しのために、
ハーバードやエールの両方からのスタートアップ。
そして、我々はいくつかの学生グループがあるでしょう いくつかの新しい会員を探しています。
>> それは非常にエキサイティングな時間になるだろう。
うまくいけばそれらのあなたの誰ですか ハーバードエールゲームのためにダウンしてきます
停止することができるようになります 早期少しにより、
右のキャンパスの中心にあります、 スターリング記念図書館。
私たちは、のセットを持っているとしています 自律の範囲で展示
ソフトウェアを使用する方法にヨット 中世の写本を維持します。
>> 私たちは、広告を持っているつもりです アドホックネットワークと人々
ケープタウンのソフトウェアコーディングを教えます。
私たちは、コンピュータを持っています 音楽のデモンストレーション。
そして、私たちはもちろん、より多くのロボットがあるでしょう。
私たちはあなたに願っていますので、よ このイベントにご参加。
それは多くのでなければなりません 楽しい、食べ物を少し、
興味深いのロット 話をする事。
>> だから、今日、我々は話をするつもりです 自然言語処理に関する。
そして、これは私たちのために試みであります インターフェースの新しい方法を構築します
当社のデバイスとの理由 最後の数週間、
あなたはそれがどのように焦点を当ててきました あなたがソフトウェアを書くと、コードを書くことができます
それがに言うことができるという方法です マシンは、これは私が何をしたいです。
>> しかし、我々はする必要はありません そのすべてを期待します
それはそこだ、それは使われています 世界で誰でも
堪能になるだろう 命令のこの種インチ
だから我々は、コンピュータを区別 言語と自然languages​​--
それは、人間が使うものであり、 他の人間と通信します。
そして、我々は使用するインターフェイスを構築しよう これらの自然なコミュニケーションの仕組み。
>> 今、ちょうど他のすべてのトピックが好き 我々はCS50での使用を開始したこと、
我々は、最も単純で開始するつもりです 自然言語処理のビット
我々が想像することができます。
私たちは、で開始するつもりです 自然言語の歴史的な部分。
そして、我々はまで構築します より多くの最近のシステム
そして道に沿っていくつかの楽しみのデモを持っています。
>> だから我々は何であったかで開始するつもりです おそらく最初の自然言語
処理システム。
これは、で書かれたソフトウェアシステムであっ 1966ジョセフ・ワイゼンバウムによってELIZAと呼ばれます。
そして、ELIZAをするように設計されました 相互作用の種類を複製
あなたが持っているだろう Rogerian心理。
彼らが持っていた今、Rogerians、 考え心理療法
バックミラーすることができるという関与 患者に、それらに話し、
基本的に、それらだけ与えることによって、 セラピストの小さな少し。
それは、すべてです セラピストが言ったこと
だけ反射することになりました。 どの患者が彼らに言っていました。
>> それでは、これを試してみて、デモましょう。
私たちはなるだろうボランティアを持っていますか 彼らの最も深いを共有して喜んで、
ELIZAと最も暗い、および/または偽の秘密？
確かに、なぜあなたはアップに来ることはありません。
ファンタスティック。
そして、あなたの名前は？
>> MILES：マイル。
>> BRIAN SCASSELLATI：マイル。
はじめまして、マイル。
あなたはその上に保持することになる場合。
そして、我々はするつもりです ELIZAのバージョンを使用します
我々は、複製されたこと CS50 IDE内。
そして、我々はソースを見てみましょう 少しの間で、このためのコード。
しかし、今のために、私たちはしています エリザを入力して、それを呼び出すために行きます。
>> そして、ELIZAはあなたの応答を与えるために起こっています それはすべて大文字であることを行っています。
そして、あなたにいくつか質問をする予定。
そして、私たちは応答し、入力します ELIZAへの応答です。
だから、ELIZAは言った、「こんにちは、私はELIZAです。
あなたの問題は何ですか？"
あなたはに何をしたいと思います 今日についてELIZAを教えて？
>> MILES：私は眠りに落ちることができます 私はウサギのスリッパを持っている場合。
>> BRIAN SCASSELLATI：すべての権利。
大丈夫。
>> [笑い]
>> 「私は眠りに落ちることができます バニーのスリッパをオンにしました。」
そしてELIZAは、言う "と言う、あなたを行います いずれかの心理的な問題がありますか？
多分これは良い指標です。」
>> OK。
だから、何が応答したいと思いますか？
>> MILES：はい。
>> BRIAN SCASSELLATI：はい。
多くの単語の男。
私はそれを楽しみます。
イライザは、 "あなたは非常に肯定的なようだ。"と言います
>> MILES：いいえ、私は、実際には、電子。
>> BRIAN SCASSELLATI：「いいえ。
実際に、私は電子です。」 「あなたは私に来ました
あなたは電子ですので？」
今、私たちはいくつかのを見ることができます 私は行きますよthings--
ちょうど秒、マイルのためにあなたを一時停止します。
どこにも行かないでください。
我々はまだあなたと行っていません。
ELIZAは、いくつかの方法においては、 特定の物事への対応
彼が言っていることが、なし 任意の本当の理解。
そしてそれはまた、いくつかのバックparrotingです 彼の文の部分の。
>> だから我々は第 "と言いました
実際に、私は電子です。」
イライザは、「あなたが来た、戻って答えました 私にはあなたが電子であるため？」
大丈夫。
それでは、ここで1つのより多くの応答をあげてみよう。
それを良いもの、マイルを与えます。
>> MILES：良いもの？
>> はい、私を助けてください。
BRIAN SCASSELLATI：「はい。
私を助けてください。」「よろしいですか？」
MILES：いいえ。
BRIAN SCASSELLATI：いいえ
「それはあなたに何を示唆するのか？」
>> MILES：私は電子ではないかもしれません。
>> BRIAN SCASSELLATI：「私 電子ではないかもしれません。」
「あなただけの陰性であることが何も言っていませんの？ "
>> 大丈夫。
だからマイルは、どうもありがとうございました。
>> MILES：ありがとうございます。
>> BRIAN SCASSELLATI：どうもありがとうございました。
[拍手]
>> したがって、このELIZAプログラム、多くの点で、 バラバラにだけ応答しています
我々はすべての深いなしで提供していること ここで何が起こっているかを理解します。
これは、システムの一種であります 呼ばれるパターンマッチング、
私たちは、特定の探しています 私たちはその後だテキストのビット
何の外に連れて行きます 入力として提供されました、
何らかの方法で、潜在的に、それを変換、 し、ユーザーにそれをお返し。
>> あなたのうちのどれかだと思います ELIZAは実際にあることを
ここで有効な精神分析を実行しますか？
一人、多分。
>> 聴衆：[聞こえません]。
BRIAN SCASSELLATI：そして、どのように あなたは気分にさせることでしょうか？
はい、実際には、それはありません。
そして、我々は、実際には、参照しようとしています ちょうど瞬間にそれのためのソースコード。
だから、あなたはすることになるだろう 正確にこれを行うことができます。
>> さて、ELIZAは何の一形態であります 今日はチャットボットを呼び出します。
それはちょうど通過します あなたが提供しているテキスト、
最低限の量を提供 理解や処理の、
して、それをあなたに戻ってオウム。
それでは、見てみましょう、 概念的に、と何について話します
それはELIZAが実際にやっているということです。
>> ELIZAはsentence--レッツを取っています 「私は私の上司を感動したい。」と言います
そして、ELIZAは探しています その文を通じ
そして、検索しようとし、 特定のパターンに一致します。
パターンはそのように、例えば、1つ ELIZAが探している言葉です
"したい。"
それは何かを見て、いつでも それはそれで「私が欲しい」があり、
それが応答を策定しています。
そして、その応答は固定文字列です。
この場合には、「なぜあなたはしたいですか？」です
そして、私は、小さな星を入れて 最後それだけだから
私たちの応答の始まり。
そして、星があることを示し 私たちは休憩を取るつもりです
ユーザーのutterance--の 「私の上司を感動させます」 -
そして我々はそれを追加するつもりです この文字列の最後に。
>> だから今、むしろなぜ」と言っより あなたは私の上司を感心したいです」
追加の少しがあります 私たちがやる処理。
つまり、我々はする必要があります 代名詞の一部を変換します
ここでは、「私の上司」から「あなたの上司。 "
そして、いくつかの他のがあるかもしれません 私たちが作るために必要な変更。
だから、むしろそれを貼り付けるより 直接終わりに、我々は何をやります
我々は残りの部分を取るよさ 白here--内のユーザーのutterance--
私たちは一枚でそれを取りますよ 時間と各文字列を変換
文章の中に、それぞれの単語をトークン。
>> だから我々は "に。」という言葉を取りますよ
変換はありません 我々はそれを行う必要があること。
「インプレス。」
変換はありません 我々はそこに行う必要があります。
「私」に変換されます「あなた。」
そして、 "ボス"我々は同じように残しておきます "ボス"。
そして最後に、何も それは、ピリオドで終わります、
我々は疑問に変換します。
>> この非常に単純なパターンマッチング 実際には非常に成功しています。
そして、これを導入したとき 1966--ジョセフ・ワイゼンバウムで
コンピュータでこれをプログラムします。
その時に今、コンピュータ デスクトップモデルはありませんでした。
彼らは、リソースを共有しました。
そして、彼の学生が希望 行くとELIZAとのチャット。
結局、彼がしなければなりませんでした それへのアクセスを制限します
彼の学生はいなかったので、 すべての作業が行わ取得します。
彼らはただELIZAとおしゃべりしました。
そして、実際には、彼がしなければなりませんでした 彼のアシスタントを発射、人
ELIZAに話を彼女の時間のすべてを費やし 彼女の深いと気になる問題について。
>> これらのシステムを使用するすべての人 それらを擬人化し始めました。
彼らは、と考えるようになりました アニメイトと現実の人々です。
彼らは、いくつかを認識し始めました 彼らが言っていたもの
それらに戻って来ていました。
そして、彼らは見つけるました 自分自身についての事。
そして、実際には、専門家であっても、 でも心理療法、
実際には、それを心配し始めました、 多分ELIZAは、それらを交換することになります。
とにもコンピュータ 科学者たちは、私たちがしたことを心配しました
自然言語の解決に近いです。
>> さて、それは本当のどこにも近くにありませんでした。
しかし、それはどのように印象的です これらのシステムはように見えることができます。
それでは見てみましょう 下としてみてください
質問の少しを取得します このコードは実際に起こる場所に。
だから我々は、このコードを作ってあげます その後利用できます。
そして、これは非常にあります シンプルでダイレクトポート
元ELIZA実装の。
>> したがって、これらの文体の一部 あなたがここに表示されます物事
文体ものではありません 我々はあなたがしたいと思います
または私たちは、あなたが何を教えてきたもの。
しかし、我々はそれらを維持しようとしました 多くのポートで同じ
これは、それがあったこと 元の風味を持っています。
だから我々は、するつもりです 物事の束、
し、我々は持っているでしょう キーワードのセット、物事
ELIZAが認識されるように そして、直接に反応します。
だから、のような言葉を持っている場合 "あなたはできる」または「いいえ」「私にはありません」または
または「はい」または「夢」 または "こんにちは、"その後ELIZA
それらに選択的に応答します。
我々はまた、持っています 物事の特定の数
我々はスワップすること、のような "私"に変換する "あなた"。
>> そして、我々は応答のセットを持っています これらの各キーワードのこと、
我々はを通して回転します これらの異なる応答。
だから私は「はい」と言えば 3回連続で、私
3つの異なるかもしれません ELIZAからの応答。
私たちのコードは、その後、あります 実際に非常に簡単。
私はこれらのすべてを越えて下にスクロールした場合 私たちがプログラムした応答
私たちは、私たちの主に取り掛かります 我々は、初期化するつもりです
異なる変数のカップル ハウスキーピングの少しを行います
初めインチ
しかし、その後のセットは絶対にあります あなたが理解できるコードの。
私は言う一つの大きなwhileループ 何度もこれを繰り返して行きます。
私はラインで読んであげる、と私はよ 入力文字列にそれを格納します。
それはだ場合、私はチェックして、表示​​されます 特別なキーワード "さようなら、"これ
プログラムを終了することを意味します。
そして、私がチェックしているかどうかがわかります 誰かがちょうど自分自身を繰り返しています
何度も繰り返し。
彼らがしなければそして、私は彼らに叫ぶでしょう。
私は「自分を繰り返さない。」と言うでしょう
>> 限りそれらのどれも起こらないように、我々はよ その後、貫通スキャンし、ループ、
313へのライン308に ここで、チェックおよび参照
これらのキーワードのいずれかがあります 入力に含まれる語句
私はちょうど与えたこと？
それらの一致がある場合は、よく その後、私はその場所を覚えています。
私は、そのキーワードを覚えています。
そして、私は応答を構築することができるでしょう。
>> 私は1つ見つからない場合は、よくして、 私のキーワード配列の最後のもの
私のデフォルトの応答となり、 ときに何もないがマッチ。
あなたがやったのはなぜ "のような質問をしましょう 私はあなたを助けることができる方法は？ここに来て」または「？」
ただ部分的に適切であること 入力が何であるかに関係なく。
>> それから、ELIZAの応答を構築します。
私たちは取ることができるでしょう その基地応答、
我々はその中でやったように 「上司」の例。
それはすべてのことがある場合 それだけで一つだ場合is--
私はrespond--になってる文字列 私はちょうどそれを送り返すことができます。
それは、アスタリスクがある場合 それの終わり、私はよ
の個々のトークンを処理 ユーザの応答の残りの部分
およびスワップアウト、中のものを追加します 単語のための単語、私がする必要があるとして。
>> このすべてが絶対にあります あなたが構築することができ何か。
そして、実際には、方法これで我々 コマンドライン引数を処理しました、
あなたが持ってする方法 HTTP要求を介して処理
ルールの同じ種類に従ってください。
彼らは、パターンマッチングしています。
>> だから、ELIZAは、比較的重要なを持っていました 自然言語への影響
それはそれがあったようにそれが見えるたため 非常に達成可能な目標、何らかの形で私たちのように思います
直接この問題を解決することができます。
さて、それはELIZAがないと言うことはありません 私たちがしたいと思うすべてのもの。
確かではありません。
しかし、我々はできるべきです より多くの何かをします。
>> どこへ行く私たちの最初のステップ ELIZAを超えて起こっています
見てできるようにするには 入力されたテキストではありません
キーボードが、音声に、実際の 音声がマイクに向かって記録しました。
だから我々は、これらを見てのように 異なる部分は、我々はしています
モデルのセットを構築しているつもり。
我々はできるようにする必要があるとしています 低レベルの音響から行きます
information--ピッチ、 振幅、frequency--
とにそれを変換します 私たちがしている一部のユニット
より簡単に操作することができます そして、最終的には、それらを操作
単語や文章に。
>> だから、ほとんどの音声認識 そこに今日あるシステム
統計に従います 我々が構築したモデル
何の3つの別々の表現 そのオーディオ信号は、実際には含まれています。
私たちは、音韻モデルで始まります それはただのベースを語ります
私は生だと聞こえます。
私は何かを生産しています 少年のように、Bまたは犬のように、D？
私はそれらの二つは異なる認識はどうすればよいです 独立した別個のように電話？
>> その上で、我々はその後、構築します 単語の発音モデル、
一緒にリンクするもの これらの個々の電話機
そして、言葉にそれらを組み合わせたものです。
その後、私たちは言葉を取りますよ 私たちは言語でそれらを組み立てます
完全な文章にモデル化します。
>> 今、私たちはそれぞれの話をするつもりです これらの独立して別個の。
しかし、これらの3つのモデルが全てです ただ統計になるだろう。
そして、それはときに我々を意味 我々は、彼らと一緒に働くでしょう
で動作することができます 同時にそれらをすべて。
大丈夫。
私たちの音韻モデルを見てみましょう。
だから、音韻モデルが頼ります 計算手法
隠れマルコフモデルと呼ばれます。
これらはで私のグラフィックモデルであります 世界の状態を持っていると認識
特徴付けられるように 一連の機能によって。
そして、その状態が1の部分を説明 私はに従事しているアクションの。
>> 私がすることについて考えるのであれば 母親のような音「MA」、
異なるがあります その音の成分。
私は息を吸い込む部分があります。
そして私は私の唇を財布。
そして、私は私の唇は少し戻っロール ビットは、「MA」の音を作ります。
そしてリリースがあります。
私の唇が離れて来ます。
空気が排出されます。
"馬"。
>> これらの3つの異なる部分は次のようになります このgraph--内の状態によって表されます
発症、中間、終了。
そして、私はその遷移を持っているでしょう 私は一つの状態から移動させて
一定の確率で次へ。
そのように、例えば、そのM 音は、非常にがあるかもしれません
beginning--で非常に短い摂取 「ミリメートル」 - と、その後長く、
私は私を持っています振動相 一緒に、ほぼ唇humming--
"MMMM" - して、非常に短いです 私は除名breath--どこ破裂音「MA」を
>> 隠れマルコフモデルであります ことを捕捉するように設計
その私が作る方法 その音「MA」が起こっています
わずかに異なるように そのタイミングは、周波数
その機能より あなたはそれを作る方法
または方法は、私はかもしれません 私が話しているときにそれを作ります
手紙の異なる使用について。
「母」と「かもしれない私が」します 若干異なる音。
>> そう認識します 特定のサウンド、我々だろう
マルコフモデルを構築し、これらの隠されたマルコフ その私がすべての可能な携帯電話の機種、
認識することがあります、 すべての可能なサウンド、
そしてその後を見て 私が持っている音響データ
そして、統計的に決定 最も可能性が高い一方が1であります
この音を生産しているします。
OK。
そのモデルでは、我々その後 それの上に構築を開始します。
私たちは、発音のモデルを取ります。
今、時々発音 モデルはシンプルで簡単です
一つだけありますので、 何かを発音するための方法。
他の回、彼らはしています もう少し複雑。
ここで発音ガイドです あるその赤いもののために
あなたが外にケチャップを作るフルーツ。
人々はそれが果物だとは思いません。
右？
>> 今、多くの異なる方法があります 人がこの言葉を発音すること。
一部には「つま先月つま先を。」と表示されます
一部には「つま先-MAHつま先を。」と表示されます
そして、我々はでそれをキャプチャすることができます これらのグラフィカルモデルの一つ
ここで、もう一度、私たちは、遷移を表します 一定の確率を持つように
彼らと確率が関連付けられています。
>> したがって、この場合には、私があった場合に従うこと このグラフ全体を通してトップのルート、
私は手紙から始まることになります 左端に、「TA」の音。
私は上半分を取ると、 「ああ、 "とし、" MA "
し、 "、"とし、 「TA」、および「ああ。」 「トーイン月つま先。」
私が通って底のパスを取った場合 これは、私が「TA-MAHつま先」を取得します
そして、もし私がダウンし、その後、 私はなるだろう、アップ「TA-よいつま先を。」
>> これらのモデルは、これらを捕獲 いつでも理由の違い
我々はこれらのいずれかを展開します 認識システム、
それはで動作するように持っているために起こっています 人の異なる種類の多く、
異なるアクセントの多く、さらには 同じ言葉の異なる使用。
最後に、その上に、 私たちは何かを構築します
それは本当に複雑に見えます、 言語モデルと呼ばれます、
実際にのが最も簡単です 3これらは動作するので
nグラムモデルと呼ばれるものに。
そして、この場合には、私はあなたを示しますよ 二部のn-gramモデル、バイグラム。
我々は、物理的な考えをするつもりです その時々、特定の単語があります
追従性 他よりも言葉を与えられました。
私は言った場合、「天気予報」 次の単語はおそらく「今日」かもしれません
または「天気かもしれません 明日を見込んでいます。」
しかし、それは「可能性は低いです 天気予報アーティチョーク。」
>> どのような言語モデルはないです それは統計的にそれらをキャプチャ
いくつかの非常に大きいから、カウントして コー​​パス、すべてのインスタンス
ここで一つの単語は別の後に続きます。
だから私は、大規模なcorpus--を取る場合 すべてのウォールストリート・ジャーナルのような
それは、1930年から生産されています これは標準の一つでありますcorpuses--
私はすべてに目を通します そのテキスト、私は数えます
何回アップ後 「予測は "私は"今日 "見ています
そして、何回私が見ています 続いて、「予測」、「アーティチョーク」
最初のものは起こっています 多くの可能性が高くなります。
これは、表示されるようになるだろう はるかに頻繁に。
そしてそれは、より高いがあるでしょう それに関連する確率。
>> 私は把握したい場合 発話全体の確率は、
その後、私はそれを破ります。
公聴会の確率だから 文は「ネズミはチーズを食べました」
単語の確率であります ""文章を開始、
そしてその後、確率は 単語 "ラット"言葉 "、"の後に続きます
確率は、 単語 "、ラット」に続く"食べました "
そして、確率は 「チーズ」は、以下の「食べました。」
>> これはたくさんのように聞こえます 統計、確率がたくさん。
そして、それはそれであることがすべてです。
あなたがこれを行う場合でも、驚くべきことであり、 データの十分な大きさのサンプルと、
できます。
そして、それは途方もなくうまく動作します。
我々は、すべてのこれらの技術を知っています。
ほとんどのオペレーティングシステムが付属して この時点での音声認識。
私たちは、シリとコルタナとエコーを使用しています。
そして、これらの事はに基づいています 三層のこのタイプmodel--
下部の音韻モデル、A 途中で発音モデル、
およびそれらの上に言語モデル。
>> 今、彼らはもう少しをしなければなりません 質問に答えるために、それよりも。
しかし、あなたは何をしているの認識 ことわざは、その上に正確に依存します。
それでは、ここでは例を見てみましょう。
だから私はここに私の電話を座っています 書画カメラの下に。
そして、我々は尋ねるつもりです シリいくつかの質問。
大丈夫？
>> それでは、ここで私の携帯電話を覚ますしてみましょう。
シリ、天候が何でありますか 今日のニューヘブンのような？
>> SIRI：ここの天気です ニューヘブン、コネチカット今日。
>> BRIAN SCASSELLATI：[OK]をクリックします。
したがって、最初のあなたはシリが認識したことを見ました 個々の単語のそれぞれ
し、応答を生成しました。
私たちはどのように応答について話します 少しで約来ます。
しかし、今私たちが知っていること これはちょうど基づいていること
生の統計情報と、この上 アプローチのパターンマッチング型
我々はシリでいくつかのゲームをプレイすることができます。
>> だから私はもう一度試すことができます。
シリ、天候が何でありますか カバニューヘブン、今日？
>> SIRI：[OK]をクリックします。
ここで新しいの天気です 今日ヘブン、コネチカット州。
BRIAN SCASSELLATI：シリの そのひるむありません
それはpattern--を発見しているので 「天気」、「今日」、「ニューヘブン。」
つまり、応答ているものです ただELIZAのように。
大丈夫。
それでは、よりも、それを1つずつ挙げてみましょう より多くのばかげた例。
シリ、気象アーティチョーク アルマジロカバニューヘブン？
>> SIRI：私はその上で確認してみましょう。
ここで私はウェブ上で見つけたものです アーティチョークのアルマジロある何のために
カバニューヘブン。
>> BRIAN SCASSELLATI：[OK]をクリックします。
だから私はこれまで十分に行けば 離れたこのモデルから、
なぜならそれは、私はそれを混同することができますよ もはやそれが持っているパターンと一致しました。
そして、それは統計的 言っているエンジン、
あなたが持っている可能性は何ですか 言葉のカバとアーティチョーク
一緒に、とアルマジロ？
それは何か新しいものであることを持っています。
>> したがって、これらの技術私たちは、毎日使用しています。
我々は彼らに一歩を取りたい場合 さらに、しかし、実際に私たちの場合
何それについて話すことができるようにしたいです これらのシステムが応答していることです、
我々はについて、もう一度、話をする必要があります 質問のより基本的なセットです。
そして、それはコミュニケーションのトピックです 私たちは質問応答を呼び出すこと。
それは我々がええto--できるようにしたい、とは？
聴衆：[聞こえません]。
BRIAN SCASSELLATI：私たちは入手できますか 潜在的意味処理に？
そうです。
あるものがたくさんあり​​ます シリで表面の下に起こって
そして例のいくつかで 私は次をお見せするつもりです
かなりがある場合 構造の面で
何を言っているのは重要です。
そして、実際に、それは素晴らしいことです 私のために次のスライドのための前駆体。
>> だから、私たちと同じように 音声認識が構築されました
複数の層の、私たちがしたい場合は それはそれが実際だは何かを理解
言われて、我々は再びつもりです 多層分析に依存しています
認識されていたテキストの。
だから、シリは、実際にできた場合 言う、私はこれらの単語を見つけた見えます。
今、私は彼らと何をしていますか？
第一成分は、しばしばあります 通過して分析してみてください
文の構造。
そして、私たちが見てきたもので 小学校では、多くの場合、
作図の一種として、 文章は、我々が行っています
その特定のを認識する 言葉は一定の役割を担っています。
これらは名詞です。
これらは、代名詞です。
これらは動詞です。
そして、私たちは認識しようとしています 特定の文法のためのもの、
この場合、英語の文法に存在し、 私はそれらを組み合わせることができる有効な方法
そして、有効ではない他の方法。
>> その認識は、その構造、 私たちを手助けするのに十分であるかもしれません
若干。
しかし、それはかなり十分ではありません 私たちは与えることができるようにするために
ここで言われているものに何の意味。
そのためには、頼りにする必要があります 意味処理のいくつかの量。
つまり、我々が見てする必要があるとしています 下に何これらの単語のそれぞれで
実際に意味するものとして運びます。
そして、これを行う最も簡単な方法で、 私たちは、それぞれの単語に関連付けるつもりです
私たちは、特定の機能を知っていること、 特定の変換それそれ
発生することができます。
>> ここでは、ラベル可能性があります 単語 "ジョン"、適切な名前であるとして、
それはそれでアイデンティティを運ぶこと。
そして、我々はラベル可能性があります 同じように「メリー」。
「愛、 "そのような動詞のに対し 特定の関係を構成しています
我々は表現することができるしていること。
今、それが意味するものではありません 我々は理解していること
私たちは理解していることだけでなく、何愛であります その象徴的システムの方法です。
つまり、私たちはラベルを付けることができ それ、それを操作します。
>> アプローチのこれらのタイプのそれぞれと、 意味処理の任意のタイプ
ここで少しを必要としています 知識のビットと、多くの作業
私たちの一部に。
私たちは、レルムにはもはやじゃないんです ここで、単なる統計
私たちのために十分であることを行っています。
さて、どこへ行くために、 この点からであることに
の内部について話すことができます 何がここで実際に起こっています、
これを操作することができることに 質問を構成し、理解
して、できること 外出して検索するには、
それはより多くを必要とします 複雑な認知モデル。
>> これらのシステムが構築される方法 ほとんどの部分は非常に、非常に労働です
インテンシブ。
彼らは人間を含みます 多くを費やし
時間の中での方法を構築します これは文章のこれらの種類
いくつかの論理で表現することができます。
これは、少しでも取得します しかし、より複雑な。
>> でも私たちが扱ってきたかつて 意味論では、我々はよ
まだ見ています 言われているものの語用論。
それは私が単語を関連するのですか、あります 私は物理的に出て何かに持っていること
そこに世界やで 少なくともいくつかの情報源
私が操作することができますか？
>> 時には、これらはにつながります 曖昧さの素晴らしいビット。
「天文学者を結婚するレッド・ホットスター。 "
OK。
今、私たちは、それを読んで 見出しの面白いタイプ
私たちは、深夜のテレビで見ることになること 私たちは「星」を解釈しないため、
その天体の意味を持っています。
我々は、それがより多くのことを意味することを知っています 当たり前の俳優や女優
視認性の高い量で。
>> 「分隊は、犬の咬傷被害者を支援します。」
それはチームが実際にあることです そこに犬を助けます
周りに行くと犠牲者をかむで？
それともがあったということです た個々
いくつかの助けが必要な犬にかま？
ただ、構文を見てから 文章の意味、
我々はそれを判断することはできません。
>> 「ヘリコプター人間ハエによって供給。 "
実際に、実際には、あります その周りを飛んでささいなこと
電源投入翼を持つ人々は、 人類の利益のためのヘリコプター？
または1つの機械的装置があります それは人から電力を導出？
>> 私たちは質問を見てみると システムに答えます、
これらはその層であり、 我々が対処する必要があります。
今、最良かつ最もソート これらのシステムの普及しているの
今日行うことができます あるレベルで物事
これまで私たちは10年前に持っていたものを超えました。
ここで最高のシステムの一つです それはそこに、今日の。
そして、これはシステムであり、 IBMのワトソンと呼ばれます。
これは、IBMで私達の友人からです。
これは、嘉チェンキャサリン・バンクであります そして、プリシラモラエスは私たちを与えます
ワトソンのデモンストレーション IBMのヨークタウンで昨日。
[ビデオ再生]
-お元気ですか？
>> -私は元気です。
私はときに私はいつも幸せです 場合は特に私が、考え
これらのサーバルームでクールな滞在することができます。
あなたの好きな女優は-Whoですか？
>> - 私の好きな​​女優 ララ・クロフトとしてアンジェリーナ・ジョリー
トゥームレイダーの彼女のオリジナルの理由 フォームは、私のような仮想文字の通りでした。
>> - どのようにワトソンは、患者を助けることができますか？
>> 患者への計画を-is 直接ワトソンへのアクセス権を持っていますか？
ワトソン顧問へのアクセス アプリケーションでは、ユースケースによって異なります。
しかし現在、ワトソンのみ提供されます 可能な診断と治療
医療専門家のオプション。
適切な場合には、患者 情報を提供することができます
ワトソンに、おそらくを通じて ポータルWebインターフェイス、タブレット、
さらには携帯電話。
例えば、患者であってもよいです それらの症状を記述するように求め
自然言語で直接 ワトソン溶液中に、
医師が集中することができます 診断ではなく、データ収集。
>> -Whoエイブラハム・リンカーン暗殺？
>> - ジョン・ウィルクス・ブース。
>> アリゾナをやった年-in ダイヤモンドバックスはワールドシリーズに勝ちますか？
>> -2001。
>> [END再生]
>> BRIAN SCASSELLATI：だから システムのこれらの種類
すべての最初に依存する必要があります 音声認識;第二に、
意味の内部に変換 表現;そしてその後、第三、
外出して見つけることができること 情報源その
彼らはその質問に答えることができます。
このレベルの複雑さを伴います プログラム的な物事の同じ種類
あなたはされていること 問題セットでやって。
>> 我々はにHTTP要求を解析することができるしています 低レベルのパターンと同じタイプ
ELIZAが行うことができます一致。
私たちはそれらのを変換することができるしています 内部表現に変換し、
そして、し、いくつかを照会するためにそれらを使用 外部データベースは、おそらくSQLを使用。
そのシステムのすべての 今日建造されています
自然のこのタイプを行うには 言語コミュニケーション
上に構築されています これらの同じ原理。
>> 以下のように今でもシステム ワトソンは十分に複雑ではありません
任意回答できるようにするには 任意のトピックについての質問。
そして、実際には、彼らがしなければなりません 特定のドメイン内の構造。
だから、オンラインで行くことができますし、見つけることができます うまく動作ワトソンのバージョン
医療情報の中。
あるいは、1つのオンラインがあります それがどれだけを扱います
良い提案を作るために 何ビールは食物と一緒に行きます。
そして、それらのドメイン内で、 それが質問に答えることができ、
それは必要な情報を見つけます。
>> しかし、あなたが混在し、それらを一致させることはできません。
訓練されていますシステム 食べ物とビールのデータベースと
ときに、突然うまく動作しません。 医療情報とそれを入れます
データベース。
そうであっても私たちの最高のシステム今日 処理のレベルに依存しています
ここで我々は手のコーディングであり、 インフラ順序で構築
このシステムの実行を行います。
>> 私が欲しい今、最後のトピック 今日を取得できるようにするには
非言語的コミュニケーションについてです。
その情報の大きな塊 私たちはお互いに通信
約来ません 我々が適用している個々の単語。
それはのようなものに関係しています 近接、視線、声のあなたの調子、
あなたの変曲。
そして、その通信もあります 何か多くの異なるインタフェース
多くのことを気に。
これは、シリが気に何ではありません。
私は1つの声でシリの何かを求めることができます または音声の異なるトーンで、
そして、シリに起こっています 私は同じ答えを与えます。
しかし、それは我々が構築するものではありません インタフェースの多くの他のタイプ。
>> 私はあなたを紹介したいです 今のロボットのいずれかに。
これは、私の長年に​​よって造られました 友人や同僚シンシア
Breazealと彼女の会社Jibo。
そして、このrobot--我々が行っています カップルのボランティアを持っています
これと対話するために思い付きます。
だから私は2人の意思を持つことができます 私のためにロボットと遊ぶには？
あなたがアップに来ていないのはなぜ、 そしてなぜあなたはアップに来ることはありません。
あなたはここに私を参加したい場合は、してください。
>> そして、私はあなたを持っていることができれば 右ここに来ます。
ありがとうございます。
こんにちは。
>> ALFREDO：はじめまして。
アルフレド。
>> BRIAN SCASSELLATI：アルフレド。
>> レイチェル：レイチェル。
BRIAN SCASSELLATI：レイチェル。
両方はじめまして。
アルフレドは、私はあなたが最初に行く持っているつもりです。
右ここに出てきます。
私が紹介するつもりです you--私はこのオフを得ることができる場合
microphone--をノックもせずに Jiboという名前の小さなロボットに。
OK？
>> さて、Jiboはインタラクティブになるように設計されています。
そして、それはあなたのスピーチを与えることができますが、 ロボットとの相互作用の多く
非言語的です。
アルフレドは、私がするようにお願いするつもりです 素敵な、無料の何かを言います
ロボットに、お願いします。
ALFREDO：私はあなたがかわいいと思います。
>> [ヒューSOUND]
BRIAN SCASSELLATI：[OK]をクリックします。
その応答は、口頭ではありません。
そして、まだそれはあなたの両方を与えました 明確な確認応答
それはあなたが言ったことを聞いていたこと また、何とかそれを理解しました。
OK？
右ここに戻って1秒ステップ。
ありがとう。
>> レイチェル、あなたが希望する場合。
今、私は与えるつもりです あなたは多くの困難仕事。
あなたは右ここに立ったい場合は、 そう少しだけをバックアップします
私たちはカメラであなたを得ることができます このように見えます。
私が何かを言うように頼むつもりです 本当に意味やロボットに厄介。
>> レイチェル：あなただけのように見えた何 行うには完全に不合理でした。
>> 【HUMMING SOUND]
>> それはさらに馬鹿げました。
何があなたと一緒に起こっているの？
おやおや、気を悪くしないでください。
私はあなたに抱擁を与えるでしょう。
BRIAN SCASSELLATI：すべての権利。
おかげで、レイチェル。
アルフレド、レイチェル、非常に多くのみんなありがとう。
>> [拍手]
>> だから、この種の相互作用がでています 多くの方法と同じ規則の一部
そして、同じの一部 私たちのような構造
言語的相互作用を持っている可能性があります。
それはコミュニケーションと両方あります 重要な目的を果たします。
そして、その相互作用において、 多くの方法は、設計されています
上の特定の効果を持っています 人との対話やリスニング
ロボットへ。
>> 今、私は十分に幸運です 今日ここJiboを持っています。
サム・スポールディングは、ここに支援しています ロボットと私たちアウト。
そして、私は与えるためにサムを依頼するつもりです 私たちJiboダンスの素敵なデモ
私たちはここで終わりに見ることができること。
だから、先にJiboに行きます。
>> SAM：OK、Jibo。
私達にあなたのダンスの動きを表示します。
>> [音楽再生]
BRIAN SCASSELLATI：すべての権利、みんな。
Jiboで私達の友人に感謝します。
>> [拍手]
>> そして、私たちの友人のおかげで IBM今日を支援するため。
通信は何かであります あなたが行っていること
来るとして、ますます確認してください 我々は、より複雑なインターフェースを構築。
来週、我々は話をすることがあります インタフェース方法について
ゲームでコンピュータ相手と。
しかし、あなたはこのことについて質問がある場合は、 私は営業時間に周りの今夜になるでしょう。
私は、AIについてあなたに話をする幸せです より詳細に入るためのトピックまたは。
素晴らしい週末を。
>> [拍手]
[音楽再生]