>> [MÜZİK OYUN]
>> David MALAN Bu CS50 olup.
Bu haftanın 10 sonudur.
Ve çocuk, biz var Senin için iyi sınıf bugün.
Biz iki davet çok heyecanlıyız bugün bize kadar Yale bizim arkadaşlar
ve kesişme bakmak yapay zeka, robotik,
doğal dil işleme, ve daha fazlası.
>> Ve gerçekten, üzerinde Geçtiğimiz birkaç hafta, biz ettik
Kesinlikle, çok zaman geçirdim özellikle de daha önce psets olarak,
Oldukça düşük seviyeli ayrıntıları üzerinde duruluyor.
Ve gözden kaybetmek çok kolay ağaçlar için orman
ve döngüler ve koşullara kafayı ve kesinlikle işaretçiler, ve benzeri yer alır.
Ama gerçek siz şu anda sahip olduğu maddeler hangi gerçekten can
arasında, bazı ilginç sorunları çözmek Yale'de onlara bu bizim arkadaşlar
Cambridge sadece utangaç üzerinde çalışmak.
>> Bu yüzden bana ilk başımızı tanıtmak için izin Yale, Andy dan asistanı öğretim.
>> [ALKIŞ]
>> ANDY: Her şeyden önce, sadece teşekkür Birkaç Yalies izin verdiği için size
Bugün Cambridge aşağı pop.
Biz gerçekten takdir ediyorum.
İkincisi, bizim arkadaşlar geri, Jason home--
kalıyorum ve ders çalıştırmak için teşekkürler.
New Haven tüm iyi olduğunu umuyoruz.
>> Yani evet, ben süper heyecanlıyım Bugün Scaz tanıtmak.
Scaz robotik laboratuvarı yönetiyor.
Beş gibi, bir profesör Yale farklı departmanlar.
Laboratuarında, o çok, çok var o oynamayı seviyor robotlar.
O, benzeri vardır Dünyada en havalı iş.
Ve o karışıklık tür alır etrafında tüm gün
Uzun ve bazı işler yapmak, hem de.
>> Ve böylece biz aslında bir getirdi bugün bizimle birlikte onları aşağı.
Bu yüzden daha fazla uzatmadan, Scaz olduğunu go ahead ve bize tanıtmak için gidiyor
onun robot arkadaşına.
>> [ALKIŞ]
Brian SCASSELLATI: Teşekkürler, David.
Teşekkürler, Andy.
O olmak çok harika Burada herkes bugün.
Ben ilk çok açık olmak istiyorum Cambridge burada CS50 personel
Bize son derece misafirperver olmuştur.
Biz her şey için müteşekkir Onlar bizi desteklemeye yaptık.
Ve böylece biz muktedir olmak istiyorum iyilik dönmek için.
>> Yani bugün, duyurmak olsun yeni bir var gidiyoruz,
one-of-a-kind CS50 olay Gelecek hafta New Haven oluyor.
Bu CS50 Araştırma Expo.
Yani biz davet için gidiyoruz herkes-- CS50 öğrencilerin,
Harvard ve Yale-- hem personel inmesi ve Cuma günü bizimle birlikte ziyaret edin.
Biz over geniş bir yelpazede sahip olacak Sunulması 30 farklı insanlar
ve exhibiting-- upperclassmen gösteren araştırma bazı ürünlerin kapalı.
Biz bile, arayan bazı startups gerekecek Yeni teknoloji yetenek biraz için,
Harvard ve Yale hem başlatılması.
Ve bazı öğrenci grupları olacak bazı yeni üyelik arıyor.
>> Bu çok heyecan verici bir zaman olacak.
Kim sizin Umarım o Harvard-Yale oyunu iniyor
durdurmak mümkün olacak Erken biraz ile,
Sağ kampüs merkezinde Sterling Anıt Kütüphanesi.
Biz bir dizi var gidiyoruz bağımsız aralığı sergileyen
yazılımı kullanarak yolları teknelerden Ortaçağ el yazmalarını korumak için.
>> Biz reklam için gidiyoruz hoc ağ ve insanlar
Cape Town yazılım kodlaması öğretim.
Biz bilgisayara sahip olacak Müzik gösterileri.
Ve biz tabii ki daha fazla robotlar olacak.
Size umuyoruz Yani olacak Bu olay için bize katılın.
Bu bir sürü olmalı eğlenceli, gıda biraz,
ve ilginç bir sürü şeyler hakkında konuşmak.
>> Yani bugün, konuşmak için gidiyoruz doğal dil işleme hakkında.
Ve bu bizim için girişimi arabirim yeni bir yol inşa etmek
Bizim cihazlarla nedeniyle ile Son birkaç haftadır,
Eğer o nasıl odaklanmış oldum Eğer yazılım yazmak, kod yazabilirsiniz
bu demek edememek bir yoludur makine, bu senin ne yapmak istediğinizi olduğunu.
>> Ama biz gerekmez her şeyi bekliyoruz
orada dışarıda olduğunu kullanılan Dünyada herkes tarafından
yeterli olacak öğretim bu tür.
Bu yüzden bilgisayar arasındaki ayrım dil ve doğal languages--
Bu, kullanımı insanlarda şeyler diğer insanlarla iletişim kurmak için.
Ve biz kullanmak arayüzleri oluşturmak için çalışın Bu doğal iletişim mekanizmaları.
>> Şimdi, her konuyu gibi Biz CS50 içinde ile başladım ki
Biz basit başlamak için gidiyoruz doğal dil işleme bit
Biz hayal edebiliyorum.
Biz başlamak için gidiyoruz Doğal dilinin tarihî bir parçası.
Ve sonra biz inşa edeceğiz Daha fazla ve daha yeni sistemler
ve yol boyunca bazı eğlenceli demolar var.
>> Yani biz ne ile başlamak için gidiyoruz muhtemelen ilk doğal dil
işleme sistemi.
Bu yazılmış bir yazılım sistemi oldu Joseph Weizenbaum tarafından 1966 ELIZA çağırdı.
Ve ELIZA için tasarlanmıştır etkileşim tür çoğaltmak
Eğer birlikte olurdu Rogerian Psikoterapist.
Şimdi, Rogerians, oldukları Bir fikir psikoterapi
Geri ayna edememek dahil onlara bir hasta ve konuşmak,
temelde, sadece onları bir vererek terapistin minik biraz.
Yani, her şey Terapist söyledi
sadece bir yansıması olması gerekiyordu Ne hasta onlara söylüyordu.
>> Yani denemek ve bu demo edelim.
Biz olurdu bir gönüllü var mı Onların derin paylaşmaya istekli,
ELIZA ile karanlık, ve / veya sahte sırları?
Tabii, neden yukarı gelmiyorsun.
Harika.
Ve senin adın?
>> MILES: Miles.
>> Brian SCASSELLATI: Miles.
, Miles Tanıştığımıza memnun oldum.
Bunun üzerine tutun isterseniz.
Ve biz gidiyoruz ELIZA bir sürümünü kullanıyorsanız
biz çoğaltılır ettik CS50 IDE içinde.
Ve biz kaynağında bakacağız Bir süre sonra bu kod.
Ama şu an için, sadece sen Eliza yazarak çağırmak için gidiyorum.
>> Ve ELIZA sana yanıtları verecek tüm başkentlerde olacak.
Ve size bazı sorular soracağım.
Ve biz yanıt vermek ve tip olacak ELIZA cevaplarda.
Yani ELIZA Merhaba, ben ELIZA değilim ", söyledi.
Senin sorunun ne?"
Eğer istiyorsanız ne bugün hakkında ELIZA söyle?
>> MILES: Ben sadece uykuya düşebilir Ben tavşan terlik üzerinde varsa.
>> Brian SCASSELLATI: Pekala.
Pekala.
>> [KAHKAHA]
>> "Ben sadece uykuya düşebilir üzerindeki tavşan terlik. "
Ve ELIZA, "diyor Say, sen do Herhangi bir psikolojik problemleri var mı?
Belki de bu iyi bir göstergedir. "
>> TAMAM.
Peki ne cevap istersiniz?
>> MILES: Evet.
>> Brian SCASSELLATI: Evet.
Birçok kelime adam.
Bunu zevk.
Eliza "Oldukça olumlu görünüyor" diyor.
>> MILES: Hayır, ben aslında, bir elektron.
>> Brian SCASSELLATI: "Hayır
Aslında, bir elektron duyuyorum. " "Sen bana gel mi
Eğer bir elektron çünkü? "
Şimdi, biz bazılarını görebilirsiniz Ben gidiyorum seyleri
Sadece bir saniye Miles sana duraklatmak için.
Bir yere gitmeyin.
Henüz seninle bitmedi.
ELIZA bazı açılardan, olduğunu, bazı şeyleri yanıt
O olmadan söyleyerek ama oluyor o herhangi bir gerçek anlayış.
Ve aynı zamanda, bazı geri papağan var cezasının parçaları.
>> Bu yüzden "Hayır, dedi
Aslında, bir elektron duyuyorum. "
Eliza "Sen geldin, geri cevap Bana bir elektron çünkü? "
Pekala.
Hadi burada bir kez daha yanıt vermek edelim.
O iyi bir, Miles ver.
>> MILES: İyi biri mi?
>> Evet, lütfen bana yardım et.
Brian SCASSELLATI: "Evet.
Lütfen bana yardım et. "" Emin misin? "
MILES: Hayır
Brian SCASSELLATI: Hayır
"Bu sizin için ne tavsiye ediyor?"
>> MILES: Ben bir elektron olmayabilir.
>> Brian SCASSELLATI: "Ben Bir elektron olmayabilir. "
"Eğer sadece olumsuz olmak için hiçbir söylüyorsun?"
>> Pekala.
Yani Miles, çok teşekkür ederim.
>> MILES: Teşekkür ederim.
>> Brian SCASSELLATI: Çok teşekkürler.
[ALKIŞ]
>> Yani bu ELIZA programı, birçok bakımdan, parçalara sadece yanıt veriyor
biz herhangi bir derin olmadan temin olduğunuzu Burada neler olduğunu anlamak.
Bu sistemin bir tür denilen desen eşleştirme,
belli arıyoruz O zaman konum metin bit
dışarı almaya gidiyoruz sen ne giriş olarak temin edilmiştir,
bir şekilde, potansiyel olarak, dönüştürmek, ve daha sonra kullanıcıya geri verin.
>> Sizden düşünüyor musunuz ELIZA aslında bu
Burada geçerli psikanaliz performans?
Bir kişi, belki.
>> HEDEF KİTLE: [duyulamaz].
Brian SCASSELLATI: Ve nasıl Bu sizi hissettiriyor?
Evet, aslında öyle.
Ve biz, aslında, görmek için gidiyoruz sadece bir an bunun için kaynak kodu.
Ve böylece olacaksın tam olarak bunu yapmak mümkün.
>> Şimdi, ELIZA bir formu ne Bugün bir sohbet bot çağırır.
Sadece geçer Eğer veriyoruz metin,
çıplak asgari miktarda sağlar anlayış ya da işleme,
ve daha sonra size geri papağan.
Yani bir göz atalım, kavramsal ve hakkında konuşmak neyi
o ELIZA aslında yapıyor olmasıdır.
>> ELIZA alıyor bir sentence-- diyelim "Ben patron etkilemek istiyorum." derler
Ve ELIZA arıyor Bu cümle ile
ve bulmak için çalışıyor ve Belirli desen eşleşmesi.
Bu nedenle, desen örneğin bir ELIZA aradığı kelimeler
"İstiyorum."
Ve her zaman bir şey görür O, o "Ben istiyorum" vardır
bir yanıt formüle eder.
Ve bu cevabı sabit bir dizedir.
Bu durumda, "Neden istiyorsun?" Var
Ve ben de bir küçük yıldız koymak sonu bu sadece çünkü
Bizim cevabın başlangıcı.
Ve yıldız olduğunu gösterir gerisini biz almaya gidiyoruz
Kullanıcının utterance-- bölgesinin "Benim patronum etkilemek için" -
ve biz eklemek için gidiyoruz Bu dizenin sonuna üzerine.
>> Yani şimdi, yerine "neden söyleyerek Sen benim patronum etkilemek istiyorsun, "
Ek biraz var Biz yapacağız işleme.
Yani biz gerekecek olan zamirler bazı dönüştürmek
Buraya "benim patronum" dan "patronun".
Ve birkaç olabilir Biz yapmak gerekir değişir.
Yani yerine sadece onu yapışmasını daha doğrudan ucuna, ne yapacağız
Biz geri kalanını alacağım olduğunu Beyaz burada-- kullanıcının utterance--
ve biz bir parça da alacağım Bir zaman ve her dizeyi dönüştürmek
belirteci, cümle içine her kelime.
>> Bu yüzden biz "için." Sözcüğünü alacağım
Hiçbir dönüşüm var biz yapmanız gereken.
"Etkilemek."
Hiçbir dönüşüm var Orada yapmamız gerekiyor.
"Benim" çevirecektir için "sizin."
Ve "patron" Biz sadece bırakacağız "patron."
Ve sonunda, her şey O bir süre ile biter,
Biz bir soru haline dönüştürmek gerekir.
>> Bu çok basit bir desen eşleştirme Aslında oldukça başarılı.
Ve bu tanıştığında 1966-- Joseph Weizenbaum içinde
Bir bilgisayarda bu programlanmış.
O zaman şimdi, bilgisayarlar masaüstü modelleri değildi.
Onlar kaynaklar paylaşıldı.
Ve talebeleri olur gidip ELIZA ile sohbet.
Sonunda, o vardı buna erişimi kısıtlamak
öğrencileri değildi çünkü yapılan herhangi bir çalışma alıyorum.
Onlar sadece ELIZA ile sohbet edildi.
Ve aslında o zorunda Onun asistanı, ateş kim
Onun zamanında bütün ELIZA konuşurken harcanan Onun derin ve endişe verici sorunları hakkında.
>> Herkes bu sistemleri kullananlar Onları anthropomorphize başladı.
Onlar onları düşünmeye başladım varlık animasyon ve gerçek insanlar.
Onlar bazı tanımaya başladı diyorlardı ki işler
onlara geri geliyordu.
Ve onlar buluyorduk kendileri hakkında şeyler.
Ve, aslında, daha uzmanlar Hatta psikoterapist,
Aslında, bu endişe başladı Belki ELIZA onların yerini olurdu.
Ve hatta bilgisayar Bilim adamları biz endişeli
Doğal dil çözme çok yakın.
>> Şimdi, bu doğru yerde yakın değildi.
Ama bu ne kadar etkileyici Bu sistemler görünebilir.
Yani bakmaya başlayalım altında ve denemek
Bir soru biraz olsun Bu kod aslında olur nerede.
Yani biz bu kodu yapacağız Daha sonra mevcut.
Ve bu çok olduğunu basit ve doğrudan bağlantı noktası
Orijinal ELIZA uygulama.
>> Peki bu üslup bazı Burada göreceğiniz şeyler
değil biçimsel ne olduğunu biz yapmak istersiniz
ya da biz yapmanız öğretim oldum ne.
Ama biz onları tutmak için denedim Birçok limanları arasında aynı
Bu şekilde aldı o orijinalin lezzet vardır.
Yani biz dahil gidiyoruz şeylerin bir demet,
ve sonra biz bir olacak anahtar kelimeler şeylerin set
ELIZA tanıyacağı ve doğrudan cevap.
Eğer gibi sözler var ise "Sen" ya da "hayır" "I do not" ya da
ya da "evet" ya da "rüya" ya da "merhaba" sonra ELIZA
Bu seçici cevap verecektir.
Biz de bir olacak şeylerin belirli sayıda
biz gibi takas edeceği dönüştürme "benim" için "sizin."
>> Ve sonra biz yanıtları bir dizi olacak Bu anahtar kelimeler her biri için bu,
biz aracılığıyla döndürmek edeceğiz Bu farklı tepkiler.
Yani eğer ben "evet" demek Arka arkaya üç kez, ben
Üç farklı alabilirsiniz ELIZA gelen tepkiler.
Bizim kod, daha sonra, bir Aslında son derece basit.
Ben tüm bunları geçmişte aşağı kaydırma varsa Biz de programlanmış olan tepkiler
ve bizim ana aşağı almak, Biz başlatmak için gidiyoruz
Farklı değişkenlerin bir çift ve temizlik biraz yapmak
başlangıçta.
Ama sonra kesinlikle bir dizi var anlayabiliyorum kod.
Ben diyor Bir büyük while döngüsü defalarca bu tekrarlamak olacak.
Ben bir çizgi okuyacağım, ben olacak Bir giriş dizesi o saklayın.
Bu kadar olmadığını nasıl kontrol ve göreceksiniz özel anahtar kelime "bye" hangi
Programdan çıkmak demektir.
Ve sonra ben kontrol edip görürsünüz Biri sadece kendilerini tekrar ediyor
tekrar ve tekrar.
Eğer onlar yapmak ve onlara bağırma olacak.
Ben "Kendinizi tekrarlamayın." Diyecekler
>> Sürece olanların hiçbiri ne gibi biz olacak Sonra içinden ve döngü yoluyla tarama
308 313 satır üzerinde Burada ve çek ve görmek
Bu anahtar kelime herhangi biri girdi içerdiği ifadeler
Ben sadece verildiğini?
Bir maç onlar için varsa, iyi Daha sonra, o konumu hatırlayacağım.
O anahtar kelime hatırlayacağım.
Ve ben bir yanıt oluşturmak mümkün olacak.
>> Bir bulamazsanız, iyi o zaman, Anahtar kelime dizideki son şey
Varsayılan yanıtları olacak, zaman başka bir şey eşleşir.
Ben gibi sorular soracağım "Neden yaptın Sana nasıl yardımcı olabilirim? Buraya gel "ya da"? "
bu sadece kısmen uygun olursa olsun, giriş ne.
>> Biz sonra eliza tepkisini kadar inşa edeceğiz.
Biz almak mümkün olacak bu temel tepkisi
biz de yaptığı gibi "Patronum" örnek.
O orada hepsi buysa Sadece biri varsa bu--
Ben respond-- gerekiyor dize Ben sadece geri gönderebilirsiniz.
O bir yıldız işareti de varsa bunun sonu, o zaman ben olacak
her bireyin belirteci işlemek Kullanıcının tepki kalanı
ve dışarı takas, bu ekleme kelimesi kelimesine ben ihtiyaç olarak.
>> Tüm bu kesinlikle bir Eğer inşa edebileceğini şey.
Ve aslında, hangi yollarla biz işlenmiş komut satırı argümanlarını var
Eğer varsa hangi yolu HTTP isteklerini yoluyla işlenen
kurallar aynı tür izleyin.
Onlar desen eşleştirme sensin.
>> Yani ELIZA nispeten önemli oldu doğal dil üzerindeki etkisi
o görünmek yaptı çünkü o gibi Çok ulaşılabilir bir hedef, bir şekilde gibi biz olur
doğrudan bu sorunu çözmek mümkün.
Şimdi, bu ELIZA yapar demek değil bizim yapmak istediğimiz her şey.
Kesinlikle değil.
Ama biz mümkün olmalıdır Daha fazla bir şeyler yapmak.
>> Bizim ilk adım gitmek ELIZA gidiyor ötesinde
bakmak mümkün Girilen metin değil
Klavyenin ama konuşma içine, gerçek Konuşma bir mikrofona kaydedildi.
Bu bakmak Yani Farklı parçaları, biz konum
modelleri kümesi oluşturmak zorunda olacak.
Biz mümkün olması için gidiyoruz düşük seviyeli akustik gitmek
information-- sahası, genlik, frequency--
ve içine dönüştürmek Biz konum bazı birimler
daha kolay manipüle edebilmek ve son olarak, onları manipüle
kelimeler ve cümleler içine.
>> En konuşma tanıma Yani Orada bugün sistemleri
istatistiksel izleyin biz inşa hangi modeli
Neyin üç ayrı gösterimleri O ses sinyali aslında içerir.
Biz fonetik bir model ile başlar bu sadece üs bahsediyor
Ben üreten ediyorum geliyor.
Ben bir şey üreten Am oğlan gibi bir B veya köpek gibi D?
Ben bu iki farklı tanımak nasıl ayrı ve farklı olarak telefonlar?
>> Bunun üzerine, biz o zaman inşa edeceğiz Bir kelime telaffuz modeli,
birbirine bağlayan şey bu bireysel telefonları
ve bir kelime haline getirmektedir.
Ve bundan sonra, biz kelimeleri alacağım ve biz dil ile onları bir araya edeceğiz
Tam bir cümle içine modeli.
>> Şimdi, her biri hakkında konuşmak için gidiyoruz Bu bağımsız ve ayrı olarak.
Fakat bu üç model hepsi sadece istatistik olacak.
Ve bu zaman biz demek onlarla çalışmak, biz olacak
ile çalışmak mümkün Onları aynı anda tüm.
Pekala.
En bizim fonetik modeli ile başlayalım.
Yani fonetik modeller güveniyor Bir hesaplama tekniği
Gizli Markov modelleri çağırdı.
Bunlar grafik modeller olduğu ben ve dünya devleti tanımak
karakterize edilen şekilde Diğer özelliklerin bir takım.
Ve bu durum bir bölümünü açıklar Ben nişanlıyım bir eylemin.
>> Ben yapma düşünmek Yani eğer annesi gibi ses "ma",
farklı vardır Bu ses bileşenleri.
Ben nefes çekmek bir parçası var.
Ve sonra ben dudaklarımı çanta.
Ve ben dudaklarım biraz geri rulo Biraz o "ma" sesi yapmak.
Ve sonra bir bırakma var.
Dudaklarım dağılmayacak.
Hava atılır.
"Ma."
>> Bu üç farklı bölümleri olurdu Bu graph-- devletlerin temsil
başlangıçlı, orta ve son.
Ve ben geçişler olurdu Bana bir devletten seyahat izin
belirli bir olasılık ile yanındaki.
Bu nedenle, örneğin, bu M Çok olabilir ses,
beginning-- çok kısa alımı Daha sonra ve daha uzun, - "mm"
Ben tutuyorum titreşim faz benim Birlikte ve hemen hemen humming-- dudaklar
"mmmm" - ve sonra çok kısa bir Ben breath-- kovmak nerede patlayıcı "ma."
>> Gizli Markov modeli gerçeği yakalamak için tasarlanmış
ben yapmak yolu o ses "ma" gidiyor
biraz farklı olduğu zamanlama, frekans
ve özellikleri daha Bunu yapmak yolu
ya da yol ben belki Ben konuşurken bunu yapmak
Mektubun ilgili farklı kullanımları.
"Anne" ve "may I" olacak biraz farklı geliyor.
>> Bu yüzden, bir tanımak Özellikle ses, biz olur
Markov modelleri, bu gizli Markov inşa Modeller, mümkün olan her türlü telefon ben o
tanımak isteyebilirsiniz, mümkün olan her türlü ses,
ve daha sonra bakmak Ben akustik veri
ve istatistiksel belirlemek hangisinin en büyük bir olasılıkla
Bu sesi ürettik için.
TAMAM.
Bu model ile, biz o zaman Bunun üstüne inşa başlar.
Biz telaffuz modeli almak.
Şimdi, bazen de kaydedin Modeller basit ve kolay
sadece bir tane var çünkü yol şey telaffuz.
Diğer zamanlarda, onlar bir biraz daha karmaşık.
İşte telaffuz kılavuzu var olduğu, kırmızı şey
Eğer dışarı ketçap yapmak bir meyve.
İnsanlar bir meyve olduğunu sanmıyorum.
Sağ?
>> Şimdi, pek çok farklı yolu vardır kişi bu kelimeyi telaffuz edeceğini.
Bazı "ayak-may-toe." Diyecek
Bazı "ayak-mah-toe." Diyecek
Ve biz o yakalayabilir Bu grafiksel modellerinden biri
Nerede, yine biz geçişler temsil Belirli bir olasılık sahip olarak
ve onlarla ilişkili olasılık.
>> Ben olsaydım Yani bu durumda, takip etmek Tüm bu grafikte yoluyla üst rota,
Ben mektubun başlayan olurdu en soldaki "ta" sesi.
Ben üst yarısını alacaktı, "Ah," ve sonra da "ma"
ve daha sonra bir "a", ve daha sonra bir "ta" ve bir "oh". "Burun-may-toe."
Ben aracılığıyla alt yolu alsaydın Bu, ben "ta-mah-toe." alacak
Ve ben aşağı ve sonra gitti Ben alacağı kadar "ta-may-toe."
>> Bu modeller bunlar yakalamak farklar her çünkü
bu, bir dağıtma bölgesinin tanıma sistemleri,
o çalışmak zorunda olacak insanların farklı tür bir sürü,
Farklı aksan bir sürü ve hatta Aynı kelimeleri farklı kullanımları.
Son olarak, bunun üzerine, Biz bir şey inşa edeceğiz
Bu, gerçekten karmaşık görünüyor dil modeli olarak adlandırılan,
ama aslında en basit Üç, bu faaliyet için
n-gram modelleri denir ne.
Ve bu durumda, seni gösteren kulüpler iki parçalı n-gram modeli, bir Saklı Markov.
Fiziksel fikir yapmak için gidiyoruz Bazen, bazı kelimeler
Bir takip etmek daha olası diğerlerinden daha kelimeyi verilen.
Ben sadece dedi "Eğer hava tahmini," Sonraki kelime olasılıkla "bugün" olabilir
ya da "hava olabilir Yarın tahmin. "
Ama "olmak için olası değildir Hava enginar tahmini. "
>> Ne bir dil modeli yok ise istatistiksel o yakalar
Bazı çok büyük gelen, sayarak korpus, örnekleri her
burada bir sözcük başka izler.
Yani büyük bir corpus-- alırsan Her Wall Street Journal gibi
Bu, 1930 yılından bu yana imal edilmiştir bu, standart corpuses-- biridir
ve ben tüm bakmak Bu metin ve ben saymak
kaç kez yukarı sonra "tahmini" "Bugün" Ben görüyorum
ve kaç kez görüyorum ardından "tahmin" "enginar,"
İlki gidiyor çok daha muhtemel olması.
Görünmesi için gidiyor çok daha sık.
Ve böylece daha yüksek bir olacak olasılık onunla ilişkili.
>> Ben anlamaya istiyorsanız Bütün bir söyleyiş olasılığı,
Sonra, ben sadece bunu break up.
Duruşma olasılık So cümle "sıçan peynir yedim"
kelimesinin olasılığıdır "" Bir cümle başlayan
ve daha sonra bu olasılığı Kelime "sıçan" kelimesini şöyle ","
ve olasılık olduğunu kelime ", sıçan" şu "at"
ve olasılık olduğunu "peynir" takip "yedik."
>> Bu bir sürü gibi geliyor istatistikler, olasılıklar çok.
Ve o kadar hepsi bu.
Bunu Ama eğer inanılmaz bir şey veri yeterince büyük bir örnek ile,
işe yarıyor.
Ve bu müthiş iyi çalışıyor.
Hepimiz bu teknolojileri biliyorum.
Çoğu işletim sistemi ile gelen Bu noktada ses tanıma.
Biz Siri ve Cortana ve Echo kullanın.
Ve bunlar dayanır Üç katman, bu tür model--
alt, a bir fonetik bir model orta kaydedin modeli
ve bunların üzerinde bir dil modeli.
>> Şimdi, daha biraz yapmak zorunda soruları cevaplamak için daha.
Ama sen ne tanınması söz bu konuda tam bağlıdır.
Yani burada bir örnek ele alalım.
Yani benim telefon burada oturan var doküman kamerası altında.
Ve biz sorar gidiyoruz Birkaç soru Siri.
Pekala?
>> Yani burada benim telefon uyanmak edelim.
Siri, hava nasıl Bugün New Haven gibi mi?
>> SIRI: İşte hava durumu var New Haven, Connecticut bugün.
>> Brian SCASSELLATI: Tamam.
Yani ilk Siri tanınan gördüm her kelimede her
ve daha sonra, bir tepki gösterdi.
Biz nasıl tepki hakkında konuşacağım biraz hakkında geliyor.
Ama şimdi biz biliyoruz Bu sadece dayandığı
Ham istatistik ve bu konuda yaklaşım desen eşleştirme tipi,
Biz Siri ile bazı oyunlar oynayabilirsiniz.
>> Yani tekrar deneyebilirsiniz.
Siri, hava nasıl suaygırı New Haven, bugün?
>> SIRI: Tamam.
İşte Yeni hava var Haven, bugün için Connecticut.
Brian SCASSELLATI: Siri adlı Bu yılgın değil
o pattern-- bulundu çünkü "Hava", "bugün", "New Haven."
İşte bu cevap ne var için, sadece ELIZA gibi.
Pekala.
Haydi bir daha bile vereyim daha saçma bir örnektir.
Siri, hava enginar armadillo hippopotamus New Haven?
>> SIRI: Beni o kontrol edelim.
İşte ben web üzerinde bulunan ne için enginar armadillo ne
suaygırı New Haven.
>> Brian SCASSELLATI: Tamam.
Yani yeterince gidersem uzakta bu modelden,
Ben çünkü karıştırmayın mümkün değilim hayır Artık sahip olduğu desen eşleşir.
Ve bu istatistiksel diyor motor,
Eğer var olabilirlik ne kelimeleri suaygırı ve enginar
birlikte ve armadillo?
Bu yeni bir şey olmalı.
>> Bu teknolojiler Yani biz her gün kullanıyoruz.
Onlara tek bir adım atmak istiyorsanız, ayrıca, olsa da, biz eğer gerçekten
Bunun hakkında konuşmak mümkün olmak istiyorum Bu sistemler yanıt olmasıdır,
Biz hakkında tekrar konuşmak zorunda sorular daha temel bir set.
Ve bu iletişimde bir konu var Biz soru yanıtlama dediğimiz.
Yani biz evet ki-- mümkün olmak istiyorum, değil mi?
HEDEF KİTLE: [duyulamaz].
Brian SCASSELLATI: Biz alır mıyım gizli anlamsal işleme içine?
Yani evet.
Olan bir çok şey vardır Siri ile yüzeyinin altında oluyor
ve örnekler bazı Gelecek size göstermek için gidiyorum
nerede biraz var yapı bakımından
Ne dediğini o önemli.
Ve, aslında, bu büyük olduğunu Benim için bir sonraki slaytta için habercisi.
>> Aynı şekilde Bu bizim Konuşma tanıma inşa edildi
Birden fazla katmandan, biz isterseniz o aslında ne olduğunu anlamak
söyleniyor, biz yine gidiyoruz bir çok-katlı analiz kullanılması
tanınan ediliyor metin.
Yani Siri aslında mümkün olduğunda diyelim ki, ben bu sözleri buldum bak.
Şimdi onlarla ne yapacağım?
Birinci bileşen için sık sık geçmesi ve analiz etmeye çalışacağım
Cümle yapısı.
Ve ne biz gördük ilkokuldayken, sık sık,
diyagram tür olarak cümleler, biz gidiyoruz
belirli tanımak Kelimeler bazı rolleri vardır.
Bu isimler vardır.
Bu zamirler vardır.
Bu fiiller vardır.
Ve biz tanımak için gidiyoruz Belirli bir dilbilgisi o,
Bu durumda İngilizce dilbilgisi içinde vardır Ben bunları birleştirebilirsiniz hangi geçerli yolları
ve geçerli değildir başka yollar.
>> Bu tanıma, bu yapı, bize rehberlik yardımcı olmak için yeterli olabilir
bir nebze.
Ama bu da yeterli değil Bize vermek mümkün olabilmesi için
Burada söylenenleri ne herhangi bir anlam.
Bunu yapmak için, biz güvenmek gerekir semantik işleme miktar.
İşte biz bakmak zorunda gidiyoruz, bir olarak bu kelimelerin her ne altında
aslında bir anlam olarak taşır.
Ve bunu yapmanın en basit şekilde, Biz her kelime ile ilişkilendirmek için gidiyoruz
belli bir işlevi biliyorum, Belirli bir dönüşüm öyle
olmasını sağlar.
>> Bu durumda, etiket olabilir Uygun bir isim olarak kelime "John",
o bir kimlik onunla taşır.
Ve biz etiket olabilir Aynı yolu olarak "Mary".
"Aşkların," gibi bir fiil Oysa o Belirli bir ilişki oluşturur
biz temsil etmek mümkün olduğunu.
Şimdi, anlamına gelmez Biz anlıyoruz
sevginin ne anlıyoruz sadece ama Bir sembolik sistemin yolunda.
Yani biz etiketleyebilirsiniz olduğunu o ve onu manipüle.
>> Yaklaşımlar bu tip her biri ile, anlamsal işleme her türlü
Burada küçük bir ihtiyaç oluyor Bilginin bit ve bir sürü iş
bizim bölümünde.
Biz alanda artık değilsin nerede sadece düz istatistikler
bizim için yeterli olacak.
Şimdi sipariş gitmek olmak, bu noktadan
iç hakkında konuşabilmek aslında ne burada oluyor
Bu işlemek için güçlü olmak için yapısı ve soru anlıyorum
ve daha sonra mümkün olan dışarı çıkmak ve aramak için
bu daha fazlasını gerektirir Karmaşık bilişsel modeli.
>> Bu sistemler inşa edildiği yolu Çoğunlukla çok emek için
yoğun.
Onlar insanları dahil büyük bir harcama
Zaman yolları yapılandırılması Hangi cümle bu tür
Bazı mantık temsil edilebilir.
Hatta biraz alır daha karmaşık olsa.
>> Hatta biz ele bir kez semantik ile yaparız
Hala bakmak zorunda söyleniyor ne edimbilim.
Ben kelimeleri ilişki nasıl olduğunu Ben fiziksel olarak bir şey dışarı zorunda
Orada dünya ya da en azından bazı bilgi kaynağı
ben işleyebilirsiniz?
>> Bazen, bu yol belirsizlik harika bit.
"Kırmızı-sıcak yıldız gökbilimci evlenmek için."
TAMAM.
Şimdi, biz okumak başlık komik tip
Biz gece geç TV'de gördüğünüz olacağını Biz "star" yorumlamak yok çünkü
onun gök cismi anlamı var.
Biz daha fazla demek olduğunu biliyorum sıradan oyuncu ya da aktris
görünürlük yüksek miktarda.
>> "Squad köpek ısırma kurbanı olur."
Bu kadro aslında olmasıdır Orada bir köpek yardım
dolaşma ve kurbanlarını ısırma mi?
Ya olduğunu öyle olan bir birey
biraz yardıma ihtiyacı bir köpek tarafından ısırıldı?
Sadece sözdizimi bakarak ve cümle semantik,
biz belirleyemiyor.
>> "Helikopter insan sinekler tarafından desteklenmektedir."
Aslında, gerçek, var etrafında uçan küçük şeyler
Kanatlar güç olan insanlar insanlığın iyiliği için helikopterler?
Ya da mekanik cihaz var bir kişinin, gücünü?
>> Sorusuna baktığımızda yanıtlama sistemleri,
Bu katmanlar olduğu biz uğraşmak gerekir.
Şimdi, en iyi ve sıralama Bu sistemlerin yaygınlaşması
Bugün yapabilir olan bir seviyede işler
çok ne ötesinde 10 yıl önce vardı.
İşte en iyi sistemlerinden biri orada dışarıda bugün.
Bu bir sistemdir IBM'den Watson'ı çağırdı.
Bu IBM dostlarımız değil.
Bu, Jia Chen Katherine bankalar ve Priscilla Moraes bize vererek
Watson bir gösteri IBM Yorktown dün.
[VİDEO OYNATMA]
-Nasılsın?
>> -Ben iyiyim.
Ben neysem her zaman mutluyum Özellikle ben, düşünme
Bu sunucu odalarında serin kalabilir.
En sevdiğiniz aktris kim?
>> -Benim Favori aktris Lara Croft olarak Angelina Jolie
Tomb Raider onu orijinal nedeniyle Form benim gibi sanal bir karakter olarak oldu.
>> -Nasıl Watson hastalara yardımcı olabilir?
>> Hastalar için bir plan -Bu doğrudan Watson erişebilir?
Watson danışma Erişim uygulamalar kullanım durumunda göre değişir.
Ama şu anda, Watson sadece sağlayacak olası tanı ve tedavi
tıbbi profesyonel seçenekler.
Uygun olan durumlarda, hasta bilgi sağlayabilir
Watson, belki de ile Portal web arayüzü, tablet,
hatta bir cep telefonu.
Örneğin, bir hasta olabilir, semptomlarını tarif istendi
doğal dilde doğrudan Watson çözeltisi içine,
Hekim yönelttik Tanı ve veri toplama.
>> -Kim Abraham Lincoln suikast?
>> John Wilkes Booth.
>> -In Hangi yıl Arizona yaptım Diamondbacks World Series kazanmak?
>> -2001.
>> [SON OYNATMA]
>> Brian SCASSELLATI: Yani sistemlerin bu tür
her şeyden önce güvenmek zorunda konuşma tanıma; ikinci,
anlamlı bir iç dönüştürerek temsili; ve daha sonra, bir üçüncü,
edememek dışarı çıkmak ve bulmak bilgi kaynağı olduğunu
Onları bu soruya cevap verir.
Karmaşıklık Bu seviye gerektirir programatik şeyler aynı tip
Eğer olmuştur Sorun setleri yapıyor.
>> Biz HTTP isteklerini ayrıştırmak mümkün olacaktır düşük seviyeli deseninin aynı tip
ELIZA yapabilirsiniz eşleştirme.
Biz o dönüştürmek mümkün olacaktır bir iç temsil içine
ve daha sonra bazı sorgulamak için bunları kullanmak dış veritabanı, büyük olasılıkla SQL kullanarak.
Bütün sistemler bu Bugün inşa ediliyor
Doğal bu tip yapmak dil iletişim
üzerine inşa ediliyor Bu aynı ilkeler.
>> Gibi Şimdi, hatta bir sistem Watson yeterince karmaşık değil
keyfi cevap verebilmek için herhangi bir konu hakkında sorular.
Ve aslında, onlar olmak zorunda Belirli bir etki alanı içinde yapılandırılmış.
Yani çevrimiçi gidebilir ve bulabilirsiniz iyi çalışır Watson sürümleri
tıp bilişimi içinde.
Ya da bir çevrimiçi var Bu ne kadar ilgilenir
hakkında iyi tavsiyelerde bulunmak hangi gıda ile ne bira gidecek.
Ve bu etki içinde, bu sorulara cevap verebilir,
ihtiyacı bilgiyi bulabilirsiniz.
>> Ama mix ve onları maç olamaz.
Eğitilmiş oldu sistemi Gıda ve bira veritabanı ile
zaman aniden iyi çalışmıyor tıp bilişimi ile koymak
veri tabanı.
Bu yüzden bile bizim en iyi sistem bugün işlem bir seviyede dayanmak
hangi biz elle kodlama ve altyapı düzeni bina
Bu sistem çalışmasını sağlamak için.
>> Şimdi, son bir konu istiyorum Bugüne elde edebilmek için
Sözsüz iletişim demektir.
Bilgilerin büyük bir kitle olduğunu Biz birbirleri ile iletişim
ile yaklaşık gelmiyor Biz uyguluyorsanız bireysel kelimeler.
Bu gibi şeyler ile bir ilgisi yoktur yakınlık, bakışları, ses tonu da,
senin çekim.
Ve bu iletişim de şey birçok farklı arayüzler
hakkında çok şey umurumda.
Bu Siri umurunda değil.
Ben tek bir ses olarak Siri şey sorabilir miyim veya bir ses farklı bir ses tonuyla,
ve Siri gidiyor Bana aynı cevabı veriyorum.
Ama bu biz ne inşa değil arayüzleri diğer birçok türleri.
>> Ben size tanıtmak istiyorum Şimdi robotlar birine.
Bu benim uzun zamandır tarafından inşa edildi arkadaşı ve meslektaşı Cynthia
Breazeal ve onu şirket Jibo.
Ve bu robot-- gidiyoruz Birkaç gönüllü olması
Bu etkileşim gel.
Yani iki kişi istekli olabilir Benim için robot oynamak?
Eğer, neden yukarı gelmiyorsun yok neden ve yukarı gel.
Beni burada katılmak istiyorsanız, lütfen.
>> Ve seni olabilir eğer Sağ buraya gel.
Teşekkürler.
Merhaba.
>> ALFREDO: Tanıştığımıza sevindim.
Alfredo.
>> Brian SCASSELLATI: Alfredo.
>> RACHEL: Rachel.
Brian SCASSELLATI: Rachel.
Her iki Nice to meet you.
Alfredo, ben ilk gitmek zorunda kalacağım.
Buraya doğru gel.
Ben tanıtmak için gidiyorum siz-- ben bu kapalı alabilirsiniz
microphone-- kapıyı çalmadan Jibo adlı küçük robot.
Tamam mı?
>> Şimdi, Jibo etkileşimli olacak şekilde tasarlanmıştır.
Ve size konuşma rağmen, robot ile etkileşim çok
sözsüz olduğunu.
Alfredo, ben seni soracağım güzel bir şey ve ücretsiz demek
robot, lütfen.
ALFREDO: Sana sevimli görünüyorsun.
>> [Pırpır SES]
Brian SCASSELLATI: Tamam.
Onun cevabı sözel değil.
Ve yine size verdi hem net bir onay
o duymuştum ne dedi ve aynı zamanda her nasılsa anladım.
Tamam mı?
Sağ arka burada bir saniye için adım atın.
Teşekkür ederim.
>> Rachel, olur eğer.
Şimdi, ben vereceğim Eğer çok zor bir iş.
Eğer burada durmak istiyorsanız, yedeklemek biraz bu yüzden
Biz kamerada alabilirsiniz ve bu şekilde bakmak.
Bir şey söylemek için sizi soracağım Gerçekten demek ve robot kötü.
>> RACHEL: Eğer sadece görünüyordu Ne yapmak tamamen saçma oldu.
>> [Uğultu]
>> Yani daha saçma oldu.
Sana ne oluyor?
Ah, kötü hissetmiyorum.
Sana sarılmak gerekir.
Brian SCASSELLATI: Pekala.
Teşekkürler, Rachel.
Alfredo, Rachel, teşekkürler çocuklar çok.
>> [ALKIŞ]
>> Yani etkileşim bu tür sahip olduğu Birçok yolu aynı kurallara bazı
ve bunların bazıları Ne kadar yapı biz
dilsel etkileşim içinde olabilir.
Bunun hem iletişimsel ve önemli bir amaca hizmet eder.
Ve bu etkileşim bölgesi Birçok yolu, tasarlanmış
belirli bir etkiye sahip olduğu kişi ile etkileşim veya dinleme
robot.
>> Şimdi, ben şanslı olduğumu Bugün burada Jibo var.
Sam Spaulding'in burada yardım robotla bizi dışarı.
Ve ben vermek Sam soracağım Jibo dans bize bir güzel demo
Burada sonunda izleyebilirsiniz.
Yani, önümüzdeki Jibo gidin.
>> SAM: Tamam, Jibo.
Bize dans hareketleri göster.
>> [MÜZİK OYUN]
Brian SCASSELLATI: Pekala, herkes.
Jibo dostlarımıza teşekkür ederiz.
>> [ALKIŞ]
>> Dostlarımıza teşekkürler at IBM bugün yardım ettiğin için.
İletişim şey Eğer gidiyoruz
geliyor gibi daha fazla görmek için Biz daha karmaşık arayüzler oluşturmak.
Gelecek hafta, biz konuşurken olacak arabirimi hakkında
oyunlarda bilgisayara karşı.
Ama bu konuda sorularınız varsa, Ben çalışma saatleri civarında gece olacak.
Ben AI hakkında konuşmak için çok mutluyum konular ya da daha fazla ayrıntı almak için.
Harika bir hafta sonu var.
>> [ALKIŞ]
[MÜZİK OYUN]