>> [Грає музика]
>> Девід Малан: Це CS50.
Це кінець тижня 10.
І хлопчик, ми маємо хороший клас для вас сьогодні.
Ми так раді запросити двох наші друзі з Єльського університету до нас сьогодні
і дивитися на перетині штучний інтелект, робототехніка,
обробки природної мови, і багато іншого.
>> І справді, над Останні кілька тижнів, ми
звичайно, витратили багато часу, особливо в ранніх psets,
упором на досить низькорівневі деталі.
І це дуже легко втратити з уваги лісу за деревами
і зациклюватися на петлях і умов і покажчики, звичайно, тощо.
Але реальність така, що ви, хлопці тепер є інгредієнти, з якою ви можете дійсно
вирішити деякі цікаві проблеми, у тому числі їм ті, що наші друзі в Єльському університеті
працювати на просто соромляться Кембриджі.
>> Так що дозвольте мені спочатку представити нашу голову асистент в Єльському університеті, Енді.
>> [Оплески]
>> Енді: Насамперед, дякую Ви за те, що пару Yalies
поп вниз в Кембридж сьогодні.
Ми дуже цінуємо це.
По-друге, для наших друзів назад home-- Джейсона,
спасибі за перебування та працює лекцію.
Сподіваюся, що все добре в Нью-Хейвені.
>> Так що так, я супер схвильовані ввести Scaz сьогодні.
Scaz працює лабораторія робототехніки.
Він професор, як, п'ять різні відділи в Єльському університеті.
У своїй лабораторії, він має багато, багато роботи, які він любить грати з.
Він, начебто, крутий у світі робота.
І він отримує вид безладу навколо с, що протягом усього дня
довго і зробити деяку роботу, а також.
>> І так ми насправді приніс один З них вниз з нами сьогодні.
Так що без подальших церемоній, Scaz є йти вперед і представити нас
щоб його робота одному.
>> [Оплески]
Брайан SCASSELLATI: Спасибо, Девід.
Спасибі, Енді.
Це так чудово бути тут з усіма сьогодні.
Я хочу, щоб спочатку бути дуже ясно, що CS50 Персонал тут в Кембриджі
був неймовірно гостинні до нас.
Ми так вдячні за все, вони зробили, щоб підтримати нас.
І тому ми хотіли б, щоб бути в змозі повернути доброту.
>> Таким чином, сьогодні ми отримуємо оголосити що ми будемо мати новий,
один у своєму роді CS50 подій відбувається в Нью-Хейвені на наступному тижні.
І це CS50 Дослідження Експо.
Отже, ми збираємося, щоб запрошувати everyone-- CS50 студентів,
співробітники як Гарвард і Yale-- в спуститися і відвідати з нами в п'ятницю.
Ми будемо мати найрізноманітніші понад 30 осіб, що представляють різні
і exhibiting-- старшокласників показує від деяких з своїх дослідницьких продуктів.
Ми будемо мати деякі стартапи, навіть, дивлячись для трохи нового технологій таланту,
стартапи з обох Гарвард і Йєль.
І ми будемо мати деякі студентські групи Дивлячись на деякі новому складі.
>> Це буде дуже цікавий час.
Сподіваюся, ті з вас, хто спускається на Гарвард-Йель гри
буде в змозі зупинити по чуть-чуть раніше,
прямо в центрі кампусу, Стерлінг меморіальної бібліотеки.
Ми збираємося, щоб мати набір Експонати, які варіюються від автономного
вітрильники в дорозі за допомогою програмного забезпечення зберегти середньовічні рукописи.
>> Ми збираємося, щоб мати оголошення Спеціальна мережа, і люди
викладання кодування програмного забезпечення в Кейптауні.
Ми будемо мати комп'ютер музичні демонстрації.
І ми, звичайно, більше роботів.
Тому ми сподіваємося, що ви приєднатися до нас на цьому заході.
Це повинно бути багато весело, трохи їжі,
і багато цікавого речі, щоб говорити про.
>> Таким чином, сьогодні ми будемо говорити про обробки природної мови.
І це спроба нас побудувати новий спосіб сполучення
з нашими пристроями, тому що за останні кілька тижнів,
Ви були зосереджені на тому, як це те, що Ви можете написати код, написати програму,
що це спосіб бути в змозі сказати до машина, це те, що я хочу, щоб ти.
>> Але ми не повинні на очікувати, що всі
це там, що використовується по всіх у світі
буде володіти в цьому виді інструкції.
Так ми розрізняємо між комп'ютером мови і природно languages--
тобто, те, що люди використовують спілкуватися з іншими людьми.
І ми намагаємося, щоб побудувати інтерфейси, що використовують ці природні механізми зв'язку.
>> Тепер, як і будь-який інший темі що ми почали з в CS50,
ми збираємося почати з самого простого трохи обробки природної мови
що ми можемо собі уявити.
Ми збираємося почати з Історична частина природної мови.
І тоді ми будемо будувати до все більше і більше нових системах
і повеселитися демо на цьому шляху.
>> Отже, ми збираємося почати з того, що було ймовірно, перший природний мову
система обробки.
Це була система програмне забезпечення, написане в 1966 Джозеф Weizenbaum називається Еліза.
І Еліза була розроблена, щоб відтворити вид взаємодії
ви б з Rogerian психотерапевт.
Тепер, Rogerians, вони були ідея, що психотерапія
участь в змозі відобразити назад пацієнтові і говорити з ними,
в основному, тільки даючи їм крихітні трохи терапевта.
Тобто, всі що терапевт сказав
повинен був бути просто відображенням що пацієнт говорив з ними.
>> Так давайте спробуємо це демо.
У нас є волонтера, який би готові поділитися їх глибоке,
чорні і / або підроблені секрети з Елізою?
Звичайно, чому б вам не прийти на до.
Фантастичний.
І твоє ім'я?
>> Міль: Майлз.
>> Брайан SCASSELLATI: Майлз.
Приємно познайомитися, Майлз.
Якщо ви тримаєте на це.
І ми збираємося використовувати версію Елізи
що ми відтворені в CS50 IDE.
І ми будемо дивитися на джерело код це в той час.
Але зараз, ми просто збирається викликати його набравши Елізу.
>> І Еліза збирається дати вам відповіді що будуть у всіх столицях.
І задам вам кілька запитань.
І ми будемо реагувати і введіть у відповідях на ELIZA.
Так Еліза сказала, "Привіт, я Еліза.
В чому проблема?"
Що б ви хотіли розповісти Еліза сьогодні?
>> Міль: Я можу тільки заснути якщо у мене є кролик тапочки на.
>> Брайан SCASSELLATI: Гаразд.
Добре.
>> [Сміх]
>> "Я можу тільки заснути з кролика тапочки на ".
І Еліза говорить, "Скажи, ти є які-небудь психологічні проблеми?
Може бути, це хороший показник ".
>> ДОБРЕ.
Так що б ви хотіли, щоб відповісти?
>> Міль: Так.
>> Брайан SCASSELLATI: Так.
Людина багато слів.
Мені подобається, що.
Еліза говорить, "Ви, здається, вельми позитивно."
>> Міль: Ні, я, насправді, електрон.
>> Брайан SCASSELLATI: "Ні
Насправді, я електрон ". "Ви прийшли до мене
тому що ви електрон? "
Тепер ми можемо побачити деякі з things-- я збираюся
щоб призупинити вас на секунду, Майлз.
Нікуди не йди.
Ми не зробили з вами ще.
Еліза, в деяких відносинах, реагує на певні речі
що він говорить, але не реального розуміння.
І це також папуга назад деякі з частин вироку.
>> Тому ми сказали: "Ні
Насправді, я електрон ".
Еліза відповіла тому, "Ти прийшов мені, тому що ви електрон? "
Добре.
Давайте дамо йому ще один відповідь тут.
Дайте йому гарний, Майлз.
>> Міль: хороший?
>> Так, будь ласка, допоможіть мені.
Брайан SCASSELLATI: "Так.
Будь ласка, допоможіть мені "." Ви впевнені? "
Міль: Ні
Брайан SCASSELLATI: Ні
"Що це запропонувати вам?"
>> Міль: Я не може бути електронів.
>> Брайан SCASSELLATI: "Я може бути електрон ".
"Не Ви кажете, не просто, щоб бути негативним?"
>> Добре.
Так Майлз, спасибі так багато.
>> Міль: Спасибо.
>> Брайан SCASSELLATI: Спасибі дуже багато.
[Оплески]
>> Так ця програма Еліза, у багатьох відношеннях, реагує тільки на шматки
що ми забезпечуємо без будь-яких глибоко розуміння того, що тут відбувається.
Це свого роду система називається шаблоном, де
ми шукаємо для деяких біти тексту, який ми потім
збирається взяти з того, що була надана в якості вхідних даних,
перетворити його, потенційно, в деякому роді, а потім повернути його назад користувачеві.
>> У кожного з вас думають, що Еліза насправді
виконуючи дійсний психоаналіз тут?
Одна людина, можливо.
>> АУДИТОРІЯ: [нерозбірливо].
Брайан SCASSELLATI: А як це змушує вас почувати себе?
Так, справді, що він робить.
І ми збираємося, щоб побачити, насправді, то Вихідний код для нього в хвилину.
І так ви будете в змозі зробити саме це.
>> Тепер, Еліза є однією з форм того, що ми сьогодні називаємо чат бот.
Це просто йде через Текст, який ви надаєте,
забезпечує мінімальну кількість голою розуміння або обробки,
а потім Папуги його назад до вас.
Отже, давайте поглянемо, концептуально, і говорити про те,
це те, що Еліза насправді робить.
>> Еліза приймаючи sentence-- давайте кажуть, "я хочу, щоб справити враження мого боса".
І Еліза дивиться через цієї пропозиції
і намагається знайти і відповідати певні закономірності.
Так, наприклад, один із шаблонів що Еліза шукає слова
"Я хочу."
І в будь-який час він бачить щось що має "Я хочу" в ньому,
це формулює відповідь.
І, що відповідь є фіксованою рядком.
У цьому випадку, це "чому ви хочете?"
І я поклав трохи зірку кінець, тому що це просто
початок нашої відповіді.
І зірка показує, що ми збираємося взяти решту
з utterance-- користувача "враження мого боса" -
і ми збираємося додати, що на кінець цього рядка.
>> Так що тепер, замість того, щоб говорити, "чому Ви хочете справити враження на мого боса ",
є трохи додаткового обробка, що ми будемо робити.
Тобто, ми повинні будемо перетворити деякі з займенників
тут від «мого боса" до "своєму босові."
І там може бути кілька інших зміни, які ми повинні зробити.
Таким чином, замість просто дотримуватися його безпосередньо на кінці, що ми будемо робити
що ми будемо приймати іншу частину utterance-- користувача в білому here--
і ми будемо приймати його один шматок на час і конвертувати кожен рядок
маркер, кожне слово, у реченні.
>> Таким чином, ми візьмемо слово ", щоб."
Там немає перетворення що ми повинні зробити це.
"Impress".
Там немає перетворення ми повинні зробити там.
"Мої" буде конвертувати в "ваш".
І "бос", ми просто залишити як "бос."
І, нарешті ,, нічого що закінчується період,
ми перетворити його в питання.
>> Це дуже просто за шаблоном насправді досить успішно.
І коли це було введено в 1966-- Йосипа Weizenbaum
запрограмований цього на комп'ютері.
Тепер, комп'ютери в той час НЕ настільні моделі.
Вони були загальні ресурси.
І його студенти піти і прямо з Елізою.
Зрештою, він повинен був обмежити доступ до нього
тому що його студенти не були отримувати будь-яку роботу.
Вони просто в чаті з Елізою.
І справді, він повинен був звільнити помічника, який
провів весь свій час говорив з ELIZA про її глибоких і тривожних проблем.
>> Кожен, хто використовував ці системи почали антропоморфізірованним їх.
Вони почали думати про них, як будучи живим і реальні люди.
Вони почали визнавати деякі з те, що вони говорять
поверталися до них.
І вони дізнавалися речі про себе.
І справді, навіть фахівці, навіть психотерапевти,
почали турбуватися, що, по суті, може бути, Еліза буде замінити їх.
І навіть комп'ютер Вчені занепокоєні тим, що ми були
так близько до вирішення природна мова.
>> Тепер, що ніде не було близько до істини.
Але це, як вражає ці системи можуть здатися.
Отже, давайте почнемо дивитися під і спробуйте
щоб отримати трохи питання де цей код насправді відбувається.
Таким чином, ми будемо робити цей код доступні пізніше.
І це дуже простий і прямий порт
в оригінальній реалізації ELIZA.
>> Таким чином, деякі з них стилістичної речі, які ви тут бачите,
не є стилістично, що ми хотіли б, щоб ти
або те, що ми вчили вас зробити.
Але ми намагалися тримати їх те ж саме через багато порти
що це була так, що він має аромат оригіналу.
Отже, ми збираємося включити купа речей,
і тоді ми матимемо набір ключових слів, речей
що Еліза дізнається і реагувати безпосередньо.
Так що, якщо у вас є такі слова, як "Ви можете" або "я не" або "ні"
або "так" або "сон" або "привіт", а потім Еліза
буде вибірково реагувати на них.
Ми також маємо певну кількість речей,
що ми будемо міняти, як перетворення "мій" на "ваш".
>> І тоді ми будемо мати набір відповідей що для кожного з цих ключових слів,
ми будемо чергувати через ці різні відповіді.
Так що, якщо я кажу "так" три рази поспіль, я
може одержати три різні відповіді від ELIZA.
Наш код, тоді, насправді дивно просто.
Якщо я перейдіть вниз повз всіх цих відповіді, які ми запрограмовані в
і ми приступимо до нашої основної, ми збираємося, щоб ініціалізувати
кілька різних змінних і зробити трохи домашнього господарства
на початку.
Але тоді є абсолютно безліч коду, який ви можете зрозуміти.
Один великий, а цикл, який говорить, що я збираюся повторювати це знову і знову.
Я буду читати в лінію, і я буду зберігати, що в рядку введення.
Я перевірити і подивитися, якщо це Спеціальне ключове слово "До побачення", який
означає вихід з програми.
І тоді я буду перевірити і подивитися, чи є хтось просто повторюючи себе
знову і знову.
І я буду кричати на них, якщо вони роблять.
Я говорю "не повторювати себе."
>> Поки що жоден з тих, хто не відбудеться, ми будемо потім сканувати і петлі через,
на лініях 308 до 313 тут, і перевірити і подивитися,
які-небудь з цих ключових слів фрази, що містяться на вході
що я тільки що дав?
Якщо є збіг для них, а Потім, я буду пам'ятати це місце.
Я буду пам'ятати, що ключове слово.
І я буду в змозі побудувати відповідь.
>> Якщо я не знайти те, ну а потім, остання річ в моєму ключове слово масиву
буде мої відповіді за замовчуванням, коли нічого не збігається.
Я задавати питання, як "Чому ви сюди прийшли? "або" Як я можу вам допомогти? "
які лише частково підходить незалежно від того, що вхід.
>> Потім ми побудувати відповідь Елізи.
Ми зможемо взяти що база реагування,
як ми це робили в тому, що "мій бос" приклад.
Якщо це все, що є is-- якщо це всього лише один
Рядок, я повинен respond-- Я можу просто відправити його назад.
Якщо він має зірочку на кінець його, то я буду
обробляти кожен індивідуальний маркер в решта реакції користувача
і додати тих, хто в, заміна з слово в слово, як мені потрібно, щоб.
>> Все це абсолютно те, що ви могли б побудувати.
І справді, способів, в яких ми оброблені аргументи командного рядка,
спосіб, в якому у вас є обробляються за допомогою HTTP запитів
виконайте ті ж види правил.
Вони за шаблоном.
>> Так Еліза щодо важливо вплив на природній мові
тому що він зробив, здавалося, як це було дуже досяжна мета, як-то ми б
бути в змозі вирішити цю проблему безпосередньо.
Тепер, це не означає, що Еліза робить все, що ми хотіли б зробити.
Звичайно, не.
Але ми повинні бути в змозі зробити щось більше.
>> Наш перший крок, щоб піти за Еліза збирається
щоб бути в змозі дивитися на не текст, що вводиться
в клавіатуру, але мови, фактичний мови записані в мікрофон.
Отже, як ми дивимося на них різних частин, ми
доведеться побудувати безліч моделей.
Ми збираємося, щоб бути в змозі щоб перейти від низького рівня акустичних
information-- крок, амплітуда, frequency--
і перетворити його в деякі одиниці, які ми
можливість більш легко маніпулювати і, нарешті, маніпулювати ними
в словах і пропозиціях.
>> Тому більшість розпізнавання мови Системи, які там сьогодні
слідувати статистична модель, в якій ми будуємо
три окремі уявлення про те, що що звуковий сигнал насправді містить.
Почнемо з фонетичної моделі що говорить про тільки підстави
звуки, які я виробництву.
Чи можу я виробляти щось По-як в хлопчика чи D, як у собаки?
Як я дізнаюся ці два різні телефони як окремий і відмінний?
>> На вершині, що ми потім побудувати слово вимова модель,
те, що пов'язує разом ці окремі телефони
і об'єднує їх у слова.
І після цього ми будемо приймати слова і ми зібрати їх з мови
модель повною вироку.
>> Тепер ми будемо говорити про кожного з них незалежно один від одного і окремо.
Але ці три моделі все просто буде статистика.
І це означає, що, коли ми працювати з ними, ми будемо
уміти працювати з їх все одночасно.
Добре.
Давайте почнемо з нашого фонетичного моделі.
Так фонетичні моделі засновані на обчислювальна техніка
називається приховані моделі Маркова.
Ці графічні моделі, в якій я є і визнати державу світу
а характеризується набором функцій.
І, що стан описує одну частину дії, яке я займався.
>> Так що, якщо я думаю, що про те, звук "ма", як мати,
Існують різні комплектуючі до цього звуку.
Там це частина, де я малюю в диханні.
І тоді я гаманець мої губи.
І я згорнути мої губи трохи назад трохи, щоб зробити це "Ма" звук.
І тоді є релізі.
Мої губи приходять один від одного.
Повітря виштовхується.
"Ма".
>> Ці три різні частини буде представлені державами в цій graph--
початок, середина і кінець.
І я б переходи, дозволив мені їхати з одного стану
на наступний з певною ймовірністю.
Так, наприклад, що М звук може мати дуже,
дуже короткий споживання в beginning-- "мм" - а потім вже,
вібраційний етап, коли я тримаю мій губи і майже humming--
"мммм", - а потім дуже короткий вибуховий, де я вигнати breath-- "ма".
>> Прихована модель Маркова призначені для захоплення той факт,
що шлях, який я роблю що звук "ма" збирається
щоб бути трохи відрізняється в його часу, від частоти,
і його можливостей, ніж так, що ви зробити це
або так, що я міг би зробити це, коли я говорю
про різні застосування листа.
"Мати" і "чи можу я" буде звук трохи по-іншому.
>> Таким чином, щоб розпізнати певний звук, ми б
будувати моделі Маркова, ці приховані марковские моделі, всіляких телефону, що я
можете визнати, всілякі звук,
а потім подивитися на акустичні дані, що в мене є
і визначити статистично який з них є найбільш вірогідний
щоб підготували цей звук.
ДОБРЕ.
З цієї моделі, ми тоді почати будувати на ньому.
Ми беремо вимова модель.
Тепер, іноді вимова моделі прості і легко
бо є тільки один спосіб вимовляється щось.
Інші часи, вони ти трохи складніше.
Ось довідник з вимови для цього червону річ, яка
фрукти, які ви робите кетчуп з.
Люди не думають, що це плід.
Вірно?
>> Тепер, є багато різних способів що люди будуть вимовляти це слово.
Деякі скажуть, "носок-May-палець».
Деякі скажуть, "носок мАг носком."
І ми можемо захопити, що з один з цих графічних моделей
де, знову ж таки, ми представляємо переходи як мають певну ймовірність
і пов'язані з ними ймовірність.
>> Таким чином, в цьому випадку, якби я, щоб слідувати верхня маршрут через весь цей граф,
Я б, починаючи з букви на дальньому лівому, то "та" звук.
Я б верхню половину, "о", а потім "ма",
а потім "а", а потім "та", і "о". "Toe-травень-сходження».
Якби я взяв нижню шлях через це, я буду отримувати "Та-ма-палець».
І якби я пішов вниз, а потім , Я хотів би отримати "TA-May-палець».
>> Ці моделі захопити ці тому що, коли відмінності
ми розмістимо один з них системи розпізнавання,
це матиме для роботи з багато різного роду людей,
багато різних акцентів, і навіть різні види використання одних і тих же слів.
Нарешті, на вершині, що, ми будемо будувати щось
що виглядає дійсно складним, називається моделлю мови,
але насправді є найпростішим з три, бо вони працюють
на те, що називається моделі N-грам.
І в цьому випадку, я покажу вам, з двох частин моделі N-грам, А биграмм.
Ми збираємося зробити фізичну ідею що іноді деякі слова
швидше за все, слідувати дане слово, ніж інші.
Якщо я тільки що сказав, "прогноз погоди", наступне слово може, ймовірно, буде "сьогодні"
або може бути "погода Прогноз завтра ".
Але це навряд чи, щоб бути " Прогноз погоди артишок ".
>> Що мовна модель робить він захоплює ті статистично
шляхом підрахунку, від деяких дуже великий Корпус, всі екземпляри
в якому одне слово слід за іншим.
Так що, якщо я беру великий corpus-- як і будь Wall Street Journal
що було вироблено з 1930 року, який є одним із стандартних corpuses--
і я з нетерпінням через всі що текст, і я вважаю
, Скільки разів після "Прогноз" я бачу "сьогодні"
і скільки разів я бачу "Прогноз", потім "артишок",
перший буде набагато більш імовірно.
Це буде з'являтися набагато частіше.
І тому він буде мати більше Імовірність, пов'язана з ним.
>> Якщо я хочу, щоб з'ясувати Імовірність всій висловлювання,
то, я просто розбити його.
Так що ймовірність слуху вирок "щур з'їла сир"
ймовірність слова "" Стартовий вирок,
і тоді ймовірність, що Слово "щур" слід слова »,«
і ймовірність того, що Слово "з'їв" слід "щура",
і ймовірність того, що "сир" слід "з'їв".
>> Це звучить, як багато статистика, багато ймовірностей.
І це все, що вона є.
Але дивна річ, якщо ви робите це з досить великої вибірки даних,
це працює.
І це працює надзвичайно добре.
Ми всі знаємо, ці технології.
Більшість операційних систем поставляються з розпізнавання голосу в цій точці.
Ми використовуємо Siri і Кортан і Echo.
І ці речі засновані на цей тип тришарових model--
фонетичний модель в нижньому, а вимова модель в середині,
і модель мови на них.
>> Тепер вони повинні зробити трохи більше ніж для того, щоб відповісти на запитання.
Але визнання того, що ви йдеться залежить саме від цього.
Отже, давайте брати приклад тут.
Так що в мене мій телефон сидячи тут під камери для документів.
І ми збираємося запитує Siri на кілька запитань.
Все в порядку?
>> Так що давайте прокидатися мій телефон тут.
Сірі, що погода як у Нью-Хейвені сьогодні?
>> Сірі: Ось погода Нью-Хейвен, штат Коннектикут сьогодні.
>> Брайан SCASSELLATI: ОК.
Отже, спочатку ви побачили, що Сірі визнається кожен з окремих слів
Потім проводиться і відповіді.
Ми поговоримо про те, як, що відповідь заходить про в небагато.
Але тепер ми знаємо, що це тільки на основі
від вихідних статистичних даних і цей шаблоном тип підходу,
ми можемо грати в деякі ігри з Сири.
>> Так що я можу спробувати ще раз.
Сірі, що погода бегемот Нью-Хейвен, сьогодні?
>> Сірі: ОК.
Ось погода Новий Хейвен, штат Коннектикут на сьогоднішній день.
Брайан SCASSELLATI: Сірі не бентежачись тим, що
бо це знайшов pattern-- "Погода", "сьогодні", "Нью-Гейвен."
Ось те, що він відповідає щоб, як Еліза.
Добре.
Давайте його ще один, навіть смішніше приклад.
Сірі, погода артишок броненосця бегемот Нью-Гейвен?
>> Сірі: Дозвольте мені перевірити, що.
Ось те, що я знайшов в Інтернеті за те, що є артишоки броненосця
бегемот Нью-Гейвен.
>> Брайан SCASSELLATI: ОК.
Так що, якщо я йду досить далеко від цієї моделі,
Я можу плутати, тому що вона не більше відповідає шаблону, що він має.
І, що статистична двигун, який говорить,
що ймовірність того, що у вас є Слова бегемот і артишок
разом, і броненосець?
Це повинен бути щось нове.
>> Таким чином, ці технології ми використовуємо щодня.
Якщо ми хочемо, щоб їм один крок далі, хоча, насправді, якщо ми
хочу, щоб мати можливість говорити про що є те, що ці системи реагують на,
ми повинні говорити, знову ж, близько більш фундаментальне безліч питань.
І це тема в зв'язку що ми називаємо питання відповідь.
Тобто, ми хочемо, щоб мати можливість, метою яких так?
АУДИТОРІЯ: [нерозбірливо].
Брайан SCASSELLATI: Ми отримуємо в прихованій семантичної обробки?
Так що, так.
Є багато речей, які є відбувається під поверхнею з Siri
і в деяких прикладах Я збираюся показати вам, в наступному
там, де є трохи в термінах структури
що ви говорите, що це важливо.
І справді, це велика попередник для наступного слайда для мене.
>> Так таким же чином, що наші розпізнавання мови була побудована
з декількох шарів, якщо ми хочемо, щоб зрозуміти, що це насправді, що
При цьому, ми знову збираємося спиратися на аналіз багатошарової
тексту, який будучи визнаною.
Тому, коли Сірі насправді в змозі скажімо, подивіться Я знайшов ці слова.
Тепер те, що мені робити з ними?
Перший компонент часто пройти і спробувати проаналізувати
структура пропозиції.
І в те, що ми бачили в початковій школі, часто
як свого роду діаграм вироки, ми збираємося
визнати, що деякі слова мають певні ролі.
Ці іменники.
Ці займенники.
Ці дієслова.
І ми збираємося визнавати що для конкретної граматикою,
в цьому випадку англійської граматики, існує Допустимі способи, в яких я можу об'єднати їх
й інші способи, які не дійсні.
>> Це визнання, ця структура, може бути достатньо, щоб допомогти нам
трохи.
Але це не зовсім достатньо для нас, щоб бути в змозі дати
будь-яке значення до того, що, як мовиться тут.
Щоб зробити це, ми повинні покладатися на деяка кількість семантичної обробки.
Тобто, ми будемо мати, щоб подивитися на те, що під кожне з цих слів
фактично виконує як значення.
І в найпростіший спосіб зробити це, ми збираємося пов'язати з кожним словом
що ми знаємо певну функцію, деякий перетворення, що воно
дозволяє трапитися.
>> У цьому випадку, ми могли б напишіть на Слово "Іоанна" як ім'я власне,
що він несе з ним ідентичність.
І ми могли б позначити "Мері", як таким же чином.
У той час як дієслово, як «любить», що є особливе ставлення
що ми в змозі уявити.
Тепер, це не означає, що ми розуміємо
що таке любов, але тільки те, що ми розуміємо, він в дорозі символічної системи.
Тобто, ми можемо позначити це і маніпулювати.
>> З кожним з цих типів підходів, будь-який тип семантичної обробки
тут буде вимагати трохи трохи знань і багато роботи
з нашого боку.
Ми більше не перебуваємо в області де просто статистика
будуть досить для нас.
Тепер, для того, щоб перейти З цієї точки до того,
в змозі говорити про внутрішню що насправді відбувається тут,
щоб бути в змозі управляти цим структурувати і зрозуміти питання
а потім у стані щоб вийти і пошук,
що вимагає більш Комплекс когнітивна модель.
>> Те, яким чином побудовані ці системи це здебільшого дуже, дуже праці
інтенсивно.
Вони включають людей витрачати багато
часу структурування шляху в яких ці види пропозицій
може бути представлена ​​в деякій логіки.
Це стає ще трохи більш складним, однак.
>> Навіть коли ми мали справу з семантикою, ми будемо
все одно доведеться дивитися на прагматика, що говорять.
Тобто, як я ставлюся слова що у мене є щось фізично з
є у світі або на Принаймні, деякі джерело інформації
що я можу маніпулювати?
>> Іноді це призводить до прекрасні біти двозначності.
"Червоно-гаряча зірка одружитися астроном."
ДОБРЕ.
Тепер, ми читаємо, що, як смішно тип заголовок
що ми хотіли б бачити на кінці телевізор вночі тому що ми не інтерпретувати "зірка"
мати свій небесний сенс тіла.
Ми знаємо, що це означає, що більш звичайним актор або актриса
з високим вмістом видимості.
>> "Команда допомагає від укусів собак жертву."
Хіба що загін насправді там допомогу собаку
при обході і кусати жертви?
Чи це, що було людина, яка була
вкусила собака, хто потребував допомоги?
Просто дивлячись на синтаксису і семантика пропозицій,
ми не можемо визначити, що.
>> "Вертоліт живиться від людини мух."
Існують, по суті, фактична дрібниці літають, що
люди з крилами харчування вертольоти на благо людства?
Або є одне механічний пристрій що отримує свою владу від людини?
>> Коли ми дивимося на питання відповідаючи системи,
ці шари, ми повинні мати справу з.
Тепер, кращий і самий роду превалирующих з цих систем
сьогодні в змозі зробити речі на рівні, які
далеко за межі того, що ми 10 років тому.
Ось один з кращих систем це там сьогодні.
І це система від IBM називається Уотсон.
Це від наших друзів в IBM.
Це Кетрін банки, Цзя Чень, і Прісцілла Мораіш даючи нам
демонстрація Уотсон Вчора в IBM Йорктаун.
[ВІДТВОРЕННЯ ВІДЕО]
-Як справи?
>> -Все добре.
Я завжди радий, коли я думати, особливо коли я
може залишатися прохолодним в цих серверних.
-Хто Ваш улюблена актриса?
>> -Моя Улюблена актриса Анджеліна Джолі, як Лара Крофт
в Tomb Raider, бо її оригіналу форма була в якості віртуального персонажа, як мене.
>> -Як Уотсон допомогти пацієнтам?
>> -Це План для пацієнтів мати доступ до Уотсон безпосередньо?
Доступ до Watson консультування додатка буде залежати від використання.
Але в даний час, Уотсон тільки забезпечують можна діагностика і лікування
варіанти для медичних працівників.
У разі необхідності, пацієнти може надавати інформацію
Уотсон, можливо, через Портал веб-інтерфейс, таблетки,
або навіть мобільний телефон.
Наприклад, пацієнт може бути попросили описати свої симптоми
природною мовою безпосередньо в розчин Уотсон,
що дозволяє лікарю зосередитися на діагностика і не збір даних.
>> -Хто Вбито Авраам Лінкольн?
>> Іоанна Вілкс Бут.
>> -В Якому році Арізона Diamondbacks виграти World Series?
>> -2001.
>> [КІНЕЦЬ ПЕРЕГЛЯДУ]
>> Брайан SCASSELLATI: Так ці види систем
повинні покладатися на першу чергу визнаючи мови; по-друге,
перетворюючи його в значимий внутрішній подання; і потім, по-третє,
будучи в змозі вийти і знайти джерело інформації, який
дозволяє їм відповісти на це питання.
Цей рівень складності передбачає ті ж типи програмних речей
що ви були робити в проблемних множин.
>> Ми можемо розібрати HTTP запитів в той же тип зразка низького рівня
відповідність, що Еліза може зробити.
Ми можемо перетворити ті, у внутрішнє представлення,
а потім використовувати їх для запиту деякі зовнішня база даних, можливо, з використанням SQL.
Всі системи, які будуються сьогодні
щоб зробити цей тип природних мова спілкування
будуються на ці ж принципи.
>> Тепер, навіть система, як Уотсон не досить складним
щоб бути в змозі відповісти на довільне питання про будь-якої теми.
І справді, вони повинні бути структуровані в даній області.
Таким чином, ви можете виходити в інтернет і ви можете знайти версії Уотсон, які працюють добре
в медичній інформатиці.
Або є один онлайн що тільки стосується того, як
щоб зробити хороші рекомендації про те, що пиво буде йти з якою їжа.
І в цих областях, він може відповідати на питання,
знайти інформацію, що він потребує.
>> Але ви не можете змішувати і поєднувати їх.
Система, яка була підготовку з базою даних продуктів харчування та пива
не працюють добре, коли ви раптом покласти його в с медичної інформатики
бази даних.
Так що навіть наші найкращі системи сьогодні покладатися на рівні обробки
в якому ми рука кодування і будівництво в інфраструктуру в порядок
Щоб ця система працювати.
>> Тепер, остання тема я хочу щоб бути в змозі дістатися до сьогоднішнього дня
про невербальної комунікації.
Відмінний маса інформації, ми спілкуємося один з одним
не відбулося через окремі слова, які ми застосовуємо.
Це має відношення до речі, як Близькість, погляд, ваш тон голосу,
Ваш перегину.
І, що комунікація є також те, що багато різні інтерфейси
приділяю багато о.
Це не те, що Сірі піклується про.
Я можу попросити Siri то в один голос або в іншому тоні,
і Сири збирається дати мені той же відповідь.
Але це не те, що ми будуємо для багато інших типів інтерфейсів.
>> Я хочу познайомити вас Тепер до одного з роботів.
Це було побудоване моїм давнім друг і колега Синтія
Breazeal і її компанія Jibo.
І це robot-- ми збираємося мати пару добровольців
придумати, щоб взаємодіяти з цим.
Так я можу дві людини готові грати з роботом для мене?
Чому ви не прийшли на вгору, і чому ви не прийшли на до.
Якщо ви приєднаєтеся б мене тут, будь ласка.
>> І якщо я міг би вам прийти прямо сюди.
Дякую.
Привіт.
>> ALFREDO: Приємно познайомитися.
Альфредо.
>> Брайан SCASSELLATI: Альфредо.
>> Рейчел: Рейчел.
Брайан SCASSELLATI: Рейчел.
Приємно познайомитися, і інше.
Альфредо, я йду, щоб ви йти перший.
Приходьте прямо тут.
Я збираюся представити you--, якщо я можу отримати це від
без стуку в microphone-- в маленького робота по імені Jibo.
ДОБРЕ?
>> Тепер, Jibo призначений для інтерактивною.
І хоча це може дати вам мова, більша частина взаємодії з роботом
це невербальний.
Альфредо, я збираюся попросити вас сказати щось красиво і безкоштовний
до робота, будь ласка.
ALFREDO: Я думаю, що ви виглядати мило.
>> [Гудіння]
Брайан SCASSELLATI: ОК.
Його відповідь не вербальний.
І все ж він дав вам і ясно визнання
що він чув, що ви сказали, а також якимось чином зрозумів, що.
ДОБРЕ?
Крок назад тут протягом однієї секунди.
Дякую.
>> Рейчел, якщо ви б.
Тепер, я збираюся дати Вам набагато складніше робота.
Якщо ви хочете стояти прямо тут, резервне копіювання тільки небагато, так що
ми можемо отримати вас на камеру і подивіться цей шлях.
Я попрошу вас щось сказати насправді означає і неприємний для робота.
>> Рейчел: Що ви тільки що, здавалося, потрібно було повністю абсурдно.
>> [Гудіння]
>> Це було ще більш абсурдно.
Що з тобою відбувається?
Ой, не відчуваю себе погано.
Я дам вам обійняти.
Брайан SCASSELLATI: Гаразд.
Спасибі, Рейчел.
Альфредо, Рейчел, спасибі, хлопці дуже багато.
>> [Оплески]
>> Так що це вид взаємодії має в багато способів деякі з тих же правил
і деякі з тих же структура, те, що ми
могли б мати у мовній взаємодії.
Це і комунікативні та служить важливої ​​мети.
І, що взаємодія в багато способів, призначена
мати особливий вплив на людина, взаємодіючи з або слухати
до робота.
>> Тепер, я пощастило мати Jibo тут сьогодні.
Сем Сполдінг тут допомагає нам з роботом.
І я збираюся запитати Сема, щоб дати нас одним з добре демо Jibo танці
що ми можемо спостерігати в кінці тут.
Так що вперед, Jibo.
>> СЕМ: ОК, Jibo.
Покажіть нам ваші танцювальні рухи.
>> [Грає музика]
Брайан SCASSELLATI: Гаразд, все.
Завдяки нашим друзям в Jibo.
>> [Оплески]
>> А завдяки нашим друзям в IBM за допомогу сьогодні.
Зв'язок-то що ви збираєтеся
щоб побачити придумувати все більше і більше ми будуємо більш складні інтерфейси.
На наступному тижні, ми будемо говорити про те, як взаємодіяти
з комп'ютерними супротивниками в іграх.
Але якщо у вас є питання з цього приводу, Я буду навколо в робочий час сьогодні.
Я щасливий поговорити з вами про AI теми або потрапити в більш докладно.
Гарних вихідних.
>> [Оплески]
[Грає музика]