>> [موسیقی بجانے]
>> DAVID MALAN: یہ CS50 ہے.
اس ہفتے 10 کا اختتام ہے.
اور لڑکے، ہم ایک ہیں آپ کے لئے اچھی کلاس آج.
ہم میں سے دو کو مدعو کرنے پر بہت خوش ہیں آج ہم تک ییل سے ہمارے دوست
اور چوراہا کو دیکھنے کے لئے مصنوعی ذہانت، روبوٹکس،
قدرتی زبان عملیات، اور زیادہ.
>> اور بے شک، زیادہ گزشتہ چند ہفتوں کے، ہم نے
یقینی طور پر، وقت کی ایک بہت خرچ خاص طور پر پہلے کی psets میں،
بہت کم سطح کی تفصیلات پر توجہ مرکوز.
اور یہ نظر کھونے کے لئے بہت آسان ہے درخت کے لئے جنگل کے
اور loops اور حالات پر لٹکا اور یقینی طور پر اشارہ،، اور اس طرح.
لیکن حقیقت تم لوگ اب ہے اجزاء جس کے ساتھ آپ واقعی کر سکتے ہیں
میں، کچھ دلچسپ مسائل کو حل کرنے ییل میں ان لوگ جو ہمارے دوستوں
کیمبرج کے صرف شرم پر کام.
>> تو مجھے سب سے پہلے ہمارے سر متعارف کرانے کی اجازت ییل، اینڈی سے اسسٹنٹ کی تعلیم.
>> [تالیاں]
>> ANDY: سب سے پہلے، صرف شکریہ ایک جوڑے Yalies کی اجازت دیتا ہے کے لئے آپ کو
آج کیمبرج میں نیچے پر پاپ کرنے کی.
ہم واقعی اس کی تعریف کرتے ہیں.
دوم، ہمارے دوستوں کے لئے واپس، جیسن home--
رہنے اور لیکچر کو چلانے کے لئے شکریہ.
یہ نیو ہیون میں سب اچھا ہے امید ہے کہ.
>> تو جی ہاں، میں سپر حوصلہ افزائی ہوں آج Scaz کو متعارف کرانے.
Scaz روبوٹکس لیب چلتا ہے.
انہوں نے پانچ، طرح، کے پروفیسر ہے ییل میں مختلف محکموں.
ان کی لیب میں، انہوں نے بہت سے، بہت سے اس کے ساتھ کھیلنے کے لئے پسند کرتا ہے کہ روبوٹ.
انہوں نے کہا کہ، کی طرح، ہے دنیا میں بہترین کام.
اور وہ گندگی کی طرح ہو جاتا ہے کے ارد گرد تمام دن کے ساتھ
طویل اور کچھ کام کرو، اس کے ساتھ ساتھ.
>> اور اس طرح ہم اصل میں ایک لایا آج ہمارے ساتھ ان کے نیچے کی.
تو مزید ado کے بغیر، Scaz ہے آگے بڑھو اور ہم متعارف کرانے جا
اس روبوٹ کے دوست کے لیے.
>> [تالیاں]
برائن SCASSELLATI: شکریہ، ڈیوڈ.
شکریہ، اینڈی.
یہ ہونا تو بہت اچھا ہے یہاں سب آج.
میں سب سے پہلے کہ بہت واضح کرنا چاہتا ہوں کیمبرج میں CS50 عملے
ہم سے ناقابل یقین حد تک مہمان رہا ہے.
ہم ہر چیز کے لئے بہت شکر گزار ہیں انہوں نے ہمیں حمایت کرنے کے لئے کیا ہے.
اور اس طرح ہم قابل ہو جائے کرنا چاہتے ہیں احسان واپس کرنے.
>> تو آج، ہم اعلان کرنے کے لئے حاصل ہم نے ایک نئے حاصل کرنے جا رہے ہیں کہ،
ایک کی ایک قسم CS50 تقریب اگلے ہفتے نیو ہیون میں ہو.
اور اس CS50 ریسرچ نمائش ہے.
تو ہم کو مدعو کرنے جا رہے ہیں سب کی CS50 طالب علموں،
ہارورڈ اور Yale-- دونوں سے عملے اتر آئے اور جمعہ پر ہمارے ساتھ ملاحظہ کریں.
ہم سے زیادہ کی ایک وسیع اقسام پڑے گا پیش 30 مختلف لوگوں
اور exhibiting-- upperclassmen دکھا اپنی تحقیقی مصنوعات میں سے کچھ دور.
ہم بھی، تلاش، کچھ startups کے پڑے گا نئے ٹیک پرتیبھا کی ایک تھوڑا سا کے لئے،
ہارورڈ اور ییل دونوں سے startups کے.
اور ہم نے کچھ طالب علم گروپ پڑے گا کچھ نئی رکنیت کے لئے تلاش کر.
>> یہ ایک بہت دلچسپ وقت ہونے جا رہا ہے.
ہیں جو تم میں سے ان لوگوں کو امید ہے کہ ہارورڈ ییل کھیل کے لئے نیچے آ
کو روکنے کے لئے قابل ہو جائے گا ابتدائی تھوڑا سا کی طرف سے،
حق کیمپس کے مرکز میں، سٹرلنگ میموریل لائبریری.
ہم میں سے ایک سیٹ کے لئے جا رہے ہیں خود مختار سے تک کہ نمائش
سافٹ ویئر استعمال کرنے کے طریقوں کو sailboats کے قرون وسطی کے مسودات کے تحفظ کے لئے.
>> ہم نے اس اشتہار کے لئے جا رہے ہیں اس نیٹ ورکنگ اور لوگوں
کیپ ٹاؤن میں سافٹ ویئر کوڈنگ تعلیم.
ہم کمپیوٹر پڑے گا موسیقی مظاہرے.
اور کورس کے ہم زیادہ روبوٹ پڑے گا.
ہم آپ کو امید ہے تو کروں گا اس پروگرام کے لئے ہمارے ساتھ شامل.
اس کی ایک بہت ہونا چاہئے مزہ، خوراک کا ایک تھوڑا سا،
اور دلچسپ کی ایک بہت چیزوں کے بارے میں بات کرنے کے لئے.
>> تو آج، ہم بات کرنے کے لئے جا رہے ہیں قدرتی زبان پروسیسنگ کے بارے میں.
اور یہ ہمارے لئے کوشش ہے interfacing کے کا ایک نیا طریقہ کی تعمیر کے لئے
ہمارے آلات کی وجہ سے کے ساتھ گزشتہ چند ہفتوں کے لئے،
آپ یہ ہے کہ کس طرح پر توجہ مرکوز کر رہا ہوں آپ کے سافٹ ویئر لکھنا، کوڈ لکھ سکتے ہیں
کہ ایک کا کہنا ہے کہ کرنے کے قابل کیا جا رہا ہے کا ایک طریقہ ہے مشین، اس میں آپ کیا کرنا چاہتے ہیں ہے.
>> لیکن ہم کرنے کی ضرورت نہیں ہونا چاہئے کہ ہر چیز کی توقع
کہ وہاں سے باہر ہے کہ استعمال کیا جاتا ہے دنیا میں سب کی طرف سے
پروین کی جا رہی ہے ہدایات کی اس قسم میں.
تو ہم کمپیوٹر کے درمیان تمیز زبانوں اور قدرتی زبانوں میں
کہ، استعمال انسانوں کو چیزیں دوسرے انسانوں کے ساتھ بات چیت کرنے کے لئے.
اور ہم استعمال کرتے ہیں کہ انٹرفیس کی تعمیر کرنے کی کوشش کریں ان قدرتی مواصلات میکانزم.
>> اب، صرف ہر دوسرے موضوع کو پسند ہم CS50 میں کے ساتھ شروع کر دیا ہے،
ہم آسان کے ساتھ شروع کرنے کے لئے جا رہے ہیں قدرتی زبان عملیات کا تھوڑا سا
ہم تصور کر سکتے ہیں.
ہم کے ساتھ شروع کرنے کے لئے جا رہے ہیں قدرتی زبان کے تاریخی حصہ.
اور پھر ہم تک تعمیر کریں گے زیادہ سے زیادہ حال ہی میں نظام
اور راستے میں کچھ مزہ ڈیمو ہے.
>> تو ہم کیا تھا کے ساتھ شروع کرنے کے لئے جا رہے ہیں شاید پہلی قدرتی زبان
وسائل کا نظام.
اس میں لکھا ایک سافٹ ویئر کے نظام تھا جوزف Weizenbaum طرف 1966 Eliza کے بلایا.
اور Eliza کے کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا تھا بات چیت کی طرح نقل
آپ کو ایک کے ساتھ ہوگا Rogerian منوچیکتسک.
اب، Rogerians، وہ تھا ایک خیال ہے کہ ماہر نفسیات اور سائکوتھراپی
واپس عکس کرنے کے قابل ہونے ملوث ان کے لئے ایک مریض اور بات،
بنیادی طور پر، کی طرف سے صرف ان کو دے تھراپسٹ کے چھوٹے تھوڑا سا.
یہ سب کچھ ہے، تھراپسٹ نے کہا کہ
کے عکاس ہونا چاہیے تھا کیا مریض ان سے کہہ رہا تھا.
>> تو کوشش کرتے ہیں اور اس ڈیمو دو.
ہم ہو جائے گا جو ایک رضاکار ہیں ان گہری اشتراک کرنے کے لئے تیار،
Eliza کے ساتھ تاریک ترین، اور / یا جعلی راز؟
ضرور، کیوں آپ کو پر نہیں آتے.
تصوراتی، بہترین.
اور تمہارا نام؟
>> میل: میل.
>> برائن SCASSELLATI: میل.
، میل آپ سے مل کر اچھا لگا.
آپ کو اس پر منعقد کریں گے تو.
اور ہم جا رہے ہیں Eliza کے کا ایک ورژن استعمال کرتے ہیں
ہم دوہرایا ہے کہ CS50 IDE کے اندر اندر.
اور ہم منبع پر نظر آئے گا تھوڑی دیر میں اس کے لئے کوڈ.
لیکن اب کے لئے، ہم صرف ہو Eliza کے ٹائپ کرکے اس کو پکارتے کرنے کے لئے جا.
>> اور Eliza کے آپ جوابات دینے جا رہا ہے کہ تمام دارالحکومتوں میں ہونے جا رہے ہیں.
اور آپ کو کچھ سوالات پوچھنا جا رہا.
اور ہم جواب اور ٹائپ کریں گے Eliza کے کے جوابات میں.
تو Eliza کے ہیلو، میں Eliza کے ہوں "، نے کہا ہے کہ.
کیا آپ کا مسئلہ کیا ہے؟ "
آپ کرنا چاہوں گا کیا آج کے بارے میں Eliza کے بتاو؟
>> میل: میں صرف سو گر کر سکتے ہیں میں خرگوش موزے پر ہے.
>> برائن SCASSELLATI: ٹھیک.
بالکل ٹھیک.
>> [ہنسی]
>> "میں صرف سو گر کر سکتے ہیں پر خرگوش موزے کے ساتھ. "
اور Eliza کے، کا کہنا ہے کہ "کہو، تم کرتے ہو کسی بھی نفسیاتی مسائل ہیں؟
شاید یہ ایک اچھا اشارہ ہے. "
>> ٹھیک ہے.
تو کیا آپ کو جواب دینے کے لئے چاہتے ہیں؟
>> میل: جی ہاں.
>> برائن SCASSELLATI: جی ہاں.
بہت سے الفاظ کا آدمی.
میں اس سے لطف اندوز.
Eliza کے "تم بہت مثبت لگتے ہیں."، کا کہنا ہے کہ
>> میل: نہیں، میں ہوں، حقیقت میں، ایک الیکٹران.
>> برائن SCASSELLATI: "نہیں
اصل میں، میں ایک الیکٹران ہوں. " "تم نے مجھ سے آیا
آپ ایک الیکٹران ہیں کیونکہ؟ "
اب، ہم میں سے کچھ دیکھ سکتے ہیں میں جا رہا ہوں چیزیں
، صرف ایک سیکنڈ کے لئے Miles آپ کو روکنے کے لئے.
کہیں مت جاؤ.
ہم ابھی تک آپ کے ساتھ کیا نہیں کر رہے ہیں.
Eliza کے کچھ طریقوں سے، ہے، کچھ چیزیں پر رد عمل
وہ بغیر کہہ لیکن ہے کہ کوئی حقیقی تفہیم.
اور یہ بھی کچھ واپس parroting ہے اس کی سزا کے مختلف حصوں کی.
>> تو ہم نہیں "، انہوں نے کہا کہ
اصل میں، میں ایک الیکٹران ہوں. "
Eliza کے "تم کب آئی، واپس جواب مجھے آپ کو ایک الیکٹران ہیں کیونکہ؟ "
بالکل ٹھیک.
چلو اس کا یہاں ایک زیادہ جواب دے.
یہ ایک اچھا، میل دے.
>> میل: اچھا ہے؟
>> جی ہاں، براہ مہربانی میری مدد.
برائن SCASSELLATI: "جی ہاں.
براہ مہربانی میری مدد. "" تمہیں یقین ہے؟ "
میل: نمبر
برائن SCASSELLATI: نمبر
"کہ آپ کو کیا مشورہ ہے؟"
>> میل: میں ایک الیکٹران نہیں ہو سکتا.
>> برائن SCASSELLATI: "میں ایک الیکٹران نہیں ہو سکتا. "
"تم صرف منفی ہونا نہیں کہہ رہے ہیں؟"
>> بالکل ٹھیک.
تو میل، آپ کا بہت شکریہ.
>> میل: آپ کا شکریہ.
>> برائن SCASSELLATI: بہت بہت شکریہ.
[تالیاں]
>> تو اس Eliza کے پروگرام، بہت سے طریقوں سے، ٹکڑے ٹکڑے کرنے کے لئے صرف جواب دے رہی ہے
ہم کسی بھی گہری کے بغیر فراہم کر رہے ہیں کہ یہاں کیا ہو رہا ہے کی تفہیم.
اس نظام کی ایک قسم ہے کہا جاتا نمونہ کے ملاپ، جہاں
ہم کچھ کے لئے تلاش کر رہے ہیں تو ہم ہیں کہ متن کی بٹس
سے باہر لے جا رہا کیا ان پٹ کے طور فراہم کی گئی تھی،
کسی نہ کسی طرح میں، ممکنہ طور پر، تبدیل، اور پھر واپس صارف کو دے.
>> تم میں سے کسی کو لگتا ہے Eliza کے اصل میں ہے کہ
یہاں درست منوشلیشن کارکردگی کا مظاہرہ؟
ایک شخص، شاید.
>> سامعین: [اشراوی].
برائن SCASSELLATI اور کس طرح کہ آپ کو لگتا ہے ہے؟
جی ہاں، اصل میں، یہ کرتا ہے.
اور ہم اصل میں، کو دیکھنے کے لئے جا رہے ہیں صرف ایک لمحے میں اس کے لئے منبع کوڈ.
اور اس لئے تم جا رہے ہیں بالکل ایسا کرنے کے قابل.
>> اب، Eliza کے کے ایک فارم ہے آج ہم ایک بات چیت بیوٹی فون کرے گا.
یہ صرف سے گزرتا ہے آپ کو فراہم کر رہے ہیں کہ متن،
ننگی کم از کم رقم فراہم کرتا ہے تفہیم یا پروسیسنگ کے،
اور پھر آپ اسے واپس توتے.
تو ایک نظر ڈالیں، تصوراتی، اور کے بارے میں بات کیا
یہ Eliza کے اصل میں کیا کر رہا ہے.
>> Eliza کے لے جا رہا ہے ایک کی سزا چلو "میں نے اپنے باس کو متاثر کرنا چاہتے."، کا کہنا ہے کہ
اور Eliza کے لئے لگ رہا ہے اس کی سزا کے ذریعے
اور تلاش کرنے کے کوشش کر رہے اور مخصوص پیٹرن سے ملنے.
تو، پیٹرن مثال کے طور پر، ایک Eliza کے لئے لگ رہا ہے کہ الفاظ ہیں
"میں چاہتا ہوں."
اور کسی بھی وقت یہ کچھ دیکھتا ہے کہ، اس میں "میں چاہتا ہوں ہے"
یہ ایک جواب formulates.
اور اس کے جواب ایک مقررہ تار ہے.
اس صورت میں، اس "کیوں تم کیا چاہتے ہو؟" ہے
اور میں ایک چھوٹا سا ستارہ ڈال آخر کہ صرف ہے کیونکہ
ہمارے جواب کے آغاز.
اور ستارہ کی طرف اشارہ کرتا ہم آرام کرنے کے لئے جا رہے ہیں
صارف کی utterance-- کے "میرے مالک کو متاثر کرنے کے لئے" -
اور ہم اس کو شامل کرنے جا رہے ہیں اس سٹرنگ کے اختتام پر.
>> تو اب، بجائے "کیوں، کہہ آپ اپنے مالک کو متاثر کرنا چاہتے ہیں، "
اضافی کا ایک تھوڑا سا ہے ہم کیا کریں گے اس کی پروسیسنگ.
یہی ہے جو ہم کرنا پڑے گا، ہے ضمیر میں سے کچھ تبدیل
یہاں "میرا مالک" سے "اپنے باس."
اور چند دیگر ہو سکتا ہے ہم بنانے کے لئے کی ضرورت ہے کہ تبدیلی.
تو بجائے صرف اس چپکی ہوئی سے براہ راست آخر پر، ہم کیا کریں گے
ہم آرام کریں گے ہے سفید یہاں میں صارف کے utterance--
اور ہم ایک ٹکڑا میں لے لیں گے ایک وقت اور ہر ایک سٹرنگ میں تبدیل
ٹوکن، سزا میں ہر لفظ،.
>> تو ہم "کرنے کے لئے." لفظ لے لیں گے
کوئی تبادلوں نہیں ہے ہم ایسا کرنے کی ضرورت ہے.
"متاثر."
کوئی تبادلوں نہیں ہے ہم وہاں کیا کرنے کی ضرورت.
"میری" میں تبدیل کرے گا کرنے کے لئے "آپ."
اور "باس" ہم صرف کے طور پر چھوڑ دیں گے "باس."
اور پھر آخر میں، کچھ کہ ایک مدت کے ساتھ ختم،
ہم نے ایک سوال میں تبدیل کریں گے.
>> یہ بہت سادہ نمونہ کے ملاپ اصل میں بہت کامیاب ہے.
یہ پیش کیا گیا تھا جب 1966-- جوزف Weizenbaum میں
ایک کمپیوٹر پر اس پروگرام.
اس وقت اب، کمپیوٹر ڈیسک ٹاپ ماڈل نہیں تھے.
وہ وسائل کا اشتراک کیا گیا تھا.
اور اپنے طالب علموں گے جاؤ اور Eliza کے ساتھ بات چیت.
آخر میں، وہ کرنا پڑا اس تک رسائی محدود
اس کے طالب علموں نہیں تھے کیونکہ کیا کوئی کام ہو رہی ہے.
وہ صرف Eliza کے ساتھ چیٹنگ کر رہے تھے.
اور، اصل میں، وہ تھے ان کے اسسٹنٹ، جو برطرف
اس وقت کے تمام Eliza کے سے بات خرچ اس کے گہرے اور پریشان کن مسائل کے بارے میں.
>> ہر کوئی ان کے نظام استعمال کیا جاتا ہے جو ان کی تجسیم کرنا شروع کر دیا.
وہ کے طور پر ان کے بارے میں سوچنا شروع کر دیا ہونے کی وجہ سے حرکت اور حقیقی لوگوں.
وہ میں سے کچھ کو تسلیم کرنا شروع کر دیا وہ کہہ رہے تھے کہ چیزیں
ان کو واپس آ رہے تھے.
اور وہ باہر تلاش کر رہے تھے خود کے بارے میں چیزیں.
اور، حقیقت میں، یہاں تک کہ ماہرین، بھی Psychotherapists کے
حقیقت میں، کہ فکر کرنا شروع کر دیا، شاید Eliza کے ان کی جگہ ہو جائے گا.
اور یہاں تک کہ کمپیوٹر سائنسدانوں ہم تھے کہ میں فکر مند
قدرتی زبان کو حل کرنے کے اتنا قریب.
>> اب، کہ درست کرنے کے لئے کہیں بھی قریب نہیں تھا.
لیکن اس کے لئے کس طرح متاثر کن ہے ان کے نظام لگ سکتا ہے.
تو نظر آتے ہیں کرنا شروع کر دیں نیچے اور کوشش
ایک سوال کا ایک تھوڑا سا حاصل کرنے کے لئے اس کوڈ کو اصل ہوتا ہے جہاں.
تو ہم اس کوڈ کو بنا دیں گے اس کے بعد دستیاب ہے.
اور یہ ایک بہت ہے سادہ اور براہ راست بندرگاہ
اصل Eliza کے نفاذ کے.
>> تو ان ساہتیک سٹائل میں سے کچھ آپ کو یہاں دیکھ لیں گے کہ چیزیں
نہیں stylistically ہیں ہم آپ کرنا چاہتے ہیں کریں گے
یا ہم آپ کو ایسا کرنے کی تعلیم کیا گیا ہے.
لیکن ہم ان کو برقرار رکھنے کی کوشش کی ہے کئی بندرگاہوں بھر میں ایک ہی
اس تاکہ دیکھا گیا ہے کہ اس اصل کے ذائقہ ہوتا ہے.
تو ہم شامل کرنے کے لئے جا رہے ہیں چیزوں کا ایک گروپ،
اور پھر ہم ایک پڑے گا مطلوبہ الفاظ، چیزیں مقرر
Eliza کے تسلیم کرے گا اور براہ راست جواب.
آپ جیسے الفاظ ہیں تو "آپ کر سکتے ہیں" یا "نہیں" "میں نہیں ہے" یا
یا "ہاں" یا "خواب" یا "ہیلو،" تو Eliza کے
ان لوگوں کو مہیا جواب دے گا.
ہم نے بھی ایک پڑے گا چیزوں کی ایک مخصوص تعداد
ہم، طرح تبادلہ کریں گے کہ تبدیل "میری" کے لئے "آپ."
>> اور پھر ہم ردعمل کا ایک سیٹ کرنا پڑے گا ان مطلوبہ الفاظ میں سے ہر ایک کے لئے اس کے،
ہم کے ذریعے باری باری دکھائے گا ان مختلف جوابات.
اگر ایسا ہے تو میں "ہاں" کہتے ہیں ایک قطار میں تین بار، میں
تین مختلف ہو سکتا ہے Eliza کے جوابات.
ہمارے کوڈ، پھر، ہے اصل میں قابل ذکر سادہ.
میں ان میں سے تمام ماضی نیچے سکرال ہم میں پروگرام ہے کہ ردعمل
اور ہم نے اپنے اہم کے لئے نیچے اترو، ہم ابتدا کرنے جا رہے ہیں
مختلف متغیرات میں سے ایک جوڑے اور خانہ داری کا ایک تھوڑا سا کرنا
شروع میں.
لیکن اس وقت بالکل ایک سیٹ ہے آپ سمجھ سکتے ہیں کہ کوڈ کا.
ہوں کا کہنا ہے کہ ایک بڑا جبکہ لوپ اور اس سے زیادہ اس کا اعادہ کرنے کے لئے جا.
میں ایک لائن میں پڑھیں گے، اور میں کروں گا ایک ان پٹ سٹرنگ میں ذخیرہ.
یہ تو میں جانچ پڑتال کریں اور دیکھیں گے مخصوص مطلوبہ الفاظ کی "الوداع،" جس
پروگرام سے باہر نکلنے کا مطلب ہے.
اور پھر میں نے چیک کریں اور چاہے دیکھ لیں گے کوئی صرف خود کو دہرانے ہے
بار بار.
اگر وہ ایسا کرتے اور میں ان پر چللانا کریں گے.
میں نے کہا "اپنے آپ کو نہ دہرائیں." کہیں گے
>> جب تک ان میں سے کوئی بھی ہو کے طور پر، ہم کریں گے تو کے ذریعے اور لوپ کے ذریعے اسکین،
308 313 لائنوں پر یہاں، اور چیک کریں اور دیکھیں
ان مطلوبہ الفاظ کے کسی بھی ہیں ان پٹ میں موجود جملے
میں صرف دی گئی ہے؟
ایک میچ ان کے لئے نہیں ہے تو، اچھی طرح سے پھر، میں اس مقام کو یاد کریں گے.
مجھے لگتا ہے کہ مطلوبہ الفاظ کو یاد کریں گے.
اور میں نے ایک جواب کی تعمیر کرنے کے قابل ہو جائے گا.
>> میں ایک کو تلاش نہیں کرتے ہیں تو، تو پھر، میرے مطلوبہ الفاظ کی صف میں آخری چیز
میرے ڈیفالٹ ردعمل ہو جائے گا، جب کچھ نہیں ملتا ہے.
میں جیسے سوالات پوچھیں گے "تم نے کیوں میں آپ کی مدد کر سکتے ہیں کس طرح؟ یہاں آنے "یا"؟ "
کہ صرف جزوی طور پر موزوں ہیں کوئی بات نہیں ان پٹ ہے.
>> اس کے بعد ہم Eliza کے جواب کی تعمیر کریں گے.
ہم لینے کے لئے قابل ہو جائے گا کہ بیس جواب،
ہم اس میں کیا تھا صرف کے طور پر "میرے باس" مثال کے طور پر.
کہ وہاں تمام ہے تو یہ صرف ایک ہے تو is--
میں respond-- کرنے کی توقع کر رہا ہوں کہ سٹرنگ میں صرف اسے واپس بھیج سکتے.
یہ ایک ستارے میں ہے تو اس کے آخر، پھر میں
میں ہر فرد ٹوکن عملدرآمد صارف کا جواب باقی
اور باہر گماگمن، میں ان لوگوں کو شامل لفظ کے لئے لفظ میں کرنے کی ضرورت ہے.
>> یہ سب بالکل ہے آپ کو تعمیر کر سکتے ہیں کہ کچھ.
اور حقیقت میں، طریقوں جس میں ہم ، عملدرآمد کمانڈ لائن دلائل ہیں
ہے جو آپ کے راستے میں HTTP درخواست کے ذریعے عملدرآمد
قوانین کی اسی قسم کی پیروی.
انہوں نے نمونہ کے ملاپ ہیں.
>> تو Eliza کے ایک نسبتا اہم تھا قدرتی زبان پر اثرات
یہ لگتے ہیں کیونکہ یہ ایک تھا جیسے بہت حاصل مقصد، کسی نہ کسی طرح طرح ہم چاہتے ہیں
براہ راست اس مسئلے کو حل کرنے کے قابل ہو جائے.
اب، کہ Eliza کے کرتا ہے کا کہنا ہے کہ نہیں ہے ہمیں کیا کرنا چاہتے ہیں کہ سب کچھ.
یقینی طور پر نہیں.
لیکن ہم قابل ہونا چاہئے زیادہ کچھ کرنا.
>> ہمارا پہلا قدم جانا Eliza کے لئے جا رہی ہے باہر
کو دیکھنے کے لئے کے قابل ہو جائے داخل کیا جا رہا ہے متن نہیں
کی بورڈ لیکن تقریر میں، اصل تقریر ایک مائکروفون میں ریکارڈ کیا.
ہم ان کی طرف دیکھو تو کے طور پر مختلف ٹکڑوں، ہم ہیں
ماڈل کی ایک سیٹ کی تعمیر کرنے کے لئے جا.
ہم قابل ہو جائے کرنے کے لئے جا رہے ہیں کم سطح دونک سے جانے کے لئے
information-- پچ، طول و عرض، frequency--
اور میں اس کو تبدیل ہم ہیں کہ کچھ یونٹوں
زیادہ آسانی سے جوڑتوڑ کرنے کے قابل اور، آخر میں، ان جوڑتوڑ
الفاظ اور جملوں میں.
>> سب سے زیادہ تقریر کو تسلیم تو وہاں سے باہر آج ہے کہ نظام
ایک شماریاتی پیروی ہم تعمیر جس میں ماڈل
کیا تین علیحدہ نمائندگی آڈیو سگنل اصل پر مشتمل ہے.
ہم نے ایک صوتی ماڈل کے ساتھ شروع کہ صرف بیس کے بارے میں بات
میں پیدا کر رہا ہوں کہ آواز.
میں ہے کہ کچھ پیدا کر رہا ہوں لڑکے میں کے طور پر ایک B یا کتے میں کے طور پر ایک ڈی؟
میں نے ان دو مختلف تسلیم کرتے ہیں کس طرح علیحدہ اور الگ طور پر فونز؟
>> اس کے اوپر، اس کے بعد ہم تعمیر کریں گے ایک لفظ تلفظ ماڈل،
ایک دوسرے کے ساتھ رابطہ ہے کہ کچھ لوگ انفرادی فونز
اور ایک لفظ میں یکجا.
اور اس کے بعد، ہم نے الفاظ لے لیں گے اور ہم نے ایک زبان کے ساتھ ان کو جمع کریں گے
ایک مکمل جملہ میں ماڈل.
>> اب، ہم نے ہر ایک کے بارے میں بات کرنے کے لئے جا رہے ہیں ان آزادانہ طور پر اور الگ الگ کی.
لیکن ان تینوں ماڈلز ہیں صرف اعداد و شمار ہونے جا رہا.
اور یہ کہ جب ہم کا مطلب ہے کہ ان کے ساتھ کام، ہم کریں گے
کے ساتھ کام کرنے کے قابل ہو جائے ان تمام بیک وقت.
بالکل ٹھیک.
ہمارے صوتی ماڈل کے ساتھ شروع کرتے ہیں.
تو صوتی ماڈل پر انحصار کرتے ہیں ایک کمپیوٹیشنل تکنیک
پوشیدہ Markov ماڈل بلایا.
یہ گرافیکل ماڈل ہیں جس میں ہے اور دنیا کی ایک ریاست کو تسلیم
خصوصیات کیا جا رہا ہے خصوصیات میں سے ایک سیٹ کی طرف سے.
اور اس حالت ایک حصہ کی وضاحت میں مصروف رہا ہوں کہ ایک کارروائی کے.
>> میں بنانے کے بارے میں لگتا ہے کہ اگر تو ماں کی طرح آواز "ما"،
مختلف ہیں آواز کرنے کے لئے اجزاء.
میں سانس میں اپنی طرف متوجہ جہاں ایک حصہ ہے.
اور پھر میں نے اپنے ہونٹوں پرس.
اور میں اپنے ہونٹ ایک چھوٹا سا واپس رول تھوڑا سا ہے کہ "ما" آواز بنانے کے لئے.
اور پھر ایک کی رہائی نہیں ہے.
میرے ہونٹ الگ آ.
ایئر نکال دیا جاتا ہے.
"ماں."
>> ان تین مختلف حصوں ہو جائے گا اس graph-- میں ریاستوں کی طرف سے نمائندگی
آغاز، وسط اور آخر.
اور میں ٹرانزیشن ہوگا مجھے ایک ریاست کی طرف سے سفر کرنے کی اجازت دے دی
ایک مخصوص امکان کے ساتھ کرنے کے لئے اگلے.
تو، مثال کے طور پر، کہ ایم ایک بہت ہو سکتا ہے آواز،
آغاز میں بہت مختصر انٹیک اور پھر ایک طویل، - "ملی میٹر"
میں انعقاد کر رہا ہوں جہاں کمپن مرحلے میری ایک دوسرے کے ساتھ اور تقریبا humming-- ہونٹ
"mmmm" - اور اس کے بعد ایک بہت ہی مختصر میں breath-- نکالنے جہاں plosive واقعی "ماں."
>> پوشیدہ Markov ماڈل ہے حقیقت پر قبضہ کرنے کے لئے ڈیزائن
کہ مجھے اس طرح آواز "ما" جا رہا ہے
میں تھوڑا سا مختلف ہو جائے کرنے کے اس وقت،، تعدد ہے
اور اس کی خصوصیات کے مقابلے میں آپ کو یہ اس طرح
یا جس طرح کہ میں طاقت میں بات کر رہا ہوں جب اس کے بنانے کے
خط کے بارے میں مختلف استعمال.
"ماں" اور "مئی میں" ہوگا تھوڑا سا مختلف آواز.
>> تو ایک تسلیم کرنے مخصوص آواز، ہم کریں گے
Markov ماڈل، ان پوشیدہ Markov تعمیر ماڈل، ہر ممکن فون کی مجھے لگتا ہے کہ
تسلیم کرنا چاہتے ہیں، ہر ممکن آواز،
اور اس کے بعد میں نظر آتے ہیں میں ہے کہ دونک ڈیٹا
اور اعدادوشمار کا تعین جس میں سے ایک سب سے زیادہ امکان ہے
اس آواز کی پیداوار ہے.
ٹھیک ہے.
اس ماڈل کے ساتھ، اس کے بعد ہم اس کے سب سے اوپر پر تعمیر کرنے کے لئے شروع.
ہم ایک تلفظ ماڈل لے.
اب، کبھی کبھی تلفظ ماڈل سادہ اور آسان ہیں
صرف ایک ہی ہے کیونکہ طریقہ کچھ ٹھہرای.
دوسرے اوقات، وہ کر رہے ہیں ایک تھوڑا سا زیادہ پیچیدہ.
یہاں ایک تلفظ گائیڈ ہے ہے کہ سرخ چیز کے لئے
تم میں سے کیچپ ہے کہ ایک پھل.
لوگ اسے ایک پھل ہے نہیں لگتا.
ٹھیک ہے؟
>> اب، بہت سے مختلف طریقے ہیں لوگ اس لفظ تلفظ گے.
کچھ "پیر مئی پیر." کہیں گے
کچھ "پیر ایم اے پیر." کہیں گے
اور ہم نے اس پر قبضہ کر سکتے ہیں ان گرافیکل ماڈل میں سے ایک
جہاں، ایک بار پھر، ہم ٹرانزیشن نمائندگی ایک مخصوص امکان ہونے کے طور پر
اور ان کے ساتھ منسلک امکان.
>> میں تھے تو اس صورت میں، پر عمل کرنے کی اس پورے گراف ذریعے سب سے اوپر کے راستے،
میں نے خط میں شروع کیا جائے گا دور بائیں پر، "ٹا" آواز.
میں سب سے اوپر نصف لے جائے گا، "اوہ،" اور پھر ایک "ما،"
اور پھر ایک "ایک،" اور اس کے بعد ایک "ٹا،" اور ایک "اوہ." "پیر مئی پیر."
میں کے ذریعے نیچے راستہ لیا تو اس میں "ٹا-ایم اے پیر." ملے گا
اور میں نیچے اور پھر چلا گیا تو میں ملے گا، اپ "ٹا مئی پیر."
>> یہ ماڈل ان پر قبضہ اختلافات کیونکہ جب بھی
ہم ان میں سے ایک کی تعیناتی شناخت کے نظام،
اس کے ساتھ کام کرنے کے لئے جا رہا ہے لوگوں کے مختلف قسم کے بہت سے،
مختلف تلفظ کے بہت سے، اور یہاں تک کہ وہی الفاظ کے مختلف استعمال.
آخر میں، اس کے سب سے اوپر پر، ہم کچھ کی تعمیر کریں گے
کہ، واقعی پیچیدہ لگ رہا ہے زبان ماڈل کہا جاتا ہے،
لیکن حقیقت میں آسان ہے تینوں کام کی وجہ سے
ن گرام ماڈل کہا جاتا ہے پر.
اور اس معاملے میں، میں آپ کو دکھا رہا ہوں ایک دو حصہ ن گرام ماڈل، ایک bigram.
ہم جسمانی خیال بنانے کے لئے جا رہے ہیں کبھی کبھی، بعض الفاظ ہیں
ایک پر عمل کرنے کا امکان زیادہ دوسروں کے مقابلے میں لفظ دیا.
میں نے ابھی کہا، "اگر موسم کی پیشن گوئی،" اگلا لفظ کا امکان "آج" ہو سکتا ہے
یا "موسم ہو سکتا ہے کل کی پیشن گوئی. "
لیکن یہ "ہونے کا امکان نہیں ہے موسم کی پیشن گوئی artichoke کے. "
>> کیا ایک زبان ماڈل کرتا ہے یہ اعدادوشمار ان قبضہ
کچھ بہت بڑے سے، گنتی کی طرف سے پرتیکشیکرن، مثال کے طور پر تمام
جس میں ایک لفظ ایک مندرجہ ذیل.
تو میں نے ایک بڑے corpus-- لے تو ہر وال سٹریٹ جرنل کی طرح
کہ، 1930 کے بعد تیار کیا گیا ہے جس میں معیاری corpuses-- میں سے ایک ہے
اور میں تمام کے ذریعے دیکھو کہ متن، اور میں شمار
کتنی بار کے بعد "پیشن گوئی" "آج" میں دیکھتے ہیں
اور کتنی بار میں دیکھتے ہیں کے بعد "پیشن گوئی" "artichoke کے،"
سب سے پہلے ہو رہا ہے بہت زیادہ امکان ہو.
یہ ظاہر کرنے کے لئے جا رہا ہے کہیں زیادہ اکثر.
اور تاکہ یہ ایک اعلی پڑے گا امکان اس کے ساتھ منسلک.
>> میں معلوم کرنا چاہتے ہیں تو ایک پورے کلام کا امکان،
تو، میں نے صرف اسے کو توڑنے.
سماعت کے امکان اتنا سزا "چوہا پنیر کھایا"
لفظ کے امکان ہے "" ایک سزا شروع،
اور اس کے بعد امکان ہے کہ لفظ "چوہا" لفظ مندرجہ ذیل "،"
اور احتمال ہے کہ لفظ "، چوہا" مندرجہ ذیل "کھایا"
اور احتمال ہے کہ "پنیر" مندرجہ ذیل "کھا لیا."
>> اس کی ایک بہت کی طرح لگتا ہے اعداد و شمار، امکانات کی ایک بہت.
اور یہ کہ یہ ہے کہ تمام ہے.
آپ ایسا کرتے ہیں تو لیکن حیرت انگیز بات یہ ہے اعداد و شمار کے ایک بڑے کافی کے نمونے کے ساتھ،
یہ کام کرتا ہے.
اور یہ بہت اچھا کام کرتا ہے.
ہم ان تمام ٹیکنالوجی جانتے.
زیادہ تر آپریٹنگ سسٹمز کے ساتھ آئے اس نقطہ پر آواز کی شناخت.
ہم سری اور Cortana اور بازگشت کا استعمال.
اور ان چیزوں پر مبنی ہیں تین پرت کے اس قسم model--
نیچے، ایک پر ایک صوتی ماڈل مشرق میں تلفظ ماڈل،
اور ان میں سے سب سے اوپر پر ایک زبان ماڈل.
>> اب وہ تھوڑا سا کرنا ہے سوالات کا جواب کرنے کے لئے میں اس سے.
لیکن تم کیا کے اعتراف کہاوت ہے کہ پر بالکل منحصر ہے.
لہذا یہاں کی ایک مثال لے.
تو میں نے اپنے فون یہاں بیٹھے ہیں دستاویز کیمرے کے نیچے.
اور ہم آپ سے کہتا ہے جا رہے ہیں چند سوالات سری.
بالکل ٹھیک؟
>> لہذا یہاں اپنے فون جاگ دو.
سری، موسم کیا ہے آج نیو ہیون میں طرح؟
>> سری: یہاں کے لئے موسم ہے نیو ہیون، کنیکٹیکٹ آج.
>> برائن SCASSELLATI: ٹھیک ہے.
تو سب سے پہلے آپ کو تسلیم کیا ہے کہ سری دیکھا انفرادی الفاظ میں سے ہر ایک
اور پھر ایک جواب تیار.
ہم کس طرح اس کے جواب کے بارے میں بات کریں گے تھوڑا سا کے بارے میں آتا ہے.
لیکن اب ہم جانتے ہیں کہ یہ صرف کی بنیاد پر کیا جاتا ہے کہ
خام اعداد و شمار اور اس پر نقطہ نظر کی پیٹرن کے ملاپ کی قسم،
ہم سری کے ساتھ کچھ کھیل ادا کر سکتے ہیں.
>> تو میں نے ایک بار پھر کوشش کر سکتے ہیں.
سری، موسم کیا ہے درین گھوڑا نیو ہیون، آج؟
>> سری: ٹھیک ہے.
یہاں نئے کے لئے موسم ہے ہیون، آج کے لئے کنیکٹیکٹ.
برائن SCASSELLATI: سری اس سے ہمت نہیں ہارتے
یہ pattern-- پایا ہے کیونکہ "موسم،" "آج،" "نیو ہیون."
یہ جواب ہے کیا ہے کرنے کے لئے، صرف Eliza کے پسند.
بالکل ٹھیک.
چلو اس کا ایک بھی دے دو زیادہ مضحکہ خیز مثال.
سری، موسم artichoke کے میں Armadillo درین گھوڑا نیو ہیون؟
>> سری: مجھے اس پر چیک کرتے ہیں.
یہاں میں ویب پر پایا کیا ہے کے لئے artichokes کے میں Armadillo ہیں
درین گھوڑا نیو ہیون.
>> برائن SCASSELLATI: ٹھیک ہے.
تو میں نے اب تک کافی جاتے ہیں تو دور اس ماڈل سے،
میں اس کی وجہ سے اس کو الجھانے کے قابل ہوں کوئی اب یہ ہے کہ پیٹرن سے میل کھاتا ہے.
اور یہ کہ اعداد و شمار کہہ رہا ہے کہ انجن،
آپ کو مل گیا ہے کہ امکان ہے الفاظ درین گھوڑا اور artichoke
ایک دوسرے کے ساتھ، اور میں Armadillo؟
کہ کچھ نیا ہوگا.
>> یہ ٹیکنالوجی تو ہم ہر روز استعمال کرتے ہیں.
ہم ان میں سے ایک قدم اٹھانے کے لئے چاہتے ہیں، تو مزید، اگرچہ، اگر ہم اصل میں
یہ کیا کے بارے میں بات کرنے کے قابل بننا چاہتا ہوں ان کے نظام پر رد عمل ظاہر کر رہے ہیں ہے،
ہم نے ایک کے بارے میں، ایک بار پھر، بات کرنے کے لئے ہے سوالات کے زیادہ بنیادی سیٹ.
اس بات چیت میں ایک موضوع ہے ہم سوال کے جواب میں کہتے ہیں کہ.
یہی ہے جو ہم ہاں to-- قابل بننا چاہتا ہوں، ہے؟
سامعین: [اشراوی].
برائن SCASSELLATI: ہم حاصل کرو اویکت لسانی پروسیسنگ میں؟
تو جی ہاں.
ہیں کہ چیزوں میں سے ایک بہت ہیں سری کے ساتھ کی سطح کے نیچے ہو رہا
اور مثالوں میں سے کچھ میں میں اگلے آپ کو ظاہر کرنے جا رہا ہوں
جہاں بہت تھوڑا سا ہے ساخت کے لحاظ سے
تم کیا کہہ رہے کی ہے کہ ضروری ہے.
اور، اصل میں، کہ ایک بہت اچھا ہے میرے لئے اگلے ایک سلائڈ کے لئے پچھلے.
>> اسی طرح میں تو ہے کہ ہماری تقریر کو تسلیم تعمیر کیا گیا تھا
ایک سے زیادہ تہوں کے، ہم کرنا چاہتے ہیں تو یہ اصل میں ہے کیا ہے سمجھنے
کہا جا رہا ہے، ہم ایک بار پھر جا رہے ہیں ایک کثیر پرت تجزیہ پر انحصار کرتے ہیں
تسلیم کیا جا رہا ہے کہ متن کی.
تو سری اصل کرنے کے قابل ہے جب کہو، میں ان الفاظ پایا نظر.
اب میں ان کے ساتھ کیا کروں؟
پہلا جزو اکثر ہے کے ذریعے جاؤ اور تجزیہ کرنے کی کوشش
سزا کی ساخت.
اور میں ہم نے دیکھا ہے گریڈ اسکول میں، اکثر،
دیاگراممانگ کی طرح کے طور پر سزائیں، ہم جا رہے ہیں
یقین ہے کہ تسلیم کرنے کے لئے الفاظ مخصوص کردار ہے.
یہ اسم ہیں.
یہ ضمیر ہیں.
یہ فعل ہیں.
اور ہم تسلیم کرنے جا رہے ہیں ایک خاص طور پر گرائمر کے لئے کہ،
اس صورت انگریزی گرائمر میں، وہاں ہو میں ان کو اکٹھا کر سکتے ہیں جس میں درست طریقے
اور درست نہیں ہے کہ دوسرے طریقوں سے.
>> کہ تسلیم، اس کی ساخت، ہماری رہنمائی میں مدد کرنے کے لئے کافی ہو سکتا ہے
تھوڑا سا.
لیکن یہ کافی نہیں ہے ہمیں دینے کے لئے قابل ہو جائے کرنے کے لئے
یہاں کہا کہ کیا جا رہا ہے کے لئے کسی بھی معنی.
ایسا کرنے کے لئے، ہم پر انحصار کرنا پڑے گا لسانی پروسیسنگ کے کچھ رقم.
یہی ہے جو ہم کو دیکھنے کے لئے جا رہے ہیں، ہے میں ان الفاظ میں کیا ہر نیچے
اصل میں ایک معنی کے طور پر کی جاتی ہیں.
اور ایسا کرنے کے آسان طریقہ میں، ہم ایک لفظ کے ساتھ منسلک کرنے کے لئے جا رہے ہیں
ہم ایک خاص تقریب جانتے ہیں کہ، ایک مخصوص تبدیلی یہ ہے کہ
ایسا کرنے کے لئے کی اجازت دیتا ہے.
>> اس صورت میں، ہم لیبل سکتا ایک مناسب نام کے طور پر لفظ "جان"،
کہ یہ ایک شناخت کے ساتھ کی جاتی ہیں.
اور ہم لیبل سکتا اسی طرح کے طور پر "مریم".
"محبت،" کی طرح ایک فعل جبکہ کہ ایک خاص طور پر تعلقات کی تشکیل
ہم نمائندگی کرنے کے قابل ہیں.
اب، اس کا مطلب یہ نہیں ہے ہم سمجھتے ہیں کہ
محبت کیا ہم سمجھتے صرف یہ کہ لیکن ہے یہ ایک علامتی نظام کی راہ میں.
یہی ہے جو ہم لیبل کر سکتے ہیں، ہے اور اسے جوڑتوڑ.
>> نقطہ نظر کی ان اقسام میں سے ہر ایک کے ساتھ، لسانی پروسیسنگ کے کسی بھی قسم کی
یہاں ایک چھوٹا سا کی ضرورت ہوتی جا رہی ہے علم کا تھوڑا سا اور کام کی ایک بہت
ہمارے حصہ پر.
ہم دائرے میں نہیں ہیں جہاں صرف سادہ اعداد و شمار
ہمارے لئے کافی ہونے جا رہے ہیں.
اب، کے لئے میں جانے کے لئے ہونے کی وجہ سے اس نقطہ نظر سے
کے اندر کے بارے میں بات کرنے کے قابل اصل میں، یہاں کیا ہو رہا ہے
اس جوڑتوڑ کرنے کے قابل ہونے کی وجہ سے ساخت اور ایک سوال سمجھ
اور اس کے بعد کے قابل کیا جا رہا ہے باہر جاؤ اور تلاش کرنے کے لئے،
کہ ایک سے زیادہ کی ضرورت ہوتی ہے پیچیدہ سنجشتھاناتمک ماڈل.
>> ان کے نظام تعمیر کر رہے ہیں جس میں طریقہ زیادہ تر حصے کے بہت، بہت لیبر کے لئے ہے
انتہائی.
وہ انسانوں شامل ایک بڑا سودا خرچ
وقت کی میں طریقوں structuring کے جس جملوں کی ان اقسام
کچھ منطق میں نمائندگی کیا جا سکتا ہے.
یہ بھی ایک چھوٹا سا ہو جاتا ہے زیادہ پیچیدہ، اگرچہ.
>> یہاں تک کہ ہم نمٹا ہے ایک بار semantics کے ساتھ، ہم کریں گے
اب بھی پر نظر پڑے کہا جا رہا ہے کی معنویات.
کہ میں الفاظ متعلق کیسے، ہے میں جسمانی طور پر باہر کچھ کرنا ہے کہ
دنیا میں یا کم از کم کچھ معلومات کے ذریعہ
کہ میں جوڑتوڑ کر سکتے ہیں؟
>> کبھی کبھی، ان کی قیادت ابہام کی شاندار بٹس.
"ریڈ گرم، شہوت انگیز سٹار ھگولود بیاہ."
ٹھیک ہے.
اب، ہم کے طور پر پڑھا ہے کہ شہ سرخی کے مضحکہ خیز قسم
ہم دیر رات ٹی وی پر دیکھیں گے کہ ہم "سٹار" کی تشریح نہیں ہے کیونکہ
اس آسمانی جسم معنی ہے.
ہم اس کا مطلب جانتے ہیں کہ عام اداکار یا اداکارہ
نمائش کے اعلی مقدار کے ساتھ.
>> "اسکواڈ کتے کاٹنے شکار میں مدد ملتی ہے."
یہ ٹیم اصل میں ہے وہاں ایک کتے کی مدد
کے ارد گرد چل رہا ہے اور متاثرین کاٹ میں؟
یا تھا کہ یہ تھا جو ایک فرد
کچھ مدد کی ضرورت ہے جو ایک کتے نے کاٹ لیا؟
صرف نحو دیکھ کر سے اور جملوں کی semantics کے،
ہم اس بات کا تعین نہیں کر سکتے.
>> "ہیلی کاپٹر انسانی مکھیوں کی طرف سے طاقت."
حقیقت میں، اصل ہیں، اس کے ارد گرد پرواز چھوٹی چیزیں
پنکھوں powering کے ساتھ لوگ ہیں بنی نوع انسان کے اچھے کے لیے ہیلی کاپٹروں؟
یا ایک میکانی آلہ ہے کہ ایک شخص کی طرف سے اس کی طاقت حاصل ہے؟
>> ہم سوال پر نظر ڈالیں تو جواب دینے کے نظام،
ان تہوں ہیں کہ ہم سے نمٹنے کے لئے کی ضرورت ہے.
اب، سب سے بہترین اور سب سے زیادہ قسم ان کے نظام کی مقبول
آج ایسا کرنے کے قابل ہیں ہے کہ ایک سطح پر چیزیں
دور سے باہر ہم نے 10 سال پہلے تھا.
یہاں سب سے بہتر نظام میں سے ایک ہے کہ وہاں سے باہر آج.
یہ ایک ایسا نظام ہے آئی بی ایم کی طرف سے واٹسن نامی.
یہ آئی بی ایم میں اپنے دوستوں کی طرف سے ہے.
یہ،، جیا چن کیتھرین بینکوں ہے اور پرسکلہ موریس دینے
واٹسن کی ایک مظاہرے آئی بی ایم Yorktown میں کل.
[ویڈیو پلے بیک]
-آپ کیسے ہیں؟
>> -میں ٹھیک ہوں.
میں سمجھتا ہوں جب ہمیشہ خوش ہوں خاص طور پر جب میں، سوچ
یہ سرور کمرے میں ٹھنڈا رہ سکتے ہیں.
آپ کی پسندیدہ اداکارہ کون ہے؟
>> -My پسندیدہ اداکارہ لارا Croft طور پر Angelina جولی
قبر Raider میں اس کی اصل وجہ فارم میرے جیسے ایک مجازی کردار کے طور پر تھا.
>> کیسے واٹسن مریضوں کی مدد کر سکتے ہیں؟
>> کرنے کے لئے مریضوں کے لئے منصوبہ بندی -is براہ راست واٹسن تک رسائی حاصل ہے؟
واٹسن مشاورتی تک رسائی ایپلی کیشنز کے استعمال کے کیس کی طرف سے مختلف ہوں گے.
لیکن اس وقت، واٹسن صرف فراہم کرے گا ممکنہ تشخیص اور علاج
طبی پیشہ ور کرنے کے لئے اختیارات.
جہاں مناسب ہو، مریضوں معلومات فراہم کر سکتے ہیں
واٹسن، شاید کے ذریعے ایک پورٹل ویب انٹرفیس، گولی،
یا اس سے بھی ایک موبائل فون.
مثال کے طور پر، ایک مریض ہو سکتا ہے ان کی علامات کو بیان کرنے کے لئے کہا
قدرتی زبان میں براہ راست ایک واٹسن حل میں،
ڈاکٹر پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے تشخیص اور اعداد و شمار جمع.
>> کون ابراہام لنکن قتل؟
>> -جان اگر Wilkes بوتھ.
>> -میں کیا سال ایریزونا کیا Diamondbacks ورلڈ سیریز جیتنے؟
>> -2001.
>> [END پلے بیک]
>> برائن SCASSELLATI تو نظام کی ان اقسام
سب سے پہلے پر انحصار کرنا پڑتا ہے تقریر کو تسلیم؛ دوسرا،
ایک بامعنی اندرونی میں تبدیل کی نمائندگی؛ اور پھر، تیسری،
قابل ہونے باہر جاؤ اور تلاش کرنے کے لئے معلومات کے ذریعہ کہ
انہیں اس سوال کا جواب دینے کی اجازت دیتا ہے.
پیچیدگی کی یہ سطح کی ضرورت ہوتی ہے پروگرام چیزوں کے اسی قسم
آپ کیا گیا ہے کہ مسئلہ سیٹ میں کر.
>> ہم میں HTTP درخواستوں کا تجزیہ کرنے کے قابل ہو کم سطح پیٹرن کی ایک ہی قسم
Eliza کے ایسا کر سکتے ہیں کے ملاپ.
ہم نے ان کو تبدیل کرنے کے قابل ہو ایک اندرونی نمائندگی میں،
اور پھر کچھ سوال کرنے کے لئے استعمال بیرونی ڈیٹا بیس، ممکنہ طور پر ایس کیو ایل کا استعمال کرتے ہوئے.
نظام کی تمام کہ آج کی تعمیر کی جا رہی ہیں
قدرتی کی اس قسم کرنا زبان مواصلات
دارومدار کی جا رہی ہیں یہ وہی اصول.
>> کی طرح اب بھی ایک ایسا نظام واٹسن کافی پیچیدہ نہیں ہے
صوابدیدی جواب دینے کے لئے قابل ہو جائے کرنے کے لئے کسی بھی موضوع کے بارے میں سوالات.
اور حقیقت میں، وہ ہونا پڑے گا ایک دیئے گئے ڈومین کے اندر ڈھانچہ.
تو آپ کو آن لائن جا سکتے اور آپ کو تلاش کر سکتے ہیں اچھی طرح سے کام ہے کہ واٹسن کے ورژن
میڈیکل انفارمیٹکس کے اندر اندر.
یا ایک آن لائن ہے کہ کس طرح کے ساتھ کرتا ہے
کے بارے میں اچھی سفارشات بنانے کے لئے جس میں کھانے کے ساتھ کیا بیئر جائیں گے.
اور ان ڈومینز کے اندر اندر، اس کے سوالات کا جواب کر سکتے ہیں،
اس کی ضرورت ہے کہ معلومات مل جائے.
>> لیکن آپ اختلاط اور ان سے ملنے نہیں کر سکتے ہیں.
تربیت دی گئی ہے کہ نظام کھانے اور بیر کے ڈیٹا بیس کے ساتھ
جب آپ کو اچانک اچھی طرح سے کام نہیں کرتا میڈیکل انفارمیٹکس کے ساتھ اس میں ڈال دیا
ڈیٹا بیس.
تو بھی پوری نظام آج پروسیسنگ کی ایک سطح پر انحصار کرتے ہیں
جس میں ہم ہاتھ کوڈنگ ہیں اور بنیادی ڈھانچے میں حکم میں تعمیر
اس نظام کو چلانے کے بنانے کے لئے.
>> اب، آخری موضوع میں چاہتا ہوں آج حاصل کرنے کے لئے کے قابل ہو جائے
غیر زبانی مواصلات کے بارے میں ہے.
معلومات کا ایک عظیم بڑے پیمانے پر ہے کہ ہم ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت
کے ذریعے نہیں آیا ہے ہم درخواست دے رہے ہیں کہ انفرادی الفاظ.
اس طرح چیزوں کے ساتھ کیا کرنا ہے قربت، نظریں، آواز کی آپ کے سر،
آپ گردش آواز.
اس مواصلات بھی ہے کچھ ہے کہ بہت سے مختلف انٹرفیس
کے بارے میں ایک بڑا سودا کی دیکھ بھال.
یہ سری بارے میں پرواہ کیا نہیں ہے.
میں نے ایک آواز میں سری کچھ پوچھ سکتا ہوں یا آواز کی ایک مختلف لہجے میں،
اور سری جا رہا ہے مجھے ایک ہی جواب دے.
لیکن اس کے لئے ہم تعمیر کیا نہیں ہے انٹرفیس کی کئی دیگر اقسام.
>> میں آپ کو متعارف کروانا چاہتا ہوں اب روبوٹ میں سے ایک.
یہ میرا دیرینہ طرف سے بنایا گیا تھا دوست اور ساتھی سنتھیا
Breazeal اور اس کمپنی Jibo.
اس robot-- ہم جا رہے ہیں ایک جوڑے رضاکار ہیں کرنے کے لئے
اس کے ساتھ بات چیت کرنے کے لئے آئے.
تو میں نے دو لوگوں کے لئے تیار کر سکتے ہیں میرے لئے روبوٹ کے ساتھ کھیلنے کے لئے کس طرح؟
آپ کیوں پر نہیں آتے ایسا نہیں کرتے اور یہی وجہ ہے آپ پر آتے ہیں.
تم نے مجھے یہاں میں شامل ہونے چاہتے ہیں تو، براہ مہربانی.
>> اور میں آپ کر سکتے ہیں تو یہیں آ.
شکریہ.
ہیلو.
>> ALFREDO: آپ سے مل کر اچھا لگا.
الفریڈو.
>> برائن SCASSELLATI: الفریڈو.
>> راہیل راہیل.
برائن SCASSELLATI: راہیل.
تم دونوں سے مل کر اچھا.
الفریڈو، میں آپ سب سے پہلے جانے کے لئے جا رہا ہوں.
یہاں حق آو.
میں متعارف کرانے کے لئے جا رہا ہوں you-- میں اس سے دور حاصل کر سکتے ہیں
microphone-- دستک کے بغیر Jibo نامی ایک چھوٹا سا روبوٹ.
ٹھیک ہے؟
>> اب، Jibo انٹرایکٹو کے لئے ڈیزائن کیا ہے.
اور یہ آپ کو تقریر دے سکتے ہیں اگرچہ، روبوٹ کے ساتھ بات چیت کے زیادہ سے زیادہ
غیر زبانی ہے.
الفریڈو، میں تم سے پوچھنا جا رہا ہوں کچھ اچھا اور مانارت کہنا
روبوٹ، براہ مہربانی.
ALFREDO: میں تم خوبصورت نظر لگتا ہے.
>> [WHIRRING صوتی]
برائن SCASSELLATI: ٹھیک ہے.
اس کے جواب زبانی نہیں ہے.
اور ابھی تک یہ تمہیں دیا دونوں ایک واضح اعتراف
یہ سنا تھا کہ تم نے کیا کہا اور بھی کسی نہ کسی طرح کہ سمجھا.
ٹھیک ہے؟
حق واپس یہاں ایک سیکنڈ کے لئے قدم.
آپ کا شکریہ.
>> راہیل، آپ چاہتے ہیں تو.
اب، میں دینے جا رہا ہوں آپ کو بہت مشکل کام.
تم یہیں کھڑے چاہتے ہیں تو، بیک اپ صرف ایک چھوٹا سا تھوڑا سا
ہم کیمرے پر آپ کو حاصل کر سکتے ہیں اور اس طرح نظر آئے.
مجھے کچھ کہنا ہے تم سے پوچھنا جا رہا ہوں واقعی مطلب اور روبوٹ پر گندی.
>> راہیل: آپ کو صرف لگ رہا تھا کیا ایسا کرنے کے لئے مکمل طور پر مضحکہ خیز تھا.
>> [گنگنا صوتی]
>> اس سے بھی زیادہ مضحکہ خیز تھا.
کیا آپ کے ساتھ چل رہا ہے؟
آہ، برا نہیں لگتا.
میں آپ کو ایک گلے دے دونگا.
برائن SCASSELLATI: ٹھیک.
شکریہ، راہیل.
الفریڈو، راہیل، شکریہ لوگ بہت.
>> [تالیاں]
>> تو بات چیت کی اس قسم میں ہے کئی طریقوں ایک ہی اصول میں سے کچھ
اور اسی میں سے کچھ کیا کے طور پر ڈھانچہ ہم
لسانی بات چیت میں ہو سکتا ہے.
یہ دونوں ڈائیلاگ اور ایک اہم مقصد کام کرتا ہے.
اس بات چیت میں کئی طریقوں، ڈیزائن کیا گیا ہے
پر ایک خاص اثر ہے شخص کے ساتھ بات چیت یا سننے
روبوٹ.
>> اب، میں کافی خوش قسمت ہوں آج یہاں Jibo حاصل کرنے.
سیم Spaulding یہاں ہے مدد روبوٹ کے ساتھ ہمیں باہر.
اور میں دینے کے لئے سیم کہنے جا رہا ہوں Jibo رقص کے ہمیں ایک اچھا ڈیمو
ہم یہاں آخر میں دیکھ سکتے ہیں.
تو، آگے Jibo جانا.
>> SAM: ٹھیک ہے، Jibo.
ہمیں اپنے رقص چالوں دکھائیں.
>> [موسیقی بجانے]
برائن SCASSELLATI: ٹھیک ہے، سب لوگ.
Jibo میں اپنے دوستوں کا شکریہ.
>> [تالیاں]
>> ہمارے دوستوں کے لئے اور شکریہ میں آئی بی ایم آج باہر کی مدد کے لئے.
مواصلات کچھ ہے کہ تم جا رہے
آنے والے کے طور پر زیادہ سے زیادہ دیکھنے کے لئے ہم زیادہ پیچیدہ انٹرفیس کی تعمیر.
اگلے ہفتے، ہم بات کریں گے انٹرفیس کے لئے کس طرح کے بارے میں
کھیل ہی کھیل میں کمپیوٹر مخالفین کے ساتھ.
لیکن آپ کو اس کے بارے میں سوال ہے تو، میں دفتر کے اوقات میں کے ارد گرد آج رات ہو جائے گا.
میں AI کے بارے میں بات کرنے کے لئے خوش ہوں موضوعات یا مزید تفصیل میں حاصل کرنے کے لئے.
ویک اینڈ اچھا گزرے.
>> [تالیاں]
[موسیقی بجانے]