>> [音乐播放]
>> DAVID马兰：这是CS50。
这为10周结束时。
和男孩，我们有一个 良好的班为你今天。
我们很高兴地邀请两 我们从耶鲁的朋友赶快到我们今天
并且看的交集 人工智能，机器人技术，
自然语言处理，以及更多。
>> 事实上，在 过去几周，我们已经
肯定花了很多时间， 特别是在较早的pset，
专注于相当低级别的细节。
它很容易忽视 森林的树木
并获得挂在循环和条件 和指针，当然，和类似物。
但现实情况是，你们现在有 配料与你可真
解决了一些有趣的问题，其中 他们那些我们的朋友在耶鲁
工作只是害羞剑桥。
>> 所以，首先请允许我介绍一下我们的头 教学耶鲁大学，安迪的助手。
>> [掌声]
>> 安迪：首先，只是感谢 你让一对夫妇Yalies
今天流行下到剑桥。
我们真的很感激。
其次，我们的朋友 回home--杰森，
感谢保持和运行讲座。
希望它在纽黑文都​​好。
>> 所以呀，我超级兴奋 今天给大家介绍Scaz。
Scaz运行的机器人实验室。
他是一个教授，像五 不同的部门在耶鲁大学。
在他的实验室，他有很多很多 机器人，他喜欢玩。
他有一样的 最酷的工作在世界上。
而他得到一种混乱 与整天各地
长，做了一些工作，以及。
>> 因此，我们实际上增添了一颗 与我们今天的人下来。
因此，事不宜迟，Scaz是 要继续前进，并为我们介绍一下
以他的机器人朋友。
>> [掌声]
BRIAN SCASSELLATI：谢谢你，大卫。
谢谢你，安迪。
它是如此美妙的是 这里与大家今天。
我想首先要非常清楚， 这里的CS50工作人员在剑桥
一直令人难以置信的热情好客给我们。
我们非常感谢所有 他们所做的支持我们。
因此，我们希望能 返回的恩情。
>> 所以今天，我们得到的宣布 那我们将有一个新的，
CS50的事件之一的一类 下周在纽黑文的发生。
这是CS50研究世博会。
因此，我们将要邀请 everyone-- CS50学生，
工作人员来自美国哈佛大学和Yale--到 下来和我们一起参观上周五。
我们将有各种各样的超过 30个不同的人提出
和exhibiting--年级学生展示 了一些他们的研究产品。
我们将有一些创业公司，甚至，看 对于新的高科技人才一点点，
初创公司来自哈佛和耶鲁。
而且，我们还会有一些学生团体 寻找一些新的成员。
>> 这将是一个非常激动人心的时刻。
希望你们谁是 下来的哈佛，耶鲁游戏
将能够停止 年初由一点点，
就在校园中心， 斯特林纪念图书馆。
我们要有一套 展品范围从自主
帆船使用软件的方式 保存中世纪手稿。
>> 我们将有广告 组织网络和人员
教学软件编码在开普敦。
我们将有电脑 音乐表演。
我们会的过程中有更多的机器人。
因此，我们希望你会 参加我们这个活动。
这应该是一个很大的 乐趣，食物一点点，
和很多有趣的 事情要谈。
>> 所以我们今天要谈 关于自然语言处理。
这是对我们的尝试 建立接口的新途径
与我们的设备，因为 在过去的几个星期，
你一直专注于它是如何说 您可以编写代码，编写软件
那就是能说一个办法 机，这就是我要你做的。
>> 但是，我们不应该需要 预计一切
这是在那里这是我们用来 每个人都在世界
将是精通 在这样的结构。
因此，我们区分计算机之间 语言和自然languages​​--
也就是说，事情人类使用 与其他人进行通信。
我们试图构建一个使用界面 这些自然的沟通机制。
>> 现在，就像所有其他的话题 我们已经开始在CS50，
我们将先从最简单的 自然语言处理的位
我们可以想像。
我们将开始与 自然语言的历史的一部分。
然后，我们将建立以 越来越多的最近的系统
并有一些有趣的演示沿途。
>> 因此，我们要开始什么 可能是第一个自然语言
处理系统。
这是写在一个软件系统 1966年由约瑟夫·魏泽鲍姆叫做ELIZA。
伊莱扎被设计成 复制类型的相互作用
你将有一个 罗吉瑞恩心理治疗师。
现在，Rogerians，他们有 一个想法，心理治疗
参与能够反映回 给患者和他们交谈，
基本上，只给他们一个 治疗师的微小点点。
也就是说，一切 治疗师说：
被认为是仅仅反映 什么样的病人告诉他们。
>> 因此，让我们尝试演示这一点。
我们有一个志愿者谁愿意成为 愿意分享他们的最深的，
最黑暗的，和/或假的秘密与伊莉莎？
当然，你为什么不来就到了。
太棒了。
你的名字？
>> 迈尔斯：万里。
>> BRIAN SCASSELLATI：万里。
很高兴见到你，万里。
如果你想抓住这一点。
而且我们要 使用版本ELIZA的
我们已经复制 内CS50 IDE。
并且我们将看看源 在一小会儿代码这一点。
但现在，我们只是 要通过键入伊莉莎来调用它。
>> 伊莱扎将会给您回应 这将是在所有的首都。
而要问你几个问题。
我们会作出回应，并键入 在应对ELIZA。
所以伊莉莎说，“嗨，我是伊莉莎。
你怎么了？”
你会想 告诉ELIZA今天呢？
>> 迈尔斯：我只能入睡 如果我有兔子拖鞋上。
>> BRIAN SCASSELLATI：好吧。
好吧。
>> [笑声]
>> “我只能入睡 与兔宝宝拖鞋上“。
伊莱扎说，“喂，你 有什么心理问题？
也许这是一个很好的指标。“
>> 好。
所以，你想回应？
>> 迈尔斯：是的。
>> 布赖恩SCASSELLATI：是的。
人的许多话。
我喜欢这一点。
伊莉莎说，“你似乎相当积极。”
>> MILES：不，我，其实，一个电子。
>> BRIAN SCASSELLATI：“没有。
其实，我是一个电子。“ “你来我往
因为你是一个电子？“
现在，我们可以看到一些 在things--我要去
暂停你只是一秒钟，万里。
不要去任何地方。
我们不跟你做呢。
伊莉莎是，在某些方面， 回应一些事情
那他的说法，但没有 任何真正的理解。
而且它也学舌距今约 他的句子成分。
>> 所以我们说，“没有。
其实，我是一个电子。“
伊丽莎也回应道：“你来 我，因为你是一个电子？“
好吧。
让我们给它在这里多了一个回应。
给它一个很好的，万里。
>> 迈尔斯：好一个？
>> 是的，请帮助我。
BRIAN SCASSELLATI：“是的。
请帮帮我。“”你确定吗？“
MILES：第
BRIAN SCASSELLATI：没有。
“这是什么建议吗？”
>> 迈尔斯：我可能不是一个电子。
>> BRIAN SCASSELLATI：“我 可能不是一个电子。“
“你是说没有刚需负？”
>> 好吧。
所以万里，太感谢你了。
>> MILES：谢谢。
>> BRIAN SCASSELLATI：非常感谢。
[掌声]
>> 因此，这伊莉莎项目，在许多方面， 正在响应只是件
我们正在提供，没有任何深 了解这里发生了什么。
这是一种制度 被称为模式匹配，其中，
我们正在寻找某些 文本位，我们是那么
要带出什么 作为输入提供，
转换，潜在地，以某种方式， 然后给它返回给用户。
>> 做任何你认为 伊丽莎实际上是
在这里进行有效的心理？
一个人，也许。
>> 听众：[听不清]。
BRIAN SCASSELLATI：怎么 这是否让你有什么感觉？
是的，事实上，它的作用。
我们将看到，实际上， 它一会儿就好了源代码。
所以，你要成为 能够做到正是这一点。
>> 现在，伊莉莎是一种形式是什么 我们称之为今天的聊天机器人。
它只是通过 文本你提供，
提供了最低限度的金额 理解或处理，
然后鹦鹉回给你。
因此，让我们来看看， 概念上，并谈什么
这是伊莉莎实际上是做什么。
>> 伊莉莎走的是一条sentence--让我们 说，“我想打动我的老板。”
而伊莉莎期待 通过那句话
并试图找到与 与特定模式匹配。
因此，例如，有一种格式 伊丽莎正在寻找的话
“我要。”
而且任何时候它看到的东西 有“我要”的话，
它制定的响应。
并且响应是固定字符串。
在这种情况下，它是“为什么你要干什么？”
我把一个小明星 到底是因为这只是
我们的反应的开始。
而星指出， 我们要采取休息
用户的utterance--的 “打动我的老板” -
而且我们要追加的 到该字符串的结尾。
>> 所以，现在，而不是说，“为什么 你想打动我的老板。“
有额外的一点点 处理，我们将尽。
也就是说，我们必须 转换某些代词
在这里，从“我的老板”到“你的老板。”
还有可能是一些其他 我们需要做出改变。
因此，而不是仅仅坚持到底 直接到年底，我们将做什么
是我们将采取的其他地方 白这里 - 用户utterance--
我们会把它一件一件 时间和转换每串
的道理，每一个字，变成了一句。
>> 因此，我们将取词“来。”
有没有转换 我们需要做的。
“没话说了。”
有没有转换 我们需要做的还有。
“我的”将转换为“你的。”
而“老板”，我们就离开的“老大”。
然后最后，什么 与一期结束，
我们将它转​​换成一个问题。
>> 这个非常简单的模式匹配 其实是相当成功的。
当这个被介绍 在1966--约瑟夫·魏泽鲍姆
在计算机上编程这一点。
现在，电脑在当时 不是台式机机型。
它们共享资源。
而他的学生们 去和伊莉莎聊天。
最终，他不得不 限制对它的访问
由于他的学生不 让做任何工作。
他们只是聊天ELIZA。
而且，事实上，他不得不 火他的助手，谁
花光了所有她的时间交谈ELIZA 关于她的深，令人担忧的问题。
>> 大家谁使用这些系统 开始人格化他们。
他们开始认为他们是 是动画和真实的人。
他们开始认识到一些 的事情，他们说
人回来给他们。
他们就查不到 事他们自己。
而且，事实上，即使是专家， 即使是心理咨询师，
开始担心，事实上， 也许ELIZA将取而代之。
即使电脑 科学家们担心，我们
如此接近解决自然语言。
>> 现在，这不是任何地方接近真实。
但是，这是多么令人印象深刻 这些系统似乎可以。
因此，让我们先来了解一下 下面，并尝试
得到的问题一点点 在哪里这段代码实际上发生。
所以我们会让这个代码 可之后。
而这是一个非常 简单而直接端口
的原始ELIZA实施。
>> 因此，一些文体的 的事情，你会看到这里
不文体什么 我们希望你做
或者是我们一直教你做。
但是，我们一直试图让他们 跨越许多港口一样
这已使得它 具有原始的味道。
所以，我们要包括 一堆东​​西，
然后我们将有一个 设置关键字，东西
伊丽莎将识别 并响应直接。
所以，如果你有这样的话 “可你”或“我不知道”或“否”
或“是”或“梦想” 或“你好”，然后ELIZA
将选择性响应那些。
我们也有一个 一定数量的东西
我们会掉，像 将“我”到“你的。”
>> 然后，我们将有一系列的反应 对于每个这些关键字，
我们将通过旋转 这些不同的响应。
所以，如果我说“是” 在连续三次，我
可能会得到三个不同的 从ELIZA回应。
我们的代码，那么， 其实非常简单。
如果我向下滚动过去所有这些 我们已经编程响应
我们踏踏实实地我们主要的， 我们要初始化
几个不同的变量 做家政的一点点
在一开始的时候。
但后来有绝对的一组 ，你可以理解的代码。
一个大while循环，说我 一遍又一遍地重复这一点。
我会读成一排，我会 存储在一个输入字符串。
我查一下，看看它的 特殊的关键字“再见”，这
意味着退出程序。
然后我会检查，看看是否 有人只是在重复自己
一遍又一遍。
我会骂他们，如果他们这样做。
我会说“不要重复自己。”
>> 只要这些都不发生，我们将 然后通过与环通扫描，
上线308至313 在这里，检查，看看
是任何这些关键字 包含在输入短语
我刚才是？
如果有匹配对于他们来说，好 然后，我会记住的位置。
我会记住的关键词。
而我就可以建立一个响应。
>> 如果我没有找到一个，那么， 在我的关键字数组中的最后一件事
将我的默认响应， 在没有其他匹配。
我会问这样的问题：“你为什么要 到这里来？“或者”我怎么帮你呢？“
这只是部分适当 不管输入是什么。
>> 然后，我们将建立艾丽莎的回应。
我们就可以采取 该基地的响应，
就像我们做的是 “我的老板”的例子。
如果这是所有有 is--如果它只有一个
那我应该respond--字符串 我可以将它发送回来。
如果它有一个星号，在 它的结束，然后我会
在处理每个令牌 用户的响应的其余部分
并添加那些，换出 一个字一个字，因为我需要。
>> 所有这一切都是绝对 东西，你可以建立。
而事实上，该方法，使我们 已经处理的命令行参数，
在你的方式 通过HTTP请求处理
遵循相同的种的规则。
他们是模式匹配。
>> 所以伊莉莎有一个比较重要的 对自然语言的影响
因为它使人们看起来这是一个 很实现的目标，比如在某种程度上我们最好
能够直接解决这个问题。
现在，这并不是说，ELIZA做 一切，我们愿意这样做。
当然不是。
但是，我们应该能 做更多的东西。
>> 我们的第一个步骤去 超越伊莉莎是怎么回事
要能看 没有文字被输入
进键盘，但讲话，实际 语音记录到麦克风。
因此，当我们看这些 不同的部分，我们
将要建立一组模型。
我们将必须能 从低级别的声去
information--间距， 振幅，frequency--
并转换到这 一些单位，我们是
能够更容易地操纵 并且，最后，操控起来
成单词和句子。
>> 因此，大多数语音识别 今天是在那里系统
按照统计 模型中，我们建立
三个独立的东西表示 该音频信号实际上包含。
我们先从一个语音模型 ，讨论刚刚基地
声音，我生产。
我是不是生产的东西是 一个B为男孩或D-如狗？
我如何识别这些两个不同 手机作为单独的独特？
>> 最重要的是，我们会再建 一个字的发音模式，
东西连接在一起 这些个人手机
并把它们组合成一个字。
在这之后，我们将采取的话 我们将它们组装用语言
模拟成一个完整的句子。
>> 现在，我们要谈谈每个 这些独立和分开。
但是，这三款车型都是 只是要统计。
这意味着，当我们 与他们合作，我们将
能够一起工作 他们都同时进行。
好吧。
让我们先从我们的语音模型。
因此，语音模型依赖于 一个计算技术
叫隐马尔可夫模型。
这些都是图形化的模型中，我 已经和认识世界的一个状态
作为其特征 由一组特征。
而这种状态描述一个组成部分 那我从事的行动。
>> 所以，如果我想制作 声音“马”像妈妈，
有不同 组件的声音。
还有就是我画的气息的一部分。
然后，我的钱包我的嘴唇。
而我摇我的嘴唇退后一点 位，以使这一“马”的声音。
然后还有一个版本。
我的嘴唇裂开。
空气被排出。
“嘛。”
>> 这三个不同的部分会 各国在这个graph--代表
开始时，中间和结束。
我将有过渡的 让我从一个国家旅行
到下一个与一定的概率。
因此，举例来说，是m 听起来可能有一个非常，
很短的摄入量在beginning-- “毫米” - 然后较长，
振动阶段时，我抱着我 双唇几乎humming--
“MMMM” - 然后在很短的 爆破音，我驱逐breath--“马”。
>> 的隐马尔可夫模型是 用来捕捉的事实
这是我做的方式 声音“马”是怎么回事
是在略微不同的 其定时，是频率，
其功能比 您所做的方式
或办法，我可能 让我说话的时候
对不同用途的信。
“母亲”和“我可以”将 声音略有不同。
>> 因此，为了识别 特定的声音，我们会
建立马尔可夫模型，这些隐马尔可夫 每一个可能的手机型号，我
可能要承认， 每一个可能的声音，
再看看 声学数据，我有
并确定统计学 哪一个是最有可能的
已经产生这种声音。
好。
通过这种模式，我们再 开始建立在它之上。
我们采取的发音模式。
现在，有时发音 模型既简单又容易
因为只有一个 这样发音的东西。
其他时候，他们是一个 稍微复杂一些。
这里有一个发音指南 对于红色的东西就是
您所做的番茄酱出来的水果。
人们不认为这是一个水果。
对？
>> 现在，有许多不同的方式 人们会念这个字。
有些人会说“脚趾5脚趾。”
有些人会说“脚趾麻将脚趾。”
我们可以捕捉与 这些图形化的车型之一
在这里，我们再次表示过渡 作为具有一定概率
和相关的概率他们。
>> 所以在这种情况下，如果我是跟随 通过这整个图上的路线，
我将开始在信 在最左边的“TA”的声音。
我想借此上半部分， 的“哦”，然后是“马”
然后一个“a”，然后一个 “TA”和“哦。” “脚趾可能脚趾。”
如果我通过了底部路径 这一点，我会得到“TA-MAH-脚趾。”
如果我去了，然后 起来，我会得到“TA-MAY-脚趾。”
>> 这些模型捕捉这些 差异，因为每当
我们部署的其中之一 识别系统，
这将有工作 许多不同类型的人，
许多不同的口音，甚至 不同用途的同样的话。
最后，最重要的是， 我们要建立的东西
看起来非常复杂， 称为语言模型，
但实际上是最简单的 三，因为这些操作
关于所谓的正克模型。
在这种情况下，我向你展示 一个两部分的正克模型，一个两字组。
我们将做出实际的想法 有时，某些词
更可能跟随一个 给定的字比其他人。
如果我刚才说的“天气预报” 下一个字可以“今天”很可能是
或可以是“天气 预计明天。“
但它不太可能是“ 天气预报朝鲜蓟。“
>> 什么是语言模型所做的是 它捕捉那些统计学
通过计算，从一些非常大的 文集，所有实例的
其中一个词接踵而来。
所以，如果我把一个大corpus-- 像每一个华尔街日报
自1930年以来，已产生的 这是标准的corpuses--之一
我期待通过所有 该文本，和我算
经过长达多少次 “预测”我看“今日”
多少次我看到 “预测”，其次是“朝鲜蓟”
第一个是将 要更容易。
这将出现 更为频繁。
因此，这将有一个更高的 与它的概率有关。
>> 如果我想弄清楚的 概率整个话语的，
然后，我就打破它。
所以，听证会的可能性 该句中的“老鼠吃奶酪”
是这个词的概率 “中的”开始一个句子，
然后将概率的 词“鼠”后面的单词“the”
的概率与所述 词“吃”跟随“老鼠”
的概率与 “奶酪”跟随“吃了。”
>> 这听起来像一个不少 统计，很多概率。
而这一切，它是。
但令人惊奇的是，如果你这样做 与数据的一个足够大的样品，
有用。
和它的作品极其良好。
我们都知道这些技术。
大多数操作系统附带 语音识别在这一点上。
我们使用的Siri和柯塔娜和回声。
而这些东西都是基于 这种类型的三层的型号 -
在底部，一个一个语音模型 发音模型在中间，
并在它们的顶部一个语言模型。
>> 现在，他们需要做一点点 比，为了回答问题。
但是，承认你在做什么 确切地说取决于这一点。
因此，让我们举一个例子在这里。
所以，我有我的手机坐在这儿 文件摄像机下方。
而我们要问 SIRI几个问题。
好吧？
>> 因此，让我们在这里醒来我的电话。
Siri的，什么是天气 像在纽黑文今天？
>> SIRI：这里的天气 纽黑文，今天康涅狄格。
>> BRIAN SCASSELLATI：OK。
所以，首先你看到Siri的识别 每个单独字
然后产生的响应。
我们将讨论如何这种反应 来约在一点点。
但是现在我们知道 这仅仅是基础
对原始数据和这 模式匹配类型的方法，
我们可以玩一些游戏的Siri。
>> 因此，我可以再试一次。
Siri的，什么是天气 河马纽黑文，今天？
>> SIRI：OK。
这里的天气新 纽黑文，康涅狄格今天。
BRIAN SCASSELLATI：Siri的 不是由该气馁
因为它找到了pattern-- “天气”，“今天”，“纽黑文。”
这就是它的响应 到，就像伊莉莎。
好吧。
让我们给它一次甚至 更可笑的例子。
Siri的，天气朝鲜蓟 犰狳河马纽黑文？
>> SIRI：让我看看这一点。
下面是我在网上找到 什么是朝鲜蓟犰狳
河马纽黑文。
>> BRIAN SCASSELLATI：OK。
所以，如果我走的不够远 远离该模型中，
我可以，因为它混淆了没有 长匹配它有图案。
这统计 引擎在说，
那是什么，你已经得到了可能性 的话河马和朝鲜蓟
在一起，犰狳？
那一定是新的东西。
>> 因此，这些技术，我们每天都在使用。
如果我们想带他们一步 进一步的，不过，如果我们真的
希望能够谈论什么 的是，这些系统作出反应，进行
我们要谈谈，再次，关于 更根本的一系列问题。
这就是在沟通的话题 我们称之为问答。
也就是说，我们希望能够用于：是吗？
听众：[听不清]。
BRIAN SCASSELLATI：我们得到 到潜在语义处理？
所以，是的。
有很多东西都是 发生与Siri的表面下
并且在一些例子 我要告诉你下一个
其中，有相当多的 在结构方面
你在说什么这很重要。
而且，事实上，这是一个伟大 前体下一张幻灯片我。
>> 因此，在同样的方式，我们的 语音识别就建立起来了
多层，如果我们想 了解它是什么，实际上
虽这么说，我们要再次 依靠多层分析
这正在被识别的文本。
因此，当Siri的其实是能 说，看，我发现这句话。
现在我该怎么处理它们呢？
第一组分往往是 经历并尝试分析
句子的结构。
而在我们所看到的 上小学的时候，往往，
作为排序图表的 句子，我们要
要认识到某些 词有一定的作用。
这些都是名词。
这些都是代词。
这些都是动词。
而且我们要承认 对于特定的语法，
在这种情况下英语语法，有 ，我可以将它们结合起来的有效途径
和无效的其他方式。
>> 这一认识，即结构， 可能足以帮助指导我们
一点点。
但是，这还远远不够 为我们能够给
任何意义，什么正在这里说。
为了做到这一点，我们必须依靠 一定量的语义处理。
也就是说，我们要来看看 在下方各有什么这些词
实际上承载的意义。
并且在这样做的简单的方法， 我们将每个单词联系起来
我们知道一个特定的功能， 一定改造，它
允许发生。
>> 在这种情况下，我们可能会标记 单词“约翰”作为一个专有名词，
它承载着一个身份。
我们可能标识 “玛丽”为相同的方式。
而像“爱”，一个动词， 构成了一个特殊的关系
我们能够代表。
现在，这并不意味着 我们明白
什么是爱，但只有我们明白 它在一个象征性的系统的方法。
也就是说，我们可以标记 它和操作它。
>> 与这些类型的方法的， 任何类型的语义处理
这里将需要一点点 知识位和大量的工作
我们的一部分。
我们不再领域 在这里只是简单的统计数据
将要足够我们。
现在，为了去 从这个角度来被
能够谈论的内 什么实际发生在这里，
以能够操纵这个 构建和理解的问题
然后能够 走出去，寻找，
这需要更 复杂的认知模式。
>> 在这些系统的构建方式 是在大多数情况下非常非常劳动
密集的。
它们涉及人类 花费了大量
时间构建的方式 这些类型的句子
可以在一些逻辑表示。
它会变得有点 更复杂的，虽然。
>> 甚至有一次，我们已经处理 与语义，我们将
还是得看 对什么东西被说语。
也就是说，我该如何关联的话 我有一些身体上出
在全球或有 至少一些信息源
我可以操纵？
>> 有时，这些导致 精彩的比特模糊性。
“红得发紫的明星结婚天文学家。”
好。
现在，我们看到的 搞笑类型的标题的
我们会在深夜的电视看 因为我们不理解的“明星”
有它的天体的含义。
我们知道，这意味着更多的 司空见惯的演员或女演员
有大量的知名度。
>> “队帮助狗咬伤的受害者。”
难道球队实际上是 在那里协助狗
在绕来绕去又咬受害者？
抑或是有 个人谁是
咬伤谁需要一些帮助一只狗？
单从看语法 和句子的语义，
我们无法确定。
>> “直升机人类苍蝇供电。”
在那里，事实上，实际 周围飞小事
是人的翅膀供电 直升机为人类的好？
或者是有一个机械装置 从一个人获得它的权力？
>> 当我们在看问题 应答系统，
这些是图层 我们需要处理。
现在，最好的和最排序 的普遍的这些系统的
今天都能够做到 事情在一个水平，是
远远超出了我们有10年前。
这里是最好的系统之一 这是有今天。
而这是一个系统 来自IBM称为沃森。
这是我们的朋友在IBM。
这是凯瑟琳银行，甲辰， 和百基拉赖斯给我们
沃森的演示 昨天在IBM约克。
[视频回放]
-你好吗？
>> -我很好。
我的时候，我总是很高兴 想，特别是当我
可以保持冷静在这些服务器机房。
- 谁是你最喜欢的女演员？
>> - 我最喜爱的女主角 安吉丽娜·朱莉的劳拉·克劳馥
在古墓丽影因为她的原 形式是为像我这样的一个虚拟人物。
>> - 如何能沃森帮助患者？
>> -is计划为病人 有机会获得直接沃森？
访问沃森咨询 应用程序将通过使用情况而有所不同。
但目前，屈臣氏将只提供 可能的诊断和治疗
选择医学专业。
在适当情况下，患者 可以提供信息
华生，也许是通过一个 门户网站界面，平板电脑，
甚至移动电话。
例如，一个患者可能 要求描述自己的症状
在自然语言直接 到沃森的解决方案，
允许医师将重点放在 诊断和不采集数据。
>> - 谁暗杀了林肯？
>> 约翰威尔克斯布斯。
>> - 在哪一年做了亚利桑那州 响尾蛇赢得世界大赛？
>> -2001。
>> [结束播放]
>> BRIAN SCASSELLATI：所以 这些类型的系统
必须依靠首先 认识到讲话;第二，
将其转换成有意义的内部 表示;然后，第三，
能够走出去，找到 信息源
使他们能够回答这个问题。
这种复杂程度涉及 同类型的编程事
你一直 在做习题集。
>> 我们能够解析HTTP请求， 相同类型的低级别的图案的
匹配伊丽莎可以做。
我们能够将这些 为内部表示，
然后用它们来查询一些 外部数据库，可能使用SQL。
所有系统的那 今天正在建造
做这种类型的天然 语言交流
在正在兴建 这些相同的原则。
>> 现在，即使是像系统 沃森是不是很复杂
到能够回答任意 任何主题的问题。
而事实上，他们必须 给定域中的结构。
所以，你可以到网上，你可以找到 该操作好沃森版本
中医学信息。
或者有一个在线 只是涉及如何
要做出好的建议 什么样的啤酒将与哪些食物去了。
而这些领域内， 它可以回答问题，
发现它所需要的信息。
>> 但你不能混用和匹配。
这就是被训练的系统 食品和啤酒的数据库
不突然，当你工作得很好 把它与医学信息
数据库。
因此，即使我们今天的最佳系统 依靠处理的水平
在我们的手编 为了建设中的基础设施建设
使这个系统的运行。
>> 现在，最后一个话题我想 到能够得到今天
是关于非语言沟通。
一个伟大的信息质量的 我们彼此通信
通过不来约 我们正在申请个别单词。
它做了这些东西， 接近，目光，你的语气，
您的拐点。
而沟通也 这是很多不同的接口
关心一个伟大的交易。
这不是什么Siri的关心。
我可以问Siri的东西用一个声音 或语音不同的音调，
和Siri的打算 给我相同的答案。
但是，这不是我们构建 许多其他类型的接口。
>> 我想向您介绍 现在到机器人中的一个。
这是我的长期建 朋友和同事辛西娅
Breazeal和她的公司基博。
这robot--我们要去 有一对夫妇的志愿者
拿出与此交互。
所以我可以有两个人愿意 与机器人给我玩吗？
你为什么不上来吧， 为什么你不来就到了。
如果你想和我一起在这里，请。
>> 如果我能有你 来的权利在这里。
谢谢。
你好。
>> ALFREDO：很高兴见到你。
阿尔弗雷多。
>> BRIAN SCASSELLATI：阿尔弗雷多。
>> 瑞秋：瑞秋。
BRIAN SCASSELLATI：雷切尔。
很高兴见到你们俩。
阿尔弗雷多，我要你先走。
快来权在这里。
我要介绍 你 - 如果我能得到这一关
不敲门的microphone-- 一个叫基博的小机器人。
好不好？
>> 现在，基博被设计为互动。
虽然它可以给你讲话， 多与机器人的相互作用的
就是非语言。
阿尔弗雷多，我要问你 好好说话和免费
给机器人，请。
ALFREDO：我觉得你看起来很可爱。
>> [呼呼的声音]
BRIAN SCASSELLATI：OK。
它的反应并不言语。
然而，它给了你们两个 明确承认
它听到你说的话 也不知怎么理解。
好不好？
步骤右后卫位置一秒钟。
谢谢。
>> 瑞秋，如果你会的。
现在，我想给 你更难就业。
如果你站在这里， 备份只是有那么一点点
我们可以帮你的相机 看看这种方式。
我要问你说些什么 真的是和讨厌的机器人。
>> 你才似乎什么 做的是完全荒谬的。
>> [嗡嗡声]
>> 这更是荒谬。
你怎么了？
噢，不心疼。
我给你一个拥抱。
BRIAN SCASSELLATI：好吧。
谢谢，雷切尔。
阿尔弗雷多，雷切尔，谢谢你们非常多。
>> [掌声]
>> 因此，这种互动在 许多方面的一些相同的规则
和一些相同 结构我们
可能有语言交流。
它既是交际和 提供一个重要目的。
而这种互动，在 方法很多，设计
有对特定的效果 与人交互或听
到机器人。
>> 现在，我很幸运 有吉波今天在这里。
萨姆·斯波尔丁是在这里帮助 我们用机器人。
而我要问萨姆给 吉波跳舞我们一个很好的演示
我们可以在年底看这里。
因此，继续前进，基博。
>> SAM：OK，基博。
向我们展示你的舞蹈动作。
>> [音乐播放]
BRIAN SCASSELLATI：好，大家好。
感谢我们的朋友在基博。
>> [掌声]
>> 并感谢我们的朋友 IBM今天帮忙。
沟通是什么 你要去
看到来了越来越多的作为 我们构建更复杂的界面。
下周，我们会继续讨论 有关如何对接
与电脑对手的游戏。
但是，如果你有关于这个问题， 我就在附近的办公时间今晚。
我很高兴能和你谈AI 主题或进入更多的细节。
周末愉快。
>> [掌声]
[音乐播放]