>> [音樂播放]
>> DAVID馬蘭：這是CS50。
這為10週結束時。
和男孩，我們有一個 良好的班為你今天。
我們很高興地邀請兩 我們從耶魯的朋友趕快到我們今天
並且看的交集 人工智能，機器人技術，
自然語言處理，以及更多。
>> 事實上，在 過去幾週，我們已經
肯定花了很多時間， 特別是在較早的pset，
專注於相當低級別的細節。
它很容易忽視 森林的樹木
並獲得掛在循環和條件 和指針，當然，和類似物。
但現實情況是，你們現在有 配料與你可真
解決了一些有趣的問題，其中 他們那些我們的朋友在耶魯
工作只是害羞劍橋。
>> 所以，首先請允許我介紹一下我們的頭 教學耶魯大學，安迪的助手。
>> [掌聲]
>> 安迪：首先，只是感謝 你讓一對夫婦Yalies
今天流行下到劍橋。
我們真的很感激。
其次，我們的朋友 回home--傑森，
感謝保持和運行講座。
希望它在紐黑文都好。
>> 所以呀，我超級興奮 今天給大家介紹Scaz。
Scaz運行的機器人實驗室。
他是一個教授，像五 不同的部門在耶魯大學。
在他的實驗室，他有很多很多 機器人，他喜歡玩。
他有一樣的 最酷的工作在世界上。
而他得到一種混亂 與整天各地
長，做了一些工作，以及。
>> 因此，我們實際上增添了一顆 與我們今天的人下來。
因此，事不宜遲，Scaz是 要繼續前進，並為我們介紹一下
以他的機器人朋友。
>> [掌聲]
BRIAN SCASSELLATI：謝謝你，大衛。
謝謝你，安迪。
它是如此美妙的是 這裡與大家今天。
我想首先要非常清楚， 這裡的CS50工作人員在劍橋
一直令人難以置信的熱情好客給我們。
我們非常感謝所有 他們所做的支持我們。
因此，我們希望能 返回的恩情。
>> 所以今天，我們得到的宣布 那我們將有一個新的，
CS50的事件之一的一類 下週在紐黑文的發生。
這是CS50研究世博會。
因此，我們將要邀請 everyone-- CS50學生，
工作人員來自美國哈佛大學和Yale--到 下來和我們一起參觀上週五。
我們將有各種各樣的超過 30個不同的人提出
和exhibiting--年級學生展示 了一些他們的研究產品。
我們將有一些創業公司，甚至，看 對於新的高科技人才一點點，
初創公司來自哈佛和耶魯。
而且，我們還會有一些學生團體 尋找一些新的成員。
>> 這將是一個非常激動人心的時刻。
希望你們誰是 下來的哈佛，耶魯遊戲
將能夠停止 年初由一點點，
就在校園中心， 斯特林紀念圖書館。
我們要有一套 展品範圍從自主
帆船使用軟件的方式 保存中世紀手稿。
>> 我們將有廣告 組織網絡和人員
教學軟件編碼在開普敦。
我們將有電腦 音樂表演。
我們會的過程中有更多的機器人。
因此，我們希望你會 參加我們這個活動。
這應該是一個很大的 樂趣，食物一點點，
和很多有趣的 事情要談。
>> 所以我們今天要談 關於自然語言處理。
這是對我們的嘗試 建立接口的新途徑
與我們的設備，因為 在過去的幾個星期，
你一直專注於它是如何說 您可以編寫代碼，編寫軟件
那就是能說一個辦法 機，這就是我要你做的。
>> 但是，我們不應該需要 預計一切
這是在那裡這是我們用來 每個人都在世界
將是精通 在這樣的結構。
因此，我們區分計算機之間 語言和自然languages​​--
也就是說，事情人類使用 與其他人進行通信。
我們試圖構建一個使用界面 這些自然的溝通機制。
>> 現在，就像所有其他的話題 我們已經開始在CS50，
我們將先從最簡單的 自然語言處理的位
我們可以想像。
我們將開始與 自然語言的歷史的一部分。
然後，我們將建立以 越來越多的最近的系統
並有一些有趣的演示沿途。
>> 因此，我們要開始什麼 可能是第一個自然語言
處理系統。
這是寫在一個軟件系統 1966年由約瑟夫·魏澤鮑姆叫做ELIZA。
伊萊扎被設計成 複製類型的相互作用
你將有一個 羅吉瑞恩心理治療師。
現在，Rogerians，他們有 一個想法，心理治療
參與能夠反映回 給患者和他們交談，
基本上，只給他們一個 治療師的微小點點。
也就是說，一切 治療師說：
被認為是僅僅反映 什麼樣的病人告訴他們。
>> 因此，讓我們嘗試演示這一點。
我們有一個志願者誰願意成為 願意分享他們的最深的，
最黑暗的，和/或假的秘密與伊莉莎？
當然，你為什麼不來就到了。
太棒了。
你的名字？
>> 邁爾斯：萬里。
>> BRIAN SCASSELLATI：萬里。
很高興見到你，萬里。
如果你想抓住這一點。
而且我們要 使用版本ELIZA的
我們已經複製 內CS50 IDE。
並且我們將看看源 在一小會兒代碼這一點。
但現在，我們只是 要通過鍵入伊莉莎來調用它。
>> 伊萊扎將會給您回應 這將是在所有的首都。
而要問你幾個問題。
我們會作出回應，並鍵入 在應對ELIZA。
所以伊莉莎說，“嗨，我是伊莉莎。
什麼是你的問題嗎？“
你會想 告訴ELIZA今天呢？
>> 邁爾斯：我只能入睡 如果我有兔子拖鞋上。
>> BRIAN SCASSELLATI：好吧。
好的。
>> [笑]
>> “我只能入睡 與兔寶寶拖鞋上“。
伊萊扎說，“餵，你 有什麼心理問題？
也許這是一個很好的指標。“
>> 確定。
所以，你想回應？
>> 邁爾斯：是的。
>> 布賴恩SCASSELLATI：是的。
人的許多話。
我喜歡這一點。
伊莉莎說，“你似乎相當積極。”
>> MILES：不，我，其實，一個電子。
>> BRIAN SCASSELLATI：“沒有。
其實，我是一個電子。“ “你來我往
因為你是一個電子？“
現在，我們可以看到一些 在things--我要去
暫停你只是一秒鐘，萬里。
不要去任何地方。
我們不跟你做呢。
伊莉莎是，在某些方面， 回應一些事情
那他的說法，但沒有 任何真正的理解。
而且它也學舌距今約 他的句子成分。
>> 所以我們說，“沒有。
其實，我是一個電子。“
伊麗莎也回應道：“你來 我，因為你是一個電子？“
好的。
讓我們給它在這裡多了一個回應。
給它一個很好的，萬里。
>> 邁爾斯：好一個？
>> 是的，請幫助我。
BRIAN SCASSELLATI：“是的。
請幫幫我。“”你確定嗎？“
MILES：第
BRIAN SCASSELLATI：沒有。
“這是什麼建議嗎？”
>> 邁爾斯：我可能不是一個電子。
>> BRIAN SCASSELLATI：“我 可能不是一個電子。“
“你是說沒有剛需負？”
>> 好的。
所以萬里，太感謝你了。
>> MILES：謝謝。
>> BRIAN SCASSELLATI：非常感謝。
[掌聲]
>> 因此，這伊莉莎項目，在許多方面， 正在響應只是件
我們正在提供，沒有任何深 了解這裡發生了什麼。
這是一種制度 被稱為模式匹配，其中，
我們正在尋找某些 文本位，我們是那麼
要帶出什麼 作為輸入提供，
轉換，潛在地，以某種方式， 然後給它返回給用戶。
>> 做任何你認為 伊麗莎實際上是
在這裡進行有效的心理？
一個人，也許。
>> 聽眾：[聽不清]。
BRIAN SCASSELLATI：怎麼 這是否讓你有什麼感覺？
是的，事實上，它的作用。
我們將看到，實際上， 它一會兒就好了源代碼。
所以，你要成為 能夠做到正是這一點。
>> 現在，伊莉莎是一種形式是什麼 我們稱之為今天的聊天機器人。
它只是通過 文本你提供，
提供了最低限度的金額 理解或處理，
然後鸚鵡回給你。
因此，讓我們來看看， 概念上，並談什麼
這是伊莉莎實際上是做什麼。
>> 伊莉莎走的是一條sentence--讓我們 說，“我想打動我的老闆。”
而伊莉莎期待 通過那句話
並試圖找到與 與特定模式匹配。
因此，例如，有一種格式 伊麗莎正在尋找的話
“我想要的。”
而且任何時候它看到的東西 有“我要”的話，
它制定的響應。
並且響應是固定字符串。
在這種情況下，它是“為什麼你要幹什麼？”
我把一個小明星 到底是因為這只是
我們的反應的開始。
而星指出， 我們要採取休息
用戶的utterance--的 “打動我的老闆” -
而且我們要追加的 到該字符串的結尾。
>> 所以，現在，而不是說，“為什麼 你想打動我的老闆。“
有額外的一點點 處理，我們將盡。
也就是說，我們必須 轉換某些代詞
在這裡，從“我的老闆”到“你的老闆。”
還有可能是一些其他 我們需要做出改變。
因此，而不是僅僅堅持到底 直接到年底，我們將做什麼
是我們將採取的其他地方 白這裡 - 用戶utterance--
我們會把它一件一件 時間和轉換每串
的道理，每一個字，變成了一句。
>> 因此，我們將取詞“來。”
有沒有轉換 我們需要做的。
“沒話說了。”
有沒有轉換 我們需要做的還有。
“我的”將轉換為“你的。”
而“老闆”，我們就離開的“老大”。
然後最後，什麼 與一期結束，
我們將它轉換成一個問題。
>> 這個非常簡單的模式匹配 其實是相當成功的。
當這個被介紹 在1966--約瑟夫·魏澤鮑姆
在計算機上編程這一點。
現在，電腦在當時 不是台式機機型。
它們共享資源。
而他的學生們 去和伊莉莎聊天。
最終，他不得不 限制對它的訪問
由於他的學生不 讓做任何工作。
他們只是聊天ELIZA。
而且，事實上，他不得不 火他的助手，誰
花光了所有她的時間交談ELIZA 關於她的深，令人擔憂的問題。
>> 大家誰使用這些系統 開始人格化他們。
他們開始認為他們是 是動畫和真實的人。
他們開始認識到一些 的事情，他們說
人回來給他們。
他們就查不到 事他們自己。
而且，事實上，即使是專家， 即使是心理諮詢師，
開始擔心，事實上， 也許ELIZA將取而代之。
即使電腦 科學家們擔心，我們
如此接近解決自然語言。
>> 現在，這不是任何地方接近真實。
但是，這是多麼令人印象深刻 這些系統似乎可以。
因此，讓我們先來了解一下 下面，並嘗試
得到的問題一點點 在哪裡這段代碼實際上發生。
所以我們會讓這個代碼 可之後。
而這是一個非常 簡單而直接端口
的原始ELIZA實施。
>> 因此，一些文體的 的事情，你會看到這裡
不文體什麼 我們希望你做
或者是我們一直教你做。
但是，我們一直試圖讓他們 跨越許多港口一樣
這已使得它 具有原始的味道。
所以，我們要包括 一堆東西，
然後我們將有一個 設置關鍵字，東西
伊麗莎將識別 並響應直接。
所以，如果你有這樣的話 “可你”或“我不知道”或“否”
或“是”或“夢想” 或“你好”，然後ELIZA
將選擇性響應那些。
我們也有一個 一定數量的東西
我們會掉，像 將“我”到“你的。”
>> 然後，我們將有一系列的反應 對於每個這些關鍵字，
我們將通過旋轉 這些不同的響應。
所以，如果我說“是” 在連續三次，我
可能會得到三個不同的 從ELIZA回應。
我們的代碼，那麼， 其實非常簡單。
如果我向下滾動過去所有這些 我們已經編程響應
我們踏踏實實地我們主要的， 我們要初始化
幾個不同的變量 做家政的一點點
在開始。
但後​​來有絕對的一組 ，你可以理解的代碼。
一個大while循環，說我 一遍又一遍地重複這一點。
我會讀成一排，我會 存儲在一個輸入字符串。
我查一下，看看它的 特殊的關鍵字“再見”，這
意味著退出程序。
然後我會檢查，看看是否 有人只是在重複自己
一遍又一遍。
我會罵他們，如果他們這樣做。
我會說“不要重複自己。”
>> 只要這些都不發生，我們將 然後通過與環通掃描，
上線308至313 在這裡，檢查，看看
是任何這些關鍵字 包含在輸入短語
我剛才是？
如果有匹配對於他們來說，好 然後，我會記住的位置。
我會記住的關鍵詞。
而我就可以建立一個響應。
>> 如果我沒有找到一個，那麼， 在我的關鍵字數組中的最後一件事
將我的默認響應， 在沒有其他匹配。
我會問這樣的問題：“你為什麼要 到這裡來？“或者”我怎麼幫你呢？“
這只是部分適當 不管輸入是什麼。
>> 然後，我們將建立艾麗莎的回應。
我們就可以採取 該基地的響應，
就像我們做的是 “我的老闆”的例子。
如果這是所有有 is--如果它只有一個
那我應該respond--字符串 我可以將它發送回來。
如果它有一個星號，在 它的結束，然後我會
在處理每個令牌 用戶的響應的其餘部分
並添加那些，換出 一個字一個字，因為我需要。
>> 所有這一切都是絕對 東西，你可以建立。
而事實上，該方法，使我們 已經處理的命令行參數，
在你的方式 通過HTTP請求處理
遵循相同的種的規則。
他們是模式匹配。
>> 所以伊莉莎有一個比較重要的 對自然語言的影響
因為它使人們看起來這是一個 很實現的目標，比如在某種程度上我們最好
能夠直接解決這個問題。
現在，這並不是說，ELIZA做 一切，我們願意這樣做。
當然不是。
但是，我們應該能 做更多的東西。
>> 我們的第一個步驟去 超越伊莉莎是怎麼回事
要能看 沒有文字被輸入
進鍵盤，但講話，實際 語音記錄到麥克風。
因此，當我們看這些 不同的部分，我們
將要建立一組模型。
我們將必須能 從低級別的聲去
information--間距， 振幅，frequency--
並轉換到這 一些單位，我們是
能夠更容易地操縱 並且，最後，操控起來
成單詞和句子。
>> 因此，大多數語音識別 今天是在那裡系統
按照統計 模型中，我們建立
三個獨立的東西表示 該音頻信號實際上包含。
我們先從一個語音模型 ，討論剛剛基地
聲音，我生產。
我是不是生產的東西是 一個B為男孩或D-如狗？
我如何識別這些兩個不同 手機作為單獨的獨特？
>> 最重要的是，我們會再建 一個字的發音模式，
東西連接在一起 這些個人手機
並把它們組合成一個字。
在這之後，我們將採取的話 我們將它們組裝用語言
模擬成一個完整的句子。
>> 現在，我們要談談每個 這些獨立和分開。
但是，這三款車型都是 只是要統計。
這意味著，當我們 與他們合作，我們將
能夠一起工作 他們都同時進行。
好的。
讓我們先從我們的語音模型。
因此，語音模型依賴於 一個計算技術
叫隱馬爾可夫模型。
這些都是圖形化的模型中，我 已經和認識世界的一個狀態
作為其特徵 由一組特徵。
而這種狀態描述一個組成部分 那我從事的行動。
>> 所以，如果我想製作 聲音“馬”像媽媽，
有不同 組件的聲音。
還有就是我畫的氣息的一部分。
然後，我的錢包我的嘴唇。
而我搖我的嘴唇退後一點 位，以使這一“馬”的聲音。
然後還有一個版本。
我的嘴唇裂開。
空氣被排出。
“馬”。
>> 這三個不同的部分會 各國在這個graph--代表
開始時，中間和結束。
我將有過渡的 讓我從一個國家旅行
到下一個與一定的概率。
因此，舉例來說，是m 聽起來可能有一個非常，
很短的攝入量​​在beginning-- “毫米” - 然後較長，
振動階段時，我抱著我 雙唇幾乎humming--
“MMMM” - 然後在很短的 爆破音，我驅逐breath--“馬”。
>> 的隱馬爾可夫模型是 用來捕捉的事實
這是我做的方式 聲音“馬”是怎麼回事
是在略微不同的 其定時，是頻率，
其功能比 您所做的方式
或辦法，我可能 讓我說話的時候
對不同用途的信。
“母親”和“我可以”將 聲音略有不同。
>> 因此，為了識別 特定的聲音，我們會
建立馬爾可夫模型，這些隱馬爾可夫 每一個可能的手機型號，我
可能要承認， 每一個可能的聲音，
再看看 聲學數據，我有
並確定統計學 哪一個是最有可能的
已經產生這種聲音。
確定。
通過這種模式，我們再 開始建立在它之上。
我們採取的發音模式。
現在，有時發音 模型既簡單又容易
因為只有一個 這樣發音的東西。
其他時候，他們是一個 稍微複雜一些。
這裡有一個發音指南 對於紅色的東西就是
您所做的番茄醬出來的水果。
人們不認為這是一個水果。
對嗎？
>> 現在，有許多不同的方式 人們會念這個字。
有些人會說“腳趾5腳趾。”
有些人會說“腳趾麻將腳趾。”
我們可以捕捉與 這些圖形化的車型之一
在這裡，我們再次表示過渡 作為具有一定概率
和相關的概率他們。
>> 所以在這種情況下，如果我是跟隨 通過這整個圖上的路線，
我將開始在信 在最左邊的“TA”的聲音。
我想藉此上半部分， 的“哦”，然後是“馬”
然後一個“a”，然後一個 “TA”和“哦。” “腳趾可能腳趾。”
如果我通過了底部路徑 這一點，我會得到“TA-MAH-腳趾。”
如果我去了，然後 起來，我會得到“TA-MAY-腳趾。”
>> 這些模型捕捉這些 差異，因為每當
我們部署的其中之一 識別系統，
這將有工作 許多不同類型的人，
許多不同的口音，甚至 不同用途的同樣的話。
最後，最重要的是， 我們要建立的東西
看起來非常複雜， 稱為語言模型，
但實際上是最簡單的 三，因為這些操作
關於所謂的正克模型。
在這種情況下，我向你展示 一個兩部分的正克模型，一個兩字組。
我們將做出實際的想法 有時，某些詞
更可能跟隨一個 給定的字比其他人。
如果我剛才說的“天氣預報” 下一個字可以“今天”很可能是
或可以是“天氣 預計明天。“
但它不太可能是“ 天氣預報朝鮮薊。“
>> 什麼是語言模型所做的是 它捕捉那些統計學
通過計算，從一些非常大的 文集，所有實例的
其中一個詞接踵而來。
所以，如果我把一個大corpus-- 像每一個華爾街日報
自1930年以來，已產生的 這是標準的corpuses--之一
我期待通過所有 該文本，和我算
經過長達多少次 “預測”我看“今日”
多少次我看到 “預測”，其次是“朝鮮薊”
第一個是將 要更容易。
這將出現 更為頻繁。
因此，這將有一個更高的 與它的概率有關。
>> 如果我想弄清楚的 概率整個話語的，
然後，我就打破它。
所以，聽證會的可能性 該句中的“老鼠吃奶酪”
是這個詞的概率 “中的”開始一個句子，
然後將概率的 詞“鼠”後面的單詞“the”
的概率與所述 詞“吃”跟隨“老鼠”
的概率與 “奶酪”跟隨“吃了。”
>> 這聽起來像一個不少 統計，很多概率。
而這一切，它是。
但令人驚奇的是，如果你這樣做 與數據的一個足夠大的樣品，
它的工作原理。
和它的作品極其良好。
我們都知道這些技術。
大多數操作系統附帶 語音識別在這一點上。
我們使用的Siri和柯塔娜和迴聲。
而這些東西都是基於 這種類型的三層的型號 -
在底部，一個一個語音模型 發音模型在中間，
並在它們的頂部一個語言模型。
>> 現在，他們需要做一點點 比，為了回答問題。
但是，承認你在做什麼 確切地說取決於這一點。
因此，讓我們舉一個例子在這裡。
所以，我有我的手機坐在這兒 文件攝像機下方。
而我們要問 SIRI幾個問題。
好嗎？
>> 因此，讓我們在這裡醒來我的電話。
Siri的，什麼是天氣 像在紐黑文今天？
>> SIRI：這裡的天氣 紐黑文，今天康涅狄格。
>> BRIAN SCASSELLATI：OK。
所以，首先你看到Siri的識別 每個單獨字
然後產生的響應。
我們將討論如何這種反應 來約在一點點。
但是現在我們知道 這僅僅是基礎
對原始數據和這 模式匹配類型的方法，
我們可以玩一些遊戲的Siri。
>> 因此，我可以再試一次。
Siri的，什麼是天氣 河馬紐黑文，今天？
>> SIRI：OK。
這裡的天氣新 紐黑文，康涅狄格今天。
BRIAN SCASSELLATI：Siri的 不是由該氣餒
因為它找到了pattern-- “天氣”，“今天”，“紐黑文。”
這就是它的響應 到，就像伊莉莎。
好的。
讓我們給它一次甚至 更可笑的例子。
Siri的，天氣朝鮮薊 犰狳河馬紐黑文？
>> SIRI：讓我看看這一點。
下面是我在網上找到 什麼是朝鮮薊犰狳
河馬紐黑文。
>> BRIAN SCASSELLATI：OK。
所以，如果我走的不夠遠 遠離該模型中，
我可以，因為它混淆了沒有 長匹配它有圖案。
這統計 引擎在說，
那是什麼，你已經得到了可能性 的話河馬和朝鮮薊
在一起，犰狳？
那一定是新的東西。
>> 因此，這些技術，我們每天都在使用。
如果我們想帶他們一步 進一步的，不過，如果我們真的
希望能夠談論什麼 的是，這些系統作出反應，進行
我們要談談，再次，關於 更根本的一系列問題。
這就是在溝通的話題 我們稱之為問答。
也就是說，我們希望能夠用於：是嗎？
聽眾：[聽不清]。
BRIAN SCASSELLATI：我們得到 到潛在語義處理？
所以，是的。
有很多東西都是 發生與Siri的表面下
並且在一些例子 我要告訴你下一個
其中，有相當多的 在結構方面
你在說什麼這很重要。
而且，事實上，這是一個偉大 前體下一張幻燈片我。
>> 因此，在同樣的方式，我們的 語音識別就建立起來了
多層，如果我們想 了解它是什麼，實際上
雖這麼說，我們要再次 依靠多層分析
這正在被識別的文本。
因此，當Siri的其實是能 說，看，我發現這句話。
現在我該怎麼處理它們呢？
第一組分往往是 經歷並嘗試分析
句子的結構。
而在我們所看到的 上小學的時候，往往，
作為排序圖表的 句子，我們要
要認識到某些 詞有一定的作用。
這些都是名詞。
這些都是代詞。
這些都是動詞。
而且我們要承認 對於特定的語法，
在這種情況下英語語法，有 ，我可以將它們結合起來的有效途徑
和無效的其他方式。
>> 這一認識，即結構， 可能足以幫助指導我們
一點點。
但是，這還遠遠不夠 為我們能夠給
任何意義，什麼正在這裡說。
為了做到這一點，我們必須依靠 一定量的語義處理。
也就是說，我們要來看看 在下方各有什麼這些詞
實際上承載的意義。
並且在這樣做的簡單的方法， 我們將每個單詞聯繫起來
我們知道一個特定的功能， 一定改造，它
允許發生。
>> 在這種情況下，我們可能會標記 單詞“約翰”作為一個專有名詞，
它承載著一個身份。
我們可能標識 “瑪麗”為相同的方式。
而像“愛”，一個動詞， 構成了一個特殊的關係
我們能夠代表。
現在，這並不意味著 我們明白
什麼是愛，但只有我們明白 它在一個象徵性的系統的方法。
也就是說，我們可以標記 它和操作它。
>> 與這些類型的方法的， 任何類型的語義處理
這裡將需要一點點 知識位和大量的工作
我們的一部分。
我們不再領域 在這裡只是簡單的統計數據
將要足夠我們。
現在，為了去 從這個角度來被
能夠談論的內 什麼實際發生在這裡，
以能夠操縱這個 構建和理解的問題
然後能夠 走出去，尋找，
這需要更 複雜的認知模式。
>> 在這些系統的構建方式 是在大多數情況下非常非常勞動
密集的。
它們涉及人類 花費了大量
時間構建的方式 這些類型的句子
可以在一些邏輯表示。
它會變得有點 更複雜的，雖然。
>> 甚至有一次，我們已經處理 與語義，我們將
還是得看 對什麼東西被說語。
也就是說，我該如何關聯的話 我有一些身體上出
在全球或有 至少一些信息源
我可以操縱？
>> 有時，這些導致 精彩的比特模糊性。
“紅得發紫的明星結婚天文學家。”
確定。
現在，我們看到的 搞笑類型的標題的
我們會在深夜的電視看 因為我們不理解的“明星”
有它的天體的含義。
我們知道，這意味著更多的 司空見慣的演員或女演員
有大量的知名度。
>> “隊幫助狗咬傷的受害者。”
難道球隊實際上是 在那裡協助狗
在繞來繞去又咬受害者？
抑或是有 個人誰是
咬傷誰需要一些幫助一隻狗？
單從看語法 和句子的語義，
我們無法確定。
>> “直升機人類蒼蠅供電。”
在那裡，事實上，實際 周圍飛小事
是人的翅膀供電 直升機為人類的好？
或者是有一個機械裝置 從一個人獲得它的權力？
>> 當我們在看問題 應答系統，
這些是圖層 我們需要處理。
現在，最好的和最排序 的普遍的這些系統的
今天都能夠做到 事情在一個水平，是
遠遠超出了我們有10年前。
這裡是最好的系統之一 這是有今天。
而這是一個系統 來自IBM稱為沃森。
這是我們的朋友在IBM。
這是凱瑟琳銀行，甲辰， 和百基拉賴斯給我們
沃森的演示 昨天在IBM約克。
[視頻回放]
- 如何是你？
>> - 我是很好。
我的時候，我總是很高興 想，特別是當我
可以保持冷靜在這些服務器機房。
- 誰是你最喜歡的女演員？
>> - 我最喜愛的女主角 安吉麗娜·朱莉的勞拉·克勞馥
在古墓麗影因為她的原 形式是為像我這樣的一個虛擬人物。
>> - 如何能沃森幫助患者？
>> -is計劃為病人 有機會獲得直接沃森？
訪問沃森諮詢 應用程序將通過使用情況而有所不同。
但目前，屈臣氏將只提供 可能的診斷和治療
選擇醫學專業。
在適當情況下，患者 可以提供信息
華生，也許是通過一個 門戶網站界面，平板電腦，
甚至移動電話。
例如，一個患者可能 要求描述自己的症狀
在自然語言直接 到沃森的解決方案，
允許醫師將重點放在 診斷和不採集數據。
>> - 誰暗殺了林肯？
>> 約翰威爾克斯布斯。
>> - 在哪一年做了亞利桑那州 響尾蛇贏得世界大賽？
>> -2001。
>> [結束播放]
>> BRIAN SCASSELLATI：所以 這些類型的系統
必須依靠首先 認識到講話;第二，
將其轉換成有意義的內部 表示;然後，第三，
能夠走出去，找到 信息源
使他們能夠回答這個問題。
這種複雜程度涉及 同類型的編程事
你一直 在做習題集。
>> 我們能夠解析HTTP請求， 相同類型的低級別的圖案的
匹配伊麗莎可以做。
我們能夠將這些 為內部表示，
然後用它們來查詢一些 外部數據庫，可能使用SQL。
所有系統的那 今天正在建造
做這種類型的天然 語言交流
在正在興建 這些相同的原則。
>> 現在，即使是像系統 沃森是不是很複雜
到能夠回答任意 任何主題的問題。
而事實上，他們必須 給定域中的結構。
所以，你可以到網上，你可以找到 該操作好沃森版本
中醫學信息。
或者有一個在線 只是涉及如何
要做出好的建議 什麼樣的啤酒將與哪些食物去了。
而這些領域內， 它可以回答問題，
發現它所需要的信息。
>> 但你不能混用和匹配。
這就是被訓練的系統 食品和啤酒的數據庫
不突然，當你工作得很好 把它與醫學信息
數據庫。
因此，即使我們今天的最佳系統 依靠處理的水平
在我們的手編 為了建設中的基礎設施建設
使這個系統的運行。
>> 現在，最後一個話題我想 到能夠得到今天
是關於非語言溝通。
一個偉大的信息質量的 我們彼此通信
通過不來約 我們正在申請個別單詞。
它做了這些東西， 接近，目光，你的語氣，
您的拐點。
而溝通也 這是很多不同的接口
關心一個偉大的交易。
這不是什麼Siri的關心。
我可以問Siri的東西用一個聲音 或語音不同的音調，
和Siri的打算 給我相同的答案。
但是，這不是我們構建 許多其他類型的接口。
>> 我想向您介紹 現在到機器人中的一個。
這是我的長期建 朋友和同事辛西婭
Breazeal和她的公司基博。
這robot--我們要去 有一對夫婦的志願者
拿出與此交互。
所以我可以有兩個人願意 與機器人給我玩嗎？
你為什麼不上來吧， 為什麼你不來就到了。
如果你想和我一起在這裡，請。
>> 如果我能有你 來的權利在這裡。
謝謝。
你好。
>> ALFREDO：很高興見到你。
阿爾弗雷多。
>> BRIAN SCASSELLATI：阿爾弗雷多。
>> 瑞秋：瑞秋。
BRIAN SCASSELLATI：雷切爾。
很高興見到你們倆。
阿爾弗雷多，我要你先走。
快來權在這裡。
我要介紹 你 - 如果我能得到這一關
不敲門的microphone-- 一個叫基博的小機器人。
OK？
>> 現在，基博被設計為互動。
雖然它可以給你講話， 多與機器人的相互作用的
就是非語言。
阿爾弗雷多，我要問你 好好說話和免費
給機器人，請。
ALFREDO：我覺得你看起來很可愛。
>> [呼呼的聲音]
BRIAN SCASSELLATI：OK。
它的反應並不言語。
然而，它給了你們兩個 明確承認
它聽到你說的話 也不知怎麼理解。
OK？
步驟右後衛位置一秒鐘。
謝謝。
>> 瑞秋，如果你會的。
現在，我想給 你更難就業。
如果你站在這裡， 備份只是有那麼一點點
我們可以幫你的相機 看看這種方式。
我要問你說些什麼 真的是和討厭的機器人。
>> 你才似乎什麼 做的是完全荒謬的。
>> [嗡嗡聲]
>> 這更是荒謬。
這是怎麼回事呀？
噢，不心疼。
我給你一個擁抱。
BRIAN SCASSELLATI：好吧。
謝謝，雷切爾。
阿爾弗雷多，雷切爾，謝謝你們非常多。
>> [掌聲]
>> 因此，這種互動在 許多方面的一些相同的規則
和一些相同 結構我們
可能有語言交流。
它既是交際和 提供一個重要目的。
而這種互動，在 方法很多，設計
有對特定的效果 與人交互或聽
到機器人。
>> 現在，我很幸運 有吉波今天在這裡。
薩姆·斯波爾丁是在這裡幫助 我們用機器人。
而我要問薩姆給 吉波跳舞我們一個很好的演示
我們可以在年底看這裡。
因此，繼續前進，基博。
>> SAM：OK，基博。
向我們展示你的舞蹈動作。
>> [音樂播放]
BRIAN SCASSELLATI：好，大家好。
感謝我們的朋友在基博。
>> [掌聲]
>> 並感謝我們的朋友 IBM今天幫忙。
溝通是什麼 你要去
看到來了越來越多的作為 我們構建更複雜的界面。
下週，我們會繼續討論 有關如何對接
與電腦對手的遊戲。
但是，如果你有關於這個問題， 我就在附近的辦公時間今晚。
我很高興能和你談AI 主題或進入更多的細節。
有一個偉大的週末​​。
>> [掌聲]
[音樂播放]