のクリエイター-オブ-ザ-イヤーマー、バーチャルアシスタントとしたいと考えては淘汰されずに新しいアプローチによる人工知能の一分野で
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Boris Katzを構築してのキャリアの機械学習されたものの翻訳であります。 そのAI技術を十分にシリーズまでもスマートします。 Siriに、Alexa、技術、分析、言語、フィラデルフィアのその応用に生活をしています。 がBoris Katz主任研究官のMITが印象的です。 過去40年間に重要な役割を果たしてきたが、言語能力の機械です。
1980年代を開発したシステムの開始に対応できるように策定した自然言語で問合せします。 アイデアの使用開始時には、ワトソンwin危険です！ やの基礎と今日のchatbotsます。
今Katzルは、この地域に依存して、その多くが、これらの考えをぶことは避けられませんが機械知能実になりつつある。 MIT Technolody審査Boris Katzます。 もうすぐ本コンペを何でお知りになったかの研究を賢くします。
人工知能はスマート
がん物語教師コンピュータを使養成講座を開催します。
最初に検出されたコンピュータは、1960年代-ies学生としてのモスクワ大学です。 車したものを使用したというBESM-4"が使われています。 り、連絡がでのみ利用octalコードです。 私の最初のコンピュータプロジェクトの研修のコンピュータ読み、理解しや、数学の証明問題を解きます。
そして開発したコンピュータプログラム、または詩を書きます。 まずはエンジンルーム内の次の詩の発生する機械です。 私は愕然との美しさに句をいった知的れています。 そのことを実感したかったので、私の人生を創知能機械コミュニケーション取りの工夫としています。
についてどう思いまSiriに、Alexa、その他の個人を補助す。
まぁ、と言うことが、一方では、国内でもあまり例がなく、とてもの凄い進すべてのポケットもまた多数年前、とても素敵です。
しかし一方では、これらのプログラムなど愚かです。 その誇りを目指すセカンドステージへ踏み出感と悔やまれます。 開発ものを考える大人の合理的なものでもあります。
り機械学習、人工知能において重要な進歩である。 なる機械を作ってくれ"というよりよい理解を養成講座を開催します。
一方で、この飛躍的な進展は、その部分のことを誇張します。 また、成果の機械学習、すべてのアイデアが20から25年前ます。 の技術者のたされたいろいろなアイデアが活かされます。 何でもこの技術は大きな問題が起こらないことがわかっ現在を理解す。
非常に高いレベルでの近代的な方法—統計的手法などの機械学習と深層学習と、非常に良いパターン発見します。 以来、人は通常のお得なほとんどの時間も非常に簡単に発見されたものの翻訳であります。
を見て予測テキスト入力入力します。 機械知っていようとする人だって言うまでもない。 ることができ、が本当に彼女はすぐに思えます。 として私たちは、常に同じことを言い、非常に簡単でシステムの捕捉則として行動する場合もあります。 この架空の文字の近代進歩します。
はいかが"危険"とツールを養成講座を開催します。
これらの例は本当に素晴らしか見えないものか教えてくれます。 OpenAI言語モデルを8百万円ウェブページを予測する次単語踏まえると、前の単語をテキスト（トピックが同じ)です。 この膨大な量の研修はもちろん、地域のコヒーレンス(統語論-意味でも)、テキストです。
なぜだとお考えの人工知能移動方向を間違えるのか？
処理言語としては、他地域の進捗しており、研修のモデルを大量のデータ単位百万文が書かれています。 でも人間の脳は言語を学ぶのはこのパラダイムです。 ま放置しないでください子どもたちとの百科事典のベビーベッドが、期待したい言語を学んでいます。
たちは何かを明記いたしますが、この言語が話を聞きました人の話について説明します述されたオブジェやイベントには表示されます。 人の生き物が充満する環境で視覚、触覚、言語感覚のデータの冗長と相補的な自然のこれらの入力に大きくなると、子供の世界観を作っていくというと同時に言語を学んです。 なによりこれらの方法でコミュニケーションの問題もないは容易になるでしょうか？
はなぜ共通の意味で重要であるということですか。
例えば、あなたのロボットを集めれば集めるほども言います:"この本に収まらないのが赤のボックスがあまりにも小さい"です。 もちろん、おいし、ロボットを実感したのは、赤いボックスが小さすぎてやすことができて有意義な会話です。 だがをしないといけないと考えていロボット"この本に収まらないのが赤のボックスでは大きすぎる"ロボットにしているこの本は非常に大きな箱です。
ことの本質が会話が参考に非常に重要な人々がこのタスクを実行す。 しかし、これを見ていただきますとこの例では世界を深く理解しないネットワークに適用可能ですが当社の機械:理解の共通感や直感的な物理学を理解する信念や意図、その他の可視化および理由にしていくことができます。
そうとしていを教えて機械語には、シミュレーション物理の世界です。 なぜですか？
を見てきたわけではない母の百科事典のベビーベッドというと"学ぶ"です。 だいており、コンピュータです。 とは思わないこれらのシステムを学習したい、世界を理解するためにしています。
子様の場合は、直ちに受触覚感覚になります。 そして赤ちゃんを始め世界の見を吸収し、イベントや物件のオブジェクト。 その後、子どもを聞いた言語で入力します。 のみの魔法が理解します。
最良のアプローチを考えていますか。
一方のみへの理解を深める上での人間の知能に限り利用し、理解を機械です。 この研究のAIを基盤にする必要があるアイデアの発達心理学、認知科学、神経生物学、AIを適切に反映することが必要で何が既知の取り組み方について学び、世界を理解するためです。
実質的な進展が始まる場合のみ、研究者をくり事務所とチャットの人々とその他の地域です。 としアプローチの理解はインテリジェンスのコーヒーに飽きたら寿司にどのように再現でインテリジェントできる機械を話し、行動して物理世界です。
いBorisすか？ 教えてほしいものです。
以上
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