Видео: Мультики про машинки новые серии 2017 - Кто сильнее! Лучшие мультфильмы для детей /#мультик игра (Ноември 2024)
Този епизод на Бързо напред е записан в центъра за опит на Уотсън на IBM тук в Ню Йорк. Гост ми беше Роб Хай, вицепрезидентът и главен технологичен директор на IBM Watson.
Дан Коста: Кое е доминиращото погрешно схващане, което хората имат за изкуствения интелект?
Роб Хай: Мисля, че най-често срещаният проблем, с който се сблъскваме с хората, които говорят за AI е, че те все още живеят в света, където мисля, че Холивуд е разширил тази идея, че когнитивните изчисления, AI, са за възпроизвеждане на човешкия ум и това е наистина не. Неща като теста на Тюринг имат тенденция да затвърдят, че това, което измерваме, е идеята AI да може да се състезава с глупавите хора да вярват, че това, с което се занимавате, е друго човешко същество, но това наистина не е мястото, където открихме най-голяма полезност.
Това дори се връща към, ако погледнете почти всеки друг инструмент, който някога е създаден, нашите инструменти са най-ценни, когато ни усилват, когато разширяват обхвата си, когато увеличават силата ни, когато ни позволяват да правим неща, които не можем да направим сами като хора. Това наистина е начинът, по който трябва да мислим и за AI, и дотолкова, доколкото всъщност го наричаме увеличен интелект, а не изкуствен интелект.
Нека поговорим малко за тази промяна, защото това е напълно нов тип изчисления. Това е еволюцията на изчисленията от това, с което и двамата сме израснали, програмно изчисление, където бихте използвали изчисления, за да достигнете и да отговорите, използвайки много сложен процес, до когнитивно изчисление, което работи малко по-различно. Можете ли да обясните този преход?
Вероятно най-голямата забележителна разлика е, че е много вероятна, докато програмираното изчисление наистина е свързано с определяне на всички условни изявления, които определят нещата, на които обръщате внимание и как да отговорите на тях. Това е силно детерминистично. Той е високо математически прецизен. С класически програмиран компютър можете да проектирате част от софтуера. Тъй като знаете какво представлява математическият модел, който представлява, можете да го тествате математически. Можете да докажете неговата коректност.
Когнитивните изчисления са много по-вероятни. До голяма степен става въпрос за тестване на сигналите на пространствата, върху които сме фокусирани, независимо дали това е визия, реч или език, и опит за намиране на моделите на смисъла в тези сигнали. Дори и тогава никога няма абсолютна сигурност. Това е отчасти, защото така се изчислява, но и защото това е естеството на човешкия опит. Ако мислите за всичко, което казваме или виждаме или чуваме, вкусваме или докосваме или ухаем или нещо, което е част от сетивата ни, ние като хора винаги се опитваме да оценим какво всъщност е, а понякога не го разбираме правилно,
Каква е вероятността, когато чух тази последователност от звуци, това наистина означаваше тази дума? Каква е вероятността, когато видях тази последователност от думи, означаваше това твърдение? Каква е вероятността, когато видя тази форма и изображение, което гледам, че това е този обект? Дори за хората това е вероятен проблем и дотолкова винаги е начинът, по който работят и тези познавателни системи.
Ако някой дойде при вас и има проблем, който иска да реши, той мисли, че има когнитивно изчислително решение за това, те идват при Уотсън и казват: „Вижте, ще използваме Уотсън, за да се опитаме да разрешим този проблем." Извън кутията, Уотсън не прави много. Те трябва да го научат как да решат проблема си. Можете ли да говорите за този процес на борда на борда?
Всъщност трябва да говорим за две измерения на това. Едното е, че преди време разбрахме, че това нещо, наречено когнитивни изчисления, е наистина по-голямо от нас, по-голямо е от IBM, по-голямо от всеки един доставчик в индустрията, по-голямо е от която и да е от една или две различни области на решения че щяхме да бъдем съсредоточени, и трябваше да го отворим, което е, когато се преместихме от фокусирането върху решенията, за да се справим наистина с повече платформа от услуги, където всяка услуга наистина е индивидуално фокусирана върху различна част от проблемно пространство. Това е компонент, който в случая на реч е фокусиран стриктно върху проблема да се опитате да вземете речта си и да разпознаете кои думи сте изразили в тази реч, или направете изображение и опитайте да идентифицирате какво е в изображението, или вземете език и се опитайте да разберете какво е значението му, или водете разговор и участвайте в това.
На първо място, това, за което говорим сега, са набор от услуги, всяка от които прави нещо много специфично, всяка от които се опитва да се справи с различна част от нашия човешки опит и с идеята, че всеки, който изгражда приложение, всеки, който иска да реши социален или потребителски или бизнес проблем, може да направи това, като вземе нашите услуги, след което го състави в приложение. Това е точка първа.
Точка втора е тази, с която сте започнали, която е, добре, сега, когато имам услугата, как да я накараме да прави нещата, които искаме да прави добре? Техниката наистина е една от преподаването. Вероятностният характер на тези системи се основава на факта, че те се основават на машинно обучение или задълбочено обучение и тези алгоритми трябва да бъдат научени как да разпознават моделите, които представляват смисъл в набор от сигнали, което правите, като предоставяте данни, данни, които представляват примери за онази ситуация, която сте имали преди, където сте успели да маркирате това като казва: „Когато чуя тази комбинация от звуци, това означава тази дума. Когато видя тази комбинация от пиксели, това означава, че обект. " Когато имах тези примери, сега мога да ви преведа в когнитивната система, до тези познавателни услуги и да ги науча как да вършат по-добра работа, като разпознават всичко, което искаме.
Мисля, че един от примерите, който илюстрира това наистина е в медицинското пространство, където Уотсън помага на лекарите да вземат решения и да анализират големи количества данни, но в крайна сметка работи с тях за диагноза в партньорство. Можете ли да поговорите малко за това как се провежда това обучение и след това как решението се завършва, като предоставя по-добри резултати?
Работата, която свършихме в онкологията, е добър пример за това, където наистина е състав от множество различни видове алгоритми, които в целия спектър на работа, който трябва да се извърши, се използват по различни начини. Започваме например с преглед на медицинското досие, разглеждане на медицинското ви досие и използване на когнитивната система, за да разгледат всички бележки, които клиницистите са предприели през годините, че са работили с вас, и да намерят това, което наричаме подходяща клинична информация. Каква е информацията в онези медицински бележки, които сега са от значение за консултацията, в която предстои да влезете? Като вземете предвид, че правите анализи на прилика на населението, опитвайки се да намерите другите пациенти, другите кохорти, които имат много сходство с вас, защото това ще информира лекаря как да мислите за различните лечения и как тези лечения може да са подходящи за вас и как ще реагирате на тези лечения.
След това ние навлизаме в това, което наричаме стандарт на практиките за грижи, които са сравнително добре дефинирани техники, които лекарите споделят за това как ще лекуват различни пациенти за различни видове заболявания, признавайки, че те наистина са предназначени за обикновения човек. Тогава ние лежим на върха на това, което наричаме клинична експертиза. След като са били научени от най-добрите лекари по различни заболявания какво да търсят и къде са хората, които са извън тях, и как да разсъждаваме за различните стандарти на грижи, кой от тях е най-подходящ или как да предприемем различните пътища през тези различни практики на грижи и сега ги прилагайте по най-добрия възможен начин, но най-накрая влезте и разгледайте клиничната литература, всичките стотици хиляди и 600 000 статии в PubMed за постигнатия напредък в науката в тази област, които са от значение за да се направи тази препоръка за лечение, Всичко това са различни аспекти на алгоритмите, които прилагаме на различни фази на този процес, всички от които са научени, като поставят някои от най-добрите лекари в света пред тези системи и ги карат да използват системата и да коригират системата когато видят нещо да се обърка и системата трябва да се учи основно чрез това как да подобри собствената си работа. Ние използваме това конкретно в случая с онкологията, за да помогнем да информираме лекарите в областта за възможностите за лечение, с които може да не са запознати или дори ако имат някакво познание с него, може да не са имали реален опит и не наистина разбират как пациентите им ще реагират на това и как да получат най-ефективния отговор от своите пациенти.
Това, което всъщност е направило, е демократизирането на експертните знания. Можем да вземем най-добрите лекари от Memorial Sloan Kettering, които имаха полза да виждат буквално хиляди пациенти годишно около същата болест, от която са разработили този огромен опит, да го заснемат в когнитивната система, да изведат това на общност или регионална клиника, където тези лекари може да не са имали толкова време да работят със същата болест при голям брой различни пациенти, което им дава възможност да се възползват от тази експертиза, която сега е заснета в когнитивната система.
Мисля, че идеята за разпространение на тази експертиза, на първо място, заснемането й, е нетривиална задача, но след като веднъж направите това, ще можете да го разпространите наистина по цялата планета, ще имате опит в най-добрите лекари в Memorial Sloan Kettering могат да бъдат доставени в Китай, в Индия, в малки клиники и мисля, че това е доста необикновено.
Оказва огромно социално въздействие върху нашето благосъстояние, здравето ни, върху нещата, които ще ни бъдат от полза като общество.
От друга страна, нещото, което засяга хората за изкуствения интелект е, че той ще замени хората, ще замени работните места. Той е обвързан с движението за автоматизация. Нещото, което ме поразява, е пребиваването в медицинското пространство, рентгенолозите. Рентгенолозите разглеждат стотици и стотици слайдове на ден. Уотсън или базирана на AI система може да повтори същия тип диагностика и анализ на изображенията. След десет години смятате ли, че в САЩ ще има повече или по-малко човешки рентгенолози? Какво е въздействието върху подобни отрасли?
Въздействието всъщност е в това да помогнете на хората да свършат по-добра работа. Наистина става въпрос… вземете го в случая с лекаря. Ако лекарят вече може да взема решения, които са по-информирани, които се основават на реални доказателства, подкрепени от най-новите научни факти, които са по-съобразени и специфични за отделния пациент, това им позволява действително да си вършат работата по-добре. За рентгенолозите може да им позволи да видят неща в образа, които иначе биха могли да пропуснат или да бъдат затрупани. Не става въпрос за подмяната им. Става въпрос за това да им помогнем да вършат по-добре работата си.
Той има една и съща динамика, която всеки инструмент, който някога сме създавали в обществото. Обичам да казвам, ако се върнете назад и погледнете последните 10 000 години на съвременното общество след появата на селскостопанската революция, ние сме като инструменти за изграждане на човешкото общество, чукове, лопати, хидравлика, шайби, лостове и много от тези инструменти са били най-издръжливи, когато това, което те наистина правят, е да усилва човешките същества, да усилва силата си, да усилва нашето мислене, да разширява обхвата си.
Това наистина е начинът да мислим за тези неща, е, че той ще има своята най-голяма полезност, когато ни позволява да правим това, което правим по-добре, отколкото бихме могли, когато комбинацията от човек и инструмент заедно са по-големи от единия от тях биха били сами. Това наистина е начинът, по който мислим за това. Така развиваме технологията. Именно там ще бъде икономическата полезност.
Напълно съм съгласен, но мисля, че ще има отрасли, които са затруднени поради ефективността, въведена от тези интелигентни системи.
Те ще бъдат преведени. Да, те ще бъдат преместени. Не искам да намалявам този въпрос, като го казвам по този начин, но също така искам да съм сигурен, че не мислим за това като за премахване на работни места. Тук става въпрос за трансформиране на работата, която хората изпълняват. Ще ви дам пример. Много дискусии за това как това може да отнеме работни места в кол центъра. Е, познайте какво? Има много работа, която агентите на центровете за обаждания правят, че не им се налага да правят, не обичат да правят, това отнема от способността им да правят неща, които са по-интересни.
Отблъскването, което виждаме в обаждателните центрове, е до голяма степен обусловено от факта, че ако мислите за работата на агента за обаждания, вие седите в края на телефонното обаждане и слушате озлобени клиенти по цял ден и задавате един и същ въпрос и отново, и е трудно да се приберете през нощта, чувствайки се наистина добре за това, което сте направили онзи ден. Трудно е да се хвалиш с приятелите и семейството си за тази работа, която имаш и колко добре се справяш, когато това е положението.
Ако можем да накараме когнитивната система чрез разговорен агент да разтовари някакъв процент, да кажем 30 процента от обажданията, които влизат, и да отговаряме на най-често срещаните и належащи въпроси на клиентите бързо, ефективно и да се погрижим за тази светска работа, тогава какво останали след всичко, за което са се погрижили са видовете въпроси, които хората по своята същност изискват повече от човешко докосване, че тогава ще се обърнете към агента на този център. Проблемът, с който се занимават за този клиент, е по-интересен, по-труден, изисква от тях да положат повече интелектуални усилия, но също така се занимават с удовлетворен клиент. Идват малко по-щастливи. Те не се вбесяват много от проблема си.
За агента на кол центъра всъщност е подобрил работата им. Това всъщност им дава възможност да си вършат работата по-добре и да бъдат по-изпълнени от това. Междувременно, за клиента, за потребителя, най-належащите им проблеми бързо бяха решени. Те не седят в задържане 10 минути. Те не чакат да бъдат насочени към точния човек с точно правилните знания. Те получават информацията, от която се нуждаят най-лесно и могат да продължат живота си с вероятно по-добро решение, със сигурност по-добра информация или поне по-последователна информация. Той всъщност се възползва от двете страни на това уравнение.
Интересно е. Някои от демонстрациите, които видях днес, са, че приложенията в кол центъра могат да предвидят и открият емоционалното състояние на хората, които се обаждат доста ефективно, така че това не е само транзакционно. Всъщност може да прочете състоянието на човека от другия край на реда доста добре.
Което е наистина съществено, ако се замислите; разговорът има два елемента към него. Едното е, че това, което хората казват за начало, по принцип не е това, за което наистина са там. Ако кажа: "Какъв е балансът ми?" е, това всъщност не е моят проблем. Да, трябва да знам салдото в акаунта ми, трябва да знам колко пари имам, но проблемът ми е, че се опитвам да купя нещо или се опитвам да разбера как да получа пари в правилната позиция да платя сметките ми този месец или се опитвам да спестя за образованието на децата си. Проблемът ми е по-голям от първия въпрос, който зададох, и един разговор трябва да е за достигането до този истински проблем.
Втората обща характеристика на разговора е, че обикновено той носи своеобразна емоционална дъга. Хората влизат в определено емоционално състояние и част от разговора е да ги преместите чрез емоционална промяна, която често означава да ги преместите от ядосани към сега удовлетворени. В някои разговори може да влезем в него. Всъщност може да се нагрее малко. Виждате емоционална дъга, която може да започне спокойно и след това преминава към по-спорна дискусия, която в крайна сметка след това се разрешава.
Да бъдеш чувствителен и да осъзнаваш емоционалното състояние на участващите страни е важна част от ефективността в този разговор.
Кои са някои от другите приложения, които смятате, че наистина са трансформативни, които са налични днес?
Мисля, че всеки от тях, което правим, ангажира потребителя, клиента по начин, който води до вдъхновяването им. За мен, в крайна сметка, и отново се връщам към разговорите като пример, обикновено когато хората влизат в разговор, идваме на масата с идея. Имате идея. Имам идея. Тази начална идея е началото на разговора и в хода на разговора еволюираме тези идеи. Смесваме ги. Ние ги обединяваме. Може би ги отстъпваме или ги увеличаваме. Еволюираме до момент, в който, надявайки се, излизайки от разговора, имаме по-добра представа. В идеалния случай.
За целта трябва да има не само даването и вземането, но и елементът как да вдъхновите някого? Как карате хората да активират въображението си? Как да ги накарате да мислят за нещо, за което не са мислили преди, или да видят нещо в светлина, за която не са мислили преди, или да виждат друга гледна точка, която ги отвежда по пътя, за който те дори не са знаели помислете за, да задавате въпроси, които не мислят да задават? Това са примерите, това са ситуациите, които според мен са най-обещаващи и ще имат най-голяма полза за хората.
Това ли се случва днес или това е нещо, което трябва да се случи по линия на развитието на технологията?
Не, случва се. Имаме примери за това, което се случва сега. Всъщност, връщайки се към онкологията като пример, за най-добрите лекари в света възможностите за лечение, които се представят, могат да бъдат очевидни за тях в по-голямата си част. Може да има един от десетте случая, в които да кажат: „Е, почакай малко, това беше интересна идея“. Няма да е толкова често, но, както казахте по-рано, ако вземем това към настройките на общността, регионалните настройки и в областите, където няма такива нива на опит, фактът, че системата може да въведе нови идеи, нови възможности за лечение, наистина става въпрос за въвеждане на нови идеи. Вече виждаме това.
Тогава, разбира се, преминаването отвъд онова, което мисля, се е превърнало в класическия сценарий за чатбот, който мисля, че някои от нас започват да виждат в различни примери към сега ситуация, в която ако някой подаде сигнал за измама с кредитна карта на кредитната си карта и те отидат на днес чатбот, може би е просто: "Дали тази транзакция е нещо, което сте направили или не? Ако е, значи добре. Ако не, тогава ще направим нещо за анулиране на транзакцията, " в сега, "Добре, имаш нужда от нова кредитна карта. Къде е най-доброто място да ти го предоставим? Трябва ли да ти го изпратим по пощата? Не трябва ли да ти го изпратим по пощата? О, подготвяш се да тръгнеш на това пътуване. Тогава явно сме няма да може да ви го изпратим по пощата. Трябва да ви го доставим по-бързо от това.
"О, отивате в чужбина. Може би тук има опция за кредитна карта, на която преди не бяхте изложени, не знаехте, къде по-добре се справяме с валутните борси. О, вие използвате това за бизнес. Това е пътуване в чужбина. Използвате това за бизнес разходи. Е, тук е кредитна карта, която има по-подходящ за това лихвен процент. " Това са много прости примери, но всеки от тях отваря нов набор от идеи, който обикновено не се случва в обикновения ви чатбот днес и все пак наистина може да бъде много оправомощаващ за хората.
Интересният момент е, че докато преглеждате всички тези опции, в миналото това би било сценарий. Щеше да има сценарий с няколко клона. Ще бъде предварително дефинирано. Това е съвсем различно нещо, когато чатботът прави това, което всъщност реагира на информацията, която давате, и информацията, която вече сте дали и ви води надолу по пътища, които не са били скриптирани. Той знае, че пътувате, но не е задължително да сте го казвали. Той откри тази информация от вашата имейл история.
Може да намери неща за вас, които е открил по пътя.
Говорихме за онкологията, защото това е чудесен пример. Говорихме за чатботите, защото повечето хора са имали някакво взаимодействие с тях. Но това е технология, която наистина се разраства във всяка индустрия. Трудно е да се мисли за индустрия, която няма да има някакъв познавателен компонент към нея. Има ли примери, които са просто изход, за които хората все още не са се замисляли?
Невероятното за мен е как всеки ден някой измисля друга нова идея. Ето защо мисля, че сме в толкова много интересна фаза, защото като се съсредоточихме върху декомпозирането на това, което имаме по отношение на когнитивните възможности, в услугите за изграждане на блок, наистина освобождаваме хората да използват въображението си и да следват идеи, които имаме никога досега не се е обмисляло преди това, дали се използва визуално разпознаване за изследване на пейзажа.
Например в Калифорния компания там използва визуално разпознаване, за да разгледа топографията и топологията и да разпознае в изображението разликата между бетонна повърхност, асфалтова покривна повърхност, тревна повърхност, дървета и храсти и тези неща, за да преценете колко вода се консумира и къде може да има течове на вода и неща, които биха могли да се направят за подобряване на ефективното използване на водата, като пример.
Или на легалната арена, използвайки тези неща, за да излезете и помогнете на адвокатите да прочетат буквално милиони и милиони страници справочен материал, което е като намирането на иглата в сено. Къде е този лист хартия, който наистина е от значение за този конкретен случай? Опитвам се да подредя всичко това. Възможностите са просто огромни.
Мисля, че една от тези квалификации има големи количества данни, които трябва да бъдат анализирани. Говорихте за медицински записи и за това, че можете да сканирате медицинската документация за съответната информация. Тези записи през целия ви живот могат да бъдат дълги много стотици страници. Това е нещото, което може би вашият семеен лекар има това, но няма да си спомня всичко това, докато системата никога не забравя.
Да. Един лекар може да има пет, може и десет минути, за да прегледа медицинската история преди да дойде и да се консултира с вас, и все пак има всякакъв вид много уместна информация, която може да бъде във вашата история, вашето минало, че при всякакви други обстоятелства те биха пропуснали просто защото нямат време, че ако имаха, това би имало значение.
Помислете за ситуация, в която ако една жена беше казала на своя лекар, че майка й току-що е починала от рак на гърдата преди две години. Е, шансовете са този лекар да отбележи, че в този запис, но в този момент, ако тази жена идва да представи бучка в гърдата си и ако този лекар не вижда това, е, това е много важно парче информация. Сега, може би ще го преоткрият, като говорят с пациента, но може би не. Наистина ли искате да поемете риска да не знаете, че когато нещо подобно е толкова германско?
Общата характеристика, където тези неща са полезни, споменахте, където има много и много данни. Да, но наистина това е, когато някой от тези аспекти на това, кой сме като човешки същества, където това, което нашата познавателна способност започва да достига своята граница. Добре четем. Можем да прочетем нещо. Можем да го асимилираме. Можем да се адаптираме към информацията и да я използваме по много мощни начини като човешки същества. Но не сме много добри в четенето на много данни. Не можем повече от… Идеята да четем десетки хиляди, сто хиляди, милиони страници литература на ден е далеч над нашите възможности.
Въпросът става, тъй като израстваме в свят, в който количеството на информацията, която се произвежда ежедневно, нараства експоненциално, колко повече от тази информация не използваме тази, която съдържа информация в нея, има ли този малък шрифт информация, който е абсолютно критични за решението, което трябва да вземем, не стигаме ли? Ако не е количеството информация, което четем, това е: Колко асимилираме? Колко сме в състояние да си припомним? Можем ли да видим малките модели, които са от значение в тази информация за нашите решения?
Има много неща, в които ние като хора сме добри. Има и много неща, които не сме много добри и това е, което мисля, че когнитивните изчисления наистина започват да правят огромна разлика, когато е в състояние да преодолее това разстояние, за да поправи тази пропаст.
Изглежда доста ясно, че това е светът, в който се движим. Колко сме подготвени? Какво гледате на образователната ни система, на нашата икономика, на политическите ни структури? Колко добре сме подготвени да живеем в свят с този тип когнитивни изчисления като компонент?
Интересно е. Това се основава на една от основните ценности, които ние притежаваме като хора, което е способността ни да се адаптираме. Ако го погледнете чисто дискретно, накъде върви това и ако трябва да скочим напред 10 години и да го погледнем и да кажем: "Къде ще бъдем 10 години? Готови ли сме за това?" отговорът вероятно ще бъде, не. Има още много неща, които трябва да направим. Но човешките същества имат тази забележителна способност да се адаптират в движение и да растат с промените, които настъпват около тях.
Помислете преди 10 години, когато смартфонът наистина започваше да ни става достъпен, да не говорим за популярен, и колко промени сме преживели като общество през последните 10 години. Помислете какъв е ежедневието ви със и без вашия смартфон. Можем да се оплакваме колко много може да ни отнеме от други преживявания и това може да е вярно, но въпросът е, че преди 10 години не прекарвахме много време в плашене, бяхме ли подготвени като общество, въпреки че всъщност преживяхме много промени през последните 10 години, за които вероятно не бяхме напълно наясно, тъй като асимилирахме тази промяна в технологията и започнахме да я използваме по много ефективни начини.
Има много неща, които трябва да направим. Има много, които ще правим с течение на времето, много растеж, през който ще преминем, много образование и политика и други неща, през които трябва да преминем промените, но ще го направим.
Ще стигнем до последните ми въпроси. Коя технологична тенденция ви засяга най-много? Има ли нещо, което да те поддържа през нощта?
Мисля, че най-голямата грижа, която имам в момента, е, че хората трябва да поемат отговорност. Ние като инженери и доставчици на технологии, потребители на технологии, хора, които носят отговорност за регулирането на технологиите, наистина трябва да сме съзнателни и да мислим сега какво искаме да направим, за да се защитим и да се подготвим за настъпващите промени. Това няма да бъде, защото няма да се адаптираме към него. Ние ще. Проблемът е, разбира се, че в процеса на адаптирането му ние също няма да сме наясно какво прави и как това ни засяга и къде хората може да използват тази технология по начини, които не предпочитаме, че не сме не ми е удобно или в ретроспекция не е задължително да искаме.
Мисля, че трябва да сме съзнателни и да мислим какво правим и не искаме да се случва в живота ни с тази технология. По-конкретно, доставчиците в частност, ние като доставчици на тази технология и хората, които консумират тези технологични компоненти и изграждат приложения от нея, в този момент трябва да поемат отговорност за нашето етично поведение или поведение, които се пораждат от етични ценности.
Като пример, горещо препоръчваме на всеки от нашите разработчици на приложения, която и да е от институциите, които създават приложения, използващи тези технологии, да бъдат много прозрачни с крайните си потребители относно факта, че това е познавателно приложение, това е компютър и например да не се опитва да се маскира като истинско човешко същество. Не се преструвайте Не позволявайте това нещо да се преструва.
Не имитирайте
Не го имитирайте и не позволявайте на клиентите ви някога да бъдат заблуждавани да вярват, че това нещо е истинска личност. Етично е грешно. Мисля, че създава риск от уязвимост. Човешко същество, което взаимодейства с човешко същество, може да направи определени предположения за нашите недостатъци, за нашата неспособност всъщност да запазим много информация, когато, когато се занимаваме с когнитивна система, трябва да имаме предвид, че хората, които предоставят това познавателно решение носят отговорност за поверителността и защитата на информацията, която ние го предоставяме. Никога не бива да забравяме този факт.
По отношение на технологиите в горната част, каква технология използвате всеки ден, която просто вдъхновява чудото? Какво промени живота ти?
Мисля, че фактът, че сега мога да получа достъп до информация, че дори и да мога да я получа в интернет, ние отдавна разполагахме с информация в интернет, но често спираме да се опитваме да получим тази информация, защото непосилно е Бях навън, като гледах някакво оборудване за камери и просто се опитвах да вземам решения за компромиси между различните камери -
Ще ви изпратя линк към нашето ръководство за купувачи.
Ето. Става невероятно и въпреки това трябва да разчитате на други хора, за да им предоставите съвети и да приемете, че те са направили изследването за вас, но дори и тогава, те правят това въз основа на някои предположения, които са направили за това имате нужда и от това, което ви интересува. В един момент просто се отказваш и казваш: „Добре, добре, просто ми кажи какво да правя, аз ще го направя“. Или отивате на цял куп уебсайтове и виждате всички тези мнения и то просто става объркващо и противоречиво и затова казвате: „Е, по дяволите с всички тях. Просто ще отида с това, което се чувства добре за мен."
Сега, тъй като тези системи могат да натрупват и асимилират и организират огромно количество информация, дори за хората, които дават препоръки, дори и за съветниците, това им е от полза, защото им помага да свършат по-добра работа. Начин, по който обичам да казвам, че не мисли за нас, а изследва за нас, за да можем да мислим по-добре и това е вярно за нас като крайни потребители и е вярно за съветници. Вярно е за всеки, който е в тази роля на анализатор.
Мисля за приложението, защото винаги се опитваме да помогнем на хората да вземат решения за покупка. Ние не сме далеч от система, която би могла да разгледа всички снимки, които сте направили през последните пет години, да видите, че обичате да правите снимки на дивата природа или крупни снимки на цветя, и след това да направите препоръка за камера въз основа на снимките, които вземаш.
Това е вярно. Фламинго. Не знам защо.
Това е най-добрата камера за снимане на фламинго.
Фламинго, нали.
Почти сме там. Технологията съществува, тя просто още не е програмирана.
Да.
Или преподавани, както правим в наши дни. Роб Хай, много благодаря за това.
Благодаря ти много.
За повече Бързо напред с Dan Costa, абонирайте се за подкаста. В iOS изтеглете приложението Podcasts на Apple, потърсете „Бързо напред“ и се абонирайте. На Android изтеглете приложението Stitcher Radio for Podcasts чрез Google Play.
