17 EKİM 2014, Cuma

Mikrofon Arkasında: Bilim Bilgisayarlarla Konuşma

[MÜZİK OYUN] [FRANSIZCA KONUŞMA] [SESLER KONUŞMA] [KAHKAHA] [Bilgisayar Parazitler] GEOFFREY HINTON: Bu dünyaya gelecek öğrenmek için doğuştan gelen yetenekleri ile Diğer akıllı varlıklar ile etkileşim. Diğer insanlarla etkileşim zorunda varsayalım Onlara küçük mesajlar yazarak. Bu gerçek bir ağrı olurdu. Biz bilgisayar ile nasıl etkileşimde Ve işte. Sadece onlarla konuşmak çok daha kolaydır. Bu bilgisayarlar eğer sadece çok kolay Biz dediğini anlamak olabilir. Ve bunun için, gerçekten iyi bir konuşma tanıma ihtiyacımız var. ANLATICI: Birinci konuşma tanıma sistemi 1952 yılında B

ell Laboratuvarları tarafından geliştirilmiştir. Bu sadece bir kişi tarafından konuşulan numaraları tanımıyor olabilir. 1970'li yıllarda, Carnegie Mellon çıktı 1.000 üzerinde tanımak başardı Harpy sistemi ile keli

me ve farklı telaffuzlar tanıyabilir olabilir Aynı kelimenin. ERKEK BİLGİSAYAR SESİ: Domates. KADIN BİLGİSAYAR SESİ: Domates. ANLATICI: Konuşma tanıma devam giriş ile 80'lerde Daha kullanılan

“Dil. İnsanların anlamak için (çoğu zaman) Kolay ama bilgisayarlar için çok kolay değil. Bu konuşma tanıma, dil anlayışı, nöral ağlar ve çevremizdeki teknoloji ile...”
Google

gizli Markov modelinin ses dalgalarını analiz matematiksel yaklaşım ve bugün sahip devrimler birçok yol açtı. JEFF DEKAN: Çok çiğ ses dalga formlarında alıyorsun. ERKEK KONUŞMACI: Eğer telefonunuzda bir mikrofon almak gibi ya da her neyse. ERKEK BİLGİSAYAR SESİ: Cheeseburger. FRANCOISE BEAUFAYS: Biz küçük parçalar halinde doğrayın ve tanımlamak için çalışır hangi fonem Konuşmanın son parça olarak konuşuluyordu. GEOFFREY HINTON: Yani fonem bir tür kelim

Mikrofon Arkasında: Bilim Bilgisayarlarla Konuşma Resim 1 Mikrofon Arkasında: Bilim Bilgisayarlarla Konuşma Resim 2 Mikrofon Arkasında: Bilim Bilgisayarlarla Konuşma Resim 3 Mikrofon Arkasında: Bilim Bilgisayarlarla Konuşma Resim 4

eleri ifade etmek için ilkel birim. JEFF DEKAN: [fonemleri OUT sondaj] JEFF DEKAN: Ve sonra birlikte bu dikiş isteyeceksiniz Palo Alto gibi muhtemel kelimelerle. RAY KURZWEIL: Konuşma tanıma bugün Eğer söylediklerinizi transkripsiyonu oldukça iyidir. ERKEK KONUŞMACI: Topeka gibi hava nedir? ROBERTO PIERACCINI: Sen seyahatleri hakkında konuşabilirsiniz. Eğer kişiler hakkında konuşabilirsiniz. RAY KURZWEIL: nerede gibi pizza alabilirim? TELEFON: Burada pizza listeleri vardır. RAY KURZWEIL: Eyfel

Kulesi ne kadar yüksekliktedir? TELEFON: Eiffel Tower o-- FRANCOISE BEAUFAYS: Biz muazzam iyileştirmeler yaptık çok çabuk. ERKEK KONUŞMACI: Amerika Birleşik Devletleri 21 Cumhurbaşkanı kimdir? TELEFON: Chester A. Arthur 21st-- oldu ERKEK HOPARLÖR: Tamam, Google. O nereli? RAY KURZWEIL: Yıllar önce, bir mühendis olmak zorunda bilgisayarlar ile etkileşim. Ben, bugün, herkes etkileşimde bulunabilirsiniz demek. ROBERTO PIERACCINI: Bir şey olsa da, O bebeklik anlayışı devam etmektedir. GEOFFREY HINTON: Biz çok daha sofistike bir dil gerekir anlayan bir anlayış modeli cümle ne anlama geldiğini. Ve biz hala sahip olmaktan çok uzağız. Alison Gopnik: dili kullanma becerimiz Bize kültürüne sahip olur şeylerden biridir. Bize gelenekleri geçmek yardımcı şeylerden biri bir kuşaktan diğerine. Dilin nasıl sistem hakkında bulmaktan işleri, bu gerçekten kolay bir sorun gibi görünüyor olsa da, Gerçekten var biri olarak ortaya çıkıyor zor ama her bebek zaman çatlattı iki yaşındasın. KADIN ÇOCUK: İki L's var. KADIN HOPARLÖR: İki L's var. Evet. ELLI ve sonra-- KADIN ÇOCUK: E. KADIN HOPARLÖR: E. ROBERTO PIERACCINI: Dil derece olduğu karmaşık ve sofistike. BILL BYRNE: semantics-- Gönderen RAY KURZWEIL: Irony-- FRANCOISE BEAUFAYS: Güçlü accents-- ERKEK KONUŞMACI: Sakal expressions-- RAY KURZWEIL: İnsan duygu, çünkü o Biz nasıl iletişim parçası. BILL BYRNE: Mizah. RAY KURZWEIL: Ben dikkatli olmak zorunda mıyım dinozor rahatsız? BILL BYRNE: Dil, çok farklı katmanları vardır Böyle zor bir problem yüzden ve bu. GEOFFREY HINTON: Günümüzde, insan beyninin ve öğrenme At İnsan beynindeki algoritmaları, çok, çok daha iyi dil anlayışı gibi şeyler. Ve onlar hala örüntü tanıma bir çok iyisin. BILL BYRNE: Biz çoğaltmak olsun veya olmasın Yani Beyin dilini anlamak için tam olarak ne ve konuşmayı anlamak için, hala bir sorudur. GEOFFREY HINTON: çok, uzun yıllar için, Biz sinir ağları daha iyi çalışması gerektiğine inanıyordu bu aptal mevcut teknoloji daha temelde sadece masa arama. Ve sonra, 2009 yılında, benim öğrenciler iki, Benden küçük bir girdi ile daha iyi çalışma var. Ve ilk kez sadece biraz daha iyi çalıştı ama sonra bu belliydi çok iyi çalıştı şeye geliştirilebilir. Beyin nöronlarının, bu gazillions sahip paralel tüm bilgi işlem. Ve beyindeki tüm bilgi nöronlar arasındaki bağlantının mukavemeti bulunmaktadır. Ne sinir ağı demek bir şeydir Bu geleneksel bir bilgisayarda simüle ediyor, ama çok kabaca çalışmak için tasarlanmıştır beynin aynı şekilde. Oldukça yakın zamana kadar Yani, insanlar özellikler var El mühendisliği ile. Onlar ses dalgaları baktı ve onlar Fourier analizi yaptılar. Ve onlar anlamaya çalıştı ne özellikler biz örüntü tanıma sistemi beslemek gerekir? Ve sinir ağları hakkında bir şey kendi özelliklerini öğrenmek olduğunu. Ve özellikle, özellikleri öğrenebilirsiniz ve sonra onlar özellikleri özelliklerini öğrenebilir ve daha sonra özellikler toplamından alınan özelliklerin özelliklerini öğrenebilir. Ve bu büyük bir gelişme sağlamıştır var Konuşma tanıma. JEFF DEKAN: Ama aynı zamanda bunları kullanabilirsiniz dil anlama görevler için. Ve bunu yolu temsil olduğunu Çok yüksek boyutlu uzaylarda kelimeler. GEOFFREY HINTON: Biz şimdi analojiler başa çıkabilirim nerede bir kelime numaralarının listesi olarak temsil edilir. Yani, örneğin, ben 100 numaralarının listesini almak eğer Paris ve ben ondan çıkarma temsil Fransa ve İtalya'da buna ekleyin ve ben bakarsanız Rakamlara ben, yakın şey var Roma temsil eden sayılar listesi aşağıdadır. Yani ilk kullanarak bu numaraları içine kelimeleri dönüştürerek Bir sinir ağı, aslında bu analojik akıl yapabilirsiniz. Ben tahmin önümüzdeki beş yıl içinde, açık olacağını, bu büyük derin sinir ağları Yeni öğrenme algoritmaları bize vermek için gidiyoruz ile çok daha iyi dil anlama. Alison Gopnik: Biz, dışarı başladığımda Biz düşünce satranç veya matematik gibi şeyler ya da mantık, böyle şeyler olmaya gittiğini Gerçekten zor. Onlar bu zor değil. Ben aslında bir makine ile sona erebilir demek Bir büyükusta satranç oynayabilir yanı sıra satranç yapabilirsiniz. Biz gittiğini düşündüm şeyler Bir bilgisayar sisteminde daha kolay olması için, anlayış dili, bu şeyler gibi inanılmaz zor olduğu ortaya çıktı var. BILL BYRNE: Ben bile "biz bunu yaptık" hayal bile edemiyorum an oldukça henüz, sırf bu yüzden vardır olan bu bulmacanın birçok parça faili meçhul, bakış bir bilim açısından hem hem de bakış teknik uygulama noktasından itibaren. Bilinmeyenli bir sürü var. Alison Gopnik: Bunlar büyük devrimler vardır. Onlar zaten neyi biz biraz keman sadece zaman değil biliyorum, ama biz bir şey keşfetmek zaman tamamen yeni ve beklenmedik. JEFF DEKAN: Ben tür size bir kez düşünüyorum , insan düzey performansının ballpark olan Oldukça dikkat çekici olacaktır. [MÜZİK OYUN]

Açıklama

Dil. İnsanların anlamak için (çoğu zaman) Kolay ama bilgisayarlar için çok kolay değil. Bu konuşma tanıma, dil anlayışı, nöral ağlar ve çevremizdeki teknoloji ile iletişim kurmak için sesimizi kullanma hakkında bir kısa film.

Bunu Paylaş:
  • Google+
  • E-Posta
Etiketler:

Google

Google

Bizim resmi YouTube kanalı üzerinde Google dünyasını yaşayın. Bizim ürün, teknoloji, şirket olaylar ve daha fazlası hakkında videoları izleyin. Tüm favori Google ürünleri ve ekipleri güncelleştirmeleri almak için abone olun.

YORUMLAR



9.2/10

  • 7455
    Olumlu
  • 593
    Olumsuz
  • 1498
    Yorum
  • 576013
    Gösterim

SPONSOR VİDEO

Rastgele Yazarlar

  • Google

    Google

    18 EYLÜL 2005
  • Jordie Jordan

    Jordie Jorda

    27 Ocak 2008
  • Philip DeFranco

    Philip DeFra

    16 EYLÜL 2006

ANKET



Bu sayfa işinize yaradı mı?