В каком направлении движется Google? Larry Page - видеоролик
Изучайте английский язык с помощью параллельных субтитров ролика "В каком направлении движется Google?".
Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь.
Всего 827 книг и 2706 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.
страница 3 из 3 ←предыдущая следующая→ ...
00:04:23
sort of pin the opponent down.
как она может
припереть противника к стене.
The computer's on the left,
Компьютер слева,
and it's just racking up points.
и он очень быстро набирает очки.
So imagine if this kind
Только представьте, что бы было,
если бы такого рода
of intelligence were thrown at your schedule,
интеллект можно было использовать
в планировании
00:04:34
or your information needs, or things like that.
вашего графика работы или
информационных потребностей.
We're really just at the beginning of that,
Мы только начинаем работу,
and that's what I'm really excited about.
и я нахожу это очень захватывающим.
CR: When you look at all that's taken place
ЧР: Оценивая то, что уже было сделано
with Deep Mind and the boxing,
в рамках Deep Mind и игры в бокс,
00:04:49
also a part of where we're going
а также в рамках наших программ
is artificial intelligence.
по развитию искусственного интеллекта,
Where are we, when you look at that?
где мы находимся? Что уже сделано?
LP: Well, I think for me,
Я буду отвечать за себя.
this is kind of one of the most exciting things
Это одна из самых замечательных вещей,
00:05:00
I've seen in a long time.
которые я когда-либо наблюдал.
The guy who started this company, Demis,
Парня, который основал компанию,
зовут Демис.
has a neuroscience and a
computer science background.
Он изучал неврологию и информатику.
He went back to school
Затем он захотел
to get his Ph.D. to study the brain.
защитить докторскую
в сфере изучения мозга.
00:05:12
And so I think we're seeing a lot of exciting work
Именно поэтому, думаю,
в работе мы наблюдаем
going on that sort of crosses computer science
захватывающее переплетение
информатики
and neuroscience
и неврологии,
in terms of really understanding
которое даёт нам
возможность понять,
what it takes to make something smart
что нужно для того,
чтобы делать по-настоящему
00:05:24
and do really interesting things.
интересные вещи
и создавать умные продукты.
CR: But where's the level of it now?
ЧР: Но чего мы уже достигли?
And how fast do you think we are moving?
И как быстро мы продвигаемся вперёд?
LP: Well, this is the state of the art right now,
ЛП: Пока мы дошли до уровня
understanding cats on YouTube
распознавания котов на YouTube
00:05:36
and things like that,
и похожих задач,
improving voice recognition.
улучшили распознавание речи.
We used a lot of machine learning
Мы широко использовали
машинное обучение
to improve things incrementally,
для постепенного
улучшения результатов.
but I think for me, this example's really exciting,
Для меня именно
этот результат замечателен,
00:05:48
because it's one program
ведь это только одна программа,
that can do a lot of different things.
способная выполнять множество задач.
CR: I don't know if we can do this,
ЧР: Не знаю, сможем ли мы показать это,
but we've got the image of the cat.
но у нас есть изображение кота.
It would be wonderful to see this.
Было бы замечательно
это показать.
00:05:56
This is how machines looked at cats
Вот как машины
видят и представляют себе
and what they came up with.
котов.
Can we see that image?
Покажите нам изображение.
LP: Yeah.
CR: There it is. Can you see the cat?
ЛП: Да.
ЧР: Вот оно. Видите кота?
Designed by machines, seen by machines.
Вот как машина
видит и изображает кота.
00:06:05
LP: That's right.
ЛП: Совершенно верно.
So this is learned from just watching YouTube.
И этому они научились,
просто просматривая видео на YouTube.
And there's no training,
Мы их не натаскивали,
no notion of a cat,
не задавали им понятие кота.
but this concept of a cat
Концепция кота —
Для просмотра параллельного текста полностью залогиньтесь или зарегистрируйтесь
←предыдущая следующая→ ...