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[音楽]
こんにちは、私はチュラを超えています、私は読者です、または
こんにちは、私はチュラを超えています、私は読者です or
こんにちは、私はチュラを超えています、私は読者 or associate 教授と機械学習です
准教授と機械学習
准教授と machine learning at インペリアル カレッジ ロンドンだから何
インペリアル カレッジ ロンドンなので what
インペリアル カレッジ ロンドンでは、what humans がこの時点で採点されています。
人間はこの時点で評価されています is
人間は現時点では is particularly コンテキスト統合と評価されています。
特にコンテキスト統合と
特にコンテキストの統合と lending の全体的な理解
the の全体的な理解を助ける
the world と何が起こっているのかの全体的な理解を助ける
世界と a を作る中で何が起こっているのか
世界と状況の a analysis を作ることで何が起こっているので、いくつかの
状況の分析なので some
some machines の自然言語理解による状況の分析
マシン自然言語 Understanding
for の例では、まだそこまで到達していないので
たとえば、私たちはまだそこにいません so
when 彼らは研究論文を読んでいます。
研究論文を読むとき、彼らは
彼らが研究論文を読むとき、彼らはコンテキストが不足していると時々彼らは just
コンテキストが不足しているだけで、時々
ちょうどコンテキストが不足しており、someday don は、皮肉を言ってみましょうの要点を取得しないでください。
要点を取得できない、irony と言いましょう
Irony sarcasm または他のニュアンスを言いましょうの要点がわかりません
皮肉や in である他のニュアンス
皮肉や行間の in between である他のニュアンス
行間
Lines however の間、これらのギャップはゆっくりとなってきています。
ただし、これらのギャップは徐々になりつつあります
ただし、これらのギャップはゆっくりとギャップの being less ですので、言ってみましょう
ギャップが少ないので言いましょう because
ギャップが少なくなって、 because emotional の知性がますます高まっていると言いましょう
心の知能指数はますますmore
感情的知性はますます前面に出て、同時に more coming です
前面に出てくると同時に
前面に出てくると同時に time the マシンは大きなビッグ データを活用できます
マシンは大きなビッグ データを悪用できます
マシンは大きな大きな data and を活用することができますあらゆる種類の知識を活用します。
とあらゆる種類のKnowledge を悪用します。
人間が持っていないあらゆる種類のKnowledge databasesを悪用します。
人間が持っていないデータベース
人間が保存する capacity を持っていないデータベースなので、私たちが考えるとき
保存する容量なので、a のことを考えるとき
保存する容量なので、a machine と人間のことを考えると、マシンができる
マシンと人間、マシン can
マシンと人間、KPD のすべてを言うマシン can browse ' または
すべての KPD 'or を言うブラウズ
すべての KPD 'or 'likes を言うことを参照してください。したがって、かなりの
' が好きです、したがって、我々 はかなり an を持つことになります
' が好きです、したがって、我々 はかなり an advantage とより多くの悪用があるでしょう
利点と more の活用
利点と more information を活用することができます。
情報を一度悪用できるようになります
情報は一度 it in を活用することができます便利な方法ですが、それは単に
便利な方法ですが、only の場合
便利な方法ですが、会話スキルに Simply coming のときと
会話スキルに来ています and
会話スキル and let に来て、私が持っている創造性スキルを言う
私は創造性のスキルを言いましょう
私は新しい作成で ve just について話している創造性のスキルを言ってみましょう
new の作成について話しているだけです
新しい詩を作成する new paintings の作成について話しているだけです。
new を作成する新しい詩を絵画します。
new solutions を作成する新しい詩を絵画そこにはおそらくそれほど多くはありません
ソリューションはおそらくそれほど多くはありません
ソリューションはおそらく人間のための much Headroom はもうこれらのない
もう人間のためのヘッドルーム these
人間のヘッドルームはもう these days とマシンは確かにあるかもしれません
日とマシンは確かに かもしれません
日とマシンは確かに私たちが行うことの多くを置き換える be able かもしれません
私たちが行うことの多くを置き換えることができます
これらのドメインで do these days の多くを置き換えることができる可能性があります
最近、これらのドメインでは might
最近では、これらのドメインの might include ところで、私たち研究者
ちなみに私たちには、researchers が含まれます
AI も見つけることができるので、ところで私たち、researchers and 教授を含めてください。
AI も find できるので教授と
AI も find new 研究トピック自体がそれらをかなり行うことができるので教授と
新しい研究トピック自体はそれらの pretty を行います
新しい研究トピック自体はそれらの pretty thoroughly を行うし、まだ私たちについて公開しますので
徹底的にまだ私たちについて公開 so
徹底的に、まだ私たちについて公開 so could、私はある日小説を書く私は
私は一日小説を書くことができます私は
それはすでにあるので、私は 1 日小説を書くことができます私は確かに m pretty それができる
それはすでに なので、それができるとかなり確信しています。
私たちが発明するジョークを発明するには、それは selected starting なので、それができるとかなり確信しています。
ジョークを発明し始めた私たち invent
ジョークを発明し始めているので、私たちは invent little 詩をすべて持っているので、
それはすべての the を持っているので、小さな詩
小さな詩なので、すべての the Understanding を持っているとよく結合されていた、
理解とよく結合されていた the
理解とよく結合した the ability も合成し、実際に
合成する能力もあり、実際には
合成する機能もあり、実際には it はすでにテキストまたはその他を合成しています
すでにテキストまたは other を合成しています。
それはすでにテキストまたは other things をよりよくそれらについて学ぶために合成しています。
それらについて学ぶべきこと just
like 私たちについて学ぶとき
私たちのように about を学ぶとき
私たちのように about that スターを聞くだけでなく、
どの星を聞くだけでなく、 also
to バベルを少しそれも書くことができます
バベルに少しそれも write することができます
バベルに少しそれは write in 魅力的な方法とプロットを思いつくこともできます
魅力的な方法で、plots を思いつく
魅力的な方法で、plots and 他のものを思いつく、かなりになります
と、quite になる他のもの
と、quite intriguing になる他のものと、再びそれは大きなものです。
興味深いです、そして再びそれは big があります
興味深いし、それができる人間の著者以上の big advantage があります。
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それを使用している the characters を追跡するのが非常に得意です。
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すべての潜在的な欠陥のすべての詳細
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それは簡単に自分の道を見つけることができない into
それは簡単に彼らの方法を見つけることができない into a マシンが書いたストーリーなので、
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the story はすべてのレベルでチェックできるため、マシンで書かれたストーリー
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ストーリーはすべてのレベルで by the マシン完全によくチェックできますが、もちろん
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マシンは完全によくですが、もちろん course there はまだ私たちのための時間なので、私たちは
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私たちにはまだいくつかの時間がありますので、we can すべてリラックスして少し冷やしてください。
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すべてリラックスして少し冷やすことができます because there まで少なくとも 10 年か 2 年です
少なくとも 10 年か 2 年ある until
the マシンは我々 と同じくらい良いです。
マシンは私たち in と同じくらい良いです
マシンは、in interpreting テキストと書き換えテキストと同じくらい良いです。
テキストの解釈とテキストの書き換え
テキストを解釈し、texts and を書き換えても、楽しい気分にさせます
また、楽しい make を感じるようにします。
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あなた