[Script Info]
Title: 
[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:00.88,0:00:04.89,Default,,0000,0000,0000,,Обычно, если вы хотите, чтобы\Nкомпьютер сделал что-то новое,
Dialogue: 0,0:00:04.89,0:00:06.45,Default,,0000,0000,0000,,вам нужно его запрограммировать.
Dialogue: 0,0:00:06.45,0:00:09.86,Default,,0000,0000,0000,,Для тех, кто не знает:\Nпрограммирование
Dialogue: 0,0:00:09.86,0:00:13.36,Default,,0000,0000,0000,,требует мучительного определения\Nмельчайших деталей,
Dialogue: 0,0:00:13.36,0:00:16.73,Default,,0000,0000,0000,,которые должен выполнять компьютер
Dialogue: 0,0:00:16.73,0:00:19.09,Default,,0000,0000,0000,,для достижения вашей цели.
Dialogue: 0,0:00:19.09,0:00:22.58,Default,,0000,0000,0000,,А сделать то, чего вы никогда не делали,
Dialogue: 0,0:00:22.58,0:00:24.65,Default,,0000,0000,0000,,будет очень сложно.
Dialogue: 0,0:00:24.65,0:00:28.13,Default,,0000,0000,0000,,Именно с такой сложной задачей\Nстолкнулся этот человек, Артур Самуэль.
Dialogue: 0,0:00:28.13,0:00:32.21,Default,,0000,0000,0000,,В 1956 году он захотел,
Dialogue: 0,0:00:32.21,0:00:34.55,Default,,0000,0000,0000,,чтобы компьютер\Nсмог обыграть его в шашки.
Dialogue: 0,0:00:34.55,0:00:36.59,Default,,0000,0000,0000,,Как написать программу,
Dialogue: 0,0:00:36.59,0:00:40.39,Default,,0000,0000,0000,,продумать её до мельчайших деталей,\Nчтобы она обыграла тебя в шашки?
Dialogue: 0,0:00:40.39,0:00:42.12,Default,,0000,0000,0000,,Ему в голову пришла мысль:
Dialogue: 0,0:00:42.12,0:00:45.84,Default,,0000,0000,0000,,компьютер должен сыграть тысячу партий\Nс самим собой,
Dialogue: 0,0:00:45.84,0:00:48.36,Default,,0000,0000,0000,,и так он научится играть в шашки.
Dialogue: 0,0:00:48.36,0:00:51.54,Default,,0000,0000,0000,,Это действительно сработало —\Nв 1962 году
Dialogue: 0,0:00:51.54,0:00:55.56,Default,,0000,0000,0000,,этот компьютер обыграл\Nчемпиона штата Коннектикут.
Dialogue: 0,0:00:55.56,0:00:58.53,Default,,0000,0000,0000,,Так Артур Самуэль стал основоположником\Nмашинного обучения.
Dialogue: 0,0:00:58.53,0:01:00.25,Default,,0000,0000,0000,,Я в большом долгу перед ним,
Dialogue: 0,0:01:00.25,0:01:03.01,Default,,0000,0000,0000,,потому что работаю\Nв области машинного обучения.
Dialogue: 0,0:01:03.01,0:01:04.48,Default,,0000,0000,0000,,Я был президентом Kaggle,
Dialogue: 0,0:01:04.48,0:01:07.87,Default,,0000,0000,0000,,сообщества, объединяющего 200 000 людей,\Nприменяющих машинное обучение.
Dialogue: 0,0:01:07.87,0:01:09.92,Default,,0000,0000,0000,,Kaggle проводит соревнования
Dialogue: 0,0:01:09.92,0:01:13.63,Default,,0000,0000,0000,,по решению ещё не решённых проблем,
Dialogue: 0,0:01:13.63,0:01:17.47,Default,,0000,0000,0000,,и участники успешно справились\Nс сотнями из них.
Dialogue: 0,0:01:17.47,0:01:19.94,Default,,0000,0000,0000,,У меня была отличная возможность\Nпобольше узнать
Dialogue: 0,0:01:19.94,0:01:23.89,Default,,0000,0000,0000,,о машинном обучении\Nв прошлом, настоящем
Dialogue: 0,0:01:23.89,0:01:26.25,Default,,0000,0000,0000,,и будущем.
Dialogue: 0,0:01:26.25,0:01:30.68,Default,,0000,0000,0000,,Возможно, первым большим коммерческим\Nуспехом машинного обучения стал Google.
Dialogue: 0,0:01:30.68,0:01:33.78,Default,,0000,0000,0000,,В Google доказали,\Nчто можно находить информацию
Dialogue: 0,0:01:33.78,0:01:35.54,Default,,0000,0000,0000,,с помощью компьютерного алгоритма,
Dialogue: 0,0:01:35.54,0:01:38.44,Default,,0000,0000,0000,,а этот алгоритм был основан\Nна машинном обучении.
Dialogue: 0,0:01:38.44,0:01:42.32,Default,,0000,0000,0000,,С тех пор машинное обучение неоднократно\Nиспользовалось в коммерческих целях.
Dialogue: 0,0:01:42.32,0:01:44.16,Default,,0000,0000,0000,,Компании вроде Amazon и Netflix
Dialogue: 0,0:01:44.16,0:01:47.88,Default,,0000,0000,0000,,иcпользуют машинное обучение, определяя,\Nкакие товары вы захотите купить,
Dialogue: 0,0:01:47.88,0:01:49.90,Default,,0000,0000,0000,,какие фильмы посмотреть.
Dialogue: 0,0:01:49.90,0:01:51.70,Default,,0000,0000,0000,,Иногда это даже пугает.
Dialogue: 0,0:01:51.70,0:01:53.64,Default,,0000,0000,0000,,Сети, такие как LinkedIn и Facebook,
Dialogue: 0,0:01:53.64,0:01:56.25,Default,,0000,0000,0000,,иногда предлагают людей,\Nкоторых вы можете знать,
Dialogue: 0,0:01:56.25,0:01:58.23,Default,,0000,0000,0000,,а вы не понимаете, как они их нашли.
Dialogue: 0,0:01:58.23,0:02:01.20,Default,,0000,0000,0000,,Это стало возможным\Nблагодаря машинному обучению.
Dialogue: 0,0:02:01.20,0:02:05.32,Default,,0000,0000,0000,,Алгоритмы собирают информацию\Nи обучаются,
Dialogue: 0,0:02:05.33,0:02:07.40,Default,,0000,0000,0000,,а не программируются человеком.
Dialogue: 0,0:02:07.40,0:02:09.88,Default,,0000,0000,0000,,Это также объясняет успехи IBM:
Dialogue: 0,0:02:09.88,0:02:13.74,Default,,0000,0000,0000,,программа Watson обыграла\Nдвух чемпионов мира в «Своей игре»,
Dialogue: 0,0:02:13.74,0:02:16.96,Default,,0000,0000,0000,,ответив на невероятно хитрые и каверзные\Nвопросы вроде этого:
Dialogue: 0,0:02:16.96,0:02:19.80,Default,,0000,0000,0000,,[В 2003 году «лев Нимруда» исчез\Nиз музея этого города]
Dialogue: 0,0:02:19.80,0:02:23.03,Default,,0000,0000,0000,,Именно этот метод лёг в основу\Nтехнологии беспилотных автомобилей.
Dialogue: 0,0:02:23.03,0:02:25.86,Default,,0000,0000,0000,,Важно, чтобы такой автомобиль\Nсмог отличить
Dialogue: 0,0:02:25.86,0:02:28.49,Default,,0000,0000,0000,,дерево от пешехода.
Dialogue: 0,0:02:28.49,0:02:31.08,Default,,0000,0000,0000,,Мы не знаем,\Nкак задать такой алгоритм вручную,
Dialogue: 0,0:02:31.08,0:02:34.07,Default,,0000,0000,0000,,зато это стало возможным\Nс помощью машинного обучения.
Dialogue: 0,0:02:34.07,0:02:36.68,Default,,0000,0000,0000,,Этот автомобиль проехал\Nболее 1,5 миллионов километров
Dialogue: 0,0:02:36.68,0:02:40.19,Default,,0000,0000,0000,,и ни разу не попал в аварию на трассе.
Dialogue: 0,0:02:40.20,0:02:44.11,Default,,0000,0000,0000,,Итак, мы знаем, \Nчто компьютеры могут учиться.
Dialogue: 0,0:02:44.11,0:02:46.01,Default,,0000,0000,0000,,Причём они могут учиться делать то,
Dialogue: 0,0:02:46.01,0:02:48.85,Default,,0000,0000,0000,,чего не умеем делать мы сами,
Dialogue: 0,0:02:48.85,0:02:51.73,Default,,0000,0000,0000,,или могут делать это лучше нас.
Dialogue: 0,0:02:51.73,0:02:55.93,Default,,0000,0000,0000,,С одним из самых невероятных примеров\Nмашинного обучения
Dialogue: 0,0:02:55.93,0:02:58.32,Default,,0000,0000,0000,,я столкнулся, пока работал в Kaggle:
Dialogue: 0,0:02:58.32,0:03:01.91,Default,,0000,0000,0000,,команда под руководством Джеффри Хинтона
Dialogue: 0,0:03:01.91,0:03:03.46,Default,,0000,0000,0000,,из Торонтского университета
Dialogue: 0,0:03:03.46,0:03:06.14,Default,,0000,0000,0000,,выиграла конкурс по автоматизации поиска\Nновых лекарств.
Dialogue: 0,0:03:06.14,0:03:08.99,Default,,0000,0000,0000,,Невероятно не только то,\Nчто их алгоритм оказался лучше
Dialogue: 0,0:03:08.99,0:03:13.00,Default,,0000,0000,0000,,всех алгоритмов, разработанных Merck\Nили международным научным сообществом.
Dialogue: 0,0:03:13.00,0:03:18.06,Default,,0000,0000,0000,,Никто в команде не имел никакого отношения\Nк химии, биологии или медицине,
Dialogue: 0,0:03:18.06,0:03:20.23,Default,,0000,0000,0000,,и на всё у них ушло две недели.
Dialogue: 0,0:03:20.23,0:03:21.61,Default,,0000,0000,0000,,Как?
Dialogue: 0,0:03:22.42,0:03:25.34,Default,,0000,0000,0000,,Благодаря уникальному алгоритму\Nглубинного обучения.
Dialogue: 0,0:03:25.34,0:03:28.29,Default,,0000,0000,0000,,Результаты их работы были настолько \Nошеломительны, что об этом
Dialogue: 0,0:03:28.29,0:03:31.41,Default,,0000,0000,0000,,спустя несколько недель сообщила\Nна первой полосе New York Times.
Dialogue: 0,0:03:31.41,0:03:34.15,Default,,0000,0000,0000,,Джеффри Хинтон слева.
Dialogue: 0,0:03:34.15,0:03:38.49,Default,,0000,0000,0000,,В основе глубинного обучения —\Nпринципы работы человеческого мозга,
Dialogue: 0,0:03:38.49,0:03:40.30,Default,,0000,0000,0000,,и поэтому теоретически
Dialogue: 0,0:03:40.30,0:03:44.14,Default,,0000,0000,0000,,у этого алгоритма\Nнет ограничений применимости.
Dialogue: 0,0:03:44.14,0:03:46.96,Default,,0000,0000,0000,,Чем больше данных на входе\Nи времени на их обработку,
Dialogue: 0,0:03:46.96,0:03:48.28,Default,,0000,0000,0000,,тем лучше результат.
Dialogue: 0,0:03:48.28,0:03:50.62,Default,,0000,0000,0000,,В этой же статье New York Times\Nбыл упомянут
Dialogue: 0,0:03:50.62,0:03:52.86,Default,,0000,0000,0000,,другой удивительный продукт\Nглубинного обучения,
Dialogue: 0,0:03:52.86,0:03:55.57,Default,,0000,0000,0000,,который я вам сейчас продемонстрирую.
Dialogue: 0,0:03:55.57,0:04:00.51,Default,,0000,0000,0000,,Он доказывает,\Nчто компьютеры могут слышать и понимать.
Dialogue: 0,0:04:00.51,0:04:03.22,Default,,0000,0000,0000,,(Видео) Ричард Рашид: Наконец,
Dialogue: 0,0:04:03.22,0:04:06.25,Default,,0000,0000,0000,,последнее, что я хочу сделать, —
Dialogue: 0,0:04:06.25,0:04:10.96,Default,,0000,0000,0000,,это поговорить с вами по-китайски.
Dialogue: 0,0:04:10.96,0:04:13.60,Default,,0000,0000,0000,,Суть в том,
Dialogue: 0,0:04:13.60,0:04:18.55,Default,,0000,0000,0000,,что мы сформировали массив записей\Nносителей китайского языка
Dialogue: 0,0:04:18.55,0:04:21.13,Default,,0000,0000,0000,,и разработали систему\Nдля преобразования текста в речь,
Dialogue: 0,0:04:21.13,0:04:25.80,Default,,0000,0000,0000,,которая получает текст на китайском\Nи преобразует его в речь.
Dialogue: 0,0:04:25.80,0:04:29.93,Default,,0000,0000,0000,,Потом мы записали примерно час\Nзвучания моего голоса
Dialogue: 0,0:04:29.93,0:04:31.82,Default,,0000,0000,0000,,и использовали эту запись для модуляции
Dialogue: 0,0:04:31.82,0:04:36.55,Default,,0000,0000,0000,,обычной системы\Nпреобразования текста в речь.
Dialogue: 0,0:04:36.55,0:04:38.90,Default,,0000,0000,0000,,Если что, результат не идеален.
Dialogue: 0,0:04:38.90,0:04:41.55,Default,,0000,0000,0000,,Там есть несколько ошибок.
Dialogue: 0,0:04:41.55,0:04:44.04,Default,,0000,0000,0000,,(Говорит по-китайски)
Dialogue: 0,0:04:44.04,0:04:47.40,Default,,0000,0000,0000,,(Аплодисменты)
Dialogue: 0,0:04:49.45,0:04:53.02,Default,,0000,0000,0000,,Нам предстоит ещё много работы.
Dialogue: 0,0:04:53.02,0:04:56.67,Default,,0000,0000,0000,,(Говорит по-китайски)
Dialogue: 0,0:04:56.67,0:05:00.10,Default,,0000,0000,0000,,(Аплодисменты)
Dialogue: 0,0:05:01.34,0:05:04.74,Default,,0000,0000,0000,,Джереми Говард: Это было на конференции\Nпо машинному обучению в Китае.
Dialogue: 0,0:05:04.74,0:05:07.11,Default,,0000,0000,0000,,На самом деле,\Nна научных конференциях
Dialogue: 0,0:05:07.11,0:05:09.01,Default,,0000,0000,0000,,внезапно аплодируют очень редко,
Dialogue: 0,0:05:09.01,0:05:12.69,Default,,0000,0000,0000,,в отличие от TEDx, так что не стесняйтесь.
Dialogue: 0,0:05:12.69,0:05:15.48,Default,,0000,0000,0000,,Всё это видео было записано\Nс помощью глубинного обучения.
Dialogue: 0,0:05:15.48,0:05:17.01,Default,,0000,0000,0000,,(Аплодисменты) Спасибо.
Dialogue: 0,0:05:17.01,0:05:19.29,Default,,0000,0000,0000,,Английские субтитры —\Nэто глубинное обучение,
Dialogue: 0,0:05:19.29,0:05:22.70,Default,,0000,0000,0000,,перевод на китайский\Nи текст справа вверху — оно же,
Dialogue: 0,0:05:22.70,0:05:26.01,Default,,0000,0000,0000,,и конструирование голоса — снова оно.
Dialogue: 0,0:05:26.01,0:05:29.24,Default,,0000,0000,0000,,Глубинное обучение — невероятная вещь.
Dialogue: 0,0:05:29.24,0:05:32.34,Default,,0000,0000,0000,,Один-единственный алгоритм,\Nкоторый, похоже, может почти всё.
Dialogue: 0,0:05:32.34,0:05:35.45,Default,,0000,0000,0000,,Ещё годом раньше я обнаружил,\Nчто этот алгоритм может видеть.
Dialogue: 0,0:05:35.45,0:05:37.35,Default,,0000,0000,0000,,На малоизвестном конкурсе в Германии —
Dialogue: 0,0:05:37.35,0:05:40.22,Default,,0000,0000,0000,,«Сравнительный анализ распознавания\Nдорожных знаков» —
Dialogue: 0,0:05:40.22,0:05:43.62,Default,,0000,0000,0000,,глубинное обучение использовалось\Nдля распознавания вот таких знаков.
Dialogue: 0,0:05:43.62,0:05:45.71,Default,,0000,0000,0000,,Мало того, что результаты распознавания
Dialogue: 0,0:05:45.71,0:05:47.47,Default,,0000,0000,0000,,были лучше, чем у других алгоритмов;
Dialogue: 0,0:05:47.47,0:05:50.19,Default,,0000,0000,0000,,в таблице видно,\Nчто они превосходят человеческие
Dialogue: 0,0:05:50.19,0:05:52.04,Default,,0000,0000,0000,,примерно в два раза.
Dialogue: 0,0:05:52.04,0:05:54.04,Default,,0000,0000,0000,,Итак, к 2011 году появился
Dialogue: 0,0:05:54.04,0:05:57.44,Default,,0000,0000,0000,,первый компьютер,\Nкоторый видел лучше людей.
Dialogue: 0,0:05:57.44,0:05:59.49,Default,,0000,0000,0000,,С тех пор произошло многое.
Dialogue: 0,0:05:59.49,0:06:03.00,Default,,0000,0000,0000,,В 2012 году в Google объявили,\Nчто их алгоритм глубинного обучения
Dialogue: 0,0:06:03.00,0:06:04.42,Default,,0000,0000,0000,,использовал видео на YouTube.
Dialogue: 0,0:06:04.42,0:06:07.86,Default,,0000,0000,0000,,Данные обрабатывались\Nна 16 000 компьютеров в течение месяца,
Dialogue: 0,0:06:07.86,0:06:12.22,Default,,0000,0000,0000,,и компьютер самостоятельно определил,\Nчто такое люди и кошки,
Dialogue: 0,0:06:12.22,0:06:14.03,Default,,0000,0000,0000,,на основе только видеоматериалов.
Dialogue: 0,0:06:14.03,0:06:16.38,Default,,0000,0000,0000,,Это очень похоже на то,\Nкак учатся люди.
Dialogue: 0,0:06:16.38,0:06:19.12,Default,,0000,0000,0000,,Им не говорят, что они видят.
Dialogue: 0,0:06:19.12,0:06:22.45,Default,,0000,0000,0000,,Люди сами разбираются, что они видят.
Dialogue: 0,0:06:22.45,0:06:25.82,Default,,0000,0000,0000,,В том же 2012 году Джеффри Хинтон,\Nкоторого вы уже знаете,
Dialogue: 0,0:06:25.82,0:06:28.68,Default,,0000,0000,0000,,победил в очень известном\Nконкурсе ImageNet,
Dialogue: 0,0:06:28.68,0:06:32.82,Default,,0000,0000,0000,,в котором необходимо распознать,\Nчто изображено
Dialogue: 0,0:06:32.82,0:06:34.26,Default,,0000,0000,0000,,на 1,5 миллионах картинок.
Dialogue: 0,0:06:34.26,0:06:37.79,Default,,0000,0000,0000,,К 2014 году количество ошибок\Nв распознавании образов
Dialogue: 0,0:06:37.79,0:06:39.24,Default,,0000,0000,0000,,сократилось до 6%.
Dialogue: 0,0:06:39.24,0:06:41.27,Default,,0000,0000,0000,,И опять же, это лучше, чем у людей.
Dialogue: 0,0:06:41.27,0:06:45.04,Default,,0000,0000,0000,,Эффективность компьютеров действительно\Nневероятно высока,
Dialogue: 0,0:06:45.04,0:06:47.31,Default,,0000,0000,0000,,и сейчас это применяется\Nв коммерческих целях.
Dialogue: 0,0:06:47.31,0:06:50.35,Default,,0000,0000,0000,,Так, в прошлом году в Google объявили,
Dialogue: 0,0:06:50.35,0:06:54.93,Default,,0000,0000,0000,,что их карты могут локализовать\Nлюбую точку во Франции за два часа:
Dialogue: 0,0:06:54.93,0:06:58.38,Default,,0000,0000,0000,,они обрабатывают фотографии улиц
Dialogue: 0,0:06:58.38,0:07:02.70,Default,,0000,0000,0000,,с помощью алгоритма глубинного обучения,\Nчтобы распознать и прочитать адреса.
Dialogue: 0,0:07:02.70,0:07:04.92,Default,,0000,0000,0000,,Подумайте, сколько времени\Nэто заняло бы:
Dialogue: 0,0:07:04.92,0:07:08.27,Default,,0000,0000,0000,,понадобились бы десятки людей\Nи несколько лет.
Dialogue: 0,0:07:08.27,0:07:10.18,Default,,0000,0000,0000,,То же самое происходит в Китае.
Dialogue: 0,0:07:10.18,0:07:14.22,Default,,0000,0000,0000,,Baidu — это что-то вроде\Nкитайского Google,
Dialogue: 0,0:07:14.22,0:07:16.50,Default,,0000,0000,0000,,и сверху слева вы видите картинку,
Dialogue: 0,0:07:16.50,0:07:20.48,Default,,0000,0000,0000,,которую я загрузил на вход\Nалгоритмов глубинного обучения Baidu,
Dialogue: 0,0:07:20.48,0:07:24.25,Default,,0000,0000,0000,,а под ней — то, как система распознала,\Nчто изображено на картинке,
Dialogue: 0,0:07:24.25,0:07:26.48,Default,,0000,0000,0000,,и нашла похожие.
Dialogue: 0,0:07:26.48,0:07:29.22,Default,,0000,0000,0000,,Похожие изображения имеют похожий фон,
Dialogue: 0,0:07:29.22,0:07:30.88,Default,,0000,0000,0000,,морды смотрят в ту же сторону,
Dialogue: 0,0:07:30.88,0:07:32.66,Default,,0000,0000,0000,,иногда даже так же высунут язык.
Dialogue: 0,0:07:32.66,0:07:35.70,Default,,0000,0000,0000,,Это не просто поиск текста\Nна веб-странице.
Dialogue: 0,0:07:35.70,0:07:37.11,Default,,0000,0000,0000,,Я загрузил только картинку.
Dialogue: 0,0:07:37.11,0:07:41.13,Default,,0000,0000,0000,,Итак, теперь наши компьютеры \Nдействительно понимают увиденное
Dialogue: 0,0:07:41.13,0:07:42.75,Default,,0000,0000,0000,,и могут искать информацию в базах
Dialogue: 0,0:07:42.75,0:07:46.31,Default,,0000,0000,0000,,среди сотен миллионов картинок\Nв режиме реального времени.
Dialogue: 0,0:07:46.31,0:07:49.54,Default,,0000,0000,0000,,Значит ли это,\Nчто компьютеры могут видеть?
Dialogue: 0,0:07:49.54,0:07:51.55,Default,,0000,0000,0000,,Это не просто умение видеть.
Dialogue: 0,0:07:51.55,0:07:53.62,Default,,0000,0000,0000,,Глубинное обучение — это намного больше.
Dialogue: 0,0:07:53.62,0:07:56.57,Default,,0000,0000,0000,,Сложные предложения со множеством\Nсмысловых оттенков
Dialogue: 0,0:07:56.57,0:07:59.39,Default,,0000,0000,0000,,теперь понятны благодаря\Nалгоритмам глубинного обучения.
Dialogue: 0,0:07:59.39,0:08:00.69,Default,,0000,0000,0000,,Как видно на экране,
Dialogue: 0,0:08:00.70,0:08:03.98,Default,,0000,0000,0000,,эта стэнфордская система распознаёт\Nотрицательные эмоции в предложении
Dialogue: 0,0:08:03.98,0:08:07.38,Default,,0000,0000,0000,,и отмечает их красными точками сверху.
Dialogue: 0,0:08:07.38,0:08:10.79,Default,,0000,0000,0000,,Глубинное обучение\Nпохоже на человеческое поведение
Dialogue: 0,0:08:10.80,0:08:15.92,Default,,0000,0000,0000,,в процессе распознавания того,\Nчто и о чём сказано.
Dialogue: 0,0:08:15.92,0:08:18.65,Default,,0000,0000,0000,,Глубинное обучение использовалось\Nдля чтения на китайском.
Dialogue: 0,0:08:18.65,0:08:21.81,Default,,0000,0000,0000,,Результат был на уровне результата\Nчеловека — носителя китайского.
Dialogue: 0,0:08:21.81,0:08:23.98,Default,,0000,0000,0000,,Этот алгоритм\Nбыл разработан в Швейцарии
Dialogue: 0,0:08:23.98,0:08:27.33,Default,,0000,0000,0000,,людьми, ни один из которых\Nне говорит по-китайски.
Dialogue: 0,0:08:27.33,0:08:29.38,Default,,0000,0000,0000,,Как я и сказал, глубинное обучение —
Dialogue: 0,0:08:29.38,0:08:31.60,Default,,0000,0000,0000,,это оптимальный способ\Nрешения таких задач,
Dialogue: 0,0:08:31.60,0:08:36.72,Default,,0000,0000,0000,,даже по сравнению\Nс человеческим восприятием.
Dialogue: 0,0:08:36.72,0:08:39.54,Default,,0000,0000,0000,,На экране система,\Nразработаная в моей компании,
Dialogue: 0,0:08:39.54,0:08:41.73,Default,,0000,0000,0000,,в ней задействовано всё,\Nо чём я рассказал.
Dialogue: 0,0:08:41.73,0:08:44.19,Default,,0000,0000,0000,,Это картинки без описаний.
Dialogue: 0,0:08:44.19,0:08:46.54,Default,,0000,0000,0000,,Здесь я набираю предложения.
Dialogue: 0,0:08:46.54,0:08:49.51,Default,,0000,0000,0000,,В режиме реального времени\Nкартинки распознаются,
Dialogue: 0,0:08:49.51,0:08:51.19,Default,,0000,0000,0000,,определяется их смысл,
Dialogue: 0,0:08:51.19,0:08:54.35,Default,,0000,0000,0000,,и находятся изображения,\Nсоответствующие введённому мной тексту.
Dialogue: 0,0:08:54.35,0:08:57.11,Default,,0000,0000,0000,,Итак, вы видите, что предложения
Dialogue: 0,0:08:57.11,0:08:59.33,Default,,0000,0000,0000,,и картинки действительно распознаются.
Dialogue: 0,0:08:59.33,0:09:01.89,Default,,0000,0000,0000,,Я знаю, что вы видели\Nнечто похожее в Google,
Dialogue: 0,0:09:01.89,0:09:04.67,Default,,0000,0000,0000,,при вводе запроса,\Nпо которому вам выдаются картинки,
Dialogue: 0,0:09:04.67,0:09:08.09,Default,,0000,0000,0000,,но в действительности там идёт поиск\Nнужного текста на веб-странице.
Dialogue: 0,0:09:08.09,0:09:11.09,Default,,0000,0000,0000,,Распознавание образов —\Nэто принципиально новый процесс.
Dialogue: 0,0:09:11.09,0:09:13.84,Default,,0000,0000,0000,,Распознавание стало доступно\Nкомпьютерным алгоритмам
Dialogue: 0,0:09:13.84,0:09:17.09,Default,,0000,0000,0000,,впервые несколько месяцев назад.
Dialogue: 0,0:09:17.09,0:09:21.18,Default,,0000,0000,0000,,Итак, компьютеры теперь могут\Nне только видеть, но и читать,
Dialogue: 0,0:09:21.18,0:09:24.95,Default,,0000,0000,0000,,и, как мы уже показали,\Nпонимать услышанное.
Dialogue: 0,0:09:24.95,0:09:28.39,Default,,0000,0000,0000,,Вы вряд ли удивитесь, если я вам скажу,\Nчто они умеют писать.
Dialogue: 0,0:09:28.39,0:09:33.17,Default,,0000,0000,0000,,Вот текст, который я вчера получил\Nс помощью алгоритма глубинного обучения.
Dialogue: 0,0:09:33.17,0:09:37.10,Default,,0000,0000,0000,,А вот текст, полученный\Nс помощью стэнфордского алгоритма.
Dialogue: 0,0:09:37.10,0:09:38.86,Default,,0000,0000,0000,,Каждое из этих предложений составлено
Dialogue: 0,0:09:38.86,0:09:43.11,Default,,0000,0000,0000,,алгоритмом глубинного обучения\Nдля описания этих картинок.
Dialogue: 0,0:09:43.11,0:09:47.58,Default,,0000,0000,0000,,Алгоритм ещё не встречал понятия мужчины\Nв чёрной рубашке, играющего на гитаре.
Dialogue: 0,0:09:47.58,0:09:49.80,Default,,0000,0000,0000,,Но ему известны понятия
Dialogue: 0,0:09:49.80,0:09:51.40,Default,,0000,0000,0000,,человека, чёрного, гитары,
Dialogue: 0,0:09:51.40,0:09:55.69,Default,,0000,0000,0000,,и алгоритм независимо формулирует\Nсвязное описание этого изображения.
Dialogue: 0,0:09:55.69,0:09:59.20,Default,,0000,0000,0000,,Мы всё ещё не дотягиваем до уровня\Nчеловека, но мы уже близки.
Dialogue: 0,0:09:59.20,0:10:03.26,Default,,0000,0000,0000,,При испытаниях люди выбирают\Nописания, данные компьютером,
Dialogue: 0,0:10:03.26,0:10:04.79,Default,,0000,0000,0000,,в одном случае из четырёх.
Dialogue: 0,0:10:04.79,0:10:06.86,Default,,0000,0000,0000,,Эта система была создана\Nдве недели назад,
Dialogue: 0,0:10:06.86,0:10:08.70,Default,,0000,0000,0000,,и, скорее всего, в течение года
Dialogue: 0,0:10:08.70,0:10:11.50,Default,,0000,0000,0000,,алгоритм покажет результаты\Nнамного лучше человеческих,
Dialogue: 0,0:10:11.50,0:10:13.36,Default,,0000,0000,0000,,если будет развиваться в том же темпе.
Dialogue: 0,0:10:13.36,0:10:16.41,Default,,0000,0000,0000,,Итак, компьютеры могут ещё и писать.
Dialogue: 0,0:10:16.41,0:10:19.89,Default,,0000,0000,0000,,Складываем всё вместе,\Nи нам открываются невероятные возможности.
Dialogue: 0,0:10:19.89,0:10:21.38,Default,,0000,0000,0000,,Например, в медицине.
Dialogue: 0,0:10:21.38,0:10:23.90,Default,,0000,0000,0000,,Группа учёных из Бостона открыла
Dialogue: 0,0:10:23.90,0:10:26.85,Default,,0000,0000,0000,,десятки новых клинически значимых\Nособенностей опухолей;
Dialogue: 0,0:10:26.85,0:10:31.12,Default,,0000,0000,0000,,это поможет врачам\Nдавать прогнозы онкобольным.
Dialogue: 0,0:10:32.22,0:10:34.52,Default,,0000,0000,0000,,Точно так же в Стэнфорде
Dialogue: 0,0:10:34.52,0:10:38.18,Default,,0000,0000,0000,,группа учёных, проанализиров опухоли\Nпод увеличением,
Dialogue: 0,0:10:38.18,0:10:40.56,Default,,0000,0000,0000,,создала систему\Nна основе машинного обучения,
Dialogue: 0,0:10:40.56,0:10:43.14,Default,,0000,0000,0000,,которая работает лучше,\Nчем патологоанатомы,
Dialogue: 0,0:10:43.14,0:10:47.52,Default,,0000,0000,0000,,прогнозируя исход заболевания\Nу онкобольных.
Dialogue: 0,0:10:47.52,0:10:50.76,Default,,0000,0000,0000,,В обоих случаях алгоритмы давали\Nне только более точный результат,
Dialogue: 0,0:10:50.76,0:10:53.27,Default,,0000,0000,0000,,но и новые ценные открытия.
Dialogue: 0,0:10:53.28,0:10:54.78,Default,,0000,0000,0000,,В случае с радиологией
Dialogue: 0,0:10:54.78,0:10:57.88,Default,,0000,0000,0000,,это были новые клинические показатели,\Nпонятные для людей.
Dialogue: 0,0:10:57.88,0:10:59.67,Default,,0000,0000,0000,,В случае с патологиями
Dialogue: 0,0:10:59.67,0:11:04.17,Default,,0000,0000,0000,,алгоритм установил,\Nчто для постановки диагноза
Dialogue: 0,0:11:04.17,0:11:07.51,Default,,0000,0000,0000,,клетки вокруг опухоли так же важны,
Dialogue: 0,0:11:07.51,0:11:09.26,Default,,0000,0000,0000,,как и сами раковые клетки.
Dialogue: 0,0:11:09.26,0:11:14.62,Default,,0000,0000,0000,,Это противоречит всему, чему\Nпатологоанатомов учили десятилетиями.
Dialogue: 0,0:11:14.62,0:11:17.91,Default,,0000,0000,0000,,В разработке обеих систем
Dialogue: 0,0:11:17.91,0:11:21.53,Default,,0000,0000,0000,,участвовали как эксперты-врачи,\Nтак и специалисты по машинному обучению,
Dialogue: 0,0:11:21.53,0:11:24.28,Default,,0000,0000,0000,,но в прошлом году мы смогли преодолеть\Nи это ограничение.
Dialogue: 0,0:11:24.28,0:11:27.82,Default,,0000,0000,0000,,На экране пример распознавания\Nпоражённых раком
Dialogue: 0,0:11:27.82,0:11:30.35,Default,,0000,0000,0000,,человеческих тканей под микроскопом.
Dialogue: 0,0:11:30.35,0:11:34.97,Default,,0000,0000,0000,,Система, изображённая на экране,\Nможет определить их точнее,
Dialogue: 0,0:11:34.97,0:11:37.74,Default,,0000,0000,0000,,или так же точно, как и патологоанатом.
Dialogue: 0,0:11:37.74,0:11:41.13,Default,,0000,0000,0000,,В её основе — только метод\Nглубинного обучения.
Dialogue: 0,0:11:41.13,0:11:44.38,Default,,0000,0000,0000,,Она разработана людьми, не имеющими\Nникакого отношения к медицине.
Dialogue: 0,0:11:44.73,0:11:47.28,Default,,0000,0000,0000,,Или сегментация нейронов.
Dialogue: 0,0:11:47.28,0:11:50.95,Default,,0000,0000,0000,,Теперь мы можем сегментировать нейроны\Nтак же точно, как и вручную,
Dialogue: 0,0:11:50.95,0:11:53.67,Default,,0000,0000,0000,,и эта система так же была основана\Nна глубинном обучении
Dialogue: 0,0:11:53.67,0:11:56.92,Default,,0000,0000,0000,,и разработана людьми, не имеющими\Nмедицинских знаний или опыта.
Dialogue: 0,0:11:56.92,0:12:00.15,Default,,0000,0000,0000,,Поэтому я, как человек,\Nникогда не занимавшийся медициной,
Dialogue: 0,0:12:00.15,0:12:03.88,Default,,0000,0000,0000,,оказался отличным кандидатом на роль\Nоснователя новой медицинской компании.
Dialogue: 0,0:12:03.88,0:12:06.02,Default,,0000,0000,0000,,Им я и стал.
Dialogue: 0,0:12:06.02,0:12:07.76,Default,,0000,0000,0000,,Я порядком трусил,
Dialogue: 0,0:12:07.76,0:12:10.65,Default,,0000,0000,0000,,но в теории можно было
Dialogue: 0,0:12:10.65,0:12:16.14,Default,,0000,0000,0000,,разрабатывать очень полезные препараты,\Nиспользуя только анализ данных.
Dialogue: 0,0:12:16.14,0:12:18.62,Default,,0000,0000,0000,,И — слава богу —\Nотзывы превзошли все мои ожидания,
Dialogue: 0,0:12:18.62,0:12:20.98,Default,,0000,0000,0000,,не только в СМИ,\Nно и от медицинского сообщества,
Dialogue: 0,0:12:20.98,0:12:23.32,Default,,0000,0000,0000,,где горячо поддержали мою идею.
Dialogue: 0,0:12:23.32,0:12:27.47,Default,,0000,0000,0000,,Идея заключается в том, что мы можем\Nвзять промежуточный этап лечения
Dialogue: 0,0:12:27.47,0:12:30.36,Default,,0000,0000,0000,,и максимально применить к нему\Nнаши способы анализа данных,
Dialogue: 0,0:12:30.36,0:12:33.43,Default,,0000,0000,0000,,позволив врачам заниматься тем,\Nчто у них получается лучше всего.
Dialogue: 0,0:12:33.43,0:12:35.03,Default,,0000,0000,0000,,Приведу пример.
Dialogue: 0,0:12:35.03,0:12:39.98,Default,,0000,0000,0000,,На составление нового диагностического\Nтеста у нас уходит 15 минут.
Dialogue: 0,0:12:39.98,0:12:41.93,Default,,0000,0000,0000,,Я покажу это в режиме реального времени,
Dialogue: 0,0:12:41.93,0:12:45.42,Default,,0000,0000,0000,,но сокращу процесс до трёх минут,\Nвырезав отдельные фрагменты.
Dialogue: 0,0:12:45.42,0:12:48.48,Default,,0000,0000,0000,,Вместо медицинских терминов
Dialogue: 0,0:12:48.48,0:12:51.85,Default,,0000,0000,0000,,будут изображения машин,
Dialogue: 0,0:12:51.85,0:12:54.07,Default,,0000,0000,0000,,потому что так будет понятнее всем.
Dialogue: 0,0:12:54.07,0:12:57.27,Default,,0000,0000,0000,,Итак, начнём с 1,5 миллионов\Nизображений машин.
Dialogue: 0,0:12:57.27,0:13:00.48,Default,,0000,0000,0000,,Я хочу придумать, как их разбить\Nна группы в зависимости от угла,
Dialogue: 0,0:13:00.48,0:13:02.70,Default,,0000,0000,0000,,с которого они сфотографированы.
Dialogue: 0,0:13:02.70,0:13:06.59,Default,,0000,0000,0000,,Ни одна из картинок не имеет описания,\Nпоэтому мне придётся начинать с нуля.
Dialogue: 0,0:13:06.59,0:13:08.45,Default,,0000,0000,0000,,Наш алгоритм глубинного обучения
Dialogue: 0,0:13:08.45,0:13:12.16,Default,,0000,0000,0000,,автоматически распознаёт отдельные\Nкомпоненты на этих изображениях.
Dialogue: 0,0:13:12.16,0:13:15.78,Default,,0000,0000,0000,,Хорошо то, что человек и компьютер\Nмогут решать задачу вместе.
Dialogue: 0,0:13:15.78,0:13:17.96,Default,,0000,0000,0000,,Человек, как вы видите,
Dialogue: 0,0:13:17.96,0:13:20.63,Default,,0000,0000,0000,,задаёт компьютеру исследуемую область,
Dialogue: 0,0:13:20.63,0:13:25.28,Default,,0000,0000,0000,,на основе которой компьютер должен\Nусовершенствовать свои алгоритмы.
Dialogue: 0,0:13:25.28,0:13:29.58,Default,,0000,0000,0000,,Такая система глубинного обучения работает\Nв 16 000-мерном пространстве.
Dialogue: 0,0:13:29.58,0:13:33.01,Default,,0000,0000,0000,,Компьютер вращает в нём данные,
Dialogue: 0,0:13:33.01,0:13:35.00,Default,,0000,0000,0000,,чтобы обнаружить новые структуры.
Dialogue: 0,0:13:35.00,0:13:36.78,Default,,0000,0000,0000,,А когда он их находит,
Dialogue: 0,0:13:36.78,0:13:40.79,Default,,0000,0000,0000,,человек, управляющий процессом,\Nуказывает на те, что его интересуют.
Dialogue: 0,0:13:40.79,0:13:43.21,Default,,0000,0000,0000,,Итак, компьютер успешно\Nобнаруживает признаки,
Dialogue: 0,0:13:43.21,0:13:45.77,Default,,0000,0000,0000,,например, ракурс.
Dialogue: 0,0:13:45.77,0:13:47.38,Default,,0000,0000,0000,,В ходе исследования
Dialogue: 0,0:13:47.38,0:13:49.72,Default,,0000,0000,0000,,мы постепенно уточняем,
Dialogue: 0,0:13:49.72,0:13:52.14,Default,,0000,0000,0000,,что именно мы ищем.
Dialogue: 0,0:13:52.14,0:13:53.92,Default,,0000,0000,0000,,Представьте диагностический тест,
Dialogue: 0,0:13:53.92,0:13:57.27,Default,,0000,0000,0000,,благодаря которому врач\Nопределяет границы патологии
Dialogue: 0,0:13:57.27,0:14:02.29,Default,,0000,0000,0000,,или радиолог — потенциально\Nопасные образования.
Dialogue: 0,0:14:02.29,0:14:04.85,Default,,0000,0000,0000,,Иногда алгоритм\Nне может справиться с задачей.
Dialogue: 0,0:14:04.85,0:14:06.82,Default,,0000,0000,0000,,Он не находит решения.
Dialogue: 0,0:14:06.82,0:14:09.36,Default,,0000,0000,0000,,Здесь капоты и багажники машин\Nидут вперемешку.
Dialogue: 0,0:14:09.36,0:14:11.44,Default,,0000,0000,0000,,Поэтому нам надо быть немного аккуратнее
Dialogue: 0,0:14:11.44,0:14:14.67,Default,,0000,0000,0000,,и разделить их вручную,
Dialogue: 0,0:14:14.67,0:14:20.18,Default,,0000,0000,0000,,а затем задать компьютеру тип изображений,
Dialogue: 0,0:14:20.18,0:14:21.52,Default,,0000,0000,0000,,которые нам нужны.
Dialogue: 0,0:14:21.52,0:14:24.20,Default,,0000,0000,0000,,Процесс идёт какое-то время,\Nпропустим немного,
Dialogue: 0,0:14:24.20,0:14:26.45,Default,,0000,0000,0000,,а потом мы обучаем наш алгоритм
Dialogue: 0,0:14:26.45,0:14:28.42,Default,,0000,0000,0000,,на основе двух объектов из сотен
Dialogue: 0,0:14:28.42,0:14:30.44,Default,,0000,0000,0000,,и надеемся, что он это усвоил.
Dialogue: 0,0:14:30.44,0:14:33.52,Default,,0000,0000,0000,,Видите, некоторые\Nиз этих картинок поблёкли.
Dialogue: 0,0:14:33.52,0:14:38.23,Default,,0000,0000,0000,,Это означает, что теперь компьютер\Nраспознаёт их самостоятельно.
Dialogue: 0,0:14:38.23,0:14:41.13,Default,,0000,0000,0000,,Теперь мы можем использовать\Nэтот принцип похожих изображений.
Dialogue: 0,0:14:41.13,0:14:43.22,Default,,0000,0000,0000,,Как видите, используя эти изображения,
Dialogue: 0,0:14:43.22,0:14:47.24,Default,,0000,0000,0000,,компьютер может самостоятельно\Nнаходить только фотографии машин спереди.
Dialogue: 0,0:14:47.24,0:14:50.19,Default,,0000,0000,0000,,Теперь человек может сказать компьютеру:
Dialogue: 0,0:14:50.19,0:14:52.48,Default,,0000,0000,0000,,«Отлично, ты молодец».
Dialogue: 0,0:14:53.65,0:14:55.84,Default,,0000,0000,0000,,Иногда, конечно, даже на этом этапе
Dialogue: 0,0:14:55.84,0:14:59.51,Default,,0000,0000,0000,,всё ещё сложно выделить группы.
Dialogue: 0,0:14:59.51,0:15:03.40,Default,,0000,0000,0000,,В этом случае даже после дополнительного\Nвращения данных компьютером
Dialogue: 0,0:15:03.40,0:15:06.74,Default,,0000,0000,0000,,снимки машин, сделанные справа и слева,
Dialogue: 0,0:15:06.74,0:15:08.22,Default,,0000,0000,0000,,всё ещё идут вперемешку.
Dialogue: 0,0:15:08.22,0:15:10.36,Default,,0000,0000,0000,,Мы снова даём компьютеру подсказки,
Dialogue: 0,0:15:10.36,0:15:13.34,Default,,0000,0000,0000,,чтобы он нашёл плоскость,\Nкоторая разделит
Dialogue: 0,0:15:13.34,0:15:15.94,Default,,0000,0000,0000,,изображения автомобилей\Nсправа и слева предельно точно
Dialogue: 0,0:15:15.94,0:15:18.07,Default,,0000,0000,0000,,на основе алгоритма глубинного обучения.
Dialogue: 0,0:15:18.07,0:15:21.01,Default,,0000,0000,0000,,И с этими подсказками — о, отлично,\Nрешение найдено.
Dialogue: 0,0:15:21.01,0:15:23.89,Default,,0000,0000,0000,,Компьютер ищет, чем эти объекты
Dialogue: 0,0:15:23.89,0:15:26.27,Default,,0000,0000,0000,,отличаются от остальных.
Dialogue: 0,0:15:26.27,0:15:28.71,Default,,0000,0000,0000,,Это суть метода.
Dialogue: 0,0:15:28.71,0:15:36.91,Default,,0000,0000,0000,,Компьютер не заменяет человека,
Dialogue: 0,0:15:36.91,0:15:39.55,Default,,0000,0000,0000,,здесь они работают вместе.
Dialogue: 0,0:15:39.55,0:15:43.10,Default,,0000,0000,0000,,То, на что команда
Dialogue: 0,0:15:43.10,0:15:45.10,Default,,0000,0000,0000,,из 5—6 человек потратила бы около 7 лет,
Dialogue: 0,0:15:45.10,0:15:47.70,Default,,0000,0000,0000,,мы заменяем 15-минутной процедурой,
Dialogue: 0,0:15:47.70,0:15:50.21,Default,,0000,0000,0000,,которую выполняет всего один человек.
Dialogue: 0,0:15:50.21,0:15:54.16,Default,,0000,0000,0000,,Этот процесс выполняется\Nза 4—5 рабочих циклов.
Dialogue: 0,0:15:54.16,0:15:56.02,Default,,0000,0000,0000,,Как видите, теперь из наших\N
Dialogue: 0,0:15:56.02,0:15:58.98,Default,,0000,0000,0000,,1,5 миллионов изображений\Nверно классифицированы 62%.
Dialogue: 0,0:15:58.98,0:16:01.45,Default,,0000,0000,0000,,Теперь мы сможем быстро выделять
Dialogue: 0,0:16:01.45,0:16:02.74,Default,,0000,0000,0000,,отдельные большие блоки
Dialogue: 0,0:16:02.74,0:16:05.66,Default,,0000,0000,0000,,и просматривать их, чтобы убедиться,\Nчто в них нет ошибок.
Dialogue: 0,0:16:05.66,0:16:09.62,Default,,0000,0000,0000,,Если возникают ошибки,\Nмы указываем на них компьютеру.
Dialogue: 0,0:16:09.62,0:16:12.66,Default,,0000,0000,0000,,Применяя эту процедуру\Nк разным группам по отдельности,
Dialogue: 0,0:16:12.66,0:16:15.15,Default,,0000,0000,0000,,мы получаем\Nоколо 80% верных результатов
Dialogue: 0,0:16:15.15,0:16:17.56,Default,,0000,0000,0000,,при распределении\N1,5 миллионов изображений.
Dialogue: 0,0:16:17.56,0:16:19.64,Default,,0000,0000,0000,,Сейчас задача состоит только в том,
Dialogue: 0,0:16:19.64,0:16:23.22,Default,,0000,0000,0000,,чтобы найти те немногочисленные\Nневерно распознаные изображения,
Dialogue: 0,0:16:23.22,0:16:26.11,Default,,0000,0000,0000,,и понять, почему это произошло.
Dialogue: 0,0:16:26.11,0:16:27.85,Default,,0000,0000,0000,,Используя этот метод,
Dialogue: 0,0:16:27.85,0:16:31.97,Default,,0000,0000,0000,,за 15 минут мы получаем\Nрезультат, верный на 97%.
Dialogue: 0,0:16:31.97,0:16:36.57,Default,,0000,0000,0000,,Эта техника поможет нам справиться\Nс одной из важнейших проблем —
Dialogue: 0,0:16:36.58,0:16:39.61,Default,,0000,0000,0000,,нехваткой медицинских работников в мире.
Dialogue: 0,0:16:39.61,0:16:43.10,Default,,0000,0000,0000,,По данным, озвученным на Всемирном\Nэкономическом форуме,
Dialogue: 0,0:16:43.10,0:16:45.78,Default,,0000,0000,0000,,развивающимся странам\Nнужно в 10—20 раз больше терапевтов
Dialogue: 0,0:16:45.78,0:16:47.84,Default,,0000,0000,0000,,и понадобится около 300 лет,
Dialogue: 0,0:16:47.84,0:16:50.73,Default,,0000,0000,0000,,чтобы обучить нужное количество людей.
Dialogue: 0,0:16:50.73,0:16:53.62,Default,,0000,0000,0000,,А теперь представьте,\Nчто мы повысим их эффективность,
Dialogue: 0,0:16:53.62,0:16:56.46,Default,,0000,0000,0000,,используя глубинное обучение.
Dialogue: 0,0:16:56.46,0:16:58.69,Default,,0000,0000,0000,,Эти возможности приводят меня\Nв полный восторг,
Dialogue: 0,0:16:58.69,0:17:01.28,Default,,0000,0000,0000,,но в то же время\Nя отдаю отчёт в последствиях.
Dialogue: 0,0:17:01.28,0:17:04.40,Default,,0000,0000,0000,,Проблема в том, что во всех странах,\Nотмеченных на карте синим,
Dialogue: 0,0:17:04.40,0:17:08.17,Default,,0000,0000,0000,,80% рабочих мест приходится\Nна сферу услуг.
Dialogue: 0,0:17:08.17,0:17:09.96,Default,,0000,0000,0000,,Каких услуг?
Dialogue: 0,0:17:09.96,0:17:11.47,Default,,0000,0000,0000,,Вот этих услуг.
Dialogue: 0,0:17:11.47,0:17:15.63,Default,,0000,0000,0000,,А это именно то, что компьютеры\Nтолько что научились делать.
Dialogue: 0,0:17:15.63,0:17:19.43,Default,,0000,0000,0000,,Если 80% людей в развитых странах
Dialogue: 0,0:17:19.43,0:17:21.96,Default,,0000,0000,0000,,заняты тем, что теперь\Nумеет компьютер,
Dialogue: 0,0:17:21.96,0:17:23.40,Default,,0000,0000,0000,,то что это значит?
Dialogue: 0,0:17:23.40,0:17:25.99,Default,,0000,0000,0000,,Всё в порядке. Они сменят работу.
Dialogue: 0,0:17:25.99,0:17:28.69,Default,,0000,0000,0000,,Например, будет больше работы\Nдля аналитиков данных.
Dialogue: 0,0:17:28.69,0:17:29.56,Default,,0000,0000,0000,,Ну или не совсем.
Dialogue: 0,0:17:29.56,0:17:32.63,Default,,0000,0000,0000,,Решение этих задач не займёт\Nу них много времени.
Dialogue: 0,0:17:32.63,0:17:35.88,Default,,0000,0000,0000,,Например, эти четыре алгоритма\Nсоздал один и тот же человек.
Dialogue: 0,0:17:35.88,0:17:38.32,Default,,0000,0000,0000,,Вы скажете, что человечество\Nс этим уже сталкивалось.
Dialogue: 0,0:17:38.32,0:17:42.13,Default,,0000,0000,0000,,В прошлом мы видели,\Nчто когда приходят новые технологии,
Dialogue: 0,0:17:42.13,0:17:44.38,Default,,0000,0000,0000,,новые профессии приходят на смену старым,
Dialogue: 0,0:17:44.38,0:17:46.49,Default,,0000,0000,0000,,но что это будут за новые профессии?
Dialogue: 0,0:17:46.49,0:17:48.36,Default,,0000,0000,0000,,Нам очень сложно сейчас это оценить,
Dialogue: 0,0:17:48.36,0:17:51.27,Default,,0000,0000,0000,,ведь производительность человеческого\Nтруда растёт постепенно.
Dialogue: 0,0:17:51.27,0:17:53.67,Default,,0000,0000,0000,,Однако теперь есть система\Nглубинного обучения,
Dialogue: 0,0:17:53.67,0:17:56.89,Default,,0000,0000,0000,,и мы знаем, что её возможности\Nрастут по экспоненте.
Dialogue: 0,0:17:56.89,0:17:58.50,Default,,0000,0000,0000,,Итак,
Dialogue: 0,0:17:58.50,0:18:00.56,Default,,0000,0000,0000,,мы оглядываемся по сторонам:
Dialogue: 0,0:18:00.56,0:18:03.24,Default,,0000,0000,0000,,«Ведь компьютеры всё ещё\Nдостаточно примитивны». Верно?
Dialogue: 0,0:18:03.24,0:18:06.66,Default,,0000,0000,0000,,Но через пять лет их возможности выйдут\Nза границы этого графика.
Dialogue: 0,0:18:06.66,0:18:09.100,Default,,0000,0000,0000,,Поэтому нам необходимо начать обдумывать\Nэтот аспект прямо сейчас.
Dialogue: 0,0:18:09.100,0:18:12.58,Default,,0000,0000,0000,,Разумеется, такое уже случалось\Nв истории человечества.
Dialogue: 0,0:18:12.58,0:18:13.97,Default,,0000,0000,0000,,Промышленная революция,
Dialogue: 0,0:18:13.97,0:18:16.82,Default,,0000,0000,0000,,благодаря двигателям, дала\Nкачественный скачок производства.
Dialogue: 0,0:18:17.67,0:18:20.80,Default,,0000,0000,0000,,Однако спустя какое-то время\Nмощности перестали расти.
Dialogue: 0,0:18:20.80,0:18:22.51,Default,,0000,0000,0000,,Случился социальный взрыв,
Dialogue: 0,0:18:22.51,0:18:25.95,Default,,0000,0000,0000,,но когда двигатели стали применяться\Nв промышленности повсеместно,
Dialogue: 0,0:18:25.95,0:18:28.30,Default,,0000,0000,0000,,был найден баланс.
Dialogue: 0,0:18:28.30,0:18:29.77,Default,,0000,0000,0000,,Революция машинного обучения
Dialogue: 0,0:18:29.77,0:18:32.68,Default,,0000,0000,0000,,будет сильно отличаться\Nот промышленной революции,
Dialogue: 0,0:18:32.68,0:18:35.63,Default,,0000,0000,0000,,потому что революция\Nмашинного обучения непрерывна.
Dialogue: 0,0:18:35.63,0:18:38.61,Default,,0000,0000,0000,,Чем более интеллектуально\Nразвиты компьютеры,
Dialogue: 0,0:18:38.61,0:18:42.86,Default,,0000,0000,0000,,тем более интеллектуально\Nразвитые компьютеры они создают.
Dialogue: 0,0:18:42.86,0:18:44.77,Default,,0000,0000,0000,,А это приведёт к тому,
Dialogue: 0,0:18:44.77,0:18:47.25,Default,,0000,0000,0000,,с чем наш мир\Nникогда раньше не сталкивался,
Dialogue: 0,0:18:47.25,0:18:50.55,Default,,0000,0000,0000,,и ваши прошлые представления\Nо возможном изменятся.
Dialogue: 0,0:18:50.97,0:18:52.75,Default,,0000,0000,0000,,Мы это уже почувствовали на себе.
Dialogue: 0,0:18:52.75,0:18:56.38,Default,,0000,0000,0000,,В течение последней четверти века\Nпроизводительность оборудования росла,
Dialogue: 0,0:18:56.40,0:19:00.59,Default,,0000,0000,0000,,в то время как производительность рабочих\Nоставалась прежней или немного снижалась.
Dialogue: 0,0:19:01.41,0:19:04.15,Default,,0000,0000,0000,,Я хочу, чтобы мы уже сейчас\Nзадумались над этим.
Dialogue: 0,0:19:04.15,0:19:07.18,Default,,0000,0000,0000,,Когда я рассказываю об этом людям,
Dialogue: 0,0:19:07.18,0:19:08.67,Default,,0000,0000,0000,,они зачастую мне не верят:
Dialogue: 0,0:19:08.67,0:19:10.34,Default,,0000,0000,0000,,мол, компьютеры не могут думать,
Dialogue: 0,0:19:10.34,0:19:13.37,Default,,0000,0000,0000,,переживать, воспринимать стихи.
Dialogue: 0,0:19:13.37,0:19:15.89,Default,,0000,0000,0000,,Мы не понимаем по-настоящему,\Nкак они работают.
Dialogue: 0,0:19:15.89,0:19:17.37,Default,,0000,0000,0000,,И что?
Dialogue: 0,0:19:17.37,0:19:19.18,Default,,0000,0000,0000,,Уже сейчас компьютеры\Nделают то,
Dialogue: 0,0:19:19.18,0:19:21.90,Default,,0000,0000,0000,,на что люди тратят бóльшую часть\Nоплачиваемого времени,
Dialogue: 0,0:19:21.90,0:19:23.63,Default,,0000,0000,0000,,так что теперь пора думать над тем,
Dialogue: 0,0:19:23.63,0:19:28.02,Default,,0000,0000,0000,,как мы будем адаптировать наши\Nсоциальные и экономические структуры,
Dialogue: 0,0:19:28.02,0:19:29.86,Default,,0000,0000,0000,,чтобы быть готовыми\Nк новой реальности.
Dialogue: 0,0:19:29.86,0:19:31.39,Default,,0000,0000,0000,,Спасибо.
Dialogue: 0,0:19:31.39,0:19:32.19,Default,,0000,0000,0000,,(Аплодисменты)