비디오: IBM Watson, Twilio & Node.JS: Making a Twilio Chatbot powered by Watson Conversation-Icecream Sundae (십월 2024)
이 Fast Forward 에피소드는 여기 뉴욕시의 IBM Watson Experience Center에서 기록되었습니다. 제 게스트는 IBM Watson의 부사장 겸 최고 기술 책임자 인 Rob High였습니다.
Dan Costa: 인공 지능에 대한 사람들의 가장 큰 오해는 무엇입니까?
Rob High: AI에 관해 이야기하는 사람들과 우리가 겪고있는 가장 일반적인 문제는 여전히 할리우드가인지 컴퓨팅, AI가 인간의 마음을 복제하는 것에 대한 아이디어를 증폭시킨 세계에 살고 있다는 것입니다. 정말로 그렇지 않습니다. 튜링 테스트와 같은 것들은 우리가 측정하는 것은 AI가 사람들을 속이는 사람들과 경쟁하여 당신이 다루고있는 것이 또 다른 인간이라는 것을 믿기 위해 경쟁 할 수 있다는 아이디어임을 강조하는 경향이 있습니다. 가장 큰 유용성.
다시 말해, 거의 모든 다른 도구를 살펴보면 도구가 우리를 증폭시킬 때, 범위를 확장 할 때, 힘이 커질 때 가장 가치있는 경향이 있습니다. 그들이 스스로 인간으로서 할 수없는 일을 할 수있게 해주는 그것이 실제로 AI에 대해서도 생각할 필요가있는 방식이며, 인공 지능이 아니라 증강 지능이라고 부르는 정도까지입니다.
완전히 새로운 유형의 컴퓨팅이기 때문에 이러한 변화에 대해 조금 이야기 해 봅시다. 그것은 우리가 자랐던 것에서부터 계산을 사용하여 매우 복잡한 프로세스를 사용하고 응답하는 인식 컴퓨팅에 이르기까지 조금씩 다르게 작동하는 프로그래밍 컴퓨팅 인 컴퓨팅의 진화입니다. 그 전환을 설명 할 수 있습니까?
아마도 가장 큰 차이점은 확률이 매우 높다는 것입니다. 반면 프로그래밍 된 컴퓨팅은 실제로주의를 기울이고있는 것들과 그에 대응하는 방법을 정의하는 모든 조건문을 작성하는 것입니다. 결정 론적입니다. 수학적으로 매우 정확합니다. 프로그래밍 된 클래식 컴퓨터를 사용하면 소프트웨어를 디자인 할 수 있습니다. 수학적 모델이 무엇을 나타내는 지 알고 있으므로 수학적으로 테스트 할 수 있습니다. 정확성을 증명할 수 있습니다.
코 그너 티브 컴퓨팅은 훨씬 더 확률 론적입니다. 그것은 우리가 초점을 둔 공간의 신호를 비전이나 언어 또는 언어로 테스트하고 그 신호에서 의미의 패턴을 찾으려고합니다. 그럼에도 불구하고 절대 확실성은 없습니다. 자, 이것은 부분적으로 그것이 계산되는 방식이기 때문이기도하지만 인간 경험의 본질이기도하기 때문입니다. 우리가 말하거나보고, 듣고, 맛 보거나 만지거나 냄새가 나는 것, 또는 감각의 일부인 것에 대해 생각한다면, 인간으로서 우리는 항상 그것이 무엇인지 실제로 평가하려고 시도하지만 때로는 우리가 제대로 이해하지 못합니다.
일련의 소리를 들었을 때 실제로이 단어를 의미했을 가능성은 무엇입니까? 이 단어 시퀀스를 보았을 때 이것이이 말을 의미했을 가능성은 무엇입니까? 이 모양과 내가보고있는 이미지를 볼 때 그 물체 일 확률은 얼마입니까? 인간의 경우에도 이것은 확률론적인 문제이며, 이러한 인식 시스템이 작동하는 방식은 항상 문제가됩니다.
누군가 당신에게 와서 해결하고 싶은 문제가 있다면, 그에 대한인지 컴퓨팅 솔루션이 있다고 생각합니다. 그들은 Watson에게 와서 말합니다. "Look, 우리는 Watson을 사용하여 해결하려고합니다. 이 문제." 왓슨은 기본적으로 많은 일을하지 않습니다. 문제를 해결하는 방법을 가르쳐야합니다. 온 보딩 프로세스에 대해 이야기 할 수 있습니까?
실제로, 우리는 이것의 두 가지 차원에 대해 이야기해야합니다. 하나는 얼마 전에인지 컴퓨팅이라는 것이 실제로 우리보다 크고, IBM보다 크고, 업계의 어느 벤더보다 크고, 하나 또는 두 개의 다른 솔루션 영역보다 크다는 것을 깨달았습니다. 우리는 솔루션에 초점을 맞추는 것에서 실제로 더 많은 서비스 플랫폼을 다루는 것으로 전환했을 때 각 서비스가 실제로는 문제 공간. 그것은 연설의 경우, 연설을 시도하고 그 연설에서 표현한 단어를 인식하거나 이미지를 찍고 이미지의 내용을 식별하거나 시도하는 문제에 엄격하게 집중하는 구성 요소입니다. 언어를 이해하고 그 의미가 무엇인지 이해하거나 대화를 나누고 참여하십시오.
우선, 우리가 지금 말하는 것은 일련의 서비스입니다. 각 서비스는 매우 구체적인 작업을 수행합니다. 각 서비스는 인간 경험의 다른 부분을 다루려고 노력하고 있으며 누구나 응용 프로그램을 작성한다는 아이디어를 가지고 있습니다. 소셜 또는 소비자 또는 비즈니스 문제를 해결하려는 사람은 누구나 Google 서비스를 이용하여 애플리케이션으로 구성하여이를 수행 할 수 있습니다. 그것은 하나의 포인트입니다.
포인트 2는 당신이 시작한 것입니다. 이제 서비스를 받았으니, 우리가 원하는 일을 어떻게 수행 할 수 있습니까? 이 기술은 실제로 교육 중 하나입니다. 이러한 시스템의 확률 적 특성은 시스템 학습 또는 딥 러닝을 기반으로한다는 사실에 기반을두고 있으며 이러한 알고리즘은 데이터 세트를 통해 수행되는 신호 세트 내에서 의미를 나타내는 패턴을 인식하는 방법을 가르쳐야합니다. "사운드의 조합을들을 때이 단어를 의미합니다. 픽셀의 조합을 볼 때 다음과 같은 의미로 레이블을 붙일 수 있었던 상황의 예를 나타내는 데이터 목적." 제가 그 예를 들었을 때, 이제 당신을인지 시스템, 인지 서비스로 데려다주고 그들이 원하는 것이 무엇이든 더 잘 인식하는 방법을 가르쳐 줄 수 있습니다.
왓슨이 의사가 의사 결정을 내리고 많은 양의 데이터를 파싱하도록 돕는 의료 분야에 있다고 생각합니다.하지만 궁극적으로는 파트너십 진단을 위해 의사와 협력하고 있습니다. 그 훈련이 어떻게 이루어지는 지 그리고 어떻게 더 나은 결과를 제공 할 수 있는지에 대해 조금 이야기 할 수 있습니까?
우리가 종양학에서 수행 한 작업은 실제로 수행해야 할 작업 범위에서 다양한 방식으로 사용되는 여러 종류의 알고리즘으로 구성된 좋은 예입니다. 예를 들어, 의료 기록을보고, 의료 기록을보고, 인지 시스템을 사용하여 임상의들이 몇 년 동안 귀하와 협력 해 왔으며 우리가 부르는 것을 찾은 모든 메모를 살펴 봅니다. 적절한 임상 정보. 이제 의료 상담에 관한 정보는 무엇입니까? 복용량 유사성 분석을 수행하고 다른 환자, 당신과 많은 유사성을 가진 다른 코호트를 찾으려고 노력합니다. 왜냐하면 다른 치료법에 대해 생각하는 방법과 그 치료법이 당신에게 적합한 방법에 대해 의사에게 알리기 때문입니다. 그 치료에 어떻게 반응 할 것인지.
그런 다음 우리는 표준 진료 관행이라고 부르는 것으로 의사가 다른 종류의 질병에 대해 다른 환자를 어떻게 치료할 것인지에 대해 의사가 공유하는 비교적 잘 정의 된 기술입니다. 그리고 우리는 우리가 임상 전문 기술이라고 부르는 그 위에 누워 있습니다. 각기 다른 질병을 가진 최고의 의사들에 의해 찾아야 할 대상과 이상 치가 어디에 있는지 그리고 다른 표준 진료 관행에 대해 추론하는 방법, 그 중 가장 적합한 기준 또는 다른 진료 방법을 통해 다른 경로를 취하는 방법 PubMed에있는 수십만, 600, 000 개의 논문을 임상 치료 문헌을 검토하고 검토하여 현재 해당 치료 권장 사항을 작성하는 데 관련된 해당 분야에서 발생한 과학의 발전에 대해 알아보십시오..
이 모든 것들은 우리가 그 과정의 다른 단계에서 적용하고있는 알고리즘의 다른 측면들입니다.이 모든 것들은 세계 최고의 의사 중 일부를이 시스템들 앞에 놓고 시스템을 사용하고 시스템을 수정하게함으로써 가르쳐졌습니다. 문제가 발생하는 것을보고 시스템 자체의 성능을 향상시키는 방법에 대해 그 사용을 통해 본질적으로 학습하게합니다. 우리는 종양학의 경우에 특히 익숙하지 않은 치료 옵션에 대해 또는 의사에게 익숙하지 않은 치료 옵션에 대해 알리기 위해 실제로 사용하고 있습니다. 환자들이 어떻게 반응하고 환자들로부터 가장 효과적인 반응을 얻는 방법을 이해합니다.
기본적으로 수행 한 작업은 전문 지식을 민주화했습니다. 우리는 Memorial Sloan Kettering에서 최고의 전문의를 데려 가서이 엄청난 전문 지식을 개발 한 것과 같은 질병에 대해 일년에 수천 명의 환자를 볼 수있는 혜택을 누릴 수 있습니다.인지 시스템에서이를 포착하여 지역 사회에 가져 가거나 의사들이 많은 다른 환자들에게 동일한 질병을 치료하는 데 많은 시간을 할애 할 수 없었던 지역 클리닉 환경으로, 현재인지 시스템에서 포착 된 전문 지식을 활용할 수있는 기회를 제공합니다.
저는 그 전문 지식을 배포한다는 개념은 사소한 일이 아니라고 생각합니다.하지만 일단이 작업을 마치고 나면 실제로 전 세계에 배포 할 수있는 전문 지식을 갖게 될 것입니다. Memorial Sloan Kettering의 최고의 의사들은 중국, 인도, 소규모 클리닉에서 제공 될 수 있다고 생각합니다.
그것은 우리의 복지, 건강, 사회로서 우리에게 유익 할 것들에 엄청난 사회적 영향을 미칩니다.
반대로 인공 지능에 대해 사람들이 우려하는 것은 사람을 대체하고 일자리를 대체한다는 것입니다. 자동화 운동과 관련이 있습니다. 나를 때리는 것은 의료 공간에 머무르는 것입니다. 방사선 전문의입니다. 방사선 전문의는 하루에 수백, 수백 개의 슬라이드를 봅니다. Watson 또는 AI 기반 시스템은 동일한 유형의 진단 및 이미지 분석을 복제 할 수 있습니다. 10 년 후, 미국에서 사람이 더 많거나 적을 것이라고 생각하십니까? 그런 산업에 어떤 영향을 미칩니 까?
실제로 사람들이 더 나은 일을하도록 돕는 데 영향을 미칩니다. 정말.. 의사의 경우에 가져가 의사가 과학에 관한 최신 사실에 의해 뒷받침되는 실제 증거를 기반으로 더 많은 정보에 입각 한 의사 결정을 내릴 수 있다면 개별 환자에게 더 적합하고 구체적으로 적용 할 수 있습니다. 방사선 전문의의 경우 이미지에서 다른 방법으로 놓치거나 압도 될 수있는 것을 볼 수 있습니다. 그것들을 교체하는 것이 아닙니다. 그들이 더 잘 일할 수 있도록 돕는 것입니다.
우리가 사회에서 만든 모든 도구와 동일한 역 동성을 가지고 있습니다. 농업 혁명이 시작된 이래로 지난 10, 000 년의 현대 사회를 되돌아 보면, 우리는 인간 사회 건축 도구, 망치, 삽, 유압 장치, 도르래, 레버 등이되었습니다. 이 도구들 중 실제로 그들이하는 일이 인간을 증폭시키고, 우리의 힘을 증폭 시키며, 우리의 생각을 증폭시키고, 우리의 도달 범위를 증폭시킬 때 가장 내구성이 있습니다.
그것은 실제로이 재료에 대해 생각하는 방법입니다. 인간과 도구의 조합이 둘 중 하나보다 클 때 우리가 스스로 할 수있는 것보다 더 나은 일을 할 수있게한다면 가장 큰 유용성이있을 것입니다. 그들 중 하나는 그들 자신이었을 것입니다. 그것이 우리가 생각하는 방식입니다. 이것이 우리가 기술을 발전시키는 방법입니다. 그것이 경제 유틸리티가 될 곳입니다.
전적으로 동의하지만 이러한 지능형 시스템에 의해 도입 된 효율성으로 인해 산업이 사라질 것이라고 생각합니다.
그것들은 전환 될 것입니다. 예, 그들은 전환 될 것입니다. 나는 이런 식으로 말함으로써 그 점을 줄이고 싶지 않지만, 우리가 이것을 직업의 제거로 생각하지 않기를 원합니다. 사람들이 수행하는 일을 변화시키는 것입니다. 예를 들어 보겠습니다. 이것이 콜센터에서 일자리를 빼앗을 수있는 방법에 대한 많은 토론. 뭐라고 생각해? 콜센터 상담원이해야 할 일, 싫어하는 일, 더 흥미로운 일을 할 수있는 능력에서 벗어난 일이 많이 있습니다.
콜센터에서 볼 수있는 변동은 주로 콜센터 상담원 역할을 생각하면 하루 종일 동일한 질문을하는 고객을 화나게하는 전화 통화의 끝에 앉아 있다는 사실에 의해 결정됩니다 그리고 다시, 밤에 당신이 그 일을 정말 좋은 느낌으로 집에 가기가 어렵습니다. 이 직업에 대해 친구 나 가족에게 자랑하기가 어렵고 현재 상황에 처했을 때 얼마나 잘하는지 잘 모르겠습니다.
대화 상담원을 통해인지 시스템을 구축하여 일정 비율을 오프로드 할 경우 전화가 걸려 오는 전화의 30 %가 고객의 가장 일반적이고 긴급한 질문에 신속하고 효율적으로 응답하고 일상적인 작업을 처리한다고 가정 해 보겠습니다. 사람들이 본질적으로 더 많은 인간적 접촉을 요구하는 그런 종류의 질문은 당신이 그 콜센터 요원에게 넘겨 줄 것입니다. 고객을 위해 다루고있는 문제는 더 흥미롭고 도전적이며 더 많은 지적 노력을 기울여야하지만 만족 한 고객을 다루고 있습니다. 그들은 조금 더 행복하게오고 있습니다. 그들은 그들의 문제에 대해 화 내지 않습니다.
콜센터 상담원의 경우 실제로 업무가 개선되었습니다. 실제로 그들이 일을 더 잘하고 더 잘 수행 할 수있게합니다. 그 동안 고객과 소비자는 가장 시급한 문제를 신속하게 해결했습니다. 그들은 10 분 동안 대기하지 않습니다. 그들은 올바른 지식으로 올바른 사람에게 전달되기를 기다리지 않습니다. 그들은 더 나은 결정, 확실히 더 나은 정보 또는 적어도 더 일관된 정보로 아마도 가장 필요한 정보를 얻고 자신의 삶을 계속 나아갈 수 있습니다. 그것은 실제로 그 방정식의 양측에 이익이됩니다.
흥미 롭군. 제가 오늘 본 데모 중 일부는 콜센터 응용 프로그램이 매우 효과적으로 전화를 거는 사람들의 감정 상태를 예측하고 감지 할 수 있다는 것입니다. 실제로 상대방의 상태를 꽤 잘 읽을 수 있습니다.
당신이 생각하면 정말 필수적입니다; 대화에는 두 가지 요소가 있습니다. 하나는 사람들이 처음에 말하는 것은 일반적으로 그들이 실제로 존재하는 것이 아니라는 것입니다. "내 균형이 뭐야?"라고하면 글쎄, 그건 내 문제가 아니다. 예, 계정 잔액을 알아야합니다. 돈이 얼마나 필요한지 알아야합니다. 그러나 문제는 무언가를 구매하려고하거나, 올바른 위치에서 돈을 지불하는 방법을 알아 내려고하는 것입니다. 이번 달 청구서 또는 자녀 교육을 위해 저축하려고합니다. 내 문제는 내가 요청한 첫 번째 질문보다 크므로 대화는 그 실제 문제에 대한 것이어야합니다.
대화의 두 번째 공통적 인 특징은 일반적으로 일종의 감정적 호를 전달한다는 것입니다. 사람들은 특정한 감정 상태에 빠지고 대화의 일부는 감정적 인 변화를 통해 사람들을 움직이게하는 것입니다. 종종 감정적 변화를 겪으면서 화가 나거나 지금 만족하게됩니다. 일부 대화에서는 대화에 참여할 수 있습니다. 실제로 약간 가열 될 수 있습니다. 당신은 감정적 인 호가 시작되고 아마도 차분 해지고 결국 논쟁이되는 더 논쟁적인 토론으로 넘어갑니다.
관련 당사자의 감정 상태를 민감하고 인식하는 것이 대화에 효과적이라는 중요한 부분입니다.
오늘날 사용할 수있는 혁신적이라고 생각하는 다른 응용 프로그램에는 어떤 것이 있습니까?
우리가하는 일 중 하나는 사용자, 고객을 고무시키는 방식으로 사용자를 참여시키는 것입니다. 나를 위해, 궁극적으로 다시 대화로 돌아갑니다. 일반적으로 인간이 대화를 할 때, 우리는 아이디어를 가지고 테이블에옵니다. 당신은 아이디어가 있습니다. 나는 아이디어가. 그 시작 아이디어는 대화의 시작이며, 대화 과정에서 우리는 그 아이디어를 발전시킵니다. 우리는 그것들을 섞습니다. 우리는 그것들을 합칩니다. 우리는 그것들을 할인하거나 증폭시킬 수 있습니다. 우리는 대화에서 나오는 것이 더 나은 아이디어를 갖는 지점으로 발전합니다. 이상적으로
그러기 위해서는주고받는 것뿐만 아니라 누군가에게 어떻게 영감을주는 요소가 있어야합니까? 사람들이 어떻게 상상력을 발휘하게합니까? 이전에 생각하지 못했던 일에 대해 생각하거나 이전에 생각하지 못했던 빛을 보거나 심지어 알지도 못하는 길을 걷는 다른 관점을 보도록 어떻게 유도합니까? 생각하지 않는 질문에 대해 생각해보십시오. 그 예는 제가 가장 유망하다고 생각하고 사람들에게 가장 큰 혜택을 줄 것으로 생각되는 상황입니다.
오늘 일어나고 있습니까, 아니면 기술이 발전함에 따라 줄을서야하는 것이 있습니까?
아니, 일어나고있어 우리는 지금 그런 일이 벌어지고 있습니다. 실제로, 세계 최고의 의사들을 위해 종양학으로 모범으로 돌아가서, 제시되는 치료 옵션이 대부분 그들에게 명백 할 수 있습니다. "음, 잠깐만 요, 흥미로운 아이디어였습니다."라고 말하는 10 가지 경우 중 하나가있을 수 있습니다. 자주는 아니지만 이전에 말했듯이 커뮤니티 설정, 지역 설정 및 해당 수준의 전문 지식이없는 영역에서 시스템을 도입하면 시스템이 새로운 아이디어를 도입 할 수 있다는 사실 새로운 치료 옵션은 실제로 새로운 아이디어를 소개하는 것입니다. 우리는 이미 그것을보고 있습니다.
물론, 제가 생각하는 것 이상으로 클래식 챗봇 시나리오가되었습니다. 우리 중 일부는 다른 예에서 누군가가 신용 카드에 신용 카드 사기 경고를해서 오늘날 챗봇은 단순히 "트랜잭션이 당신이 한 일이 아니 었는가? 그렇지 않다면 좋을 것입니다. 그렇지 않다면, 우리는 그 거래를 취소하는 것에 대해 무언가를 할 것입니다.", 새 신용 카드가 필요합니다. 가장 좋은 곳은 어디입니까? 우송해야합니까? 우송하지 않습니까? 오, 이 여행을 준비하고 있습니다. 메일을 보내지 못할 것입니다. 그보다 더 빨리 보내 드리겠습니다.
"아, 해외로가는 중입니다. 어쩌면 여기에 노출되지 않았거나 모르는 곳에서 신용 카드 옵션이있을 수도 있습니다. 우리가 선호하는 방식으로 환전을 처리하는 곳을 알지 못했습니다. 해외 여행입니다. 사업비로 사용하고 있습니다. 여기에 더 적합한 이율을 가진 신용 카드가 있습니다. " 이것들은 모두 매우 간단한 예이지만, 각각의 간단한 챗봇에서는 일반적으로 발생하지 않지만 실제로는 인간에게 큰 힘을 줄 수있는 새로운 아이디어를 제시하고 있습니다.
흥미로운 점은 과거에 모든 옵션을 검토 할 때 스크립트가 될 것이라는 점입니다. 두 개의 가지가있는 스크립트가 있습니다. 사전에 미리 정의되어 있습니다. 챗봇이 수행 할 때 실제로 제공 한 정보와 이미 제공 한 정보에 반응하여 스크립팅되지 않은 경로를 안내하는 것은 매우 다릅니다. 여행 중임을 알고 있지만 반드시 말하지는 않았습니다. 귀하의 이메일 기록에서 해당 정보를 찾았습니다.
그것은 길을 따라 발견 된 당신에 대한 것들을 찾을 수 있습니다.
우리는 종양학에 대해 이야기했습니다. 우리는 대부분의 사람들이 그들과 약간의 상호 작용을했기 때문에 챗봇에 대해 이야기했습니다. 그러나 이것은 모든 산업 분야에서 실제로 확장되는 기술입니다. 인지 적 요소가없는 산업을 생각하기는 어렵습니다. 사람들이 아직 생각하지 않은 예가 있습니까?
나에게 놀라운 것은 매일 누군가가 새로운 아이디어를 떠올리게하는 것입니다. 이것이 바로 우리가 매우 흥미로운 단계에 있다고 생각하는 이유입니다.인지 능력 측면에서 우리가 가진 것을 블록 서비스로 분해하는 데 집중함으로써 사람들이 상상력을 발휘하고 우리가 생각한 아이디어를 추구 할 수있게 해주었 기 때문입니다. 풍경을 조사하기 위해 시각적 인식을 사용하는지 여부는 이전에 실제로 고려되지 않았습니다.
예를 들어 캘리포니아에서 회사는 시각적 인식을 사용하여 지형과 토폴로지를보고 콘크리트 표면, 아스팔트 지붕 표면, 잔디 표면, 나무 및 관목과 이들 사이의 차이를 이미지에서 인식합니다. 예를 들어, 물 소비량과 누수 발생 위치 및 효율적인 물 사용을 개선하기 위해 수행 할 수있는 일을 추정하십시오.
또는 법률 분야에서 이러한 것들을 사용하여 변호사들이 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같은 문자 그대로 수백만 및 수백만 페이지의 배경 자료를 읽도록 도와줍니다. 이 특정 사례와 실제로 관련된 한 장의 종이는 어디에 있습니까? 모든 것을 정리하려고합니다. 기회는 엄청나 다.
나는 그 자격 중 하나가 파싱해야 할 많은 양의 데이터를 가지고 있다고 생각합니다. 의료 기록에 대해 이야기했으며 관련 정보를 위해 의료 기록을 스캔 할 수 있습니다. 일생 동안의 기록은 수백 페이지에 달할 수 있습니다. 그것은 아마도 당신의 가정의가 그 점을 잘 알고있을 것입니다. 그러나 그들은 모든 것을 기억하지는 않지만 시스템은 결코 잊지 않습니다.
네. 의사가 와서 상담하기 전에 5 분, 10 분 정도의 병력을 살펴볼 수는 있지만, 귀하의 병력, 과거, 다른 상황에서는 그들이 놓칠 수있는 모든 관련 정보가있을 수 있습니다. 그들은 시간이 없기 때문에, 그것이 있다면 차이를 만들 것입니다.
여성이 의사에게 2 년 전에 어머니가 유방암으로 막 사망했다고 말한 상황을 생각해보십시오. 글쎄, 의사는 그 기록 에서이 사실을 지적했을 가능성이 있지만, 이 순간 에이 여성이 유방에 덩어리를 내고 올 때 의사가 그것을 알지 못하면 매우 중요한 부분이 누락되었습니다. 정보. 이제 환자와 대화를 통해이를 재발견 할 수도 있지만 그렇지 않을 수도 있습니다. 그런 게 너무 독일인 일 때 그 사실을 알지 못할 위험을 감수하고 싶습니까?
이 자료가 유용한 경향이있는 중요한 특성은 많은 데이터가있는 곳을 언급 한 것입니다. 예, 그러나 실제로 우리가 인간으로서 누구인지, 인지 능력이 한계에 도달하기 시작하는 시점이 있습니다. 우리는 독서에 능숙합니다. 우리는 무언가를 읽을 수 있습니다. 우리는 그것을 동화시킬 수 있습니다. 우리는 정보에 적응하고 그것을 인간으로서 매우 강력한 방법으로 이용할 수 있습니다. 그러나 우리는 많은 양의 데이터를 읽는 데 능숙하지 않습니다. 우리는 할 수 없습니다… 하루에 수만, 십만, 수백만 페이지의 책을 읽는 아이디어는 우리의 능력을 훨씬 뛰어 넘습니다.
우리가 매일 생산하는 정보의 양이 기하 급수적으로 증가하는 세계로 성장함에 따라, 정보를 가지고있는 정보를 사용하지 않는 정보가 얼마나 많은가, 우리가 내려야 할 결정에 절대적으로 중요한가? 우리가 읽는 정보의 양이 아니라면, 그것은: 우리는 얼마나 동화합니까? 우리는 얼마나 회상 할 수 있습니까? 의사 결정과 관련이있는 작은 패턴을 볼 수 있습니까?
인간으로서 우리가 잘하는 많은 것들이 있습니다. 우리가별로 좋지 않은 것들도 많이 있습니다.인지 컴퓨팅이 실제로 큰 차이를 만들기 시작하는 곳은 바로 그 거리를 메워 그 틈을 메울 수있을 때입니다.
이것이 우리가 움직이는 세상이라는 것이 분명해 보입니다. 우리는 어떻게 준비되어 있습니까? 우리의 교육 시스템, 경제, 정치 구조를 어떻게 보십니까? 이러한 유형의인지 컴퓨팅을 구성 요소로 사용하여 세상에 얼마나 잘 살 수 있습니까?
흥미 롭군. 이것은 우리가 인간으로서 가지고있는 핵심 가치 중 하나 인 우리가 적응할 수있는 능력입니다. 순전히 별개의 용어로 보면, 이것이 어디로 가고, 우리가 10 년을 도약하고 그것을 보면서 "우리는 어디에 10 년이 될까요? 우리는 그 준비가되어 있습니까?" 대답은 아마 아닐 것입니다. 우리가해야 할 일이 훨씬 더 많습니다. 그러나 인간은 주변에서 발생하는 변화에 따라 즉시 적응하고 성장할 수있는이 놀라운 능력을 가지고 있습니다.
10 년 전 스마트 폰이 실제로 우리에게 제공되기 시작했을 때, 인기는 물론, 지난 10 년 동안 사회가 겪은 변화의 정도를 생각해보십시오. 스마트 폰 유무에 관계없이 일상이 어떤지 생각해보십시오. 우리는 그것이 다른 경험에서 얼마나 많이 빼앗아 갈 수 있는지에 대해 불평 할 수 있으며, 그것은 사실 일 수 있습니다. 그러나 요점은, 10 년 전에 허풍을 겪은 시간이 많지 않았다는 것입니다. 실제로 우리는 지난 10 년 동안 많은 변화를 겪어 왔으며, 이러한 기술 변화를 동화하고 매우 효과적인 방법으로 사용하기 시작했을 때 완전히 알지 못했을 것입니다.
우리가해야 할 일이 많이 있습니다. 우리는 시간이 지남에 따라 많은 일을 할 것입니다. 우리가 겪을 많은 성장, 많은 교육과 정치 그리고 우리가 변화를 겪어야 할 다른 것들이 있지만 우리는 그렇게 할 것입니다.
마지막 질문에 답하겠습니다. 어떤 기술 트렌드가 가장 중요합니까? 밤에 당신을 지키는 것이 있습니까?
지금 당장 가장 큰 관심사는 사람들이 책임을 져야한다는 것입니다. 우리는 기술의 엔지니어 및 공급자, 기술의 소비자, 기술 규제에 대한 책임이있는 사람들로서 실제로 자신을 보호하고 발생하는 변화에 대비하기 위해 무엇을하고 싶은지를 의식하고 생각해야합니다. 우리가 적응하지 않기 때문이 아닙니다. 우리는 할 것입니다. 문제는 물론 그것을 적응시키는 과정에서 우리가하는 일과 그것이 우리에게 어떤 영향을 미치는지, 사람들이 우리가 원하지 않는 방식으로 그 기술을 악용 할 수있는 곳을 의식하지 않을 것입니다 우리가 편안하지 않거나 회고하기 때문에 반드시 원하지는 않습니다.
우리는 우리가하는 일에 대해 의식하고 생각해야한다고 생각하며, 이 기술로 우리 삶에서 일어나고 싶지 않다. 특히 벤더, 특히이 기술의 공급 업체로서 이러한 기술 구성 요소를 소비하고이를 활용하여 애플리케이션을 구축하는 사람들은 현재 윤리적 가치에서 비롯된 윤리적 행동 또는 행동에 대한 책임을 져야합니다.
예를 들어, 우리는 응용 프로그램 개발자, 이러한 기술을 사용하여 응용 프로그램을 작성하는 기관, 이것이 최종 응용 프로그램이인지 응용 프로그램이라는 사실에 대해 매우 투명하고 컴퓨터이며 예를 들어 진짜 인간으로 가장하려고하지 마십시오. 척하지 마십시오. 이 척하지 마십시오.
모방하지 마십시오.
그것을 모방하지 말고 고객이이 것을 실제 사람이라고 믿도록 오도하지 마십시오. 윤리적으로는 잘못되었습니다. 취약점의 위험이 있다고 생각합니다. 인간과 상호 작용하는 인간은 우리의 결함, 실제로 많은 정보를 보유 할 수없는 능력에 대해 어떤 가정을 할 수 있습니다.인지 시스템을 다룰 때인지 기능을 제공하는 사람들은 그인지 기능을 제공하는 사람들이 솔루션은 우리가 제공하는 정보의 개인 정보 보호 및 보호에 대한 책임이 있습니다. 우리는 그 사실을 잊어서는 안됩니다.
거꾸로 기술 측면에서, 당신은 매일 궁금해하는 어떤 기술을 사용합니까? 인생이 어떻게 바뀌 었습니까?
인터넷에서 정보를 얻을 수 있어도 인터넷에서 오랫동안 정보를 얻을 수 있었지만 정보를 얻기 위해 노력하지 않는 정보에 액세스 할 수 있다고 생각합니다. 압도적입니다. 일부 카메라 장비를 살펴보고 다른 카메라 간의 장단점을 결정하려고했습니다.
구매자 가이드 링크를 보내 드리겠습니다.
당신은 간다. 그것은 압도적이지만, 당신은 당신을 위해 그 조언을 제공하고 그들이 당신을 위해 연구를 수행했다고 가정하기 위해 다른 사람들에 의존해야하지만, 그럼에도 불구하고 그들은 그들이 무엇을했는지에 대한 가정에 근거하여 그렇게하고 있습니다. 당신이 필요로하고 관심있는 것. 어떤 시점에서 당신은 단순히 포기하고 "좋아요, 그냥 어떻게해야하는지 말해주세요."라고 말합니다. 또는 당신은 전체 웹 사이트에 가는데이 모든 의견을보고 혼란스럽고 모순이 생길 것입니다. "좋아요. 그들 모두와 잘 지내요. 저에게 기분이 좋은 것만 다룰 것입니다."
이제 이러한 시스템은 대량의 정보를 축적하고 동화하고 구성 할 수 있기 때문에 권고를하는 사람, 심지어 고문에게도 도움이되므로 더 나은 작업을 수행 할 수 있으므로 도움이됩니다. 내가 말하고 싶은 방식은 우리를 위해 우리의 생각을하지 않고, 우리를 위해 우리의 연구를 수행하여 우리가 더 잘 생각할 수 있도록하는 것이며, 그것은 최종 사용자로서 우리에게도 사실이며 조언자도 마찬가지입니다. 분석가 역할을하는 사람이라면 누구나 마찬가지입니다.
우리는 항상 사람들이 구매 결정을 내 리도록 돕기 때문에 응용 프로그램을 생각합니다. 우리는 지난 5 년 동안 촬영 한 모든 사진을보고, 야생 동물 사진이나 꽃의 근접 촬영을하고, 그 사진을 바탕으로 카메라를 추천하는 시스템과 멀지 않습니다. 니가 가져.
맞습니다. 플라밍고. 이유를 모르겠습니다.
플라밍고 사진을 찍는 데 가장 적합한 카메라입니다.
플라밍고입니다.
거의 다 왔어. 이 기술은 존재하지만 아직 프로그래밍되지 않았습니다.
네.
요즘 우리가하는 것처럼 가르치십시오. Rob High, 이렇게 해주셔서 감사합니다.
대단히 감사합니다.
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