92 аи расшифровка: Бензин АИ-92 — характеристики, расшифровка, реализация

Бензин АИ-92 — характеристики, расшифровка, реализация

Бензин АИ-92 – самое популярное в России топливо для карбюраторных и инжекторных моторов. На нем ездят почти все автомобили российского производства, а также большинство стареньких иномарок. Неэтилированный АИ-92 не содержит соединений тяжелых металлов, в том числе, свинца. АИ-92 хорошего качества позволяет автомобилю раскрыть 100% своего потенциала и не приводит к быстрому изнашиванию деталей мотора.

Расшифровка АИ-92 означает, что это бензин автомобильный (буква А), октановое число которого (ОЧ 92) было рассчитано исследовательским методом (буква И) в условиях, максимально соответствующих стандартным городским.

Многие считают, что более высокая цифра октанового числа говорит о лучшем качестве топлива. Но это не так. Число здесь показывает только устойчивость топлива к детонации, не более. И выбирая, каким видом топлива заправить своего железного коня, нужно ориентироваться на рекомендации завода-изготовителя.

Характеристики

ГОСТ на АИ-92 предусматривает для этой марки бензина следующие свойства:

• Содержание свинца – не более 0,013
• Содержание смол – не более 5 мг/дм3 (промытых растворителем)
• Массовая доля серы – не более 0,05%
• Плотность (или удельный вес) – 725-780 кг/м3

Другие важные характеристики:

• Температура вспышки. Для бензинов она составляет в среднем -39 градусов. Это минимальный порог нагрева топлива, при котором легкие его фракции, отделяясь, могут вспыхнуть при приближении источника пламени.
• Температура горения. Этот показатель отражает, какую максимальную температуру может создавать горящий бензин. Он достигает 1300-1400 градусов.
• Температура кипения. Показывает, какой должна быть температура окружающего воздуха, чтобы бензин в двигателе закипел. Раньше в летнюю жару «кипящий» мотор был нередким явлением. АИ-92 может закипеть при температуре от 33 до 205 градусов (в зависимости от производителя и состава).
• Цвет. Оттенок 92-го бензина должен быть естественным – от бесцветного до соломенно-желтого. При этом структура топлива должна быть однородной, чистой и прозрачной без взвесей.

Еще одно важнейшее свойство – фракционный состав бензина. Это показатель его испаряемости и того, как ведет себя топливо в разных фракциях: пусковой, рабочей и концевой. По ГОСТ фракционный состав измеряется на 5 стадиях: начало перегонки, перегонка 10% от объема, далее 50%, 90% и в конце кипения.

Экологический класс

Согласно ОКПД (общероссийскому классификатору продукции) бензином АИ-92 может называться бензин автомобильный с октановым числом выше 92 (но не выше 95) и соответствующий, как минимум, классу К2.

Экологические классы бензина (К2 – К5) предусматривают различное содержание серы в топливе. От 500 мг/кг для К2 до 10 мг/кг для К5. Чем меньше в составе бензина серы, а вместе с ней монометиланина, тем безопаснее для экологии данное топливо.

В маркировке бензина экологический класс указывается после октанового числа. Например, АИ-92-4.

Срок годности

В советское время считалось, что бензин не теряет своих свойств при хранении и его срок годности достигает 5 лет. Но это не так. При длительном хранении бензин начинает испаряться, окисляться, у него распадаются присадки, использованные для повышения октанового числа, и образуется осадок. Также могут расслаиваться фракции из-за разности плотности.

Поэтому сейчас максимальный срок хранения бензина не превышает 1 год с момента производства.

Реализация АИ-92

Многих интересует вопрос, что собой представляет тонна бензина АИ-92 в литрах? Если считать плотность 92-го равной 0,735 кг/л, то в тонне этой марки бензина будет 1360,5 литров.

Но главное, что волнует всех автолюбителей, это разница между АИ-92 и АИ-95. Есть ли она?

В сравнении с 92-м, АИ-95 позиционируется как бензин повышенного качества. Здесь больше добавок, снижающих взрывоопасность, и при производстве полностью исключен свинец. Плюс за счет добавления моющих присадок топливо обладает чистящими свойствами для мотора.

В целом, при использовании качественного топлива обоих видов, разница при обычной эксплуатации незаметна. На все же лучше ориентироваться на рекомендации производителя автомобиля.

Купить бензин оптом

Что значит АИ и чем отличается АИ 92 от АИ 95

АИ-92 и АИ-95 — самые распространенные в России марки бензина. Чем они отличаются друг от друга? Какой бензин лучше? Ответы на эти и другие актуальные вопросы о выборе «правильного» топлива — в нашей статье.

Что такое АИ

Российские АЗС предлагают 4 марки автомобильного топлива, сделанные по ГОСТу: АИ-80, АИ-92, АИ-95, АИ-98.

Аббревиатура «АИ» расшифровывается следующим образом:

• буква «А» означает, что топливо предназначено только для автотранспорта
• буква «И» — это информация о том, что октановое число было проверено в лаборатории исследовательским методом

Цифры в маркировке указывают на октановое число бензина.

Например, АИ-95 — топливо для автомобилей (заправить самолет им точно не получится), имеющее октановое число 95, и это проверено исследовательским методом.

Октановое число — основной показатель детонационной стойкости бензина. Чем выше цифра, тем лучше бензин противостоит самопроизвольному воспламенению. Но это вовсе не значит, что АИ-95 качественнее и лучше, чем АИ-92. Они просто предназначены для разных типов двигателей.

Бензин АИ-92

Это высокооктановое топливо, предназначенное для двигателей карбюраторного типа. Такие двигатели функционируют при большой величине сжатия. Бензин 92-й обеспечивает высокий уровень стойкости к детонации и стабильную работу мотора.

АИ-92 — самая распространенная марка бензина в России и СНГ, а вот в странах Европейского союза заправиться таким топливом не получится: там его уже давно не производят, как, собственно, и карбюраторные двигатели. Многие российские автовладельцы отдают предпочтение именно этой марке бензина из-за ее более низкой стоимости и минимального количества присадок в составе.

Бензин АИ-95

Относится к премиальным маркам топлива с улучшенными характеристиками. Подходит для современных автомобилей с инжекторным типом двигателя. АИ-95 по сравнению с 92-м бензином содержит больше противодетонирующих присадок, количество которых строго контролируется стандартами качества. Весомое преимущество 95-го бензина класса экстра — отсутствие свинца в составе. Однако его розничная цена гораздо выше стоимости традиционной марки топлива.

АИ-95 обладает низким уровнем токсичности выхлопного газа, поэтому является основным видом топлива за рубежом. В России его чаще всего используют владельцы иномарок, хотя большинство отечественных заводов-изготовителей уже давно рекомендуют заправлять наши современные автомобили топливом с октановым числом не менее 95.

Что будет, если заливать «неправильное» топливо

«Правильным» бензином считается тот, который указан в паспорте вашего автомобиля в качестве основной марки. Если завод-изготовитель рекомендует использовать АИ-95, не стоит пренебрегать данным требованием. Это никак не связано с желанием увеличить продажи 95-го бензина в нашей стране. Все гораздо проще: выбирать нужно то, что подходит двигателю вашего авто. Тем более если машина находится на гарантии. Ведь в случае поломки, связанной с бензином, вам придется оплачивать ее дорогостоящий ремонт самостоятельно.

Если в инструкции к вашему автомобилю АИ-95 рекомендован в качестве основного вида топлива, а АИ-92 — в качестве резервного, отдайте предпочтение 95-му. Вы обязательно заметите плюсы во время езды: мощность двигателя увеличится, а расход топлива снизится.

Так как разница между 92-м и 95-м бензином незначительная — всего 3 октановых числа, многие автовладельцы, желая сэкономить, заправляют своего «железного коня» 92-м бензином, лишь изредка «балуя» его более дорогой маркой, не догадываясь о последствиях.

92-й вместо 95-го

Если вы используете топливо с меньшим октановым числом, чем рекомендовано заводом-изготовителем, то детонация (воспламенение) будет происходить гораздо раньше положенного времени, вредя двигателю, поршням и кольцам. Если это единичная ситуация (например, на ближайшей заправке не было нужного АИ-95), то ничего страшного с одного раза не произойдет. Главное, израсходуйте весь бензин до конца для предотвращения смешивания и в следующий раз заправьте автомобиль нужным топливом.

Другое дело, если регулярно и не по назначению использовать низкооктановое топливо. Преждевременная детонация приведет к раннему износу и перегреву двигателя, повреждению стенок цилиндров и поршней. Кроме этого, топливо будет сгорать не полностью и может догорать уже в нейтрализаторе, приводя к оплавлению элементов выхлопной системы. Вы обязательно заметите увеличение расхода топлива, ухудшение динамики и падение мощности автомобиля.

95-й вместо 92-го

Если использовать топливо с большим октановым числом, чем предусмотрено конструкцией, машина от этого быстрее не поедет, хотя первое время вам будет казаться, что двигатель стал работать гораздо мягче и тише. Но из-за более длительного горения бензина элементы двигателя будут перегреваться, особенно сильно это скажется на деталях клапанного механизма. Увеличится расход масла, а двигатель будет работать на износ.

Поэтому, если вы действительно бережливый человек, не экономьте на бензине и не заправляйте автомобиль «неправильным» топливом. Следуйте требованиям завода-изготовителя и выбирайте только качественное топливо АЗС «Ресурс-Ойл».

Виды бензина, маркировка и расшифровка АИ в топливе

ГК Трэйд-Ойл > Статьи на тему: автомобильный бензин > Виды бензина, маркировка и расшифровка

Что такое бензин? Как написано в Wikipedia, бензин — легковоспламеняющаяся жидкость на основе смеси легких углеводородов плотностью 0,71–0,77 г/см2. Температура ее замерзания –60 0С, кипения — в пределах 33–205 0С. Основная область применения — моторное топливо разных марок, сырье для органического синтеза, изготовления этилена и парафина. На ее основе производят: краски, лаки, растворители, мастики, другие вещества.

Основные характеристики

Какие бензины есть? В России производится несколько видов бензинов, отличающихся характеристиками и составом. Ключевым параметром для определения типов бензина является октановое число — ОЧ. Немаловажная роль при этом отводится количеству примесей. Основным составляющими горючей жидкости являются изооктан с гептаном, от которых зависит способность к детонации топлива в закрытом объеме. Их соотношение в готовом продукте определяет октановое число конкретного вида бензина.

Разновидности

Какой бензин есть в РФ и странах ТС? С учетом октанового числа и других характеристик, предусмотрены такие виды бензина в России:

• Автомобильное горючее изготавливается согласно ГОСТ 32513-2013: бензин-80, -92, -95, -98, -100, -101 и -102. Для справки — в СССР производился бензин-56, -66, -72, -74, -76 и -93.

Характеристики автомобильных бензинов
параметры	А-72	А-92	А-93	А-95
Минимальное ОЧ, моторный метод	72	82,5	85	85
Доля свинца, г/дм3	до 0,13	до 0,13	до 0,13	до 0,13
Температура начала перегонки, 0С	от+35	от+35	от+35	от +30
Конец кипения, 0С	до +195	до + 205	до + 205	до + 205

• Авиационное топливо изготавливается согласно ГОСТ 1012-2013: бензин-92 (Б-92) или бензин-91/115 (Б-91/115). По сравнению с автомобильным горючим оно отличается высоким ОЧ, хорошей стабильностью химической структуры и лучшими характеристиками. В таком топливе минимум примесей. В первую очередь, это касается легких фракций, формирующих паровые пробки, повышающих коррозию, образование нагара.
• Растворители применяются для химической отрасли. С их помощью осуществляется экстрагирование — извлечение нужных компонентов из растительного масла, озокерита или канифоли. В быту растворители используются для удаления разных пятен, разведения лака, краски, обезжиривания, других нужд.
• Лигроин (нафта). Фракции нефти на основе нормальных парафинов с температурой кипения до +180 0С. Основная сфера применения — сырье для производства этилена путем пиролиза.

Как выглядит бензин?

Бензин — это газ или жидкость? В обычном состоянии — это жидкость с характерным запахом. Для удобства различия, еще с советских времен принято при производстве топлива добавлять особые красители. Схема оттенков видов бензина выглядит так:

• АИ-66 имел зеленый цвет;
• АИ-72 отличался розовым тоном;
• АИ-76 изготавливали насыщенно-желтым;
• АИ-80 поставляется на АЗС желтого цвета;
• АИ-90 и АИ-95 различают по оранжево-красному оттенку;
• АИ- 98 производится с добавлением синего красителя.

Маркировка бензина и что обозначают цифры

Согласно ГОСТ 54283-2010 и нормам технического регламента от 2011 года на территории РФ предусмотрена маркировка бензинов в виде двух буквенных символов и двух цифр. Дополнительно иногда указывается еще одна цифра. Рассмотрим, как в бензине расшифровывается аббревиатура АИ и другие символы на таком примере: АИ-92/4.

• А — вид: автомобильное топливо;
• И — способ определения октанового числа: исследовательский. Если буква «И» отсутствует, значит, применялся моторный метод.
• 92 — величина октанового числа топлива;
• 4 — класс экологичности горючего может быть в диапазоне 2–5.

Методы определения ОЧ топлива

Основной характеристикой топлива является октановое число, определяющее детонационную стойкость горючей смеси. Чем выше этот параметр, тем позже (при большем давлении) происходит химическая реакция — воспламенение вещества с освобождением энергии и распространением ударной волны. В качестве эталонов используются два углеводорода:

• Изооктан имеет октановое число, равное единице или 100%. Другими словами, он не самовоспламеняется независимо от степени сжатия.
• Н-гептан отличается ОЧ, равным нулю. Следовательно, он быстро самовоспламеняется при малейшем давлении.

Если в топливе доля изооктана равна 95%, а н-гептана — 5%, значит, октановая характеристика такого горючего равна 95. Октановое число топлива измеряется в условных единицах и чаще всего в технических документах указывается, как ОЧ (ОЧМ, ОЧИ).

На практике существует две технологии определения ОЧ с помощью одноцилиндрового двигателя двухтактного типа:

• Исследовательская. Это способ предполагает имитацию движения автомобиля на крейсерском режиме с нагрузками не выше средних, когда обороты коленвала равны 600 об/мин.
• Моторная. При таком способе имитируются максимальные нагрузки с оборотами 900 об/мин.

Основным методом для определения октанового числа топлива является исследовательский способ.

Детонационная стойкость топлива

Детонация — химическая реакция с воспламенением топлива, при которой выделяется определенное количество тепловой энергии вместе с ударной волной. Фактически, это мгновенный взрыв горючего в замкнутом пространстве (камере сгорания), превращающий смесь в газообразные продукты горения, которые совершают механическую работу, обеспечивая движение поршня вниз. Благодаря этому происходит вращение коленчатого вала двигателя.

Все модификации бензиновых моторов, проектируются для использования топлива с конкретным октановым числом. Использование нештатного горючего приводит к преждевременному либо позднему воспламенению, в результате которого образуются детонационные волны. Они пагубно воздействуют на элементы конструкции, провоцируя их разрушение и последующий выход из строя мотора.

Марки бензина: обозначения и описание топлива

Бензин — продукт нефтепереработки знакомый каждому водителю. Большинство современных автомобилей нуждаются именно в этом виде топлива. Автовладелец, подъезжая на заправку, первое, что видит на информационном табло – это марки бензина и их цены.

 Загрузка …

В условиях современного экономического кризиса и постоянного роста цен на горючее, владельцу автомобиля особенно важно приобрести качественное топливо по приемлемой цене. Однако, зачастую водители выбирают не самое дешевое топливо. Как разобраться в многообразии марок бензина, и сделать оптимальный выбор по цене-качеству рассмотрим ниже.

Какие марки бывают?

Сам по себе бензин это жидкость, обладающая резким характерным запахом, прозрачного цвета. Но каждый вид бензина имеет свое обозначение, иными словами маркировку. Как расшифровывается маркировка представленного бензина, присвоенная самым распространенным маркам топлива? Запомнить простые правила довольно легко!

1. буква «А» в маркировке АИ обозначает, что продукт автомобильный;
2. буква «И», что октановое число получено исследовательским методом, он определен ГОСТом 8226-82;
3. последующие после «АИ» цифры обозначают октановое число.

Существуют четыре вида неэтилированного бензина, получившее в наше время широкое распространение. Основным различие служит октановое число горючих веществ. Привычная маркировка бензина, такая как АИ-80, АИ-92, АИ-95, АИ-98 обозначает именно этот показатель.

Если говорить доступным языком, октановое число — это способность бензина к сопротивлению, то есть процессу самодетонации при сжатии. Детонация — это химический процесс, характеризующийся воспламенением цилиндров двигателя автомобиля.

По своим физическим свойствам детонация напоминает ударную волну. В процессе физической детонации подается необходимый заряд энергии в двигатель автомобиля, который и обеспечивает необходимый толчок для дальнейшего движения машины.

Следует запомнить, что в целях корректной работы двигателя данное октановое число должно соответствовать рекомендуемому показателю, указанному производителем автомобиля.

Например, в странах СНГ производят разные виды горючего: А-72, А-76, А-80, АИ-91, АИ-92, АИ-93, АИ-95 и АИ-98. При этом они могут быть и этилированными, что как мы выяснили совсем не безопасно, а также подразделятся на летние и зимние виды. Этилированные бензины должны иметь свою окраску:

• А-72 – имеет розовый цвет;
• А-76, как правило, насыщенного желтоватого цвета;
• АИ-93 – красный с оранжевым оттенком;
• АИ-98 – имеет насыщенный синий цвет.

В других развитых странах в основном распространены две марки бензина «Премиум» и «Регуляр». В горючем марки «Премиум» октановое число колеблется в пределах 97-98. Бензин «Регуляр» – это сорт похуже, там октановое число от 90 до 94. А в Англии и США можно встретить топливо «Супер», в нем октановое число может достигать цифры 102.

Как определяют октановое число?

Весь бензин должен проходить обязательную проверку, перед тем, как быть разлитым по тарам. На сегодня распространены два метода определения октанового числа топлива — исследовательский и моторный. Важно, чтобы перед тем, как топливо поступит в массовую продажу, оно было проверено на соответствие утвержденному ГОСТу.

Исследовательский метод. Данный способ определения точного показателя октанового числа является самым распространенным. Его осуществляют на специальной одноцилиндровой машинной установке. Само исследование происходит с помощью применения электронного динамометра. Сначала проводятся соответствующие замеры детонации.

Далее полученные данные сравниваются с эталонными значениями детонации двух бензолов — изооктана и н-гептана. Октановое число Принято считать, что у изооктана равно сто, а октановое число н-гептана равно нулю. При смешивании их в различных пропорциях получают эталонные значения потребительских марок бензина.

Чтобы проще было понять этот процесс, следует представить, что, к примеру, смешивая восемьдесят частей изооктана и двадцать частей н-гептана, в итоге можно получить бензин нормаль-80. После заливки бензина в специальную установку определяют, при какой степени сжатия обычное загорание бензина переходит во взрывоопасное состояние.

Моторный метод. Моторный метод проводится в том же порядке, что и исследовательский. Единственным отличием является то, что моторный способ исследования октанового число топлива, осуществляется при более высокой температуре горючей смеси и высокими оборотами установки.

Для того, чтобы правильно подобрать топливо для вашей машины рассмотрим каждую из марок более подробно.

Марка топлива Нормаль-80

Эта марка топлива является самой низкой по признаку октанового числа. Входит в группу бензинов, производимых по качеству ГОСТа Р51105-97. Характеризуется октановым числом по моторному методу исследования — 76, по исследовательскому методу — показатель 80. Содержит довольно низкий показатель свинца на кубический метр. Как правило, он не должен превышать 1 сотую долю грамма. Марка Нормаль-80 бензина очень схожа по химическому составу с АИ-92.

Данное топливо может быть как этилированным, так и неэтилированным.  Отличительной особенностью является низкая плотность, обычно в пределах 700-750 грамм на дециметр кубический. Измерения проводятся при температуре не выше 15 градусов по Цельсию. Общепринятый цвет бензина должен быть прозрачным, чистым. Запах ярко выраженный, характерных для всех нефтепродуктов. Этот вид низкооктанового горючего используют для спецтехники и грузовых автомобилей.

Марка топлива Регуляр-92 (АИ-92)

Является самой востребованной маркой топлива в России на сегодняшний день.  Эта марка отличается более высоким октановым числом, чем нормаль-80. Входит в группу бензинов, производимых по качеству ГОСТа Р51105-97. Характеризуется октановым числом по моторному методу исследования — 83, по исследовательскому методу — показатель 92.

Отличительной особенностью является более высокая плотность. Обычно в пределах 725-780 грамм на дециметр кубический. Измерения проводятся при температуре не выше 15 градусов по Цельсию. Цвет бензина АИ-92 является прозрачным, без примесей и оттенков. Запах ярко выраженный, характерных для всех нефтепродуктов. Содержание смол не более пяти миллиграмм на сто см кубических.

Массовая доля серы не превышает пяти сотых процентов. Этот вид низкооктанового горючего используют для спецтехники и грузовых автомобилей. Данное горючее больше подходит для автомобилей более старых годов выпуска. Также горючее этой марки используется для заправки мотокультиваторов, бензопил и триммеров.

Марка бензина Премиум-95 (АИ-95)

Топливо этой марки содержит октановое число 85 по моторному методу исследования, и 95, соответственно, по исследовательскому методу. Содержание свинца, смол, серы по объему аналогичны маркам  топлива. Горючее этой марки является топливом наивысшего качества, за счет пониженного содержания свинца в своем составе.

Этот вид горючего используется в большинстве современных автомобилей. Цвет горючего прозрачный, без примесей. Данная марка топлива существенно увеличивает время разгона машины, его технические характеристики. В условиях города АИ-95 более выгоден для поездок, он сэкономит до 20% общего расхода топлива.

Марка топлива АИ-98

Данная марка топлива по моторному методу исследования содержит октановое число в пределе 88, исследовательский метод показывает 98. Топливо этой марки используется в высокотехнологичных двигателях и (или) оборудованных системой турбо надува. Если ваш автомобиль предназначен для езды на 95-м топливе, переплачивать и заливать АИ-98 нет смысла. Технические характеристики это не улучшит.

При выборе топлива для вашего автомобиля, можно ориентироваться как указанно выше. Однако лучше перед первой заправкой внимательно изучить руководство по эксплуатации автомобиля.

YouTube responded with an error: The request cannot be completed because you have exceeded your <a href="/youtube/v3/getting-started#quota">quota</a>.

Список используемой литературы:

АИ 92, АИ 95, ГОСТы, в чем она измеряется и как правильно проводить замеры

Оглавление:

1. ГОСТы, регулирующие марки бензинов.
2. Как производятся расчеты.
3. Для чего нужно выполнять измерения.
4. Как измерить плотность.
5. Показатели АИ 92
6. Какие показатели соответствуют АИ 95
7. Табличные плотностные показатели бензина

Нефтепродукты отличаются по составу, области применения, физическим и химическим свойствам, методам производства. Кроме октанового числа (благодаря которому можно оценить детонационные характеристики), есть еще один определяющий показатель – плотность бензина. Удельный вес позволяет оценить физические и эксплуатационные свойства топлива, а еще – применяется для расчета объема и массы бензина, который важен при транспортировке нефтепродуктов, их хранении и проведении калибровочных работ для бензиновых двигателей и различных приборов.

Плотность измеряется в килограммах (иногда граммах) на кубический метр (предел показателя – 780). Плотность не применяется для оценки качества топлива. Она зависит от нефтепродуктов, которые использовались при производстве бензина.

1. ГОСТы, регулирующие марки бензинов.

Развитие нефтехимической отрасли и ужесточение требований к экологии привело к разработке регламентов и стандартов нефтехимической продукции. Так, с 2002 года действует ГОСТ Р 51866-2002, который определяет нормы наличия металлических соединений в бензине. Он регулирует производство высокооктановых бензинов класса «премиум» (95, 98 и их виды).

ГОСТ 32513-2013 введен после разработки стандарта ЕВРО-4 на бензин. Также в 2015 году были приняты ТУ 0251-001-12150839-2015, которые определяют нормы производства современных марок топлива.

Автомобили, нефтепродукты и топливо, которое ввозится на территорию России, соответствуют нормам ЕВРО-5. В нем регулируется более двадцати показателей топлива, включая отказ от использования веществ, которые вредят экологии (ядовитые соединения, металлосодержащие компоненты).

Стоит учитывать, что в зависимости от технологических процессов завода-изготовителя, различаются технические характеристики и плотность бензина. ГОСТы только регулируют соблюдение минимальных обязательных требований.

2. Как производятся расчеты 

Измерения плотности керосина, солярки, бензина должны производиться при определенной температуре. На данный момент ГОСТ устанавливает температуру 15ºC на бензин (ранее данное значение было на 20 градусах). Поэтому при расчете нужно учитывать информацию, которая указана в паспорте на продукт, ведь результаты будут отличаться.

При отсутствии специализированного оборудования производят теоретические расчеты, исходя из данных, которые содержатся в паспорте. Для вычисления необходимо (исходная температура принимается 20ºC):

• найти показатель плотности;

• вычислить температуру исследуемого топлива;

• определить разницу между температурными значениями;

• в таблице поправок плотностных показателей нефтепродуктов найти значение изменения на 1 градус;

• умножить поправку на температурную разницу;

• произвести окончательные расчеты – прибавить (если температура ниже 20 градусов) к паспортным показателям полученные результаты или вычесть (если выше).

Все вычисления производятся без использования лабораторного оборудования.

3. Для чего нужно выполнять измерения

Плотность помогает оценить марку бензина и его объемный вес. Данное значение необходимо при отпуске топлива и приеме продукции. 

Из-за колебаний температуры показатели топлива могут различаться, что может стать причиной разногласий при отпуске и приемке нефтепродуктов. Поэтому для стандартизации процесса измерения плотности нефтепродуктов разработаны правила пересчета количества нефтепродуктов в зависимости от средних показателей по маркам топлива.

При этом плотность помогает определять химический состав бензина и идентифицировать его. У каждой марки есть свои показатели плотности, которые варьируются в небольших пределах. Например, если при измерении получили данные, которые выше или ниже нормативных показателей, то без проведения лабораторного химического анализа нельзя убедиться в достоверности представленной марки топлива.

Также благодаря вычислению плотности бензина можно определять приблизительную массу больших объемов нефтепродуктов (например, в резервуарах), когда выполнить взвешивание невозможно. Данные методики измерений указаны в ГОСТ Р 8.595-2004.

4. Как измерить плотность

Обязательное условие при проведении измерений – организация одинаковых условий, ведь плотность представляет собой отношение массы к объему. Чтобы получить результат, нужно:

• взять любую емкость с градуированными делениями;

• взвесить емкость;

• влить в емкость 100 мл топлива;

• выполнить взвешивание жидкости и найти разницу значений измерений;

• результат разделить на объем топлива.

Удобнее будет воспользоваться ареометром. Это специализированный измерительный прибор, который выглядит как стеклянная колба. Он оснащен измерительной шкалой, встроенным термометром. Работа прибора основана на принципе Архимеда.

5. Показатели АИ 92

В большинстве автомобилей используется топливо марки 92. Данный бензин имеет высокую детонационную стойкость. При исследовании показывает октановое число АИ 91 или 82,5 (моторный метод). Плотность при 15ºC находится в интервале от 740 до 770 кг на 1 м3.

6. Какие показатели соответствуют АИ 95

Бензин марки 95 показывает при моторном методе исследования октановое число до 85, АИ показатели – до 95. Бензин отличается наличием ароматических компонентов, повышенными эксплуатационными качествами. В 95-м бензине класса «супер» отсутствует свинец. Плотность при температуре 15ºC данного бензина варьируется от 745 до 755 кг на 1 м3.

7. Табличные плотностные показатели бензина

Плотность нефтепродуктов, которые используются в автомобильной промышленности, составляет от 700 до 780 кг на 1 м3. При этом в зависимости от типа нефтепродуктов и входящих в состав соединений будут изменяться показатели плотности. Так, у ароматических соединений меньшие значения по сравнению с алифатическими.

Но данная величина – непостоянная. Она изменяется в зависимости от температуры. При ее повышении показатели снижаются, а при понижении – увеличиваются. Поэтому специалисты разработали показатели, которые отражают плотность нефтепродуктов в зависимости от температурного режима и условий его хранения. 

Приблизительные значения при 15ºC 

Марка бензина	Плотностные показатели, кг/м3
92	760
95	750
98	780
Премиум 95	725–780
Супер 98	725–780

на что влияют октановые числа бензина — Mafin Media

Правильно подобранное топливо может продлить срок службы двигателя и сделать поездки комфортными и безопасными. Но неправильный выбор чреват серьезными проблемами. Чем отличаются разные виды бензина и как выбрать подходящий? Объясняем в новом разборе Mafin Media.

Что такое октановое число и почему это важный показатель

Сама аббревиатура АИ говорит о том, что это топливо для автомобилей. Буква «А» обозначает автотранспорт, а буква «И» — что октановое число этого топлива было проверено в лаборатории исследовательским методом. Цифры, которые стоят после обозначения типа топлива, и указывают на то самое число. Всего на российском рынке представлено четыре вида бензина: АИ-92, АИ-95, АИ-98 и АИ-100. Возможно, где-то в российских глубинках еще можно найти АИ-80, но на автозаправочных станциях Москвы и Санкт-Петербурга такого топлива уже точно нет: современные моторы просто на него не рассчитаны.

Октановое число говорит о стойкости бензина к детонации — процессу взрывного воспламенения рабочей смеси. В цилиндре двигателя внутреннего сгорания находится поршень, который ходит вверх-вниз. Когда он в нижней точке, в цилиндр подается топливо и воздух. После этого поршень движется вверх, сжимая топливно-воздушную смесь для ее дальнейшего воспламенения, а искра от автомобильной свечи поджигает сжатую смесь в камере сгорания. После этого поршень идет вниз, создавая инерцию для дальнейшего вращения двигателя. В следующем подъеме поршень выталкивает сгоревшие газы из камеры сгорания. Такт считается завершенным, и процесс повторяется снова.

Октановое число показывает, насколько сильно можно сжать топливно-воздушную смесь, прежде чем произойдет детонация. Если использовать топливо с октановым числом ниже рекомендованного заводом-изготовителем, может произойти ранний взрыв смеси еще в середине такта сжатия. В таком случае поршень встретит сопротивление от взрывной волны, прежде чем дойдет до верхней точки и завершит такт. Это чревато не только тем, что автомобиль начнет ехать хуже, но и ощутимым сокращением срока службы мотора — например, сам поршень со временем начнет разрушаться и плавиться от резких повышений температуры, шатуны (деталь соединяющая поршень и коленчатый вал двигателя) из-за перегрузки могут деформироваться. Одним словом, рано или поздно (скорее, рано) двигатель потребует замены или капремонта.

Принято считать, что чем выше октановое число, тем бензин лучше. Подкрепляется это еще и разными ценами — «сотый» бензин стоит сильно дороже обычного 92-го. Но на деле нет бензина лучше или хуже: октановое число не влияет на качество топлива, а лишь говорит о его детонационной стойкости. И то, какой бензин лучше подходит конкретному мотору, определяется только конструктивными особенностями.

Цена на дизель, газ, бензин АИ-92, АИ-95 на заправках Минска сегодня

Контроль над качеством топлива

Мы заботимся о качестве топлива на наших заправках. А-100 проверяет его на каждом этапе долгого пути от нефтеперерабатывающего завода до бака вашего автомобиля.

Автомобильные цистерны пломбируются на своем пути от завода до АЗС. Непосредственно на заправке в обязательном порядке берутся пробы каждого вида топлива, которые хранятся на АЗС на протяжении всего периода реализации топлива.  

Дорожим вашим доверием

Нам важно, чтобы вы получали только качественный продукт. Поэтому наши поставщики —  надежные белорусские предприятия. 

Главное правило при выборе топлива — используйте тот вид, октановое число которого рекомендовано производителем вашего автомобиля. 

Наши клиенты могут сами убедиться в качестве топлива от А-100. Иногда мы устраиваем «народный тест-драйв» по качеству контролю топлива на наших заправках.

Мы сами проверяем качество топлива

У А-100 свой собственный склад нефтепродуктов. Именно там с помощью  специального оборудования следят за качеством топлива. Перед сливом топлива в резервуары хранения берутся контрольные пробы для исследования в независимых аккредитованных лабораториях.

Расшифровка маркировки топлива

ДТ — дизельное топливо.

Климатические условия применения — буквы Л (летнее), З (зимнее), А (арктическое), Е (межсезонное).

Экологический класс — символы К2, К3, К4, К5 (наилучший), обозначающие экологический класс автомобильного бензина. Класс 5 соответствует Евро-5. С 1 января 2015 года в Республике Беларусь разрешен оборот только дизельного топлива экологического класса К5.

АИ — автомобильный бензин.

Октановое число — цифровое обозначение октанового числа автомобильного бензина (92,95,98), определенного исследовательским. Чем выше число, тем лучше очищен бензин.

Экологический класс — символы К2, К3, К4, К5 (наилучший), обозначающие экологический класс автомобильного бензина. С 1 января 2016 года в Республике Беларусь разрешен оборот только автомобильного бензина экологического класса К5.

стенограмм / Practical-ai-92.md at master · thechangelog / transcripts · GitHub

Дэниел Уайтенак: Здравствуйте, это соведущий вашего подкаста Дэниел Уитенак. Я хотел сделать краткий отказ от ответственности, прежде чем мы перейдем к содержанию этой недели … И это то, что мы с Крисом записали этот эпизод несколько недель назад, до того, как мы оба посмотрели видео Джорджа Флойда и все остальные. протесты и призывы к справедливости происходили в нашей стране, да и во всем мире.

Тон этого эпизода не совсем соответствовал тому, что мы думали подходящим для той конкретной недели, поэтому мы отложили выпуск контента.Мы также немного сместили фокус и записали новый эпизод об объяснимости и предвзятости в ИИ, который мы выпустили на прошлой неделе.

Мы продолжим попытки привлечь внимание к объяснимости, предвзятости и справедливости в алгоритмах ИИ в подкасте. Мы оба думаем, что это невероятно важно, особенно когда все больше правительств и полицейских сил начинают в некоторых случаях использовать такие вещи, как распознавание лиц. Но мы также хотим удостовериться, что у нас и дальше будет появляться контент с ИИ, поэтому мы собираемся выпустить этот эпизод.

Если у вас есть вопросы по поводу искусственного интеллекта, полицейской деятельности, справедливости, предвзятости и всего остального, мы будем рады обсудить с вами это. Вы можете связаться с нами в любое время в Twitter, на нашем канале Slack или на нашей странице в LinkedIn, и мы будем рады провести эти обсуждения. Мне бы хотелось услышать, что вы думаете о нашем контенте, об ИИ, справедливости и предвзятости в целом. Так что, пожалуйста, свяжитесь с нами, и я надеюсь, что этот выпуск будет для вас полезным и полезным.

Введение: [00:01:52.15]

Daniel Whitenack: Добро пожаловать в еще один полностью связанный эпизод «Практического ИИ», в котором мы с Крисом держим вас в курсе всего, что происходит в сообществе ИИ. Нам потребуется некоторое время, чтобы обсудить некоторые вещи и последние новости об искусственном интеллекте, и мы будем копаться в некоторых учебных ресурсах, которые помогут вам повысить уровень вашей игры с машинным обучением.

Я Дэниел Уайтенак, я специалист по анализу данных в SIL International, и ко мне, как всегда, присоединился мой соведущий Крис Бенсон, который является главным стратегом в области ИИ в Lockheed Martin.Как дела, Крис? Как прошли длинные выходные?

Крис Бенсон: Я в порядке, у нас заканчиваются выходные, посвященные Дню поминовения.

Daniel Whitenack: Тебе нужно немного погулять?

Крис Бенсон: Я сделал …

Daniel Whitenack: Конечно, социально-дистанцированный, но вне?

Крис Бенсон: Да, и я оставался социально дистанцированным, и я делал это, несмотря на то, что официально Джорджия была первым штатом, открывшимся…

Дэниел Уайтенак: [00: 04: 07.22] Да, это правда … И это было что-то странное; это было похоже на бильярдные и тату-салоны или что-то в этом роде …

Крис Бенсон: Все в этом было странным. Это действительно было так. Вы смотрите на вещи и спрашиваете: «Почему они выбрали это …?»

Дэниел Уайтенак: Ага …

Крис Бенсон: Когда-то давным-давно бильярдные, но не более. Не много в год … Я не делаю тату, по крайней мере, пока… Возможно я должен.

Дэниел Уайтенак: Ага. Это было какое-то время в бильярдном зале … Мой советник, когда я был в NCAR — после учебы я прошел стажировку по высокопроизводительным вычислениям в NCAR в Боулдере, и он был весь в пуле, и он нес свой чемодан со своим бассейном намек на лабораторию, и все такое … В любом случае, это возвращает некоторые воспоминания.

Крис Бенсон: У нас в подвале есть бильярдный стол …

Дэниел Уайтенак: Ого.

Крис Бенсон: К сожалению, можно подумать, что это сделает нас неплохими. Не были.

Дэниел Уайтенак: Но развлечение, да.

Крис Бенсон: Это исключительно развлечение и обычно сопровождается большим количеством смазки в алкогольном смысле.

Дэниел Уайтенак: Попался.

Крис Бенсон: Это как будто мы выпили пару напитков и думаем: «Ага, давай сыграем в бильярд.«

Дэниел Уайтенак: Попался.

Крис Бенсон: Так что да, это то, что мы делаем …

Daniel Whitenack: Что-нибудь интересное на выходных?

Крис Бенсон: Перед тем, как мы начали, со мной произошла странная вещь … Вы знаете, я занимаюсь спасением животных, вы знаете, мы говорили об этом … И поэтому мне позвонили — Я, наверное, единственный человек, которого вы знаете, у которого есть горячая линия для змей в нашем районе.

Daniel Whitenack: Горячая линия Snake…

Крис Бенсон: Итак, я иду и помогаю — это одна из вещей, которые я делаю, это помощь, потому что люди боятся ядовитых змей и прочего … И мне звонят по поводу змеи Подвязки. , который не является ядовитым, но оказался довольно большим — около трех футов, что очень много для этого — он застрял во дворовой сети, которую мы держим соломой … И он должен был умереть, потому что он был полностью в нем запутан. Я пошел на помощь без всякого снаряжения … Он был неядовит, я не особо беспокоился об этом … Но я забыл о том факте, что змея могла подумать, что я 100-футовый гигант, условно говоря … Итак, я потратил 15 минут на то, чтобы резать его. из-за того, в чем он был пойман, он постоянно кусал меня снова и снова. У них есть крошечные зубки, но их достаточно, чтобы пролить кровь. На самом деле это не больно, но он жевал меня 15 минут.

Итак, к тому времени, когда я освободил его, я выглядел так, как будто я был убийцей с топором, с кровью по всем моим рукам… Это не было больно, но я посмотрел на это и подумал: «Это какой-то странный момент». Итак, это был день моей памяти. Но вот мы и говорим об ИИ, теперь, когда я протащил слушателей через это …

Daniel Whitenack: Да, кстати о змеях — это подкаст AI … И это полностью связанный эпизод, так что мы можем говорить обо всем, что у нас на уме в мире AI. Я знаю, что происходило множество вещей — некоторые вещи Covid, некоторые вещи не Covid… Были конференции, недавно был ICLR; это было интересно. Мы только что говорили о материалах NVIDIA в нашем последнем эпизоде, и это было интересно … Мой NVIDIA Xavier NX действительно пришел ко мне домой, и я его заказал; Я очень рад поиграть с этим, чего у меня еще не было, поэтому, возможно, в следующем эпизоде ​​я расскажу о своем опыте с этим … Но что еще у вас на уме, что вам встретилось в мир ИИ?

Крис Бенсон: Ну, прежде чем мы даже перейдем к теме вашей NX — мы должны спросить слушателей о том, чем они занимаются, об интересных проектах в какой-то момент…

Дэниел Уайтенак: Да, конечно.

Крис Бенсон: … и, возможно, есть эпизод, в котором мы поговорим о действительно интересных вещах, которые делают люди. На самом деле не обязательно, связанное с работой, это просто классные вещи, которые они делают, и которые очень креативны. Я хотел бы услышать, что люди там делают.

Daniel Whitenack: Да, если у вас есть интересная сторона дела или интересный, уникальный проект, дайте нам знать; свяжитесь с нами.Мы хотели бы поговорить об этом. Это дало бы мне вдохновение.

Крис Бенсон: Ага. Мы в Slack, LinkedIn, Twitter и везде. Вы можете связаться с нами практически в любом месте.

Daniel Whitenack: Да, конечно, точно. Так что еще у тебя на уме, Крис?

Крис Бенсон: [00: 07: 54.22] Что ж, я скажу вам, о чем я думал … Когда мы узнали, что собираемся начать это планировать, я какое-то время думал о чем-то , и это то, что мы начали упоминать об этом в последних эпизодах этого года… И это факт, что мы приближаемся к поворотному моменту во всей области искусственного интеллекта. Несмотря на то, что мы были очень сосредоточены на глубоком обучении в течение последних нескольких лет и практически все время, пока мы занимались этим подкастом, мы начинаем приближаться к точке, где, похоже, произошло много больших достижений. вышел, и мы видим много дополнительных вещей.

И это не значит, что мы не увидим продолжения каких-то больших достижений, но это как бы становится немного зрелым с точки зрения того, что есть модели различных типов — CNN, в пространстве НЛП; мы говорили о BERT, GPT-2 и всем остальном… Но мы как бы обнаруживаем, что в какой-то степени сосредоточились на следующей версии той же модели и на тех вариантах, которые там есть.

Дэниел Уайтенак: Ага. Больше данных, больше производительности …

Крис Бенсон: Да, именно так. И я все больше и больше слышу о действительно продвижении современных достижений в области исследований. Это действительно было выдвинуто на первый план несколько месяцев назад на конференции NeurIPS, где — я всегда вырезал его имя, но Йошуа Бенжио, если я говорю это правильно, и прошу прощения, если это не так… Но он выступил с основным докладом на открытии конференции, говоря о продвижении современных достижений от того места, где мы находимся сейчас, туда, куда мы могли бы пойти. У него был один способ взглянуть на это, а затем, по отдельности, в работе, которую я выполняю, у моего работодателя, мы часто взаимодействуем и прочее с DARPA, и я действительно очень хорошо осознавал, как DARPA смотрит в будущее. . Я, вероятно, должен — для тех слушателей, которые не знают об этом, я, вероятно, должен быстро сказать, что такое DARPA … DARPA — это Агентство перспективных исследовательских проектов в области обороны, и все называют его для краткости DARPA…

Daniel Whitenack: Он просто скатывается с языка.

Крис Бенсон: Правильно, это хорошее имя … Но оно существует уже более 60 лет. Это первоначальная организация, которая изобрела Интернет, который был самым первым воплощением Интернета, каким мы его знаем сегодня, и состоял из четырех узлов, которые были связаны с помощью самой ранней версии Интернет-протокола. Идея заключалась в распределении вычислений на обширной территории … Все это происходило (тестовый пример) на одном объекте, но идея заключалась в том, что он может пережить ядерный холокост и все такое, если узлы выходят из строя и все еще имеют общий система, сама сеть работает.

Итак, DARPA всегда было невероятно передовым, и именно они отводят, по крайней мере, военные интересы правительства США в будущее, обычно на горизонте от 15 до 20 лет. Так что вы увидите, что что-то происходит, со временем это будет развиваться и, в конце концов, станет доступным. Интернет — самый известный тому пример.

Итак, они действительно с нетерпением ждут того, что мы — и мы можем описать все это позже, но идея того, что они называют второй волной, в которой мы сейчас находимся, третьей волной, которая является своего рода следующим воплощением.

Между докладом NeurIPS и точкой зрения DARPA и множеством других, которые я читал из других источников, я просто подумал, что нам пора задуматься о том, как выглядит будущее. Я знаю, что мы практичный ИИ. В этом контексте, возможно, нецелесообразно вытаскивать ваш PyTorch и начинать работу над моделью в этом эпизоде, но я думал, что мы говорим о том, что, по нашему мнению, может означать движение в будущем и куда мы могли бы пойти, и что мы думаем о текущем разговоре — это может быть забавный разговор.Готовы ли вы к этому?

Daniel Whitenack: Да, определенно … И я думаю, что могу внести сюда практическую сторону. Я признаю, что при любом разговоре об ОИИ, общем интеллекте или других вещах я часто проявляю изрядное количество цинизма и, вероятно, не приношу ему того уважения, которого оно заслуживает с точки зрения обсуждения. .. Но я скажу, что некоторые из этих материалов, которые вы мне прислали, а также основной доклад NeurIPS, на который мы свяжемся в наших заметках о шоу — это определенно было интересно, и были элементы того, о чем он говорит, насколько это возможно. система 2 ИИ, основанная на вещах, которые исследуются и экспериментируются, и тому подобное…

[00: 12: 18.00] Так что это не столько похоже на сценарий Терминатора или разговоры о сингулярности, а скорее — как вы говорите, выход за рамки этого вида очень ограниченных, ориентированных на задачи моделей, к чему-то, может быть, немного иначе, или, по крайней мере, вещи, которые работают немного иначе … Так что да, я постараюсь немного отвлечься от моего ограниченного воображения, чтобы обсудить вещи.

Крис Бенсон: [смеется] Забавно.

Daniel Whitenack: Люди часто используют термин «AGI», так что ваш AI для AGI или искусственный интеллект для общего искусственного интеллекта.Пока вы говорили, я искал некоторые определения, которые есть у людей для AGI … Наверное, многие из них довольно нелепы.

Крис Бенсон: Не удивительно.

Дэниел Уайтенак: OpenAI всегда говорит о развитии общего искусственного интеллекта … И, конечно же, OpenAI критиковали по-разному, но я думаю, что у них обычно хорошие намерения в том, как они собираются пытаться продвигать современные достижения и тому подобное.

Крис Бенсон: Я согласен, и нам это нужно. Нам нужно это стремление.

Дэниел Уайтенак: Да, определенно. Точно. Ни одна организация не идеальна, но я думаю, что они действительно хорошо стараются заставить людей думать о новых вещах и творчески подходить к делу … Во всяком случае, на своей странице «О нас» они говорят об общем искусственном интеллекте и о том, что Под этим они подразумевают высокоавтономные системы, которые превосходят людей в наиболее экономически ценной работе.Я видел другие определения того горизонта, к которому мы стремимся, — это интеллект, который способен учиться через человеческие задачи, на человеческом уровне … Что прямо сейчас мы находимся на очень специфической стадии ориентированной на задачи модели, где как будто у меня есть действительно хорошая модель машинного перевода, которая переводит с английского на французский или что-то в этом роде. Не во всех случаях, но в целом это очень специфично; эта модель очень конкретно ограничена этой конкретной задачей, и она не будет делать ничего другого. Его нелегко обобщить на любую другую человеческую задачу, кроме перевода с английского на французский.

Конечно, есть многоязычные модели, сейчас я это полностью понимаю, но я думаю, что в целом то, на чем мы сосредоточились как сообщество, было такого рода вещами, ориентированными на выполнение конкретных задач. Не знаю, думали ли вы об AGI и что это значит, но …

Крис Бенсон: Да, и просто чтобы подбросить пару других модных словечек, которые мы слышим, связанные с ними, когда я отвечаю на это — разновидность узкого, современного глубокого обучения часто называют «слабым ИИ», тогда как идея AGI сильный.Так что я думаю, что и у вас, и у меня есть привычка со временем немного посмеяться над AGI …

Дэниел Уайтенак: Мы признаем это.

Крис Бенсон: Да, да … И отчасти это происходит из-за работы в этой области … То есть, поскольку у людей, работающих в области искусственного интеллекта, сексуальная привлекательность быстро исчезает, что, похоже, извне … И вы работаете с данными, пытаетесь создавать модели, тестируете их и пытаетесь исправить, и, по сути, это не отличается от любого другого типа инженерии.Вы делаете работу. И я знаю, что мы оба также являемся разработчиками программного обеспечения, и у нас много общего. Это очень простая вещь, о которой большинство людей не думает об ИИ, но когда вы работаете в поле, это действительно так.

Дэниел Уайтенак: [00: 16: 03.09] Да, я говорю людям — это не то же самое, что вы ставите свой ноутбук в угол и посыпаете его волшебной пылью, и он становится разумным и начинает учиться. По сути, то, что мы делаем, — очень глупая вещь.Мы делаем метод проб и ошибок, верно?

Крис Бенсон: Совершенно верно.

Daniel Whitenack: У нас есть множество данных, множество примеров для конкретной задачи, и даже несмотря на то, что модели очень сложны в определении, в том смысле, как люди определили модель от входных данных до выходных данных, в конце концов, это набор параметров, которые мы обучаем методом проб и ошибок … В большинстве случаев, не во всех случаях.

Крис Бенсон: Я полностью согласен с этим.И это легко упустить из виду, потому что это очень практическая, практическая, научная работа, которую мы делаем здесь, в ее различных формах … of go «О, черт возьми, роботы, которые разговаривают с нами, как в голливудских фильмах». Это так далеко, и мы все это знаем, потому что мы точно понимаем, что должно произойти, чтобы попасть туда, в смысле — я не должен даже говорить: «Что должно произойти …» Мы знаем, что есть много что мы не знаем, я бы сказал так.Есть так много вещей, которых мы еще не достигли, так что это кажется очень далеким горизонтом.

Но то, что мы иногда упускаем из виду, как инженеры, работающие здесь и сейчас с нашим набором инструментов, — это то, что он приближается, и на самом деле мы очень быстро движемся в этом направлении. Может быть, отсюда и туда предстоит долгая дорога, но мы движемся по этой дороге довольно быстро. Это эволюционный процесс, и есть множество маленьких шагов, которые ведут нас отсюда туда. Если вы потеряете из виду детские шаги, вы скажете: «Боже мой, это научная фантастика.Мы никогда не доберемся до этого ». Но мы медленно работаем над своим путем. И за то короткое время, когда мы с вами делали этот подкаст, у нас почти 100 выпусков, так как у нас есть этот (сейчас мы в девяностые годы), и за то время, что мы с вами делали это шоу, поле резко изменилось.

Когда мы смотрим на это и пытаемся понять, куда мы идем — и теперь нам звонят светила с просьбой превратить эту страницу в следующие вещи … Так что это было действительно то, о чем я хотел начать немного Немного об этом эпизоде ​​- просто дайте нам немного контекста на будущее и куда мы будем двигаться дальше.

Перерыв: [00: 18: 20.12]

Daniel Whitenack: Одна из вещей, которые мне понравились в некоторых материалах, на которые я смотрел, когда вы указали мне на выступление NeurIPS, а затем я перешел по некоторым дополнительным ссылкам после этого и изучал вещи, это эта идея системы один против мышления системы два. Я думаю, что эта идея была развита в книге ведущего экономиста «Мышление, быстро и медленно» — это идея системного мышления, то есть тех вещей, о которых мы, люди, думаем (или о задачах), но не думаем. Это действительно требует какого-то медленного мышления, иначе нам не нужно замедляться, чтобы понять это.У меня на столе стоит чашка с кофе, и я хочу выпить, поэтому я просто беру чашку и делаю глоток … Мне не нужно терять время, достаю классную доску и записываю, как Я собираюсь взять чашку с кофе, напишу несколько статей в академических журналах о моем уникальном методе приготовления, а затем сделаю это.

Крис Бенсон: [00: 20: 16.23] [смеется]

Дэниел Уайтенак: Это просто то, что я только что понял. Мне даже не нужно тратить — например, у меня должна быть мысль, чтобы поднять это, и я должен сделать движение, но мне не нужно замедлять свою жизнь, чтобы думать о том, как это сделать, верно?

Крис Бенсон: Это правда.Слава Богу.

Дэниел Уайтенак: Да … Ну, в большинстве случаев возможно. [смех] В мышлении системы два некоторые из слов, которые использовались в связи с тем, что было в выступлении Йошуа и в других статьях, были «медленное, логическое, последовательное, сознательное, лингвистическое, алгоритмическое планирование, рассуждение», так что эта идея, что есть те времена в нашей человеческой жизни, когда, надеюсь, большинство из нас действительно думают о более сложных вещах, чем взять чашку кофе.

Мы должны рассуждать через определенные проблемы, чтобы найти решение, которое является своего рода уникальным решением; возможно то, чего мы раньше не испытывали.Это выражается в терминах, может быть, лингвистических элементов, или логических шагов, или последовательности вещей … И, конечно же, некоторые из этих слов, такие как последовательная сторона вещей, логическая сторона вещей — конечно, они связаны с некоторые из этих идей, которые, как я уже упоминал, изучают OpenAI и другие.

Если вы думаете о последовательной серии шагов, в которые вы должны ввести некоторую логику и выполнить с небольшим количеством обратной связи — что ж, мы начинаем думать об обучении с подкреплением, которое представляет собой своего рода последовательный процесс принятия решений, в котором вы получать вознаграждение от своего окружения, и в некоторых случаях вы действительно можете изменить свое окружение.Некоторые из этих слов определенно относятся к тем вещам, границы которых люди пытаются раздвинуть.

Это была идея различных способов мышления — это тоже нашло отклик у вас, или …?

Крис Бенсон: Так и было. И это забавно, особенно эта книга — она ​​у меня уже давно есть на моем Kindle, и мне нужно с головой погрузиться в нее. Я все время слышу, как это хорошо.

Дэниел Уайтенак: Ага. Вам нужно подумать об этом медленно?

Крис Бенсон: Мне нужно медленно думать о книге, вот и все.И я тоже буду читать медленно. Но мы определенно находимся в тот момент, когда мы сделали удивительные вещи в области глубокого обучения за последние несколько лет, но я думаю, что мы все хорошо понимаем, что совершенно очевидно, что мы действуем как люди с точки зрения того, как мы обрабатываем информацию. … И вы назвали многие из них. Это идея чего-то, что требует вашего внимания и вашего сознания, которые являются ключевыми ингредиентами для системы два, как мы определяем, что они означают.

Что касается внимания, то это способность сосредоточиться на одном или нескольких элементах одновременно, и мы видели, что теперь это проявляется во множестве алгоритмов глубокого обучения на каком-то базовом уровне.Это определенно в некоторых областях НЛП, и вы видите, что это всплывает и в других, основываясь на этих успехах. И способность иметь то, что они называют мягким вниманием, что, по сути, позволяет вам сосредоточиться на вещах, которые вам нужны, но они также развиваются со временем, и это в значительной степени связано с идеей краткосрочной памяти. … И Джошуа отмечает, что внимание — это внутреннее действие, и для него нужна выученная политика внимания. Все это начало также проникать в сознание, с точки зрения того, если вы думаете о сознании не как о бессмысленной вещи — и я, кстати, просто в ужасе от того, как плохо у меня получается объяснять это после просмотра его удивительной речи…

Дэниел Уайтенак: [00: 23: 50.20] [смеется] Вы прекрасно справляетесь.

Крис Бенсон: О, черт возьми … Я беру магистерскую работу и просто убиваю ее. Но он говорит о необходимости определения сознания с помощью вычислений. Так что не надо быть такой бессмысленной, неземной идеей, которую мы считаем типичной в нашей повседневной жизни, а чем-то, что вы можете идентифицировать алгоритмически. Природа сознания очень кратковременна в памяти, требует внимания…

Вы смотрите на что-то, и тот факт, что мы идем туда от момента к моменту, если вы поместите это в нейробиологический контекст, это то, что позволяет нам делать то, что мы делаем прямо сейчас, вести этот разговор и делать все, что делает нас людьми в повседневной жизни. Но мы приближаемся к тому времени, когда мы сможем, с очень строгим определением, потенциально определить, что такое сознание, и понять, как внимание и сознание соотносятся с нейробиологической и человеческой точки зрения, и это то, что кодифицируется как идея системы два в контекст машинного обучения, и мы начинаем это отслеживать.

Итак, когда я слушал этот программный доклад несколько месяцев назад, когда он выступал с ним в декабре, я был действительно поражен тем фактом, что наука, в которую мы вложили нашу карьеру, действительно развивается, и мы не так далеко из определенных областей, которые мы можем строго понять с помощью вычислений. Это, как я уже сказал, один из тех первых эволюционных шагов, которые могут привести нас к более долгому пути к ОИИ.

Дэниел Уайтенак: Ага. Я был в некотором роде поражен, когда он начал говорить о сознании, а затем привнес эту идею внимания… И я думаю, что, безусловно, полезно подумать о том, как создать машину или интеллект, который осознает вещи, которые необходимо осознавать для выполнения более сложных задач, например, эти системы, два вида обучения и тому подобное. .

Лично — и это частично мое собственное мнение, а частично моя вера и мои собственные ценности — я думаю, что это меньшее сознание, которое можно измерить количественно, все еще сильно отличается от того, что делает человека человеком … И это другое обсуждение что мы можем иметь.Итак, я думаю, что есть человеческая ценность, отличная от того мелкомасштабного сознания, которое позволяет вам выполнять эти более сложные задачи. Так что это моя собственная мысль об этом … Но я действительно думаю, что действительно полезно определить некоторую меру — как бы мы это ни называли, независимо от того, является ли сознание загруженным термином для некоторых людей или нет, — чтобы определить какую-то сущность, которая это такая сущность, которая позволяет нам использовать машинный интеллект для решения этих более масштабных проблем.

Я думаю, что, как вы говорите, практикующие, которые работают над этим каждый день — есть такой долгий путь к интеллекту, который даже обобщил бы на многие подобные системы две задачи? Я не думаю, что мы находимся в опасности подобных апокалиптических сценариев, о которых люди любят думать… Но вы знаете, я думаю, что полезно подумать о том, «Что это за сущность, которая помогает нам создавать эти более сложные задачи?»

Крис Бенсон: Согласен. На самом деле, просто примечание — временной горизонт, чтобы добраться до AGI, состоит из множества шагов между здесь и там, и он, вероятно, будет достаточно длинным, независимо от того, какой это промежуток времени. Я могу полностью понять, почему люди сомневаются, что мы когда-нибудь доберемся туда. И некоторое время назад — вы знаете, я провожу эту встречу по глубокому обучению в Атланте, и некоторое время назад у нас были дуэли, на которых я как бы спорил о том, почему мы должны перейти к концепции AGI, и другой мой друг там взял другое сеанс и спорил, почему это было всего лишь фантазией.И я все еще думаю, что я прав в этом, неудивительно, но я могу полностью понять, почему он не думал, что это реалистичная вещь … выходит, это кажется бесконечным. Такое ощущение, что ты никогда не достигнешь. Так что я с пониманием отношусь к людям …

[00: 28: 16.06] Я думаю, что работа, которую мы делаем сейчас, и вся работа, которую мы проделали в области глубокого обучения, даже если она отличается от нейробиологии человеческого мозга, это все еще постепенные шаги. чтобы доставить нас туда.Мы учимся на том, что работает, а что не работает, и мы учимся на неожиданных побочных эффектах и ​​тому подобном … И каждый маленький кусочек этого подталкивает нас дальше по этому пути.

Так что я действительно думаю, что мы в конечном итоге доберемся до этого, и я думаю, что есть гигантские последствия, о которых мы можем поговорить немного позже в этом эпизоде, о том, что это означает, и о юридических аспектах и ​​обо всем остальном, что вокруг этого.

Дэниел Уайтенак: Ага. Я думаю, что это еще один пример, который — я думаю, что здесь тоже хорошо поговорить о примерах, чтобы сделать вещи конкретными… Я работаю с нашим главным научным сотрудником — его зовут Гэри Саймонс, и он просто очаровательный парень. На самом деле он был первым лингвистом, который применил компьютер в этой области для лингвистики, которая была похожа на компьютер-чемодан, который он построил сам … поле в Папуа, Новая Гвинея, на этом компьютере.

Он был в игре долгое время и постоянно вводил новшества с течением времени, но… Вы знаете, я разговаривал с ним и показывал ему некоторые из этих вещей, когда GPT-2 вышел из OpenAI … И возможность создания текста с помощью тех крупномасштабных языковых моделей, и абзацы сгенерированных текстов, которые были логичными, и имело смысл, и соединил определенные моменты … И снова, это использование этого механизма внимания, который был популярен в таких типах моделей, и упоминался в программном докладе NeurIPS, и все такое. И он сделал мне комментарий — он думал, что такое невозможно.Такая генерация текста машиной неким логическим способом была чем-то сверх того, что он наверняка увидел бы при жизни …

Итак, я определенно думаю, что вы правы в том, что такого рода механизмы — и это происходит, когда мы думаем: «Хорошо, какой механизм нам нужен, чтобы продвигать вещи дальше?» Что ж, было развито внимание, и самовнимание, и трансформеры … И это подняло эти системы на новый уровень. Так что я думаю, что будут и дальше те вещи, которые будут развиваться, и для этого потребуется другой образ мышления.Так что да, это хорошее замечание.

Перерыв: [00: 30: 47.16]

Крис Бенсон: Итак, я хотел поговорить о другом моменте, который мы представили в начале, и это была перспектива DARPA. И я представил DARPA с целью убедиться, что все понимают, что это было … Но действительно интересно наблюдать, как они смотрят со стороны; это отличный объектив, чтобы узнать, что делает DARPA, и какие запросы и объявления они делают в публичном пространстве… Потому что вы, возможно, сможете сделать вывод о том, что будут делать в ближайшие десять или два десятилетия … Потому что это их миссия. Это что-то забавное, что-то вроде голливудской версии DARPA — это было похоже на шпионское агентство или что-то в этом роде.

Дэниел Уайтенак: Люди в черном, вроде всякой всячины.

Крис Бенсон: [00: 32: 14.03] Да, правда. Была — я не буду называть книгу; Я не уверен, что могу это вспомнить, но мой друг попросил меня прочитать книгу, и я остановился на первой главе, потому что вся предпосылка книги была похожа на DARPA, которое было похоже на это шпионское агентство. посылать агентов в поле для совершения гнусных вещей, и я подумал: «Я просто не могу этого вынести.»Это так далеко от реальности.

Что такое DARPA по сути — и это, вероятно, их обидит, сделайте это настолько глупо … Но по сути это гигантский офис управления проектами. Их миссия — посмотреть, какие следующие великие технологии приведут нас в будущее … И многие из этих вещей, даже если они смотрят с военной точки зрения, в конечном итоге останутся среди населения в целом, так же как Интернет сделал. Так что, в конце концов, это действительно влияет на нашу повседневную жизнь.

У них есть бюджет в 3,5 миллиарда долларов, что является хорошей, изрядной суммой денег, чтобы попытаться выяснить будущее.И еще одна действительно крутая вещь, которую они делают, — это то, что невозможно быть карьерным менеджером DARPA; они делают вращения. И я забыл, каковы точные сроки … Я думаю, это четыре года (может быть, три), но вы никогда не можете ставить свою карьеру на результативность DARPA. И причина, по которой они это делают, в том, что они хотят, чтобы люди рисковали. Они хотят, чтобы люди были готовы делать большие ставки, чтобы это не разрушило их карьеру. Так что это безопасное место для действительно революционной работы … И это случается.По сути, вся организация — это группа офисов по управлению проектами и так далее.

Причина, по которой я говорю все это, в том, что у них есть — на самом деле это не так уж и недавно; это было еще в 2018 году — выпущен открытый для публики PDF-файл под названием «Три волны искусственного интеллекта», который может найти любой желающий. Вы можете погуглить и сразу найти. И это в основном разделяет историю, как они видят, что такое ИИ и к чему он идет … И три волны — и если вы думаете о прошлой, это то, что они называют ручным знанием (я расскажу об этом в момент), текущее, в котором мы находимся, — это статистическое обучение, а затем будущее, о котором они говорят, третья волна ИИ, называется контекстной адаптацией.

Я думаю, что краткая и быстрая версия каждого из них заключается в том, что если у вас есть набор атрибутов о том, насколько сложным вы становитесь с вашим ИИ с точки зрения восприятия, обучения, абстрагирования и рассуждений, и насколько далеко может зайти каждая технология, это мы находимся … И если вы думаете — например, пример первой волны, которая была предыдущей, до того, как мы перешли к текущему периоду глубокого обучения, будет похоже на экспертную систему. Вот где вы фиксируете в системе целую кучу правил, и у вас есть поток, который проходит через них… Но это система, основанная на правилах. Так что это не вывод, это не предсказание в том смысле, в котором мы думаем о нем сегодня. Это не статистика, это набор правил …

И затем мы, в конце концов, дошли до той точки, в которой мы находимся сейчас, где мы были в этой удивительной революции глубокого обучения последних лет, которую они называют второй волной ИИ … И, в частности, такими вещами, как восприятие и обучение прошли долгий путь в этом направлении. Мы не достигли такого большого прогресса в абстрагировании и рассуждениях, но идея состоит в том, что мы учимся, и даже за то короткое время, которое мы занимаемся этим последние несколько лет, мы прошли очень долгий путь с точки зрения о том, что мы можем сделать с этими статистическими возможностями…. Но когда мы начали этот эпизод, мы начинаем немного осознавать, к чему мы пришли, и мы начинаем видеть, как выходят мини-версии тех же моделей и технологий.

Итак, то, что DARPA действительно ищет, — это организации — академические, промышленные, внутри самих вооруженных сил, которые заинтересованы в этой идее контекстной адаптации, где вы, по сути, продвигаете все эти характеристики, насколько можете, и вы можете воспринимать, формировать контекстную модель и учиться, абстрактно, рассуждать, и действительно все те концепции, которые действительно приводят в конечном итоге к концепции AGI, о которой мы говорили, видят, по крайней мере, следующую стадию реализации.После этого потенциально может быть много волн, но это как бы переносит нас с того места, где мы сейчас находимся в 2020 году, когда мы это фиксируем, в следующие несколько странные годы того, что, вероятно, будет.

[00: 36: 23.23] Итак, эта структура — я постоянно возвращаюсь к ней в моей профессиональной жизни, и я думаю, что действительно важно, чтобы мы начали осознавать, что, возможно, мы видим довольно зрелый, статистический, обучающийся рынок, если Вы будете. И люди могут внедрять в производство все эти великолепные модели глубокого обучения… Но многие из действительно интересных исследований, как мы видели из основного доклада NeurIPS, теперь сосредоточены на том, что в этом контексте будет третьей волной, а что в этом контексте — системой два.

Daniel Whitenack: Да, поскольку мы много говорим об обобщении, а также о восприятии окружающей среды и принятии последовательных серий решений, поэтому решение такого рода более длительных или размышлений о проблемах медленного типа кажется большим количеством Когда они говорят об этих вещах, мне кажется, что я думаю об обучении с подкреплением… И я знаю, что OpenAI явно работает над этим, но меня также поражает, что обучение с подкреплением — это не что-то новое, верно? Я думаю, он существует с 1950-х годов, даже как идея … Так что мне интересно, является ли это большой частью этого мышления третьей волны или системы 2 или как бы оно ни было оформлено — если это так ценно, почему это не подтолкнуло быстрее продвигаться к стандартной практике и практическим реализациям, и это все еще сценарий, похожий на игру Atari, и, возможно, не такой практичный, как многие специалисты по данным, использующие его, и тому подобное.Как вы думаете, это из-за моделей, которые используются в рамках обучения с подкреплением, или из-за того, что на это не обращали внимания, или …?

Крис Бенсон: Ну, на самом деле, прежде чем мы зайдем слишком далеко — и я отвечу на это, но мы, вероятно, должны отметить … Вы хотите по-настоящему быстро определить, что такое обучение с подкреплением, для всех, кто не знает? не знаю?

Daniel Whitenack: Да, обучение с подкреплением — это то место, где у вас есть агент и среда, и ваш агент выполняет так называемую политику для выполнения действий в среде.Итак, если вы представляете, что пытаетесь сыграть в игру, или если вы представляете, как будто пытаетесь проложить автомобиль через потоки из пункта назначения A в пункт B — это сценарий, в котором у вас есть своего рода цель или вы что-то пытаетесь что делать, но это неясно … Может существовать несколько видов маршрутов, которые приведут вас туда с одинаковым вознаграждением, а также действия, которые вы предпринимаете, действительно влияют на окружающую вас среду. Например, если я перейду на правую полосу движения, тогда другие люди будут реагировать на движение, не так ли? Итак, у вас есть этот агент, который действует в среде, на которую он действительно может влиять… Итак, на каждом этапе обучения с подкреплением, когда вы выполняете обучение с подкреплением, агент выполняет действие, основанное на политике, которая пытается определить свое будущее вознаграждение, а затем среда реагирует на это действие наградой в следующем состоянии. окружающей среды, и вы как бы проходите через этот цикл.

Это используется в робототехнике и в других местах, но похоже, что большинство специалистов по данным, с которыми я разговаривал, даже применяющие некоторые из этих более продвинутых моделей ИИ, еще не думают об обучении с подкреплением.

Я думаю, мой вопрос как бы приближается к тому, чтобы стать ли это опорой такого нового образа мышления, потому что мы не пытались решить эти типы проблем или модели, применяемые в подкреплении. обучение еще не было достаточно хорошим?

Крис Бенсон: [00: 39: 57.19] Что ж, это только мое мнение, но я чувствую, что мы все еще на раннем этапе обучения с подкреплением, и это текущее воплощение, кстати, — чтобы не допустить путаницы. вдали от людей — это называется глубоким обучением с подкреплением, при котором мы применяем традиционные идеи глубокого обучения, такие как наличие группы узлов, которые связаны, и у вас есть обратное распространение, которое делает [неразборчиво 00:40:17.12] и применяя это в рамках этой модели обучения, которую мы называем обучением с подкреплением … Что было не всегда — изначально это не имело ничего общего с глубоким обучением. Итак, мы взяли то, что существовало …

Daniel Whitenack: Да, это не зависит от того, в какой модели вы его используете.

Крис Бенсон: Справа. И мы модернизировали его с помощью возможностей глубокого обучения, что дает ему статистический график возможностей … который в основном расширяет возможности модели.Это делает его более детальным. И я думаю, что мы очень рано. У нас с вами была уникальная возможность увидеть, даже в рамках этого подкаста, все различные применения, для которых вы могли бы использовать глубокое обучение. У нас были гости из Google, которые использовали его способами, о которых я не думал, очевидно, есть робототехника, я помню, был пример Pac-Man, где Pac-Man наблюдался некоторое время … Это был Pac-Man , или — по сути, это было новое изобретение игры, просто наблюдая за ней в течение нескольких часов.

Но я думаю, что мы действительно на раннем этапе развития, и я думаю, что это переходная технология, переходный тип модели, которая продвигает нас немного вперед. Я не думаю, что это идеально сочетается с версиями глубокого обучения NLP и CNN, которые являются своего рода версией глубокого обучения машинного зрения … Итак, это один из тех эволюционных моментов, когда у нас есть технология, которая помогает нам сделать полшага вперед по сравнению с тем, чем мы уже были, и мы продолжим его развивать. Так что я думаю, что в предстоящие годы мы увидим гораздо больше в обучении с подкреплением… Или, по крайней мере, я этого ожидал.

Дэниел Уайтенак: Да, я с нетерпением жду этого. Я знаю, что это было на мероприятии в Чикаго, прежде чем все было заблокировано, и на этом мероприятии парень рассказывал о применении обучения с подкреплением в маркетинговом контексте, чтобы управлять тем, как они проводят свои маркетинговые кампании с точки зрения «Используем ли мы это Кампания в сочетании с этой кампанией, и как это повлияет на продажи в следующие недели? И затем эта кампания с этой кампанией… «Они управляли семью разными кампаниями, в течение нескольких недель и недель, и это небольшая последовательность действий, которые они должны контролировать, вычислять и моделировать … И мне это показалось интересным. Я мало что слышал. о том, что это фильтрует это в те, и это было больше (я полагаю) практическим отраслевым событием, и я был немного удивлен, увидев, что это фильтруется там, что было действительно интересно … Так что да, определенно есть хорошее количество из тех вариантов использования, которые люди изучают, и я думаю, что они начинают проникать в реальный мир.

Крис Бенсон: Знаете, есть еще одна тема — я знаю, что у нас здесь мало времени — я подумал, что мы должны поговорить, и я знаю, что вы упомянули ранее, что я считаю, что мы находимся на … Это двухлетний юбилей GDPR?

Дэниел Уайтенак: Два года. С Днем Рождения!

Крис Бенсон: Итак, с днем ​​рождения, GDPR … И мы сейчас находимся в этой волне — этика ИИ — действительно большая тема в мире, и что это значит… И если вы посмотрите на то, о чем мы только что говорили в эти последние несколько минут, и на огромную разницу между сегодняшним ИИ и завтрашним ИИ, а затем на послезавтрашний ИИ, и что означают контексты каждого из них … . Таким образом, мы все еще очень сильно отстаем с точки зрения применения правовых и нормативных ограничений по этому поводу, потому что мы все еще пытаемся понять это сами, и это очень быстро меняющаяся цель …

Daniel Whitenack: Да, даже для второй волны или системы один AI.

Крис Бенсон: [00: 43: 44.22] Совершенно верно. Мы сильно отстали, даже в системе один или волне два, как вы сказали … И по мере того, как она начинает развиваться в сторону системы два и волны три, мы все еще пытаемся понять, что это значит. Это быстрое изменение еще больше усложняет задачу. И это во многом связано с тем, как эти технологии будут взаимодействовать с нами, людьми-актерами, бок о бок, и все это будет работать вместе как система.

Так что в предстоящие годы будет интересно увидеть, как эволюция человеческой культуры, будь то законы, будь то нормативные акты, будь то этика, начнет ограничивать или формировать будущее этих технологий по мере их развития.Это не совсем технический разговор, к которому у нас, как инженеров, есть привычка возвращаться.

Дэниел Уайтенак: Да, конечно. И я думаю, что нам еще так много предстоит изучить с технической стороны и, конечно же, решить сложные проблемы, связанные с этими вещами … Но если они не могут быть применены каким-либо образом в реальный мир, где все регулируется, а данные людей — это их данные, и есть бизнес-проблемы, которые нужно решать, и люди нетехнические, в которых задействованы, и все эти вещи, тогда — вы знаете, это строго академическое занятие.Так что я думаю, что в наши дни вы наблюдаете много трений с регулированием.

Я думаю, что когда мы закончим, я хотел просто поделиться — мы всегда стараемся поделиться некоторыми обучающими ресурсами здесь, в этих полностью связанных эпизодах … Пара, которую я просто хотел упомянуть — конечно, мы дадим ссылку на переговоры о которой мы говорили, но та книга, которую мы упомянули, называется «Мыслить быстро и медленно». Так что, если вы хотите узнать больше о различных способах мышления, системе один и два … Это определенно то, что я хочу изучить и немного почитать.

Другая вещь, о которой я собирался упомянуть — мы немного поговорили об обучении с подкреплением, и я думаю, что одна забавная вещь, которую вы можете сделать на стороне, а также узнать об обучении с подкреплением, — это использовать OpenAI’s Gym для решения некоторых простых задач обучения с подкреплением, таких как проблема с тележкой и шестом, или гонка на машине по небольшой трассе, или что-то в этом роде … Очень просто использовать OpenAI Gym, который создает эти среды для обучения с подкреплением, а у TensorFlow есть учебное пособие со своей инфраструктурой TF-Agents, встроенной в TensorFlow. , чтобы использовать OpenAI Gym.

В

PyTorch также есть пример использования тренажерного зала … Поэтому я бы порекомендовал, если вы хотите узнать больше об этом предмете, вы можете получить практический опыт таким образом.

Крис Бенсон: У меня есть учебный ресурс совсем другого типа, чем обычно, и есть конкретная причина, по которой я рекомендую его. Одна из вещей — когда вы работаете в оборонной промышленности, и вы также много выступаете на конференциях, как я, до ситуации с Covid-19, вас часто спрашивают об опасениях ИИ и автономии, и их пересечение с оружием, войной и тому подобным… И я могу представить, что эта тема пугает, вероятно, большинство людей, которые задумываются об этом. Поэтому меня так часто спрашивают об этом, что я хотел указать всем на публичный документ, который, я бы сказал, довольно хорошая новость … Что если это действительно то, о чем вы беспокоитесь, о будущем, и когда мы говорим об AGI и обо всех этих вещах в будущем, и о том, что происходит в нашем мире …

Есть документ, он называется Директива Министерства обороны 3000.09, Автономия в оружейных системах.И что он делает — на самом деле это довольно старый документ, выпущенный в 2012 году … Но некоторые действительно умные мыслители до дня глубокого обучения как бы обдумывали, какие последствия и ограничения должны применяться к автономии.

Так что вы можете пойти и погуглить, это общедоступно в Министерстве обороны. И если вы прочитаете это, вы поймете, что они обработали так много вариантов использования, прежде чем мы когда-либо добрались до наших дней и эпох … Это юридически обязывающее.Это то, что управляет нами (по крайней мере, в Соединенных Штатах) в отношении того, как мы это делаем. Когда я впервые прочитал этот документ, который входил в мою карьеру, я испытал облегчение от того, что умные люди приходили раньше и очень хорошо мыслили.

Так что, если это тема — это немного сухой документ, я признаюсь, но в нем есть действительно интересные вещи с точки зрения того, как мы обеспечиваем безопасность людей … И это был один из самое первое, чему я должен был научиться.Некоторое время назад я не думал рекомендовать его, но меня постоянно спрашивают об этом … Так что, если вы хотите понять, как мы думаем об этом, это действительно хороший документ, и я подозреваю, что, несмотря на название документа, вы ложитесь спать, поспав немного спокойнее, зная, что это реальность. Я просто подумал, что предлагаю это … Я знаю, что это немного необычный выбор.

Дэниел Уайтенак: Потрясающе. Хороший выбор. И спасибо за то, что терпели все мои мнения, цинизм, оптимизм и все эмоции, которые вошли в сегодняшнюю серию…

Крис Бенсон: Не беспокойтесь. Если мы действительно собираемся быть практичными, мы должны смотреть в будущее … Поэтому иногда нам нужно отложить TensorFlow и PyTorch в сторону и выяснить, в каком направлении мы движемся. Сегодня это был забавный разговор, спасибо, что сделали это.

Дэниел Уайтенак: Да, конечно. Поговорим позже.

Крис Бенсон: Береги себя!

Руководство по написанию стенограммы интервью (с инструментами и примерами)

Стенограмма интервью предлагает организованный и доступный отчет обо всем, что было сказано.Это ставит его на голову выше записанного звука. Вместо быстрой перемотки вперед сквозь сложный звуковой ландшафт, вы можете на досуге отсканировать или просмотреть стенограмму интервью. Благодаря письменному характеру стенограммы также обеспечивают кроссплатформенную гибкость, позволяя всем членам команды просматривать диалог с любого устройства — телефона, ноутбука или распечатанного листа бумаги.

Расшифровка стенограммы также является легкодоступным справочным материалом для любых последующих интервью. Вместо того, чтобы прокручивать записанный звук и создавать новый план основных моментов, которые вы хотите обсудить, вы сможете сделать разметку и подчеркнуть сам текст.

Способы расшифровки и факторы, определяющие, какой метод выбрать

Есть несколько методов, которые вы можете использовать для расшифровки интервью. То, что вы выберете, зависит от таких факторов, как четкость звука и специфика темы, а также от вашего бюджета, доступных временных рамок и скорости набора текста.

Если у вас мало времени, лучшим выбором может стать автоматизированное программное обеспечение, так как для расшифровки часа аудио требуется всего несколько минут. Некоторое программное обеспечение, такое как Otter, может распознавать определенные термины с помощью функции настраиваемого словаря.Там пользователь может загрузить список терминов, и Otter распознает их в будущем.

Если вы хотите добавить человеческий оттенок к своей транскрипции, но у вас нет времени на расшифровку аудио самостоятельно, подумайте о найме фрилансера или обратитесь в агентство по транскрипции. Если вы обнаружите, что у вас большой объем аудио, который вы хотите транскрибировать на постоянной основе, автоматический инструмент является логичным выбором, и он работает, если у вас есть бюджетные ограничения: Otter.ai предлагает бесплатную услугу по умолчанию, а платная услуга Premium по-прежнему на 92-99% дешевле, чем у конкурентов, которые взимают от 2 до 33 центов за минуту. Точность аналогична другим сервисам, и Otter может быть лучше в некоторых сценариях.

Вы можете составить список всех факторов, которые вам нужно будет учесть, прежде чем принимать решение о том, как вы хотите транскрибировать: бюджет, время, точность звука, специфичность звука, и если вам нужно будет транскрибировать звук на постоянной основе .

1. Решение для автоматической транскрипции

Автоматическая транскрипция — это самый простой метод в использовании, особенно если у вас хорошее качество звука в материале, который вам нужно расшифровывать. Он использует программное обеспечение с искусственным интеллектом, чтобы автоматически превращать речь в реальном времени или предварительно записанную речь в письменный диалог. Прежде чем использовать автоматизированное программное обеспечение, вам нужно сначала просмотреть звук, чтобы убедиться, что нет проблем со звуком.

Доступен ряд инструментов автоматической транскрипции, включая Trint, Temi и SpeechPal. Все они используют искусственный интеллект и могут очень быстро расшифровывать речь, для расшифровки 30-минутного сеанса аудио требуется менее пяти минут. Однако Otter.ai — ваш лучший выбор. Он может распознавать голоса разных ораторов и может изучать специальную терминологию, которая может использоваться в вашей отрасли. Это как еще один член команды. Его технология позволяет вам легко находить то, что вам нужно, например выполнять поиск всех экземпляров определенного ключевого слова, и обеспечивает командную совместную работу, например, создание заметок в реальном времени с функцией выделения и создание интеллектуальных заметок, которые синхронизируют текст, изображения и т. Д. и аудио.

Сравнение автоматизированных услуг

Название услуги	Выдра	Тринт	Теми	Speechpal	Описание
Скорость транскрипции	В реальном времени	2 минуты (от загрузки до результата)	5-10 минут	В 2–3 раза больше аудиофайла	3 мин. На каждый час аудио
Запись в реальном времени	Выделить и прокомментировать	№	№	№	№
Терминология Транскрипция?	Есть	Есть	№	Есть	№
Идентификация динамика	Есть	№	Есть	№	Есть
Регистратор интервью	Доступно в Интернете, iOS и Android	Доступно для iOS	Доступно для iOS и Android	№	Доступно с программным обеспечением для настольных ПК
Интеграции	Zoom, Dropbox, календарь G Suite, Microsoft Calendar, Microsoft Word	Adobe® Premiere® Pro, Zapier	Zapier	НЕТ	Zapier
Транскрипция	Доступно в Интернете, загрузка не требуется.Доступно собственное приложение для iPhone и Android	Доступно в Интернете, загрузка не требуется. Доступно собственное приложение для iPhone и Android	Доступно в Интернете, загрузка не требуется. Доступно собственное приложение для iPhone и Android	Требуется загрузка программного обеспечения. Нет приложения для iPhone или Android	Требуется загрузка программного обеспечения. Нет приложения для iPhone или Android
Уровень бесплатного пользования	600 минут аудио в месяц с ограниченными функциями редактирования и совместной работы	Доступна 7-дневная бесплатная пробная версия	бесплатная пробная версия (одна стенограмма до 45 минут)	бесплатная пробная версия (первые 2 часа аудио)	бесплатная пробная версия (первые 3 часа аудио)
Цена	Начинается с 8 долларов.33 / мес с годовой подпиской	От 48 долларов в месяц при годовой подписке	0,25 $ / мин.	От 10,8 долл. США в месяц при годовой подписке	От 10 долларов в месяц при годовой подписке

2. Добавьте человеческий фактор — Агентство и Транскрипционист

Если вы предпочитаете ручную транскрипцию, а не автоматическую, но у вас просто не хватает часов в день, чтобы сделать это самостоятельно, у вас есть возможность передать это на аутсорсинг агентству или внештатному транскрипционисту.Ниже приведены 5 лучших агентств и рынок фрилансеров, а также их плюсы и минусы.

5 ведущих агентств и рынок фрилансеров

1. Ред. . Rev предлагает самое быстрое время обработки на рынке: менее 2 часов для файлов длиной менее 10 минут и менее 12 часов для файлов длительностью от 30 до 60 минут. Они предлагают цену в 1 доллар за минуту звука с рейтингом точности 99%. Несмотря на этот впечатляющий рейтинг точности, они не предлагают возможности использовать предпочтительный транскрибер или отправлять файл обратно, если есть неточности.
2. 3Play Media. Эта услуга, безусловно, популярна; ежемесячно транскрибирует более 7000 часов видео. Они получили награды за свою работу, в том числе награду Reader’s Choice Award 2016 за лучшее решение для скрытых субтитров. Однако они не предлагают субтитры в формате .ass, который является предпочтительным форматом для программного обеспечения ffmpeg.
3. Verbit. Verbit может похвастаться рейтингом точности более 99%, а их облачная система позволяет использовать настраиваемые шаблоны и возможность напрямую загружать файлы.Они также используют алгоритмы машинного обучения, которые со временем помогают их технологиям становиться умнее. Однако при транскрипции аудиозаписей в классе сложно составить расписание по неделям, и учащиеся не могут отменить свой собственный сеанс транскрипции.
4. Speechpad . Эта услуга имеет удобную для навигации платформу, но она менее популярна и имеет рейтинг ниже Verbit и Rev. Тем не менее, ее цена такая же, как у Rev, и составляет 1 доллар за аудиоминуту.
5. TranscribeMe. TranscribeMe занимает пятое место, и и у него, и у Speechpad гораздо меньше отзывов, чем у сервисов, стоящих выше в списке.Это может быть из-за более медленного выполнения работ или просто из-за отсутствия достоверной информации по обеим этим службам. Однако его цена ниже, чем у Rev и Speechpad, и составляет 0,25 доллара за минуту звука.
6. Торговая площадка фрилансеров. Если использование услуги не соответствует вашим потребностям, вы можете нанять фрилансера с такого сайта, как Upwork. В отличие от аудиоуслуг, многие из этих фрилансеров обладают очень специализированными знаниями в определенных отраслях, например, в медицинской или юридической терминологии. Вы будете знать, что ваше аудио находится в руках осведомленного инсайдера отрасли, которого не смутят определенные термины или фразы. Однако имейте в виду, что их расценки часто выше, чем у агентств: от 20 до 40 долларов за штуку. час работы (но не за час аудио, поскольку расшифровка часа аудио часто занимает больше часа).
   

3. Когда использовать ручное преобразование

Ручная транскрипция полагается на людей, выполняющих преобразование речи в текст, а не на искусственный интеллект. Это хороший вариант для тех, кто работает в юридической сфере, которым требуются подробные и точные стенограммы, или для медицинской области, которая может включать невнятную речь и сложную медицинскую терминологию. Самостоятельная расшифровка аудиозаписи может занять много времени, но это хороший вариант, если вы уверены в своей скорости набора текста и умеете улавливать диалоги.

Для ручной транскрипции вам нужно найти тихое место, где нет отвлекающего шума. Используйте наушники для прослушивания звука. Начните с небольших разделов, всегда проверяя свою работу после каждого раздела. Если часть речи в аудиозаписи неразборчива, пометьте ее «___», а для звуков, таких как смех, напишите «[смех]». Для чисел от одного до девяти используйте буквы, а не цифры. Держите абзацы между выступающими отдельно, добавляя лишнюю строку, чтобы было легче различать.Возможно, вам придется многократно проигрывать отрывки из аудиозаписи, чтобы определить, что именно говорится, так что будьте готовы освоиться.

Бесплатные шаблоны для стенограммы интервью

Существует множество вариантов шаблона стенограммы. Обратите внимание, что хотя обычно в таких случаях, как неслышные слова, ставится временная метка, вы также можете ставить метку времени для каждого говорящего — или даже каждые 15 или 30 секунд. Вот три шаблона, которые помогут вам начать работу.

Истинная стенограмма интервью

Сьюзен: С возвращением, Чак.Это вторая часть нашего интервью, и я хочу задать вам эти вопросы как можно быстрее, потому что я знаю, что вам нужно успеть на рейс. . . .

Чак: Нет проблем. Я рада поболтать с тобой.

Сьюзен: На ​​вашем веб-сайте написано, что вы никогда не изучали бизнес до того, как приняли должность маркетолога в испаноязычном издателе мультимедиа. Было… это было…

Чак: Да.

Сьюзен: Это было больше натяжкой, или…?

Чак: Да, ну, на самом деле —

Сьюзен: Ой, извините, минутку.Все остальные могут просто отключить звук, пожалуйста?

Аким: [неразборчиво 00:37]

Сьюзен: Отлично, спасибо. Хорошо, так где мы были? Итак, я спрашивал вас, чувствовалось ли это, когда вы взяли новую роль директора, натяжкой?

Чак: Верно, да. . . . Я знал, что настанет период адаптации, который мне просто придется пережить, понимаете?

Сьюзен: Совершенно верно. Были ли другие проблемы или препятствия, которых вы не ожидали?

Чак: Хм, препятствий, которых я не ожидал.Гм…

Сьюзен: [смеется] Я продолжаю кидать тебе мячи.

Чак: Нет, все в порядке. Так что на самом деле я не ожидал, что изучение иностранного языка на работе будет связано с большой нагрузкой. Иногда бывает. . . . Я имею в виду, что вы должны быть действительно гибкими и быть готовыми изменить это, если ваша стратегия на самом деле не работает. Знаешь что я имею ввиду?

Сьюзен: [смеется] Определенно. Так каков был ваш бюджет, я имею в виду, это тоже было проблемой?

Чак: Ой, мальчик.[смеется] Да, определенно было. У нас было доступное финансирование, но нам просто, ммм, нужно было так много людей на палубе. Знаете, было трудно управлять таким большим количеством людей с помощью наших имеющихся ресурсов. [кашляет]

Сьюзен: Я полностью понимаю. Итак, каким был ваш следующий шаг? Я имею в виду, ты…

Чак: Да, да. . . . Итак, затем я как бы хотел посмотреть, где я провожу анализ пробелов и вкладываю ресурсы в новые инициативы, в которых мы не были, ну, я имею в виду, я действительно хотел замкнуть цикл в тех местах, где у нас не было плацдарм.

Сьюзен: Хорошо, хорошо.

Чак: Да, нам действительно просто нужно было сохранить то, что работало, а затем разработать новый план [откашливается] в будущем.

Сьюзен: Похоже, у нас есть время, может, … давай посмотрим … может быть, еще на один вопрос.

Чак: Звучит хорошо. Стрелять.

Сьюзен: Как этот опыт изменил ваш подход к новым вызовам в будущем?

Чак: Хм, хорошо. [смеется] Я думаю, что я был менее, ммм, склонен подвергать сомнению собственное мнение, когда дело касалось адаптируемости.Теперь я знаю, что это действительно во мне, понимаете?

На самом деле все, что нужно, — это отличная маркетинговая команда под вашим руководством и внештатные ресурсы, чтобы собрать лучшую маркетинговую инициативу, которую вы можете себе позволить, вы знаете, со стандартными инструментами, высококачественным контентом, хорошим размещением рекламы, хорошим SEO, сильное социальное присутствие, а затем, возможно, каждые шесть месяцев дебютировать с новой идеей. Вы могли бы придумать определенную тему или крылатую фразу и на самом деле вплетать ее во все ваши бренды и регулярные инициативы.

Сьюзен: Хорошо, спасибо, Чак. Это действительно хороший материал. Я знаю, что тебе нужно бежать, но я просто хочу поблагодарить тебя за то, что ты взял это время со мной сегодня.

Чак: Конечно, конечно. Конечно.

Чистая стенограмма интервью

Сьюзен: С возвращением, Чак. Это вторая часть нашего интервью, и я хочу задать вам эти вопросы как можно быстрее, потому что я знаю, что вам нужно успеть на рейс.

Чак: Нет проблем.Я рада поболтать с тобой.

Сьюзен: На ​​вашем веб-сайте написано, что вы никогда не изучали бизнес до того, как приняли должность маркетолога в испаноязычном издателе мультимедиа.

Чак: Ага.

Сьюзен: Это было больше натяжкой?

Чак: Ага.

Сьюзен: Ой, извините, минутку. Все остальные могут просто отключить звук, пожалуйста?

Аким: [неразборчиво 00:37]

Сьюзен: Отлично, спасибо. Хорошо, так где мы были? Итак, я спрашивал вас, чувствовалось ли это, когда вы взяли новую роль директора, натяжкой?

Чак: Я знал, что наступит период адаптации, который мне просто придется пережить, понимаете?

Сьюзен: Совершенно верно.Были ли другие проблемы или препятствия, которых вы не ожидали?

Чак: Хм, препятствий, которых я не ожидал.

Сьюзен: [смеется] Я продолжаю кидать тебя в заблуждение.

Чак: Нет, все в порядке. Так что на самом деле я не ожидал, что изучение иностранного языка на работе будет связано с большой нагрузкой. Иногда бывает. . . . Я имею в виду, что вы должны быть действительно гибкими и быть готовыми изменить это, если ваша стратегия на самом деле не работает. Знаешь что я имею ввиду?

Сьюзен: [смеется] Определенно.Так каков был ваш бюджет, я имею в виду, это тоже было проблемой?

Чак: Ой, мальчик. [смеется] Да, определенно было. У нас было доступное финансирование, но нам просто, ммм, нужно было так много людей на палубе. Вы знаете, было трудно управлять таким количеством людей с помощью наших имеющихся ресурсов. [кашляет]

Сьюзен: Я полностью понимаю. Итак, каким был ваш следующий шаг?

Чак: Да, да. . . . Итак, затем я как бы хотел посмотреть, где я провожу анализ пробелов и вкладываю ресурсы в новые инициативы, в которых мы не были, ну, я имею в виду, я действительно хотел замкнуть цикл в тех местах, где у нас не было плацдарм.

Сьюзен: Хорошо, хорошо.

Чак: Да, нам действительно просто нужно было сохранить то, что работало, а затем разработать новый план [откашливается] в будущем.

Сьюзен: Похоже, у нас есть время, может быть, давай посмотрим — может быть, еще один вопрос.

Чак: Звучит хорошо. Стрелять.

Сьюзен: Как этот опыт изменил ваш подход к новым вызовам в будущем?

Чак: Хм, хорошо. [смеется] Я думаю, что я был менее, ммм, склонен подвергать сомнению собственное мнение, когда дело касалось адаптируемости.Теперь я знаю, что это действительно во мне, понимаете?

На самом деле все, что нужно, — это отличная маркетинговая команда под вашим руководством и внештатные ресурсы, чтобы собрать лучшую маркетинговую инициативу, которую вы можете себе позволить, вы знаете, со стандартными инструментами, высококачественным контентом, хорошим размещением рекламы, хорошим SEO, сильное социальное присутствие, а затем, возможно, каждые шесть месяцев дебютировать с новой идеей. Вы могли бы придумать определенную тему или крылатую фразу и на самом деле вплетать ее во все ваши бренды и регулярные инициативы.

Сьюзен: Хорошо, спасибо, Чак. Это действительно хороший материал. Я знаю, что тебе нужно бежать, но я просто хочу поблагодарить тебя за то, что ты взял это время со мной сегодня.

Чак: Конечно, конечно. Конечно.

Concise Clean Verbatim Стенограмма интервью

Сьюзен: На ​​вашем веб-сайте написано, что вы никогда не изучали бизнес до того, как приняли должность маркетолога в испаноязычном издательстве мультимедиа.

Чак: Ага.

Сьюзен: Это было больше натяжкой?

Чак: Ага.

Сьюзен: Минутку. Все остальные могут просто отключить звук, пожалуйста?

Аким: [неразборчиво, 00:37]

Сьюзен: Когда вы взяли на себя новую роль директора, вы почувствовали себя натянутым?

Чак: Я знал, что будет период адаптации, который мне просто нужно будет пройти.

Сьюзен: Были ли другие проблемы или препятствия, которых вы не ожидали?

Чак: Препятствий, которых я не ожидал.

Сьюзен: [смеется] Я продолжаю кидать тебя в заблуждение.

Чак: Я не ожидал, что изучение нового языка на работе будет связано с большой нагрузкой. Я имею в виду, что вам нужно быть действительно гибким и быть готовым изменить его, если ваша стратегия не работает.

Сьюзен: [смеется] Так каков был ваш бюджет? Это тоже было проблемой?

Чак: [смеется] Да, определенно было. У нас было доступное финансирование, но нам просто нужно было так много людей на палубе. Было трудно управлять таким количеством людей с помощью имеющихся ресурсов. [кашляет]

Сьюзен: Каков был твой следующий шаг?

Чак: Я хотел посмотреть, где я провожу анализ пробелов, и замкнуть петлю в тех местах, где у нас не было точки опоры.

Сьюзен: Хорошо, хорошо.

Чак: Нам просто нужно было сохранить то, что работало, а затем разработать новый план [откашливается] в будущем.

Сьюзен: Похоже, у нас есть время для еще одного вопроса.

Чак: Звучит хорошо.

Сьюзен: Как этот опыт изменил ваш подход к новым вызовам в будущем?

Чак: [смеется] Я реже подвергал сомнению собственное мнение, когда дело касалось адаптируемости. Теперь я знаю, что это действительно во мне.

Все, что вам нужно, — это отличная маркетинговая команда под вашим руководством и внештатные ресурсы, чтобы собрать лучшую маркетинговую инициативу, которую вы можете себе позволить, с помощью стандартных инструментов: высококачественный контент, хорошее размещение рекламы, хорошее SEO, сильное социальное присутствие. Затем каждые полгода представляйте новую идею. Вы можете придумать определенную тему или крылатую фразу и вплетать ее во все свои бренды и регулярные инициативы.

——————

Узнайте, почему расшифровки теперь умнее, чем когда-либо

Расшифровка превратилась из утомительной задачи в автоматический генератор значений.Отдельные лица, исследователи, студенты, команды и организации только начинают осознавать потенциал наличия доступных, общих стенограмм своих интервью, встреч и важных разговоров. Появление сложных приложений, таких как Otter, выводит производительность на новый уровень — это как еще один член команды. Выдра дает вам возможность делать больше, чем просто писать стенограммы. Легко ищите и находите ключевую информацию в заметках, совместно редактируйте и выделяйте расшифровки стенограмм по мере их создания в реальном времени и делитесь умными заметками, которые синхронизируют текст, изображения и аудио.Готовы начать? Попробуйте Otter прямо сейчас.

Создание машинных расшифровок для аудио / видео файлов — Антропология

Создание машинных расшифровок для аудио / видео файлов — Антропология — Руководства по исследованиям в Принстонском университете Перейти к основному содержанию

Похоже, вы используете Internet Explorer 11 или более ранней версии. Этот веб-сайт лучше всего работает с современными браузерами, такими как последние версии Chrome, Firefox, Safari и Edge. Если вы продолжите работу в этом браузере, вы можете увидеть неожиданные результаты.

Создание автоматических расшифровок аудио / видео

Если у вас есть аудио- или видеозапись вашей полевой работы, которую нужно расшифровать, вы можете сэкономить время, создав машинную расшифровку, которую затем сможете редактировать. Princeton предлагает бесплатные инструменты для загрузки аудио / визуальных файлов и создания из них транскрипции. Инструкции о том, как это сделать с помощью Kaltura, приведены ниже.Инструкции для служб, поддерживаемых в Принстоне, будут добавлены, если они станут доступными для всех пользователей Принстона.

Создание аудиозаписей с помощью Zoom (бесплатно для пользователей PU)

Создание и редактирование стенограмм аудио / видео с помощью Kaltura (бесплатно для пользователей PU)

Загрузка аудио / видео файлов в Kaltura

• Запросите права загрузки мультимедиа для Princeton Media Central на mediacentral @ princeton.edu
• Войдите в Media Central
• Щелкните «+ ДОБАВИТЬ» вверху страницы.
• Нажмите «Загрузка мультимедиа»
• Загрузить файлы (максимальный размер 3 ГБ, неограниченное хранилище)
• Процесс создания титров и транскрипции запускается автоматически. Качество будет зависеть от качества записи. Средняя точность составляет около 80%. (Эта аудиозапись произвела расшифровку с оценкой точности 92%.)
• После обработки медиафайла следуйте приведенным ниже инструкциям, чтобы загрузить файл транскрипции или отредактировать подписи.(Возможно, вам придется обновить страницу, чтобы показать, что обработка завершена.)

Примечание о конфиденциальности и конфиденциальности : Вы можете загружать, создавать транскрипции и удалять файлы, не делая их общедоступными. Контент Kaltura при хранении и передаче зашифрован. После того, как контент загружен, только владелец контента и местные администраторы Kaltura в Принстоне имеют возможность получить доступ к этому контенту, если только владелец не предоставит доступ другим. После удаления контент исчезает как с серверов Kaltura, так и с серверов Princeton.Дополнительная информация о безопасности Kaltura здесь.

Загрузка файлов транскрипции в Kaltura

• Щелкните «Мои мультимедиа» и войдите в систему https://mediacentral.princeton.edu/my-media
• Нажмите «Медиа» для редактирования
• Щелкните ДЕЙСТВИЯ под отображаемым мультимедиа
• Нажмите «Изменить»
• Вложения для кликов
• Для файла .txt в разделе «Действия» нажмите кнопку «Загрузить».
• Отредактируйте текстовый файл соответствующим образом

Редактирование подписей в Kaltura

Создание аудиотранскрипций с помощью Otter.ай

Otter.ai — популярный бесплатный сервис, предлагающий высококачественную транскрипцию.

• Бесплатная версия: 600 минут / месяц
• Pro версия (100–155 долларов США в год): 6000 минут в месяц

Новое популярное приложение для транскрипции Otter вызывает тревогу за конфиденциальность

Взгляд на все с большой долей цинизма — профессиональная опасность для репортажей службы безопасности.Всякий раз, когда приложение или сервис, требующие больших объемов данных, становятся бесплатными, всегда возникает чувство «в чем подвох?»

Введите последний пример: Otter, бесплатное приложение для транскрипции. Он позволяет записывать и расшифровывать встречи в реальном времени. Любой, кто записан, знает, насколько это скучно и сложно — а репортеры особенно ненавидят это делать — даже если важно иметь письменные записи встреч, интервью с источниками и других событий.

Приложение, созданное материнской компанией AISense, использует искусственный интеллект для создания точных расшифровок стенограмм, которые идентифицируют говорящих, предлагают ключевые слова и позволяют выполнять поиск по ключевым словам.

Otter освещался в нескольких технических публикациях, в том числе Mashable и TechCru nch — и даже здесь, на ZDNet и на нашем родственном сайте CNET .

В зависимости от того, где вы читаете, создатели приложения заявляют, что «все данные хранятся и перемещаются безопасно, и никто, кроме владельца, не имеет к ним доступа», и что компания явно «не заинтересована в просмотре ваших материалов, поэтому он может создать профиль, который будет показывать вам рекламу.»

Но ничто в политике конфиденциальности компании явно не поддерживает эти утверждения.

Это проблема для любого, кто использует приложение — будь то репортер, который полагается на конфиденциальный источник для историй и должен хранить свою личность в секрете, или компания руководители, которые обсуждают конфиденциальную информацию на деловой встрече, и это два примера.

Otter, как и большинство других приложений и сервисов, имеет условия обслуживания и политику конфиденциальности, ни одна из которых не обновлялась с начала до середины прошлого года.В большинстве случаев эти тяжелые с юридической точки зрения документы представляют собой шаблонные руководящие принципы, используемые в отрасли в отношении того, какие данные будет собирать компания и как она будет использовать и продавать данные пользователей. Большинство политик являются стандартными и имеют общие функции, но приложения и сервисы, предназначенные для обеспечения конфиденциальности пользователя, будут содержать определенный язык, который исключает использование данных человека, например, для рекламы или интеллектуального анализа данных.

Ни одна из политик не дает гарантий того, что загружаемые вами записи, которые могут содержать корпоративную конфиденциальную информацию или конфиденциальные и личные данные, не будут доступны или использованы каким-либо образом.

После того, как мы связались с компанией и впервые опубликовали эту историю, Otter попыталась обновить политику и удалить ключевые части, которые мы выделили, такие как предоставление компании прав на доступ и использование ваших данных.

Мы специально спрашивали (несколько раз), могут ли сотрудники получить доступ к материалам или транскрипциям. Представитель Otter подтвердил, что у компании есть доступ к пользовательским аудио и транскрипционным данным.

«Только наш технический директор имеет доступ, а наш технический директор разрешит доступ только в ответ на законный запрос пользователя», — сказал представитель.«Мы получаем доступ к пользовательским данным на уровне аккаунта только в целях устранения неполадок в ответ на запросы пользователей».

«Пользователи имеют полный контроль над удалением чего-либо из своей учетной записи Otter. После ее удаления мы немедленно отключаем доступ и удаляем данные из нашей среды», — добавил представитель.

На основе страницы команды компании неясно, кто именно является техническим директором компании — или какие меры контроля введены для предотвращения злоупотреблений или взлома.

Обычно предполагается, если явно не указано иное, что большинство технологических компаний могут получить доступ к данным, которые вы храните у них тем или иным образом.Вот почему так много технологических компаний после скандала, связанного с слежкой АНБ, начали перестраивать свои системы, чтобы закрыть доступ правоохранительным органам к их продуктам и услугам.

Некоторые пошли совершенно другим путем. Evernote, например, вызвал гнев, когда изменил свою политику конфиденциальности, чтобы позволить сотрудникам получать доступ к личным данным клиентов. Позже он изменил политику на фоне негативной реакции.

Многие компании, приложения и службы используют шифрование с нулевым разглашением или сквозное шифрование, которое защищает от перехвата, в том числе компании, предоставляющие услуги.Эти механизмы шифрования обычно используются для защиты от требований правительства к данным.

Политика конфиденциальности Otter также гласит, что она «может также передавать« данные клиентов »для ответа на законные запросы».

Хотя шифрование упоминается в обеих политиках только один раз, реклама упоминается несколько раз.

Несмотря на то, что рассмотренная нами политика конфиденциальности прямо разрешает Otter использовать данные клиентов для рекламы, компания заявила, что пользователям не стоит об этом беспокоиться.

Пресс-секретарь сообщил, что компания «скоро развернет модель дохода на основе подписки» и что у услуги «нет планов» для поддержки рекламы.

«Мы не занимаемся продажей пользовательских данных», — сказал представитель компании, добавив, что компания «обязательно прояснит», когда политика конфиденциальности будет обновлена ​​в следующий раз, что впоследствии произошло в течение нескольких часов после публикации этой публикации. история.

Части политики были удалены после того, как мы опубликовали нашу статью.

В сегодняшней индустрии высоких технологий, требующей больших объемов данных, естественно предположить, что бесплатное приложение означает «вы — продукт», как гласит старая пословица. Но так бывает не всегда.Существует так много бесплатных сайтов и сервисов без каких-либо скрытых целей — нет секретного интеллектуального анализа данных или продажи ваших данных. Со своей стороны, Otter вполне может быть верна своему слову, как и другие компании, жаждущие транскрипции и данных. Но политики конфиденциальности — сколь бы скучными они ни были — существуют именно по этой причине.

Итог: если вы не доверяете политике конфиденциальности, не используйте эту услугу.

Обновление от 6 марта: Otter незаметно обновила свою политику конфиденциальности и условия после публикации этой статьи, чтобы удалить упоминания о рекламе и другие незначительные изменения, включая удаление ключевых абзацев, упомянутых в этой статье.Однако компания по-прежнему может получить доступ к загруженным записям и транскрипциям.

Есть чаевые?

Вы можете безопасно отправлять советы через Signal и WhatsApp по телефону 646-755–8849. Вы также можете отправить электронное письмо PGP с отпечатком пальца: 4D0E 92F2 E36A EC51 DAAE 5D97 CB8C 15FA EB6C EEA5.

Прочитайте больше

Лучше говорить по-английски с расшифровкой — 047

ТРАНСКРИПТ РАЗГОВОРА (в настоящее время нет PDF)
Привет, изучающие английский язык!

Лори здесь, ваш учитель с BetterAtEnglish.com. Прежде чем мы начнем, могу я просто попросить вас, пожалуйста, пожалуйста, пожалуйста, оставьте отзыв или несколько звезд, где бы вы ни слушали этот подкаст? Если вы чувствуете, что это приносит вам пользу, если вам это нравится, если вы получаете что-то от этого, я был бы полностью, полностью признателен.Спасибо. А теперь давайте продолжим серию.

У меня есть для вас эпизод разговора. И я так рада этому. Это было долго. В сегодняшнем выпуске вы услышите, как я и мой американский друг Уилл говорим об автоматизации и искусственном интеллекте. Вы услышите некоторые из наших вопросов, некоторые из наших опасений по поводу того, что произойдет, когда машины и компьютеры будут лучше людей выполнять наши собственные работы. Готовы ли вы к тому, что вашу работу возьмут на себя роботы или компьютеры? А что нам делать, когда все работы могут выполняться машинами? Как мы будем зарабатывать на жизнь? И где мы возьмем наше чувство идентичности, наше чувство цели и места в жизни? Мы с Уиллом не отвечаем на эти вопросы… Я не думаю, что кто-то может ответить на них прямо сейчас.Но факт в том, что ИИ приходит, нравится нам это или нет, и он затронет всех нас. И никто не знает, что будет дальше. Перспектива одновременно супер крутая и супер ужасающая. Давайте с радостью послушаем короткий отрывок из выступления на TED Сэма Харриса, когнитивного нейробиолога и философа, глубоко интересующегося ИИ и его значением для человечества.

Сэм Харрис: Я собираюсь описать сценарий, который, на мой взгляд, одновременно пугает и может произойти, и, как оказалось, это не лучшая комбинация.И все же, вместо того, чтобы бояться, большинство из вас почувствует, что то, о чем я говорю, отчасти круто. Я собираюсь описать, как успехи, достигнутые нами в искусственном интеллекте, могут в конечном итоге нас уничтожить. И на самом деле я думаю, что очень трудно понять, как они не уничтожат нас или не вдохновят уничтожить самих себя. И все же, если вы чем-то похожи на меня, вы обнаружите, что думать об этих вещах весело. И этот ответ — часть проблемы. Этот ответ должен вас беспокоить.

Я думаю, он прекрасно резюмирует то, что я думаю об этом.ИИ — это то, что кажется действительно крутым, и он принесет много пользы человечеству, и думать об этом весело, но это также действительно пугает. И что пугает, так это то, что такие люди, как Илон Маск… большинство из вас знают Илона Маска, верно? Через SpaceX, Tesla, может быть, Neuralink … Я думаю, можно с уверенностью сказать, что он кое-что знает об ИИ. Вот что он сказал, выступая на конференции SXSW пару лет назад:

Elon: Я действительно очень близок, очень близок к передовым технологиям в области искусственного интеллекта, и это меня до чертиков пугает.Он способен на гораздо больше, чем кто-либо знает. И скорость улучшения экспоненциальная.

Итак, ИИ способен на гораздо больше, чем кто-либо знает. И одна из самых страшных вещей в нем заключается в том, что люди, которые с ним работают, на самом деле не понимают, что он делает. Вот Питер Хаас, конструктор роботов, который одновременно очарован и боится того, что роботы означают для будущего.

Питер Хаас: И в этом суть алгоритмов искусственного интеллекта, глубокого обучения, машинного обучения.Даже разработчики, которые работают над этим материалом, понятия не имеют, что он делает.

Итак, я думаю, что это было хорошее введение в общую тему. И прежде чем я начну разговор, я просто хочу упомянуть, что мы упоминаем некоторые видео в разговоре. И я поместил ссылки на те, которые есть в заметках к шоу, которые вы должны видеть на своем устройстве, когда слушаете этот подкаст. А если вы зайдете на betteratenglish.com, вы найдете полную расшифровку стенограммы, это каждое слово, которое я говорю в этом подкасте, и каждое слово в разговоре, а также ссылки на видео, ссылки на вспомогательные статьи, ссылки на отрывки, которые Я играл, если хотите узнать больше.Итак, множество дополнительных материалов, которые помогут вам получить больше от этого разговора и глубоко погрузиться в тему ИИ и искусственного интеллекта. Итак, это было довольно долгое вступление.

Ага, Лори, давай! Приступай к разговору!

ОК, ОК, ОК. Вот оно. А вот и разговор. Вы готовы? Пойдем!

ТРАНСКРИПТ РАЗГОВОРА

Уилл : Вы знаете, автоматизация — это такая вещь, когда на протяжении многих лет вы просто… вы как бы… знаете, вы как бы видите это, может быть, в определенных сферах своей жизни, и никогда не перестаете думать потому что это очень глубокая концепция.

Лори : Мммм.

Уилл : Что происходит … вы знаете, мы живем в мире, где с момента нашего рождения до того времени, которое вы знаете, мы стареем, мы, мы настолько ограничены в том, чтобы просто иметь ремесло или, вы знаете, работа и просто, вы знаете, живущую целенаправленную жизнь. И я думаю, что способ, способ, которым люди переводят, живя целеустремленной жизнью, довольно часто восходит, знаете, к тому, чем они зарабатывают на жизнь …

Лори : Ага.

Завещание :… или вид работы, которую они выполняют.И, знаете, гордость, которую испытывают при выполнении работы. И технология прошлого, я имею в виду, вероятно, последних 10 или пяти лет, технология, которая ведёт нас к точке, где у нас есть типы автоматизации, которые мы сможем заменить простыми, базовыми или, или даже продвинутые рабочие места, которые традиционно обеспечивали бы работой людей…

Лори : Вправо.

Воля :… которые живут в обществе. И я думаю, что, вы знаете, вы упомянули, что это страшно, и я … я думаю, что это так, но я думаю, что это страшно по-разному, потому что, во-первых, вы знаете, что все думают о Терминаторе и роботах, которые забирают по всему миру и, вы знаете, машины.Но как только вы это преодолеете, вы начнете понимать, что на самом деле это так, посмотрите на автомобили. И… один момент.…

[Уилла прерывает его босс, входящий в комнату]

Босс : Ребята, мы уходим.

Завещание боссу : Я готов.

Босс : Просто будь на виду.

Воля к боссу : Хорошо. Нет, у меня уже есть план с Майком быть там, за столом.

Босс : Хорошо.[Выходит из комнаты]

Завещание Лори : Извини, вошел босс.

Лори : Ты делаешь это на работе?

Уилл : Да, конечно. Давай. Мы многозадачны.

Лори : Это не считается кибер-бездельничанием?

Завещание : Нет, нет,

Лори : Хорошо. Хорошо,

Уилл : Я так понимаю, это мой сегодняшний досуг, который, конечно, конечно, мне предоставлен, и насколько уместно, что это происходит в середине разговора о работе, автоматизации и направлении, в котором мы движемся. .

Лори : Да, да. Я уверен, что мы перейдем к многозадачности. Но в любом случае вы говорили об автомобилях.

Уилл : Да. Итак…

Лори :… и искусственный интеллект.

Воля : Итак, я думаю, что второй уровень страха возникает, когда вы преодолеете самосознание роботов, причиняющих вред или причиняющих вред людям или приносящих разрушение человечеству, реальность такова, что мы входим в своего рода классную фазу. где автомобили, например, если вы можете заставить машину двигаться или маневрировать самостоятельно или особенно грузовик, если он садится, давайте просто скажем, если у вас есть 1000 из них, которые едут по дороге, и один из них разбивается, вы бы это увидели в новостях.Это был бы большой, пугающий заголовок: «Самостоятельная машина врезается в…» ну знаете, да что угодно.

Лори : Вправо.

Воля : И все же в то же время очень много аварий происходит в год из-за людей, ну знаете, людей, управляемых транспортными средствами.

Лори : Конечно, конечно, я думаю, разве это не одна из основных причин смерти людей? Как и у большинства взрослых, думаю, до определенного возраста? Я считаю, что дорожное движение — одна из основных причин смерти. Да, да, я не совсем уверен, где он находится, но я знаю, что он там.

Уилл : Да. Итак, вы знаете, естественный и логичный вывод, который в конечном итоге можно сделать, заключается в том, что если одна машина-робот, давайте просто назовем их, выйдет из строя из 1000, что намного меньше, чем скорость транспортных средств, управляемых человеком. Так что это уже был бы более безопасный и эффективный способ работы транспортного средства.

Лори : Вправо.

Воля : И когда вы применяете это в широком масштабе, я имею в виду транспортную отрасль, когда вы знаете, эти парни, которые зарабатывают хорошие деньги, приносят деньги домой, накрывают стол на обед, кладут крышу над своим домом. глава семьи, они подолгу водят грузовики.И их работодатели должны беспокоиться о таких рисках, как они, усталость, необходимость останавливаться для отдыха. Вы знаете, что за водителями грузовиков-людей стоят все эти логистические и финансовые аспекты. Таким образом, даже такая простая вещь, как вы знаете, автоматизация транспортной отрасли окажет разрушительное влияние на количество рабочих мест, которые теперь можно выполнять с помощью автоматизации более эффективно, без необходимости платить зарплаты или льготы. И это, конечно, начинает приносить пользу обществу. Я имею в виду, почему бы и нет? Почему бы нам не захотеть более эффективных способов выполнения задач, которые традиционно могут, как вы знаете, причинить людям вред или несчастные случаи? И какое финансовое воздействие это окажет на компании, которым больше не нужно выплачивать зарплаты? Я имею в виду, я просто чувствую, что это имеет смысл.Это имеет смысл для потребителя, это имеет смысл для работодателя. И неизбежным — и мы переходим к следующему — неизбежным становится вопрос: «Что нам делать со всеми этими людьми, которые буквально нетрудоспособны?» просто посредством естественного процесса замены выполняемых ими работ автоматизированными системами, которые могут…

Лори : Ага.

Уилл :… управляйте грузовиками.

Лори : Да, я думаю, это то, о чем большинство людей ломают руки, это, знаете ли, у нас все еще есть много людей, которые в основном выполняют работу, которую, знаете ли, нетрудно научиться знаете, вещи, которые машины еще не могут делать.Вы … что … вам все еще нужен простой человек, чтобы делать это.

Уилл : Ага.

Лори : А что будет, если все эти рабочие места исчезнут? Что все эти люди собираются делать, как они собираются, вы знаете, обеспечивать себя и, и, и жить?

Будет : Ага.

Лори : Я думаю, что это страшно, потому что, вы знаете, возвращаясь к тому видео, которое вы разместили ( https://www.youtube.com/watch?v=HyfxP6ZyNtw ), я смотрел его, и это на основе….Я имею в виду, это было очень забавно … этот парень очевидно … парень, который сделал это … он пытается быть, я думаю, более интересным, чем что-либо еще.

Уилл : Да, конечно. Это и так сложно проглотить.

Лори : Да, да. И даже в этом случае он сделал несколько интересных моментов в конце, но я предполагаю, что они основаны на академическом исследовании некоторых людей из Оксфорда и Йеля (исходное исследование: https://arxiv.org/pdf/1705.08807.pdf, резюме World Экономический форум https: // www.weforum.org/agenda/2017/06/this-is-when-robots-will-start-beating-humans-at-every-task-ae5ecd71-5e8e-44ba-87cd-a962c2aa99c2), где они вышли и исследовали … Не знаю, сколько, но они опросили экспертов в области ИИ и сделали своего рода обзор многих исследований в этой области, пытаясь сделать прогнозы о том, что будет происходить с ИИ в мире. в ближайшие годы.

Уилл : Ага.

Лори : И если вы посмотрите на … некоторые вещи, которые они предсказывают, трудно не испугаться, хотя вы мне нравитесь, я думаю, что есть еще много хороших вещей, потенциал … есть потенциал для множества хороших вещей.

Уилл : Да. Абсолютно.

Лори : И это действительно будет зависеть от того, знаете ли, как люди думают об этом и как люди это планируют. Но в то же время, действительно страшно, например, что было одним из них? Дай мне посмотреть… На самом деле, передо мной график, полученный в ходе настоящего исследования. Это … одна из самых страшных вещей … что полная автоматизация труда всех человеческих рабочих мест, очевидно, есть 50% -ная вероятность того, что это произойдет в течение следующих 125 лет.

Уилл : Ага.

Лори : Итак, полная автоматизация. Из всего труда всех человеческих дел.

Уилл : Ага.

Лори : И вы знаете, этого не будет при нашей жизни. Так что, знаете, нам не о чем напрямую беспокоиться. Но когда вы думаете о том, что тенденция идет именно в этом направлении … вы знаете, я думаю, человечество должно спланировать это и серьезно отнестись к этому.

Завещание : Это сложный вопрос, и, как вы знаете, он начинает становиться, знаете, падать, он начинает погружаться в философские и политические точки зрения, которые у всех нас, вы знаете, сформировались в социальном плане и самостоятельно. , но на самом деле я думаю, это зависит от того, что наши лидеры и наши правительственные инфраструктуры собираются собраться вместе и решить сделать, чтобы справиться с этим массовым культурным сдвигом во время, когда во всех этих бесконечных преимуществах мы могли бы потратить часы Понимаете, если говорить о том, что автоматизация обеспечит, возникает вопрос, как мужчина или женщина будет делать это, чтобы зарабатывать? Понимаете, мы используем слово , чтобы заработать , оно запрограммировано в нашем мозгу, вы должны заработать .

Лори : Ага. Точно.

Will : Что они сделают, чтобы обеспечить свою семью? Чтобы вы знали … это … как бы это сказать? Вы знаете, прямо сейчас есть люди, которые, как мы считаем, упорно работают, которые, как вы знаете, хорошо живут с автомобилями, большими домами и медицинским обслуживанием …

Лори : Ммм.

Будет :… и все, что им нужно. А потом, вы знаете, часто мы понимаем, что люди, у которых нет этих вещей, могут работать не так усердно, как этот человек, и…

Лори : Ммм.

Уилл :… конечно, мы понимаем, что на самом деле мир устроен не так. Нельзя судить о персонаже только по заработанной сумме денег. Но все это — часть разговора, который должен произойти, чтобы указать направление, в котором мы должны двигаться как общество, чтобы обратиться к тому, что уже существует и уже влияет на нас.

КОНЕЧНАЯ ЧАСТЬ 1

Привет еще раз! Это конец первой части нашего разговора об искусственном интеллекте.Я призываю вас зайти на веб-сайт и взять бесплатную расшифровку стенограммы, в которой каждое слово, которое мы говорим, расшифровано, чтобы вы могли изучить. Я также разместил ссылки на видео и все, что мы упоминаем, прямо в стенограмме, прямо в том месте, где мы их упоминаем, чтобы вы могли искать сами. Я думаю, это поможет вам получить больше от разговора.

Если у вас есть конкретные вопросы по грамматике, лексике или другим вещам, которые вы заметили в разговоре, не стесняйтесь спрашивать меня напрямую.Вы можете найти все способы связаться со мной на сайте. Это www.betteratenglish.com .

Я скоро вернусь ко второй части этого разговора, и в этой мы продолжаем говорить об искусственном интеллекте, а также погружаемся в идею о том, что социальные сети сами по себе являются огромным ИИ. и он состоит из всех нас индивидуально, всех наших индивидуальных мозгов, которые взаимодействуют и работают вместе, чтобы как бы формировать нашу реальность. Это довольно тяжелый материал, но я надеюсь, что он вас не расстроит.На самом деле я так же взволнован ИИ, автоматизацией и всеми чудесными вещами, которые он может принести, так же как я ужасно боюсь того, что мы еще не достаточно развиты как вид, чтобы использовать его во благо. Так что на этот раз все. Увидимся снова во второй части разговора об ИИ и искусственном интеллекте. До следующего раза желаю вам вдохновенного и продуктивного дня. А сейчас до свидания!

Дополнительные ресурсы и дополнительные материалы

Людям не нужно подавать заявку
Видео о том, как автоматизация и искусственный интеллект повлияют на рынок труда для людей
https: // www.youtube.com/watch?v=7Pq-S557XQU

Роботы побеждают людей в каждом задании

https://www.weforum.org/agenda/2017/06/this-is-when-robots-will-start-beating-humans-at-every-task-ae5ecd71-5e8e-44ba-87cd-a962c2aa99c2

Статистика ДТП

https://www.cdc.gov/injury/features/global-road-safety/index.html

Грязные, грязные роботы.

Забавное (но все же тревожное) видео об ИИ от комика Ли Кэмпа
https://www.youtube.com/watch?v=HyfxP6ZyNtw

Ссылка на оригинальное исследование Йельского университета / Оксфорда об А.I.

Это для тех, кто изучает академический английский. Люди в видеороликах об А.И. Обобщите результаты этого исследования. Это настоящее академическое исследование для сравнения.
https://arxiv.org/pdf/1705.08807.pdf

Илон Маск в подкасте Джо Рогана, рассказывающий об искусственном интеллекте.

Выступление Илона Маска на SXSW

https://www.youtube.com/watch?v=B-Osn1gMNtw

Беседа с нейробиологом и философом Сэмом Харрисом

https: // www.youtube.com/watch?v=8nt3edWLgIg

Сэм Харрис в подкасте Джо Рогана

https://www.youtube.com/watch?v=BChxQHyFIOI&t=1487s

Выступление на TED Питера Хааса Конструктор роботов, который боится роботов

Настоящая причина бояться искусственного интеллекта
https://www.youtube.com/watch?v=TRzBk_KuIaM

Насколько надо бояться ИИ?

Статья в New Yorker, бесплатная, с полным текстом и аудио, чтобы вы могли читать, пока слушаете.
https://www.newyorker.com/magazine/2018/05/14/how-frighten-should-we-be-of-ai

Видео о роботах-доставщиках

Расшифровка подкаста

: Почему искусственному интеллекту нужна поддержка C-Suite | EY

Саймон Хоббс

Это подкаст EY, «Искусственный интеллект» и пакет C, идеи для руководства от EY, предлагающие клиентам опыт, необходимый им для использования передовых услуг в области искусственного интеллекта от Microsoft.Я ваш хозяин, Саймон Хоббс из Калифорнии. Не заблуждайтесь, индустриализация искусственного интеллекта сейчас идет полным ходом. Чат-боты AI распознают наши голоса, наши лица и имитируют наше человеческое взаимодействие. ИИ способствует открытию лекарств, помогает в операциях и координирует сложное производство. ИИ не только строит вашу хронику в социальных сетях, но также пытается контролировать это и наши улицы. Но по мере того, как предприятия инвестируют миллиарды долларов, увеличивается разрыв между победителями в области ИИ и теми, кто все еще борется.Вы собираетесь встретиться с двумя лидерами, специализирующимися на внедрении ИИ. Они считают, что для победы искусственный интеллект должен сосредоточиться на серьезных проблемах организации, а не быть похороненным в каком-то углу. Они верят, что для победы программные комплексы C должны обеспечивать проектам ИИ полную руководящую поддержку для масштабного и быстрого строительства. Прежде чем мы пойдем дальше, позвольте мне пояснить, что на разговоры во время подкастов EY не следует полагаться как на бухгалтерские, налоговые, юридические, инвестиционные или другие профессиональные советы. Слушатели должны проконсультироваться со своими собственными консультантами.Сейчас ко мне из Сиэтла присоединяется глобальный руководитель Microsoft по решениям для искусственного интеллекта, Stela Solar. Стела, я так рада, что тебе удалось это сделать. Спасибо.

Stela Solar

Приятно быть здесь.

Хоббс

Также к нам присоединился из Денвера, Колорадо, лидер EY в области данных и ИИ в Северной и Южной Америке. Важно отметить, что из новой группы служб Microsoft EY, Хью Бургина. Хью, добро пожаловать. Итак, большая четверка встречается с большой пятеркой?

Хью Бургин

Верно.Спасибо, Саймон, за то, что пригласил меня.

Хоббс

Да, действительно, Стела, почему бы тебе не начать нас со своей оценки того, где мы сейчас находимся в эволюции искусственного интеллекта? Потому что, я имею в виду, очевидно, что ИИ реален, это больше не просто концепция, это больше не черный ящик. Что значит ИИ для бизнеса в нынешнем виде?

Солнечная

Вы знаете, что ИИ

очень реален, поскольку вычислительная мощность увеличилась, поэтому он имеет возможность создавать более богатые, более сложные и точные модели ИИ, вы знаете, модели, которые могут предсказывать вещи с гораздо большей точностью, прогнозы, оценки и т. Д. здравоохранение, диагностика, профилактическое обслуживание — все это можно спрогнозировать с гораздо большей точностью.А затем в последние годы произошли некоторые прорывы, когда эти модели стали настолько специализированными, что и настолько мощными, что они достигли человеческого паритета в таких областях, как распознавание объектов или понимание прочитанного, понимание языка, и вы можете вообразить все. из них открывают новые варианты использования для организаций, занимающихся широким спектром того, что они делают, и той ценности, которую они добавляют.

Хоббс

Когда вы говорите человеческий паритет. Действительно ли они так же хороши, как люди?

Солнечная

Ну, вы знаете, это большая дискуссия по поводу того, что означает человеческий паритет.Если подумать о человеческом равенстве, ИИ тоже ошибается. Итак, речь идет о размышлениях о том, как ИИ работает на уровне, не уступающем человеческому? И это включает в себя некоторые ошибки. И поэтому мы всегда отслеживаем модели, как они работают и постоянно развиваемся.

Хоббс

Хью, не могли бы вы привести нам несколько примеров того, где, по вашему мнению, ИИ работает действительно хорошо в настоящий момент?

Бургин

Да, думаю, есть два момента, которые я хотел бы сделать Саймону. Во-первых, это повсюду, в каждом секторе, в каждой функции, я видел успех ИИ, будь то розничная торговля, будь то агробизнес или телекоммуникации, ИИ успешен, будь то отдел кадров, пытающийся улучшить производительность сотрудников, либо отдел маркетинга, пытающийся стимулировать рост, либо операционная группа, сосредоточенная на пропускной способности и эффективности выпуска.ИИ везде успешен. Но второй момент: это не всегда удается. Не каждая компания делает все, что они хотели бы делать с ИИ, не каждая компания видит рентабельность инвестиций, которой они могли бы достичь. Таким образом, хотя мы видели его успешным на всем рынке, есть много возможностей для его большего влияния, и, надеюсь, мы сможем поговорить об этом сегодня.

Хоббс

Абсолютно, абсолютно, в этом в определенном смысле цель подкаста.Но прежде чем мы пойдем дальше, я хочу просто получить представление о некоторых из этих победителей в области ИИ, которые сейчас окружают нас. Стела, что бы вы выбрали?

Солнечная

Вы знаете, когда мы думаем об организациях с ИИ, которые внедряют ИИ, мы видим три различных профиля. Это не очень креативные имена, но мы видим начинающих, промежуточных и лидеров в области ИИ. И мы видим, что на самом деле любой может стать победителем, когда дело доходит до ИИ. И если мы посмотрим на уроки, полученные от ведущих компаний, внедряющих сегодня ИИ, то это культура, основанная на данных.Это принятие решений на основе данных. И огромное внимание уделяется навыкам в области ИИ и данных. И поэтому я считаю, что эти три области обучения очень важны для понимания того, как кто-то может стать победителем, когда дело доходит до ИИ.

Хоббс

Stela, мы, очевидно, будем говорить о том, что Microsoft, в частности, продвигается вперед. И услуга, которую ваше мега-облако Azure предлагает транснациональным компаниям, очевидно, чрезвычайно важна. Мы поговорим обо всех важных вещах. Но прежде всего, могу ли я задать вам глупый вопрос, потому что я восхищен тем, как ваш современный искусственный интеллект проявляется на вашем рабочем месте.Я имею в виду, вы работаете в футуристической среде, голосом управляя технологиями вокруг вас? Или мы действительно больше говорим здесь о программных подпрограммах, которые, я не знаю, незаметно просматривают большие наборы данных.

Солнечная

Вы знаете, я общаюсь с большим количеством клиентов, и с теми, кто плохо знаком с ИИ, довольно часто Скайнет появляется в первые пару минут. Так что интересно понять, что ИИ имеет точку опоры в сознании человека.Теперь, когда я думаю о том, как на самом деле выглядит ИИ, на рабочем месте Microsoft, вы знаете, прямо сейчас мы с вами подключаемся через видеоинтерфейс, и вы можете видеть фон позади меня, то есть ИИ, понимая, что это за человек перед фоном и каков фон, а затем заменяю фон на этот прекрасный опыт плавания под парусом, когда я был на Гавайях всего две недели назад, но также я постоянно получаю советы о том, как я могу сделать что-то лучше. Я ужасный дизайнер PowerPoint.Так что мои слайды никогда не бывают такими красивыми, как мне бы хотелось. И вот в PowerPoint появляется дизайнер, который рекомендует мне макет. Я также выступал только в пятницу, на прошлой неделе, для испаноязычной аудитории, которая не говорила по-английски. Итак, я делал живой перевод, когда представлял. И, очевидно, у нас есть искусственный интеллект и машинное обучение, которые встроены в ядро ​​того, как мы управляем нашим облаком, вы знаете, поддерживая управление, отказоустойчивость, балансировку нагрузки и, что наиболее важно, мониторинг любых угроз безопасности.Если я думаю о, вероятно, наиболее ярком или захватывающем примере того, как ИИ появился для меня на рабочем месте, однажды, вернувшись в физический мир, я вошел в здание, и там был робот, который встретил меня у лифта. И вы говорите роботу, кого ищете. Итак, допустим, я спросил робота, где находится офис Саймона Хоббса, и тогда робот на самом деле скажет мне, где в этом сложном здании мне нужно было пойти, чтобы найти вас, Саймон. Мне очень понравился этот пример ИИ и то, как он проявляется.

Хоббс

Это действительно очень круто. Эм, ты сказал что-то посреди этого, и я просто хочу это уловить? Потому что часто, и Хью делает то же самое, из разговоров, которые я вел, когда вы упоминали ИИ, вы часто упоминали машинное обучение вместе с ним. В чем разница для тех из нас, кто здесь в основном миряне?

Солнечная

Да, в основе ИИ лежит машинное обучение. Итак, если мы думаем о машинном обучении, это способность переваривать большой объем данных и строить модели, чтобы предсказывать или что-то делать с этими данными.Это абсолютно фундаментально, это машинное обучение является абсолютно фундаментальным для ИИ. Потому что, когда мы думаем об ИИ, на самом деле это специализированная модель машинного обучения. Например, распознавание объектов — это когнитивная услуга в ИИ. На самом деле, что это такое, под покровом скрывается узкоспециализированная модель машинного обучения, которая очень хорошо распознает объекты. Таким образом, машинное обучение — это основная основа того, что действительно создает более богатые и богатые модели искусственного интеллекта, которые становятся более специализированными на вершине.

Хоббс

И Хью, не могли бы вы сформулировать понимание таким же образом?

Бургин

Я бы совершенно точно.Я думаю, что важно добавить некоторый контекст в то, как мы говорим об ИИ и думаем об ИИ. Есть несколько разных типов. Почти все примеры, о которых мы сегодня поговорим, — это то, что мы называем узким искусственным интеллектом, то есть конкретная бизнес-проблема, которую мы пытаемся решить для определенной ценности для бизнеса или отдельного человека. И есть другие типы ИИ, есть ИИ, который пытается быть таким же умным, как человеческий мозг, есть ИИ, который пытается быть умнее человеческого мозга.Примеры, которыми только что поделилась Стела, являются отличными примерами очень специфического типа ИИ для решения очень конкретной и важной бизнес-задачи. И тому много примеров. Если хотите, мы думаем о машинном обучении как о части строительных блоков ИИ. Таким образом, вы можете думать об этом как о сочетании больших данных, машинного обучения, а иногда и функциональных возможностей, таких как умение читать или умение слушать. А затем способность действовать или принимать решения. И когда вы объединяете все это в один процесс автоматизированным способом, это действительно очень конкретная реализация ИИ, решающая проблемы для наших клиентов и людей.

Хоббс

И вы знаете, Хью, мы должны отметить, что вы, ребята из EY, здесь первопроходцы, вы первый из Большой Четверки, кто создал команды, призванные помогать своим клиентам развивать способности, необходимые им для использования ИИ, который Стела предлагает больше в Microsoft. Я имею в виду, в основном, как вы видите здесь бизнес-императив: я видел опрос, в котором трое из четырех руководителей считают, что, если они не масштабируют ИИ в следующие пять лет, они рискуют полностью выйти из бизнеса.

Бургин

AI — конкурентное преимущество. Вы можете думать об этом как о способе оптимизации производительности бизнеса, независимо от того, оптимизируете ли вы уровни запасов или оптимизируете свои продажи, чтобы получить максимальную рентабельность инвестиций от ваших усилий по продажам. Это действительно способ более эффективно соревноваться. А Microsoft является лидером в области облачных технологий для наших клиентов и лидером в области искусственного интеллекта для наших клиентов. И поэтому наши клиенты спрашивают нас: эй, мне нужен кто-то, кто специализируется не только на ИИ, и не только на данных, но и на ИИ и данных с Microsoft.И поэтому они ищут партнера, который сможет сочетать обширные знания в области искусственного интеллекта и обработки данных с особым вниманием к технологиям Microsoft.

Хоббс

И вы совершенно ясно понимаете, что организациям, которые борются с ИИ, вероятно, нужно подумать о том, чтобы подходить к нему по-другому. И это, я думаю, происходит на фоне того, что многие полагают, что мы находимся на переломном этапе, но первоначальный ажиотаж вокруг ИИ теперь уступил место гораздо большему вниманию к исполнению, Хью.

Бургин

Ну, искусственный интеллект — это не идеи. Речь идет не о лучшей приборной панели или лучшем отчете, а о стимулировании действия или принятии решения. И поэтому, чтобы компании могли получить максимальную отдачу от ИИ, они должны выяснить, как мы собираемся действовать по-другому, как мы собираемся принимать решения по-другому, и использовать идеи, которые он создает, для реального управления нашим бизнесом. лучше.

Хоббс

И Stela, я думаю, вы заметили, что в прошлом крутые вещи слишком часто разрабатывались людьми на высшем уровне организации, почти как домашние ИТ-проекты в подвалах.И этим сотрудникам часто не хватает политического покровительства, им нужно, чтобы эти инновации были приняты руководителями организации, и это была системная проблема, с вашей точки зрения.

Солнечная

Мы определенно видим, что организации, ведущие внедрение ИИ, внедряют его в основные бизнес-функции, внедряют ИИ в полноценное производство. И это стало возможным благодаря очень сильному лидерству, спонсорству, вовлеченности руководства.И это привело к тому, что эти проекты ИИ, поскольку в них участвует лидерство, они становятся гораздо более тесно связанными с бизнес-целями, бизнес-приоритетами. И это затем имеет тенденцию давать такие результаты, которые начинают создавать этот спиралевидный эффект, когда проекты ИИ согласованы с бизнес-результатами и целями, они в конечном итоге достигают этих целей, потому что это было целью с самого начала. И тогда, когда бизнес-модель будет продолжена, развертывание станет еще более мощным. Фактически, мы проделали большую работу с организациями, чтобы понять, что действительно отличает тех, кто выигрывает с помощью ИИ.И, знаете, я говорил о культуре данных, я говорил о возможностях данных, навыках, принятии решений, результаты очень реальны. Результатом являются более довольные клиенты, которые, в общем и целом, видят, что организации, внедряющие ИИ, действительно имеют более счастливых клиентов, более удовлетворенных. У них также более высокий уровень инноваций с точки зрения новых продуктов, новых услуг, которые запускаются, и гораздо более высокий уровень вовлеченности сотрудников. На самом деле, как вы знаете, опрос о выкупе, проведенный с участием этих 10 000, более 10 000 человек в организациях, 92% сотрудников хотят знать больше об ИИ.И поэтому, если организация сосредоточена на искусственном интеллекте, делая его доступным для всех и гарантируя, что это ключевое стратегическое усилие, исходящее от руководства, которое также влияет на удержание и удовлетворенность сотрудников.

Хоббс

Да, да, и давайте поговорим об абсолютной необходимости, которую вы оба выражаете, чтобы пакет C возглавил ИИ — полное спонсорство и внутреннее продвижение — чтобы ИИ привлекал внимание, необходимое им для успеха, понимаете. Stela, как вы говорите, начинается с ресурсов, это люди, это технологии, это любовь, если хотите,

Солнечная

Любовь, люди, технологии.Мне нравится, как вы это структурировали, и боль. Я действительно хочу затронуть боль, которая, в частности, в нынешних условиях, вы знаете, у нас всегда, в любом возрасте, есть проблемы с конкуренцией, с проблемами в бизнесе. Но за последний год или около того, как вы знаете, когда мы были в контексте пандемии, боль стала еще сильнее. Данные показывают сигналы, которых организация не видела раньше, модели прогнозирования внезапно пришлось перестраивать. И поэтому очень важно снова, вернуться к сути, привести работу ИИ в соответствие с основными бизнес-целями.И быть действительно проворным. Спонсорство со стороны руководства позволяет добиться такой маневренности, позволяет делать инвестиции. И мы видим, что сегодня многие организации действительно используют ИИ, чтобы справиться с этой болью на рынке и в мире, имея возможность создавать новые услуги, понимать модели и то, что говорят данные, на гораздо более высоком уровне. Но все это на самом деле вымощено сильным лидером на передовой или группой лидеров на переднем плане, которая освещает и подчеркивает, что технологии могут сделать, чтобы помочь организации быть гибкой и процветать в текущих условиях.

Хоббс

Мы пойдем и поговорим об этом болевом аспекте Стела, я думаю, это действительно важно. Но я просто хочу, я просто хочу подчеркнуть необходимость участия этого пакета C для поддержания тяги. Хью, вы знаете, проецируя через организацию достаточно политического капитала, чтобы хватило терпения на время, которое неизбежно потребуется для значительного возврата инвестиций. Ты откровенен, будут лежачие полицейские, Хью, разработка ИИ непроста.

Бургин

Да.Вот почему так важно руководство C Suite. Во-первых, я думаю, есть несколько вещей, о которых стоит подумать. Во-первых, ИИ доказан, как мы говорили ранее, компании успешно внедряют ИИ, они создают ценность с помощью ИИ. Несколько сотен миллионов долларов, иногда даже миллиарды долларов. Итак, номер один, это доказано. Во-вторых, это непросто, по мнению Стелы, это очень больно, это не прямой путь от начала проекта ИИ к достижению ценности, это о путешествии, которое вы собираетесь продолжить.И не всегда каждый шаг на этом пути будет успешным. Речь идет о приверженности руководства к пути, чтобы вы, номер три, могли двигаться вперед к тем действиям, о которых я говорил ранее. Как вы добиваетесь лучших решений? Как добиться лучших результатов с помощью ИИ. И поэтому спонсорство C Suite так важно, потому что, во-первых, вы должны быть конкурентоспособными. Во-вторых, это не всегда будет легко. Так что вам нужна эта спонсорская поддержка, чтобы сохранять импульс. И, во-первых, для того, чтобы действительно оценить ценность ИИ, вам нужно позволить ему управлять этими решениями и действиями.А для этого требуется спонсорство сверху, иначе компании, как правило, вернутся к тому, как они всегда делали что-то. И это не всегда будет приносить ту ценность, которую вы ищете.

Хоббс

Да, я имею в виду, Stela это не похоже на то, что вы устанавливаете программное обеспечение, и оно работает в течение двух лет, затем вы его обновляете, AI требует внимания, он требует регулярной оптимизации и инвестиций, чтобы в конечном итоге добиться его полной эффективности.

Солнечная

Регулярное введение в эксплуатацию, управление и технический осмотр систем искусственного интеллекта очень важны.Вы знаете, есть целая тема операций машинного обучения или операций ИИ — как оставаться в курсе постоянно меняющихся данных, потому что вы можете представить, как данные лежат в основе любых систем ИИ, данные всегда меняются. Итак, как вы остаетесь в курсе меняющихся данных и, в результате, как вы развиваете модели, основанные на этих данных? А потом еще подумать об этичности и ответственности. Вы знаете, как меняются данные, как меняются модели, как меняется общество. Как продолжить построение ответственной системы, пользующейся доверием в самом центре? Это требует регулярного обслуживания, мониторинга, управления, это основа не только стратегии.ИИ также играет ключевую роль в деятельности компании и текущих операциях,

Хоббс

Вы знаете, Стела, Хью говорил об отношениях между Microsoft и EY, насколько важно для вас, для таких партнеров, как EY, назначать определенные команды для создания возможностей среди своих клиентов, чтобы они, в свою очередь, могли использовать услуги, которые вы » повторное предложение. Расскажи мне об отношениях с Хью.

Солнечная

Мы убедились, что каждая компания хочет извлечь выгоду из ИИ.Однако у большинства организаций нет навыков, чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами ИИ и машинного обучения на рынке сегодня. И поэтому партнерство с EY, обладающим таким глубоким набором навыков и таким глубоким опытом, поможет организациям начать работу с ИИ, внедрить ИИ, расширить ИИ и начать этот аспект управления навыками и изменениями. Это необходимо, это так важно для того, чтобы ценность действительно была замечена организациями, а также в более широком смысле во всем мире. В настоящий момент в мире возникает реальная напряженность, желание извлечь выгоду из ИИ и возможность воспользоваться этим преимуществом.И поэтому мы очень рады прочным партнерским отношениям с EY.

Хоббс

Хью, вы упомянули ранее, как трудно может быть преодолеть сопротивление изменениям в организации, будь то эмоциональные изменения или просто потому, что процессы были внедрены с незапамятных времен. И, как вы говорите, они имеют тенденцию возвращаться к ним, вы говорите совсем другое о необходимости стать большим. Чтобы добиться такой приличной рентабельности инвестиций, вам необходимо решить серьезную проблему, которую необходимо решить в масштабе, — это важный разговор для вас обоих.

Бургин

Безусловно, ИИ может эффективно решать очень много бизнес-задач. Но самая большая возможность — это оптимизировать производительность там, где есть самые большие возможности для неправильных решений, или неоптимальных решений, или неэффективности, или недостаточной пропускной способности, которые могут повлиять на общую производительность бизнеса. И поэтому компаниям действительно следует сосредоточиться на размышлениях о решениях, которые они могут принимать по-разному, о действиях, которые они могут предпринять по-разному, а затем оглянуться назад на то, как решение ИИ может оптимизировать этот процесс.А затем, когда они смотрят на этот бизнес-процесс, выявляя различные точки в потоке создания ценности, где может быть действительно, действительно крупномасштабная возможность для лучшего принятия решений и повышения производительности. И я думаю, что понимание сквозного процесса, которым, очевидно, владеет EY, широко используется в нашей организации в сочетании с масштабируемой технологией искусственного интеллекта Microsoft, действительно создающей большую ценность на рынке.

Хоббс

Да, я имею в виду, если не указать на очевидную вещь, Хью.Вы знаете, основы масштабирования, признание того, что, может быть, 10 лет назад емкость серверов в ИТ-отделе почти зависела от размера физического серверного помещения. И сегодня такие поставщики, как Microsoft Cloud, могут продавать по запросу практически с неограниченной масштабируемостью по всему миру. Но сейчас это другая среда, верно?

Бургин

Верно. Я имею в виду, что вы можете увеличить емкость своего сервера, перемещая диск слева направо на экране вашего компьютера, вам больше не нужно устанавливать кучу оборудования, чтобы сделать это.Таким образом, объединение масштаба облака с собственными сервисами Microsoft, которые, честно говоря, значительно упрощают реализацию и запуск вещей, когда у вас есть техническая основа, самая большая возможность — это лидерство и спонсорство для стимулирования принятие. И я думаю, что объединение всего этого вместе создает огромную ценность для многих компаний, когда они могут найти правильное сочетание для своих клиентов для своего бизнеса.

Хоббс

Stela, только по вопросам масштабируемости, если хотите, я читал о том, что некоторые называют парадоксом производительности ИИ, что легко построить доказательство концепции, чтобы доказать свою точку зрения, если хотите, в эксперименте, но масштабируя это через организацию бесконечно более проблематично.И вот тогда это часто выходит из строя. Верный?

Солнечная

Часто задаваемый вопрос — это вопрос производительности. Меня только что спросил один из клиентов, имеет ли смысл создавать бота для их конкретного случая использования. И вердикт, который мы получили, заключался в том, что конкретный вариант использования, о котором они говорили, не имел смысла, у них было несколько крупных оптовых продавцов. И эти оптовые торговцы затем начали бы массово выводить свой продукт на рынок, но на самом деле они не получали таких больших объемов поступающих запросов клиентов.Таким образом, парадокс продуктивности также сводится к тому, что нужно быть храбрым, чтобы квалифицировать проекты, и убедиться, что вы действительно удвоите то, что принесет наибольшую пользу организации. И довольно часто ответ заключается где-то в рассмотрении объема, скорости, разнообразия данных, типов запросов, это факторы, которые вы хотите учитывать, чтобы гарантировать, что проект, который вы выберете, и, как вы знаете, у нас очень ограниченные ресурсы, понимаете, время, качество бюджета. Итак, что вы выберете? Какой проект вы выберете, вы хотите убедиться, что выбираете правильный, чтобы принести пользу организации.Так что это горячая тема. И, к сожалению, потому что ИИ довольно часто управляется кем-то, кто очень увлечен ИИ, кто может быть в ИТ-отделе или любимом проекте. Иногда он с самого начала настраивается на провал, потому что он не обязательно соответствует этой более крупной всеобъемлющей бизнес-цели. Поэтому очень важно думать о продуктивности, максимальном воздействии и о том, как согласовать проект с тем, где это наиболее важно.

Хоббс

Хью, где ты сейчас обсуждаешь вопрос о полном отказе от доказательства концепции.В Harvard Business Review говорится, что слишком многие организации никогда не перестают доказывать свою точку зрения или экспериментировать, тратя впустую месяцы, в течение которых они даже не думают о том, как реализовать это на практике. Что-то вроде того, о чем только что говорила Стела?

Бургин

Что ж, я думаю, компании действительно хотят доказать ценность, и они хотят продемонстрировать ценность. Так что я считаю, что доказательство ценности — это хорошо. Но ИИ в целом доказал свою эффективность, он действительно приносит пользу, побуждает к действиям и решениям.Таким образом, не следует сосредотачиваться на том, можем ли мы доказать, что если ИИ работает, вопрос должен заключаться в том, как мы можем внедрить ИИ и убедиться, что идеи и ценность, которую он создает, действительно интегрированы в наш бизнес устойчивым образом. И эта текущая операционная модель, и Stela упоминала ее ранее в отношении операций с ИИ, операций с данными и операций машинного обучения, эти операционные модели действительно являются ключевыми для обеспечения того, чтобы ИИ не был проектом на определенный момент времени, это путешествие, и с течением времени, он будет развиваться сам по себе, и будут взлеты и падения.Но со временем вы почувствуете большую ценность, приняв это решение и приняв участие в путешествии, которое оно представляет, поскольку оно создает ценность и способствует повышению эффективности бизнеса.

Хоббс

Стела, я хочу уловить то, что вы сказали ранее. И, готовясь к этому подкасту, вы сказали это в ответ на вопрос о том, что сейчас работает, чтобы заставить C Suite лучше взаимодействовать с AI, это поразительное наблюдение, что многие клиенты в мире или многие клиенты, с которыми вы разговариваете Чтобы справиться с болью, вы действительно ясны, вы действительно откровенны, расскажите мне об этом, с какой болью работают C Suite?

Солнечная

Теперь внезапно в этом контексте руководителей просят принимать очень важные бизнес-решения в отсутствие полностью понятных данных.И в отсутствие действительно даже чистого представления о том, что может произойти дальше, я думаю, что мы все были очень потрясены прошлым годом пандемии или около того. И никто из нас не мог этого предвидеть. И поэтому есть много двусмысленности, много неизвестного, и доверие к некоторым моделям и данным, которые потенциально могли иметь руководители, вы знаете, все эти модели перевернулись с ног на голову за последний год или около того. Таким образом, способность организации быстро реагировать и реагировать, как вы знаете, таким образом, чтобы позволить им продвинуться вперед, чтобы восстановить свое положение и добиться успеха в этой среде, очень важна.И мы увидели, что несколько основных факторов повлияли на работу организаций. Один из них — это доступность данных и инструментов и навыков искусственного интеллекта для всей организации. Мы видели, что в более гибких организациях, где эти навыки и знания доступны повсюду, будь то специалисты по обработке данных, разработчик, бизнес-лидер или обычный повседневный сотрудник, который может вообще не работать над чем-то техническим, но могут быть в сфере продаж или маркетинга, имея правильные инструменты для принятия быстрых решений, использования данных, использования ИИ, мы видели, что эти организации процветают гораздо более эффективно.И я не думаю, что кто-то хочет использовать слово «процветать» в нынешних условиях, но гораздо лучше реагирует на неизвестный сценарий. Итак, эта идея ИИ и данных для всех, она включает в себя навыки, включает в себя выбор инструментов, так что действительно инвестиции в базовые платформы и руководящие принципы. И это также включает организацию, которая дает возможность каждому человеку в первую очередь думать о данных, думать в первую очередь об ИИ, так что он является основополагающим для культуры и основополагающим для того, как люди разговаривают, принимают решения и управляют бизнесом.А потом появляется дополнительный элемент, пытаясь ориентироваться в этом быстро, но ответственно. И, очевидно, дело не только в пандемическом контексте, в котором мы находимся и, надеюсь, выходим из него, но дело не только в том, что он поднял много других тем и тем, связанных с разнообразием справедливости, и мы все хотим делать все возможное, расти и совершенствоваться по мере того, как организации как личности как мир. И поэтому ответственное использование ИИ и данных действительно становится еще одним фундаментальным фактором, и как организации могут гарантировать, что они здесь делают правильные вещи? Это еще одна супер-горячая тема, на которую пытается ответить пакет C, потому что с помощью быстрых действий и расширения возможностей организации также возникают вопросы о том, как вы делаете это ответственно, когда у вас такая гибкость?

Хоббс

Ты там? Я имею в виду, у тебя это есть? Можете ли вы в некотором смысле формализовать это математически или статистически? Можете ли вы использовать облако? Я имею в виду, куда это вас приведет?

Солнечная

Думаю, это был 2016 год, когда Сатья впервые создал шесть наших принципов ответственного ИИ.

Хоббс

Позвольте мне прервать разговор, это Сатья Наделла, генеральный директор Microsoft, который сосредоточил ваше внимание на области роста облака?

Солнечная

Верно, знаете, нет, мы знаем его под одним именем — Сатья. Для нас это что-то вроде знаменитости. Что ж, Сатья создал шесть принципов ответственного ИИ. И, знаете, я думаю, что они не требуют пояснений, если я перечислю их: справедливость, надежность и безопасность, инклюзивность, конфиденциальность и безопасность, прозрачность и подотчетность.Так что это был наш ранний путь, по которому мы начали создавать принцип или структуру вокруг него. Однако мы обнаружили, что этих принципов было недостаточно. Нам нужно было внедрить это во всей организации. Таким образом, каждый сотрудник Microsoft обучается этим принципам, будь то инженер, продавец, маркетолог или разработчик, каждый человек должен пройти обучение. Но даже этого повышения квалификации было недостаточно. Итак, мы перешли к добавлению набора практик.И поэтому мы вложили значительные средства в рекомендации по взаимодействию человеческого ИИ, для разговорного ИИ, что этично, а что нет? И мы интегрируем их с нуля в решения, которые принимают наши инженеры, и в выбор, который каждый человек делает каждый день в отношении того, как мы строим вещи. И каковы лучшие практики для этого. У нас также есть регулярный комитет по искусственному интеллекту в исследованиях и разработках. Итак, комитет ISA, который управляет решениями, которые мы принимаем на нашей платформе, и, опять же, документирует эти практики, наличия этих руководящих документов все еще было недостаточно.Итак, текущая сфера, в которую мы находимся, и в которую мы очень много инвестируем, — это инструменты, какие инструменты доступны организациям во всем мире и нам самим для ответственного внедрения ИИ? И поэтому много работы по интерпретации машинного обучения, как вы точно знаете, что ваша модель машинного обучения говорит вам, и почему она вам говорит — так что интерпретируемость очень важна. И для этого мы создали набор инструментов с открытым исходным кодом. Я также думаю о конфиденциальности, как мы защищаем индивидуальные данные и о таких вещах, как интеллектуальный шум и инструменты дифференциальной конфиденциальности, которые фактически вставляют белый шум, чтобы замаскировать любые личные данные.Таким образом, вы не можете полностью отслеживать личную информацию, позволяющую установить личность, и такие вещи, как вы знаете, гомоморфное шифрование, я люблю это слово. И что интересно в гомоморфном шифровании, так это то, что оно позволяет специалистам по обработке данных создавать модели и строить их, а также получать точные результаты, даже не имея представления о лежащих в основе данных. Так что инструменты такого рода действительно важны для того, чтобы ответственный ИИ стал реальностью.

Хоббс

Хью, позволь мне повернуть разговор к тебе и в некотором смысле отразить то, что говорит Стела.Но с вашей точки зрения, как только организация получает пакет C Suite, вы говорите, что тогда речь идет о данных, талантах, технологиях и доверии. И я хотел бы рассмотреть каждый из них по очереди. Вы недавно писали, что CCEO должны сделать данные критически важным активом для бизнеса. Что ты имеешь в виду?

Бургин

Что ж, это критически важный актив для бизнеса. И будь то ИИ или внедрение ERP, вы знаете, данные необходимы для того, чтобы эти инициативы были успешными. Но я бы сказал, что данные никогда не будут идеальными.Кроме того, я никогда не был в клиентской организации, где у них были бы выяснены все их данные. Все было хорошо структурировано, все было высокого качества, не было никаких проблем, никогда не будет идеальным. Таким образом, хотя цель важна для организации, работающей с данными, организации могут добиться значительного успеха и значительной ценности на этом пути. Поэтому я бы не позволил совершенствованию данных стать препятствием для извлечения выгоды из ИИ или других инициатив. Вместо этого сделайте это ключевой частью своей дорожной карты, ключевой целью и максимизируйте отдачу, которую вы можете получить на этом пути.

Солнечная

Мне нравится это совершенство данных. Это действительно огромная тема, потому что если мы подумаем об этом, вы поймете, что касается ответственного ИИ, о котором мы только что говорили. Мы знаем, что данные исторически не были справедливыми. Он не представлял разнообразия населения, разнообразных способностей. Итак, совершенство данных — это то, чего у нас совершенно нет. Итак, опять же, еще один набор инструментов, который мы сделали доступным, — это Fair Learn. И я знаю, кто это тот, с кем EY Microsoft очень тесно сотрудничает.Fair Learn анализирует предвзятость в данных. В проекте, над которым работала EY Microsoft, рассматривался процесс утверждения кредита. Итак, EY предоставляет организациям решение по одобрению кредита. А алгоритм одобрения ссуды хорош настолько, насколько хороши исходные данные. И это данные исторические. И, очевидно, никогда не бывает идеально. Но с помощью инструментария Fair Learn было обнаружено, что существует небольшая разница в одобрении ссуд между мужчинами и женщинами. Таким образом, существовала предвзятость, согласно которой мужчины получали больше одобренных ссуд, чем женщины.И это было связано с исходными данными. И на самом деле имелась разница в размере 7%, когда мужчины получали льготное одобрение ссуды для женщин. И поэтому мы работали с Y с инструментарием Fair Learn, чтобы устранить эту предвзятость в базовых данных. А теперь расхождение увеличилось с 7% до полпроцента. И мы продолжаем сокращать это. Еще одна вещь, о которой действительно стоит подумать, — это пустыня данных. Мы действительно много говорим о пустыне данных в контексте представления людей, обладающих разными способностями, разными культурами, разными контекстами и ситуациями, и для нас становится очень важным создавать надежные системы, чтобы гарантировать, что они будут репрезентативными для всех и каждого. целостный мир.

Хоббс

Хорошо, позвольте мне вернуться к этим четырем областям, которые выкладывал Хью. Очевидно, мы только что говорили о данных. Вторая ваша забота — это талант, Хью, желание включить специалистов по обработке данных в эти бизнес-подразделения или, по крайней мере, в общий сервисный центр неоднократно упоминается в подкастах EY. Но это не обязательно прогулка по парку. Чтобы привлечь этих выпускников? Что вы узнали о том, как собрать все это воедино?

Бургин

Что ж, есть несколько разных способов организации работы компаний вокруг данных и услуг искусственного интеллекта.И будь то модель концентратора и спицы или централизованная команда, есть много разных способов, которыми компании думают о том, как они организовываются вокруг ИИ. И компании также не хотят полностью отдавать ИИ на аутсорсинг, вы знаете, что они действительно хотят контролировать и владеть талантами в своей организации. Они знают, что это что-то очень важное, долгосрочное для их успеха и их конкурентной дифференциации. И поэтому они ищут партнеров, которые могут помочь им развить собственный талант, а также восполнить пробелы в ресурсах, которые у них есть, как они могут сотрудничать вместе.Вот почему многие из наших проектов EY, связанных с ИИ, не являются EY реализацией проектов ИИ, это EY помогает клиенту реализовать проект, чтобы он был успешным, и действительно поддерживает этот интеллектуальный капитал и поддерживает эти знания и рост внутри компании. И мы можем помочь им ускорить этот процесс, чтобы добиться большего успеха.

Хоббс

Хорошо, третье замечание касалось техники. Ваш четвертый пункт — доверие. Что касается технологий, очевидно, что масштабируемость интегрированного облака у Microsoft просто огромна.Но я думаю, что мы должны упомянуть здесь скорость доставки, чтобы больше не нужно тратить, я не знаю, один или два года на создание фундамента или перенос активов, прежде чем вы получите прибыль. В смысле под ключ, верно?

Бургин

Верно. Ага. Раньше был ИИ и вообще технология, раньше был черный ящик. Раньше искусственный интеллект был такой вещью, в которую вы запихивали кучу данных в коробку и смотрели, что получится. Раньше это была инициатива, при которой вам нужно было потратить год или два года на создание серверов, создание фундамента.Но с сегодняшними облачными возможностями и собственными сервисами, доступными от Microsoft, вы можете так быстро включить эту емкость. И вы можете активировать эти службы искусственного интеллекта так быстро, что это действительно позволит вам перейти от того, как мне построить этот большой фундамент, к переходу к тому, какие варианты использования я хочу реализовать? И как мне быстро реализовать эти варианты использования? Как их реализовать в следующем месяце или через три месяца? И поэтому мне не нужно ждать три года, чтобы получить эту основу, я могу начать решать бизнес-задачи гораздо быстрее, чем раньше?

Хоббс

А как насчет четвертого вопроса доверия.Я имею в виду, что, как я говорю, это, я думаю, возвращается к тому, что говорила Стела об управлении рисками для бизнеса, когда вы придумываете решение ИИ, верно.

Бургин

EY провела в прошлом году опрос, и он оказался интересным, и выяснилось, что почти половина респондентов назвали отсутствие уверенности в качестве и достоверности данных как проблему для корпоративных программ ИИ. Итак, вы знаете, по сути, будь то данные или модели машинного обучения, работающие на основе этих данных, вы знаете, доверие очень важно.И поэтому наши клиенты действительно стараются поставить ограждения и рамки, которые позволяют их решениям в области ИИ быть надежными. И я думаю, что это начинается с целенаправленного дизайна. Ранее в беседе я упоминал, что ИИ для нас — это узкий ИИ, это конкретная бизнес-проблема, которую мы пытаемся решить. И поэтому целенаправленное проектирование решения, которое уравновешивает все, что вы знаете, будь то робототехника, машинное обучение или цифровые решения, поиск целенаправленного дизайна — отличный способ укрепить доверие к этому решению.И затем, когда вы обеспечиваете правильное управление и правильный надзор за этим решением с течением времени, оно действительно укрепляет доверие, необходимое нашим клиентам, чтобы иметь возможность действительно масштабировать ИИ и внедрять его в своей организации.

Солнечная

И здесь, вы, возможно, тоже это видели, мы увидели, что это доверие действительно укрепляется, когда существует межорганизационное сотрудничество. Таким образом, люди с разными наборами навыков, с разными точками зрения, с разными взглядами на данные об опыте работы с клиентами в организации.Когда все эти эксперты в предметной области собираются вместе, можно создавать эти надежные системы с разнообразными перспективами и вкладом.

Хоббс

К сожалению, наше время подходит к концу. Стела, не могли бы вы рассказать нам немного о том, куда, как вы надеетесь, скоро нас приведут исследования и разработки Microsoft? С функциональной точки зрения, или все основные инструменты искусственного интеллекта теперь эффективно используются, насколько вам известно?

Солнечная

Я никогда не умею читать чайные листья.Что я точно знаю, так это то, что мы продолжим фокусироваться на том, чтобы ИИ стал доступным для всех, а это означает демократизацию доступа к ИИ. Это означает создание небольшого кода и отсутствие опыта работы с кодом, а также полностью настраиваемый интерфейс с широкими возможностями. также думает о навыках. Как мы продолжим инвестировать в повышение квалификации для всех? Вы знаете, мы проделали большую работу по созданию бизнес-школы ИИ, чтобы сделать ИИ доступным для руководителей, лиц, принимающих решения, чтобы они могли полностью понять потенциал и аспекты управления изменениями. Как мы делаем еще больше в области повышения квалификации? Мы также продолжим инвестировать в отраслевые облака, мы видим много возможностей в США, чтобы сохранить лидирующие позиции в качестве наиболее сертифицированного и аккредитованного облака, а также предоставлять отраслевые решения , отраслевые сценарии для наших клиентов.Таким образом, это будут постоянные инвестиции, а затем мы будем направлять и влиять на то, как мы можем, на ответственное использование технологий, ответственное использование ИИ. Мы живем и дышим этим благодаря нашим собственным инвестициям в ИИ для хороших инициатив по созданию открытых доступных наборов инструментов для внедрения ответственных систем ИИ. И я предполагаю, что мы увидим гораздо больше в этом пространстве.

Хоббс

Я собирался спросить вас, есть ли что-то, что ИИ или машинное обучение не смогут сделать, но, слушая вас, кажется, что вы ставите доверие и ответственность в основу того, что вы делаете, чтобы ответить.Мы ничего не можем сделать. Верный?

Солнечная

Интересно пофилософствовать по этому поводу. Я читал много вещей, в которых ИИ потенциально может быть ограничен в некоторых творческих темах, или в некоторых контекстах, требующих высокой ловкости, или даже при боковом мышлении. А потом, как вы знаете, появляются модели, в которых мы ошибаемся. Так что это интересная область, за которой стоит наблюдать. Мне вспоминается вопрос, который мне однажды задали на панели, меня спросили, позволили бы вы ИИ выбрать себе спутника жизни? И я думаю об этом, потому что, когда я покупаю что-то в Интернете, реклама этого товара все равно следует за мной, даже если я уже купил это.И поэтому я думаю о зрелости ИИ и о том, что он все еще преследует меня с просьбой купить что-то, что у меня уже есть. Не думаю, что позволю ему выбрать спутницу жизни.

Хоббс

Но послушайте, наше время здесь подходит к концу. Хью, загляни за нас в будущее. Если вы возьмете нас за пять, если осмелитесь, через десять лет. Как вы думаете, как ИИ будет формировать бизнес с сегодняшнего дня?

Бургин

Ну, это отличный вопрос.Я думаю, что ИИ окажет гораздо большее влияние, чем уже через два-три года. Я имею в виду, будь то рутинные задачи, которые мы выполняем на протяжении всей нашей жизни, которые он может автоматизировать для нас и упростить такие вещи, как планирование встреч или ведение заметок, или отправка писем людям, я имею в виду, многие из многих обычных повторяемых вещей, которые мы В нашей жизни станет намного проще из-за ИИ, другая область, в которой он окажет большое влияние, — это области с высокой рентабельностью инвестиций и большие инвестиционные области нашего бизнеса.Поэтому, когда мы думаем о запасах и капитальных затратах или думаем об инвестициях в продажи, эти вложения все еще присутствуют, но доход, который мы получаем, эффективность, которую мы получаем, будет намного более значительным. Я думаю, что компании, использующие ИИ, будут по-разному работать на рынке. Итак, будь то ежедневная задача делать заметки или важные решения в отношении инвентаря, ИИ окажет большое влияние.

Хоббс

Стела, как вы думаете, где мы будем через пять лет?

Солнечная

Мы перейдем к этапу, и мы, возможно, уже там сегодня, когда мы замечаем, что ИИ отсутствует, мы замечаем, когда ИИ не является частью процесса или системы, мы заметили, что он становится более ручным, когда ИИ не является там.Возможно, опыт не такой персонализированный, и поэтому я предполагаю, что он достигнет такой точки интеграции, где он станет почти невидимым, когда есть ИИ, но когда его нет, он будет торчать, как больной палец.

Хоббс

Стела Солар, глобальный руководитель Microsoft по решениям для искусственного интеллекта, и Хью Бургин, руководитель отдела данных и искусственного интеллекта в Северной и Южной Америке группы Microsoft Services Group компании EY. Спасибо вам обоим. Это было абсолютное удовольствие.

Бургин

Большое спасибо за то, что пригласили меня, Саймон.Это был действительно приятный разговор.

Солнечная

Это было забавное обсуждение. Спасибо.

Хоббс

Для получения дополнительной информации посетите ey.com/Microsoft. Небольшая записка от поверенных. Мнения третьих сторон, изложенные в этом подкасте, не обязательно являются взглядами глобальной организации EY или входящих в нее фирм. Более того, их следует рассматривать в контексте времени, в которое они были созданы. Я Саймон Хоббс. Надеюсь, вы снова присоединитесь ко мне в следующем выпуске подкаста EY, EY и Microsoft, о вашем цифровом мире.

048 Роботы идут — часть 2

TRANSCRIPT
Ссылка на стенограмму PDF
Привет, изучающие английский язык! Вот Лори, твоя учительница с сайта betteratenglish.com. Я так рада, что вы решили присоединиться ко мне. Добро пожаловать! Заходите, устраивайтесь поудобнее и будьте готовы немного попрактиковаться в аудировании английского языка.

В предыдущем эпизоде ​​вы слышали, как я и мой американский друг Уилл разговаривали об автоматизации и искусственном интеллекте. Сегодня вы услышите вторую и последнюю часть этого разговора.Как всегда, полная расшифровка каждого восхитительного слова, каждого восхитительного слога, включая все ошибки, все обратное прослеживание, все блуждания, переделки и прерывания реальной жизни, спонтанный английский разговор, все это было с любовью подготовлено и упаковано вами действительно, только для того, чтобы вы загрузили его, чтобы поддержать ваше изучение английского языка. Вы можете найти все это по адресу www.betteratenglish.com/transcripts.

И мой дорогой слушатель, я говорю с тобой … да, ты, где бы ты ни находился, когда бы ты ни слушал это, если тебе нравятся мои подкасты или расшифровки стенограмм, или они приносят пользу, мне бы очень понравилось, если бы ты нашел минутку, чтобы уйти рейтинг или обзор в приложении для подкастов, iTunes, Spotify или где бы вы ни слушали подкаст.И … ох, надеюсь, я правильно сказал … Руухла, если ты слушаешь, большое тебе спасибо за твой обзор. Я видел это сегодня утром, и это полностью сделало мой день, так что большое спасибо за то, что нашли время.

Хорошо, давайте перейдем ко второй части этого разговора на реальном английском языке … Мы с Уиллом продолжаем с того места, где остановились, обсуждая некоторые из способов, которыми мы заметили внедрение автоматизации в реальной жизни. Вы готовы ? Вот так!

Лори : Я слышал, что… я думаю, что в Pizza Hut уже есть… или нет… Domino’s уже экспериментирует с роботами для доставки пиццы.Ага. Я имею в виду, что это происходит сейчас.

Will: Ну, вы знаете, главное … Я говорил обо всей этой теме автоматизации … О, кстати, записал это как . Если вы никогда этого не видели. На YouTube есть короткое 15-минутное видео под названием Людям не нужно подавать заявку . И он помещает всю беседу в идеальное, удобоваримое и понятное видео, которое объясняет автоматизацию для всех, кто заинтересован и у кого нет, знаете ли, часов времени, чтобы потратить на эту тему.

Лори: Ах да, отлично, спасибо!

Завещание: Так что запишите это. Ага, без проблем.

Лори: Сделано.

Will: Но Amazon, которую все знают, кто такой Amazon, компания, они сделали, они что-то сделали, может быть, полгода назад или около того. Они реализовали продуктовый магазин, в котором не было кассиров, а в нем были турникеты, которые с помощью мобильного устройства входили в систему до того, как входили в магазин. Вы получали все, что вам нужно на рынке, продукты, все, что вам нужно, и вы уходили, вы не стояли в очереди, вы просто проходили через турникет и автоматически снимали деньги с вашего счета.И я помню, когда Amazon сделала это, я немного испугался, потому что я, я сказал, знаете, я звучал как сумасшедший проповедник, бегущий с холма, я сказал любому, о котором когда-либо говорил на эту тему: они тестируют патент на этот тип каркаса , который будет развернут в больших масштабах в индустрии супермаркетов. А на прошлой неделе Amazon приобрела Whole Foods, и я уверен, что это связано с их концепцией реализации этого… ну знаете, без кассы… ну знаете, турникет, просто войдите и выйдите, полностью автоматизированный, рыночный опыт покупок.

Лори: Вау, я … О боже мой. Я не знал, что они купили Whole Foods.

Завещание: Ага. На прошлой неделе. Я сошел с ума , когда прочитал.

Лори: Вау. Вот это да. Я имею в виду, это что-то вроде этого, я имею в виду, что многие люди потеряют работу или, вы знаете, бедные кассиры. Но в то же время это звучит как приятный шоппинг, когда вы просто заходите, берете свои вещи и выходите, и обо всем позаботятся … Я … при условии, что это все точно … за что вы точно выставляете счет ваши предметы.

Завещание: Да. Конечно, и это прекрасно… это прекрасный пример «Если это работает для потребителя…», который звучит так, как будто это , без труда . И там … если выходят квартальные данные для Whole Foods, и они видят огромную прибыль в результате того, что им не нужно нести эти зарплаты, и этот уровень накладных расходов в результате найма людей, тогда это также будет иметь смысл с точки зрения бизнес-перспектива. И мы неизбежно начнем видеть сдвиг в сторону автоматизации.Когда это работает для людей, это работает для бизнеса, и правительства пытаются понять, что делать со всеми этими, вы знаете, безработными безработными. Это почти как ругательство, безработный. Вы нетрудоспособны.

Лори: Ага. Но на самом деле это зависит от того, как, вы знаете, что произойдет с обществом, как это, вы знаете, когда эти изменения начнут происходить, потому что дело в том, что это… напоминает мне, как его звали. Вы помните имя парня, который снял это видео о подъеме ИИ?

Завещание: Ааааа….

Лори: Я не могу вспомнить его имя. Что ж, в любом случае, он указал на то, что если эти вещи действительно произойдут, мы могли бы, если все пойдет хорошо, и если мы будем правильно планировать, мы можем в конечном итоге получить общество, в котором все, что мы, люди, делаем, это развиваемся, учимся новому. вещи.

Завещание: Точно.

Лори: Вы знаете, просто в основном живем жизнью… этой… где мы можем следовать нашим интересам и своим увлечениям. И…

Завещание: Ага.

Лори: … а затем машины, ИИ заботится обо всей тяжелой работе и обо всем, что нам приходилось делать, всего лишь , чтобы положить еду на стол .

Завещание: Ага.

Лори: И, по его мнению, в его видении это возможно. Но проблема в том, что это чувство, что … мы владеем … наша ценность исходит от того, что мы обмениваем наши усилия, наши навыки и нашу работу на что-то, какую-то другую ценность, вы знаете, деньги, которые мы затем можем использовать для покупки вещей. нам нужно.

Will: И сколько исследований было проведено крупными корпорациями в отношении предоставления услуг для отдыха, и пусть… Google является отличным примером. У них есть капсулы для сна, массажные салоны и кафе, и все эти вещи, которые предлагаются их сотрудникам на базе , потому что они…

Лори: Ага.

Будет: … поймите, что счастливые, вы знаете, воспитанные люди намного более продуктивны и что…

Лори: А, да.

Will: Итак, примените это на социальном уровне, где внезапно мы стали счастливее, мы чувствуем себя более удовлетворенными, и мы не так физически истощены и нам приходится тщательно контролировать свое время. степень монотонности только из-за той жизни, в которой мы были только что, только что родились и в котором, в рабочем мире, вы знаете, это просто, это, это сдвиг фрейма этого … а … это просто такое огромное изменение культурно.

Лори: Ага.

Will: Вы знаете, мы даже не видели разговоров, которые должны происходить в каком-либо из наших правительств или Конгресса, или, вы знаете, что-то в этом роде.

Лори: Справа. И я думаю, что отчасти проблема в том, что такой образ мышления настолько укоренился в , что это трудно даже представить. Представьте себя в мире, где люди не работают…

Будет: Да

Лори: … в традиционном понимании работы, но… и что это нормально, желательно для общества и хорошо работает.И, знаете ли, хаос и хаос не наступают, потому что, поскольку люди не работают, а машины делают все то, что раньше делали мы …

Завещание: Ага.

Лори: .. для… как форм труда. И это так сложно даже представить, что вы не можете даже поговорить о чем-то, что вы даже не можете себе представить.

Завещание: Да, я думаю, вы знаете…

Лори: Проблема…

Will: Я думаю, я думаю, что музыка, фильмы и все эти концепции, которые мы увидели с художественной точки зрения, имеют прямое отношение к нашему восприятию проблемы.И, как мы уже обсуждали в этом разговоре, это гораздо больше, чем просто мрак, мрак и страх. И вам, как обществу, необходимо вести разговоры о том, что мы собираемся делать, чтобы двигаться в том направлении, где в обществе есть такие типы автоматизированных систем. И мы по-прежнему можем быть людьми, которые живут счастливо, мирно и целеустремленно, не беспокоясь ни об апокалипсисе, ни об экономическом крахе по другую сторону этой медали.

Лори: Справа.Правильно. Да, интересно, что это происходит сейчас. Прямо сейчас происходит много потенциально пугающих вещей. И одна из них — это просто рост социальных сетей и то, как идеи могут распространяться со скоростью лесного пожара сейчас, во всем мире, в течение нескольких минут, в основном, являются ли они истинными идеями или ложными идеями, и что люди затем действуют, основываясь на том, во что они верят и во что они думаю верно, и…

Завещание: Ага.

Лори: … в некотором смысле, это может быть хорошо, если это… если это хорошо, но я вижу, что это также создает много проблем.Вот и все ..

Завещание: Да…

Лори: .. и еще у нас есть климат, который, я знаю, есть некоторые споры по этому поводу, но я склоняюсь в сторону того, что, да, что-то определенно происходит с нашим климатом, и это кое-что, к чему мы должны отнестись серьезно и, по крайней мере, да, попытаться немного поработать. [пример разговора]

Завещание: Ага. Я всегда придерживался мнения, что в данный момент не имеет значения, что привело нас сюда, или, вы знаете, кто виноват, или…

Лори: Ага.

Завещание: … то, что мы должны сделать, это то же самое, что и полностью параллельное автоматизации, вы просто не можете, вы не можете отрицать или отбрасывать представление о том, что это здесь и происходит. У вас должен быть как минимум разговор, подтверждающий, что он здесь, и здоровые конструктивные обсуждения, которые вращаются вокруг того, что мы с этим делаем, потому что ничто другое не имеет значения, кроме того, что мы решаем с этим делать. То же самое и с климатом…

Лори: Ровно,

Завещание: … это то же самое, что и любой запуск, любой … список прачечных глобальных конфликтов, везде одно и то же.

Лори: Ага, да. И это так, он просто растет … в … и способах, которыми так легко обмениваться идеями и мнениями. И как у каждого теперь может быть платформа, независимо от того, насколько они на самом деле знают о чем-то и что они могут влиять на других людей. Так что меня немного пугает, что информация, способность потреблять информацию и формировать мнение больше, чем когда-либо прежде. Но, помимо этого, нас не учат навыкам критического мышления и … что нам действительно нужно разбираться в этих вещах …

Завещание: Да.

Лори: … вы знаете, конструктивно, и это… это, наверное, одна из самых страшных вещей для меня в нашем, знаете, нынешнем времени, в котором мы сейчас живем, когда есть вся информация есть, но люди действительно не оснащены, чтобы смотреть на это критически … вообще, в основном, очень немногие люди.

Завещание: Этот попадает в самую точку … это способность критически, вы знаете, критически мыслить и различать факты и информацию, и, вы знаете, видеть, что важно, а что есть может быть, это не важно и, вы знаете, просто своего рода « D, все вышеперечисленное » в том, что касается аспекта критического мышления.

Лори: Ага. Ага. И это касается … и этого исследования. Потому что, чтобы на самом деле понять, о чем они говорят, вам нужно не только, вы знаете, прочитать само исследование, но вы не можете просто ограничиться одним исследованием, вам нужно иметь обширные знания о нем. всю область и быть очень начитанным, чтобы иметь смысл, и, вы знаете, сопоставить результаты одного исследования с другим, и посмотреть на методологию, и, знаете, это весь этот обширный разговор, который вам нужен, чтобы иметь какое-то информированное мнение.И проблема в том, что просто … мы не можем сделать это со всем.

Завещание: Ага.

Лори: Знаете, даже если мы хотим и, как вы знаете, изо всех сил стараемся быть хорошими критическими мыслителями, и так трудно просто не отставать от … того, что происходит, и это … Да … это … Я люблю, мне нравится иметь доступ к информации, интересным беседам и всему, чему вы можете научиться в наши дни, но в то же время я беспокоюсь о том, что я вижу, когда я выхожу в Интернет, и вы знаете, делаю такие вещи, как читайте комментарии на YouTube или даже темы на Facebook.Просто трудно не впасть в пессимизм.

Завещание: Это так. Вы знаете, это действительно так, я думаю, что … проблема, как и во всем, заключается в том, чтобы понять и знать все, что происходит в мире, и все же найти способ быть оптимистичным и обнадеживающим и, вы знаете, двигаться вперед и, вы знаете, не поддавайтесь влиянию негативных аспектов этой доступности, которые мы видим в сегодняшнем мире.

Лори: Да, определенно. Большой. Вот это да. Какой разговор.Да, должен сказать, у вас прекрасный голос, и вы очень хорошо говорите.

Будет: Что ж, спасибо большое.

Лори: Пожалуйста, искренне говорю.

Привет еще раз! На этом мы подошли к концу этого эпизода «Настоящие разговоры на английском языке». Я надеюсь, что вам было интересно поразмышлять над этой темой, и я надеюсь, что она дала вам полезный словарный запас, грамматику и произношение в контексте, которые вы можете использовать при изучении английского языка.

Должен сказать, мне очень понравилось работать над этим эпизодом для вас.Я заметил, что мои взгляды на эту тему изменились с 2017 года, когда у нас с Уиллом состоялся этот разговор. В наши дни меня не так беспокоят ученые, разрабатывающие разумный искусственный интеллект. или самосознательные роботы, которые решат истребить человечество. Меня в основном беспокоит, что мы, люди, и наша человеческая природа будем делать с этой технологией. Будем ли мы использовать A.I. исключительно в благотворительных целях, чтобы сделать нашу жизнь лучше? Или мы воспользуемся им как оружием, которое принесет больше вреда, чем пользы. И вопрос о том, что делать, когда большая часть нашей работы может выполняться с гораздо меньшими затратами и эффективностью с помощью автоматизированных систем, действительно нельзя игнорировать.

Я стараюсь сохранять оптимизм в отношении всего этого, и я надеюсь, что буду здесь в течение следующих 30 лет или около того, чтобы посмотреть, как все сложится. Никто точно не знает, что будет дальше: даже эксперты в области искусственного интеллекта. на самом деле не знаю, что нас ждет в будущем. Но что бы ни случилось, это точно будет интересно!

Прежде чем я уйду, я должен сообщить вам, что вложил немного энергии в расшифровку стенограммы этого эпизода. Есть упражнения на аудирование для заполнения пробелов, а также списки слов из наиболее сложных лексиконов.Списки слов взяты из списков Oxford 5000 для уровней B2 и C1, так что вы можете проверить свое понимание и найти любые слова, которые вам интересны. В расшифровке стенограммы есть ссылка на сайт Оксфорда, где вы можете найти слова, увидеть определения и даже услышать, как они произносятся в стандартном британском и американском английском языках. Вы можете загрузить все это целиком, весь shebang, весь комплект и kaboodle, целые девять ярдов на www.betteratenglish.com/transcripts.

Если вам понравился этот эпизод, я был бы рад, если бы вы могли оставить оценку или обзор везде, где вы, возможно, слушаете.Вы можете связаться со мной напрямую с вопросами и комментариями по телефону www.betteratenglish.com . Я люблю получать сообщения от изучающих английский язык со всего мира, так что не стесняйтесь.

До следующего раза, это Лори, которая покидает базу Better at English и желает вам вдохновенного и продуктивного дня. А сейчас до свидания!

ССЫЛКИ НА ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ МАТЕРИАЛ

Если вы используете Blinkist, вот несколько ссылок для чтения кратких обзоров книг по теме А.И. и автоимация. Blinkist отлично подходит для изучающих английский язык. Вы можете читать, пока слушаете, а также искать в приложении слова, которых вы не знаете!

Будущее сферы труда , Даррелл М. Уэст

https://blinkist.o6eiov.net/zLbBe

Роботы идут , Андрес Оппенгеймер

https://blinkist.o6eiov.net/RvnWa

A.I.Экономика: работа, благосостояние и благосостояние Роджер Бутл

https://blinkist.o6eiov.net/ydbBv

Видео о роботах-доставщиках

https://www.youtube.com/watch?v=ujzjZuhE92g

Людям не нужно применять

Видео о том, как автоматизация и А. повлияет на рынок труда для людей

https://www.youtube.com/watch?v=7Pq-S557XQU

Роботы побеждают людей в каждом задании

https: // www.weforum.org/agenda/2017/06/this-is-when-robots-will-start-beating-humans-at-every-task-ae5ecd71-5e8e-44ba-87cd-a962c2aa99c2

Грязные, грязные роботы

Веселое (но все же тревожное) видео про А.И. от комика Ли Кэмп

https://www.youtube.com/watch?v=HyfxP6ZyNtw

Ссылка на оригинальное исследование Йеля / Оксфорда об искусственном интеллекте.

Это для тех, кто изучает академический английский. Люди в видеороликах об А.И. Обобщите результаты этого исследования.Это настоящее академическое исследование для сравнения.

https://arxiv.org/pdf/1705.08807.pdf

Илон Маск в подкасте Джо Рогана, говоря об искусственном интеллекте.

https://www.youtube.com/watch?v=Ra3fv8gl6NE

Выступление Илона Маска на SXSW

https://www.youtube.com/watch?v=B-Osn1gMNtw

Ted talk с нейробиологом и философом Сэмом Харрисом

https: // www.youtube.com/watch?v=8nt3edWLgIg

Сэм Харрис в подкасте Джо Рогана

https://www.youtube.com/watch?v=BChxQHyFIOI&t=1487s

Доклад на TED Питера Хааса Конструктор роботов, который боится роботов

Настоящая причина бояться искусственного интеллекта

https://www.youtube.com/watch?v=TRzBk_KuIaM

Насколько следует бояться ИИ?

Статья в New Yorker, бесплатная, с полным текстом и аудио, чтобы вы могли читать, пока слушаете.

https://www.newyorker.com/magazine/2018/05/14/how-frighten-should-we-be-of-ai

Разговор с Илоном Маском , генеральным директором Tesla Inc. и основателем SpaceX, модератор — Е. Мохаммад Аль Гергави, министр по делам кабинета министров и по вопросам будущего, ОАЭ. Председатель Всемирного правительственного саммита

https://www.youtube.com/watch?v=rCoFKUJ_8Yo

Оксфордские словари

Вы можете найти слова и услышать произношение в американском и британском английском по телефону

.