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¿Por qué es tan malo Chatroulette ahora?

Bueno, no se trata sólo de los peligros de su plataforma, que están perturbando. Y tenemos que enfrentar el hecho de que, como con cualquier nueva tecnología, sus principios subyacentes son fundamentalmente inseguro. También lo son sus productos y los supuestos subyacentes que está construido sucesivamente. Y la solución no es la prohibición de chat o para obligar a la tecnología subyacente al cambio. Los resuelve tecnología subyacente uno de los más importantes problemas que enfrentan nuestros tiempos: ¿quién tiene la información y cómo lo comparten? Y Chatroulette es un gran ejemplo de lo extremadamente difícil que es en este momento. Es 2015, ¿cuál es el alboroto? Pero la tecnología subyacente que estamos hablando, el que realmente resuelve este problema, es muy difícil de construir y escalas muy, muy bien. Es un sistema en el que cientos de millones de personas pueden realmente realmente competir por una cantidad muy pequeña de tiempo de cálculo.

Y así lo hice un estudio de hace unos años en el que realmente boxes dos plataformas de chat muy diferentes uno contra el otro y en realidad tiene cientos de miles de respuestas. Y en ese estudio, en realidad nos encontramos algo que básicamente resuelto la tecnología subyacente, que es una técnica llamada aprendizaje por refuerzo de profundidad. Y por medio de profundidad que, básicamente, vamos a estar usando algoritmos para el chat enseñar a hacer cosas como, recompensar a sus mensajes con más gustos o degradar sus mensajes con más gustos.

Y lo que esto realmente le enseña es que a pesar de chat todavía se comporta muy parecido a un juego, pero lo hace en un juego similar al modo mucho más sofisticado y sofisticado. Así que se puede imaginar un pequeño robot que puede pinchar para obtener más ejemplos de en su charla. O se puede imaginar una red neural que aprende a jugar a este juego similar al juego de charla. Y lo que es sorprendente es que esto realmente te enseña nada que no exista ya en el texto.

¿Cómo se aprende? Bueno, en realidad nos ha demostrado recientemente cómo es realmente posible este tipo de aprendizaje. De hecho, la red neuronal aprendió a jugar a este juego de Jeopardy! por realmente jugar contra sí mismo. Se jugó en contra de su esperanza de vida. Y lo es, a pesar de que no podemos simular lo que ocurre en la cabeza de un ordenador, en realidad podemos simular lo que ocurre en juego la cabeza de un equipo contra sí mismo. Y esto es exactamente lo que vimos con la red neuronal.

Así que la lección para llevar de todo esto es: si quieres que algo suceda, modelarlo. Si quieres un producto para el trabajo, adoptarlo. Si quieres a alguien para responder a un mensaje, lo acepta, y des-escalar, entonces usted tiene que jugar el juego de su evolución.

Y eso significa que.

Jugar el juego de la evolución humana.

Jugar el juego de la evolución humana.

Como se puede imaginar, nuestro programa tiene muchas características. Su principal un ser, obviamente,