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Et si dans l'avenir, vous pouvez utiliser la machine d'apprentissage pour savoir quelles sont les parties d'un peuple d'image les plus attrayants sexuellement? Que faire si vous pouvez identifier et cibler les annonces aux personnes en fonction de leurs intérêts et les parties de l'image qu'ils trouvent le plus attrayant? Eh bien, maintenant, vous pouvez prendre cette connaissance et l'utiliser pour prendre des photos des gens et les envoyer des messages texte qui trouvent leurs seins et les envoyer des photos de leurs visages.
Nous pourrions surveiller nos médias sociaux entiers, chaque image que nous prenons, chaque vidéo que nous regardons, chaque billet de blog que nous laissons en ligne. Imaginez si, après avoir cliqué sur Comme, notre technologie de reconnaissance faciale pourrait nous dire qui ce fan Facebook particulier était? Imaginez si, après avoir partagé une photo avec notre technologie pourrait la technologie nous dire qui ce particulier utilisateur Instagram était?
Je sais ce que tu penses. Alexa, ces entreprises utilisent déjà l'apprentissage de la machine pour apprendre ce que vous voulez et que vous voulez. Non, ils ne le font pas, et ils ne devraient pas. Ceci est Internet après une attaque terroriste. La réalité est que personne ne sait ce que les conséquences non intentionnelles d'un produit ou une idée sera.
Vous voyez, si au lieu de nous donner les réponses à ce genre de questions, nous nous a donné les mauvaises réponses? Et si au lieu de nous laisser trouver les réponses à ce genre de questions, nous nous a donné les mauvaises personnes? Et si nous avons donné le pouvoir mal de gens?
L'apprentissage machine résout un problème majeur, majeur dans la recherche sur le comportement humain. l'apprentissage de la machine consiste à utiliser un très grand nombre de petits ordinateurs connectés à apprendre beaucoup de choses différentes. Ce qui est l'apprentissage, vous pourriez demander? Eh bien, il est fondamentalement comme être dans mon sous-sol et je prendre une classe de programmation et d'essayer d'amener les gens à apprendre à lire et à écouter. Vous pouvez donner une classe que vous aimez, non? Les réponses sont dans la classe. l'apprentissage de la machine est comme ça. Et l'un des grands obstacles à la résolution de ce problème est l'étudiant. L'étudiant, vous voyez, est confus. Il ne sait pas quoi faire. Il pense qu'il sait tout, mais il ne sait pas tout à fait.
Et si au lieu d'avoir cette situation confuse sur votre campus et dans le pays où vous avez un tas de différentes classes où vous essayez d'enseigner des choses différentes, vous aviez une seule classe qui a enseigné l'apprentissage de la machine? Et si c'était juste une classe d'une journée, et le lundi, vous aurez appris, et le mardi, mercredi, jeudi, vous aurez enseigné. Et le vendredi, vous aurez un miroir pour regarder afin que vous puissiez vraiment voir comment vous faites, et le samedi, si vous avez quelque chose de nouveau à montrer, il sera affiché dans la classe. Et si vous aviez un groupe de première année venir en classe et dire: Hey, je suis curieux - et vous ne pouviez pas répondre, ils vous demander plus tard dans la semaine dans un derrière les coulisses regarder comment vous » re l'enseignement. Vous ne voudriez pas