IBM Research Director Explains Ethics In Machine Learning | In-Person | J.P. Morgan

[에너지 넘치는 음악] 다리오 : 안전한 AI를 어떻게 구축합니까? AI 모델은 공격하기 쉽기 때문입니다 편견으로 고통받지 않는 AI를 어떻게 구축합니까? 적은 데이터로 학습 할 수있는 AI를 어떻게 구축합니까? 종종 비즈니스에서 우리는 많은 종류의 데이터를 가지고 있습니다

그 중 많은 부분에 라벨이 충분하지 않을 수 있습니다 어떻게 그런 식으로 작동하는 AI를 만들 수 있습니까? 마지막으로 계산 플랫폼이란 무엇입니까? AI 모델 구축 비용을 계속 낮추는 방법 AI 모델을 배포 하시겠습니까? AI는 기술 플레이어의 이야기였습니다 당신은 2, 3 년 전에 알고 있습니다 전 세계 비즈니스에서 AI를 모두 자신의 AI 팀을 만들고 AI가 새로운 IT라고 말하고 싶습니다 그리고 60 년대와 70 년대에 IT가 등장했을 때 무슨 일이 있었습니까? 글쎄, 무슨 일이 일어 났는가는 현대 기업이라는 것을 직관적으로 이해했지만 IT를 배치해야했습니다

AI가 새로운 IT라는 사람들의 직관 이제 현실에서 나타나야합니다 자율 주행 차가있는 경우 어떻게 선택합니까? 한 가지 방법은 다음을 이해하는 것입니다 인간이 실제로 어떻게 이러한 선택을하는지 인간 행동을 모델링하는 AI를 만들 수 있습니다 이것이 도덕적 추론을 주입하는 예입니다 이해의 노력 어떤 지역 사회에서 봉사하고 있습니까? 그 공동체의 도덕적 선호는 무엇입니까? 자율적으로 행동 할 AI가 봉사하는 공동체의 도덕적 선호를 반영합니다

나는 오늘날 우리가 좁은 형태의 AI에 있다고 주장했다 일반적인 형태의 AI를 그것은 개념화되고 실현되지 않았습니다 종종 같은 용어를 사용하면서 우리는 매우 다른 것을 의미합니다 엘론 머스크가 AI의 위험에 대해 이야기 할 때 그는 정말 근본적으로 이야기 AI의 일반적인 형태에 대해 더 넓은 의미로 말입니다 인공 지능 애호가가 그들은 현재의 AI와 좁은 형태의 AI에 대해 이야기하고 있습니다

진행되는 발전, 그들은 서로 과거를 말하고 있습니다 그래서 우리가 가진 것이 중요하다고 생각합니다 이러한 범주는 좁고 광범위하며 일반적이며 대화가 더 정확해질 수 있기 때문입니다

[CVPR 2019] AD-PSGD Algorithm for Deep Learning, Prof. Ji Liu, Director @ Kuaishou Seattle AI Lab

중국에서 35 세 미만의 MIT 혁신 자 중 하나 인 비동기 분산 형 병렬 확률 적 경사 구배 알고리즘 (AD-PSGD) 이 알고리즘의 기여는 무엇입니까? 네

비동기 및 분권화는 매우 중요하고 강력한 도구입니다 깊은 학습의 훈련 과정 이 두 가지 새로운 기술은 실제로 동기화 오버 헤드를 줄입니다 그것을하는 전통적인 방법을 끊습니다 그리고이 두 기술은 현재 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 널리 사용되는 서버에서 널리 사용되었습니다

그리고 우리는 이런 종류의 것들이 전통적인 최적화 사람과 구현 사람들 사실,이 두 집단의 사람들 사이에는 큰 격차가 있습니다 최적화 사람들 알고리즘을 이해할 수 있지만, 하드웨어에 대한 지식은 매우 제한적입니다 구현이므로 알고리즘을 설계 할 때 구현에서 거의 고려하지 않습니다 원근법

그러나 사람들을 구현하는 사람들은 코드를 하드웨어로 프로그래밍합니다 운수 나쁘게, 알고리즘 측면에 대한 지식은 매우 제한적입니다 그래서 이것은 차이입니다 그리고 내 일 이 격차를 메우고 공동 최적화를 시도하고, 알고리즘과 하드웨어를 사용하여 성능을 최적화하고 교육 프로세스를 최적화합니다 이것이 주요 기여입니다

이 작품의 목적

[MV] Eddy Kim(에디킴), Subin(수빈) _ Dream (I am a movie director too(나도 영화감독이다_청춘무비) OST Part.1 )

if I wanna be a hero would you believe in my dream if I decide not to chase would you walk with me to dream maybe I don’t know the world but I know where I should belong it's time to say good bye to all the worries I had oh I can do anything if I can sing with all my heart oh I just want nothing at all as long as you are by my side oh I just want nothing if I can sing with all my heart oh I just want nothing at all as long as you are by my side and I will sing with all your heart maybe I don’t know the world but I know where I should belong it's time to say good bye to all the worries I had oh I can do anything if I can sing with all my heart oh I just want nothing at all as long as you are by my side oh I just want nothing if I can sing with all my heart oh I just want nothing at all as long as you are by my side and I will sing with all your heart and I will sing with all your heart

Applied Machine Learning with Peter Norvig, Director of Research, Google AI

[음악 재생] 피터 노빅 : 환영합니다 여러분

아침 일찍 일어나 여기 일찍와 주셔서 감사합니다 우리가하는 일에 대한 약간의 개요를주고 싶다 어떻게 기업이 접근하는지에 대한 관점 기계 학습의 문제 그리고 여러분 모두 표준 모델을 알고 있습니다 너는 약간 자료, 몇몇 그림, 그리고 당신은 그것에 몇 개의 레이블을 붙인다

그리고 너는 그 TensorFlow 물건을 던져라 이익을 얻으십시오 그런데 어떻게됩니까? 항상 직접적인 것은 아닙니다 때로는 좀 더 복잡합니다 그게 왜? 음, 그 길을 따라 몇 가지 놀라운 일이 있습니다

그래서 첫번째로 우리는 외출 중입니다 우리는 당신과 다른 사람들과 같은 회사와 이야기를 해왔습니다 그 어려움이 뭘 기대하는지 말하라 될 것? 여기 당신이해야 할 모든 부분이 있습니다 목표를 정의하고 데이터를 수집하며, 인프라 구축, ML 알고리즘 최적화, 그것을 귀하의 제품에 통합하십시오

사람들의 기대는 음, 어려운 부분입니다 그 알고리즘 물건이 될 것입니다 그 모든 수학은 정말 어려울거야, 그렇지? 그리고 나서 그들은 나가서 실제로 그것을합니다 그리고 현실은 이것과 더 비슷합니다 수학 부분은 쉬운 부분이었습니다

그리고 어려운 부분은 데이터를 가져 오는 중입니다 인프라를 구축 한 다음 기계끼리 끼워 맞춤 통합 제품의 나머지 부분과 함께 학습 부분 그리고 수학 부분은 조금 작습니다 그래서 그것은 당신이 가진 일을 정말로 뒤집어 놓습니다 당신이해야 할 일에서해야 할 일

그래서 우리가 함께하려고했던 것 이 현실과 오히려 일치하는 방법론입니다 기대와 일치합니다 여기 우리가 반복해서 볼 수있는 몇 가지 함정이 있습니다 그래서, 모두들, 글쎄요, 기계 학습 더 빨리, 더 좋게, 더 싸게 갈 것입니다 괜찮을거야

그렇지? 그리고 때때로 그것은 정말로 있습니다 때로는 수백 배 더 빠르게 작업을 수행합니다 그렇지 않으면 가질 수있는 것보다 가끔은 네가하는 일을하는거야 기계 학습 없이는 전혀 할 수 없었습니다 그러나 다른 때에는 더 길게 끝납니다

당신이하지 않은 방법론에서 새로운 것을하고 있기 때문에 알아 그래서 처음에는 무언가를하는 것이 어렵습니다 올바른 데이터를 가지고 있는지에 대한 문제가 있습니다 당신이 그것을 적절하게 큐레이팅했는지 등등

때때로 사람들은 그것을 잊어 버립니다 이 아이디어는 그것이 전부 또는 아님, 너는 기계 학습을하고 있거나 너는 매뉴얼을하고있다 그것은 아마도 그것을 보는 올바른 방법이 아닙니다 당신이 그것을보고 있어야하는 방법 어떤 하위 문제에 적절한 것이 무엇입니까? 그리고 그것이 100 % 자동화 된 것이 아니라고 말하는 것을 두려워하지 마십시오 아직 루프에 어떤 인간이 있다고 적절한 시점에 올바른 제품이 무엇인지 파악합니다

따라서 여기에 최적화 할 수있는 측정 항목이 있다고 말하는 것이 유혹입니다 ~ 99 % 하지만 내 제품을 만드는 데 도움이되지는 않습니다 그것은 당신이 최적화하고 싶은 것이 아닙니다 그리고 네가하는 것에 대한 질문은 사내에서 할 일, 사용할 도구, 그리고 당신은 그것을 어느 레벨에서 사용할 것인가

여기에는 많은 선택 사항이 있습니다 혼자서 모든 것을 만들 수 있습니다 이러한 사전 훈련 된 모델을 사용할 수 있습니다 다양한 회사들이 제공하고 있습니다 올바른 믹스가 무엇인지 알아 냈습니다

또 다른 걸림돌이되었습니다 이제 나는 조금 뒤로 물러서 고 싶다 기존 소프트웨어와 다른 점을 살펴보십시오 및 기계 학습 소프트웨어 그래서 전통적인 소프트웨어에서, 우리는 시작합니다

우리에게는 엔지니어 또는 엔지니어 팀이 있습니다 그들의 책상에 앉아 그리고 그들은 아이디어를 얻습니다 그런 다음 모든 의사 결정 포인트를 수동으로 코딩합니다 우리가 묘사해야 할 모든 가능한 것들 컴퓨터에 무엇을 할 것인가

그리고 어려움은 많은 다른 길, 그리고 너는 가지고있다 모두가 작동하는지 확인하십시오 그리고 그것은 전통적인 소프트웨어 수학 과학을 만듭니다 우리는 기본적으로 우리의 프로그램이 올바른지 증명하려고 노력하고 있습니다 물론, 실제 생활에서 우리는 단지 작은 장난감 프로그램을 위해 그렇게하십시오

우리는 실제로 우리의 실제 프로그램을 증명하지 않습니다 그러나 우리는 그 방향을 목표로 삼고 있습니다 그리고 우리는 불리언 논리를 사용합니다 그리고 우리는 확실하게 노력합니다 기계 학습에서, 그것은 아주 다릅니다

우선 프로그래머가 아닙니다 프로그램을 작성 그것은 프로그램을 작성하는 컴퓨터입니다 아직 인간을위한 곳이 있습니다 그리고 그것은 교사가되어 데이터를로드하고, 체계를 배우는 법을 가르쳐야합니다

그리고 그것은 기계 학습을 만들고 소프트웨어를 만듭니다 경험적 과학 따라서 수학을하는 것보다 생물학을하는 것이 더 좋습니다 당신은 세계에 대한 이론을 만듭니다 너는 너의 이론을 시험해

그들은 결코 정확하지 않을 것입니다 논리적이고 부울하지 않습니다 그들은 확률 론적이다 그리고 당신은 오히려 불확실성을 받아들입니다 그것을 제거하려고 노력하는 것보다

그래서 완전히 다른 사고 방식입니다 사람들이 그 변화에 적응하는 것이 어려울 수 있습니다 이제 당신이 문제를 바라 보는 방식 외에도, 우리는 방법론에서도 진전을 보였습니다 우리가 제품을 만드는 방법 그래서 우리는 시작했습니다

소프트웨어는 일종의 스튜디오 또는 장인이었습니다 들 차고 건물에 스티브라는 두 명의 남자가 있습니다 훌륭한 회사 그리고 물론, 그들은 나중에 많은 도움을 받았다

하지만 시작은 아주 작은 팀이었습니다 별로 방법론이 없었습니다 너는 바지의 자리에 그걸 다했다 하지만 그때 우리는 당신이 오직 얻을 수 있다는 것을 깨달았습니다 지금까지 그 작은 팀과

그래서 우리는 일종의 공장 모델을 발명했습니다 또는 우리가 말했던 조립 라인 모델, 우리는 어떻게 수천 개의 소프트웨어 팀을 만들 것인가? 엔지니어가 함께 일하니? 음, 그렇게하기 위해서, 우리는 많은 훈련을 강요 할 필요가 있습니다 및 방법론 그리고 우리는 기본적으로 반세기에 걸쳐 그것을 구축했습니다 하지만 이제는 우리가 공장 모델을 필요로하지 않는다고 말하고 있습니다

그리고 어쩌면 학교 모델과 같을 수도 있습니다 이제 우리는 교사들에게 가르치도록 할 것입니다 컴퓨터가 무엇을 해야할지 그리고 우리는 그것을하기위한 새로운 방법론이 필요할 것입니다 그런데 우리가 가지고있는 도구는 무엇입니까? 그래서 나는 프로그래밍을 시작할 때 충분히 나이가 들었습니다

나는 실제로 이것들 중 하나를 가졌다 그리고 연필로 작은 흐름도를 그렸습니다 그게 유용하다고 생각한 적은 없지만 숙제에 A를 얻고 싶다면 그것을해야만했습니다 그래서 나는 말했다 그러나 시간이 지남에 따라 우리는 훨씬 더 강력한 도구 세트를 만들었습니다

그리고 이제 우리는이 모든 위대한 것들을 가지고 있습니다 우리에게는 교육 자료와 방법론이 있습니다 그리고 프로그래머들은보다 생산적 일 수 있습니다 왜냐하면 우리는 반세기가 지났기 때문입니다 방법론

이제 기계 학습에서 우리는 시작하고 있습니다 따라서 우리는이 수준의 도구를 사용합니다 우리는이 고대 도구들을 가지고 있습니다 그리고, 네, 그들은 시간이 지남에 따라 더 정교해질 것입니다 그리고 당신은 – 그곳에는 망치가 있고 톱 등이 있습니다

그리고 그들은 당신이 더 잘 될 것이라는 것을 압니다 그러나 우리는 처음부터 정말로 옳습니다 그리고, 우리는 도움이되는 훌륭한 도구를 가지고 있습니다 여기 TensorBoard가 있습니다 하지만 우리는 생태계 전체를 구축하지 않았습니다

우리는 전통적인 소프트웨어를 가지고 있습니다 그러면 우리는 어떻게 거기에 갈 것입니까? 우리는 어떻게 기계를위한 방법론을 갖게 될 것인가? 학습 성공? 글쎄, 그것은 우리가 작업하고있는 것들 중 하나입니다 나는 우리가이 블로그에 당신을 가리키고 싶다 "The Lever"에서 일하고있다 더 빠르게 움직이고, 몇 가지 블로그를 살펴볼 수 있습니다

우리는 가지고있다 그리고 우리는 지금이 모든 말씀을 읽을 필요가 없습니다 그러나 그것은 이용 가능할 것이고, 당신은 가서 그것을 볼 수 있습니다 그래서 하나의 실험 아이디어가 있습니다 우리는 우리가 어디로 가고 있는지 정확히 알지 못합니다

그러나 우리는 그것에 대해 걱정하지 않아야합니다 그리고 우리는 신속한 진전을 시도해야합니다 빠른 실험을하고, 결과를보고, 분석하고, 진행 방향을 변경합니다 제품 관리자가 기계와 통합되는 방식에 대한 아이디어 제품 관리자가 말하기의 규율에 익숙하다 우리가 쌓아야 할 것입니다

우리가 조각으로 분해하는 방법은 다음과 같습니다 얼마나 오래 걸릴지 알아 각 조각을 만들 수 있습니다 나는 최종 제품을 구상 할 수있다 그리고 기계 학습으로, 항상 좋아하는 것은 아닙니다

얼마나 오래 차이가 있기 때문에 그것이 취할 것인가, 아니면 그것이 짝수 일 것인가 구성 요소를 만드는 것이 가능할 것입니다 그런 다음 데이터는 어디에서 왔습니까? 데이터가 핵심이라면 데이터는 새로운 자본이며 기계류 모든 것을 만드는 공장 바닥에 어디로 간다? 그것을 curating하는 과정은 무엇입니까? 데이터가 새로운 금으로 생각할 수도 있습니다 당신은 그것을 잘 돌보고 싶습니다 당신은 투자하고 있습니다 당신은 올바른 투자를 원한다

올바르게 사용하는 방법을 알고 있어야합니다 그리고 당신은 더 많은 것을 위해 그 블로그를 볼 수 있습니다 그 아이디어들 각각에 다시 말하지만 많은 단어들 여기에서 다시 참조 할 수 있습니다

그러나 우리는이 다섯 가지 범주의 관점에서 도전을 생각합니다 먼저 기술은 무엇입니까? 이 새로운 도구를 모두 사용하고 데이터를 사용하며, 그것을 통해 흐름, 알아내는 어떤 모델이 의미가 있는지 등등 그 기술을 배치하는 것입니다 차가운 기술을 사용하는 방법 고객에게 적합한 제품에 적합합니까? 그래서 우리는 여기에 문제가있었습니다 회사 내에서 Google에 많은 일이 일어나고 있습니다

그리고 많은 훌륭한 연구가 진행되고 있습니다 그리고 훌륭한 제품 개발이 많이 있습니다 그러나 우리가 그 두면을 하나로 모으지 않는다면, 우린 성공하지 못할거야 그래서 저는 연구 책임자로서, 사진 팀이 우리에게 와서 말했습니다 우리는이 끔찍한 성공 재난을 겪습니다

사람들은 사진을 사용하고 있으며 제비 뽑기와 많은 그림을 가져 가고, 지금은 혼란스럽고 정리할 수 없습니다 자신의 사진을 찾을 수 없습니다 우리는 무엇을 할 수 있습니까? 그리고 그들은, 나는 우리가 필요하다고 생각한다고 말했다 인간이 할 수있는 몇 가지 요소입니다 사람들이 모든 사진을 폴더로 쉽게 분류 할 수 있습니다

그리고 우리는 그들에게 말했습니다, 예, 그렇습니다 그 중 일부는 인간의 요인 전문가 그리고 우리는 아마도 조금 더 나아질 수 있다고 생각합니다 그러나 대신 우리가 자동으로 아무도 아무 시간도 낭비하지 않도록 모든 사진에 라벨을 붙였습니다 그들을 폴더에 넣어? 그리고 그들은 말했다, 당신은 그것을 할 수 있습니까? 나는 그것이 공상 과학이라고 생각했다

그래서 과학자가 인식하는 대화였습니다 이 사람들은 필요와 제품 팀이 있습니다 이 녀석을 인식하는 것은 기술이 있습니다 그리고 그 대화를해야합니다 당신은 그 사람들을 모아야합니다

그렇지 않으면 우리는 그 모든 노력을 낭비했을 것입니다 디자인 문제가 변경 될 수 있습니다 디자인이 어디로 향하는 지 보여주는 좋은 예였습니다 우리가 더 이상 없었던 많은 것을 바꾸는 폴더 구조가 어떤 것인지 걱정할 필요가 있습니다 해시 태그는 모두 무엇입니까? 오히려 검색 창을 가질 것이라고 말할 수 있습니다

이제 결과가 어떻게되는지 알아냅니다 당신이 그 수색을 할 때처럼 따라서 사용자 경험은 상당히 다를 것입니다 그리고 나서 사람들의 문제 나는 너 같은 회사로부터 많은 불만을 받았다

이러한 기계 학습 전문가를 어떻게 고용 할 수 있습니까? 그리고 페이스 북은 그들 모두를 얻었다? 그래서 그들은 밖에 있습니다 그러나 생각할 다른 것 우리가 가진 전문가 중 일부는 당신이 원하는 사람들이 아닙니다 그래서 너는 갈 사람이 필요 없어 최고 회의에서 논문을 쓰는 중 새로운 알고리즘을 발명합니다 필요한 도구는 기존 도구를 사용할 수있는 사람입니다

그것들을 하나의 제품으로 합치십시오 그리고 때로는 두 가지 유형의 사람들이 상당히 다릅니다 그리고 알고리즘에 대한 세계의 전문가 인 누군가 제품을 만드는 데 적합한 사람이 아닐 수도 있습니다 그러나 그것을 이해할 수있는 누군가가 그것을 할 수 있습니다 그리고 성장과 관련하여 많은 문제가 있습니다

우리는 기업이 첫 걸음을 내딛는 것을보고, 약간의 성공을 얻은 다음, 약간의 걸림돌 그들이 앞으로 나아갈 때 이 문제를 둘러싼 많은 문제가 있습니다 그래서 문제의 일부는 당신이 처음 시작, 당신은 약간의 데이터를 던져 모든 것이 작동합니다 하지만 그렇다면 당신은 – 글쎄, 이제 갑자기, 우리가 성장함에 따라 프라이버시 문제가 생겼다 또는 규제 문제가 있습니다

그리고 이것들은 당신이 생각하지 않는 것들입니다 방금 알고리즘을 개발할 때 뭔가를 얻으려고 노력하면서, 하지만 이는 귀사의 성공에 결정적 일 수 있습니다 여기에는 또 다른 부류의 사람들이 있습니다 Launchpad를 통해 배운 놀라운 것들 중 하나 네, 우리의 다음 고용을 위해 말한 회사와 이야기하고있었습니다 우리가 엔지니어보다는 변호사를 고용하고 있다고 생각합니다

그리고 그것은 내 경력에서 처음이었다 나는 그 감정에 실제로 동의했다 [웃음] 그래서 나는 당신에게 모든 이슈들을 말했습니다 그리고 지금까지 그것은 부정적이었습니다 터프 해

그러나 당신이 할 수있는 멋진 것들이 있습니다 그들은 단지 놀라운 것입니다 그리고 더 많은 것이 있습니다 그래서 나는 그들 중 일부를 지나갈 것입니다 나는 우리가 관여하고있는 몇 가지 계약을 선택했다

나는 너희 회사의 회사를 선택하지 않았다 그건 네 애들 중 어떤 애가 말하는 것과 같을거야 좋아하는 사람입니다 나는 그것을 할 수 없다 그래서 너희들을 내쫓 았어

스탠포드 대학에서 천체 물리학자를 만난 팀이 있습니다 그리고 그들은이 문제를 다루고 있습니다 중력 렌즈라는 그럼 그게 무슨 뜻 이죠? 거기에는 은하계가 있습니다 그리고 은하계에서 지구로 빛이 비추고 있습니다

그리고 그들과 우리 사이에는 또 다른 은하계가 있습니다 그리고 그 은하는 무겁습니다 그리고 실제로 빛을 굴절시킵니다 그리고 무슨 일이 일어나고 있는지 정확히 측정 할 수 있다면, 본질적으로 그것은 퍼팅과 같을 것이다 중간에이 은하가 저울에있다

빛이 얼마나 무거워 지는지 확인하십시오 그리고 너는 뭔가를 배울 수있다 암흑 물질과 그 멋진 것들에 대해 이 사람들이 신경 쓰는 것 그리고 물리학 자들이 어떻게 시작 하자고 말하면서 계산을해라 물리학 법칙을 순방향으로 적용하십시오

그리고 그것은 우리에게 알려줄 것입니다 우리가이 은하가 어떤 것인지 알면, 그 빛이 어떻게 생겼는지 알려줄 것입니다 그리고 일치하지 않으면 이 하나를 약간 조정하고 다시 시도하십시오 그리고 슈퍼 컴퓨터에서 오랜 시간이 걸립니다 왜냐하면 그들은 많은 시련을해야하기 때문입니다

그리고이 사람들이 말한 것은 우리는 물리학 자입니다 우리는 수학을 이해합니다 우리는이 기계 학습에 관해서 아무것도 모릅니다 그러나 우리는 깊은 학습에서, 차별화되고 거꾸로 갈 수 있습니다 앞으로 나아갈 것보다

그리고 그것이 바로 우리가 필요로하는 것처럼 보입니다 그래서 몇 달 후, 그들은 스스로 가르쳤습니다 그들이해야 할 모든 것 그들은 그것을 시도했다 기존 기술보다 효과적입니다

그리고 1,000 만 배 더 빠르게 실행되었습니다 정말 멋진 성공입니다 그리고 그들은 2 개월 만에 성공을 거두었습니다 물론, 이들은 물리학 자입니다 그래서 평범한 사람, 당신이 단어 텐서를 말할 때, 그들은 조금 긴장 해

그러나 물리학 자들은 그것을 아침으로 먹습니다 어쩌면 조금 더 쉬울 수도 있습니다 그들은 문자 그대로 로켓 과학자입니다 여기 또 다른 예가 있습니다 비슷합니다

행성을 찾고 저는 Google에 오기 전에 NASA에있었습니다 그리고 저는이 사명의 전조에 관여했습니다 그래서 나는 그것을 정말로 좋아한다 그리고 그 생각은 먼 저 별을 바라 보는 것입니다

그리고 행성이 그 별을 원으로 만듭니다 그리고 일식이 있습니다 그래서 일식은 빛을 조금씩 차단합니다 그리고 케플러 선교사가 그것을 찾았습니다 그리고 정말로 크고 큰 행성들은 먼 별 앞에서 지나쳐 버리라

많은 빛, 그들은 그것들 모두를 발견했다 그리고 그것은 차가웠다 그러나 이제 우리는 돌아가서 말하기를 원했습니다 더 작은 행성을 찾을 수 있습니까? 기존 기술은 그렇게하지 않았기 때문에 많은 불확실성 그것은 단지 하나의 요소가 아닙니다

그러나 기계 학습 기술 그것들을 골라 낼 수있었습니다 그리고 이제 우리는 더 많은 행성을 발견했습니다 이미 발견 된 것보다 그리고 나는 오늘 아침 또 다른 비슷한 종류가 있다는 것을 보았습니다 오래된 데이터를 보면서 표준 기술을 끌어낼 수 있었던 곳 쉬운 예제, 기계 학습으로 돌아 가기 더 많은 예제를 찾아야합니다 우리는 의학 분야에서 많은 연구를 해왔습니다

이것은 망막을 보는 문제였습니다 및 안구 질환 진단 그리고 우리는 일반 의사보다 더 잘 할 수 있음을 보여주었습니다 그러나 우리는 그 외에 무엇을 할 수 있을까요? 우리는 고혈압을 감지 할 수 있을지도 모른다고 말했습니다 밝혀 지 네, 우리는 정말 잘 할 수 있습니다

그리고 엔지니어들은 계속해서 나아갔습니다 그들은 굴러 다녔다 그리고 그들은 말했습니다 우리 데이터베이스에 있나요? 그 중 하나는 섹스입니다 우리가 그것을 예측할 수 있는지 봅시다

의사가 말합니다 오, 잠시만 요 남성과 여성의 망막에는 차이가 없습니다 당신은 그것을 예측할 수 없을 것입니다 엔지니어들이 말했습니다

왜 95 %의 정확도를 얻었습니까? [웃음] 의사들은 왜 우리가 왜 그 일을 할 수 있는지 알지 못합니다 그들의 눈에 대한 이론은 불완전했다 그리고 의료 응용 프로그램은 모든 방법으로 이동합니다 고등학생까지 그래서 저는 로켓 과학자들에 대해 이야기했습니다

20 년의 경험을 쌓았습니다 여기에없는 아이도 있습니다 20 년 동안 살아 있었지만 아직은 이것에 기여할 수있었습니다 그것은 단지 아픈 사람들 이상입니다 그래서 우리는 아픈 식물을 볼 수 있습니다

그래서 열대 우림으로 나갑니다 나뭇잎이나 무언가에 갈변을 감지 할 수 있습니다 그리고 숙련 된 농부라면 무엇을해야할지 알 것입니다 어쩌면 당신은 경험 많은 농부가 아니겠습니까? 아니면 기후 변화를 통해 다른 종류의 질병을 얻는다 전에 보지 못했던 일들을 도와 드릴 수 있습니다

진정한 도전 과제 중 하나는 여기에 있습니다 말하자면, 우리는 수퍼 컴퓨터를 꺼낼 수 없습니다 필드에 그리고 우리는 아마도 Wi-Fi 연결이 전혀 없을 것입니다 따라서 전화를 통해 로컬로 실행해야합니다

그래서 큰 도전 중 하나는 말하자면, 이러한 연산 집약적 인 애플리케이션 전화기의 크기까지 확장 할 수 있습니다 여전히 작동하게 만드시겠습니까? 그리고 우리는이 경우 할 수있었습니다 다른 하나가 있습니다 그리고 모든 회사는 엘리베이터 피치를 가져야합니다 당신은 회사를 발명했습니다

그리고 회사가 뭐니? 그리고 답은 틴더와 비슷하지만 고양이에게는 그렇습니다 Conectera라고 불리는이 회사는 엘리베이터 피치가 있어요 Fitbit 같아요 그러나 암소를 위해서 그리고 그것은 어리석은 것처럼 보입니다

암소가 실제로 얼마나 많은 단계를 자랑해야하는지 오늘 했니? 아닙니다 그들은 그렇지 않습니다 그러나 농부는 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 싶어합니다 농부가 알고 싶습니다 내 젖소가 아프 시나요? 그들 중 누구도 비정상적인 일을하고 있습니까? 얼마나 많은 양의 물을 마십니까? 얼마나 많이 걷고 있습니까? 그들은 여기에서 저기로 어디로 가나 요? GPS와 가속도계가있는 장치를 놓습니다

이제 전체 무리에 대한 전체 그림을 얻을 수 있습니다 Wi-Fi 연결이없는 또 다른 예가 있습니다 그래서 우리는 불법 삼림 벌채를 탐지하고 싶었습니다 그래서 당신이 생각할 수있는 주요한 것은 – 몇 가지 다른 일이 진행 중입니다 -하지만 주된 건, 너 할 수 있니? 나무를 자르는 톱 소리가 들리는가? 그들이 큰 소리가 나면 파워 톱입니다

그러나 거기에는 아무도 없습니다 그래서 많은 센서를 현장에 투입합니다 센서는 기본적으로 여기에서 볼 수 있습니다 몇몇 태양 전지가있는 휴대 전화예요 시간이 지남에 따라 전원을 계속 유지해야합니다

그리고 전화기는 서로 메쉬 네트워크를 형성합니다 그리고 그들은 듣고 있습니다 그리고 우리는 무언가가 진행될 때 우리에게 알려줍니다 비디오 캡션 – 그래서, 한편으로는, 우리는 오랫동안 음성 인식을 해왔습니다 이것은 쉬워야합니다

그러나 다른 한편으로는, 자막 비디오 일반 음성 인식보다 조금 어렵습니다 마이크에 직접 대고 말하면 한 사람의 이야기가 있습니다 꽤 쉬운 문제입니다 하지만 동영상이 있고 일어나는 일이 많고, 여러 사람들이 말하는 한 번에, 자동차 충돌 등등, 나쁜 마이크 등등, 그것은 훨씬 더 어려워진다 그리고 백가지 다른 언어들 – 그래서 우리는 그 문제를 해결하고 그것을 모두 자동화하려고했습니다

그리고 우리는 그 분야에서 성공했습니다 하드웨어와의 인터페이스 – 그래서 나는 내 휴대폰으로 많은 사진을 찍는다 나는 크고 무거운 DSLR로 많은 사진을 찍는다 그리고 크고 무거운 렌즈를 원하는 이유 중 하나는 그게 당신이 배경을 흐리게 수 있습니다 그러나 우리는 소프트웨어에서도 그렇게 할 수 있습니다

그리고 여기에서는 그것을 사용할 수있는 예를 보았습니다 여기에 더 많은 예가 있습니다 우리는 Geena Davis Institute에서 일했습니다 그들은 영화 산업의 편향에 관심이 있습니다 그래서 우리는 화면에 누가 얼마나 오래 있는지 분석하고, 그리고 누가 말하기 역할을하는지, 그리고 나서 남성 대 여성간에 공정합니다

그리고 여기에서는 기본적으로 차트를 봅니다 그것은 여성이 주도하는 영화에서 말하는 것입니다 여성은 더 자주 나타납니다 많은 반면 남성이 선두 인 영화에서, 그것은 훨씬 더 비뚤어졌습니다 그래서 우리는 여기서 편견을 발견했습니다

그리고 그걸 구성 요소로 분해 할 수 있습니다 등등 그리고 더 많이 보아라 그리고 그것은 모두 자동으로 완료되었습니다 이전에 그들은 매우 느린 진전을 보이고있는 반면 모든 프레임에 손쉽게 주석을 달아서 즉시 모든 것을 할 수 있습니다

여기서 내가 여기서 멈추고 질문을하기 위해 열어 보자 하지만 그저 거기에 여기에 강력한 기회가 있습니다 당신이 할 수있는 많은 것들이 있습니다 그리고 우리는 진화를 계속하고있는 일련의 도구들을 가지고 있습니다 그리고 당신은 그 반쯤 만난다

너 내가 원하는 말을 할 수 있어야 해 이 기술과이 방법론을 채택합니다 그리고 거기에 약간의 충돌이있을 것입니다 나는 많은 것을 발견하게 될 것이다 그건 나에게 새로운 것이지, 모두에게 새로운 것이있다

그러나 그것으로 우리는 많은 기회를 볼 수 있습니다 성공하고 일을하기 위해 너는 달리 할 수 ​​없었다 그렇다면 지금 질문에 대해 열지 않으시겠습니까? 네? 관객 : 가장 과대 평가되고 과소 평가 된 것은 무엇입니까? 현장에서 본 기계 학습의 응용 현재? 피터 노빅 : 글쎄, 후보자일지도 몰라 두 사람 모두이 조수입니다 그래서 우리는 당신이 말하고 대화 할 수 있어야합니다

그리고 지금 강조점은 많은 작은 연설자에 있습니다 키보드가없는 탁자 위에 놓을 수 있습니다 화면이 없지만 당신의 말을들을 것입니다 그리고 이것들은 꽤 인기가있는 것으로 판명되었습니다 그리고 사람들은 그것을 사서 말합니다

오, 이거 정말 멋집니다 나는 음악을 연주하도록 요구할 수 있으며, 올바른 노래를 연주한다 그리고 날씨를 물어볼 수 있습니다 그리고 그것은 나에게 날씨를 알려준다 그리고 잠깐, 내가 그걸 물어봐도 될까? [웃음] 따라서 할 수있는 일의 측면에서 큰 성공입니다

하지만 지금까지 실패한 점은 당신이 할 수있는 모든 것을 알아 냈습니다 다른 응용 프로그램에서는 Google 검색에서 말하는 반면, 우리는 사용자에게 작품의 좋은 모델을 제시했습니다 그리고 작동하지 않는 것 기본적으로 키워드를 입력하는 것입니다 해당 키워드와 관련된 페이지를 보여 드리겠습니다

사람들은 그 모델을 이해합니다 그리고 그들은 힘의 균형이 무엇인지를 안다 구글이이 금액을 할 것이라는 겁니다 그러나 사용자는 또한 자신의 정통한 올바른 질문을하고 결과 페이지를 분석하는 것 이 조수들과 함께 우리는 아직 그곳에 있지 않습니다

그래서 우리는 그것이 마치 사람과 같은 것이라고 말하면서 중도에 가깝습니다 당신은 사람과 이야기하는 방식으로 이야기합니다 그러나 우리는 또한 말하고 있습니다 음, 실제로 그것은 사람이 아닙니다 그것은 모든 것을 이해하지 못합니다

글쎄, 그럼 그걸 어떻게 이해하니? 우리는 아직 명확하게하지 않았다 시간이 지남에 따라 생각합니다 한 가지 기능이 확장 될 것입니다 점점 더 많은 일을 할 수있을 것입니다 그러나 더 나은 사용자 인터페이스가 필요합니다

당신이 그것을 어떻게 생각해야하는지에 관해 말하는 것은 여기에서 그것이 할 수있는 일의 글쎄, 그건 자란 사람이 아니야 8 살이야 그것을 생각하는 방법입니까? 아니, 그건 맞는 모델이 아니야 그래서 우리는 그것을 더 명확하게 할 수있는 방법이 필요합니다

고맙습니다 네? 관객 : 사람들이 해결하려고하는 문제가 있습니까? [알아들을 수 없는]? 피터 노비 그 : 네, 문제가 있습니다 사람들이 기계 학습을 시도 할 것입니다 그럴 필요 없어? 그것은 확실히 그렇습니다 그리고 유지하는 데 몇 가지 이점이 있습니다

가능한 한 간단합니다 따라서 중장비 기술을 사용하지 마십시오 쉬운 사람이 사용할 때 확실히 많은 예제가 있습니다 편익이 너무 작아서 편한 편이다

그것이 자동으로 아니더라도, 손으로 그것을 할 수 있습니다 그리고 아마도 손으로 그것을하는 비용이 있습니다 그러나 그것은 여전히 ​​큰 노력에 투자하는 것보다 쉽습니다 설명 형 문제도 있습니다 그래서 나는 Google 검색을 할 때 알아

역사적으로 우리는 조금 저항했습니다 기계 학습에 너무 많은 통제권을 넘기는 것 그래서 우리는 항상 이런 생각을했습니다 검색에 관련되어 있으며 새로운 요소를 창출 할 것입니다 관심을 가져야하는 정보 또는 사용자가 상호 작용하는 방식 그들의 역사에있는 페이지와 함께

그것은 데이터입니다 우리는이 데이터를 사용하여 제품을 향상시킬 것입니다 그리고 우리는 종종 말을 잘하고, 우리가 알아 냈어 이제 이것을 추가 할 것입니다 얼마나 더 추가해야합니까? 음, 기계 학습 알고리즘 이러한 매개 변수의 올바른 값을 알아낼 것입니다

그러나 우리는 항상 말하기를 꺼려했습니다 모든 것을 하나의 깊은 학습으로합시다 네트워크에서 우리가 기계 번역에서 말하는 방식 그리고 나는 거기에 몇 가지 이유가 있다고 생각합니다 하나는 우리가 일종의 훈련을 만드는 것입니다

우리가 따라갈 때 데이터 그래서 거기에 자연적인 데이터가 없습니다 이미지 처리를 원할 때, 세계에 자연의 그림이 있습니다 그러나 자연적인 예는 없다 우리가 만드는 것 이외의 검색 및 결과 우리가 그 데이터를 훈련한다면, 우리가하고있는 일을 바꾼다

이제 데이터가 더 이상 유효하지 않습니다 우리를 걱정시키는 또 다른 문제는 우리가 앞의 여러 단계를 생각해야만한다고 느꼈다 초기에 우리는 우리 직업이 웹 관찰 우리는 도서관 카탈로그와 같았습니다 다른 사람이 그 물건을 게시하고, 우리는 단지 그것을 분류합니다

그 다음 우리는 우리가 실제로 그것과 상호 작용하고 있다는 것을 깨달았습니다 알고리즘을 변경할 때마다, 웹 마스터는 우리가 한 일을 연구하고 그들이하는 일을 바꿀거야 따라서 현재 데이터를 최적화 할 수는 없습니다 우리는 우리가 변화를 가졌다면 무슨 일이 일어나는지 말해야합니다 미래에 어떻게 될까? 그리고 그 알려지지 않은 미래에 대한 데이터는 없습니다

그래서 우리는 무슨 일이 일어나고 있는지 정말로 이해해야 만하는 것처럼 느꼈습니다 그리고 모든 것이 기계 학습 모델 일 뿐이라면, 미래가 어떻게 바뀔지 예측하는 것이 어려웠습니다 그것이 몇 가지 기계로 필기 코드라면 학습 된 매개 변수를 사용하면 더 쉽게 수행 할 수 있습니다 이것이 우리가 꺼려했던 한 가지 예입니다 그리고 이제는 시간이 지남에 따라 더 많은 기계 학습을 할 때, 우리는 더 많은 자신감을 갖게되고, 더 많이 몰래 움직이고 있습니다

검색 알고리즘으로 네? 관객 : [INAUDIBLE] 네, 그렇다면 데이터와 당신의 관계는 무엇입니까? 일반적으로? 그리고 그것은 어려운 질문입니다 대답이 하나도 없습니다 데이터를 어디에서 얻을 수 있는지 알아야합니까? 그것의 얼마를 필요로합니까? 그것이 어떻게 선별되거나 조작되어야 하는가? 그리고 거기에는 여러 경로가 있습니다 그래서 때때로 데이터가 이미 거기에 있습니다 가서 찾아서 수집 할 수 있습니다

그리고 때로는 다른 사람으로부터 얻을 수 있습니다 때로는 그것을 만들어야합니다 많은 예제가 있습니다 초기 제품을 만들어 상호 작용을 얻으십시오 사용자와 그리고 나서 당신은 그런 종류의 부트 스트랩을합니다

그래서 우리는 예를 들어 음성 인식에서 그러한 작업을 수행했습니다 우리는 사람들의 사례를 많이 갖고 싶었습니다 말하고 결과를 얻는 것 그래서 우리는 무료 서비스를 제공합니다 전화 번호에 대한 전화 번호 안내

사람들은 [비상업적 인] 사업을 요청할 것입니다 그리고 나서 우리는 답을 줄 것입니다 그리고 나서 우리는 말할 수 있습니다 우리는 옳은 대답을 얻었는지 아닌지를 알아낼 수있었습니다 그들은 사업에 연결했기 때문에? 그래서 우리는 데이터 수집에 투자했습니다

그리고 많은 시간을 할애해야합니다 그런 다음이 질문도 있습니다 익스텐트는 귀하의 특별 응용 프로그램입니다 다른 사람에게 제네릭 대 일반 이제 Google 및 다른 회사를 볼 수 있습니다

이 사전 훈련 된 모델을 제공하고 있습니다 음성 인식이나 이미지 인식 또는 텍스트 작업 가공 등등 세상의 모든 것에 그리고 한 가지 방법은 그것을 사용하는 것입니다 또 다른 한가지는 그것을 사용하는 것입니다 일부 데이터를 추가하여 수정하십시오

그리고 다른 접근법은, 아니오, 제 신청서는 그것은 그것을 사용하는 것이 전혀 도움이되지 않는다는 것이 었습니다 내 데이터로 처음부터 시작해야합니다 그리고 그 질문에 대한 답은 없습니다 너 스스로 조사해야 해 올바른 경로가 무엇인지 확인하십시오

곧 관객 : 그럼 해석 가능성 조각에, 기계 학습에 대해 어떻게 생각하십니까? 인간 지식의 진보와 관련이 있기 때문에? 망막보기 에서처럼 의사 마치 눈의 모형처럼 결과를 얻는다 개선되었지만 실제로는 그렇지 않습니다 그들은 실제로 그 지식을 가지고 있지 않습니다 그것에 대해 어떻게 생각하세요? 네 그래서 그것은 좋은 질문입니다

그래서 보자 그래서 이것은 당신에게 힌트를줍니다 그리고 저는 우리가 실험을하는 방법이 많이 있다고 생각합니다 우리는 데이터를 얻습니다 우리는 그것을 이해하지 못합니다

그리고 여러분은 돌아가서 새로운 이론을 만들어야합니다 그리고 저는 항상 그렇게 생각합니다 그리고 실험과 이론의 도약이 있습니다 그리고 지금 기계가 다른 것 같습니다 학습은 훨씬 더 강력한 도구를 제공합니다

실험을하기 어쩌면 과거에는 많은 영리한 인간이 있었을 것입니다 이론은 실험을 유도했을지도 모른다 보다 더 자주하지 그러나 많은 발견은 항상 있습니다

누군가가 말하길, 허, 재밌 네요 나는 이론이 있다고 말하는 것보다 예기치 않은 결과가 있습니다 이제 설명 할 수 있을까요? 그래서 기계 학습은 그 호기심을 일으키는 데 도움이 될 것입니다 그것은 설명 자체를 도울 수 있습니까? 저는 그것이 우리가 많은 개선이 필요한 분야라고 생각합니다 그래서이 차트 중 일부를 보여주었습니다

데이터와 결정 경계의 공간을 볼 수 있습니다 등등 그리고 그것은 당신에게 약간의 아이디어를줍니다 하지만 더 나은 대화를 나누려면 더 나은 도구가 필요합니다 기계 학습 알고리즘 그것이 실제로하고있는 것을 이해합니다

그리고 다른 문제는 사람들이 혼란 스럽다는 것입니다 때때로이 이해력의 문제와 함께, 그들은 알고리즘을 비난한다 문제를 비난해야합니다 이해할 수있는 것들 간단한 용어로 설명 할 수있는 것들입니다 그래서 제가 수표 책의 균형을 잡고 싶다면, 나는 옳은 대답이 무엇인지 묘사하는 방법을 안다

나는 그것을하기위한 프로그램을 작성하는 방법을 안다 그리고 정확하게 정확하게하기 위해서는 복잡 할 수도 있습니다 본질적으로 그것은 단순한 문제입니다 그래서 그것을 해결하는 코드는 이해할 수 있어야합니다 프로그래밍 언어와 상관없이 또는 당신이 그것을 쓰는 데 사용하는 시스템

누군가의 얼굴을 알아보는 반면, 그것은 본질적으로 어려운 문제입니다 종종 정답이 정답이 아닐 수도 있습니다 여기 얼굴이 있습니다 그게 누구에게 속한거야? 전문가는 옳은 대답에 동의하지 않을 수 있습니다 아무도 정답이 없습니다

그리고 둘째로, 그것을 발견하는 과정 의식이 없다, 말할 수있는 전문가가 없다 이것이 제가 그 결정을 한 방법입니다 오히려, 나는 그것을 어떻게했는지 모른다 나의 의식이없는 마음이 내 의식의 마음보다 그것을했다 그래서 사람들은 기계 학습 알고리즘을 비난합니다

그 두 가지 문제를 해결하지 못했을 때 알고리즘의 잘못 사실이야 그 문제는 시작하기가 어려웠다 관객 : 안녕하세요 나는 아주 기본적인 질문을 가지고있다

기계 학습 문제를 어떻게 식별합니까? 특정 [부적절한] 문제가 있습니다 [INAUDIBLE]에는 여러 장소가 있습니다 기계 학습을 적용 할 수 있습니다 그래서 나는 아직도 실제 사용법을 찾는 방법을 알아 내고있다 기계 학습을위한 사례

네 내 생각에 그것은 경험에 따른 것이라고 생각합니다 그래서 우리 제품 관리자가 사진 팀이 문제를 확인하지 못했습니다 그들은 그것이 가능하다는 것을 몰랐다 그들이 시도 할 수있는

그래서 당신은 어떤 비슷한 문제에 대해 최신 정보를 입수해야합니다 사람들이 작업 해 왔습니다 그래서 오늘 내가 너에게 보여주고 싶었던거야 다양한 가능성, 단지 여기에 대해 생각할 수있는 것들이 있습니다 할 수 있습니다

그래서 당신은 그 아이디어를 발휘할 필요가 있습니다 여기 다른 누군가가 한 일이 있습니다 이것은 내가하는 일과 비슷하게 보입니다 그리고 나서 당신은 그것을 분석 할 수 있어야합니다, 말하자면, 거기서 성공하려면 무엇이 필요합니까? 적절한 종류의 데이터가 필요합니다 올바른 종류의 객관적인 기능이 필요합니다

나는 사용자에게 그 유대 관계를 필요로하고 그들에게 유용 할 수있다 따라서 제품을 정의 할 수있는 단계를 파악합니다 그리고 더 자주 당신이 그것을할수록, 당신은 그것에 나아집니다 연설자 1 : 우리는 한 번 더 질문 할 시간이 있습니다 네

관객 : 실제로 얼마나 자주 실행 가능합니까? 모델을 유용하게 실행되는 것으로 축소 너무 복잡하다 대 휴대 전화에 컴퓨팅을 위해 클라우드로 이동할 필요가 있습니까? 피터 노비 그 : 그래, 우리는 확실히 지출하고있어 더 많은 시간을 할애 해 다행히도 많은 모델이 훨씬 쉽습니다 그들이 훈련하는 것보다 달릴 수있다 따라서 교육 과정은 복잡합니다

하지만 전화로 가져올 수 있다면, 나는 다양한 것들이 있다고 생각한다 그것들은 꽤 잘 덮여있다 전화는 정말 강력합니다 이제는 항상있을 필요가없는 한 지금 관객 : 예, 짧은 파열에있는 한 상호 작용의

피터 노르 비그 : 우리는 아직 그 지점까지 도달하지 못했습니다 하루 종일 휴대 전화에서 동영상을 실행할 수 있습니다 길고 모든 장면을 분석합니다 오래 전에 배터리가 소모됩니다 그러나 우리는 그 방향으로 일하고 있습니다

그래서 저는 여러분이 기본적으로 답을 말해야한다고 생각합니다 그래, 나는 그 일을 할 수있다 그러면 문제는 어떻게 작동하게합니까? 그렇다면 모델을 컴파일하는 과정은 무엇입니까? 그리고 그것을 충분히 작게 만들어서, 너무 배고파하지 않게 만드시겠습니까? 얼마나 자주 모델을 업데이트해야합니까? 클라우드에서 다시 계산하고 다운로드하십시오 무엇을 다운로드합니까? 프라이버시 문제는 무엇입니까? 전화에서 실행되는 모델을 사용하면 당신이 지주의 책임으로부터 면제받을 수 있다는 것입니다 누군가의 사적인 데이터

전화가 켜져 있다면 그들의 문제가 아니라 당신의 문제 그리고 당신은 고소 당할 수 없습니다 해당 데이터를 복구 할 수는 없습니다 그러나 단점은 데이터를 수집하지 않는 경우입니다 당신은 개선의 가능성을 이용하지 않습니다

그래서 많은 연구가 있습니다 지금 당신이 매개 변수를 공유 할 수있는 방법에 드러내지 않고 네트워크를 위해 그 밑에있는 데이터의 비밀 그리고 저는 그것들이 진짜 문제라고 생각합니다 언제 어디에서 실행되는지에 대한 아키텍처 업데이트되고 데이터 흐름은 어떻게됩니까? 하지만 만약 내가 그 문제를 해결할 수 있습니다, 나는 그것을 전화로 실행할 수 있습니다 관객 : 차가워 요

고맙습니다 좋아, 알았어 네 고맙습니다 [박수 갈채] [음악 재생]

[영화 인정]!!💜 한국판 디즈니 영화 “Fairytale in Life” inspired by DISNEY 감독판(당신의 삶속에 동화를, director KIMDAX 2017)

비행의 삶에서 순수한 어린 시절에 볼 수있는 동화의 세계 이 세상에 아직도 함께 존재한다 그러나 두 세계의 속도는 같지 않습니다

두 세계에서 때때로 나타나는 짧은 순간 동화 속의 판타지를 만나기 위해서 동화의 열쇠는 무엇입니까? 삶의 동화는 디즈니에서 영감을 얻었습니다 감독 : KIMDAX 마지막 3 번째 시험의 마지막 날 나는 바쁜 삶에 무의식적으로 익숙했다 날으는 지하철과 같은 바깥 풍경보기 과거의 삶은 또한 매우 빠릅니다 비행중인 지하철에서 사람들은 자신의 게임을 가지고있다 나는 없애기를 바란다

그래서 나는 책을 닫았다 임시 변통을 일시적으로 없애라 너의 마음을 따르고 너의 마음을 따라라 더 이상 억제 할 수 없음 너의 마음을 따르고 너의 마음을 따라라 돌아서 문을 던지기 나는 그들이 말하는 것을 신경 쓰지 않는다

폭풍우가 터지게하자 추위는 더 이상 나를 괴롭힐 수 없다 재미있는 것은 거리가 모든 것을 작게 만듭니다 일단 내 두려움을 억제 절대로 다시 제어하지 마라 내가 할 수있는 걸 볼 시간이야

나의 한계와 돌파구를 시험해 보라 옳고 그름이 없으며 나를 규제하는 규칙도 없습니다 난 공짜로 해요 너의 마음을 따르고 너의 마음을 따라라 나는 바람과 천국에있다 너의 마음을 따르고 너의 마음을 따라라

너는 나를 더 이상 울지 않을 것이다 나는 여기 서있다 내가 여기 머물러 라 00 : 04 : 41,640 -> 00 : 04 : 45,680 폭풍우가 울부 짖자 내 힘이 깊은 지하 공기를 상승시킨다 내 영혼이 빙판으로 유혹하고있다

얼음의 돌풍으로 생각된다 나는 돌아 가지 않을거야 과거는 과거의 일이되었다 너의 마음을 따르고 너의 마음을 따라라 나는 태양이 땅에서 떠오르는 것을 좋아한다

너의 마음을 따르고 너의 마음을 따라라 완벽한 소녀는 사라졌어 나는 서 있었다 태양 아래서 감기가 더 이상 나를 괴롭힐 수 없다! 감기가 더 이상 나를 괴롭힐 수 없다! 언제 이런 식으로 느껴지나요? 그것은 매우 익숙한 것처럼 보입니다 내 억압적인 일에서 벗어나는 느낌 일상 속에서 만난 동화의 순간 덕분에 매일 매일 나는 걷는다

다르게 느끼는 것 같습니다 이상한 날 오늘의 시험은 가장 중요한 전문 시험입니다 나는 평소와 다르며 나는 매우 편안하다고 느낍니다 찬물 벽 교실에서 평소와 같은 풍경 그러나 다른 무엇입니까? 그냥 뭔가 잊어 버린 것 같은 느낌이야 이상한 날 OK, 테이블에 모든 것을 넣으십시오 줘, 패스 (30 점) 나는 10 년 후에 나를 인터뷰하고 메모를 쓴다

(30 점) 모두가 이번 학기에 열심히 공부했습니다 너의 직업에 따라 오늘 메모 작성 고용을 위해서 모두가 기계처럼 열심히 일합니다 네가이 일을하는 걸 원치 않아 최근에 많은 학생들이 45 그 학생들, 학생은 그 신용을 얻기 위해 무엇을 포기 했습니까? 매우 고통 스럽다

이것은 정말로 슬프다 오늘은 마지막 예술 수업입니다 그렇다면, 당신이 똑똑하고 밝은 사람이되기를 바랍니다 마지막 직장 빛나는 사람은 어떤 사람인가? 직접 답변 최종 예술 수업 – 빛 – 나는 학교에 간다! 어렸을 때 우리 가족 중에는 많은 인형이있었습니다 내가 가장 사랑하는 사람은 핑크 토끼 인형 토끼 인형이 정말로 살아 있다고 생각해

그래서 내가 돌아 왔을 때 가방을 내려 놓기 전에 그 토끼 인형에게 인사하고 그것을 잡아라 우리 엄마가 날 동화책 읽어 줬어 동화 속에 살아있는 인형처럼 느껴 보자 우리 가족의 인형도 제 친구입니다 인형이 찢어지면 아기 인형이 아프게됩니다

어머니는 나를 사랑스럽게 바라 보았다 인형 친구를 잘 돌 보겠다고 거의 20 년 전에 그 날이 분명하지 않다는 것을 기억하십시오 그러나 나는 여전히 가장 붉은 색을 좋아하지 않는다 조각처럼 보존 된 추억 내 기억에, 그 날은 매우 밝았습니다 그리고 특히 어두운 집은 빨간 테이프로 덮여있다

이 빨간 종이가 나쁘다고 느낍니다 거친 소리 닫힌 문을 통해, 엄마 아빠의 비명 소리 집안의 붉은 파도를 방황하다 모두 내 마음에 그림자를주었습니다 나는 산타를 다시는 믿지 않는다 항상 살아 있다고 간주되었던 토끼 인형을 죽이십시오

사실, 모든 것이 끝났습니다 그날 이후 우리는 작은 집으로 이사했습니다 움직이기 전에 많은 것들을 버려야합니다 뭔가를 선택할 때 물론, 처음 쓸모없는 것들이 선택됩니다 그래서 어머니는 처음으로 내 인형을 던졌습니다

이제 그게 당연하다고 생각해 그러나 나는 어린 시절 큰 타격을 입었습니다 엄마는 매일 나에게 동화책을 읽는다 그러나 현실을 만질 때 버리는 것은 동화의 환상입니다 그 때부터 사람들이 가장 화가 났을 때 사람들이 버린 것은 처음이었습니다

손댈 수 없지만 손댈 수 없음 순수한 마음으로 빛나는 아이의 모습 유죄 판결로 기록 된 순수한 꿈은 점차 잊혀진다 이제 나는 대학 입학 시험 전에 일반 고등학생이다 또한 좋아해요 논스톱 평가와 분리 될 수있는 옳고 그른 것은 없습니다 회화의 순간, 미술 수업 그러나 오늘은 마지막 예술 수업입니다

학교는 예술이 대학 입학 시험에 필요 없다고 생각하기 때문에 이 비행기는 어떻게 될 것입니까? 안녕하세요 여러분! 선생님은 좋습니다! 글쎄, 논쟁하지 말고 주목해라! 당신은 학습에 지쳤습니까? 예! 당신은 오늘이 마지막 예술 수업이라고 들었습니다 아 당신은 모두 매우 영리합니다

선생님은 당신을 자랑스러워하고 당신을 사랑합니다 하지만 그 이후로, 나는 너희들이 희망한다 똑똑하고 반짝이는 사람이 되십시오 세계에는 점점 더 똑똑한 사람들이 있습니다 실제로 실제로는 소수의 사람들이 빛을 발합니다

이것은 정말로 슬프다 – 빛 – 선생님이 마지막으로 준 임무입니다 인생에서 가장 밝은 순간을 찾으십시오 어떤 사람이 선생님의 반짝이는 사람입니까? 직접 찾아보십시오 제출 날짜는

입니다 고등학교를 졸업하기 전에! 어쨌든, 오늘은 마지막 수업 이니까 확인할 시간이 없어

너희들! 따라서이 직업은 확인되지 않았습니다 즉,하지 않으면 문제가되지 않습니다 그러나 누가 그 답을 찾을 수 있습니까? 이전에는 보이지 않았던 것들을 확실히 볼 것입니다 너와 함께하지 말고 선생님이 해보라고 권유한다 이 고등학교에서 거의 3 년 동안 배운 것은 사람들의 반응을 보는 것입니다

대학에가, 너희들! 오늘의 수업은 여기서 끝납니다 최종 예술 수업 – 빛 – 나는 항상 떨고 싶다 내가 느끼는 것은 놀라운 것을 발견 할 수있을 것입니다 또한 하트 비트가있다 나는 그 일을 끝내야한다고 생각해

내 가장 밝은 순간은 언제 였니? 다음날 엄마는 인형을 모두 가지고 갔다 나는 내 인형을 찾아 내 친구들을 찾는다 하지만 내가 가장 좋아하는 토끼 만 찾을 수 있습니다 나는 Hongxia가 나타 났을 때 방금 집에 갔다 어머니는 우는 걸보고 토끼 인형을 뒤로 당긴다

노출 된 모양이 예상 한 것과 다릅니다 이것은 어머니가 본 것 중 가장 슬픈 표정입니다 하지만 작은 집에 토끼 인형을 넣을 때 이 인형이 집안의 불필요한 물건과 같다는 것을 알았습니다 나는 또한이 인형이 내가 사랑하는 살아있는 친구가 아니라고 느낍니다 이건 그냥 어떤 공장에서 수 놓은 인형 이니까요

버려 질 수있는 작은 것입니다 동화가 진짜라면 인형은 정말로 살아있다 우리 엄마가 버리지는 않을거야 가장 밝은 사람을 찾으려면 집으로 돌아가서 방을 돌리십시오 어린 시절의 상처 같았 어

오랜 친구 찢어짐 그럼 확신 해 나는 인형의 시력을 보았다 당시에는 고통스럽고 순수했지만 인형에서 키스 한 오래된 아로마 어렸을 때 나는 동화의 세계를 믿었으며 나는 일상 생활에 관심이 많았습니다 그 당시에는 내 인생에서 가장 빛나는 시간이었습니다 가장 밝은 순간을 찾았습니다

나는 그날부터 반짝이는 사람이 누구인지 알아 내기 시작했다 알아 내려면 매일 아트 룸으로 가십시오 더 이상 예술 수업이 없으며 아무도 예술실을 찾고 있지 않습니다 아트 룸을 비밀 기지로 사용합니다 지루함을 느낄 때 마지막 질문에 대한 대답을 생각합니다

그 당시 저는 자유롭게 자유로울 수있었습니다 시간이 지나고 대학 입학 시험 아무 목적이 없지만 곧 시험을 보게됩니다 나는 곤경에 처해 있었고 나는 아트 룸에 갔다 그때 나는 누가 가장 밝은 사람인지 알지 못했습니다 달 좀 봐

너는 아름답다고 생각하지 않니? 이것은 내 자신의 비밀 거점이다 내가 쉬는 유일한 곳 내 자신의 시간 동안 모두가 나를 너무 많이 기대한다 학습 만이 가장 중요합니다 "이번에는 내 공연이 향상되었습니다! ' 그러나, 나는 다른 인생을 보내고 싶다 내가 어렸을 때, 나는 동화를 읽었다

그곳에서 만난 소중한 운명 나를 사랑할 조건이 없다 너와 나 걱정할 것이 없다 내가 하루 종일 함께 있었을 때 그 당시 내가 가장 밝은 사람 이었습니까? 빛나는 사람이 어떤 사람입니까? 내가 찾으면 그것을 볼 수 없기 전에 무엇을 볼 수 있습니까? 나는 찾아야 해 나는 그것을 발견 할 것이다 아무리 오래 걸릴지라도 나는 대답을 찾아야 만한다

사람들의 기준에 따르면 나는 지금까지 그 규칙에서 살아 남았습니다 하지만 지금부터는 나 자신을 찾는다 나는되고 싶어 사람들이 원하는 것이 아니라 그러나 나는 정말로 원한다 스파클 반짝이는 사람들 대학 입학 시험 때까지 최종 답을 찾지 못했습니다

나는 대답을 찾기 위해 어느 날 다시 올 것이다 잊어 버리는 것을 잊어 버린 그 시대의 추억, 즉, 갑자기 발견되지 않은 질문이 기억났습니다 세계의 중심은 당신 자신의 것입니다 타인의 희망에 따르지 않는다 다른 사람들의 기준에 따르면 그리고 당신 자신의 것이되기를 바랍니다

나는 당신이 완벽한 점수를 얻지 못할 것이며 당신의 인생에서 완전한 점수를 가진 행복한 사람이되지 않기를 희망합니다 모두가 시험에 합격했으면 좋겠다 답변 없음, 그림 캔버스 없음 선생님, 말씀 드렸다시피 저는 대학에 다녔습니다 이 시간에 내가 뭘 했니? 당신은 대학이 전부는 아니라고 말합니다 네가 의미하는 바를 이해할 수 있다면 나는 어떤 사람들이 빛나는 사람들인지 이미 이해하고있다

나는 지금과 다른 삶을 살 것인가? 아니, 아직 늦지 않았다 나는 대답을 찾기 위해 어느 날 다시 올 것이다 같은 항상 찾을 수 없다 인생에서 가장 밝은 순간 많은 시간이 소요되지만 순간 나는 이해한다 나는이 순간에 여기에있다

갑자기 나는 보았다 어떻게 생각하지 않았습니까? 나의 가장 밝은 순간 그리고 마침내 빛을 보았습니다 순수한 자신감 내 작은 마음 나는 동화를 보자 빛나게 해줘 그 빛은 내 마음 속에있다

나는 아직도 지키고 싶다 그 순수한 정신 마지막 일 잊어 버려 반짝 이는 사람은 무엇을 의미합니까? 많은 시간이 소요되지만 순간 나는 이해한다 나는 동화를 믿는다 나는 내 마음 속에서 그 목소리를 믿어야한다

다른 사람들이 무엇을 보든 꿈을 기꺼이 믿는다 그리고 마침내 빛을 보았습니다 순수한 마음의 빛 내 작은 빛 동화 꿈꿔 보자 그 때부터 꿈을 꾸고 싶다 동화가 아니라 나다

더 이상 자신을 제한하지 않습니다 나는 빛나고 싶다 이제 마침내 나를 보았습니다 드디어 빛을 보았습니다 드디어 빛을 보았습니다

내가 발견 한 빛은 밖에서가 아니라 내 속에 있었다 반짝이는 사람들은 몽상가입니다 나는 마침내 이해했다 동화를 믿고 순전히 빛나는 어린 아이처럼 나는 꿈을 순수하게 믿기로 결심한다 그때부터 나는 새로운 동화를 적기 시작했다

이야기 뒤에서 오래 전에 호박을 재배 한 소녀가있었습니다 어린 소녀 주위에 사과를 낳는 소녀가 있습니다 마법적이고 아름다운 꽃을 낳는 소년도있다 '드디어 SBC 아나운서의 공개 모집을 통과했습니다! ' '뼈 아팠다, 나는 더 열심히 일할 것이다! ' 새로운 직원, 최! 준! 하오! 통과 후, 우리는 마침내 예상되는 세미나에 도착했다! 3 명의 스탭이 응원하고 있습니다! 하하하 하 모두의 삶은 아주 좋습니다 내가 뭘 좋아하는지 쉽게 알 수 없다 사람들은 어떻게 목표를 설정하고 날 수 있습니까? 모두가 자신의 재능과 경험을 십분 활용합니다 나

어떻게 지내니? ☆ 영화 공연과 ☆ 인터뷰! ! ! ! ! ! – 꿈을 가진 사람들은 항상 빛나는 사람들입니다 응, 나 심각해 꿈을 가진 사람은 항상 밝은 사람입니다! 영화 뭘 했니? 아니요

아니요 나는 영화에 대해 더 많이 배웠고, 나는 클럽에 참가했고, 나는 또한 단편 영화를 만들었습니다 그것은 이기고 있습니까? 아 아니

그렇지 않은 것처럼 지금은 무엇을합니까? 일하는 무슨 일이야? 카페에서 일하기 보통의 흠 해외 유학, 그래서 나는 영어를 잘한다 아니면 독특한 경험을하지 않은 회사의 독특한 작업이 비슷한 느낌을 갖게 되었습니까? 아니요 아직 영화를 보지 못했지만 나는 매우 평범한 영화라고 생각합니다

네가 아주 평범한 삶을 사는 것 같아 우리 영화 성능 국은 기꺼이 시력을 기원합니다 좋은 경험이없는 것처럼 보입니다 특별한 것은 없다 특별한 것은 없다 매우 진지하게 수행 된 것은 보통의 추악한 호박 일뿐입니다

어린 소녀는 절망에 빠지게 도울 수 없다 다른 사람들은 아름답고 독창적 인 식물을 재배하고 왜 어린 소녀는 호박을 낳을까요? 어린 소녀의 삶, 조건, 이야기 이 사람들은 관심이 없다 중요한 건이 어린 소녀가 호박을 재배했다는 것입니다 다른 사람들에게 이것은 매우 평범하고 평범한 것입니다 일하는 것이 나의 직업입니까? 내가 패스를하고 싶지 않다면 너무 실망한거야? 요즘 쓸 일이 쓸모없는 거니? – 꿈을 가진 사람들은 항상 빛나는 사람들입니다

꿈은 당신의 마음의 소원입니다 꿈은 당신의 마음의 소원입니다 잠 들어있을 때 꿈속에서 슬픔을 잊을 것입니다 당신이 어떤 종류의 소원을 가졌 든 상관없이 꿈에 자신감을 가져라 웃으며 무지개가 나타납니다

너의 마음 속에 얼마나 슬픈지라도 당신이 믿는 한 너의 꿈 희망 올 것이다 매일 나는 꿈속에서 길을 간다 나는 꿈꿨다 마술처럼, 내 꿈이 이루어집니다 꿈은 너무 아름답습니다, 나는 두려워합니다

일출과 마찬가지로 매일 마침내 행복한 결과가 있습니다 나는 내 꿈이 실현 될 것을 안다 하지만 어린 소녀는 결코 절망하지 않거나 포기하지 않습니다 아무리 그녀를 칠하고 싶든 어린 소녀는 빛날 수있는 사람입니다 간단히 말해서 순수한 마음과 어린 소녀의 자신감 덕분입니다

어린 소녀가 낳은 평범하고 못생긴 호박 아름다운 호박 마차가되어 어린 소녀에게 꿈을 실현시킬 기회를줍니다 내가 어렸을 때의 동화 같아 순수하게 꿈을 믿고 진지하게 요컨대, 그것은 성취 될 것이다 – 단편 영화제 상 – 내 삶에 동화가 있다면 – 작품 이름 : 보통 청소년, 이름 : 김두용의 동화는 항상 행복한 결말을가집니다 꿈은 당신의 마음의 소원입니다

– 몇 년 후 – – 몇 년 후 – 다시 같은 꿈을 꾸었습니다 동화의 밤부터 나는 항상 같은 꿈을 꾸다 복잡한 아이디어를 멈추게하는 대답은 '내가 잘 할 수 있을까? ' '어쩌면 나는 특별한 것이 없다' 간단하고 순수한 생각인가? 꿈을 가진 사람은 항상 밝은 사람입니다 동화의 간단하고 분명한 교훈 복잡한 삶에서 우리에게 밝은 해결책을 줄 수 있습니다 그러면 사랑은 세상의 표준에 따라 많은 조건을 따르지 않을 것입니다

그리고 동화 나 운명처럼 우연히 보일 수있는 것은 무엇입니까? – 그 사람 한테 소개 받고 싶니? ! – 이봐, 나는 서로 만나고 싶지 않아 하하 – 네가 소개하지 않을 때 정말 후회 하네! – – 학업 자격, 가족은 좋다, 그런 사람이 없다 – – 이봐, 내가 소개되고 싶다 – – 하하, 너를 남자 친구에게 고소 하겠어? – – 너는 항상 삶에 관해 이야기하고있어 그걸 기다리고, 잘 생긴 사람은 다른 사람에게 도둑 맞았다 – 어렸을 때 더 많이보아야합니다

– 나는 당신을 성공에 소개 할 것이다! ! ! – 어 정말 사실입니까? 내가 어렸을 때 나는 해외에서 유학을 졸업했다 어

사실, 나는 법에별로 관심이 없다 학부모가 더 배우게 해줍니다 더 중요한 것은, 내 두뇌 덕분에

하하하 나는시를 아주 좋아한다 그래서 내가 독일에서 공부했을 때 아, 독일어로시를 어떻게 말할 줄 안 봤니? Lyrik L, y, r, i, k

그 언어는 거문고에서 온다 다시 말해, 고대 그리스인은 거문고를 연주했다 가장자리시, 가사시는에서 온다 (몇 별 밤 – 음과 Dongzhu) 스타는 메모리입니다 별은 사랑이야 별이 외롭다 우리 엄마는 내가 더 일찍 결혼하기를 원해

너 결혼하고 싶어? 아? 파스타는 이탈리아에서 가장 많이 먹습니다 한모금을 갖기 위해 이탈리아에 어떻게 갔습니까? 운명은 없으며, 맹목적으로 적절한 조건에 부합합니다 언젠가는 내 마음과 영혼으로 언젠가는 만날 수 있을까요? – 운명의 사랑 – – 운명은 당신이 어쨌든 걱정할 필요가 없다는 것을 사랑합니다 오랜 시간 꿈도, 심지어 꿈꿔 왔어 오늘은 새로운 TV 드라마 장면을 촬영 한 첫날입니다

좋은 기분, 좋은 꿈이 있어요 어떤 좋은 분위기가 일어날 것인가? 나는 전에 몰랐다 그러나 나는 이제 동화가 있다는 것을 알고있다 어쩌면 내 사랑 동화처럼 나에게 올 것이다 – 매직 코트 야드 – 아름다운 요정처럼 어느 날 나는 꿈속에서 너를 만났어

언젠가 꿈처럼 내게 올 것인가? 아, 누가 믿는거야? 인정받는 사랑 아, 그 꿈처럼 나를 유혹 할 수있다 – 마법의 정원 – 그런 사랑이있다 그런 사랑이있다 놀라운 일 이었어 과거에 한 번 과거에 한 번 일단 자신있게 태양이 뜨는 것처럼 태양처럼 동쪽에서 일어난다

고대의 전설 고대 노래 미녀와 야수 꿈꾸는 사람들은 꿈을 볼 수 있습니다 실현하고자하는 열망 너의 꿈은 이루어질거야 이 이야기들을 5 개의 동화로 바꾸는 것은 어떻습니까? 꿈꾸는 사람들은 꿈을 볼 수 있습니다 실현하고자하는 열망 너의 꿈은 이루어질거야 삶의 동화는 디즈니에서 영감을 얻었습니다

감독 : KIMDAX 2017