[Script Info]
Title: 
[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:00.80,0:00:03.92,Default,,0000,0000,0000,,אז, אני מוביל צוות בגוגל \Nשעובד על למידה חישובית;
Dialogue: 0,0:00:03.95,0:00:08.60,Default,,0000,0000,0000,,כלומר, תחום ההנדסה שגורם\Nלמחשבים ומכשירים
Dialogue: 0,0:00:08.62,0:00:11.04,Default,,0000,0000,0000,,לעשות כמה מהדברים שמוחותינו עושים.
Dialogue: 0,0:00:11.44,0:00:14.54,Default,,0000,0000,0000,,וזה גורם לנו להתעניין במוחות אמיתיים
Dialogue: 0,0:00:14.56,0:00:15.85,Default,,0000,0000,0000,,וגם במדעי המוח,
Dialogue: 0,0:00:15.88,0:00:20.05,Default,,0000,0000,0000,,ובמיוחד בדברים שבביצועם מוחותינו
Dialogue: 0,0:00:20.07,0:00:24.11,Default,,0000,0000,0000,,עדיין עולים בהרבה על מחשבים.
Dialogue: 0,0:00:25.21,0:00:28.82,Default,,0000,0000,0000,,מבחינה היסטורית, אחד התחומים האלה\Nהוא תפיסה,
Dialogue: 0,0:00:28.84,0:00:31.88,Default,,0000,0000,0000,,ההליך שדרכו כל הדברים שיש בעולם החיצוני --
Dialogue: 0,0:00:31.90,0:00:33.49,Default,,0000,0000,0000,,צלילים ותמונות --
Dialogue: 0,0:00:33.51,0:00:35.69,Default,,0000,0000,0000,,נעשים למושגים בשכל.
Dialogue: 0,0:00:36.24,0:00:38.75,Default,,0000,0000,0000,,זה חיוני למוחות שלנו,
Dialogue: 0,0:00:38.78,0:00:41.24,Default,,0000,0000,0000,,וגם די שימושי במחשב.
Dialogue: 0,0:00:41.64,0:00:44.99,Default,,0000,0000,0000,,האלגוריתמים לתפיסה חישובית, לדוגמא,\Nשהצוות שלנו מוציא,
Dialogue: 0,0:00:45.01,0:00:48.88,Default,,0000,0000,0000,,הם מה שמאפשר לתמונותיכם \Nבגוגל פוטוז להיות ניתנות-חיפוש,
Dialogue: 0,0:00:48.91,0:00:50.30,Default,,0000,0000,0000,,על פי תוכנן.
Dialogue: 0,0:00:51.59,0:00:55.09,Default,,0000,0000,0000,,הפן השני של תפיסה הוא יצירתיות:
Dialogue: 0,0:00:55.11,0:00:58.15,Default,,0000,0000,0000,,הפיכת מושג לעצם בעולם.
Dialogue: 0,0:00:58.17,0:01:01.73,Default,,0000,0000,0000,,וכך במשך השנה האחרונה,\Nעבודתנו על תפיסה חישובית
Dialogue: 0,0:01:01.75,0:01:06.61,Default,,0000,0000,0000,,התחברה באופן לא צפוי\Nלעולם היצירתיות החישובית,
Dialogue: 0,0:01:06.64,0:01:07.80,Default,,0000,0000,0000,,ולאמנות ממוחשבת.
Dialogue: 0,0:01:08.56,0:01:11.84,Default,,0000,0000,0000,,אני חושב שלמיכלאלג'לו הייתה תובנה חודרת
Dialogue: 0,0:01:11.86,0:01:15.52,Default,,0000,0000,0000,,לגבי היחס הדואלי הזה שבין תפיסה ליצירתיות.
Dialogue: 0,0:01:16.02,0:01:18.03,Default,,0000,0000,0000,,זאת ציטטה מפורסמת שלו:
Dialogue: 0,0:01:18.05,0:01:21.38,Default,,0000,0000,0000,,"לכל אבן יש פסל בתוכה,
Dialogue: 0,0:01:22.04,0:01:25.04,Default,,0000,0000,0000,,ועבודת הפסל לגלות אותו."
Dialogue: 0,0:01:26.03,0:01:29.24,Default,,0000,0000,0000,,אז, אני חושב שמיכלאנג'לו התכוון לזה
Dialogue: 0,0:01:29.27,0:01:32.45,Default,,0000,0000,0000,,שאנחנו יוצרים באמצעות תפיסה,
Dialogue: 0,0:01:32.47,0:01:35.50,Default,,0000,0000,0000,,ושתפיסה עצמה היא מעשה של דמיון
Dialogue: 0,0:01:35.52,0:01:37.98,Default,,0000,0000,0000,,והיא חומר היצירתיות.
Dialogue: 0,0:01:38.69,0:01:42.62,Default,,0000,0000,0000,,האיבר שמבצע את כל המחשבה והתפיסה והדמיון,
Dialogue: 0,0:01:42.64,0:01:44.23,Default,,0000,0000,0000,,הוא כמובן המוח.
Dialogue: 0,0:01:45.09,0:01:47.63,Default,,0000,0000,0000,,ואני רוצה לפתוח בקטע קצר של היסטוריה
Dialogue: 0,0:01:47.66,0:01:49.96,Default,,0000,0000,0000,,על מה שאנחנו יודעים על המוח.
Dialogue: 0,0:01:50.50,0:01:52.94,Default,,0000,0000,0000,,כי לא כמו, כגון, הלב או המעיים,
Dialogue: 0,0:01:52.97,0:01:56.11,Default,,0000,0000,0000,,אי אפשר לומר הרבה על המוח\Nפשוט מלהסתכל עליו,
Dialogue: 0,0:01:56.13,0:01:57.55,Default,,0000,0000,0000,,לפחות, בעין בלתי מזויינת.
Dialogue: 0,0:01:57.98,0:02:00.40,Default,,0000,0000,0000,,האנטומיסטים המוקדמים שהסתכלו על מוחות
Dialogue: 0,0:02:00.42,0:02:04.23,Default,,0000,0000,0000,,קראו למבנים השטחיים של הדבר הזה\Nבכל מיני שמות דמיוניים,
Dialogue: 0,0:02:04.25,0:02:06.69,Default,,0000,0000,0000,,כגון היפוקמפוס, שמשמעו "חסילון קטן."
Dialogue: 0,0:02:06.71,0:02:09.48,Default,,0000,0000,0000,,אך בבירור דבר מסוג זה לא מספר לנו הרבה
Dialogue: 0,0:02:09.50,0:02:11.82,Default,,0000,0000,0000,,על מה שבאמת קורה בפנים.
Dialogue: 0,0:02:12.78,0:02:16.39,Default,,0000,0000,0000,,האדם הראשון, לדעתי, שבפועל פיתח \Nאיזה מין של הבנה
Dialogue: 0,0:02:16.42,0:02:18.35,Default,,0000,0000,0000,,של מה שבאמת קורה בתוך המוח
Dialogue: 0,0:02:18.37,0:02:22.29,Default,,0000,0000,0000,,היה הניורואנטומיסט הספרדי הגדול, \Nסנטיאגו רמון אי קחאל,
Dialogue: 0,0:02:22.32,0:02:23.86,Default,,0000,0000,0000,,במאה התשע-עשרה,
Dialogue: 0,0:02:23.88,0:02:27.64,Default,,0000,0000,0000,,שהשתמש במיקרוסקופ וצבעים מיוחדים
Dialogue: 0,0:02:27.66,0:02:31.83,Default,,0000,0000,0000,,שיכלו לדמות בבררנות ובניגוד גבוה
Dialogue: 0,0:02:31.86,0:02:33.86,Default,,0000,0000,0000,,תאים יחידים במוח,
Dialogue: 0,0:02:33.89,0:02:37.04,Default,,0000,0000,0000,,כדי להתחיל להבין את המורפולוגיה שלהם.
Dialogue: 0,0:02:37.97,0:02:40.86,Default,,0000,0000,0000,,ואלה סוגי הציורים שהוא צייר של תאי עצב
Dialogue: 0,0:02:40.89,0:02:42.10,Default,,0000,0000,0000,,במאה התשע-עשרה.
Dialogue: 0,0:02:42.12,0:02:44.00,Default,,0000,0000,0000,,זה מתוך מוח של ציפור.
Dialogue: 0,0:02:44.03,0:02:47.08,Default,,0000,0000,0000,,ותראו את המגוון המדהים הזה\Nשל תאים מסוגים שונים,\N
Dialogue: 0,0:02:47.11,0:02:50.54,Default,,0000,0000,0000,,אפילו תיאוריית התא עצמה\Nהייתה חדשה למדי בעת הזו
Dialogue: 0,0:02:50.57,0:02:51.85,Default,,0000,0000,0000,,והמבנים האלה,
Dialogue: 0,0:02:51.87,0:02:54.13,Default,,0000,0000,0000,,התאים האלה שיש להם הסתעפויות כאלה
Dialogue: 0,0:02:54.15,0:02:56.76,Default,,0000,0000,0000,,וענפים כאלה שמסוגלים להאריך מרחקים רבים --
Dialogue: 0,0:02:56.78,0:02:58.40,Default,,0000,0000,0000,,זה היה מאד חדשני ומקורי בתקופה זו.
Dialogue: 0,0:02:58.78,0:03:01.68,Default,,0000,0000,0000,,הם מזכירים חוטים כמובן.
Dialogue: 0,0:03:01.71,0:03:05.16,Default,,0000,0000,0000,,אפשר שכבר תפסו כך כמה אנשים \Nבמאה התשע-עשרה;
Dialogue: 0,0:03:05.19,0:03:09.50,Default,,0000,0000,0000,,מהפכות החיווט והחישמול בדיוק החלו.
Dialogue: 0,0:03:09.96,0:03:11.14,Default,,0000,0000,0000,,אבל מבחינות רבות,
Dialogue: 0,0:03:11.17,0:03:14.48,Default,,0000,0000,0000,,הציורים המיקרו-אנטומיים האלה\Nשל רמון אי קחאל, כגון זה,
Dialogue: 0,0:03:14.50,0:03:16.84,Default,,0000,0000,0000,,מבחינת-מה עוד לא הושגו.
Dialogue: 0,0:03:16.86,0:03:18.71,Default,,0000,0000,0000,,ואנחנו מאה שנים אחרי כן,
Dialogue: 0,0:03:18.74,0:03:21.56,Default,,0000,0000,0000,,מנסים לגמור את העבודה בו רמון אי קחאל החל.
Dialogue: 0,0:03:21.59,0:03:24.72,Default,,0000,0000,0000,,אלה הם נתונים לא-מעובדים\Nממשתפי הפעולה שלנו
Dialogue: 0,0:03:24.74,0:03:27.62,Default,,0000,0000,0000,,במכון מקס פלאנק למדעי מוח.\N
Dialogue: 0,0:03:27.65,0:03:29.44,Default,,0000,0000,0000,,ומה שמשתפי הפעולה שלנו עשו
Dialogue: 0,0:03:29.46,0:03:34.46,Default,,0000,0000,0000,,זה לדמת חלקיקים קטנים של רקמה מוחית.
Dialogue: 0,0:03:34.49,0:03:37.81,Default,,0000,0000,0000,,כל הדגימה הינה קרובה\Nבגודלה למילימטר מעוקב אחד,
Dialogue: 0,0:03:37.84,0:03:40.46,Default,,0000,0000,0000,,ואני מראה לכם חלק מאד קטן ממנה פה.
Dialogue: 0,0:03:40.48,0:03:42.83,Default,,0000,0000,0000,,הפס הזה שלצד שמאל בגודל מיקרון אחד בערך.
Dialogue: 0,0:03:42.85,0:03:45.26,Default,,0000,0000,0000,,המבנים שאתם רואים הם מיטוכונדריה
Dialogue: 0,0:03:45.29,0:03:47.33,Default,,0000,0000,0000,,ששווים בגודלם לחיידק.
Dialogue: 0,0:03:47.35,0:03:48.90,Default,,0000,0000,0000,,ואלה פרוסות עוקבות
Dialogue: 0,0:03:48.93,0:03:52.08,Default,,0000,0000,0000,,בתוך הגוש הקטנטן מאד הזה של רקמה.
Dialogue: 0,0:03:52.10,0:03:54.50,Default,,0000,0000,0000,,רק לשם השוואה,
Dialogue: 0,0:03:54.53,0:03:58.32,Default,,0000,0000,0000,,קוטר קווצה ממוצעת של שיער היא כמאה מיקרון.
Dialogue: 0,0:03:58.34,0:04:00.62,Default,,0000,0000,0000,,וכך אנחנו מתבוננים במשהו הרבה יותר זעיר
Dialogue: 0,0:04:00.64,0:04:02.04,Default,,0000,0000,0000,,משערה אחת.
Dialogue: 0,0:04:02.06,0:04:06.10,Default,,0000,0000,0000,,ועל פי כל הסוגים האלה של פרוסות סדרתיות \Nמוגדלות מיקרוסקופ-אלקטרוני,
Dialogue: 0,0:04:06.12,0:04:11.13,Default,,0000,0000,0000,,אפשר להתחיל בשיחזורים תלת-ממדיים\Nשל תאי עצב, הנראים ככה.
Dialogue: 0,0:04:11.15,0:04:14.31,Default,,0000,0000,0000,,ובכן, אלה נוהגים על פי אותו סגנון\Nבקירוב של רמון אי קחאל.
Dialogue: 0,0:04:14.33,0:04:15.82,Default,,0000,0000,0000,,רק תאי עצב אחדים נדלקו,
Dialogue: 0,0:04:15.85,0:04:18.63,Default,,0000,0000,0000,,אחרת לא היינו יכולים לראות\Nפה שום דבר.
Dialogue: 0,0:04:18.65,0:04:19.96,Default,,0000,0000,0000,,יהיה כל כך צפוף,
Dialogue: 0,0:04:19.99,0:04:21.32,Default,,0000,0000,0000,,כל כך מלא מבנים,
Dialogue: 0,0:04:21.34,0:04:24.07,Default,,0000,0000,0000,,מלא חיווט המקשר תאי עצב אחד לשני.
Dialogue: 0,0:04:25.29,0:04:28.10,Default,,0000,0000,0000,,אז רמון אי קחאל במידה הקדים את זמנו,
Dialogue: 0,0:04:28.12,0:04:30.68,Default,,0000,0000,0000,,והתקדמות בהבנת המוח
Dialogue: 0,0:04:30.70,0:04:32.97,Default,,0000,0000,0000,,התקדמה לאט לאט במשך העשורים הבאים.
Dialogue: 0,0:04:33.46,0:04:36.31,Default,,0000,0000,0000,,אבל ידענו שתאי עצב עשו שימוש בחשמל,
Dialogue: 0,0:04:36.33,0:04:39.27,Default,,0000,0000,0000,,ועד מלחמת העולם השנייה, \Nהטכנולוגיה שלנו התקדמה דיה
Dialogue: 0,0:04:39.29,0:04:42.10,Default,,0000,0000,0000,,כדי להתחיל ניסויים חשמליים \Nאמיתיים בתאי עצב חיים
Dialogue: 0,0:04:42.12,0:04:44.23,Default,,0000,0000,0000,,בשביל להבין טוב יותר כיצד הם עבדו.
Dialogue: 0,0:04:44.63,0:04:48.99,Default,,0000,0000,0000,,זה אותו הזמן שמחשבים הומצאו לראשונה,
Dialogue: 0,0:04:49.01,0:04:52.11,Default,,0000,0000,0000,,ממש בהתבסס על הרעיון של בניית דגם המוח --
Dialogue: 0,0:04:52.14,0:04:55.22,Default,,0000,0000,0000,,של "מנגנון נבון,"\Nכמו שאלן טיורינג כינה אותו,
Dialogue: 0,0:04:55.24,0:04:57.24,Default,,0000,0000,0000,,אחד מאבות מדעי המחשב.
Dialogue: 0,0:04:57.92,0:05:02.56,Default,,0000,0000,0000,,ווארן מקולוק ווואלטר פיטס\Nהביטו בציורו של רמון אי קחאל
Dialogue: 0,0:05:02.58,0:05:03.90,Default,,0000,0000,0000,,של קליפת הראייה,
Dialogue: 0,0:05:03.92,0:05:05.48,Default,,0000,0000,0000,,שאותו אני מראה פה.
Dialogue: 0,0:05:05.51,0:05:09.95,Default,,0000,0000,0000,,זאת הקליפה שמעבדת\Nדימויים המגיעים מהעין.
Dialogue: 0,0:05:10.42,0:05:13.93,Default,,0000,0000,0000,,ומבחינתם, זה נראה כמו\Nדיאגרמת מעגל חשמלי.
Dialogue: 0,0:05:14.35,0:05:18.19,Default,,0000,0000,0000,,לכן יש הרבה פרטים בדיאגרמת\Nהמעגל של מקולוק ופיטס
Dialogue: 0,0:05:18.21,0:05:19.56,Default,,0000,0000,0000,,שאינם לגמרי נכונים.
Dialogue: 0,0:05:19.59,0:05:20.82,Default,,0000,0000,0000,,אבל הרעיון המרכזי הזה
Dialogue: 0,0:05:20.85,0:05:24.84,Default,,0000,0000,0000,,שקליפת הראייה עובדת\Nכסדרה של רכיבים חישוביים
Dialogue: 0,0:05:24.86,0:05:27.61,Default,,0000,0000,0000,,המעבירים מידע אחד לרעהו במפל,
Dialogue: 0,0:05:27.63,0:05:29.24,Default,,0000,0000,0000,,בעיקרו של דבר נכון.
Dialogue: 0,0:05:29.26,0:05:31.61,Default,,0000,0000,0000,,בואו נדבר רגע \N
Dialogue: 0,0:05:31.63,0:05:35.66,Default,,0000,0000,0000,,על מה שדגם לעיבוד מידע חזותי צריך לעשות.
Dialogue: 0,0:05:36.23,0:05:38.97,Default,,0000,0000,0000,,המשימה היסודית של תפיסה
Dialogue: 0,0:05:38.99,0:05:43.19,Default,,0000,0000,0000,,היא החזקת תמונה כזו שמשמאל ולאמר כי
Dialogue: 0,0:05:43.21,0:05:44.39,Default,,0000,0000,0000,,"זאת ציפור,"
Dialogue: 0,0:05:44.41,0:05:47.28,Default,,0000,0000,0000,,היא דבר מאד פשוט לעשות בעזרת מוחותינו.
Dialogue: 0,0:05:47.31,0:05:50.73,Default,,0000,0000,0000,,אבל צריכים להבין שעבור מחשבים,
Dialogue: 0,0:05:50.75,0:05:53.84,Default,,0000,0000,0000,,זה היה כמעט בלתי אפשרי רק לפני כמה שנים.
Dialogue: 0,0:05:53.86,0:05:55.78,Default,,0000,0000,0000,,במסגרת הפרדיגמה החישובית הקלאסית
Dialogue: 0,0:05:55.80,0:05:58.31,Default,,0000,0000,0000,,אין זאת משימה קלת-ביצוע.
Dialogue: 0,0:05:59.37,0:06:01.92,Default,,0000,0000,0000,,אז מה שקורה בין הפיקסלים,
Dialogue: 0,0:06:01.94,0:06:05.97,Default,,0000,0000,0000,,בין דמות הציפור לבין המילה "ציפור,"
Dialogue: 0,0:06:05.99,0:06:08.81,Default,,0000,0000,0000,,ביסוד הוא התקשרות\Nבין מערכת תאי עצב מקושרים
Dialogue: 0,0:06:08.83,0:06:09.99,Default,,0000,0000,0000,,זה לזה ברשת עצבית,
Dialogue: 0,0:06:10.01,0:06:11.23,Default,,0000,0000,0000,,כפי שאני משרטט פה.
Dialogue: 0,0:06:11.26,0:06:14.53,Default,,0000,0000,0000,,הרשת העצבית יכולה להיות ביולוגית,\Nבתוך קליפתנו הראייתית,
Dialogue: 0,0:06:14.55,0:06:16.72,Default,,0000,0000,0000,,או, כיום, מתחילה להיות לנו היכולת
Dialogue: 0,0:06:16.74,0:06:19.19,Default,,0000,0000,0000,,לבנות דגמים של רשתות אלה במחשב.
Dialogue: 0,0:06:19.83,0:06:22.19,Default,,0000,0000,0000,,ואראה לכם איך זה נראה באמת.
Dialogue: 0,0:06:22.21,0:06:25.63,Default,,0000,0000,0000,,אז אתם יכולים לחשוב על הפיקסלים\Nכשכבה הראשונה של ניורונים,
Dialogue: 0,0:06:25.65,0:06:27.89,Default,,0000,0000,0000,,וזה, למעשה, איך שזה עובד בעין --
Dialogue: 0,0:06:27.91,0:06:29.58,Default,,0000,0000,0000,,אלה הניורונים ברשתית.
Dialogue: 0,0:06:29.60,0:06:31.10,Default,,0000,0000,0000,,ואלה מזינים הלאה
Dialogue: 0,0:06:31.12,0:06:34.53,Default,,0000,0000,0000,,לתוך שכבה אחת אחרי אחרת\Nאחרי הבאה של ניורונים,
Dialogue: 0,0:06:34.55,0:06:37.58,Default,,0000,0000,0000,,כולם מחוברים על ידי סינפסות במשקלים שונים.
Dialogue: 0,0:06:37.61,0:06:38.94,Default,,0000,0000,0000,,ההתנהגות של הרשת הזו
Dialogue: 0,0:06:38.97,0:06:42.25,Default,,0000,0000,0000,,מאופיינת על ידי הכוחות\Nשל כל הסינפסות האלה.
Dialogue: 0,0:06:42.28,0:06:45.56,Default,,0000,0000,0000,,אלה מאפיינים את התכונות המחשוביות\Nשל הרשת הזו.
Dialogue: 0,0:06:45.59,0:06:47.06,Default,,0000,0000,0000,,ובסופו של יום,
Dialogue: 0,0:06:47.08,0:06:49.53,Default,,0000,0000,0000,,יש לכם ניורון או קבוצה קטנה של ניורונים
Dialogue: 0,0:06:49.55,0:06:51.20,Default,,0000,0000,0000,,שנדלקים, ואומרים, "ציפור."
Dialogue: 0,0:06:51.82,0:06:54.96,Default,,0000,0000,0000,,עכשיו אני עומד לייצג\Nאת שלושת הדברים האלה --
Dialogue: 0,0:06:54.98,0:06:59.68,Default,,0000,0000,0000,,פיקסל הקלט והסינפסות ברשתות העצביות,
Dialogue: 0,0:06:59.70,0:07:01.28,Default,,0000,0000,0000,,וציפור, הפלט --
Dialogue: 0,0:07:01.31,0:07:04.37,Default,,0000,0000,0000,,על ידי שלושה משתנים: X, W ו Y.
Dialogue: 0,0:07:04.85,0:07:06.66,Default,,0000,0000,0000,,יש אולי מליון Xים בערך --
Dialogue: 0,0:07:06.69,0:07:08.64,Default,,0000,0000,0000,,מליון פיקסלים בתמונה הזו.
Dialogue: 0,0:07:08.66,0:07:11.11,Default,,0000,0000,0000,,יש מיליארדים או טריליונים של W,
Dialogue: 0,0:07:11.14,0:07:14.56,Default,,0000,0000,0000,,שמייצגים את המשקל של כל הסינפסות האלו\Nברשתות העצביות.
Dialogue: 0,0:07:14.58,0:07:16.46,Default,,0000,0000,0000,,ויש מספר מאוד קטן של Y,
Dialogue: 0,0:07:16.48,0:07:18.34,Default,,0000,0000,0000,,של פלטים שיש לרשת הזו.
Dialogue: 0,0:07:18.36,0:07:20.11,Default,,0000,0000,0000,,"ציפור " היא רק חמש אותיות, נכון?
Dialogue: 0,0:07:21.09,0:07:24.51,Default,,0000,0000,0000,,אז בואו נעמיד פנים שזו רק נוסחה פשוטה,
Dialogue: 0,0:07:24.54,0:07:26.70,Default,,0000,0000,0000,,x "x" w = y.
Dialogue: 0,0:07:26.72,0:07:28.76,Default,,0000,0000,0000,,אני שם את הכפול בגרשיים
Dialogue: 0,0:07:28.78,0:07:31.06,Default,,0000,0000,0000,,בגלל שמה שבאמת מתרחש פה, כמובן,
Dialogue: 0,0:07:31.09,0:07:34.14,Default,,0000,0000,0000,,זה סדרה מאוד מורכבת של פעולות מתמטיות.
Dialogue: 0,0:07:35.17,0:07:36.39,Default,,0000,0000,0000,,זו משוואה אחת.
Dialogue: 0,0:07:36.42,0:07:38.09,Default,,0000,0000,0000,,יש שלושה משתנים.
Dialogue: 0,0:07:38.11,0:07:40.84,Default,,0000,0000,0000,,וכולנו יודעים שאם יש לכם משוואה אחת,
Dialogue: 0,0:07:40.86,0:07:44.50,Default,,0000,0000,0000,,אתם יכולים לפתור משתנה אחד\Nאם יודעים את שני הדברים האחרים.
Dialogue: 0,0:07:45.16,0:07:48.54,Default,,0000,0000,0000,,אז הבעיה של הסקה,
Dialogue: 0,0:07:48.56,0:07:51.44,Default,,0000,0000,0000,,שהיא, להבין שהתמונה של הציפור היא ציפור,
Dialogue: 0,0:07:51.46,0:07:52.73,Default,,0000,0000,0000,,היא זו:
Dialogue: 0,0:07:52.76,0:07:56.22,Default,,0000,0000,0000,,פה Y הוא המשתנה ו W ו X ידועים.
Dialogue: 0,0:07:56.24,0:07:58.70,Default,,0000,0000,0000,,אתם יודעים את הרשת העצבית,\Nאתם יודעים את הפיקסלים.
Dialogue: 0,0:07:58.72,0:08:02.05,Default,,0000,0000,0000,,כמו שאתם יכולים לראות,\Nזו למעשה בעיה די פשוטה.
Dialogue: 0,0:08:02.07,0:08:04.26,Default,,0000,0000,0000,,אתם מכפילים שתיים כפול שלוש וסיימתם.
Dialogue: 0,0:08:04.86,0:08:06.98,Default,,0000,0000,0000,,אני אראה לכם רשת עצבית מלאכותית
Dialogue: 0,0:08:07.01,0:08:09.30,Default,,0000,0000,0000,,שבנינו לאחרונה, ועשינו בדיוק את זה.
Dialogue: 0,0:08:09.63,0:08:12.49,Default,,0000,0000,0000,,זה רץ בזמן אמת על טלפון נייד,
Dialogue: 0,0:08:12.52,0:08:15.83,Default,,0000,0000,0000,,וזה, כמובן, מדהים בפני עצמו,
Dialogue: 0,0:08:15.86,0:08:19.32,Default,,0000,0000,0000,,הטלפונים הניידים יכולים לעשות\Nכל כך הרבה מליארדים וטריליונים של פעולות
Dialogue: 0,0:08:19.35,0:08:20.60,Default,,0000,0000,0000,,לשניה.
Dialogue: 0,0:08:20.62,0:08:22.23,Default,,0000,0000,0000,,מה שאתם רואים זה טלפון
Dialogue: 0,0:08:22.26,0:08:25.80,Default,,0000,0000,0000,,מביט בתמונות של ציפורים אחת אחרי השניה,
Dialogue: 0,0:08:25.83,0:08:28.54,Default,,0000,0000,0000,,ולמעשה לא רק אומר, "כן, זו ציפור,"
Dialogue: 0,0:08:28.57,0:08:31.98,Default,,0000,0000,0000,,אלא מזהה את המין\Nשל הציפור עם רשת מסוג כזה.
Dialogue: 0,0:08:32.89,0:08:34.72,Default,,0000,0000,0000,,אז בתמונה הזו,
Dialogue: 0,0:08:34.74,0:08:38.54,Default,,0000,0000,0000,,ה X וה W ידועים, וה Y לא ידוע.
Dialogue: 0,0:08:38.57,0:08:41.07,Default,,0000,0000,0000,,אני מרפרף על החלקים הממש קשים כמובן,
Dialogue: 0,0:08:41.10,0:08:44.96,Default,,0000,0000,0000,,שזה איך בעצם אנחנו מגלים את ה W,
Dialogue: 0,0:08:44.98,0:08:47.17,Default,,0000,0000,0000,,המוח שיכול לעשות כזה דבר?
Dialogue: 0,0:08:47.19,0:08:49.03,Default,,0000,0000,0000,,איך אי פעם נלמד מודל כזה?
Dialogue: 0,0:08:49.42,0:08:52.65,Default,,0000,0000,0000,,אז התהליך הזה של למידה, או פתירת ה W,
Dialogue: 0,0:08:52.68,0:08:55.32,Default,,0000,0000,0000,,אם היינו עושים את זה עם משוואות פשוטות
Dialogue: 0,0:08:55.35,0:08:57.35,Default,,0000,0000,0000,,בהן אנחנו חושבים על אלה כמספרים,
Dialogue: 0,0:08:57.37,0:09:00.06,Default,,0000,0000,0000,,אנחנו יודעים בדיוק\Nאיך לעשות את זה: 6 = 2 *w,
Dialogue: 0,0:09:00.08,0:09:03.39,Default,,0000,0000,0000,,ובכן, אנחנו מחלקים בשניים וסיימנו.
Dialogue: 0,0:09:04.00,0:09:06.22,Default,,0000,0000,0000,,הבעיה היא עם הפעולה הזו.
Dialogue: 0,0:09:06.82,0:09:07.97,Default,,0000,0000,0000,,אז, חלוקה --
Dialogue: 0,0:09:07.100,0:09:11.12,Default,,0000,0000,0000,,השתמשו בחלוקה בגלל שהיא ההפך מכפל,
Dialogue: 0,0:09:11.14,0:09:12.58,Default,,0000,0000,0000,,אבל כמו שכרגע אמרתי,
Dialogue: 0,0:09:12.61,0:09:15.06,Default,,0000,0000,0000,,ההכפלה היא מעט שקר פה.
Dialogue: 0,0:09:15.08,0:09:18.41,Default,,0000,0000,0000,,זו פעולה מאוד מאוד מורכבת,\Nמאוד לא לינארית;
Dialogue: 0,0:09:18.43,0:09:20.13,Default,,0000,0000,0000,,אין לה פעולה הופכית.
Dialogue: 0,0:09:20.16,0:09:23.31,Default,,0000,0000,0000,,אז אנחנו צריכים למצוא דרך לפתור את המשוואה
Dialogue: 0,0:09:23.33,0:09:25.36,Default,,0000,0000,0000,,בלי פעולת החילוק.
Dialogue: 0,0:09:25.38,0:09:27.72,Default,,0000,0000,0000,,והדרך לעשות את זה היא די ישירה.
Dialogue: 0,0:09:27.75,0:09:30.42,Default,,0000,0000,0000,,אתם פשוט אומרים,\Nבואו נשחק בטריק אלגבראי פשוט,
Dialogue: 0,0:09:30.44,0:09:33.35,Default,,0000,0000,0000,,ונעביר את השש לצד ימין של המשוואה.
Dialogue: 0,0:09:33.37,0:09:35.20,Default,,0000,0000,0000,,עכשיו, אנחנו עדיין משתמשים בכפל.
Dialogue: 0,0:09:35.68,0:09:39.26,Default,,0000,0000,0000,,והאפס הזה -- בואו נחשוב עליו כשגיאה.
Dialogue: 0,0:09:39.28,0:09:41.79,Default,,0000,0000,0000,,במילים אחרות, אם פתרנו עבור W נכון,
Dialogue: 0,0:09:41.82,0:09:43.47,Default,,0000,0000,0000,,אז השגיאה תהיה אפס.
Dialogue: 0,0:09:43.50,0:09:45.44,Default,,0000,0000,0000,,ואם זה לא יצא לנו ממש נכון,
Dialogue: 0,0:09:45.46,0:09:47.21,Default,,0000,0000,0000,,השגיאה תהיה גדולה מאפס.
Dialogue: 0,0:09:47.23,0:09:50.60,Default,,0000,0000,0000,,אז עכשיו אנחנו יכולים פשוט לנחש\Nכדי להקטין את השגיאה,
Dialogue: 0,0:09:50.62,0:09:53.31,Default,,0000,0000,0000,,וזה סוג הדבר שמחשבים ממש טובים בו.
Dialogue: 0,0:09:53.33,0:09:54.93,Default,,0000,0000,0000,,אז לקחתם ניחוש ראשוני:
Dialogue: 0,0:09:54.95,0:09:56.11,Default,,0000,0000,0000,,מה אם W=0?
Dialogue: 0,0:09:56.13,0:09:57.37,Default,,0000,0000,0000,,ובכן, אז השגיאה היא 6.
Dialogue: 0,0:09:57.40,0:09:58.84,Default,,0000,0000,0000,,מה עם W =1? השגיאה היא 4.
Dialogue: 0,0:09:58.86,0:10:01.23,Default,,0000,0000,0000,,ואז המחשב יכול לשחק סוג של מרקו פולו,
Dialogue: 0,0:10:01.26,0:10:03.62,Default,,0000,0000,0000,,ולהוריד את השגיאה קרוב לאפס.
Dialogue: 0,0:10:03.65,0:10:07.02,Default,,0000,0000,0000,,וכשהוא עושה את זה,\Nהוא מקבל קרובים עוקבים ל W.
Dialogue: 0,0:10:07.04,0:10:10.70,Default,,0000,0000,0000,,ובאופן טיפוסי, הוא לעולם לא ממש מגיע לשם,\Nאבל אחרי בערך שנים עשר צעדים,
Dialogue: 0,0:10:10.72,0:10:15.35,Default,,0000,0000,0000,,אנחנו מגיעים ל W = 2.999, שזה קרוב מספיק.
Dialogue: 0,0:10:16.30,0:10:18.12,Default,,0000,0000,0000,,וזה תהליך הלמידה.
Dialogue: 0,0:10:18.14,0:10:20.87,Default,,0000,0000,0000,,אז זכרו שמה שמתרחש פה
Dialogue: 0,0:10:20.89,0:10:25.27,Default,,0000,0000,0000,,זה שלקחנו הרבה X ידועים ו Y ידועים
Dialogue: 0,0:10:25.30,0:10:28.75,Default,,0000,0000,0000,,ופתרנו עבור W במרכז דרך תהליך לולאתי.
Dialogue: 0,0:10:28.77,0:10:32.33,Default,,0000,0000,0000,,זו בדיוק אותה דרך שאנחנו עושים\Nאת הלמידה בעצמנו.
Dialogue: 0,0:10:32.35,0:10:34.58,Default,,0000,0000,0000,,יש לנו הרבה הרבה תמונות כתינוקות
Dialogue: 0,0:10:34.61,0:10:37.24,Default,,0000,0000,0000,,ואומרים לנו, "זו ציפור; זו לא ציפור."
Dialogue: 0,0:10:37.71,0:10:39.81,Default,,0000,0000,0000,,ובמשך הזמן, דרך חזרה,
Dialogue: 0,0:10:39.84,0:10:42.76,Default,,0000,0000,0000,,אנחנו פותרים עבור W,\Nאנחנו פותרים עבור החיבורים העצביים האלה.
Dialogue: 0,0:10:43.46,0:10:47.55,Default,,0000,0000,0000,,אז עכשיו, החזקנו את X ואת W קבועים\Nכדי לפתור עבור Y;
Dialogue: 0,0:10:47.57,0:10:49.42,Default,,0000,0000,0000,,זו תפישה מהירה, יום יומית.
Dialogue: 0,0:10:49.44,0:10:51.20,Default,,0000,0000,0000,,הבנו איך אנחנו יכולים לפתור עבור W,
Dialogue: 0,0:10:51.23,0:10:53.13,Default,,0000,0000,0000,,זה למידה, שהיא הרבה יותר קשה,
Dialogue: 0,0:10:53.16,0:10:55.14,Default,,0000,0000,0000,,בגלל שאנחנו צריכים לעשות מזעור שגיאות,
Dialogue: 0,0:10:55.16,0:10:56.85,Default,,0000,0000,0000,,בשימוש בהרבה דוגמאות אימון.
Dialogue: 0,0:10:56.88,0:11:00.06,Default,,0000,0000,0000,,ולפני בערך שנה,\Nאלכס מורדבינטסב, בצוות שלנו,
Dialogue: 0,0:11:00.09,0:11:03.64,Default,,0000,0000,0000,,החליט להתנסות עם מה שקורה\Nאם אנחנו מנסים לפתור עבור X,
Dialogue: 0,0:11:03.66,0:11:05.70,Default,,0000,0000,0000,,בהתחשב ב W ו Y ידועים.
Dialogue: 0,0:11:06.12,0:11:07.28,Default,,0000,0000,0000,,במילים אחרות,
Dialogue: 0,0:11:07.30,0:11:08.65,Default,,0000,0000,0000,,אתם יודעים שזו ציפור,
Dialogue: 0,0:11:08.68,0:11:11.98,Default,,0000,0000,0000,,וכבר יש לכם את הרשת העצבית\Nשאימנתם על ציפורים,
Dialogue: 0,0:11:12.00,0:11:14.35,Default,,0000,0000,0000,,אבל מה היא התמונה של הציפור?
Dialogue: 0,0:11:15.03,0:11:20.06,Default,,0000,0000,0000,,מסתבר שבשימוש בדיוק\Nבאותו תהליך מזעור שגיאות,
Dialogue: 0,0:11:20.08,0:11:23.51,Default,,0000,0000,0000,,שאפשר לעשות עם רשת שמאומנת להכיר ציפורים,
Dialogue: 0,0:11:23.54,0:11:26.92,Default,,0000,0000,0000,,ומסתבר שהתוצאה היא...
Dialogue: 0,0:11:30.40,0:11:31.70,Default,,0000,0000,0000,,תמונה של ציפורים.
Dialogue: 0,0:11:32.81,0:11:36.55,Default,,0000,0000,0000,,אז זו תמונה של ציפורים\Nשמייוצרת לגמרי על ידי רשת עצבית
Dialogue: 0,0:11:36.58,0:11:38.40,Default,,0000,0000,0000,,שאומנה להכיר ציפורים,
Dialogue: 0,0:11:38.42,0:11:41.96,Default,,0000,0000,0000,,פשוט על ידי פיתרון ל X במקום לפתור ל Y,
Dialogue: 0,0:11:41.99,0:11:43.28,Default,,0000,0000,0000,,ולעשות את זה בחזרתיות.
Dialogue: 0,0:11:43.73,0:11:45.58,Default,,0000,0000,0000,,הנה דוגמה כיפית נוספת.
Dialogue: 0,0:11:45.60,0:11:49.04,Default,,0000,0000,0000,,זו היתה עבודה שנעשתה\Nעל ידי מייק טייקה בקבוצה שלנו,
Dialogue: 0,0:11:49.06,0:11:51.37,Default,,0000,0000,0000,,שנקראה "תהלוכת החיות."
Dialogue: 0,0:11:51.40,0:11:54.27,Default,,0000,0000,0000,,זה מזכיר לי מעט את האמנות\Nשל ווליאם קמטרידג',
Dialogue: 0,0:11:54.30,0:11:56.78,Default,,0000,0000,0000,,בה הוא יוצר איורים, מוחק אותם,
Dialogue: 0,0:11:56.81,0:11:58.27,Default,,0000,0000,0000,,יוצר איורים, מוחק אותם,
Dialogue: 0,0:11:58.29,0:11:59.69,Default,,0000,0000,0000,,ויוצר סרט בדרך זו.
Dialogue: 0,0:11:59.72,0:12:00.87,Default,,0000,0000,0000,,במקרה הזה,
Dialogue: 0,0:12:00.89,0:12:04.17,Default,,0000,0000,0000,,מה שמייק עושה זה לשנות את Y\Nבמרחב של חיות שונות,
Dialogue: 0,0:12:04.19,0:12:06.57,Default,,0000,0000,0000,,ברשת שמתוכננת להכיר ולהבחין
Dialogue: 0,0:12:06.60,0:12:08.41,Default,,0000,0000,0000,,בין חיות שונות.
Dialogue: 0,0:12:08.43,0:12:12.18,Default,,0000,0000,0000,,ואתם מקבלים את הסוג במוזר הזה של שינויים\Nכמו של אשר, מחיה אחת לאחרת.
Dialogue: 0,0:12:14.22,0:12:18.84,Default,,0000,0000,0000,,פה הוא ואלכס יחד ניסו להפחית
Dialogue: 0,0:12:18.86,0:12:21.62,Default,,0000,0000,0000,,את ה Y לחלל של רק שני מימדים,
Dialogue: 0,0:12:21.64,0:12:25.08,Default,,0000,0000,0000,,לכן הם יוצרים מפה מהחלל של כל הדברים
Dialogue: 0,0:12:25.10,0:12:26.82,Default,,0000,0000,0000,,שמוכרים על ידי הרשת הזו.
Dialogue: 0,0:12:26.85,0:12:28.87,Default,,0000,0000,0000,,לעשות סוג כזה של סינטזה
Dialogue: 0,0:12:28.89,0:12:31.28,Default,,0000,0000,0000,,או יצירה של תמונות על פני כל המשטח,
Dialogue: 0,0:12:31.30,0:12:34.15,Default,,0000,0000,0000,,שמשנים את Y על המשטח,\Nאתם עושים סוג של מפה --
Dialogue: 0,0:12:34.17,0:12:37.31,Default,,0000,0000,0000,,מפה ויזואלית של כל הדברים\Nשהרשת יודעת איך להכיר.
Dialogue: 0,0:12:37.34,0:12:40.20,Default,,0000,0000,0000,,החיות כולן פה; "ארמדילו"\Nבדיוק בנקודה הזו בנקודה ההיא.
Dialogue: 0,0:12:40.92,0:12:43.40,Default,,0000,0000,0000,,אתם יכולים לעשות זאת\Nגם עם סוגים אחרים של רשתות.
Dialogue: 0,0:12:43.42,0:12:46.30,Default,,0000,0000,0000,,זו רשת שמתוכננת להכיר פרצופים,
Dialogue: 0,0:12:46.32,0:12:48.32,Default,,0000,0000,0000,,כדי להבחין בין פרצוף אחד לאחר.
Dialogue: 0,0:12:48.34,0:12:51.59,Default,,0000,0000,0000,,ופה, אנחנו שמים את ה Y שאומר, "אני,"
Dialogue: 0,0:12:51.62,0:12:53.19,Default,,0000,0000,0000,,הפרמטרים של הפנים שלי.
Dialogue: 0,0:12:53.22,0:12:54.92,Default,,0000,0000,0000,,וכשהדבר הזה פותר ל X,
Dialogue: 0,0:12:54.95,0:12:57.56,Default,,0000,0000,0000,,הוא יוצר תמונה די משוגעת,
Dialogue: 0,0:12:57.59,0:13:02.02,Default,,0000,0000,0000,,סוג של תמונה קוביסטית, סוראליסטית, \Nופסיכדלית שלי
Dialogue: 0,0:13:02.04,0:13:03.85,Default,,0000,0000,0000,,ממספר נקודות צפיה יחד.
Dialogue: 0,0:13:03.87,0:13:06.60,Default,,0000,0000,0000,,הסיבה שזה נראה כמו מספר רב\Nשל נקודות מבט יחד
Dialogue: 0,0:13:06.63,0:13:10.32,Default,,0000,0000,0000,,זה בגלל שהרשת הזו מעוצבת להפתר מדו-משמעות
Dialogue: 0,0:13:10.34,0:13:12.82,Default,,0000,0000,0000,,של פנים שבפוזה אחת או אחרת,
Dialogue: 0,0:13:12.84,0:13:16.22,Default,,0000,0000,0000,,כשמסתכלים עליהם עם סוג אחד של תאורה,\Nאו סוג אחר של תאורה.
Dialogue: 0,0:13:16.24,0:13:18.32,Default,,0000,0000,0000,,אז כשאתם עושים סוג זה של בנייה מחדש,
Dialogue: 0,0:13:18.35,0:13:20.65,Default,,0000,0000,0000,,אם אתם לא משתמשים\Nבסוג מסווים של תמונת הנחייה
Dialogue: 0,0:13:20.68,0:13:21.89,Default,,0000,0000,0000,,או סטטיסטיקה מנחה,
Dialogue: 0,0:13:21.91,0:13:25.68,Default,,0000,0000,0000,,אז אתם תקבלו סוג של בלבול\Nמנקודות מבט שונות,
Dialogue: 0,0:13:25.70,0:13:27.07,Default,,0000,0000,0000,,בגלל שזה דו משמעי.
Dialogue: 0,0:13:27.79,0:13:32.01,Default,,0000,0000,0000,,זה מה שקורה אם אלכס\Nמשתמש בפנים של עצמו כתמונה מנחה
Dialogue: 0,0:13:32.03,0:13:35.35,Default,,0000,0000,0000,,במהלך תהליך האופטימיזציה\Nכדי לבנות מחדש את הפנים שלי.
Dialogue: 0,0:13:36.28,0:13:38.61,Default,,0000,0000,0000,,אז אתם יכולים לראות שזה לא מושלם.
Dialogue: 0,0:13:38.64,0:13:40.51,Default,,0000,0000,0000,,יש עדיין די הרבה עבודה לעשות
Dialogue: 0,0:13:40.53,0:13:42.99,Default,,0000,0000,0000,,על איך אנחנו עושים מיטוב של תהליך המיטוב.
Dialogue: 0,0:13:43.01,0:13:45.84,Default,,0000,0000,0000,,אבל אתם מתחילים לקבל משהו\Nיותר כמו פנים ברורות,
Dialogue: 0,0:13:45.86,0:13:47.88,Default,,0000,0000,0000,,שמצויירות בשימוש בפנים שלי כהנחיה.
Dialogue: 0,0:13:48.89,0:13:51.39,Default,,0000,0000,0000,,אתם לא צריכים להתחיל עם קאנבס ריק
Dialogue: 0,0:13:51.42,0:13:52.57,Default,,0000,0000,0000,,או עם צליל לבן.
Dialogue: 0,0:13:52.60,0:13:53.90,Default,,0000,0000,0000,,כשאתם פותרים עבור X,
Dialogue: 0,0:13:53.92,0:13:57.81,Default,,0000,0000,0000,,אתם יכולים להתחיל עם X,\Nשהוא בעצמו כבר תמונה אחרת.
Dialogue: 0,0:13:57.84,0:14:00.39,Default,,0000,0000,0000,,זו מה שההדגמה הקטנה הזו.
Dialogue: 0,0:14:00.42,0:14:04.54,Default,,0000,0000,0000,,זו רשת שמתוכננת לקטלג
Dialogue: 0,0:14:04.56,0:14:07.68,Default,,0000,0000,0000,,כל מיני אובייקטים שונים --\Nמבנים מעשה ידי אדם, חיות...
Dialogue: 0,0:14:07.71,0:14:10.30,Default,,0000,0000,0000,,פה אנחנו מתחילים עם רק תמונה של עננים,
Dialogue: 0,0:14:10.32,0:14:11.100,Default,,0000,0000,0000,,וכשאנחנו ממטבים,
Dialogue: 0,0:14:12.02,0:14:16.50,Default,,0000,0000,0000,,בעיקרון, הרשת הזו מבינה\Nמה היא רואה בעננים.
Dialogue: 0,0:14:16.93,0:14:19.25,Default,,0000,0000,0000,,וככל שאתם מבלים יותר זמן בלהביט בהם,
Dialogue: 0,0:14:19.28,0:14:22.03,Default,,0000,0000,0000,,אתם גם תראו הרבה יותר דברים בעננים.
Dialogue: 0,0:14:23.00,0:14:26.38,Default,,0000,0000,0000,,אתם תוכלו גם להשתמש\Nברשת הפנים כדי להזות לתוך זה,
Dialogue: 0,0:14:26.40,0:14:28.22,Default,,0000,0000,0000,,ואתם מקבלים דברים די מטורפים.
Dialogue: 0,0:14:28.24,0:14:29.39,Default,,0000,0000,0000,,(צחוק)
Dialogue: 0,0:14:30.40,0:14:33.14,Default,,0000,0000,0000,,או, מייק עשה כמה ניסויים אחרים
Dialogue: 0,0:14:33.17,0:14:37.07,Default,,0000,0000,0000,,בהם הוא לוקח את תמונת העננים ההיא,
Dialogue: 0,0:14:37.10,0:14:40.60,Default,,0000,0000,0000,,הוזה, עושה זום, הוזה, זום, הוזה, זום.
Dialogue: 0,0:14:40.63,0:14:41.78,Default,,0000,0000,0000,,ובדרך זו,
Dialogue: 0,0:14:41.80,0:14:45.48,Default,,0000,0000,0000,,אתם יכולים לקבל סוג של מצב\Nשל פוגה של הרשת, אני מניח,
Dialogue: 0,0:14:45.50,0:14:49.18,Default,,0000,0000,0000,,או סוג של אסוציאציה חופשית,
Dialogue: 0,0:14:49.21,0:14:51.43,Default,,0000,0000,0000,,בה הרשת אוכלת את הזנב של עצמה.
Dialogue: 0,0:14:51.46,0:14:54.88,Default,,0000,0000,0000,,אז כל תמונה היא עכשיו הבסיס,
Dialogue: 0,0:14:54.90,0:14:56.40,Default,,0000,0000,0000,,ל"מה אני חושב שאני רואה עכשיו?
Dialogue: 0,0:14:56.40,0:14:59.15,Default,,0000,0000,0000,,מה אני חושב שאני רואה עכשיו?\Nמה אני חושב שאני רואה עכשיו?"
Dialogue: 0,0:14:59.49,0:15:02.42,Default,,0000,0000,0000,,הראתי את זה בפעם הראשונה בציבור
Dialogue: 0,0:15:02.45,0:15:07.88,Default,,0000,0000,0000,,לקבוצה בהרצאה בסיאטל\Nשנקראה "חינוך גבוה יותר" --
Dialogue: 0,0:15:07.91,0:15:10.34,Default,,0000,0000,0000,,זה היה מייד אחרי שמריחואנה הפכה לחוקית.
Dialogue: 0,0:15:10.37,0:15:12.78,Default,,0000,0000,0000,,(צחוק)
Dialogue: 0,0:15:14.63,0:15:16.73,Default,,0000,0000,0000,,אז הייתי רוצה לסיים במהירות
Dialogue: 0,0:15:16.76,0:15:21.01,Default,,0000,0000,0000,,פשוט בלהעיר שהטכנולוגיה הזו לא מוגבלת.
Dialogue: 0,0:15:21.03,0:15:24.70,Default,,0000,0000,0000,,הראתי לכם דוגמאות ויזאוליות לגמרי\Nבגלל שבאמת כיף להביט בהן.
Dialogue: 0,0:15:24.72,0:15:27.17,Default,,0000,0000,0000,,זו לא טכנולוגיה ויזואלית לגמרי.
Dialogue: 0,0:15:27.20,0:15:29.19,Default,,0000,0000,0000,,האמן ששיתף איתנו פעולה, רוס גודווין,
Dialogue: 0,0:15:29.22,0:15:32.89,Default,,0000,0000,0000,,עשה ניסויים שכללו מצלמה שמצלמת תמונות,
Dialogue: 0,0:15:32.91,0:15:37.14,Default,,0000,0000,0000,,ואז המחשב בתיק שלו כותב פואמה\Nבשימוש ברשתות עצביות,
Dialogue: 0,0:15:37.17,0:15:39.11,Default,,0000,0000,0000,,בהתבסס על התוכן של התמונה.
Dialogue: 0,0:15:39.14,0:15:42.08,Default,,0000,0000,0000,,והרשת העצבית הזו של השירה אומנה
Dialogue: 0,0:15:42.11,0:15:44.34,Default,,0000,0000,0000,,על קורפוס גדול של השירה של המאה ה20.
Dialogue: 0,0:15:44.36,0:15:45.86,Default,,0000,0000,0000,,והשירה היא, אתם יודעים,
Dialogue: 0,0:15:45.89,0:15:47.80,Default,,0000,0000,0000,,אני חושב, סוג של לא רעה, למעשה.
Dialogue: 0,0:15:47.83,0:15:49.21,Default,,0000,0000,0000,,(צחוק)
Dialogue: 0,0:15:49.23,0:15:50.39,Default,,0000,0000,0000,,לסיכום.
Dialogue: 0,0:15:50.42,0:15:52.55,Default,,0000,0000,0000,,אני חושב שעבור מיכאלאנג'לו,
Dialogue: 0,0:15:52.57,0:15:53.81,Default,,0000,0000,0000,,אני חושב שהוא צדק;
Dialogue: 0,0:15:53.83,0:15:57.27,Default,,0000,0000,0000,,תפישה ויצירתיות מחוברות מאוד אינטימית.
Dialogue: 0,0:15:57.61,0:16:00.24,Default,,0000,0000,0000,,מה שכרגע ראינו הן רשתות עצביות
Dialogue: 0,0:16:00.27,0:16:02.57,Default,,0000,0000,0000,,שלגמרי מאומנות להפלות,
Dialogue: 0,0:16:02.60,0:16:04.84,Default,,0000,0000,0000,,או להכיר דברים שונים בעולם,
Dialogue: 0,0:16:04.86,0:16:08.02,Default,,0000,0000,0000,,מסוגלת להיות מורצת אחורנית, כדי לייצר.
Dialogue: 0,0:16:08.05,0:16:09.83,Default,,0000,0000,0000,,אחד הדברים שמראים לי
Dialogue: 0,0:16:09.85,0:16:12.25,Default,,0000,0000,0000,,הם לא רק שמיכאלאנג'לו באמת ראה
Dialogue: 0,0:16:12.28,0:16:14.73,Default,,0000,0000,0000,,את הפסל בתוך בלוק האבן,
Dialogue: 0,0:16:14.75,0:16:18.39,Default,,0000,0000,0000,,אלא שכל יצור, כל ישות, כל חייזר
Dialogue: 0,0:16:18.41,0:16:22.07,Default,,0000,0000,0000,,שמסוגל לעשות פעולות תפישתיות מסוג כלשהו
Dialogue: 0,0:16:22.10,0:16:23.47,Default,,0000,0000,0000,,גם מסוגל ליצור
Dialogue: 0,0:16:23.49,0:16:26.72,Default,,0000,0000,0000,,בגלל שזה בדיוק אותו מנגנון\Nשבשימוש בשני המקרים.
Dialogue: 0,0:16:26.74,0:16:31.27,Default,,0000,0000,0000,,כמו כן ,אני חושב שתפישה ויצירתיות\Nהן בשום צורה
Dialogue: 0,0:16:31.30,0:16:32.51,Default,,0000,0000,0000,,לא רק אנושיות.
Dialogue: 0,0:16:32.53,0:16:36.24,Default,,0000,0000,0000,,מתחילים להיות לנו מודלים ממוחשבים\Nשיכולים לעשות בדיוק דברים מהסוג הזה.
Dialogue: 0,0:16:36.26,0:16:39.59,Default,,0000,0000,0000,,וזה לא צריך להפתיע; המוח הוא חישובי.
Dialogue: 0,0:16:39.62,0:16:41.27,Default,,0000,0000,0000,,ולבסוף,
Dialogue: 0,0:16:41.30,0:16:45.96,Default,,0000,0000,0000,,מחשוב החל כתרגיל בעיצוב מכונות חכמות.
Dialogue: 0,0:16:45.99,0:16:48.45,Default,,0000,0000,0000,,הוא מודל אחר הרעיון
Dialogue: 0,0:16:48.48,0:16:51.49,Default,,0000,0000,0000,,של איך אנחנו יכולים ליצור מכונות חכמות.
Dialogue: 0,0:16:51.51,0:16:53.67,Default,,0000,0000,0000,,ואנחנו לבסוף מתחילים להגשים עכשיו
Dialogue: 0,0:16:53.70,0:16:56.10,Default,,0000,0000,0000,,כמה מההבטחות של החלוצים הראשונים האלה,
Dialogue: 0,0:16:56.13,0:16:57.84,Default,,0000,0000,0000,,של טיורינג וואן ניומן
Dialogue: 0,0:16:57.86,0:17:00.13,Default,,0000,0000,0000,,ומקקולוך ופיטס.
Dialogue: 0,0:17:00.15,0:17:04.25,Default,,0000,0000,0000,,ואני חושב שמחשוב לא נוגע רק לחשבונאות
Dialogue: 0,0:17:04.28,0:17:06.42,Default,,0000,0000,0000,,או לשחק קנדי קראש או משהו.
Dialogue: 0,0:17:06.45,0:17:09.02,Default,,0000,0000,0000,,מההתחלה, מידלנו אותם לפי המוח שלנו.
Dialogue: 0,0:17:09.05,0:17:12.32,Default,,0000,0000,0000,,והם נותנים לנו גם את היכולת\Nלהבין את המוחות שלנו טוב יותר
Dialogue: 0,0:17:12.34,0:17:13.87,Default,,0000,0000,0000,,ולהרחיב אותם.
Dialogue: 0,0:17:14.63,0:17:15.79,Default,,0000,0000,0000,,תודה רבה לכם.
Dialogue: 0,0:17:15.82,0:17:21.76,Default,,0000,0000,0000,,(מחיאות כפיים)