أعمل لأساعد الحواسب للتواصل مع العالم حولنا. هناك طرق كثيرة لعمل ذلك، وأحب أن أركز على مساعدة الحواسب للتحدث عما ترى وتفهم. فعلى سبيل المثال، إن آلخوارزمية المعاصرة الحاسوبية الإبصار بإمكانها إخبارك ان كانت هناك امرأة و كلب. وتستطيع أن تخبرك أن كانت تبتسم ام لا. وربما تستطيع أن تخبرك أن الكلب محبوبة للغاية. أنا أعمل على هذه المشكلة افكر كيف يفهم البشر ويتعامل مع العالم. الأفكار، الذكريات، والقصص التي صُورها ممكن أن تثيرهم. جميع الترابط في الظروف ذات الصلة. ربما رأيت كلبا مثل هذا من قبل، أو قد أنفقت أوقاتا تجري في شاطئ مثل هذا. وهذا أيضا يثير أفكارك وذكرياتك للإجازات الماضية، الأوقات المنصرمة في الشواطئ، أزمنة قضيتها مع كلاب أخرى. أن من موجهاتي الأساسية هي أن أساعد الحواسيب لفهم أشياء تتشابه تجارب. ولفهم ما ننقل ونعتقد ونشعر إذن،نحن في مرتبة أعلى للبدء بتكنولوجيا الحاسوبية المتطورة بطريقة لزومية تتناسب مع تجاربنا.
I work on helping computers communicate about the world around us. There are a lot of ways to do this, and I like to focus on helping computers to talk about what they see and understand. Given a scene like this, a modern computer-vision algorithm can tell you that there's a woman and there's a dog. It can tell you that the woman is smiling. It might even be able to tell you that the dog is incredibly cute. I work on this problem thinking about how humans understand and process the world. The thoughts, memories and stories that a scene like this might evoke for humans. All the interconnections of related situations. Maybe you've seen a dog like this one before, or you've spent time running on a beach like this one, and that further evokes thoughts and memories of a past vacation, past times to the beach, times spent running around with other dogs. One of my guiding principles is that by helping computers to understand what it's like to have these experiences, to understand what we share and believe and feel, then we're in a great position to start evolving computer technology in a way that's complementary with our own experiences.
لذا، فبعمق التفكير في الأمر، بدأت عملي هذا قبل سنوات قليلة لبناء حواسيب تشتبه الإنسان من خلال صور متسلسلة. لذا، ذات يوم، لقد كنت أعمل مع حاسوبي أسأله عما فكر عن رحلة إلى أستراليا. وأخذ نظرة إلى تلك الصور، ورأى كوالا، ولم يعلم ما هو كوالا، لكنه قال إنه مخلوق مثير للاهتمام. ثم شاركت معه بعض الصور عن منزل يتحرق. ونظرت إليه فقال، إنه منظر رائع ! هذا مذهل !" لقد اصبت بقشعريره أسفل عمودي الفقري
So, digging more deeply into this, a few years ago I began working on helping computers to generate human-like stories from sequences of images. So, one day, I was working with my computer to ask it what it thought about a trip to Australia. It took a look at the pictures, and it saw a koala. It didn't know what the koala was, but it said it thought it was an interesting-looking creature. Then I shared with it a sequence of images about a house burning down. It took a look at the images and it said, "This is an amazing view! This is spectacular!" It sent chills down my spine.
لقد رأى أحداث درامية، أثرت على حياة الآخرين و اعتقد انه شيء ايجابي. انا ادركت انه رأى تباين الألوان الأحمر و الأصفر و اعتقد انه شيء جدير بالذكر في الإيجابية وجزء من لماذا كانت تفعل هذا كان بسبب معظم الصور التي حصلت عليها كانوا صور ايجابية وذلك لان الناس تميل إلى مشاركة الصور الأيجابية عندما يتحدثون عن خبراتهم. متي أخر مره رأيت فيها صورة سيلفي في جنازة ؟
It saw a horrible, life-changing and life-destroying event and thought it was something positive. I realized that it recognized the contrast, the reds, the yellows, and thought it was something worth remarking on positively. And part of why it was doing this was because most of the images I had given it were positive images. That's because people tend to share positive images when they talk about their experiences. When was the last time you saw a selfie at a funeral?
انا ادركت هذا كمطورة للذكاء الاصطناعي مهمة بمهمة ، وبيانات بعد بيانات انا كنت اخلق ثغرات كبيرة، حفر و نقاط عمياء في الاشياء التي يمكن فهمها واثناء فعل ذلك، كنت اشفر جميع انواع التحيزات. التحيزات التي تعكس وجهه نظر محدودة، محدوده في بيانات من نوع واحد التحيزات التي يمكن أن تعكس التحيز البشري الموجود في البيانات، مثل التحامل و الصورة النمطية. فكرت مره اخرى في تطوير التكنولوجيا التي جعلتني هكذا اليوم كيف الصور الملونة الأولى يتم معايرتها ضد المرأه ذات البشره البيضاء بمعني ان اللون الفوتغرافي انشئ ضد الوجوه السوداء. وهذا الانحياز هذه النقطة العمياء استمرت جيدا حتى التسعينات و نفس النقطه العمياء استمرت لليوم كيف ندرك جيدا وجوه الناس المختلفة في تكنولوجيا نظام التعرف على الوجه فكرت في مثال رائع من الفن في بحث اليوم حيث نميل إلي الحد من تفكيرنا إلى مجموعة بيانات واحدة و مشكلة واحدة و بهذا كنا نخلق المزيد من النقط العمياء و التحيزات يمكن أن يضخمها الذكاء الاصطناعي
I realized that, as I worked on improving AI task by task, dataset by dataset, that I was creating massive gaps, holes and blind spots in what it could understand. And while doing so, I was encoding all kinds of biases. Biases that reflect a limited viewpoint, limited to a single dataset -- biases that can reflect human biases found in the data, such as prejudice and stereotyping. I thought back to the evolution of the technology that brought me to where I was that day -- how the first color images were calibrated against a white woman's skin, meaning that color photography was biased against black faces. And that same bias, that same blind spot continued well into the '90s. And the same blind spot continues even today in how well we can recognize different people's faces in facial recognition technology. I though about the state of the art in research today, where we tend to limit our thinking to one dataset and one problem. And that in doing so, we were creating more blind spots and biases that the AI could further amplify.
ادركت ذالك الحين ان علينا التفكير بعمق في التكنولوجيا التي نعمل بها اليوم في الخمس أو العشر سنين القادمة مع الوقت يتطور البشر ببطء لتصحيح القضايا في التفاعل بين البشر و البيئة في المقابل، الذكاء الاصطناعي يتطور بمعدل سريع لا يصدق. وهذا يعني انه أمر مهم حقا. أن نفكر في هذا الآن بعناية اننا نفكر في البقع العمياء الخاصة بنا، التحيز الخاص بنا، والتفكير في كيفية تغذية التكنولوجيا التي نخلقها و مناقشة كيف ستفيد تكنولوجيا اليوم غدا
I realized then that we had to think deeply about how the technology we work on today looks in five years, in 10 years. Humans evolve slowly, with time to correct for issues in the interaction of humans and their environment. In contrast, artificial intelligence is evolving at an incredibly fast rate. And that means that it really matters that we think about this carefully right now -- that we reflect on our own blind spots, our own biases, and think about how that's informing the technology we're creating and discuss what the technology of today will mean for tomorrow.
الرئيس التنفيذي و العلماء قد اثقلوا على ما يفكرون به تقنية الذكاء الاصطناعي ستحدث في المستقبل ستيفن هوكنج حذر من ذلك "الذكاء الاصطناعي يمكن ان يقضي على الجنس البشري". ايلون مسك حذر من انه خطر وجودي وواحد من اكبر المخاطر التي سنواجهها كحضارة. قدم بيل غيتس هذه النقطة "انا لا افهم لماذا الناس ليسوا اكثر قلقا". ولكن هذه الآراء-- انهم جزء من القصة. الرياضيات، النماذج القواعد الاساسية للذكاء إلإصطناعي
CEOs and scientists have weighed in on what they think the artificial intelligence technology of the future will be. Stephen Hawking warns that "Artificial intelligence could end mankind." Elon Musk warns that it's an existential risk and one of the greatest risks that we face as a civilization. Bill Gates has made the point, "I don't understand why people aren't more concerned." But these views -- they're part of the story. The math, the models, the basic building blocks of artificial intelligence
هو شيء نستطيع كلنا الوصول إليه و العمل به لدينا ادوات مفتوحة المصدر للتعلم الآلي و الذكاء التي يمكننا المساهمة فيها. و بعد ذلك، يمكننا ان نشارك تجربتنا يمكننا ان نشارك تجاربنا مع التكنولوجيا و كيف تقلقنا و كيف تحمسنا. يمكننا مناقشة ما نحب. يمكننا التواصل مع البصيرة عن جوانب التكنولوجيا التي سوف تكون مفيدة اكثر او التي قد تكون اكثر صعوبة مع مرور الوقت.
are something that we call access and all work with. We have open-source tools for machine learning and intelligence that we can contribute to. And beyond that, we can share our experience. We can share our experiences with technology and how it concerns us and how it excites us. We can discuss what we love. We can communicate with foresight about the aspects of technology that could be more beneficial or could be more problematic over time.
لو ركزنا على الانفتاح في مناقشة الذكاء الاصطناعي مع البصيرة تجاه المستقبل، هذا سوف يساعد على خلق محادثات عامة و وعي عن ما هو الذكاء الأصطناعي الآن، و ماذا سوف يكون و كل الأشياء التي نحن بحاجة ان نفعلها من أجل تحقيق هذه النتيجة، بما يناسبنا نحن نرى و نعلم بالفعل هذا في التكنولوجيا التي نستخدمها اليوم. نحن نستخدم الهواتف الذكية والآلات الحاسبة و المكانس الحديثة. هل هي مضرة؟ أحيانا في بعض الأوقات. هل هي نافعة ؟ نعم، انها كذلك ايضا. و كلها ليست مثل بعض وهناك ترى بالفعل ضوءا ساطعا يدل على ما يحمله المستقبل. المستقبل لا يزال مستمر بفضل الذي نبنيه و ننشئه الآن نبدأ في حركة تأثير الدينامو التي تقطع الطريق التطوري للذكاء الإصطناعي
If we all focus on opening up the discussion on AI with foresight towards the future, this will help create a general conversation and awareness about what AI is now, what it can become and all the things that we need to do in order to enable that outcome that best suits us. We already see and know this in the technology that we use today. We use smart phones and digital assistants and Roombas. Are they evil? Maybe sometimes. Are they beneficial? Yes, they're that, too. And they're not all the same. And there you already see a light shining on what the future holds. The future continues on from what we build and create right now. We set into motion that domino effect that carves out AI's evolutionary path.
في وقتنا الحالي نحن نشكل الذكاء الاصطناعي للغد. التكنولوجيا التي تغمرنا في الواقع المعزز يجلب الحياة لعوالم الماضي. التكنولوجيا التي تساعد الناس على مشاركة تجاربهم عندما يكون عندهم صعوبة في التواصل. التكنولوجيا مبنية على فهم العوالم البصرية المتدفقة تستخدم كتكنولوجيا للسيارات ذاتية القيادة. التكنولوجيا مبنية على فهم الصور و إخراج اللغة، تتطور التكنولوجيا التي تساعد الناس الذين يعانون من ضعف البصر لتكون اكثر قدرة على الوصول للعالم المرئي. و نحن ايضا نرى كيف يمكن أن تؤدي التكنولوجيا إلى مشكلات. لدينا تكنولوجيا اليوم هذا يحلل الخصائص الجسمانية التي ولدنا بها -- مثل لون بشرتنا او منظر وجهنا -- من أجل تحديد إذا كان من الممكن أن نكون مجرمين أو إرهابين. لدينا تكنولوجيا بإمكانها اختراق بياناتنا، حتى البيانات المتعلقة بنوع جنسنا أوإثنيتنا، من أجل تحديد إذا كان بإمكاننا الحصول على قرض ام لا. كل الذي نراه الآن هي مجرد لقطة في تطوير الذكاء الإصطناعي. لأننا حيث نوجد الآن، في غضون لحظة من هذا التطور. هذا يعني إن ما يحدث الآن سيؤثر على ما يحدث بعده و في المستقبل.
In our time right now, we shape the AI of tomorrow. Technology that immerses us in augmented realities bringing to life past worlds. Technology that helps people to share their experiences when they have difficulty communicating. Technology built on understanding the streaming visual worlds used as technology for self-driving cars. Technology built on understanding images and generating language, evolving into technology that helps people who are visually impaired be better able to access the visual world. And we also see how technology can lead to problems. We have technology today that analyzes physical characteristics we're born with -- such as the color of our skin or the look of our face -- in order to determine whether or not we might be criminals or terrorists. We have technology that crunches through our data, even data relating to our gender or our race, in order to determine whether or not we might get a loan. All that we see now is a snapshot in the evolution of artificial intelligence. Because where we are right now, is within a moment of that evolution. That means that what we do now will affect what happens down the line and in the future.
إذا كنا نريد تطوير الذكاء الإصطناعي بطريقة تساعد البشر، إذن نحن بحاجة لمعرفة الأهداف و الاستراتيجيات التي تمكننا من هذا الطريق الآن. الذي أرغب في رؤيته هو شيء يتناسب بشكل جيد مع البشر، مع ثقافتنا و بيئتنا . التكنولوجيا التي تساعد و تمكن هؤلاء الناس الذين يعانون من ظروف صعبة. أو ذوي الإحتياجات الخاصة من جعل الحياة تحد مساو للجميع. التكنولوجيا التي تعمل بغض النظر عن خلفيتك الاقتصادية أو لون بشرتك. و حتى اليوم ما أركز عليه هو تكنولوجيا الغد ولمدة عشر سنوات من الآن .
If we want AI to evolve in a way that helps humans, then we need to define the goals and strategies that enable that path now. What I'd like to see is something that fits well with humans, with our culture and with the environment. Technology that aids and assists those of us with neurological conditions or other disabilities in order to make life equally challenging for everyone. Technology that works regardless of your demographics or the color of your skin. And so today, what I focus on is the technology for tomorrow and for 10 years from now.
الذكاء الإصطناعي يمكن أن يتحول لطرق مختلفة. ولكن في هذه الحالة أنها ليست سيارة ذاتية القيادة بدون أي هدف. هذه السيارة التي نسوقها. نحن نختار متى نسرع و متى نبطئ. نحن نختار إذا كنا نريد ان نعمل جولة. نحن نختار ماذا سيكون الذكاء الإصطناعي في المستقبل. هناك مجال واسع للعب في كل الأشياء الذي يستطيع ان يفعلها الذكاء الإصطناعي. ستصبح أشياء عديدة. و الموضوع يرجع إلينا الآن، من أجل معرفة ما نحن بحاجة لوضعه في المكان الصحيح للتأكد من أن نتائج الذكاء الإصطناعي ستكون الأفضل لنا جميعا.
AI can turn out in many different ways. But in this case, it isn't a self-driving car without any destination. This is the car that we are driving. We choose when to speed up and when to slow down. We choose if we need to make a turn. We choose what the AI of the future will be. There's a vast playing field of all the things that artificial intelligence can become. It will become many things. And it's up to us now, in order to figure out what we need to put in place to make sure the outcomes of artificial intelligence are the ones that will be better for all of us.
شكرا.
Thank you.
(تصفيق)
(Applause)