TED2017
Tom Gruber: How AI can enhance our memory, work and social lives
Tom Gruber: Hogyan javíthatja memóriánkat, munkahelyi és társadalmi életünket a mesterséges intelligencia?
Filmed:
Readability: 4.6
2,030,318 views
Mennyire okosíthatnak föl bennünket a gépeink? Tom Gruber, a Siri egyik megalkotója, "emberies mesterséges intelligenciát" akar létrehozni, amely kiegészít bennünket, és együttműködik velünk, nem pedig versenyez velünk, vagy helyettesít bennünket. Olyan jövő látomását osztja meg, amelyben az MI segít nekünk emberfeletti teljesítményt elérni a megértés, a kreativitás és a kognitív funkciók terén, tervezési képességeink felturbózásától kezdve egészen addig, hogy segít megjegyezni mindent, amit valaha olvastunk és mindenkinek a nevét, akivel valaha találkoztunk. "A mesterséges intelligencia reneszánszának közepén vagyunk – mondja Gruber. Ahogy a gépek okosodnak, okosabbak leszünk mi is."
Tom Gruber - AI product designer
As co-creator of Siri, Tom Gruber helped redefine the role of machine intelligence in our lives and transformed the way we interact with our devices. Full bio
As co-creator of Siri, Tom Gruber helped redefine the role of machine intelligence in our lives and transformed the way we interact with our devices. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
I'm here to offer you
a new way to think about my field,
a new way to think about my field,
0
1040
3751
Azért vagyok itt, hogy új látásmódot
kínáljak szakterületemről,
kínáljak szakterületemről,
00:16
artificial intelligence.
1
4815
1768
a mesterséges intelligenciáról.
00:18
I think the purpose of AI
2
6607
2014
Azt gondolom, az MI célja az,
00:20
is to empower humans
with machine intelligence.
with machine intelligence.
3
8645
3434
hogy felvértezze az embereket
gépi intelligenciával.
gépi intelligenciával.
00:25
And as machines get smarter,
4
13286
2450
Ahogy a gépek okosodnak,
00:27
we get smarter.
5
15760
1253
okosabbak leszünk mi is.
00:29
I call this "humanistic AI" --
6
17907
2512
Ezt nevezem „emberies
mesterséges intelligenciának”,
mesterséges intelligenciának”,
00:32
artificial intelligence
designed to meet human needs
designed to meet human needs
7
20443
3671
olyan mesterséges intelligenciának,
amelyet emberi igényekre terveztek,
amelyet emberi igényekre terveztek,
00:36
by collaborating and augmenting people.
8
24138
2931
hogy együttműködjenek
és kiegészítsék az embert.
és kiegészítsék az embert.
00:40
Now, today I'm happy to see
9
28149
1910
Manapság örömmel látom,
00:42
that the idea of an intelligent assistant
10
30083
2177
hogy az intelligens segéd ötlete
00:44
is mainstream.
11
32284
1469
megszokottá vált.
00:45
It's the well-accepted metaphor
for the interface between humans and AI.
for the interface between humans and AI.
12
33777
5060
Elfogadott leképezése az ember
és az MI közötti illesztésnek.
és az MI közötti illesztésnek.
00:51
And the one I helped create
is called Siri.
is called Siri.
13
39556
2697
A Siri létrehozásában segédkeztem.
00:54
You know Siri.
14
42957
1152
Ismerik a Sirit.
00:56
Siri is the thing that knows your intent
15
44133
2645
Siri az a dolog,
amely ismeri szándékainkat,
amely ismeri szándékainkat,
00:58
and helps you do it for you,
16
46802
2042
és segít megvalósítani őket,
01:00
helps you get things done.
17
48868
1501
segít ügyeket intézni.
01:02
But what you might not know
is that we designed Siri
is that we designed Siri
18
50393
2474
De tán nem tudják, hogy a Sirit
01:05
as humanistic AI,
19
53645
1966
emberies MI-nek terveztük,
01:07
to augment people
with a conversational interface
with a conversational interface
20
55635
3171
hogy az embert beszélő
csatlakozással egészítse ki,
csatlakozással egészítse ki,
01:10
that made it possible for them
to use mobile computing,
to use mobile computing,
21
58830
3453
amely lehetővé tette mobil
számítástechnika használatát,
számítástechnika használatát,
01:14
regardless of who they were
and their abilities.
and their abilities.
22
62307
3284
függetlenül attól, hogy ki
és milyen képességű használja.
és milyen képességű használja.
01:18
Now for most of us,
23
66814
1577
Legtöbbünk számára
01:20
the impact of this technology
24
68415
2781
e technológia kihatása,
01:23
is to make things
a little bit easier to use.
a little bit easier to use.
25
71220
2283
hogy kissé megkönnyíti
az eszközök használatát.
az eszközök használatát.
01:25
But for my friend Daniel,
26
73916
2179
De Daniel barátom életét megváltoztatta
01:29
the impact of the AI
in these systems is a life changer.
in these systems is a life changer.
27
77352
3171
az MI kihatása e rendszerekre.
01:33
You see, Daniel is a really social guy,
28
81217
4833
Daniel igazi társasági ember
01:38
and he's blind and quadriplegic,
29
86074
1759
ám vak és négy végtagjára béna,
01:40
which makes it hard to use those devices
that we all take for granted.
that we all take for granted.
30
88614
3859
ami megnehezíti számára a nekünk
megszokott eszközök használatát.
megszokott eszközök használatát.
01:44
The last time I was at his house,
his brother said,
his brother said,
31
92497
2442
Legutóbbi látogatásomkor öccse megkért:
„Várj egy kicsit, Daniel most nem ér rá,
01:46
"Hang on a second, Daniel's not ready.
32
94963
1858
01:48
He's on the phone with a woman
he met online."
he met online."
33
96845
2342
telefonál egy interneten megismert nővel.”
01:52
I'm like, "That's cool, how'd he do it?"
34
100250
2010
Mire én: „Ez nagyszerű, hogyan csinálta?”
01:54
Well, Daniel uses Siri
to manage his own social life --
to manage his own social life --
35
102284
3494
Daniel a Sirit használja
társasági életéhez:
társasági életéhez:
01:58
his email, text and phone --
36
106731
1940
ímélt, SMS-t ír, és telefonál;
02:00
without depending on his caregivers.
37
108695
2476
és nem függ az ápolóitól.
02:04
This is kind of interesting, right?
38
112501
1738
Elég érdekes, ugye?
02:06
The irony here is great.
39
114263
1317
A sors fintora.
02:07
Here's the man whose relationship with AI
40
115604
2896
Itt egy ember, akinek az MI-hez
fűződő kapcsolata
fűződő kapcsolata
02:10
helps him have relationships
with genuine human beings.
with genuine human beings.
41
118524
3177
segít neki kapcsolatot teremteni
valódi emberi lényekkel.
valódi emberi lényekkel.
02:14
And this is humanistic AI.
42
122805
3130
Ez az emberies mesterséges intelligencia.
02:19
Another example with
life-changing consequences
life-changing consequences
43
127404
2398
Másik példa, amelynek életbevágó
kihatásai vannak:
kihatásai vannak:
02:21
is diagnosing cancer.
44
129826
1257
a rák diagnosztizálása.
02:24
When a doctor suspects cancer,
45
132795
2155
Amikor egy orvos rákot gyanít,
02:26
they take a sample
and send it to a pathologist,
and send it to a pathologist,
46
134974
2703
mintát vesz,
és elküldi egy patológusnak,
és elküldi egy patológusnak,
02:29
who looks at it under a microscope.
47
137701
1952
aki mikroszkóppal megnézi.
02:32
Now, pathologists look at
hundreds of slides
hundreds of slides
48
140145
2525
A patológusok minden nap
több száz metszetet,
több száz metszetet,
02:34
and millions of cells every day.
49
142694
2324
milliónyi sejtet néznek meg.
02:37
So to support this task,
50
145630
1387
A feladat támogatására
02:39
some researchers made an AI classifier.
51
147041
3442
néhány kutató MI-alapú
osztályozót készített .
osztályozót készített .
02:43
Now, the classifier says,
"Is this cancer or is this not cancer?"
"Is this cancer or is this not cancer?"
52
151548
4553
Az osztályozó válaszol :
az „Ez rák vagy nem rák?” kérdésre,
az „Ez rák vagy nem rák?” kérdésre,
02:48
looking at the pictures.
53
156125
1305
miután megnézte a képeket.
02:50
The classifier was pretty good,
54
158355
1564
Az osztályozó elég jó volt,
02:52
but not as good as the person,
55
160967
1685
de nem olyan jó, mint az ember,
02:55
who got it right most of the time.
56
163945
1768
aki a legtöbbször eltalálta.
02:58
But when they combine the ability
of the machine and the human together,
of the machine and the human together,
57
166427
6180
Amikor azonban összeadták
a gép és az ember képességeit,
a gép és az ember képességeit,
03:04
accuracy went to 99.5 percent.
58
172631
2995
a pontosság 99,5%-ot ért el.
03:09
Adding that AI to a partnership
eliminated 85 percent of the errors
eliminated 85 percent of the errors
59
177150
5001
Az MI bevonása a partnerségbe
kiküszöbölte azon hibák 85%-át,
kiküszöbölte azon hibák 85%-át,
03:14
that the human pathologist
would have made working alone.
would have made working alone.
60
182175
3686
amelyeket az egyedül dolgozó
patológus elkövetett volna.
patológus elkövetett volna.
03:18
That's a lot of cancer
that would have otherwise gone untreated.
that would have otherwise gone untreated.
61
186820
3159
Ez rengeteg rákos eset,
amelyet máskülönben nem kezeltek volna.
amelyet máskülönben nem kezeltek volna.
03:23
Now, for the curious, it turns out
62
191097
1930
A kíváncsiak kedvéért: kiderült,
03:25
that the human was better
at rejecting false positives,
at rejecting false positives,
63
193051
3474
hogy az ember jobb volt
hamis pozitív esetek kiszűrésében,
hamis pozitív esetek kiszűrésében,
03:28
and the machine was better
at recognizing those hard-to-spot cases.
at recognizing those hard-to-spot cases.
64
196549
3572
a gép pedig jobb volt a nehezen
azonosítható esetek felismerésében.
azonosítható esetek felismerésében.
03:32
But the lesson here isn't about
which agent is better
which agent is better
65
200145
3237
De nem az a tanulság ebből,
hogy melyik kezelő jobb
hogy melyik kezelő jobb
03:35
at this image-classification task.
66
203406
2078
erre a képosztályozási feladatra.
03:37
Those things are changing every day.
67
205888
1839
A dolgok naponta változnak.
03:39
The lesson here
68
207751
1568
Az a tanulság,
03:41
is that by combining the abilities
of the human and machine,
of the human and machine,
69
209343
3360
hogy emberi és gépi
képességek ötvözésével
képességek ötvözésével
03:44
it created a partnership
that had superhuman performance.
that had superhuman performance.
70
212727
4951
partnerséget hoztak létre,
amelynek emberfeletti képességei vannak.
amelynek emberfeletti képességei vannak.
03:50
And that is humanistic AI.
71
218543
2940
Ez az emberies mesterséges intelligencia.
03:54
Now let's look at another example
72
222787
1986
Nézzünk még egy példát
03:56
with turbocharging performance.
73
224797
2287
a teljesítmény felturbózására!
03:59
This is design.
74
227108
1403
Tervezésről van szó.
04:00
Now, let's say you're an engineer.
75
228535
2041
Tegyük fel, hogy mérnökként
04:02
You want to design a new frame for a drum.
76
230600
2117
drónhoz új keretet szeretnénk tervezni.
04:04
You get out your favorite
software tools, CAD tools,
software tools, CAD tools,
77
232741
3064
Előkapjuk kedvenc
szoftverünket, CAD-eszközünket,
szoftverünket, CAD-eszközünket,
04:07
and you enter the form and the materials,
and then you analyze performance.
and then you analyze performance.
78
235829
4215
bevisszük a formát s az anyagokat,
majd elemezzük a teljesítményt.
majd elemezzük a teljesítményt.
04:12
That gives you one design.
79
240068
1344
Ebből lesz egy terv.
04:14
If you give those same tools to an AI,
80
242162
3677
Ha ugyanazokat az eszközöket MI-nek adjuk,
04:17
it can generate thousands of designs.
81
245863
3124
tervek ezreit tudja kidolgozni.
04:22
This video by Autodesk is amazing.
82
250193
1934
Ez az Autodesk-videó lenyűgöző.
04:24
This is real stuff.
83
252151
1300
Ez valódi.
04:26
So this transforms how we do design.
84
254092
3071
Átalakítja a tervezés módját.
04:29
The human engineer now
85
257187
1428
Most a mérnökember megadja,
04:30
says what the design should achieve,
86
258639
3315
mit kell elérnie a tervnek,
04:33
and the machine says,
87
261978
1156
a gép pedig azt mondja:
04:35
"Here's the possibilities."
88
263158
1370
„Itt vannak a lehetőségek.”
04:37
Now in her job, the engineer's job
89
265758
2940
A mérnök dolga kiválasztani azt,
04:40
is to pick the one that best meets
the goals of the design,
the goals of the design,
90
268722
3100
amelyik a leginkább
megfelel a terv céljaira,
megfelel a terv céljaira,
04:43
which she knows as a human
better than anyone else,
better than anyone else,
91
271846
3339
amelyet a mérnök emberként, emberi
ítélőképességével és tapasztalatával
ítélőképességével és tapasztalatával
04:47
using human judgment and expertise.
92
275209
1794
mindenkinél jobban ismer.
04:49
In this case, the winning form
93
277414
1580
Ebben az esetben a nyerő forma
04:51
looks kind of like something
nature would have designed,
nature would have designed,
94
279018
2711
olyasminek tűnik, mint valami,
amit a természet alkotott,
amit a természet alkotott,
04:53
minus a few million years of evolution
95
281753
2115
leszámítva néhány millió évnyi evolúciót
04:55
and all that unnecessary fur.
96
283892
2381
és azokat a szükségtelen szőrmerétegeket.
05:00
Now let's see where this idea
of humanistic AI might lead us
of humanistic AI might lead us
97
288424
4672
Lássuk, hová vezethet bennünket
az emberies MI ötlete,
az emberies MI ötlete,
05:05
if we follow it into
the speculative beyond.
the speculative beyond.
98
293120
2393
ha eljátszunk a feltevésekkel?
05:08
What's a kind of augmentation
that we would all like to have?
that we would all like to have?
99
296118
3004
Mifajta kiegészítést szeretnénk?
05:11
Well, how about cognitive enhancement?
100
299529
2906
Mit szólnának egy kognitív kiegészítőhöz?
05:15
Instead of asking,
101
303904
1479
Ahelyett, hogy azt kérdeznénk:
05:17
"How smart can we make our machines?"
102
305407
2061
„Mennyire okosíthatjuk föl gépeinket?”
05:19
let's ask
103
307492
1173
kérdezzük ezt:
05:20
"How smart can our machines make us?"
104
308689
2705
„Bennünket mennyire
okosíthatnak föl gépeink?”
okosíthatnak föl gépeink?”
05:25
I mean, take memory for example.
105
313105
1780
Vegyük például a memóriát.
05:27
Memory is the foundation
of human intelligence.
of human intelligence.
106
315511
2946
A memória az emberi intelligencia alapja.
05:31
But human memory is famously flawed.
107
319767
2971
De az emberi memória közismerten hibás.
05:35
We're great at telling stories,
108
323541
2074
Jók vagyunk történetek mesélésében,
05:37
but not getting the details right.
109
325639
1951
de a részleteket eltévesztjük.
05:39
And our memories -- they decay over time.
110
327614
3206
Idővel pedig memóriánk romlik.
05:42
I mean, like, where did the '60s go,
and can I go there, too?
and can I go there, too?
111
330844
3232
Úgy értem: hová tűntek a 60-as évek,
és visszatérhetek-e én is oda?
és visszatérhetek-e én is oda?
05:46
(Laughter)
112
334100
1467
(Nevetés)
05:48
But what if you could have a memory
that was as good as computer memory,
that was as good as computer memory,
113
336648
4304
De mi lenne, ha olyan memóriánk lehetne,
amely ugyanolyan jó, mint a számítógépeké,
amely ugyanolyan jó, mint a számítógépeké,
05:54
and was about your life?
114
342158
2859
és életünket fedné le?
05:57
What if you could remember
every person you ever met,
every person you ever met,
115
345714
2789
Ha mindenkire emlékezni tudnánk,
akivel valaha találkoztunk:
akivel valaha találkoztunk:
06:00
how to pronounce their name,
116
348527
1946
nevük helyes kiejtésére,
06:02
their family details,
their favorite sports,
their favorite sports,
117
350497
2092
családi adataikra, kedvenc sportágukra
06:04
the last conversation you had with them?
118
352613
1963
és legutóbbi beszélgetésünkre velük.
06:06
If you had this memory all your life,
119
354600
2655
Ha e memóriánk egész életünkben meglenne,
06:09
you could have the AI look
at all the interactions
at all the interactions
120
357279
3298
aZ MI-vel megnézethetnénk az idők során
06:12
you had with people over time
121
360601
1417
másokkal végbement összes interakciónkat,
06:14
and help you reflect on the long arc
of your relationships.
of your relationships.
122
362042
3793
és ez segítene elgondolkodni
kapcsolataink hosszú ívén.
kapcsolataink hosszú ívén.
06:18
What if you could have the AI read
everything you've ever read
everything you've ever read
123
366530
5066
Mi lenne, ha az MI-vel elolvastathatnánk
mindent, amit valaha olvastunk,
mindent, amit valaha olvastunk,
06:23
and listen to every song
you've ever heard?
you've ever heard?
124
371620
2514
és meghallgattathatnánk
a valaha hallott minden dalt?
a valaha hallott minden dalt?
06:27
From the tiniest clue,
it could help you retrieve
it could help you retrieve
125
375344
3739
A legkisebb támpont alapján
segíthetne visszakeresni
segíthetne visszakeresni
06:31
anything you've ever seen or heard before.
126
379107
2113
minden, valaha olvasottat és hallottat.
06:33
Imagine what that would do
for the ability to make new connections
for the ability to make new connections
127
381931
3250
Képzeljék el, hogyan hatna ez
kapcsolatteremtő képességünkre
kapcsolatteremtő képességünkre
06:37
and form new ideas.
128
385205
1580
és ötletalkotásunkra.
06:38
And what about our bodies?
129
386809
1988
És mi van a testünkkel?
06:41
What if we could remember the consequences
of every food we eat,
of every food we eat,
130
389732
4278
Mi lenne, ha emlékezni tudnánk
minden megevett étel,
minden megevett étel,
06:46
every pill we take,
131
394034
1501
minden bevett tabletta,
06:48
every all-nighter we pull?
132
396485
1835
átvirrasztott éjszaka következményére?
06:51
We could do our own science
on our own data
on our own data
133
399048
2710
Tanulmányozhatnánk
adatainkat, hogy kiderítsük,
adatainkat, hogy kiderítsük,
06:53
about what makes us feel
good and stay healthy.
good and stay healthy.
134
401782
3860
mitől érezzük magunkat jól,
és mitől maradunk egészségesek.
és mitől maradunk egészségesek.
06:57
And imagine how this could revolutionize
135
405666
2476
Képzeljék el, hogyan forradalmasítaná ez
07:00
the way we manage
allergies and chronic disease.
allergies and chronic disease.
136
408166
2690
az allergiák és a krónikus betegségek
kezelését!
kezelését!
07:04
I believe that AI will make
personal memory enhancement a reality.
personal memory enhancement a reality.
137
412909
4974
Hiszem, hogy az MI valóra fogja
váltani memóriánk tökéletesítését.
váltani memóriánk tökéletesítését.
07:11
I can't say when or what
form factors are involved,
form factors are involved,
138
419122
2824
Nem tudom megmondani, mikor
vagy milyen formai tényezőkkel,
vagy milyen formai tényezőkkel,
07:14
but I think it's inevitable,
139
422627
1963
de azt gondolom, hogy elkerülhetetlenül,
07:17
because the very things
that make AI successful today --
that make AI successful today --
140
425923
4827
mert pontosan azokat a dolgokat,
amelyek ma az MI-t sikeressé teszik –
amelyek ma az MI-t sikeressé teszik –
07:22
the availability of comprehensive data
141
430774
2493
a széleskörű adatok rendelkezésre állása
07:25
and the ability for machines
to make sense of that data --
to make sense of that data --
142
433291
3548
és a gépek képessége,
hogy az adatokat értelmezzék –
hogy az adatokat értelmezzék –
07:28
can be applied to the data of our lives.
143
436863
3059
lehet életünk adataira is alkalmazni.
07:32
And those data are here today,
available for all of us,
available for all of us,
144
440505
3487
Ezek az adatok itt vannak ma is,
elérhetők mindannyiunk számára,
elérhetők mindannyiunk számára,
07:36
because we lead digitally mediated lives,
145
444016
3868
mert digitális közvetítéssel élünk,
07:40
in mobile and online.
146
448570
2135
mobil és internetes felületeken.
07:43
In my view, a personal memory
is a private memory.
is a private memory.
147
451833
3890
A személyes memória privát memória.
07:47
We get to choose what is and is not
recalled and retained.
recalled and retained.
148
455747
3937
Kiválaszthatjuk, mit idézzünk föl,
és mit őrizzünk meg, és mit ne.
és mit őrizzünk meg, és mit ne.
07:52
It's absolutely essential
that this be kept very secure.
that this be kept very secure.
149
460517
3664
Okvetlenül lényeges,
hogy nagyon biztonságosan tárolják.
hogy nagyon biztonságosan tárolják.
07:57
Now for most of us,
150
465294
1462
Legtöbbünk számára
07:58
the impact of augmented personal memory
151
466780
2893
a kibővített személyes memória kihatása
08:01
will be a more improved mental gain,
152
469697
2735
a javuló mentális teljesítőképesség lesz,
08:04
maybe, hopefully, a bit more social grace.
153
472456
2455
és remélhetőleg kicsit több
társadalmi megbecsülés.
társadalmi megbecsülés.
08:08
But for the millions who suffer
from Alzheimer's and dementia,
from Alzheimer's and dementia,
154
476658
4647
Ám az Alzheimer-kórban
vagy demenciában szenvedő millióknak
vagy demenciában szenvedő millióknak
08:15
the difference that augmented
memory could make
memory could make
155
483209
2203
a kibővített memória kínálta különbség
08:17
is a difference
between a life of isolation
between a life of isolation
156
485436
2461
az elszigetelt élet
s a méltóságteljes érintkezés
közti különbséget jelenti.
közti különbséget jelenti.
08:21
and a life of dignity and connection.
157
489016
1779
08:24
We are in the middle of a renaissance
in artificial intelligence right now.
in artificial intelligence right now.
158
492166
5647
Jelenleg a mesterséges intelligencia
reneszánszának közepén vagyunk.
reneszánszának közepén vagyunk.
08:30
I mean, in just the past few years,
159
498652
1971
Arra gondolok, hogy az utóbbi években
08:32
we're beginning to see
solutions to AI problems
solutions to AI problems
160
500647
3631
olyan MI-gondok megoldását kezdjük látni,
08:36
that we have struggled
with literally for decades:
with literally for decades:
161
504302
3970
amelyekkel évtizedekig küzdöttünk:
08:41
speech understanding, text understanding,
162
509226
2667
beszédfelismerés, szövegfelismerés,
08:43
image understanding.
163
511917
1320
képfelismerés.
08:46
We have a choice in how we use
this powerful technology.
this powerful technology.
164
514177
4075
Eldönthetjük, hogyan használjuk
e nagy hatású technológiát.
e nagy hatású technológiát.
08:51
We can choose to use AI
to automate and compete with us,
to automate and compete with us,
165
519268
4864
Dönthetünk úgy, hogy az MI-t
automatizálásra s versenyzésre használjuk,
automatizálásra s versenyzésre használjuk,
08:56
or we can use AI to augment
and collaborate with us,
and collaborate with us,
166
524156
3977
vagy arra is, hogy kibővítsen minket
és együttműködjön velünk,
és együttműködjön velünk,
09:00
to overcome our cognitive limitations
167
528157
3071
hogy leküzdje ismeretszerzésünk korlátait,
09:03
and to help us do what we want to do,
168
531252
3162
és segítsen megtenni azt,
09:06
only better.
169
534438
1291
amit amúgy is akartunk, csak jobban.
09:08
And as we discover new ways
to give machines intelligence,
to give machines intelligence,
170
536339
6504
Amikor új módszereket találunk rá,
hogyan adjunk gépeknek intelligenciát,
hogyan adjunk gépeknek intelligenciát,
09:14
we can distribute that intelligence
171
542867
3069
elterjeszthetjük ezt az intelligenciát
09:17
to all of the AI assistants in the world,
172
545960
2381
a világ összes MI-segédje körében,
09:20
and therefore to every person,
regardless of circumstance.
regardless of circumstance.
173
548365
3534
így eljut minden emberhez,
a körülményektől függetlenül.
a körülményektől függetlenül.
09:25
And that is why,
174
553189
1529
Ezért van az, hogy mindig,
09:26
every time a machine gets smarter,
175
554742
3161
amikor egy gép okosabb lesz,
09:30
we get smarter.
176
558628
1404
okosabbak leszünk mi is.
09:33
That is an AI worth spreading.
177
561028
3733
Ez olyan MI, amelyet érdemes terjeszteni.
09:36
Thank you.
178
564785
1182
Köszönöm.
09:37
(Applause)
179
565991
3973
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Tom Gruber - AI product designerAs co-creator of Siri, Tom Gruber helped redefine the role of machine intelligence in our lives and transformed the way we interact with our devices.
Why you should listen
By connecting humans and machines with AI, designer, inventor and polymath Tom Gruber is opening up new ways to improve our lives and augment human intelligence.
Gruber led the team that revolutionized human-machine interaction with Siri, the intelligent personal assistant that can understand your spoken language and help you get things done. Launched in 2010, Siri is now used billions of times a week in more than 30 countries around the world.
Tom Gruber | Speaker | TED.com