Jeopardy

Trabaja tan apenado por eso yo, no sé lo que pasó. Es raro. Es muy raro, así que bienvenidos de nuevo. Con suerte, puedo hacer que vuelvan aquí y podamos continuar nuestro juego. Yo, no lo veo todavía, vamos a conocerlo. ¡Bien! ¡Bienvenidos de nuevo! Espero que podáis volver a estar aquí. Hola Haley, ¡lo siento! No sé qué ha pasado. ¿Puedes oírme ahora? ¿Puedes oírme ahora? He cambiado mi micrófono, así que espero que eso ayude y bienvenidos de nuevo chicos.

Avísenme cómo, cuando lleguen, para que podamos continuar este juego. No recuerdo en qué pregunta estábamos. Creo que acabamos de terminar una: ¡bien, bien, impresionante, Haley! Gracias. Creo que acabábamos de terminar una y no recuerdo qué equipo lo consiguió. ¡Ocho bien! ¡Bienvenido de nuevo Haley! Puede que seas el lobo solitario jugando el juego tú solo. Espero que podamos tener a todos de vuelta aquí, voy a enviar un mensaje de texto. Oh, ahí estás Ethan, se está cargando, ¿sí? Se está cargando para mí. Se está cargando para ti, sí, eso es justo lo que necesitamos, más dificultades tecnológicas. Oh, Dios, de acuerdo, voy a enviar un mensaje a nuestro reloj, está bien, ¡Ethan Ethan! ¿Está cargando, esperando que esté cargando para ustedes? Hazme saber: tenemos dos personas aquí.

Esperemos que todos vuelvan, veremos qué pasa si no Ethan tu equipo podría ganar por defecto. Bien, está funcionando bien, le daremos a todos un minuto rápido aquí. A continuación, la clase y hacerle saber que estamos de vuelta y no eran. Hay mucha gente de nuestra clase, aunque corriendo, podría hacer un recordatorio sólo para la gente que quiere hacer jeopardy, eso sería divertido y de esa manera, podría hablar con los niños que ni siquiera están en mi equipo, estoy en mi clase. Déjame hacer eso voy a llamarnos la fiesta de YouTube, eso es lo que ustedes son: va a, ser frío, bien y luego lo pondré en los comentarios. ¡Quentin bienvenido de nuevo Haley dice que no es un gran problema, pero en realidad oh ok, Oh Holly, como oh, como hey, como Halle Berry, como nunca podría pronunciar su nombre soy! Así que lo siento, pero como eh, más como Holly aquí es.

Esa es la primera parte como halt o hail. Hazme saber porque definitivamente quiero pronunciar bien tu nombre. Absolutamente, de acuerdo, así que para unirse a nuestro nuevo recordatorio puedes enviar un mensaje de texto al ocho uno cero uno cero. Esto será para los youtubers y luego poner esto en el mensaje de esa manera todo el mundo podría participar en el jeopardy final. Me gusta esa idea. Ni siquiera pensé en esta idea. Aquí vamos, así que si quieres unirte a eso y luego de esa manera, si esto sucede de nuevo, puedo enviarte un mensaje de texto y hacerte saber que estamos de nuevo en marcha como ser como el comienzo de la felicidad de acuerdo, así como Hale, sí, lo siento me gustaría poder oír que decir que sólo podría tener que como.

Hacer una videollamada en algún momento, como si lo dijeras, es como si fueras a decir, feliz pero reemplazar ok, así que Halle Halle, Halle Berry ahí vamos lo siento sólo yo sip un poco lento esta mañana, de acuerdo, Holly, muy bien, ¡me encanta ese nombre! ¡Es tan bonito! Bien, entonces… ¡NNE! Te tenemos a ti, cariño. Así que si ustedes quieren unirse a mi no importa, hice un nuevo recordar sólo para la gente especial de YouTube, por lo que puede texto 8, 1, 0, 1, 0, y luego el mensaje de poner esto en el mensaje: el acto, D F, 2, 7, 3 4, y luego de esa manera ustedes pueden participar en el peligro final también. Si usted, como bien, así que creo que um no puedo recordar quién ganó que el último vamos a, dejar que el equipo para seguir adelante y bien.

No, creo que Ethan tenía la pizarra del equipo uno, así que el equipo uno debe decirnos, Halle, Halle, Halle, sí, voy a tener que seguir recordándolo. Vale, haznos saber lo que te gustaría y nos pondremos en marcha con este juego. Espero que todo el mundo se suba aquí. Bien, ahora mismo tenemos al equipo uno en 2200 y tenemos al equipo dos en 600, así que equipo, dos estoy arruinado para que vuelvan a este tablero. Muy bien, Ethan dice: tecnología, innovación, muy bien tecnología, innovación para 400.

Aquí vamos, Marino confía en el espacio en blanco para ayudar a encontrar su camino en la noche. Palabra de vocabulario para que vean. Si ustedes pueden conseguir ese mmm, eso es cierto Ethan, eso es cierto, pero no es la palabra de vocabulario que estoy buscando lo que es la palabra de vocabulario y Tuan.
Es cierto que usaban eso. Pero había otra cosa que tiene dos palabras parpadean como que utilizaron en la noche. Ah, ahí tienes Quentin, Antoine, muy bien, la iglesia astronómica. Esto era una cosa nueva que estaba pasando y les ayuda en la noche. Ambas cosas son ciertas, aunque usaban la latitud y la longitud.

Ellos usaron el astrolabio. Esto es sólo el que estamos buscando carta astronómica. Así que básicamente es una carta de cómo se ve el cielo. De acuerdo, muy bien, así que Quinn ahora tienen la tabla. Díganos cuál quiere. Veamos, tenemos 400 para los dos últimos y luego todos estos todavía en la pizarra. Así que díganme cuál les gustaría y si acaban de conectarse, he hecho un recordatorio especial sólo para ustedes, para que incluso si no están en mi clase, puedan participar en el concurso final, así que revisen en los comentarios lo que tienen que escribir. Si desea unirse a todos los derechos, imperios marítimos establecidos para 400 explicar el sistema de ingresos Enda. Alguien estaba hablando de esto antes.

Tal vez pueden dar un poco más de detalles. A veces los comentarios aparecen por aquí mejor que en mi ordenador. Es raro ok, Tuan, dice que los españoles consiguen tierras los españoles quieren trabajadores, los españoles obligan a la gente a trabajar para ellos. Vale, sí, eso es cierto e incluso dice que es un sistema utilizado en las colonias españolas, creo que quieres decir que se diferenciaba o derivaba del sistema de Mita, que utiliza por supuesto el trabajo forzado para conseguir que los jóvenes trabajen sí. Así es, – Tuan dice que los trabajadores son indígenas. esclavos africanos transportados, bien, bueno, así que uno, a pesar de que era un poco uh, ya sabes más fácil de decir y no tan elocuente todavía voy a dar a ustedes.

El punto porque tienes razón básicamente de Ethan- es un poco más elocuente, pero ambos son correctos. Vale, muy bien, ¡muy bien! Así que Quinton ustedes todavía tienen el tablero. Sí, así que recuerda, hay un par de sistemas diferentes. Tenemos el sistema de Hacienda, el sistema sin mando y el sistema Mita.
El sistema de Mita fue el que vino de los indígenas y simplemente fue llevado a lo que los españoles querían usar. Así que todos esos serían sistemas de trabajo coercitivo. Tienen pequeñas y sutiles diferencias, pero todos son trabajo coercitivo. Muy bien. Ashley dijo que se hizo de los conquistadores españoles para protegerlos a cambio de trabajo, proteger y sí.

Vale, entonces para proteger a los indígenas, claro y sí Ethan lo pensaré. Entonces dijimos que el cuádruple dice espera así que considerando que esto es un DBQ. Toda esta información podría ser útil para el contexto fuera de la evidencia, pero aparte de eso, es una parte de la derecha exactamente así que soy un DBQ. Tendrás los documentos que vas a usar para escribir la mayor parte del DBQ, pero es importante revisar el contenido también por la evidencia externa y por el contexto, así que sí, tienes toda la razón. Así que, básicamente, en las próximas semanas, una vez que hayamos terminado de hacer nuestro repaso, que mis clases terminaron de repasar la semana que viene con las seis unidades, entonces voy a empezar a hacer más sobre cómo puedes preparar tus notas.

Cómo puedes estudiar cosas específicas para esa información externa, ok y luego el enemigo dice que el sistema in commandest era una forma de trabajo de curso utilizado en los indígenas, aunque no duró mucho ya que los misioneros católicos lo abolieron debido a lo duro que era bueno, muy bien, a Quintín le gustaría que el imperio marítimo se mantuviera aquí. Vamos por 400, explica un ejemplo de sincretismo religioso en las Américas vale Ethan dice: el vudú fue una religión derivada de las tradiciones nativas en Jamaica y el catolicismo. Sí, muy bien y Hallie lo entendí bien, Hallie los indígenas mezclados con el nuevo catolicismo entrante sí. Así que eso es cierto, así que tenemos boo, hacer santería y este ni siquiera había recordado que uno, pero fue en el libro de texto.

Así que es posible que desee comprobar que fuera. Era uno que era el sincretismo en Brasil. ¡Cuántos puntos era eso para yo, ni siquiera Ben que era 400 todos los derechos, por lo que estamos buscando en oh espera: Tengo que! Ir que a este equipo tan.
Uno tiene 2600 y equipo. El dos tiene 1400, así que todavía cualquiera puede jugar aquí y veremos lo que nos queda. Así que tenemos todos los 100 a 300 que quedan adelante. ¡Ethan! Hazme saber cuál quieres y luego el enemigo dice. Un ejemplo de sincretismo religioso en América es la Virgen de Guadalupe sí, esa es otra, absolutamente incorporó prácticas indígenas con el cristianismo impresionante y otra cosa que ustedes podrían querer pensar.

Si no sois muy rápidos escribiendo, hay un montón de programas gratuitos de mecanografía en línea. Si necesitan uno, envíenme un correo electrónico y les enviaré uno, pero si buscan en Google, usualmente pueden encontrar uno y pueden practicar mecanografía para que cuando llegue el DBQ, puedan escribirlo más rápido. Muy bien, incluso uno de exploración para 300, explicar por qué Manila era importante, explicar por qué Manila es importante muy bien, por lo que Tuan dice que los barcos de plata a China. Sí, ahí es donde iban los galeones de plata para comerciar con China, así que muy bien ese era el 300.

Era como el punto de parada entre venir de Centroamérica para ir a llevar la plata a China. Ahí es donde los mercaderes de plata venían a buscar la plata de los españoles muy bien. Ethan dice que era un importante puerto comercial entre América y la media, sí, muy bueno. También hay un muy buen podcast sobre el comercio de la plata. Si buscas en Google, podcasts sobre el comercio de la plata, debería aparecer y hago que mi clase lo escuche cada año. Es muy bueno. Habla un poco más sobre los detalles de lo que sucedió a los nativos americanos. Así que si usted está interesado en que definitivamente comprobarlo y puedo enviar por correo electrónico un enlace, si lo desea, si usted me correo electrónico en primer lugar, de acuerdo, por lo que, vamos a ver, incluso saben que uno de ellos.

El tablero es tuyo: Hans Rufus, sí, sí. Tiene sentido. Tiene sentido. Está bien, calma, calma, calma, sé que es un poco. Es un poco único que tengas algo de competencia, pero voy a hacer una feria de Tuan tuvo sentido. El tuyo definitivamente fue un poco más sensato, pero um, sólo sigue trabajando aquí.
Bien, Tuan. Todavía nos quedan todos los 300, excepto el de exploración. Muy bien, el cuadrante dice que se llama madera.

Cómo se llama, para que pueda llamarlo por su nombre, fue el drenaje de plata, donde toda la plata de Brasil creo y Japón fue a China, bien, así que sí habría venido de China, aunque Japón sólo habría comerciado de inmediato, por lo que no habría ido a Manila. En primer lugar, no creo porque eso habría sido fuera del camino, pero venía de América Central y Perú. En su mayoría y sí, la inflación era una parte de mm-hmm.

Oh, es uno y Ethan están llegando a él. Eso es gracioso: de acuerdo, Tuan mantuvo para 300 todos los derechos. Déjame trabajar que también no se olvide. Bien, mantener el Imperio Marítimo de mantener, explicó el comercio triangular. Tienes que tener las tres partes del comercio triangular. Muy bien. Vamos a ver lo que tenemos Ethan dice que fue el comercio de esclavos, el comercio de Europa y el comercio de armas entre los océanos del Atlántico, Schwan, dice que Europa, el comercio de armas y la importación de cultivos, un montón de recursos en bruto de América.

Oh, Dios mío, me estáis partiendo de risa, uh, en realidad, el comercio entre África América y Europa, bien, vale, um, vale, veamos uh Holly dice: vale, así que África enviaba esclavos a América y América enviaba cosas a Europa y ellos las comerciaban con África, Caen, Haley, uh, estoy, lo siento, cómo Holly ahí vamos Holly. Sí, eso es lo mejor que he leído hasta ahora, así que voy a darles los puntos para el equipo – que era 300 muy bueno, así que recuerda el comercio triangular. Va desde las Américas que están, tomando los recursos en bruto a Europa para la fabricación, Europa fabrica viene abajo. África recoge.

Los esclavos, deja los productos manufacturados y va al nuevo mundo. Así que Tuan o gemelo, ¿estás eligiendo para tu equipo? No puedo recordar, o es Quentin queriendo que yo? Piensa en darme tu elección. Tuan dice que el nuevo trabajo consigue cosechas y esclavos, ok, si Oh nuevo mundo. Ok, enemigo del nuevo mundo dice que el comercio triangular era un nombre similar al comercio transatlántico si cierto. Así que es lo mismo, básicamente, porque transatlántico es sólo ir a través del Atlántico, pero transatlántico se refiere principalmente a la trata de esclavos, por lo que sería sólo de África al nuevo mundo.

Esto es una gorra, eh, incluso yo, creo que quieres decir mierda, yo, me encanta todo bien, Quinn, Quinn o gwan. Cualquiera de los dos adelante. Quentin, hazme saber que no me importa: Yo, no me importa quien elija mientras a ustedes, no les importe. Tenías que explicarlo. Ethan me refiero a cómo halli sí, Holly Holly. Sólo lo hizo mejor. Ya sabes que ella sólo ella. Ella dio en el clavo. Hay una curva de aprendizaje en esto, porque si escribes demasiado, no serás el primero, pero si no escribes lo suficiente, no tendrás suficientes detalles.

Es verdad, chicos, sólo voy a… Voy a dejar que ustedes elijan por ustedes. Estoy, asumiendo que vas a querer 300, así que voy a hacer, mantener, establecer o marítimo en el tiempo establecido durante este tiempo. ¿Cuál fue la posición de China en el comercio así que pensar en este marco de tiempo 1450 a 1750? ¿Cuál es la posición de China en el comercio tribal? Eso está sucediendo muy bien Ethan. Sí, no promovieron el comercio exterior. Recuerde que después de los viajes y no puedo recordar cómo pronunciar su nombre.

Ellos mantuvieron el comercio exterior fuera porque hay demasiados cristianos que entran y los cristianos eran como. Los misioneros cristianos estaban convirtiendo a los chinos y no estaban siendo tolerantes con otras religiones, por lo que los chinos comenzaron a mantener fuera a los extranjeros muy bien. Muy bien, incluso si, usted tiene estos puntos. Lo sé, estás emocionado de acuerdo, así que uh Ethan tiene la tabla. Déjame saber lo que quieres sí, por lo que las guerras del opio resultará después de esto porque están tratando de mantener todo el comercio fuera y los británicos quieren entrar, y luego dice, la posición de China fue menor ya que no se involucró sí.

Así que está queriendo mantener lejos derecho, por lo que está tratando con el comercio de la plata, pero no es diferente de la escala global, como todo el mundo. Bien. Ah, el aislamiento era el nombre del juego. Bueno, la tecnología para 300. Aquí vamos efecto a largo plazo. Nueva tecnología fue lo que es un efecto a largo plazo de la nueva tecnología. Este debe ser interesante, ver lo que ustedes vienen con si Tuan dice la exploración.
Ethan dice que hubo una nueva era de exploración. Ethan. Tenemos que trabajar en tus habilidades de mecanografía, amigo, sí, Tuan, lo tienes la exploración o la expansión del comercio mundial, así, pero la exploración tendrá en cuenta, así que cualquiera de estos podría ser podría funcionar bien.

Eso fue 300. Muy bien, Tuan sigue adelante y danos uno que te gustaría ir para hasta ahora tenemos el equipo ganó con 2 900 y el equipo. Dos con 2 300 nueva exploración, con el tiempo, el imperialismo bueno y luego dice a largo plazo. La nueva tecnología efectiva fue la conquista de la gente. Cierto sí, eso también fue uno. Ellos fueron capaces de conquistar a la gente, Ashley, dice ser capaz de conocer su ubicación, sí, absolutamente e incluso dice. Además, su nueva tecnología progresó. Llevó al inicio de la Revolución Industrial. Sí, yo, me encanta esa. Esa es buena, muy buena. Muy bien, Tuan dice una respuesta de una palabra: ¡vaya zoom más alto a la izquierda! Vale, ¿de qué estás hablando? Ve a hacer zoom, vale, ¿más a la izquierda? Veamos qué tenemos.

Tenemos Intercambio Colombino por 300. Hagamos eso. Explica uno de los efectos del Intercambio Colombino en el viejo mundo, es decir, Europa Andre. ¿Estás siquiera en un equipo? Necesito ponerte en un equipo. Vamos a ver, Andre te voy a poner en el equipo, te voy a poner en el equipo dos, porque les falta una persona. Veamos qué tenemos aquí, ¿quién fue el primero? Mató a dos enfermedades, oh llevó a la enfermedad. Ah en el viejo mundo como en Europa mmm, no no demasiado. No porque recuerde que son, los que tienen la inmunidad al crecimiento de la población debido a los nuevos alimentos. Ok. Así que si pones esos dos juntos, sí, eso es cierto, tenían un crecimiento de la población, recuerde que son, conseguir nuevos alimentos del nuevo mundo que ayuda a las dietas de las personas en el viejo mundo.

Así que recuerda, Ethan, todo el mundo sería Europa. Así que por eso los nativos serían nuevo mundo eh Ashley, eso es cierto: se enriquecieron Claud. Uno dice que el intercambio climático traería la gran muerte. Bien, eso es cierto, pero eso sería en el viejo que sería en el nuevo mundo.
No el viejo mundo. Josue ha vuelto bien. ¡Josue nutrición de bienvenida, sí, eso es bueno! Es activo permítanme intercambiar nuevos alimentos, sí viejo mundo sí.

Muy bien, sí llamado uno. Dime tu verdadero nombre. Así que puedo ponerte en un equipo y no tengo que escribir todo eso eh, todos murieron, Ethan eres divertido, incluso este- está un poco molesto. Creo que tiene algo de competencia hoy, ¡de acuerdo! Así que ahora mismo tenemos el equipo ganado con 2900 el equipo dos con 2600. Tenemos todos los de 100 y dos de 100 a la izquierda. Hazme saber cuál quieres: Claud uno es Gary de acuerdo: Gary, te voy a poner en el equipo uno, así que estarás en el equipo uno de acuerdo. Dejadme saber qué queréis: es, no es una competición.

¡Es uno! Oh, ahora vamos Ethan. Ha habido otros que lo han hecho muy bien. Hoy en día. Habéis dado algunas respuestas muy buenas. Hoy. Muy bien, intercambio colombino, 200, explica un efecto del intercambio colombino. El nuevo mundo. Ahora es su oportunidad para todos aquellos que tenían que ver con el nuevo mundo escribirlo allí. Bien, vamos a ver quién fue el primero Tuan dice morir ZZZ, bien y dice que el nuevo mundo fue explotado. Se enfermaron, murieron muy bien. Muy bien, Tuan, voy a, tomar la espera un minuto. Vamos a ver la de la ropa, la de ese Gary bien, voy a, coger la tuya, la de morir muy bien.

Oh, eso es un poco corto. Juan vamos bien uh. ¡Así que eso es 214, uno Ethan! Tienes el tablero, sigue adelante y haznos saber lo que quieres. Oh, es un juego cerrado hoy, me gusta me gusta, tenemos viruela nuevos esclavos. Sí, Búfalo va a morir por los caballos. Oh, lo siento, Ethan. Déjame volver al tablero. Ahí tienes la disminución masiva de la población, sí, muy bien. Noventa por ciento en algunos lugares impresionantes que ustedes están rockeando hoy.

Bien, me gusta, así que tenemos todos ellos en 100 y 200 Ethan, excepto por el Intercambio Colombino. Así que todos estos están aquí. Me gustaría que estos que podría encontrar una manera de eliminar estos fácilmente I. No sé, tengo que tratar de averiguar que y todo mi tiempo libre me siento como si estuviera trabajando más ahora que cuando estábamos en la escuela I.
No sé si ustedes sienten lo mismo. Siento que es más trabajo ahora, tal vez porque estamos usando la tecnología más yo, no sé todo bien Ethan. ¿Qué es lo que quieres? ¿Qué es lo que quieres? ¿Dijiste por aquí? Muy bien, te voy a dar una tecnología para 200, porque sé que te gusta ir por el nombre más alto de las cosas: tres: los avances en la tecnología que permitió imperios marítimos tres avances o invenciones y la tecnología que permitió imperios marítimos.

Vale, necesitas tres Ethan tiene uno: veamos, vale, así que Ethan es ¡uh! Oh, crees que solo te faltaba uno y entonces lo tiene. Las velas de Lateen astrolabio y brújula, muy bien y cualquier usted está en el adolescente dos. Así que doscientos puntos va a ellos muy bien, muy bien todavía estamos cuello y el cuello bien. Así que tenemos la carabela. Una brújula de vela adolescente. Sí, todos los de la flauta del timón de popa. Creo que así es como se dice correcto o estante clave y brújula y astrolabio sí, muy bien. Muy bien, vamos a seguir sacando estas innovaciones tecnológicas por 100. Aquí vamos el conocimiento del mapa de la energía eólica, haciendo creo que yo.

Hizo que el mal el conocimiento de la energía eólica y y la elaboración de mapas, eso es lo que se supone que decir, mejorar la navegación. ¿Cuál es el término para la elaboración de mapas? ¿Cuál es el término para la elaboración de mapas Ethan? ¿Qué quieres decir? Oh, oh a las 10:30, oh sí, ¡eso es! ¡Cuz! Ustedes tienen otra clase que se me olvidó que sí. Nos pasamos un poco debido a esto, sí Ethan. Si tienes que irte está bien, tu equipo puede aguantar. Veamos, Gary dice que esto es genial porque escribo alrededor de 100 palabras por minuto creo que tomó un poco de diva, Q y terminar en 10 minutos.

¡Oh, eso es! ¡Bien! Muy bien, incluso dice que la cartografía. ¿Qué qué sí sip sip? Bien. Así que cien puntos para ellos. Ya casi terminamos Ethan. Sólo nos quedan un par más, pero si tienes que irte está bien. Bien, sigamos con la exploración. Nos quedan 200. Hagamos eso. Uno explica la teoría del mercantilismo. Explica la teoría del mercantilismo Nix llegaremos a tu pregunta en un minuto por twan.
Ustedes caen hoy. Bien, Gary dice. La teoría es que quieres limitar las importaciones y maximizar las exportaciones, sí muy bien, así que estás maximizando la cantidad de bienes que se venden fuera de tu país y estás manteniendo la mayoría de la riqueza dentro de tu país. Así que muy bien.

Esos puntos van para ustedes. Permítanme abordar esta pregunta rápida sobre el Nexo DBQ es la evidencia externa tiene que ser del mismo período de tiempo. ¿Dónde puede ser de un período de tiempo diferente? Realmente no lo han dicho: Creo que debes tratar de mantenerlo dentro del mismo período de tiempo. Todos los ejemplos que he visto lo mantienen dentro del mismo período de tiempo. Si no puedes hacerlo, entonces puedes intentar hacerlo fuera del periodo de tiempo, como he mantenido, tratando de pensar en un ejemplo. Ya te contestaré, pero yo trataría de mantenerlo dentro del mismo período de tiempo, porque así es como lo he visto escrito en el pasado, y sabes que voy a comprobar en la rúbrica de nuevo y ver si dice en la rúbrica, porque no puedo recordar: bien, el comercio sólo con la madre patria Ashley, eso es parte de ella también.

Sí y luego la teoría, la rivalidad mercantilista con la competencia estatal, mm-hmm limitada en torno al dinero del mundo. Todo el mundo quiere el pastel, pero sólo puede tenerlo. Ok, bien si, entonces basicamente mantienes la riqueza dentro de tu pais, bien. Vamos por la exploración, 100, el Príncipe Enrique, el Navegante es conocido por el Príncipe Enrique, el Navegante es conocido por Carrie, dice: yo, no sé: ¡bien! Bueno, vale, eso es honesto vas a aprender hoy vas a aprender hoy. Antonio dice que es un portugués financiador de la navegación sí muy bueno. Así que es el gran financiador de expediciones marítimas, básicamente está buscando una mejor ruta hacia la India.

Josué, dice navegación, jaja, eres, gracioso, Josué sí, está en el nombre, está en el nombre. Muy bien, el enemigo es el equipo, dos, así que el equipo -. Tenemos 2 900 y el equipo, uno con 3400 estoy. Muy bien. Aquí vamos, así que tenemos un intercambio colombiano por 100. Tenemos menos vamos a.
Explica la causa del Intercambio Colombino, bien, el comercio de esclavos del Atlántico, yo diría que probablemente querrías usar eso como un efecto. Más bien trata de pensar en por qué empezó, cuál fue la razón por la que empezó en primer lugar. Volvamos aquí, se está retrasando en mi ordenador y dice que la causa del Intercambio Colombino fue la exploración del nuevo mundo debido a que los españoles fueron allí, sí, muy bien.

Así que la exploración es básicamente la causa del Intercambio Colombino, muy bien y una e. Estás en 200. Así que ahora tenemos 3000 para el grupo 2 y 3400 para el grupo 1, ok, muy bien. Así que tenemos la exploración, la necesidad de recursos sí. Todas esas cosas funcionarían. Ok, vamos con esta. Tenemos esa izquierda, mientras los europeos se expandían. Los japoneses estaban parpadeando. ¿Qué hacían los japoneses mientras los europeos se expandían? Ah, muy bien. Muy bien. Tenemos algunos detalles por aquí con N y E I.

No sé por qué no aparece aquí. En mi oh allí vamos sí, el aislacionismo y que están restringiendo el comercio demasiados misioneros cristianos que vienen en muy, muy bueno impresionante, todos los derechos, por lo que n, un e 14 -. Oh, estamos en un equipo de cuello y corbata. Uno tiene 3 400 equipo. Dos tiene 3 200 todo bien. Aquí vamos bien, así que tenemos los imperios marítimos establecidos, definir siervo contratado, definir siervo contratado. Por alguna razón está apareciendo por ahí. Primero, Gary, me alegro de que recuerdes más de lo que pensabas. Eso es que siempre es algo bueno. Eso siempre es algo bueno.

Muy bien, Holly dice que un servidor que necesita algo y paga horas extras. Muy bien Holly está en el equipo -, por lo que obtiene un 100 por eso. Así que ustedes están en 3, 300 y equipo. Uno está en 3400, oh ellos están, acercándose a ti equipo uno. Se están acercando a ti y sólo nos quedan dos preguntas y luego el desafío final, así que el Imperio Marítimo se mantiene, define una sociedad anónima, define una sociedad anónima. Bien y luego dice que esto era donde los imperios poner los imperios de puestos de comercio allí para obtener recursos tipo de que es parte de ella.
Gary dice una compañía con acciones conjuntas.

Cierto, pero tienes que explicarlo uh la Compañía Británica de las Indias Orientales, sí, pero ¿qué? ¿Qué es lo bueno y supongo que lo bueno? Bueno, ¿lo positivo de una sociedad anónima? ¿Por qué la gente querría una sociedad anónima? Piensa en eso, ¿sí? Es la Compañía Británica de las Indias Orientales sí, ese es un buen ejemplo. Vale, ¡bien! En realidad, es una empresa con muchas personas que la poseían en caso de que hubiera una caída muy buena.

Así que, básicamente, era propiedad de los inversores y que compartiría en los beneficios que también compartiría en la caída. Así que si sólo tienes un inversor y la empresa fracasa, entonces esa persona ha perdido todo su dinero, pero si tienes un montón de inversores y comparten los beneficios y también comparten las pérdidas, entonces, si fracasa, no han perdido los ahorros de toda su vida. Así es como se puede explicar todo eso. Por lo tanto, vamos a ver quién es que era Ashley Ashley está en el equipo uno. Así que tenemos doscientos que van al equipo uno, poniéndolos en 3600, el equipo dos está en treinta y trescientos, aún están empatados.

Muy bien, así que los imperios, Maine, los imperios marítimos mantenidos, capital definida. Esto no sería la capital de una ciudad. Vale, tenedlo en cuenta capital fino, sí y cualquier ellos compartirían los beneficios con los inversores. Sin embargo, bien Holly dice que el dinero sí, es dinero, pero ¿qué tipo de dinero? ¿Qué es? Para qué usas este dinero, porque es un ingreso, pero para qué usaríamos el capital piensa en la economía, en la inversión, muy bien, vale, Tina, Dean, yo…

¿Ni siquiera te tenía en un equipo? Ni siquiera sabía que estabas mirando, así que te voy a poner a Tina en el equipo dos, porque les falta una persona ahora mismo, así que define capital que sería invertir dinero para invertir como riqueza material, para ganar más riqueza. Vale, ¡muy bien! Así que estamos hasta aquí nuestras puntuaciones finales antes de ir al equipo final de Jeopardy. Uno tiene 3 600 y t2 tiene 3400.

Así que estamos muy cerca. Vamos a ver los desafíos de la categoría final de Jeopardy para el poder del estado todos los derechos. Así que déjame ver quién está en su mente porque así es como vamos a comunicarnos si no te has unido a la fiesta de YouTube recordar que esta es la forma en que voy a comunicarse con los niños que no están en mi clase y si usted está en mi clase, usted todavía puede unirse, así que estoy tratando de encontrar si se desplaza hasta mi comentario.

Tengo cómo unirse allí. No sé si todavía está ahí o no, creo que sí. Déjame encontrarlo para ti realmente, rápido y entonces puedes unirte. Pero veamos ahora mismo, tengo a Holly aquí. Puedes hacerlo para el equipo también. También tengo a NNE, así que están. Necesito que alguien del equipo uno se una al recordatorio para que podamos hablar de la final de Jeopardy. Permítanme tener la configuración aquí sobre cómo unirse. Deberías mandar un mensaje de texto con ocho uno cero uno, cero, así que vas a mandar un mensaje de texto con eso y en el mensaje deberías escribir en EF, dos, siete, tres cuatro.

Así que si usted está en el equipo, uno o equipo a cualquiera y quiere ser capaz de estar involucrado con el peligro final seguir adelante y conectarse a través de su mente y Haleh y el enemigo que tengo ustedes en allí, así que ustedes pueden texto para su equipo y luego Ashley NYX Daniel. Si todavía está aquí Gary, ustedes pueden enviarme un mensaje para su equipo. Una vez que te pongas a recordar Ashley dice que mi teléfono no funciona. Bueno, no hay problema, Ashley, Gary sí sigue adelante y manda un mensaje de texto, así que lo pones en el en el mensaje para un último desafío.

De esa manera puedes mostrarme, no sé, me pregunto si puedo chatear en privado con ustedes, veamos, hay un gato caminando en mi techo ahora mismo y yo. ¡Ni siquiera tengo un gato, eso es gracioso! Voy a seguir adelante y poner la pregunta final de Jeopardy aquí y espero que alguien del equipo, oh no, antes de darles la pregunta tienen que enviarme su apuesta así que el equipo uno. Tenéis 36 puntos y el equipo dos. Tenéis 34 puntos así que equipo Dos, ustedes están en su mente en este momento, adelante y envíenme cuánto les gustaría apostar, y eso sería cualquiera y Hali ustedes pueden decidir eso si no pueden comunicarse entre sí.

Está bien, envíenme una apuesta y la promediaré entre ustedes dos, sí. Así que me vais a mandar un mensaje y cualquiera a través de vuestra mente, y me hacéis saber cuánto os gustaría apostar. Ustedes tienen treinta y cuatrocientos puntos. Gary, ¿has podido ponerte a recordar que así puedes hacerlo por tu equipo? Muy bien, tengo enemigos, apuesta Hali.
Si queréis opinar y luego hago una media entre todos. Alguien más del equipo uno. Veamos, Ethan se ha ido, tenía que ir a clase. Normalmente sólo hacemos esto hasta las 10:30, pero debido a los problemas técnicos que tenemos NYX NYX, podría responder por el equipo, uno o Gary creo que es todo lo que tenemos ah, bien, enviando un mensaje de vuelta y todavía necesito el equipo uno.

Si tenemos a alguien equipo uno ¿hay alguien por ahí del equipo? Uno que quiera enviarme un recordatorio? ¿Cuánto quieren apostar? Bueno, no se puede hablar de ello delante del otro equipo. ¡Eso es! ¿Por qué? ¡Sólo te dejo elegir a NYX! Así que depende de ti ban es depende de ti equipo dos. Ya tenemos tu apuesta, así que estás bien. A continuación, usted necesita para firmar en la mente nunca. Así que usted puede. Hazme saber yo, no sé yo, no creo, hay una punta de manera que puedo chat privado aquí.

Yo, no creo, vamos a ver, creo que sólo puedo como chat privado si eres un invitado, de acuerdo voy a darles un par de minutos más y si no estoy, sólo voy a elegir una apuesta para el equipo. Recordad al equipo uno: tenéis 3.600, ¿cómo os ha ido la escuela online? ¿Os gusta más que ir a la escuela o al té? ¿Prefieres ir a la escuela, yo? ¿Crees que estoy? Definitivamente en la pila de preferir ir a la escuela. Aunque hice este canal de YouTube antes de ir a la escuela en línea, por lo que ya estaba en una especie de configuración, que era bueno, pero echo de menos ver a todo el mundo. Muy bien. A continuación, ¿fue capaz de entrar en su mente, sin embargo, no te he visto aparecer.

Todavía, veamos, hola Missy. Esta es Clara. Hice historia del mundo. El año pasado, hola Clara, que bueno verte, como te va, que bueno verte. Ah, vale, ¡vamos a ver! Oh ahora, tengo un montón rodando de acuerdo, así que Gary dice que lo odio. Josue dice que es un mejor horario. Eso es verdad yo, no creo que aprenda más. Vale, ¡qué interesante! Me gustaría mucho más si no estuviéramos en cuarentena. Sí, a mí también me gusta, al menos desde que estamos en cuarentena. Realmente no puedes ir a ningún lado, así que tienes que trabajar en tus cosas de la escuela.

El derecho me lleva cinco veces más tiempo para hacer las cosas debido a las distracciones, y yo también me distraigo mucho. Es realmente difícil. Tomar bien, cuestiones técnicas. Siguiente, vale, ¡muy bien! A continuación voy a elegir una apuesta para ustedes, chicos Holly dice que prefiero estar en la escuela. ¿Cuánto tiempo crees que estaremos en cuarentena? Ya sabes, yo, no lo sé. Probablemente me quedaré en cuarentena más tiempo del que nos exigen porque no quiero enfermarme, odio estar enferma, así que probablemente voy a intentar quedarme un poco dentro, pero parece que van a empezar a abrir algunas cosas el lunes aquí en Houston, ¡no lo sé! ¿Dónde están ustedes y cualquier me gustaría saber? Yo tengo algunos libros súper atrasados de la biblioteca y no sé qué pasará con mis cuotas.

¡Oye! ¡No te preocupes por eso! ¡Yo te ayudaré! ¡Tú, fuera tú! Usted sabe que el bibliotecario, ya sabes cuando estaba diciendo Carla usted, usted tiene una conexión, así que no te preocupes por las tasas, sólo seguro que cuando abrimos de nuevo o si recogemos los ordenadores portátiles, probablemente puede traer de vuelta. Entonces no sé exactamente cómo va a funcionar todo eso, así que sólo uh guárdalos por ahora. Manténgalos a salvo, los recuperaremos para usted. Perry dice que nos cerraron para el próximo mes. -. ¿Dónde están ustedes, Gary, Ashley, en Los Ángeles? Oh sí, he oído que es muy malo en Los Ángeles. Sí, definitivamente ten cuidado, yo… No quiero que se enfermen, uh, uh Holly dice que puedo decir, sin embargo, desde que no hemos estado en la escuela, yo solía enfermarme cada mes como un resfriado y esas cosas, pero no he estado enferma.

Una vez desde enero que es genial, es posible que desee considerar como hacer algo para su sistema inmunológico como hay como de emergencia y esas cosas que he estado tomando un montón de eso, y que parece ayudarme NIC está en Florida me encanta. Florida, yo quería mudarme a Florida porque había mejores playas que en Houston, pero estoy aquí en Houston, que me gusta Houston también, pero me encanta, Florida, California, Gary, bien, dulce de acuerdo, ustedes están en todo esto – es tan fresco, creo que es tan fresco que, como podemos acceder a este tipo de tecnología para ser capaz de hablar a través de.

Si no se han suscrito todavía, deberían hacerlo y recibirán notificaciones, porque voy a hacer muchas cosas de DBQ y vivir en YouTube, básicamente durante las próximas dos semanas hasta que hagan el examen. Así que impresionante que hemos hecho algunos nuevos amigos hoy. Esto es tan genial Indiana, de acuerdo, soy de Ohio originalmente. Así que es impresionante, cerca de Chicago, bien, genial, me encanta Chicago, pero he oído que es malo en Chicago, tengo un amigo que vive allí. Gracias Gary, te lo agradezco. El Sr. Hamlin es increíble, es un poco más divertido que yo, pero… Ya sabes que, ya sabes que somos una especie de amigos.

Hablé con él un par de veces: Me gusta mucho, es un tipo genial y me gustan sus vídeos. Sus videos son geniales, me gusta hacer vidas un poco más sólo por el lado de la interacción y es un poco más fácil porque la edición de videos toma una eternidad, así que los desafíos -, el poder del estado sí. Él habla y dice rápido, tienes razón, así que eso es cierto. Probablemente podrías ralentizarlo un poco, pero entonces podría sonar así. Entonces eso no sería tan divertido. Bien, chicos, vamos con este desafío final. Lo único es que… Podríamos hacer un zoom jeopardy, sí. Eso sería divertido. Podría ser un poco más ruidoso, aunque no sé cómo funcionaría y el problema.

La razón por la que me gusta hacerlo en YouTube es porque, cuando tienes vídeos que compiten, es un poco difícil saber quién responde primero, lo he hecho con mi clase en equipos en Microsoft, y es realmente difícil de decir por eso aquí como. Tan pronto como el comentario aparece, puedo decir que Gary dice: Lo hago, pero me lleva demasiado tiempo tomar notas y esas cosas. Vale, quieres decir que, oh, sólo ralentiza, yo, veo lo que estás diciendo, sí mm-hmm, de acuerdo, adiós, Gary, uh, te cogeremos la próxima vez.

Estaremos en vivo mañana para un DBQ. Así que si quieres venir a esa hora, puedes hacerlo, nos vemos luego. Ok, entonces um equipo, uno no estoy exactamente seguro de cómo voy a obtener su respuesta.
¿Quién más está? ¿Hay alguien Oh Gary acaba de salir? ¡Estaba en el equipo uno! Bien, ¿saben qué? Llamémoslo un juego y no hagamos el jeopardy final por puntos y luego, si ustedes quieren, pueden dejar sus respuestas del jeopardy final en el chat y nosotros solo iremos con eso, porque de esa manera el equipo uno no tendrá que preocuparse de enviármelas. Así que aquí está tu pregunta, explica una situación histórica en el período de 1450 a 1750, en la que el poder del Estado fue desafiado por las presiones internas.

Esto es un montón de palabras. Esto es lo que al College Board le gusta hacer con ustedes, les gusta tratar de asustarlos con un montón de palabras, pero básicamente lo que se pregunta es durante este tiempo. ¿Cómo lo hizo internamente? ¿Cómo estos desafíos internos presionan, el estado por Holly, Holly? Lo siento, adiós, Holly, hasta la próxima vez. Siguiente, ¡eso es genial! ¡Eso es genial! A mis alumnos les encanta la parte de la competición. Así que por eso siempre hago competiciones, vale. Entonces, ¿cómo sucedió esto? ¿Cómo presionaron los desafíos internos? El poder del estado pensar en rebeliones Ill? Dense un par de minutos para escribir una respuesta.

Hay todo un capítulo sobre esto en el libro de la escuela am en la unidad 4, y luego dice que el manchú en China y, además, con el Imperio Mughal ya que rang, Zi era menos religiosamente la tolerancia y los actos Akbar y la gente se rebeló después de que él mató a un gurú jeque sí, por lo que uno podría trabajar mm-hmm. Definitivamente ese funcionaría muy bien. Algunos otros durante este marco de tiempo pensar en Rusia lo que pasó en Rusia y en África. Hay un par de cosas que suceden durante este periodo, los cosacos, sí, así que esa sería la rebelión de los puga cheb, muy buena, y que fue cerrada por Catalina. La Grande, he estado leyendo mucho sobre ella, es una persona muy interesante.

Creo que eso hace que la historia sea un poco más interesante. Cuando se puede conocer a la gente un poco más y una caída del plan de estudios de la historia del mundo.
Realmente no nos da tiempo a profundizar tanto, de acuerdo y luego no te olvides de la Reina Zynga en África. Recuerda que ella es, la que se puso del lado de los portugueses por un tiempo y luego terminaron en desacuerdo y ella se fue y tomó a su gente y comenzó a Mutombo que uno está en la unidad 4 también, cuando el Reino Africano el comercio de las personas resultan en presiones internas, ya que el comercio, eh. Sí, definitivamente quiero decir allí. Hubo presiones internas en los desafíos en África debido a la trata de esclavos y por el comercio y todo eso.

Pero cuando se está pidiendo para que usted como hacer algo específico, como esto son, probablemente queriendo más de la pierna, revueltas y la revolución, el tipo de cosas. Si usted puede explicar, sin embargo, en un ejemplo específico de cómo el comercio de la pólvora y otras cosas llevó a los problemas, entonces eso estaría bien, pero usted tiene que ser capaz de explicarlo y eso es que es el problema. Hay que conocer los detalles bien, buen trabajo, chicos. Bien. Gracias. Por haberme unido hoy, me he divertido mucho. Espero que ustedes también se hayan divertido.

Me encanta cuando tenemos niños de todo el país, porque es genial, es agradable poder tener esta sala de clase mundial. Tenemos que conseguir algunos estudiantes internacionales para unirse a nosotros, eso sería divertido. Así que una última cosa antes de que me vaya mañana, vamos a estar en vivo, haciendo un DBQ. Si estás interesado en practicar ese DBQ antes de que me vaya y el directo, puedes enviarme un correo electrónico. Déjame poner mi correo electrónico aquí abajo y te enviaré el DBQ que vamos a trabajar de esa manera.

Puedes mirarlo hoy y comprobarlo tú mismo mañana. Si quieres escuchar el directo. También durante ese directo, puedes hacer preguntas. Empieza a las 7:00, hora del centro, lo tendré en mi canal de youtube después de que termine el directo, si no puedes unirte así que muchas gracias de nuevo eres, muy bienvenido. Nd tuve un gran tiempo. Estoy súper contento de que os hayáis unido. Volveremos la semana que viene, el martes a las 9:30 para hacer otra ronda así que apuntaros.

Si podéis, y una vez que se acerque el examen también pondré un poco más sobre el DBQ y cómo organizar vuestros apuntes y prepararos para el examen también.
Así que mantén un ojo en eso. Muy bien, chicos, voy a cerrar aquí y nos vemos la próxima vez, que tengan un buen día…
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Señoras y señores, presidente, joseph ii propio buenas tardes, permítanme repetir una vez más buenas tardes: bueno, estoy muy feliz de no presentar a David a todos ustedes tienen su biografía y los invito a leerlo. Pero permítanme mencionar que es un placer especial para mí darle la bienvenida porque utilizó mi dominio soy un lingüista y se basó en el lenguaje computacional y el lenguaje natural, el procesamiento, especialista y especialista en análisis sintáctico, pero, lo más importante, me gusta mucho Watson, porque, como cuestión de hecho, si algunos lo saben o no, le debo mi trabajo a Watson y sin más preámbulos.

Permítanme mostrarles lo que quiero decir con eso de que ustedes, ustedes David Wilson en algunas personas y en realidad los reemplazará. Es al revés. No creemos que nos vayan a reemplazar vamos a reemplazarlos así que sin más preámbulos, ¡David Ferrucci! Bueno, ¡vamos a ver! Muchas gracias. Es un tremendo placer estar aquí y tener la oportunidad de hablar con ustedes sobre el proyecto Watson y lo que creo que son las implicaciones de lo que hemos logrado con Watson, pero creo que voy a empezar con, sin embargo, es hablar un poco de lo que Watson es y lo que no es y cómo realmente hizo lo que hicimos y luego una vez que hago eso voy a hablar con usted acerca de cómo creo que se puede aplicar en el mundo real fuera del juego de jeopardy.

Por ejemplo, ¿por qué yo bien incluso hacer esto y algunas personas miran a usted sabe lo que pasó desde el principio esto y dice: ¿por qué IBM incluso realmente involucrarse en algo como esto? Usted sabe en otra vez en un juego, mostrar bien creo que lo miramos. Pensamos, ya sabes. Esta es una oportunidad para realmente avanzar en la ciencia y una de las cosas que es emocionante y las cosas que hemos hecho en el pasado, como con el programa de ajedrez deep blue que venció a Garry Kasparov en el ajedrez es, ya sabes, identificar un desafío que no sólo avanza la ciencia no sólo es relevante para nuestros clientes y lo que hacemos desde una perspectiva tecnológica, pero también tipo de llega a la audiencia más amplia que va a.

Les hace rascarse un poco la cabeza y decir hacia dónde va realmente esta tecnología informática. ¿Cómo se relaciona esto con la sociedad? ¿Cómo se relaciona conmigo? Y sabes, por supuesto, inevitablemente esto trae un tema de la inteligencia artificial, y lo que es lo que la inteligencia de la computadora realmente significa con respecto a la inteligencia humana y creo que cada vez que hacemos algo como esto. Se golpea esa cuerda y- y aprendemos un poco un poco acerca de las computadoras y un poco acerca de usted, saber nosotros mismos en el proceso, así que creo.

A diferencia del ajedrez, la idea de acercarse a un problema como el jeopardy resuenan como un gran desafío importante para perseguir, pero los dos problemas son muy, muy, muy diferentes y en cierto sentido, si se compara y contrasta con ellos, se piensa en el derecho de ajedrez. Un espacio de búsqueda finito y bien definido, un número limitado de movimientos. Todos los símbolos están completamente basados en un modelo matemático, y cuando das un paso atrás y reflexionas sobre eso, es una maravilla mayor que los humanos puedan jugarlo, que las máquinas puedan jugarlo francamente, pero cuando todo este mundo comenzó, pensamos que todo el mundo de la inteligencia artificial.

Pensamos que la gente que juega al ajedrez es tan inteligente y parece tan difícil. Ya sabes, para el ser humano promedio, ya sabes. Es increíble ver a un ordenador jugar al ajedrez cuando pensamos en el lenguaje, aunque el lenguaje es algo completamente diferente, en el otro extremo del espectro. Los humanos son prolíficos en ello. Lo hacemos realmente muy bien. Las computadoras son horriblemente abejas, no entienden el lenguaje.

No hay una fórmula bien definida. No hay una interpretación limpia de lo que significan las palabras: sólo se basan en la cognición y la experiencia humanas. Una de las anécdotas que me gusta contar sobre esto es que tengo dos hijas pequeñas y una experiencia común en el hogar fruchi es que yo les grite hacia abajo. Diciendo que bajen aquí. Tenéis que ver esto.
Esto es realmente muy interesante, voy a, estar haciendo algún tipo de experimento en el fregadero o hay algo científico que quiero que ellos. Se aprende acerca de si es usted sabe, la programación, un robot o mirando a la dinámica de fluidos, o algo y um y y en el momento en que supongo que mis hijas eran nueve y siete y vienen aquí.

Esto es realmente muy interesante, por lo que escuchan esto repite una y otra vez esta fue una experiencia común, y así uno hasta que mi hijo de siete años se detuvo en la parte superior de los pasos y ella dijo papá cosas interesantes son aburridos y lo que fue lo que me sorprendió sobre? Que en realidad no estaba haciendo una broma. Su experiencia con la palabra interesante era en realidad una experiencia aburrida, y este era el significado que ella asociaba a las palabras tenemos que entender que las palabras no tienen un significado inherente el significado se adquiere a través del contexto y a través de la asociación con la experiencia común.

Bien, los ordenadores son un argumento, así que, ¿de dónde van a sacar esa asociación? ¿De dónde van a sacar esa asociación con la experiencia común? Este es un tipo de problema muy diferente para un ordenador, y ya sabes una forma de empezar a pensar en esto. Pensamos en la respuesta a las preguntas y ya sabes que es un poco ly. Hay dos maneras diferentes: pensamos en los ordenadores haciendo esto, así que acabo de describirte una manera, que es que los ordenadores realmente entienden las cosas. La forma en que los humanos lo hacen es muy, muy difícil, pero la otra forma en que la gente piensa en los ordenadores es que en forma de bases de datos pones cosas y sacas cosas pones.

Ya sabes, pones tu número de seguridad social y sacas tu dirección, y esta es una forma común. La gente piensa en los ordenadores, de hecho, cuando empecé a hablar con más y más gente sobre este proyecto, me di cuenta de que el público estaba dividido, un poco bipolar en un extremo del espectro, había gente que había oído hablar de esta cosa Watson y pensaban bien. ¿Cuál es el problema? Los ordenadores ya lo saben todo y en el otro extremo del espectro, la gente pensaba.
Oh, Dios mío, esto da miedo.

Watson va a tomar el mundo de Skynet fueron todos los muertos um. Así que hubo este. Ya sabes, esta reacción bipolar. Creo que en realidad muchas personas son una especie de tener esta comprensión opaca de. Lo que realmente está pasando dentro de una computadora y en un momento un presentador de un programa de radio me entrevistó, y dijo así. A ver si lo entiendo bien, así que los ordenadores van a jugar al jeopardy de la manera que va a funcionar es que vas a poner todas las respuestas en una hoja de cálculo, y entonces podrías poner todas las preguntas y luego, cuando la pista aparece en el tablero, Watson va a hablar, la respuesta correcta dije, por supuesto que no.

Ya sabes, por supuesto que era la tasa. Era una entrevista de radio, por suerte, porque era una entrevista de televisión. Me habrían visto el oro, así que um, así dijo. No, por supuesto que no, no sólo sabe las respuestas. ¿Sabe siquiera, las preguntas que va a recibir y así lo dijo el presentador? Bueno, entonces, ¿cómo lo haces? Dije exactamente: esa es exactamente la cuestión. ¿Cómo se hace, y usted sabe que esto es una especie de ayuda, demostrar que usted se imagina que tenía una base de datos y va para arriba, y que tenía esta pregunta. ¿Dónde estaba X vertiendo y usted sabía de antemano que usted va a conseguir preguntas como esta, y usted sabía que la forma de responder a ellos era buscar lo que estaba vinculado a X 2 / a la columna de la persona, Albert, Einstein I.

¿No sacó la respuesta en virtud de la lugar de nacimiento, la columna, ohm, pero imagínelo en su lugar, usted no sabía con lo que la pregunta que está ganando vamos a conseguir. No sabías lo que significaba que no lo sabías. Usted no sabía cómo buscar en cualquier base de datos en particular, y acaba de leer un montón de texto y se lee un día de entre sus tres puntos de vista de todo el modelo muestra una acuarela para enviar a Albert Einstein como recuerdo del lugar de nacimiento de einstein las respuestas en allí, pero usted tiene que hacer mucho más trabajo ahora.

¿Cuáles son las personas? ¿Cuáles son los lugares? ¿Cómo se relaciona con la pregunta de qué tiene que ver su lugar de nacimiento? Hay mucho conocimiento contextual de fondo que entra en la interpretación de ese lenguaje para entender lo que significa en relación con la pregunta.
Aquí hay otro x corrió este bien, si programo, el ordenador antes de tiempo para encontrar Jack Welch a ax y sabía que iba a buscar, Jack Welch en la columna de la persona y la respuesta sería en la columna de la organización. Es bastante sencillo, y usted sabe que este tipo de unidad de procesamiento, por lo que muchas aplicaciones informáticas estas bases de datos de procesamiento, pero si acaba de llegar a la cadena, usted sabe esto.

La serie de palabras letras de rayos X en este I, no sé lo que significa. Yo tenía un mapa a una base de datos o que una base de datos incluso existen que contiene la respuesta, pero acabo de ver un montón de documentos, y uno dijo: si el liderazgo es un Arthur, seguramente Jack Welch ha demostrado ser un maestro pintor durante su mandato en GE. De ahí puedo deducir que Jack Welch era pintor en GE y no director general, así que los idiomas son difíciles de entender.

Comprenderlo en el contexto que se refiere a las preguntas es difícil. Aquí hay algunos ejemplos de la medicina sólo para dar una idea de la forma en que los seres humanos se ocupan de la complejidad y la sutileza del significado. Así que tenemos sabes que la comida se atasca cuando ella estaba tragando versus dificultad para tragar. La comida se atasca frente a la comida que se mueve lentamente en el esófago, es decir, todas estas cosas significan lo mismo, pero muy, muy diferentes maneras de expresarlo.

Si nos fijamos en um aparición repentina de escalofríos es que diferente de escalofríos es que diferente de una fiebre fría temperatura alta? ¿Son la misma cosa, cómo se diferencia la fiebre después de que los síntomas agudos disminuyan? Todas estas cosas tienen diferencias sutiles en el significado de dolor de costado frente a, dolor de espalda baja frente a dolor de riñón, frente a dolor entre la parte superior del abdomen en la espalda por lo que la ubicación de la causalidad, la cronología de la terminología todos afectan el significado de estas diversas frases.

Así que si quieres ayudar a un médico a diagnosticar un problema o ayudar a elegir el tratamiento adecuado para un paciente y lo que tienes delante de ti son montones y montones de literatura y documentación y notas, ¿qué significa todo esto? ¿Cómo puedes entender con seguridad lo que se expresa en ese contenido? Así que aparece el peligro en el peligro.
Este es un problema difícil difícil. Tratar con el lenguaje y el jeopardy tiene un reto, como sabes, qué um no puedes hacer esto hoy, y aunque esto es un concurso de televisión, esto realmente va a desafiar e impulsar la tecnología a lo largo de una serie de dimensiones clave. Un amplio dominio abierto. Si usted está de pie es la dirección, usted debe mirar para comprobar el wainscoting nadie abajo Dans downs de la respuesta, de acuerdo con jeopardy.

Buscando una dirección que, ¿cómo modelar la dirección de su edificio, una base de datos al norte oeste, este? ¿Sur? Todos los grados alrededor de una brújula arriba abajo derecha, izquierda, hay otra pregunta de jeopardy que dice um. Esta es la dirección de la tela blah blah blah hecho o toda la cosa responde grano. ¿Podría tirar al modelo de grano como una dirección? Así que es más difícil si usted es difícil de imaginar todas las diferentes formas de representar las preguntas y y cómo se relacionan con los datos en la división celular. Mitosis, divisiones, el núcleo en la citocinesis, divisiones, este líquido, amortiguando el núcleo. Cualquier citoplasma, ¡lo tienes! Lo tienes. Si lo sabes, tienes que saltar rápido.

La primera persona mencionada por su nombre y el hombre de la máscara de hierro es este: héroe del libro anterior del mismo autor por 1000 dartagnan de los cuatro países del mundo que los? U s no tiene relaciones diplomáticas con el: que está más lejos: norte 2000, Corea del Norte, que está muy bien, así que estoy diseño de interiores, sí, no estoy pagando los dos mil, pero por lo que el montaje de diseño de interiores a la literatura clásica de la biología, la geopolítica, el lenguaje complejo.

Las preguntas se plantean de todas las formas posibles. Tienes que ser muy bueno en ello. Hay que tener una precisión muy alta. Tienes que saber mucho y uno de los retos realmente importantes e interesantes de este de este juego que impulsó la tecnología, creo que una dirección muy, muy importante. Es que tienes que tener una confianza precisa. En otras palabras, usted tiene que saber lo que usted sabe si usted zumbido en y responder a la pregunta, equivocarse.
Pierdes el valor en dólares asociado a esa pregunta, y das a tus competidores la oportunidad de responder a esa pregunta. Por lo tanto, hay un gran riesgo y el zumbido en y no saber la respuesta así que sí por lo que Watson tendría que mantener la boca cerrada cuando cuando en realidad no sabe, a diferencia de la mayoría de los políticos, por lo que usted sabe que tiene que ser capaz de calcular una probabilidad de que su mejor respuesta es, de hecho, correcta, y usted tiene que hacer que tiene que hacer es todo muy realmente muy rápido.

Así que miramos unas 20.000 preguntas de jeopardy, muestreadas al azar, y miramos sobre qué preguntan realmente. Tenemos un fenómeno de cola muy larga, por lo que um, por lo que las cosas como las canciones y los productos y las sustancias y los insectos y los fundadores y los senadores y las enfermedades, y el novelista y las heroínas y las verduras y son todos ustedes saben que contribuyen muy muy poco a todo el espacio de las preguntas. Por lo tanto, si usted SAT allí y por lo que voy a anticipar todas las preguntas sobre un tema en particular y todos y el modelo de todas las respuestas para ese tema, usted va a llegar a ninguna parte rápidamente, porque lo que usted elija incluso si se ataca a toda la cabeza de la cola que cubriría menos del diez por ciento de los datos quiero decir que incluso calificar para el peligro.

El trece por ciento de las preguntas no se refieren a nada. Sólo dicen esto o esto así. Un tronco de sangre Lincoln, secretario del Tesoro chase acaba de presentar esto a mí por tercera vez. Adivina qué amigo esta vez, lo estoy aceptando. Cualquier renuncia es la respuesta correcta ahora: Me pregunto si usted realmente sabía el hecho histórico o utiliza algo. Me gusta ir a la inferencia plausible así que quién conocía el hecho histórico que utilizó golpes inferencia de Bell sí, tan bueno, sí, ni siquiera tenía que explicar la inferencia plausible.

Así que usted mira estos, no lo harán tipos de cosas se presentan y qué tipo de cosas se presentan por un funcionario del gobierno y qué tipo de cosas se presentan, o incluso vale la pena hablar o hacer una pregunta sobre. Así que todo este tipo de información contextual le permite llegar a una idea plausible de lo que es la respuesta y, de hecho, en este caso lo hizo bien sin siquiera conocer el hecho histórico bien ver este tipo de tiene que hacer lo mismo.

Las cosas tienen que usar el contexto, porque no siempre se da el caso de que alguien haya escrito algo así exactamente de esa forma, así que vas a tener que generar posibilidades y luego buscar pruebas que puedan apoyar esas posibilidades. Esa evidencia puede parecer confusa para ti porque, de nuevo, no estás buscando esto en una base de datos, así que una de las cosas que hace Watson es llegar, dado el contexto, a una inferencia plausible.

Ahora el contexto es tan importante aquí, así que estábamos dando esto a una esta presentación a una clase de sexto grado y le preguntamos lo mismo y estábamos probando su historia, pero utilizan la inferencia plausible y obtuvieron una respuesta diferente decir que la respuesta correcta era una solicitud de amistad que él, porque, porque en su esfera de experiencia, eso es lo que presentan, presentan solicitudes de amigos no renuncias. Entonces, ¿cómo aprendemos? ¿Cómo aprendemos sobre el contexto? ¿Cómo aprendemos cómo se utilizan las palabras, pero no puede sentarse allí y escribir cada posible de frase y cada uso de cada palabra.

Pero, ¿qué hay de nuevo en el mundo son relativamente nuevo en el mundo? ¿Hay un montón de textos y formas electrónicas que podemos empezar a analizar? Así que tomamos grandes volúmenes de textos y hacemos un análisis táctico. Ya sabes, como tú, diagrama una frase y cuál es el sujeto, el verbo, el objeto, la frase preposicional, el objeto de la preposición y así sucesivamente, y luego hacemos algunos análisis semánticos sobre eso, y decimos lo que sabes: podemos identificar a los funcionarios e inventores y cosas así, y luego agregamos hacemos estadísticas sobre eso.

Con qué frecuencia se dice este tipo de cosas, y podemos agregar esas estadísticas, de modo que podamos aprender cosas como que los inventores patentan, que patentan invenciones con más frecuencia que los funcionarios presentan renuncias. Puede que presenten otras cosas, pero parece que a menudo presentan renuncias. La gente obtiene títulos en la escuela, así que dices: bueno, Jesús obvia los subsidios para ti, pero no estamos escribiendo todas estas cosas. Estamos intentando que el ordenador aprenda todos estos axiomas simples sobre el conocimiento de sentido común a partir del análisis del texto, porque puedes hacer una pregunta sobre dónde obtuvo esta persona su título y a menudo, mientras que en los primeros días Watson respondería con un estado.

Eso no es realmente lo que esperas de la escuela. ¿Cómo lo sabes? Bueno, sabes que haciendo este tipo de cosas, los fluidos y el líquido como fluido, no se hunde, pero la gente hunde ocho bolas en el juego de billar. Así que no sólo hay que ver el análisis sintáctico y semántico, también hay que representar un análisis contextual. Así que, ¿en qué contexto es más probable que se hunda un vaso que una bola blanca o algo así? Así que hacemos este tipo de cosas. Así que aquí tuvimos esa pregunta división celular, la mitosis más el núcleo en la citocinesis, más este líquido cushing el núcleo. No, no, no contratamos a un biólogo para sentarse allí y modelar todas las cosas biológicas derecho.

Nos usted sabe que si lo hicimos habríamos conseguido lo que p 0 punto: 0 0 1 por ciento de los datos en peligro. Esta no es la forma en que se puede abordar el problema, por lo que hicimos, vemos análisis, hacemos es el análisis sintáctico y semántico de la misma. Hacemos y generar todas las posibles respuestas vio en algún lugar de la zona del dominio, organelo vacuola plasma citoplasma, la sangre mitocondrias, y luego buscamos la evidencia de que algunas de estas respuestas son más derecho o hay más pruebas que apoyan uno que otro. Así, por ejemplo, una dimensión de la evidencia es, ¿es la respuesta incluso un líquido? Bueno, así que quiero averiguar lo que hasta qué punto creo que el citoplasma es ilíquido orgánulos de líquido vacuolas de líquido y así sucesivamente, y así Watson va y busca la evidencia.

Bueno, el citoplasma es un líquido que rodea al núcleo. Bueno, eso está muy bien, pero es un líquido. Un reloj de líquido no sabe que tampoco porque no preprogramamos ninguna ontología zwi tratando de aprender cosas de los recursos de conocimiento existentes. Así que hay muchos algoritmos para tratar de determinar esto. Uno de ellos mira a una taxonomía llamada wordnet, que es la tecnología no en tottenham, está en desarrollo durante años en princeton y uno de los algoritmos consulta que y dice, tengo este fluido token este otro. Líquido es un fluido de líquido.
No es porque en una verdadera taxonomía de fluido se considera más general, por lo que los líquidos un tipo de fluido, pero los fluidos, no un tipo de líquido por lo que dice lo siento no puede ayudar a usted, pero otro algoritmo va y mira que los datos de la mente.

Acaban de hablar de eso. Acabamos de analizar por grandes volúmenes de texto de origen natural y realmente obtener alguna señal. El líquido es, de hecho el líquido, porque la forma en que la gente utiliza las palabras es que los utilizan indistintamente, voló con el líquido. Usted sabe tomate tomahto derecho que son, no seguir una taxonomía física estricta, pero ¿por qué Watson confianza en esto sobre eso y eso es una pregunta muy interesante? Um, confió a través de un proceso.

Llamamos a la formación, no al aprendizaje estadístico de la máquina. ¿Y qué sucede? Dejamos que todos estos algoritmos corran sobre muchas preguntas y respuestas de Jeopardy y los algoritmos… El algoritmo de aprendizaje automático, aprende que esto es a menudo útil, por lo que confía en él. Esto también es útil, pero esto también es útil. Ahora, si yo estaba entrenando en las pruebas de física, esto probablemente sería más útil que esto, pero si estoy entrenando en las preguntas de jeopardy resulta que esto es útil también y I.

Podría confiar en que podría aumentar mi confianza en el citoplasma, por lo que una gran cantidad de ideas clave pasando aquí derecho? Es, como usted, sabe, si usted es, si usted está respondiendo a las preguntas o hablar con alguien, pero cambiar los contextos, usted comienza a interpretar las palabras y frases un poco diferente. Ves lo bueno que soy en el lenguaje y, y empiezas a sopesar esa información de forma diferente. Bueno, eso es exactamente lo que está pasando con Watson, por lo que mediante la formación en los datos de Jeopardy. Está aprendiendo a sopesar la información que está recibiendo de diferentes fuentes de manera diferente, por lo que en mayo de 1898, Portugal celebró.

El 40 aniversario de esto es pisos llegada a la India. Alguien Asik de la gamma es la respuesta correcta y lo que quiero señalar a usted? Las dos siguientes diapositivas es, es la naturaleza de las pruebas derecho. Usted podría ver esto como la evidencia de palabras clave. En otras palabras, permítanme encontrar algún apoyo para una respuesta utilizando palabras clave y podría obtener este pasaje y puede Gary llegó a la India después de celebrar su aniversario en Portugal ranuras de palabras clave en el ajuste comunista, Gary es la respuesta a la pregunta y Gary es un explorador derecho, quiero decir después de todo, quiero decir que usted podría imaginar.
La siguiente frase decía: Gary volvió a casa y exploró su ático.

Buscando un álbum de fotos gary es el sujeto del verbo explorar es la evidencia de que Gary considerar ser considerado un explorador, pero es realmente el Explorador en cuestión poco probable derecho así que ahora la misma pregunta, pero ahora tengo el veintisiete de mayo de 1498 Vasco de Gama desembarcó en la playa de capite. La única palabra clave tiene en común es mayo, pero esto realmente contiene la respuesta correcta. ¿Cómo voy a llegar bien? En primer lugar, tengo que estar dispuesto a mirar a lo lejos y considerar pruebas que no contengan necesariamente un montón de palabras clave, y luego tengo que ser capaz de dar el salto inferencial con el razonamiento temporal.

El aniversario de la verdad de la forma en 1898 se refiere a 1498 estadísticas. Parafraseando ahora está la idea de que aterrizó en y llegó entonces ocurren en un contexto similar. Así que la razón para creer que pueden significar lo mismo, el razonamiento geoespacial. Una base de datos me dice si estoy en capite Beecham en la India, por lo que con una colección de algoritmos que pueden tratar de coincidir con estas diversas partes de la pregunta con una con la evidencia, puedo obtener cierta confianza que Vasco da Gama es la respuesta. Puedo encontrar mucha evidencia de que Bosco se convierta en un explorador um más que el gary es así que lo que tengo aquí es que tengo evidencia, espero que más evidencia o más creíble evidencia.

Evidencia que puntúa más alto. Que Vasco de Gama es la respuesta. Um estoy cien por ciento seguro, absolutamente no porque todos estos artículos pueden cometer errores tanto en la interpretación del lenguaje y en el hecho de que son probables en la naturaleza, así que tengo que combinar todas estas probabilidades y espero que me dan más evidencia que Vasco de cama um. ¿Es la respuesta de Gary? ¿Es cuando se estrenó 60 minutos? ¡Este hombre fue presidente de los Estados Unidos cualquiera! Así que lo que es interesante acerca de esto, es poco probable que alguien escribió cuando 60 minutos estrenó lyndon b. Johnson utilizará presidente tan a menudo alguien haciendo una consulta no consulta exactamente en la forma que otras personas escribieron la información.

Así que hay que descomponer y diseccionar la pregunta. Dan y Watson harán esto y dirán: vale, voy a conseguir 1 60 minutos, estrenado, 1968, voy a, formular una nueva pregunta. Pregunta que ver si puedo obtener una respuesta segura a eso. En primer lugar, tiene que saber que no puede responder a la primera pregunta directamente, pero de hecho vale la pena dividirla en subpreguntas. Así que Watson hará esto. ¿Significa que las acierta todas? No, no lo hace, pero sí las camisetas de los mandos a distancia de la TV, los botones de respuesta de los teléfonos.

¿Es sorprendente cómo lo hace? Usted sabe que eso es lo que jeopardy pensó también, pero corrimos esto a través de la computadora usando una técnica llamada activación de propagación y tenemos cosas como aceites plásticos cosas hechas por el hombre, las cosas debajo de mi sofá, pero usted sabe jeopardy acordó que los botones era la respuesta. Desafortunadamente, llamamos a esto el eslabón perdido en la audiencia del descubrimiento del cuerpo de George Mallory. Dijo a los periodistas que todavía piensa que fue la primera respuesta correcta de Edmund Hillary. Lo que es interesante, la relación entre estas dos cosas es, en ambos casos hay un eslabón perdido en el segundo caso. En el segundo caso de los eslabones perdidos, no la respuesta, el eslabón perdido es el Monte Everest, por lo que en realidad tienes que analizar la pregunta y averiguar.

¿Cómo puedo encontrar la pista intermedia que me ayuda a llegar de George Mallory a Edmund Hillary la persona que pensó que fue el primero en el Monte Everest, por lo que esta es una combinación compleja, tanto el lenguaje natural, el procesamiento y el razonamiento, haciendo saltos inferenciales que usted tiene que hacer para responder a preguntas como responder a preguntas como esta, por lo que lo bueno son los seres humanos en este ataúd? En otras palabras, si esa era la tarea de Jeopardy, y ves la naturaleza del desafío al que nos enfrentamos, ¿cómo era la competencia, por lo que este graff caracteriza la competencia cada punto en este gráfico es un histórico, un juego real de Jeopardy y lo que estoy trazando es el ganador, el rendimiento del ganador de ese juego? Así que si miras en el centro de la nube verde, el rendimiento del ganador, si lo trazas hacia abajo en el eje x, es responder a casi el cincuenta por ciento de las preguntas.

Esto significa que tienen la suficiente confianza y rapidez para contestar el cincuenta por ciento de las preguntas, casi el cincuenta por ciento, y si miramos el eje Y, aciertan entre el 85 y el noventa y cinco por ciento de esas preguntas, una precisión muy alta, así que tienen mucha confianza, son rápidos y aciertan entre el 85 y el 95 por ciento de las preguntas que creen saber. Los puntos rojos son Ken Jennings, Ken Jennings. Cuando 74 juegos en una fila y en promedio fue la adquisición de sesenta y dos por ciento del juego de la derecha.

Así que en otras palabras en en él era tan seguro tan rápido. Él lo haría. Él llegaría a responder primero, el sesenta y dos por ciento de las preguntas, por lo que se puede imaginar que acaba de asumir que sabía todas las cosas y, por desgracia, para su competencia. Él tenía razón en que hizo un promedio de noventa y dos por ciento, pero hay juegos aquí donde él está respondiendo, por supuesto, supongo que esto depende de la competencia. Pero usted sabe que hay juegos donde él ha respondido. Él respondió. El ochenta y uno por ciento del juego, quiero decir que es sólo mirar.

Ken Jennings responder a las preguntas que ni siquiera se sabe quién más está jugando? Hay otros juegos, ya sabes, en los que acertó todas, pero sólo contestó, ya sabes, el cuarenta y dos por ciento, por ejemplo, um. Así que este fue el sistema de respuesta de preguntas. Teníamos una pregunta de última generación. El sistema de respuesta había cumplido con muchas de las técnicas más avanzadas. En él tuvimos buenos socios, socios universitarios y otros socios industriales mientras desarrollábamos esto. Lo convertimos en el problema de jeopardy y obtuvimos esta curva de confianza. La forma de leer esto es que si tenía que responder el cinco por ciento estaba más seguro de que obtendría el cuarenta y siete por ciento de la derecha, ya que tenía que responder más y más preguntas que era menos y menos confianza en lo que hizo peor y peor meseta de alrededor de conseguir.

Ya sabes. Quince por ciento de acierto. Esto dejó, por supuesto, una enorme brecha, y esto es lo que tomamos en 2007 para tratar de hacer ese salto, y esto es lo que apuesto mi carrera en y funcionó.
Puede que no tenga ningún caso. ¿En qué terminamos? ¿Cómo acabamos resolviendo este problema? Esto nos da una visión de alto nivel de lo que llamamos la arquitectura profunda de control de calidad, que es lo que subyace en el sistema Watson y la forma de pensar en esto es que hace ese tipo de análisis al que he aludido antes, que es que analiza la pregunta, hace ese tipo de análisis sintáctico y semántico y basado en su interpretación de la pregunta.

Hace muchas búsquedas diferentes en muchas fuentes diferentes y puede volver con 100 posibles respuestas. 100 posibilidades de respuestas candidatas, hipótesis ya sabes, creo que esto podría ser la respuesta como todos los buenos orgánulos o vacuolas, o el plasma o las mitocondrias me refiero a continuación, para cada uno de ellos. Engendra una amenaza independiente, por lo que estos se convierten en independientes, hipótesis que compiten en el sistema. Así que para cada uno explota una lectura independiente dice: déjame ver si puedo ir, recoger más pruebas para apoyar esa respuesta, y por lo que va y recoge pruebas, y así para cada respuesta.

Digamos que va y recoge 100 pruebas. Así que ahora tiene 10.000 pares de pruebas de respuesta correcta para cada respuesta. Tengo cien piezas de evidencia y ahora para cada pieza de evidencia como imaginar, una pieza de evidencia es como una frase o un párrafo que podría apoyar que o refutar que. Esa respuesta es de hecho una respuesta correcta a esa pregunta. Ahora para cada uno de esos pares de pruebas de respuesta ahora unos cien algoritmos diferentes. Ella era setecientos algoritmos diferentes que analizan ese par de pruebas de respuesta vienen con la puntuación decir: Le doy un diez por ciento, le doy un sesenta por ciento.

Yo le doy un cincuenta por ciento tú. Todos ellos son como expertos independientes. Si quieres saber lo buenos que son como expertos es una cuestión aparte, pero todos ellos creen saber algo sobre la probabilidad de que esa evidencia apoye esa respuesta. Así que tengo millones de puntuaciones y tengo que equilibrarlas ahora y ahí es donde entra el aprendizaje automático, porque voy a ejecutar todo el sistema y voy a tener todos los expertos poner su entrada en y luego cuz sé en los datos de entrenamiento que sé las respuestas correctas las respuestas incorrectas, por lo que el aprendizaje automático estadístico ahora calculará una figura funcional de los pesos.

Cuánto confiar en cada uno de esos expertos en estas condiciones, confío en esa persona el cincuenta por ciento de estas condiciones. Confío en ese experto. El setenta por ciento y combina todos esos pesos y luego los combina sale una confianza final. Tengo la mayor confianza en esta respuesta superior: aplauso del sitio. Tal vez esa confianza sea del setenta por ciento. Tal vez es el 80, tal vez es el cuarenta por ciento. Así que durante el juego era un umbral y si esa confianza estaba por encima de un umbral ver uno que quiere zumbido en y responder a esa pregunta.

Si estaba por debajo de ese umbral se quedaba atrás, así que no quiero, no quiero correr el riesgo y ese umbral podría cambiar durante el juego. Estaba muy por delante. ¿Qué decir que no voy a responder a menos que de noventa y cinco por ciento seguro si se trataba de detrás de la tratando de ponerse al día podría responder con sólo el cuarenta por ciento de confianza. No era como. Simplemente tomamos esa arquitectura, la conectamos y resolvimos el problema. Nos llevó cuatro años desarrollar los algoritmos hasta el punto de que Watson fuera capaz de rendir tan bien como lo hizo en esa prueba y quería compartir con vosotros rápidamente cómo fueron los dolores de crecimiento de sus primeras versiones de Watson, así que el Sueño Americano décadas antes de que Daniel Webster hablara del gobierno hecho para responder a esa primera versión de Watson.

¿Cuál es la respuesta? ¿El pueblo Watson? Nadie titulares del New York Times. Un signo de exclamación estaba justificado para el final de esto en 1918. Lo que era grande, la Primera Guerra Mundial derecho es la respuesta correcta: Watson una frase ahora quiero decir: ¿sí quiero decir una frase? Usted sabe ! respuesta frase realmente importa qué año, por lo que no es tan estúpido en 1994, 25 años después de este evento, un participante dijo para un momento de coronación. Somos criaturas del océano cósmico. Cualquier alunizaje, eso es, Watson, el Big Bang. Así que usted sabe que tiene que entender este estado. El punto en el que estábamos con este con proyecto cuando un respondió con el Big Bang dije Oh respondió con un evento: eso es fantástico um.

Pero ¿qué pasa con este inglés queenan, dado a dar un británico un tintineo cuando se llega a la ciudad que ha hecho esta casa en el teléfono Watson. Todos ustedes riiii– pensamientos, lo que pensé que la respuesta era, pero sí llamar al teléfono y este realmente no puedo explicar cinco de los apodos. Este francés fue el padre de la bacteriología cualquiera Pasado a trabajar bien. Bueno, es una versión muy temprana de Watson. Cómo sabe a usted es mi pequeño estudiante de primer año para escribir esto. ¡No lo es! No es como. Simplemente enciendes esta cosa y funciona. Así que pasamos por un largo proceso para avanzar en esto. Pero quiero que sepan que durante esos años hicimos más de 8.000 experimentos documentados en los que probamos diferentes técnicas algorítmicas y diferentes formas de integrarlas y combinarlas para tratar de lograr un rendimiento lo suficientemente bueno.

Pasamos por todo un proceso en el que entrenábamos, juzgábamos, enseñábamos, hacíamos análisis de errores y luego ajustábamos e inventábamos nuevos algoritmos y los incorporábamos a esa arquitectura. Para conducir ese rendimiento hacia arriba. Teníamos herramientas que nos permitían documentar estos experimentos para entender el rendimiento de los mismos. Esto es sólo para darte. Sé que no es difícil de entender esta diapositiva, pero sólo para darte una idea, aquí hay una pregunta con dos vainas con muchas respuestas posibles diferentes, y hay cientos de algoritmos que están contribuyendo, pequeño, pequeño um.

Ya sabes que influyen en lo que es la respuesta correcta y la respuesta incorrecta. Así que esto es la comparación de Argentina y Bolivia a la pregunta. Chile comparte siempre que la frontera terrestre. Con este país, esta lista continúa con más de cien algoritmos diferentes y todos ellos contribuyen con pequeñas cantidades a su creencia, de que la respuesta es correcta o incorrecta. Así que combinaríamos esta información para que incluso los humanos puedan entenderla y clasificaríamos los algoritmos como apoyo geoespacial o de paso, una popularidad o clasificación cosas así.

Así que podemos mirar a los gráficos como este hay un Bethel College y Seminario en ambas ciudades. Hay un Bethel College and Seminary en esta santa ciudad de Minnesota. El problema era: hay un Bethel College and Seminary en ambos st Paul Minnesota y South Bend Indiana, y cuando usted burbujeó todas esas contribuciones algorítmicas, se encuentra que, de hecho, y de hecho sabía que st Paul está en Minnesota y una mejor respuesta para la información de ubicación, pero todos los otros datos abrumado st Paul y fue a favor de South Bend.

Así que este tipo de gráfico nos diría que tenemos que averiguar cómo hacer que Watson prestar más atención a la ubicación, la información, la respuesta natural de los seres humanos. ¿Pero cómo entiende lo que está pasando aquí? Así que tendríamos que aprender a hacer eso, por lo que esto nos permitiría burbujear enormes cantidades de datos para averiguar cómo reaccionar a los a los errores otra forma en que los seres humanos consiguen esto es que a medida que miran y piensan espera santo, que las ciudades más santo. Así que es un juego de palabras, por lo que en realidad alguien creó un juego de palabras, detector y poner eso en el sistema, y dio más manera positiva a st Paul que South Bend.

Pero si luego, por supuesto, Holy Cross Minnesota fue una respuesta competitiva, porque Holy Cross es más santo que South Bend. Así que, con la con esa arquitectura, con esas técnicas y con esa metodología que impulsamos durante cuatro años, pasamos de esa línea de base de rendimiento todo el camino a un rendimiento de corte a través de esa nube de ganadores y, de hecho, que un poco mejor que eso, pero esa medición se tomó en noviembre de 2010. Jugamos el juego en enero de dos mil once y um. Esto es en los datos ciegos. Esto es en los datos que ni los desarrolladores ni el sistema, por supuesto, fue expuesto a más de 200 juegos de valor de los datos en 12. 000 preguntas. ¿Ganaría todos los juegos con ese rendimiento? No Whitner dependería de la competencia, pero puedes competir contra grandes campeones con ese rendimiento, no necesariamente ganarías todas las partidas.

Entramos en ese juego final con un bajo 772 por ciento de posibilidades de ganar que es un veintiocho por ciento de posibilidades de perder mi trabajo, así que la buena noticia fue que ganamos. Tomó alrededor de um pila, el cálculo, me describió a usted, tomó cerca de dos horas para responder a una sola pregunta en como un 2 6 kicker daño, ya sabes, la máquina con 16 gigas de memoria RAM, y los productores de Jeopardy seguía diciéndome a la nuestra es sólo va a hacer para el juego de jeopardy muy aburrido. Tomaba dos horas por pregunta, así que tuvimos que reducirlo. En realidad lo redujimos porque era un cálculo vergonzosamente paralelo.

Es por eso que tengo ese gráfico con las flechas dividiéndose cada vez. Esas flechas se dividen, puedo actuar, generamos un hilo independiente y lo ejecutamos en un procesador separado. Así que en realidad desplegamos esto en 2880 núcleos de potencia, séptima potencia 750, que chip de IBM, tipo y yo, ser una máquina y con 15 terabytes de ram y yo nunca fue a disco porque habría sido demasiado lento si se fue a disco y con esa configuración y la escala que el sistema en que fueron capaces de responder en poco menos de tres segundos, que era lo suficientemente rápido para competir en promedio.

De hecho, en el juego real de la televisión, Watson perdió una categoría entera porque respondió con demasiada lentitud. Sabía que todas las respuestas con un noventa y cinco por ciento de probabilidad eran correctas y perdió frente a los humanos porque no pudieron averiguar la respuesta. La confianza lo suficientemente rápido, pero a pesar de eso, ganamos el juego y esa parte es. ¿Es la historia um? ¿Qué es Watson Sólo quiero pasar los últimos minutos es hablar de lo que es? Porque no lo hicimos para generar un flujo de ingresos, ganando en el concurso Jeopardy um.

Lo hicimos realmente porque creemos que hay una oportunidad para las tecnologías que hacen un mejor trabajo en la comprensión profunda y el análisis de contenido de lenguaje natural, porque algunos problemas que puede resolver con la búsqueda de comprensión superficial, de baja precisión, me dan de nuevo en un montón de documentos que contienen mis palabras clave: otro tipo de problemas en los que, si puedo construir una base de datos y yo, tener consultas muy estructuradas, pero en ellos en el medio hay toda esta clase, un problema que dice que hay una gran cantidad de información valiosa en esos documentos que, si yo, podría entender ese lenguaje un poco mejor realmente puedo hacer un mejor trabajo en la solución de ese problema.

Básicamente, la creación de herramientas de apoyo a la toma de decisiones que aprovechan ese tipo de conocimiento, muchas áreas diferentes de la asistencia sanitaria y las ciencias de la vida, el apoyo tecnológico y un gobierno de gestión del conocimiento de premio. Una de las áreas realmente interesantes para nosotros es la medicina. Imagínese que le mostré lo que esos gráficos de barras como perfiles de evidencia. Los llamamos perfiles de evidencia, pero no se trata sólo de la respuesta y la confianza, sino de la evidencia. Es como el por qué de esa respuesta, como si nos dieras tres o cuatro respuestas. Por qué derecho para que pueda romper el.

Yo podría romper que las normas de análisis también. He leído un montón de cosas y desde una perspectiva de los síntomas. Me gusta en esta respuesta tanto desde una perspectiva de la historia familiar de una historia personal de los medicamentos. Los hallazgos. Así que usted puede comenzar a analizar. ¿Es toda la evidencia que ha recogido y calificado en términos de cosas que son significativas para un usuario humano y luego puedo ir más allá y puedo considerar muchas hipótesis diferentes. Puedo obtener la evidencia, los perfiles para diferentes, real feral, UTI, diabetes, gripe, sobre la base de toda la entrada que estoy recibiendo de las notas del médico, los medicamentos a la EMR dos volúmenes de revistas de texto, referencias y bases de datos y luego una vez que produzco esos como evidencia.

Perfiles puedo entonces mostrarlos y ayudar. Los médicos y los profesionales de la salud entienden lo que hay en la literatura y cómo se relaciona con ese caso y aquí es un ejemplo de no sólo estoy mostrando el perfil de la evidencia, estoy, en realidad mostrando la evidencia, el libro de texto o el sitio web de la revista que apoya en esto, que la evidencia de los síntomas apoya una respuesta particular. Así que ahora se puede profundizar en lo que Watson está pensando y por qué está llegando a esos números y esas confidencias, pero por supuesto hay que adaptarlo.

Tienes que hacerlo más inteligente fuera de la caja. Tomo el sistema Jeopardy fuera de la caja y lo ejecuto en los datos médicos. Preguntas como estas um. Esta inflamación se caracteriza por la mucosa nasal, la atrofia y la corteza maloliente y los pasajes nasales- vamos a tener algunos de todos modos um erupciones en la piel, líneas de sopa y así sucesivamente.
Fuera de la caja, ya sabes: aquí está la curva de confianza que obtuve en este tipo de preguntas muy diferentes a las preguntas de riesgo que pasan por este proceso.

Una vez más, en realidad fuimos capaces de moverlo de esta línea a esta línea con sólo añadir más contenido relevante. Bueno, esto es sobre medicina. Pongamos algo de contenido médico ahí, ni siquiera un candado de mucho en realidad, entonces entrenando el entrenamiento en esas preguntas, así que todos pesando todos esos diversos expertos recalibrándolos en un sentido basado en mirar los datos de entrenamiento. En realidad, tomamos este salto de aquí a aquí y luego empezar a mirar, hacer el fracaso. Análisis, oh, yo, ni siquiera hacer cualquier fracaso bastante.

Análisis, sí, ahora, empezando a hacer valle, análisis y adaptar los algoritmos que estoy recibiendo una mejor curva de la conferencia, que sólo el cincuenta por ciento de los datos que estoy recibiendo el ochenta por ciento de ellos a la derecha por lo que rápidamente ser capaz de adaptar esta tecnología a los nuevos dominios es la forma en que va a escalar esto en un negocio rentable. Esto es en gran medida lo que estamos centrado en él ahora. Así que hay un montón de trabajo que hacer de ir de una pregunta específica2 tipo de problemas ricos ser más interactivo.

Ya sabes, en el peligro que sólo usted sabe, usted no puede hacer una pregunta de nuevo. Si cancelas, esperaremos un segundo. Si, si sabes, si quieres decir si lo que quieres decir con APB es todos los puntos boletín, entonces mi respuesta sería esta: si lo que quieres decir con contra indica es que no debo usar, entonces mi respuesta sería esta. Puedes tener ese diálogo. Watson sabe realmente dónde está fallando para entender algo y puede generar esas preguntas. Así que queremos ser más realistas en términos de generar diálogos y, en última instancia, ese proceso de adaptación a un nuevo dominio tiene que escalar tiene que ser más eficiente para hacerlo.

Esa es otra dirección, así que esto te da una idea de dónde estábamos con el peligro. Las preguntas específicas responden a una respuesta fuera sólo las respuestas y la confianza y un proceso de formación de baño. Tenemos que mirar a los escenarios de problemas ricos, interactuar el diálogo, los perfiles de Evans que profundizar en las pruebas y una formación continua y el proceso de aprendizaje que se hace más eficiente en el tiempo.
Así que esta es la dirección que estamos tomando la tecnología, así que de todos modos, voy a parar allí.

Gracias, gracias. Hmm. Gracias. David vamos a tener un diálogo con David. Ahora las reglas son muy simples. Tu pregunta debe ser más corta que la respuesta que él daría. Permíteme empezar preguntándote a ti, David. Compartiste conmigo que tuviste que reducir tu equipo primero y que tenías un equipo masivamente interdisciplinario y hablaste de la colaboración extrema. ¿Cómo lograste reunir a personas con diferentes disciplinas y diferentes formas de entender el mundo? Así que había un par de aspectos a la misma: Quiero decir, en primer lugar, había una intuición histórica.

Llevo años formando este equipo y siempre me interesó en general la inteligencia artificial. Así que, a medida que mi carrera avanzaba, siempre estaba trayendo gente que tenía diferentes perspectivas sobre el problema, así que en cierto sentido se puede pensar en eso como un bloqueo o se podría pensar en eso como una preparación no intencionada para este problema en particular, pero creo que. Ya sabes, fue un poco de ambas cosas, ya que tenía un equipo que tenía un montón de estas diferentes disciplinas. Conseguir que trabajen juntos fue en un problema. Eso fue un reto porque la forma tradicional en que las cosas sucedieron, creo que también en las universidades, así como en la investigación industrial.

Los centros son, si los individuos hacen una especie de investigación aislada, la liga computacional estaba haciendo su cosa y el conocimiento. El razonamiento de la oposición, la persona que hace su cosa y mucho de lo que tenía que hacer es reunir a esas personas y decir. Sabes que vamos a trabajar todos juntos en un problema y de hecho, incluso en una habitación alrededor de la mesa común para que usted obtenga ese diálogo y que las comunicaciones de alto ancho de banda de estas personas están interactuando hacia el mismo objetivo. Me dijiste que le habías comentado a alguien que te sirvió de mentor a lo largo de los años que tenías mucha suerte y te dijo que no es suerte.

Así que ahora, me dices que es suerte, ¡yo! No sé qué creer en no III cuando cuando, cuando yo, en realidad le estaba felicitando diciendo que es increíble que hayas sido capaz de hacer esto y yo dije bien.
Parte de ello fue ciertamente suerte y él me conocía desde hacía años y dijo que yo, no creo que tenga nada que ver con la suerte, y señaló que cuando miro tu carrera, habías estado construyendo este equipo y nunca te rendiste en esta tecnología durante cuatro décadas.

Así que estabas muy bien posicionado para asumir este reto y él lo dijo: No me lo creo. Es suerte en absoluto. También me mencionó que en realidad usted compró el proyecto en el usted sabe e IBM al principio. Tuviste que convencer a la gente para que lo hiciera, y ¿podrías guiarnos a través de este proceso y explicar por qué en última instancia? ¿Su jefe o IBM aceptaron este proyecto? Al principio, IBM estaba motivada por el entusiasmo que había generado el proyecto Deep Blue. El sistema que jugaba al ajedrez fue muy emocionante para la empresa y ayudó a llamar la atención sobre el programa científico de IBM, así que esa fue una especie de motivación inicial, pero al mismo tiempo había mucha gente que dirigía a los técnicos de IBM que pensaban que esto era demasiado difícil.

Era realmente una locura. Oh, íbamos a caer en la cara. Usted sabe y tipo de vergüenza a nosotros mismos, así que hubo una lucha interna que pasó y, en última instancia, a través de lo que hice pasar algún tiempo haciendo una viabilidad. Esta es la razón por la que reduje el equipo. Reduje el equipo porque no quería salir y decir que necesito invertir 40 personas en esto, porque entonces la gente dice oh olvídalo, así que dije: déjame invertir un menor número de personas. Hacer un estudio de viabilidad hacer un fuerte argumento que creo que podría hacer esto y, finalmente, he convencido a la gente suficiente.

No todo el mundo, ya sabes, hacer el siguiente nivel de inversión como empecé, para tener éxito las personas que están muy en contra de ella. Um o se convirtieron en defensores o dejaron la empresa sí. Ahora vamos a abrir el turno de preguntas. Permítanme comenzar con Matthew Matthew en realidad pasar tiempo en IBM haciendo su co-op y, como usted sabe, sobre que he mencionado que a usted.
En los últimos cinco años hemos tenido más de 60 cooperativas en IBM, y ahora tenemos 500 o más de 500 ex alumnos que IBM algunos de ellos están aquí esta noche, por lo que están aquí para animarte y apoyarte, pero vamos a empezar con Matthew. Esta es una pregunta que ha venido de facebook y twitter elegir uno.

Vamos con eso, y déjenme pedirles a todos: si están interesados en hacer una pregunta: tenemos un micrófono y a Matthew. Por qué no empezáis, y también podéis enviar vuestras preguntas online a través de twitter con el hashtag y usar los altavoces, así que la primera pregunta que tenemos es para el dr ferrucci: qué te enseñó crear watson sobre el proceso de innovación. Tengo una respuesta muy, muy larga: mucho más de lo que esperaba. Francamente, y por eso es una respuesta larga, pero a ver, lo más destacado Creo que hoy en día, sobre todo en el espacio de la informática, la innovación requiere diversidad.

Requiere una gran cantidad de perspectivas diferentes, una gran cantidad de personas diferentes que vienen a él pensando en el problema de manera diferente, pero al mismo tiempo se requiere un vehículo para que esa diversidad para tener efecto, dos para ser capaz de realizar el beneficio de eso y yo. Piense en eso como la arquitectura, y que necesita una cierta inversión en la arquitectura y la ingeniería con el fin de explotar la diversidad científica y esas dos cosas crean la atención. Francamente, porque cuando tienes un montón de perspectivas diferentes, es difícil conseguir el compromiso en una arquitectura, que va a ayudar a integrar esas perspectivas, pero como así, no se puede ir demasiado en una dirección o la otra.

Ese era el reto y creo que la clave de este tipo de innovación y – y hemos dado en el clavo con esto, no fue fácil. Hubo un momento en el proyecto. En el que este tema en particular llegó a un punto crítico. No pude conseguir que todo el mundo convergiera en una arquitectura común por esa razón, y tuve que tomar, ya sabes, medidas extremas para que eso ocurriera en última instancia y luego, una vez que lo hizo, ya sabes que funcionó.

Gracias. Gracias. Arvin, hace cincuenta años, en IBM, el Dr. Arthur Samuels hizo mucha investigación sobre cómo las máquinas aprenden, como parte de lo que él dijo, tratando de averiguar cómo la gente aprendió, ¿alguna de sus investigaciones afectó, tuvo alguna influencia en el desarrollo de este proyecto, así que no, no directamente. Me han preguntado mucho, pero en general, ¿has pensado en cómo los seres humanos? ¿has tenido psicólogos cognitivos, y sabes que la gente que piensa en la cognición humana influye en el diseño de esto y directamente, no indirectamente, a menudo se encuentra en las reuniones de diseño. Cuando nos fijamos en cierto fenómeno, la fecha de un determinado fracaso, la gente pensaría.

Bueno, ¿cómo haría esto un humano? ¿Cómo podría un humano hacer eso? Y eso influyó en algunos de los algoritmos de Ken Jennings. El jugador de Jeopardy va por ahí, dando una charla. En realidad es mejor que la mía, estoy muy celoso, es bastante cómico y divertido, y hace un montón de puntos interesantes. Pero una de las cosas que dice es que sabes que cuando llegué a jugar, Watts y yo pensamos que Watson era su máquina. No hace nada como lo hago yo y luego, cuando aprendió más y más sobre los discos, cómo funcionaban, empezó a darse cuenta. ¿Pero así es exactamente como lo hago? Así es exactamente como lo hago, pero el poder, es interesante, que esos paralelismos están ahí.

No intentamos, ya sabes, hacer que funcione como un Matthew humano. Volvamos a ti por si acaso. Te gustaría hacer una pregunta. Por favor, siéntase libre de venir al micrófono. Adelante. ¡Hombre! ¡Por supuesto! Gracias de nuevo. Así que la siguiente pregunta de uno de nuestros seguidores de Twitter es: ¿cuál es su cosa favorita que Watson puede hacer? ¿Te hizo reír Watson me hizo nivel, viste esas preguntas, por lo que es sin duda vio esas respuestas. Deberías decir que ciertamente me ha hecho reír. Ya sabes, sí. Así que mi respuesta va a ser una respuesta técnica, porque soy un geek de corazón, um, ya sabes que lo que hace que es interesante para mí es este tema de que fue capaz de la arquitectura, fue capaz de tomar las contribuciones de muchos investigadores independientes y obtener este comportamiento holístico.

Eso era difícil de predecir. No podías sentarte ahí y decir ya sabes. Oh, sabemos exactamente lo que Watson va a hacer aquí. Así que tienes este rendimiento holístico del sistema que ningún algoritmo podría predecir. Podrías hacerlo, y eso es muy bueno para mí, quiero decir que es muy interesante. ¡Gracias! Hola Dr. Perrucci, hola. Es un honor para nosotros soy, un estudiante de primer año aquí, soy. En realidad no es una ciencia de la computación o de ingeniería comprado en lo que quería preguntar. Usted fue cuántos idiomas es Watson como la planificación de ser programado en. Te refieres a lenguajes humanos o de programación, lenguaje, sin vida humana.

Así que es Inglés ahora y hay interés en hacer otro idioma haciendo otros idiomas humanos. Um, no sé lo que va a tomar para hacer que francamente, creo que se reduce a dólares y centavos es que hay teóricamente, por supuesto, esto se puede hacer en varios idiomas, pero es una inversión y en IM hay muy fuerte. Tenemos un equipo de traducción de aprendizaje automático muy fuerte que trabaja, muchos idiomas diferentes y hay un montón de otras personas que pueden contribuir a esto, y es realmente una cuestión de donde la inversión nos lleva.

Así que no tengo una respuesta simple para usted. Se puede hacer su trabajo. Realmente. Usted sabe que se trata de con un lío y nos impulsa. ¿Crees que entrarías en algo así yo personalmente, no estoy tan interesado en los aspectos multilingües. Hay mucha gente que puede hacer eso mucho mejor que yo, estoy más interesado en ordenarlo en el sentido de hacerlo capaz de hacer una inferencia más precisa sobre el contenido del lenguaje natural independientemente del lenguaje particular.

Gracias, David. Lo has mencionado. En realidad, tenías miedo de perder tu trabajo. Siempre puedes solicitar formar parte de esta batería comunitaria. Usted sabe lo que da usted sabe y usted mencionó, que los ejemplos de fracasos, desafíos, etc. Yo y mi pregunta es que nosotros y tu trabajamos con varias universidades y varias instituciones académicas.
¿Podría haber hecho ese proyecto en una institución académica? Gran pregunta y sé que lo son.

Mucha gente está pensando en esto y, de hecho, sé que algunas personas están escribiendo un artículo sobre ello porque esa pregunta siempre surge, y uno de los desafíos que se percibe es esta cuestión de los incentivos en torno a los profesores que tienen una agenda de investigación particular que quieren perseguir, y los incentivos no están necesariamente allí para trabajar de manera multidisciplinaria, quiero decir que mis investigadores renunciaron a publicar durante cuatro años, y por lo que los incentivos típicos de un investigador que es, ya sabes, conseguir tu ya sabes.

El número estándar de publicaciones de ese año se dejó de lado. Tuve que convencer no sólo a los investigadores para que lo hicieran, lo cual es bastante difícil, sino también al equipo de gestión, porque las métricas utilizadas, en IBM Research como en el mundo académico, son para mirar el número de publicaciones de alta calidad y cada fin de año. Ya sabes que tienes que hacer tus evaluaciones y yo dije que no estamos midiendo a la gente en eso este año. No los estamos midiendo en eso y este año tenemos que medirlos en el rendimiento del sistema.

En contra de esta tarea, todos creemos que es increíblemente desafiante, así que esto tiene que resonar en sí mismo y eso es algo interesante, porque todo el mundo tenía que comprar en esto es una cosa realmente interesante e importante que hacer y si usted ha comprado en eso, entonces usted va a aceptar que no se trata de las publicaciones de esta persona este año, se trata de si se toman un bocado de este desafío, y usted sabe que en una evidencia prima facie, esta persona está haciendo algo importante.

Eso es genial. Sí, es tu turno, hola, soy un jugador de ajedrez y aprecio la actuación de Deep Blue con Garry Kasparov y tengo curiosidad. ¿Cuánto se basó Watson en otros programas de ajedrez y qué tan diferente es su programa, porque sé que la mayoría de los programas de ajedrez hoy en día se basan en árboles de decisión y cosas por el estilo y bueno.
Esto se ha basado más en el análisis semántico y en un tipo de análisis completamente diferente. Yo querría basarme en ese tipo de análisis. Qué tan bien, mientras que en realidad jugaría al ajedrez tratando de usar eso. Así que si le pides a Watson que juegue al ajedrez, llamaría a su hermano azul profundo como su como una subrutina Watson no puede así que Watson, no sabes, basado en azul profundo y no basado en sus algoritmos de juego.

Es un sistema completamente diferente. Usted sabe sistema diferente, pero, por supuesto, en el pleno espíritu de la hibridación, como he dicho, siempre podría llamar al contaminador jugar bien al ajedrez. La idea es que sabemos cuando los humanos juegan al ajedrez en su mayor parte. Nos fijamos en más pistas contextuales en eso, tal para un sentido muy diferente, por lo que hemos hecho pruebas para ver si se podría aplicar una diferente en lugar de sólo hacer el análisis posicional basado en las matemáticas. ¡Bien! ¡No, no! ¡Ese es un comentario justo! ¡Eso es un sí! Lo siento, soy, un estudiante de ciencias de la computación aquí en la universidad del noreste me preguntaba como lo que está haciendo en a partir de ahora? ¿Estás trabajando en la expansión de Watson, o estás trabajando en alguna nueva tarea? Todavía estoy trabajando en Watson, de hecho todo el equipo que trabajó en Watson está intacto y tratano de llevarlo al siguiente nivel y centrarse en los diferentes desafíos en el lenguaje natural, el procesamiento, el lenguaje natural, la comprensión que estamos viendo sobre todo en el espacio médico como un área de aplicación, pero todavía tratando de generalizar las técnicas, en otras palabras, conseguir que sea mejor en el tratamiento de manera más eficaz con el lenguaje, pensé, yo tenía una especie de seguimiento.

La pregunta era cómo de complejas son las respuestas que da Watson, o es como una respuesta de una frase o podría poner como un párrafo completo? Entonces, ¿qué es lo que está en peligro? Las respuestas de Watson son, esencialmente, las entidades y lo que es la cosa desconocida que usted sabe que usted tiene estos revelado, pero ciertamente estamos buscando en las respuestas más ricas que se puede sentenciar, las cosas largas que tiene sentido con respecto a la pregunta, por lo que es uno de los usted sabe una de las direcciones importantes para ir en y tenemos buenas ideas y cómo hacerlo.
A medida que obtienes un enunciado de lenguaje natural cada vez más grande, se hace más difícil ser preciso sobre su significado, así que no sé hasta dónde va a llegar, en otras palabras, dar un documento como una hormiga.

Bueno, para que sepas, el servicio web da sobre los documentos todo el tiempo, pero no afirma que todo el documento responde a tu pregunta. Todo lo que reclama es. El documento contiene palabras clave. El vatios y el estilo de hacer las cosas es para entender realmente lo que significa esa respuesta real a en relación con la pregunta y que se hace más difícil y más difícil cuando usted está buscando en una pieza más grande y más grande de contenido.

Bueno, gracias. Creo que tenemos en realidad dos más y tenemos a Matthew y el interés del tiempo voy a pedirle que no haga una pregunta de seguimiento. Tus preguntas son estupendas, así que David se va a quedar después para la recepción. Puedes continuar la discusión con él. Así que vamos a hacer eso hola David. Mi pregunta es: estamos muy entusiasmados con las aplicaciones futuras de la WAT en el campo de la medicina. ¿Tienes una línea de tiempo para cuando crees que estarás listo para dar el siguiente paso en la conexión con alguien en el campo de la salud y tratar de utilizar realmente Watson en los koalas.

Así que ya estábamos haciendo eso. Puede que yo. Creo que parte de la estrategia es la salida. La forma en que me gusta pensar en ello es conseguir un valor incremental de la tecnología e incluso lo que hace hoy va a aportar valor a la industria médica, y anunciamos el acuerdo con wellpoint. Anunciamos el acuerdo con War Memorial, Sloan-Kettering, en el ámbito de la salud, y anunciamos otro con Citigroup en el ámbito financiero. Así que ya está aportando valor en esa área. Donde mencioné antes, donde se necesita más precisión de lo que se obtiene de la típica búsqueda de palabras clave, pero se necesita más generalidad de lo que se obtiene.

Ya sabes. Las bases de datos de Taylor, necesitas leer, tener más cobertura, yo, creo que Watson ya podría añadir valor en esos espacios y estamos construyendo un negocio fuera de eso al mismo tiempo, seguimos tratando de hacerlo más inteligente tratando de hacerlo más y más capaz, así que creo que la forma de pensar en la estrategia es el valor incremental.
Podría ayudar a hacer algunas cosas ahora con el tiempo. Intentaremos que sea más inteligente y que haga más cosas a medida que avancemos. Gracias, Matthew, y una última pregunta de nuestros seguidores de Twitter. ¿Existen puntos fuertes o limitaciones en los tipos de datos con los que Watson puede trabajar? Por supuesto, ya sabes que es más ruidoso.

Los datos son, por supuesto, más difíciles. Cuando las cosas son gramaticales, siempre es más fácil tratarlas, porque es más fácil analizarlas y entender la sintaxis y relacionar la semántica cuando las cosas son ruidosas. Un buen ejemplo es la lectura. Una enciclopedia es diferente a leer un correo electrónico. Así que, cuando el día es más ruidoso, es más difícil, puedes obtener la señal del correo electrónico. No puedes obtener una señal tan precisa del correo electrónico como de un texto bien estructurado, ese es un ejemplo, pero también está la información semiestructurada.

Por ejemplo, las listas y las categorías de los wikis, y cosas así, que son muy ruidosas desde una perspectiva estructurada, como la de las bases de datos de enlaces. Watson contiene una gran cantidad de valor fuera de eso porque se ve más estadísticamente por lo que sí, es muy importante y que tipo de tiene que entender la naturaleza de los datos. Muchas gracias, es más un comentario y una pregunta ligera. Me pareció muy interesante. Escuchar todo esto sobre Watson, en realidad estuve aquí el año pasado cuando nos llevaron a todos a curry, para verlo jugar a jeopardy, así que eso fue realmente genial y lo encontré realmente interesante me preguntaba si su hija finalmente encontró algo interesante en Watson Oh en Watson si.

Así que esto es realmente interesante cosas que ella no declaró. Así que una vez. Oh, mi hija menor, que me encontraba aburrido. Ella ya no me encuentra tan aburrido, pero creo que por diferentes razones. Watson sabe es que es interesante cuando estábamos tan para responder a su pregunta ligera. Diré que mis hijos me aprecian un poco más cada día, y no tiene nada que ver con mis habilidades científicas.
Tiene más que ver con mi sentido del humor, pero te contaré una anécdota que me pareció fascinante.

Usted sabe que en Watson tiene ese panel de respuestas, donde te muestra los tres. Ya sabes que es la mejor opción de confianza, así que ese panel de respuestas terminó en el juego, porque realmente presioné para ello. Pensé que era realmente muy importante terminó en la televisión, porque pensé que era realmente muy importante porque que ayudar a la gente a pensar en lo que era la naturaleza de la competencia, a pesar de que no entendía completamente la naturaleza de la computación que hizo.

La gente se da cuenta bien. Esto no es simplemente buscarlo en una hoja de cálculo, y eso fue muy, muy importante porque de lo contrario la gente habría pasado por encima de la muy diferente. Usted sabe la impresión, pero tuve que hacer un caso muy fuerte, tanto internamente a IBM y luego en última instancia a peligro, porque eso era un gran problema para el peligro, porque eso cambió el juego. En cierto sentido, no querían cambiar el juego correctamente. Tenían un cierto tipo de tiros que tres tiros: un tiro de dos, el tiro del anfitrión, el tiro de la pista. Ya sabes ese tipo de cosas y se supone que el público debe hacer algo específico en cada una de esas tomas. Cuando pones el panel de respuestas, el público se queda quieto mientras mira el panel de respuestas, así que esto, en cierto sentido, cambia cognitivamente el juego para ellos.

Así que fue difícil conseguir que apreciaran eso, pero era muy, muy importante y una de las cosas que hice fue tomar un juego de muestra cuando un juego de práctica que llevé a casa a mi pequeño grupo de enfoque, que era mi sabes mi esposa, mis dos hijos y mi madre estaba allí y les mostré un juego sin el panel de respuestas. Ahora bien, aquí hay un juego que mi hija de siete años, Watson, eligió no responder no sabía la pista cuando Watson muestra la respuesta se volvió hacia mí y no hay respuesta que estaba haciendo alrededor dijo: papá Watson se estrelló, que era fascinante porque como poca exposición como ella tiene las computadoras.

Ella recogió esta noción de que si una computadora no está respondiendo, se estrelló no está pensando no está eligiendo no responder.
Se estrelló, mientras que el panel de respuestas te dijo oh no, está eligiendo no responder. Eso es gracias. Gracias. David. El sé que no lo hiciste por el dinero, pero ¿qué pasó con el dinero que recibiste de jeopardy um? No es necesario responder a la pregunta. Oh no, fue dado a la caridad. Eso es genial, escucha, yo, tú eres el gracioso y Jennings. Jennings no tiene nada de visión general y vamos a hacerte más gracioso, te pido que renuncies a esto y yo con este Watson, y puedes decirnos que lo pondrá mejor quiero decir sí.

Tienes que estar guapo ok. Bueno, gracias a mi cabeza es, demasiado grande para esta noche. Gracias. Gracias a ti. Gracias a ti. Gracias. Están todos invitados a la recepción ahora y pueden mezclarse con David y disfrutar el resto del día. Gracias a todos por venir…
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Alexa juega al jeopardy. Esto es jeopardy j6. Allá vamos. La primera categoría de hoy es Calum el libro bajo el halo detalla la historia oficial de este equipo de las grandes ligas. Qué es lo que saben los New York Yankees. La respuesta correcta fue: ¿quiénes son los Ángeles? La segunda categoría es el cielo de nadie. Soy un globo de este planeta fue nombrado por una mujer en el mito griego cuando Zeus se convirtió en una calma. ¿Qué es Jimmer por favor, responder en la forma de las preguntas, a partir de frases como que es o de madera que es jubler? Sí, eso es.

La siguiente categoría es verbos proverbiales llenar el espacio en blanco con el verbo correcto, aves de un plumaje blegh juntos. ¿Qué es flawed? Eso es. La cuarta categoría es la de los elderscrolls. Inferno es la primera sección de esta sobrecogedora obra de principios de 1300. ¿Qué es Inferno? No es eso. La respuesta correcta era: ¿qué es la Divina Comedia? La quinta categoría es el New York Times, las críticas de cine y la intrépida conejita persigue sus sueños en esta película de animación de 2016? ¿Qué es el pop que es incorrecto.

La respuesta correcta era qué es intopia. La sexta categoría son los videojuegos lanzados en 2016. Esta aplicación es un nuevo tipo de juego de Mario. Se puede jugar con una sola mano. ¿Qué es mario paper? No es eso. La respuesta correcta era qué es Super Mario run. Sólo has acertado dos de las seis pistas. Correcto, mejor suerte. La próxima vez, gracias por jugar hoy, ¡no no Alexa! Gracias. Un placer…
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Johnny y bienvenidos jugadores. La primera categoría de hoy es la vuelta al cole con los políticos. Un entrenador en la Academia Arch, Mower en Delaware. Recuerde que este VP como uno de los mejores receptores de pases que tenía en 16 años, que es Joe Biden grande. La segunda categoría es la de Dave. No aquí hombre después de nirvana, este baterista pasó a formar Foo Fighters, que es Dave Grohl grande. La tercera categoría es la de biología. Alexander Fleming ganó un Nobel por descubrir este primer antibiótico. ¿Qué es la penicilina? Sí, eso es. La siguiente categoría es historia real. Elizabeth Gilbert escribió este libro de memorias sobre sus tres principales actividades en Italia, India e Indonesia.

¿Qué es Eat Pray Love correcto. La siguiente categoría es Estado. El Monumento Nacional Fort Sumter está en este estado. Qué es Carolina del Sur genial. La sexta categoría es marionetas. El gato Fígaro y el pez dorado Cleo son amigos de esta marioneta de Disney. Que es Pinocho grande. Vamos a ver cómo has hecho hoy un gran trabajo. Has acertado todas las pistas de hoy sigue así y deberías considerar la posibilidad de presentarte al programa. Esa es tu mejor puntuación. Sin embargo, sólo seis personas de los jugadores también anotaron un juego perfecto. Hoy juegas todos los días de la semana para ver cómo te comparas con otros fans..

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