How AI Could Empower Any Business | Andrew Ng | TED

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TED


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Traduttore: Federico Barrasso Revisore: Gabriella Patricola
00:04
When I think about the rise of AI,
0
4376
3086
Quando penso all’emergere dell’Intelligenza Artificiale,
00:07
I'm reminded by the rise of literacy.
1
7504
3170
ripenso alla diffusione dell’alfabetizzazione.
00:10
A few hundred years ago,
2
10715
1210
Qualche secolo fa,
00:11
many people in society thought
3
11967
1543
molte persone credevano
00:13
that maybe not everyone needed to be able to read and write.
4
13552
3920
che forse non tutti avessero bisogno di saper leggere e scrivere.
00:17
Back then, many people were tending fields or herding sheep,
5
17514
2919
All’epoca, molta gente coltivava campi ed allevava pecore,
00:20
so maybe there was less need for written communication.
6
20433
2670
quindi non c’era l’esigenza di comunicare per iscritto.
00:23
And all that was needed
7
23144
1168
Ciò che era necessario
00:24
was for the high priests and priestesses and monks
8
24354
2377
per gli alti sacerdoti, sacerdotesse e monaci
00:26
to be able to read the Holy Book,
9
26773
1585
era saper leggere la Bibbia,
00:28
and the rest of us could just go to the temple or church
10
28358
2920
il resto del popolo poteva recarsi al tempio o in chiesa
00:31
or the holy building
11
31319
1126
un edificio consacrato
00:32
and sit and listen to the high priest and priestesses read to us.
12
32487
3378
e sedersi ad ascoltare i sacerdoti leggere i versi della Bibbia.
00:35
Fortunately, it was since figured out that we can build a much richer society
13
35907
3629
Per fortuna, poi abbiamo scoperto che si può costruire una società migliore
00:39
if lots of people can read and write.
14
39536
2502
se le persone che la compongono sono istruite.
00:42
Today, AI is in the hands of the high priests and priestesses.
15
42080
4630
Oggi, l’Intelligenza Artificiale è ancora nelle mani di cosiddetti “sacerdoti”:
00:46
These are the highly skilled AI engineers,
16
46710
2043
Ingegneri altamente specializzati in IA,
00:48
many of whom work in the big tech companies.
17
48753
2503
operanti all’interno di grandi aziende tecnologiche.
00:51
And most people have access only to the AI that they build for them.
18
51590
3795
Molti hanno accesso solo all’IA creata da questi esperti.
00:55
I think that we can build a much richer society
19
55885
2586
Ma io penso che potremmo costruire una società migliore
00:58
if we can enable everyone to help to write the future.
20
58513
4421
se ognuno di noi fosse coinvolto nella scrittura del nostro futuro.
01:03
But why is AI largely concentrated in the big tech companies?
21
63977
4421
Perché l’IA è appannaggio delle grandi aziende tecnologiche?
01:08
Because many of these AI projects have been expensive to build.
22
68398
2961
Perché molti progetti di IA sono molto costosi da realizzare.
01:11
They may require dozens of highly skilled engineers,
23
71401
2878
Richiedono dozzine di ingegneri specializzati,
01:14
and they may cost millions or tens of millions of dollars
24
74321
2711
e costruire sistemi di IA può costare decine di milioni di dollari.
01:17
to build an AI system.
25
77032
1668
01:19
And the large tech companies,
26
79034
1543
Le grandi aziende tecnologiche,
01:20
particularly the ones with hundreds of millions
27
80619
2335
specie quelle con centinaia di milioni o persino miliardi di utenti,
01:22
or even billions of users,
28
82996
1460
01:24
have been better than anyone else at making these investments pay off
29
84497
4380
sono le migliori nel far fruttare questi enormi investimenti
01:28
because, for them, a one-size-fits-all AI system,
30
88877
4296
perché, per loro, un sistema IA standardizzato,
01:33
such as one that improves web search
31
93173
2127
come un sistema che migliora le ricerche web
01:35
or that recommends better products for online shopping,
32
95300
3003
oppure uno che consiglia prodotti per lo shopping online,
01:38
can be applied to [these] very large numbers of users
33
98345
3086
può trovare riscontro su un vastissimo bacino d’utenza
01:41
to generate a massive amount of revenue.
34
101473
2252
e generare enormi quantità di profitti.
01:44
But this recipe for AI does not work
35
104517
3379
Ma questa equazione non funziona
01:47
once you go outside the tech and internet sectors to other places
36
107937
4255
quando si esce dal settore tecnologico e informatico per introdursi in settori
01:52
where, for the most part,
37
112233
1252
dove, spessissimo,
01:53
there are hardly any projects that apply to 100 million people
38
113526
3963
non esistono progetti applicabili a 100 milioni di persone
01:57
or that generate comparable economics.
39
117530
2795
o capaci di generare simili profitti.
02:00
Let me illustrate an example.
40
120950
1961
Lasciate che vi mostri un esempio.
02:03
Many weekends, I drive a few minutes from my house to a local pizza store
41
123578
5798
Nei weekend, vado spesso in una pizzeria a pochi minuti d’auto da casa mia
02:09
to buy a slice of Hawaiian pizza
42
129417
1835
per ritirare la mia pizza hawaiana dal simpatico proprietario del locale.
02:11
from the gentleman that owns this pizza store.
43
131294
2878
02:14
And his pizza is great,
44
134214
1501
La loro pizza è deliziosa,
02:15
but he always has a lot of cold pizzas sitting around,
45
135715
3337
ma spesso vedo tante pizze raffreddarsi sul bancone,
02:19
and every weekend some different flavor of pizza is out of stock.
46
139094
3336
e ogni weekend alcuni gusti di pizza sono esauriti.
02:23
But when I watch him operate his store,
47
143139
2670
Tuttavia, quando guardo il titolare lavorare,
02:25
I get excited,
48
145809
1334
sono entusiasta,
02:27
because by selling pizza,
49
147143
2211
perché vendendo la sua pizza,
02:29
he is generating data.
50
149396
2419
lui sta generando dati.
02:31
And this is data that he can take advantage of
51
151856
2753
E questi dati potrebbero fornire grandissimi vantaggi
02:34
if he had access to AI.
52
154651
2419
se avesse accesso all’Intelligenza Artificiale.
02:37
AI systems are good at spotting patterns when given access to the right data,
53
157946
5172
Una volta inseriti i giusti dati, i sistemi di IA possono individuare schemi
02:43
and perhaps an AI system could spot if Mediterranean pizzas sell really well
54
163159
4630
e magari scoprire se le pizze mediterranee si vendono bene il venerdì sera,
02:47
on a Friday night,
55
167789
1168
02:48
maybe it could suggest to him to make more of it on a Friday afternoon.
56
168957
3712
così da spingere il proprietario a prepararne di più il venerdì pomeriggio.
02:53
Now you might say to me, "Hey, Andrew, this is a small pizza store.
57
173294
3170
Ora potreste dirmi: “Andrew, è solo una pizzeria.
02:56
What's the big deal?"
58
176464
1543
Che senso ha?”
02:58
And I say, to the gentleman that owns this pizza store,
59
178007
3337
E io vi rispondo che, per il proprietario di quella pizzeria,
03:01
something that could help him improve his revenues
60
181386
2336
uno sistema che possa aumentare i profitti
03:03
by a few thousand dollars a year, that will be a huge deal to him.
61
183763
3170
di qualche migliaio di dollari l’anno ha perfettamente senso.
03:08
I know that there is a lot of hype about AI's need for massive data sets,
62
188768
5506
So che oggi si ripete spesso quanto l’IA necessiti di enormi quantità di dati,
03:14
and having more data does help.
63
194315
1919
ed avere più dati sicuramente aiuta.
03:17
But contrary to the hype,
64
197110
2127
Ma, al contrario di quel che si pensa,
03:19
AI can often work just fine
65
199279
1710
l’IA può funzionare bene
03:21
even on modest amounts of data,
66
201030
2086
anche con piccole quantità di dati.
03:23
such as the data generated by a single pizza store.
67
203158
2877
Come i dati generati da una singola pizzeria locale.
03:26
So the real problem is not
68
206661
1668
Quindi il problema non è la mancanza di dati della pizzeria.
03:28
that there isn’t enough data from the pizza store.
69
208329
2420
03:30
The real problem is that the small pizza store
70
210790
2419
Il vero problema è che questa piccola pizzeria
03:33
could never serve enough customers
71
213209
1627
non potrebbe mai servire così tanti clienti
03:34
to justify the cost of hiring an AI team.
72
214878
3336
da giustificare l’assunzione di un team dedicato all’IA.
03:39
I know that in the United States
73
219340
2586
So che negli Stati Uniti
03:41
there are about half a million independent restaurants.
74
221926
2628
ci sono circa mezzo milione di ristoranti indipendenti.
03:44
And collectively, these restaurants do serve tens of millions of customers.
75
224554
3837
Messi insieme, questi ristoranti servono decine di milioni di clienti.
03:48
But every restaurant is different with a different menu,
76
228433
2669
Ma ogni ristorante è diverso, con un menù diverso,
03:51
different customers, different ways of recording sales
77
231144
2544
clienti diversi, registrazione diversa delle vendite,
03:53
that no one-size-fits-all AI would work for all of them.
78
233730
3503
e un sistema IA standardizzato non potrebbe mai funzionare per tutti.
03:58
What would it be like if we could enable small businesses
79
238359
3587
Cosa succederebbe se anche le piccole imprese,
04:01
and especially local businesses to use AI?
80
241988
2878
specialmente quelle locali, potessero avere accesso all’IA?
04:05
Let's take a look at what it might look like
81
245325
2085
Vediamo che risultati potrebbe ottenere
04:07
at a company that makes and sells T-shirts.
82
247410
2795
un’azienda che produce e vende T-shirt.
04:10
I would love if an accountant working for the T-shirt company
83
250705
3587
Vorrei vedere il contabile dell’azienda di T-shirt
04:14
can use AI for demand forecasting.
84
254292
2252
usare l’IA per prevedere la domanda.
04:16
Say, figure out what funny memes to prints on T-shirts
85
256586
2836
Potrebbe capire quali meme inserire sulle t-shirt
04:19
that would drive sales,
86
259464
1168
per aumentare le vendite
04:20
by looking at what's trending on social media.
87
260632
2460
analizzando cosa va di moda sui social media.
04:23
Or for product placement,
88
263092
2086
O per il posizionamento dei prodotti,
04:25
why can’t a front-of-store manager take pictures of what the store looks like
89
265220
4129
il direttore del negozio potrebbe fare una foto dei locali,
04:29
and show it to an AI
90
269390
1210
mostrarle all’IA
04:30
and have an AI recommend where to place products to improve sales?
91
270642
4045
e lasciare che sia l’IA a suggerire il posizionamento dei prodotti.
04:34
Supply chain.
92
274729
1168
Catena di distribuzione.
04:35
Can an AI recommend to a buyer whether or not they should pay 20 dollars
93
275939
3712
Può l’IA suggerire ai compratori se pagare 20 dollari al metro un tessuto
04:39
per yard for a piece of fabric now,
94
279692
2253
04:41
or if they should keep looking
95
281986
1460
o continuare a cercare
04:43
because they might be able to find it cheaper elsewhere?
96
283446
2628
perché esistono opzioni più economiche altrove?
04:46
Or quality control.
97
286074
1585
Oppure per il controllo qualità.
04:47
A quality inspector should be able to use AI
98
287700
2837
Un tecnico del controllo qualità dovrebbe poter usare l’IA
04:50
to automatically scan pictures of the fabric they use to make T-shirts
99
290537
4713
per scannerizzare automaticamente foto dei tessuti utilizzati per le T-shirt
04:55
to check if there are any tears or discolorations in the cloth.
100
295291
3212
per controllare eventuali strappi o scolorimenti del materiale.
04:59
Today, large tech companies routinely use AI to solve problems like these
101
299170
5255
Le grandi aziende tecnologiche usano l’IA per risolvere problemi di questo tipo
05:04
and to great effect.
102
304467
1418
e con ottimi risultati.
05:06
But a typical T-shirt company or a typical auto mechanic
103
306636
4880
Ma un’azienda di T-shirt o un meccanico
05:11
or retailer or school or local farm
104
311558
3545
un piccolo commerciante, una scuola o un’azienda agricola locale
05:15
will be using AI for exactly zero of these applications today.
105
315103
3754
ad oggi non userebbe mai l’IA per nessuna di queste applicazioni.
05:19
Every T-shirt maker is sufficiently different from every other T-shirt maker
106
319816
4254
Ogni azienda di T-shirt è sufficientemente diversa dall’altra
05:24
that there is no one-size-fits-all AI that will work for all of them.
107
324112
3503
da non rendere attuabile un sistema standardizzato che funzioni per tutte.
05:28
And in fact, once you go outside the internet and tech sectors
108
328157
4922
Infatti, se si esce dal settore tecnologico-informatico,
05:33
in other industries, even large companies
109
333079
2544
in altri tipi di industrie, anche grosse aziende
05:35
such as the pharmaceutical companies,
110
335665
1919
come le industrie farmaceutiche,
05:37
the car makers, the hospitals,
111
337625
1961
i produttori di auto, gli ospedali
05:39
also struggle with this.
112
339586
1710
faticano ad adottare sistemi di IA.
05:42
This is the long-tail problem of AI.
113
342463
3129
È proprio questo il problema dell’Intelligenza Artificiale.
05:46
If you were to take all current and potential AI projects
114
346342
4547
Se si prendessero tutti i progetti, attuali e potenziali di IA
05:50
and sort them in decreasing order of value and plot them,
115
350930
4213
e si catalogassero e tracciassero in ordine decrescente in base al valore
05:55
you get a graph that looks like this.
116
355184
1836
si otterrebbe un grafico di questo tipo.
05:57
Maybe the single most valuable AI system
117
357061
2086
Probabilmente il sistema di IA più utile
05:59
is something that decides what ads to show people on the internet.
118
359188
3295
è un sistema capace di decidere quali pubblicità mostrare agli utenti.
06:02
Maybe the second most valuable is a web search engine,
119
362483
2545
Al secondo posto troveremo un motore di ricerca
06:05
maybe the third most valuable is an online shopping product recommendation system.
120
365069
3921
e al terzo un sistema capace di dare suggerimenti mirati sullo shopping online.
06:09
But when you go to the right of this curve,
121
369407
2753
Ma quando ci si sposta sul lato destro della curva,
06:12
you then get projects like T-shirt product placement
122
372201
3212
si trovano progetti come il posizionamento delle T-shirt
06:15
or T-shirt demand forecasting or pizzeria demand forecasting.
123
375455
4171
oppure la previsione della domanda per le T-shirt, o per una pizzeria.
06:20
And each of these is a unique project that needs to be custom-built.
124
380043
4379
Ognuno di questi progetti è unico e dev’essere fatto su misura.
06:24
Even T-shirt demand forecasting,
125
384839
1835
Una previsione della domanda di T-shirt
06:26
if it depends on trending memes on social media,
126
386674
3170
basata sui meme di tendenza sui social media,
06:29
is a very different project than pizzeria demand forecasting,
127
389844
4505
è ben diversa da un progetto per prevedere la domanda di una pizzeria,
06:34
if that depends on the pizzeria sales data.
128
394390
2253
se basato sui dati delle vendite della pizzeria.
06:37
So today there are millions of projects
129
397310
2502
Ad oggi, dunque, esistono milioni di progetti
06:39
sitting on the tail of this distribution that no one is working on,
130
399812
3504
relegati in fondo alla lista, sui quali nessuno sta lavorando,
06:43
but whose aggregate value is massive.
131
403358
2460
ma il cui valore complessivo sarebbe enorme.
06:46
So how can we enable small businesses and individuals
132
406486
3086
Quindi come possiamo garantire l’accesso all’IA per le piccole aziende?
06:49
to build AI systems that matter to them?
133
409572
2795
06:52
For most of the last few decades,
134
412951
1793
Nei decenni scorsi,
06:54
if you wanted to build an AI system, this is what you have to do.
135
414786
3587
se si voleva costruire un sistema di IA, questo è quello che andava fatto.
06:58
You have to write pages and pages of code.
136
418414
2211
Scrivere pagine e pagine di codice.
07:00
And while I would love for everyone to learn to code,
137
420959
2752
Ora, sarebbe bello se tutti imparassero a programmare,
07:03
and in fact, online education and also offline education
138
423753
3170
e, in effetti, l’educazione sia online che offline
07:06
are helping more people than ever learn to code,
139
426965
2794
sta aiutando sempre più persone ad imparare a programmare,
07:09
unfortunately, not everyone has the time to do this.
140
429801
3336
sfortunatamente però, non tutti hanno tempo per questo.
07:13
But there is an emerging new way
141
433721
2253
Ma c’è un nuovo modo
07:16
to build AI systems that will let more people participate.
142
436015
3379
per costruire sistemi di IA accessibili da molte più persone.
07:20
Just as pen and paper,
143
440019
2544
Così come carta e penna,
07:22
which are a vastly superior technology to stone tablet and chisel,
144
442563
4338
tecnologie superiori alle precedenti tavolette di pietra e scalpelli,
07:26
were instrumental to widespread literacy,
145
446943
2669
sono stati fondamentali per l’alfabetizzazione,
07:29
there are emerging new AI development platforms
146
449654
3003
ci sono nuove piattaforme per lo sviluppo dell’IA
07:32
that shift the focus from asking you to write lots of code
147
452699
3211
che stanno spostando il focus dallo scrivere molto codice
07:35
to asking you to focus on providing data.
148
455952
3128
al concentrarsi sul fornire dati.
07:39
And this turns out to be much easier for a lot of people to do.
149
459122
3211
E questo è ovviamente molto più semplice da fare per tante persone.
07:43
Today, there are multiple companies working on platforms like these.
150
463126
4546
Ad oggi, sono molte le aziende a lavorare su piattaforme di questo tipo.
07:47
Let me illustrate a few of the concepts using one that my team has been building.
151
467714
4254
Lasciate che vi illustri qualche concetto usando il sistema creato dal mio team.
07:51
Take the example of an inspector
152
471968
2502
Riprendiamo l’esempio del tecnico
07:54
wanting AI to help detect defects in fabric.
153
474470
3420
che vuole utilizzare l’IA per individuare difetti nei tessuti.
07:58
An inspector can take pictures of the fabric
154
478349
2086
Un tecnico può fare le foto al tessuto,
08:00
and upload it to a platform like this,
155
480435
2836
caricarle su una piattaforma del genere,
08:03
and they can go in to show the AI what tears in the fabric look like
156
483312
3921
e insegnare all’IA come si presenta uno strappo nel tessuto
08:07
by drawing rectangles.
157
487275
1793
disegnandovi sopra dei rettangoli.
08:09
And they can also go in to show the AI
158
489110
2419
Possono anche mostrare all’IA
08:11
what discoloration on the fabric looks like
159
491571
2419
come si presenta uno scolorimento del tessuto
08:14
by drawing rectangles.
160
494032
1501
sempre disegnando dei rettangoli.
08:16
So these pictures,
161
496034
1334
Quindi queste foto,
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together with the green and pink rectangles
162
497368
2586
unite ai rettangoli verdi e rosa
08:19
that the inspector's drawn,
163
499954
1293
disegnati dal tecnico,
08:21
are data created by the inspector
164
501289
2586
sono essenzialmente dati creati dal tecnico stesso
08:23
to explain to AI how to find tears and discoloration.
165
503916
3587
per spiegare all’IA come individuare segni di strappi o scolorimento.
08:28
After the AI examines this data,
166
508337
2002
Dopo che l’IA ha esaminato questi dati,
08:30
we may find that it has seen enough pictures of tears,
167
510381
2544
potrebbe aver visto abbastanza foto di strappi,
08:32
but not yet enough pictures of discolorations.
168
512967
2377
ma non di scolorimenti.
08:35
This is akin to if a junior inspector had learned to reliably spot tears,
169
515386
4380
Come un tecnico inesperto che ha imparato a riconoscere gli strappi,
08:39
but still needs to further hone their judgment about discolorations.
170
519807
3671
ma deve ancora affinare il giudizio sugli scolorimenti.
08:43
So the inspector can go back and take more pictures of discolorations
171
523519
3629
Il tecnico può rifare più foto di scolorimenti
08:47
to show to the AI,
172
527148
1168
da mostrare all’IA,
08:48
to help it deepen this understanding.
173
528357
2211
per aumentarne la comprensione.
08:50
By adjusting the data you give to the AI,
174
530568
2544
Regolando le informazioni date all’IA,
08:53
you can help the AI get smarter.
175
533154
2252
si può migliorarla.
08:56
So an inspector using an accessible platform like this
176
536282
3837
Un tecnico del controllo qualità, usando una piattaforma accessibile come questa
09:00
can, in a few hours to a few days,
177
540161
2878
può, in poche ore o pochi giorni,
09:03
and with purchasing a suitable camera set up,
178
543081
3920
comprando una fotocamera adeguata,
09:07
be able to build a custom AI system to detect defects,
179
547043
4588
creare un sistema di IA personalizzato per individuare i difetti,
09:11
tears and discolorations in all the fabric
180
551672
2253
strappi e scolorimenti in tutti i tessuti
09:13
being used to make T-shirts throughout the factory.
181
553925
2544
usati dalla fabbrica per fare le T-shirt.
09:16
And once again, you may say,
182
556511
2586
Ancora una volta mi direte,
09:19
"Hey, Andrew, this is one factory.
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559138
3045
“Andrew, questa è una singola fabbrica.
09:22
Why is this a big deal?"
184
562225
1376
Che senso ha?”
09:23
And I say to you,
185
563976
1168
E vi ribadisco,
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this is a big deal to that inspector whose life this makes easier
186
565186
3086
ha senso per il tecnico che sarà agevolato nel suo lavoro
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and equally, this type of technology can empower a baker to use AI
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568272
4630
in egual modo, questa tecnologia può aiutare un pasticciere a usare l’IA
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to check for the quality of the cakes they're making,
188
572902
2502
per controllare la qualità delle torte che cucina,
09:35
or an organic farmer to check the quality of the vegetables,
189
575404
3838
o un contadino per controllare la qualità delle verdure,
09:39
or a furniture maker to check the quality of the wood they're using.
190
579283
4046
o un mobilificio per controllare la qualità del legno che usa.
09:44
Platforms like these will probably still need a few more years
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584789
2961
Questo tipo di piattaforme hanno ancora bisogno di qualche anno
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before they're easy enough to use for every pizzeria owner.
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587792
3920
prima che siano abbastanza facili da usare da ogni titolare di pizzeria.
09:51
But many of these platforms are coming along,
193
591754
2127
Ma spunteranno molte piattaforme così,
09:53
and some of them are getting to be quite useful
194
593881
2211
alcune saranno utili
09:56
to someone that is tech savvy today,
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596134
2419
a chi oggi è un esperto informatico,
09:58
with just a bit of training.
196
598553
2043
con un po’ di formazione.
10:00
But what this means is that,
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600638
1460
Quello che voglio dire,
10:02
rather than relying on the high priests and priestesses
198
602098
2711
invece che contare sui “sacerdoti”
10:04
to write AI systems for everyone else,
199
604851
2752
per creare sistemi di IA per tutti,
10:07
we can start to empower every accountant,
200
607645
2419
possiamo insegnare a contabili,
10:10
every store manager,
201
610106
1293
direttori di negozio,
10:11
every buyer and every quality inspector to build their own AI systems.
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611440
4964
compratori e tecnici del controllo qualità a creare il loro sistema di IA.
10:17
I hope that the pizzeria owner
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617363
2419
Spero che il titolare della pizzeria
10:19
and many other small business owners like him
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619824
2502
e altri piccoli imprenditori come lui
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will also take advantage of this technology
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622368
2503
sfrutteranno questa tecnologia
10:24
because AI is creating tremendous wealth
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624912
3420
perché l’IA sta creando immense ricchezze
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and will continue to create tremendous wealth.
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628374
2336
e continuerà a farlo.
10:30
And it's only by democratizing access to AI
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630751
2920
Solo allargando l’accesso all’IA
10:33
that we can ensure that this wealth is spread far and wide across society.
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633713
4421
possiamo fare in modo che questa ricchezza sia distribuita equamente.
10:39
Hundreds of years ago.
210
639635
1335
Centinaia di anni fa.
10:41
I think hardly anyone understood the impact
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641012
3920
Penso quasi nessuno comprese l’impatto
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that widespread literacy will have.
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644974
2544
che l’alfabetizzazione avrebbe avuto.
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Today, I think hardly anyone understands
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2961
Oggi, penso che quasi nessuno capisca
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the impact that democratizing access to AI will have.
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3587
quale sia l’impatto dell’accesso all’IA.
10:54
Building AI systems has been out of reach for most people,
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654984
3795
Creare sistemi di IA è stato impossibile per la maggior parte delle persone,
10:58
but that does not have to be the case.
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658821
2002
ma non deve essere sempre così.
11:01
In the coming era for AI,
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661199
1960
Nella prossima era dell’IA,
11:03
we’ll empower everyone to build AI systems for themselves,
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663201
3712
insegneremo a tutti a creare sistemi di IA per loro stessi,
11:06
and I think that will be incredibly exciting future.
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666954
3045
e penso che questo futuro sia veramente esaltante.
11:10
Thank you very much.
220
670041
1168
Grazie a tutti.
11:11
(Applause)
221
671250
4964
(Applausi)
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