Sendhil Mullainathan

Und so haben die Literarier-Kritiker einen langen Zeitraum verbracht, um dieses Buch zu lesen. Und sie konnten es nicht akzeptieren. Und 2002 gab es ein Artikel, 2002, denkt euch an, wie früh das ist, ein Artikel in diesem Magazin, das sagt, ich habe NLP gemacht, und ihr lest die Analyse, und es ist so klar, mit 100% Aufmerksamkeit, dass der Algorithmus sieht, dass bis zum 12.

Kapitel, es ist alles Baum, nach dem 12. Kapitel, es ist alles Ruth Plumlee Johnson. Wie kann es sein, dass ein Algorithmus mit so viel Klarheit etwas bemerkt, was die Menschen in unserem eigenen natürlichen Bereich nicht bemerkt haben? Und wir sehen das wieder und wieder. Algorithmen sind fantastisch bei der Anwendung von Signalen, die wir gar nicht bemerken konnten, weil sie Aggregate bemerken.

Kapitel, es ist alles Baum, nach dem 12. Kapitel, es ist alles Ruth Plumlee Johnson. Wie kann es sein, dass ein Algorithmus mit so viel Klarheit etwas bemerkt, was die Menschen in unserem eigenen natürlichen Bereich nicht bemerkt haben? Und wir sehen das wieder und wieder. Algorithmen sind fantastisch bei der Anwendung von Signalen, die wir gar nicht bemerken konnten, weil sie Aggregate bemerken.

Kapitel, es ist alles Baum, nach dem 12. Kapitel, es ist alles Ruth Plumlee Johnson. Wie kann es sein, dass ein Algorithmus mit so viel Klarheit etwas bemerkt, was die Menschen in unserem eigenen natürlichen Bereich nicht bemerkt haben? Und wir sehen das wieder und wieder. Algorithmen sind fantastisch bei der Anwendung von Signalen, die wir gar nicht bemerken konnten, weil sie Aggregate bemerken.

Sie haben keine Vorurteile, wie man Signale suchen kann. Für mich ist der ambitiöse Ziel der AI, Algorithmen zu finden, die uns helfen, zu bemerken. Ich liebte das, was du gesagt hast, dass man beim Scouten einen anderen Scout hat. Ich denke, Pablo, du nennst diese Phrase. Ich würde es lieben, wenn es einen anderen Scout gäbe, nicht von den Spielern, aber wie du es nennst, Selbst-Scouting.

Sie haben keine Vorurteile, wie man Signale suchen kann. Für mich ist der ambitiöse Ziel der AI, Algorithmen zu finden, die uns helfen, zu bemerken. Ich liebte das, was du gesagt hast, dass man beim Scouten einen anderen Scout hat. Ich denke, Pablo, du nennst diese Phrase. Ich würde es lieben, wenn es einen anderen Scout gäbe, nicht von den Spielern, aber wie du es nennst, Selbst-Scouting.

Sie haben keine Vorurteile, wie man Signale suchen kann. Für mich ist der ambitiöse Ziel der AI, Algorithmen zu finden, die uns helfen, zu bemerken. Ich liebte das, was du gesagt hast, dass man beim Scouten einen anderen Scout hat. Ich denke, Pablo, du nennst diese Phrase. Ich würde es lieben, wenn es einen anderen Scout gäbe, nicht von den Spielern, aber wie du es nennst, Selbst-Scouting.

Etwas, das mich scoutete.

Etwas, das mich scoutete.

Etwas, das mich scoutete.

Das ist ein bisschen anders. Was ich liebe, ist ein Modell von Daryl, das du siehst. Nein, nein, aber das du siehst und das dir sagt, hey, nur dir, hey, ich denke, das ist der Art von Situation, in der du oft das tust. Wie etwas, das dir hilft, Kandidaten-Biasse von dir zu bekommen. Und in einer Art, was ich darüber mag, ist, es muss nicht perfekt sein.

Das ist ein bisschen anders. Was ich liebe, ist ein Modell von Daryl, das du siehst. Nein, nein, aber das du siehst und das dir sagt, hey, nur dir, hey, ich denke, das ist der Art von Situation, in der du oft das tust. Wie etwas, das dir hilft, Kandidaten-Biasse von dir zu bekommen. Und in einer Art, was ich darüber mag, ist, es muss nicht perfekt sein.

Das ist ein bisschen anders. Was ich liebe, ist ein Modell von Daryl, das du siehst. Nein, nein, aber das du siehst und das dir sagt, hey, nur dir, hey, ich denke, das ist der Art von Situation, in der du oft das tust. Wie etwas, das dir hilft, Kandidaten-Biasse von dir zu bekommen. Und in einer Art, was ich darüber mag, ist, es muss nicht perfekt sein.

Wenn es 20 Prozent richtig war, was für eine Wertschätzung! Denn es wird die Art von Dingen bemerken, die wir nicht über dich bemerken könnten. Wenn du also Algorithmen denkst, wo du sie deploierst, um Dinge zu finden, die wir nicht suchen können, dann wird es einen riesigen Weg öffnen.

Wenn es 20 Prozent richtig war, was für eine Wertschätzung! Denn es wird die Art von Dingen bemerken, die wir nicht über dich bemerken könnten. Wenn du also Algorithmen denkst, wo du sie deploierst, um Dinge zu finden, die wir nicht suchen können, dann wird es einen riesigen Weg öffnen.

Wenn es 20 Prozent richtig war, was für eine Wertschätzung! Denn es wird die Art von Dingen bemerken, die wir nicht über dich bemerken könnten. Wenn du also Algorithmen denkst, wo du sie deploierst, um Dinge zu finden, die wir nicht suchen können, dann wird es einen riesigen Weg öffnen.

Ich liebe das Beispiel von Chess, weil es so viele Dinge klariert. Es gibt diesen Begriff, der ein wenig technisch ist, aber sehr hilfreich, der Closed-World-versus-Open-World-Problem heißt. Closed-World-Probleme sind die, wo alles spezifiziert ist. Sagen wir mal, dass Chess das entspricht. Ich komme zurück, wie Chess das auch nicht entspricht. Sagen wir mal, dass Chess das entspricht.

Ich liebe das Beispiel von Chess, weil es so viele Dinge klariert. Es gibt diesen Begriff, der ein wenig technisch ist, aber sehr hilfreich, der Closed-World-versus-Open-World-Problem heißt. Closed-World-Probleme sind die, wo alles spezifiziert ist. Sagen wir mal, dass Chess das entspricht. Ich komme zurück, wie Chess das auch nicht entspricht. Sagen wir mal, dass Chess das entspricht.

Ich liebe das Beispiel von Chess, weil es so viele Dinge klariert. Es gibt diesen Begriff, der ein wenig technisch ist, aber sehr hilfreich, der Closed-World-versus-Open-World-Problem heißt. Closed-World-Probleme sind die, wo alles spezifiziert ist. Sagen wir mal, dass Chess das entspricht. Ich komme zurück, wie Chess das auch nicht entspricht. Sagen wir mal, dass Chess das entspricht.

Alle Regeln sind bekannt, alle Objekte sind bekannt, alles ist da. Wir werden niemals ein Algorithmus in einem Closed-World-Problem gewinnen. Die Idee, dass wir es schießen werden, auf Grundlage von Regeln, auf Grundlage von Dingen, das ist verrückt. Ich meine, man kann einfach die Größe der Dinge kompensieren.