WEBVTT

00:00:08.300 --> 00:00:11.860
اسمي هو ألي فلوريس، وأعمل مديرة 
في شركة Alexa.

00:00:12.500 --> 00:00:15.220
اسمي هو تشيلسي هاوبت واعمل طبيبة. أنا أعمل في معهد آلين للذكاء الاصطناعي،

00:00:15.360 --> 00:00:19.500
أعمل على محرك بحث أكاديمي يعمل بالذكاء الاصطناعي.

00:00:21.180 --> 00:00:26.020
كل العمل يدور حول جعل أجهزة الحاسوب
تتخذ القرارات، وأن لا تؤثر تلك القرارات على

00:00:26.020 --> 00:00:31.259
حياتكم اليومية. عند إجرائك بحث على شبكة
الإنترنت، أو استعراض ملف الأخبار الخاص بك

00:00:31.260 --> 00:00:34.360
تقرر أجهزة الحاسوب ما تشاهده.

00:00:34.360 --> 00:00:39.060
بإمكان أجهزة الحاسوب أن تتعرف بالفعل على ملامح وجهك، وإدراك نغمة صوتك،

00:00:39.060 --> 00:00:44.080
وستتمكن قريبا من قيادة السيارات، والكشف عن الأمراض، بشكل أفضل من البشر.

00:00:44.480 --> 00:00:46.900
إذن، كيف يكون أي شيء من هذا ممكناً؟

00:00:47.520 --> 00:00:52.960
ربما قد سمعت عن شيء يطلق عليه اسم AI أي الذكاء الاصطناعي.

00:00:53.320 --> 00:00:56.780
الذكاء الاصطناعي الحقيقي يبعد عنا عقوداً.

00:00:57.200 --> 00:01:01.520
إلا أن نوع من الذكاء الاصطناعي موجوداً في أيامنا الحالية، الذي يطلق عليه اسم التعلم الآلي.

00:01:01.520 --> 00:01:05.360
يمثل التعلم الآلي نوع من الذكاء الاصطناعي الذي قد تتعامل معه كل يوم دون أن تعرف طبيعته.

00:01:05.360 --> 00:01:10.700
حيث يقدّم المساعدة لمعالجة بعضِ أكبرِ التحديات الموجودة في العالم.

00:01:12.660 --> 00:01:18.180
يدور التعلم الآلي حول طريقة تعرف أجهزة الحاسوب على الأنماط، واتخاذ القرارات،

00:01:18.180 --> 00:01:21.360
دون أن يبدو مبرمجاً بشكل واضح.

00:01:21.820 --> 00:01:27.580
يا له من أمر مثير للغاية، فهذه طريقة مختلفة
تماماً في برمجة الحاسوب

00:01:27.580 --> 00:01:29.620
لم نعهد عملها من قبل.

00:01:31.340 --> 00:01:36.860
باستخدام التعلم الآلي بدلاً من برمجة الحاسوب تدريجياً،

00:01:37.360 --> 00:01:43.760
فأنه يمكنك القيام بالبرمجة كما لو أنك تقوم بالتعليم من خلال التجربة والتعرض للخطأ، مع الكثير من التدريب والممارسة.

00:01:44.560 --> 00:01:48.880
يأتي التعلم من التجربة، وهذا الأمر ينطبق على التعلم الآلي أيضاً.

00:01:49.280 --> 00:01:53.700
في هذه الحالة، فأن كلمة "تجربة" تعني كميات كبيرة وكثيرة من البيانات.

00:01:54.500 --> 00:01:57.560
بإمكان التعلم الآلي استيعاب أي نوع من البيانات:

00:01:57.560 --> 00:02:04.520
صور، أو مقاطع فيديو، أو مقاطع صوتية، أو نصوص، 
لكي يبدء تميزها على هيئة أنماط في تلك البيانات.

00:02:06.300 --> 00:02:11.120
بمجرد أن يقوم التعلم الآلي بتمييز الأنماط الموجودة في البيانات، فيمكنه أن يتعلم كذلك عمليات التنبؤ

00:02:11.120 --> 00:02:12.980
استناداً إلى تلك الأنماط.

00:02:13.340 --> 00:02:18.420
كملاحظة الفرق ما بين صورة السيارة، وصورة الدراجة.

00:02:20.600 --> 00:02:26.200
يلعب كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي دوراً أكبر ويزداد في المجتمع كَكُل،

00:02:26.640 --> 00:02:29.000
ويشكلان مستقبلنا.

00:02:29.000 --> 00:02:34.600
هذا هو السبب وراء الأهمية الكبيرة في معرفة طريقة عمله بالاستعانة ببعض من التجربة العملية.

00:02:35.000 --> 00:02:39.000
أنت على وشك الحصول على فرصة تدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بك.

00:02:40.940 --> 00:02:47.020
تذكر بأن AI (الذكاء الاصطناعي) مثله مثل أي أداة: يجب عليك التعرف عليه أولاً، ثم الاستفادة منه!