שמי אָלֶה פלורס,
ואני מנהלת מוצר ב"אלכסה".

שמי ד"ר צ'לסי האופט. אני עובדת במכון
"אלן" לבינה מלאכותית,

ואני עובדת על מנוע חיפוש אקדמי
המופעל בעזרת בינה מלאכותית.

מחשבים מקבלים החלטות בכל מקום, 
וההחלטות הללו משפיעות

על חיי היום-יום שלכם. כשאתם מחפשים משהו
באינטרנט או כשאתם גוללים בעדכון החדשות שלכם,

מחשבים הם אלה שמחליטים מה תראו.

מחשבים כבר יכולים לזהות את הפנים
שלכם ולהבין את הקול שלכם,

ובקרוב הם יוכלו לנהוג ברכבים ולזהות
מחלות, אפילו טוב יותר מבני אדם.

אז איך כל זה מתאפשר?

אולי שמעתם על משהו שקרוי
A.I - "בינה מלאכותית".

בינה מלאכותית אמיתית עדיין
רחוקה מאיתנו עשרות שנים.

אבל יש סוג של בינה מלאכותית שזמין 
כבר כיום: למידת מכונה (Machine Learning).

זהו סוג של בינה מלאכותית שככל הנראה אתם
נמצאים במגע יום-יומי איתו, גם בלי לדעת.

יש לו הפוטנציאל לסייע בפתרון כמה מהבעיות
הגדולות ביותר שניצבות בפנינו בעולם כיום.

למידת מכונה היא האופן שבו מחשבים
מזהים דפוסים ומוציאים לפועל החלטות

בלי שהם מתוכנתים לכך ישירות.

מה שמרגש בזה כל כך הוא שזו דרך
שונה לגמרי לתכנת מחשב

מכל מה שהכרנו ועשינו בעבר.

בלמידת מכונה, במקום לתכנת 
את המחשב צעד אחר צעד,

אתם יכולים לתכנת אותו ללמוד ממש כמו שאתם
לומדים, דרך ניסוי וטעייה, והרבה תרגול.

למידה מגיעה מההתנסות עצמה,
והדבר נכון גם בנוגע ללמידת מכונה.

במקרה הזה, "התנסות" פירושה
המון־המון נתונים.

למידת מכונה יכולה לקלוט כל סוג של מידע:

תמונות, וידאו, שֶׁמַע או טקסט -
ולהתחיל לזהות דפוסים בתוך המידע הזה.

ברגע שהיא לומדת לזהות דפוסים במידע,
היא יכולה ללמוד כיצד לבצע תחזיות

המבוססות על הדפוסים הללו.

כמו למשל להבחין בהבדלים הקיימים בין
תמונה של רכב ובין תמונה של אופניים.

בינה מלאכותית ולמידת מכונה ממלאות
חלק הולך וגדל בחברה באופן כללי,

ומעצבות את העתיד של כל אחד ואחת מאיתנו.

לכן חשוב כל כך להבין כיצד הן פועלות,
ולהתנסות בזה בעצמנו.

אתם עומדים לקבל הזדמנות ו"לאמן"
מודל למידת מכונה משלכם.

זכרו, בינה מלאכותית היא כמו כל כלי:
קודם משיגים את הידע, ואז משיגים את הכוח!