WEBVTT 00:00:08.300 --> 00:00:11.860 קוראים לי אַלֶה פלורס, ואני מנהלת מוצר ב"אלכסה". 00:00:12.500 --> 00:00:15.220 אני ד"ר צ'לסי האופט. אני עובדת במכון "אלן" למחקר של אינטליגנציה מלאכותית, 00:00:15.360 --> 00:00:19.500 ואני עובדת על מנוע חיפוש אקדמי המופעל בעזרת אינטליגנציה מלאכותית. 00:00:21.180 --> 00:00:26.020 כיום, בכל מקום מסביבכם, מחשבים מקבלים החלטות, וההחלטות הללו משפיעות על 00:00:26.020 --> 00:00:31.259 חיי היומיום שלכם. כשאתם מחפשים משהו באינטרנט, או כשאתם גוללים בפיד שלכם, 00:00:31.260 --> 00:00:34.360 המחשבים הם אלה שמחליטים מה תראו. 00:00:34.360 --> 00:00:39.060 מחשבים יכולים כבר לזהות את הפנים שלכם ולהבין את הקול שלכם, 00:00:39.060 --> 00:00:44.080 ובקרוב הם יוכלו לנהוג ברכבים, או לזהות מחלות, אפילו יותר טוב מבני־אדם. 00:00:44.480 --> 00:00:46.900 אז איך כל זה מתאפשר בעצם? 00:00:47.520 --> 00:00:52.960 אולי שמעתם על משהו שקרוי .A.I - "אינטליגנציה מלאכותית", בעברית. 00:00:53.320 --> 00:00:56.780 אינטליגנציה מלאכותית עדיין רחוקה מאיתנו עשרות שנים. 00:00:57.200 --> 00:01:01.520 אבל יש סוג של אינטליגנציה מלאכותית שזמין כבר כיום: למידת מכונה (Machine Learning). 00:01:01.520 --> 00:01:05.360 זהו סוג של אינטליגנציה מלאכותית שאתם אולי נמצאים איתו במגע יומיומי, ולא ידעתם על כך. 00:01:05.360 --> 00:01:10.700 יש בכוחו לסייע לנו בפיתרון של כמה מהבעיות הגדולות ביותר שניצבות בפני האנושות כיום. 00:01:12.660 --> 00:01:18.180 למידת מכונה היא האופן שבו מחשבים מזהים דפוסים, ומבצעים החלטות 00:01:18.180 --> 00:01:21.360 מבלי שהם מתוכנתים לכך באופן ישיר. 00:01:21.820 --> 00:01:27.580 מה שכל כך מרגש בזה הוא שזו דרך חדשה לגמרי לתכנת מחשב, שונה 00:01:27.580 --> 00:01:29.620 מכל מה שהכרנו ועשינו בעבר. 00:01:31.340 --> 00:01:36.860 בלמידת מכונה, במקום לתכנת מחשב צעד אחר צעד 00:01:37.360 --> 00:01:43.760 אתם יכולים לתכנת אותו ללמוד ממש כמו שאתם לומדים, דרך ניסוי וטעייה, והרבה תירגול. 00:01:44.560 --> 00:01:48.880 הלמידה מגיעה מהחוויה עצמה, והדבר הזה נכון גם לגבי למידת מכונה. 00:01:49.280 --> 00:01:53.700 במקרה הזה, ה"חוויה" מורכבת מהמון־המון נתונים. 00:01:54.500 --> 00:01:57.560 למידת מכונה יכולה לקלוט כל סוג של מידע: 00:01:57.560 --> 00:02:04.520 תמונות, וידאו, אודיו או טקסט - ולהתחיל לזהות דפוסים בתוך המידע הזה. 00:02:06.300 --> 00:02:11.120 ברגע שהיא לומדת לזהות דפוסים במידע, היא יכולה ללמוד כיצד לבצע תחזיות 00:02:11.120 --> 00:02:12.980 המבוססות על הדפוסים הללו. 00:02:13.340 --> 00:02:18.420 כמו, למשל, להבחין בהבדלים הקיימים בין תמונה של רכב לבין תמונה של אופניים. 00:02:20.600 --> 00:02:26.200 אינטליגנציה מלאכותית ולמידת מכונה ממלאות חלק הולך וגדל בחברה באופן כללי, 00:02:26.640 --> 00:02:29.000 ומעצבות את העתיד של כל אחד ואחת מאיתנו. 00:02:29.000 --> 00:02:34.600 לכן כל כך חשוב לדעת איך זה עובד, ועוד יותר כשמדובר בניסיון מעשי. 00:02:35.000 --> 00:02:39.000 אתם עומדים לקבל הזדמנות ו"לאמן" מודל למידת מכונה משלכם. 00:02:40.940 --> 00:02:47.020 זכרו, אינטליגנציה מלאכותית היא כמו כל כלי: קודם משיגים את הידע, אח"כ משיגים את הכוח!