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.

כיום, בכל מקום מסביבכם, מחשבים מקבלים
החלטות, וההחלטות הללו משפיעות על

חיי היומיום שלכם. כשאתם מחפשים משהו
באינטרנט או כשאתם גוללים בעדכון החדשות שלכם,

המחשבים הם אלה שמחליטים מה תראו.

מחשבים יכולים כבר 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 בעצם?

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

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 שאתם ככל הנראה
נמצאים איתו במגע יומיומי, מבלי לדעת מכך.

יש בכוחו לסייע לנו בפתרון של כמה מהבעיות
הגדולות ביותר שניצבות בפני האנושות כיום.

למידת מכונה היא האופן שבו מחשבים
מזהים דפוסים, ומבצעים החלטות

מבלי שהם מתוכנתים לכך באופן ישיר.

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

מכל מה שהכרנו ועשינו בעבר.

בלמידת מכונה, במקום לתכנת מחשב צעד אחר צעד

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

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

במקרה הזה, "חוויה" 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 לבין 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,
ועוד יותר כשמדובר בניסיון מעשי.

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

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