WEBVTT

00:00:08.300 --> 00:00:11.860
שמי אָלֶה פלורס,
ואני מנהלת מוצר ב"אלכסה".

00:00:12.500 --> 00:00:15.220
שמי ד"ר צ'לסי האופט. אני עובדת במכון
"אלן" לבינה מלאכותית,

00:00:15.360 --> 00:00:19.500
ואני עובדת על מנוע חיפוש אקדמי
המופעל בעזרת בינה 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 בעדכון החדשות 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 ולזהות
מחלות, אפילו טוב יותר 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 - "בינה מלאכותית", בעברית.

00:00:53.320 --> 00:00:56.780
בינה מלאכותית אמיתית עדיין
רחוקה מאיתנו עשרות שנים.

00:00:57.200 --> 00:01:01.520
אבל יש סוג של בינה מלאכותית שזמין 
כבר כיום: למידת מכונה (Machine Learning).

00:01:01.520 --> 00:01:05.360
זהו סוג של בינה מלאכותית שאתם ככל הנראה
נמצאים איתו במגע יומיומי, מבלי לדעת מכך.

00:01:05.360 --> 00:01:10.700
יש בכוחו לסייע לנו בפתרון 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 שמרגש בזה כל כך 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 תרגול.

00:01:44.560 --> 00:01:48.880
למידה מגיעה מהחוויה עצמה,
והדבר נכון גם בנוגע ללמידת מכונה.

00:01:49.280 --> 00:01:53.700
במקרה הזה, "חוויה" פירושה המון־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, שֶׁמַע 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
בינה 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 חשוב כל כך להבין כיצד הן פועלות,
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, בינה מלאכותית היא כמו כל כלי:
קודם משיגים את הידע, אחרי כן משיגים את הכוח!