0:00:10.000,0:00:20.000 私はエールフローレス、Alexaのプロダクトマネージャーです。 0:00:21.000,0:00:31.000 私はチェルシー・ハウプト博士です。アレン人工知能研究所でAI(人工知能)を活用した学術検索エンジンに取り組んでいます。 0:00:32.000,0:00:42.000 あなたの周りでは、コンピューターが決定を下しており、それらの決定が日常生活に影響を与えています。 0:00:43.000,0:00:53.000 インターネット検索を行ったり、ニュースフィードをスクロールすると、コンピューターが表示内容を決定します。 0:00:54.000,0:01:04.000 コンピューターは既にあなたの顔を認識し、声を理解できますが 0:01:05.000,0:01:15.000 まもなく、人間より上手に車を運転したり、早く病気を発見するようになります。 0:01:16.000,0:01:26.000 どうやってこれを実現できるでしょうか? 0:01:27.000,0:01:37.000 AIまたは人工知能というものを聞いたことがあるかも知れません。 0:01:38.000,0:01:48.000 真の人工知能は数十年先です。 0:01:49.000,0:01:59.000 しかし、今日では機械学習と呼ばれる種類のAI(人工知能)がここにあります。 0:02:00.000,0:02:10.000 これは、知らないうちに毎日やり取りしているタイプのAI(人工知能)です。 0:02:11.000,0:02:21.000 世界最大の難関な課題に取り組む手助けをしています。 0:02:22.000,0:02:32.000 機械学習は、明示的にプログラムされずに、コンピューターがパターンを認識し、意思決定を行う方法です。 0:02:33.000,0:02:43.000 とても素晴らしいのは、これまでに行ったことと全く異なる方法でコンピューターをプログラムすることです。 0:02:44.000,0:02:54.000 機械学習では、コンピューターを段階的にプログラミングする代わりに、試行錯誤と幾多の練習で学習する要領で学習させプログラムすることができます。 0:02:55.000,0:03:05.000 学習は経験から生まれますが、それは機械学習にも当てはまります。 0:03:06.000,0:03:16.000 この場合、「経験」とは大量のデータを意味します。 0:03:17.000,0:03:27.000 機械学習では、あらゆる種類のデータを取り込むことができます。 0:03:28.000,0:03:38.000 画像、ビデオ、オーディオ、または文字、そしてそのデータのパターン認識を開始します。 0:03:39.000,0:03:49.000 データパターンの認識を学習すると、そのパターンに基づいた予測を行うことも学習できます。 0:03:50.000,0:04:00.000 車の画像と自転車の画像の違いに気づくようなことです。 0:04:01.000,0:04:11.000 AI(人工知能)と機械学習は、社会全体でますます大きな役割を果たし、私たちの未来を担います。 0:04:12.000,0:04:22.000 だからこそ、AI(人工知能)の機能を、実地体験で学ぶことが非常に重要です。 0:04:23.000,0:04:33.000 これから、あなた自身の機械学習モデルを学んでいきます。 0:04:34.000,0:05:00.000 AI(人工知能)はあらゆるツールとして役割を果たします。最初に知識を取得し、そしてパワーを得られるのです。