WEBVTT 00:00:08.300 --> 00:00:11.860 Moje meno je Ale Flores a som produktová manažérka v Alexe. 00:00:11.950 --> 00:00:15.220 Som Dr. Chelsea Haupt a v Allenovom inštitúte pre umelú inteligenciu 00:00:15.360 --> 00:00:19.500 vyvíjam akademický vyhľadávač poháňaný umelou inteligenciou. 00:00:21.180 --> 00:00:26.020 Všade okolo vás robia počítače rozhodnutia, ktoré ovplyvňujú váš 00:00:26.020 --> 00:00:31.259 každodenný život. Keď vyhľadávate niečo na internete alebo listujete v správach, 00:00:31.260 --> 00:00:34.360 počítače rozhodujú o tom, čo vidíte. 00:00:34.360 --> 00:00:39.060 Počítače už dokážu rozpoznať vašu tvár a porozumieť vášmu hlasu, 00:00:39.060 --> 00:00:44.080 čoskoro budú riadiť autá a diagnostikovať choroby ešte lepšie ako ľudia. 00:00:44.480 --> 00:00:46.900 Ako je všetko toto možné? 00:00:47.520 --> 00:00:52.960 Možno ste už počuli o pojme AI alebo umelá inteligencia. 00:00:53.320 --> 00:00:56.780 Na skutočnú umelú inteligenciu si ešte počkáme desaťročia. 00:00:57.200 --> 00:01:01.520 Dnes však už existuje určitý druh AI, ktorý nazývame strojové učenie. 00:01:01.520 --> 00:01:05.360 Je to typ umelej inteligencie, ktorý možno denne používate a ani o tom neviete. 00:01:05.360 --> 00:01:10.700 Pomáha nám riešiť niektoré z najväčších svetových výziev. 00:01:12.660 --> 00:01:18.180 Strojové učenie je to, ako počítače rozpoznávajú vzory a robia rozhodnutia 00:01:18.180 --> 00:01:21.360 bez toho, aby boli na to výslovne naprogramované. 00:01:21.820 --> 00:01:27.580 Najvzrušujúcejšie je to, že je to úplne iný spôsob programovania počítača, 00:01:27.580 --> 00:01:29.620 než aký sme kedy poznali. 00:01:31.340 --> 00:01:36.860 Vďaka strojovému učeniu namiesto programovania poèítaèa krok za krokom, môžete 00:01:37.360 --> 00:01:43.760 poèítaè programova tak, aby sa uèil presne tak, ako vy, prostredníctvom pokusov a omylov a množstva praxe. 00:01:44.560 --> 00:01:48.880 Uèenie vychádza zo skúseností a to platí aj pre strojové uèenie. 00:01:49.280 --> 00:01:53.700 V tomto prípade „skúsenosti“ znamenajú vea a vea údajov. 00:01:54.500 --> 00:01:57.560 Strojové uèenie môže prija akékovek dáta: 00:01:57.560 --> 00:02:04.520 Obrázky, video, zvuk alebo text a dokáže v týchto údajoch rozpoznáva vzorce. 00:02:06.300 --> 00:02:11.120 Keï sa nauèí rozoznáva vzorce v dátach, dokáže sa nauèi robi predpovede 00:02:11.120 --> 00:02:12.980 na základe týchto vzorcov. 00:02:13.340 --> 00:02:18.420 Napríklad, všimnú si rozdiel medzi obrázkom automobilu a obrázkom bicykla. 00:02:20.600 --> 00:02:26.200 Umelá inteligencia a strojové vzdelávanie zohrávajú v spoloènosti všeobecne èím ïalej tým väèšiu úlohu 00:02:26.640 --> 00:02:29.000 a formujú našu budúcnos. 00:02:29.000 --> 00:02:34.600 Preto je také dôležité nauèi sa, ako to funguje, s praktickými skúsenosami. 00:02:35.000 --> 00:02:39.000 Budete ma šancu nauèi svoj vlastný model strojového uèenia. 00:02:40.940 --> 00:02:47.020 Pamätajte, že umelá inteligencia je ako každý nástroj: najprv získate vedomosti, potom získate silu!