WEBVTT 00:00:08.300 --> 00:00:11.860 Jag heter Ale Flores och jag är produkt chef på Alexa. 00:00:12.500 --> 00:00:15.220 Jag heter Chelsea Haupt. Jag arbetar på Allen Institute for Artificial Intelligence 00:00:15.360 --> 00:00:19.500 och jag arbetar med en akademisk sökmotor som drivs av artificiell intelligens (AI). 00:00:21.180 --> 00:00:26.020 Överallt runt omkring dig fattar datorer beslut, och de besluten påverkar 00:00:26.020 --> 00:00:31.259 ditt dagliga liv. När du söker på internet eller skrollar genom dina nyheter 00:00:31.260 --> 00:00:34.360 så är det datorer som bestämmer vad du ser. 00:00:34.360 --> 00:00:39.060 Datorer kan redan känna igen ditt ansikte och förstå vad du säger, 00:00:39.060 --> 00:00:44.080 och snart kommer de att köra bilar och upptäcka sjukdomar, till och med bättre än människor. 00:00:44.480 --> 00:00:46.900 Hur är allt detta möjligt? 00:00:47.520 --> 00:00:52.960 Du har kanske hört talas om något som heter AI eller artificiell intelligens. 00:00:53.320 --> 00:00:56.780 Verklig artificiell intelligens ligger flera årtionden framåt i tiden. 00:00:57.200 --> 00:01:01.520 Men en sorts AI finns redan idag, den kallas maskininlärning. 00:01:01.520 --> 00:01:05.360 Det är en sorts AI som du förmodligen interagerar med dagligen, utan att veta om det. 00:01:05.360 --> 00:01:10.700 Den kan hjälpa oss att tackla några av världens största utmaningar. 00:01:12.660 --> 00:01:18.180 Maskininlärning byggs upp av datorer som känner igen mönster och fattar beslut, 00:01:18.180 --> 00:01:21.360 utan att direkt ha programmerats till det. 00:01:21.820 --> 00:01:27.580 Det som är så spännande är att det är ett helt annat sätt att programmera en dator än 00:01:27.580 --> 00:01:29.620 vad vi någonsin har gjort tidigare. 00:01:31.340 --> 00:01:36.860 Med maskininlärning kan du, istället för att programmera en dator steg för steg, 00:01:37.360 --> 00:01:43.760 programmera den att lära sig precis som du själv lär dig, genom försök och misslyckande och massor av träning. 00:01:44.560 --> 00:01:48.880 Lärande kommer från erfarenhet och det gäller även för maskininlärning. 00:01:49.280 --> 00:01:53.700 I det här fallet betyder ”erfarenhet” mängder och åter mängder av data. 00:01:54.500 --> 00:01:57.560 Maskininlärning kan hantera vilka data som helst: 00:01:57.560 --> 00:02:04.520 Bilder, videor, ljud eller text och kan börja känna igen mönster i datauppgifterna. 00:02:06.300 --> 00:02:11.120 När den har lärt sig att känna igen mönster i datauppgifterna kan den också lära sig att göra prognoser 00:02:11.120 --> 00:02:12.980 baserade på mönstren. 00:02:13.340 --> 00:02:18.420 Som till exempel att skilja på en bild av en bil och en bild av en cykel. 00:02:20.600 --> 00:02:26.200 AI och maskininlärning har en allt större roll i samhället i stort 00:02:26.640 --> 00:02:29.000 och formar våra liv. 00:02:29.000 --> 00:02:34.600 Därför är det viktigt att lära sig hur den fungerar med hjälp av praktisk erfarenhet. 00:02:35.000 --> 00:02:39.000 Du kommer att få chansen att träna din egen maskininlärningsmodell. 00:02:40.940 --> 00:02:47.020 Kom ihåg att AI är precis som andra verktyg: först får du kunskapen, sen får du makten!