WEBVTT 00:00:08.300 --> 00:00:11.860 Ako po si Ale Flores, at ako po’y product manager sa Alexa. 00:00:12.500 --> 00:00:15.220 Ako po si Dr. Chelsea Haupt. Nagtatrabaho ako sa Allen Institute para sa Artificial Intelligence, 00:00:15.360 --> 00:00:19.500 at nagtatrabaho ako sa AI-powered academic search engine. 00:00:21.180 --> 00:00:26.020 Sa lahat sa paligid mo, ang computer ang nagdedesisyon, at ang mga desisyong iyon ay nakakaapekto sa iyong 00:00:26.020 --> 00:00:31.259 araw-araw na buhay. Kapag naghahanap ka sa internet 00:00:31.260 --> 00:00:34.360 o nag-i-scroll sa mga newsfeed, magpapasya ang mga computer kung ano ang makikita mo. 00:00:34.360 --> 00:00:39.060 Makikilala na ng mga computer ang iyong mukha at mauunawaan ang iyong boses, 00:00:39.060 --> 00:00:44.080 malapit nang magmamaneho ang mga ito ng mga sasakyan at madedetek ang mga sakit, mas mahusay pa nga kaysa mga tao. 00:00:44.480 --> 00:00:46.900 Kaya, paano posible ang alinman sa mga ito? 00:00:47.520 --> 00:00:52.960 Maaaring naririnig mo na ang isang bagay na tinatawag na AI o artificial intelligence. 00:00:53.320 --> 00:00:56.780 Ang mga malalaking epekto ng tunay na artificial intelligence ay hindi pa makikita mga dekada pa. 00:00:57.200 --> 00:01:01.520 Ngunit ang isang uri ng AI ay narito ngayon, na tinatawag na Machine Learning. 00:01:01.520 --> 00:01:05.360 Ito ang isang uri ng AI na malamang nakikipag-interact ka araw-araw, nang hindi ito namamalayan. 00:01:05.360 --> 00:01:10.700 May pagkakataon ito na matulungan tayong harapin ang ilan sa malalaking hamon ng mundo. 00:01:12.660 --> 00:01:18.180 Ang machine learning ay ang kung paano kinikilala ng mga computer ang mga pattern, at nagdedesisyon nang 00:01:18.180 --> 00:01:21.360 hindi direktang pino-program. 00:01:21.820 --> 00:01:27.580 Ang labis na nakakapanabik, ito ay ganap na kakaibang 00:01:27.580 --> 00:01:29.620 paraan para i-program ang isang computer kaysa nagawa na natin dati. 00:01:31.340 --> 00:01:36.860 Sa machine learning, sa halip na pino-program ang isang computer nang detalyado, 00:01:37.360 --> 00:01:43.760 maaari kang mag-program para matuto tulad ng nalalaman mo, sa pamamagitan ng trial at error, at maraming praktis. 00:01:44.560 --> 00:01:48.880 Ang natutunan ay nagmumula sa karanasan, at totoo rin iyan para sa machine learning. 00:01:49.280 --> 00:01:53.700 Sa sitwasyong ito, ang “karanasan” ay nangangahulugang maraming-maraming datos. 00:01:54.500 --> 00:01:57.560 Matatanggap ng machine learning ang anumang uri ng datos: 00:01:57.560 --> 00:02:04.520 Mga imahe, video, audio, o text, at magsisimula sa pagkilala sa mga pattern sa datos na iyon. 00:02:06.300 --> 00:02:11.120 Kapag natuto na itong makilala ang mga pattern sa datos, matutunan din nitong maghula batay sa 00:02:11.120 --> 00:02:12.980 mga pattern na iyon. 00:02:13.340 --> 00:02:18.420 Tulad ng pagpansin sa kaibahan sa pagitan ng imahe ng isang sasakyan, at imahe ng isang bisikleta. 00:02:20.600 --> 00:02:26.200 Ang AI at machine learning ay gumaganap ng papalaking papel sa lipunan sa kabuuan, 00:02:26.640 --> 00:02:29.000 at humuhubog sa lahat ng ating mga hinaharap. 00:02:29.000 --> 00:02:34.600 Kaya napakahalagang matutunan kung paano ito gumagana, gamit ang ilang personal na karanasan. 00:02:35.000 --> 00:02:39.000 Ngayon, may pagkakataon ka na sanayin ang iyong sariling model ng machine learning. 00:02:40.940 --> 00:02:47.020 Tandaan, ang AI ay tulad ng alinmang tool: una matutunan mo ang kaalaman, pagkatapos maaangkin mo ang kapangyarihan!