0:00:08.300,0:00:11.860
Мене звати Але Флорес, і я менеджер[br]з продуктів в Alexa.

0:00:12.500,0:00:15.220
Я доктор Челсі Хаупт. Я працюю в Інституті штучного інтелекту[br]Пола Аллена,

0:00:15.360,0:00:19.500
і я працюю над науковою пошуковою системою на основі[br]штучного інтелекту.

0:00:21.180,0:00:26.020
Усюди навколо вас комп’ютери приймають рішення,[br]і ці рішення впливають на

0:00:26.020,0:00:31.259
ваше повсякденне життя. Коли ви шукаєте щось в інтернеті[br]чи прокручуєте стрічку новин,

0:00:31.260,0:00:34.360
комп’ютери вирішують, що ви побачите.

0:00:34.360,0:00:39.060
Комп’ютери вже можуть розпізнавати ваше обличчя[br]та розуміти ваш голос,

0:00:39.060,0:00:44.080
незабаром вони будуть керувати автомобілями та виявляти хвороби[br]навіть краще, ніж люди.

0:00:44.480,0:00:46.900
Як все це можливо?

0:00:47.520,0:00:52.960
Ви могли чути про так званий штучний інтелект.

0:00:53.320,0:00:56.780
Справжній штучний інтелект з’явиться через десятиліття.

0:00:57.200,0:01:01.520
Штучний інтелект, який існує сьогодні, називається машинним навчанням.

0:01:01.520,0:01:05.360
Це тип штучного інтелекту, з яким ви, мабуть, взаємодієте щодня,[br]не знаючи про це.

0:01:05.360,0:01:10.700
Він може допомогти нам вирішити деякі з найбільш важливих[br]світових проблем.

0:01:12.660,0:01:18.180
Машинне навчання — це те, як комп'ютери виявляють закономірності[br]та приймають рішення,

0:01:18.180,0:01:21.360
не будучи при цьому точно запрограмованими.

0:01:21.820,0:01:27.580
Що цікаво, це зовсім інший спосіб[br]запрограмувати комп'ютер, ніж

0:01:27.580,0:01:29.620
всі ті, що застосовувалися раніше.

0:01:31.340,0:01:36.860
При машинному навчанні замість програмування комп'ютера[br]крок за кроком

0:01:37.360,0:01:43.760
ви можете запрограмувати його вчитися так само, як вчитесь ви:[br]через спроби, помилки та багато практики.

0:01:44.560,0:01:48.880
Засвоєння нового відбувається по мірі набуття досвіду, і це також[br]стосується машинного навчання.

0:01:49.280,0:01:53.700
У цьому випадку "досвід" означає дуже багато даних.

0:01:54.500,0:01:57.560
Машинне навчання може сприймати будь-які дані:

0:01:57.560,0:02:04.520
зображення, відео, аудіо або текст, і може почати[br]розпізнавати закономірності в цих даних.

0:02:06.300,0:02:11.120
Навчившись розпізнавати закономірності в даних, машинне навчання[br]зможе навчитися робити прогнози

0:02:11.120,0:02:12.980
на основі цих закономірностей.

0:02:13.340,0:02:18.420
Наприклад, помічати різницю між зображенням автомобіля[br]та зображенням велосипеда.

0:02:20.600,0:02:26.200
Штучний інтелект та машинне навчання відіграють дедалі більшу роль[br]у суспільстві в цілому

0:02:26.640,0:02:29.000
і формуванні майбутнього кожного з нас.

0:02:29.000,0:02:34.600
Ось чому так важливо зрозуміти, як це працює, і отримати[br]практичний досвід.

0:02:35.000,0:02:39.000
Ви отримаєте можливість навчити власну модель машинного навчання.

0:02:40.940,0:02:47.020
Пам’ятайте, штучний інтелект як будь-який інструмент: спочатку[br]ви отримуєте знання, потім отримуєте силу!