1
00:00:08,300 --> 00:00:11,860
Мене звати Але Флорес, і я менеджер
з продуктів в Alexa.

2
00:00:12,500 --> 00:00:15,220
Я доктор Челсі Хаупт. Я працюю в Інституті штучного інтелекту
Пола Аллена,

3
00:00:15,360 --> 00:00:19,500
і я працюю над науковою пошуковою системою на основі
штучного інтелекту.

4
00:00:21,180 --> 00:00:26,020
Усюди навколо вас комп’ютери приймають рішення,
і ці рішення впливають на

5
00:00:26,020 --> 00:00:31,259
ваше повсякденне життя. Коли ви шукаєте щось в інтернеті
чи прокручуєте стрічку новин,

6
00:00:31,260 --> 00:00:34,360
комп’ютери вирішують, що ви побачите.

7
00:00:34,360 --> 00:00:39,060
Комп’ютери вже можуть розпізнавати ваше обличчя
та розуміти ваш голос,

8
00:00:39,060 --> 00:00:44,080
незабаром вони будуть керувати автомобілями та виявляти хвороби
навіть краще, ніж люди.

9
00:00:44,480 --> 00:00:46,900
Як все це можливо?

10
00:00:47,520 --> 00:00:52,960
Ви могли чути про так званий штучний інтелект.

11
00:00:53,320 --> 00:00:56,780
Справжній штучний інтелект з’явиться через десятиліття.

12
00:00:57,200 --> 00:01:01,520
Штучний інтелект, який існує сьогодні, називається машинним навчанням.

13
00:01:01,520 --> 00:01:05,360
Це тип штучного інтелекту, з яким ви, мабуть, взаємодієте щодня,
не знаючи про це.

14
00:01:05,360 --> 00:01:10,700
Він може допомогти нам вирішити деякі з найбільш важливих
світових проблем.

15
00:01:12,660 --> 00:01:18,180
Машинне навчання — це те, як комп'ютери виявляють закономірності
та приймають рішення,

16
00:01:18,180 --> 00:01:21,360
не будучи при цьому точно запрограмованими.

17
00:01:21,820 --> 00:01:27,580
Що цікаво, це зовсім інший спосіб
запрограмувати комп'ютер, ніж

18
00:01:27,580 --> 00:01:29,620
всі ті, що застосовувалися раніше.

19
00:01:31,340 --> 00:01:36,860
При машинному навчанні замість програмування комп'ютера
крок за кроком

20
00:01:37,360 --> 00:01:43,760
ви можете запрограмувати його вчитися так само, як вчитесь ви:
через спроби, помилки та багато практики.

21
00:01:44,560 --> 00:01:48,880
Засвоєння нового відбувається по мірі набуття досвіду, і це також
стосується машинного навчання.

22
00:01:49,280 --> 00:01:53,700
У цьому випадку "досвід" означає дуже багато даних.

23
00:01:54,500 --> 00:01:57,560
Машинне навчання може сприймати будь-які дані:

24
00:01:57,560 --> 00:02:04,520
зображення, відео, аудіо або текст, і може почати
розпізнавати закономірності в цих даних.

25
00:02:06,300 --> 00:02:11,120
Навчившись розпізнавати закономірності в даних, машинне навчання
зможе навчитися робити прогнози

26
00:02:11,120 --> 00:02:12,980
на основі цих закономірностей.

27
00:02:13,340 --> 00:02:18,420
Наприклад, помічати різницю між зображенням автомобіля
та зображенням велосипеда.

28
00:02:20,600 --> 00:02:26,200
Штучний інтелект та машинне навчання відіграють дедалі більшу роль
у суспільстві в цілому

29
00:02:26,640 --> 00:02:29,000
і формуванні майбутнього кожного з нас.

30
00:02:29,000 --> 00:02:34,600
Ось чому так важливо зрозуміти, як це працює, і отримати
практичний досвід.

31
00:02:35,000 --> 00:02:39,000
Ви отримаєте можливість навчити власну модель машинного навчання.

32
00:02:40,940 --> 00:02:47,020
Пам’ятайте, штучний інтелект як будь-який інструмент: спочатку
ви отримуєте знання, потім отримуєте силу!