WEBVTT

00:00:08.300 --> 00:00:11.860
Мене звати Але Флорес, і я менеджер
з продуктів в Alexa.

00:00:12.500 --> 00:00:15.220
Я доктор Челсі Хаупт. Я працюю в Інституті штучного інтелекту
Пола Аллена,

00:00:15.360 --> 00:00:19.500
і я працюю над науковою пошуковою системою на основі
штучного інтелекту.

00:00:21.180 --> 00:00:26.020
Усюди навколо вас комп’ютери приймають рішення,
і ці рішення впливають на

00:00:26.020 --> 00:00:31.259
ваше повсякденне життя. Коли ви шукаєте щось в інтернеті
чи прокручуєте стрічку новин,

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

00:00:34.360 --> 00:00:39.060
Комп’ютери вже можуть розпізнавати ваше обличчя
та розуміти ваш голос,

00:00:39.060 --> 00:00:44.080
незабаром вони будуть керувати автомобілями та виявляти хвороби
навіть краще, ніж люди.

00:00:44.480 --> 00:00:46.900
Як все це можливо?

00:00:47.520 --> 00:00:52.960
Ви могли чути про так званий штучний інтелект.

00:00:53.320 --> 00:00:56.780
Справжній штучний інтелект з’явиться через десятиліття.

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

00:01:01.520 --> 00:01:05.360
Це тип штучного інтелекту, з яким ви, мабуть, взаємодієте щодня,
не знаючи про це.

00:01:05.360 --> 00:01:10.700
Він може допомогти нам вирішити деякі з найбільш важливих
світових проблем.

00:01:12.660 --> 00:01:18.180
Машинне навчання — це те, як комп'ютери виявляють закономірності
та приймають рішення,

00:01:18.180 --> 00:01:21.360
не будучи при цьому точно запрограмованими.

00:01:21.820 --> 00:01:27.580
Що цікаво, це зовсім інший спосіб
запрограмувати комп'ютер, ніж

00:01:27.580 --> 00:01:29.620
всі ті, що застосовувалися раніше.

00:01:31.340 --> 00:01:36.860
При машинному навчанні замість програмування комп'ютера
крок за кроком

00:01:37.360 --> 00:01:43.760
ви можете запрограмувати його вчитися так само, як вчитесь ви:
через спроби, помилки та багато практики.

00:01:44.560 --> 00:01:48.880
Засвоєння нового відбувається по мірі набуття досвіду, і це також
стосується машинного навчання.

00:01:49.280 --> 00:01:53.700
У цьому випадку "досвід" означає дуже багато даних.

00:01:54.500 --> 00:01:57.560
Машинне навчання може сприймати будь-які дані:

00:01:57.560 --> 00:02:04.520
зображення, відео, аудіо або текст, і може почати
розпізнавати закономірності в цих даних.

00:02:06.300 --> 00:02:11.120
Навчившись розпізнавати закономірності в даних, машинне навчання
зможе навчитися робити прогнози

00:02:11.120 --> 00:02:12.980
на основі цих закономірностей.

00:02:13.340 --> 00:02:18.420
Наприклад, помічати різницю між зображенням автомобіля
та зображенням велосипеда.

00:02:20.600 --> 00:02:26.200
Штучний інтелект та машинне навчання відіграють дедалі більшу роль
у суспільстві в цілому

00:02:26.640 --> 00:02:29.000
і формуванні майбутнього кожного з нас.

00:02:29.000 --> 00:02:34.600
Ось чому так важливо зрозуміти, як це працює, і отримати
практичний досвід.

00:02:35.000 --> 00:02:39.000
Ви отримаєте можливість навчити власну модель машинного навчання.

00:02:40.940 --> 00:02:47.020
Пам’ятайте, штучний інтелект як будь-який інструмент: спочатку
ви отримуєте знання, потім отримуєте силу!