Мене звати Але Флорес, і я менеджер з продуктів в Alexa.
Я доктор Челсі Хаупт. Я працюю в Інституті штучного інтелекту Пола Аллена,
і я працюю над науковою пошуковою системою на основі штучного інтелекту.
Усюди навколо вас комп’ютери приймають рішення, і ці рішення впливають на
ваше повсякденне життя. Коли ви шукаєте щось в інтернеті чи прокручуєте стрічку новин,
комп’ютери вирішують, що ви побачите.
Комп’ютери вже можуть розпізнавати ваше обличчя та розуміти ваш голос,
незабаром вони будуть керувати автомобілями та виявляти хвороби навіть краще, ніж люди.
Як все це можливо?
Ви могли чути про так званий штучний інтелект.
Справжній штучний інтелект з’явиться через десятиліття.
Штучний інтелект, який існує сьогодні, називається машинним навчанням.
Це тип штучного інтелекту, з яким ви, мабуть, взаємодієте щодня, не знаючи про це.
Він може допомогти нам вирішити деякі з найбільш важливих світових проблем.
Машинне навчання — це те, як комп'ютери виявляють закономірності та приймають рішення,
не будучи при цьому точно запрограмованими.
Що цікаво, це зовсім інший спосіб запрограмувати комп'ютер, ніж
всі ті, що застосовувалися раніше.
При машинному навчанні замість програмування комп'ютера крок за кроком
ви можете запрограмувати його вчитися так само, як вчитесь ви: через спроби, помилки та багато практики.
Засвоєння нового відбувається по мірі набуття досвіду, і це також стосується машинного навчання.
У цьому випадку "досвід" означає дуже багато даних.
Машинне навчання може сприймати будь-які дані:
зображення, відео, аудіо або текст, і може почати розпізнавати закономірності в цих даних.
Навчившись розпізнавати закономірності в даних, машинне навчання зможе навчитися робити прогнози
на основі цих закономірностей.
Наприклад, помічати різницю між зображенням автомобіля та зображенням велосипеда.
Штучний інтелект та машинне навчання відіграють дедалі більшу роль у суспільстві в цілому
і формуванні майбутнього кожного з нас.
Ось чому так важливо зрозуміти, як це працює, і отримати практичний досвід.
Ви отримаєте можливість навчити власну модель машинного навчання.
Пам’ятайте, штучний інтелект як будь-який інструмент: спочатку ви отримуєте знання, потім отримуєте силу!