0:00:08.300,0:00:11.860
Tên tôi là Ale Flores, và tôi là quản lý[br]sản phẩm tại Alexa.

0:00:12.500,0:00:15.220
Tên tôi là Tiến sĩ Chelsea Haupt. Tôi làm việc tại Viện Trí tuệ Nhân tạo Allen,

0:00:15.360,0:00:19.500
và tôi làm việc trên một công cụ tìm kiếm học thuật dựa trên AI (Trí tuệ Nhân tạo).

0:00:21.180,0:00:26.020
Xung quanh bạn, máy tính đang đưa ra[br]quyết định và những quyết định đó ảnh hưởng đến

0:00:26.020,0:00:31.259
cuộc sống hàng ngày của bạn. Khi bạn thực hiện tìm kiếm trên[br]internet hoặc duyệt newsfeed của mình,

0:00:31.260,0:00:34.360
máy tính sẽ quyết định những gì bạn thấy.

0:00:34.360,0:00:39.060
Máy tính hiện đã có thể nhận diện khuôn mặt và hiểu được giọng nói của bạn,

0:00:39.060,0:00:44.080
chẳng mấy chốc, nó sẽ lái được ô tô và phát hiện được bệnh tật, thậm chí còn tốt hơn cả con người.

0:00:44.480,0:00:46.900
Vậy làm thế nào mà những điều này có thể xảy ra?

0:00:47.520,0:00:52.960
Bạn có thể đã nghe nói về một thứ gọi là AI hay trí tuệ nhân tạo.

0:00:53.320,0:00:56.780
Trí tuệ nhân tạo thực sự còn cách đây nhiều thập kỷ.

0:00:57.200,0:01:01.520
Nhưng một loại AI hiện có ngày nay, được gọi là Máy học.

0:01:01.520,0:01:05.360
Đó là một loại AI mà có thể bạn đang tương tác hàng ngày mà không hay biết.

0:01:05.360,0:01:10.700
Nó có thể giúp chúng ta giải quyết một số thách thức lớn nhất của thế giới.

0:01:12.660,0:01:18.180
Máy học là cách máy tính nhận biết các mẫu hình và đưa ra quyết định

0:01:18.180,0:01:21.360
mà không được lập trình rõ ràng.

0:01:21.820,0:01:27.580
Điều thú vị là, đó là một cách hoàn toàn[br]khác để lập trình máy tính so với

0:01:27.580,0:01:29.620
những gì chúng ta từng làm trước đây.

0:01:31.340,0:01:36.860
Với máy học, thay vì lập trình máy tính từng bước,

0:01:37.360,0:01:43.760
bạn có thể lập trình việc học giống như bạn học, thông qua thử và sai, và thực hành rất nhiều.

0:01:44.560,0:01:48.880
Học tập xuất phát từ kinh nghiệm và điều đó cũng đúng với máy học.

0:01:49.280,0:01:53.700
Trong trường hợp này, "kinh nghiệm" đồng nghĩa với rất nhiều dữ liệu.

0:01:54.500,0:01:57.560
Máy học có thể lấy bất kỳ loại dữ liệu nào:

0:01:57.560,0:02:04.520
Hình ảnh, video, âm thanh hoặc văn bản và bắt đầu[br]nhận diện các mẫu hình trong dữ liệu đó.

0:02:06.300,0:02:11.120
Một khi nó học cách nhận diện các mẫu hình trong dữ liệu, nó cũng có thể học cách đưa ra dự đoán

0:02:11.120,0:02:12.980
dựa trên các mẫu hình đó.

0:02:13.340,0:02:18.420
Chẳng hạn như nhận thấy sự khác biệt giữa hình ảnh của một chiếc xe hơi và hình ảnh của một chiếc xe đạp.

0:02:20.600,0:02:26.200
AI và máy học đang đóng một vai trò ngày càng lớn trong xã hội,

0:02:26.640,0:02:29.000
và định hình tương lai của tất cả chúng ta.

0:02:29.000,0:02:34.600
Đó là lý do tại sao việc tìm hiểu cách thức nó hoạt động, cùng với một số kinh nghiệm thực hành là điều rất quan trọng.

0:02:35.000,0:02:39.000
Bạn sắp có cơ hội được tự mình đào tạo mô hình máy học của riêng mình.

0:02:40.940,0:02:47.020
Hãy nhớ rằng, AI giống như bất kỳ công cụ nào: đầu tiên bạn có được kiến thức, sau đó bạn có được sức mạnh!