[音樂]

我的名字是Ali Flores，我在Alexa擔任產品經理。

我是Chelsea Haupt博士，我任職於

艾倫人工智慧研究所，

我的專業領域在於人工智慧驅動的學術搜尋引擎。

All around you computers are making
您生活周遭的電腦皆在

作出決定，而這些決定會影響

您的日常生活。

當您在網路上搜尋資料，或瀏覽新聞時，

電腦會決定您所看得內容。

電腦已經可以識別您的臉孔

並聽懂您的聲音。

很快地它們也將會駕駛車輛，

並且比人類還更能準確地偵測疾病。

所以，這怎麼可能呢？

您也許曾聽過

一種叫做AI的科技技術，

or artificial intelligence, true artificial intelligence is decades away
或是人工智慧，其實真正的人工智慧還差幾十年的時間，

不過有一種當今的人工智慧叫做機器學習。

這是一種您可能未察覺，卻每天會互動的人工智慧，

而且它提供了機會幫助我們

處理許多世界上最艱難的挑戰。

機器學習指得是電腦如何識別模型，

而且在沒有明確編程的情況下作出決定。

更令人眼睛為之一亮的是，它使用的是一種

和我們以往編程一部電腦的方式完全不相同。

您可以利用編程使電腦學習，

就像您自己也是透過反覆試驗，

和大量的練習來學習。

學習來自經驗的累積，

對於機器學習也是一樣的道理。

在本案例中，經驗代表很多很多的數據。

機器學習可以讀取各式各樣的資料：

圖像、影片、音檔或文字，

以及開始識別數據中的模型。

一旦機器學會識別

這些數據當中的模型，它也可以學習基於數據中

的模型做出預測。

就像察覺到一張車子的圖像

和一台腳踏車的圖像之間的差異。

人工智慧和機器學習逐漸在廣泛的社會和我們的未來

扮演著越來越重要的角色。

因此，這也是為什麼我們該透過實戰經驗

學習人工智慧的原理如此重要的原因。

記住，人工智慧就像是任何一種工具。

首先，您從中吸取知識，

接著才擁有主宰的力量。