-
קוראים לי אַלֶה פלורס,
ואני מנהלת מוצר ב"אלכסה".
-
אני ד"ר צ'לסי האופט. אני עובדת במכון
"אלן" למחקר של אינטליגנציה מלאכותית,
-
ואני עובדת על מנוע חיפוש אקדמי
המופעל בעזרת אינטליגנציה מלאכותית.
-
כיום, בכל מקום מסביבכם, מחשבים מקבלים
החלטות, וההחלטות הללו משפיעות על
-
חיי היומיום שלכם. כשאתם מחפשים משהו
באינטרנט, או כשאתם גוללים בפיד שלכם,
-
המחשבים הם אלה שמחליטים מה תראו.
-
מחשבים יכולים כבר לזהות את הפנים
שלכם ולהבין את הקול שלכם,
-
ובקרוב הם יוכלו לנהוג ברכבים, או לזהות
מחלות, אפילו יותר טוב מבני־אדם.
-
אז איך כל זה מתאפשר בעצם?
-
אולי שמעתם על משהו שקרוי
.A.I - "אינטליגנציה מלאכותית", בעברית.
-
אינטליגנציה מלאכותית עדיין
רחוקה מאיתנו עשרות שנים.
-
אבל יש סוג של אינטליגנציה מלאכותית שזמין
כבר כיום: למידת מכונה (Machine Learning).
-
זהו סוג של אינטליגנציה מלאכותית שאתם אולי
נמצאים איתו במגע יומיומי, ולא ידעתם על כך.
-
יש בכוחו לסייע לנו בפיתרון של כמה מהבעיות
הגדולות ביותר שניצבות בפני האנושות כיום.
-
למידת מכונה היא האופן שבו מחשבים
מזהים דפוסים, ומבצעים החלטות
-
מבלי שהם מתוכנתים לכך באופן ישיר.
-
מה שכל כך מרגש בזה הוא שזו דרך
חדשה לגמרי לתכנת מחשב, שונה
-
מכל מה שהכרנו ועשינו בעבר.
-
בלמידת מכונה, במקום לתכנת מחשב צעד אחר צעד
-
אתם יכולים לתכנת אותו ללמוד ממש כמו שאתם
לומדים, דרך ניסוי וטעייה, והרבה תירגול.
-
הלמידה מגיעה מהחוויה עצמה,
והדבר הזה נכון גם לגבי למידת מכונה.
-
במקרה הזה, ה"חוויה" מורכבת
מהמון־המון נתונים.
-
למידת מכונה יכולה לקלוט כל סוג של מידע:
-
תמונות, וידאו, אודיו או טקסט -
ולהתחיל לזהות דפוסים בתוך המידע הזה.
-
ברגע שהיא לומדת לזהות דפוסים במידע,
היא יכולה ללמוד כיצד לבצע תחזיות
-
המבוססות על הדפוסים הללו.
-
כמו, למשל, להבחין בהבדלים הקיימים בין
תמונה של רכב לבין תמונה של אופניים.
-
אינטליגנציה מלאכותית ולמידת מכונה ממלאות
חלק הולך וגדל בחברה באופן כללי,
-
ומעצבות את העתיד של כל אחד ואחת מאיתנו.
-
לכן כל כך חשוב לדעת איך זה עובד,
ועוד יותר כשמדובר בניסיון מעשי.
-
אתם עומדים לקבל הזדמנות ו"לאמן"
מודל למידת מכונה משלכם.
-
זכרו, אינטליגנציה מלאכותית היא כמו כל כלי:
קודם משיגים את הידע, אח"כ משיגים את הכוח!