< Return to Video

AI: What is Machine Learning?

  • 0:02 - 0:07
    [音樂]
  • 0:08 - 0:12
    我的名字是Ali Flores,我在Alexa擔任產品經理。
  • 0:12 - 0:13
    我是Chelsea Haupt博士,我任職於
  • 0:13 - 0:16
    艾倫人工智慧研究所,
  • 0:16 - 0:19
    我的專業領域在於人工智慧驅動的學術搜尋引擎。
  • 0:21 - 0:23
    All around you computers are making
    您生活周遭的電腦皆在
  • 0:23 - 0:26
    作出決定,而這些決定會影響
  • 0:26 - 0:28
    您的日常生活。
  • 0:28 - 0:32
    當您在網路上搜尋資料,或瀏覽新聞時,
  • 0:32 - 0:34
    電腦會決定您所看得內容。
  • 0:34 - 0:37
    電腦已經可以識別您的臉孔
  • 0:37 - 0:39
    並聽懂您的聲音。
  • 0:39 - 0:41
    很快地它們也將會駕駛車輛,
  • 0:41 - 0:44
    並且比人類還更能準確地偵測疾病。
  • 0:44 - 0:47
    所以,這怎麼可能呢?
  • 0:47 - 0:48
    您也許曾聽過
  • 0:48 - 0:51
    一種叫做AI的科技技術,
  • 0:51 - 0:56
    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,
  • 0:56 - 1:01
    不過有一種當今的人工智慧叫做機器學習。
  • 1:01 - 1:06
    這是一種您可能未察覺,卻每天會互動的人工智慧,
  • 1:06 - 1:08
    而且它提供了機會幫助我們
  • 1:08 - 1:12
    處理許多世界上最艱難的挑戰。
  • 1:12 - 1:16
    機器學習指得是電腦如何識別模型,
  • 1:16 - 1:21
    而且在沒有明確編程的情況下作出決定。
  • 1:21 - 1:23
    更令人眼睛為之一亮的是,它使用的是一種
  • 1:23 - 1:25
    和我們以往編程一部電腦的方式完全不相同。
  • 1:34 - 1:38
    您可以利用編程使電腦學習,
  • 1:38 - 1:42
    就像您自己也是透過反覆試驗,
  • 1:42 - 1:43
    和大量的練習來學習。
  • 1:45 - 1:46
    學習來自經驗的累積,
  • 1:46 - 1:49
    對於機器學習也是一樣的道理。
  • 1:49 - 1:54
    在本案例中,經驗代表很多很多的數據。
  • 1:54 - 1:58
    機器學習可以讀取各式各樣的資料:
  • 1:58 - 2:01
    圖像、影片、音檔或文字,
  • 2:01 - 2:05
    以及開始識別數據中的模型。
  • 2:06 - 2:08
    一旦機器學會識別
  • 2:08 - 2:10
    這些數據當中的模型,它也可以學習基於數據中
  • 2:10 - 2:13
    的模型做出預測。
  • 2:13 - 2:16
    就像察覺到一張車子的圖像
  • 2:16 - 2:20
    和一台腳踏車的圖像之間的差異。
  • 2:21 - 2:23
    人工智慧和機器學習逐漸在廣泛的社會和我們的未來
  • 2:23 - 2:29
    扮演著越來越重要的角色。
  • 2:29 - 2:31
    因此,這也是為什麼我們該透過實戰經驗
  • 2:31 - 2:36
    學習人工智慧的原理如此重要的原因。
  • 2:36 - 2:39
    記住,人工智慧就像是任何一種工具。
  • 2:39 - 2:41
    首先,您從中吸取知識,
  • 2:41 - 2:44
    接著才擁有主宰的力量。
Title:
AI: What is Machine Learning?
Description:

more » « less
Video Language:
English
Team:
Code.org
Project:
CSF '21-'22
Duration:
02:56

Chinese, Traditional (Hong Kong) subtitles

Revisions