
Arabic: 
مرحبا ! انا جبريل
جون جرين بوت: وانا جون غرين الآلي
ومرحبا بكم في كورس الذكاء الاصطناعي من " كراش كورس"
الأن، أريد ان أتأكد أننا على نفس الخط
الذكاء الاصطناعي في كل مكان
انه يساعد البنوك للقيام بقرارات الإقراض و يساعد الأطباء في تشخيص المرضى.
انه في هواتفنا ، الإكمال التلقائي للنصوص ، الخوارزميات التي تقوم بالتوصية على
فيديوهات اليوتيوب لمشاهدتها بعد هذا الفيديو!
الذكاء الاصطناعي لديه بالفعل اثر كبير على حياتنا.
لذلك نتفهم تباين المشاعر عند الناس حوله.
بعضنا يتخيل أن الذكاء الاصطناعي  سيغير العالم إلى الافضل ، بامكانه انهاء حوادث السيارات
لأننا نملك سيارات ذاتية القيادة ، أو بامكانه تقديم رعاية جيدة و تخصيصية لكبار السن
وآخرون قلقون من أن الذكاء الاصطناعي سيقود الى مراقبة دائمة من حكومة 'الاخ الأكبر'
البعض يقول ان الآلة ستأخذ كل أعمالنا
أو قد تحاول الروبوتات قتلنا جميعًا.
لا لسنا قلقين بشأنك يا جون غرين الآلي
ولكن عندما نتفاعل مع الذكاء الاصناعي المتاح كـ'سيري'...
يا سيري.

Korean: 
안녕하세요! 저는 Jabril입니다.
저는 존 그린 봇입니다.
Crash Course 인공 지능에 오신 것을 환영합니다!
자, 우리가 같이 이해하고 있는
부분에서부터 시작하겠습니다.
인공 지능은 어디에나 있습니다.
인공지능은 은행이 대출 결정을 내리도록 도와주고, 
의사가 환자를 진단하는 것을 도와줍니다.
스마트폰에서 텍스트 자동완성, YouTube에서 이 다음에 
볼 동영상을 추천하는 것은 알고리즘입니다.
스마트폰에서 텍스트 자동완성, YouTube에서 이 다음에 
볼 동영상을 추천하는 것은 알고리즘입니다.
AI는 이미 우리의 삶에서 모두에게 큰 영향을 미칩니다
이해 가능할 만하게도, 사람들은 이에 대해
양극화된 감정을 가지고 있습니다.
우리 중 일부는 AI가 긍정적인 방식으로 
세계를 바꿀 것이라 상상합니다.
자율 주행 차로 교통 사고를 막을 수 있고, 
노인들에게 개인 맞춤형 치료를 제공할 수 있습니다.
다른 사람들은 AI가 빅 브라더 정부의 지속적인 감시로
이어질 것이라고 걱정합니다.
어떤 사람들은 자동화가 우리의 모든 직업을
빼앗아 갈 것이라고 말합니다.
또는 로봇이 우리 모두를 죽이려 할 수도 있습니다.
아니, 우리는 존 그린 봇 너에 대해 걱정하는게 아냐.
하지만 현재 시리처럼 사용 가능한 
AI와 상호 작용할 때,
Siri야

English: 
Hey there! I’m Jabril.
John Green Bot: And I am John Green Bot
and welcome to Crash Course Artificial Intelligence.
Now, I want to make sure we’re starting
on the same page.
Artificial intelligence is everywhere.
It’s helping banks make loan decisions,
and helping doctors diagnose patients, it’s
on our cell phones, autocompleting texts,
it’s the algorithm recommending YouTube
videos to watch after this one!
AI already has a pretty huge impact on all
of our lives.
So people, understandably, have some polarized
feelings about it.
Some of us imagine that AI will change the
world in positive ways, it could end car accidents
because we have self-driving cars, or it could
give the elderly great, personalized care.
Others worry that AI will lead to constant
surveillance by a Big Brother government.
Some say that automation will take all our
jobs.
Or the robots might try and kill us all.
No, we’re not worried about you John Green Bot.
But when we interact with AI that’s currently
available like Siri...
Hey Siri.

Korean: 
AI가 우리 모두를 죽일까?
시리 : 저는 'AI가 우리 모두를 죽일까?'를
이해할 수 없습니다.
이러한 것들은 여전히 ​​먼 미래라는 게 확실합니다.
인공 지능이 어디로 향하고,  AI 혁명에서
우리의 역할을 이해하기 위해
우리는 오늘날의 우리가 어디까지 왔는지를
이해해야 합니다.
[INTRO]
여러분이 대부분 영화나 책에서 봤던 AI를 안다면,
아마 사람처럼 생각할 수 있는 이 모호하게 생긴
어떤 기계처럼 생겼을 수 있습니다.
소설가들은 좀 더 일반화 된 AI를 상상하길 좋아합니다.
그들은 우리가 가진 모든 질문에 대답 할 수있고
인간이 할 수있는 어떤 일이든 할 수 있습니다.
그러나 AI에 대해 그렇게 생각하기엔 매우 융통성 없고
그것은 초현실적이지 않습니다.
미안하지만 John Green-bot,
넌 아직 모든 것을 할 수는 없어.
기계가 인공지능을 지니고 있다고 함은, 데이터를 
해석할 수 있고, 데이터를 통해 잠재적으로 배우며
그 지식을 활용하여 특정 목표를 달성할 수 있습니다.

Arabic: 
هل سيقوم الذكاء الاصطناعي بقتلنا جميعا ؟
انا لا افهم السؤال
من الواضح أن تلك الأوقات مازالت بعيدة
الآن لكي نفهم إلى أين قد يتجه الذكاء الاصطناعي 
و دورنا في ثورة الذكاء الاصطناعي
يجب أن نفهم كيف 
وصلنا لما نحن عليه اليوم
إذا كانت معظم معرفتك حول الذكاء الاصطناعي
 من الأفلام أو الكتب ، ربما يبدو الذكاء الاصطناعى
كالتسمية الغامضة لأي آلة
يمكن أن تفكر مثل الإنسان.
يحب كتاب الخيال أن يتخيلوا ذكاء اصطناعي شامل
، يمكنه الاجابة على أي سؤال قد يكون
لدينا ، والقيام بأي شيء يمكن للإنسان القيام به.
ولكن هذه طريقة تفكير متزمّته عن
الذكاء الاصطناعى وليست واقعية جدا.
عذرًا ، جون جرين الآلي ، لا يمكنك فعل كل ذلك بعد.
ويقال أن للآلة ذكاء اصطناعي
إذا كان يمكنها تفسير البيانات، احتمالية تعلّمها
من البيانات ، وتستخدم هذه المعرفة للتكيّف
وتحقيق أهداف محددة.

English: 
Is AI going to kill us all?”
Siri: “I don’t understand ‘Is AI going
to kill us all.’”
… it’s clear that those are still distant
futures.
Now to understand where artificial intelligence might be headed, and our role in the AI revolution,
we have to understand how we got
to where we are today.
[INTRO]
If you know about artificial intelligence
mostly from movies or books, AI probably seems
like this vague label for any machine that
can think like a human.
Fiction writers like to imagine a more generalized
AI, one that can answer any question we might
have, and do anything a human can do.
But that’s a pretty rigid way to think about
AI and it’s not super realistic.
Sorry John Green-bot, you can’t do all that yet.
A machine is said to have artificial intelligence
if it can interpret data, potentially learn
from the data, and use that knowledge to adapt
and achieve specific goals.

Arabic: 
الآن ، فكرة "التعلم من البيانات"
هو نهج جديد نوعا ما.
لكننا سوف نترّق لذلك أكثر في الحلقة الرابعة
فمثلا حمّلنا برنامجًا جديدًا في
جون جرين بوت.
ينظر هذا البرنامج إلى مجموعة من الصور ، بعضها
لي وبعضها ليس لي ، ومن ثم يتعلم
من تلك البيانات.
ثم ، يمكننا أن نظهر له صورة جديدة ، مثل هذا "السيلفي" لي هنا في الاستوديو و أنا أصور هذا
الفيديو الخاص بـ"كراش كورس"، وسنرى ما اذا كان يمكنه 
أن يدرك أن الصورة لي.
جون جرين بوت: أنت جبريل.
إذا كان يمكنه تصنيف تلك الصورة الجديدة بشكل صحيح ،
يمكننا القول أن جون جرين بوت لديه بعض الذكاء الاصطناعي!
بالطبع ، هذه مدخلات محددة للغاية
من الصور
ومهمة محددة للغاية لتصنيف صورة ما إذا كانت لي أم لا
مع هذا البرنامج فقط ، لا يمكن لـ John Green-bot
أن يتعرف أو يُسمي أي شخص / ليس / أنا ...

Korean: 
자,  “데이터를 통한 학습”이라는 아이디어는
일종의 새로운 접근 방식입니다.
그러나 이는 에피소드 4 에서 더 자세히
알 수 있을 것입니다.
자, 존 그린 봇에서 새로운 프로그램을 로드
한다고 가정 해 봅시다.
이 프로그램은 저 또는 제가 아닌 많은 무리의 
사진들을 보고 그 데이터로부터 배웁니다.
이 프로그램은 저 또는 제가 아닌 많은 무리의 
사진들을 보고 그 데이터로부터 배웁니다.
그런 다음 그에게 이 Crash Course 촬영 스튜디오에서
찍은 selfie  새 사진을 보여줄 수 있습니다.
우리는 그가 사진이 저인지를 인식할 수 있는지
시험해 볼 것 입니다.
당신은 Jabril입니다.
그가 만약 새 사진을 올바르게 분류할 수 있다면
우리는 존 그린 봇이 인공지능을 가졌다고 말합니다.
그가 만약 새 사진을 올바르게 분류할 수 있다면
우리는 존 그린 봇이 인공지능을 가졌다고 말합니다.
물론, 그것은 매우 특정한 사진들의 입력이고, 
저든 아니든, 사진을 분류하는 매우 특정한 작업입니다.
물론, 그것은 매우 특정한 사진들의 입력이고, 
저든 아니든, 사진을 분류하는 매우 특정한 작업입니다.
그 프로그램으로 존 그린 봇은 제가 아닌 사람을
인식하거나 이름을 말할 수 없습니다.

English: 
Now, the idea of “learning from the data”
is kind of a new approach.
But we’ll get into that more in episode
4.
So let’s say we load up a new program in
John Green-bot.
This program looks at a bunch of photos, some
of me and some of not of me, and then learns
from those data.
Then, we can show him a new photo, like this
selfie of me here in the studio filming this
Crash Course video, and we’ll see if he
can recognize that the photo is me.
John Green Bot: You are Jabril.
If he can correctly classify that new photo,
we could say that John Green-bot has some
artificial intelligence!
Of course, that’s a very specific input
of photos, and a very specific task of classifying
a photo that’s either me or not me.
With just that program John Green-bot can’t
recognize or name anyone who /isn’t/ me…

English: 
John Green Bot: You are not Jabril.
He can’t navigate to places.
Or hold a meaningful conversation.
No.
I just don’t get it.
Why would anyone choose a bagel when you have
a perfectly good donut right here?
John Green Bot: You are Jabril
Thanks John Green Bot.
He can’t do most things that humans do,
which is pretty standard for AI these days.
But even with this much more limited definition of artificial intelligence, AI still plays
a huge role in our everyday lives.
There are some more obvious uses of AI, like Alexa or Roomba, which is kind of like the
AI from science fiction I guess.

Korean: 
당신은 Jabril이 아닙니다.
그는 장소를 탐색할 수 없습니다.
또는 의미있는 대화를 나눌 수도 없습니다.
아니.
이해 못 했어.
여기에 완벽하게 좋은 도넛을 먹을 때, 
왜 베이글을 골랐지?
당신은 Jabril입니다.
고마워 존 그린 봇..
그는 인간이 하는 대부분의 일을 할 수 없고 
요즘 보통의 AI입니다.
그러나 인공 지능에 대한
훨씬 제한적인 정의에도 불구하고,
AI는 여전히 우리의 일상에서 중대한 역할을 합니다.
Alexa 또는 Roomba와 같은 인공 지능은 좀 더 분명하게
사용되며 공상 과학 소설의 인공 지능과 비슷합니다.
Alexa 또는 Roomba와 같은 인공 지능은 좀 더 분명하게
사용되며 공상 과학 소설의 인공 지능과 비슷합니다.

Arabic: 
جون غرين بوت: أنت لست جبريل.
لا يستطيع الانتقال إلى الأماكن.
أو عقد محادثة ذات معنى
لا.
أنا فقط لا افهم
لماذا أي شخص قد يختار مخبوزات الباجل عندما يكون لديك
دونات جيدة تماما هنا؟
جون جرين بوت: أنت جبريل
شكرا جون جرين بوت.
لا يستطيع أن يفعل معظم الأشياء التي يفعلها البشر ،
وهو المعيار الجيد للذكاء الاصطناعي في هذه الأيام.
لكن حتى مع هذا التعريف المحدود للذكاء الاصطناعي ، لا يزال الذكاء الاصطناعي يلعب
دوراً كبير في حياتنا اليومية.
هناك بعض الاستخدامات الواضحة للذكاء الاصطناعي، مثل Alexa أو Roomba ، وهو نوعا ما مثل
الذكاء الاصطناعي من الخيال العلمي على ما اعتقد.

Arabic: 
ولكن هناك الكثير من الأمثلة الأقل وضوحًا!
عندما نشتري شيئًا من متجر كبير أو عبر الإنترنت ،
لدينا نوع واحد من الذكاء الاصطناعي  يقرر أي و
كم عدد العناصر التي يجب تخزينها
وبينما نستخدم Instagram ، نوع
مختلف من الذكاء الاصطناعي يختار الإعلانات لتظهر لنا.
الذكاء الاصطناعي يساعد على تحديد مدى تكلفة التأمين على سيارتنا
 ، أو ما إذا كنا حصلنا على الموافقة للحصول على قرض.
و الذكاء الاصطناعى يؤثر حتى على قرارات الحياة الكبيرة.
مثل عند تقديم طلبك للالتحاق بكلية (أوظيفة)
الذكاء الاصطناعي قد يفحصه قبل
قبل حتى أن يراه شخص
الطريقة التي يغير بها الذكاء الاصطناعي والأتمتة كل شيء ،
من التجارة إلى الوظائف ، هو نوعا ما مثل
الثورة الصناعية في القرن الثامن عشر.
هذا التغيير عالمي ، بعض الناس متحمسون
حول هذا الموضوع ، والبعض الآخر يخافون منه.
ولكن في كلتا الحالتين ، علينا جميعا المسؤولية
لفهم الذكاء الاصطناعى ومعرفة الدور
الذي سيلعبه الذكاء الاصطناعي في حياتنا.
ثورة الذكاء الاصطناعي بحد ذاتها ليست
 حتى بهذا القدم
مصطلح الذكاء الاصطناعي لم يكن 
حتى موجود منذ قرن مضى
تم صياغته في عام 1956 من قبل عالم الكمبيوتر
يدعى جون مكارثي.

English: 
But there are a ton of less obvious examples!
When we buy something in a big store or online,
we have one type of AI deciding which and
how many items to stock.
And as we scroll through Instagram, a different
type of AI picks ads to show us.
AI helps determine how expensive our car insurance
is, or whether we get approved for a loan.
And AI even affects big life decisions.
Like when you submit your college (or job)
application AI might be screening it before
a human even sees it.
The way AI and automation is changing everything,
from commerce to jobs, is sort of like the
Industrial Revolution in the 18th century.
This change is global, some people are excited
about it, and others are afraid of it.
But either way, we all have the responsibility
to understand AI and figure out what role
AI will play in our lives.
The AI revolution itself isn’t even that
old.
The term artificial intelligence didn’t
even exist a century ago.
It was coined in 1956 by a computer scientist
named John McCarthy.

Korean: 
그러나 덜 확실한 예들도 매우 많이 있습니다!
대형 매장이나 온라인에서 물건을 구입할 때 어떤 유형의
품목을 재고할지 결정하는 AI 유형이 있습니다.
대형 매장이나 온라인에서 물건을 구입할 때 어떤 유형의
품목을 재고할지 결정하는 AI 유형이 있습니다.
그리고 인스타 그램을 스크롤 할 때 다른 유형의 AI는
우리에게 보여줄 광고를 선택합니다.
AI는 대출 승인이나 자동차 보험료를 얼마 내야 할지 
결정하는 것을 돕기도 합니다.
그리고 AI는 삶의 중요한 결정에도 영향을 미칩니다.
대학 (또는 직업) 지원서를 제출할 때 처럼
AI 애플리케이션은 그것을 점검해 볼 수 있습니다.
사람이 그것을 보기 전에요.
상업에서 직업에 이르기까지
 AI와 자동화가 모든 것을 바꾸는 방식은
18세기의 산업 혁명과 비슷하다고 할 수 있습니다.
이 변화는 세계적이며, 일부 사람들은 그에 대해 흥분하고, 다른 사람들은 두려워합니다.
그러나 어느 쪽이든, 우리 모두에게는 AI를 이해하고
삶에서 AI가 어떤 역할을 할지 알아낼 책임이 있습니다.
그러나 어느 쪽이든, 우리 모두에게는 AI를 이해하고
삶에서 AI가 어떤 역할을 할지 알아낼 책임이 있습니다.
AI 혁명 그 자체는 그리 오래되진 않았습니다.
한 세기 전에 인공 지능이라는 용어는 
존재 하지도 않았습니다.
그것은 1956년에 존 맥카시라는
 컴퓨터 과학자에 의해 만들어졌습니다.

Korean: 
그는 이것을 "다트머스 여름 인공 지능 프로젝트"에서
이 이름을 사용했습니다.
대부분의 사람들은 이것을 짧게
“다트머스 컨퍼런스”라고 부릅니다.
이제는 주말에 한 번 이상 몇몇의 대화 안에서,
사업 만찬에서 이 단어를 듣습니다.
이제는 주말에 한 번 이상 몇몇의 대화 안에서,
사업 만찬에서 이 단어를 듣습니다.
당시에는 학자들이 한동안 생각하기 위해 모였습니다.
다트머스 컨퍼런스는 8주간 지속 되었고, 
거기에는 수많은 컴퓨터 과학자들과
인지 심리학자 및 수학자들이 모여 힘을 싣었습니다.
인공 신경 네트워크와 같이 Crash Course AI에서
이야기 할 많은 개념들은
이 회의를 통해 생각해 내어 졌고, 
그 이후 몇 년 동안 발전되었습니다.
이 회의를 통해 생각해 내어 졌고, 
그 이후 몇 년 동안 발전되었습니다.
하지만 이 신난 학자들은
인공 지능에 대해 정말 낙관적이며
그들은 약간 부풀려 말했을 수 있습니다.
예를 들어, Marvin Minsky는 재능이 있는
다트머스 회의의 인지 과학자였습니다.
예를 들어, Marvin Minsky는 재능이 있는
다트머스 회의의 인지 과학자였습니다.
그러나 그는 또한 기술, 특히 AI에 대해
 우스꽝스럽게 잘못된 예측을 했습니다.
1970년에 그는 "3~8년 이내에 우리는 평범한 인간의 
지능을 지닌 기계를 가질 것입니다." 라고 주장했습니다.
1970년에 그는 "3~8년 이내에 우리는 평범한 인간의 
지능을 지닌 기계를 가질 것입니다." 라고 주장했습니다.
미안, 마빈

Arabic: 
لقد استخدمه لتسمية "  مشروع بحث دارتموث الصيفي حول الذكاء الاصطناعي"
معظم الناس أطلقوا عليه "مؤتمر دارتموث"
للاختصار.
الآن ، كان هذا الطريق أكثر من عطلة نهاية أسبوع حيث
تستمع إلى بعض المحادثات ، وربما تذهب إلي
عشاء الشبكات.
بالعودة إلى ذلك الوقت ، التقى الأكاديميون فقط
للتفكير لفترة من الوقت.
استمر مؤتمر دارتموث ثمانية أسابيع
و كان به مجموعة من علماء الحاسب و علماء في
علم النفس المعرفي ، وعلماء الرياضيات لتوحيد الجهود
العديد من المفاهيم التي سنتحدث عنها في كورس crash course الخاص بالذكاء الاصطناعي
 ، مثل الشبكات العصبية
الاصطناعية ، كان يُحلم  بها و تم تطويرها خلال
هذا المؤتمر وفي السنوات القليلة التي
تبعت ذلك المؤتمر
ولكن لأن هؤلاء الأكاديميين المتحمسين كانوا حقا
متفائلين بشأن الذكاء الاصطناعي ،
قد يكونوا بالغوا في تسويقه قليلا
على سبيل المثال ، كان مارفن مينسكي عالم معرفي موهوب و الذي كان جزءا من مؤتمر
دارتموث.
لكنه كان لديه أيضا بعض التوقعات الخاطئة و السخيفة
حول التكنولوجيا ، وتحديدا الذكاء الاصطناعي
في عام 1970 ، ادعى أنه خلال "ثلاثة إلى ثمانية
سنوات سنحصل على آلة لديها الذكاء
العام للانسان المتوسط
و آسف مارفن

English: 
He used it to name the “Dartmouth Summer
Research Project on Artificial Intelligence.”
Most people call it the “Dartmouth Conference”
for short.
Now, this was way more than a weekend where
you listen to a few talks, and maybe go to
a networking dinner.
Back in the day, academics just got together
to think for a while.
The Dartmouth Conference lasted eight weeks
and got a bunch of computer scientists, cognitive
psychologists, and mathematicians to join
forces.
Many of the concepts that we’ll talk about
in Crash Course AI, like artificial neural
networks, were dreamed up and developed during
this conference and in the few years that
followed.
But because these excited academics were really
optimistic about artificial intelligence,
they may have oversold it a bit.
For example, Marvin Minsky was a talented
cognitive scientist who was part of the Dartmouth
Conference.
But he also had some ridiculously wrong predictions
about technology, and specifically AI.
In 1970, he claimed that in "three to eight
years we will have a machine with the general
intelligence of an average human being."
And, uh, sorry Marvin.

English: 
We’re not even close to that now.
Scientists at the Dartmouth Conference seriously
underestimated how much data and computing
power an AI would need to solve complex, real
world problems.
See, an artificial intelligence doesn’t
really “know” anything when it’s first
created, kind of like a human baby.
Babies use their senses to perceive the world
and their bodies to interact with it, and
they learn from the consequences of their
actions.
My baby niece might put a strawberry in her
mouth and decide that it’s tasty.
And then she might put play-doh in her mouth
and decide that it’s gross.
Babies experience millions of these data-gathering
events as they learn to speak, walk, think,
and not eat play-doh.
Now, most kinds of artificial intelligence
don’t have things like senses, a body, or
a brain that can automatically judge a lot
of different things like a human baby does.
Modern AI systems are just programs in machines.
So we need to give AI a lot of data.
Plus, we have to label the data with whatever
information the AI is trying to learn, like
whether food tastes good to humans.

Korean: 
하지만 우리는 지금도 가까이 있지 않습니다.
다트머스 회의의 과학자들은 AI가 복잡한 실제 문제를
해결하는 데 얼마나 많은 데이터와 컴퓨팅 능력이
필요한지를 심각하게 과소평가했습니다.
보세요. 인공지능은 처음 만들어졌을 때 
무언가를 "알지"못합니다.
인간의 아기처럼요.
아기는 자신의 감각을 사용하여 세상을 인식하고
몸으로 상호 작용하며
그들은 그들의 행위의 결과에서 배웁니다.
제 아기 조카가 입에 딸기를 넣고 그것이
맛있다고 결정할 수 있습니다.
그리고 그녀는 입에 놀이점토를 넣고
그것이 맛없다고 결정지을 것입니다.
아기는 이러한 수백만 데이터의 사건들을 경험하면서 
말하기, 걷기, 생각하기를 배웁니다.
그리고 놀이 점토를 먹지 않죠.
대부분의 인공 지능은 감각, 신체, 또는
인간 아기처럼 다른 많은 것들을 자동으로 판단할 수
있는 뇌를 갖고 있지 않습니다.
최신 AI 시스템은 기계의 프로그램 일 뿐입니다.
따라서 우리는 AI에 많은 데이터를 제공해야 합니다.
게다가, 우리는 어떤 정보든지 AI가 배우려고 하는
데이터에 라벨을 붙여야 합니다.
음식이 인간에게 좋은지 여부와 같이요.

Arabic: 
نحن لسنا حتى قريبين من ذلك الآن.
العلماء في مؤتمر دارتموث قللوا بشكل خطير
من  مقدار البيانات و قوة
الحوسبة التي سيحتاجها الذكاء الاصطناعي لحل مشاكل واقعية معقدة
انظر ، الذكاء الاصطناعي لا
يعرف حقاً أي شيء عندما يتم انشاؤه
، وكأنه نوعاً ما طفل رضيع.
يستخدم الأطفال حواسهم لإدراك العالم
وأجسامهم للتفاعل معها ، و
يتعلمون من عواقب أفعالهم
قد تضع ابنة أخي الرضيعة فراولة في
فمها وتقرر أنها لذيذة.
وبعد ذلك قد تضع صلصال "بلاي دوه"  في فمها
وتقرر أنه مقزز.
الأطفال يواجهون الملايين من هذه الاحداث التي يجمعون منها البيانات كما يتعلمون الكلام ، والمشي ، والتفكير ،
و عدم أكل صلصال "بلاي دوه"
الآن ، معظم أنواع الذكاء الاصطناعي
ليس لديها أشياء مثل الحواس ، الجسم ، أو
الدماغ الذي يمكن أن يحكم تلقائيا على كثير
من الأشياء المختلفة مثل ما يفعل الطفل.
أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة هي مجرد برامج في آلات.
لذلك نحن بحاجة إلى إعطاء الكثير من البيانات للذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى ذلك ، يتعين علينا تصنيف البيانات 
بالمعلومات التي يحاول الذكاء الاصطناعي تعلمها ، مثل
ما إذا كان الطعام مذاقه جيد بالنسبة للإنسان

Arabic: 
وبعد ذلك ، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى جهاز كمبيوتر قوي بدرجة كافية
لفهم كل البيانات.
كل هذا لم يكن متاحًا في عام 1956.
في ذلك الوقت ، ربما كان يمكن للذكاء الاصطناعي معرفة الفرق 
بين مثلث ودائرة ، لكنه بالتأكيد
لا يمكنه التعرف على وجهي في صورة مثل ما
فعل جون جرين بوت في وقت سابق!
لذلك حتى عام 2010 أو نحو ذلك ، كان المجال 
متجمداً في ما يسمى بشتاء الذكاء الاصطناعي
و مع ذلك كان هناك الكثير من التغييرات في النصف قرن الماضي التي قادتنا إلى ثورة الذكاء الاصطناعى.
كما قال صديق ذات مرة : "التاريخ يذكرنا
لنا أن الثورات ليست أحداثا
بقدر ما هي عمليات ".
ثورة الذكاء الاصطناعى لم تبدأ 
بحدث ما أو فكرة أو اختراع.
وصلنا إلى ما نحن عليه اليوم بسبب الكثير
من القرارات الصغيرة ، واثنين من التطورات الكبيرة
في الحوسبة.
كان التطور الأول زيادة كبيرة
في قوة الحوسبة ومدى سرعة أجهزة الكمبيوتر
في معالجة البيانات
لنرى كم هي كبيرة ، دعونا نذهب إلى
فقاعة التفكير.
خلال مؤتمر دارتموث في عام 1956 ، و
كان الكمبيوتر الأكثر تقدما هو IBM 7090.

English: 
And then, the AI needs a powerful enough computer
to make sense of all the data.
All of this just wasn’t available in 1956.
Back then, an AI could maybe tell the difference
between a triangle and a circle, but it definitely
couldn’t recognize my face in a photo like
John Green-bot did earlier!
So until about 2010 or so, the field was basically
frozen in what’s called the AI Winter.
Still there were a lot of changes in the last
half a century that led us to the AI Revolution.
As a friend once said: “History reminds
us that revolutions are not so much events
as they are processes.”
The AI Revolution didn’t begin with a single
event, idea, or invention.
We got to where we are today because of lots
of small decisions, and two big developments
in computing.
The first development was a huge increase
in computing power and how fast computers
could process data.
To see just how huge, let’s go to the
Thought Bubble.
During the Dartmouth Conference in 1956, the
most advanced computer was the IBM 7090.

Korean: 
그리고 AI에는 모든 데이터를 이해하기 위하여 충분히 
강력한 컴퓨터가 필요합니다.
이 모든 것이 1956년에 제공되지는 않았습니다.
당시 AI는 삼각형과 원을 구분하여 말할 수 있었지만
존 그린이 전에 했던 것처럼 사진에서
제 얼굴을 인식하지 못했습니다.
약 2010년 까지이 분야는 기본적으로
AI Winter라고 불리는 시대에 얼어 붙었습니다.
그런데도 지난 반세기 동안의 많은 변화가 우리를
AI 혁명으로 이끌었습니다.
누군가 말하길, “역사는 우리에게 혁명은 사건이라기
보다 , 변화가 일어나는 과정이라는 것을 상기시킨다."
누군가 말하길, “역사는 우리에게 혁명은 사건이라기
보다 , 변화가 일어나는 과정이라는 것을 상기시킨다."
AI 혁명은 하나의 사건 또는 하나의 발명으로
시작되지는 않았습니다.
우리는 많은 작은 결정과 컴퓨팅의 두 가지 큰 발전으로
인해 현재의 위치에 도달했습니다.
우리는 많은 작은 결정과 컴퓨팅의 두 가지 큰 발전으로
인해 현재의 위치에 도달했습니다.
첫 번째 발전은 컴퓨팅 성능과 컴퓨터가 데이터를
처리하는 속도가 크게 향상되었습니다.
첫 번째 발전은 컴퓨팅 성능과 컴퓨터가 데이터를
처리하는 속도가 크게 향상되었습니다.
얼마나 큰 지 알기 위해, 
생각 거품으로 가 봅시다!
1956년 다트머스 회의에서
가장 발전한 컴퓨터는 IBM 7090이었습니다.

Arabic: 
ملأ غرفة كاملة و قام بتخزين البيانات 
على أشرطة كاسيت عملاقة ، وتلقى التعليمات
باستخدام بطاقات ورقية مثقبة
كل ثانية ، يمكن أن يقوم IBM 7090
 ب 200000 عملية.
ولكن إذا حاولت أنت القيام بذلك الكم من العمليات فسيستغرق الأمر
منك 55 ونصف ساعة!!
على افتراض أنك أجريت عملية واحدة في الثانية ، و بشكل متواصل
و بدون أن تأخذ أي استراحة
هذا صحيح.
ليس حتى من أجل الحصول على وجبات خفيفة
في ذلك الوقت ، كانت تلك القوة الحاسوبية كافية
للمساعدة في نظام الصوايخ البالستية التحذيرية
الخاص بسلاح الطيران الامريكي
لكن يحتاج الذكاء الاصطناعى إلى إجراء الكثير من العمليات الحسابية مع الكثير من البيانات.
ترتبط سرعة الكمبيوتر بعدد
 الترانزستورات لديها للقيام بالعمليات.
كل عامين أو نحو ذلك منذ عام 1956 ، ضاعف المهندسون عدد الترانزستورات
في نفس مقدار المساحة.
لذلك أصبحت أجهزة الكمبيوتر أسرع بكثير.
عندما تم إصدار أول جهاز iPhone في عام 2007 ، كان يمكنه القيام بحوالي 400 مليون عملية في الثانية.
لكن بعد عشر سنوات ،
تقول شركة آبل إن معالج iPhone X يستطيع

English: 
It filled a whole room, stored data on basically
giant cassette tapes, and took instructions
using paper punch cards.
Every second, the IBM 7090 could do about
200,000 operations.
But if you tried to do that it would take
you 55 and a half hours!
Assuming you did one operation per second,
and took no breaks.
That’s right.
Not. Even. For. Snacks.
At the time, that was enough computing power
to help with the U.S. Air Force's Ballistic
Missile Warning System.
But AI needs to do a lot more computations with a lot more data.
The speed of a computer is linked to the number
of transistors it has to do operations.
Every two years or so since 1956, engineers have doubled the number of transistors that
can fit in the same amount of space.
So computers have gotten much faster.
When the first iPhone was released in 2007, it could do about 400 million operations per second.
But ten years later,
Apple says the iPhone X’s processor can

Korean: 
그것은 방 전체를 채우고 기본적으로
거대한 카세트 테이프에 데이터를 저장했으며
종이 펀치 카드를 사용하여 명령을 내렸습니다.
매 초마다, IBM 7090은
약 200,000번 작동했습니다.
하지만 만약 여러분이 그렇게 하려고 하면
 55 시간 반이 걸릴 것 입니다!
초당 하나의 작업을 수행하고, 쉬지 않았다고
가정했을 때 입니다.
그래요.
간식 시간 조차 없죠.
당시 미 공군의 탄도 미사일 경고 시스템을 지원하기에는
충분한 컴퓨팅 성능이었습니다.
당시 미 공군의 탄도 미사일 경고 시스템을 지원하기에는
충분한 컴퓨팅 성능이었습니다.
그러나 AI는 더 많은 데이터로
더 많은 계산을 수행해야 합니다.
컴퓨터의 속도는 작동해야 하는 트랜지스터 숫자와 
연관되어 있습니다.
1956년부터 매 2년마다, 엔지니어들은 동일한 공간에
들어맞는 트랜지스터 수를 두 배로 늘렸습니다.
1956년부터 매 2년마다, 엔지니어들은 동일한 공간에
들어맞는 트랜지스터 수를 두 배로 늘렸습니다.
그에 따라 컴퓨터가 훨씬 빨라졌습니다.
2007년 첫 번째 iPhone이 출시되었을 때,
초당 약 4억 건의 작업이 가능했습니다.
그러나 10 년 후,
애플은 아이폰 X의 프로세서가

Korean: 
초당 약 6천억 작업을 수행한다고 말합니다.
그것은 여러분 주머니에 천 개의 오리지널 아이폰이 든 
컴퓨팅 능력을 지닌 것과 같습니다.
(거기 모든 컴퓨터 괴짜들에게, 당신 말이 맞아요, 
그렇게 간단하지는 않습니다.)
(우리는 여기서 FLOPS(부동 소수점 연산)에 대해서만 
이야기하고 있습니다.
IBM 7090과 같은 계산 기능을 수행하는
최신 슈퍼 컴퓨터는
초당 30조 회를 수행할 수 있습니다.
다시 말해서, 현대 슈퍼 컴퓨터가 1초 동안 계산하는
프로그램은 IBM 7090에게 4,753년이 걸릴 것입니다.
다시 말해서, 현대 슈퍼 컴퓨터가 1초 동안 계산하는
프로그램은 IBM 7090에게 4,753년이 걸릴 것입니다.
고마워 생각 거품!
그리하여 2005년 무렵, 컴퓨터는 특정 뇌 기능을 
모방하기에 충분한 파워를 갖기 시작했습니다.
그리고 이 무렵은 인공 지능 겨울이
해빙의 징후를 보이기 시작한 시기입니다.
하지만 여러분이 강력한 컴퓨터를 가지고 있다 하더라도
우걱우걱 먹을 데이터가 없다면 무용지물입니다.
하지만 여러분이 강력한 컴퓨터를 가지고 있다 하더라도
우걱우걱 먹을 데이터가 없다면 무용지물입니다.
두 번째로 개발된 AI혁명은 여러분이 지금 사용하고 있는
인터넷과 소셜 미디어 입니다.

Arabic: 
القيام بحوالي 600 مليار عملية في الثانية الواحدة.
هذا مثل أن يكون لديك في جيبك قوة الحوسبة ل
أكثر من ألف من ال iPhone الأول
لجميع المهووسين هناك ، اسمعوا انتم على حق
، الأمر ليس بهذه البساطة - نحن
نتحدث هنا عن ال FLOPS فقط
ويمكن للحاسوب الفائق الحديث ، الذي يقوم بوظائف حسابية مثل IBM 7090 ، أن يفعل أكثر من
30 كوادريليون عملية في الثانية الواحدة.
بعبارة أخرى ، البرنامج الذي يستغرق من الحاسوب الفائق الحديث ثانية واحدة  لحوسبته
قد يستغرق ٤٧٥۳ سنة من IBM 7090 لحوسبته !!
شكرا فقاعة التفكير!
لذلك بدأ يكون لدى الحاسبات ما يكفي من قوة الحوسبة
  لمحاكاة وظائف معينة في الدماغ
بواسطة الذكاء الاصطناعي في عام 2005 ، وعندها بدأ شتاء الذكاء الاصطناعى في إظهار علامات ذوبان الجليد.
ولكن لا يهم حقا إذا كان لديك
كمبيوتر قوي ما لم يكن لديك أيضا
الكثير من البيانات ليتغذى بها.
التطور الثاني الذي دفع
ثورة الذكاء الاصطناعي هي شيء تستخدمه
الآن: الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي.

English: 
do about 600 billion operations per second.
That’s like having the computing power of
over a thousand original iPhones in your pocket.
(For all the nerds out there, listen you’re
right, it’s not quite that simple - we’re
just talking about FLOPS here)
And a modern supercomputer, which does computational functions like the IBM 7090 did, can do over
30 quadrillion operations per second.
To put it another way, a program that would
take a modern supercomputer one second to
compute,
would have taken the IBM 7090 4,753 years.
Thanks Thought Bubble!
So computers started to have enough computing
power to mimic certain brain functions with
artificial intelligence around 2005, and that’s when the AI winter started to show signs of thawing.
But it doesn’t really matter if you have
a powerful computer unless you also have
a lot of data for it to munch on.
The second development that kicked off the
AI revolution is something that you’re using
right now: the Internet and social media.

Arabic: 
في العشرين سنة الماضية ، أصبح عالمنا
مترابطا أكثر
سواء كنت تقوم بالبث المباشر من هاتفك ، أو
مجرد تستخدم بطاقة الائتمان ، نحن جميعا نشارك
في العالم الحديث.
في كل مرة نقوم بتحميل صورة ، ننقر فوق رابط ،
نغرد بهاشتاج أو نغرد دون هاشتاج ،
ننقر زر الاعجاب لفيديو على يوتيوب أو نقوم بعمل tag لصديق على الفيس  نتناقش على Reddit أو نكتب 
 [R.I.P vine ] على TikTok
، دعم حملة كيك ستارتر ، شراء
الوجبات الخفيفة من أمازون ، استدعاء أوبر بينما انت في حفلة ،
أي شيء ، هذا ما ينتج البيانات
حتى عندما نفعل شيئا يبدو 
أنه غير متصل بالإنترنت ، مثل التقدم بطلب للحصول على قرض
لشراء سيارة جديدة أو باستخدام جواز سفر في المطار ،
 مجموعات البيانات هذه تنتهي في نظام أكبر.
ثورة الذكاء الاصطناعي تحدث الآن ، لأن
لدينا هذه الثروة من البيانات وقوة
الحوسبة لفهم هذه البيانات
و انا افهم أن
فكرة أننا ننتج مجموعة كبيرة  من
البيانات ولكن لا نعرف دائمًا كيف أو لماذا أو
ما إذا كان يتم استخدامها من قبل برامج الكمبيوتر
يمكن أن تشغل تفكيرنا.
ولكن من خلال Crash Course AI ، نريد أن نتعلم
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي لإنه
يؤثر على حياتنا بشكل كبير.

English: 
In the past 20 years, our world has become
much more interconnected.
Whether you livestream from your phone, or
just use a credit card, we’re all participating
in the modern world.
Every time we upload a photo, click a link,
tweet a hashtag, tweet without a hashtag,
like a YouTube video, tag a friend on Facebook,
argue on Reddit, post on TikTok [R.I.P.
Vine], support a Kickstarter campaign, buy
snacks on Amazon, call an Uber from a party,
and basically ANYTHING, that generates data.
Even when we do something that /seems/ like
it’s offline, like applying for a loan to
buy a new car or using a passport at the airport
those datasets end up in a bigger system.
The AI revolution is happening now, because
we have this wealth of data and the computing
power to make sense of it.
And I get it.
The idea that we’re generating a bunch of
data but don’t always know how, why, or
if it’s being used by computer programs
can be kind of overwhelming.
But through Crash Course AI, we want to learn
how artificial intelligence works because
it’s impacting our lives in huge ways.

Korean: 
지난 20년 동안 우리 세계는
훨씬 더 상호 연결되어 왔습니다.
휴대 전화에서 실시간 스트리밍하거나 신용 카드만
사용해도 여러분 모두 현대 세계에 참여하고 있습니다.
휴대 전화에서 실시간 스트리밍하거나 신용 카드만
사용해도 여러분 모두 현대 세계에 참여하고 있습니다.
사진을 업로드 할 때마다 링크를 클릭하고, 
해시 태그를 트윗하고,
해시 태그가 없는 트윗 (예 : YouTube 동영상)을
Facebook 친구에게 태그하고, Reddit에 의견을 말하고
TikTok에  [R.I.P. Vine]을 게시하고, 킥 스타터 캠페인 
지원, 아마존 스낵 판매, 파티에서 우버에 전화하는 것
기본적으로 모든 활동은 데이터를 발생시킵니다.
우리가 오프라인에서 하는 것 같이 보여도,
예를 들어 새 차를 사기 위해 대출을 받는 것과,
공항에서 여권을 사용하는 것들의
데이터 세트는 더 큰 시스템에 있게 됩니다.
풍부한 데이터와 이를 이해할 수 있는 컴퓨팅 파워를 
가지고 있기 때문에, AI혁명은 지금 일어나고 있습니다.
풍부한 데이터와 이를 이해할 수 있는 컴퓨팅 파워를 
가지고 있기 때문에, AI혁명은 지금 일어나고 있습니다.
음, 알겠어요.
우리가 많은 데이터를 생성하고 있지만 컴퓨터 프로그램
에서 데이터를 사용하는 방법, 이유 또는 사용 여부가
항상 압도적이라는 사실을 항상 알고있는 것은 아닙니다.
하지만 Crash Course AI를 통해, 우리는
인공 지능이 작동하는 방식을 배울 것입니다.
왜냐하면 그것은 우리 삶에 커다란 영향을 미치기 때문이에요.

Arabic: 
وسيستمر هذا التأثير في الزيادة
مع المعرفة ، يمكننا اتخاذ قرارات صغيرة
من شأنها أن تساعد في توجيه ثورة الذكاء الاصطناعي، بدلاً من
الشعور بأننا نركب أفعوانية
 لم نشترك بها.
نحن نبني مستقبل الذكاء
الاصطناعي معا ، كل يوم.
و الذي أعتقد أنه أمر رائع.
في المرة القادمة ، سنبدأ الغوص في أفكار تقنية مثل 
التعلم المُراقب ، التعلم غير المُراقب
و التعلم المُعزز
وسنناقش ما الذي يجعل خوارزمية تعلم الآلة جيدة
اراكم لاحقا!
شكرا ل PBS على رعاية Crash Course AI!
إذا كنت ترغب في المساعدة في الحفاظ على أن يكون crash course
مجانا للجميع ، إلى الأبد ، يمكنك الانضمام
إلى مجتمعنا على Patreon.
وإذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول كيفية حصول أجهزة الكمبيوتر على هذه السرعة ، شاهد الفيديو الخاص بنا عن قانون مور.

Korean: 
그리고 그 영향은 계속 커질 것입니다.
지식을 바탕으로, 우리는 작은 결정을 내리며
AI 혁명을 이끄는 것을 도울 수 있습니다.
우리가 신청하지 않은 롤러 코스터를 타는 느낌을
받는 대신,
우리는 함께 매일 인공지능의 미래를 창조하고 있습니다.
이건 정말 멋지다고 생각합니다.
다음 시간에는, 감독, 비지도 및 강화학습과 같은 기술적 
사상을 파헤쳐 볼 것 입니다.
다음 시간에는, 감독, 비지도 및 강화학습과 같은 기술적 
사상을 파헤쳐 볼 것 입니다.
그리고 우리는 무엇이 머신 러닝의 알고리즘을 
좋게 만드는지 토론할 것 입니다.
그때 봐요!
Crash Course AI를 후원 해 주신 PBS에게 감사합니다!
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컴퓨터 속도가 어떻게 빨라 졌는지 자세히 알아 보려면
무어의 법칙에 관한 비디오를 확인하십시오.

English: 
And that impact will only continue to grow.
With knowledge, we can make small decisions
that will help guide the AI revolution, instead
of feeling like we’re riding a rollercoaster
we didn’t sign up for.
We’re creating the future of artificial
intelligence together, every single day.
Which I think is pretty cool.
Next time, we’ll start to dive into technical
ideas like supervised, unsupervised, and reinforcement
learning.
And we’ll discuss what makes a Machine Learning
algorithm good.
See you then!
Thanks to PBS for sponsoring Crash Course AI!
If you want to help keep all Crash Course
free for everybody, forever, you can join
our community on Patreon.
And if you want to learn more about how computers got so fast, check out our video on Moore’s Law.
