0:00:08.300,0:00:11.860
Mit navn er Ale Flores, og jeg er produkt-[br]manager hos Alexa.

0:00:12.500,0:00:15.220
Jeg hedder Dr. Chelsea Haupt. Jeg arbejder på Allen-instituttet for kunstig intelligens,

0:00:15.360,0:00:19.500
og jeg arbejder på en AI-drevet akademisk søgemaskine.

0:00:21.180,0:00:26.020
Rundt omkring dig tager computere beslutninger,[br]og disse beslutninger påvirker

0:00:26.020,0:00:31.259
dit dagligliv. Når du foretager en internetsøgning[br]eller ruller gennem din nyhedsfeed,

0:00:31.260,0:00:34.360
så bestemmer computere, hvad du ser.

0:00:34.360,0:00:39.060
Computere kan allerede genkende dit ansigt og forstå din stemme,

0:00:39.060,0:00:44.080
snart vil de køre biler og opdager sygdomme, endnu bedre end mennesker.

0:00:44.480,0:00:46.900
Så hvordan er dette muligt?

0:00:47.520,0:00:52.960
Du har måske hørt om noget, der hedder AI eller kunstig intelligens.

0:00:53.320,0:00:56.780
Ægte kunstig intelligens er årtier ude i fremtiden.

0:00:57.200,0:01:01.520
Men vi har en type AI i dag, kaldet Maskinlæring.

0:01:01.520,0:01:05.360
Det er en type AI, du sandsynligvis interagerer med hver dag, uden at vide det.

0:01:05.360,0:01:10.700
Det er mulighed at det kan hjælpe os med at tackle nogle af verdens største udfordringer.

0:01:12.660,0:01:18.180
Maskinlæring er, hvordan computere genkender mønstre og træffer beslutninger

0:01:18.180,0:01:21.360
uden at være specifikt programmeret.

0:01:21.820,0:01:27.580
Hvad der er så spændende, er, at det er et helt[br]en anden måde at programmere en computer på, end

0:01:27.580,0:01:29.620
hvad vi har gjort tidligere.

0:01:31.340,0:01:36.860
Med maskinlæring kan du i stedet for at programmere en computer trin for trin

0:01:37.360,0:01:43.760
programmere til at lære, ligesom du lærer, gennem at prøve og fejle, og masser af øvelse.

0:01:44.560,0:01:48.880
Læring kommer fra erfaring, og det er også sandt for maskinlæring.

0:01:49.280,0:01:53.700
In this case, "experience" means lots and lots of data.

0:01:54.500,0:01:57.560
Maskinlæring kan absorbere enhver form for data:

0:01:57.560,0:02:04.520
Billeder, video, lyd eller tekst og begynde at[br]genkende mønstre i disse data.

0:02:06.300,0:02:11.120
Når den lærer at genkende mønstre i dataene, kan den også lære at lave forudsigelser

0:02:11.120,0:02:12.980
baseret på disse mønstre.

0:02:13.340,0:02:18.420
Såsom at lægge mærke til forskellen mellem et billede af en bil og et billede af en cykel.

0:02:20.600,0:02:26.200
AI og maskinlæring spiller en større og større rolle i samfundet som helhed

0:02:26.640,0:02:29.000
o former fremtiden for os alle.

0:02:29.000,0:02:34.600
Det er derfor er det så vigtigt at lære, hvordan det fungerer, med en vis praktisk erfaring.

0:02:35.000,0:02:39.000
Du vil nu blive tilbudt chancen for at træne din egen maskinindlæringsmodel.

0:02:40.940,0:02:47.020
Husk, AI er som ethvert værktøj: først får du viden, så får du magten!