WEBVTT

00:00:08.300 --> 00:00:11.860
Mit navn er Ale Flores, og jeg er produkt-
manager hos Alexa.

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

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

00:00:21.180 --> 00:00:26.020
Rundt omkring dig tager computere beslutninger,
og disse beslutninger påvirker

00:00:26.020 --> 00:00:31.259
dit dagligliv. Når du foretager en internetsøgning
eller ruller gennem din nyhedsfeed,

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

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

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

00:00:44.480 --> 00:00:46.900
Så hvordan er dette muligt?

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

00:00:53.320 --> 00:00:56.780
Ægte kunstig intelligens er årtier ude i fremtiden.

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

00:01:01.520 --> 00:01:05.360
Det er en type AI, du sandsynligvis interagerer med hver dag, uden at vide det.

00:01:05.360 --> 00:01:10.700
Det er mulighed at det kan hjælpe os med at tackle nogle af verdens største udfordringer.

00:01:12.660 --> 00:01:18.180
Maskinlæring er, hvordan computere genkender mønstre og træffer beslutninger

00:01:18.180 --> 00:01:21.360
uden at være specifikt programmeret.

00:01:21.820 --> 00:01:27.580
Hvad der er så spændende, er, at det er et helt
en anden måde at programmere en computer på, end 

00:01:27.580 --> 00:01:29.620
hvad vi har gjort tidligere.

00:01:31.340 --> 00:01:36.860
Med maskinlæring kan du i stedet for at programmere en computer trin for trin

00:01:37.360 --> 00:01:43.760
programmere til at lære, ligesom du lærer, gennem at prøve og fejle, og masser af øvelse.

00:01:44.560 --> 00:01:48.880
Læring kommer fra erfaring, og det er også sandt for maskinlæring.

00:01:49.280 --> 00:01:53.700
In this case, "experience" means lots and lots of data.

00:01:54.500 --> 00:01:57.560
Maskinlæring kan absorbere enhver form for data:

00:01:57.560 --> 00:02:04.520
Billeder, video, lyd eller tekst og begynde at
genkende mønstre i disse data.

00:02:06.300 --> 00:02:11.120
Når den lærer at genkende mønstre i dataene, kan den også lære at lave forudsigelser

00:02:11.120 --> 00:02:12.980
baseret på disse mønstre.

00:02:13.340 --> 00:02:18.420
Såsom at lægge mærke til forskellen mellem et billede af en bil og et billede af en cykel.

00:02:20.600 --> 00:02:26.200
AI og maskinlæring spiller en større og større rolle i samfundet som helhed

00:02:26.640 --> 00:02:29.000
o former fremtiden for os alle.

00:02:29.000 --> 00:02:34.600
Det er derfor er det så vigtigt at lære, hvordan det fungerer, med en vis praktisk erfaring.

00:02:35.000 --> 00:02:39.000
Du vil nu blive tilbudt chancen for at træne din egen maskinindlæringsmodel.

00:02:40.940 --> 00:02:47.020
Husk, AI er som ethvert værktøj: først får du viden, så får du magten!