Ideen om kunstig intelligens forstået som menneskers interaktion med computere ved hjælp af almindeligt sprog opstod allerede i computerens barndom i de første årtier efter 2. verdenskrig. Men selv om de første programmerbare maskiner havde hjulpet med til at bryde tyskernes koder under krigen, så var der alligevel meget langt igen før sådanne tanker om at kunne kommunikere med maskiner var indenfor rækkevidde. Men forestillingen levede og i 1970'erne opstod ideer om at kunne skabe kunstige neurale netværk, inspireret af den øgede forskning i, hvordan hjernen egentlig fungerer. Den menneskelige hjerne består af ca 100 milliarder neuroner, der er forbundet på kryds og tværs i et ufatteligt omfattende og kompliceret netværk. Cellerne kommunikerer ved i bestemte situationer at sende elektriske signaler til andre neuroner, og nogle klynger af celler er i stand til over lang tid at opbevare information, de har modtaget tidligere, for så at aktivere denne viden, når der er brug for det. Fx information om, hvad der spiseligt, om situationer, der rummer fare osv. Hjernen kan genkende mønstre i de signaler, den modtager via øjne, ører og andre sanseindtryk, og kan processere dette så det resulterer i en handling.
I hjernens udvikling er den åbenbart på et tidspunkt nået en slags tipping point, hvor antallet af neuroner og forbindelser imellem dem er blevet så omfattende, at der opstår en bevidsthed. Så mængde betyder noget. I filmen fortælles om hvordan kunstige neurale netværk, bygget op af milliarder af variable, kan trænes på billedfiler, lydfiler og tekstfiler, så de faktisk lærer noget. Dette matematiske område kaldes for Machine Learning.
Matematikken i meget simple netværk bestående af ganske få neuroner er egentlig ret simpel. Den bygger på teorien for differentiable funktioner – udvidet til funktioner af flere variable - og på hvordan man fx bestemmer et minimum. Men ligesom sammensætning af simple ikke-lineære funktioner hurtigt bliver kompliceret, således også med store neurale netværk. I filmen præsenteres den grundlæggende teori, og der gives eksempler fra virksomhederne 3Shape, B&O og DMI på hvordan Machine Learning anvendes i billedanalyse, i fjernelse af støj fra lydoptagelser og i hurtig generering af varsler når voldsomt uvejr trækker op.
