# gl/72OOkMseZpIf.xml.gz
# sh/72OOkMseZpIf.xml.gz
(src)="1"> PRONTO EN TODO O MUNDO
(trg)="1"> STIŽE USKORO ŠIROM SVETA
(src)="2"> A REVOLUCIÓN MUNDIAL
(trg)="2"> SVETSKA REVOLUCIJA
(src)="3"> A XENTE DO MUNDO ÉRGUESE
(trg)="3"> GRADJANI SVETA USTANITE
(src)="4"> O DÍA DA EVOLUCIÓN DA ACCIÓN GLOBAL
(trg)="4"> DAN GLOBALNE EVOLUTIVNE AKCIJE
(src)="5"> NIGUÉN GAÑA
(trg)="5"> NIKO NE DOBIJA
(src)="6"> A MENOS QUE TOD@ S GAÑEMOS
(trg)="6"> DOK SVI NE POBEDE !
(src)="7"> 12 DE MAIO DO 2012
(trg)="7"> 12 MAJ 2012
# gl/7opHWpu2fYcG.xml.gz
# sh/7opHWpu2fYcG.xml.gz
(src)="1"> Agora , se o Presidente Obama invítame a ser o próximo Zar das Matemáticas faríalle unha proposta que melloraría bastante o ensino das matemáticas neste país .
(trg)="1"> Ako bi me kojim slucajem predsednik Obama pozvao da ja budem sledeci Car matematike , ja bih imao predlog za njega za koji mislim da bi u mnogome mogao da poboljsa predavanje matematike u skolama u ovoj zemlji .
(src)="2"> E sería bastante fácil de implantar e nada custosa .
(trg)="2"> Koji bi bio lak da se implementira i jeftin .
(src)="3"> O currículo de matemáticas que temos baséase fundamentalmente na aritmética e o álxebra .
(trg)="3"> Matematicki program koji trenutno imamo je baziran na osnovama aritmetike i algebre .
(src)="4"> E todo o que aprendemos a partir de entón é formarnos cara a un concepto .
(trg)="4"> I sve sto ucimo posle toga ide u pravcu razvijanja ka jednoj oblasti matematike .
(src)="5"> E na punta da pirámide atópase o cálculo .
(trg)="5"> I na vrhu te piramide je Analiza ( tj .
(trg)="6"> Diferencijalni i integralni racun ) .
(src)="6"> E aquí estou para dicir que eu penso que non é a cima correcta da pirámide ... que a cima correcta - que todos os nosos estudantes , todo graduado do instituto debería saber - son as estatísticas : probabilidade e estatísticas .
(trg)="7"> Ja vam ovde sada kazem da ja mislim da je to pogresan vrh piramide ... i da je oblast matematike , koju bi svaki student i svaki srednjoskolac trebalo da zna , jeste Statistika .
(trg)="8"> Verovatnoca i statistika .
(src)="7"> ( Aplausos )
(trg)="9"> ( aplauz )
(src)="8"> Dígoo en serio , non me interpreten mal .
(trg)="10"> Mislim , nemojete pogresno da me shvatite .
(src)="9"> O cálculo é unha materia importante .
(src)="10"> É un dos grandes produtos da mente humana .
(trg)="11"> Analiza je jako bitna oblast matematike . i vazi za veliki uspeh ljudskog roda .
(src)="11"> As leis da natureza están escritas na linguaxe do cálculo .
(trg)="12"> I prirodni zakoni su napisani kroz izvode i integrale .
(src)="12"> E todo estudante que estuda matemáticas , ciencias , enxeñería , economía , definitivamente deberían aprender cálculo ao final do seu primeiro ano como universitarios .
(trg)="13"> I svaki student koji studira matematiku , prirodne nauke , inzinjerstvo , ekonomiju , mora da zna Analizu do kraja prve godine fakulteta .
(src)="13"> Pero estou aquí para dicir , como profesor de matemáticas , que moi pouca xente usa o cálculo de xeito consciente e relevante na súa vida diaria .
(trg)="14"> Ali ja sam ovde da vam kazem , kao profesor matematike , da vrlo malo ljudi koristi izvode i integrale na svestan , smislen nacin u svakodnevnom zivotu ,
(src)="14"> Doutra banda , as estatísticas , é unha materia que podes , e deberías usar no día a día .
(trg)="15"> Sa druge strane ,
(trg)="16"> Statistika je oblast koju mozete , i koji bi trebalo da koristite na svakodnevnoj osnovi , zar ne ?
(src)="16"> É risco .
(src)="17"> É recompensa .
(src)="18"> É casualidade .
(trg)="17"> Statistika se bavi rizikom , mogucnosti dobitka , slucajnostima , razumevanju podataka .
(src)="20"> Penso que si os nosos estudantes , si os nosos estudantes do instituto - si todos os cidadáns americanos - soubesen sobre probabilidade e estatísticas , non estariamos no desastre económico que actualmente vivimos .
(trg)="18"> Ja mislim da ako bi nasi studenti , ako bi nasi srednjoskolci , ako bi svi gradjani u SAD , znali o verovatnoci i statistici , mi ne bi bili u ovoj ekonomskoj krizi u kojoj smo danas .
(src)="21"> Non só - grazas - non só que si é pensando razoablemente , pode ser tremendamente entretido .
(trg)="19"> Ne samo -- hvala -- ne samo to ... [ ali ] ako bi se predavalo na pravi nacin , moze da bude vrlo zabavno .
(src)="22"> Refírome a que , probabilidade e estatísticas , son as matemáticas dos xogos e as apostas .
(src)="23"> É analizar tendencias .
(src)="24"> É predicir o futuro .
(trg)="20"> Mislim , verovatnoca i statistika je matematika igara i kockanja , analiziranja trendova pa i predvidjanja buducnosti .
(src)="25"> Miren , o mundo cambiou , de analóxico a dixital .
(trg)="21"> Pazite ovako ... svet se promenio od analognog ka digitalnom .
(src)="26"> E é hora de que o noso currículo de matemáticas cambie de analóxico a dixital .
(trg)="22"> I vreme je da se i nas program matematike promeni od analognog ka digitalnom .
(src)="27"> Da máis clásica , matemática continua a unha máis moderna , matemática discreta .
(trg)="23"> Sa dosadasnje klasicne kontinualne matematike , na moderniju , diskretnu matematiku .
(src)="28"> A matemática da incerteza , do azar de datos , e iso é probabilidade e estatísticas .
(trg)="24"> Matematiku neodredjenosti , slucajnosti , podataka -- a sve je to Verovatnoca i statistika .
(src)="29"> En resumo , no canto de que os nosos estudantes aprendan acerca das técnicas do cálculo , penso que sería moito máis relevante si todos eles soubesen que significan dúas desviacións estándares da media .
(src)="30"> E dígoo en serio
(trg)="25"> Kao zakljucak , umesto da studenti uce o izvodima i integralima , mislim da bi bilo mnogo vaznije kad bi svi znali sta znaci odstupanje od dve standarne devijacije od srednje vrednosti .
(src)="31"> Moitas grazas .
(trg)="26"> Hvala puno .
(src)="32"> ( Aplausos )
(trg)="27"> ( Aplauz )
# gl/SyzLWg6DfkoT.xml.gz
# sh/SyzLWg6DfkoT.xml.gz
(src)="1"> Que é a aprendizaxe automática ?
(src)="2"> Neste video tentaremos definir que é e tamén tentar ofrecervos unha idea de cando hai que empregar aprendizaxe automática .
(trg)="2"> U ovom videu ćemo pokušati da definišemo šta je to i pokušati da vam damo osećaj kada želite da koristite mašinsko učenje .
(src)="3"> Incluso dentro dos profesionais da aprendizaxe automática non hai unha definición ben aceptada do que é e do que non é a aprendizaxe automática .
(trg)="3"> Čak i među onima koji se bave mašinskim učenjem ne postoji opšte prihvaćena definicija šta je a šta nije mašinsko učenje .
(src)="4"> Pero deixádeme amosarvos un par de exemplos de como a xente tentou definila .
(trg)="4"> Ali dozvolite mi da vam pokažem par primera na koji način su ljudi pokušali da ga definišu .
(src)="5"> Aquí vai a definición do que é aprendizaxe automática segundo Arthur Samuel .
(trg)="5"> Evo definicije šta je mašinsko učenje po Arturu Semjuelu .
(src)="6"> El define a aprendizaxe automática coma o campo de estudo que dá ás computadoras a habilidade de aprender sen ter sido explicitamente programadas .
(trg)="6"> On je definisao mašinsko učenje kao studijsko polje koje daje računarima mogućnost da uče bez da bivaju eksplicitno programirani .
(src)="7"> O salto á fama de Samuel foi nos anos 50 , cando escribiu un programa do xogo das damas .
(trg)="7"> Semjuelov trenutak slave se zbio 1950- ih , kada je naprisao program za igranje dame .
(src)="8"> E o sorprendente deste programa do xogo das damas , foi que o mesmo Arthur Samuel non era un bo xogador de damas .
(trg)="8"> I zapanjujuća stvar u vezi sa programom za igranje dame , je bila da sam Artur Semjuel nije bio veoma dobar igrač dame .
(src)="9"> Mais o que fixo foi programar a computadora para xogar decenas de milleiros de partidas contra si mesma , observando que tipos de posicións no taboleiro levaban á vitoria e que tipos de posicións levaban a derrotas .
(trg)="9"> Ali ono što je on uradio , je da je programirao računar da igra desetine hiljada igara protiv sebe .
(trg)="10"> A takođe gledanjem koje vrste pozicija na tabli su skloni da vode do pobede , i koja vrsta pozicija na tabli je sklona da vodi ka porazima .
(src)="10"> O programa do xogo de damas aprende co tempo cales son as boas posicións no taboleiro e cales son as malas .
(trg)="11"> Program za igranje dame , uči tokom vremena šta su dobre pozicije na tabli a šta su loše pozicije na tabli .
(trg)="12"> I kao ishod , naučio je da igra damu bolje nego je što Artur Semjuel bio u stanju da igra .
(src)="11"> E finalmente aprende a xogar ás damas mellor do que Arthur Samuel é capaz el mesmo .
(src)="12"> Isto foi un resultado salientable .
(trg)="13"> Ovo je bio izvanredan rezultat .
(src)="13"> Aínda que Samuel non era un bo xogador de damas .
(src)="14"> Pero grazas a que a computadora ten a paciencia de xogar decenas de milleiros de veces contar si mesma .
(trg)="14"> Ispostavilo da sam Artur Semjuel nije bio naročito dobar igrač dame , ali zato je računar imao strpljenja da igra desetine hiljada igara samostalno .
(src)="15"> Ningún humano ten a paciencia de xogar tal cantidade de partidas .
(trg)="15"> Nijedan čovek nema strpljenja da igra toliko puno igara .
(src)="16"> Facendo isto a computadora foi capaz de ter moita máis experiencia no xogo e finalmente converterse nun xogador de damas mellor ca Arthur Samuel mesmo .
(src)="17"> Esta é dalgunha maneira unha definición informal , e vella .
(trg)="16"> Na taj način računar je bio u stanju da stekne puno iskustva u igranju dame , tako da je konačno postao bolji igrač dame od samog Artura Semjuela .
(src)="18"> Velaiquí outra definición algo máis recente de
(trg)="17"> Ovo je više neformalna i jedna od starijih definicija .
(trg)="18"> Evo nešto novije definicije od Toma
(src)="19"> Tom Mitchell , que é un amigo , en Carnegie Mellon .
(trg)="19"> Mičela , koji je prijatelj sa Karnegi Melon univerziteta .
(src)="20"> Tom define a aprendizaxe automática dicindo que un problema de aprendizaxe ben proposto defínese do seguinte xeito .
(trg)="20"> Tom definiše mašinsko učenje govoreći da je dobro postavljen problem mašinskog učenja definisan na sledeći način .
(src)="21"> El di , un programa de computadora dise que aprende da experiencia E con respecto de certa tarefa T e cunha medida do rendemento P se esta medida sobre T medida por P mellora a experiencia E .
(trg)="21"> Kaže se da računarski program uči iz iskustva E , u odnosu na neki zadatak T , i neku meru učinka P , ako se taj učinak zadatka T meren sa P poboljšava iskustvom E .
(src)="23"> Para o exemplo do xogo das damas , a experiencia E sería a experiencia de ter o programa xogando decenas de milleiros de partidas contra si mesmo .
(trg)="23"> Za primer igranja dame , iskustvo E bi bilo iskustvo koje program stiče igrajući desetine hiljada igara protiv sebe .
(src)="24"> A tarefa T sería a tarefa de xogar ás damas .
(trg)="24"> Zadatak T , bi bio zadatak igranja dame .
(src)="25"> E a medida do rendemento P sería a probabilidade de gañar a seguinte partida de damas contra algún novo opoñente .
(trg)="25"> A mera učinka P bi bila verovatnoća da će dobiti sledeću igru dame protiv nekog novog protivnika .
(src)="26"> A través destes vídeos , ademáis de tentar aprendervos a materia , ocasionalmente fareivos algunha pregunta para estar seguro de que entendedes o contido .
(trg)="26"> Kroz ove video snimke , pored toga što ću probati da vas naučim novim stvarima , povremeno ću vas pitati pitanje da bih bio siguran da razumete sadržaj .
(src)="27"> Aquí vai unha .
(src)="28"> Na parte superior está a definición de aprendizaxe automática dada por Tom Michell
(trg)="27"> Evo i jedne od najboljih definicija mašinskog učenja od strane Toma
(src)="29"> Supoñamos que o voso xestor de correo electrónico observa que correos marcades ou non coma correo lixo .
(trg)="29"> Recimo da vaš i- mejl program gleda i- mejlove koje vi označavate ili ne označavate kao spam .
(trg)="30"> Tako u i- mejl klijentu kao što je ovaj možete kliknti ovo spam dugme da označite neke i- mejlove kao spam , a ostale ne .
(src)="31"> E baseándose nos correos marcados coma
(src)="32"> lixo o voso programa aprende mellor como filtrar o correo lixo .
(trg)="31"> Na osnovu toga koje i- mejlove ste označili kao spam , vaš i- mejl program bolje uči kako da filtrira spam i- mejlove .
(src)="33"> Cal sería a tarefa T neste caso ?
(trg)="32"> Šta je zadatak T u ovoj situaciji ?
(src)="34"> Nuns intres o video parará .
(trg)="33"> Za par sekundi , video će se zaustaviti .
(src)="35"> Cando o faga , podedes empregar o voso rato para seleccionar unha destas catro opcións para facerme saber cal destas catro pensades que é a resposta correcta a esta pregunta .
(trg)="34"> Kada se to desi , možete koristiti vašeg miša da selektujete jednu od četiri opcije , da mi kažete za koji od ovih četiri mislite da je pravi odgovor na pitanje .
(trg)="35"> To bi moglo da bude mera učinkovitosti P .
(src)="36"> Esa podería ser unha medida do rendemento P .
(src)="37"> E polo tanto , o rendemento da tarefa sobre a tarefa do noso sistema de rendemento sobre a tarefa T , con respecto da medida do rendemento P mellorará despois a experiencia E .
(trg)="36"> Prema tome , učinkovitost našeg zadatka , sistemska učinkovitosti na zadatku T , tj . mera učinkovitosti P , će se poboljšati nakon iskustva E .
(src)="38"> Nesta clase espero aprendervos sobre diferentes tipos de algoritmos de aprendizaxe .
(trg)="37"> Nadam se da ću vas na ovom času naučiti o različitim tipovima algoritama mašinskog učenja .
(src)="39"> Hai moitos tipos diferentes de algoritmos de aprendizaxe .
(trg)="38"> Postoji nekoliko različitih tipova algoritama mašinskog učenja .
(src)="40"> Os dous principais son os chamados " aprendizaxe supervisada " e " aprendizaxe non supervisada "
(trg)="39"> Dva glavna tipa su ono što nazivamo nadzirano i nenadzirano učenje .
(src)="41"> Definirei mellor o que significan estes termos no próximo par de videos .
(trg)="40"> U sledećih nekoliko video snimaka ću definisati šta ovi termini znače .
(src)="42"> Pero dedúcese que na aprendizaxe supervisada , a idea , si , é que imos ensinar á computadora a facer algo , mentres que na aprendizaxe non supervisada imos deixar que aprenda por si mesma .
(trg)="41"> Ali u nadziranom učenju , ideja je da ćemo mi naučiti računar kako da uradi nešto , dok ćemo u nenadziranom učenju pustiti računar da to radi sam .
(src)="43"> Non vos preocupedes se estes dous termos non teñen sentido aínda , nos próximos dous vídeos heivos dicir exactamente que é o que son estes dous tipos de aprendizaxe .
(trg)="42"> Ne brinite ukoliko vam ova dva termina trenutno nemaju smisla , u sledeća dva video snimka ja ću vam tačno reći šta su ova dva tipa mašinskog učenja .
(src)="44"> Escoitaredes tamén outros termos de moda coma aprendizaxe pro reforzo e sistemas de recomendación .
(trg)="43"> Takođe ćete čuti ostale aktuelne termine kao što su učenje uslovljavanjem ( eng . reinforcement learning ) i sistemi za preporučivanje ( recommender systems ) .
(src)="45"> Estes son outros tipos de algoritmos de aprendizaxe automática dos que falaremos máis adiante , pero os dous tipos de algoritmos de aprendizaxe máis empregados son probablemente aprendizaxe supervisada e aprendizaxe non supervisada e heinos definir nos dous próximos videos .
(src)="46"> E pasaremos a maior parte desta clase falando destes dous tipos de algoritmos de aprendizaxe .
(trg)="44"> Ovo su drugi tipovi algoritama mašinskog učenja o kojima ćemo govoriti kasnije a dva najkorišćenija tipa algoritama za mašinsko učenje su verovatno nadzirano ( supervised ) i nenadzirano učenje ( unsupervised learning ) i ja ću ih definisati u sledeća dva video snimka i provešću većinu časa govoreći o ova dva tipa algoritma mašinskog učenja .
(src)="47"> Resulta que unha das outras cousas coas pasaremos moito tempo nesta clase será o consello práctico de aplicación dos algoritmos de aprendizaxe .
(trg)="45"> Jedna od stvari na koju ću potrošiti dosta vremena na ovom času su praktični saveti za primenu algoritama za mašinsko učenje .
(src)="48"> Isto é algo que me parece moi importante e que realmente é algo que non sei se se ensina noutras universidades .
(trg)="46"> Ovo je nešto što mi je vrlo bitno , i to je zapravo nešto za što ne znam da se uči na bilo kom drugom univerzitetu .
(src)="49"> Ensinar sobre algoritmos de aprendizaxe é coma dar unha serie de ferramentas .
(trg)="47"> Učenje o algoritmima mašinskog učenja je kao da vam neko da set alata .
(src)="50"> E igual de importante ou máis importante ca dar ferramentas é ensinar como aplicar estas ferramentas .
(trg)="48"> Jednako važeno ili još važnije od toga da vam neko da alate , jeste da vas nauči kako da primenite te alate .
(src)="51"> Gustaríame facer unha analoxía coa aprendizaxe para ser carpinteiro .
(trg)="49"> Ja volim da napravim analogiju sa učenjem za stolara .
(src)="52"> Imaxinade que alguén vos está aprendendo como ser carpinteiro a divos " isto é un martelo , isto é un desparafusador , isto é unha serra ... boa sorte " .
(trg)="50"> Zamislite da vas neko uči kako da postanete stolar i on vam kaže evo čekić , evo
(trg)="51"> Imate sve te alate , ali još važnija stvar je da naučite kako da koristite ove alate na pravi način .
(src)="54"> Vos tedes todas estas ferramentas , pero o máis importante é aprender como empregalas axeitadamente .
(trg)="52"> Postoji ogromna razlika između ljudi koji znaju kako da koriste algoritme za mašinsko učenje , naspram ljudi koji ne znaju kako da koriste ove alate na pravi način .
(src)="56"> Aquí en Silicon Valley onde vivimos , cando vou visitar diferentes compañías , incluso algusnhas das mási importantes de silicon Valley , a miudo vexo xente tentando aplicar algoritmos de aprendizaxe automática a algún problema e ás veces facéndoo durante seis meses .
(trg)="53"> Ovde u Silicijumskoj dolini gde ja živi , kada idem da posetim različite kompanije , čak i u najboljim kompanijama u Silicijumskoj dolini veoma često vidim da ljudi pokušavaju da primene algoritme mašinskog učenja na neki problem i ponekad to rade po šest meseci .
(src)="57"> Pero ás veces cando vexo o que están a facer , eu dígo , sabes ? podería terlles dito , carai ! podería tervos dito hai seis meses que deberiades empregar un algoritmo de aprendizaxe e aplicalo deste xeito un pouco modificado , e as vosas probabilidades de éxito terían sido moito máis altas .
(trg)="54"> Ali ponekad kada pogledam na to šta su uradili , kažem im - zaboga , mogao sam da vam kažem šest pre meseci da je trebalo da uzmete algoritam za mašinsko učenje i da ga primenite na neznatno modifikovan način i vaše šanse za uspeh bi bile mnogo veće .
(src)="58"> Asi que o que imos facer nesta clase é realmente pasar moito tempo falando de como , se realmente tentades desenvolver un sistema de aprendizaxe automática , como facer que estas boas prácticas tipos decisión sobre o xeito no cal construides o voso sistema para que cando esteades cosntruindo o voso algoritmo por primeira vez
(trg)="55"> Prema tome ono što ćemo uraditi na ovom času je zapravo da potrošimo mnogo vremena pričajući o tome kako , ukoliko pokušate da razvijete sistem za mašinsko učenje , kako da napravite odluke u skladu sa najboljom praksom , o načinu na koji da izgradite vaš sistem tako da , kada primenite algoritam mašinskog učenja , bude manje verovatno da ćete završiti kao jedan od tih ljudi koji su završili šest meseci tražeći pravi put .
(src)="59"> Alguén podería terse decatado de que non ía funcionar en absoluto e é unha perda de tempo de seis meses .
(trg)="56"> Neko drugi bi mogao pomisliti da to jednostavno uopšte neće raditi i da je to samo protraćenih šest meseci .
(src)="60"> Asi qeu vou pasar realmente moito tempo aprendéndovos ese tipo de boas prácticas en aprendizaxe automática e
(trg)="57"> Zato nameravam da potrošim dosta vremena učeći vas tim vrstama najboljih praksi u mašinskom učenju i
(src)="61"> IA e como facer que esta materia funcione e como facemos , como os mellores o fan en Silicon Valley e no mundo enteiro .
(trg)="58"> VI ( veštačkoj inteligenciji ) i kako da naterate te stvari da rade i kako mi to radimo , kako najbolji ljudi to rade u
(trg)="59"> Silicijumskoj dolini i u celom svetu .
(src)="62"> Espero convertervos nuns dos mellores en saber como deseñar e construír sistemas de aprendizaxe automática e IA serios .
(trg)="60"> Nadam se da ću napraviti od vas neke od najboljih stručnjaka koji će znati kako da dizajniraju i prave ozbiljne sisteme mašinskog učenja i AI sisteme .
(src)="63"> Asi que , isto é aprendizaxe automática e estes son os prncipais temas que espero ensinar .
(trg)="61"> Dakle , ovo je mašinsko učenje i ovo su glavne teme za koje se nadam da ću da vas naučim .
(src)="64"> No seguinte video vou definir que é aprendizaxe supervisada e despois diso , que é aprendizaxe non supervisada .
(trg)="62"> U sledećem videu ću definisati šta je nadgledano učenje a posle toga , šta je nenadgledano učenje .
(src)="65"> E tamén empezar a falar de cando debedes empregar cada unha delas .
(trg)="63"> Nakon toga , pričaću o tome kada bi se moglo upotrebiti svako od njih .
# gl/Tqyt60npx1El.xml.gz
# sh/Tqyt60npx1El.xml.gz
(src)="1"> Cada un de nós posúe o trazo máis poderoso , perigoso e subversivo deseñado pola selección natural .
(trg)="1"> Svako od vas posjeduje najmoćniju , najopasniju i nasubverzivniju osobinu ikada stvorenu prirodnom selekcijom .
(src)="2"> É un peza de tecnoloxía audio- neuronal para conectármonos coas mentes doutras persoas .
(trg)="2"> To je dio neuralno- audio tehnologije za ponovno uvezivanje ljudskih umova .
(src)="3"> Estou a falar da súa linguaxe , por suposto , porque permite implantar un pensamento desde as súas mentes directamente na doutra persoa , e eles poden facer o mesmo a vostedes , sen ninguén ter que practicar a cirurxía .
(trg)="3"> Naravno , govorim o jeziku jer jezik omogućava da misao iz svoje glave direktno usadite u nečiju glavu , isto kao što i oni mogu pokušati da to isto urade vama , a da nijedno vas ne mora izvršiti hiruršku operaciju .
(src)="4"> Pola contra , cando vostedes falan , empregan unha forma de telemetría non tan diferente do mando a distancia da súa televisión .
(trg)="4"> Umjesto toga , kada govorite , vi zapravo koristite vid telemetrije koja se ne razlikuje pretjerano od daljinskog upravljača za vaš televizor .
(src)="5"> Simplemente , mentres ese trebello funciona en base a impulsos de luz infravermella , a súa linguaxe funciona en base a impulsos , impulsos individualizados , de son .
(trg)="5"> Jedina razlika je da dok se taj upravljač oslanja na signale infracrvenog svjetla , vaš jezik se oslanja na pulsiranje , diskretno pulsiranje zvuka .
(src)="6"> E así como usan o mando a distancia para alterar a configuración interna do seu televisor para a súa completa satisfacción , vostedes usan a súa linguaxe para alterar a configuración interna do cerebro doutra persoa para satisfacer os nosos intereses .
(trg)="6"> I kao što koristite daljinski upravljač da biste promijenili unutrašnji seting vašeg televizora kako bi odgovarao vašem raspoloženju , koristite jezik kako biste izmijenili postavke unutar nečijeg mozga u skladu sa vašim interesima .
(src)="7"> As linguaxes son xenes que falan , para conseguir aquilo que desexan .
(trg)="7"> Jezici su geni koji govore , i koji dobiju ono što požele .
(src)="8"> Imaxinen o senso de abraiarse que un meniño ten cando por primeira vez descobre que ao emitir un son , pode conseguir que obxectos se movan na habitación como por arte de maxia , e quizais incluso dentro da súa boca .
(trg)="8"> Samo zamislite osjećaj čuđenja kod bebe kada po prvi put otkrije da tek prostim izgovaranjem zvuka , može pomjerati predmete po prostoriji kao čarolijom , a možda ih čak pomjeriti ravno u svoja usta .
(src)="9"> O poder subversivo da linguaxe ten sido recoñecido ao longo da Historia na censura , en libros que non podiamos ler , frases que non podiamos usar e palabras que non podiamos dicir .
(trg)="9"> Subverzivna moć jezika je već vijekovima prepoznata kroz cenzuru , u knjigama koje ne možete pročitati , rečenicama koje ne smijete koristiti i riječima koje ne možete reći .