So neu zusammen.
Einen schönen guten Abend!
Herzlich willkommen, liebe veranstaltende, liebe Mitwirkende,
liebe Gäste zu den 33 Bremer Universitäts Gesprächen,
die 33. Bremer Universität Gespräche, die eigentlich die 34 hätten sein sollen,
wären wir im Rhythmus geblieben.
Aber das ging aus bekannten Gründen im vergangenen Jahr nicht.
Deswegen musste man eine Pause einlegen.
Umso schöner ist es doch, dass wir das hier wieder so machen können
auf diese Art und Weise.
Denn diese Bremer Universitäts Gespräche, die leben ja davon,
dass die Wissenschaft sich mit Akteuren der Gesellschaft austauscht.
Und das funktioniert eben dann noch auf der persönlichen Ebene
immer noch am besten.
Ich weiß zwar, dass hier sehr viele Menschen
im Saal sind, die sehr gerne sehr viel Zeit
hinterm Computer verbringen, aber ich glaube, in dem Punkt
geben Sie mir recht, dass es doch so hier viel schöner.
Die wissenschaftlichen Organisatoren in diesem Jahr,
das sind die Professoren Andreas Breiter und Rolf Drexler, beides Informatiker.
Der eine hat seinen Schwerpunkt in der Informations
oder im Informations und Wissensmanagement,
in der Bildung, der andere.
Rolf Drechsler in der Computer, Architektur
und in der Künstlichen Intelligenz und beide zusammen
leiten auch das Data Science Center an der Universität Bremen.
Und wenn die beiden wüssten, wen sie sich hier heute Abend
eingekauft haben als Moderator, dann hätten sie
das vielleicht noch mal überdacht.
Mein Name ist Felix Krömer.
Ich arbeite im echten Leben, im linearen Fernsehen.
Das heißt, ich komme aus der analogen Welt.
Und ich habe auch selten für eine Veranstaltung
so viele Begriffe nachschlagen müssen in der Vorbereitung
wie im Vorfeld auf diese.
Aber irgendwie stehen wir das schon gemeinsam durch.
Das fing im Prinzip schon mit dem Begriff Data Science an.
Denn die Überschrift der diesjährigen Bremer Universität Gespräche
ist ja Data Science Wunderwelt oder alter Wein in neuen Schläuchen,
also Data Science Daten Wissenschaft.
Was ist das eigentlich?
Habe ich nachgeguckt und es hilft ganz gut.
Ein Vergleich des Werbefachmann.
Michael Palmer, der schon Anfang der 2000er geschrieben
hat Daten sind das neue Öl.
Also im Prinzip einer der wichtigsten, wenn nicht der wichtigste Rohstoff,
den wir aktuell haben.
Aber es ist eben auch nur ein Rohstoff.
Das heißt, wenn wir die Daten nicht auswerten, wenn wir sie nicht
unter die Leute bringen und wenn wir keine Schlüsse daraus ziehen,
dann bringt das alles nicht viel.
Und die Menge an Daten, die übersteigt eben das inzwischen,
was der Mensch allein imstande zu verarbeiten oder zu leisten.
Das heißt, es braucht Computer, es braucht Software,
es braucht Algorithmen, es braucht Methoden und Muster,
die in der Daten, Wissenschaft, in der Data Science entwickelt
und angewandt werden.
Herr Breiter, Herr Bremser, wenn ich Quatsch erzähle,
dann sofort dazwischen grätschen und Einspruch erheben.
Gut, darin liegt eine große Chance, klar.
Aber auch gewisse Risiken birgt es.
Denn klar da, wo Daten im Spiel sind.
Das ist ein sensibler Bereich.
Und Stichwort sensibler Bereich.
Und Stichwort Datenschutz.
Wir zeichnen diesen Abend hier auf.
Ich weiß nicht, ob das schon gesehen haben.
Da stehen zwei Kameras.
Wenn Sie also eigentlich gar nicht hier sein dürften,
weil Sie keine Ahnung krankgeschrieben sind,
oder wenn Sie mit jemandem hier sind, mit dem Sie nicht gesehen werden dürfen,
dann hätten Sie jetzt noch die Chance, fluchtartig den Saal zu
verlassen. Aber das macht keiner gut.
Wunderbar! Das ist doch prima.
Wir veröffentlichen das anschließend auch, und zwar auf den Seiten der Bremer Uni
und auch auf den Seiten der Wolfgang Ritter Stiftung.
Womit wir dann beim nächsten Stichwort wären Seit 1988
gibt es die Bremer Universität Gespräche mit der einen Unterbrechung
im vergangenen Jahr.
Und wie immer haben wir drei Gastgeber.
Das eine ist die Uni Bremen, das andere ist der Verein Uni Freunde
und der dritte Gastgeber ist die gemeinnützige
Wolfgang Ritter Stiftung, die sich schon seit mehr als 50 Jahren
zum Ziel gesetzt hat, die Wissenschaft und ihre Akteure und ihre Einrichtungen
zu fördern. Und aus dem Vorstand der Wolfgang Ritter Stiftung
begrüße ich jetzt.
Alexander Witte stammte aus.
Das geht aber auch das Ding also.
Ja, hallo und herzlich willkommen!
Das erste Riesenfreude, Sie heute in einem kleinen Grußwort
lesen zu dürfen und das bei diesem Thema im Schneidersitz
bei den drei Bremer Universität zu sprechen,
wo wir überzeugt sind, ist, dass beim Thema
der erst eins, wenn das noch so viel zu tun hat,
der Mensch im Vordergrund steht.
Andererseits funktioniert auch der Wissenschaft in der Wirtschaft
oder der Gesellschaft.
Dann hat es viel zu tun, was Menschen was Kreatives gestalten
und sie glauben umso mehr beim Thema mit Daten zu tun hat,
dass das, was dann geschieht und so kommuniziert wird,
dass Menschen das verstehen, sich darüber austauschen
können. Umso mehr freue ich mich auch die Menschen,
die diese Veranstaltung maßgeblich mitgestalten
und sich daran beteiligen, diesen Forderungen zu stellen zu können
und ein paar Worte sagen zu können.
Ganz besonders freuen wir uns, dass wir heute Frau Professor Rentiers
begrüßen dürfen, aus Berlin angereist und über unsere Festvortrag halten.
Und ich hatte sagen, wenn man einen kurzen zwischengespeichert,
dass man mehr Frauen Professorin ist.
Natürlich ist das so in der Diskussion zu begrüßen,
dass von der NASA, dass uns natürlich erneut kurz zugespitzt sagen muss,
dass ich das Gefühl, dass auch Sie gekommen sind,
herzlich willkommen!
Professor Thomas Reiter, der uns seit Jahren begleitet
und uns bis heute zusammen mit Professor Drexler weiterhilft
und sehr, dass sich die Zeiten und ganz besonders gilt natürlich schon.
Was übrigens in den USA heute, dass niemand auf die Beine stellen,
was auch immer.
Das ist ja auch ein Gang der Hälfte mal gar nicht so leicht war,
diese Veranstaltung auch nach zwei Jahren auf die Beine zu stellen.
Lange haben sie überlegt, sich Interessenten für diese Menschen
überhaupt rein, weil mehr als 20 und 40 jetzt bis zu 80
und das Phänomen wohnen, die ich gerne machen möchte,
diesen kurzen Gespräch auch gehört.
Nächste Woche eröffnet die Universität Bremen
wieder ihre Tore für die Studenten.
Und jemand, der ganz intensiv beschäftigen sich der Hausmeister
und einfach auf unsere Weise.
Danke schön, wie engagiert und wie viel die Themen dabei sind,
das wieder möglich zu machen, was lange Zeit gar nicht möglich war.
Von der sollten wir das tun.
Da sind die Bremer Universität ist ein ganz
wichtiger Leuchtturm Veranstaltung.
Ich gehe davon aus, dass da ein riesengroßer war,
dass man gleichzeitig nicht einfach so ein,
zwei eindrücklichsten geben, die wir in Person
im Zusammenhang mit der Uni Bremen in Locarno erlebt hat.
Ein ganz prägendes Erlebnis für mich war persönlich,
als ich im Juni die Möglichkeit hatte, mich mit ihm auszutauschen,
junge Menschen, die in diesem Sinne Studienleistungen
und soziales Engagement, wenn sie sich für soziale Zwecke
engagieren und dann eigentlich mal so daran teilhaben zu lassen.
Wie ist es denn da, wenn die das Studium eigentlich
nur Murks was Microsoft?
Ja, und jetzt sozusagen erst ab nächster Woche
wieder die Möglichkeit haben, Campus zu sein.
Und an dem sind weiß man, dass es eine Menge Sachen
zusammen zu gestalten.
Das wiederum bedeutet für mich persönlich eine kleine Danksagung sozusagen.
Das Ende der Universität ist ein bisschen auf die Beine stellen.
Das ist ein Forum, das jetzt die Möglichkeit ist,
erstmalig mit einem Bürger zusammen auf Vor zwei Jahren ist zu hören
Zum Thema alternde Gesellschaft ist etwas normal
eine ganz spannende Forschung.
Deutschlandweit, international zusammenkommen,
um sich interdisziplinär auszutauschen, da einzutauchen,
das ist was ganz Besonderes für mich gewesen.
Professor Thomas Reiter war auch dabei.
Eine Menge gelernt.
Ganz, ganz tolle Menschen kennenlernen dürfen
und auch so ein bisschen wie Lasse.
Das ist, wenn sich Wissenschaftler interdisziplinär austauschen
und das Momentum andererseits haben wir aber andererseits auch,
indem wir natürlich eine kleine Besonderheit
mit Professor Drexler, das ist ein Professor
auch weiterhin Data Science Universität Institut,
was natürlich eine Besonderheit ist.
Das ist beim Thema Data Science ein wenig anders vorgestellt.
Das finde ich besonders spannend, gerade in diesem Format.
Was per se als Aufgabe, Menschen zu respektieren,
zu bauen. Ja, und so wie ich das am Anfang gesagt habe,
bin ich als Mensch immer wieder fest davon überzeugt.
In dieser schnelllebigen Zeit, in der wir leben,
wo wir die Möglichkeit haben, mit dem Kapital als einer Stiftung
für gemeinnützige Zwecke zu unterstützen, ist es umso wichtiger,
die Menschen Fragen zu stellen Was ist, was passiert?
Professor Dr. Hans Müller Warum es tun?
Natürlich müssen wir sehr dankbar bei den Gesprächen dieses Thema
auch in einer interdisziplinären Weise Forderungen stellen
und dazu gehört natürlich auch unsere Professoren anders,
was sie natürlich auch in Festvortrag im Vordergrund stellen
und in ihr Land zu kommen.
Ich bin da sehr, sehr dankbar für uns.
Bevor ich das Mikrofon abgebe, möchte ich noch kurz
einen neuen Kollegen vorstellen.
Über Jahre hat die Universität Gespräche mit Schwester Vorstandskollege
von mir dort begleitet und dort mit seiner Kinder im Alter
zwischen 1996 und ich, dass es eine ganz engagierten Jungen messbarer zu haben
Nathan lediglich
in diesem Zusammenhang gibt
es mit an Bord ist als Vorstand werden, um die nächsten Jahre ist
der Eindruck, dass wir mit dem Thema Universität
zu Berlin gemeinsame Sache machen und einstellen.
Ich bin dankbar, dass ich da mit dabei sein darf
und dass Bundeskanzlerin und das passt mir jetzt
gerade gar nicht.
Ja, tatsächlich hab ich gar nicht so viel zu sagen an diesem Punkt
Sie können ja auch anhand des Programms da oben schon sehen,
was der nächste Punkt ist.
Ich begrüße ganz herzlich den Staatspreis für Wissenschaft
im Land Bremen und bitteschön das Grußwort.
Sie nehmen das Mikro prima.
Ja, vielen Dank, Herr Krömer, sehr geehrte Frau Professorin!
Sehr geehrter Herr Witte, meine sehr geehrten Damen und Herren!
Ich freue mich wirklich sehr und bin auch sehr dankbar dafür,
dass Sie, Wolfgang Ritter Stiftung, die Universität Bremen und die Uni Freunde
hier zu den 33 Bremer Universitäts Gesprächen in den Fitting
eingeladen haben.
Und ich freue mich besonders, dass es die Pandemie
nach einer langen Zeit der Entbehrung wieder möglich macht
und zulässt, dass wir hier heute in Präsenz
gemeinsam zusammenkommen.
Die Bremer Universität Gespräche haben eine 33 Jahre lange Geschichte
und Tradition, die es zu würdigen gilt.
Seit 1988 treten Teilnehmende aus Wissenschaft, Politik und Wirtschaft
in lebendigen Debatten über die aktuellen Themen
von politischer bzw. wirtschaftspolitischer Relevanz ein
und fördern so den Wissenstransfer und den Dialog
zwischen Wissenschaft und Gesellschaft.
Mit ihrer Themensetzung bewegen sich die Bremer Universitäts Gespräche
dabei stets am Puls der Zeit.
So auch in diesem Jahr.
Überschrieben ist die Veranstaltung mit dem Titel Data Science Wunderwelt
oder Alter Wein in neuen Schläuchen.
Ich bin sehr gespannt, zu welcher Bewertung Sie gemeinsam
im Rahmen Ihrer morgigen Klausurtagung gelangen werden.
Eines ist aber heute bereits klar Die Digitalisierung
hat in den letzten Jahren unsere Art des Handelns im beruflichen
und im privaten Kontext spürbar verändert.
Im Wissenschaftsbereich hatte und hat die immer weiter
voranschreitende Digitalisierung Auswirkungen auf die Forschung,
auf die Lehre und auch auf die Verwaltung.
Dies zeigt sich in der Einbindung moderner Endgeräte,
in neu gestalteten Formen des Lehrens und des Lernens
sowie in der Veränderung der Prozesse in unserer Arbeitswelt.
Hinter jeder Form der Digitalisierung stehen eine Vielzahl von relevanten Daten,
die erhoben, gespeichert und verarbeitet und natürlich
gegebenenfalls auch weitergegeben werden müssen.
Einerseits ergeben sich durch die strukturierte Auswertung
und Nutzung von Daten wertvolle Erkenntnisse, Gewinne
für die Wissenschaft und weiterführend auch für die Gesellschaft,
für die Wirtschaft und weitere Bereiche des Lebens.
Andererseits stellen sich auch eine Reihe von Fragen zum richtigen Umgang
mit den erhobenen Daten.
Die enormen Datenmengen, die entstehen können,
lassen sich sinnvollerweise nur mithilfe IT gestützter Verfahren
und nur in Verbindung mit entsprechenden Kompetenzen auswerten.
Die maschinelle Auswertung großer Datenmengen
benötigt dabei sehr hohe Rechenleistung, weswegen eine
leistungsfähige IT-Infrastruktur und Rechner Infrastruktur
unverzichtbar ist.
Und in Bremen haben wir eine Reihe von Akteuren,
die sich mit den entsprechenden Themen systematisch und
strukturiert auseinandersetzt.
Die Universität ist daran auf vielfältige Art und Weise beteiligt.
Zu nennen ist einerseits, es wurde eben schon genannt,
auch das im Jahr 2019 gegründete Data Science Center,
einem als interdisziplinäres Institut für Data Science
geschaffenen Einrichtung an der Universität,
in der Tiefe, Methoden, Kenntnisse mit konkreten Fragen aus einer Vielzahl
von Wirtschafts und Forschungsbereichen verknüpft werden.
Andererseits ist das Thema Forschungsdaten Management
und der Aufbau der nationalen Forschungsdaten
Infrastruktur abgekürzt, ein bisschen einfacher nadi
von hoher Bedeutung.
Hier sind weitere Bremer Akteure in verschiedenen Rollen
bei einer Reihe von beteiligten Konsortien vertreten
und tragen damit aktiv zum erfolgreichen Aufbau der Nadi bei.
In diesem Zusammenhang spielen unter anderem
das Alfred-Wegener-Institut und auch das Sozio um wichtige Rollen.
In der morgigen Panel Veranstaltung werden Sie aus beiden Häusern Beiträge
und Diskussionen verfolgen können.
Weiterhin erwähnenswert sind zudem auch Fragen nach der Ausbildung
und der notwendigen Kompetenz Erwerbungen im Bereich der Data Science.
Um den starken Bedarf an Kompetenzen bei den Themen
Data Literacy, Datenmanagement und Data Science entgegenzukommen,
ermöglicht die Universität Bremen mit Data Train
eine zentrale und freiwillige Zusatzausbildung
für Promovierende an den Mitglieds Einrichtungen
der EU Bremen Research Alliance.
Beteiligt daran sind auch Unternehmen aus der Region,
bei denen häufig selbst auch ein Bedarf an Personal mit
den entsprechenden Kompetenzen in den genannten Bereichen besteht.
Das Forschungsfeld Data Science bietet große Chancen.
Gleichwohl stellen sich aber auch Fragen der gesellschaftlichen Verantwortung,
insbesondere wenn es um Schutz der persönlichen
und der erhobenen Daten geht.
Deshalb ist es umso wichtiger, dass die Bremer Universität Gespräche
hier zum wiederholten Male eine Brücke zwischen Theorie und Praxis,
zwischen Wissenschaft und Politik und zwischen Wissenschaft, Politik
und Gesellschaft bauen.
Ich wünsche Ihnen morgen und uns heute eine spannende Veranstaltung
und bedanke mich sehr, sehr herzlich für Ihre Aufmerksamkeit.
Ah ja, vielen Dank, Herr eine Glaeske.
Wir nähern uns dem Höhepunkt des heutigen Abends.
1986, also vor 35 Jahren, ist unsere heutige Festredner
zum Ersten Mal einem Computer begegnet.
Es könnten IBM gewesen sein, sie weiß es nicht
mehr so hundertprozentig.
Vielleicht war es auch ein sowjetisches Modell.
Auf jeden Fall war es ein riesen Teil, groß und klobig,
mit Kassetten, Laufwerk und einem riesigen Monitor.
Und das Ganze war im Computerraum ihrer Schule.
Sie war in der zwölften Klasse und sie musste
an diesem Computerkurs teilnehmen, weil das ein Pflichtfach war.
Und zwar in Kuba, denn da kommt sie her, da ist sie geboren
und aufgewachsen in der Nähe von Havanna.
Und wie sie da so rum experimentierte in der Programmiersprache Basic
und dann für geometrische Formen auf den Bildschirm gezaubert hat
und festgestellt Hey, die kann ich ja auch verändern
und bewegen auf dem Bildschirm, da hat sie dann irgendwie gepackt.
Dann hat sie gemerkt Okay, Computer, das ist irgendwie mein Ding.
Also sie hat dann natürlich folgerichtig auch Informatik studiert,
hat in Havanna damit angefangen und ist dann Ende der 90er
nach Berlin gekommen, um in Berlin an der Humboldt-Universität zu
promovieren. Und zwar mit genau vier deutschen Wörtern im Gepäck.
Ja, nein, bitte, danke.
Ich kann Ihnen versichern, da sind ein paar dazugekommen
in der Zwischenzeit.
Ich habe mich heute schon länger telefoniert und das war auch nötig,
denn sie hat relativ schnell einen Lehrauftrag bekommen,
und zwar am Fachbereich Berufsakademie der Hochschule
für Wirtschaft und Recht in Berlin.
Und dort ist sie seit 2010 auch Professorin für Informatik.
Und jetzt kommt mein Lieblingssport.
Sie forscht auf dem Gebiet der Agenten und Multi Agenten,
Systeme, Meta Heuristiken und evolutionären Algorithmen
sowie wissensbasierten Systemen.
Warum auch nicht vom Netz Meta Heuristiken.
Das für alle die kein Altgriechisch können,
sind im Endeffekt allgemein taugliche Problemlösung.
Ich finde man muss sich nicht schämen, wenn man das nicht weiß.
Ich jedenfalls habs nicht gewusst.
Ich habe es nachgeschlagen.
Mit anderen Worten und ein bisschen einfacher übersetzt.
Diese Frau hat richtig Ahnung von Computern.
Zuletzt hat sie sich vor allem mit der künstlichen Intelligenz
beschäftigt, ist Mitbegründerin der AGI Sentinel Initiative.
Die setzt sich dafür ein, dass künstliche Intelligenz
zum Wohle der Menschheit eingesetzt wird.
Außerdem läuft sie und das hat überhaupt nichts mit ihrem Vortrag zu tun.
Den Halbmarathon in zwei Stunden, 20 und 16 Sekunden.
Ich finde, das ist bemerkenswert.
Ihr Vortrag trägt die Überschrift Künstliche Intelligenz,
das Versprechen, der Mythos und eine Prise Realität werden
wenn jeder herzlich willkommen, Frau Professor Dagmar Monetäres.
Ja, also vielen Dank für die Einladung und für die Präsentation,
ich glaube, das glaube ich.
Danke!
Ja, also vielen Dank für die Präsentation und vielen Dank
für die Einladung für mich ist eine Ehre hier zu sein.
Ja, es sind ein paar mehr deutsche Wörter gekommen
und das war am Anfang ein Schock.
Kulturell aber auch nicht nur Kultur, sondern auch die Sprache, das Wetter
und jetzt nicht so wie am Anfang.
Aber es ist immer noch ein Schock, aber nur ein bisschen kleiner.
Und zum Beispiel hier sein.
Und von allem lerne ich immer ein bisschen sehr gerne.
Und wenn ich dann zurückblicke und dann denke an alles,
was in diesem Jahr.
22 Jahren schon, vielleicht 99, fährt der Oktober also ein paar Tage her,
dann bin ich stolz auf alles was was ich geschafft habe,
aber auch mit Unterstützung von vielen anderen Personen,
die das ermöglicht haben.
Und ja, es war nicht immer, ja es war immer Informatik
und bei mir in Ja Diplom Master
und die Promotion auch es in allen drei multidisziplinäre.
Es sieht nicht so aus, aber immer ist ein bisschen gekommen.
Austausch mit anderen, auch Anwendungen.
Und da habe ich auch von vielen anderen Facetten
und Perspektiven gelernt.
Und das wollte ich dann heute auch ein bisschen versuchen,
was mit dem Thema Intelligenz zu tun hat und künstliche Intelligenz.
Also nicht nur künstlich, sondern auch menschliche Intelligenz.
Und habe ich dann gedacht, es wäre vielleicht interessant zu sehen
oder zu diskutieren heute?
Ja, was, was dieses Versprechen ist, was viele denken, es ist,
aber es ist nicht ganz so und wollte die Zukunft.
Also wohin ist alles und orientiert im Moment
und was wir noch tun können.
Die Frage ist, was ist künstliche Intelligenz
oder Intelligenz im Allgemeinen?
Und das ist eine sehr komplexe, komplexe Konzept.
Komplexes Konzept also nicht so einfach so definieren.
Und ich kann auch anfangen mit einer Definition,
was sehr sehr ja akzeptiert wird von vielen, die aber
nicht nur Informatiker sind, sondern von Psychologen
und Neurowissenschaftler.
Sie haben sich geeinigt und das ist nicht der Fall.
Im Bereich KI, also es gibt noch nicht ein Konzept,
einen Konsensus Definition oder eine definiert.
Und diese Definition ist aber und das ist eine
von meinen Lieblings Definitionen.
Klammer auf mehr als 500 Intelligenz oder künstliche Intelligenz
habe ich schon gefunden.
Und und sagt oder sie, die Linda Godfrey, eine Frau, einen Psychologen,
hat es so definiert.
Es ist eine sehr allgemeine mentale Eigenschaft, was unter anderen,
und das ist wichtig für Definitionen und Beispiele zu nennen zu tun hat,
mit der ja die Fähigkeit zu schließen, zu planen,
Probleme zu lösen, denken, abstrakt auch
komplexen Ideen verstehen lernen sehr wichtig,
und zwar schnell und auch von Erfahrung und sie auch beschreibt, was es nicht ist.
Und es ist nicht aufwendig, ein Buch oder etwas nennen
oder irgendwie gute Noten haben, nicht nur gute Noten haben
oder irgendwie die Tests ja sehr schnell oder gut lösen,
sondern es ist ein Wissen, etwas anderes.
Zum Beispiel in dem Moment, wo es gebraucht wird.
Irgendwie Caching, also wissen, worum es geht.
In eine neue Situation zum Beispiel.
Und dann sich überlegen, was ist dann eine Lösung werden
oder was getan werden sollen.
Und das können wir Menschen sehr gut, aber Maschinen noch nicht.
Zumindest in allen Situationen, Situationen.
Und ich kann dann ein paar Definitionen hier zeigen.
Vorne rechts Intelligenz wie Minsky, einen potenten Erfinder
von in den Bereich 1956 aus, als der Bereich
dann gegründet wurde.
Das erste Mal was über künstliche Intelligenz,
überhaupt was gesagt wurde, eigentlich ein Jahr zuvor in dem Antrag
für diesen Workshop.
Er hat es so definiert.
Also es ist irgendwie die, die die Eigenschaft Problem
mit komplexen Problemen zu lösen.
Ein Problem war es noch zu definieren, was komplex bedeutet.
Also das war damals auch ein Problem.
Und eigentlich das All ist also diese Forschung
über künstliche Intelligenz statt in den 50er Jahren,
also mit der Gründung des Gebiets.
Und es war natürlich irgendwie stimuliert bei der Entwicklung,
dass damals die, die also von den Zeiten hatten.
Und da gab es viele, viele neuen Ideen.
Wie könnten dann Maschinen tun, was Menschen sehr, also problemlos tun
und was es nicht vorher möglich war, dass Maschine Maschine das Ding könnte.
Er hat auch geschrieben in die.
Im Wok die Society of Mind, also alle drei Boden sind von diesem Buch,
das ist nicht so gut ist Intelligenz zu definieren.
Das wäre vielleicht zu komplex oder nicht, sondern er hat stattdessen
irgendwie dann versuchen zu beschreiben, wie können wir
dann diese Intelligenz benutzen?
Sehr interessant.
Andere Definitionen, also drei sehr lange zitierte Definitionen in der Community.
Sehr bekannt auch sind die Definition von Winston 92,
er ist leider vor ein paar Jahren gestorben,
auch eine von den Ästen in den Gebiet und hat künstliche Intelligenz
so definiert.
Das ist die die Studie.
Also jetzt ist nicht ein Konzept, sondern ein Gebiet, was er definiert,
und zwar Studie von den Rechnungen oder Berechnungen
oder was es möglich macht, Computern zu also wahrzunehmen,
in eine gewisse Umgebung zu schließen und auch zu agieren.
Und das ist auch dann jetzt was anderes.
Ist es nicht ein Konzept, was definiert wird,
sondern ein Gebiet Leck und Huta,
auch sehr bekannt in der Community oder zumindest die,
die sich mit dem Thema konkret beschäftigen,
haben in 2007 ein Paper veröffentlichen und es war ja ein Universum.
Intelligenz, also Pflicht, tun jetzt nicht nur künstliche Intelligenz
oder allgemeine künstliche Intelligenz und sie haben es
ein bisschen kürzer definiert.
Das ist wichtig auch für Definitionen.
Gute Kriterien wie Was sind was ist eine gute Definition
von einem Konzept und ein, was wir in meine Forschung
herausgefunden haben?
Ja, je kürzer, desto besser.
Wenn es natürlich dann das Konzept gut definiert wird
und sie haben dann so Intelligenz definiert,
also Intelligenz irgendwie kann die Eigenschaften von Agenten messen,
und zwar vieles Bereichen in vielen verschiedenen Umgebungen,
nicht nur in eine narrow oder konkrete Situation
oder Anwendungsbereich, sondern in vielen.
Und Frank hat auch ein Jahr später auch einen Artikel veröffentlicht,
hat sich bezogen auf was er in seine Promotion untersucht hat
95 aber hat noch mal dazu gekommen, und zwar oder
ist noch mal dazugekommen, denn Intelligenz so definiert ist.
Es hat eigentlich irgendwie mit der mit sich anzupassen
an eine Umgebung, was vielleicht unbekannt ist
mit Informationen, die nicht komplett und präzise sind
und und zwar auch wenn es auch nicht alle gleich
so sind vorhanden sind und irgendwie zu versuchen,
trotzdem Probleme zu lösen und in diese Umgebung zu agieren, soll
Intelligenz bedeuten.
Dies sind nicht die einzigen, die Intelligenz definiert haben.
Hier ist nur eine Zusammenfassung von dem, was ich sehr interessant gefunden habe.
Von den Psychologen, also seit Jahrzehnten.
Sie beschäftigen sich mit dem Thema und 121, also vor 400 Jahren
gab es ein Symposium, haben sich dann 14 renommierte Psychologen
der Zeit und dann versucht Intelligenz zu definieren.
Sie haben ein Buch veröffentlicht danach und das war hauptsächlich
dann Bildung Psychologen aus USA und Europa,
hauptsächlich in Großbritannien.
Und damals ging es so was wie Intelligenz oder was das bedeutet
und irgendwie um vorherzusagen, was ein Verhalten ist.
Und wenn das dann gut gemacht wird, dann galten die Personen als intelligent.
Vierzehn Definitionen insgesamt findet man in diesem Buch.
Und das war nur Definition menschliche Intelligenz.
Damals gab es auch keine Computer.
Einige Jahre später, 65 Jahre später noch mal.
Die Psychologen sind seit langem in dem Gebiet
beschäftigt, Intelligenz zu definieren, heißt es in der Bildung.
Und da gab es noch ein paar mehr dabei, zum Beispiel kognitive,
kognitive Psychologen oder Verhaltensforschung
und sozialen Psychologen und und und und.
Auch wieder USA oder Europa.
Und dann? Es ging darum, oder die Definitionen,
die dann da definiert wurden, waren eher ja,
dieses Verhalten zu verstehen.
Und es ist nicht das gleiche, irgendwie vorherzusagen,
was passieren kann in eine Situation, wo man das nicht vorhersehen kann
und dann agieren natürlich und alles verstehen,
warum das getan werden soll.
Und es war ja hauptsächlich ja auch menschliche Intelligenz.
Es gab auch intelligente Tiere, ein paar Beiträge einige Jahre später,
also ein bisschen weiter weg.
Und das ist ja vor zwei, drei Jahren habe ich dann
eine Studie mit einem Kollegen gemacht und dann haben wir gedacht,
so wie wir fragen allen Kollegen, und zwar nicht nur an den Psychologen.
Wie definieren dann die Leute in dem Gebiet
Künstliche Intelligenz dieses Konzept?
Und wir haben eine Umfrage entworfen und in 567 Teilnehmende,
hauptsächlich aus Academia und dann von vielen Bereiche,
nicht nur von Informatik, sondern auch Philosophen,
Neurowissenschaftler aus kognitiven Wissenschaften, Biologen
und so weiter.
Und ja, aus 57 verschiedenen Länder.
Und was wir heraus genommen haben von den Definitionen, die da waren,
war ja wie berechnen wir das?
Behalten wir schneller mit mehr Daten, desto besser.
Und wenn es so gemacht wird, dann gelten diese Rechner
oder diesen Computer als intelligent.
Wir haben ihn dann gefragt, ob wir wollten irgendwie ein Konsensus finden
oder zumindest gucken.
Ja, wie definieren in unseren Kollegen oder die Leute
künstliche Intelligenz und so.
Die Idee war es, einen Consensus, nicht eine Definition, die beste Gewinner,
sondern die, die ja die Grenzen des Diskurses
in diesen Jahren, die wir leben, wo wir einen Boom
von künstlicher Intelligenz haben.
Und wir dachten ja, vielleicht können wir was finden,
wo die Leute dann damit ja zufrieden sind.
Und dann können wir sagen ja, diesen oder anderen
sind die jetzt in diesen Jahren gelten als die Besten
oder wie man darüber spricht, wenn man dann Intelligenz definiert
und konnte vielleicht dann interessant sein.
Wir hatten aber eine extra Frage und zwar ja,
wie würden Sie Intelligenz definieren?
Und dann fügen wir noch neue 343, also neue Definitionen
von künstlicher Intelligenz und menschlicher Intelligenz insgesamt,
also Konsensus und irgendwie alles ja ungefähr
einen Rahmen oder das Vokabular ungefähr definieren.
Und da ging es in alle Richtungen, also über 300 Definitionen,
neue Definitionen dazu.
Wir haben aber auch gefragt also wir haben Definitionen
aus der Literatur, also wie einverstanden waren
mit den Definitionen, sodass wir dann sagen konnte Ja,
ich bin die, die, die gut sind.
Und da haben wir immer gefragt Warum denken Sie,
dass ist so eine gute Definition für gute definierte Definitionen
von Intelligenz und oder warum nicht?
Dass jemand sagt, dass diese Petition zum Beispiel
und das ist so in den Kommentaren, hat nicht mit Lenin zu tun
oder Ländern ist wichtig für Intelligenz, zum Beispiel Maschinen.
Und wenn es nicht dabei ist, dann ist nicht Intelligenz Programm
oder der Algorithmus oder so und so sehen über 4000 Kommentare gekommen.
Warum? Ja, warum nicht?
Was natürlich Daten für uns waren, die wir natürlich
auch analysieren analysiert haben.
Und wir haben dann explizit also nicht andere Intelligenzen,
sondern explizit nur Definitionen, also menschliche Intelligenz
und künstliche Intelligenz.
Ja, also das ist kein Konsens.
Es gibt das es seit dem 21. in Bosnien 21,
also keinen kein Konsensus, was das Konzept von Intelligenz ist
oder bedeutet, die 65 Jahre später immer noch
und 2019 oder auch in unseren Medien.
Wenn wir die Ergebnisse von unserer Umfrage sehen,
ist es auch kein Konsens.
Es gibt zum Beispiel Kollegen oder in dem Bereich wie zuletzt
der ein Bento verqueres, der sagt Das ist noch nicht reif genug,
unser Gebiet und das sollte nicht der Fall sein.
Also als Gebiet doch.
Aber dass wir uns noch nicht geeinigt haben, was
intelligente Maschinen bedeutet, hat zum Beispiel eher nicht gut gesehen.
Oder sieht er noch nicht.
Und ja, es gibt keinen Konsensus, aber es gibt Gründe dafür.
Das ist sehr, sehr polarisiert.
Wenn man Definition intelligent definiert ist,
hängt fair also fast immer vom Kontext ab.
Also die Leute, die sich mit Robotik beschäftigen,
dann ist nicht gleich die Intelligenz.
Definiert wird in dem Gebiet als die Leute,
die sich mit Algorithmen beschäftigen.
Und wenn es dann mit evolutionären Algorithmen.
Ja, die Frage ist dann, es kommt wieder eine neue Definition,
wenn es vorhanden ist.
Ja, wenn es mit Resourcen oder ohne Ressourcen.
Das ist komplex.
Und auch wenn es interdisziplinär ist, das ist ja nicht nur die Informatik
in künstlicher Intelligenz, die, die sich damit beschäftigen,
sondern auch Psychologen und Neurowissenschaftler und so weiter.
Und das ist ganz schwer zu finden, aber mit zu vielen Perspektiven.
Dann ist es auch Konsensus in den Interaktionen
von zwischen diesen Gebieten.
Und das hat dazu geführt, dass auch wir dann in den Nachrichten,
in den Medien hier Nachrichten haben, die Intelligenz
darstellen. Als ob ja Terminator und vieles, was
noch nicht Maschinen können.
Ich komme aber noch dazu.
Und dann ist es dann die Frage Wollen wir als Community uns verständigen?
Eine Definition, das ist nicht das Ziel, dass wir etwas finden,
aber ungefähr diese Grenzen des Diskurses ein bisschen mehr betrachten
oder zumindest kennen oder darüber reden.
Und das war eigentlich mein Ziel mit der Umfrage.
Und ja, also viele sagen das, dass wir das nicht haben,
ist irgendwie eine Tür offen für alle, die dann alles über Intelligenz,
was diese ist und was diese auch nicht ist, sagen können.
Und dass das Gebet, das Gebiet und andere sagen,
dass das Publikum, also die normalen Leute,
die die Entscheidungen treffen, Entscheidungen treffen.
Also alle, die nicht Informatiker sind, auch wissen sollen,
was intelligente Maschinen bedeutet.
Haben gerade in der Regulierung von der Europäischen Union,
das ist ja auch wichtig, ist zu definieren,
was intelligente Maschinen sind oder welche intelligente Algorithmen
bei den reguliert und nicht das haben die die Leute immer gesagt.
Also wenn etwas reguliert werden soll, dann sollen genau definiert werden,
was es reguliert und.
Man kommt auf keine Definition.
Aber natürlich, die Europäische Union hat ja einen
von der besten Seite definiert.
Das ist, was wir als intelligente Systeme oder Algorithmen verstehen.
Und diese wollen wir so und so und so regulieren oder nicht.
Ein bisschen von den von der Umfrage.
Ja, wie gesagt, allgemein die unterschiedlichen Antworten,
die Zeit und die Institutionen.
Also wir haben von Universitäten, von Firmen Google,
IBM, Oxford, Stanford, deutsche Universitäten,
nicht nur von Akademien, aber auch von von, von Industrie.
Also Leute, die, die da teilgenommen haben.
Und Definitionen, die wir vorgaben ohne Autor
natürlich nur der Text und viele verschiedene Daten,
die wir dann danach evaluiert haben.
Und ich zeige hier nur ein Frontend von den Ergebnisse.
Also es gab viele, aber einen von den Ergebnissen,
zum Beispiel so eine Definition von Intelligenz,
und zwar sehr berühmt.
Das Buch von Norwich ist, wie die Bibel vom KI genannt,
bei einigen Leuten bis in vielen Universitäten
weltweit benutzt.
In der Lehre zum Beispiel, die definieren Intelligenz,
als ich ja hauptsächlich rationale Reaktion
und idealerweise intelligenten Agenten nehmen oder wählen
oder haben zu tun mit die besten möglichen Aktionen,
die ausgeführt werden könnten in eine Situation
und natürlich diese dann ausführen.
Und das war ein von den Definitionen.
Wir dachten, das ist sehr bekannt, welche überall benutzt,
und da könnten wir vielleicht Spiele finden,
die damit einverstanden sind.
Das war aber nicht der Fall.
Das war eine von den Definitionen, die ja sehr
polarisierte Kommentaren bedeutet hat, also die, die die am meisten Kommentare
bekommen hat.
Und zum Beispiel beginnt das hier.
Also viele haben geschrieben in den Kommentaren Nein,
wir Menschen sind manchmal nicht rational, nicht rational.
Das heißt, wenn wir das sagen, das wäre eine falsche Definition
von Intelligenz und dann andere, haben wir die beste
von den Aktionen auch nicht.
Manchmal nehmen wir auch Menschen, Möglichkeiten oder Situationen
oder Aktionen, die nicht die besten sind und trotzdem sind wir erfolgreich.
Also das mit dem besten Definitionen, auch mit den besten Möglichkeiten
auch nicht.
Und wir haben dann gesehen, dass viele nur sich darauf fokussiert haben
und aber nicht weiter geguckt haben.
Zum Beispiel, dass sie geschrieben haben, hauptsächlich mit rationales Verhalten,
aber nicht immer mit rational verhalten oder idealerweise die beste Möglichkeit.
Idealerweise aber in Situationen, wo es nicht ideal ist,
dann natürlich andere.
Und das sind kognitive Verzerrungen, die da vorhanden sind,
also wo es nur fokussiert wird auf einen Aspekt
und das andere ist der Rest wird dann vergessen.
Und so kann man natürlich kann kein Konsensus finden,
wenn es nur ein Fokus auf einen Teil und dann der Rest
total übersehen wird.
Andere Ergebnisse sehr interessant.
Da können Sie bei Interesse dankbar oder bei meiner Website in ein paar Links.
Die Hauptfrage ist ja, was war versprochen am Anfang?
Warum können wir immer noch da?
Und haben noch nicht die Maschinen, die wir am Anfang als die,
die sich damals getroffen haben und Richtung für KI
als Gebiet definiert haben.
Maschinen, die in kurzer Zeit intelligenter als Menschen sein sollten
und es sind mehr als 65 Jahren begann vor 70 und was?
Was war dann das Versprechen?
Und dann wollte ich ein bisschen zeigen.
Zum Beispiel, dass in dem Buch von Mike Guthrie
ein Experte in dem Thema er hat, dass das ist ein Zitat
von seinem Buch und definiert ja dieses Grundprinzip
wie folgt Also es ist wie Maschinen zu wählen, die
genau die gleichen Fähigkeiten haben wie Sie, wie ich, die Menschen
und die, die können in der gleichen Art und Weise
agieren wie wir in allen Situationen, vielleicht mit anderen Methoden,
anderen in anderen Situationen, aber auch genau
wie wir es in verschiedenen Situationen haben, ungefähr so agieren
und unterstützen und so weiter und so fort.
Das war das Ideal.
Und seitdem, also seit der Entstehung des Gebiets,
also da gibt es vieles, was ist, schon dazugekommen ist.
Und da sieht man heute zum Beispiel, dass viele ja denken
Deep Learning ist KI.
Ja, es ist aber das einzige, was es in dem Gebiet gibt.
Es gibt aber auch andere Gebiete, die sich auch mit Intelligenz,
mit der Repräsentation von von von Wissen und mit vielen anderen Fragen
von künstlicher Intelligenz, das nicht maschinelles Lernen ist,
die Pläne nicht einzubeziehen oder ein Teilgebiet
für maschinelles Lernen.
Das ist übrigens eine von denen.
Ja, es ist schwer, das so zu in eine Abbildung zu.
Aber zum Beispiel, das ist ein von IBM, wie Sie dann sehen,
die die Verbindung zwischen verschiedenen Gebiete,
die nicht mit künstlicher Intelligenz unbedingt zu tun haben,
zum Beispiel wissen, dass Intelligenz eher ein bisschen,
aber Big Data ohne Daten kann zum Beispiel keinen können,
zum Beispiel keine maschinelle Lernen Algorithmen nennen.
Das Versprechen, zum Beispiel in der Medizin
ist irgendwie auch, dass zum Beispiel die erste eine Information
von dem Patienten haben die Daten, die vom Patienten
nicht nur in ein Krankenhaus, sondern in mehreren.
Und dass irgendwie alle Daten helfen, bessere Entscheidungen zu treffen
und natürlich auch vermeiden.
Viele verschiedene Fehler, die wir Menschen
oder die Ärzte auch machen können, weil wir Menschen sind
und natürlich
auch viele nicht
notwendige Treatments.
Jetzt bin ich durch Spanish Behandlung ja bei Behandlungen
nicht Behandlungen, sondern Behandlungen.
Das habe ich in Deutsch auch.
Das war später fast kompletter wortgleich und dann nur ein paar Buchstaben vorne.
Und das ist total etwas anderes.
Aber ja, Behandlungen, die manchmal nicht notwendig sind.
Also da gibt es auch bei Menschen normal, also ohne Maschinen.
Und das diese Unterstützenden sind, den Ärzten die besseren Entscheidungen
zu treffen, wenn es dazu kommt.
Das ist ein Versprechen, also dass das auch die die Algorithmen,
die sind Computersysteme und künstliche Intelligenz
im Allgemeinen so unterstützen könnten, die die testen.
Und da gibt es vieles.
Was ist heute passiert?
Also viele, zum Beispiel in den Bild Erkennung,
Vorhersage von möglichen Krankheiten, die man noch nicht weiß,
die man hat, aber vielleicht schon ein paar Hinweise
für die Zukunft.
Wenn wir jetzt, also früher wissen, was es sein könnte.
Hinweise, die, für die es mit der Hilfe von Computer oder Algorithmen
schon diese Behandlung früher anfangen können.
Und es gibt viele Erfolge.
Also es ist ein Boom von verschiedenen Algorithmen
und verschiedene Anwendungen, zum Beispiel in der Medizin,
die heute ein ein Plus ist und natürlich sehr gut,
um das Gebiet voranbringen, vor allem irgendwelche Anwendungen,
nicht nur Medizin.
Der Elektropop, also der, der der Autor von diesem Buch war,
von diesem Zitat, war ein Kardiologe, hat auch geschrieben,
er in seinem Buch Diese maschinelle Medizin
muss nicht irgendwie die Zukunft sein.
Ja, das ist nicht das jetzt Computer alles entscheiden müssen,
was mit dem Patienten möglich ist.
Aber vielleicht ist das auch eine Chance, diesen Aeste
oder irgendwelche Aufgaben oder Tätigkeiten zu unterstützen
und abnehmen von den Ärzten, so dass diese dann mehr Zeit haben
für den Kontakt mit dem Patienten, was die eigentlich
brauchen, diese Empathie und Vertrauen.
Und da seien die Patienten.
Also das sieht er als etwas Gutes, was diesen System Algorithmen
und künstliche Intelligenz im Allgemeinen bringen können,
in der Bildung etwas ähnlich ist.
Also das ist ein bisschen lang.
Aber die Idee ist auch, dass wir Computern haben
oder System haben, Algorithmen haben, die irgendwie uns sagen,
wenn ein Student oder eine Studentin irgendwie Probleme hat
und dann diese Unterstützung kann vielleicht mit anderen Aufgaben, angepasst
an den Lernen Bedürfnisse von diesen konkreten Personen.
Und das können zum Beispiel auch wie diesen Studierenden interagieren,
wie sie lernen und dann diese besser angepassten Aufgaben bereitstellen kann.
Und vieles, das man auch dann zum Beispiel und das wäre super, wenn die Programme,
auch die Hausaufgaben und Ähnliches dann total automatisch
dann benoten könnten.
Da wäre Zeit.
Zum Beispiel, dass ich nicht investieren müsste,
um vielleicht dann in der Forschung mit meinen Studierenden investieren kann.
Das ist aber immer noch ein Traum.
Das kann man sich nicht einfach so verlassen.
Und es ist ein Momentum.
Es ist passiert, vieles.
Und gerade weil es unter anderem diesen sechs Ja Aspekte oder?
Ja, nicht Inhibitor, aber ja, die, die ermöglichen,
dass es einen Boom gibt und zwar Big Data, also ohne Daten,
die Menge von Daten in den sozialen Netzwerken zum Beispiel
oder Sensoren von IoT et cetera.
Also je mehr, desto besser für viele Algorithmen,
zum Beispiel im Bereich maschinelles Lernen.
Und wenn man mehr Daten hat und gute Algorithmen hat,
die mit diesen Daten trainieren, dann sind die Ergebnisse
natürlich schneller.
Also das wäre auch die Computer Power oder Maschinen, Maschinen, Power.
Und da haben wir natürlich in den letzten Jahren gesehen,
wie die Hardware auch dann eine bekannte Entwicklung gehabt hat.
Ohne das kann man natürlich nicht so schnell Ergebnisse haben.
Wenn diese Algorithmen in Millionen von Daten Billionen
von Daten berechnen sollen, aber auch Cloud Computing,
also vieles gibt es schon in der Wolke.
Also jetzt ist nicht mehr mit meinem Laptop,
obwohl hier auch sehr gute Nachrichten laufen können
oder gut laufen können, aber dann in der Cloud mit viel Skepsis,
die viele dann anwenden können, oder Open Access.
Open Access hat auch ermöglicht, dass vieles vorhanden ist,
zum Beispiel auch mit Publikationen oder Artikeln,
die einfach schon gepostet sind oder hochgeladen sind, die man lesen kann,
bevor zum Beispiel die Konferenz stattfindet.
Und das war früher nicht so.
Also man musste warten, bis die Prozents für diese Konferenz veröffentlicht werden
und dann vielleicht irgendwann ja kaufen oder in der Bibliothek.
Jetzt passiert das nicht im Voraus, wer denn schon die Reprints hochgeladen?
Natürlich, das ist wichtig für die, die in dem Gebiet,
das sehen Sie dann die Related Walkthrough können dann frühzeitig auch anpassen,
ihre Methoden anpassen, ihre Methoden, also neuen Algorithmen,
die natürlich mit diesen Daten et cetera bearbeiten.
Und natürlich kann man dann diese Algorithmen verbessern.
Und wenn die Daten schnell da sind, dann kann man neue Algorithmen
noch schneller haben und offen.
Auch ein wichtiger Punkt, wo man auch viel Code
und viele verschiedene Tools auch da findet,
was viele dann auch anpassen können und dann auch in verschiedenen Anwendungen
ja realisieren können.
Das alles hat natürlich ermöglicht, dass wir diesen Momentum haben,
weil die Algorithmen sind eigentlich Algorithmen,
die von den 60er, 70er, 80er Jahren zum Beispiel,
wenn wir maschinelles lernen, sehen viele davon.
Es ist so viel gewesen, dass es jetzt einen Mythos gibt.
Ja, was können wir damit tun?
Vieles um genau in wenigen Jahren haben wir auch menschliche Intelligenz
im Maschinen und sogar besser.
Und damit ist es nicht, dass das möglich ist.
Also wie es in seinem Buch in diesem Jahr veröffentlicht schreibt
Das ist nicht ein Mythos, dass es möglich ist.
Es könnte möglich sein, es ist noch nicht möglich,
aber vielleicht, ich würde sagen, in 100 Jahren vielleicht nicht so viel,
ein bisschen weniger, aber viele sagen ja, oder Elon Musk dachte
ja fünf Jahre her, dass autonomes Fahren dann 2019 oder
Achsen möglich.
Wir sind noch nicht so weit und das ist nicht der, der mit was ist
mit uns, was es möglich ist und der Mittel ist, dass es schon da.
Äh. Unberechenbar ist und wir in jedem Moment
das diesen super mächtigen Algorithmen haben können.
Und natürlich auch Superintelligenz.
Also besser als Menschen, die auch die Vernichtung
der Menschheit bedeuten könnte.
Wenn, wenn, wenn es in diese Richtung gehen könnte
oder sie selber dann entscheiden können, autonom, was dann zu tun ist
und entscheiden sich dann für die nicht die beste Möglichkeit schlechthin.
Und das alles ist dann ja.
Also das könnte sein, aber bis dahin muss vieles passieren.
Und die, die alles besprechen, die sagen aber nicht,
wie dann möglich ist, weil im Moment es gibt nicht im Horizont
was damit zu tun hat.
Und so haben wir dann diese Nachrichten, was in den Medien sagt,
also irgendwelche Programme, die unser Gehirn
und unser Verstand messen können.
Und wir haben auch mit dem Terminator, also da oben im Meta.
Also es ist nicht nur der Terminator, sondern jetzt
die weibliche Terminator Terminator, um irgendwie mehr Klicks zu erzeugen
und natürlich dafür.
Das verursacht im allgemeinen Publikum eben eine eigene Meinung
oder eine Perspektive, was nicht fair ist,
auch nicht wichtig ist.
Ja. Collies zum Beispiel beschreibt in seinem Buch
Das ist eine Fiktion ein Interview von Fiktion, von Fiktion
und das ist nur die, die in den Zeitungen und in dem Film, in Hollywood
und das alles möglich ist.
In der Realität haben wir nicht so was, schreibt er in seinem Buch.
Oder auch Melanie.
Melanie Mitchell, auch sehr renommiert und angesehen in dem Gebiet.
Und ja, sie sagt Ja natürlich.
Solche Filme angucken und dann denken, dass unsere Perspektive, was wir denken,
eh nur mit diesen Filmen zu tun haben, natürlich bei wir Angst haben.
Oder die, die das Denken Angst haben von solchen Maschinen,
wenn mit schlechten
oder unvorhersehbare Verhalten, was irgendwie
gegen uns Menschen sein könnte oder auch uns vernichten usw..
Aber in der Realität sind wir ganz weit weg
von so eine Wirklichkeit.
Und das ist eigentlich, was viele Leute nicht wissen.
Und ich denke nicht, dass die ein eine Verantwortung ist,
von vielen oder von allen, die im Bereich tätig sind,
in irgendeiner Weise das nach außen zu exportieren.
Wir sind noch nicht so weit, leider.
Viele in natürlich mache machen da ein bisschen größer,
manchmal um Gelder zu bekommen oder so, um den finanziellen Mitteln zu
bekommen. Und eigentlich, dass das macht nicht
oder ist nicht gut für das Gebiet.
Also die Realität ist total anders.
Was wir haben hier habe ich nur ein paar Beispiele nennen
der auch von Michael ja die Zukunft, die zeitnahe Zukunft,
mittelfristig auch und langfristig auch total anders aus.
Und so haben wir zum Beispiel.
Das ist vielleicht nicht gut zu lesen, aber vielleicht als Ganzen,
als Überblick in einem Jahr, also von Oktober 2018
bis Oktober 2019.
Alles, was dagegen passiert ist, und zwar in Google.
Mitarbeiter, die dann Streiks gegangen sind,
in viele Staaten in USA zum Beispiel.
Bilderkennung dann verboten war.
Oder Leute, die auch gegen sich, gegen diesen Algorithmen
oder der in diesen Firmen positioniert haben.
Bücher, die auch geschrieben wurden, den Artikel in den Medien
von der anderen Seite, was nicht normalerweise erzählt wird.
Und so ein schlechte Image ist natürlich auch nicht gut für das Gebiet.
Das könnte bedeutet, dass die Leute dann diese Versprechen, Erwartungen
also so groß sind, dass die Leute denken ja, in dem wir autonomes fahren,
wir beten. Das alles haben in den nächsten Jahren
viel Geld investieren, das erwarten, aber die Realität am Ende
total anders ist.
Und dann sind natürlich nicht mehr okay.
Das ist nicht möglich.
Geld da weg und alle Forschungsgebiete, alle Bereiche
brauchen Finanzierung, Geld, Geld um zu bezahlen.
Ja, zum Beispiel die Studierenden wie ich diese Professorenstellen,
Professorinnen, Stellen, Geräte etc etc. ohne Geld, da gibt es nicht.
Und wenn dann diese Perspektiven dann nach unten gehen,
was ist möglich sein könnte zum Beispiel nur finanzieller Teil.
Jetzt als Beispiel, aber, dass das nicht möglich ist.
Natürlich kommt dann das Gebet in einem, ja in einem Teil,
was dann Quinta genannt ist und dann ist nicht so viel passieren kann,
weil natürlich dann nicht so viel Unterstützung gibt.
Zum Beispiel eben diese Seite sind auch sehr schwer,
also wie die Daten, also das sehen wir in den Medien
jetzt viel öfter, wenn es Probleme gibt, ganz sofort Google
oder Amazon mit den Geräten.
Und was passiert mit den Daten?
Das ist ein.
Also bitte sofort.
Jetzt in den Medien mit Facebook zum Beispiel,
in den Nachrichten in den vergangenen zwei Tagen.
Und vieles hat auch mit ethischen Aspekten zu tun.
Und ja, manchmal sind die überhaupt keinen ethischen Aspekt beachtet
oder betrachtet.
In vielen Unternehmen oder oder Forschungseinrichtungen.
Und manchmal wird auch viel gesagt.
Ja, das ist okay.
Aber wenn man dann guckt, da ist keine KI vorhanden,
manchmal sind es Dateien, die mit irgendwelchen Algorithmen
dann arbeiten.
Also es ist sehr schwer zu definieren, aber für viele KI
ist natürlich irgendwie ein.
Irgendwie was zu privatisieren oder irgendwie
ja eine eigene Position zu schaffen und über Regulierung,
dann reden wir nicht.
Viele denken dann Regulierung, dann ist die Innovation weg
und es gibt viel Diskussion.
Aber sie sehen es auch in den Medien.
Jetzt gibt es auch im europäischen Bereich auch eine Regulierung von
und dann irgendwie eine Grenze.
Solche Anwendungen dürfen nicht diese in diesen anderen Gebieten könnten
aber mit Vorsicht und so weiter und so fort,
was endlich dann notwendig war in der Bildung.
Also ein paar Beispiele.
Also ein Algorithmus hat nicht ein Algorithmus,
aber eine Studentin hat eine E-Mail bekommen.
Und dann war da, dass sie sich schlecht verhalten hat
bei einer Prüfung, weil also schlecht in dem Sinne,
dass sie ja ich heißt, dass ich Betrug, nicht Betrug.
Das hat einen Namen in Druck versucht mit Ja,
Täuschungsversuch.
Ja, habe ich auch das Wort gehört.
Und da war sie etwa wie Ich hab nichts gemacht.
Sie hat dann herausgefunden, sie war nicht die einzige,
die so eine E-Mail gekriegt hat.
Und das war dann in der Medical School ein großes Problem
und sie sehen beinahe dann raus aus der Universität getreten.
Es gab aber viel, viele sind von den verschiedenen
Menschen, Studenten, rechten Gruppen, die sich dann damit befasst haben
und dann irgendwie auch gesagt haben Was, wie kann ein Algorithmus
dann das entscheiden?
Oder was hat der Algorithmus das verwendet?
Ist fair oder unfair, so weiter.
Und das war die Diskussion ganz groß.
Ein paar Monate später hat dann die die Universität das gesagt.
Nee, also da müssen wir ja dann gucken.
Genau was ist, was ich Algorithmen, welche Daten
und wie sie dann die Bild analysiert haben.
Denn es gibt viele verschiedene, ja Behinderungen,
denen nicht Limitation.
Es ist nicht alles möglich, noch nicht mit Bitcoin zum Beispiel
in diesem Bereich, weil wir da viele Probleme haben.
Also zum Beispiel ist wird mit dem kaum mit Psychologen,
mit Experten in dem Thema diskutiert.
Die sind vielleicht Teil von einem Projekt,
aber nicht so involviert in solchen Programmen,
solch in der Entwicklung von solchen Systemen,
die natürlich mit psychologischen Aspekte zu tun haben,
zum Beispiel.
Oh ja, viele von diesen Programmen irgendwie ja erkennen ein Verhalten,
was in der Realität nicht so ein Verhalten ist,
zum Beispiel ganz unten, also nicht bei allen
irgendwie Diskriminierung auch zum Beispiel autistische Studierende,
die nicht auf dem Bildschirm gucken können,
sondern irgendwie in eine andere Richtung gucken oder sehen.
Ein bisschen nervös, weil sie normalerweise
von einer Persönlichkeit, also solche mit speziellen Bedingungen,
autistische Menschen oder Menschen und dann die Algorithmen erkennen,
was ist etwas, was nicht genau entspricht und versuchen oder so.
Und natürlich kann dann ein Student nicht sagen Nein,
ich möchte nicht so, dass der Algorithmus mich beobachtet.
Ich ich bin dagegen, dann fliegt er raus.
Also es gibt keine Mechanismen oder ein extra paralleler Mechanismus
und es gibt vieles, was ich noch nicht alles da.
Und es gibt viele Diskussionen, auch ob diese
in solchen Bereichen eingesetzt werden dürften.
Und natürlich, die Unternehmen, die solche Programme verkaufen,
sind natürlich interessiert und machen auch in der Politik,
in Medizin auch, also auch viele Vorteile, viele verschiedene Systeme,
viele wichtige, viele Richtungen, wie es so gut sein kann,
solche Systeme zu haben als Unterstützung und so weiter.
Aber da gibt es viele Problem auch.
Also nicht das gleiche Falsche, Positiven zu erkennen, wenn man Katzen
klassifiziert. Es ist eine Katze, ja oder nein.
Wenn es falsch klassifiziert wird.
Ja gut, es ist nicht so dramatisch, aber falsch im Positiven,
in Krebs, äh Behandlungen oder ähnliches.
Das ist was anderes.
Also eine Frau zum Beispiel, die diagnostiziert wird,
sie hat Krebs.
Und dann muss natürlich Chemo Behandlungen wirken muss
vielleicht in den USA.
Das wäre vielleicht für viele eine finanzielle Katastrophe
und so weiter, weil der Algorithmus sich vielleicht getan hat
oder eine falsche Entscheidung getroffen hat. Sie hatte kein Krebs,
war vielleicht etwas anderes, ein Mensch hätte oder eine Ärztin
oder ein Arzt hätte vielleicht etwas anderes.
Natürlich gibt es viele Fehler bei uns Menschen,
aber das wäre die Frage wollen wir das der ein Algorithmus
das für uns entscheidet?
Oder brauchen wir die letzte Entscheidung von innen oder von innen?
Und das ist nicht das gleiche als mit Katze, Katzen oder Hunde.
Also da muss man sehr vorsichtig solche Algorithmen benutzen
und da gibt es vieles, auch vieles von den verschiedenen Situationen,
die da vorkommen, natürlich auch Mediziner oder Ärzte
oder so, nicht mit dabei bei solchen Programmen.
Wenn ich Daten es ist nicht wie in den sozialen Netzwerken.
Also es gibt in einer Minute Millionen von Bilder, die hochgeladen werden,
Kommentare, die gepostet werden und so weiter und so fort,
dass sie eine Menge von Daten, die natürlich
sehr gut für solche maschinellen Algorithmen sind.
Aber in der Medizin gibt es nicht solche Menge von Daten,
da sind sie aber nicht.
Und das ist natürlich schlecht für solche Algorithmen
und so weiter und so fort.
Zum Beispiel auch mit Versicherung.
Also was wäre, wenn dann Versicherungsnehmer
dann ich weiß oder wissen könnte, dass eine Person
beim Abwägen irgendwelche Daten schon 22 Jahre
später zum Beispiel Diabetiker Diabetikerin sein könnte,
weil der Algorithmus verglichen hat.
Personen, die in der Vergangenheit Diabetiker geworden sind,
aber in der Vergangenheit irgendwelche Konditionen hart arbeiten
haben etc. Und das würde heißen, dass diese Person ja ähnlich
so ähnlich die Wetten hat, dass auch in Zukunft
auch Diabetiker sein kann und dann die Versicherung
sagt Ja, aber jetzt, da musst du mehr bezahlen oder so.
Also das ist irgendwie auch manipuliert oder irgendwie nicht korrekt
oder diskriminiert bei den verschiedenen Personen
und so weiter.
Und vielleicht, wenn sie nicht Diabetiker spielt.
Das könnte vielleicht in Deutschland, vielleicht ist noch nicht der Fall,
aber in USA gibt es schon viele Probleme damit.
Und Collins schreibt auch in seinem Buch Ja,
es wird keine super intelligente Maschinen wetten,
wenn die noch nicht in der Gesellschaft integriert sind.
Also mit welchen Daten?
Millionen von Daten, Millionen von Daten, das ist nicht genug.
Also da muss noch was da sein, so dass die intelligent sind,
wie Menschen Entscheidungen treffen können,
die Menschen.
Und Smith sagt, dass nirgendwo im Horizont,
auch nicht mit den maschinellen Verfahren, die sind supergut,
aber die alleine werden nicht dann zu solchen Mächtigen
oder solchen Algorithmen führen, wie die Entscheidungen treffen,
die agieren können.
Wie wir heute Menschen und uns in seinem Buch
sagt Das ist nicht genug.
Also wir sehen auch, es gibt keine Algorithmen
für allgemeine Intelligenz und es wird keine geben,
wenn wir mit den gleichen Techniken vorankommen. Und
das ist wieder dann ein Problem, wenn es so gehypt wird
und noch mehr finanzielle Mittel in nur einem Bereich
und nicht zu anderen Bereichen dann vorhanden sind.
Da haben die Möglichkeit, andere ist, sich nicht zu entwickeln,
vielleicht in der Kombination oder vielleicht neue Techniken
sind nicht da, weil natürlich nur alles konzentriert ist,
fokussiert ist auf einem Gebiet.
Entschuldigung, wenn es hier Vertreter sind,
zum Beispiel vom maschinellen Länderrat Teil
auch für meine Forschung.
Ja, also das ist nicht das einzige super gut,
aber wir wir eingrenzen oder geben nicht die Möglichkeit,
andere Gebiete und einfach Autoren sagen, Experten auch sagen,
wir brauchen neuen Breaks, also neuen Algorithmen,
neue neue Ideen, die wirklich
dann in andere Perspektiven in diesem Bereich bringen.
Wie können wir dann weitermachen?
Das ist dann der letzte Teil.
Ja, also viele sagen, es ist nicht nur irgendwie der Deduktion.
Also wir haben wie bei den Systemen der achtziger Jahren,
die der erste Geist springt oder bedeutet haben
und dann später, als es dann rauskam, die können nicht wie Experten agieren
oder Entscheidungen treffen.
Und da war wieder also zu viel Boom, zu viel Erwartungen
und dann der erste Winter Quinta danach.
Also die können natürlich Entscheidungen treffen,
unabhängig von von Fakten, abhängig von Regeln, was passieren muss.
Das ist genauso beschrieben bei den neuronalen Netzen.
Maschinelles Lernen, das war.
Sprink Was wir dann in den Jahren 2011 oder 2010
und in den letzten Jahren gehabt haben.
Ja, es sind viele Daten vorhanden.
Und dann ist es ja möglich, unabhängig von den Daten,
dann können wir irgendwelche Konsequenzen ziehen
und viele sein.
Aber das ist nicht genug, da brauchen wir die Absolution.
Also was könnte es sein, wenn Hypothesen entwickelt werden,
die dann nach Fakten etc. geprüft werden und dann gesucht wird?
Was wären dann die Möglichkeiten, die die Daten noch nicht beinhalten?
Aber es könnte passieren und das würde vielleicht dann
ein neues Verhalten, nur eine neue Situation oder Entscheidung,
eine neue Entscheidung bedeuten.
Und dafür gibt es keine Theorie.
Also viele sagen, das könnte die Zukunft sein.
Es gibt auch im Bereich der Regulierung etliche verantwortungsvolle KI,
also viele ist dabei.
Es gibt viele, die zum Beispiel mit den Richtlinien
für verantwortungsvolle KI von der Europäische Union,
aber nicht nur von, sondern von von diesen,
sondern auch von der von der Akim und so weiter und so fort.
Die Damen versuchen ja nicht nur auf verantwortungsvolle Programmen,
die auch natürlich solche Diskriminierungen
nicht dabei haben, die korrekt und sicher mit den Daten umgehen können
und so weiter.
Und da sehen wir in den Nachrichten, aber auch in der Community.
Es entwickelt sich vieles in diese Richtung
und andere sagen Ja, was brauchen wir?
Vieles, was es noch nicht möglich ist.
Und zwar ja.
Wie können Maschinen unterscheiden zwischen Was ist, wie es aussieht
und was die Realität ist?
Ein Beispiel hier dieses Bild also das erste Mal,
als ich das gesehen habe.
Gut, ja, das ist ein Laptop und das ist einfach so gedreht.
Und das könnte vielleicht ein Algorithmus auch dafür suchen.
Aber dafür bin oder als Entscheidung geben und sagen Das ist ein Laptop.
Aber wir haben auch in vielen Beispielen gesehen,
dass die Daten nicht gut genug erkennen können.
Und es ist nicht eine Frage von mehr Daten,
zum Beispiel, ob solche Laptops ein bisschen hier rotieren etc.,
sondern es gibt viele unerwartete Situationen,
die vorkommen können.
Das sehen wir auch mit den verschiedenen Unfällen,
mit den mit den autonomen Fahrzeuge und warum die noch nicht
in unseren Straßen in Kairo oder in Havanna sind.
Noch komplexer autonomes Fahren bis jetzt sind nur ein paar gute
oder gut gekennzeichnete Straßen, wo es kaum Chaos gibt
und vieles andere.
Also da gibt es vieles, was es noch nicht vielleicht
nur in einigen Richtungen, aber als Ganze, also eine allgemeine Intelligenz,
ein Algorithmus, der Entscheidungen oder treffen können oder agieren können.
Situationen, unvorhersehbare, unvorhersehbare Situationen,
also nicht nur autonomes Fahren, sondern viele andere Gebiete.
Das haben wir noch nicht.
Und ich erwarte, dass das in der Zukunft möglich ist.
Es ist nicht nur Kritik, sondern ich freue mich über allen Erfolge.
Wir haben ein bisschen dann gestartet bei bei uns
und zusammen mit meiner Kollegin, Professor
und Lenke Claudia Lemke.
Wir sind die Leiterin oder Leiterinnen oder akademische Leiterin
von einem neuen Masterstudiengang Digitale Transformation,
wo wir die Spezialisierungen haben, zum Beispiel in Data Science
oder KI und Robotik.
Und der andere ist Security.
Und dann haben Sie zusammen also gedacht Ethische Aspekte
muss auch etwas, was die Schüler und Schülerinnen verstehen sollen,
oder allgemeines Publikum oder andere, die sich mit dem Thema befassen können.
Es ist jetzt nicht nur KI allein, sondern es muss auch über die Konsequenzen
und möglichen Konsequenzen von solchen Algorithmen
nachgedacht werden.
Und so haben wir damals mal Zeit.
Campus Die Plattform für künstliche Intelligenz.
Für den Campus haben wir einen Kurs und ja, wir haben ja nicht so
viele Millionen von Teilnehmerinnen.
Noch nicht, noch nicht.
Aber gut, also über 400 die, die schon den Kurs hat in diesem Jahr.
Und endlich sind die aufgerufen.
Und wir wollen das auch mit unserem Master anmelden,
weil ein Teil von den Trends, die die dann diesen Kurs besuchen.
Und da haben wir verschiedene Aspekte.
Also was ist Ethik, was sind ethische Entscheidungen?
Wo sollte man unterscheiden zwischen Entscheidungen
von Menschen und Maschinen?
Was sind Daten, was sind Algorithmen, die überhaupt funktionieren?
Es gibt vieles, was die Leute nicht wissen.
Das ist nicht nur für.
Die Leute sind mein Publikum und da haben wir auch versucht,
das noch etwas freundlicher zu gestalten und auch mit Ich bin basiertes lernen,
so dass es ein bisschen Spaß macht, auch als nur bei solchen Themen zu lernen
und gut. Es gibt Interviews von Experten, Videos, Aufgaben
und ja, ich bin basiertes Lernen.
Auch das war eine große Herausforderung für uns. Aber wir haben auch
ein cooles Team dort, auch Gestalter und sind sehr zufrieden
und denken schon an eine Fortsetzung und Verbesserung von was wir schon haben.
Und persönlich habe ich auch mit meinen Studenten und Studentinnen
ein bisschen was versucht.
Also ich finde es und das ist normalerweise in den
in den Universitäten in Academia der Fall, wo dann sehr früh
an Studenten Studentinnen dann anfangen sich mit der Technik zu beschäftigen,
nicht nur an der Uni.
Also da haben wir auch mit Schulen ein paar Projekte
und das bin ich vor drei Jahren, als wir von Fraunhofer Institut
einen Roboter gekauft haben mit dem Mittel von einem Projekt.
Warum dann Finanzierung auch wichtig ist, auch für Fachhochschulen wie wir.
Und da versuche ich mit meinen Studiengängen
verschiedene Bereiche der Robotik, des maschinellen Lernens,
etwas im Allgemeinen ja, was zu versuchen da ist,
zusammen mit den Studierenden auch in verschiedenen Messen bei uns,
bei den dualen Studien.
Ich freue mich immer, wenn dann die Leute vorbeikommen
und nicht nur die Kohle, nicht nur die, die sich interessieren möchten
oder interessiert sind für duale Studien, sondern auch Kollegen, die auch wollen,
dann irgendwie mit der Technik interagieren.
Es macht super Spaß, wenn es auch mit Kinder der Fall ist.
Also wenn Geld da ist, dann sind wir auch gerne dabei
und dann früh an, denn diese Literacy,
also erklären Erklärung ist notwendig, aber auch erklären, beschreiben, wissen,
auch spielen, so dass die von Anfang an oder so früh
wie möglich diesen Kontakt mit der Technik haben.
Und ja, wenn ich mich cleaning könnte, dann würde ich mehr Projekte
in diesen Richtungen und auch mit den Agenten,
mit dem Richtigen und Ähnliches.
Das sind viele Themen und es macht viel Spaß.
Nicht nur kritisieren, wenn es kritisiert werden muss.
Und natürlich macht viel Spaß sonst, wenn ich nicht in diesem Bereich,
also im Allgemeinen, es ist eine wundervolle Zukunft,
was ich sehe, aber es hängt von uns ab.
Also nicht nur von von, von, von den Medien,
von den Leuten, die auch KI benutzen, sondern auch von denen, die ihn gestalten,
die KI Algorithmen entwickeln und natürlich
auch die Daten sammeln, wie sie mit den Daten umgehen
und auch mit den Ergebnissen von diesen Algorithmen.
Und ja, ich bin sehr optimistisch.
Manchmal muss ich pessimistisch sein, weil es nicht Anwendungen ist,
die nicht schöne Ergebnisse
oder allgemein Anwendungen von KI, was wir auch von den Nachrichten bekommen.
Zum Beispiel Algorithmen, die irgendwie dem Fahrer von Amazon bestrafen,
wenn die warten müssen und dann gibt es keine Möglichkeit
ihn irgendwie zu korrigieren.
Also die können dann entlassen werden, entlassen, weil dann muss
auch diese Entscheidung getroffen hat.
Oder zum Beispiel in England auch mit den Algorithmen,
die einfach entschieden haben.
Ja, Corona war nicht möglich, die Prüfungen interessant zu machen.
Dann wäre die Note von so einer Studentin oder von so einem Student sollte
gleich sein wie von den Studierenden, wo von wir da den haben.
Und das heißt dann eine 3 ohne diese Chance zu geben,
diese Person an der Prüfung teilzunehmen, sondern einfach nur eine Behauptung,
weil in der Vergangenheit Studierende oder Schüler,
die solche solche hatten, dann eine 3 am Ende geschrieben haben.
Und das ist natürlich verrückt, warum dann sollte
oder konnte nicht diese Person dann?
Wer weiß, wer weiß, vielleicht hat ein super Tag an dem Tag
und dann eine Einschreiben und das waren also
viele verschiedene Demos gegen die Regierung
und viele auch junge Leute, die nicht die Chance hatten
zu studieren, was ich studieren wollte, weil die natürlich
die Noten schlechter waren und so weiter und so fort.
Sie kennen schon.
Von dem her ist auch vieles was, was nicht so schön ist.
Und da haben sie in meinen sozialen Netzwerken sehen,
was ich da poste.
Also viele kommen hier machst du eben auf Muss.
Und warum sagst du nicht auch die guten Sachen,
die kommen nicht, wenn ich über die guten Sachen schreibe
und sagen Ja, das ist eine gute Sache, sondern hängt auch wieder
von den kognitiven Verzerrungen.
Fokussiere nur auf den Themen, die die Seele möchte.
Aber das macht nix.
Also eine Adaption, eine Anpassung ist immer schwer für mich.
Vor 22 Jahren, das war ganz groß, habe mich angepasst.
Also Intelligenz muss ich dann ein bisschen haben.
Und ja, wenn Maschinen so gut sich anpassen können
und ein bisschen mehr als Fehlerquote Worte werden können,
vielleicht brauchen die nicht so in 20 Jahren, vielleicht weniger.
Ich hoffe, dass es möglich wird.
Im Moment lasse ich nicht meinen Dokumenten
einfach mit den Übersetzer online übersetzen.
Was rauskommt ist eine Katastrophe, zumindest in Spanisch.
Die Zukunft sieht aber schön aus und das war dann alles, was ich erwarte.
Und vielleicht haben sie Fragen, was ich gut finde.