[Script Info]
Title: 
[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:03.48,0:00:05.18,Default,,0000,0000,0000,,Ich möchte Ihnen etwas zeigen.
Dialogue: 0,0:00:05.96,0:00:09.58,Default,,0000,0000,0000,,(Video) Mädchen: Okay. Das ist\Neine Katze, die auf einem Bett sitzt.
Dialogue: 0,0:00:10.20,0:00:12.57,Default,,0000,0000,0000,,Der Junge streichelt den Elefanten.
Dialogue: 0,0:00:14.22,0:00:17.32,Default,,0000,0000,0000,,Das sind Menschen,\Ndie ein Flugzeug besteigen.
Dialogue: 0,0:00:18.28,0:00:20.02,Default,,0000,0000,0000,,Das ist ein großes Flugzeug.
Dialogue: 0,0:00:21.17,0:00:23.55,Default,,0000,0000,0000,,Fei-Fei Li: Das ist ein dreijähiges Kind,
Dialogue: 0,0:00:23.55,0:00:26.80,Default,,0000,0000,0000,,das beschreibt, was es\Nauf einigen Fotos sieht.
Dialogue: 0,0:00:27.31,0:00:30.58,Default,,0000,0000,0000,,Sie muss wahrscheinlich\Nnoch viel über diese Welt lernen,
Dialogue: 0,0:00:30.58,0:00:34.74,Default,,0000,0000,0000,,aber sie ist bereits Expertin hinsichtlich\Neiner sehr wichtigen Aufgabe:
Dialogue: 0,0:00:34.95,0:00:37.80,Default,,0000,0000,0000,,Sie versteht, was sie sieht.
Dialogue: 0,0:00:38.03,0:00:42.46,Default,,0000,0000,0000,,Unsere Gesellschaft ist technologisch\Nfortgeschrittener als je zuvor.
Dialogue: 0,0:00:42.46,0:00:46.77,Default,,0000,0000,0000,,Wir schicken Menschen zum Mond,\Nstellen Telefone her, die mit uns reden
Dialogue: 0,0:00:46.77,0:00:51.03,Default,,0000,0000,0000,,oder stellen Radiosender auf unseren\Nindividuellen Musikgeschmack ein.
Dialogue: 0,0:00:51.03,0:00:55.08,Default,,0000,0000,0000,,Dennoch haben selbst unsere\Nfortschrittlichsten Maschinen und Computer
Dialogue: 0,0:00:55.08,0:00:57.99,Default,,0000,0000,0000,,immer noch Probleme mit dieser Aufgabe.
Dialogue: 0,0:00:57.99,0:01:01.45,Default,,0000,0000,0000,,Ich werde Ihnen heute\Nvon den Fortschritten erzählen,
Dialogue: 0,0:01:01.45,0:01:05.49,Default,,0000,0000,0000,,die wir in unserem Forschungsgebiet\Nder Computer Vision gemacht haben,
Dialogue: 0,0:01:05.49,0:01:09.80,Default,,0000,0000,0000,,einer der bahnbrechendsten und vielleicht\Nrevolutionärsten Technologien
Dialogue: 0,0:01:09.80,0:01:12.86,Default,,0000,0000,0000,,in der Informatik.
Dialogue: 0,0:01:12.86,0:01:17.41,Default,,0000,0000,0000,,Wir haben Autos entwickelt,\Ndie eigenständig fahren können,
Dialogue: 0,0:01:17.41,0:01:21.26,Default,,0000,0000,0000,,aber ohne intelligentes Sehvermögen\Nkönnen sie nicht unterscheiden,
Dialogue: 0,0:01:21.26,0:01:25.37,Default,,0000,0000,0000,,ob auf der Straße eine zerknitterte\NPapiertüte liegt, die man überfahren kann,
Dialogue: 0,0:01:25.37,0:01:28.58,Default,,0000,0000,0000,,oder ein Stein von gleicher Größe,\Ndem man ausgeweichen muss.
Dialogue: 0,0:01:29.28,0:01:32.74,Default,,0000,0000,0000,,Wir haben sagenhaft\Nhochauflösende Kameras entwickelt,
Dialogue: 0,0:01:32.80,0:01:35.94,Default,,0000,0000,0000,,aber wir können Blinde nicht\Nwieder sehen lassen.
Dialogue: 0,0:01:36.42,0:01:39.58,Default,,0000,0000,0000,,Drohnen können über riesige\NDistanzen fliegen,
Dialogue: 0,0:01:39.58,0:01:42.30,Default,,0000,0000,0000,,besitzen aber nicht\Ndie nötige Sichttechnologie,
Dialogue: 0,0:01:42.30,0:01:45.32,Default,,0000,0000,0000,,um die Veränderungen\Nder Regenwälder nachzuverfolgen.
Dialogue: 0,0:01:45.32,0:01:48.27,Default,,0000,0000,0000,,Überwachungskameras sind überall,
Dialogue: 0,0:01:48.27,0:01:53.34,Default,,0000,0000,0000,,aber warnen uns nicht,\Nwenn ein Kind im Schwimmbad ertrinkt.
Dialogue: 0,0:01:54.17,0:01:59.76,Default,,0000,0000,0000,,Bilder und Videos werden immer mehr\Nzu einem festen Bestandteil des Lebens.
Dialogue: 0,0:01:59.76,0:02:03.85,Default,,0000,0000,0000,,Sie werden in einer Geschwindigkeit\Nerzeugt, die weit jenseits dessen liegt,
Dialogue: 0,0:02:03.85,0:02:06.63,Default,,0000,0000,0000,,was Menschen sich auch nur\Nerhoffen könnten zu sichten.
Dialogue: 0,0:02:06.63,0:02:10.55,Default,,0000,0000,0000,,Sie und ich tragen mit diesem\NTED Talk gerade dazu bei.
Dialogue: 0,0:02:10.55,0:02:15.78,Default,,0000,0000,0000,,Unsere fortschrittlichste Software\Nhat noch immer Probleme
Dialogue: 0,0:02:15.78,0:02:19.66,Default,,0000,0000,0000,,beim Verstehen und Verwalten\Ndieser enormen Masse an Inhalten.
Dialogue: 0,0:02:19.66,0:02:24.01,Default,,0000,0000,0000,,Man kann soweit gehen und sagen,\Ndass wir als Gesellschaft
Dialogue: 0,0:02:24.01,0:02:26.30,Default,,0000,0000,0000,,nahezu blind sind,
Dialogue: 0,0:02:26.42,0:02:29.81,Default,,0000,0000,0000,,weil unsere klügsten Maschinen\Nimmer noch blind sind.
Dialogue: 0,0:02:31.36,0:02:34.30,Default,,0000,0000,0000,,"Warum ist das so schwierig?",\Nfragen Sie sich vielleicht.
Dialogue: 0,0:02:34.30,0:02:37.14,Default,,0000,0000,0000,,Kameras können solche Bilder schießen,
Dialogue: 0,0:02:37.14,0:02:41.14,Default,,0000,0000,0000,,indem sie Licht in eine zweidimensionale\NMatrix aus Zahlen umwandeln,
Dialogue: 0,0:02:41.14,0:02:42.79,Default,,0000,0000,0000,,besser bekannt als Pixel.
Dialogue: 0,0:02:42.79,0:02:45.04,Default,,0000,0000,0000,,Aber das sind nur leblose Zahlen.
Dialogue: 0,0:02:45.04,0:02:47.96,Default,,0000,0000,0000,,Sie sind an sich bedeutungslos.
Dialogue: 0,0:02:48.06,0:02:52.49,Default,,0000,0000,0000,,Hören ist nicht dasselbe wie Verstehen.
Dialogue: 0,0:02:52.49,0:02:56.34,Default,,0000,0000,0000,,Ebenso ist Fotografieren\Nnicht dasselbe wie Sehen.
Dialogue: 0,0:02:56.34,0:03:00.36,Default,,0000,0000,0000,,Mit Sehen meinen wir\Ngenauer gesagt Verstehen.
Dialogue: 0,0:03:01.29,0:03:06.87,Default,,0000,0000,0000,,Tatsächlich hat Mutter Natur\N540 Millionen Jahre gebraucht,
Dialogue: 0,0:03:06.89,0:03:09.44,Default,,0000,0000,0000,,um diese Aufgabe zu lösen.
Dialogue: 0,0:03:09.44,0:03:11.32,Default,,0000,0000,0000,,Ein Großteil des Aufwands
Dialogue: 0,0:03:11.32,0:03:16.60,Default,,0000,0000,0000,,war die Entwicklung der visuellen\NVerarbeitungskapazität unseres Gehirns,
Dialogue: 0,0:03:16.60,0:03:19.24,Default,,0000,0000,0000,,gar nicht der Augen an sich.
Dialogue: 0,0:03:19.24,0:03:21.99,Default,,0000,0000,0000,,Das Sehen beginnt mit den Augen,
Dialogue: 0,0:03:21.99,0:03:25.51,Default,,0000,0000,0000,,geschieht aber eigentlich im Gehirn.
Dialogue: 0,0:03:26.29,0:03:31.35,Default,,0000,0000,0000,,Vor 15 Jahren begann ich\Nmeine Doktorarbeit am Caltech,
Dialogue: 0,0:03:31.35,0:03:34.27,Default,,0000,0000,0000,,danach leitete ich\Ndas Vision Lab in Stanford.
Dialogue: 0,0:03:34.27,0:03:38.67,Default,,0000,0000,0000,,Die ganze Zeit arbeitete ich mit Mentoren,\NMitarbeitern und Studenten daran,
Dialogue: 0,0:03:38.67,0:03:41.56,Default,,0000,0000,0000,,Computern das Sehen beizubringen.
Dialogue: 0,0:03:42.26,0:03:45.95,Default,,0000,0000,0000,,Unser Forschungsgebiet nennt sich\NComputer Vision und Maschinelles Lernen.
Dialogue: 0,0:03:45.95,0:03:49.83,Default,,0000,0000,0000,,Es gehört zum allgemeinen Gebiet\Nder Künstlichen Intelligenz.
Dialogue: 0,0:03:51.00,0:03:56.49,Default,,0000,0000,0000,,Schlussendlich wollen wir Geräten\Nbeibringen, so wie wir zu sehen:
Dialogue: 0,0:03:56.49,0:04:01.88,Default,,0000,0000,0000,,Objekte benennen, Menschen erkennen,\NDreidimensionalität von Objekten erfassen,
Dialogue: 0,0:04:01.88,0:04:07.57,Default,,0000,0000,0000,,Beziehungen, Emotionen, Handlungen\Nund Absichten verstehen.
Dialogue: 0,0:04:07.57,0:04:13.63,Default,,0000,0000,0000,,Sie und ich begreifen ganze Geschichten\Nzwischen Menschen, Orten und Dingen
Dialogue: 0,0:04:13.63,0:04:16.60,Default,,0000,0000,0000,,in Sekundenschnelle, wenn wir\Neinen Blick darauf werfen.
Dialogue: 0,0:04:16.95,0:04:22.54,Default,,0000,0000,0000,,Der erste Schritt ist es, Computern\Ndie Objekterkennung beizubringen,
Dialogue: 0,0:04:22.54,0:04:25.91,Default,,0000,0000,0000,,einzelne Bausteine der visuellen Welt.
Dialogue: 0,0:04:25.91,0:04:30.34,Default,,0000,0000,0000,,Grundsätzlich können Sie sich\Ndiesen Lehrprozess so vorstellen,
Dialogue: 0,0:04:30.34,0:04:34.00,Default,,0000,0000,0000,,dass wir den Computern\Neinige Trainingsbilder
Dialogue: 0,0:04:34.00,0:04:37.34,Default,,0000,0000,0000,,von bestimmten Objekten zeigen,\Nzum Beispiel von Katzen,
Dialogue: 0,0:04:37.34,0:04:41.16,Default,,0000,0000,0000,,und ein Modell entwerfen,\Ndas von diesen Trainingsbildern lernt.
Dialogue: 0,0:04:41.19,0:04:43.32,Default,,0000,0000,0000,,Wie schwer kann das schon sein?
Dialogue: 0,0:04:43.35,0:04:47.49,Default,,0000,0000,0000,,Im Grunde besteht eine Katze aus einer\NReihe verschiedener Formen und Farben.
Dialogue: 0,0:04:47.49,0:04:51.58,Default,,0000,0000,0000,,Genau das waren unsere ersten Schritte\Nin der Objektmodellierung.
Dialogue: 0,0:04:51.58,0:04:55.20,Default,,0000,0000,0000,,Wir sagten dem Computeralgorithmus\Nin einer mathematischen Sprache,
Dialogue: 0,0:04:55.20,0:04:58.54,Default,,0000,0000,0000,,dass eine Katze ein rundes Gesicht,\Neinen pummeligen Körper,
Dialogue: 0,0:04:58.54,0:05:00.84,Default,,0000,0000,0000,,zwei spitze Ohren\Nund einen langen Schwanz hat.
Dialogue: 0,0:05:00.84,0:05:02.25,Default,,0000,0000,0000,,Das sah ganz gut aus.
Dialogue: 0,0:05:02.86,0:05:04.97,Default,,0000,0000,0000,,Aber wie ist es mit dieser Katze?
Dialogue: 0,0:05:04.97,0:05:06.06,Default,,0000,0000,0000,,(Lachen)
Dialogue: 0,0:05:06.06,0:05:07.69,Default,,0000,0000,0000,,Sie ist ganz zusammengekuschelt.
Dialogue: 0,0:05:07.69,0:05:12.41,Default,,0000,0000,0000,,Jetzt muss man eine andere Form und eine\NPerspektive zum Objektmodell hinzufügen.
Dialogue: 0,0:05:12.41,0:05:14.57,Default,,0000,0000,0000,,Wie sieht es mit versteckten Katzen aus?
Dialogue: 0,0:05:15.14,0:05:17.36,Default,,0000,0000,0000,,Was ist mit diesen albernen Katzen?
Dialogue: 0,0:05:19.11,0:05:21.53,Default,,0000,0000,0000,,Jetzt verstehen Sie mich sicherlich.
Dialogue: 0,0:05:21.53,0:05:24.90,Default,,0000,0000,0000,,Sogar etwas so Einfaches wie ein Haustier
Dialogue: 0,0:05:24.90,0:05:29.15,Default,,0000,0000,0000,,kann für das Objektmodell\Nunendlich viele Variationen annehmen.
Dialogue: 0,0:05:29.15,0:05:31.63,Default,,0000,0000,0000,,Und das ist nur ein Objekt.
Dialogue: 0,0:05:32.57,0:05:35.06,Default,,0000,0000,0000,,Vor etwa acht Jahren
Dialogue: 0,0:05:35.06,0:05:40.10,Default,,0000,0000,0000,,veränderte eine sehr einfache\Nund grundlegende Beobachtung mein Denken.
Dialogue: 0,0:05:41.42,0:05:44.11,Default,,0000,0000,0000,,Niemand sagt einem Kind,\Nwie es zu sehen hat,
Dialogue: 0,0:05:44.11,0:05:46.37,Default,,0000,0000,0000,,erst recht nicht am Anfang.
Dialogue: 0,0:05:46.37,0:05:51.37,Default,,0000,0000,0000,,Sie lernen durch eigene\NErfahrungen und Beispiele.
Dialogue: 0,0:05:51.37,0:05:54.11,Default,,0000,0000,0000,,Wenn man sich die Augen eines Kindes
Dialogue: 0,0:05:54.11,0:05:56.66,Default,,0000,0000,0000,,als ein Paar biologischer\NKameras vorstellt,
Dialogue: 0,0:05:56.66,0:06:00.68,Default,,0000,0000,0000,,schießen diese alle 200\NMillisekunden ein Bild.
Dialogue: 0,0:06:00.72,0:06:03.80,Default,,0000,0000,0000,,Das ist die durchschnittliche\NDauer einer Augenbewegung.
Dialogue: 0,0:06:03.98,0:06:09.53,Default,,0000,0000,0000,,Mit drei Jahren hat ein Kind also\Nmehrere hundert Millionen Bilder
Dialogue: 0,0:06:09.53,0:06:11.36,Default,,0000,0000,0000,,der realen Welt gesehen.
Dialogue: 0,0:06:11.36,0:06:13.64,Default,,0000,0000,0000,,Das sind sehr viel Übungsbeispiele.
Dialogue: 0,0:06:14.38,0:06:20.37,Default,,0000,0000,0000,,Ich erkannte, dass der Fokus nicht auf\Nimmer besseren Algorithmen liegen muss,
Dialogue: 0,0:06:20.37,0:06:25.64,Default,,0000,0000,0000,,sondern dass wir den Algorithmen\Ndie Art von Übungsdaten geben müssen,
Dialogue: 0,0:06:25.64,0:06:28.84,Default,,0000,0000,0000,,die ein Kind durch seine\NErfahrungen sammelt,
Dialogue: 0,0:06:28.84,0:06:32.84,Default,,0000,0000,0000,,sowohl quantitativ und qualitativ.
Dialogue: 0,0:06:32.84,0:06:34.70,Default,,0000,0000,0000,,Mit dieser Erkenntnis
Dialogue: 0,0:06:34.70,0:06:38.26,Default,,0000,0000,0000,,war es unsere Aufgabe,\Neinen Datensatz zusammenzustellen,
Dialogue: 0,0:06:38.26,0:06:42.13,Default,,0000,0000,0000,,der weit mehr Bilder beinhaltete,\Nals alles bisher Dagewesene.
Dialogue: 0,0:06:42.13,0:06:44.71,Default,,0000,0000,0000,,Vielleicht tausendfach mehr Bilder.
Dialogue: 0,0:06:44.71,0:06:48.82,Default,,0000,0000,0000,,Zusammen mit Professor Kai Li\Nvon der Princeton University
Dialogue: 0,0:06:48.82,0:06:53.57,Default,,0000,0000,0000,,starteten wir 2007 das ImageNet Projekt.
Dialogue: 0,0:06:53.57,0:06:57.41,Default,,0000,0000,0000,,Zum Glück mussten wir keine Kameras\Nan unseren Köpfen anbringen
Dialogue: 0,0:06:57.41,0:06:59.17,Default,,0000,0000,0000,,und viele Jahre warten.
Dialogue: 0,0:06:59.17,0:07:00.63,Default,,0000,0000,0000,,Wir nutzten das Internet,
Dialogue: 0,0:07:00.63,0:07:05.07,Default,,0000,0000,0000,,die größte Fundgrube für Bilder,\Ndie die Menschheit erschaffen hat.
Dialogue: 0,0:07:05.07,0:07:08.11,Default,,0000,0000,0000,,Wir haben fast eine Milliarde\NBilder heruntergeladen
Dialogue: 0,0:07:08.11,0:07:13.75,Default,,0000,0000,0000,,und mithilfe von Crowdsourcing\Nwie der Amazon Mechanical Turk Plattform
Dialogue: 0,0:07:13.75,0:07:16.33,Default,,0000,0000,0000,,all diese Bilder kategorisiert.
Dialogue: 0,0:07:16.33,0:07:21.23,Default,,0000,0000,0000,,Zu Spitzenzeiten war ImageNet\Neiner der größten Arbeitgeber
Dialogue: 0,0:07:21.23,0:07:24.23,Default,,0000,0000,0000,,für Amazon Mechanical Turk Mitarbeiter:
Dialogue: 0,0:07:24.23,0:07:28.08,Default,,0000,0000,0000,,Insgesamt bekamen wir Hilfe\Nvon fast 50.000 Arbeitern
Dialogue: 0,0:07:28.08,0:07:32.12,Default,,0000,0000,0000,,aus 167 Ländern weltweit
Dialogue: 0,0:07:32.12,0:07:36.07,Default,,0000,0000,0000,,beim Bereinigen, Sortieren und Benennen
Dialogue: 0,0:07:36.07,0:07:39.64,Default,,0000,0000,0000,,von fast einer Milliarde Bildern.
Dialogue: 0,0:07:40.61,0:07:43.26,Default,,0000,0000,0000,,Das zeigt, wieviel Aufwand nötig war,
Dialogue: 0,0:07:43.26,0:07:47.16,Default,,0000,0000,0000,,um auch nur einen Bruchteil\Nder Bilder zu erfassen,
Dialogue: 0,0:07:47.16,0:07:51.34,Default,,0000,0000,0000,,die ein Kind in den frühen Jahren\Nseiner Entwicklung verarbeitet.
Dialogue: 0,0:07:51.91,0:07:56.05,Default,,0000,0000,0000,,Rückblickend wirkt die Idee,\Nriesengroße Datensätze zu nutzen,
Dialogue: 0,0:07:56.05,0:08:00.42,Default,,0000,0000,0000,,um Computeralgorithmen zu trainieren,\Nabsolut naheliegend.
Dialogue: 0,0:08:00.42,0:08:04.50,Default,,0000,0000,0000,,Doch 2007 war das nicht so offensichtlich.
Dialogue: 0,0:08:04.57,0:08:08.59,Default,,0000,0000,0000,,Wir waren auf dieser Reise\Nlange Zeit ziemlich allein.
Dialogue: 0,0:08:08.59,0:08:13.59,Default,,0000,0000,0000,,Einige Kollegen rieten mir, mit meiner\NAnstellung etwas Sinnvolleres zu tun
Dialogue: 0,0:08:13.59,0:08:17.93,Default,,0000,0000,0000,,und wir kämpften ständig\Num die Finanzierung der Forschung.
Dialogue: 0,0:08:17.93,0:08:20.57,Default,,0000,0000,0000,,Einmal scherzte ich\Nmit meinen Studenten darüber,
Dialogue: 0,0:08:20.57,0:08:24.48,Default,,0000,0000,0000,,meine alte Textilreinigung wieder\Nzu öffnen, um ImageNet zu finanzieren.
Dialogue: 0,0:08:24.48,0:08:29.24,Default,,0000,0000,0000,,Immerhin hatte ich so auch\Nmein Studium finanziert.
Dialogue: 0,0:08:29.24,0:08:31.10,Default,,0000,0000,0000,,Also machten wir weiter.
Dialogue: 0,0:08:31.10,0:08:34.81,Default,,0000,0000,0000,,2009 lieferte das ImageNet-Projekt
Dialogue: 0,0:08:34.81,0:08:38.86,Default,,0000,0000,0000,,eine Datenbank mit\Nüber 15 Millionen Bildern,
Dialogue: 0,0:08:38.86,0:08:43.66,Default,,0000,0000,0000,,die 22.000 Objektkategorien umfassten
Dialogue: 0,0:08:43.66,0:08:46.98,Default,,0000,0000,0000,,und nach englischen\NAlltagsbegriffen geordnet waren.
Dialogue: 0,0:08:46.98,0:08:49.91,Default,,0000,0000,0000,,Sowohl quantitativ, als auch qualitativ
Dialogue: 0,0:08:49.91,0:08:52.88,Default,,0000,0000,0000,,war das ein noch nie dagewesener Umfang.
Dialogue: 0,0:08:52.88,0:08:56.34,Default,,0000,0000,0000,,Zurück zum Katzenbeispiel:
Dialogue: 0,0:08:56.34,0:08:59.15,Default,,0000,0000,0000,,Wir haben mehr als 62.000 Katzen
Dialogue: 0,0:08:59.15,0:09:03.26,Default,,0000,0000,0000,,mit verschiedenstem Aussehen\Nund in allerlei Posen
Dialogue: 0,0:09:03.26,0:09:08.48,Default,,0000,0000,0000,,über alle Rassen von\NHaus- und Wildkatzen hinweg.
Dialogue: 0,0:09:08.48,0:09:11.82,Default,,0000,0000,0000,,Wir waren begeistert,\NImageNet aufgebaut zu haben,
Dialogue: 0,0:09:11.82,0:09:15.56,Default,,0000,0000,0000,,und wollten, dass die ganze\NForschungswelt davon profitiert.
Dialogue: 0,0:09:15.56,0:09:19.60,Default,,0000,0000,0000,,Ganz nach TED-Art machten wir daher\Nunseren kompletten Datensatz
Dialogue: 0,0:09:19.60,0:09:23.20,Default,,0000,0000,0000,,für Wissenschaftler aus aller Welt\Nkostenlos verfügbar.
Dialogue: 0,0:09:23.53,0:09:26.50,Default,,0000,0000,0000,,(Applaus)
Dialogue: 0,0:09:29.42,0:09:33.95,Default,,0000,0000,0000,,Da wir nun die Daten haben,\Num unser Computerhirn zu füttern,
Dialogue: 0,0:09:33.95,0:09:37.69,Default,,0000,0000,0000,,können wir jetzt\Nzu den Algorithmen zurückkommen.
Dialogue: 0,0:09:37.69,0:09:42.87,Default,,0000,0000,0000,,Es stellte sich heraus,\Ndass die Informationsfülle auf ImageNet
Dialogue: 0,0:09:42.87,0:09:47.54,Default,,0000,0000,0000,,perfekt zu einer bestimmten Art\Nvon Machine Learning-Algorithmen passte,
Dialogue: 0,0:09:47.58,0:09:50.09,Default,,0000,0000,0000,,sogenannte "faltende neuronale Netzwerke",
Dialogue: 0,0:09:50.09,0:09:55.34,Default,,0000,0000,0000,,entwickelt von Kunihiko Fukushima,\NGeoff Hinton und Yann LeCun
Dialogue: 0,0:09:55.34,0:09:58.98,Default,,0000,0000,0000,,und das schon in den 70er und 80er Jahren.
Dialogue: 0,0:09:58.98,0:10:04.60,Default,,0000,0000,0000,,So wie unser Gehirn aus Milliarden von\Nstark vernetzten Neuronen besteht,
Dialogue: 0,0:10:04.60,0:10:08.46,Default,,0000,0000,0000,,ist die einfachste Betriebseinheit\Neines neuronalen Netzwerks
Dialogue: 0,0:10:08.46,0:10:10.87,Default,,0000,0000,0000,,ein neuronenähnlicher Knotenpunkt.
Dialogue: 0,0:10:10.87,0:10:13.42,Default,,0000,0000,0000,,Er erhält Input von anderen Knotenpunkten
Dialogue: 0,0:10:13.42,0:10:16.14,Default,,0000,0000,0000,,und sendet Output an andere.
Dialogue: 0,0:10:16.14,0:10:20.86,Default,,0000,0000,0000,,Zusätzlich sind diese hunderttausende\Noder sogar Millionen von Knotenpunkten
Dialogue: 0,0:10:20.86,0:10:24.08,Default,,0000,0000,0000,,in hierarchischen Schichten organisiert,
Dialogue: 0,0:10:24.08,0:10:26.64,Default,,0000,0000,0000,,auch das ähnlich wie im Gehirn.
Dialogue: 0,0:10:26.64,0:10:31.42,Default,,0000,0000,0000,,Ein typisches Neuronales Netz, das\Nunser Objekterkennungsmodell trainiert,
Dialogue: 0,0:10:31.42,0:10:34.60,Default,,0000,0000,0000,,besitzt 24 Millionen Knotenpunkte,
Dialogue: 0,0:10:34.60,0:10:37.67,Default,,0000,0000,0000,,140 Millionen Parameter
Dialogue: 0,0:10:37.67,0:10:40.37,Default,,0000,0000,0000,,und 15 Milliarden Verbindungen.
Dialogue: 0,0:10:40.37,0:10:43.08,Default,,0000,0000,0000,,Das ist ein riesiges Modell.
Dialogue: 0,0:10:43.08,0:10:46.98,Default,,0000,0000,0000,,Dank der immensen Datenmenge von ImageNet
Dialogue: 0,0:10:46.98,0:10:52.41,Default,,0000,0000,0000,,und der modernen CPUs und GPUs, auf denen\Nwir dieses gigantische Modell trainieren,
Dialogue: 0,0:10:52.41,0:10:54.78,Default,,0000,0000,0000,,blühte das faltende neuronale Netzwerk
Dialogue: 0,0:10:54.78,0:10:58.22,Default,,0000,0000,0000,,auf eine Weise auf,\Ndie niemand erwartet hatte.
Dialogue: 0,0:10:58.22,0:11:00.72,Default,,0000,0000,0000,,Es wurde die erfolgreichste Struktur,
Dialogue: 0,0:11:00.72,0:11:06.06,Default,,0000,0000,0000,,um spannende neue Ergebnisse\Nin der Objekterkennung zu generieren.
Dialogue: 0,0:11:06.06,0:11:08.87,Default,,0000,0000,0000,,Das ist ein Computer, der uns sagt,
Dialogue: 0,0:11:08.87,0:11:11.17,Default,,0000,0000,0000,,dass auf diesem Bild\Neine Katze zu sehen ist
Dialogue: 0,0:11:11.17,0:11:13.08,Default,,0000,0000,0000,,und wo sich diese Katze befindet.
Dialogue: 0,0:11:13.08,0:11:15.19,Default,,0000,0000,0000,,Natürlich gibt es noch mehr\Nals nur Katzen.
Dialogue: 0,0:11:15.19,0:11:18.18,Default,,0000,0000,0000,,Hier sehen Sie einen\NComputeralgorithmus, der uns sagt,
Dialogue: 0,0:11:18.18,0:11:20.90,Default,,0000,0000,0000,,dass auf dem Bild ein Junge\Nund ein Teddybär sind;
Dialogue: 0,0:11:20.90,0:11:25.27,Default,,0000,0000,0000,,hier ein Hund, eine Person\Nund ein kleiner Drachen im Hintergrund;
Dialogue: 0,0:11:25.27,0:11:28.40,Default,,0000,0000,0000,,oder dieses sehr überladene Bild:
Dialogue: 0,0:11:28.40,0:11:33.04,Default,,0000,0000,0000,,ein Mann, ein Skateboard,\NGeländer, eine Laterne und so weiter.
Dialogue: 0,0:11:33.04,0:11:39.40,Default,,0000,0000,0000,,Manchmal weiß der Computer\Nnicht genau, was er sieht,
Dialogue: 0,0:11:39.41,0:11:42.15,Default,,0000,0000,0000,,und wir haben ihm beigebracht,\Nschlau genug zu sein,
Dialogue: 0,0:11:42.15,0:11:45.65,Default,,0000,0000,0000,,uns eine sichere Antwort zu geben,\Nstatt sich zu sehr festzulegen,
Dialogue: 0,0:11:45.65,0:11:48.20,Default,,0000,0000,0000,,genau so wie wir es auch machen würden.
Dialogue: 0,0:11:48.46,0:11:53.13,Default,,0000,0000,0000,,Manchmal ist der Algorithmus dagegen\Nbemerkenswert gut darin, uns zu sagen,
Dialogue: 0,0:11:53.13,0:11:55.38,Default,,0000,0000,0000,,was genau die Objekte sind,
Dialogue: 0,0:11:55.38,0:11:58.82,Default,,0000,0000,0000,,wie die Marke, das Modell\Nund das Baujahr eines Autos.
Dialogue: 0,0:11:58.82,0:12:04.20,Default,,0000,0000,0000,,Wir haben diesen Algorithmus auf Millionen\Nvon Google Street View Bilder angewendet
Dialogue: 0,0:12:04.20,0:12:07.34,Default,,0000,0000,0000,,in hunderten amerikanischen Städten
Dialogue: 0,0:12:07.34,0:12:10.26,Default,,0000,0000,0000,,und fanden dabei etwas\Nsehr Interessantes heraus:
Dialogue: 0,0:12:10.26,0:12:13.58,Default,,0000,0000,0000,,Zunächst bestätigte sich unsere Vermutung,
Dialogue: 0,0:12:13.58,0:12:16.88,Default,,0000,0000,0000,,dass Fahrzeugpreise in direktem Bezug
Dialogue: 0,0:12:16.88,0:12:19.07,Default,,0000,0000,0000,,zu Haushaltseinkommen stehen.
Dialogue: 0,0:12:19.07,0:12:23.75,Default,,0000,0000,0000,,Überraschenderweise korrelieren\Ndie Fahrzeugpreise auch stark
Dialogue: 0,0:12:23.75,0:12:26.05,Default,,0000,0000,0000,,mit den Kriminalitätsraten einer Stadt
Dialogue: 0,0:12:27.01,0:12:30.97,Default,,0000,0000,0000,,oder den Wahlergebnissen\Nnach Postleitzahlen.
Dialogue: 0,0:12:31.62,0:12:34.27,Default,,0000,0000,0000,,Aber Moment mal. War es das schon?
Dialogue: 0,0:12:34.27,0:12:39.42,Default,,0000,0000,0000,,Sind Computer mit dem Menschen gleich\Ngezogen oder haben ihn sogar übertroffen?
Dialogue: 0,0:12:39.42,0:12:41.56,Default,,0000,0000,0000,,Nicht so schnell.
Dialogue: 0,0:12:41.56,0:12:46.48,Default,,0000,0000,0000,,Bisher haben wir dem Computer\Nlediglich beigebracht, Objekte zu sehen.
Dialogue: 0,0:12:46.48,0:12:51.12,Default,,0000,0000,0000,,Das ist wie ein kleines Kind, das gerade\Nseine ersten Substantive zu sagen lernt.
Dialogue: 0,0:12:51.12,0:12:53.79,Default,,0000,0000,0000,,Das ist eine beachtliche Leistung,
Dialogue: 0,0:12:53.79,0:12:56.25,Default,,0000,0000,0000,,aber doch nur der erste Schritt.
Dialogue: 0,0:12:56.25,0:13:00.02,Default,,0000,0000,0000,,Bald wird das nächste\NEntwicklungsziel erreicht
Dialogue: 0,0:13:00.02,0:13:03.48,Default,,0000,0000,0000,,und Kinder fangen an,\Nin ganzen Sätzen zu kommunizieren.
Dialogue: 0,0:13:03.48,0:13:07.70,Default,,0000,0000,0000,,Anstatt zu sagen,\Ndass auf dem Bild eine Katze ist,
Dialogue: 0,0:13:07.70,0:13:12.90,Default,,0000,0000,0000,,sagte uns das kleine Mädchen schon,\Ndass die Katze auf einem Bett liegt.
Dialogue: 0,0:13:12.90,0:13:18.50,Default,,0000,0000,0000,,Um einem Computer beizubringen,\Nein Bild zu sehen und Sätze zu bilden,
Dialogue: 0,0:13:18.50,0:13:22.45,Default,,0000,0000,0000,,muss die Ehe zwischen Big Data\Nund dem Machine Learning-Algorithmus
Dialogue: 0,0:13:22.45,0:13:24.49,Default,,0000,0000,0000,,den nächsten Schritt gehen.
Dialogue: 0,0:13:24.49,0:13:28.88,Default,,0000,0000,0000,,Nun muss der Computer sowohl von Bildern
Dialogue: 0,0:13:28.88,0:13:31.73,Default,,0000,0000,0000,,als auch von natürlichsprachlichen\NSätzen lernen,
Dialogue: 0,0:13:31.73,0:13:34.88,Default,,0000,0000,0000,,die Menschen erzeugen.
Dialogue: 0,0:13:35.06,0:13:38.91,Default,,0000,0000,0000,,Wie auch das Gehirn das Sehen\Nmit der Sprache verbindet,
Dialogue: 0,0:13:38.91,0:13:44.11,Default,,0000,0000,0000,,entwickelten wir ein Modell,\Ndas einen Teil der visuellen Dinge
Dialogue: 0,0:13:44.11,0:13:46.01,Default,,0000,0000,0000,,wie visuelle Ausschnitte
Dialogue: 0,0:13:46.01,0:13:50.22,Default,,0000,0000,0000,,mit Wörtern und Ausdrücken\Nin Sätzen vereint.
Dialogue: 0,0:13:50.22,0:13:52.98,Default,,0000,0000,0000,,Vor etwa vier Monaten
Dialogue: 0,0:13:52.98,0:13:55.63,Default,,0000,0000,0000,,haben wir das alles endlich\Nmiteinander verbunden
Dialogue: 0,0:13:55.63,0:13:59.41,Default,,0000,0000,0000,,und eines der ersten\NComputer Vision-Modelle erzeugt,
Dialogue: 0,0:13:59.41,0:14:03.40,Default,,0000,0000,0000,,das in der Lage ist, einen\Nmenschenähnlichen Satz zu generieren,
Dialogue: 0,0:14:03.40,0:14:06.91,Default,,0000,0000,0000,,wenn es ein Bild zum ersten Mal sieht.
Dialogue: 0,0:14:06.91,0:14:11.55,Default,,0000,0000,0000,,Jetzt kann ich Ihnen zeigen,\Nwas der Computer sagt,
Dialogue: 0,0:14:11.55,0:14:13.53,Default,,0000,0000,0000,,wenn er die Bilder sieht,
Dialogue: 0,0:14:13.53,0:14:17.36,Default,,0000,0000,0000,,die das kleine Mädchen am Anfang\Ndieser Präsentation sah.
Dialogue: 0,0:14:19.10,0:14:22.44,Default,,0000,0000,0000,,(Video) Computer: Ein Mann steht\Nneben einem Elefanten.
Dialogue: 0,0:14:24.39,0:14:28.03,Default,,0000,0000,0000,,Ein großes Flugzeug steht auf\Neiner Landebahn.
Dialogue: 0,0:14:29.06,0:14:33.27,Default,,0000,0000,0000,,FFL: Natürlich arbeiten wir noch eifrig\Ndaran, diese Algorithmen zu verbessern
Dialogue: 0,0:14:33.27,0:14:35.68,Default,,0000,0000,0000,,und sie müssen noch immer viel lernen.
Dialogue: 0,0:14:35.68,0:14:38.16,Default,,0000,0000,0000,,(Applaus)
Dialogue: 0,0:14:39.54,0:14:42.86,Default,,0000,0000,0000,,Der Computer macht immer noch Fehler.
Dialogue: 0,0:14:42.88,0:14:46.27,Default,,0000,0000,0000,,(Video) Computer: Eine Katze liegt\Nunter einer Decke auf dem Bett.
Dialogue: 0,0:14:46.27,0:14:48.82,Default,,0000,0000,0000,,FFL: Wenn er zu viele Katzen sieht,
Dialogue: 0,0:14:48.82,0:14:51.75,Default,,0000,0000,0000,,denkt er, alles könnte eine Katze sein.
Dialogue: 0,0:14:53.32,0:14:56.43,Default,,0000,0000,0000,,(Video) Computer: Ein kleiner Junge\Nhält einen Baseballschläger.
Dialogue: 0,0:14:56.43,0:14:57.95,Default,,0000,0000,0000,,(Lachen)
Dialogue: 0,0:14:57.95,0:15:02.53,Default,,0000,0000,0000,,Wenn er noch nie eine Zahnbürste gesehen\Nhat, ist es für ihn ein Baseballschläger.
Dialogue: 0,0:15:03.17,0:15:07.16,Default,,0000,0000,0000,,(Video) Computer: Ein Mann reitet\Nauf einem Pferd die Straße hinunter.
Dialogue: 0,0:15:07.16,0:15:08.77,Default,,0000,0000,0000,,(Lachen)
Dialogue: 0,0:15:08.77,0:15:12.71,Default,,0000,0000,0000,,FFL: Wir haben den Computern das\NKonzept der Kunst noch nicht beigebracht.
Dialogue: 0,0:15:13.77,0:15:16.65,Default,,0000,0000,0000,,(Video) Computer: Ein Zebra\Nsteht auf einer Wiese.
Dialogue: 0,0:15:16.65,0:15:20.99,Default,,0000,0000,0000,,FFL: Er hat die phantastische Schönheit\Nder Natur noch nicht schätzen gelernt,
Dialogue: 0,0:15:20.99,0:15:22.46,Default,,0000,0000,0000,,so wie Sie und ich es tun.
Dialogue: 0,0:15:22.64,0:15:25.29,Default,,0000,0000,0000,,Wir haben einen langen Weg hinter uns.
Dialogue: 0,0:15:25.29,0:15:29.52,Default,,0000,0000,0000,,Es war schwer von null bis zu unserem\Ndritten Lebensjahr zu kommen.
Dialogue: 0,0:15:29.52,0:15:35.11,Default,,0000,0000,0000,,Die echte Herausforderung ist es aber,\Nvon 3 bis 13 und noch weiter zu kommen.
Dialogue: 0,0:15:35.11,0:15:39.48,Default,,0000,0000,0000,,Erinnern Sie sich an das Bild\Nmit dem Jungen und dem Kuchen.
Dialogue: 0,0:15:39.48,0:15:43.54,Default,,0000,0000,0000,,Bisher haben wir dem Computer\Nbeigebracht, Objekte zu sehen
Dialogue: 0,0:15:43.54,0:15:47.100,Default,,0000,0000,0000,,oder uns eine einfache Geschichte\Nzu den Bildern zu erzählen.
Dialogue: 0,0:15:47.100,0:15:51.57,Default,,0000,0000,0000,,(Video) Computer: Eine Person sitzt\Nan einem Tisch mit einem Kuchen.
Dialogue: 0,0:15:51.57,0:15:54.20,Default,,0000,0000,0000,,FFL: Aber es steckt\Nviel mehr in diesem Bild
Dialogue: 0,0:15:54.20,0:15:56.47,Default,,0000,0000,0000,,als nur eine Person und ein Kuchen.
Dialogue: 0,0:15:56.47,0:16:00.79,Default,,0000,0000,0000,,Der Computer erkennt nicht, dass es\Nein spezieller italienischer Kuchen ist,
Dialogue: 0,0:16:00.79,0:16:04.06,Default,,0000,0000,0000,,der nur zu Ostern gebacken wird.
Dialogue: 0,0:16:04.16,0:16:07.36,Default,,0000,0000,0000,,Der Junge trägt sein Lieblingsshirt,
Dialogue: 0,0:16:07.36,0:16:11.33,Default,,0000,0000,0000,,das ihm sein Vater von einer Reise\Nnach Sydney mitgebracht hat.
Dialogue: 0,0:16:11.33,0:16:15.14,Default,,0000,0000,0000,,Sie und ich können sehen,\Nwie glücklich er ist
Dialogue: 0,0:16:15.14,0:16:18.34,Default,,0000,0000,0000,,und was genau in diesem Moment\Nin seinem Kopf vor sich geht.
Dialogue: 0,0:16:19.13,0:16:22.20,Default,,0000,0000,0000,,Das ist mein Sohn Leo.
Dialogue: 0,0:16:22.27,0:16:24.96,Default,,0000,0000,0000,,Auf meiner Suche nach\Nvisueller Intelligenz
Dialogue: 0,0:16:24.96,0:16:27.35,Default,,0000,0000,0000,,denke ich ständig an Leo
Dialogue: 0,0:16:27.35,0:16:30.08,Default,,0000,0000,0000,,und an die Welt der Zukunft,\Nin der er leben wird.
Dialogue: 0,0:16:30.08,0:16:34.09,Default,,0000,0000,0000,,Wenn Maschinen sehen können,\Nwerden Ärzte und Krankenschwestern
Dialogue: 0,0:16:34.09,0:16:36.99,Default,,0000,0000,0000,,ein zusätzliches Paar\Nunermüdlicher Augen haben,
Dialogue: 0,0:16:36.99,0:16:41.08,Default,,0000,0000,0000,,um ihnen bei der Diagnose\Nund Behandlung von Patienten zu helfen.
Dialogue: 0,0:16:41.08,0:16:45.32,Default,,0000,0000,0000,,Autos werden klüger und sicherer\Ndurch die Straßen fahren.
Dialogue: 0,0:16:45.46,0:16:48.68,Default,,0000,0000,0000,,Roboter, nicht nur Menschen,\Nwerden uns dabei helfen,
Dialogue: 0,0:16:48.68,0:16:53.01,Default,,0000,0000,0000,,in Katastrophengebiete vorzudringen,\Num Verschüttete und Verwundete zu retten.
Dialogue: 0,0:16:53.54,0:16:57.59,Default,,0000,0000,0000,,Wir werden neue Arten\Nund bessere Materialien entdecken
Dialogue: 0,0:16:57.59,0:17:02.10,Default,,0000,0000,0000,,und ungesehene Grenzen erkunden,\Nmit Hilfe von Maschinen.
Dialogue: 0,0:17:03.11,0:17:07.28,Default,,0000,0000,0000,,Schritt für Schritt bringen wir\NMaschinen das Sehen bei.
Dialogue: 0,0:17:07.28,0:17:10.08,Default,,0000,0000,0000,,Erst bringen wir es ihnen bei.
Dialogue: 0,0:17:10.08,0:17:12.84,Default,,0000,0000,0000,,Später helfen sie uns dabei,\Nbesser zu sehen.
Dialogue: 0,0:17:12.84,0:17:16.89,Default,,0000,0000,0000,,Zum ersten Mal werden unsere Augen\Nnicht die einzigen sein,
Dialogue: 0,0:17:16.89,0:17:19.94,Default,,0000,0000,0000,,die unsere Welt studieren und erkunden.
Dialogue: 0,0:17:19.94,0:17:23.54,Default,,0000,0000,0000,,Wir werden Maschinen nicht nur\Nwegen ihrer Intelligenz nutzen,
Dialogue: 0,0:17:23.54,0:17:29.58,Default,,0000,0000,0000,,wir werden mit ihnen zusammenarbeiten,\Nwie es jetzt noch unvorstellbar scheint.
Dialogue: 0,0:17:29.58,0:17:31.74,Default,,0000,0000,0000,,Das ist mein Ziel:
Dialogue: 0,0:17:31.74,0:17:34.45,Default,,0000,0000,0000,,Ich möchte Computern\Nvisuelle Intelligenz geben
Dialogue: 0,0:17:34.45,0:17:39.58,Default,,0000,0000,0000,,und damit eine bessere Zukunft für Leo\Nund die ganze Welt gestalten.
Dialogue: 0,0:17:39.58,0:17:41.39,Default,,0000,0000,0000,,Danke.
Dialogue: 0,0:17:41.39,0:17:44.38,Default,,0000,0000,0000,,(Applaus)