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Title: 
[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:00.88,0:00:04.89,Default,,0000,0000,0000,,Wenn man früher wollte, \Ndass ein Computer etwas Neues tat,
Dialogue: 0,0:00:04.89,0:00:06.83,Default,,0000,0000,0000,,musste man ihn programmieren.
Dialogue: 0,0:00:06.83,0:00:09.86,Default,,0000,0000,0000,,Für alle, die es noch nie\Nselbst probiert haben:
Dialogue: 0,0:00:09.86,0:00:13.36,Default,,0000,0000,0000,,Beim Programmieren \Nmuss man bis ins kleinste Detail
Dialogue: 0,0:00:13.36,0:00:16.73,Default,,0000,0000,0000,,jeden einzelnen Schritt definieren,\Nden der Computer erledigen soll,
Dialogue: 0,0:00:16.73,0:00:19.09,Default,,0000,0000,0000,,um sein Ziel zu erreichen.
Dialogue: 0,0:00:19.09,0:00:22.58,Default,,0000,0000,0000,,Will man also etwas tun, \Nwas man selbst noch nicht kann,
Dialogue: 0,0:00:22.58,0:00:24.65,Default,,0000,0000,0000,,dann wird das eine große Herausforderung.
Dialogue: 0,0:00:24.65,0:00:28.13,Default,,0000,0000,0000,,Dieser Herausforderung stellte sich \Ndieser Mann, Arthur Samuel.
Dialogue: 0,0:00:28.13,0:00:32.21,Default,,0000,0000,0000,,1956 wollte er diesem Computer beibringen,
Dialogue: 0,0:00:32.21,0:00:34.55,Default,,0000,0000,0000,,ihn im Spiel Dame zu schlagen.
Dialogue: 0,0:00:34.55,0:00:36.59,Default,,0000,0000,0000,,Wie kann man ein Programm schreiben
Dialogue: 0,0:00:36.59,0:00:40.39,Default,,0000,0000,0000,,und bis ins kleinste Detail definieren, \Nwie man sich selbst in Dame übertrifft?
Dialogue: 0,0:00:40.39,0:00:42.12,Default,,0000,0000,0000,,Also hatte er eine Idee:
Dialogue: 0,0:00:42.12,0:00:45.84,Default,,0000,0000,0000,,Er ließ den Computer tausende Male \Ngegen sich selbst spielen,
Dialogue: 0,0:00:45.84,0:00:48.36,Default,,0000,0000,0000,,sodass er Dame spielen lernte.
Dialogue: 0,0:00:48.36,0:00:51.54,Default,,0000,0000,0000,,Das funktionierte wirklich, und schon 1962
Dialogue: 0,0:00:51.54,0:00:55.56,Default,,0000,0000,0000,,besiegte dieser Computer \Nden Landesmeister von Connecticut.
Dialogue: 0,0:00:55.56,0:00:58.53,Default,,0000,0000,0000,,Arthur Samuel war also \Nder Urvater des Maschinellen Lernens
Dialogue: 0,0:00:58.53,0:01:00.25,Default,,0000,0000,0000,,und ich schulde ihm viel,
Dialogue: 0,0:01:00.25,0:01:03.01,Default,,0000,0000,0000,,denn ich bin ein Fachmann \Nim Maschinellen Lernen.
Dialogue: 0,0:01:03.01,0:01:04.48,Default,,0000,0000,0000,,Ich war Präsident von Kaggle,
Dialogue: 0,0:01:04.48,0:01:07.87,Default,,0000,0000,0000,,einer Plattform von über 200 000 \NFachleuten für Maschinelles Lernen.
Dialogue: 0,0:01:07.87,0:01:09.92,Default,,0000,0000,0000,,Kaggle veranstaltet Wettbewerbe,
Dialogue: 0,0:01:09.92,0:01:13.63,Default,,0000,0000,0000,,bei denen bisher ungelöste Probleme \Ngelöst werden sollen,
Dialogue: 0,0:01:13.63,0:01:17.47,Default,,0000,0000,0000,,und das war schon \Nhunderte Male erfolgreich.
Dialogue: 0,0:01:17.47,0:01:19.94,Default,,0000,0000,0000,,Aus dieser Warte habe \Nich viel darüber gelernt,
Dialogue: 0,0:01:19.94,0:01:23.89,Default,,0000,0000,0000,,was Maschinelles Lernen\Nfrüher konnte, was es heute kann
Dialogue: 0,0:01:23.89,0:01:26.25,Default,,0000,0000,0000,,und was es zukünftig vollbringen könnte.
Dialogue: 0,0:01:26.25,0:01:30.68,Default,,0000,0000,0000,,Der vielleicht erste kommerzielle Erfolg \Nim Maschinellen Lernen war Google.
Dialogue: 0,0:01:30.68,0:01:33.38,Default,,0000,0000,0000,,Google hat bewiesen, \Ndass man Informationen
Dialogue: 0,0:01:33.38,0:01:36.07,Default,,0000,0000,0000,,über einen Computeralgorithmus\Nfinden kann,
Dialogue: 0,0:01:36.07,0:01:38.44,Default,,0000,0000,0000,,der auf Maschinellem Lernen basiert.
Dialogue: 0,0:01:38.44,0:01:42.32,Default,,0000,0000,0000,,Seitdem gab es viele kommerzielle Erfolge \Nim Maschinellen Lernen.
Dialogue: 0,0:01:42.32,0:01:44.27,Default,,0000,0000,0000,,Firmen wie Amazon oder Netflix
Dialogue: 0,0:01:44.27,0:01:47.88,Default,,0000,0000,0000,,nutzen Maschinelles Lernen\Nfür Kaufempfehlungen
Dialogue: 0,0:01:47.88,0:01:49.90,Default,,0000,0000,0000,,oder Filmvorschläge.
Dialogue: 0,0:01:49.90,0:01:51.70,Default,,0000,0000,0000,,Manchmal ist das beinahe gruselig.
Dialogue: 0,0:01:51.70,0:01:53.66,Default,,0000,0000,0000,,Firmen wie LinkedIn oder Facebook
Dialogue: 0,0:01:53.66,0:01:56.25,Default,,0000,0000,0000,,schlagen Ihnen manchmal neue Freunde vor
Dialogue: 0,0:01:56.25,0:01:58.23,Default,,0000,0000,0000,,und Sie haben keine Ahnung, wie das geht,
Dialogue: 0,0:01:58.23,0:02:01.20,Default,,0000,0000,0000,,und genau das ist die Macht \Ndes Maschinellen Lernens.
Dialogue: 0,0:02:01.20,0:02:04.15,Default,,0000,0000,0000,,Diese Algorithmen haben\Nanhand vorhandener Daten gelernt,
Dialogue: 0,0:02:04.15,0:02:07.40,Default,,0000,0000,0000,,anstatt von Hand programmiert zu werden.
Dialogue: 0,0:02:07.40,0:02:10.51,Default,,0000,0000,0000,,So konnte auch IBM Watson dazu bringen,
Dialogue: 0,0:02:10.51,0:02:13.54,Default,,0000,0000,0000,,die zwei Weltmeister\Nder Quizshow "Jeopardy" zu schlagen,
Dialogue: 0,0:02:13.54,0:02:16.41,Default,,0000,0000,0000,,wo man knifflige, komplexe Fragen\Nbeantworten musste, z. B.:
Dialogue: 0,0:02:16.41,0:02:18.93,Default,,0000,0000,0000,,["2003 verschwand u. a. \Nder antike 'Löwe von Nimrud'
Dialogue: 0,0:02:18.93,0:02:20.51,Default,,0000,0000,0000,,aus dem Museum dieser Stadt."]
Dialogue: 0,0:02:20.51,0:02:23.16,Default,,0000,0000,0000,,Daher gibt es nun\Nerste selbstfahrende Autos.
Dialogue: 0,0:02:23.16,0:02:25.04,Default,,0000,0000,0000,,Will man den Unterschied
Dialogue: 0,0:02:25.04,0:02:28.49,Default,,0000,0000,0000,,etwa zwischen Baum und\NFußgänger erkennen, ist das wichtig.
Dialogue: 0,0:02:28.49,0:02:31.08,Default,,0000,0000,0000,,Wir wissen nicht, wie man \Nsolche Programme schreibt,
Dialogue: 0,0:02:31.08,0:02:34.07,Default,,0000,0000,0000,,aber durch Maschinelles Lernen \Nist das jetzt möglich.
Dialogue: 0,0:02:34.07,0:02:36.68,Default,,0000,0000,0000,,Dieses Auto ist schon über 1 Mio. km
Dialogue: 0,0:02:36.68,0:02:40.19,Default,,0000,0000,0000,,ohne den kleinsten Unfall \Nauf normalen Straßen gefahren.
Dialogue: 0,0:02:40.20,0:02:44.11,Default,,0000,0000,0000,,Wir wissen also, \Ndass Computer lernen können
Dialogue: 0,0:02:44.11,0:02:46.01,Default,,0000,0000,0000,,und dass sie auch Dinge lernen können,
Dialogue: 0,0:02:46.01,0:02:48.85,Default,,0000,0000,0000,,von denen wir nicht wissen, \Nwie sie funktionieren,
Dialogue: 0,0:02:48.85,0:02:51.73,Default,,0000,0000,0000,,und manchmal sogar besser als wir.
Dialogue: 0,0:02:51.73,0:02:55.93,Default,,0000,0000,0000,,Eines der faszinierendsten Beispiele \Nfür Maschinelles Lernen
Dialogue: 0,0:02:55.93,0:02:58.32,Default,,0000,0000,0000,,habe ich bei einem meiner \NKaggle-Projekte gesehen,
Dialogue: 0,0:02:58.32,0:03:01.91,Default,,0000,0000,0000,,als ein Team unter der Leitung\Nvon Geoffrey Hinton
Dialogue: 0,0:03:01.91,0:03:03.46,Default,,0000,0000,0000,,von der Universität Toronto
Dialogue: 0,0:03:03.46,0:03:06.14,Default,,0000,0000,0000,,den Wettstreit für automatische \NDrogenerkennung gewann.
Dialogue: 0,0:03:06.14,0:03:08.99,Default,,0000,0000,0000,,Außergewöhnlich war \Ndaran nicht nur ihr Sieg
Dialogue: 0,0:03:08.99,0:03:13.00,Default,,0000,0000,0000,,gegen all die Algorithmen von Merck \Nund der internationalen akademischen Welt,
Dialogue: 0,0:03:13.00,0:03:18.06,Default,,0000,0000,0000,,sondern, dass das Team kein Vorwissen\Nzu Chemie oder Biowissenschaften hatte
Dialogue: 0,0:03:18.06,0:03:20.23,Default,,0000,0000,0000,,und nur zwei Wochen brauchte.
Dialogue: 0,0:03:20.23,0:03:22.11,Default,,0000,0000,0000,,Wie haben sie das gemacht?
Dialogue: 0,0:03:22.11,0:03:25.34,Default,,0000,0000,0000,,Sie nutzten einen besonderen\NAlgorithmus namens Deep Learning.
Dialogue: 0,0:03:25.34,0:03:27.70,Default,,0000,0000,0000,,Ihr Erfolg war so bedeutend,
Dialogue: 0,0:03:27.70,0:03:31.41,Default,,0000,0000,0000,,dass er wenig später auf der Titelseite \Nder NY Times erschien.
Dialogue: 0,0:03:31.41,0:03:34.15,Default,,0000,0000,0000,,Hier auf der linken Seite \Nsehen Sie Geoffrey Hinton.
Dialogue: 0,0:03:34.15,0:03:38.49,Default,,0000,0000,0000,,Deep Learning basiert auf der Funktion \Ndes menschlichen Gehirns
Dialogue: 0,0:03:38.49,0:03:40.30,Default,,0000,0000,0000,,und deswegen ist es ein Algorithmus,
Dialogue: 0,0:03:40.30,0:03:44.14,Default,,0000,0000,0000,,dessen Funktion theoretisch \Nkeine Grenzen gesetzt sind.
Dialogue: 0,0:03:44.14,0:03:46.96,Default,,0000,0000,0000,,Je mehr Daten und Rechenzeit man hat,
Dialogue: 0,0:03:46.96,0:03:48.28,Default,,0000,0000,0000,,desto besser wird er.
Dialogue: 0,0:03:48.28,0:03:50.62,Default,,0000,0000,0000,,Die New York Times zeigte in ihrem Artikel
Dialogue: 0,0:03:50.62,0:03:52.86,Default,,0000,0000,0000,,noch ein Resultat des Deep Learning,
Dialogue: 0,0:03:52.86,0:03:55.57,Default,,0000,0000,0000,,das ich Ihnen jetzt vorstellen will.
Dialogue: 0,0:03:55.57,0:04:00.51,Default,,0000,0000,0000,,Es beweist, dass Computer \Nzuhören und verstehen können.
Dialogue: 0,0:04:00.51,0:04:06.25,Default,,0000,0000,0000,,Richard Rashid (Video):\NAls letzten Schritt in diesem Prozess
Dialogue: 0,0:04:06.25,0:04:10.96,Default,,0000,0000,0000,,werde ich Chinesisch mit Ihnen sprechen.
Dialogue: 0,0:04:10.96,0:04:13.60,Default,,0000,0000,0000,,Als wichtigsten Schritt haben wir
Dialogue: 0,0:04:13.60,0:04:18.60,Default,,0000,0000,0000,,anhand großer Informationsmengen\Nvon vielen Chinesisch-Sprechern
Dialogue: 0,0:04:18.60,0:04:21.13,Default,,0000,0000,0000,,ein Text-zu-Sprache-System gebaut,
Dialogue: 0,0:04:21.13,0:04:26.06,Default,,0000,0000,0000,,das chinesischen Text\Nin chinesche Sprache umwandelt,
Dialogue: 0,0:04:26.40,0:04:31.22,Default,,0000,0000,0000,,und dann haben wir eine etwa einstündige \NAufnahme meiner Stimme benutzt,
Dialogue: 0,0:04:31.22,0:04:36.36,Default,,0000,0000,0000,,um das Text-zu-Sprache-System \Nso zu ändern, dass es wie ich klingt.
Dialogue: 0,0:04:36.36,0:04:38.90,Default,,0000,0000,0000,,Wieder ist das Ergebnis nicht perfekt.
Dialogue: 0,0:04:38.90,0:04:41.55,Default,,0000,0000,0000,,Eigentlich hat es sogar \Nganz schön viele Fehler.
Dialogue: 0,0:04:41.55,0:04:44.04,Default,,0000,0000,0000,,(Auf Chinesisch)
Dialogue: 0,0:04:44.04,0:04:47.40,Default,,0000,0000,0000,,(Applaus)
Dialogue: 0,0:04:49.45,0:04:53.02,Default,,0000,0000,0000,,In diesem Bereich ist noch viel zu tun.
Dialogue: 0,0:04:53.02,0:04:56.67,Default,,0000,0000,0000,,(Chinesisch)
Dialogue: 0,0:04:56.67,0:05:00.10,Default,,0000,0000,0000,,(Applaus)
Dialogue: 0,0:05:01.34,0:05:04.74,Default,,0000,0000,0000,,Jeremy Howard: Das war eine Konferenz\Nzu Maschinellem Lernen in China.
Dialogue: 0,0:05:04.74,0:05:07.11,Default,,0000,0000,0000,,Übrigens hört man \Nbei akademischen Konferenzen
Dialogue: 0,0:05:07.11,0:05:09.01,Default,,0000,0000,0000,,nur ganz selten Zwischenapplaus,
Dialogue: 0,0:05:09.01,0:05:12.69,Default,,0000,0000,0000,,obwohl das bei TEDx-Konferenzen \Ndurchaus erwünscht sein kann.
Dialogue: 0,0:05:12.69,0:05:15.48,Default,,0000,0000,0000,,Was Sie eben gesehen haben,\Nbasiert auf Deep Learning.
Dialogue: 0,0:05:15.48,0:05:17.01,Default,,0000,0000,0000,,(Applaus) Danke!
Dialogue: 0,0:05:17.01,0:05:19.29,Default,,0000,0000,0000,,Die englische Transkription \Nwar Deep Learning.
Dialogue: 0,0:05:19.29,0:05:22.70,Default,,0000,0000,0000,,Die Übersetzung ins Chinesische und\Nder Text rechts oben – Deep Learning
Dialogue: 0,0:05:22.70,0:05:26.01,Default,,0000,0000,0000,,und die Modellierung der Stimme\N-- ebenfalls Deep Learning.
Dialogue: 0,0:05:26.01,0:05:29.24,Default,,0000,0000,0000,,Deep Learning ist also \Neine außergewöhnliche Sache.
Dialogue: 0,0:05:29.24,0:05:32.34,Default,,0000,0000,0000,,Es ist ein einziger Algorithmus, \Nder scheinbar fast alles kann
Dialogue: 0,0:05:32.34,0:05:35.45,Default,,0000,0000,0000,,und ich fand heraus, dass er \Nein Jahr zuvor sehen gelernt hatte.
Dialogue: 0,0:05:35.45,0:05:38.39,Default,,0000,0000,0000,,Bei einem obskuren Wettbewerb \Nder Ruhr-Universität Bochum
Dialogue: 0,0:05:38.39,0:05:40.22,Default,,0000,0000,0000,,zum Erkennen von Verkehrszeichen
Dialogue: 0,0:05:40.22,0:05:43.62,Default,,0000,0000,0000,,hat Deep Learning gelernt, \NVerkehrszeichen wie dieses zu erkennen.
Dialogue: 0,0:05:43.62,0:05:45.46,Default,,0000,0000,0000,,Er konnte Verkehrszeichen nicht nur
Dialogue: 0,0:05:45.46,0:05:47.47,Default,,0000,0000,0000,,besser als andere Algorithmen erkennen;
Dialogue: 0,0:05:47.47,0:05:50.19,Default,,0000,0000,0000,,die Rangliste zeigte, \Ndass er sogar Menschen übertraf
Dialogue: 0,0:05:50.19,0:05:52.04,Default,,0000,0000,0000,,und zwar um das Doppelte.
Dialogue: 0,0:05:52.04,0:05:54.04,Default,,0000,0000,0000,,2011 gab es also das erste Beispiel
Dialogue: 0,0:05:54.04,0:05:57.44,Default,,0000,0000,0000,,für Computer, die besser \Nsehen können als Menschen.
Dialogue: 0,0:05:57.44,0:05:59.49,Default,,0000,0000,0000,,Seitdem ist viel passiert.
Dialogue: 0,0:05:59.49,0:06:03.00,Default,,0000,0000,0000,,2012 gab Google bekannt, \Ndass sie einen Deep-Learning-Algorithmus
Dialogue: 0,0:06:03.00,0:06:04.42,Default,,0000,0000,0000,,Youtube Videos schauen ließen
Dialogue: 0,0:06:04.42,0:06:07.86,Default,,0000,0000,0000,,und die Daten auf 16 000 Computern \Neinen Monat lang berechnen ließen
Dialogue: 0,0:06:07.86,0:06:11.62,Default,,0000,0000,0000,,und dass der Computer allein \NKonzepte wie Menschen oder Katzen
Dialogue: 0,0:06:11.62,0:06:14.16,Default,,0000,0000,0000,,einzig durch das Betrachten \Nvon Videos erkannt hat.
Dialogue: 0,0:06:14.16,0:06:16.38,Default,,0000,0000,0000,,Menschen lernen sehr ähnlich.
Dialogue: 0,0:06:16.38,0:06:19.12,Default,,0000,0000,0000,,Sie lernen nicht, indem man\Nihnen sagt, was sie sehen,
Dialogue: 0,0:06:19.12,0:06:22.45,Default,,0000,0000,0000,,sondern sie lernen selbst, \Nwas diese Dinge sind.
Dialogue: 0,0:06:22.45,0:06:25.82,Default,,0000,0000,0000,,Übrigens hat 2012 Geoffrey Hinton, \Nden wir vorher gesehen haben,
Dialogue: 0,0:06:25.82,0:06:30.47,Default,,0000,0000,0000,,den beliebten ImageNet-Wettbewerb\Nmit seinem Versuch gewonnen,
Dialogue: 0,0:06:30.47,0:06:34.75,Default,,0000,0000,0000,,auf 1,5 Mio. Bildern \Ndie Motive zu erkennen.
Dialogue: 0,0:06:34.75,0:06:37.79,Default,,0000,0000,0000,,2014 sind wir mittlerweile\Nnur noch bei einer 6%igen Fehlerrate
Dialogue: 0,0:06:37.79,0:06:39.24,Default,,0000,0000,0000,,bei der Bilderkennung.
Dialogue: 0,0:06:39.24,0:06:41.73,Default,,0000,0000,0000,,Das ist wiederum besser als Menschen.
Dialogue: 0,0:06:41.73,0:06:45.04,Default,,0000,0000,0000,,Maschinen sind dabei \Nalso außergewöhnlich gut
Dialogue: 0,0:06:45.04,0:06:47.59,Default,,0000,0000,0000,,und das wird nun auch \Nin der Wirtschaft genutzt.
Dialogue: 0,0:06:47.59,0:06:50.35,Default,,0000,0000,0000,,Zum Beispiel hat Google\Nletztes Jahr bekanntgegeben,
Dialogue: 0,0:06:50.35,0:06:54.93,Default,,0000,0000,0000,,dass sie jeden Ort Frankreichs \Nin nur 2 Stunden kartografiert hätten,
Dialogue: 0,0:06:54.93,0:06:59.93,Default,,0000,0000,0000,,indem sie Street-View-Bilder in einen \NDeep-Learning-Algorithmus einspeisten,
Dialogue: 0,0:06:59.93,0:07:02.92,Default,,0000,0000,0000,,der dann Hausnummern \Nerkennen und lesen konnte.
Dialogue: 0,0:07:02.92,0:07:08.27,Default,,0000,0000,0000,,Davor hätte es dutzende Leute \Nund viele Jahre gebraucht.
Dialogue: 0,0:07:08.27,0:07:10.18,Default,,0000,0000,0000,,Dasselbe passiert in China.
Dialogue: 0,0:07:10.18,0:07:14.22,Default,,0000,0000,0000,,Baidu ist sowas wie \Ndas chinesische Google,
Dialogue: 0,0:07:14.22,0:07:16.50,Default,,0000,0000,0000,,und was Sie hier oben links sehen,
Dialogue: 0,0:07:16.50,0:07:20.48,Default,,0000,0000,0000,,ist z. B. ein Bild, das ich in Baidus\NDeep-Learning-System hochgeladen habe.
Dialogue: 0,0:07:20.48,0:07:24.25,Default,,0000,0000,0000,,Darunter sehen Sie, \Ndass das System das Bild verstanden
Dialogue: 0,0:07:24.25,0:07:26.48,Default,,0000,0000,0000,,und ähnliche Bilder gefunden hat.
Dialogue: 0,0:07:26.48,0:07:29.22,Default,,0000,0000,0000,,Die ähnlichen Bilder haben \Nähnliche Hintergründe,
Dialogue: 0,0:07:29.22,0:07:30.88,Default,,0000,0000,0000,,ähnliche Gesichts-Ausrichtung,
Dialogue: 0,0:07:30.88,0:07:32.66,Default,,0000,0000,0000,,manche sogar die rausgestreckte Zunge.
Dialogue: 0,0:07:32.66,0:07:35.70,Default,,0000,0000,0000,,Das System schaut eindeutig nicht\Nauf den Text einer Website.
Dialogue: 0,0:07:35.70,0:07:37.11,Default,,0000,0000,0000,,Es hatte nur ein Bild.
Dialogue: 0,0:07:37.11,0:07:41.13,Default,,0000,0000,0000,,Also haben wir jetzt Computer, \Ndie wirklich verstehen, was sie sehen,
Dialogue: 0,0:07:41.13,0:07:42.75,Default,,0000,0000,0000,,und daher Datenbanken
Dialogue: 0,0:07:42.75,0:07:46.31,Default,,0000,0000,0000,,mit vielen Millionen Bildern \Nin Echtzeit durchsuchen können.
Dialogue: 0,0:07:46.31,0:07:49.54,Default,,0000,0000,0000,,Aber was bedeutet es nun, \Ndass Computer sehen können?
Dialogue: 0,0:07:49.54,0:07:51.55,Default,,0000,0000,0000,,Tja, es ist nicht nur so, dass sie sehen.
Dialogue: 0,0:07:51.55,0:07:53.62,Default,,0000,0000,0000,,Genau genommen kann\NDeep Leaning noch mehr.
Dialogue: 0,0:07:53.62,0:07:56.57,Default,,0000,0000,0000,,Komplexe, differenzierte Sätze wie dieser
Dialogue: 0,0:07:56.57,0:07:59.39,Default,,0000,0000,0000,,können nun mit Deep-Learning-Algorithmen \Nverstanden werden.
Dialogue: 0,0:07:59.39,0:08:00.70,Default,,0000,0000,0000,,Wie Sie hier sehen können,
Dialogue: 0,0:08:00.70,0:08:03.46,Default,,0000,0000,0000,,zeigt dieses System aus Stanford\Nmit dem roten Punkt oben,
Dialogue: 0,0:08:03.46,0:08:07.38,Default,,0000,0000,0000,,dass es die negative Botschaft \Ndes Satzes erkannt hat.
Dialogue: 0,0:08:07.38,0:08:11.28,Default,,0000,0000,0000,,Deep Learning ist jetzt \Nfast so gut wie Menschen
Dialogue: 0,0:08:11.28,0:08:15.92,Default,,0000,0000,0000,,im Verstehen, worum es in Sätzen \Ngeht und was gesagt wird.
Dialogue: 0,0:08:15.92,0:08:18.99,Default,,0000,0000,0000,,Deep Learning wird auch genutzt,\Num Chinesisch zu lesen
Dialogue: 0,0:08:18.99,0:08:21.81,Default,,0000,0000,0000,,wieder fast auf Muttersprachler-Niveau.
Dialogue: 0,0:08:21.81,0:08:24.64,Default,,0000,0000,0000,,Der Algorithmus dafür \Nstammt von Leuten aus der Schweiz,
Dialogue: 0,0:08:24.64,0:08:27.62,Default,,0000,0000,0000,,die allesamt kein Chinesisch \Nsprechen oder verstehen.
Dialogue: 0,0:08:27.62,0:08:29.81,Default,,0000,0000,0000,,Wie ich schon sagte: Deep Learning
Dialogue: 0,0:08:29.81,0:08:32.61,Default,,0000,0000,0000,,ist so ziemlich das beste \NSystem der Welt dafür,
Dialogue: 0,0:08:32.61,0:08:36.72,Default,,0000,0000,0000,,sogar im Vergleich mit \Ndem Wissen von Muttersprachlern.
Dialogue: 0,0:08:36.72,0:08:39.68,Default,,0000,0000,0000,,Dieses System haben wir \Nin meiner Firma entworfen,
Dialogue: 0,0:08:39.68,0:08:41.73,Default,,0000,0000,0000,,das all diesen Kram zusammenfügt.
Dialogue: 0,0:08:41.73,0:08:44.19,Default,,0000,0000,0000,,Das sind Bilder ohne angehängten Text
Dialogue: 0,0:08:44.19,0:08:46.54,Default,,0000,0000,0000,,und während ich diese Sätze hier eintippe,
Dialogue: 0,0:08:46.54,0:08:49.51,Default,,0000,0000,0000,,versteht das System die Bilder in Echtzeit
Dialogue: 0,0:08:49.51,0:08:51.19,Default,,0000,0000,0000,,und erkennt, was sie zeigen,
Dialogue: 0,0:08:51.19,0:08:54.35,Default,,0000,0000,0000,,und findet ähnliche Bilder \Nzu dem eingetippten Text.
Dialogue: 0,0:08:54.35,0:08:57.11,Default,,0000,0000,0000,,Sie sehen also, \Nes versteht wirklich meine Sätze
Dialogue: 0,0:08:57.11,0:08:59.33,Default,,0000,0000,0000,,und ebenso diese Bilder.
Dialogue: 0,0:08:59.33,0:09:01.89,Default,,0000,0000,0000,,Ich weiß, dass Sie \Nsowas Ähnliches von Google kennen,
Dialogue: 0,0:09:01.89,0:09:04.67,Default,,0000,0000,0000,,wo man Text eingeben kann \Nund einem Bilder gezeigt werden,
Dialogue: 0,0:09:04.67,0:09:08.09,Default,,0000,0000,0000,,aber da wird nur die Website \Nnach dem Text durchsucht.
Dialogue: 0,0:09:08.09,0:09:11.09,Default,,0000,0000,0000,,Das ist ein großer Unterschied dazu,\Ndie Bilder zu verstehen.
Dialogue: 0,0:09:11.09,0:09:13.84,Default,,0000,0000,0000,,Letzteres haben Computer erst
Dialogue: 0,0:09:13.84,0:09:17.09,Default,,0000,0000,0000,,vor ein paar Monaten gelernt.
Dialogue: 0,0:09:17.09,0:09:21.18,Default,,0000,0000,0000,,Wir haben gesehen, dass Computer nicht\Nnur sehen, sondern auch lesen können.
Dialogue: 0,0:09:21.18,0:09:24.95,Default,,0000,0000,0000,,Wir haben natürlich auch gesehen, \Ndass sie verstehen, was sie hören.
Dialogue: 0,0:09:24.95,0:09:28.39,Default,,0000,0000,0000,,Vielleicht sind Sie nicht überrascht, \Ndass sie auch schreiben können.
Dialogue: 0,0:09:28.39,0:09:33.17,Default,,0000,0000,0000,,Diesen Text habe ich gestern mit einem\NDeep-Learning-Algorithmus erzeugt.
Dialogue: 0,0:09:33.17,0:09:37.10,Default,,0000,0000,0000,,Diesen Text hier hat \Nein Algorithmus aus Stanford erzeugt.
Dialogue: 0,0:09:37.10,0:09:40.73,Default,,0000,0000,0000,,Jeder dieser Sätze wurde mit\Neinem Deep-Learning-Algorithmus erzeugt,
Dialogue: 0,0:09:40.73,0:09:43.11,Default,,0000,0000,0000,,um das jeweilige Bild zu beschreiben.
Dialogue: 0,0:09:43.11,0:09:47.58,Default,,0000,0000,0000,,Vorher hat der Algorithmus nie einen Mann \Nim schwarzen Hemd Gitarre spielen sehen.
Dialogue: 0,0:09:47.58,0:09:49.80,Default,,0000,0000,0000,,Er hat einen Mann, die Farbe Schwarz,
Dialogue: 0,0:09:49.80,0:09:51.40,Default,,0000,0000,0000,,und eine Gitarre gesehen,
Dialogue: 0,0:09:51.40,0:09:55.69,Default,,0000,0000,0000,,aber er hat selbstständig \Ndiese neue Bildbeschreibung erstellt.
Dialogue: 0,0:09:55.69,0:09:59.20,Default,,0000,0000,0000,,Menschliche Leistung ist das \Nnoch nicht, aber nah dran.
Dialogue: 0,0:09:59.20,0:10:03.26,Default,,0000,0000,0000,,In Tests bevorzugen Menschen \Ndie computer-generierte Bildbeschreibung
Dialogue: 0,0:10:03.26,0:10:04.79,Default,,0000,0000,0000,,nur eines von vier Malen.
Dialogue: 0,0:10:04.79,0:10:06.86,Default,,0000,0000,0000,,Aber das System ist jetzt\Nerst 2 Wochen alt,
Dialogue: 0,0:10:06.86,0:10:08.67,Default,,0000,0000,0000,,sodass wahrscheinlich im nächsten Jahr
Dialogue: 0,0:10:08.67,0:10:11.50,Default,,0000,0000,0000,,der Computeralgorithmus\Ndie menschliche Leistung übertrifft,
Dialogue: 0,0:10:11.50,0:10:13.56,Default,,0000,0000,0000,,so schnell wie die Dinge gerade gehen.
Dialogue: 0,0:10:13.77,0:10:16.09,Default,,0000,0000,0000,,Computer können also auch schreiben.
Dialogue: 0,0:10:16.41,0:10:19.89,Default,,0000,0000,0000,,Wenn wir das alles kombinieren,\Nkriegen wir sehr spannenden Möglichkeiten.
Dialogue: 0,0:10:19.89,0:10:21.38,Default,,0000,0000,0000,,In der Medizin, zum Beispiel,
Dialogue: 0,0:10:21.38,0:10:23.90,Default,,0000,0000,0000,,hat ein Team aus Boston verkündet,
Dialogue: 0,0:10:23.90,0:10:26.85,Default,,0000,0000,0000,,dass es Dutzende \Nneue klinisch relevante Merkmale
Dialogue: 0,0:10:26.85,0:10:31.63,Default,,0000,0000,0000,,von Tumoren entdeckt hätte,\Ndie Ärzten bei der Krebsprognose helfen.
Dialogue: 0,0:10:32.22,0:10:35.26,Default,,0000,0000,0000,,Ähnlich hat in Stanford\Neine Gruppe bekanntgegeben,
Dialogue: 0,0:10:35.26,0:10:38.18,Default,,0000,0000,0000,,dass sie für die Gewebeanalyse\Nin vergrößerter Aufnahme
Dialogue: 0,0:10:38.18,0:10:40.69,Default,,0000,0000,0000,,ein Maschinelles Lernsystem \Nentwickelt haben,
Dialogue: 0,0:10:40.69,0:10:44.29,Default,,0000,0000,0000,,das menschliche Pathologen \Ntatsächlich dabei übertrifft,
Dialogue: 0,0:10:44.29,0:10:47.52,Default,,0000,0000,0000,,die Überlebenschancen von \NKrebspatienten vorherzusagen.
Dialogue: 0,0:10:47.52,0:10:50.61,Default,,0000,0000,0000,,In beiden Fällen waren \Ndie Vorhersagen nicht nur genauer,
Dialogue: 0,0:10:50.61,0:10:53.27,Default,,0000,0000,0000,,sie förderten auch neue\Nwissenschaftliche Erkenntnisse.
Dialogue: 0,0:10:53.28,0:10:54.78,Default,,0000,0000,0000,,Im Fall der Radiologie
Dialogue: 0,0:10:54.78,0:10:57.88,Default,,0000,0000,0000,,waren es neue klinische Indikatoren,\Ndie Menschen verstehen.
Dialogue: 0,0:10:57.88,0:10:59.67,Default,,0000,0000,0000,,Im Fall der Pathologie
Dialogue: 0,0:10:59.67,0:11:04.43,Default,,0000,0000,0000,,hat das Computersystem herausgefunden, \Ndass die Zellen rund um den Krebs
Dialogue: 0,0:11:04.43,0:11:07.51,Default,,0000,0000,0000,,genauso wichtig sind \Nwie die Krebszellen selbst
Dialogue: 0,0:11:07.51,0:11:09.26,Default,,0000,0000,0000,,beim Erstellen der Diagnose.
Dialogue: 0,0:11:09.26,0:11:14.33,Default,,0000,0000,0000,,Das ist das Gegenteil davon, was man \NPathologen jahrzehntelang beibrachte.
Dialogue: 0,0:11:14.90,0:11:17.41,Default,,0000,0000,0000,,In beiden Fällen wurden die Systeme
Dialogue: 0,0:11:17.41,0:11:21.53,Default,,0000,0000,0000,,gemeinsam von Experten der Medizin \Nund des Maschinellen Lernens entwickelt,
Dialogue: 0,0:11:21.53,0:11:24.28,Default,,0000,0000,0000,,aber seit letztem Jahr haben \Nwir auch das überwunden.
Dialogue: 0,0:11:24.28,0:11:27.63,Default,,0000,0000,0000,,Das hier ist ein Beispiel, \Nwie man krebsgeschädigte Bereiche
Dialogue: 0,0:11:27.63,0:11:30.60,Default,,0000,0000,0000,,menschlichen Gewebes\Nunter dem Mikroskop erkennt.
Dialogue: 0,0:11:30.60,0:11:34.97,Default,,0000,0000,0000,,Das hier gezeigte System \Nerkennt solche Bereiche genauer,
Dialogue: 0,0:11:34.97,0:11:37.74,Default,,0000,0000,0000,,oder etwa gleich genau, \Nwie menschliche Pathologen,
Dialogue: 0,0:11:37.74,0:11:41.13,Default,,0000,0000,0000,,aber es wurde allein mit Deep Learning, \Nohne medizinisches Wissen,
Dialogue: 0,0:11:41.13,0:11:44.23,Default,,0000,0000,0000,,von Leuten ohne Ausbildung \Nin diesem Feld entwickelt.
Dialogue: 0,0:11:44.73,0:11:47.28,Default,,0000,0000,0000,,Ähnlich ist es bei dieser \NNeuronen-Segmentierung.
Dialogue: 0,0:11:47.28,0:11:51.19,Default,,0000,0000,0000,,Neuronen können jetzt damit etwa so genau\Nwie durch Menschen segmentieren werden,
Dialogue: 0,0:11:51.19,0:11:53.67,Default,,0000,0000,0000,,aber dieses System wurde \Nmit Deep Learning
Dialogue: 0,0:11:53.67,0:11:56.92,Default,,0000,0000,0000,,von Leuten ohne \Nmedizinisches Vorwissen entwickelt.
Dialogue: 0,0:11:56.92,0:12:00.15,Default,,0000,0000,0000,,Sogar ich, als jemand \Nohne medizinische Ausbildung,
Dialogue: 0,0:12:00.15,0:12:03.88,Default,,0000,0000,0000,,scheine nun genug für die Gründung\Neines medizinisches Unternehmens zu wissen
Dialogue: 0,0:12:03.88,0:12:06.02,Default,,0000,0000,0000,,-- und das habe ich auch.
Dialogue: 0,0:12:06.02,0:12:07.76,Default,,0000,0000,0000,,Ich hatte irgendwie Angst davor,
Dialogue: 0,0:12:07.76,0:12:10.65,Default,,0000,0000,0000,,aber theoretisch \Nschien es möglich zu sein,
Dialogue: 0,0:12:10.65,0:12:16.14,Default,,0000,0000,0000,,in der Medizin sehr nützliche Dinge allein\Nmit solchen Datenanalysen zu bewirken.
Dialogue: 0,0:12:16.14,0:12:18.62,Default,,0000,0000,0000,,Glücklicherweise war \Ndas Feedback fantastisch,
Dialogue: 0,0:12:18.62,0:12:21.27,Default,,0000,0000,0000,,sowohl von den Medien \Nals auch von Medizinern,
Dialogue: 0,0:12:21.27,0:12:23.32,Default,,0000,0000,0000,,die mich sehr unterstützt haben.
Dialogue: 0,0:12:23.32,0:12:27.47,Default,,0000,0000,0000,,Theoretisch können wir den Mittelteil \Ndes medizinischen Vorgangs
Dialogue: 0,0:12:27.47,0:12:30.36,Default,,0000,0000,0000,,so viel wie möglich \Nder Datenanalyse überlassen,
Dialogue: 0,0:12:30.36,0:12:33.36,Default,,0000,0000,0000,,sodass Ärzte nur noch tun müssen, \Nwas sie am besten können.
Dialogue: 0,0:12:33.36,0:12:35.03,Default,,0000,0000,0000,,Ich will Ihnen ein Beispiel geben.
Dialogue: 0,0:12:35.03,0:12:39.82,Default,,0000,0000,0000,,Aktuell brauchen wir 15 Minuten, um einen \Nneuen medizinischen Diagnosetest zu bauen.
Dialogue: 0,0:12:39.82,0:12:41.93,Default,,0000,0000,0000,,Das zeige ich Ihnen jetzt in Echtzeit,
Dialogue: 0,0:12:41.93,0:12:45.42,Default,,0000,0000,0000,,aber ich habe es durch Zusammenschneiden \Nauf 3 Minuten gekürzt.
Dialogue: 0,0:12:45.42,0:12:48.48,Default,,0000,0000,0000,,Anstatt Ihnen das Erstellen eines\Nmedizinischen Tests zu zeigen,
Dialogue: 0,0:12:48.48,0:12:52.21,Default,,0000,0000,0000,,zeige ich Ihnen einen\NDiagnosetest für Autobilder,
Dialogue: 0,0:12:52.21,0:12:54.07,Default,,0000,0000,0000,,denn das verstehen wir alle.
Dialogue: 0,0:12:54.07,0:12:57.27,Default,,0000,0000,0000,,Hier fangen wir mit ungefähr \N1,5 Mio. Autobildern an,
Dialogue: 0,0:12:57.27,0:13:00.48,Default,,0000,0000,0000,,und ich möchte etwas bauen,\Ndas sie nach dem Winkel sortiert,
Dialogue: 0,0:13:00.48,0:13:02.70,Default,,0000,0000,0000,,in dem das Foto gemacht wurde.
Dialogue: 0,0:13:02.70,0:13:06.59,Default,,0000,0000,0000,,Diese Bilder sind jetzt noch \Nnicht benannt, ich fange bei Null an.
Dialogue: 0,0:13:06.59,0:13:08.45,Default,,0000,0000,0000,,Unser Deep-Learning-Algorithmus
Dialogue: 0,0:13:08.45,0:13:12.16,Default,,0000,0000,0000,,erkennt automatisch\NStrukturflächen auf den Bildern.
Dialogue: 0,0:13:12.16,0:13:15.78,Default,,0000,0000,0000,,Das Schöne ist, dass Mensch und Computer\Njetzt zusammenarbeiten können.
Dialogue: 0,0:13:15.78,0:13:17.96,Default,,0000,0000,0000,,Wie Sie hier sehen,
Dialogue: 0,0:13:17.96,0:13:20.63,Default,,0000,0000,0000,,gibt der Mensch dem Computer \NZielbereiche vor,
Dialogue: 0,0:13:20.63,0:13:25.28,Default,,0000,0000,0000,,womit der Computer dann versuchen soll,\Nseinem Algorithmus zu verbessern.
Dialogue: 0,0:13:25.28,0:13:29.58,Default,,0000,0000,0000,,Eigentlich sind diese Deep-Learning-\NSysteme im 16 000-dimensionalen Raum,
Dialogue: 0,0:13:29.58,0:13:32.18,Default,,0000,0000,0000,,hier können Sie den Computer\Ndas durch den Raum
Dialogue: 0,0:13:32.18,0:13:35.00,Default,,0000,0000,0000,,auf der Suche nach neuen \NStrukturflächen rotieren sehen.
Dialogue: 0,0:13:35.00,0:13:36.78,Default,,0000,0000,0000,,Wenn er dabei Erfolg hat,
Dialogue: 0,0:13:36.78,0:13:40.79,Default,,0000,0000,0000,,kann der menschliche Betreiber \Ndann die interessanten Bereiche festlegen.
Dialogue: 0,0:13:40.79,0:13:43.21,Default,,0000,0000,0000,,Hier hat der Computer Bereiche gefunden,
Dialogue: 0,0:13:43.21,0:13:45.77,Default,,0000,0000,0000,,zum Beispiel Winkel.
Dialogue: 0,0:13:45.77,0:13:47.38,Default,,0000,0000,0000,,Im Verlauf des Prozesses
Dialogue: 0,0:13:47.38,0:13:49.72,Default,,0000,0000,0000,,sagen wir dem Computer immer mehr
Dialogue: 0,0:13:49.72,0:13:52.14,Default,,0000,0000,0000,,über die gesuchten Strukturen.
Dialogue: 0,0:13:52.14,0:13:53.92,Default,,0000,0000,0000,,Bei einem Diagnose-Test zum Beispiel
Dialogue: 0,0:13:53.92,0:13:57.27,Default,,0000,0000,0000,,würde das dem Pathologen helfen,\Nkranke Bereiche zu identifizieren,
Dialogue: 0,0:13:57.27,0:14:02.29,Default,,0000,0000,0000,,oder dem Radiologen bei \Npotentiell gefährlichen Knoten.
Dialogue: 0,0:14:02.29,0:14:04.85,Default,,0000,0000,0000,,Manchmal wird es \Nschwer für den Algorithmus.
Dialogue: 0,0:14:04.85,0:14:06.82,Default,,0000,0000,0000,,In diesem Fall war er etwas verwirrt.
Dialogue: 0,0:14:06.82,0:14:09.36,Default,,0000,0000,0000,,Die Vorder- und Rückseiten \Nder Autos sind vermischt.
Dialogue: 0,0:14:09.36,0:14:11.44,Default,,0000,0000,0000,,Wir müssen hier also sorgfältiger sein,
Dialogue: 0,0:14:11.44,0:14:14.67,Default,,0000,0000,0000,,und die Vorderseiten manuell \Nvon den Rückseiten trennen,
Dialogue: 0,0:14:14.67,0:14:20.18,Default,,0000,0000,0000,,um dann dem Computer zu sagen, \Ndass das Teil einer Gruppe ist,
Dialogue: 0,0:14:20.18,0:14:21.52,Default,,0000,0000,0000,,die uns interessiert.
Dialogue: 0,0:14:21.52,0:14:24.42,Default,,0000,0000,0000,,Das machen wir für eine Weile,\Nwir springen ein wenig weiter,
Dialogue: 0,0:14:24.42,0:14:26.45,Default,,0000,0000,0000,,und dann trainieren wir den Algorithmus,
Dialogue: 0,0:14:26.45,0:14:28.42,Default,,0000,0000,0000,,basierend auf diesen paar hundert Sachen,
Dialogue: 0,0:14:28.42,0:14:30.44,Default,,0000,0000,0000,,und hoffen, dass er besser geworden ist.
Dialogue: 0,0:14:30.44,0:14:33.52,Default,,0000,0000,0000,,Wie Sie sehen, lässt er \Neinige dieser Bilder jetzt verblassen
Dialogue: 0,0:14:33.52,0:14:38.23,Default,,0000,0000,0000,,und zeigt uns, dass er schon jetzt \Nein wenig selbst erkennt.
Dialogue: 0,0:14:38.23,0:14:41.13,Default,,0000,0000,0000,,Wir können das Konzept \Nder ähnlichen Bilder nutzen
Dialogue: 0,0:14:41.13,0:14:43.22,Default,,0000,0000,0000,,und dabei sehen Sie,
Dialogue: 0,0:14:43.22,0:14:47.24,Default,,0000,0000,0000,,dass der Computer jetzt in der Lage ist, \Nnur die Vorderseiten der Autos zu finden.
Dialogue: 0,0:14:47.24,0:14:50.19,Default,,0000,0000,0000,,Also kann der Mensch dem \NComputer an diesem Punkt sagen,
Dialogue: 0,0:14:50.19,0:14:52.48,Default,,0000,0000,0000,,okay, du hast gute Arbeit geleistet.
Dialogue: 0,0:14:53.65,0:14:56.85,Default,,0000,0000,0000,,Natürlich ist es manchmal\Nselbst hier schwer,
Dialogue: 0,0:14:56.85,0:14:59.51,Default,,0000,0000,0000,,die einzelnen Gruppen zu unterscheiden.
Dialogue: 0,0:14:59.51,0:15:03.40,Default,,0000,0000,0000,,Selbst nachdem der Computer \Ndie Bilder eine Weile rotiert hat,
Dialogue: 0,0:15:03.40,0:15:06.74,Default,,0000,0000,0000,,sind die rechten und linken Seiten \Nder Bilder immer noch
Dialogue: 0,0:15:06.74,0:15:08.22,Default,,0000,0000,0000,,komplett durcheinander.
Dialogue: 0,0:15:08.22,0:15:10.67,Default,,0000,0000,0000,,Wieder können wir dem\NComputer Hinweise geben
Dialogue: 0,0:15:10.67,0:15:13.18,Default,,0000,0000,0000,,und sagen, okay, jetzt \Nversuch mal einen Weg,
Dialogue: 0,0:15:13.18,0:15:15.94,Default,,0000,0000,0000,,der die rechte und linke Seite\Nso gut wie möglich
Dialogue: 0,0:15:15.94,0:15:18.07,Default,,0000,0000,0000,,mit dem Deep-Learning-Algorithmus trennt.
Dialogue: 0,0:15:18.07,0:15:21.01,Default,,0000,0000,0000,,Und mit diesem Hinweis -- \Nah, okay, jetzt hat er Erfolg.
Dialogue: 0,0:15:21.01,0:15:23.89,Default,,0000,0000,0000,,Er hat einen Weg gefunden, \Ndiese Objekte so sehen,
Dialogue: 0,0:15:23.89,0:15:26.27,Default,,0000,0000,0000,,der diese hier aussortiert hat.
Dialogue: 0,0:15:26.27,0:15:28.71,Default,,0000,0000,0000,,Sie haben jetzt einen Eindruck davon.
Dialogue: 0,0:15:28.71,0:15:36.91,Default,,0000,0000,0000,,Das ist kein Fall, wo der Mensch \Nvon einem Computer ersetzt wird,
Dialogue: 0,0:15:36.91,0:15:39.55,Default,,0000,0000,0000,,sondern sie arbeiten zusammen.
Dialogue: 0,0:15:39.55,0:15:43.56,Default,,0000,0000,0000,,Wir ersetzen hier etwas, wofür man \Nfrüher ein Team von fünf oder sechs Leuten
Dialogue: 0,0:15:43.56,0:15:45.10,Default,,0000,0000,0000,,7 Jahre beschäftigt hat,
Dialogue: 0,0:15:45.10,0:15:47.70,Default,,0000,0000,0000,,durch etwas, das 15 Minuten
Dialogue: 0,0:15:47.70,0:15:50.21,Default,,0000,0000,0000,,für eine einzige Person braucht.
Dialogue: 0,0:15:50.21,0:15:54.16,Default,,0000,0000,0000,,Dieser Vorgang braucht ungefähr \Nvier oder fünf Durchgänge.
Dialogue: 0,0:15:54.16,0:15:56.02,Default,,0000,0000,0000,,Wie Sie sehen, sind wir nun bei 62 %
Dialogue: 0,0:15:56.02,0:15:58.98,Default,,0000,0000,0000,,korrekt klassifizierten Bildern\Naus 1,5 Millionen.
Dialogue: 0,0:15:58.98,0:16:01.45,Default,,0000,0000,0000,,An dieser Stelle können \Nwir anfangen, sehr schnell
Dialogue: 0,0:16:01.45,0:16:02.74,Default,,0000,0000,0000,,große Bereiche zu erfassen,
Dialogue: 0,0:16:02.74,0:16:05.66,Default,,0000,0000,0000,,und sie auf Fehler zu überprüfen.
Dialogue: 0,0:16:05.66,0:16:09.62,Default,,0000,0000,0000,,Wenn es Fehler gibt, lassen wir \Ndas den Computer wissen.
Dialogue: 0,0:16:09.62,0:16:12.66,Default,,0000,0000,0000,,Indem wir diesen Vorgang auf jede\Nder einzelnen Gruppen anwenden,
Dialogue: 0,0:16:12.66,0:16:15.15,Default,,0000,0000,0000,,sind wir jetzt bei \Neiner 80%igen Erfolgsrate
Dialogue: 0,0:16:15.15,0:16:17.56,Default,,0000,0000,0000,,beim Klassifizieren der 1,5 Mio. Bilder.
Dialogue: 0,0:16:17.56,0:16:19.64,Default,,0000,0000,0000,,An diesem Punkt müssen wir nur noch
Dialogue: 0,0:16:19.64,0:16:23.22,Default,,0000,0000,0000,,die kleine Zahl der \Nfalsch klassifizierten Bilder finden
Dialogue: 0,0:16:23.22,0:16:26.11,Default,,0000,0000,0000,,und versuchen, die Ursache zu verstehen.
Dialogue: 0,0:16:26.11,0:16:27.85,Default,,0000,0000,0000,,Wenden wir das an,
Dialogue: 0,0:16:27.85,0:16:31.97,Default,,0000,0000,0000,,sind wir nach 15 Minuten \Nbei einer Erfolgsquote von 97 %.
Dialogue: 0,0:16:31.97,0:16:36.57,Default,,0000,0000,0000,,Also könnten wir mit dieser Technik \Nein großes Problem beheben,
Dialogue: 0,0:16:36.58,0:16:39.61,Default,,0000,0000,0000,,nämlich, das Fehlen medizinischen \NFachwissens in der Welt.
Dialogue: 0,0:16:39.61,0:16:43.10,Default,,0000,0000,0000,,Laut Weltwirtschaftsforum gibt es \Nzwischen 10x und 20x
Dialogue: 0,0:16:43.10,0:16:45.73,Default,,0000,0000,0000,,zu wenige Ärzte in Entwicklungsländern
Dialogue: 0,0:16:45.73,0:16:47.84,Default,,0000,0000,0000,,und es würde etwa 300 Jahre dauern,
Dialogue: 0,0:16:47.84,0:16:50.73,Default,,0000,0000,0000,,genug Leute auszubilden, \Num das Problem zu beheben.
Dialogue: 0,0:16:50.73,0:16:53.62,Default,,0000,0000,0000,,Können Sie sich vorstellen, \Ndass wir ihre Effizienz
Dialogue: 0,0:16:53.62,0:16:56.46,Default,,0000,0000,0000,,mit diesen Deep-Learning-Ansätzen\Nsteigern können?
Dialogue: 0,0:16:56.46,0:16:58.90,Default,,0000,0000,0000,,Ich bin ganz begeistert\Nvon den Möglichkeiten.
Dialogue: 0,0:16:58.90,0:17:01.28,Default,,0000,0000,0000,,Ich mache mir auch \NSorgen über die Probleme.
Dialogue: 0,0:17:01.28,0:17:04.40,Default,,0000,0000,0000,,Das Problem hierbei ist, \Nin jedem blauen Bereich auf der Karte
Dialogue: 0,0:17:04.40,0:17:08.17,Default,,0000,0000,0000,,machen Dienstleistungen \Nüber 80 % der Beschäftigung aus.
Dialogue: 0,0:17:08.17,0:17:09.96,Default,,0000,0000,0000,,Was sind Dienstleistungen?
Dialogue: 0,0:17:09.96,0:17:11.47,Default,,0000,0000,0000,,Das sind Dienstleistungen.
Dialogue: 0,0:17:11.47,0:17:15.63,Default,,0000,0000,0000,,Das sind außerdem genau die Dinge, \Ndie Computer gerade gelernt haben.
Dialogue: 0,0:17:15.63,0:17:19.43,Default,,0000,0000,0000,,Also sind 80 % der Beschäftigung \Nder entwickelten Welt Dinge,
Dialogue: 0,0:17:19.43,0:17:21.96,Default,,0000,0000,0000,,die Computer gerade gelernt haben.
Dialogue: 0,0:17:21.96,0:17:23.40,Default,,0000,0000,0000,,Was bedeutet das?
Dialogue: 0,0:17:23.40,0:17:25.99,Default,,0000,0000,0000,,Naja, es wird alles gut. \NAndere Jobs ersetzen diese.
Dialogue: 0,0:17:25.99,0:17:28.69,Default,,0000,0000,0000,,Zum Beispiel wird es \Nmehr Jobs für Informatiker geben.
Dialogue: 0,0:17:28.69,0:17:29.51,Default,,0000,0000,0000,,Nun, nicht ganz.
Dialogue: 0,0:17:29.51,0:17:32.63,Default,,0000,0000,0000,,Informatiker brauchen nicht lange, \Ndiese Dinge zu bauen.
Dialogue: 0,0:17:32.63,0:17:35.88,Default,,0000,0000,0000,,Zum Beispiel wurden diese 4 \NAlgorithmen vom selben Typen gebaut.
Dialogue: 0,0:17:35.88,0:17:38.32,Default,,0000,0000,0000,,Wenn Sie also denken, oh,\Ndas ist alles nicht neu,
Dialogue: 0,0:17:38.32,0:17:42.13,Default,,0000,0000,0000,,wir haben in der Vergangenheit gesehen, \Nwenn etwas Neues kommt,
Dialogue: 0,0:17:42.13,0:17:44.38,Default,,0000,0000,0000,,werden sie durch neue Jobs ersetzt,
Dialogue: 0,0:17:44.38,0:17:46.49,Default,,0000,0000,0000,,was also sind diese neuen Jobs?
Dialogue: 0,0:17:46.49,0:17:48.36,Default,,0000,0000,0000,,Das ist sehr schwer einzuschätzen,
Dialogue: 0,0:17:48.36,0:17:51.10,Default,,0000,0000,0000,,weil menschliche Leistung \Nschrittweise wächst,
Dialogue: 0,0:17:51.10,0:17:53.67,Default,,0000,0000,0000,,aber wir haben jetzt ein System, \NDeep Learning,
Dialogue: 0,0:17:53.67,0:17:56.89,Default,,0000,0000,0000,,das seine Leistung \Nnachweislich exponentiell steigert.
Dialogue: 0,0:17:56.89,0:17:58.50,Default,,0000,0000,0000,,Und da sind wir.
Dialogue: 0,0:17:58.50,0:18:00.56,Default,,0000,0000,0000,,Zurzeit sehen wir die Dinge um uns herum
Dialogue: 0,0:18:00.56,0:18:03.24,Default,,0000,0000,0000,,und sagen "Computer sind\Nimmer noch ziemlich dumm." Oder?
Dialogue: 0,0:18:03.24,0:18:06.66,Default,,0000,0000,0000,,Aber in fünf Jahren werden Computer\Nnicht mehr Teil dieser Tabelle sein.
Dialogue: 0,0:18:06.66,0:18:10.53,Default,,0000,0000,0000,,Wir müssen also schon jetzt anfangen, \Nüber diese Leistung nachzudenken.
Dialogue: 0,0:18:10.53,0:18:12.58,Default,,0000,0000,0000,,Wir haben das natürlich schon mal gesehen.
Dialogue: 0,0:18:12.58,0:18:14.30,Default,,0000,0000,0000,,Die Industrielle Revolution
Dialogue: 0,0:18:14.30,0:18:17.39,Default,,0000,0000,0000,,bewirkte einen Evolutionssprung\Nder Leistung durch Motoren.
Dialogue: 0,0:18:17.67,0:18:20.80,Default,,0000,0000,0000,,Aber nach einer Weile \Nberuhigten sich die Dinge.
Dialogue: 0,0:18:20.80,0:18:22.51,Default,,0000,0000,0000,,Es gab soziale Umbrüche,
Dialogue: 0,0:18:22.51,0:18:25.95,Default,,0000,0000,0000,,aber sobald die Motoren damals\Nzur Energiegewinnung genutzt wurden,
Dialogue: 0,0:18:25.95,0:18:28.30,Default,,0000,0000,0000,,beruhigten sich die Dinge.
Dialogue: 0,0:18:28.30,0:18:30.29,Default,,0000,0000,0000,,Die Revolution des Maschinellen Lernens
Dialogue: 0,0:18:30.29,0:18:32.68,Default,,0000,0000,0000,,wird ganz anders \Nals die Industrielle Revolution,
Dialogue: 0,0:18:32.68,0:18:35.63,Default,,0000,0000,0000,,weil die Revolution nie zu Ende ist.
Dialogue: 0,0:18:35.63,0:18:38.61,Default,,0000,0000,0000,,Je besser Computer \Nbei intellektuellen Aktivitäten werden,
Dialogue: 0,0:18:38.61,0:18:40.60,Default,,0000,0000,0000,,desto bessere Computer können sie bauen,
Dialogue: 0,0:18:40.60,0:18:42.86,Default,,0000,0000,0000,,die intellektuell noch \Nleistungsfähiger sind,
Dialogue: 0,0:18:42.86,0:18:44.97,Default,,0000,0000,0000,,also wird das eine Art Wandel,
Dialogue: 0,0:18:44.97,0:18:47.25,Default,,0000,0000,0000,,den die Welt nie zuvor gesehen hat,
Dialogue: 0,0:18:47.25,0:18:50.55,Default,,0000,0000,0000,,sodass sich Ihr Verständnis \Ndes Möglichen ändert.
Dialogue: 0,0:18:50.97,0:18:52.75,Default,,0000,0000,0000,,Das beeinflusst uns schon jetzt.
Dialogue: 0,0:18:52.75,0:18:56.38,Default,,0000,0000,0000,,In den letzten 25 Jahren ist\Ndie Produktivität des Kapitals gestiegen,
Dialogue: 0,0:18:56.40,0:19:00.91,Default,,0000,0000,0000,,aber die Produktivität der Arbeit \Nblieb gleich und sank sogar ein bisschen.
Dialogue: 0,0:19:01.41,0:19:04.15,Default,,0000,0000,0000,,Deswegen will ich, dass wir\Ndiese Diskussion jetzt führen.
Dialogue: 0,0:19:04.15,0:19:07.18,Default,,0000,0000,0000,,Wenn ich Leuten \Nvon dieser Situation erzähle,
Dialogue: 0,0:19:07.18,0:19:08.67,Default,,0000,0000,0000,,sind sie oft sehr abschätzig.
Dialogue: 0,0:19:08.67,0:19:10.34,Default,,0000,0000,0000,,Computer denken nicht wirklich,
Dialogue: 0,0:19:10.34,0:19:13.37,Default,,0000,0000,0000,,sie fühlen nichts, \Nsie verstehen Lyrik nicht,
Dialogue: 0,0:19:13.37,0:19:15.89,Default,,0000,0000,0000,,wir verstehen nicht wirklich, \Nwie sie funktionieren.
Dialogue: 0,0:19:15.89,0:19:17.37,Default,,0000,0000,0000,,Ja, und?
Dialogue: 0,0:19:17.37,0:19:18.98,Default,,0000,0000,0000,,Computer können jetzt Dinge tun,
Dialogue: 0,0:19:18.98,0:19:22.09,Default,,0000,0000,0000,,für die Menschen ihre meiste Zeit \Ngegen Bezahlung aufwenden.
Dialogue: 0,0:19:22.09,0:19:24.10,Default,,0000,0000,0000,,Wir sollten also jetzt überlegen,
Dialogue: 0,0:19:24.10,0:19:28.02,Default,,0000,0000,0000,,wie wir unsere sozialen und \Nwirtschaftlichen Strukturen anpassen,
Dialogue: 0,0:19:28.02,0:19:30.38,Default,,0000,0000,0000,,um diese neue Realität zu erkennen.
Dialogue: 0,0:19:30.38,0:19:31.39,Default,,0000,0000,0000,,Danke.
Dialogue: 0,0:19:31.39,0:19:32.19,Default,,0000,0000,0000,,(Applaus)