19. Oktober 2015

System that replaces human intuition with algorithms outperforms human teams

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 14:24

Big-data analysis consists of searching for buried patterns that have some kind of predictive power. But choosing which „features“ of the data to analyze usually requires some human intuition. In a database containing, say, the beginning and end dates of various sales promotions and weekly profits, the crucial data may not be the dates themselves but the spans between them, or not the total profits but the averages across those spans.

MIT researchers aim to take the human element out of big-data analysis, with a new system that not only searches for patterns but designs the feature set, too. To test the first prototype of their system, they enrolled it in three data science competitions, in which it competed against human teams to find predictive patterns in unfamiliar data sets. Of the 906 teams participating in the three competitions, the researchers‘ „Data Science Machine“ finished ahead of 615.

In two of the three competitions, the predictions made by the Data Science Machine were 94 percent and 96 percent as accurate as the winning submissions. In the third, the figure was a more modest 87 percent. But where the teams of humans typically labored over their prediction algorithms for months, the Data Science Machine took somewhere between two and 12 hours to produce each of its entries.

„We view the Data Science Machine as a natural complement to human intelligence,“ says Max Kanter, whose MIT master’s thesis in computer science is the basis of the Data Science Machine. „There’s so much data out there to be analyzed. And right now it’s just sitting there not doing anything. So maybe we can come up with a solution that will at least get us started on it, at least get us moving.“






21. Juli 2015

iRobot, Should You? | Jack DeGooyer | TEDxYouth@InnovationDrive

Filed under: Video — Schlagwörter: — berndvo @ 07:59


Linux founder says you must be ‚on drugs‘ if you’re scared of AI

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 07:51

LINUX FOUNDER Linus Torvalds has said that artificial intelligence (AI) is nothing to fear, dismissing remarks from the likes of Elon Musk, Stephen Hawking and Steve Wozniak.

Torvalds made his views on AI plain when a Slashdot user quizzed him as to whether he thinks it will be a „great gift“ to mankind or a potential danger.

Debunking Wozniak’s recent claims that humans will become the pets of robots when they take over the world, Torvalds said: „We’ll get AI, and it will almost certainly be through something very much like recurrent neural networks.

„And the thing is, since that kind of AI will need training, it won’t be ‚reliable‘ in the traditional computer sense. It’s not the old rule-based prolog days, when people thought they’d ‚understand‘ what the actual decisions were in an AI.





14. Juni 2015

Künstliche Intelligenz knackt das Rätsel des unzerstörbaren Plattwurms

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 06:52

Armer Plattwurm. Er mag vielleicht nicht gerade das komplexeste Geschöpf aller Zeiten sein, aber hat doch einiges drauf, was wir Menschen auch gern können würden: Wird er nicht gefressen, ist er unsterblich und regeneriert sich auf wundersame Weise selbst.

Weil er das so gut kann, haben sich Menschen allerhand Grausamkeiten ausgedacht, um seinem Geheimnis auf die Spur zu kommen: Ihm erstmal den Kopf abgehackt—er wuchs wieder nach. Ihn in viele kleine Stücke zerschnippelt—sein Gewebe bildete sich an jedem Stück wieder neu. Und ihn letztlich bis auf einzelne Körperzellen radioaktiv verstrahlt—er setzte sich wieder zu einem gesunden Tier zusammen.




4. Juni 2015

The AI Revolution: The Road to Superintelligence

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 13:53

Imagine taking a time machine back to 1750—a time when the world was in a permanent power outage, long-distance communication meant either yelling loudly or firing a cannon in the air, and all transportation ran on hay. When you get there, you retrieve a dude, bring him to 2015, and then walk him around and watch him react to everything. It’s impossible for us to understand what it would be like for him to see shiny capsules racing by on a highway, talk to people who had been on the other side of the ocean earlier in the day, watch sports that were being played 1,000 miles away, hear a musical performance that happened 50 years ago, and play with my magical wizard rectangle that he could use to capture a real-life image or record a living moment, generate a map with a paranormal moving blue dot that shows him where he is, look at someone’s face and chat with them even though they’re on the other side of the country, and worlds of other inconceivable sorcery. This is all before you show him the internet or explain things like the International Space Station, the Large Hadron Collider, nuclear weapons, or general relativity.

This experience for him wouldn’t be surprising or shocking or even mind-blowing—those words aren’t big enough. He might actually die.

But here’s the interesting thing—if he then went back to 1750 and got jealous that we got to see his reaction and decided he wanted to try the same thing, he’d take the time machine and go back the same distance, get someone from around the year 1500, bring him to 1750, and show him everything. And the 1500 guy would be shocked by a lot of things—but he wouldn’t die. It would be far less of an insane experience for him, because while 1500 and 1750 were very different, they were much less different than 1750 to 2015. The 1500 guy would learn some mind-bending shit about space and physics, he’d be impressed with how committed Europe turned out to be with that new imperialism fad, and he’d have to do some major revisions of his world map conception. But watching everyday life go by in 1750—transportation, communication, etc.—definitely wouldn’t make him die.




25. Januar 2015

Scientists and Engineers Warn Of The Dangers Of Artificial Intelligence

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 11:25

An open letter calling for caution to ensure intelligent machines do not run beyond our control has been signed by a large and growing number of people, including some of the leading figures in artificial intelligence.

Fears of our creations turning on us stretch back at least as far as Frankenstein, and films such as The Terminator gave us a whole new language to discuss what would happen when robots stopped taking orders. However, as computers beat (most of) us at Jeopardy and self-driving cars appear on our roads, we may be getting closer to the point where we will have to tackle these issues.

In December, Stephen Hawking kicked off a renewed debate on the topic. As someone whose capacity to communicate depends on advanced computer technology, Hawking can hardly be dismissed as a Luddite, and his thoughts tend to attract attention.



6. Dezember 2014

„Will the First Self-Replicating AI Machine Be Homo Sapiens Last Great Invention?“ –Stephen Hawking Thinks So

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 19:55
Artificial intelligence will surpass human intelligence after 2020, predicts Vernor Vinge, a world-renowned pioneer in AI, who has warned about the risks and opportunities that an electronic super-intelligence would offer to mankind. „It seems plausible that with technology we can, in the fairly near future,“ says scifi legend Vernor Vinge, „create (or become) creatures who surpass humans in every intellectual and creative dimension. Events beyond such an event — such a singularity — are as unimaginable to us as opera is to a flatworm.“
There was the psychotic HAL 9000 in „2001: A Space Odyssey,“ the humanoids which attacked their human masters in „I, Robot“ and, of course, „The Terminator“, where a robot is sent into the past to kill a woman whose son will end the tyranny of the machines.Never far from the surface, a dark, dystopian view of artificial intelligence (AI) has again returned to the headlines, thanks to British physicist Stephen Hawking. „The primitive forms of artificial intelligence we already have, have proved very useful. But I think the development of full artificial intelligence could spell the end of the human race,“ Hawking told the BBC. „Once humans develop artificial intelligence it would take off on its own, and re-design itself at an ever increasing rate,“ he said.

26. April 2014

Künstliche Intelligenz: „Der Mensch hat nie mehr eine Chance“

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 15:51

Im Kinofilm „Her“ verliebt sich der Hauptdarsteller in ein intelligentes Computer-Betriebssystem. Google, Apple und Co. arbeiten mit Hochdruck daran, dass solche Visionen Wirklichkeit werden.



15. Januar 2014

Wie Maschinen lernen lernen

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 16:19

„Deep Learning“ bricht gerade alle Rekorde in der künstlichen Intelligenz. Dazu kombinieren Forscher ein eigentlich altes Verfahren mit gewaltigen Datenmengen.

Vor drei Jahren knöpften sich die Forscher des notorisch öffentlichkeitsscheuen Google X Labs die Datenbanken von Youtube vor und extrahierten gut zehn Millionen Standbilder. Die Aufnahmen fütterten sie anschließend in das „Google Brain“ – ein Netzwerk aus 1000 Computern, das wie ein Kleinkind Informationen aller Art in sich aufsaugen soll. Drei Tage lang brütete es über den Bildern, suchte nach wiederkehrenden Mustern und entschied schließlich, dass sich die Bilderflut in eine Anzahl von Kategorien einteilen lässt: menschliche Gesichter, menschliche Körper und … Katzen [1].

Die Erkenntnis, dass das Internet voller Katzen ist, sorgte nicht nur für viel Heiterkeit unter Journalisten, sondern bewies auch eindeutig, dass das „Deep Learning“ zurück ist. Dabei hat die Technik inzwischen gut drei Jahrzehnte auf dem Buckel. Doch mit Hilfe enormer Datenmengen und massiver Rechenpower soll sie nun schaffen, woran andere Ansätze scheitern – und was Menschen beinahe nebenher erledigen: Gesichter erkennen, Sprache verstehen und ganz allgemein unscharf definierte Probleme lösen.


weiterlesen im Originalartikel

27. Juni 2013

Das Geheimnis menschlichen Denkens ist enthüllt

Filed under: eigene Artikel, Rezension — Schlagwörter: , — berndvo @ 20:54

In seinem Buch „How to Create a Mind“ zeigt der bekannte amerikanische Futurist und Pionier der künstlichen Intelligenz Ray Kurzweil, dass mittlerweile die Art und Weise, wie menschliches Denken funktioniert, weitgehend entschlüsselt ist. Nach seiner Meinung werden wir mit dieser Erkenntnis innerhalb der nächsten zwei Jahrzehnte in der Lage sein, Computer mit allen geistigen Fähigkeiten des Menschen auszustatten. Der Schritt, über diese Fähigkeiten hinauszugehen, ist dann nur noch ein eher kleiner.


Ray Kurzweil genießt im englischsprachigen Raum hohes Ansehen. So erhielt er 19 Ehrendoktortitel und eine ganze Reihe von Auszeichnungen, darunter die „National Medal of Technology“. Er gilt als eine der Leitfiguren des Trans- und des Posthumanismus. Er ist Pionier der optischen Texterkennung, der Sprachsynthese, der Spracherkennung, der Flachbettscannertechnologie und der elektronischen Musikinstrumente (insbesondere Keyboards) und hat in diesen Bereichen eine Reihe von Firmen gegründet. Seit 2012 arbeitet er als leitender Ingenieur bei Google. Sein 2005 veröffentlichtes Buch „The Singularity Is Near“ war ein Bestseller. Im Verlag lolabooks ist gerade eine deutsche Übersetzung unter dem Titel „Menschheit 2.0, die Singularität naht“ erschienen. Der Verlag plant, auch das hier besprochene Buch demnächst in deutscher Sprache herauszugeben.

Der Algorithmus des Denkens

In der ersten Hälfte des Buches gibt Kurzweil einen zusammenfassenden Überblick über den gegenwärtigen Stand der Hirnforschung. Die grundlegenden Funktionseinheiten des Gehirns sind die Nervenzellen (Neuronen). Sowohl ihre biochemische Funktion als auch die daraus resultierende Funktion der Informationsverarbeitung sind weitestgehend erforscht und es gibt gute Simulationsmodelle dafür. Da als Grundlage dieser Modelle die klassische Physik und die sich daraus ableitende Biochemie ausreichend ist und sich diese Teile der Naturwissenschaften vollständig algorithmisch beschreiben lassen, ist damit zwangsläufig auch die Funktion der Neuronen vollständig algorithmisch beschreibbar. Das häufig vorgebrachte Gegenargument, dass die Neuronen teilweise analog arbeiten und somit mit einem Digitalcomputer nicht ausreichend simuliert werden können, begegnet Kurzweil mit dem Hinweis dass z.B. die analoge Größe der Leitfähigkeit in den Synapsen der Neuronen völlig ausreichend mit 8 Bit verschlüsselt werden kann. Analoge Vorgänge können grundsätzlich mit jeder gewünschten Präzision in Digitalcomputern simuliert werden.

Der Teil des Gehirns, in dem bewusstes Denken stattfindet, ist der Neocortex. Es ist die äußere Schicht des Großhirns mit einer Stärke von 2 bis 5mm, die selbst wieder aus sechs einzelnen Schichten besteht. Durch die Faltung des Gehirns ist die Gesamtfläche vergleichsweise groß (1800 qcm). Man kann hier Einheiten, so genannte cortikale Säulen, identifizieren, die jeweils aus etwa 10 000 Neuronen bestehen. Der Teil des genetischen Codes, in dem der Bauplan des menschlichen Gehirns steckt, hat einen Umfang von ca. 25MB. Das ist eine erstaunlich geringe Datenmenge. Der Bauplan eines heutigen Verkehrsflugzeugs benötigt eine hundert bis tausendmal größere Datenmenge. Es ist nach Kurzweil wohl so, dass im genetischen Code im Wesentlichen die Baupläne für die Grundbausteine (Neuronen und z.B. ihre Organisation zu cortikalen Säulen) des Gehirns verschlüsselt sind und die Anweisung, wie oft diese zu vervielfältigen sind. Bei einem Embryo mit voll entwickeltem Gehirn sind sozusagen nur die Hardware und ein einfaches Betriebssystem vorhanden. Alles andere muss erlernt werden. Dieser Prozess beginnt in begrenztem Umfang durchaus schon vor der Geburt.

Unser Denken besteht im Wesentlichen aus der Erkennung und der Manipulation von Mustern. Insgesamt können wir bis zu 300 Millionen verschiedene Muster unterscheiden. Zur Speicherung und Verarbeitung werden jeweils um die 100 Neuronen verwendet. Obwohl die Verarbeitungsfrequenz in unserem Gehirn nur zwischen 100 und 1000Hz liegt und damit mehr als eine Million mal kleiner als in unseren Computern ist, schafft unser Gehirn eine Mustererkennung innerhalb von Sekundenbruchteilen. Der Grund dafür ist, dass hier die Datenverarbeitung extrem parallel erfolgt. Nach Kurzweil ist der Algorithmus nach dem dies geschieht, mathematisch am bestem mit dem so genannten Hierarchical hidden Markov model (HHMM) zu beschreiben. Es handelt sich dabei um ein künstliches neuronales Netz, das mit zum Teil statistischen Methoden aus einer Datenmenge bestimmte Muster erkennen kann.

Beim Lesen von Text muss man sich das z.B. so vorstellen, dass in der untersten Hierarchieebene zunächst einfache geometrische Muster aus den vom Sehnerv kommenden Signalen erkannt werden wie z.B: Linien, Bögen und Kreise, wobei bereits in der Netzhaut des Auges eine Datenkompression erfolgt. In der nächsten höheren Ebene werden daraus Buchstaben erkannt. Danach erfolgt die Erkennung von Wörtern, dann folgen Sätze. In der höchsten Stufe werden wir uns des Inhalts eines Satzes bewusst. Alle diese Denkprozesse laufen ausschließlich algorithmisch ab und obwohl sie damit deterministisch sind, können trotzdem Zufälle im Rahmen des so genannten deterministischen Chaos eine Rolle spielen. Das Denken des menschlichen Gehirns und die Abläufe in ähnlich aufgebauten künstlichen neuronalen Netzen lassen sich daher nicht vollständig vorhersagen.

Das Material unserer Nervenzellen wird im Zeitrahmen von einigen Monaten vollständig ausgetauscht. Dies hat aber keinen Einfluss auf die Fähigkeiten der Informationsverarbeitung der Zelle. Denken ist auf der untersten Hierarchieebene nichts anderes als Symbolverarbeitung, so wie sie auch in Computern stattfindet und sie ist unabhängig von einer bestimmten Materie. Nach der Church-Turing-These ist die Fähigkeit zur Lösung von algorithmischen Problemen unabhängig von dem konkreten Aufbau einer Hardware, solange es sich um eine universelle Rechenmaschine mit genügend Speicherplatz handelt. Daraus und aus der erwähnten Tatsache, dass die Abläufe innerhalb der Neuronen algorithmisch ablaufen, resultiert, dass das menschliche Gehirn grundsätzlich nicht mehr Probleme lösen kann als jede andere universelle Rechenmaschine und dieses wiederum heißt im Umkehrschluss, dass es prinzipiell möglich sein muss, einen Computer mit sämtlichen geistigen Fähigkeiten auszustatten, die der Mensch hat, einschließlich des Bewusstseins.

Maschinen lernen denken

Im zweiten Teil des Buches zeigt der Autor, wie nun die Erkenntnisse der Hirnforschung dazu genutzt werden können, Computerprogramme zu erstellen, die wie das menschliche Denken funktionieren. Die Hauptanwendungsgebiete liegen derzeit in der Mustererkennung. So basiert das Spracherkennungsprogramm Siri, das auf dem iPhone 4S und dem iPhone 5 installiert ist, auf einem künstlichen neuronalen Netz, das lernfähig ist und sich mit der Zeit auf seinen Nutzer einstellt. Microsoft stattet jetzt seine neuen Smartphones mit einem verbesserten Spracherkennungsprogramm aus, das doppelt so schnell arbeitet wie Siri und um 15% zuverlässiger sein soll. Eines der derzeit am weitesten fortgeschrittenen Programme in Bezug auf die Simulation menschlichen Denkens ist „Watson“ von der Firma IBM. Es ist in der Lage, ganze Sätze zu verstehen und darauf sinnvolle Antworten zu geben. Bei dem im amerikanischen Fernsehen beliebten Spiel „Jeopardie“ hat es im Jahr 2011 besser abgeschnitten als die besten menschlichen Kandidaten. Bei diesem Spiel muss auf einen Satz, der eine Antwort darstellt, die zugehörige richtige Frage gefunden werden. Das Programm kann durch einen Lernprozess für verschiedenste Fähigkeiten optimiert werden. Eine kleine Gruppe bei IBM hat dem Programm inzwischen beigebracht, neue Kochrezepte zu erstellen. Die menschlichen Geschmackseindrücke wurden dabei vorher einprogrammiert.

Ray Kurzweil selbst hat jahrzehntelange Erfahrung im Programmieren von lernfähigen Mustererkennungsprogrammen. Nach seiner Erfahrung arbeiten diese Programme dann am besten, wenn man sie in ihrem Aufbau als neuronalem Netz dem menschlichen Gehirn nachempfindet. Für die jeweilige Aufgabe kann man gewisse Grundregeln einprogrammieren. Die Feinheiten erlernt das Programm dann selbstständig durch seinen praktischen Gebrauch. Zusätzlich kann man noch einen evolutionären Optimierungsvorgang einbauen, der die Verschaltung des Netzes für die jeweilige Aufgabe optimiert, so wie das auch im menschlichen Gehirn geschieht. Auf die Frage, wann es gelingt, Computer mit allen menschlichen geistigen Fähigkeiten einschließlich des Ich-Bewusstseins auszustatten, gibt Kurzweil das Jahr 2029 an. Zu diesem Zeitpunkt wird nach seiner Meinung das erste Computerprogramm den so genannten Turing-Test bestehen. Was danach geschieht, hat er ausführlich in seinem Buch „The Singularity is Near“ beschrieben. Es wird nach seiner Meinung eine rasante Vervielfachung der Rechenleistung und der Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz geben, die gewaltige Auswirkungen auf unsere Gesellschaft haben werden.

Die Kritiker

Wie nicht anders zu erwarten, gibt es auch heftige Kritik an den Positionen von Kurzweil, zumal für viele die mögliche Machbarkeit von künstlichem Bewusstsein eine Kränkung ihres Menschenbildes darstellt. Insbesondere im deutschsprachigen Raum gibt es eine tief greifende Aversion gegen die Ideen von Ray Kurzweil und generell gegen den Transhumanismus und den Posthumanismus. Wahrscheinlich ist einer der Gründe, dass die meisten immer noch einer christlichen Ethik und einem Menschenbild verbunden sind, die ihre Ursprünge in der Bronzezeit haben. Daneben gibt es ein tiefes und zum Teil irrationales Misstrauen gegenüber neuen Technologien. So glauben religiös oder metaphysisch inspirierte Intellektuelle nach wie vor an den Dualismus von Leib und Seele bzw. Geist und Körper. Sie können aber keine wirklich nachvollziehbaren rationalen Argumente für ihre Position anführen. Insofern ist das eine reine Glaubensfrage. Den Naturwissenschaften etwas mehr zugeneigte Geisteswissenschaftler vertreten häufig die Position, dass man zwar womöglich alle geistigen Fähigkeiten des Menschen mit einem Computer simulieren kann, aber die Simulation immer noch etwas anderes ist als die Wirklichkeit, ähnlich wie die Simulation des Wetters etwas anderes ist als das Wetter selbst. Prominenter Vertreter dieser Position ist der amerikanische Philosoph John Searle. In  seinem Buch „Die Wiederentdeckung des Geistes“ geht er zwar davon aus, dass das menschliche Gehirn im Rahmen des Naturalismus vollständig beschrieben werden kann als eine Art Bio-Computer, dass aber seine Fähigkeiten nicht mit der künstlichen Intelligenz gleichrangig nachvollzogen werden können. Der Denkfehler der dieser Position zugrunde liegt, ist die Ansicht, dass unsere geistigen Fähigkeiten an eine bestimmte Materie gebunden sind. Im Kern ist aber Denken nichts anderes als Informationsverarbeitung und dies geschieht auf der untersten Ebene als reine Symbolverarbeitung und dies ist bereits ein abstrakter Vorgang. Ray Kurzweil schreibt dazu: „Wenn das Verstehen von Sprache und anderer Phänomene über statistische Analysen (wie z.B. bei moderner Spracherkennungssoftware) nicht als wahres Verstehen zählt, dann haben Menschen auch kein wahres Verstehen.“

Fachleute der künstlichen Intelligenz an deutschen Hochschulen und Universitäten bezeichnen die Ansichten von Kurzweil häufig als überzogen optimistisch in Bezug auf die Machbarkeit der künstlichen Intelligenz und ihrer Auswirkungen auf die Menschheit. Allerdings geht Kurzweil bereits in seinem Buch „The Singularity is Near“ neben den großen Chancen auch auf die Gefahren der neuen Technologien ein. Insofern ist der Vorwurf nicht ganz zutreffend. Für seine Kritiker hat er eine Analyse seiner eigenen Vorhersagen aus seinem Buch „The Age of Spiritual Maschines“ gemacht. Das Buch erschien 1999. Von seinen 147 einzelnen dort gemachten Vorhersagen für das Jahr 2009 waren 78% voll zutreffend. Weitere 8% waren im Prinzip richtig, traten aber bis zu 2 Jahre später ein als vorhergesagt. 12% waren nur teilweise korrekt und 2% waren falsch. Zu den falschen Vorhersagen gehört, dass es bis 2009 Autos gibt, die ohne Fahrer betrieben werden können. Aber selbst in diesem Fall muss man zugestehen, dass das Problem technisch durchaus bereits gelöst ist. So hat Google im Oktober 2010 einen elektrisch angetriebenen Lieferwagen fahrerlos über 13000 km von Italien nach China fahren lassen. Im Moment liegt das Problem zur generellen Einführung dieser Technik eher bei den fehlenden gesetzlichen Regelungen. Man muss sich angesichts dieser Zahlen fragen, wer von den Kritikern eine bessere Statistik seiner eigenen Vorhersagen vorlegen kann. Bill Gates meint jedenfalls dazu: „Ray Kurzweil ist von denen Personen, die ich kenne, am besten geeignet die Zukunft der künstlichen Intelligenz vorauszusagen“.

Deutsche Bedenkenträger

Während Pioniere wie Ray Kurzweil den Weg in eine Zukunft weisen mit weniger Leid und mehr Lebensqualität, sehen selbsternannte Ethikexperten in unserem Land schon bei der PID die Menschenwürde in Gefahr. Einer der prominenten deutschen Vertreter der Bedenkenträger gegenüber neuen Technologien ist der Philosoph Jürgen Habermas. In seinem Buch „Die Zukunft der menschlichen Natur. Auf dem Weg zu einer liberalen Eugenik?“ bezeichnet die Anhänger des Trans- und des Posthumanismus als „ausgeflippte Intellektuelle“. Ihm selbst muss man allerdings bescheinigen, dass er hier über Dinge schreibt, von denen er nicht die geringste Ahnung hat.

Bei der Diskussion der ethischen Grundlagen neuer Technologien und ihrer gesetzlichen Regelung hat der Deutsche Ethikrat einen großen Einfluss. Er hat sich im letzten Jahr einen Namen gemacht mit der Empfehlung an den Bundestag, einem Gesetz zur Regelung der Genitalverstümmelung von Jungen zuzustimmen. Mit solchen Leuten, bei denen nicht die Verminderung sondern die Verherrlichung des Leids im Vordergrund steht und die einen Weg zurück ins Mittelalter beschreiten, werden wir die Zukunft nicht meistern können. Dennoch werden auch sie die Entwicklung nicht wirklich aufhalten können. Ray Kurzweil meint dazu, dass sich die neuen Technologien, wenn überhaupt, dann nur in totalitären Staaten aufhalten werden lassen. Wir werden diese zukünftigen Herausforderungen nur meistern, wenn wir ein wissenschaftsfundiertes Weltbild anerkennen und uns von einem metaphysischen bzw. religiösen Menschenbild endlich befreien.

Bernd Vowinkel

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