Art in the age of machine intelligence | Refik Anadol

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TED


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Übersetzung: Natalie Solbach Lektorat: Sonja Maria Neef
00:12
Hi, I'm Refik. I'm a media artist.
0
12784
2875
Hi, ich bin Refik. Ich bin Medienkünstler.
00:15
I use data as a pigment
1
15683
1975
Ich nutze Daten als Farbstoff
00:17
and paint with a thinking brush
2
17682
1890
und male mit einem denkenden Pinsel,
00:19
that is assisted by artificial intelligence.
3
19596
2859
der von einer künstlichen Intelligenz unterstützt wird.
00:23
Using architectural spaces as canvases,
4
23128
2748
Ich nutze architektonische Räume als Leinwände
00:25
I collaborate with machines
5
25900
1794
und arbeite mit Maschinen zusammen,
00:27
to make buildings dream and hallucinate.
6
27718
2943
um Gebäude zum Träumen und Halluzinieren zu bringen.
00:30
You may be wondering, what does all this mean?
7
30685
2715
Sie fragen sich vielleicht was all das bedeuten soll.
00:33
So let me please take you into my work and my world.
8
33424
3665
Bitte begleiten Sie mich zu meiner Arbeit und in meine Welt.
00:37
I witnessed the power of imagination when I was eight years old,
9
37851
3739
Ich habe die Kraft der Vorstellung erlebt, als ich ein achtjähriges Kind war,
00:41
as a child growing up in Istanbul.
10
41614
2342
das in Istanbul aufwuchs.
00:43
One day, my mom brought home a videocassette
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43980
3391
Eines Tages brachte meine Mutter eine Videokassette
00:47
of the science-fiction movie "Blade Runner."
12
47395
2683
des Science-Fiction Klassikers „Blade Runner" mit nach Hause.
00:50
I clearly remember being mesmerized
13
50102
2975
Ich kann mich genau erinnern,
wie fasziniert ich von der verblüffenden architektonischen Vision
00:53
by the stunning architectural vision of the future of Los Angeles,
14
53101
4909
des zukünftigen Los Angeles war,
00:58
a place that I had never seen before.
15
58034
2552
einem Ort, den ich nie gesehen hatte.
01:00
That vision became a kind of a staple of my daydreams.
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60610
5397
Diese Vision wurde gewissermaßen zum Ausgangsmaterial meiner Tagträume.
01:06
When I arrived in LA in 2012
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66031
2762
Als ich 2012 für ein Studium
01:08
for a graduate program in Design Media Arts,
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68817
2420
in Gestaltung und Medienkunst in LA ankam
01:11
I rented a car and drove downtown
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71261
2390
mietete ich ein Auto und fuhr in die Innenstadt,
01:13
to see that wonderful world of the near future.
20
73675
3046
um diese wundervolle Welt der nahen Zukunft zu sehen.
01:17
I remember a specific line
21
77482
1646
Ich erinnere mich an eine spezifische Textzeile,
01:19
that kept playing over and over in my head:
22
79152
3069
die sich wieder und wieder in meinem Kopf abspulte:
01:22
the scene when the android Rachael
23
82245
2095
die Szene, in der die Androidin Rachel realisiert,
01:24
realizes that her memories are actually not hers,
24
84364
3715
dass ihre Erinnerungen gar nicht ihre eigenen sind
01:28
and when Deckard tells her they are someone else's memories.
25
88103
4651
und Deckard ihr erklärt, dass sie von jemand anderem stammen.
01:32
Since that moment,
26
92778
1233
Von diesem Moment an
01:34
one of my inspirations has been this question.
27
94035
2880
war diese Frage eine meiner Inspirationen.
01:37
What can a machine do with someone else's memories?
28
97561
4339
Was kann eine Maschine mit Erinnerungen von jemand anderem tun?
01:41
Or, to say that in another way,
29
101924
2703
Oder, anders ausgedrückt,
01:44
what does it mean to be an AI in the 21st century?
30
104651
3751
was bedeutet es, eine KI im 21. Jahrhundert zu sein?
01:49
Any android or AI machine
31
109441
2097
Jeder Android und jede KI-Maschine
01:51
is only intelligent as long as we collaborate with it.
32
111562
3117
ist nur so lange intelligent, wie wir mit ihr kooperieren.
01:55
It can construct things
33
115327
1465
Sie kann Dinge konstruieren,
01:56
that human intelligence intends to produce
34
116816
3256
die die menschliche Intelligenz zu produzieren gedenkt,
02:00
but does not have the capacity to do so.
35
120096
2142
für die ihr jedoch die Kapazität fehlt.
02:03
Think about your activities and social networks, for example.
36
123373
3805
Denken Sie zum Beispiel an Aktivitäten und soziale Netzwerke.
02:07
They get smarter the more you interact with them.
37
127208
3548
Sie werden intelligenter, je stärker Sie mit ihnen interagieren.
02:10
If machines can learn or process memories,
38
130780
4469
Wenn Maschinen lernen und Erinnerungen verarbeiten können,
02:15
can they also dream?
39
135273
1861
können Sie auch träumen?
02:17
Hallucinate?
40
137158
1486
Halluzinieren?
02:18
Involuntarily remember,
41
138668
2414
Sich unabsichtlich erinnern
02:21
or make connections between multiple people's dreams?
42
141106
3953
oder Verbindungen zwischen den Träumen verschiedener Leute schaffen?
02:25
Does being an AI in the 21st century simply mean not forgetting anything?
43
145083
6023
Bedeutet eine KI im 21. Jahrhundert zu sein,
schlicht, nichts zu vergessen?
02:32
And, if so,
44
152365
1183
Und, wenn ja,
02:33
isn't it the most revolutionary thing that we have experienced
45
153572
4254
ist das nicht das Revolutionärste,
was wir in unserem jahrhundertelangen Bemühen,
02:37
in our centuries-long effort to capture history across media?
46
157850
4912
Geschichte über die Medien hinweg zu erfassen, erlebt haben?
02:43
In other words,
47
163406
1334
In anderen Worten,
02:44
how far have we come since Ridley Scott's "Blade Runner"?
48
164764
3453
wie weit sind wir seit Ridley Scotts „Blade Runner“ gekommen?
02:48
So I established my studio in 2014
49
168678
3487
2014 eröffnete ich mein Studio
02:52
and invited architects,
50
172189
2011
und lud Architekten ein,
02:54
computer and data scientists, neuroscientists,
51
174224
2372
Computer- und Daten-Wissenschaftler, Neurowissenschaftler,
02:56
musicians and even storytellers
52
176620
2847
Musiker und sogar Geschichtenerzähler,
02:59
to join me in realizing my dreams.
53
179491
2741
um mich bei der Verwirklichung meiner Träume zu begleiten.
03:03
Can data become a pigment?
54
183001
2834
Können Daten zu Farbstoff werden?
03:05
This was the very first question we asked
55
185859
2587
Das war die erste Frage, die wir stellten,
03:08
when starting our journey to embed media arts into architecture,
56
188470
4547
als wir unsere Reise begannen, Medienkunst in Architektur zu integrieren,
03:13
to collide virtual and physical worlds.
57
193041
2658
virtuelle und physikalische Welten kollidieren zu lassen.
03:16
So we began to imagine what I would call the poetics of data.
58
196555
4739
Also begannen wir, uns etwas vorzustellen, das ich die Poesie der Daten nennen würde.
03:22
One of our first projects, "Virtual Depictions,"
59
202124
2717
Eines unserer ersten Projekte, "Virtuelle Darstellungen",
03:24
was a public data sculpture piece
60
204865
2099
war eine öffentliche Daten-Skulptur,
03:26
commissioned by the city of San Francisco.
61
206988
2700
die von der Stadt San Francisco in Auftrag gegeben wurde.
03:29
The work invites the audience
62
209712
2206
Das Werk lädt die Betrachter ein,
03:31
to be part of a spectacular aesthetic experience
63
211942
3215
Teil eines spektakulären ästhetischen Erlebnisses zu sein,
03:35
in a living urban space
64
215181
1639
in einem urbanen Raum zu leben,
03:36
by depicting a fluid network of connections of the city itself.
65
216844
5571
indem es ein fluides Netzwerk von Verbindungen der Stadt abbildet.
03:42
It also stands as a reminder
66
222439
2723
Es fungiert auch als Erinnerung daran,
03:45
of how invisible data from our everyday lives,
67
225186
3360
wie unsichtbare Daten aus unserem alltäglichen Leben,
03:48
like the Twitter feeds that are represented here,
68
228570
3166
wie die Twitter Feeds, die hier repräsentiert werden,
03:51
can be made visible
69
231760
2128
sichtbar gemacht
03:53
and transformed into sensory knowledge that can be experienced collectively.
70
233912
5697
und in sensorisches Wissen verwandelt werden können,
das kollektiv erlebt werden kann.
04:00
In fact, data can only become knowledge when it's experienced,
71
240619
4900
Tatsächlich können Daten nur zu Wissen werden, wenn sie erlebt werden,
04:05
and what is knowledge and experience can take many forms.
72
245543
3976
und was Wissen und was Erlebnis ist, kann viele Formen annehmen.
04:09
When exploring such connections
73
249543
1760
Als wir solche Verbindungen
04:11
through the vast potential of machine intelligence,
74
251327
4506
mit dem riesigen Potential maschineller Intelligenz untersuchten,
04:15
we also pondered the connection between human senses
75
255857
5215
grübelten wir auch über die Verbindung zwischen menschlichen Sinnen
04:21
and the machines' capacity for simulating nature.
76
261096
3651
und der Fähigkeit der Maschinen, Natur zu simulieren, nach.
04:24
These inquiries began while working on wind-data paintings.
77
264771
5000
Diese Nachforschungen begannen, als wir an Gemälden aus Wind-Daten arbeiteten.
04:29
They took the shape of visualized poems
78
269795
2960
Sie nahmen die Form visualisierter Gedichte an
04:32
based on hidden data sets that we collected from wind sensors.
79
272779
4814
und basierten auf versteckten Datensätzen, die wir Wind-Sensoren entnahmen.
04:37
We then used generative algorithms
80
277617
2813
Wir nutzten generative Algorithmen,
04:40
to transform wind speed, gust and direction
81
280454
4191
um Windgeschwindigkeit, -böen und -richtung
04:44
into an ethereal data pigment.
82
284669
2634
in einen ätherischen Farbstoff aus Daten zu verwandeln.
04:48
The result was a meditative yet speculative experience.
83
288387
4031
Das Ergebnis war ein meditatives, aber spekulatives Erlebnis.
04:53
This kinetic data sculpture, titled "Bosphorus,"
84
293349
2863
Diese kinetische Datenskulptur namens "Bosporus"
04:56
was a similar attempt to question our capacity to reimagine
85
296236
4317
stellte einen ähnlichen Versuch dar,
unsere Fähigkeit, natürliche Vorkommnisse neu zu denken, infrage zu stellen.
05:00
natural occurrences.
86
300577
1405
05:03
Using high-frequency radar collections of the Marmara Sea,
87
303299
4437
Mit Hochfrequenz-Radar-Aufnahmen des Marmarameeres
05:07
we collected sea-surface data
88
307760
2230
sammelten wir Daten von der Meeresoberfläche
05:10
and projected its dynamic movement with machine intelligence.
89
310014
3181
und projizierten ihre dynamische Bewegung mit Hilfe künstlicher Intelligenz.
05:13
We create a sense of immersion
90
313874
2098
Wir erschaffen ein Gefühl der Immersion
05:15
in a calm yet constantly changing synthetic sea view.
91
315996
4179
durch einen ruhigen und sich dennoch immer wieder wandelnden, synthetischen Seeblick.
05:21
Seeing with the brain is often called imagination,
92
321524
4088
Mit dem Gehirn zu sehen wird oft Vorstellungskraft genannt
05:25
and, for me, imagining architecture
93
325636
2304
und für mich geht die Vorstellung von Architektur
05:27
goes beyond just glass, metal or concrete,
94
327964
3881
über Glas, Metall oder Beton hinaus;
05:31
instead experimenting with the furthermost possibilities of immersion
95
331869
4501
stattdessen experimentiert sie mit den größten Immersions-Möglichkeiten
05:36
and ways of augmenting our perception in built environments.
96
336394
4113
und Arten der Wahrnehmungs-Erweiterung in bebauten Umgebungen.
05:40
Research in artificial intelligence is growing every day,
97
340531
3653
Die Erforschung künstlicher Intelligenz schreitet jeden Tag weiter voran
05:44
leaving us with the feeling of being plugged into a system
98
344208
3878
und lässt uns mit dem Gefühl zurück, an ein System angeschlossen zu sein,
05:48
that is bigger and more knowledgeable
99
348110
2294
das größer ist und mehr Wissen besitzt
05:50
than ourselves.
100
350428
1452
als wir selbst.
05:51
In 2017, we discovered an open-source library
101
351904
3604
2017 entdeckten wir eine quelloffene Bibliothek
05:55
of cultural documents in Istanbul
102
355532
2642
kultureller Dokumente in Istanbul
05:58
and began working on "Archive Dreaming,"
103
358198
3460
und begannen mit der Arbeit an "Archiv-Träumerei",
06:01
one of the first AI-driven public installations in the world,
104
361682
4294
einer der ersten KI-getriebenen öffentlichen Installationen der Welt,
06:06
an AI exploring approximately 1.7 million documents that span 270 years.
105
366000
6975
wobei die KI ungefähr 1,7 Millionen Dokumente aus 270 Jahren untersuchte.
06:13
One of our inspirations during this process
106
373788
2842
Eine unserer Inspirationen während dieses Prozesses
06:16
was a short story called "The Library of Babel"
107
376654
3427
war eine Kurzgeschichte mit dem Titel "Die Bibliothek von Babel"
06:20
by the Argentine writer Jorge Luis Borges.
108
380105
3207
des argentinischen Schriftstellers Jorge Luis Borges.
06:23
In the story, the author conceives a universe in the form of a vast library
109
383336
5729
Darin ersinnt der Autor ein Universum in Form einer gigantischen Bibliothek,
06:29
containing all possible 410-page books of a certain format and character set.
110
389089
5911
die alle möglichen 410 Seiten langen Bücher eines bestimmten Formats
und einer bestimmten Zeichenzahl enthält.
Dieses inspirierende Bild ruft in uns die Vorstellung einer Möglichkeit hervor,
06:35
Through this inspiring image,
111
395024
1469
06:36
we imagine a way to physically explore the vast archives of knowledge
112
396517
4730
die enormen Archive des Wissens
im Zeitalter der maschinellen Intelligenz physikalisch zu durchstreifen.
06:41
in the age of machine intelligence.
113
401271
2491
06:43
The resulting work, as you can see,
114
403786
2058
Das daraus resultierende Werk war, wie Sie sehen können,
06:45
was a user-driven immersive space.
115
405868
2623
ein nutzergetriebener, immersiver Raum.
06:48
"Archive Dreaming" profoundly transformed the experience of a library
116
408515
4875
"Archiv-Träumerei" veränderte das Erleben einer Bücherei
06:53
in the age of machine intelligence.
117
413414
2749
im Zeitalter der maschinellen Intelligenz grundlegend.
06:56
"Machine Hallucination" is an exploration of time and space
118
416187
4068
"Maschinen-Halluzination" stellt ein Erkunden von Zeit und Raum dar,
07:00
experienced through New York City's public photographic archives.
119
420279
4453
das durch die öffentlichen Fotografie-Archive New Yorks erlebt wird.
07:04
For this one-of-a-kind immersive project,
120
424756
2626
Für dieses einzigartige immersive Projekt
07:07
we deployed machine-learning algorithms
121
427406
2664
nutzten wir selbstlernende Algorithmen,
07:10
to find and process over 100 million photographs of the city.
122
430094
4162
um über 100 Millionen Fotos der Stadt zu finden und zu verarbeiten.
07:15
We designed an innovative narrative system
123
435008
3082
So entwarfen wir ein innovatives Erzählsystem,
07:18
to use artificial intelligence to predict or to hallucinate new images,
124
438114
6203
das künstliche Intelligenz nutzt,
um neue Bilder vorherzusagen oder zu halluzinieren
07:24
allowing the viewer to step into a dreamlike fusion
125
444341
3923
und dem Betrachter erlaubt, in eine traumgleiche Verschmelzung
07:28
of past and future New York.
126
448288
2124
aus vergangenem und heutigem New York einzutauchen.
07:31
As our projects delve deeper
127
451832
1819
Als unsere Projekte immer tiefer
07:33
into remembering and transmitting knowledge,
128
453675
3676
in das Erinnern und Weitergeben von Wissen vordrangen
07:37
we thought more about how memories were not static recollections
129
457375
4958
dachten wir immer stärker darüber nach, dass Erinnerungen
keine statischen Rückbesinnungen sind,
07:42
but ever-changing interpretations of past events.
130
462357
3361
sondern sich immer wieder verändernde Interpretationen vergangener Ereignisse.
07:46
We pondered how machines
131
466269
2081
Wir überlegten, wie Maschinen
07:48
could simulate unconscious and subconscious events,
132
468374
4030
bewusste und unbewusste Ereignisse simulieren könnten,
07:52
such as dreaming, remembering and hallucinating.
133
472428
3912
wie etwa Träumen, Erinnern und Halluzinieren.
07:57
Thus, we created "Melting Memories"
134
477356
2904
So erschufen wir "Schmelzende Erinnerungen",
08:00
to visualize the moment of remembering.
135
480284
2421
um den Moment des Erinnerns zu visualisieren.
08:03
The inspiration came from a tragic event,
136
483824
2667
Die Inspiration stammte von einem tragischen Vorfall,
08:06
when I found out that my uncle was diagnosed with Alzheimer's.
137
486515
3511
nämlich als ich herausfand, dass mein Onkel an Alzheimer erkrankt war.
08:11
At that time, all I could think about
138
491602
2421
Zu der Zeit konnte ich nur daran denken,
08:14
was to find a way to celebrate how and what we remember
139
494047
5063
einen Weg zu finden, um zu feiern, wie und woran wir uns erinnern,
08:19
when we are still able to do so.
140
499134
1994
solange wir noch dazu in der Lage sind.
08:21
I began to think of memories not as disappearing
141
501152
4080
Ich begann über Erinnerungen nachzudenken nicht als etwas, das verschwindet,
08:25
but as melting or changing shape.
142
505256
2912
sondern das schmilzt oder seine Form verändert.
08:28
With the help of machine intelligence,
143
508192
2061
Mit Hilfe maschineller Intelligenz
08:30
we worked with the scientists at the Neuroscape Laboratory
144
510277
3463
arbeiteten wir gemeinsam mit Forschern
des Neuroscape Labors der Universität von Kalifornien,
08:33
at the University of California,
145
513764
1839
08:35
who showed us how to understand brain signals as memories are made.
146
515627
5557
die uns beibrachten,
die Signale des Gehirns bei der Entstehung von Erinnerungen zu verstehen.
08:41
Although my own uncle was losing the ability to process memories,
147
521208
5103
Obwohl mein Onkel die Fähigkeit, Erinnerungen zu verarbeiten, verlor,
08:46
the artwork generated by EEG data
148
526335
3523
erkundete das durch EEG-Daten generierte Kunstwerk
08:49
explored the materiality of remembering
149
529882
3302
die Materialität des Erinnerns
08:53
and stood as a tribute to what my uncle had lost.
150
533208
4380
und war gleichzeitig ein Tribut an das, was mein Onkel verloren hatte.
09:00
Almost nothing about contemporary LA
151
540533
2954
Beinah gar nichts vom heutigen LA
09:03
matched my childhood expectation of the city,
152
543511
3761
wurde meiner Kindheitserwartung an die Stadt gerecht,
09:07
with the exception of one amazing building:
153
547296
3090
mit Ausnahme eines einzigen fantastischen Gebäudes:
09:10
the Walt Disney Concert Hall, designed by Frank Gehry,
154
550410
3389
der Walt Disney Concert Hall, entworfen von Frank Gehry,
09:13
one of my all-time heroes.
155
553823
1731
einem meiner absoluten Helden.
09:16
In 2018, I had a call from the LA Philharmonic
156
556208
3357
2018 bekam ich einen Anruf vom LA Philharmonic Orchestra,
09:19
who was looking for an installation
157
559589
1911
das nach einer Installation suchte,
09:21
to help mark the celebrated symphony's hundred-year anniversary.
158
561524
4090
um das hundertjährige Bestehen des gefeierten Orchesters zu zelebrieren.
09:25
For this, we decided to ask the question,
159
565638
3372
Dafür stellten wir uns die Frage
09:29
"Can a building learn? Can it dream?"
160
569034
2940
"Kann ein Gebäude lernen? Kann es träumen?"
09:32
To answer this question,
161
572614
1177
Um diese Frage zu beantworten, entschieden wir uns,
09:33
we decided to collect everything recorded in the archives of the LA Phil and WDCH.
162
573815
5831
alle Aufnahmen aus den Archiven des LA Phil und der WDCH zu sammeln.
09:39
To be precise, 77 terabytes of digitally archived memories.
163
579670
4865
Um genau zu sein: 77 Terabyte digital archivierter Erinnerungen.
09:44
By using machine intelligence,
164
584559
2167
Durch die Nutzung maschineller Intelligenz
09:46
the entire archive, going back 100 years,
165
586750
3416
wurde das gesamte Archiv, das 100 Jahre zurück reicht,
09:50
became projections on the building's skin,
166
590190
3005
zu Projektionen an der Fassade des Gebäudes.
09:53
42 projectors to achieve this futuristic public experience
167
593219
3944
Es brauchte 42 Projektoren, um dieses futuristische öffentliche Erlebnis
09:57
in the heart of Los Angeles,
168
597187
2175
im Herzen von Los Angeles zu erschaffen,
09:59
getting one step closer to the LA of "Blade Runner."
169
599386
3983
bei dem wir dem LA aus "Blade Runner" einen Schritt näher kamen.
10:04
If ever a building could dream,
170
604146
2514
Wenn je ein Gebäude träumen konnte,
10:06
it was in this moment.
171
606684
1677
dann in diesem Moment.
10:11
Now, I am inviting you to one last journey into the mind of a machine.
172
611703
4746
Nun lade ich Sie zu einer letzten Reise in den Geist einer Maschine ein.
10:17
Right now, we are fully immersed in the data universe
173
617877
3364
Gerade sind wir vollständig ins Daten-Universum
10:21
of every single curated TED Talk from the past 30 years.
174
621265
4548
jedes einzelnen TED Talks der vergangenen 30 Jahre eingetaucht.
10:25
That means this data set includes 7,705 talks from the TED stage.
175
625837
6602
Das bedeutet, dass dieser Datensatz 7705 Vorträge von der TED-Bühne enthält.
10:33
Those talks have been translated into 7.4 million seconds,
176
633094
4541
Diese Vorträge sind in 7,4 Millionen Sekunden übersetzt worden
10:37
and each second is represented here in this data universe.
177
637659
4095
und jede Sekunde ist in diesem Daten-Universum repräsentiert.
10:41
Every image that you are seeing in here
178
641778
2071
Jedes der Bilder, die Sie sehen,
10:43
represents unique moments from those talks.
179
643873
3072
repräsentiert einzigartige Momente dieser Reden.
10:46
By using machine intelligence,
180
646969
1873
Mit Hilfe maschineller Intelligenz
10:48
we processed a total of 487,000 sentences
181
648866
4301
ordneten wir insgesamt 487.000 Sätze
10:53
into 330 unique clusters of topics like nature, global emissions,
182
653191
4389
in 330 einzigartige Themenfelder ein, zum Beispiel Natur, Emissionen,
10:57
extinction, race issues, computation,
183
657604
3286
Aussterben, Ethnienfragen, Berechnung,
11:00
trust, emotions, water and refugees.
184
660914
3540
Vertrauen, Emotionen, Wasser und Geflüchtete.
11:04
These clusters are then connected to each other
185
664478
2849
Diese Cluster wurden dann
von einem Algorithmus miteinander verbunden,
11:07
by an algorithm,
186
667351
1262
11:08
[that] generated 113 million line segments,
187
668637
3842
der 113 Millionen Liniensegmente generierte,
11:12
which reveal new conceptual relationships.
188
672503
3103
die neue konzeptionelle Beziehungen offenbarten.
11:15
Wouldn't it be amazing to be able to remember
189
675630
3341
Wäre es nicht fantastisch, sich an all die Fragen erinnern zu können,
11:18
all the questions that have ever been asked on the stage?
190
678995
3069
die je auf der Bühne gestellt wurden?
11:23
Here I am,
191
683507
1439
Hier bin ich,
11:24
inside the mind of countless great thinkers,
192
684970
2862
gleichzeitig im Geiste unzähliger großer Denker und einer Maschine,
11:27
as well as a machine, interacting with various feelings
193
687856
3723
und interagiere mit verschiedensten Gefühlen,
11:31
attributed to learning,
194
691603
2365
die alle dem Lernen,
11:33
remembering, questioning
195
693992
2236
Erinnern, Fragenstellen und der Vorstellung
11:36
and imagining all at the same time,
196
696252
3367
gleichzeitig zugeschrieben werden
11:39
expanding the power of the mind.
197
699643
2275
und die Kraft des Geistes erweitern.
11:43
For me, being right here
198
703034
2397
Hier zu sein repräsentiert für mich genau, was es bedeutet,
11:45
is indeed what it means to be an AI in the 21st century.
199
705455
3952
eine KI im 21. Jahrhundert zu sein.
11:50
It is in our hands, humans,
200
710184
2293
Es liegt in unserer Hand, Menschen,
11:52
to train this mind to learn and remember
201
712501
3516
diesem Geist beizubringen, das zu lernen und sich an das zu erinnern,
11:56
what we can only dream of.
202
716041
2093
wovon wir nur träumen können.
11:59
Thank you.
203
719258
1150
Dankeschön.
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