Erik Brynjolfsson: The key to growth? Race with the machines

Erik Brynjolfsson: Der Schlüssel zum Wachstum? Teamwork mit den Maschinen.

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2013-04-23 ・ TED


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Erik Brynjolfsson: The key to growth? Race with the machines

Erik Brynjolfsson: Der Schlüssel zum Wachstum? Teamwork mit den Maschinen.

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TED


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00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Übersetzung: Philipp Markl Lektorat: Marcel Grille
00:12
Growth is not dead.
1
12605
2272
Wachstum ist nicht tot.
00:14
(Applause)
2
14877
1386
(Applaus)
00:16
Let's start the story 120 years ago,
3
16263
3963
Lassen Sie uns die Geschichte vor 120 Jahren beginnen,
00:20
when American factories began to electrify their operations,
4
20226
3632
als Amerikas Fabriken begannen, ihre Arbeiten zu elektrifizieren
00:23
igniting the Second Industrial Revolution.
5
23858
3344
und sich die zweite industrielle Revolution entzündete.
00:27
The amazing thing is
6
27202
1111
Das Erstaunliche ist,
00:28
that productivity did not increase in those factories
7
28313
2777
dass sich die Produktivität in diesen Fabriken nicht gesteigert hat --
00:31
for 30 years. Thirty years.
8
31090
3256
in dreißig Jahren. Dreißig Jahre.
00:34
That's long enough for a generation of managers to retire.
9
34346
3474
Das reicht, um eine ganze Generation Manager in Rente zu schicken.
00:37
You see, the first wave of managers
10
37820
2222
Die erste Welle von Managern
00:40
simply replaced their steam engines with electric motors,
11
40042
3417
ersetzte einfach ihre Dampfmaschinen mit elektrischen Motoren,
00:43
but they didn't redesign the factories to take advantage
12
43459
3010
aber sie gestalteten keine neuen Fabriken,
00:46
of electricity's flexibility.
13
46469
2341
um die Flexibilität der Elektrizität auszunutzen.
00:48
It fell to the next generation to invent new work processes,
14
48810
3984
Es fiel der nächsten Generation zu, neue Arbeitsprozesse zu gestalten,
00:52
and then productivity soared,
15
52794
2727
dann stieg auch die Produktivität,
00:55
often doubling or even tripling in those factories.
16
55521
3665
häufig verdoppelte oder verdreifachte diese sich sogar.
00:59
Electricity is an example of a general purpose technology,
17
59186
4723
Elektrizität ist das Beispiel einer Technologie für den allgemeinen Nutzen,
01:03
like the steam engine before it.
18
63909
2230
wie die Dampfmaschine davor.
01:06
General purpose technologies drive most economic growth,
19
66139
3416
Technologien für den allgemeinen Nutzen treiben meistens das ökonomische Wachstum,
01:09
because they unleash cascades of complementary innovations,
20
69555
3454
weil sie zahlreiche ergänzende Erfindungen freisetzen,
01:13
like lightbulbs and, yes, factory redesign.
21
73009
3632
wie Glühbirnen und, ja, die Umgestaltung von Fabriken.
01:16
Is there a general purpose technology of our era?
22
76641
3610
Gibt es eine Allzweck-Technologie unserer Ära?
01:20
Sure. It's the computer.
23
80251
2508
Klar. Es ist der Computer.
01:22
But technology alone is not enough.
24
82759
2659
Aber die Technologie allein ist nicht genug.
01:25
Technology is not destiny.
25
85418
2766
Technologie ist nicht gleich Schicksal.
01:28
We shape our destiny,
26
88184
1580
Wir gestalten unsere Schicksale.
01:29
and just as the earlier generations of managers
27
89764
2516
Und so wie die früheren Generationen von Managern
01:32
needed to redesign their factories,
28
92280
2298
ihre Fabriken umgestalten mussten,
01:34
we're going to need to reinvent our organizations
29
94578
2229
werden wir unsere Organisationen neu erfinden müssen
01:36
and even our whole economic system.
30
96807
2555
und sogar unser gesamtes Wirtschaftssystem.
01:39
We're not doing as well at that job as we should be.
31
99362
3602
Wir sind nicht so gut in dieser Aufgabe, wie wir es sein sollten.
01:42
As we'll see in a moment,
32
102964
1230
Wie wir in einem Moment sehen werden,
01:44
productivity is actually doing all right,
33
104194
2722
ist mit unserer Produktivität alles in Ordnung,
01:46
but it has become decoupled from jobs,
34
106916
3862
aber sie hat sich losgelöst von den Arbeitsplätzen,
01:50
and the income of the typical worker is stagnating.
35
110778
4419
und das Einkommen des normalen Arbeitnehmers stagniert.
01:55
These troubles are sometimes misdiagnosed
36
115197
2519
Diese Probleme werden manchmal fehldiagnostiziert
01:57
as the end of innovation,
37
117716
3712
als das Ende der Innovation,
02:01
but they are actually the growing pains
38
121428
2129
aber sie sind tatsächlich die Wachstumsschmerzen
02:03
of what Andrew McAfee and I call the new machine age.
39
123557
5590
von dem, was Andrew McAfee und ich "Das neue Zeitalter der Maschinen" nennen.
02:09
Let's look at some data.
40
129147
1882
Schauen wir uns einige Daten an.
02:11
So here's GDP per person in America.
41
131029
2902
Hier ist also das Bruttoinlandsprodukt (BIP) eines Menschen in Amerika.
02:13
There's some bumps along the way, but the big story
42
133931
2766
Da sind ein paar Beulen im Verlauf, aber im großen und ganzen
02:16
is you could practically fit a ruler to it.
43
136697
2715
könnte man an diese Linie ein Lineal anlegen.
02:19
This is a log scale, so what looks like steady growth
44
139412
3276
Dies ist eine Log-Skala. Das, was so aussieht wie stetiges Wachstum,
02:22
is actually an acceleration in real terms.
45
142688
3043
ist tatsächlich eine Beschleunigung in realen Werten.
02:25
And here's productivity.
46
145731
2160
Und hier ist die Produktivität.
02:27
You can see a little bit of a slowdown there in the mid-'70s,
47
147891
2671
Sie sehen hier eine kleine Verlangsamung in der Mitte der 70er Jahre,
02:30
but it matches up pretty well with the Second Industrial Revolution,
48
150562
3738
aber die Produktivität entspricht ziemlich genau der der zweiten industriellen Revolution,
02:34
when factories were learning how to electrify their operations.
49
154300
2691
als Fabriken lernten, ihre Arbeitsgänge zu elektrifizieren.
02:36
After a lag, productivity accelerated again.
50
156991
4129
Nach einiger Verzögerung beschleunigte sich die Produktivität wieder.
02:41
So maybe "history doesn't repeat itself,
51
161120
2571
Vielleicht wiederholt sich Geschichte nicht,
02:43
but sometimes it rhymes."
52
163691
2568
aber manchmal reimt sie sich.
02:46
Today, productivity is at an all-time high,
53
166259
3136
Heute ist die Produktivität auf einem Allzeithoch,
02:49
and despite the Great Recession,
54
169395
1977
und trotz der großen Rezession
02:51
it grew faster in the 2000s than it did in the 1990s,
55
171372
4252
wuchs sie in den 2000ern schneller als noch in den 90er Jahren,
02:55
the roaring 1990s, and that was faster than the '70s or '80s.
56
175624
4136
den tosenden 90ern, die schneller als die 70er oder 80er waren.
02:59
It's growing faster than it did during the Second Industrial Revolution.
57
179760
3674
Sie wächst schneller als noch während der zweiten industriellen Revolution.
03:03
And that's just the United States.
58
183434
1743
Und das hier sind nur die Vereinigten Staaten.
03:05
The global news is even better.
59
185177
3248
Global gesehen ist alles noch besser.
03:08
Worldwide incomes have grown at a faster rate
60
188425
2360
Weltweit sind Einkommen schneller gewachsen in den letzten zehn Jahren
03:10
in the past decade than ever in history.
61
190785
2496
als jemals zuvor in der Geschichte.
03:13
If anything, all these numbers actually understate our progress,
62
193281
5051
Wenn überhaupt, untertreiben diese Zahlen tatsächlich unseren Fortschritt,
03:18
because the new machine age
63
198332
1912
denn im neuen Maschinen-Zeitalter
03:20
is more about knowledge creation
64
200244
1664
geht es mehr um die Schaffung neuen Wissens,
03:21
than just physical production.
65
201908
2331
als nur der körperlichen Produktion.
03:24
It's mind not matter, brain not brawn,
66
204239
2938
Es geht um Geist, nicht Substanz, Gehirn, nicht Muskeln,
03:27
ideas not things.
67
207177
2062
Ideen, nicht Dinge.
03:29
That creates a problem for standard metrics,
68
209239
2570
Das schafft ein Problem für Standard-Metriken,
03:31
because we're getting more and more stuff for free,
69
211809
3502
da wir immer mehr Sachen kostenlos bekommen,
03:35
like Wikipedia, Google, Skype,
70
215311
2641
wie Wikipedia, Google, Skype.
03:37
and if they post it on the web, even this TED Talk.
71
217952
3063
Und wenn sie ihn im Web veröffentlichen, sogar diesen TED-Talk.
03:41
Now getting stuff for free is a good thing, right?
72
221015
3303
Aber Zeugs kostenlos zu bekommen, ist eine gute Sache, richtig?
03:44
Sure, of course it is.
73
224318
1765
Natürlich ist es das.
03:46
But that's not how economists measure GDP.
74
226083
3868
Aber so messen Ökonomen nicht das BIP.
03:49
Zero price means zero weight in the GDP statistics.
75
229951
5592
Null Preis heißt null Bedeutung in den BIP-Statistiken.
03:55
According to the numbers, the music industry
76
235543
2112
Den Zahlen nach ist die Musikindustrie
03:57
is half the size that it was 10 years ago,
77
237655
3000
nur noch halb so groß wie vor 10 Jahren.
04:00
but I'm listening to more and better music than ever.
78
240655
3656
aber ich höre mehr und bessere Musik als je zuvor.
04:04
You know, I bet you are too.
79
244311
2192
Ich wette, dass auch Sie das tun.
04:06
In total, my research estimates
80
246503
2723
Insgesamt schätzt meine Forschung,
04:09
that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year
81
249226
4754
dass den BIP-Zahlen über 300 Milliarden Dollar pro Jahr fehlen,
04:13
in free goods and services on the Internet.
82
253980
3346
auf Grund freier Waren und Dienstleistungen im Internet.
04:17
Now let's look to the future.
83
257326
1789
Schauen wir in die Zukunft.
04:19
There are some super smart people
84
259115
2263
Es gibt einige superschlaue Menschen,
04:21
who are arguing that we've reached the end of growth,
85
261378
5019
die behaupten, wir hätten das Ende des Wachstums erreicht.
04:26
but to understand the future of growth,
86
266397
3558
Aber um die Zukunft des Wachstums zu verstehen,
04:29
we need to make predictions
87
269955
2683
müssen wir Vorhersagen über die zugrunde liegenden Antreiber des Wachstums machen.
04:32
about the underlying drivers of growth.
88
272638
3290
04:35
I'm optimistic, because the new machine age
89
275928
3806
Ich bin optimistisch, denn das neue Maschinen-Zeitalter
04:39
is digital, exponential and combinatorial.
90
279734
5030
ist digital, exponentiell und kombinatorisch.
04:44
When goods are digital, they can be replicated
91
284764
2264
Wenn Güter digital sind, können sie in perfekter Qualität kopiert werden.
04:47
with perfect quality at nearly zero cost,
92
287028
4509
Fast ohne jegliche Kosten.
04:51
and they can be delivered almost instantaneously.
93
291537
4018
Und sie können praktisch sofort geliefert werden.
04:55
Welcome to the economics of abundance.
94
295555
2800
Willkommen in der Wirtschaft des Überflusses.
04:58
But there's a subtler benefit to the digitization of the world.
95
298355
3690
Aber die Digitalisierung der Welt hat noch einen dezenteren Nutzen.
05:02
Measurement is the lifeblood of science and progress.
96
302045
4600
Messungen sind das Lebenselixier der Wissenschaft und des Fortschritts.
05:06
In the age of big data,
97
306645
2148
Im Zeitalter der großen Daten
05:08
we can measure the world in ways we never could before.
98
308793
4286
können wir die Welt auf Weisen messen, wie es uns vorher nicht möglich war.
05:13
Secondly, the new machine age is exponential.
99
313079
4095
Zweitens ist das neue Computer-Zeitalter exponentiell.
05:17
Computers get better faster than anything else ever.
100
317174
5935
Computer werden schneller besser als alles jemals zu vor.
05:23
A child's Playstation today is more powerful
101
323109
3568
Die Playstation eines Kindes hat heutzutage mehr Power
05:26
than a military supercomputer from 1996.
102
326677
4056
als ein militärischer Supercomputer von 1996.
05:30
But our brains are wired for a linear world.
103
330733
3207
Aber unsere Gehirne sind für eine lineare Welt ausgelegt.
05:33
As a result, exponential trends take us by surprise.
104
333940
3888
Infolgedessen überrumpeln uns exponentielle Trends.
05:37
I used to teach my students that there are some things,
105
337828
2602
Ich habe meine Studenten gelehrt, dass Computer nicht in allem gut sind,
05:40
you know, computers just aren't good at,
106
340430
1934
05:42
like driving a car through traffic.
107
342364
2385
wie ein Auto durch den Verkehr zu bringen.
05:44
(Laughter)
108
344749
2013
(Gelächter)
05:46
That's right, here's Andy and me grinning like madmen
109
346762
3491
So ist es. Das sind Andy und ich, grinsend wie Verrückte,
05:50
because we just rode down Route 101
110
350253
2384
weil wir gerade die Route 101 in einem,
05:52
in, yes, a driverless car.
111
352637
3669
ja, fahrerlosen Auto entlanggefahren sind.
05:56
Thirdly, the new machine age is combinatorial.
112
356306
2583
Drittens ist das neue Maschinenzeitalter kombinatorisch.
05:58
The stagnationist view is that ideas get used up,
113
358889
4048
Aus Sicht von Stagnationisten brauchen Ideen sich auf.
06:02
like low-hanging fruit,
114
362937
1856
So wie niedrig hängende Früchte.
06:04
but the reality is that each innovation
115
364793
3163
Aber in Wahrheit schafft jede Innovation
06:07
creates building blocks for even more innovations.
116
367956
3256
Bausteine für noch weitere Innovationen.
06:11
Here's an example. In just a matter of a few weeks,
117
371212
3345
Hier ist ein Beispiel. In nur wenigen Wochen
06:14
an undergraduate student of mine
118
374557
2072
hat ein Student in seinen ersten Semestern
06:16
built an app that ultimately reached 1.3 million users.
119
376629
4111
eine App geschrieben, die letztlich 1,3 Millionen Nutzer erreicht hat.
06:20
He was able to do that so easily
120
380740
1699
Er konnte das so einfach tun,
06:22
because he built it on top of Facebook,
121
382439
1827
weil er sie auf Facebook aufgebaut hat,
06:24
and Facebook was built on top of the web,
122
384266
1933
und Facebook wurde auf das Web gebaut, und dieses wurde auf das Internet gebaut,
06:26
and that was built on top of the Internet,
123
386199
1698
06:27
and so on and so forth.
124
387897
2418
und so weiter und so fort.
06:30
Now individually, digital, exponential and combinatorial
125
390315
4765
Einzeln betrachtet, wären digital, exponentiell und kombinatorisch
06:35
would each be game-changers.
126
395080
2350
an sich bereits Richtungswechsler.
06:37
Put them together, and we're seeing a wave
127
397430
2190
Setzt man sie zusammen, sehen wir eine Welle
06:39
of astonishing breakthroughs,
128
399620
1393
erstaunlicher Durchbrüche, wie
06:41
like robots that do factory work or run as fast as a cheetah
129
401013
3060
Roboter, die Fabrikarbeiten verrichten oder so schnell wie Geparden rennen
06:44
or leap tall buildings in a single bound.
130
404073
2796
oder in einem einzigen Satz so hoch wie ein Hochhaus springen.
06:46
You know, robots are even revolutionizing
131
406869
2232
Wussten Sie, dass Roboter sogar Katzentransporte verändert haben?
06:49
cat transportation.
132
409101
1829
06:50
(Laughter)
133
410930
2270
(Gelächter)
06:53
But perhaps the most important invention,
134
413200
2732
Aber die vielleicht wichtigste Erfindung ist das maschinelle Lernen.
06:55
the most important invention is machine learning.
135
415932
5065
07:00
Consider one project: IBM's Watson.
136
420997
3376
Schauen Sie sich IBMs Projekt "Watson" an.
07:04
These little dots here,
137
424373
1589
Diese kleinen Punkte hier,
07:05
those are all the champions on the quiz show "Jeopardy."
138
425962
4860
das sind alle Gewinner aus der Quiz-Show "Jeopardy".
07:10
At first, Watson wasn't very good,
139
430822
2544
Anfangs war Watson nicht sehr gut,
07:13
but it improved at a rate faster than any human could,
140
433366
5622
aber er verbesserte sich mit einem Tempo schneller als jeder Mensch.
07:18
and shortly after Dave Ferrucci showed this chart
141
438988
2687
Und kurz nachdem Dave Ferrucci meiner Klasse am MIT dieses Diagramm zeigte,
07:21
to my class at MIT,
142
441675
1652
07:23
Watson beat the world "Jeopardy" champion.
143
443327
3542
schlug Watson den "Jeopardy"-Weltmeister.
07:26
At age seven, Watson is still kind of in its childhood.
144
446869
3989
Mit sieben Jahren ist Watson immer noch irgendwie in seiner Kindheit.
07:30
Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised.
145
450858
5318
Vor kurzem ließen die Lehrer ihn unbeaufsichtigt im Internet surfen.
07:36
The next day, it started answering questions with profanities.
146
456176
5946
Am nächsten Tag begann er, Fragen mit Obszönitäten zu beantworten.
07:42
Damn. (Laughter)
147
462122
2274
Verdammt. (Gelächter)
07:44
But you know, Watson is growing up fast.
148
464396
2280
Aber Watson reift schnell.
07:46
It's being tested for jobs in call centers, and it's getting them.
149
466676
4212
Er wird für Aufgaben in Call-Centern getestet und er versteht sie.
07:50
It's applying for legal, banking and medical jobs,
150
470888
3724
Er bewirbt sich um finanzwirtschaftliche, juristische und medizinische Arbeiten
07:54
and getting some of them.
151
474612
1950
und bekommt einige von ihnen.
07:56
Isn't it ironic that at the very moment
152
476562
1889
Ist es nicht ironisch, dass genau in dem Moment,
07:58
we are building intelligent machines,
153
478451
2234
in dem wir intelligente Maschinen bauen --
08:00
perhaps the most important invention in human history,
154
480685
3449
vielleicht die wichtigste Erfindung in der Geschichte der Menschheit --
08:04
some people are arguing that innovation is stagnating?
155
484134
3975
manche Leute behaupten, Innovation würde stagnieren?
08:08
Like the first two industrial revolutions,
156
488109
2419
Wie bei den ersten beiden industriellen Revolutionen
08:10
the full implications of the new machine age
157
490528
3134
werden sich die Auswirkungen des neuen Maschinen-Zeitalters
08:13
are going to take at least a century to fully play out,
158
493662
2682
frühestens in einem Jahrhundert gänzlich zeigen.
08:16
but they are staggering.
159
496344
3032
Aber sie sind atemberaubend.
08:19
So does that mean we have nothing to worry about?
160
499376
3336
Bedeutet das, dass wir nichts zu befürchten haben?
08:22
No. Technology is not destiny.
161
502712
3680
Nein. Technologie ist nicht gleich Schicksal.
08:26
Productivity is at an all time high,
162
506392
2569
Produktivität ist auf einem historischen Höchststand,
08:28
but fewer people now have jobs.
163
508961
2983
aber jetzt haben weniger Menschen Arbeitsplätze.
08:31
We have created more wealth in the past decade than ever,
164
511944
3120
Wir haben in den letzten zehn Jahren mehr Reichtum als je zuvor geschaffen,
08:35
but for a majority of Americans, their income has fallen.
165
515064
3904
und dennoch ist das Einkommen der meisten Amerikaner gefallen.
08:38
This is the great decoupling
166
518968
2312
Dies ist die große Entkopplung
08:41
of productivity from employment,
167
521280
2976
der Produktivität durch Beschäftigung,
08:44
of wealth from work.
168
524256
3104
des Wohlstands durch Arbeit.
08:47
You know, it's not surprising that millions of people
169
527360
2346
Es ist nicht verwunderlich, dass Millionen von Menschen
08:49
have become disillusioned by the great decoupling,
170
529706
2846
durch die große Entkopplung desillusioniert worden sind?
08:52
but like too many others,
171
532552
1747
Aber wie zu viele andere auch
08:54
they misunderstand its basic causes.
172
534299
3097
missverstehen sie die grundlegenden Ursachen.
08:57
Technology is racing ahead,
173
537396
2610
Technologie rast voran,
09:00
but it's leaving more and more people behind.
174
540006
3550
und sie lässt mehr und mehr Menschen zurück.
09:03
Today, we can take a routine job,
175
543556
3519
Heute können wir eine Routineaufgabe herannehmen,
09:07
codify it in a set of machine-readable instructions,
176
547075
3091
sie in eine Reihe maschinenlesbare Anweisungen kodieren
09:10
and then replicate it a million times.
177
550166
2827
und sie dann millionenfach ausführen lassen.
09:12
You know, I recently overheard a conversation
178
552993
2279
Ich habe vor kurzem ein Gespräch gehört,
09:15
that epitomizes these new economics.
179
555272
1952
das diese neue Wirtschaftslehre widerspiegelte.
09:17
This guy says, "Nah, I don't use H&R Block anymore.
180
557224
4197
So ein Typ sagte: "Nein, ich benutze den H&R-Block nicht mehr.
09:21
TurboTax does everything that my tax preparer did,
181
561421
2448
TurboTax tut alles, was meine Steuerberater getan haben,
09:23
but it's faster, cheaper and more accurate."
182
563869
4558
aber es ist schneller, billiger und genauer."
09:28
How can a skilled worker
183
568427
1799
Wie kann ein Facharbeiter
09:30
compete with a $39 piece of software?
184
570226
3009
mit einer $39-Software konkurrieren?
09:33
She can't.
185
573235
1967
Er kann es nicht.
09:35
Today, millions of Americans do have faster,
186
575202
2780
Heute haben Millionen von Amerikanern eine schnellere,
09:37
cheaper, more accurate tax preparation,
187
577982
2387
billigere und genauere Steuerberatung.
09:40
and the founders of Intuit
188
580369
1486
Und den Gründern von Intuit
09:41
have done very well for themselves.
189
581855
2493
ist es dabei ziemlich gut gegangen.
09:44
But 17 percent of tax preparers no longer have jobs.
190
584348
4214
Aber 17 Prozent der Steuerberater haben keine Arbeitsplätze mehr.
09:48
That is a microcosm of what's happening,
191
588562
2078
Das ist ein Mikrokosmos dessen, was vor sich geht.
09:50
not just in software and services, but in media and music,
192
590640
4677
Nicht nur bei Dienstleistungen und Software, auch in Medien und Musik,
09:55
in finance and manufacturing, in retailing and trade --
193
595317
3686
den Finanzen und der Fertigung, im Handel und dem Gewerbe --
09:59
in short, in every industry.
194
599003
3895
Kurzum, in jeder Branche.
10:02
People are racing against the machine,
195
602898
3095
Menschen rennen gegen die Maschine an,
10:05
and many of them are losing that race.
196
605993
3090
und viele von ihnen verlieren das Rennen.
10:09
What can we do to create shared prosperity?
197
609083
3886
Was können wir tun, um gemeinsamen Wohlstand zu erzeugen?
10:12
The answer is not to try to slow down technology.
198
612969
3017
Die Antwort ist nicht zu versuchen, die Technologie verlangsamen.
10:15
Instead of racing against the machine,
199
615986
2557
Anstatt gegen die Maschinen anzutreten,
10:18
we need to learn to race with the machine.
200
618543
3677
müssen wir lernen, mit der Maschine anzutreten.
10:22
That is our grand challenge.
201
622220
3129
Das ist unsere große Herausforderung.
10:25
The new machine age
202
625349
2324
Das neue Computer-Zeitalter
10:27
can be dated to a day 15 years ago
203
627673
3113
kann auf einen Tag vor 15 Jahren datiert werden,
10:30
when Garry Kasparov, the world chess champion,
204
630786
2878
als Gary Kasparov, der Schach-Weltmeister,
10:33
played Deep Blue, a supercomputer.
205
633664
3706
gegen Deep Blue spielte, einen Supercomputer.
10:37
The machine won that day,
206
637370
2012
Die Maschine hat an diesem Tag gewonnen
10:39
and today, a chess program running on a cell phone
207
639382
2968
und heute kann ein Schachprogramm, das auf einem Mobiltelefon läuft,
10:42
can beat a human grandmaster.
208
642350
2296
einen menschlichen Großmeister schlagen.
10:44
It got so bad that, when he was asked
209
644646
3365
Es wurde so schlimm, dass, als man ihn fragte,
10:48
what strategy he would use against a computer,
210
648011
2563
welche Strategie er gegen einen Computer anwenden würde,
10:50
Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied,
211
650574
4016
der niederländische Großmeister Jan Donner antwortete:
10:54
"I'd bring a hammer."
212
654590
1771
"Ich würde einen Hammer mitbringen."
10:56
(Laughter)
213
656361
3680
(Gelächter)
11:00
But today a computer is no longer the world chess champion.
214
660041
4544
Aber heute ist kein Computer mehr Schach-Weltmeister.
11:04
Neither is a human,
215
664585
2654
Aber auch kein Mensch,
11:07
because Kasparov organized a freestyle tournament
216
667239
3579
denn Kasparow organisierte ein Freestyle-Turnier
11:10
where teams of humans and computers
217
670818
1916
bei dem Teams aus Mensch und Computer
11:12
could work together,
218
672734
2099
zusammenarbeiten konnten.
11:14
and the winning team had no grandmaster,
219
674833
3157
Das Siegerteam hatte keinen Großmeister,
11:17
and it had no supercomputer.
220
677990
2465
es hatte auch keinen Supercomputer.
11:20
What they had was better teamwork,
221
680455
4175
Was sie hatten, war eine bessere Zusammenarbeit.
11:24
and they showed that a team of humans and computers,
222
684630
5016
Und sie zeigten, dass ein Team aus Mensch und Computer
11:29
working together, could beat any computer
223
689646
3048
in Zusammenarbeit jeden Computer
11:32
or any human working alone.
224
692694
3520
oder jeden allein arbeitenden Menschen schlagen kann.
11:36
Racing with the machine
225
696214
1664
Mit der Maschine anzutreten
11:37
beats racing against the machine.
226
697878
2343
schlägt gegen die Maschine anzutreten.
11:40
Technology is not destiny.
227
700221
2564
Technologie ist nicht gleich Schicksal.
11:42
We shape our destiny.
228
702785
1742
Wir gestalten unser Schicksal.
11:44
Thank you.
229
704527
1447
Vielen Dank.
11:45
(Applause)
230
705974
5016
(Applaus)
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