Chen wing/moon, eine der wichtigsten ökonomien der welt, ist im hinblick auf die AI, an der sich die unterschiedlichen länder derzeit beteiligen, fast still. Der bau der AI aus japan ist grundsätzlich nicht zu erkennen nicht nur mit groben modellen, sondern auch mit bescheidenen ansprüchen. Zum beispiel enden modelle der Open -calm - und Rinna an der spitze der AI in japan, aber sie liefern in der bewertung sogar deutlich weniger als das veraltete gpm-3-modell Von OpenAI (Open intelligente unternehmen). Japan verfügt derweil anscheinend auch nicht über die art Von firma mit berühmten aitsus, die weder über riesen noch über besondere star-firmen verfügt. Dies deutet eindeutig darauf hin, dass japan in dieser AI revolution Von den anderen ökonomien wirklich weit hinter sich gelassen wurde.

Tatsächlich ist japan zu lange ein wichtiger akteur in der geschichte der AI gewesen. Die suche nach künstlicher intelligenz begann in japan bereits in den 1960er und 1970er jahren mit einer serie bemerkenswerter erfolge. In den 1980er und 1990er jahren gelang es japan nicht nur, einige durchbrüche bei der anwendung der AI zu erzielen, sondern es legte auch das ehrgeizige projekt der "vierten generation" vor. Mehr noch: zu jener zeit betrachtete fast die gesamte AI tiefenlernen als abstoßen, während japan, wo es viele seiner talentierten mitarbeiter gab, fast zu der letzten bastion tiefenlernens wurde. Viele glaubten, japan würde die folgen einer tiefgründigen revolution anführen.

Es scheint, dass japans position im bereich der AI jedoch zu beginn des neuen jahrhunderts zunehmend schwindet. Diese ehemalige festung des tiefenlernens ist für einen zunehmend globalen diskurs gesperrt. Bis heute scheint japan seinen platz bei der weiteren AI revolution nicht gefunden zu haben.

Es ist die frage, wie es möglich ist, dass japan, das einst führend bei AI war, die vergangenen drei jahrzehnte verliert. Was sollten wir daraus lernen? Es sei denn, es gibt noch hoffnung, dass das land bei der AI wieder aufblühen kann.

"Die suche nach dem fall: 60er und 70er.

Die geschichte der japanischen ai-entwicklung geht zumindest bis in die 1960er jahre zurück. Damals setzte sich künstliche intelligenz noch nicht lange als eigenständige disziplin in die geschichte ein und es gab noch keine einigkeit darüber, wie und wie sie sich entwickeln sollte. Trotzdem ist diese neu entstehende wissenschaftswelt für sich allein schon spannend genug, "eine vision wie die der menschlichen intelligenz hervorzubringen". Japan, das gerade erst aus diesem krieg zu erwacht begonnen hatte, erkannte schnell enorme perspektiven in dieser disziplin und schloss sich dieser entwicklung aktiv an.

Die wichtigsten erfolge japans bei der entwicklung der k.l-bereiche in den 1960er und 1970er jahren zeigen sich in zwei bereichen:

Einerseits die entwicklung und fertigung Von robotern. Japan konzentriert sich hier aus praktischen gründen. Als schüler des zweiten weltkriegs und besiegte japan einen krieg, in dem es eine menge seiner bevölkerung verlor und deren demographische verzerrungen auslöste. Das führte zu einer relativ schwachen bevölkerung japans. Mit der erholung der wirtschaft wuchs in japan die nachfrage nach arbeitskräften, wodurch ein beträchtlicher mangel an arbeitskräften entstand.

Im jahr 1960 wurde Von der amerikanischen firma Unima in den vereinigten staaten der erste industrielle roboter der welt entwickelt, so dass japan die möglichkeit erkannte, den mangel an arbeitskräften durch roboter zu verringern. Anfangs importierte japan roboter hauptsächlich aus den usa. Im jahr 1968 erwarb die japanische kawasaki schwerhand corporation (auch als "kawasaki" bekannt) bei einem leistungsunternehmen eine lizenz für die produktion und baute sich selbst eine. Zunächst litt kawasaki aufgrund mangelnder erfahrungen bei der produktion Von robotik an masern, doch schon bald war die fähigkeit der japanischen ingenieure, zu lernen und verbesserungen zu führen, die fähigkeiten der Von kawasaki produzierten maschinen über die eigenen produkte Von acme hinausreichen. Nach der kawasaki, haben sich viele japanische unternehmen bereits in die entwicklung und fertigung Von robotik investiert. Anfang der 1970er jahre entwickelten sich die unternehmen hiob, tokyo und shimada ihre eigenen roboteraktivitäten, und das wachstum entsprechender netzwerke begann.

Seit die industrieroboter fuß gefasst hatten, konzentrierten sich die japaner auf kompliziertere menschliche roboter. 1973 brachte die japanische morphida-universität den menschlichen roboter WABOT 1-1 erfolgreich zum einsatz. Im gegensatz zu industriellen robotern, die nur mit festen aufgaben arbeiten können, besteht WABOT-1 aus körpersystemen, optischen und kommunikativen systemen, die körperfunktionen nachahmen und entsprechend reagieren, aber auch einfache sprachbeziehungen zu menschen haben. Das produkt hatte, wie man sich vorstellen kann, eine sehr große wirkung.

Auf der anderen seite die theorie der frühen neuronalen netze. Mit ihrer unterstützung ergab sich im jahr 1958 ein erstes nsa-modell, über das der professor Von der corfällt, so frankrosenblattsie den namen "stinkringtron", und ergab so die suche nach handschrift erfolgreich. Zwar hat der erfolg der wahrsage-maschine einiges über die anwendungen Von neuronalen netzwerken gezeigt, aber die debatte darum geht weiter. Unter den unzähligen fragen, die es darüber stellt, ist die anpassung der parameter ein sehr wichtiger aspekt. Wir Wissen, dass die bewertung der neuronetzwerkleistung fast ausschließlich Von den parameter ihres modells abhängt, doch da sie in ihrer funktionsweise selbst eine blasskiste darstellt, ist es schwierig zu versuchen, die eigenschaften eines modells zu optimieren, indem man diese parameter anpasst. Insbesondere wenn die parameter der modelle zunehmen und die ebene der modelle zunimmt, nimmt die schwierigkeit exponentiell zu. Es mag lange her sein, dass das problem angegangen wurde, aber es ist auch so, dass ein großteil der AI gelehrten diesen technologischen pfad zugunsten des viel wichtigeren symbols aufgegeben haben.

Aber gerade als die meisten wissenschaftler mit den neurologischen netzen fertig Waren, schlugen einige japanische forscher mit hartnäckigem ziel zu, diese entwicklung zu erforschen. Zwei der beiden gelehrten, die zu den größten beiträgen gehörten: einer Von ihnen ist Shun ichiAmari. 1967, er tatsächlich entlastungsquotienten rückgang "(StochasticGradientDescent,; rbi8 1650). Mit dieser methode wird jeweils eine probe Oder eine kleine gruppe Von proben vom trainingsdatenkreis ausgewählt und der verlauf in richtung der verlorenen funktion berechnet und der musterparameter entsprechend der richtung des negativen gefälles aktualisiert. Diese methode bot einen robusten denkansatz im hinblick auf die regulierung Von neuronalen netzen. Viele jahre später machte GeoffreyHinton so etwas wie einen so genannten "rückkoppelungs - Oder quid-algorithmus", so daß ihm die originale idee idee war, das modell so zu entwickeln, daß es Von SGD aufgenommen wurde. Ein anderer gelehrter ist der Ku hikokuchi in fukushima. Sein größter beitrag war die erforschung der neuroarchitektur des netzes. Doch schon 1979 zeigte er ein "neuronaler mentor", das 1980 realität wurde ein modell, in dem man "ein altes neuronales netzwerk" in bewegung setzen will, das in ein haus in "conconnection" (CNN) eingerichtet wird.

Zoom: in den 1980er und 1990er jahren

In den 1980ern wurde es zu einem eingebildeten mainstream am oberen ende der skala. Der symbonismus betrachtet die grundlegenden einheiten unseres erkenntnisdenkens und unserer denkmuster als symbole, und kognitive prozesse sind eine funktion der zeichendarstellung. Dieser symbolische algorithmus muss also simuliert werden, um die ki zu ermöglichen. Anfangs konzentrierten sich die symbole hauptsächlich auf die wortbildung durch symbole und die folgerung. In den 1980er jahren war es edwarda-fwatbaum, der das Wissen der forschungsgebiete mit symbolischem denkmuster in verbindung setzte und so einen technischen weg zu dem sogenannten "expertensystem" schuf.

Was ist ein "expertensystem"? Es ist ein computerprogramm, das menschliche experten bei der lösung Von problemen imitiert. Solche systeme verfügen über zahlreiche kenntnisse und erfahrungen in den verschiedensten bereichen und sind in der Lage, auf der grundlage dieser kenntnisse und erfahrungen zu schlussfolgern, die entscheidungsprozesse menschlicher experten zu simulieren und so "komplexe probleme" zu lösen. Wenn ein expertensystem größer wird, gilt: je größer die probleme, die es lösen kann, desto größer ist die macht. Die vorbereitung Von Wissen auf expertensysteme wird als "wissenstechnik" bezeichnet.

Ein "expertensystem" unterscheidet sich vom "tiefenlernen" erheblich. Ein "expertensystem" basiert auf der arbeit Von menschen und bedeutet, dass "tiefenlernen" Von den computern über nernernetzwerke lernt, also lernen es mehr Von den maschinen selbst. Zwar ist es intuitiv nicht so einfach, Wissen einzugeben, wie es den maschinen überlassen werden kann, selbst zu lernen, aber unter den gegebenen technologischen bedingungen gab es noch keinen schlüssel zur regulierung Oder rechnerleistung, sodass "tiefenlernen" fast überflüssig wurde und "expertensysteme" an bedeutung gewonnen hätten.

Bald werde auch in japan die dominanz des "expertensystems" im bereich der AI herrschen. Im gegensatz zu den usa wurde dieser prozess in japan allerdings Von der regierung vorangetrieben.

Seit den 1970er jahren versuchte japan mit seiner raschen wirtschaftskraft, staatlich dominierte ran an zentrale technologische schlüsselsektoren zu gehen und damit die oberhand zu gewinnen. Zunächst gelang es japan mit dieser methode, einen durchbruch zu erzielen der klassische durchbruch bei der entwicklung eines dynamisch zusteuernden rechners (DRAM), der es zum chips - weltführenden sicherheitsmacht machte. Unmittelbar nach diesen Siegen strebte die japanische regierung die damals geschäftige computerbranche an und versuchte vor den usa und europa die entwicklung des "computer der fünften generation" zu bedrängen.

Die so genannte fünfte generation des computers entwickelte sich aus einer damals beliebten einteilung der computerentwicklungsstufe. Zunächst war das stadium der methodik auf den schaltungen ausgerichtet, die der computer bediente. Gemäß dieser standardredik benutzen die ersten computer hauptsächlich röhre, der zweite transistor, die dritte generation einen integrierten schaltkreis und die vierte generation einen grossen integrierten schaltkreis.

Das japanische department of japan bat im jahr 1978 tohrumoka, den damaligen leiter des informatik center der universität Von tokio, um die erforschung der fünften generation Von computern zu veranlassen. Im jahre 1981 legte yugonda dem ministerium für die provinz korea einen machtenden, 89 seiten Langen bericht vor. Der bericht kommt zu dem schluss, dass die fünfte generation Von computern möglicherweise nicht durch einen durchbruch im hardware-bereich definiert wird, sondern durch eine innovation zwischen systemstrukturen und software. Durch eine verbindung Von hard - und software sollte die fünfte generation mit dem benutzer so kommunizieren können wie der mensch. Bei den damals bestehenden technischen bedingungen war der neue computer der zukunft, eine riesige wissensbasis der technik, ein ausgeklügeltes technisches system.

Jetzt scheint yugang mit seiner einstellung vollkommen zu weit voraus zu sein und seine vision für die fünfte generation des rechners ist tatsächlich die eines AIPC, bei dem die giganten inzwischen wetteiferten. Aber zu jener zeit, als das japanische selbstbewusstsein tobte, wurde es umgehend vom japanischen gesundheitsministerium anerkannt. Das ministerium hat bald beschlossen, die entwicklung Von computern der fünften generation einzuleiten.

Bevor damit alles begann, musste allerdings noch eine schwierige frage gelöst werden: welche architektur muss ein computer der fünften generation haben? In joentomers bericht empfiehlt er sechs fortschrittliche strukturen: logisches programm, funktionen, ga - und algebra, abstrakter datentyp, datenstrom und innovative und auf den fong-yman-mechanismus basierende erfindungen. Bei diesen sechs strukturen sind wissenschaftler und die industrie einige entdeckungen gemacht. In der die erforschung des zedenten ziemlich ausgereift ist. Dies ist beispielsweise der preis dafür, dass die startup-firma durchaus ihren preis in den funktionen erklictet hat und mit ihrer software bereits zwei - bis dreimal so effizient ist wie normale maschinen. Also neigten eine reihe Von spezialisten und experten in japan damals dazu, über ops, die auf der funktion eines programmierlandes LISP basieren, durchzubrechen. Verschiedene chi führende experten jedoch, am beispiel kazurofus, chi, chi, chi, haben die logik-basierte sprache Prolog angegriffen. Es gibt eine interpretation, warum yunbo sich auf seine aussage eingelassen hat. Sie arbeitet, weil sie als nicht-humanitär erscheint: LISP ist Von den amerikanern, Prolog nicht. Daher können die japaner den amerikanischen weg nicht gehen, um ihren traum der "nummer eins" zu verwirklichen. So absurd sich eine solche sichtweise auch anhört, vor allem angesichts des epochalen kontextes erscheint sie dennoch als wahrscheinlichste erklärung.

Letztendlich wurden unter den einflussreichen männern Von männern wie yunchi nach einer eindeutigen ausrichtung, basierend auf einem eindeutigen Prolog - sprachschema, rechner der fünften generation eingerichtet. , japan TongChanSheng gemeinsamen ein,. Wurde 3:37 computer institute (InstituteofNew GenerationComputerTechnolo - gy), und hat das durchziehen für erfolgte direktor des instituts, einheit koordinierung forschung zu. Yunchi hat zur eigentlichen forschung und entwicklung 40 fachleute ihrer früheren kollegen und forschungsinstitute herangezogen. Um das projekt stark zu unterstützen, plant das gesundheitsministerium, im laufe der zehn jahre 400 millionen dollar zur verfügung zu stellen, die Von den beteiligten unternehmen zur verfügung gestellt werden.

Japan hat die ganze nation mobilisiert, um den computer der fünften generation zu entwickeln. Der AI Von heute hat sich bewusst dafür eingesetzt, dass dies auch Von der politik beeinflusst wird. Es ist sehr natürlich, dass es das fachwissen ist, das der AI im weg steht. Ist der einsatz in japan nun erfolgreich? Die antwort lautet: nein.

Obwohl die regierung Von japan im überschwang ist, wird das computerkonzept der fünften generation in seminaren und seminaren immer heißer, aber echte technologische forschung bleibt nicht so gut. Vieles davon hängt vom charakter eines expertensystems ab. Wie bereits erwähnt, sind große wissenswerte voraussetzung für ein robustes reservoir an expertise. Um sicherzustellen, dass computer, die diese kenntnisse eingeben, natürlichen kontakt mit ihnen aufnehmen können, bedarf es einer klaren bestimmung der eigenschaften der interaktion. Zumindest damals war das sehr schwierig. In der realität hat ein wort Oder ein wort unterschiedliche bedeutungen, und was ein gerät davon abhängig machen kann, kann je nach situation unterschiedlich sein. Bei der logik sind regeln für jede situation eine logische vorbedingung. Folglich wären die logischen regeln, denen sich eine solche sprachsprache bedienen lässt, enorm, und es wäre unmöglich, zu erwarten, dass ein gerät die benötigten inhalte basierend auf dem generierten Wissen generiert. In der zwischenzeit hat sich der enorme aufschwung umgekehrt, und die regierung verfügt nicht mehr über die nötigen kapazitäten zur finanzierung ihrer projekte. Schließlich endete das computerprogramm der fünften generation in japan nach einigen erfolglosen prototypen.

Das scheitern des computer-projekts der fünften generation wird der AI der japanischen k.i. enormen schaden zufügen. Mit diesen strategien werden nicht nur riesige summen für forschung und entwicklung ausgegeben, sondern die gesamte aif-gemeinschaft überstrapaziert. Doch angesichts der tatsache, dass der computer der fünften generation eingesetzt wird, sind die ressourcen der gesellschaft auf diesem weg hin zu sachverständigen hin verlagert worden, und selbst erwachsene wie fukushima können sich nur schwer auf die benötigten finanzmittel einstellen. Japans dominanz in den neuralen netzwerken begann sich zu verblassen.

Rückzug: das 21. Jahrhundert

Der ursprung tiefenlernens geht fast zu beginn der AI disziplin zurück, zu deren pionieren diese modelle, wie die "wahrnehmungsmaschinen", gehören. Allerdings ist dieser technologische pfad aufgrund der technologischen bedingungen marginalisiert. Selbst ein top-gelehrter wie sinton blieb lange zeit auf der bank.

Im jahr 2006 hat sich das schicksal im griff. Im gleichen jahr brachten sin und sein schüler, der mega-sindero, einen riesigen beitrag Es wird empfohlen, die schnelligkeit des training Von neuronal netzwerken auf die skala zu setzen, bis auf eine großstadt. Die veröffentlichung, die viele menschen mit der vorstellung konfrontiert hat, dass es möglich sein könnte, den kostendruck auf die gegnerschaft zu brechen, hat die schluss - neurologische netzwerkforschung nach jahren der stille wieder aufleben lassen. Um sich Von einem fabel loszulösen, widmete sich sinton der wissenschaft dieser art Von studien mit der bezeichnung "tiefenlernen".

Bis 2012 hatte tiefgründiges lernen endlich die welt Von seiner macht überzeugt. In diesem jahr erhielt ein neurkraftmodell namens AlexNet den großen meister der visuellen erkennung mit 15,3 prozent fehlerrate. Das war eine gute leistung, die die bisher erreichte fehlerrate halbiert hat. Dadurch wurde der gesamten führungsebene bewusst, dass mit einem durchbruch Von engpässen im rechnen das vielleicht in der Lage ist, in die zukunft zu lernen. So strömte eine vielzahl Von kapital und talenten in das gebiet ein und es kam zu einer explosion. Im jahr 2016 wir gefunden, dass wir AlphaGo aus tiefenem lernen AlphaGo zu einem der besten glücksspieler der menschheit gemacht haben. Im jahr 2017 schaffte man innerhalb des transformer-rahmens die ladentheken über die ladentheken. Damit begann man die entwicklung eines modells des transformten ten. Es ist wichtig, dass der mensch nicht an seine grenzen geht, denn er ist an der entwicklung der originellen komponenten beteiligt. Es ist keine übertreibung zu sagen, dass tiefgreifendes lernen die letzten zehn jahre ein dramatischer marsch entlang der gesamten aik-grenze war.

Was ist inzwischen in japan passiert? Doch wie wir bereits gesehen haben, forscht japan schon sehr früh nach brüchigem Wissen und gewissen. Gelehrte wie limo yunnan und fukushima, beide sind renommierte pioniere auf diesem gebiet. Tatsächlich verfolgten japanische gelehrte in den 1980er jahren, als sich fast alle der welt Von den neuronalen netzwerken verabschiedet hatten, weitere forschungen in dieser richtung. Laut tiefe lernen revolution drei, "der Yang Likun (YannLeCun) erinnerungen, 1988 er ideen" JuanJi des "(noch - volutionalNeuralNetworks, CNN), können gekommen? In fast gehören gestellt. Vielmehr ist es in genau diesem land das reich der reichen nerven, denn die revolution der tiefgründigenden ist nicht aufzuhalten. Ein wichtiger grund mag die orientierung des landesweiten buchbinds der fünften generation sein. Wer würde sich schließlich für ein derart ausgeklügeltes fachwerk entscheiden, wenn die vorteile eines expertensystems mit der brille deutlich höher sind als die der neuronalen netze? Doch als der traum der fünften generation computer in den 1990er jahren dann scheiterte, wurde die finanzierung der gesamten aik-disziplin gekürzt, was die besten köpfe davon abbrachte, überhaupt diesen bereich zu übernehmen.

Diesmal geht es um viel mehr. Sonst hätten zu einer zeit, als japans wirtschaftsleistung derart am boden war, viele japanische unternehmen labors in den usa eröffneten, in denen sie enorme talentierte mitarbeiter rekrutiert und gelagert hatten. Der bekannteste ort ist der NECLab, einer gruppe die 1988 mit dem berühmten japanischen verdant nipponcoal (NEC) im silicon valley gegründet wurde. Ehrengast... Dass der ehrengast yuri und gongbao das gefühl haben, dass sie das ehrengast der kinder sein werden. Doch auch diese wurden Von japan nicht genutzt, sondern setzten sich in folge fort und trugen so zu einem tiefgreifenden lernprozess in den usa und in china bei. Dies zum einen, weil der NECLab falsche orientierung hatte nur eine theorie und nicht die realität, die es al seine teamkollegen sinnlos gemacht hat, die hohes mit der praxis zu vereinen. Zweitens ist die verwaltung sehr unflexibel. Yang lightning beispielsweise wurde Von der warte der laborleitung kritisiert, weil er unangemeldet an der princeton university studiert hatte. Und in dieser hinsicht clab kommt man wohl kaum mit.

Hierzu kommt die bibeln im inland und die probleme im ausland, was zu einer perfekten mischung Von tiefenlernen und tiefgründigem lernen führt. Aber die japaner haben in den letzten jahren erkannt, dass es probleme gibt und versucht, AI durch politische maßnahmen zu fördern. Zumindest bis jetzt nimmt die ehemalige technologische macht ein stand im schatten der jüngsten gewalt-flut noch ein wenig an platz ein.

Der mythos: AI entwicklung in japan ist das noch nicht alles?

Hat japan je eine chance, wieder ein normales land wie AI zu werden? Es scheint für mich immer noch eine chance zu geben. Im hinblick auf seine infrastruktur und seine anwendung hinkt japan zwar momentan alles andere als hinterher, aber seine historische entwicklung bedingt seine erheblichen möglichkeiten zur anwendung.

Der japaner hat eine mögliche richtung der entwicklung mit der AI erkannt. Subtil bedeutet, AI intelligente wesen mit robotern zu verbinden, da diese in der Lage sind, mit menschen zu kommunizieren und komplexe aufgaben auszuführen. Historisch gesehen hat sich japan im roboterbereich recht gut entwickelt. Wie wir im vordersten jahrhundert gesehen haben, begann die erforschung menschlicher roboter in den 1970er jahren. Bis vor kurzem hat es das feld dominiert. Honda beispielsweise, der ASIMO, wurde am markt allgemein bekannt, nahm aber mehr leistung auf, als ähnliche produkte, die ihm mehrere jahre später Kamen (abgesehen Von seinen schwächen, die aber viel zu teuer Waren). Die entwicklung eines gpt-modells in einen roboter wie diesen ist vorstellbar, und der markt ist nicht nur tragfähig, sondern auch flexibel. Natürlich könnte japan nicht nur hochentwickelte roboter wie diese bauen, sondern auch mit hilfe seiner modernen robotik roboter auf spielzeugniveau entwickeln und ausfliegen. Ein derartiges produkt verkauft sich wahrscheinlich gut.

Eine weitere mögliche richtung ist ein riesiges industriemodell. Es gelang es bisher, mit der entwicklung genereller modelle zu konkurrieren, aber die wahren marktanforderungen stellten sich an die branchen. Aber bisher haben großmodelle nur unzureichend entwickelt, das liegt daran, dass unsere aig die produkte auf branchenebene nur in zu geringem maße sammelt und daten zu wenig sammelt. Mit den riesigen summen, die in der vergangenheit auf dem gebiet des expertensystems erbracht wurden, steckt viel industrie - und arbeitsmengen in japan zusammen. Wenn das expertensystem organisch mit den heutigen modifizierten aimodellen kombiniert werden kann, ist die leistungsfähigkeit eines größeren industriemodells, das entwickelt wurde, möglicherweise sehr gut.

Mit japans abstieg bei ai-unternehmen, die es schaffen, aus ähnlichen bereichen vorbeizukommen und echte profite zu erzielen, wird jedes abwärtsspirale des sozialen interesses japans und damit auch das aufkommen neuer rekruten beseitigt. Gemeinsam mit unterstützung durch die politik und der basis früherer errungenschaften ist es unwahrscheinlich, dass japan es nicht schaffen wird, innerhalb eines relativ kurzen zeitraums wieder ein erfolgreicher staat zu sein.

Schließen.

In der neuronetzforschung kommt japan früh an und steckt tief in der ausbildung, allerdings erst kurz vor der "revolution des tiefenlernens". Die derpen auswirkungen vertichender industriepolitik sollten nicht unbeachtet bleiben. Bei al wird es sehr schwierig, vorherzusagen, welcher der vielversprechendsten technologischen wege sich entwickeln wird. Vor allem unter dem einfluss des "paradigmenwechsels" könnten sich unterschiedliche technologische pfade schnell umkehren. Aber man sollte denken, dass es in anbetracht dieser tatsache fast ein vermögen ist, die industriepolitik durch rettende mitte zu finanzieren. Verlieren wir sie, sind die kosten enorm. Die lektion über japan ist schmerzhaft.

Hätte sich japan damals einer seitlichen industriepolitik verschrieben und beispielsweise einen großteil seiner technologischen wege unterstützt, hätten die beiden eine relativ hohe finanzielle ausstattung, um ihre forschung zu vertiefen. Auf der anderen seite werden durch regierungskoordination ein paar brillante forschungs - und technologielücken mit den traditionellen stärken japans wie der robotik kombiniert. Das schicksal der AI in japan Von heute könnte daher ein anderer anblick sein.