Från förlöjligade visioner till verklighet: Varför artificiell intelligens och servicerobotar överträffade sina kritiker

Mellan eufori och förakt – en teknologisk resa genom tiden

Historien om tekniska innovationer följer ofta ett förutsägbart mönster: en fas av överdriven eufori följs oundvikligen av en period av besvikelse och förakt, innan tekniken slutligen tyst erövrar vardagen. Detta fenomen kan observeras särskilt slående inom två teknikområden som nu anses vara nyckelteknologier för 2000-talet: artificiell intelligens och servicerobotar.

I slutet av 1980-talet befann sig AI-forskningen i en av de djupaste kriserna i sin historia. Den så kallade andra AI-vintern hade inletts, forskningsfinansieringen skars ner och många experter förklarade visionen om tänkande maskiner som ett misslyckande. Ett liknande öde drabbade servicerobotar två decennier senare: Medan bristen på kvalificerad arbetskraft ännu inte var en samhällsrelevant fråga vid millennieskiftet, avfärdades robotar för servicesektorn som dyra knep och orealistisk science fiction.

Denna analys undersöker de parallella utvecklingsvägarna för båda teknologierna och avslöjar de mekanismer som leder till den systematiska underskattningen av revolutionerande innovationer. Den visar att både den inledande euforin och det efterföljande föraktet var lika bristfälliga – och vilka lärdomar man kan dra av detta för utvärderingen av framtida teknologier.

Lämplig för detta:

• Plattformsekonomi i övergång: Utveckling från september 2018 till september 2025

Tillbakablick till gårdagen: Berättelsen om en missförstådd revolution

Rötterna till modern AI-forskning går tillbaka till 1950-talet, då pionjärer som Alan Turing och John McCarthy lade den teoretiska grunden för tänkande maskiner. Den berömda Dartmouth-konferensen 1956 anses allmänt vara födelsen av artificiell intelligens som forskningsdisciplin. De tidiga forskarna inspirerades av gränslös optimism: De trodde starkt att maskiner skulle uppnå mänsklig intelligens inom några år.

1960-talet innebar de första spektakulära framgångarna. Program som Logic Theorist kunde bevisa matematiska satser, och 1966 utvecklade Joseph Weizenbaum ELIZA, historiens första chatbot. ELIZA simulerade en psykoterapeut och kunde härma mänskliga samtal så övertygande att till och med Weizenbaums egen sekreterare bad om att få tala med programmet ensam. Paradoxalt nog blev Weizenbaum bestört över denna framgång – han hade velat bevisa att människor inte kunde luras av maskiner.

Men den första stora desillusioneringen satte in i början av 1970-talet. Den ökända Lighthill-rapporten från 1973 förklarade AI-forskning som ett grundläggande misslyckande och ledde till drastiska nedskärningar i forskningsfinansieringen i Storbritannien. I USA följde DARPA efter med liknande åtgärder. Den första AI-vintern hade börjat.

En avgörande vändpunkt var kritiken av perceptroner – tidiga neurala nätverk – av Marvin Minsky och Seymour Papert år 1969. De visade matematiskt att enkla perceptroner inte ens kunde lära sig XOR-funktionen och därmed var oanvändbara för praktiska tillämpningar. Denna kritik ledde till ett stillestånd i forskningen om neurala nätverk i nästan två decennier.

1980-talet markerade initialt en renässans för AI med uppkomsten av expertsystem. Dessa regelbaserade system, som MYCIN, som användes vid diagnostisering av infektionssjukdomar, verkade äntligen erbjuda ett genombrott. Företag investerade miljoner i specialiserade Lisp-maskiner optimalt utformade för att köra AI-program.

Men denna eufori varade inte länge. I slutet av 1980-talet stod det klart att expertsystem var fundamentalt begränsade: De kunde bara fungera inom snävt definierade områden, var extremt underhållsintensiva och misslyckades helt så fort de ställdes inför oförutsedda situationer. Lisp-maskinindustrin kollapsade spektakulärt – företag som LMI gick i konkurs redan 1986. Den andra AI-vintern började, ännu hårdare och mer långvarig än den första.

Samtidigt utvecklades robottekniken initialt nästan uteslutande inom industrisektorn. Japan tog en ledande roll inom robotteknik redan på 1980-talet, men fokuserade även på industriella tillämpningar. Honda började utveckla humanoida robotar 1986, men höll denna forskning strikt hemlig.

Den dolda grunden: Hur genombrott uppstod i skuggorna

Medan AI-forskning offentligt ansågs vara ett misslyckande i slutet av 1980-talet, skedde banbrytande utvecklingar samtidigt, om än i stort sett obemärkta. Det viktigaste genombrottet var återupptäckten och fulländandet av bakåtpropagering av Geoffrey Hinton, David Rumelhart och Ronald Williams år 1986.

Denna teknik löste det grundläggande problemet med inlärning i flerskiktade neurala nätverk och motbevisade därmed kritiken från Minsky och Papert. AI-gemenskapen reagerade dock inledningsvis knappt på denna revolution. Tillgängliga datorer var för långsamma, träningsdata för knapphändiga och det allmänna intresset för neurala nätverk hade skadats permanent av den förödande kritiken från 1960-talet.

Endast ett fåtal visionära forskare som Yann LeCun insåg den transformativa potentialen i backpropagation. De arbetade i åratal i skuggan av etablerad symbolisk AI och lade grunden för det som senare skulle erövra världen som djupinlärning. Denna parallella utveckling visar ett karakteristiskt mönster för teknisk innovation: genombrott sker ofta just när en teknik offentligt anses vara ett misslyckande.

Ett liknande fenomen kan observeras inom robotteknik. Medan den allmänna uppmärksamheten på 1990-talet fokuserades på spektakulära men i slutändan ytliga framgångar som Deep Blues seger över Garry Kasparov 1997, utvecklade japanska företag som Honda och Sony i tysthet grunden för moderna servicerobotar.

Även om Deep Blue var en milstolpe inom datorkraft, baserades den fortfarande helt på traditionella programmeringstekniker utan någon egentlig inlärningsförmåga. Kasparov själv insåg senare att det verkliga genombrottet inte låg i rå datorkraft, utan i utvecklingen av självlärande system kapabla till självförbättring.

Robotutvecklingen i Japan gynnades av en kulturellt annorlunda inställning till automatisering och robotar. Medan robotar i västvärlden främst uppfattades som ett hot mot jobb, såg Japan dem som nödvändiga partners i ett åldrande samhälle. Denna kulturella acceptans gjorde det möjligt för japanska företag att kontinuerligt investera i robotteknik, även när de kortsiktiga kommersiella fördelarna inte var uppenbara.

Den gradvisa förbättringen av grundläggande tekniker var också avgörande: sensorer blev mindre och mer precisa, processorer kraftfullare och energieffektivare, och programvarualgoritmer mer sofistikerade. Under årens lopp ackumulerades dessa stegvisa framsteg till kvalitativa språng som dock var svåra att upptäcka för utomstående.

Nutid och genombrott: När det omöjliga blir vardag

Det dramatiska skiftet i uppfattningen om AI och servicerobotar började paradoxalt nog just när båda teknologierna mötte sin hårdaste kritik. AI-vintern i början av 1990-talet tog slut abrupt med en serie genombrott som hade sina rötter i de förmodat misslyckade metoderna från 1980-talet.

Den första vändpunkten var Deep Blues seger över Kasparov 1997, vilket, trots att det fortfarande var baserat på traditionell programmering, permanent förändrade allmänhetens uppfattning om datorkraft. Viktigare var dock renässansen av neurala nätverk som började på 2000-talet, driven av exponentiellt växande datorkraft och tillgången till stora mängder data.

Geoffrey Hintons decennielånga arbete med neurala nätverk bar äntligen frukt. Djupinlärningssystem uppnådde bedrifter inom bildigenkänning, naturlig språkbehandling och andra områden som bara några år tidigare hade ansetts omöjliga. AlphaGo besegrade världsmästaren i Go 2016, och ChatGPT revolutionerade interaktionen mellan människa och dator 2022 – båda baserades på tekniker som hade sitt ursprung på 1980-talet.

Samtidigt utvecklades servicerobotar från en science fiction-vision till praktiska lösningar på verkliga problem. Demografiska förändringar och den växande bristen på kvalificerad arbetskraft skapade plötsligt ett akut behov av automatiserad assistans. Robotar som Pepper användes på vårdhem, medan logistikerrobotar revolutionerade lager.

Avgörande för detta var inte bara tekniska framsteg, utan också en förändring av det sociala ramverket. Bristen på kvalificerad arbetskraft, som inte hade varit ett problem vid millennieskiftet, utvecklades till en av de centrala utmaningarna för utvecklade ekonomier. Plötsligt uppfattades robotar inte längre som jobbdödare, utan som nödvändiga hjälpare.

Covid-19-pandemin accelererade denna utveckling ytterligare. Kontaktlösa tjänster och automatiserade processer fick ökad betydelse, samtidigt som personalbristen inom kritiska områden som sjukvården blev dramatiskt tydlig. Tekniker som hade ansetts opraktiska i årtionden visade sig plötsligt oumbärliga.

Idag har både AI och servicerobotar blivit vardagsverklighet. Röstassistenter som Siri och Alexa är baserade på tekniker direkt härledda från ELIZA, men har förbättrats exponentiellt tack vare moderna AI-tekniker. Vårdrobotar stöder redan rutinmässigt personal på japanska vårdhem, medan humanoida robotar står på gränsen till ett genombrott inom andra serviceområden.

Praktiska exempel: När teori möter verklighet

Förvandlingen från hånade koncept till oumbärliga verktyg illustreras bäst av konkreta exempel som spårar vägen från laboratorienyfikenhet till marknadsberedskap.

Det första imponerande exemplet är utvecklingen av Pepper-roboten av SoftBank Robotics. Pepper är baserad på årtionden av forskning inom människa-robot-interaktion och utformades ursprungligen som en säljrobot. Pepper används nu framgångsrikt på tyska vårdhem för att engagera patienter med demens. Roboten kan föra enkla samtal, erbjuda minnesträning och främja sociala interaktioner genom sin närvaro. Det som ansågs vara ett dyrt knep på 2000-talet visar sig nu vara ett värdefullt stöd för överarbetad vårdpersonal.

Särskilt anmärkningsvärt är den tålmodiga acceptansen: Äldre människor som aldrig växte upp med datorer interagerar naturligt och utan förbehåll med den humanoida roboten. Detta bekräftar den årtionden kontroversiella teorin att människor har en naturlig tendens att antropomorfisera maskiner – ett fenomen som redan observerades med ELIZA på 1960-talet.

Det andra exemplet kommer från logistik: användningen av autonoma robotar i lager och distributionscentraler. Företag som Amazon använder nu tiotusentals robotar för att sortera, transportera och packa varor. Dessa robotar hanterar uppgifter som ansågs vara för komplexa för maskiner för bara några år sedan: De navigerar autonomt genom dynamiska miljöer, känner igen och manipulerar en mängd olika objekt och koordinerar sina handlingar med mänskliga kollegor.

Genombrottet kom inte från ett enda teknologiskt språng, utan från integrationen av olika teknologier: Förbättringar inom sensorteknik möjliggjorde exakt miljöuppfattning, kraftfulla processorer möjliggjorde beslutsfattande i realtid och AI-algoritmer optimerade samordningen mellan hundratals robotar. Samtidigt gjorde ekonomiska faktorer – personalbrist, stigande arbetskraftskostnader och ökade kvalitetskrav – plötsligt investeringar i robotteknik lönsamma.

Ett tredje exempel finns inom medicinsk diagnostik, där AI-system nu hjälper läkare att upptäcka sjukdomar. Moderna bildigenkänningsalgoritmer kan diagnostisera hudcancer, ögonsjukdomar eller bröstcancer med en noggrannhet som är lika med eller till och med överträffar den hos medicinska specialister. Dessa system är direkt baserade på neurala nätverk, som utvecklades på 1980-talet men avfärdades som opraktiska i årtionden.

Utvecklingens kontinuitet är särskilt imponerande: Dagens djupinlärningsalgoritmer använder i huvudsak samma matematiska principer som backpropagation från 1986. Den avgörande skillnaden ligger i den tillgängliga datorkraften och datamängderna. Det som Hinton och hans kollegor demonstrerade med små leksaksproblem fungerar nu med medicinska bilder med miljontals pixlar och träningsdataset med hundratusentals exempel.

Dessa exempel visar ett karakteristiskt mönster: De möjliggörande teknologierna uppstår ofta årtionden före sin praktiska tillämpning. Mellan den vetenskapliga genomförbarhetsstudien och marknadsberedskapen finns det vanligtvis en lång fas av stegvisa förbättringar, under vilken tekniken verkar stagnera för utomstående. Genombrottet sker sedan ofta plötsligt när flera faktorer – teknisk mognad, ekonomisk nödvändighet, social acceptans – samverkar samtidigt.

Vår globala bransch- och affärsexpertis inom affärsutveckling, försäljning och marknadsföring - Bild: Xpert.Digital

Branschfokus: B2B, digitalisering (från AI till XR), maskinteknik, logistik, förnybar energi och industri

Mer om detta här:

• Xpert Business Hub

Ett ämnesnav med insikter och expertis:

• Kunskapsplattform om global och regional ekonomi, innovation och branschspecifika trender
• Insamling av analyser, impulser och bakgrundsinformation från våra fokusområden
• En plats för expertis och information om aktuell utveckling inom näringsliv och teknologi
• Ämnesnav för företag som vill lära sig om marknader, digitalisering och branschinnovationer

Skuggor och motsägelser: Framstegets baksida

Framgångssagan om AI och servicerobotar är dock inte utan sina mörka sidor och olösta motsägelser. Det inledande föraktet för dessa teknologier hade delvis helt legitima skäl som fortfarande är relevanta idag.

Ett centralt problem är det så kallade "svarta lådan"-problemet i moderna AI-system. Medan expertsystemen på 1980-talet hade, åtminstone teoretiskt sett, begripliga beslutsprocesser, är dagens djupinlärningssystem helt ogenomskinliga. Inte ens deras utvecklare kan förklara varför ett neuralt nätverk fattar ett visst beslut. Detta leder till betydande problem inom kritiska tillämpningsområden som medicin eller autonom körning, där spårbarhet och ansvarsskyldighet är avgörande.

Joseph Weizenbaum, skaparen av ELIZA, blev en av de hårdaste kritikerna av AI-utveckling av en anledning. Hans varning om att människor tenderar att tillskriva mänskliga egenskaper till maskiner och ha otillbörlig tilltro till dem har visat sig vara profetisk. ELIZA-effekten – tendensen att missta primitiva chattrobotar för att vara intelligentare än de är – är mer relevant idag än någonsin, eftersom miljontals människor interagerar med röstassistenter och chattrobotar varje dag.

Robotik står inför liknande utmaningar. Studier visar att skepticismen mot robotar i Europa ökade avsevärt mellan 2012 och 2017, särskilt när det gäller deras användning på arbetsplatsen. Denna skepticism är inte irrationell: Automation leder faktiskt till att vissa jobb försvinner, även när nya skapas. Påståendet att robotar bara tar sig an "smutsiga, farliga och tråkiga" uppgifter är vilseledande – de tar i allt högre grad över även kvalificerade jobb.

Utvecklingen inom omvårdnaden är särskilt problematisk. Medan omvårdnadsrobotar hyllas som en lösning på personalbrist finns det en risk att ytterligare avhumanisera en redan ansträngd sektor. Interaktion med robotar kan inte ersätta mänsklig vård, även om de kan utföra vissa funktionella uppgifter. Frestelsen ligger i att prioritera effektivitetsvinster framför mänskliga behov.

Ett annat grundläggande problem är maktkoncentrationen. Utvecklingen av avancerade AI-system kräver enorma resurser – datorkraft, data, kapital – som bara ett fåtal globala företag kan uppbåda. Detta leder till en exempellös maktkoncentration i händerna på ett fåtal teknikföretag, med oförutsedda konsekvenser för demokrati och socialt deltagande.

Lisp-maskinernas historia på 1980-talet erbjuder en lärorik parallell här. Dessa högt specialiserade datorer var tekniskt briljanta men kommersiellt dömda eftersom de endast kontrollerades av en liten elit och var oförenliga med standardteknik. Idag finns det en risk att liknande isolerade lösningar kommer att utvecklas inom AI – med skillnaden att makten den här gången ligger hos ett fåtal globala företag snarare än specialiserade nischföretag.

Slutligen kvarstår frågan om långsiktiga samhällseffekter. De optimistiska förutsägelserna från 1950-talet om att automatisering skulle leda till mer fritid och välstånd för alla har inte slagit in. Istället har tekniska framsteg ofta lett till större ojämlikhet och nya former av utnyttjande. Det finns liten anledning att tro att AI och robotteknik kommer att ha en annan inverkan den här gången om inte medvetna motåtgärder vidtas.

Lämplig för detta:

• Framsteg inom robotteknik: En omfattande översikt

Framtida horisonter: Vad det förflutna avslöjar om morgondagen

De parallella utvecklingshistorierna för AI och servicerobotar erbjuder värdefulla insikter för att bedöma framtida tekniktrender. Flera mönster kan identifieras som med stor sannolikhet kommer att framträda i framtida innovationer.

Det viktigaste mönstret är den karakteristiska hypecykeln: Nya teknologier går vanligtvis igenom en fas av uppblåsta förväntningar, följt av en period av besvikelse, innan de slutligen når praktisk mognad. Denna cykel är inte slumpmässig utan återspeglar de olika tidsskalorna för vetenskapliga genombrott, teknisk utveckling och samhälleligt införande.

Avgörande här är insikten att banbrytande innovationer ofta uppstår just när en teknik offentligt anses vara ett misslyckande. Backpropagation utvecklades 1986, mitt under den andra AI-vintern. Grunden för moderna servicerobotar dök upp på 1990- och 2000-talen, då robotar fortfarande ansågs vara science fiction. Detta beror på att tålmodig grundforskning sker utanför den offentliga rampljuset och bär frukt först år senare.

För framtiden innebär detta att särskilt lovande tekniker ofta kommer att hittas inom områden som för närvarande anses problematiska eller misslyckade. Kvantberäkning är där AI var på 1980-talet: teoretiskt lovande, men ännu inte praktiskt gångbar. Fusionsenergi befinner sig i en liknande situation – 20 år ifrån marknadsberedskap i årtionden, men med kontinuerliga framsteg i bakgrunden.

Ett andra viktigt mönster är de ekonomiska och sociala förhållandenas roll. Teknologier råder inte bara på grund av sin tekniska överlägsenhet, utan för att de adresserar specifika problem. Demografiska förändringar skapade behovet av servicerobotar, bristen på kvalificerad arbetskraft gjorde automatisering till en nödvändighet, och digitalisering genererade de datamängder som möjliggjorde djupinlärning från första början.

Liknande drivkrafter för framtiden kan redan identifieras idag: Klimatförändringarna kommer att främja teknik som bidrar till minskade koldioxidutsläpp. Ett åldrande samhälle kommer att driva på innovationer inom medicin och vård. Den ökande komplexiteten i globala system kommer att kräva bättre analys- och kontrollverktyg.

Ett tredje mönster gäller konvergensen av olika teknikområden. Inom både AI och servicerobotar var genombrottet inte resultatet av en enda innovation, utan snarare integrationen av flera utvecklingslinjer. Inom AI kom förbättrade algoritmer, större datorkraft och mer omfattande datamängder samman. Inom servicerobotar konvergerade framsteg inom sensorteknik, mekanik, energilagring och programvara.

Framtida genombrott kommer sannolikt att uppstå i gränssnitten mellan olika discipliner. Att kombinera AI med bioteknik skulle kunna revolutionera personlig medicin. Att integrera robotik med nanoteknik skulle kunna öppna upp helt nya tillämpningsområden. Att kombinera kvantberäkning med maskininlärning skulle kunna lösa optimeringsproblem som för närvarande anses svårlösta.

Samtidigt varnar historien för överdrivna kortsiktiga förväntningar. De flesta revolutionerande teknologier kräver 20–30 år från vetenskaplig upptäckt till utbredd samhällelig implementering. Denna period är nödvändig för att övervinna tekniska inkörningsproblem, minska kostnader, bygga infrastruktur och vinna social acceptans.

En särskilt viktig lärdom är att teknologier ofta utvecklas helt annorlunda än vad man ursprungligen förutspådde. ELIZA var avsett att visa begränsningarna för datorkommunikation, men det blev en modell för moderna chatbotar. Deep Blue besegrade Kasparov med rå datorkraft, men den verkliga revolutionen kom med självlärande system. Servicerobotar var ursprungligen avsedda att ersätta mänskliga arbetare, men de visar sig vara ett värdefullt tillskott i situationer med personalbrist.

Denna oförutsägbarhet bör tjäna som en påminnelse om ödmjukhet vid utvärdering av nya teknologier. Varken överdriven eufori eller generellt förakt gör den tekniska utvecklingens komplexitet rättvisa. Istället krävs ett nyanserat tillvägagångssätt som tar både potentialen och riskerna med nya teknologier på allvar och är villig att revidera bedömningar baserat på nya insikter.

Lärdomar från en missförstådd era: Vad som återstår av kunskapen

De parallella historierna om artificiell intelligens och servicerobotar avslöjar grundläggande sanningar om den tekniska förändringens natur som sträcker sig långt bortom dessa specifika områden. De visar att både blind teknologisk eufori och generell teknofobi är lika vilseledande.

Den viktigaste insikten är insikten om tidsgapet mellan vetenskapligt genombrott och praktisk tillämpning. Det som idag framstår som en revolutionerande innovation har ofta sina rötter i årtionden av grundforskning. Geoffrey Hintons bakåtpropagering från 1986 formar ChatGPT och autonoma fordon idag. Joseph Weizenbaums ELIZA från 1966 lever vidare i moderna röstassistenter. Denna långa latens mellan uppfinning och tillämpning förklarar varför teknikbedömningar så ofta misslyckas.

Den så kallade "besvikelsernas dal" spelar en avgörande roll här. Varje betydande teknologi går igenom en fas där dess ursprungliga löften inte kan uppfyllas och den anses vara ett misslyckande. Denna fas är inte bara oundviklig, utan till och med nödvändig: Den filtrerar bort tvivelaktiga tillvägagångssätt och tvingar fram ett fokus på verkligt gångbara koncept. De två AI-vintrarna på 1970- och 1980-talen eliminerade orealistiska förväntningar och skapade utrymme för det tålmodiga förarbete som senare ledde till verkliga genombrott.

En annan viktig insikt gäller de sociala förhållandenas roll. Teknologier råder inte enbart på grund av sin tekniska överlägsenhet, utan för att de svarar på konkreta sociala behov. Demografiska förändringar har förvandlat servicerobotar från en kuriositet till en nödvändighet. Bristen på kvalificerad arbetskraft har förvandlat automatisering från ett hot till en räddningsaktion. Detta kontextuella beroende förklarar varför samma teknik utvärderas helt olika vid olika tidpunkter.

Betydelsen av kulturella faktorer är särskilt anmärkningsvärd. Japans positiva inställning till robotar möjliggjorde fortsatta investeringar i denna teknik, även när den ansågs opraktisk i väst. Denna kulturella öppenhet lönade sig när robotar plötsligt blev efterfrågade över hela världen. Omvänt ledde den växande skepticismen mot automatisering i Europa till att kontinenten hamnade på efterkälken inom viktiga framtida teknologier.

Historien varnar också för farorna med teknologisk monokultur. Lisp-maskinerna på 1980-talet var tekniskt briljanta, men misslyckades eftersom de representerade oförenliga isolerade lösningar. Idag finns den motsatta faran: Dominansen av ett fåtal globala teknikföretag inom AI och robotik kan leda till en problematisk maktkoncentration, vilket hämmar innovation och komplicerar demokratisk kontroll.

Slutligen visar analysen att teknologisk kritik ofta är berättigad, men framförs av fel skäl. Joseph Weizenbaums varning om humaniseringen av datorer var profetisk, men hans slutsats att AI inte borde utvecklas på grund av detta visade sig vara felaktig. Skepticismen mot servicerobotar baserades på legitim oro för jobb, men förbisedde deras potential att åtgärda arbetskraftsbrist.

Denna insikt är särskilt viktig för utvärdering av framväxande teknologier. Kritik bör inte riktas mot tekniken i sig, utan snarare mot problematiska tillämpningar eller otillräcklig reglering. Uppgiften är att utnyttja potentialen i nya teknologier samtidigt som man minimerar deras risker.

AI:s och servicerobotarnas historia lär oss ödmjukhet: Varken 1950-talets entusiastiska profetior eller 1980-talets pessimistiska prognoser slog in. Verkligheten var mer komplex, långsammare och mer överraskande än väntat. Denna lärdom bör alltid hållas i åtanke när man utvärderar dagens framtida teknologier – från kvantberäkningar till genteknik till fusionsenergi.

Samtidigt visar historien att tålmodig, kontinuerlig forskning kan leda till revolutionerande genombrott även under ogynnsamma omständigheter. Geoffrey Hintons decennielånga arbete med neurala nätverk förlöjligades länge, men formar idag allas våra liv. Detta borde uppmuntra oss att inte ge upp, inte ens inom till synes hopplösa forskningsområden.

Men den kanske viktigaste lärdomen är denna: tekniska framsteg är varken automatiskt bra eller automatiskt dåliga. Det är ett verktyg vars effekter beror på hur vi använder det. Uppgiften är inte att demonisera eller avguda teknologi, utan att forma den medvetet och ansvarsfullt. Endast på detta sätt kan vi säkerställa att nästa generation av underskattad teknologi verkligen bidrar till mänsklighetens välbefinnande.

☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska

☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!

Konrad Wolfenstein

Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Measure

Dra nytta av Xpert.Digitals omfattande, femfaldiga expertis i ett heltäckande tjänstepaket | FoU, XR, PR och optimering av digital synlighet - Bild: Xpert.Digital

Xpert.Digital har djup kunskap i olika branscher. Detta gör att vi kan utveckla skräddarsydda strategier som är anpassade efter kraven och utmaningarna för ditt specifika marknadssegment. Genom att kontinuerligt analysera marknadstrender och bedriva branschutveckling kan vi agera med framsyn och erbjuda innovativa lösningar. Med kombinationen av erfarenhet och kunskap genererar vi mervärde och ger våra kunder en avgörande konkurrensfördel.

Mer om detta här:

• Använd 5 -Fold -kompetensen hos Xpert.digital i ett paket - från 500 €/månad