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Interviews


A Conversation on AI and Data Science: Semantics to Machine Learning
Interviews
Börteçin Ege, Januar 22, 2018


An Interview with Dr. Riza Berkan and Dr. Mehmet Süzen

ABOUT

Dr. Riza Berkan Dr. Riza Berkan is founder and president of exClone Inc. He is a nuclear scientist with a specialization in semantics, fuzzy logic and artificial intelligence (AI). He is the author of the book Fuzzy Systems Designs Principles published by IEEE and over 100 scientific articles on semantics, neural networks, fuzzy logic and AI. Dr. Berkan is also an expert on semantic search technologies. Before he started exClone Inc. in 2014 he founded hakia Inc., which was an Internet semantic search engine (2004-2011).

Dr. Mehmet Süzen Dr. Mehmet Süzen, originally from the island of Cyprus, completed his doctoral work at the Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) specializing in fundamentals of statistical physics. He worked at the Institute for Photonic Sciences (ICFO) in Barcelona as a postdoctoral scientist employing modern sparse signal recovery techniques i.e. compressed sensing to optics. He has been working in various academic institutions and industries in Europe since then as a data scientist and he is active in machine learning research.



BE: Dear Riza, Dear Mehmet you have been involved for a long time also with machine learning, neural networks and AI. Riza, you are also an expert on Semantic Web and semantic technologies. What do you think today about semantic technologies and other emerging technologies like machine learning?

RB: We are still at infancy in many fronts scientifically speaking. Creating cognitive and sentient computers is a very challenging problem suffering from vast unknowns in biological intelligence. It also suffers from the lack of defining the problem properly like, what is intelligence, awareness, or learning? When the words we use to define scientific problems are vague, it becomes a nightmare to work on them. Today, there is so much interest in these disciplines, which is a good thing, yet with the increased participation there is a chaos of terminology. In addition, large tech companies have started to exaggerate these technologies for their own agenda, sometimes creating hype around particular methods that suit them better. In conclusion, the state of AI technologies today (all included) is not farther than the 2nd mile in a 1,000 mile journey. Assuming that we are in the 3rd mile would be a gross optimism.

MS: We have seen an emergence of a new field, so called data science last years, which covers machine learning and semantic products. Originating from Industry 4.0 initiative by the German government. Technologies and products heavily based on machine learning are used daily by billions of people around the world. The impact is high. But such an incremental success was possible because of simultaneous progress in scalable computing, mass collection of data and interest from industrial investment. The core data science techniques have been actually existed many decades, such as parallel processing, neural networks and statistical learning. Read more...





Anmerkungen zur jetzigen und künftigen Rolle von Semantik
Interviews
Börteçin Ege, Juli 27, 2017


Ein Interview mit Prof. Dr. Ulrich Schade

BE: Sehr geehrter Herr Prof. Schade. Sie sind Mathematiker und Linguist. Sie beschäftigen sich intensiv auch mit semantischen Technologien. Sehen Sie die Zukunft in den semantischen Technologien, wenn es darum geht, nicht nur für Menschen, sondern auch für Maschinen ein verständliches und sicheres Web, also das „Semantic Web“, aufzubauen?

US: Sehr geehrter Herr Ege, semantische Technologien können dazu beitragen, dass das Web leistungsfähiger wird. Damit meine ich, dass für uns Menschen der Umgang mit dem Web einfacher wird und wir schneller gewünschte Ergebnisse erzielen können, also etwa bei einer Suche die Antwort erhalten, die wir benötigen. Das ist zunächst einmal unabhängig von „Verstehen“ und von Sicherheit.

BE: Sie glauben also nicht, dass die Maschinen uns irgendwann tadellos verstehen werden? Ich meine einen Supercomputer wie der HAL 9000 im Stanley Kubricks legendären Film 2001: A Space Odyssey.

US: Das kommt darauf an, wie wir „Verstehen“ definieren wollen. Wenn wir mit Menschen kommunizieren, können wir ja eigentlich auch nicht sicher sein, dass sie uns „verstehen“. Wir leiten das lediglich aus den Handlungen des anderen ab. Wenn wir „Verstehen“ so definieren, dass die Maschine in der Kommunikation und als Folge der Kommunikation „pragmatisch“ so handelt, wie wir es von einem Menschen erwarten, ist „Verstehen“ erreichbar. Natürlich erwarten wir von der Maschine andere Ergebnisse auf eine Frage, die, wenn es um Faktenwissen geht, genauer und ausführlicher sein sollten. Das korrekte „pragmatische Handeln“ bezieht sich also nicht auf die Ergebnisse, sondern darauf, dass die Frage im Sinne des Fragenden beantwortet wird. Wenn ich Ihnen beispielsweise die Frage stelle „Können Sie mir sagen, wie bei Ihnen das Wetter ist?“, erwarte ich nicht die Antwort „Ja, das kann ich.“, sondern eine Auskunft über das Wetter in Wien. Entsprechende Reaktionen und Antworten erwarte ich von einem Computer, der mich „versteht“. Das können wir erreichen, auch bzw. insbesondere mit der Hilfe semantischer Technologien. Will man mehr unter „Verstehen“ verstehen, ist die Diskussion eine andere, und man müsste sich dann darüber einigen, was „mehr“ bedeutet.

BE: Sie werden sich sicher an den Sieg von IBM Watson erinnern, das sich im Jahr 2011 bei der Quizshow Jeopardy! gegenüber seinen menschlichen Konkurrenten durchsetzen konnte. Watson ist ja in der Lage, in nur 15 Sekunden die Akten von einer Million Krebspatienten miteinander zu vergleichen, 10 Millionen Wirtschaftsberichte und 100 Millionen Benutzeranleitungen einzulesen und zu bewerten, um anschließend diesbezügliche Fragen sofort zu beantworten. Was halten Sie von diesem Sieg und im Allgemeinen von IBMs Projekt Watson? Sehen Sie in Watson eine hochwertige Semantische Suchmaschine? Weiterlesen...




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