Verkaufsgespräch für eine Rückenstrecker-Maschine der Luxus-Klasse

 

Szene: Ein elegant designter Messestand mit dem dezenten Schriftzug "Vertebrae Ultima". Dr. Maximilian von Hohenzollern, ein renommierter Orthopäde mit einer Privatklinik in bester Lage, steht vor der beeindruckenden Maschine. Ihm gegenüber steht Herr Julian Brandt, der Vertriebsleiter von "Vertebrae Ultima".

Dialog:

Dr. von Hohenzollern: (Betrachtet die Maschine aufmerksam, fährt mit der Hand über die Carbonfaser) Sehr beeindruckend, Herr Brandt. Die Verarbeitung scheint von höchster Qualität zu sein.

Herr Brandt: Guten Tag, Herr Dr. von Hohenzollern. Es freut mich sehr, dass Sie unsere Vertebrae Ultima ins Auge gefasst haben. In der Tat verwenden wir nur die besten Materialien und legen größten Wert auf eine makellose Verarbeitung.

Dr. von Hohenzollern: Ich habe die Broschüre studiert. Die technologischen Ansätze sind… nun ja, ambitioniert. Die adaptive Biomechanik und die Fluid-Motion Resistance Technology klingen vielversprechend. Könnten Sie mir das in der Praxis erläutern?

Herr Brandt: Selbstverständlich, Herr Doktor. Nehmen Sie doch bitte Platz. (Deutet auf den ergonomisch geformten Sitz) Die Vertebrae Ultima kalibriert sich zunächst auf die exakte Anatomie des Nutzers. Sobald Sie eine Übung beginnen, erfassen die Mikrosensoren Ihre Wirbelsäulenbewegung und Muskelaktivität in Echtzeit. Die Fluid-Motion Resistance passt den Widerstand absolut gleichmäßig an Ihre Kraftentwicklung an – ohne jegliche ruckartigen Bewegungen oder Belastungsspitzen.

Dr. von Hohenzollern: Interessant. Und die Neuro-Muskuläre Stimulation? In welchen Fällen setzen Sie diese ein?

Herr Brandt: Die NMS ist optional zuschaltbar und kann die Rekrutierung der Muskelfasern im Musculus erector spinae intensivieren. Wir empfehlen sie insbesondere bei Patienten mit ausgeprägter Muskelschwäche oder zur Optimierung des Trainingserfolgs bei Hochleistungssportlern. Die Intensität wird dabei stets individuell angepasst und durch unsere KI-gestützte Software überwacht.

Dr. von Hohenzollern: Die 3D-Wirbelsäulenanalyse auf dem Bildschirm ist ebenfalls bemerkenswert. Liefert das System wirklich präzise Daten?

Herr Brandt: Absolut, Herr Doktor. Unser hochauflösendes Kamerasystem erfasst die Wirbelsäulenbewegung mit einer Genauigkeit im Submillimeterbereich. Das Echtzeit-Feedback ermöglicht es dem Nutzer, seine Bewegungsausführung zu optimieren und Dysbalancen zu erkennen. Auch für uns als behandelnde Ärzte liefert diese detaillierte Analyse wertvolle Einblicke in den Trainingsfortschritt.

Dr. von Hohenzollern: (Nickt nachdenklich) Die Personalisierung durch die KI klingt ebenfalls fortschrittlich. Wie werden die Trainingsprogramme erstellt?

Herr Brandt: Unsere Software greift auf eine umfangreiche Datenbank von biomechanischen Daten und wissenschaftlichen Studien zurück. Nach einer initialen Analyse Ihrer Patienten oder Ihrer eigenen Präferenzen erstellt die KI maßgeschneiderte Trainingspläne, die sich dynamisch an den Fortschritt anpassen. Der virtuelle Coach gibt dabei jederzeit Anweisungen und Korrekturen.

Dr. von Hohenzollern: Und die Integration mit anderen Gesundheitsdaten? Könnte man beispielsweise Daten von Wearables einbinden?

Herr Brandt: Selbstverständlich, Herr Doktor. Die Vertebrae Ultima ist mit gängigen Gesundheits- und Fitness-Trackern kompatibel. So erhalten Sie ein ganzheitliches Bild des körperlichen Zustands und können das Training optimal darauf abstimmen.

Dr. von Hohenzollern: (Steht auf und betrachtet die Maschine erneut) Herr Brandt, die Technologie ist zweifellos beeindruckend. Aber lassen Sie uns über das Wesentliche sprechen: den Preis. In der Broschüre steht eine Summe von einer Million Euro. Das ist… eine signifikante Investition.

Herr Brandt: (Lächelt dezent) Das ist korrekt, Herr Doktor. Die Vertebrae Ultima ist nicht nur ein Trainingsgerät, sondern ein Ergebnis jahrelanger Forschung und Entwicklung, gefertigt aus den exklusivsten Materialien und ausgestattet mit der fortschrittlichsten Technologie, die derzeit verfügbar ist. Dieser Preis reflektiert nicht nur die Produktionskosten, sondern auch den einzigartigen Mehrwert, den dieses System bietet.

Dr. von Hohenzollern: Und dieser Mehrwert besteht worin konkret für meine Klientel? Meine Patienten sind anspruchsvoll und erwarten die bestmögliche Behandlung.

Herr Brandt: Genau hier liegt der entscheidende Punkt, Herr Doktor. Die Vertebrae Ultima ermöglicht Ihnen, Ihren Patienten eine Rückentherapie auf einem Niveau anzubieten, das mit herkömmlichen Methoden kaum erreichbar ist. Die präzise Steuerung der Bewegung, die individuelle Anpassung, das detaillierte Feedback und die wissenschaftlich fundierten Trainingsprogramme führen zu schnelleren und nachhaltigeren Ergebnissen. Dies stärkt nicht nur die Zufriedenheit Ihrer Patienten, sondern positioniert Ihre Klinik auch als führend im Bereich der orthopädischen Rehabilitation.

Dr. von Hohenzollern: (Denkt kurz nach) Die Exklusivität ist natürlich auch ein Faktor. Ein solches Gerät würde meine Praxis von anderen abheben.

Herr Brandt: Absolut, Herr Doktor. Die Vertebrae Ultima ist ein Statement. Sie demonstriert Ihren Anspruch auf höchste Qualität und Innovation. Zudem ist im Preis ein umfassendes Betreuungspaket enthalten, das die Lieferung, Installation, eine ausführliche Schulung Ihres Teams und einen persönlichen 24/7-Support umfasst. Wir stellen sicher, dass die Integration in Ihre Klinik reibungslos verläuft.

Dr. von Hohenzollern: (Blickt Herrn Brandt in die Augen) Herr Brandt, ich bin beeindruckt. Die Technologie und die Präsentation sind überzeugend. Ich sehe das Potenzial, meinen Patienten damit einen echten Mehrwert zu bieten. Lassen Sie uns über die Details der Bestellung und die Lieferzeiten sprechen.

Herr Brandt: (Erleichtert und professionell) Sehr gerne, Herr Doktor. Ich bin zuversichtlich, dass die Vertebrae Ultima eine wertvolle Bereicherung für Ihre Klinik sein wird. Kommen Sie bitte mit an unseren Besprechungstisch, dann können wir alles im Detail besprechen.

(Beide verlassen den Stand in Richtung eines separaten Gesprächsbereichs.)

Birds eye perspective towards AI

 The AI revolution started in 2023 is different to the PC revolution in the 1990er because its more complex to understand. There is not a single technology available like a desktop PC but multiple abstract technologies which are resulting into surprising result. To become an overview over the development there is a need to identify key patterns which are common for all possible large language3 models created in the past and in the future.

What these AI systems have in common is, that they working with natural language and they were optimized for benchmarks. The ability of language understanding and the complexity of the benchmarks has been improved over the months. That means, that current LLMs are more powerful than former counterparts.

The surprising situation is, that even before the year 2010 early attempts were made to measure Artificial intelligence. In computer chess the ELO score is used to measure the propability to win a game of chess played by humans or machines. The lastest iteration of chess engines have an ELO score much higher than the smartest human chess player available. Modern AI systems were benchmarked not only with chess elo score but with question answering quizs, image generation benchmarks and öcoding benchmarks. The limitation of an AI is given by the benchmark. If the benchmark isn't able to measure correctly, the underlying AI system which scores in the benchmark has a low quality.

The general pathway towards AI is to create first a benchmark, for example a VQA benchmark, then test existing AI systems in this benchmark, and in the third step, the original benchmark gets improved. Such a development workflow produces a self evolving ecosystem which consists of more complex benchmarks, in combination with more powerful Large langhuage models.

The main difference between former chess playing AI in the 1990s and current LLMs like chatgpt is, that the benchmark is more difficult. Playing and winning a game of chess or tictactoe isn't recognized as a serious challenge. All the existing AI system are able to do so. The newly invented obstacle is to understand documents, generate prose text and generate videos. Such kind of challenge is a serious obstacle for current AI systems.

What makes the situation a bit unusual is, that the newly created / discovered benchmarks are closely related to human's problem solving skills. Recognizing objects in a symbol and answering questions for a document is similar to what humans are doing. And doing physical tasks, like pick&place objects or assembling a car is also closely related to human's daily life. If robots and AI software is able to do these tasks with the same and even a higher precision this is perceived as a technological singularity.

Its hard or even impossible to find a benchmark which can be solved by humans, but not by machines. Only very advanced tasks like driving a car or writing academic papers are not solved by machines yet. Instead of analyzing how a certain LLMs is working internally, the more important question is which sort of benchmarks can be solved by this AI. This allows to get a better picture about the current situation in AI technology.

Zeitreise 2.0: Wie KI unsere Vergangenheit neu erfinden wird

 *Ein Gespräch mit Dr. Maximilian Stern, dem Visionär hinter dem Chronos-Projekt*

Reporter: Dr. Stern, Ihr Chronos-Projekt sorgt für großes Aufsehen. Können Sie uns erklären, was genau dahintersteckt?

Dr. Stern: Stellen Sie sich vor, Sie könnten in die Vergangenheit reisen, nicht als Beobachter, sondern als Teil der Geschichte. Chronos ist ein Holodeck, das durch KI-gestützte Simulationen historische Ereignisse in atemberaubender Detailtreue rekonstruiert.

Reporter: Eine virtuelle Zeitmaschine also?

Dr. Stern: Genau. Wir nutzen riesige Datenmengen aus historischen Archiven, Tagebüchern, Gemälden und sogar genetischen Analysen, um immersive 3D-Simulationen zu erschaffen. Die KI extrapoliert fehlende Informationen und erzeugt so eine lebensechte Erfahrung.

Reporter: Das klingt nach Science-Fiction.

Dr. Stern: Die Grenzen zwischen Fiktion und Realität verschwimmen zunehmend. Wir stehen am Anfang einer neuen Ära der Geschichtsforschung. Chronos ermöglicht es uns, Geschichte nicht nur zu lesen, sondern sie zu erleben.

Reporter: Welche Anwendungsbereiche sehen Sie?

Dr. Stern: Bildung, Forschung, Unterhaltung – die Möglichkeiten sind endlos. Stellen Sie sich vor, Schüler könnten das antike Rom besuchen oder mit Leonardo da Vinci sprechen. Historiker könnten in die Köpfe historischer Persönlichkeiten eintauchen und ihre Motive besser verstehen.

Reporter: Gibt es ethische Bedenken?

Dr. Stern: Natürlich. Wir sind uns der Verantwortung bewusst. Chronos soll kein Voyeurismus sein, sondern ein Werkzeug des Verständnisses. Wir entwickeln strenge Richtlinien für die Nutzung der Technologie.

Reporter: Kritiker warnen vor der Gefahr, die Vergangenheit zu verfälschen.

Dr. Stern: Geschichte ist immer eine Interpretation. Chronos bietet uns eine neue Perspektive, aber es ist wichtig, die Grenzen der Simulation zu erkennen. Wir sind nicht allwissend, aber wir können der Wahrheit näherkommen.

Reporter: Wie weit sind Sie mit dem Projekt?

Dr. Stern: Wir haben bereits beeindruckende Prototypen entwickelt. Die ersten Simulationen sind verblüffend realistisch. Wir arbeiten daran, die Technologie für ein breiteres Publikum zugänglich zu machen.

Reporter: Wann können wir mit Chronos rechnen?

Dr. Stern: Wir hoffen, in den nächsten Jahren erste öffentliche Vorführungen zu ermöglichen. Die Zukunft der Geschichtsforschung hat gerade erst begonnen.

Reporter: Dr. Stern, vielen Dank für das aufschlussreiche Gespräch.

Dr. Stern: Gern geschehen. Die Zukunft ist aufregend, nicht wahr?

How to navigate in the AI Literature

 

The collected papers and books about artificial intelligence and robotics are the most dominant resource available to investigate the subject in detail. The assumption is, that every subject was described already in the Gutenberg galaxy, the only question is where exactly and how well a certain text was written.

Especially for newbies its important to identify possible entry point to start the journey to AI. Such an entry point are “np hard” and “Np complete” problems which are discussed since the 1990s in common books about algorithms. The idea is that apart from vanilla problems like sorting an array and searching in a string, some advanced challenges are available. These advanced challenges have no known algorithm, or the algorithm is working with so called heuristics.

The good news is, that these np hard problems are a good starting point to investigate the subject of AI. Every AI problem problem is also an np hard problem. That means, AI is trying to solve only the advanced problems not researched in classical computer science, e.g. path planning, motion planning, decision making in games or human to machine communication.

There are some attempts available to solve even np hard problems, e.g. guided search in the state space or evaluation function. Especially evaluation functions are a widely discussed subject within the AI community because they are needed for computer chess. There are hundreds or even thousands of books available which are dedicated only to evaluation functions, so we can say that this subject might be a good starting point to become familiar with AI.

Understanding how the AI revolution works

In contrast, to the PC revolution in the early 1990s the AI revolution isn't a mainstream movement. What is called the AI revolution is mostly invisible in the public perception. there are no Cebit like expos, no dedicated computer journals in the bookstore and even online forums about Artificial Intelligence are missing. For the newbies this situation is very disappointing and there are rumors available that perhaps the AI revolution isn't there.

To make the development around robotics and AI visible, there is a need to focus on the Gutenberg galaxy. Even the term needs to be introduced first. What is called the Gutenberg galaxy is term coined by Marshall McLuhan and describes the ecosystem of printed information. Inside the Gutenberg galaxy there is a sub-section available which contains of books and journals with a small amount of readers from the academic domain. This sub-section is the epicentre of the AI revolution.

According to the published papers there is a lot of progress available. Especially from 1990 until 2020 many new disciplines and algorithms around Artificial Intelligence were invented. It was mentioned before, that this development was mostly invisible or ignored by the public, but this fact doesn't mean, that it is not there. It means only that the entry barrier is high.

The dominant question asked by published papers around AI is how to enable a computer to think like a human. This question was investigated under multiple perspectives by different authors. There are not a handful or hundreds of papers available but million papers were written about robotics and Artificial intelligence. For a single reader it would take hundreds of years to get familiar with all this knowledge.

The reason why it makes sense to become familiar with the literature around AI is because its not the only place in which the AI revolution is visible. If the proceedings are printed out, it can be traced back similar to a puzzle at which moment in time which innovation was available in the literature. All the important technology around neural networks, SLAM localization of robots and grounded language is already available in the literature. What is missing are the readers.

Perhaps it makes sense explain why the entry barrier to the Gutenberg galaxy is high. From a formal perspective, 90% of the written information about Artificial Intelligence was formulated in English and the content has made public available under a creative commons license. That means, technically the pdf documents can be downloaded and read by everyone without any costs. The problem is the language in these documents which contains complex abstract vocabulary and assumes that the reader is already familiar with a subject. Its not possible to explain the inner working of a neural network to beginners, but the assumption is always that the reader is already an expert on this field and needs only detailed information. Even the most accessible book “Russel/Norvig: AIMA” can't be called beginner friendly because its a scientific book written for computer scientists.

A good starting point for newbies into the subject of AI might be so called np hard problem. NP hard problems are a subcategory of computer science puzzle for example the traveling salesman problem or motion planning problems. These problems are usually unsolvable, but the AI communities tries to find algorithms for solving these problems anyway. So we can say, that the AI papers are trying to solve np hard problems. The task can be compared with “Squaring the circle”, some researchers are convinced that this is possible, while other have give up.

Until the 1990 there was a widespread opinion available that AI in general can't be realized. It was proven mathematical that np hard problems are unsolvable and that even neural networks are overwhelmed by motion planning problem. This situation has changed since 1990s. Today, a large percentage of AI researchers is convinced that robots can be build in reality.