What the Brewmaster Said

On Quora, somebody recently ask: “How much alcohol does beer contain?”, and I replied as follows:

It depends on what the brewer intended. As has been noted, most popular beers are designed with an alcohol content of between 4 and 6 percent in mind, but there are specialty beers that top out at 7.5 percent or more. In Germany, these are called “Starkbier”. In Belgium, Duvel Barrel Aged is rated at 11.5%.

I once spent a nice afternoon in Weihenstephan by Munich at the beer garden operated for centuries by what is now State Brewers‘ academy of the Technical University, the traditional training center for future Bavarian brewmasters. I bought a liter mug of starkbier and settled down to enjoy myself. A second mug followed, and as I was wobbling back with my third, I noticed a group of portly gentlemen in shirtsleeves at a nearby table obviously enjoying their lunchbreak.

They kept nudging each other and gesturing in my direction until, finally, one of them came over and apologized. He introduced himself of one of the teaching staff, observed that I had surely noticed they were talking about me, and asked me if I knew exactly what I was drinking? “No”, I replied, “but it’s pretty damn good!”

He sat down and explained to me that students at the brewing university are required to experiment with ways to prolong the fermentation process. Normally, fermentation stops when the single-celled microorganisms called yeasts that break the sugar in the mash down into alcohol and carbon monoxide reach a level that is toxic to the yeasts themselves. Beer, when all is said and done, is yeast shit mixed with water. Think environmental pollution: If we keep poisoning our surroundings, one day we, too, will perish.

Anyway, the budding brewers use cooling or pressure fermenting to see just how far they can go. Afterwards, the stuff is virtually unsellable, so they often turn it over to their colleagues who run the beer garden. I asked him how much alcohol it contained, and he shrugged. “Anywhere between 13 and 20 percent”, he said.

I have often asked myself if he was pulling my leg in typical Bavarian humor fashion. I mean: What would the authorities say if one of Bavaria’s most famous beer gardens is selling what essentially amounts to an unlicensed alcoholic beverage?

Anyway, that’s what he told me, and who am I to doubt the word of a brewmaster with a belly as big as one of his own barrels?

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The Wine Capital of the World? Would you believe Andorra?

The United States in the biggest market for wine, but Americans are far from leading the world as far as average consumption is concerned. According to an 2017 article in the London Telegraph, that honor goes to tiny Andorra, a remote but immensely rich principality in the eastern Pyrenees. According to data compiled by the U.S. Commerce Department’s International Trade Administration, the approximately 70,000 Andorrans guzzle almost 4 million liters a year, which equals 56.9 liters or 76 bottles per head and year. That is including minors who, presumably, do not contribute to those figures. Since Andorra is a popular ski destination and tax haven, lots of that consumption can be traced to après-ski and duty-free shopping. The world’s Top Ten are:

1. Andorra – 56.9 liters
2. Vatican City – 56.2
3. Croatia – 46.9
4. Portugal – 43.7
5. France – 43.1
6. Slovenia – 42.5
7. Macedonia – 40.4
8. Falkland Islands – 38.5
9. Switzerland – 37
10. Italy – 34.1

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Europe Takes the Lead

The internet needs fixing, there’s no doubt about it, but whose job is it? Much can be left to the IT industry itself, which has shown itself quite competent in the past to self-regulate, standardize and hold itself to high moral standards.

Unfortunately, that is not enough. The invisible hand of the market needs help from national and international legislators. In the old Wild West, they would have called it Law ‘n’ Order. The logical body to regulate a transnational network like the internet, you might think, is the United Nations but, given the diversity of economic and political systems with their competing and, more often, conflicting goals and ethics, that hardly seems likely. So, who else?

The internet was born in the United States and for decades US authorities exercised a self-assumed authority in cyberspace. Then regulation became the watchword – of conservatives, at least – and the current administration is more likely to loosen than tighten things like antitrust regulation, much less put Big Tech on a leash for things like hate speech, child pornography or unfair business practices. The other big player, China, is more interested in putting the internet under control of party apparatchiks, which is unacceptable to Western liberal democracies.

Only one remains: Europe. The third-largest economic bloc in the world is powerful enough to enforce rules and regulations on its own turf and influential enough to persuade other countries to follow their lead. Weiterlesen

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How I Got To Drink the Best Wine in the World

A question on Quora today sent me off on a trip down memory lane. Someone asked: „Which bottles should be tasted at least once in the life of a wine lover?“

My answer was:

Tricky, because simply going by name and vintage can backfire completely. In the 80ies when I worked as a freelance restaurant tester and wine critic for “Playboy” magazine, I was invited to a blind tasting competition in Wiesbaden hosted by Helmut Wodarz, the legendary chef at the “Ente im Lehel”. There, the best Bordeauxs money could buy (and we’re talking ’49 Mouton Rothschild, ’59 Latour and ’61 Haut Brion here; wines that cost over $100 then and probably more than $1,000 today) were to face off against some of the best Californian wines provided by the Nappa Valley Vinters Association who were out to prove that they could hold their own with the best in the world. The Californians brought along a selection of relatively young wines, above all the legendary ‘74, the “last of the old cabs” grown on vines that were 25 years old and more.

It was very simple to determine who was who: If the wine was brownish, muddy and had a “widow’s ring”, it was sure to be a Frenchman. If it was dark red, crystal clear and unblemished, it came from California.

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Den Wald trotz lauter Bäume erkennen

Die vielleicht größte Stärke von KI-Systemen ist ihre Fähigkeit, Muster wie Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeiten in einem riesigen Datenwust zu erkennen, aber auch in Bildern und Tönen. Der Begriff Mustererkennung (englisch: Pattern Recognition) tauchte schon in den 30er Jahren im Zusammenhang mit statistischen Auswertungen auf, aber erst der Computer eröffnete in den 50er und 60er Jahren Anwendungsmöglichkeiten auf anderen Gebieten. In den 70er Jahre setzte sich zunächst die optische Texterkennung (Optical Character Recognition, OCR) durch, die zunächst vor allem in der Verarbeitung des Posteingangs großer Firmen Erfolge feierte. Dort kam es ja nicht so sehr auf die Inhaltsanalyse an: Es genügte meist Dinge wie das Layout von Formularen, Firmenlogos oder bestimmte Textfelder erkennen zu können. Mit der Zeit war es auch möglich, zwischen relevanten Bereichen (Texte, Bildunterschriften) und irrelevanten Bereichen (Abbildungen, Weißflächen, Linien) zu unterscheiden.

Heute bildet Mustererkennung die Grundlage vieler Funktionen in der intelligenten Datenverarbeitung, sei es in der Medizin oder Biologie, in der Spracherkennung oder bei Übersetzungssoftware, in der Objekterkennung und bei Börsenhandelssystemen, um nur ein paar Beispiele zu nennen.

Aber ist Mustererkennungs wirklich KI? Weiterlesen

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Dartmouth und der erste KI-Winter

Teilnehmer am Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence 1956 (Photo: Margaret Minsky)

Genau genommen wurde das Gebiet der Künstlichen Intelligenz im Sommer 1956 erfunden, als sich die damals führenden Forscher auf dem jungen Gebiet der Kognitivwissenschaft zu einem Workshop an der Dartmouth-Universität im US-Bundestsaat New Hampshire trafen. Das Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence war ein Stelldichein der großen Namen in dem damals noch winzigen Forschungsfeld, zum Beispiel John McCarthy von Stanford, der den Begriff der „Artificial Intelligence“ als Erster prägte, Claude Shannon von den Bell Labs, der „Vater der Informationstheorie, Marvin Lee Minsky, der später das AI Laboratory am MIT gründen sollte, Nathaniel Rochester, der den legendären IBM 701 konstruierte, der erste für wissenschaftliche Zwecke bestimmte Rechner, der den Übergang zu voll elektronischen Computern bei IBM markierte. Sechs Wochen lang trafen sich diese Gurus mit einer wechselnden Schar von Experten und Anhängern der Idee im ersten Stock der mathematischen Fakultät der Eliteuni. Im Grunde war es eine Mischung aus Sommer-Camp und Brainstorming, aber es hat die Geschichte der Computerwissenschaft und der Maschinenintelligenz bis heute maßgeblich beeinflusst.

Zugleich war der Dartmouth-Workshop auch das erste Beispiel für den beispiellosen Hype, der dieses Thema seitdem begleitet. Einige Teilnehmer sagten damals im Sommer 1956 voraus, dass es innerhalb von nur einer Generation, also spätestens in etwa 20 bis 25 Jahren, Maschinen geben würde, die ebenso intelligent sein würden wie der Mensch. Herbert Alexander Simon, der 1978 den Wirtschafts-Nobelpreis gewinnen sollte, und sein Kollege Allen Newell, der 1975 den A.M. Turing Award gewinnen sollte, so etwas wie der Nobelpreis für Computerwissenschaftler, sagten 1958 voraus, dass in zehn Jahren ein Computer der amtierende Schachweltmeister sein würde.

Nun, wie wir wissen sollte es fast 40 Jahre, nämlich bis 1997 dauern, ehe IBM’s Superrechner Deep Blue das Schachgenie Garry Kasparov besiegen und sich damit den Weltmeistertitel holen würde. Das hielt die KI-Pioniere aber nicht davon ab, lautstark die Werbetrommel für ihr Fachgebiet zu rühren – mit großem Erfolg: Firmen und Regierungsstellen überschlugen sich in den 60er und 70er Jahren darin, ihnen Millionen von Dollar zu geben, um ihren Traum zu verwirklichen. Weiterlesen

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Was ist Deep Learning wirklich – und wie neu ist es?

KI stößt dort an ihre Grenzen, wo das Trainieren intelligenter Systeme und Algorithmen mit menschlichem Aufwand verbunden ist. Expertensysteme sind dafür das beste Beispiel: Im Zeitalter von Big Data und IoT liefern Sensoren so große Datenmengen, dass kein Mensch mehr mit dem Füttern der Rechnersysteme nachkommen kann. Die Maschinen, das war schon iin den Urtagen der KI in den 50er Jahren klar, werden lernen müssen, selber zu lernen.

AI-Pionier Marvin Minsky schuf bereits 1951 die erste lernende Maschine, die er SNARC nannte (die Abkürzung von Stochastic neural analog reinforcement calculator), ein neuronaler Netzcomputer, der das Verhalten einer Maus in einem Labyrinth simulieren sollte. Die virtuelle Maus war in der Lage, ohne fremde Hilfe einen Weg aus dem Irrgarten zu finden, indem es immer neue Versuche unternahm, sich aber das Ergebnis der früheren Versuche merken konnte. Das ist auch die Methode, mit der Kleinkinder lernen und ihre Umgebung erforschen: Gebranntes Kind scheut bekanntlich das Feuer! Es wird quasi künstliches Wissen aus Erfahrungen generiert. Die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse lassen sich verallgemeinern und für neue Problemlösungen oder für die Analyse von bisher unbekannten Daten verwenden.

Maschinenlernen (Machine Learning) beschreibt also Algorithmen, die sich in Abhängigkeit von den Eingangsdaten selbst anpassen können. Auf diese Art können Muster und Gesetzmäßigkeiten in Datenbeständen erkannt werden, um darauf basierend Vorhersagen zu treffen. Typische Anwendungsgebiete für Machine Learning sind etwa Spamfilter, Prognosesysteme (z. B. Wetter) sowie Betrugserkennung.

Deep Learning ist der Teilbereich des Machine Learning, dem die KI-Forschung gerade die allerhöchste Aufmerksamkeit widmet. Sie nutzt neuronale Netze, die sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns ausrichten, um aus riesigen Datenmengen belastbare Prognosen und Entscheidungen abzuleiten, ohne dass dazu menschliches Eingreifen nötig ist. Deep Learning setzt umfangreiches Training voraus. Dazu wird das System mit bereits vorhandenem Wissen gefüttert, beispielsweise Bilddatenbanken, die es anschließend mit unbekannten Daten vergleicht und analysiert. Der Vorteil gegenüber den alten Expertensystemen der 80er Jahre liegt in dem wesentlich geringeren Trainingsaufwand: Der Mensch muss dem System nur eindeutig sagen, ob das zu identifizierende Objekt auf dem Bild zu sehen ist oder nicht (zum Beispiel eine Ampel oder ein Fußgänger). Das Deep Learning-Programm benützt diese Information, um die typischen Merkmale einer Ampel oder eines Fußgängers zu „lernen“ und daraus ein Vorhersagemodell zu entwickeln. Dazu arbeitet sich das Programm immer tiefer in die Zwischenschichten des neuronalen Netzes hinein – daher der Begriff „Deep Learning“. So kann es sein, dass die Knoten oder Einheiten der ersten Zwischenschicht lediglich die Helligkeit der Bildpixel registrieren. Die nächste Schicht könnte erkennen, dass bestimmte Pixel Linien bilden. Die dritte Ebene könnte zwischen horizontalen und vertikalen Linien unterscheiden, und so weiter, bis das System am Ende Arme, Beine und Gesichter erkennen kann und damit in der Lage ist, die abgebildete Person als „Fußgänger“ zu klassifizieren. Weiterlesen

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Warum das Web weiß ist

Suchmaschinenbetreibern wird seit Jahren vorgeworfen, rassistische Algorithmen zu verwenden. Versuchen Sie es selbst: Wer bei Google oder Bing als Suchbegriff „Hände“ eingibt, bekommt fast ausschließlich weiße Hände präsentiert. Ähnliches passiert, wenn man „babies“ eingibt: Es lachen einem nur weiße Säuglinge entgegen! Die Grafikdesignerin Johanna Burai geründete deshalb 2015 sogar ein Projekt, das Sie World White Web nannte, wo sie Handfotos von Menschen dunkler Hautfarbe sammelte und die Besucher aufforderte, diese möglich weitläufig zu teilen, um damit das so genannte Ranking der Suchmaschinen zu beeinflussen. Über Zeit, so argumentierte sie, würden die Algorithmen anfangen dunkle Hände als „normal“ einzustufen und entsprechend weiter oben in den Ergebnissen zu platzieren.

Google wehrt sich und verweist darauf, dass die Suchergebnisse lediglich die Häufigkeit reflektieren, mit der bestimmte Bildtypen im Web zu finden sind und wie sie beschrieben werden. Es habe nicht mit „Werten“ zu tun. Im Klartext: Weiße Hände und weiße Babies werden meist in einem positiven Kontext beschrieben (süß, goldig), Farbige viel häufiger in einem negativen (Flüchtlingsnot, Naturkatastrophen). Weiterlesen

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Wie eine Maschine das größte Spiel gewann

Der Match zwischen Schachweltmeister Garry Kasparov und IBMs Superrechner Deep Blue gilt als ein Wendepunkt in der Computergeschichte. Dabei war ein anderes Spiel viel wichtiger. Es fand am 13. April 2019 statt zwischen einer Künstlichen Intelligenz (KI) statt namens OpenAI Five, die unter anderem von Tesla-Gründer Elon Musk finanziert wird, und einem menschlichen Team namens Dota-2-Team OG. Und die Folgen dauern bis heute an.

Wenn Sie, geneigter Leser, nicht in der Welt der Online-Spiele zu Hause sind, dann sagt Ihnen vermutlich auch der Begriff Moba nichts. Laut Wikipedia sind das so genannte Multiplayer Online Battle Arena, auch bekannt als Action Real-Time Strategy (ARTS), ein Computerspiel-Genre aus der Unterkategorie der Echtzeit-Strategiespiele. Ein bekannter Vertreter dieses Genres ist das Spiel World of Warcraft, das allerdings aus dem Jahr 2004 stammt und deshalb schon als ziemlich betagt gilt. Dota 2 gehört hingegen zur aktuellen Generation von Action-Echtzeit-Strategiespielen, bei dem zwei Teams von jeweils fünf Spielern gegeneinander antreten, um strategisch Gegner umzubringen, Zielobjekte zu erobern und schließlich die Basis des Gegners zu belagern und zu zerstören.

Beim „OpenAI Five Arena“ im April 2019 in San Francisco saßen die fünf menschlichen Spieler, OG die sich ein halbes Jahr vorher den Weltmeistertitel erkämpft und dabei mehr als 11 Millionen US-Dollar Preisgeld gewonnen hatten,  einem Team aus fünf so genannten rekurrente neuronale Netzen gegenüber, die sich vorher gegenseitig trainiert hatten. In Fachkreisen nennt man sowas Reinforcement Learning, oder verstärkendes Lernen: Im Gegensatz zum traditionellen überwachten Lernen (Supervised Learning) werden dabei in einer Simulationsumgebung in vielen Durchläufen nach der Versuch-und-Irrtum-Methode („Trial-and-Error“) Daten generiert, die am Ende die erfolgversprechendste Strategie ergeben.

Im Vorfeld des Turniers haben die fünf KIs von OpenAI zehn Monate lang ununterbrochen gegeneinander gespielt, was umgerechnet einer Spielzeit von etwa 45.000 Jahren entspricht. Am Ende war das Ergebnis eindeutig: 2:0 musste sich das Weltmeister-Team gegen die KIs geschlagen geben. Weiterlesen

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Was feiern wir heute?

Heute ist in Österreich Nationalfeiertag – aber was feiern die denn? Schließlich wurde Österreich im Laufe der Jahrhunderte immer wieder „befreit“. Und wen ich auch frage, ich bekomme immer eine andere Antwort. Deshalb dieser kleine Quiz.

A. Die Befreiung durch Albrecht III. im Jahr 1365

Albrecht mit dem Zopf (1349-1395), Begründer der Albertinischen Linie des Hauses Habsburg (1457 erloschen)

Übergabe der Stadtschlüssel Wiens im Schloßpark von Schönbrunn 1805

B. Die Befreiung durch Napoleon 1809

 

 

 

 

 

C. Die Befreiung durch Deutschland 1938

 

 

 

D. Die Befreiung durch die Alliierten 1945

Soviet tanks passing the Parliament Building in Vienna, Austria, April 17, 1945. (AP Photo)

 

 

 

 

 

 

 

E. Die Befreiung vom Krieg dirch die Ausrufung der „immerwährenden Neutralität Österreichs“ 1955

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