Die neue Dekade ist noch jung, aber die spannenden technologischen Themen schließen nahtlos an die Entwicklung der letzten Jahre an. So ist es fast schon eine kleine Tradition, dass Lex Fridman von MIT Deep Learning Lectures zum Anfang des Jahres in einer 90-minütigen MIT-Vorlesung seine Sicht auf den aktuellen Stand im Themenkomplex AI und Deep Learning reflektiert. Lex Fridman schlägt dabei den großen Bogen von der Historie des Deep Learning über die populären Themen der aktuellen Forschung wie Natural Language Processing, Deep Reinforcement Learning und bekannten Papers des vergangenen Jahres bis hin zur Anwendung im Autonomen Fahren und den Herausforderungen im Umgang und Verständnis von AI in der Politik. Dass ihm diese populärwissenschaftliche Darstellung sehr gut gelingt, kann man bereits an den mehr als 300.000 Views und fast 10.000 Likes nach drei Wochen leicht ablesen. Aus deutscher Sicht nachdenklich stimmend, aber auch nicht gänzlich von der Hand zu weisen, ist die verkürzte Darstellung des Wettbewerbs im autonomen Fahren auf einen Zweikampf zwischen der Google-Schwester Waymo (früher Google Self-Driving Car) und Tesla (Level-4-Ansatz Waymo vs. Level-2-Ansatz Tesla, LiDAR Waymo vs. Kameras Tesla etc.). Interessant sind hierbei nochmals die Hinweise im Vortrag auf den geschlossenen Datenkreislauf a.k.a. Data Engine und das kollaborative Arbeiten an Deep-Learning-Modellen a.k.a. Software 2.0 Engineering. Beide Begriffe wurden von Andrej Karpathy, Director of AI bei Tesla, geprägt, ebenso wie der Begriff „Operation Vacation“, den er scherzhaft auf der PyTorch-Konferenz im November vorgestellt hat.