Dies ist eine HTML Version eines Anhanges der Informationsfreiheitsanfrage 'Ansip meetings'.



Ref. Ares(2018)4839409 - 20/09/2018
Ref. Ares(2018)4949387 - 26/09/2018
Minutes - meeting Vice-President Andrus Ansip and CEO Hans-
Christian Boos (Arago GmbH), 25 January 2018
 
Participants  
          Hans-Christian Boos, CEO, Arago GmbH 
          
 
          Andrus Ansip, Vice-President, European Commission 
          Marie Frenay, CAB-Ansip 
          
 CNECT 
 
Discussion 
Arago  is  a  European  company  at  the  forefront  of  Artificial  Intelligence  (AI).  Arago  offers  a 
general  artificial  intelligence  platform  and  its  mission  is  to  help  "clients’  transformation  into 
future-proof  AI-enabled  enterprises  and  to  empower  them  to  unleash  the  potential  of  their 
existing  intelligence".  Today,  most  companies  offer  narrow  AI  that  can  solve  only  pre-
determined  problems.  Globally  there  are  only  3-4  companies  that  offer  general  AI  that  can 
learn from its experience and develop new solutions without new algorithms.  
Mr  Boos  is  a  computer  scientist.  He  insisted  AI  is  about  interdisciplinary  research,  about 
several  parts  of  science  (not  one  single  discipline).  He  added  that  machine  learning is  only 
one part of AI, it is important to fund not only one part but different aspects (what Google is 
doing). Current research system does not that properly.  
Mr. Boos said that AI enabled systems can run existing business processes with 20% 
of  current  costs.  He  mentioned  Lufthansa  as  an  example  that  is  digitising  the  fleet 
maintenance  and  connecting  all  planes  to  AI  managed  service  centre.  This  handles 
automatically the work that is equivalent of 500 service agents in the manual world. AI 
is  therefore  a  leverage to  digitise industry.  He  also  mentioned  individualised chicken 
feeding  system  that  has  increased  the  number  of  chicken  that  fulfil  the  strict  quality 
criteria from 30% to 85%.
 
He  insists  the  money  and  energy  spared  can  then  be  investing  in  new  ideas, 
experimentation  (embracing  failure,  taking  risks).  It  is  essential  because  which 
company  can  now  "throw  money"  into  crazy  ideas  except  platforms  which  have 
minimum costs? 
 
Mr. Boos urged Europe to move fast and proposed several measures to accelerate AI take-
up in companies: 
 
o    Europe  should  build  on  knowledge  from  the  existing  expertise  areas
Creating  new  products  and  services  in  existing  expertise  areas  costs  only 
20% of the amount that it would cost if starting in a completely new area. This 
means that Europe has huge potential in digitising its strong business sectors 
as newcomers must invest 5 times more.  
 

o   Data should be made easy to share and easy to trade. Public sector should 
show the way and make the data available in platforms that are easy to reach 
and in format that is interoperable with the commonly used systems. 
 
o    European  approach  to  privacy  is  a  foundation  for  democracy  and  for 
good  business.  It  encourages  creating  products  and  services  "that 
customers don't hate" and European companies should take full benefit out of 
this. 
 
o   Europe should find a model to "retire entire industries". This could mean 
for  example  paying  10.000  mining  workers  who  will  lose  jobs  to  teach 
everything from their work to machines. This would save the knowledge even 
though the business will die. The knowledge could be re-used by companies 
that build mining machines to global markets.  
 
o    Europe  needs  urgently  legislation  that  allows  machines  to  make 
independent  decisions.  This  is  crucial  for  self-driving  cars,  medical 
treatments  and  other  application  areas  but  would  require  that  responsibilities 
and liabilities are clearly defined. Example of their first AI cancer treatment 
which, within three months, could make better decisions than humans.  

 
Other elements: 
AI is sometimes the new name given to things we have been doing for a long time (e.g. data 
analytics).  
Collecting data is important for training machines + description of the world.  
Discussion about accuracy of maps and the automative sector. Maps done by Google better 
than  those  of  the  automative  sector.  Accuracy  is  related  to  the  situational  knowledge,  1.6 
billion devices collecting information live, data continuously updated. Maps based on factual 
data might have more details and are very OK for autonomous driving, but they cannot be as 
accurate. Today people want a car where they can use their phone, not the GPS.  
Issue  of  insurance:  automative  sector  does  not  want  to  take  risks.  They  could 
"buy"/handle  risks/insurance,  they  don't,  they  won't  to  avoid.  And  then  you  have  Google 
which bought shares of insurance companies.