„Die Mustererkennung ist die Kunst, aus dem unübersichtlichen Stoff der Daten wiederkehrende Bedeutung zu weben. Sie balanciert zwischen Sensitivität für feine Signale und Robustheit gegen Rauschen, lernt Generalisierungen, ohne die Besonderheiten zu ersticken, und wandelt Korrelationen in Einsichten um — sofern die Daten sauber, die Modelle transparent und die Ziele ethisch sind. Erfolgreiche Systeme kombinieren mathematische Präzision mit menschlicher Urteilsfähigkeit: sie melden Unsicherheit, ermöglichen Korrektur und respektieren Einfluss, statt Entscheidungen blind zu delegieren. In einer Welt, die von Mustern gesteuert wird, ist verantwortungsvolle Mustererkennung weniger ein technischer Triumph als eine Verpflichtung, versteckte Annahmen, Verzerrungen und Folgen sichtbar zu machen.“
