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aiLetter #1.16: Clearview AI, Super Bowl Ads, Gesichtserkennung und Shoah, Microsofts AI for Health, Solar-Effizienz mit AI, Google Assistant Meena, AI lässt Verstorbene sprechen, Bill Murray & AI-Murmeltier

aiLetter #1.16: Clearview AI, Super Bowl Ads, Gesichtserkennung und Shoah, Microsofts AI for Health, Solar-Effizienz mit AI, Google Assistant Meena, AI lässt Verstorbene sprechen, Bill Murray & AI-Murmeltier

Liebe Freunde des aiLetter,

in dieser Woche sind im Newsletter unter anderem folgende Themen mit dabei: AI-Tools für den Alltag, wie Menschen ihre Daten aus der Datenbank von Clearview AI löschen können, AI im Tiny House „Nestron Cube”, Facial Recognition zur Aufklärung von Shoah-Ereignissen, Microsofts Investment in „AI for Health”, Googles neuer Assistent „Meena”.
Im Deep Dive gibt es drei Lesetipps fürs Wochenende: Kann AI gute Drehbücher schreiben? Alibaba lässt die Stimme einer Toten via AI weiterleben. Wer wird mithilfe von Artificial Intelligence die globale Vorherrschaft übernehmen?
Das Taillight: Grüßt bald täglich ein AI-Murmeltier?

Viel Spaß beim Lesen wünscht Euch

Anke

PS: Zum Wochenende 8./ 9. Februar können wir aus organisatorischen Gründen leider keinen aiLetter erstellen. Die nächste Ausgabe planen wir für den 16. Februar.   


ai@Work: Lösungen im Einsatz

AI-Tools für Jedermann

Wir berichten hier im aiLetter viel über AI-Anwendungen für Unternehmen oder im öffentlichen Raum. Der greatlearningblog hat nun eine Liste von AI-basierten Tools für den persönlichen Gebrauch erstellt. Vom unvermeidlichen Siri über Amy zum Planen von Meetings bis hin zu Emma, die Euch bei der Reiseplanung hilft, ist viel dabei.

 

So entkommt man der Falle von Clearview AI

Wir berichteten im letzten aiLetter bereits über den Clearview AI-Skandal in den USA. Besonders problematisch: Clearview AI greift für sein Gesichtserkennung-System auf Fotos aus den Datenbanken sozialer Netzwerke wie Twitter zurück, ohne deren Genehmigung. Und: dieses System wird bereits von vielen lokalen und regionalen Polizeibehörden zur Verbrecherjagd genutzt. Forbes hat jetzt veröffentlicht, was der Otto Normalbürger tun kann, damit seine Fotos und sein Profil aus der Datenbank gelöscht werden.

Super Bowl 2020 – 0:1 gegen Artificial Intelligence

Der Super Bowl 2020 findet in der Nacht vom 2. auf den 3. Februar statt und wirft auch seine Schatten im Werbemarkt voraus. Die Adweek hat mit ihrem AI-basierten Super Bowl Bot versucht, Werbeplätze für das größte Ereignis im US-amerikanischen Sportjahr zu definieren. Herausgekommen sind weitestgehend unbrauchbare Vorschläge. Hier scheint der Mensch noch im Vorteil zu sein – 1:0 für uns.

Nestron Cube – Tiny House mit eingebauter AI-Technologie

Die in Singapur beheimatete Firma Nestron bietet jetzt ein Tiny House mit diversen eingebauten AI-Lösungen an. Der „Nestron Cube“ nutzt AI etwa für die Energieeffizienz und Klimaanpassung. Der Preis des ultrakleinen Hauses beginnt bei 19.000 US-Dollar. Was bekommt man dafür? Ein komplett vorgefertigtes und einzugsbereites Haus, mit verschiedenen Extras – je nach individuellem Kundenwunsch.

Foto: Nestron

Mit Gesichtserkennung gegen das Vergessen

Die Technologie der AI-gestützten Gesichtserkennung wird zurzeit sehr kontrovers diskutiert und hat nicht zuletzt durch den Skandal um Clearview AI einen negativen Beigeschmack. Doch dies tut den Möglichkeiten, die in dieser Technik stecken, auch ein wenig Unrecht. Das israelische Shem Olam Holocaust Memorial Centre startete ein Projekt, mit dem in Datenbanken, die zum Beispiel Tausende von Wehrmachtsfotografien enthalten, nach dem Verbleib von Angehörigen im Holocaust gesucht werden kann. Die Brüder Eli und Saul Lieberman wollen so heraus finden, wo und wie ihr Vater die Schrecken der Shoah überlebt hat.


aiInvest: Wer investiert wo?

Eightfold AI Inc. – erst kommt der CFO und dann die nächste Investitionsrunde

Investitionen und Millionen – wir reden meistens über Geld, wenn es um den Ausbau von AI-Unternehmen geht. Doch das ist nicht alles, was zählt. Das Startup Eightfold AI Inc. hat nun mit Celia Poon eine ehemalige Top-Managerin von Wag Labs Inc. und Twitter als CFO verpflichtet, um sein finanzielles Wachstum auch erfolgreich zu organisieren. Ms. Poon schätzt nach eigener Aussage besonders die Hands-On-Mentalität in dem bereits in über 20 Ländern vertretenen Startup.

AI for Health – Microsoft investiert 40 Mio. US-Dollar in das Gesundheitswesen

Microsoft steigt wieder verstärkt in den Gesundheitsmarkt ein. Im Rahmen seiner diversen „AI for Good“-Initiativen wird nun auch mit „AI for Health“ ein 40 Mio. US-Dollar schweres Programm gestartet, mit dem AI-gestützte Technologien zur Anwendung im Gesundheitswesen weiter entwickelt werden sollen.

Foto: Microsoft


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

Mehr Power aus Solar-Anlagen mit Artificial Intelligence

Die Energieausnutzung von Photovoltaikanlagen ist ein Schlüssel für den weiteren Ausbau der regenerativen Energien. Forscher in den USA und in China arbeiten jetzt mit Hilfe von AI-gestützten Test-Verfahren daran, die Zusammensetzung von Solar-Paneelen im Labor zu optimieren. In virtuellen Test-Reihen werden Hunderttausende von Kombinationen durchgetestet, bevor sie in die reale Produktion von Prototypen gehen. Damit werden physikalische und chemische Zusammensetzungen in einem Bruchteil der bisherigen Zeit optimiert.

Meena – der nächste virtuelle Assistent von Google kaut Dir ein Ohr ab …

Siri, Alexa und Co. bekommen demnächst Konkurrenz der nächsten Generation: Google startet Meena – einen AI-gestützten virtuellen Assistenz-Dienst. Der selbstlernende und sich auf die Themen seiner Benutzer einstellende Chat-Bot soll sich mit uns quasi wie ein Mensch unterhalten und dabei auch Gesprächswendungen zu allen möglichen Themen abdecken können. „Dafür habe ich leider keine Antwort“ dürfte damit der Vergangenheit angehören. Zum Video geht es mit einem Klick auf das Bild:


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Lesetipp 1: Wird Artificial Intelligence gute Drehbücher schreiben können?

Noch schaffen es AI-basierte Tools nicht, auch nur eine kleine Novelle mit hinreichender Qualität zu schreiben. Glaubt man den Versprechungen des Unternehmens ScriptBook, so wird es aber keine fünf Jahre mehr dauern, bis AI z. B. Drehbücher schreibt, die denen von Menschen keinesfalls nachstehen. Richard Lea, ein Autor des Guardian, kann sich damit nicht so recht anfreunden. Nach seiner Auffassung wird AI immer nur neu arrangieren, was bereits vorhanden ist … die individuelle kreative Erfahrung eines Autors vor einem weißen Blatt Papier sei eben nicht programmierbar.

Lesetipp 2: Eine Mutter in China lässt ihre Tochter in AI weiter leben

Li Yang verlor ihre 15-jährige Tochter Chen Jin durch eine tödliche Leukämie-Erkrankung. Ein großes Thema in den letzten Lebensjahren des Mädchens waren Reisen … die sie nicht mehr machen konnte. Die Luohan Akademie, ein vom chinesischen Tech-Giganten Alibaba gestartetes Forschungs-Institut, hat nun in einem bewegenden Projekt eine AI mit Chen Jins Stimme geschaffen. Li Yang wurde so die Möglichkeit gegeben mit der Stimme ihrer verstorbenen Tochter zu kommunizieren – eine neue Art der Verabschiedung für Angehörige. Li will nun all die nicht gemachten Reisen mit ihrer Tochter nachholen …

Lesetipp 3: AI als Schlüssel – wer 2030 vorne liegt, regiert die Welt in diesem Jahrhundert

Das Rennen um die globale Vorherrschaft wird mit Hilfe der Schlüsseltechnologie Artificial Intelligence entschieden, warnte bereits Vladimir Putin vor einigen Jahren. Nun ist Russland hier mittlerweile weit abgeschlagen. Im Rennen sind nur noch die USA, China und mit einigem Abstand die Mitgliedstaaten der EU. Die Brookings Institution hat den aktuellen Stand des weltweiten Wettbewerbs aufbereitet.


aiTaillight: Ein FunFact zum Schluss

Und täglich grüßt das AI-Murmeltier – Bill Murray hätte keinen Spaß daran …

Erinnern wir uns noch an die Filmkomödie von 1993? Bill Murray als TV-Journalist erlebt den Groundhog Day mit dem Murmeltier Punxsutawney Phil wieder und wieder und wieder … Ingrid Newkirk, die Präsidentin und Gründerin der Tierschutz-Organisation PETA schlägt nun vor, die tatsächlich dort in Punxsutawney (Pennsylvania) jährlich stattfindende Zeremonie zu ändern. Statt eines lebendigen Murmeltiers soll ein AI-Phil den Job übernehmen. Wir können uns Bill Murray schwer in einer Neuauflage des Films mit AI-Phil vorstellen …

Foto: Gene J. Puskar/AP


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aiLetter #1.13: AI-Trends 2020, Boschs AI-Offensive, AI-Hype im Gesundheitswesen, AI-Regeln aus dem Weißen Haus, AI-Neuheiten von der CES

aiLetter #1.13: AI-Trends 2020, Boschs AI-Offensive, AI-Hype im Gesundheitswesen, AI-Regeln aus dem Weißen Haus, AI-Neuheiten von der CES

Liebe Freunde des aiLetter,

auf geht es in ein neues Jahrzehnt, das, so verkünden es die Branchenkenner aktuell besonders lautstark, das Jahrzehnt der Artificial Intelligence wird. Deshalb widmen wir uns in dieser aiNews-Ausgabe dem ein oder anderen Ausblick auf das, was uns erwartet. So will zum Beispiel Bosch bis 2025 all seinen Produkten einen AI-Touch verpassen. Auch im DeepDive haben wir einige Lesetipps zu Expertenausblicken gesammelt.

Was sonst noch wichtig ist: Kann der AI-Hype im Gesundheitswesen halten, was er verspricht? Warum will die US-Regierung national zwar AI-Regulierungen einführen, international aber nicht bei der Gestaltung mit den anderen G7-Staaten mitspielen?

Im Taillight gibt es heute ein paar seeeehr nützliche AI-Tools von der Elektronikshow CES in Las Vegas.

Anke


ai@Work: Lösungen im Einsatz

AI Trends 2020: Hype und Potenziale

Fortune-Autor Jonathan Vanian macht in der aktuellen Ausgabe seines Newsletters vier Trends rund um Artificial Intelligence aus, die in 2020 Aufwind bekommen. Darunter: verstärkte Regulierung von AI durch Regierungen und eine zunehmende Relevanz chinesischer AI-Forschungsarbeiten. Als Metatrend wird es weiterhin darum gehen, wie aus Potenzialen gewinnbringende Business-Anwendungen werden – laut Fortune-Umfragen immer noch ein schwieriges Thema für viele Unternehmen.

Bosch: AI auf voller Linie

Der Elektronikkonzern will sich bis 2025 komplett auf Artificial Intelligence ausrichten. Jedes Produkt aus dem Hause Bosch soll dann einen AI-Anteil haben, sei es in der Entwicklung, im Produktionsprozess oder in der Anwendung. Entsprechend steigt der Bedarf an Fachpersonal in den kommenden Jahren. Rund 20.000 Mitarbeiter sollen für diese Entwicklung qualifiziert werden. Einen Fokus legt Bosch auf industrielle AI-Anwendungen.

AI in jedem Produkt: Mit dem Visual Visor bringt Bosch Artificial Intelligence in die Sonnenblende (Foto: Bosch)

Warner Bros.: Mit AI gegen Flops

Mit dem AI-basierten Projektmanagement-System des Unternehmens Cinelytic will die Filmproduktion zukünftig analysieren, welche Filme in welchen Regionen gut funktionieren würden und wann ein gutes Startdatum für bestimmte Filme ist. Als Datenbasis dient beispielsweise der Beliebtheitsgrad von Schauspielern.


aiInvest: Wer investiert wo?

Snap zahlt 166 Millionen US-Dollar für DeepFake-Start-Up

Das Unternehmen hinter der Social Media-App Snapchat – Snap – hat das ukrainische Start-up AI Factory übernommen. Dessen Team unter der Leitung des ehemaligen Snap-Ingenieurs Victor Shaburov, ist zum Beispiel für das neue Cameo Feature in Snapchat verantwortlich, mit dem Nutzer ihr Gesicht in verschiedene Videos und GIFs einbauen können. Diese Technologie basiert auf der auch im aiLetter bereits oft diskutierten AI-Anwendung für DeepFakes.

Lustiges Feature: Für den Entwickler der Cameos-Anwendung soll Snap um die 166 Millionen US-Dollar gezahlt haben (Foto: Techcrunch)

Google investiert in TypingDNA

Kann man Menschen anhand ihres Tippverhaltens auf einer Tastatur oder auf dem Smartphone erkennen? „Ja“ sagen die Entwickler des rumänisch-amerikanischen Start-ups TypingDNA. Mithilfe von Mustererkennung kann ihre Anwendung aktuell mit 99-prozentiger Sicherheit identifizieren, wer tippt. Dafür hat das Unternehmen jetzt von verschiedenen Investoren sieben Millionen US-Dollar eingesammelt, unter anderem von Googles AI-Fonds Gradient Ventures. Kunden für die Technologie gibt es laut Paul Ropa, CEO von TypingDNA, unter anderem im Finanzsektor, aber auch im Bildungssektor, da Lehrer so überprüfen könnten, welcher Schüler welche Inhalte selbst getippt hat.


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

Healthcare-AI: Ist der Hype berechtigt?

Der Hype um Artificial Intelligence hat das Gesundheitswesen längst erreicht. Branchenexperten befürchten jedoch, dass die Erwartungen an AI-Anwendungen vielfach zu hoch sind. Ein Grund: Viele Tech-Start-ups publizieren ihre Erkenntnisse nicht mehr in sogenannten Peer-Review-Journalen, wo sie von der Forschungsgemeinschaft kritisch geprüft werden. In ihrem Artikel für Kaiser Health News argumentiert Healthcare-Journalistin Liz Szabo weiter, dass bisher kaum ein AI-Produkt im Gesundheitsbereich klinischen Tests unterzogen wurde. Auch Aufsichtsbehörden wie die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) tun sich schwer mit entsprechenden Regulierungen von AI-Produkten.

AI-basierte Diagnose im OP

Ein konkretes Beispiel für AI-Anwendungen in der Diagnostik hat der Neurowissenschaftler Daniel Orringer mit seinem Team von der New York University entwickelt. Basierend auf einem neuronalen Netzwerk kann ein Hirntumor anhand von Gewebeproben innerhalb von zweieinhalb Minuten diagnostiziert werden, zum Beispiel während der Patient im OP liegt. Und das mit knapp 95-prozentiger Genauigkeit. Zum Vergleich: Ein Fachexperte braucht für die Gewebeanalyse ca. 30 Minuten, also mehr als 10 mal so lange ….

Hirntumore via Bilderkennung identifizieren: Eine neue Anwendung, entwickelt an der New York University, schafft dies in weniger als drei Minuten (Bild: Daniel Orringer, NYU Langone Health)


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

AI-Grundsätze aus dem Weißen Haus …

Die Administration von Donald Trump hat zehn Grundsätze für die Regulierung von Artificial Intelligence durch die US-Regierungsbehörden veröffentlicht. Diese sind Teil der American AI Initiative, mit der ein Weg hin zu einer nationalen Strategie für AI eröffnet werden soll. Die Ziele: die Beteiligung der Öffentlichkeit, das Vermeiden überbordender Regulierung und die Unterstützung von vertrauenswürdiger AI, die fair, transparent und sicher ist. Karen Hao erläutert den vermeintlichen Sinneswandel im Weißen Haus für den MIT Technology Review. Vor zwei Jahren wollte man dort nämlich noch nichts von AI-Regulierungen wissen …

… und US-Enthaltung in globaler AI-Initiative

Gleichzeitig beteiligt sich die US-Regierung jedoch nicht am internationalen Konsortium „Global Partnership on AI“. Sechs der G7-Staaten wollen in diesem Gremium globale Absprachen rund um den Einsatz von Artificial Intelligence treffen und so etwa ethischen Gesichtspunkten Rechnung tragen. US-Vertreter halten diese Regulierungen für überflüssige Bürokratie, die die AI-Entwicklungen von US-Unternehmen behindern könnten.


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Vier Lesetipps, heute konzentriert auf verschiedene Perspektiven zum Auftakt des neuen AI-Jahrzehnts:

Mit einer archäologischen Brille auf neue Technologie schauen

AI-Expertin und Aufsichtsrätin Anastassia Lauterbach erläutert in ihrem Artikel für die WirtschaftsWoche, warum wir aktuell „Zeugen des technischen Endspurts einer jahrhundertelangen Entwicklungsgeschichte“ sind. Und wie wir mit einem geschulten und quasi „archäologisch geprägten“ Blick konstruieren können, was uns in Zukunft technologisch erwartet. Sie beantwortet auch, warum sich Unternehmen besonders mit „Explainable Artificial Intelligence“ (XAI) und „General Adversarial Networks“ (GAN) beschäftigen sollten. Spannende Lektüre!

Licht und Schatten: Von Big Data zu Big Intelligence

Tobias Kollmann, Professor für BWL und Wirtschaftsinformatik und Vorsitzender des Beirats Junge Digitale Wirtschaft (BJDW) im Bundeswirtschaftsministerium, argumentiert in seiner „Meinungsmache“ für das manager magazin, warum es ohne AI in Zukunft nicht mehr geht und wie das supervised und unsupervised Learning also das überwachte und unüberwachte Lernen von Algorithmen unser Leben besser machen wird, aber auch, welche kritischen Aspekte es zu meistern gilt.

USA und China machen, Deutschland diskutiert?

Während im Bundestag über die Gefahren von Artificial Intelligence diskutiert wird und die Bundesregierung mit der im November verabschiedeten AI-Strategie gerade einmal drei Milliarden Euro einsetzen will, erreichen die USA und China stetig neue AI-Meilensteine. So schildert es Sabine Kinkartz in ihrem Überblicksartikel für die Deutsche Welle. Mit dabei: anschauliche Anwendungsfälle von AI. Zum Beispiel: Chinesische Schüler in der Mensa bezahlen per Gesichtserkennung. Oder: AI-Entwickler des Hamburger Start-ups Cargonexx sorgen für weniger Leerfahrten von LKWs.

In 5 Schritten zu Menschen-zentrierter AI

Wie eine auf den Menschen fokussierte Artificial Intelligence aussehen könnte, haben Experten kürzlich an der MIT Sloan School of Management diskutiert und eine Roadmap mit fünf Schritten entwickelt. Das Webinar zu diesem Thema gibt’s im Video:


aiTaillight: Ein FunFact zum Schluss

CES Las Vegas: Ein Feuerwerk der Artificial Intelligence

Auf der diesjährigen Elektronikmesse CES in Las Vegas wollten sich die Unternehmen bei der Vorstellung ihrer AI-gestützten Produkte wahrlich übertrumpfen. Samsung ging mit diesen Highlights an den Start:

1. Der humanoide Chatbot Neon: Der digitale Avatar sieht aus wie ein Mensch, verhält sich wie ein Mensch und zeigt Emotionen und Intelligenz wie ein Mensch. Und: diese Videochatbots sprechen verschiedene Sprachen, können aber keine Fragen beantworten wie Amazons Alexa. Wo soll Neon also zum Einsatz kommen? Zum Beispiel als TV-Moderator oder Concierge. Ich bin gespannt, wann es soweit ist …

Foto: Neon

2. Ein intelligenter Ball übernimmt die Regie: Was wäre ein Haushalt in den 2020ern ohne Artificial Intelligence als Manager? Ballie, ein gelber Ball mit Kamera und AI im Blut, kümmert sich um Mensch und Tier. Na, wer damit sein Leben nicht im Griff hat …

Mit einem Klick auf das Bild geht’s zum Video:


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aiLetter #1.12: AI & Beethoven, AI-News von Apple, Google, Fraunhofer, IBM, Samsung & Baidu, Bosch, AI-Forschung boomt, Finnland bietet AI-Kurs, aiDeepDive-Empfehlungen für die Feiertage, Nixon-DeepFake

aiLetter #1.12: AI & Beethoven, AI-News von Apple, Google, Fraunhofer, IBM, Samsung & Baidu, Bosch, AI-Forschung boomt, Finnland bietet AI-Kurs, aiDeepDive-Empfehlungen für die Feiertage, Nixon-DeepFake

Liebe Freunde des aiLetter,

in der letzten Ausgabe für dieses Jahr haben wir noch einmal eine bunte Mischung an News rund um Artificial Intelligence und Machine Learning zusammengetragen. So soll AI zum Beispiel helfen, Beethovens 10. Sinfonie zu beenden, Google will den Artenschutz mit AI-gestützter Bilderkennung unterstützen und Bosch will das Autofahren mit einem Gesichtserkennungsprogramm sicherer machen. Außerdem: Finnland bietet allen EU-Bürgern einen kostenlosen AI-Onlinekurs in ihrer eigenen Sprache an.

Im aiDeepDive findet Ihr für die anstehenden freien Tage einige Hör, Lese- und Videoempfehlungen, die das Thema AI aus verschiedenen Perspektiven beleuchten. Mit dabei: Robert Downey jr., der mit einem neuen Doku-Format über AI aufklärt.

Last, but not least, das Taillight: War die Mondlandung vor 50 Jahren wirklich erfolgreich? Oder sind Neil Armstrong und Co. vielleicht doch auf dem Mond gestrandet? Präsident Nixon schlägt neue Töne an – deepfaked… 😉

An den kommenden zwei Wochenenden legen wir eine Festtags- und Jahreswechsel-Pause ein und sind dann am 11. Januar wieder zurück mit News aus der Welt der AI. Bis dahin wünschen wir Euch viel Spaß beim aiLetter-Lesen, frohe Weihnachten und einen guten Start in das Neue Jahr.

Anke & Bernd


ai@Work: Lösungen im Einsatz

AI vollendet Beethovens 10. Sinfonie

Von der 10. Sinfonie existieren lediglich handschriftliche Notizen. Ein internationales Team aus Musikwissenschaftlern, Komponisten und Musikern will nun im Beethoven-Jahr mit einem auf Machine Learning basierenden System die fehlenden Passagen ergänzen und daraus eine vollendete Sinfonie entwickeln. Ende April soll diese dann vom Beethoven-Orchester in Bonn uraufgeführt werden.

Meine Siri hört nur auf mich

Im vergangenen Jahr hat Apples digitaler Assistenzdienst Siri sein Verhalten geändert. Das Helferlein im iPhone springt nur an, wenn der jeweilige Besitzer des Telefons „Hey Siri“ sagt, nicht, wenn eine andere Person dies tut. Der Grund: Apple nutzt „Federated Learning“ und „Differential Privacy“, um das Smartphone auf seinen individuellen Nutzer einzustellen und es so sicherer zu machen. Wie funktioniert das? Karen Hao erläutert es in ihrem Artikel.

Mit Gesichtserkennung gegen Rassismus im Stadion

Die italienische Fussballliga Serie A plant, rassistische Fangesänge im Stadion zukünftig mit automatisierter Gesichtserkennung zu identifizieren und die „Sänger“ ausfindig zu machen. Noch warten die Liga-Manager aber auf die Erlaubnis der Behörden.

Googles „Wildlife Insights“ soll Artenschutz unterstützen

Mithilfe von AI-Technologie sollen die Bilder von Wildkameras weltweit ausgewertet und so die Dokumentation erleichtert werden. Menschen können 300 bis 1000 Fotos pro Stunde durchforsten, die AI schafft in der gleichen Zeit 3,6 Millionen Bilder und klassifiziert die Tiere dabei automatisch. Trainiert wurde das System für 614 verschiedene Tierarten. Die Trefferquote des Systems liegt bereits bei 80 bis 98,6 Prozent.

AI-Kick für den Mittelstand

Drei Fraunhofer-Institute schließen sich zusammen, um mittelständischen Unternehmen mit dem „AI Kick-Starter Bundle“ einen schnellen Einstieg in eine AI-Expertise für smartere Fertigungsprozesse zu geben. Hier geht es zum Webauftritt der Initiative.


aiInvest: Wer investiert wo?

IBM wächst in Indien

Die AI-Plattform des Tech-Unternehmens kann sich in Indien über dreistellige Wachstumszahlen freuen. Investiert wird vor allem in multidimensionale Forschung in den Bereichen Landwirtschaft, Blockchain und Cognitive Retail. Das ist einer der Gründe, warum IBM mittlerweile 9,2 Prozent des globalen AI-Marktes kontrolliert, mehr als jedes andere Unternehmen. Der AI-Markt ist weltweit im vergangenen Jahr um 35,6 Prozent auf 28,1 Milliarden US-Dollar angewachsen. IBMs globale Umsätze im Bereich Cloud und Cognitive Software wuchsen im dritten Quartal 2019 um 6,4 Prozent auf 5,3 Milliarden US-Dollar an, inklusive der Umsätze mit dem AI-System Watson.

Samsung und Baidu investieren in Partnerschaft

Der südkoreanische Elektronikkonzern Samsung Electronics wird zukünftig AI-Chips für den chinesischen Tech-Konzern Baidu produzieren. Der Chip „Kunlun“ soll dort für AI-Anwendungen in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung, Spracherkennung, Bildverarbeitung und autonomes Fahren zum Einsatz kommen. Durch den Handelsstreit zwischen den USA und China haben es chinesische Tech-Unternehmen derzeit schwerer, an AI-Chips amerikanischer Hersteller wie Nvidia zu kommen, wie wir im Oktober im aiLetter berichtet haben.

45 Millionen US-Dollar für Healthcare-Start-up PAIGE

Das New Yorker Unternehmen PAIGE nutzt Deep Learning-Netzwerke, um Krebs zu erkennen. Die von Anlegern neu investierten Mittel will das Start-up unter anderem dafür nutzen, um seine Technologien von der US-amerikanischen „Food and Drug Administration“ (FDA), der zuständigen Aufsichtsbehörde, anerkennen zu lassen.


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

Roboter hilft Schlaganfallpatienten

Wie können Roboter Menschen mit körperlichen Einschränkungen unterstützen? Zum Beispiel beim Haare kämmen … an der University of Southern California wurde ein Roboterarm entwickelt, der Patienten nach einem Schlaganfall bei der Haarpflege hilft und ihnen so den Alltag erleichtert.

Bosch: Mit Gesichtserkennung Autofahrer überwachen

Mit einem im Lenkrad eingebauten Kamerasystem und Gesichtserkennungssoftware will Bosch das Fahren sicherer machen. Das System soll erkennen, wann der Fahrer unaufmerksam ist, beispielsweise einschläft oder länger nach unten schaut. Warnsignale weisen den Fahrer dann auf seine Unaufmerksamkeit hin und können Ratschläge geben wie „rechts ranfahren“ oder „bitte wieder nach vorne schauen“. Das System soll 2022 in die Produktion gehen.

AI-Forschung boomt

Der AI Index Report 2019 zeigt auf, wie rasant sich die Anzahl von AI-bezogenen Forschungspublikationen zwischen 1998 und 2018 entwickelt hat: Heute werden dreimal so viele AI-Paper veröffentlicht, gemessen an der Gesamtmenge veröffentlichter Forschungspublikationen. In China werden heute mehr Publikationen in Journalen und auf Konferenzen veröffentlicht als in den USA, gleichauf ist Europa. Jedoch werden US-amerikanische Publikationen häufiger zitiert als chinesische. Damit haben sie eine höhere Reichweite und Sichtbarkeit.

Mithilfe eines Tools kann man in der Datenbank des AI Index Report komfortabel nach Informationen suchen.


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

AI-Kurs in allen EU-Sprachen

Die finnische Regierung bietet den Bürgern der EU einen kostenlosen AI-Onlinekurs in allen offiziellen EU-Sprachen an. So sollen bis Ende 2021 ein Prozent aller EU-Bürger ein Grundlagenverständnis von Artificial Intelligence und Machine Learning erhalten. Der Kurs basiert auf dem Onlinekurs „The Elements of AI“ von der Universität Helsinki, über den wir hier schon im Sommer berichtet haben.


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Zum Jahresende habe ich einige Empfehlungen für einen AI-Reality-Check zusammengestellt. Viel Spaß beim Hören, Lesen und Anschauen!

Podcast-Tipp: Was steckt hinter dem AI-Hype?

Im ada Podcast diskutieren Miriam Meckel und Milena Merten, warum Artificial Intelligence von vielen Menschen vollkommen überschätzt wird, wie Unternehmen diesen Hype zu einem Geschäftsmodell machen und was AI denn nun wirklich ist.

Interview: AI-Community muss Verantwortung übernehmen

„Es gibt keine neutralen Plattformen“ – Psychologin und Aktivistin Celeste Kidd diskutiert im Interview mit dem MIT Technology Review, warum die AI-Community Verantwortung für ihre Technologien und deren nicht bedachte Effekte übernehmen muss. Ein wichtiger Punkt ist dabei, welcher Content durch algorithmische Systeme wie den Google-Algorithmus ausgespielt wird und wie sehr dies unsere Überzeugungen und damit unser Verhalten prägt.

Bericht: AI Now 2019 Report macht 12 Empfehlungen

In seinem Report stellt das „AI Now Institute“ der New York University Empfehlungen auf, wie Artificial Intelligence genutzt und reguliert werden sollte, um Probleme anzugehen, die rund um die Nutzung von Machine Learning und Co. entstehen. So solle die sogenannte Emotion Recognition bis auf weiteres verboten werden, da sie wissenschaftlich nicht eindeutig belegbar sei und deshalb nicht als Entscheidungsgrundlage etwa in Einstellungsprozessen oder im Gesundheitsbereich genutzt werden dürfte. Hier geht es zum Bericht.

Lesetipp: Persönlicher Eindruck

Wo werden Machine Learning-Technologien eingesetzt? Zum Beispiel auf Ölfeldern in Kasachstan. In seinem Bericht schildert ein anonymer AI-Ingenieur, wie große Tech-Unternehmen auf der einen Seite mit ihren Cloud- und AI-Kapazitäten die großen globalen Ölfirmen dabei unterstützen, den begrenzten fossilen Rohstoff noch effizienter zu fördern, während sie auf der anderen Seite ein Nachhaltigkeitsimage pflegen.

Kommentar: Weg vom „Arms Race“!

Warum die Entwicklung von AI zwischen den USA und China nicht als Wettlauf gesehen werden sollte, diskutieren Tim Hwang und Alex Pascal in ihrem Kommentar. Führend in einer Technologie zu sein, sei nicht das Gleiche wie zu gewinnen, so die Autoren, und argumentieren, warum globale Kollaborationen rund um AI-Technologien der einzige Weg sind, um mit AI die vielfältigen Probleme der Welt erfolgreich zu bearbeiten.

TV-Tipp: „The Age of A.I.“

In der Dokuserie, verfügbar auf Youtube, taucht Iron Man-Darsteller Robert Downey Jr. in die Welt der Artificial Intelligence ein und spricht mit Branchenexperten zu verschiedenen Nutzungsbereichen und Debatten rund um AI. Epsiode eins dreht sich um die Frage: Kann Artificial Intelligence Musik machen?


aiTaillight: Ein FunFact zum Schluss

Fake Nixon – deep…

Vergangene Woche ging es im aiLetter unter anderem um DeepFakes – Videomaterial, das mithilfe von AI-Techniken manipuliert wurde. Dabei geht es in vielen Fällen um Videomaterial von aktuellen Persönlichkeiten. Das Ganze funktioniert aber auch mit historischen Aufnahmen. Was wäre zum Beispiel, wenn die Mondlandung wirklich nie stattgefunden hätte und Richard Nixon verkünden musste, dass die Mission gescheitert ist …

US-Präsident Nixon verkündet, dass die Mondlandung gescheitert ist und Neil Armstrong und Co. nicht zurück auf die Erde kommen werden. Das Deepfake-Projekt „In Event of Moon Disaster“ zeigt, wie das hätte aussehen können.


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aiLetter #1.11: Manipuliert – AI zwischen Betrug und Aufklärung

aiLetter #1.11: Manipuliert – AI zwischen Betrug und Aufklärung

Liebe Freunde des aiLetter,

im heutigen aiFocus dreht sich alles um Betrug beziehungsweise Manipulationen – und die entsprechende Rolle von Artificial Intelligence und Machine Learning, einer eigentlich neutralen Technologie. Wo und wie sie eingesetzt wird und ob dieser Einsatz unserer Gesellschaft insgesamt oder einzelnen Menschen nützt, hängt besonders von ihren Entwicklern und Nutzern ab. Deshalb schauen wir uns anhand einiger Beispiele an, wie AI mit Fake News und DeepFakes die Integrität digitaler Medien beeinflusst oder wie sich Facial Recognition manipulieren lässt. Und Fintech-Experte Tobias Eiss erklärt im Kurzinterview, wie AI-gestützte Systeme Banken im sogenannten KYC-Prozess helfen, potenzielle Geldwäscher zu enttarnen.

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


aiFocus: Die Rolle von AI bei Betrug und Manipulationen

  • Artificial Intelligence befeuert eine Spirale aus manipulierten digitalen Medien und Tools, die diese aufspüren können.
  • Der Einsatz automatisierter Gesichtserkennung soll helfen, Personen zweifelsfrei und schnell zu identifizieren. Doch wie sicher sind diese Systeme wirklich?
  • Geldwäsche richtet jährlich Milliardenschäden an. AI-gestützte Systeme unterstützen Banken, potenzielle Betrüger aufzuspüren.

Wie Atomkraft und andere Technologien lässt sich Artificial Intelligence mit sehr divergierenden Wirkungen einsetzen. Drei Bereiche zeigen exemplarisch auf, wie das aussehen kann:

1. Mach dir die Welt, wie sie dir gefällt – mit AI

Manipuliert wurde online auch schon vor Machine Learning und Co. Aber AI macht Betrügereien wie Fake News oder Fake-Videos skalierbar. Dieses Ausmaß macht die Technologie gefährlich. Gleichzeitig helfen AI-Anwendungen aber auch beim Aufspüren von manipulierten Inhalten. Die Debatte um die Integrität von digitalen Medien ist im vollen Gange. Hier ein paar Beispiele:

Fake News: AI hilft, Autoren und Texte zu faken

Immer mehr Online-Inhalte werden mit AI-Tools generiert. Von Sport-Nachrichten über Wettervorhersagen bis hin zu komplexeren Themen. Das Beispiel des Stuttgarter Unternehmens AX Semantics zeigt, wie weit diese Technologie, die Natural Language Generation, bereits fortgeschritten ist. Das Unternehmen generiert mithilfe von AI Texte in 110 Sprachen und unterstützt damit seine Kunden beim Bespielen von Webseiten mit immer neuen Inhalten.

Ein wachsendes Problem bei Online-Inhalten sind jedoch Fake-Inhalte. Marketing-Expertin Kristin Tynski demonstriert mit der Website ThisMarketingBlogDoesNotExist.com, wie AI-Tools diesen Missbrauch massiv beschleunigen und skalieren können. Innerhalb kürzester Zeit konnte sie mit öffentlich verfügbaren AI-Tools, wie dem Textgenerator Grover (den wir hier im aiLetter schon vorgestellt haben), falsche Blogartikel und sogar einen Fake-Autor mit Foto erzeugen. Wie Google und andere Suchmaschinen damit umgehen und was es für unsere tägliche Arbeit bedeutet, wenn nicht nur politische News, sondern auch Fachinhalte sich so faken lassen, werden wir wohl zukünftig genau beobachten können.

Alles Fake: Dieser Blogartikel und sein Autor sind frei erfunden – von AI-Tools. (Bild: ThisMarketingBlogDoesNotExist.com).

Fun Fact: Grover wurde ursprünglich entwickelt, um Fake News aufzuspüren, wie Jason Torchinsky in seinem Selbstversuch schreibt.

Ebenfalls problematisch: Was sind Fake News, was ist Satire? Letztere ist zumindest in Demokratien durch die Meinungsfreiheit geschützt. Wissenschaftler von Amazon, der George Washington University und dem Start-up AdVerifai haben eine AI-Lösung entwickelt, die den Unterschied erkennt.

Wie kann man der Spirale von AI befeuerten Fake-Inhalten noch einen Riegel vorschieben? Vielleicht so: Im Kontext von AI-generierten Online-Inhalten, wie denen von AX Semantics, weist Branchenexperte Thomas Petersen darauf hin, dass die Blockchain helfen könne, Inhalte praktisch notariell zu beglaubigen und so ihre Quelle und Glaubwürdigkeit zu bestätigen.

DeepFakes: Katz- und Maus-Spiel um die Realität

Auch mit Artificial Intelligence manipulierte Videos und Audios, sogenannte DeepFakes, haben uns in den vergangenen Monaten hier im aiLetter schon beschäftigt. Auch diese Manipulationen sind mit Photoshop und anderen Programmen schon lange möglich. Doch Apps wie Zao machen die Bild- und Videomanipulation für jedermann zugänglich.

Facebook und andere große Tech-Unternehmen arbeiten fieberhaft daran, die immer besser gemachten Fake-Inhalte zu erkennen. Aktuell läuft die DeepFake Detection Challenge, bei der Entwickler neue Open Source-Systeme zur Erkennung von DeepFakes entwickeln sollen. Facebook investiert zehn Millionen US-Dollar in das Projekt, um im Katz-und-Maus-Spiel mit Manipulierern einen Vorsprung zu bekommen.

Mithilfe dieser, mit dem Videoinput von Schauspielern entwickelten, Datenbank sollen die Teilnehmer in der DeepFake Detection Challenge Systeme zur Erkennung von manipulierten Videos entwickeln.

Regierungen stellen das Produzieren und Verbreiten von DeepFakes ohne entsprechende Kennzeichnung derweil unter Strafe, vergangene Woche zum Beispiel China. Fraglich ist, wie dies im World Wide Web durchgesetzt werden kann …

2. Facial Recognition manipuliert

Theoretisch hilft die auf AI-Technologie gestützte automatisierte Gesichtserkennung (Facial
Recognition) dabei, Personen einwandfrei zu identifizieren und so Identitätsbetrug vorzubeugen. Von Kontroversen um die rechtmäßige Nutzung einmal abgesehen, lässt sich die Technologie jedoch auch manipulieren:

Beim sogenannten „De-Identification“-System, entwickelt von Facebook-Wissenschaftlern, werden die Gesichtszüge von Personen in (Live)-Videos mithilfe von Machine Learning so verändert, dass die Gesichtserkennungssoftware „verwirrt“ ist. Das kalifornische AI-Unternehmen Kneron hat mit einer gedruckten Maske die Gesichtserkennungssoftware von Paymentsystemen wie Alipay und WeChat, chinesische Grenzkontrollen sowie die Passkontrollen am Amsterdamer Flughafen überlistet. Andere Systeme wie Apples FaceID oder ein entsprechendes System von Huawei ließen sich mit dieser Methode jedoch nicht hinters Licht führen.

Einfach zu manipulieren? Mit dieser Maske haben die Mitarbeiter von Kneron verschiedene Gesichtserkennungsprogramme reingelegt (Foto: Kneron).

3. aiExpert: Auf Augenhöhe mit AlphaGo

Wenn Banken oder Leasingunternehmen neue Geschäftskunden aufnehmen, müssen sie zunächst prüfen, ob diese eventuell in Geldwäsche oder andere illegale Aktivitäten involviert sind. Bei dieser aufwendigen Überprüfung unterstützt sie das Fintech fino mit der Plattform KYCnow, einem Joint Venture mit der Schufa. Entwickler und Mitgründer Tobias Eiss erklärt, wie das funktioniert und was AI damit zu tun hat.

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Tobias Eiss hat die KYCnow Plattform mitgegründet und erarbeitet mit seinem Team Lösungen für regulatorische Fragen im Kampf gegen Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung (Foto: fino).

aiLetter: Was steckt hinter dem sogenannten „Know your customer”-Prozess?

Tobias Eiss: Beim KYC-Prinzip (“Know your Customer”)- geht es darum, alle Informationen über einen Kunden vor Geschäftsabschluss zu überprüfen, um sie unter bestimmten Risikoaspekten bewerten zu können. Nach dem Geldwäschegesetz werden etwa Informationen von Firmenkunden oder auch Privatkunden gesammelt, um eine Risikobewertung nach Geldwäschegesichtspunkten vorzunehmen. Dazu gehören neben der Überprüfung von Stammdaten auch die Identifizierung natürlicher Personen, die hinter einer Firma stehen. Darüber hinaus werden das Unternehmen selbst und die Personen dahinter auf Terror-, Embargo- und Sanktionslisten geprüft. Des Weiteren wird ein Media-Screening durchgeführt, um Auffälligkeiten im Netz zu finden, Firmengeflechte aufzuzeigen oder auch politisch exponierte Personen in diesem Geflecht zu finden.

aiLetter: Wie kommt ihr bei diesem Prozess ins Spiel?

Eiss: Wir unterstützen Verpflichtete wie zum Beispiel Banken, Leasingunternehmen, Factoring-Unternehmen oder Immobilienmakler dabei, den KYC-Prozess gesetzeskonform einzuhalten. Sie können mit unserer KYCnow-Plattform ihren kompletten KYC-Prozess automatisieren, ihn entscheidend beschleunigen und dadurch immense Kosten einsparen. Abschließend führt der Verpflichtete lediglich anhand der erfassten Daten eine Bewertung durch, um Risiken der Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung zu identifizieren.

aiLetter: Wie wird Artificial Intelligence beziehungsweise Machine Learning in diesen Prozessen eingesetzt?

Eiss: In Summe geht es bei der Risikobewertung darum, herauszufinden, mit welchen Mitteln ein Unternehmen Geldwäsche betreiben kann. Findet man diese Risikofaktoren heraus, gilt es dort unter Berücksichtigung der Sorgfaltspflichten genauer hinzusehen und das Unternehmen und die handelnden Personen dahinter näher zu beleuchten.
 Neben den harten Fakten, die regelbasiert überprüft werden können, braucht es Erfahrung und das „gewisse Auge” dafür. 
Wir versuchen eine Maschine mit dieser Erfahrung zu füttern, um ihr dieses „gewisse Auge” anzutrainieren. Ziel ist es, dass die Maschine schneller und effizienter arbeitet, um ergänzende Risikofaktoren zu entdecken. Zum Vergleich: Googles künstliche Intelligenz „AlphaGo“ schlägt den Weltmeister im Spiel Go, das nahezu aus unendlich vielen Spielzügen besteht. Wann erwischt die Maschine den Menschen also bei der Straftat?

aiLetter: Wie werden AI-gestützte Systeme die Betrugsbekämpfung im Finance-Bereich in den kommenden Jahren beeinflussen?

Eiss: Es gibt heute schon erste Ansätze, mit denen versucht wird, Betrugsmuster auf Basis vorliegender Datenpunkte aufzudecken. Dabei werden nicht nur Hardfacts wie Personen-, Finanz- und Bezahlinformationen verwendet, sondern auch das Verhalten auf Online-Plattformen, sowie die Messung am tatsächlichen Endgerät.
 Um sich im ewigen „Katz’-Maus-Spiel” der Betrugsbekämpfung einen Vorteil zu verschaffen und schneller und effizienter agieren zu können, müssen die Systeme Möglichkeiten für eine kreativere Mustererkennung erhalten. Dafür bleibt eine Zusammenarbeit mit der Strafverfolgung, der Financial Intelligence Unit, unerlässlich. Die Ergebnisse bereits überprüfter Meldefälle müssen an ein zuverlässiges, integres System weitergeleitet werden, um es mit der benötigten Erfahrung zu füttern. Heute ist dies noch nicht vorgesehen, ein Umdenken hilft uns aber weiter.


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

1. Nicht das Gesicht verlieren

Fortune-Autor Robert Hackett diskutiert in seinem Kommentar, warum er beim Betreten seines Bürogebäudes nicht die neue bequeme Variante des Gesichtsscans gewählt hat: Geht seine ID-Karte verloren, besorgt er sich eine neue. Geht sein Gesicht in Form der Daten verloren, wird das deutlich schwieriger …

2. Von DeepFakes und CheapFakes

Wie beeinflussen DeepFakes unsere Gesellschaft und wo liegen Unterschiede zu anderen Manipulationsformen, den sogenannten CheapFakes? Britt Paris und Joan Donovan von der Data Society widmen sich dieser Frage in ihrem Paper.

Ist hier schon Machine Learning am Werk oder noch das gute alte Photoshop? Im Schaubild zeigen Britt Paris und Joan Donovan, wo AI manipuliert und wo nicht.

3. Wie wird Artificial Intelligence sicher?

Trotz problematischer Manipulationen: selbstlernende Systeme können unseren Alltag in vielerlei Hinsicht bereichern. Wenn sie entsprechend implementiert werden. Was muss zum Beispiel getan werden, um ein autonomes Fahrzeug mit seinen selbstlernenden Systemen „sicher“ zu machen? Das erläutert Mario Trapp, Leiter des neuen Instituts für Kognitive Systeme (IKS) in München, in der aktuellen Folge des F.A.Z. Digitec-Podcasts.


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aiLetter #1.10: AI-Product Integration, Edge-AI, Amazon-Lab Tübingen, AI-Uni in Abu Dhabi, das lesen Elon Musk & Co., AI entlarvt Shakespeare

aiLetter #1.10: AI-Product Integration, Edge-AI, Amazon-Lab Tübingen, AI-Uni in Abu Dhabi, das lesen Elon Musk & Co., AI entlarvt Shakespeare

Liebe Freunde des aiLetter,

heute habe ich unter anderem folgende aiNews im Gepäck: AI optimiert Produktplatzierungen in Filmen. Was steckt hinter der neuen Technologie Edge-AI? Wie hilft Artificial Intelligence uns, länger zu leben? Fegen Amazon und Co. den deutschen Jobmarkt der AI-Talente leer?
Der DeepDive sagt euch, welche AI-Bücher Elon Musk oder Bill Gates lesen. Und im Taillight hat ein AI-System dem guten William Shakespeare mal etwas genauer auf die Finger … äh … Feder geschaut.

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


ai@Work: Lösungen im Einsatz

Noch mehr Werbung durch AI?

Das Londoner Start-up Mirriad erweitert den Horizont für Werbetreibende. Product Integration heißt das Zauberwort. Mithilfe von Artificial Intelligence können Produkte noch besser und vor allem individueller auf die Zuschauergruppen zugeschnitten und in Filmen platziert werden. Beispiel: Auf der Pralinenschachtel in Forrest Gump steht im Original „Russell Stover“. Da diese Marke in Europa kaum bekannt ist, könnte bei uns in Zukunft etwa „Ferrero“ oder „Lindt“ stehen. Wie sich Werbung durch diese Möglichkeit zukünftig verändern wird, analysiert t3n-Redakteur Anton Weste in seinem Artikel.

Wie sich Werbung gezielt in Filme und Serien integrieren lässt, zeigt das Unternehmen Mirriad in diesem Video.

AI am Rande der Cloud

Viele Anwendungen von Artificial Intelligence scheitern an der mangelnden Dateninfrastruktur und dem zu hohen Energieaufwand, den AI-Technologien haben. Eine Lösung könnte die relativ junge Edge-AI bieten, also AI-Systeme, die direkt in Endgeräten wie Sensoren oder Maschinen stecken. Robert Jänisch erläutert in seinem Kommentar, wie dies funktionieren kann und wie Unternehmen sich der Materie nähern können.


aiInvest: Wer investiert wo?

Intel-Zukauf in Israel?

Tel Aviv gilt als Tech-Hochburg, viele israelische Tech-Start-ups sind international erfolgreich. Der US-Chiphersteller Intel verhandelt deshalb aktuell mit dem israelischen AI-Chiphersteller Habana Labs. Das Start-up arbeitet mit Artificial Intelligence daran, Prozessoren effizienter zu machen und so Energieverbrauch und Kosten zu senken. Die Chips sind speziell für das Trainieren neuronaler Netze entwickelt.

Medikamente mit AI entwickeln: Ausgründung in Stanford

Das Start-up Genesis Therapeutics hat sich aus dem Forschungslabor der Universität Stanford entwickelt. Kern der Geschäftsidee ist es, mithilfe der AI-Plattform PotentialNet die Eigenschaften von Molekülen vorherzusagen. So sollen Medikamente und Therapien schneller und bedarfsgerecht entwickelt werden können. In diese Idee investieren verschiedene Venture-Fonds jetzt 4,1 Millionen US-Dollar.

Wie können Artificial Intelligence und Machine Learning also etwa dabei helfen, daß wir länger leben? 13 Beispiele liefert folgende Infografik.


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

Amazon-Labor in Tübingen – Braindrain in Deutschland?

Der Tech-Konzern will seinen Forschungsstandort in Tübingen bis 2021 ausbauen. So sollen bis zu 100 Wissenschaftler an Themen wie Datenschutz und Bildverarbeitung forschen. Das Labor soll auch einen transparenteren Umgang von Amazon mit AI demonstrieren: Die Ergebnisse sollen als Open Source zur Verfügung gestellt werden und die Räume bieten Platz für einen breiten Austausch mit anderen Forschern und auch mit der Bevölkerung. Neben Zentren in Berlin, Dresden und Aachen ist dies bereits der vierte Amazon-Forschungsstandort in Deutschland.

Experten betrachten das Engagement großer US-Unternehmen in Deutschland aber auch als problematisch, da immer mehr Experten und Nachwuchstalente im Bereich Artificial Intelligence aus Deutschland und auch anderen europäischen Ländern abgeworben werden. Diese stehen heimischen Unternehmen und der unabhängigen Wissenschaft dann nicht mehr zur Verfügung.

MIT entwickelt AI mit kindlicher Intelligenz

Das AI-Modell mit dem Namen ADEPT ist in der Lage, intuitiv grundlegende physikalische Gesetze zu verstehen. Es kann bestimmte Objekte in einem Video erkennen und vorhersagen, wie es sich ihnen gegenüber verhalten soll. Und ADEPT kann Überraschung äußern, wenn die Objekte „verschwinden“. Dieses Verständnis entspricht in etwa dem eines drei Monate alten Babys. Die Wissenschaftler am Massachusetts Institute of Technology (MIT) hoffen, dass aus ADEPT in Zukunft neue AI-Systeme entstehen können, die neben technologischem Fortschritt auch neue Einblicke in das Verständnis kindlichen Lernens geben.


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

Bergheim im Rheinland: AI-Entscheidungen im öffentlichen Sektor?

Die rheinländische Stadt Bergheim will zukünftig AI-gestützte Systeme in der Entscheidungsfindung einsetzen. Mitarbeiter sollen bei Standardvorgängen entlastet werden und so mehr Zeit für schwierige Fälle haben. Und: Das Projekt soll 80 neue Arbeitsplätze schaffen.

China: Gesetz kriminalisiert DeepFakes

Die chinesische Regierung geht gesetzlich gegen sogenannte DeepFakes, besonders mithilfe von AI manipulierte Videos, vor. Ab Anfang nächsten Jahres ist es demnach illegal, manipulierte Videos zu veröffentlichen, ohne kenntlich zu machen, dass diese mit dem Einsatz von Artificial Intelligence oder auch Virtual Reality produziert wurden. Sowohl die Entwickler, als auch Internetplattformen, die die Videos hosten, können strafrechtlich verfolgt werden. Eine ähnliche Regulierung wurde kürzlich auch in Kalifornien verabschiedet, allerdings nur in Bezug auf politische Kampagnenwerbung.

Abu Dhabi: Erste AI-Universität eröffnet 2020

Der Ölreichtum ist endlich. Deshalb setzen die Vereinigten Arabischen Emirate auf neue Technologien wie AI. Im kommenden Jahr öffnet in Abu Dhabi die weltweit erste Universität, in der sich alles um Artificial Intelligence dreht. Unterstützt wird das Projekt von renommierten Einrichtungen wie dem Massachusetts Institute of Technology (MIT).


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

AI-Buchtipps: Was lesen Elon Musk und Bill Gates?

Weihnachten steht vor der Tür. Wer noch ein paar Inspirationen zum Verschenken oder selber lesen sucht, wird vielleicht in diesem Blogbeitrag fündig, in dem Buchempfehlungen von Elon Musk, Bill Gates und anderen Größen aus dem Silicon Valley aufgelistet sind.

Wer endlich verstehen will, wie Maschinen lernen und sich das in einfacher Sprache erklären lassen will, für den ist dieses Buch vielleicht das Richtige: Wie Maschinen lernen. Künstliche Intelligenz verständlich erklärt.

Kleine Auswahl: diese und weitere Bücher rund um Artificial Intelligence empfehlen Bill Gates, Elon Musk und andere Tech-Insider

Podcasttipps: DFKI-Chef Antonio Krüger / die Zukunft AI-gestützter Wissenschaft

In Episode 76 des F.A.Z. Digitec Podcast diskutiert Alexander Armbruster mit Antonio Krüger, wie sich Artificial Intelligence in Deutschland entwickelt. Krüger ist seit kurzem Chef des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI).

Im Podcast des britischen Magazins The Economist präsentierte Host Kenneth Cuckier kürzlich, wie Artificial Intelligence sich auf die Forschung auswirkt. Seine Fragen lauten: Macht AI die wissenschaftliche Methodik, wie wir sie kennen, überflüssig? Kann AI Dinge herausfinden, die wir Menschen niemals erforschen könnten? Wer darf teure AI-Systeme besitzen, die neue Forschungserkenntnisse hervorbringen können? Hochspannend!


aiTaillight: Ein FunFact zum Schluss

Shakespeare hat geschummelt

Ein tschechisches AI-System hat analysiert, dass der englische Dichter William Shakespeare nicht alle seine Werke wirklich selbst oder allein geschrieben hat. Beim Historiendrama „Heinrich VIII“ war auch sein Kollege John Fletcher beteiligt. Und zwar umfangreicher, als bisher bekannt, wie der Algorithmus des Literaturwissenschaftlers und Linguistikers Petr Plecháč von der Tschechischen Akademie der Wissenschaften in Prag herausgefunden hat. Wie derartige Tools wohl die Plagiatsdebatte anfachen werden…


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aiLetter #1.8: AI in der Arbeitswelt, Twitter kauft Aiden.AI, Staatssekretär erklärt AI-TÜV, Facial Recognition im DeepDive, Roboter zum Anfassen

aiLetter #1.8: AI in der Arbeitswelt, Twitter kauft Aiden.AI, Staatssekretär erklärt AI-TÜV, Facial Recognition im DeepDive, Roboter zum Anfassen

Liebe Freunde des aiLetter,

vor 14 Tagen berichteten wir, dass bei Uniper in Regensburg neue Stellen durch AI geschaffen werden. Ein Leser hat angemerkt, dass dies nur ein Teil der Wahrheit ist und dafür an anderer Stelle vermutlich Arbeitsplätze abgebaut werden. Danke für dieses Feedback! Im Fall Uniper wurden durch die Einführung von AI Arbeitsplätze aus Rumänien zurück nach Deutschland verlagert. In der Rubrik ai@Work setzen wir deshalb heute einen Schwerprunkt auf das Thema AI in der Arbeitswelt mit verschiedenen Einblicken in die (deutsche) Praxis und weiteren Stimmungsbildern aus aller Welt.

Außerdem: Twitter kauft Marketing-Startup mit AI-Tool, eine intelligente Software umgeht Internetzensur und Staatssektretär Björn Böhning erläutert den geplanten KI-TÜV des Bundesarbeitsministeriums. Im DeepDive liegt der Fokus heute auf dem Thema Facial Recognition. Zu guter Letzt: Die Roboter sind los … zumindest noch heute in Hamburg – das Taillight sagt euch, wo genau.

Nächste Woche wenden wir uns übrigens dem Thema Artificial Intelligence im Vertrieb zu. Dafür haben wir uns einen Gast-Kurator eingeladen.

Wenn euch der aiLetter gefällt, leitet ihn gerne an Menschen weiter, die sich auch für AI und Machine Learning interessieren (oder dies aus eurer Sicht tun sollten … ).

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


ai@Work: Lösungen im Einsatz

Praxis: AI im Einsatz in deutschen Unternehmen

Wie finde ich heraus, ob der Einsatz von Artificial Intelligence etwas für mein Unternehmen ist? Wie baue ich Kompetenzen auf und starte dann mit ersten Anwendungen? Einen ersten kleinen Überblick gibt ein Audiobeitrag von HR info. Einblicke geben unter anderem eine „KI-Trainerin“ aus Darmstadt, die Unternehmen bei der AI-Einführung unterstützt, der Betriebsrat eines IT-Unternehmens in Frankfurt am Main, der aus der Arbeitnehmerperspektive berichtet, sowie die hessische Digitalministerin.

Anwendungsbeispiel: AI vermittelt IT-Experten
Wie eine AI-gestützte Plattform Unternehmen helfen kann, schneller geeignete Dienstleister zu finden, zeigt das Beispiel des deutschen Startups Knooing. Mit Hilfe von Artificial Intelligence sucht die Plattform den besten aus rund 10.000 IT-Partnern mit der passenden Lösung zum Beispiel für IT-Sicherheit oder Big Data heraus.

Anwendungsbeispiel: Airbus macht Flugzeuge mit AI leichter
Bei Airbus hilft ein AI-gestütztes Designverfahren – das sogenannte generative Design – bei der Entwicklung leichterer Bauteile. Werden diese bald serienmäßig in den Airbus A 320 eingebaut, könnte durch die Gewichtseinsparung jährlich eine halbe Million Tonnen CO2 eingespart werden.

AI braucht Weiterbildung
Die von der Unternehmensberatung Gartner prognostizierten Trends in Data und Analytics legen nahe, womit Unternehmen zukünftig in der Data Economy erfolgreich sein werden. Artificial Intelligence und Machine Learning werden dabei als Kerntechnologie bezeichnet. Das Beispiel Augmented Analytics – Erweiterte Analyse – verdeutlicht eine zentrale Bildungsherausforderung: Data Literacy, das Verständnis der Mitarbeiter für Datenanalyse.

Ausblick: AI verspricht Wirtschaftswachstum

Würde Artificial Intelligence in deutschen Unternehmen flächendeckend eingesetzt, könnte das Bruttoinlandsprodukt im Vergleich zu 2019 bis 2025 um mehr als 13 Prozent steigen. So rechnet es eine Studie des Verbands der Internetwirtschaft (eco) und der Unternehmensberatung Arthur D. Little vor. Die Bereiche „Handel und Konsum“ sowie „Energie, Umwelt und Chemie“ könnten laut der Untersuchung am meisten profitieren.
Zum Download der Studie hier entlang.

Weltweite Stimmungsbilder zu AI
Die folgenden Zahlen zeigen, wie AI im Arbeitsalltag in anderen Ländern wahrgenommen wird.

Enthusiasmus: AI und Robotik halten Einzug in immer mehr Arbeitsumgebungen. Eine aktuelle Studie von Oracle und Future Workplace zeigt, dass 2019 bereits 50 Prozent der weltweit Befragten mit AI-Systemen zusammenarbeiten. Besonders in Asien (China: 77 Prozent, Indien: 78 Prozent). Männer sind tendenziell optimistischer gegenüber den intelligenten Maschinen. Interessant ist auch: 64 Prozent der Befragten würden einem Roboter mehr Vertrauen als ihrem Manager. In China und Indien sind es sogar fast 90 Prozent.

Vertiefung: Katharine Rooney greift die Zahlen von Oracle und Future Workplace in ihrem Artikel für das Weltwirtschaftsforum auf und diskutiert den Einfluss von AI auf die Arbeitswelt. Wie so oft gibt es auch Zahlen, die ein skeptischeres Bild zeichnen, hier im Video in Rooneys Artikel (detaillierter nachzulesen bei IPSOS Global Advisors). Demnach stehen 40 Prozent der weltweit Befragten AI skeptisch gegenüber. Nahezu die Hälfte befürwortet eine striktere Regulierung von AI-Nutzung in Unternehmen.


aiInvest: Wer investiert wo?

Twitter kauft AI-Marketing-Start-up

Das soziale Netzwerk hat das Londoner Start-up Aiden.AI übernommen. Mit dem Einsatz dessen AI-getriebener Plattform sollen Werber und Content-Entwickler auf Twitter die Performance von Anzeigen für kleine Unternehmen verbessern. So will das Start-up den „ersten AI-gestützten virtuellen Kollegen für Marketeers“ bereitstellen.


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

AI gegen Internetzensur

Forscher an der Universität von Maryland haben ein AI-Tool entwickelt, das staatliche Zensurmaßnahmen von Internetzugängen umgehen kann. Die Software namens Geneva lernt mit und kann somit auch immer neue Beschränkungen meistern. Das System entdeckt auch Schlupflöcher, die den Forschern bislang nicht bekannt waren. Getestet wurde Geneva bisher in China, Indien und Kasachstan.

Internetzensur wie in China will die AI-Software Geneva umgehen (Bild: Gerd Altmann/pixabay)


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

Interview: Staatssekretär Björn Böhning erklärt „KI-Observatorium“

Das Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) setzt ein „KI-Observatorium“ ein. Dieses Gremium soll künftig die Chancen und Risiken von Artificial Intelligence bewerten. Wie das Gremium helfen soll, erklärt Staatssekretär Björn Böhning im Interview mit Meike Laaff von ZEIT online.


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Podcast-Tipp: Wenn AI Gesichter erkennt

FaceID im Smartphone, Bilder taggen in sozialen Medien, Videoüberwachung im öffentlichen Raum, EasyPass am Flughafen … AI-gestützte Gesichtserkennung spielt in unserem Alltag bereits eine Rolle. Wo sie wie angewendet wird und was das für uns bedeutet, besprechen Léa Steinacker und Miriam Meckel im ada-Podcast. Nutzungsbeispiele der sogenannten Facial Recognition aus China, Indien, Frankreich, Großbritannien und den USA zeigen das Für und Wieder der Technologie auf.

Das im Podcast erwähnte Beispiel von Joy Buolamwini seht ihr hier im Video:

Lesetipp dazu: Facial Recognition kann Transgender-Personen nicht zuordnen

Unsere Gesellschaft wird immer diverser und individueller, doch das Beispiel der automatisierten Gesichtserkennung zeigt, wie AI-Technologien hier auch zu Problemen führen können. Rachel Metz beschreibt in ihrem Artikel für CNNBusiness, welche Probleme zum Beispiel für Menschen entstehen, die sich nicht als eindeutig „männlich“ oder „weiblich“ identifizieren und deshalb oft von Gesichtserkennungssoftware nicht eingeordnet werden können. Auch Frauen mit Kurzhaarschnitt oder Teenager werden von mancher Facial Recognition-Software nicht korrekt identifiziert. Deutlich wird dabei auch: AI-Entwickler, egal ob große Tech-Player oder kleine Start-ups, haben es schwer, zu kontrollieren, wie ihre Technologie letztendlich eingesetzt wird.

Gesichtserkennungssoftware hat Probleme bei der Identifizierung von Geschlechtern (Bild: CNN.com)


aiTaillight: Ein FunFact zum Schluss

Die Roboter sind los …

… zumindest noch heute von 12 bis 18 Uhr im Hamburger Hammerbrooklyn.DigitalCampus. Beim Speed Dating mit KI könnt ihr den ein oder anderen kennenlernen.

Ich habe gestern die Bekanntschaft von Emma gemacht. Sie ist ein humanoider Serviceroboter, der in einem Projekt der Fachhochschule Kiel mit Demenzkranken eingesetzt wird. Emma kann sich Gesichter merken, stellt Quizfragen, hat mit der Ghettofaust auch ein Fünkchen Streetcredibility am Start und rastet auf dem Dancefloor einigermaßen aus – Gangnam… äh Roboterstyle versteht sich 😜

Achja, eigentlich heißt der Roboter von IBM ja Pepper, aber „Emma” gefiel den Bewohnern in der Demenz-WG besser.


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aiLetter #1.7: AI für Banken & Versicherungen – Microsoft-Experte im Interview

aiLetter #1.7: AI für Banken & Versicherungen – Microsoft-Experte im Interview

Liebe Freunde des aiLetter,

ein Highlight der vergangenen Woche war die Fintech Week in Hamburg . Fintech – Finanztechnologie – krempelt seit einigen Jahren die Finanzbranche um. Neben traditionellen Banken und Versicherungen gibt es immer mehr Start-ups, die mit AI-gestützten Technologien in diesen Markt vordringen. Wir betrachten, wie Artificial Intelligence im Finanzsektor zum Einsatz kommt und wo Chancen dabei liegen. Zum Beispiel, um das Kundenerlebnis zu verbessern, bessere Anlagestrategien zu entwickeln, Prozesse zu optimieren oder Betrug zu bekämpfen.

Eine Premiere in unserem Newsletter: aiExpert – das Experteninterview zu Themen rund um Artificial Intelligence. Auf der Fintech Week sprachen wir mit Lars Meinecke von Microsoft, der Banken und Versicherungen unter anderem bei der Einführung von AI-basierten Systemen unterstützt.

Außerdem: Tiefer eintauchen in die Welt von Fintech und Insurtech (Versicherungstechnologie) sowie die Veränderungen, die AI und Co. dort bringen, könnt ihr mit den Podcast-Tipps im aiDeepDive.

Und unsere Bitte ist wie immer: Wenn euch der aiLetter gefällt, leitet ihn doch an Menschen weiter, die sich auch für AI und Machine Learning interessieren (oder dies tun sollten … ) 😉

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


aiFocus: AI hält Einzug in die Finanzbranche

  • Mit Hilfe von Artificial Intelligence kann die Finanzindustrie relevante Erkenntnisse aus ihren Datenbergen gewinnen.
  • Verschiedene Anwendungsbeispiele zeigen, wie AI das Kundenerlebnis, die Anlagestrategien oder die Betrugsbekämpfung an verschiedenen Stellen verändern und wie Experten die Entwicklung einschätzen.

Der Finanzsektor, traditionell nicht besonders risikoaffin, sitzt auf einem großen Schatz: Daten. Von Börsenkursen über Schadensstatistiken bis hin zu Kundendaten können mit AI-basierten Anwendungen aus diesen Daten neue Erlöse generiert werden und Kunden können besseren Service und passendere Versicherungs- oder Kreditangebote erhalten. Doch der Weg zum Einsatz von Artificial Intelligence bei Banken und Versicherungen ist oft noch weit, wie Bernhard Warner beschreibt. Und mancher Algorithmus im Finanzbereich scheint noch ein wenig verbesserungsbedürftig zu sein, wie die aktuelle Aufregung um die Apple Card zeigt: Die Kreditkarte des Tech-Unternehmens gewährt Frauen scheinbar einen geringeren Kreditrahmen als Männern …

Die folgenden Beispiele zeigen einige Anwendungsfelder für AI im Finanzbereich auf. Plus: Wie bewerten Experten diesen Einsatz?

Ein besseres Kundenerlebnis dank Artificial Intelligence

Google, Facebook, Amazon und Co. haben unsere Ansprüche an Dienstleistungen massiv verändert. Viele Verbraucher wünschen sich einfache, digitale Anwendungen und übertragen diese Erwartungen auch auf den Finanzbereich. Eine Chance für Artificial Intelligence. Ein Beispiel für den Einsatz von AI ist die Ansprache von potentiellen Kreditnehmern. Thomas von Hake erklärt in seinem Blogbeitrag, wie Machine Learning-Software eingesetzt wird, um den idealen Kanal und Zeitpunkt für eine erfolgreiche Kundenansprache zu finden.

Auch Großbanken wie die Bank of America rüsten mit AI-basierten Chatbots auf. Durch verbesserte mobile Services wollen sie ihr Konsumentengeschäft attraktiver machen. Erica, der Chatbot der amerikanischen Bank, weist Kunden nun zum Beispiel darauf hin, dass sie Geld sparen können, wenn sie ihre Kreditraten schneller zurückzahlen.

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Für ein besseres Kundenerlebnis: Hinter vielen Finanzservices wie Mobile Banking stecken AI-Technologien (Bild: mohamed_hassan/4606/Pixabay).

Das Start-up IDnow bietet unter anderem die schnelle Identifikation von neuen Kunden per AutoIdent an – gestützt auf ein AI-System. Das scheint für Investoren attraktiv. Kürzlich erhielten die Münchener 36 Millionen Euro Wachstumskapital von einem US-Investor.

Besser anlegen mit dem Robo Advisor?

Den einen oder die andere von uns wird er schon bei der Geldanlage unterstützen: der Robo Advisor. Machine Learning mischt seit einigen Jahren auch bei Investment-Strategien mit. Große Datenmengen, der Lernstoff der Algorithmen, sind in diesem Bereich ausreichend vorhanden. Wie AI im Asset Management eingesetzt werden kann, erläutert Christian Rokitta in seinem Blogbeitrag. Warum sich viele Anleger dennoch schwer mit automatisierter Vermögensverwaltung tun, erklärt Jochen Werne im Interview. Das Start-up Moneyfarm setzt deshalb auf ein Hybrid-Modell, in dem der intelligente Algorithmus durch menschliche Anlageberater unterstützt wird.

Betrügern auf der Spur: AI jagt Geldwäscher und Co.

Geldwäsche sorgt jährlich für Milliardenschäden. Nur ein Bruchteil wird nach Meinung von Experten wie Wolfgang Berner aufgedeckt. Er diskutiert, wie AI- und Cloud-Systeme helfen können, Muster in Geldflüssen zu erkennen, verdächtige Transaktionen ausfindig zu machen und so global agierenden Betrugsnetzwerken das Handwerk zu legen. Auch an der Börse versucht man, Betrügern verstärkt mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen auf die Schliche zu kommen, wie Karen Hao am Beispiel des amerikanischen Nasdaq erklärt.

Mastercard arbeitet mit AI daran, betrügerische Transaktionen zu reduzieren. Anscheinend mit Erfolg: die Anzahl der abgelehnten Transaktionen für Kunden habe sich um die Hälfte reduziert und betrügerische Transaktionen konnten gleichzeitig um 40 Prozent reduziert werden, wie Jeremy Kahn von Ajay Bhalla, Sicherheitsexperte bei dem Kreditkartenanbieter, erfahren hat. Mit Predictive Analytics konnte Mastercard innerhalb von zehn Monaten Schäden durch Cyberangriffe im Wert von 7,5 Milliarden US-Dollar verhindern.

Wie lernt eine AI, welche Kreditkartenzahlungen verdächtig sind? Im Video erklärt der Kreditkartenanbieter VISA die Hintergründe seiner Technologie.

aiExpert: „Digitale Aufholjagd hat begonnen” – Microsoft-Experte Lars Meinecke im Interview über AI im Finanzsektor

Wie weit sind deutsche Finanzinstitutionen bei der Nutzung von Artificial Intelligence beziehungsweise Künstlicher Intelligenz (KI)? Wie kann eine Einführung von AI-Technologien gelingen? Für Microsoft unterstützt Lars Meinecke als Industry Executive Kunden im Finanzsektor. Im aiLetter-Interview diskutiert er die Chancen und Herausforderungen von AI-Einsatz im Banken- und Versicherungssektor.

aiLetter: Wie entwickelt sich die Einführung von KI-Anwendungen im deutschen Finanzsektor Deiner Meinung nach? Im Vergleich auch zu anderen Ländern wie den USA oder Großbritannien?

Lars Meinecke: Sagen wir mal die digitale Aufholjagd hat begonnen. Der Finanzmarkt ist bei KI insgesamt eher ein „Second Follower“. Und im Vergleich zu anderen Ländern steht der deutsche Bankensektor beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz noch am Anfang. Das gilt auch für andere neue Technologien wie Big Data, Analytics oder Blockchain. Laut dem Branchenkompass Banking 2019 der Beratung Soprasteria setzen beispielsweise erst 26 Prozent der deutschen Finanzinstitute KI ein. Immerhin planen oder diskutieren nun 57 Prozent der deutschen Banken den Einsatz von KI. Die Banken haben zwar nicht geschlafen, aber sie sind weniger risikoaffin, haben lange Entscheidungsketten und Genehmigungsverfahren.

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Lars Meinecke ist Industry Executive Financial Services bei Microsoft Deutschland.

aiLetter: Wo kommt Künstliche Intelligenz im Finanzsektor konkret zum Einsatz?

Meinecke: Wesentliche Einsatzgebiete von KI liegen heute in der Auswertung von Daten und der Möglichkeit zur Vorhersage. Letztere beschäftigt besonders die Finanzindustrie. Anwendungsfälle liegen zum Beispiel in der Risikoanalyse, der Betrugsbekämpfung und der Automation von Standardprozessen. Gerade für die Erfüllung der hohen Compliance- und Sicherheitsstandards wird KI immer wichtiger. Auch das Potenzial zur Verbesserung des Kundenerlebnisses wurde erkannt, sei es durch Chatbots in der Kundenkommunikation oder durch die Individualisierung digitaler Angebote mithilfe von Big Data und KI.

aiLetter: Wie unterstützt Microsoft in diesen Bereichen?

Meinecke: Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz läuft bei uns unter dem Stichwort Azure AI. Banken und Versicherungen haben haufenweise, teilweise unstrukturierte, Daten angesammelt – unter anderem auch handschriftliche Dokumente oder Fotos von Versicherungsfällen. Ein Mehrwert entsteht, wenn man diese in Zusammenhang setzen kann. Bei diesem sogenannten Knowledge Mining hilft unsere KI.

aiLetter: Kannst Du ein paar Beispiele aus eurem Kundenkreis nennen?

Meinecke: Gerne. Die Genossenschaftsbanken haben zum Beispiel auf einem Hackathon mit uns an Maßnahmen gearbeitet, um die Beziehungen zwischen Bankinstituten und deren Rechenzentren zu verbessern. Entstanden ist ein Bot, der einfache Fragen direkt beantworten kann. Mehrere Banken nutzen dieses System heute im Alltag, auch mit ihren Kunden. Die VHV beschleunigt die Schadensabwicklung für ihre Kunden: Schickt ein Kunde ein Foto seines beschädigten Autos ein, kann der Schaden mithilfe unserer KI-Fähigkeiten zur Bilderkennung schneller eingeschätzt werden. Bei der HSBC unterstützen wir im Bereich Geldwäsche-Prävention. Machine Learning und Prozessautomatisierung kommen hier zum Einsatz, um Geldwäscheversuche in Banktransaktionen zu erkennen und die sogenannte „Falsch-positiv Rate“ zu verbessern.

aiLetter: Wie unterstützt Microsoft dann konkret bei der Einführung von KI-Anwendungen im Unternehmen?

Meinecke: Wir unterstützen in mehrfacher Hinsicht. Schon vor der Einführung von KI-Systemen helfen wir bei der Definition einer KI-Strategie beziehungsweise hinterfragen die bestehende KI-Strategie. Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Kultur: Microsoft unterstützt dabei, den Umgang mit KI in die Unternehmenskultur einzubinden und den passenden Geschäftsrahmen zu schaffen. Hier ist wichtig zu verstehen, dass KI den Menschen befähigt und unterstützt, ihn aber NICHT ersetzt. Um dann in die Anwendung zu kommen ist auch Training ein wichtiger Aspekt, und das für die unterschiedlichen Nutzerkreise – die Entscheider, die Entwickler und die Anwender. Hier unterstützen wir zum Beispiel mit unserer AI Business School. Mit unserer Technologie helfen wir dann, eine robuste Datengrundlage zu schaffen, auf der unsere KI Azure AI aufsetzen und mithilfe der universellen Rechenpower in unserer Cloud und der „Intelligent Edge“ – der Einbeziehung von verbundenen Systemen und Geräten – schnell zuverlässige Ergebnisse liefern kann.

Die Langfassung des Interviews mit Lars Meinecke lest ihr hier.


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Fintech auf die Ohren

  1. Verdrängen neue Marktteilnehmer wie N26 oder Revolut die traditionellen Banken mit ihren Filialen? Das versucht Helen Joyce im Futurewatch-Podcast des Economist zu ergründen.
  2. Sogenannte Insurtech-Start-ups wie Wefox wollen den Versicherungsmarkt revolutionieren, unter anderem mit AI-gestützter Analyse von Daten. Gründer Julian Teicke erklärt in einer Ausgabe des Handelsblatt Disrupt-Podcasts, wie das Angebot funktioniert. Wie gehen traditionelle Versicherungsunternehmen auf ihre Kunden im digitalen Wandel zu? Das erklärt Julian Rath, Chief Digital Officer der Signal Iduna, im Podcast.


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aiExpert: „Digitale Aufholjagd hat begonnen” - Microsoft-Experte Lars Meinecke über AI im Finanzsektor

aiExpert: „Digitale Aufholjagd hat begonnen” - Microsoft-Experte Lars Meinecke im Interview über AI im Finanzsektor

Wie weit sind deutsche Finanzinstitutionen bei der Nutzung von Artificial Intelligence beziehungsweise Künstlicher Intelligenz (KI)? Wie kann eine Einführung von AI-Technologien gelingen? Für Microsoft unterstützt Lars Meinecke als Industry Executive Kunden im Finanzsektor. Im aiLetter-Interview diskutiert er die Chancen und Herausforderungen von AI-Einsatz im Banken- und Versicherungssektor.

 

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Lars Meinecke ist Industry Executive Financial Services bei Microsoft Deutschland.

aiLetter: Wie entwickelt sich die Einführung von KI-Anwendungen im deutschen Finanzsektor Deiner Meinung nach? Im Vergleich auch zu anderen Ländern wie den USA oder Großbritannien?

Lars Meinecke: Sagen wir mal die digitale Aufholjagd hat begonnen. Der Finanzmarkt ist bei KI insgesamt eher ein „Second Follower“. Und im Vergleich zu anderen Ländern steht der deutsche Bankensektor beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz noch am Anfang. Das gilt auch für andere neue Technologien wie Big Data, Analytics oder Blockchain. Laut dem Branchenkompass Banking 2019 der Beratung Soprasteria setzen beispielsweise erst 26 Prozent der deutschen Finanzinstitute KI ein. Immerhin planen oder diskutieren nun 57 Prozent der deutschen Banken den Einsatz von KI. Die Banken haben zwar nicht geschlafen, aber sie sind weniger risikoaffin, haben lange Entscheidungsketten und Genehmigungsverfahren.

aiLetter: Wo kommt Künstliche Intelligenz im Finanzsektor konkret zum Einsatz?

Meinecke: Wesentliche Einsatzgebiete von KI liegen heute in der Auswertung von Daten und der Möglichkeit zur Vorhersage. Letztere beschäftigt besonders die Finanzindustrie. Anwendungsfälle liegen zum Beispiel in der Risikoanalyse, der Betrugsbekämpfung und der Automation von Standardprozessen. Gerade für die Erfüllung der hohen Compliance- und Sicherheitsstandards wird KI immer wichtiger. Auch das Potenzial zur Verbesserung des Kundenerlebnisses wurde erkannt, sei es durch Chatbots in der Kundenkommunikation oder durch die Individualisierung digitaler Angebote mithilfe von Big Data und KI.

aiLetter: Wie unterstützt Microsoft in diesen Bereichen?

Meinecke: Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz läuft bei uns unter dem Stichwort Azure AI. Banken und Versicherungen haben haufenweise, teilweise unstrukturierte, Daten angesammelt – unter anderem auch handschriftliche Dokumente oder Fotos von Versicherungsfällen. Ein Mehrwert entsteht, wenn man diese in Zusammenhang setzen kann. Bei diesem sogenannten Knowledge Mining hilft unsere KI.

aiLetter: Kannst Du ein paar Beispiele aus eurem Kundenkreis nennen?

Meinecke: Gerne. Die Genossenschaftsbanken haben zum Beispiel auf einem Hackathon mit uns an Maßnahmen gearbeitet, um die Beziehungen zwischen Bankinstituten und deren Rechenzentren zu verbessern. Entstanden ist ein Bot, der einfache Fragen direkt beantworten kann. Mehrere Banken nutzen dieses System heute im Alltag, auch mit ihren Kunden. Die VHV beschleunigt die Schadensabwicklung für ihre Kunden: Schickt ein Kunde ein Foto seines beschädigten Autos ein, kann der Schaden mithilfe unserer KI-Fähigkeiten zur Bilderkennung schneller eingeschätzt werden. Bei der HSBC unterstützen wir im Bereich Geldwäsche-Prävention. Machine Learning und Prozessautomatisierung kommen hier zum Einsatz, um Geldwäscheversuche in Banktransaktionen zu erkennen und die sogenannte „Falsch-positiv Rate“ zu verbessern.

aiLetter: Wie unterstützt Microsoft dann konkret bei der Einführung von KI-Anwendungen im Unternehmen?

Meinecke: Wir unterstützen in mehrfacher Hinsicht. Schon vor der Einführung von KI-Systemen helfen wir bei der Definition einer KI-Strategie beziehungsweise hinterfragen die bestehende KI-Strategie. Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Kultur: Microsoft unterstützt dabei, den Umgang mit KI in die Unternehmenskultur einzubinden und den passenden Geschäftsrahmen zu schaffen. Hier ist wichtig zu verstehen, dass KI den Menschen befähigt und unterstützt, ihn aber NICHT ersetzt. Um dann in die Anwendung zu kommen ist auch Training ein wichtiger Aspekt, und das für die unterschiedlichen Nutzerkreise – die Entscheider, die Entwickler und die Anwender. Hier unterstützen wir zum Beispiel mit unserer AI Business School. Mit unserer Technologie helfen wir dann, eine robuste Datengrundlage zu schaffen, auf der unsere KI Azure AI aufsetzen und mithilfe der universellen Rechenpower in unserer Cloud und der „Intelligent Edge“ – der Einbeziehung von verbundenen Systemen und Geräten – schnell zuverlässige Ergebnisse liefern kann.

aiLetter: Was braucht es Deiner Erfahrung nach speziell im Finanzsektor, um die Möglichkeiten von AI-Systemen besser nutzen zu können?

Meinecke: Da sehe ich im Wesentlichen drei Dinge: das richtige Mindset, die personellen Fähigkeiten und eine „bewegliche“ beziehungsweise „mitwachsende“ Regulierung.

aiLetter: Was verstehst Du unter dem richtigen Mindset und der richtigen Strategie für KI?

Meinecke: Aus meiner Sicht haben wir Deutschen ein sehr ausgeprägtes Sicherheitsdenken. Alles muss bis ins kleinste Detail durchgetestet und überprüft sein, bevor ein produktiver Einsatz stattfindet. Doch um neue Technologien wie Künstliche Intelligenz einzusetzen, muss ein Unternehmen den Wandel hin zum sogenannten „Growth Mindset“ machen. Bedeutet: ein großes Ziel setzen, das dann am Horizont steht und das ich nicht aus den Augen verliere. In diesem Fall könnte ein Ziel sein, dass ich alle Prozesse in die Cloud bringen und mit KI optimieren will. Das heißt dann aber nicht, dass ich direkt mit ganz großen Projekten anfange und eine Blackbox-KI einführe, deren Ergebnisse man nicht nachvollziehen kann. Ich fange am anderen Ende des Spektrums an, hole meine Daten aus den Silos in der Organisation, automatisiere einfache Prozesse wie zum Beispiel wiederkehrende Fleißarbeiten meiner Mitarbeiter. Mit solchen Projekten lernt die Organisation, sie erzeugen schnell Mehrwerte und ich kann meine Mitarbeiter wertschöpfender einsetzen. Begleitend stellt sich dann heraus, wo KI noch sinnvoll zum Einsatz kommen kann.

aiLetter: Stichwort Mitarbeiter: Wie setze ich Kolleginnen und Kollegen ein, deren Aufgaben automatisiert wurden?

Meinecke: Wie schon erwähnt spielt auch das Thema Training und Weiterbildung eine große Rolle. KI gibt Mitarbeitern die Möglichkeit, anspruchsvollere Tätigkeiten zu erledigen. Dazu entwickeln wir mit unseren Kunden gemeinsame Trainingsprogramme. Denn ohne die notwendigen Fähigkeiten der Menschen kann KI nicht gewinnbringend im Unternehmen eingesetzt werden. Auf einer übergeordneten Ebene haben wir bei Microsoft den Anspruch, Technologien wie KI zu demokratisieren und für alle Menschen zugänglich zu machen. Das funktioniert nur, wenn sie sie auch verstehen. Konkret bekommen dann zum Beispiel Mitarbeiter im Vertrieb neue Hilfestellungen, wie sie die mit KI gewonnenen Erkenntnisse einsetzen, um ihren Kunden zum Beispiel zielgerichtetere Versicherungsangebote machen zu können.

aiLetter: Bleibt noch das Thema Regulierung. Besonders im hoch regulierten Finanzsektor ist das doch bestimmt eine Bremse für KI oder?

Meinecke: Es kommt drauf an. Im Bereich Datenschutz sind die Regulierungen zu anderen Sektoren durchaus vergleichbar. Da ist das Problem eher, dass die Daten bei einer Bank gefühlt in vielen verschiedenen Systemen liegen und erstmal zusammengebracht werden müssen. Eine KI kann dann Auswertungen in Sekundenschnelle vornehmen. Menschen bräuchten dafür Tage. Wichtig ist es meiner Meinung nach bei Regulierungen, Grundprinzipien festzulegen, auch ethischer Natur und ein Bewusstsein zu schaffen, dass KI-Systeme menschengemacht sind und dadurch immer auch gewissen Vorurteilen unterliegen können. Trotzdem sollte die Devise lauten, innerhalb der eigenen Organisation erste Testfälle und sogenannte MVPs, Minimum Viable Products, zu entwickeln, um das Kundenerlebnis oder die internen Prozesse zu optimieren. Mit dem Voranschreiten der Technologie muss sich dann auch die Regulierung anpassen.

aiLetter: Vor der KI-Einführung steht also der große Kulturwandel an. Wie schafft ihr es, den in Traditionsunternehmen erfolgreich zu begleiten? Ihr seid ja im Kern ein Technologieanbieter.

Meinecke: Da spielen drei Aspekte eine Rolle. Was mir für das Verständnis der Kundenprobleme wichtig erscheint, ist unsere eigene Transformationsgeschichte. Früher lautete unser Motto „A PC on every desk“. Doch damit wären wir heute ein absoluter Dinosaurier, das Thema ist seit Anfang der 2000er durch. Wir mussten uns wandeln, eine Fail Fast-Mentalität etablieren, um mit einer neuen Businessstrategie im Wettbewerb mit anderen großen Tech-Playern zu bestehen. Das ist uns mit „Empower every person and organisation on the planet to achieve more“ gelungen und es verdeutlicht auch unseren Ansatz als Partner ohne Wettbewerbsambitionen in den Marktsegmenten unserer Kunden aufzutreten. Insofern können wir die Transformationsschmerzen unserer Kunden nachvollziehen und erfahren begleiten. Gleichzeitig sind wir mit unseren Industry Teams auch fachlich näher an unsere Kunden gerückt und mit den Themen Sicherheit, Compliance und Regulierung in Deutschland gut vertraut. Ein dritter entscheidender Punkt ist unser Partnernetzwerk. Wir arbeiten eng mit klassischen Unternehmensberatungen zusammen, die die Kunden in Sachen Kulturwandel unterstützen.

aiLetter: Eine letzte Frage zum Thema Wettbewerb. Junge Fintech-Unternehmen machen traditionellen Branchengrößen immer mehr Konkurrenz. Wie schätzt Du diese Situation ein?

Meinecke: Banking, also der Transfer von Geld, wird im Grunde immer gebraucht. Aber dieser Prozess lässt sich natürlich anders ausgestalten. Immer mehr Kunden fragen mobiles Banking oder andere Services nach. Da sind etablierte Banken durch ihre Strukturen natürlich gehemmter als junge Start-ups. Doch auch die neuen Player müssen sich irgendwann mit regulatorischen Gegebenheiten auseinandersetzen. Und hier bietet sich dann die Chance für klassische Banken im Sinne von „Open Banking“ Kooperationen einzugehen.

aiLetter: Wie können solche Kooperationen aussehen?

Meinecke: Das ist dann praktisch das „Amazon-Prinzip“: Amazon bietet Produkte anderer an, um so das Kundenerlebnis zu steigern und die Kunden stärker an sich zu binden. Ähnlich könnten auch Banken mit Start-ups zusammenarbeiten. Größte Herausforderung dabei: Die Technologien der Banken sind oft noch – und ich polarisiere jetzt sehr bewusst – aus dem letzten Jahrtausend. Das macht eine Öffnung schwerer. Aber es gibt schon Banken, zum Beispiel in Südamerika, die das praktizieren. Und auch in Deutschland wird viel diskutiert und es gibt erste Versuche. Ich bin überzeugt, dass beide Seiten profitieren werden.


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aiLetter #1.6: AI-News rund um Uniper, KWS, US Postal Service, Bayer, Merck, OpenAI, Alibaba, Lars Klingbeil, DFKI und Uber

aiLetter #1.6: AI-News rund um Uniper, KWS, US Postal Service, Bayer, Merck, OpenAI, Alibaba, Lars Klingbeil, DFKI und Uber

Liebe Freunde des aiLetter,

in dieser Woche gehen wir mit euch verstärkt in die Praxis und präsentieren Anwendungsfälle von Artificial Intelligence in Buchhaltung, Landwirtschaft und bei der Post. Außerdem: Bayer und Merck investieren in AI-Start-ups. OpenAI-Entwickler warnen vor eigener Text-AI. Alibaba-Tool schlägt Menschen bei Spracherkennung. Lars Klingbeil will Google und Co. an den Kragen gehen. Deutschland und Japan kooperieren bei Industrie 4.0 und Artificial Intelligence.
Im DeepDive ziehen ein deutscher und ein amerikanischer AI-Experte ähnliche Schlüsse und ein detaillierter Bericht erklärt nun abschließend, wie es im letzten Jahr zum tödlichen Unfall eines selbstfahrenden Testfahrzeugs von Uber kommen konnte. Im Taillight: Französische Steuerfahnder bringen sich mit AI in Stellung.

Nächste Woche wollen wir übrigens in das Thema Fintech und Artificial Intelligence eintauchen.

Wenn euch der aiLetter gefällt, leitet ihn gerne an Menschen weiter, die sich auch für AI und Machine Learning interessieren (oder dies aus eurer Sicht tun sollten … ).

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


ai@Work: Lösungen im Einsatz

AI holt Jobs nach Deutschland zurück

Vernichtet Artificial Intelligence unsere Arbeitsplätze? Ja und nein sagen verschiedene Studien. Das Beispiel des Energieunternehmens Uniper zeigt, wie durch den Einsatz von AI neue Arbeitsplätze in Regensburg entstehen und gleichzeitig die Kosten gesenkt werden können.

Besseres Saatgut durch AI-Roboter

Der deutsche Saatguthersteller KWS will mithilfe eines AI-gestützten Roboters noch robusteres und ertragreicheres Saatgut züchten. TerraSentia, das Roboter-Fahrzeug des Start-ups EarthSense, liefert präzise Daten, mit denen die Saatgut-Züchter dann bessere Entscheidungen treffen können. Das Beispiel zeigt anschaulich, wie AI-Systeme und menschliche Experten zusammenarbeiten, um bessere Produkte, in diesem Fall Saatgut, zu entwickeln.

Wie TerraSentia arbeitet, seht ihr im Video.

Das Roboter-Fahrzeug TerraSentia ist ein gelungenes Beispiel, wie AI-gestützte Systeme wirksam die Landwirtschaft unterstützen.

Wie AI und Co. sonst noch auf dem Acker zum Einsatz kommen, wie zum Beispiel Bayer zum „Apple der digitalen Landwirtschaft“ werden will und wie mit weniger Pestiziden und Antibiotika mehr Lebensmittel produziert werden sollen, erklärt der Handelsblatt-Artikel zu Smart Farming.

Die Post wird schneller mit AI

Die US-Post setzt zukünftig auf neue AI-Technologie von Nvidia, um die Adressen auf Briefen zehnmal schneller und besser auszulesen. So soll die Effizienz gesteigert werden. Auch mit selbstfahrenden Fahrzeugen für den Überland-Transport von Post und Paketen hat der US Postal Service (USPS) in diesem Jahr schon experimentiert.


aiInvest: Wer investiert wo?

Deutsche Pharmaunternehmen investieren in AI-Startups

Chronische Krankheiten lassen sich frühzeitig erkennen und managen, indem man die Gesundheitsdaten, sogenannte Biomarkers, aus verschiedenen Quellen kombiniert. Das britische Start-up Medopad setzt dazu eine AI-gestützte Plattform ein. Dafür sammelte es kürzlich 25 Millionen US-Dollar von verschiedenen Investoren, unter anderem dem Venture-Fonds von Bayer, ein.
Ein Fonds des Darmstädter Pharmaunternehmens Merck investiert in PathAI. Das Start-up arbeitet im Bereich der sogenannten Digital Pathology, der medizinischen Bilderkennung, zum Beispiel in der Krebsmedizin.


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

Texterstellung mit neuer AI – eine Steilvorlage für Fake News?

AI ist lediglich eine Technologie. Wie sie eingesetzt wird, hängt von den Nutzern ab. Aus Sorge vor einem unakzeptablen Einsatz ihrer Texterstellungs-AI GPT-2 veröffentlichten Forscher von OpenAI ihren Algorithmus Anfang des Jahres zunächst nur in Teilen. Jetzt wurde die „größere“ Variante freigegeben. Noch immer kritisch: Das AI-gestützte System ist so gut, dass es zum Beispiel für massenhafte Erzeugung von Fake News missbraucht werden könnte.
Wie das Tool funktioniert, könnt ihr hier selbst ausprobieren. Einfach oben ein beliebiges Stichwort oder einen Halbsatz eintippen und die AI macht daraus einen Text.

Mein Versuch eines Textes mit einem Statement von Frau Merkel gibt mir definitiv zu denken …

 

„Besser“ als ein Mensch …

An der zum chinesischen Alibaba-Konzern gehörenden Damo-Akademie in Seattle entwickeln Wissenschaftler eine AI zur intelligenten Spracherkennung. Jetzt hat das System erstmals einen Menschen im Test geschlagen. Forscher Luo Si erklärt, warum das System so gut ist und wo diese Technologie, das Natural Language Processing (NLP), praktisch zur Anwendung kommen kann.


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

Lars Klingbeil will mehr Wettbewerb im Datenmarkt

Die Grundlage für AI-Technologien sind Daten. Doch die werden immer mehr von den großen Playern wie Amazon, Google und Facebook gehortet. SPD-Generalsekretär Lars Klingbeil argumentiert, warum diese Monopolbildungen in der Datenökonomie abgeschafft werden müssen und warum jetzt die Zeit ist, den politischen Rahmen dafür zu setzen.

Deutschland und Japan kooperieren bei Artificial Intelligence und Industrie 4.0

Um in Sachen Zukunftstechnologien voranzukommen, setzen die Wirtschaftsministerien der beiden Länder auf Kooperation, wie aus einer gemeinsamen Erklärung hervorgeht. Neben der bestehenden Zusammenarbeit in der Normung von Internet of Things (IoT)-Technologie und der Entwicklung autonomen Fahrens sollen ab dem nächsten Jahr auch das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und das japanische Artificial Intelligence Research Center gemeinsame Forschungsprojekte starten.


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Zwei Experten nehmen Stellung: Wie beeinflusst AI unsere Wirtschaft, unsere Arbeit und unser Lernen?

Wie weit ist Artificial Intelligence in Unternehmen verbreitet? Welche Branchen sind besonders betroffen? Wie verändert AI unsere Arbeit, welche Rahmenbedingungen müssen dafür geschaffen werden? Zwei Experten geben Antworten:

Oliver Thomas betrachtet die AI-Entwicklung in Deutschland im Interview mit dem Institut der deutschen Wirtschaft. Der Professor für Wirtschaftsinformatik an der Universität Osnabrück ist Leiter der Forschungsgruppe „Smart Enterprise Engineering“ am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und berät mit seinem Unternehmen Strategion seine Kunden bei IT-basierten Strategie- und Innovationsprojekten.

Jim Goodnight, auch als „Godfather of AI” bezeichnet, schaut im Interview mit CNBC aus der US-amerikanischen Perspektive auf die Entwicklung von Artificial Intelligence. Goodnight entwickelte bereits vor 45 Jahren wesentliche Grundlagen heutiger AI-Technologien. Er leitet aktuell das SAS Institute, einen der größten Anbieter für Datenanalyse-Software mit rund 83.000 Kunden weltweit.

Was beide Experten eint: Damit AI zu einem langfristigen wirtschaftlichen Erfolg führt, an dem möglichst viele Unternehmen und Menschen teilhaben können, steht ein lebenslanges, digitales Lernen ganz oben auf der To Do-Liste von Unternehmen, Bildungseinrichtungen und besonders jedes Einzelnen.

Autonomes Fahren: Der tödliche Unfall von Uber ist aufgeklärt

2018 kam es in Phoenix/Arizona bei einer Testfahrt eines autonomen Fahrzeugs des Taxidienstes Uber zu einem tödlichen Unfall. Jetzt erläutert ein detaillierter Bericht abschließend, wie es dazu kam. Die autonomen Systeme des Volvos erkannten eine Fußgängerin, die ihr Fahrrad über die Straße schob, tatsächlich nicht eindeutig und die Bremsung des Fahrzeugs wurde deutlich zu spät ausgelöst. Warum? Fußgänger waren im System auf der Straße nur innerhalb von Zebrastreifen und Fußgängerüberwegen vorgesehen!
Ein interessanter Einblick in die Probleme autonomer Fahrzeuge …

 

Die US-Verkehrssicherheitsbehörde NTSB hat den Unfallhergang der Uber-Testfahrt vom März 2018 abschließend analysiert (Bild: NTSB).


aiTaillight: Ein FunFact zum Schluss

AI jagt Steuersünder auf Instagram

Der Fiskus in Frankreich will zukünftig mit intelligenten Algorithmen gegen Steuertrickser vorgehen. Die AI soll auf Instagram, Facebook oder Ebay nach Hinweisen für Steuerbetrug suchen. Wer also angeblich total pleite ist, aber zum Beispiel ständig Fotos von schicken Urlauben postet, wird genauer geprüft. Aktuell werden die genauen Bedingungen für das neue Instrument noch politisch ausgehandelt. Aber ab Mitte 2020 könnte der intelligente Netzschnüffler dann zumindest in Teilen aktiv werden.

Ständig Selfies aus teuren Urlauben posten? Trotzdem offiziell dauerhaft pleite? Dagegen wollen französische Steuerfahnder bald mit AI vorgehen (Bild laura6/pixabay).


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aiLetter #1.5: Datenethik und Artificial Intelligence – wie geht das zusammen?

aiLetter #1.5: Datenethik und Artificial Intelligence – wie geht das zusammen?

Liebe Freunde des aiLetter,

in dieser Woche dreht sich im aiFocus alles um das Thema Ethik im Zusammenhang mit Artificial Intelligence. Was dürfen die intelligenten Algorithmen? Und was nicht? Wer beschäftigt sich mit diesem Thema und wer darf hier Entscheidungen treffen? Eine schwierige Materie, in die wir mit Beispielen aus der Praxis und ein wenig theoretischem Background etwas Licht bringen wollen. Ist uns das gelungen? Gebt uns gerne Feedback. Im aiDeepDive haben wir heute auch noch einen TV-Tipp und eine kleine Filmkritik im Gepäck.

Und wie immer gilt: Wenn euch der aiLetter gefällt, leitet ihn gerne an Menschen weiter, die sich auch für AI und Machine Learning interessieren (oder dies aus eurer Sicht tun sollten … ) 😉

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


aiFocus: Wie kommt die Ethik in Artificial Intelligence?

  • Breitere Nutzung von AI-basierten Systemen erzeugt – gewollt oder ungewollt – auch immer mehr ethische Herausforderungen.
  • Mit Regulierungsvorschlägen für ethisch geprägte Algorithmen und AI sorgte die Datenethikkommission der Bundesregierung in der letzten Woche für Diskussionen.
  • Welchen Kriterien müssen Lösungsansätze genügen und ist es möglich, hier alle Betroffenen zu integrieren?

Das Hamburger Unternehmen Kreditech vergibt Kredite an Menschen, die nach herkömmlichen Kriterien nicht kreditwürdig wären, zum Beispiel Freiberufler oder Studierende. Die Entscheidung trifft dabei ein AI-gestütztes System, das die Kreditwürdigkeit der Menschen anhand von ganz neuen Parametern wie der Eingabegeschwindigkeit im Online-Formular bewertet. Dies öffnet neuen Gruppen zwar die Tür zu Krediten, verlangt von ihnen jedoch, eine neue Fülle an Daten preiszugeben. Ein Dilemma, wie Carla Hustedt und Dr. Jörg Dräger von der Bertelsmann-Stiftung beschreiben.

Das Beispiel zeigt, wie Algorithmen und Artificial Intelligence in immer mehr Lebensbereichen Entscheidungen treffen oder zumindest Menschen bei ihren Entscheidungen unterstützen sollen. Zwei weitere Beispiele:

  1. Algorithmen kategorisieren österreichische Arbeitslose: Wie hoch die Vermittlungschancen eines Arbeitslosen sind, errechnet beim österreichischen Arbeitsmarktservice seit diesem Jahr ein Algorithmus. Ab dem kommenden Jahr soll auf dieser Basis die Betreuung durch die Arbeitsvermittler angepasst werden. Kritiker wie Matthias Spielkamp von Algorithmwatch sehen hierin eine ungewollte Benachteiligung für bestimmte Gruppen von Arbeitslosen, zum Beispiel Frauen mit langen Betreuungszeiten.
  2. Privilegierter Zugang zur Gesundheitsversorgung: Ein Algorithmus, den Gesundheitsanbieter in den USA nutzten, um zu bestimmen, welcher Patient zusätzliche medizinische Betreuung benötigt, bevorzugte weiße Patienten. Dieses und ähnliche Programme regulieren aber bereits heute die Gesundheitsversorgung für circa 200 Millionen Menschen in den USA!
    Woher kam dieser „Fehler“, der sogenannte Bias, im System? Auch wenn die ethnische Herkunft der Patienten kein Kriterium war, spielte doch die medizinische Historie der Patienten, zum Beispiel die Behandlungskosten, eine Rolle. Da Gesundheitskosten von sozioökonomischen Faktoren abhängen und diese wiederum mit der ethnischen Herkunft der Patienten verbunden sind, wurden schwarze Menschen systematisch benachteiligt. Fälle wie dieser zeigen, wie schwierig es ist, Ressourcen anhand von algorithmischen Entscheidungen zu verteilen. Zu den Details geht es hier.
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Wer bevorzugt Zugang zu bestimmten Behandlungen bekommt, entscheidet in den USA schon häufig ein Algorithmus (Foto: Hush Naidoo/Unsplash).

Welche Auswirkungen haben Algorithmen-basierte Entscheidungen auf die Gesellschaft als Ganzes und jeden Einzelnen von uns? Die Bertelsmann-Stiftung betrachtet diese Themen im Projekt Ethik der Algorithmen: „Wir möchten einen Beitrag zur Gestaltung algorithmischer Systeme leisten, die zu mehr Teilhabe für alle führen. Nicht das technisch Mögliche, sondern das gesellschaftlich Sinnvolle muss Leitbild sein.“

Ein aktueller Bericht des Institute for Human-Centered Artificial Intelligence an der Stanford University kommt zum Schluss, dass AI ökonomisch dauerhaft nur dann von breitem Nutzen ist, wenn sie verantwortungsbewusst genutzt und die Gewinne gerechter verteilt werden. Andernfalls werde AI vor allem einer reichen und mächtigen Elite dienen und die große Mehrheit der Menschen immer mehr ins wirtschaftliche Abseits gedrängt.

AI schaffen, der wir vertrauen – aber wie?

Neben Initiativen wie dem Projekt der Bertelsmann-Stiftung versucht auch die Politik, Lösungen zu finden. Zum Beispiel mit der Datenethikkommission. Von „Regulierungswut“ bis „Steilvorlage für die Zivilgesellschaft“ – der Abschlussbericht der Kommission rief vergangene Woche völlig unterschiedliche Reaktionen hervor. Stimmen relevanter Akteure fassen unter anderem netzpolitik.org, das Handelsblatt und fortune.com zusammen.

Gemeinsam beauftragt von Innenministerium und Justizministerium sollte die Kommission Antworten auf komplexe Fragen rund um Datennutzung, Algorithmen und damit auch AI finden. Wertebasiert, menschenzentriert und gemeinwohlorientiert – so stellt sich Bundesjustizministerin Christine Lambrecht die digitale Zukunft vor. Neue Technologien wie AI sollen niemanden zurücklassen und die Menschen sollen ihnen vertrauen können.

Die Kommission schlägt dafür vor:

  • Algorithmische Systeme bzw. AI nach ihrem Schädigungspotenzial für Verbraucher kategorisieren; je nach Risikoklasse müssen die AI-Betreiber bestimmte Auflagen erfüllen
  • Ein Gütesiegel für Algorithmen soll Verbrauchern Klarheit geben
  • Unternehmen sollen einen Algorithmen-Beauftragten bekommen, ähnlich wie ein Datenschutzbeauftragter
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Wer ganz genau nachlesen möchte findet das Gutachten der Datenethikkommission hier. Einfach auf das Bild klicken.

Auch der Giga Gipfel in dieser Woche, ein Treffen der Digitalbranche, unter anderem organisiert von Handelsblatt und Tagesspiegel, stand unter dem Motto „Tech for Good“. Die Teilnehmer erarbeiteten folgende Kernbotschaften (siehe im Newsletter Artikel „Technologie darf kein Selbstzweck sein“ von Miriam Schröder):

1. Wir müssen Technologie stets so entwickeln, dass sie den Menschen ermächtigt und in der Verantwortung hält.
2. Technologie darf kein Selbstzweck sein: Sie darf nicht Probleme kreieren, die sie dann zu lösen versucht.
3. Technologie muss nachhaltige Entwicklungen fördern und für so viele Menschen wie möglich problemlos nutzbar sein.
4. Wir brauchen Technologien, um Ressourcen weltweit fairer und nachhaltiger einsetzen zu können.
5. Die für KI verwendeten Daten müssen transparent sein, aus vertrauenswürdigen Quellen stammen, diskriminierungsfrei verwendet und datenschutzkonform erhoben werden.
6. Wir müssen besser erklären, wie Technologie funktioniert und welche Chancen sich daraus für die Gesellschaft ergeben.

Auf der Suche nach Lösungen

Wie kann maschinelle Ethik aussehen? Im Grunde wie unsere menschliche Ethik, erklärt der Philosoph Peter Asaro. Denn Maschinen können höchstens mit Hilfe unserer menschlichen Programmierung lernen, unsere Ethik nachzuahmen. Wenn Algorithmen Entscheidungen treffen, müssten die Entwickler also die Verantwortung dafür übernehmen. Doch gerade daran scheitert es vielfach, wie die Ethikprofessorin Judith Simon kritisiert. Junge Programmierer, wie die Gruppe ConsciousCoder, sind sich hingegen bereits heute dieser Verantwortung bewusst.

Ethisch orientierte Kriterien für Artificial Intelligence gibt es zwar bereits. Deren mangelnden Effekt diskutiert Geoff Mulgan, CEO der britischen Innovations-Stiftung Nesta, in fünf Thesen. So fordert er zum Beispiel die Entwicklung ethischer Richtlinien aus Anwendungssituationen von Algorithmen heraus und macht klar, dass ethische Entscheidungen auch immer als politische Entscheidungen zu betrachten sind. Mulgan schließt:

„Ethics is more a habit or muscle, than a code (in either sense). It’s a way of thinking and reasoning, not a rigid framework. It’s nurtured in real life contexts and built up more like case law than a constitution. We need – all of us – to become much more fluent in this.“

Übersetzt mit DeepL und ein wenig eigenem Sprachgefühl:
„Ethik ist eher eine Gewohnheit oder ein Muskel, als ein Code (im doppelten Sinn). Sie ist eine Denkweise und Argumentation, kein starrer Rahmen. Sie wird in realen Kontexten gepflegt und eher wie eine Rechtsprechung als wie eine Verfassung aufgebaut. Wir müssen – alle – viel flüssiger in dieser Denkweise werden.”

aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Ein Schlüssel zu menschengerechter Artificial Intelligence?

Stuart Russell, Professor am Center for Human-Compatible AI an der University of California, Berkely, erklärt in einem VOX-Interview, warum AI-Systeme unseren ethischen Ansprüchen oft nicht genügen. Sie sind darauf getrimmt, genau ein Ziel zu erreichen: ein Spiel zu gewinnen oder ein Fahrzeug von A nach B zu fahren. Da wir Menschen jedoch über diese eindimensionalen Ziele hinaus viele weitere Ziele haben, unter anderem, dass das selbstfahrende Auto weder seine Insassen noch andere Verkehrsteilnehmer verletzt, kann ein eindimensionales AI-System nicht funktionieren.
Russels Lösung: In AI-Systeme soll eine Grundeinstellung integriert werden, die den Nutzen für die Menschen fest einprogrammiert. Wie das genau aussehen soll, erklärt der Experte im Interview und in seinem Buch Human Compatible.

AI TV- & Filmtipps zum Wochenende:

„Helena“ erwacht in Deinem Wohnzimmer

Wie könnte es sich anfühlen, wenn plötzlich eine Artificial Intelligence in Form eines Hologramms im eigenen Wohnzimmer steht? Ein neues Webformat der TV-Sender BR und Arte gibt ein Gefühl dafür. Helena, eine AI-Dame, soll ihrem Erschaffer Sven helfen, die Welt zu retten. Doch zunächst muss sie dafür viel Lernen. Begleitet wird diese fiktive Geschichte von Erläuterungen namhafter AI-Wissenschaftler und Praktiker wie Yann LeCun, Turing-Preisträger und Leiter von Facebook AI. Sehenswert!

Helena, die von Sven erschaffene AI muss noch eine Menge lernen (Zum Video geht es durch einen Klick auf das Bild)

aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Der Terminator passt nicht ins Bild

Stimmen aus der AI-Community wie Yoshua Bengio vom Forschungsunternehmen Element AI und Facebook-Wissenschaftler Edward Grefenstette kritisieren die Darstellung von Artificial Intelligence im neuen Terminator-Film von Arnold Schwarzenegger. Der Film zeige eine unrealistische Superintelligenz, die mit heutigen und auch zukünftigen AI-Systemen wenig zu tun habe. Das löse Ängste bei den Menschen aus, die völlig unbegründet seien. Mehr Meinungen zu Terminator: Dark Fate lest ihr hier.

Eine weitere Argumentation der Filmkritiker: Wir sollten uns mehr darum sorgen, wie Menschen die Möglichkeiten bereits heute vorhandener AI-Systeme missbrauchen. So überwacht die chinesische Regierung die Minderheit der Uiguren mit automatisierter Gesichtserkennung. Mit Chatbots und DeepFake-Videos lassen sich demokratische Wahlen beeinflussen.


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