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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 #1.4: AI in deutschen Unternehmen, Gefängnissen und Unikliniken, Dorothee Bärs Lageeinschätzung, Peter Altmaier & Gaia-X

aiLetter #1.4: AI in deutschen Unternehmen, Gefängnissen und Unikliniken, Dorothee Bärs Lageeinschätzung, Peter Altmaier & Gaia-X

Liebe Freunde des aiLetter,

heute kommen die wöchentlichen aiNews am Sonnabend und haben diese Themen: der deutsche AI-Verbandschef Jörg Bienert im Podcast zu einem AI-Masterplan für Deutschland. Ein britisches Startup bietet Lösungen für den Durchblick im Datendschungel. In NRW soll AI zukünftig die Suizidgefahr von Häftlingen überwachen. Peter Altmaier will mit Gaia-X ein europäisches Cloudsystem initiieren und Dorothee Bär stellt ihre Sicht auf die deutsche AI-Landschaft vor. Zur Vertiefung: AI-Diagnostik hält Einzug in deutsche Unikliniken. Last but not least: Ob intelligente Systeme wirklich kreativ schreiben können, darüber scheiden sich die Geister – im aiTaillight.

Wie immer freuen wir uns über euer Feedback zum Newsletter und den ein oder anderen Like auf LinkedIn. 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

Wo steht Deutschland mit Artificial Intelligence – eine Experteneinschätzung

In der aktuellen Folge des „So techt Deutschland”-Podcast ordnet Jörg Bienert, AI-Unternehmer und Vorsitzender des Bundesverbands Künstliche Intelligenz, den aktuellen Stand der AI-Nutzung in Deutschland ein: wo können Unternehmen und Forschung besser kooperieren, wo zwickt die DSGVO und warum müssen gerade Hidden Champions aufpassen, damit sie nicht in Abhängigkeiten von den globalen Tech-Giganten geraten. Und: gibt es überhaupt einen Masterplan für AI in Deutschland?


aiInvest: Wer investiert wo?

25 Millionen US-Dollar für einen besseren Überblick im Internet

Die Informationsflut des Internets sortieren und daraus wertvolle Erkenntnisse generieren? Dieser Aufgabe widmet sich das Londoner Start-up Signal AI. Dafür gab es nun 25 Millionen US-Dollar, unter anderem von einem Venture Fonds, der der Guardian Media Group nahe steht. Neben allgemeinen News-Daten unterstützt Signal AI seine Kunden bei der Strukturierung und Auswertung ihres spezifischen Datenbedarfs. Zusammen mit dem internationalen Consulting-Unternehmen Deloitte werden so etwa Steuerinformationen mit automatisierten Benachrichtigungen an die Kunden ausgesandt.

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Den Durchblick behalten: Signal AI liefert intelligente Software zur Datenauswertung (Bild: Gerd Altmann/pixabay).


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

AI soll Suizidgefahr erkennen

Das Justizministerium in NRW startet ein Forschungsprojekt zur Erkennung von Suizidgefahr bei Häftlingen. Eine AI-gestützte Videoerkennung soll helfen, Verhaltensmuster der Gefangenen zu erkennen, die auf ein potentielles Suizidrisiko hinweisen. Entwickelt wird das Programm von einem sächsischen Unternehmen.

Ein anderes mögliches Einsatzgebiet intelligenter Algorithmen in der Justiz wird im heutigen aiDeepDive beleuchtet.


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

Gaia-X: Peter Altmaier stellt Pläne für europäische Datencloud vor

Kommende Woche wird Bundeswirtschaftsminister Peter Altmaier ein Projekt vorstellen, das für die Entwicklung der europäischen AI-Landschaft von hoher Bedeutung sein könnte: Gaia-X, ein europäisches Konkurrenzsystem zu US-amerikanischen Cloud-Anbietern wie Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure. Diverse Vorarbeiten wurden schon durch mehrere bisher unabhängige Projekte geleistet. Deutsche Großunternehmen wie die Deutsche Bank, die Deutsche Telekom und SAP unterstützen das Projekt. Trotzdem halten Kritiker wie Siemens-Technikchef Roland Busch das Projekt für unrealistisch.
AI-Experte Jörg Bienert gibt seine Einschätzung zu Gaia-X im Podcast-Tipp ab (siehe ai@Work).

Dorothee Bär: So steht es um die deutsche Industrie in Sachen AI

Im Interview mit dem Branchenportal MM Maschinenmarkt beantwortet Digital-Staatsministerin Dorothee Bär, wie sie die Entwicklung von Artificial Intelligence in der deutschen Industrie sieht, was von der Politik bereits getan wird und warum es zum Beispiel bei der Schaffung neuer AI-Professuren in Deutschland langsamer vorangeht als gewünscht.

Stellt sich kritischen Fragen: Dorothee Bär (CSU), Staatsministerin im Bundeskanzleramt und Beauftragte der Bundesregierung für Digitalisierung.

aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Faire Algorithmen?

Wie lässt sich juristische Fairness mathematisch quantifizieren? In ihrem Artikel diskutieren Karen Hao und Jonathan Stray am Beispiel juristischer Entscheidungen, welche Auswirkungen es hat, wenn Algorithmen entscheiden, was fair ist und was nicht. Plus: Ihr könnt es in einem Algorithmen-Spiel im Artikel selbst ausprobieren. Also ran an die Tasten!

AI ist wie gemacht für Gesundheitsversorgung

Schneller Überblick: Microsoft AI-Expertin Geralyn Miller zeichnet Szenarien zukünftiger Gesundheitsversorgung mithilfe von AI vor. Einen Fokus legt sie dabei auf die gesellschaftlichen, ethischen und rechtlichen Bedingungen, die notwendig sind, um datenbasierte und AI-gestützte Medizin für alle Menschen bestmöglich nutzbar zu machen.

Und wann kommt AI in deutsche Krankenhäuser?

Sie ist schon da. Zumindest in vielen Unikliniken stehen AI-Systeme zur Krebserkennung oder Altersbestimmung kurz vor dem Praxiseinsatz. Arne Grävemeyer spricht in seinem Artikel mit Ärzten und Forschern und diskutiert über Möglichkeiten, Vorbehalte und nachvollziehbare AI-Diagnosen.

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Muster in Röntgenaufnahmen erkennen – ein Beispiel für den Einsatz von AI-Systemen in der Medizin (Bild: oracast/pixabay).


aiTaillight: Ein FunFact zum Schluss

Stil sehr gut, Inhalt mangelhaft – wenn AI Texte schreibt

Gedichte, Kurzgeschichten und sogar neue Kapitel für Harry Potter – die kreative Energie von Artificial Intelligence scheint beim Schreiben keine Grenzen mehr zu kennen. Oder doch? Hier geht’s zur AI-Literaturkritik.


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aiLetter #0.07: Amazons Polly, Fords AI-Investments, EmoNet und AI Bar

aiLetter #0.07: Amazons Polly, Fords AI-Investments, EmoNet und AI Bar

Liebe Freunde des aiLetter,

auf geht es in eine neue Woche mit AI-News aus verschiedenen Bereichen. Zum Beispiel mischt AI eigene Düfte, trainiert, unsere Gefühle zu erkennen und versucht erstmals, Patente anzumelden. Und in der AI Bar wird auf dem „Gesichtsdeckel“ angeschrieben.

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


ai@Work: Lösungen im Einsatz

Amazons Polly spricht wie ein Nachrichtensprecher

Der Cloud-Service verwandelt Texte in gesprochene Sprache. Ein neuronales Text-to-Speech-System erweitert die Fähigkeiten nun um das Feature „Newscaster Style“. Damit klingen die gesprochenen Texte natürlicher und ausdrucksstärker. Genutzt wird der Service etwa von The Globe and Mail und der Encyclopedia Britannica. Hörproben gibt es hier.

Das AI-Parfum

Auch in der Industrie der schönen Düfte ist AI angekommen. Das Start-up Scentbird launchte kürzlich vier Parfums, die eine AI aus Kundendaten und Bewertungen entwickelt hat. Parfumhersteller Symrise entwickelte mit IBM eine Maschine, die sogar ganz eigene Duftstoffe entwickelt. Mithilfe von AI können Hersteller zum Beispiel schneller auf aktuelle Änderungen im Kundenverhalten reagieren.


aiInvest: Wer investiert wo?

Fords AI-Investments

Der Autobauer kündigte an, Quantum Signal AI zu kaufen. Damit möchte man in Detroit das Wissen zu Simulationen und der Entwicklung von Algorithmen aufbessern. Ford investierte bereits in das israelische Machine-Learning-Start-up SAIPS und zusammen mit VW in Argo AI, um selbstfahrende Autos auf den Markt zu bringen.

108 Milliarden $ für AI

Die japanische SoftBank setzt einen zweiten Vision Fund für Invetitionen in AI auf. Zu den Investoren zählen Apple und Microsoft. Der erste Vision Fund der Bank lieferte seinen Investoren 45 Prozent Rendite und investierte unter anderem in Uber, Slack und WeWork. SoftBank-CEO Masayoshi Son wehrt sich gegen den Vorwurf, sein zweiter Fonds sei Anzeichen einer Tech-Blase.


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

EmoNet kennt unsere Gefühle

Das künstliche neuronale Netzwerk EmoNet wurde von US-Forschern trainiert, um Emotionen aus Selfies zu erkennen. Elf verschiedene Gefühlsausdrücke kann das System schon einwandfrei erkennen, darunter Verlangen, Schrecken und sexuelle Erregung. Bei anderen wie Freude, Vergnügen und Verehrung fällt es ihm schwer, zu unterscheiden.
Angela Chen geht in ihrem Artikel näher auf die Schwierigkeiten und Gefahren der sogenannten Emotion Reckognition ein.

Menschliche Emotionen sind für AI-Systeme noch eine harte Nuss. © Unsplash/Ryan Franco

Diagnose mit Nebenwirkungen

Ein Algorithmus der Alphabet-Tochter DeepMind kann ein drohendes akutes Nierenversagen bis zu 48 Stunden vorhersagen. Dafür analysiert das AI-System die Gesundheitsdaten der Person. In neun von zehn Fällen liegt es richtig. Doch einsatzbereit ist es noch nicht. Denn trainiert wurde mit Daten des Department of Veteran Affairs. Die Datensätze waren zu fast 94 Prozent von männlichen Patienten und nur knapp 19 Prozent der Datensätze stammten von schwarzen Veteranen. Kommentare verschiedener Wissenschaftler zu den DeepMind-Ergebnissen gibt es hier.


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

Deadline verpasst

Eigentlich sollten die AI-Strategien der EU-Mitgliedstaaten in diesem Sommer fertig werden. So wollte es zumindest die EU-Kommission für ihren Plan zur Entwicklung und Nutzung von AI „Made in Europe“. Kroatien, Irland, Ungarn und weitere Länder wollen zumindest bis Ende des Jahres soweit sein. Weitere Länder brauchen eventuell noch länger. Deutschland und Frankreich haben ihre Strategien bereits präsentiert. Durch gemeinsame Anstrengungen will die Kommission Europa weltweit führend machen im Bereich ethischer, menschenzentrierter AI.

AI meldet Patente an

Darf eine AI Patente anmelden? Das Urteil steht hier noch aus. Doch die AI Dabus hat eine Plastikdose designed, die für Roboter leicht zu greifen ist und eine Lichtsignal, das auf Notfälle aufmerksam macht. Professor Ryan Abbott von der britischen University of Surrey hat die Patente deshalb in Dabus’ Namen angemeldet. Die Rechtslage scheint zumindest unklar: Während Großbritannien und die EU lediglich Patente für „natürliche Personen“ eintragen, werden Patente in den USA „Individuen“ zugeschrieben.


aiKeyword: Grundbegriffe erklärt

Deep Learning – Supervised und Unsupervised

Der aktuelle Hype rund um Machine Learning dreht sich um das sogenannte Deep Learning. Dabei unterscheidet man zwischen supervised und unsupervised Learning. Doch der Reihe nach…

Deep Learning (DL) umschreibt Tristan Greene auf thenextweb.com so:
„…a method by which a machine can extract information from data by sending it through different layers of abstraction. It’s a bit like using a series of increasingly small sifters to sort through chunks of rock for tiny bits of gold. At first you’d filter out large stones, then small rocks and pebbles, and finally you’d sift through whats left for flakes.” 

Der Unterschied zum Goldschürfen: Ein DL-Algorithmus lernt, Katzen oder Hunde in Bildern zu erkennen, also Muster in großen Datenmengen zu erkennen.
Wie funktioniert nun das überwachte Lernen? Entwickler Labeln zum Beispiel Millionen von Bildern mit Essen, die sie auf Instagram finden. Der DL-Algorithmus wird dann mit diesen Daten gefüttert und registriert die Gemeinsamkeiten aller Bilder mit dem Label „Essen”. „In essence it puts bits of data into groups – like separating laundry before washing”, erklärt Greene. Danach überprüfen die AI-Trainer, wie korrekt der Algorithmus Objekte in Bildern erkennen kann, die nicht gelabert sind. Diese Art des Lernens ist nützlich, wenn wir genau wissen, wonach wir suchen. Es ist die Basis für viele Dinge, die ein Smartphone heute kann, etwa Gesichter, Haustiere oder Essen auf Bildern erkennen.

Unsupervised Learning kommt ins Spiel wenn mann noch nicht genau weiß, wonach man sucht oder einfach Einblicke in Zusammenhänge haben will:
„Let’s say, for example, you’re trying to determine if someone is fudging the books at work, but you’ve got millions of pages of financial records to examine. You need a computer to help you look for patterns that could indicate theft, but there’s no way to create a dataset with ground-truth examples because you’re not entirely sure what you’re looking for.”

Dafür werden dann Algorithmen entwickelt, die Daten nach Gemeinsamkeiten durchforsten. Da es keine vorgefertigten Label gibt, versucht der Algorithmus einfach alles über den vorliegenden Datensatz herauszufinden.
„Since AI has no way of knowing what a cat or a dog is unless you label their images in your data, it’ll just output patterns in clusters. It might separate the images into dogs, cats, brown animals, white animals, spotted ones, striped ones, big ones, furry ones … you get the picture.”

Im Beispiel der gefälschten Bücher würde die AI zum Beispiel nach Berechnungen suchen, die nicht aufgehen. So lässt sich herausfinden, wo eventuell Geld verschwindet.


aiTaillight: Ein Fun Fact zum Schluss

Barkeeper AI

Vordrängeln am Tresen? Nicht in der AI Bar! Mithilfe der Gesichtserkennungssoftware des britischen Start-ups DataSparQ werden Drängler ermahnt. Die Happy Hour im „5cc Harrild & Sons“ wird so zum Spaziergang. Und on top darf man bei der AI auf seinem persönlichen „Gesichtsdeckel“ anschreiben lassen. Minderjährige Teenies gehen leider leer aus, denn die Barkeeper-Maschine fragt nach dem Ausweis 🙄

Endlich kein Gedrängel an der Bar mehr! Die AI Bar macht's möglich.

Dies ist eine der ersten Ausgaben des aiLetters. Wir freuen uns deshalb besonders über Feedback: feedback@ailetter.de
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aiLetter #0.0: EU-KI-Experten, Adidas-Panne, IBM Watson in Wimbledon

aiLetter #0.0: EU-KI-Experten, Adidas-Panne, IBM Watson in Wimbledon

Liebe Freunde des aiLetter,

los gehts mit unserem KI-Newsletter. Mit dabei: die KI-Experten der EU, die KI-Panne von Adidas und die Frage, wie passend Artificial Intelligence/Künstliche Intelligenz als Begriff überhaupt ist. Achja, und KI für die Ohren gibt es auch!

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


aiFocus: Das Thema der Woche

Die KI-Experten der EU

In Brüssel wird um das neue Spitzenpersonal der EU gefeilscht. Grund genug, um einen Blick darauf zu werfen, was aus dem politischen Europa in Sachen Künstliche Intelligenz (KI) und Co. zu erwarten ist.

Eine aktuelle weltweite Befragung des Weltwirtschaftsforumszeigt: 48 Prozent der Befragten wünschen sich, dass die KI-Nutzung von Unternehmen stärker reguliert wird.

Was tut die EU in diesem Kontext?

Die EU High Level Expert Group on AI veröffentlichte kürzlich einen zweiten Bericht zu Richtlinien für eine menschenzentrierte, ethische KI. Die Experten haben konkrete Forderungen für vertrauenswürdige KI: Welche Forschung soll finanziert werden und wie sollten die Auswirkungen der Technologie überwacht werden? Eine Empfehlung: KI soll nicht zur massenhaften Überwachung und sogenannten Scoring einzelner Individuen genutzt werden. Mehr unter netzpolitik.org

Was bedeutet die Arbeit der EU-Expertengruppe?

Die Experten leisten mit ihren Empfehlungen wichtige Vorarbeit. Die neuen politischen Akteure gießen diese hoffentlich zeitnah in verbindliche Richtlinien. Mal sehen, wieviel Ethik dabei übrig bleibt.

Die Experten wollen zum Beispiel die KI-Nutzung beim sogenannten Scoring verbieten. Das Social Credit System der chinesischen Regierung gilt hier als Schreckensszenario. Aber: Scoring gibt es in Europa schon. Und zwar nicht durch Regierungen sondern durch private Akteure wie Versicherungsunternehmen und Kreditgeber. Würde ein Verbot diese Nutzungen wirklich mit einschließen, fragt sich James Vincent auf theverge.com?

Mehr zum Thema:

Einen guten Überblick über die Digitalbemühungen in Brüssel und einen explizit europäischen Weg in Sachen KIlieferte die t3n bereits in ihrer Maiausgabe und jetzt auch online.

Personalnews: Wer vertritt uns etwa in Digitalbelangen im neuen Europaparlament? netzpolitik.org stellt einige Politiker vor.

Weitere Akteure: Das Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme bearbeitet die Zertifizierung von KI mit einer interdisziplinären Forschungsgruppe.

Mehr auf european-news-agency.de


ai@Work: Lösungen im Einsatz

Microsoft: Gegen Diskriminierung in Präsentationen

Ein neuer KI-Coach soll Menschen helfen, ihre Power Point-Präsentationen auf sexistische und andere diskriminierende Sprache zu kontrollieren und stattdessen inklusivere Sprache zu benutzen.

Mehr auf fastcompany.com

 

KI-Überwachung in chinesischen Casinos

Das Reich der Mitte gilt als Hochburg der KI-Entwicklung – vielfach mit fragwürdigen Wertvorstellungen. Zumindest aus europäischer Perspektive. Ein aktuelles Beispiel: Mit speziellen Pokerchips und Bakkarat-Tischen sowie versteckten Kameras und Gesichtserkennung wollen Casinobesitzer in Macau Spieler aufspüren, die besonders hoch verlieren. Diese Besucher könnten dann durch spezielle Angebote animiert werden, noch länger im Casino zu bleiben.

Mehr auf ndtv.com

KI-Pannen der Woche: Adidas’ gescheiterte KI-Kampagne & Facebooks Bildstörung

#DareToCreate – mit diesem Hashtag wollte Adidas seine Follower aktivieren. Die Idee: Zum Launch der neuen Kollektion für die Fußballer vom Arsenal London twittern Fans den Hashtag. Eine KI schickt dann ein Trikofoto mit dem Twitter-Handle der Person zurück. Das Problem: Auch Accounts wie „@GasAllJewss” nutzten #DareToCreate und die KI postete entsprechende Trikotfotos mit antisemitischen Slogans.

Mehr auf edition.cnn.com

 

Wie sehen Bilder für einen Machine Learning-Algorithmus aus? Eine vorübergehende Störung zeigte diese Woche die Beschreibungen an, die die Bilderkennungsprogramme von Facebook nutzen.

Mehr auf t3n.de


aiInvest: Wer investiert wo?

Budget für KI-Organisationstalent

Wie organisiere ich Technikprojekte? Wie finde ich die richtigen Mitarbeiter? Oft bereiten diese Fragen Probleme. Das Start-up Tara.ai arbeitet an Lösungen, die auf maschinellem Lernen basieren. Dafür gab es jetzt zehn Millionen US-Dollar von Venture Capital-Gebern, unter anderem dem Instant-Messenger-Anbieter Slack.

Mehr auf techcrunch.com

 

Frisches Geld für Kundenversteher-Software

Die KI-Software des indischen Start-ups Uniphore Software Systems kann nach eigenen Angaben wirklich zuhören. So soll sie die wirkliche Intention eines Kunden erkennen können. Dafür gab es kürzlich 38 Millionen US-Dollar Finanzierung.

Mehr auf thehindubusinessline.com

 

Warum Investitionen in Robotics jetzt Sinn machen

Roboter zu bauen ist komplex, oft langwierig und risikobehaftet. Mancher Kapitalgeber lässt deshalb lieber die Finger davon. KI-Unternehmer, Podcast-Host und Investor Rob May erläutert im InsideAI-Newsletter vom 30.06.2019, was Robotics-Investitionen in Zukunft attraktiver machen kann:

One big change is standardized parts. For example, if you are building something that needs a robotic arm, there is a 90% chance you can use something already in market, and not build your own.

Generell sieht er Potenzial in generalisierten Robotic-Anwendungen:

The way I think the robotics market will be built out is that no one will build a huge all-in-one robot-as-a-platform just yet, because the requirements for what that should be are still murky. Instead, every time so many use cases innovate the (roughly) same new piece of a robotics system, someone will realize there is the opportunity to standardize and platformize it. Each time this happens, the market opportunities will jump as a new group of robotics entrepreneurs no longer needs to hire someone for, or retain deep expertise in that piece of the system.

Was kommt als nächstes? May erwartet etwa standardisierte Greifer und mehr Varianten standardisierter, robotisierter Fortbewegung.

Mehr auf inside.com


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

Mit maschinellem Lernen den Unterricht verbessern

Lehrer wissen nicht immer, wie gut ihre Schüler sie verstehen. Forscher des Dartmouth College wollen helfen. Ein neuer Algorithmus misst die Hirnaktivitäten, um festzustellen, wie gut jemand ein Konzept verstanden hat. Zusätzlich zu Ergebnissen eines Wissenstests könnte diese Hirnmessung in Zukunft Aufschluss geben, ob Lerninhalte verstanden wurden oder nicht.

Mehr auf nature.com / engadget.com

 

Künstliche Intelligenz erkennt Brustkrebsrisiko bis zu fünf Jahre im Voraus

Am Massachusetts Institute of Technology (MIT) wurde eine neue KI-Software entwickelt, die erste Anzeichen für Brustkrebs bis zu fünf Jahre im Voraus erkennt. Die neue KI-Anwendung ist zudem unabhängiger von der Hautfarbe der Patientin. Laut MIT ließen Diagnosemodelle, die bisher im Einsatz sind, bei dunkelhäutigen Patientinnen in ihrer Genauigkeit nach, da sie hauptsächlich mit Mammographiedaten von weißen Patientinnen trainiert wurden.

Mehr auf news.mit.edu

Warum ist das wichtig?

Laut des American College of Radiology haben Frauen mit dunkler Hautfarbe ein 42 Prozent höheres Risiko, an Brustkrebs zu sterben. Wie auch bei anderen Bilderkennungs-Programmen zeigt dieses Beispiel: unausgewogene KI-Trainingsdaten können massive Folgen für bestimmte gesellschaftliche Gruppen haben. In diesem Fall spielen selbstverständlich weitere Faktoren wie der ungleiche Zugang zu Gesundheitsversorgung eine wichtige Rolle.


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

KI dominiert beim Weltwirtschaftsforum

Auf der diesjährigen Liste der „Technology Pioneers” des Weltwirtschaftsforums geben KI-Unternehmen den Ton an. 20 von 56 gelisteten Start-ups nutzen KI und maschinelles Lernen.

Warum ist das wichtig?

Die „Technology Pioneers” werden zu Events des Forums eingeladen und haben dadurch Zugang zu potentiellen Partnern, Investoren und Politikern. Die Listung unterstreicht somit die Relevanz von KI als Technologie.

Mehr auf venturebeat.com

Frankreichs Industrie-Allianz für menschliche KI

Das französische Wirtschaftsministerium und acht Top-Industrie-Unternehmen wie Total, Renault und Air Liquide haben ein KI-Manifest unterzeichnet. Sie einigten sich, eine gemeinsame Vision für KI zu entwickeln. Eine vertiefte Zusammenarbeit von Industrie, Wissenschaft und Politik soll die französische KI-Position sowohl ökonomisch als auch politisch stärken.

Mehr auf finance.yahoo.com

Mehr zum Thema: Hier geht es zur KI-Strategie der französischen Regierung.


aiKeyword: Grundbegriffe erklärt

Artificial vs. Augmented Intelligence

Artificial Intelligence/Künstliche Intelligenz – absoluter Buzzword-Alarm! Beschreibt der Begriff angemessen, was wir heutzutage unter KI verstehen? Und wo kommt er her?

KI verbinden viele Menschen mit Science-Fiction-Figuren wie R2-D2, Terminator oder Wall-E (aktuelle Allensbach-Befragung).

Im aktuellen Wird das was?-Podcast von ZEIT online erklärt KI-Professorin Jana Koehler: von dieser generellen künstlichen Intelligenz sind wir noch meilenweit entfernt. Für Koehler ist sie auch nicht erstrebenswert. Und: Statt Künstliche Intelligenz hätte das Forschungsfeld der Informatik genauso gut Komplexe Computer-Anwendungen (Complex Computer Applications) heißen können. Die Begründer um John McCarthy fanden den Begriff Artificial Intelligence in den 1950ern schlicht cooler.

Müssen wir also weg von AI? Jein. Alternativ bietet sich etwa Augmented Intelligence, erweiterte Intelligenz, an. IBM nutzt diesen Begriff. Er beschreibt, dass selbstlernende Algorithmen, in welcher Form auch immer, unsere menschlichen Fähigkeiten nicht ersetzen, sondern ergänzen und unterstützen. Jana Koehler spricht von unterstützenden Systemen.

Was bedeutet dieses Verständnis von AI für den Einsatz im Unternehmen? Und warum ist die Intelligenz in dieser Gleichung weiterhin eine menschliche? Forbes-Autor Joe McKendrickbeleuchtet dies in zwei kurzen Artikeln mit verschiedenen Experten.


aiDeepDive: Noch mehr AI zum Wochenende

Noch ein bisschen KI fürs Wochenende gefällig? Dies sind meine Lese- und Hörtipps:

Podcast-Tipp: Die intelligente Maschine ist am Zug

Wie fühlt es sich an gegen eine KI Schach zu spielen? Was lernen Schachspieler von ihrem maschinellen Gegenüber? Was ist der nächste Einsatz für eine KI, die keine Gegner mehr findet? Im Economist-Podcast berichten DeepMind-Gründer Demis Hassabis und Schachhistoriker Dominic Lawson von ihren Erfahrungen.

Mehr auf economist.com

Interview: Auf dem Weg zum Robo-Journalismus?

Informatiker und Autor Nicholas Diakopolous erklärt warum Algorithmen den Journalisten nicht ersetzen können und wie Mensch und Maschine im Newsroom gut zusammenarbeiten können.

Mehr auf sueddeutsche.de

Wochenendlektüre: Mit KI gegen den Klimawandel

In einem aktuellen Bericht stellen Google Brain-Mitgründer Andrew Ng und weitere KI-Experten 13 Wege vor, wie KI im Kampf gegen den Klimawandel nutzen kann. Etwa bei der Produktionsvorhersage von Windparks, der Überwachung von Treibhausgasemissionen oder der Entwicklung effizienterer Verkehrsströme.

Einen Überblick bietet dieser Artikel. Hier geht es zum Bericht.


aiTaillight: Ein Fun Fact zum Schluss

Großes Tennis mit Watson

An alle Tennisfans, die keine Zeit haben, sich jedes Wimbledon-Match live anzuschauen: Rettung naht! In diesem Jahr schaut IBMs Watson zu. Die KI-Software verfolgt Gesichtsausdrücke und Körpersprache der Spieler mit. Die Highlights gibt es so bereits zwei Minuten nach Ende zusammengefasst. In 20 Minuten erstellt Watson eine persönliche Performanceanalyse von Federer, Kerber und Co..

Mehr auf ibm.com


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