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aiLetter #0.09: VISA, AI in der Serengeti, neue AI-Professuren und -labore in Deutschland

aiLetter #0.09: VISA, AI in der Serengeti, neue AI-Professuren und -labore in Deutschland

Liebe Freunde des aiLetter,

schön, dass ihr den Newsletter wieder geöffnet habt! Diese Woche sind News zu zwei AI-Anwendungsfällen in Afrika dabei. Außerdem gibt es Geld für 30 neue AI-Professuren in Deutschland sowie AI-Labore im Ländle. Plus: US-Sender HBO kontert den Netflix-Algorithmus mit…tadaaa…menschlichen Empfehlungen.
Und in eigener Sache: Aufgrund von Kapazitätsengpässen fällt der aiFocus-Newsletter am kommenden Freitag leider aus. Nächste Woche gibt es dann aber wieder geballte AI-Themen-Power.

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


ai@Work: Lösungen im Einsatz

VISA: Mit AI gegen Betrüger

Der Kreditkartenanbieter verhindert jährlich betrügerische Transaktionen in Milliardenhöhe mithilfe von Machine Learning-Algorithmen. Um diese Systeme zu verbessern, öffnet VISA jetzt eine cloudbasierte Plattform und seine Daten. Damit sollen AI-Ingenieure ihre Deep Learning-Algorithmen testen können. So will das Unternehmen noch bessere Lösungen gegen Kreditkartenbetrug finden.

 

AI-App für Bananenplantagen

Mit der Open Source-App Tumaini („Hoffnung” auf Swahili) können Bananenfarmer ihre Stauden besser auf Krankheiten prüfen. Die Bilderkennungssoftware findet Krankheitsbilder auf eingescannten Fotos mit 90-prozentiger Sicherheit. Und sie gibt den Bauern Tipps zur Behandlung. Gleichzeitig werden Daten in einem globalen System gesammelt. Dadurch wird die Ausbreitung von Krankheiten der Bananenpflanzen überwacht. Schäden sollen so zukünftig besser eingedämmt werden.

Für mehr wirtschaftliche Stabilität und Nahrungssicherheit: Mit einer App gegen Krankheiten in Bananenplantagen.

aiInvest: Wer investiert wo?

Die AI-Einhörner sind los

In 2019 haben bereits neun Start-ups den sogenannten Unicorn-Status erreicht, werden als mit mindestens einer Milliarde US-Dollar bewertet. Laut CBInsights gibt es damit mittlerweile 32 solcher AI-Einhörner. Was eint diese Start-ups? Sie alle nutzen in ihrem Angebot Machine Learning, verkaufen AI-Software oder bauen Computerchips, die AI verarbeiten.

 

270 Millionen Euro für AI-Gesundheit

Die britische Regierung eröffnet ein Labor für AI-Forschung im Gesundheitsbereich. Dafür erhält der National Health Service (NHS) umgerechnet 270 Millionen Euro. Das Labor soll technologische Fortschritte bei Krebsfrüherkennung, Demenzbehandlungen und in der Pflege entwickeln.


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

AI im Serengeti Nationalpark

DeepMind entwickelt ein Machine Learning-System, das helfen soll, die Tierbestände im Serengeti Nationalpark in Tansania besser zu überwachen. Das System wurde trainiert, um Tiere auch auf schlecht fokussierten Fotos zu erkennen. Das kann es mittlerweile mindestens genauso gut wie menschliche Freiwillige. Und es braucht drei Monate für Millionen von Fotos, menschliche Helfer bräuchten ein Jahr. Praktischerweise soll das System mit moderater Hardware und schwacher Internetverbindung auskommen. So ist es auch im Park selbst einsetzbar. Die AI soll jetzt Naturschützer unterstützen, schneller auf Einflüsse durch Wilderei oder Klimaveränderungen zu reagieren.

30 neue AI-Professuren für Deutschland

Die Alexander von Humboldt-Stiftung vergibt bis 2024 30 Professuren für Artificial Intelligence. Damit sollen jedes Jahr sechs internationale Forscher nach Deutschland geholt werden, die sowohl an den technischen als auch an den gesellschaftlichen, rechtlichen und ethischen Aspekten der Technologie arbeiten. Gesucht werden Spitzenforscher aus den Bereichen Machine Learning, Robotik, Musteranalyse, Computerlinguistik, Ethik und Philosophie. Finanziert werden die Professuren durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung.


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

AI-Ethik-Richtlinien für Aufsichtsräte

Das Weltwirtschaftsforum arbeitet an einem AI-Werkzeugkasten für Unternehmen, genauer gesagt für Aufsichtsräte. Mithilfe dieser Richtlinien sollen die Verantwortlichen ein Verständnis für AI erlangen und sich und ihr Unternehmen in die Lage versetzen AI verantwortungsbewusst zu nutzen. Veröffentlicht wird das Paket zur Davos-Konferenz im kommenden Jahr.

AI-Labore für Baden-Württemberg

Das Wirtschaftsministerium im Ländle gibt zwei Millionen Euro für die Eröffnung regionaler AI-Labs. Das Ziel: Mittelständische Unternehmen in Sachen AI-Anwendung unterstützen. Neben der Vermittlung von Fachkenntnissen sollen die Labore auch Raum fürs vernetzte Experimentieren sowie den Austausch zwischen Unternehmen bieten.


aiDeepDive: tiefer eintauchen

Interview: Wie kommt AI ins Unternehmen?

Ausnahmsweise gibt es an dieser Stelle diese Woche keine Keyword-Erklärung aus der Welt der AI. Stattdessen empfehle ich ein Interview mit einer AI-Praktikerin: Tina Klüwer, AI-Unternehmerin, Sachverständige der Enquete Kommission für KI des Bundestages und Vorstandsmitglied des KI-Bundesverbandes.

Was kann ich mit AI machen? Gibt es AI im Baukastensystem? Welche rechtlichen und ethischen Aspekte muss ich beachten? Klüwer erklärt, wo AI in Unternehmen idealerweie zum Einsatz kommt und was es zu bedenken gilt, wenn man über eine solche Einführung von AI nachdenkt.

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Dr. Tina Klüwer, Geschäftsführerin des Berliner KI-Startups parlamind wird in Enquete-Kommission des Bundestages für Künstliche Intelligenz berufen: Dr. Tina Klüwer, CEO und Gründerin parlamind, Quelle: parlamind GmbH


aiTaillight: Ein Fun Fact zum Schluss

Filmempfehlungen: Algorithmus vs. Mensch

Wer kennt es nicht: Tausende Filme und Serien stehen zur Auswahl doch der Netflix-Algoritmus schlägt einem irgendwie nicht das Richtige vor? Konkurrent HBO kontert dieses Dilemma: Der US-Sender wirbt jetzt mit Empfehlungen von Menschen. Gespeist wird das System durch Interviews mit Zuschauern sowie aus den Social Media-Kommentaren von Serienfans.

Klar, der Algorithmus macht bestimmt einen immer besseren Job. Aber ist es nicht manchmal auch schön, von anderen Serienjunkies zu hören, womit man den nächsten Marathon verbringen sollte?


Dies ist eine der ersten Ausgaben des aiLetters. Wir freuen uns deshalb besonders über Feedback: feedback@ailetter.de
– Wie interesssant findest Du das Thema für einen eigenen Newsletter in dieser Form?
– Wie informativ ist für Dich insofern der Inhalt des hier vorliegenden Entwurfs?
– Wie bewertest du das Layout und den Aufbau des aiLetters?
– Was würdest du anders machen?
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aiLetter #0.05: AI berechnet Gehälter, Microsoft & OpenAI, Robo-Erntehelfer und ein Chatbot mit Comedy-Qualitäten

aiLetter #0.05: AI berechnet Gehälter, Microsoft & OpenAI, Robo-Erntehelfer und ein Chatbot mit Comedy-Qualitäten

Liebe Freunde des aiLetter,

herzlichen Dank für Euer tolles Feedback bisher! Viele von Euch haben angemerkt, dass sie den aiLetter lieber öfter und dafür in reduziertem Umfang lesen würden.
Und wir versuchen das mal so: anstelle eines langen aiLetter am Freitag verteilen  wir den Inhalt für Euch jetzt auf zwei Newsletter:
Zur Wochenmitte gibt es einen aiLetter mit ausgewählten News. Zum Wochenende tauchen wir dann tiefer ein, diskutieren ein Thema ausführlicher und geben Anregungen zur weiteren Auseinandersetzung, etwa in Form von Podcasts oder Longreads.

Auch bei diesem neuen Testlauf freuen wir uns wieder auf euer Feedback!

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


ai@Work: Lösungen im Einsatz

Wird Ronaldos Gehalt bald von AI berechnet?

Wieviel sollten Spieler im American Football verdienen? Das Start-up Pro Football Focus beantwortet diese Frage mit einer AI-Anwendung. Das Gehalts-Analyse-System ermittelt den Wert eines Spielers anhand der Performance, basierend auf historischen Spielstatistiken und Abschätzungen zukünftiger Leistung, und schlägt eine angemessene Bezahlung vor. Erste Ergebnisse legen nahe, dass Running Backs anscheinend überbezahlt sind.

Eignet sich ein solches Tool auch für europäische Sportarten wie Fussball? Immerhin streichen Spitzenspieler mittlerweile aberwitzige Summen ein und sitzen oftmals doch nur auf der Bank. Schreibt mir eure Meinung dazu an feedback@ailetter.de!

Robo-Investoren erobern Aktienmärkte

Das ist neu: Während sich viele Investoren in Erwartung der nächsten Krise eher zurückziehen, investieren intelligente Algorithmen munter weiter. Bisher waren Aktienpositionierungen menschlicher und systematischer Anlagestrategien größtenteils deckungsgleich. Seit ein paar Monaten beobachten Analysten einen wachsenden Gap. Das Ergebnis: Die Aktienmärkte werden aktuell, neben Aktienrückkäufen von Unternehmen, vor allem durch Robo-Investoren hochgetrieben.


aiInvest: Wer investiert wo?

Eine Milliarde für maschinelle Gehirne

Microsoft will in Sachen AI mit Google, Facebook und Amazon Schritt halten. Eine Milliarde US-Dollar fließen nun in eine Kooperation mit OpenAI. Gegründet als Non-Profit-Labor von Tech-Prominenz wie Elon Musk, arbeitet OpenAI an der Entwicklung von Artificial General Intelligence (AGI). Um die teure Rechenleistung für AGI zu finanzieren, hat sich OpenAI mittlerweile für Investoren geöffnet.

Ein zweites Einhorn für Singapur

Das Gesichtserkennungs-Start-up Trax steigt durch eine Finanzierung von 100 Mio. US-Dollar zum zweiten Unicorn des Stadtstaates auf (geschätzter Wert 1,3 Mrd. US-Dollar). Trax vertreibt „Shelfie Cams“, die in Läden die visuelle Interaktion der Kunden mit der Ware verfolgen und so helfen sollen, das Kauferlebnisses zu verbessern.


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

AI-Landkarten

Facebook öffnet sein Map With AI-Tool für die OpenStreetMap-Community. Das Tool soll Hobbykarthographen bei zeitaufwendigen Schritten entlasten. FürGoogle Maps trainieren derweil Machine Learning-Algorithmen, um die Qualität der Karten ohne menschliche Intervention zu verbessern.

AI als Tastemaker und Spargelstecher

Diverse Start-ups arbeiten an der Entwicklung von neuen Rezepten, optimieren Lebensmittel und die Vorhersage menschlicher Geschmäcker – mithilfe von AI. Foodpairing betreibt etwa die größte Datenbank für Geschmacksstoffe. Am MIT wird AI genutzt, um besonders aromatisches Basilikum zu züchten. Auch bei der beschwerlichen Obst- und Gemüseernte kann AI helfen: An der University of Cambridge wurde ein Ernteroboter mit AI-Bilderkennung entwickelt. Die Maschine kann Salate, Paprika und Co. auf einem Feld erkennen, reife von unreifen Früchten unterscheiden und ernten.

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© University of Cambridge


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

100 Mio. Pfund für Weiterbildung

Die britische Regierung startet eine massive Weiterbildungsoffensive für Menschen, deren Jobs durch AI gefährdet sind. Menschen in klassischen Arbeiter- und Angestelltenjobs sollen so unterstützt werden, sich weiterzuentwickeln und neue Jobchancen zu ergreifen.

AI-Potenziale ermitteln

Im US-Bundesstaat New York erarbeitet eine 13-köpfige Kommission die Potenziale von AI und die Möglichkeiten einer Regulierung. Im Fokus stehen die Auswirkungen auf Jobs, den öffentlichen Sektor sowie potenzielle Gefahren der Technologie.


aiKeyword: Grundbegriffe erklärt

Die drei Kategorien von AI

Was ist mit dem Begriff AI gemeint? Zwischen Alexa, selbstfahrenden Autos und einer Superintelligenz, die die Weltherrschaft an sich reißt, ist gefühlt alles AI. Ein wenig Klarheit bringt die Unterteilung in Artificial Narrow Intelligence (ANI), Artificial General Intelligence (AGI) und Artificial Super Intelligence (ASI). Techblogger Ben Dickson erläutert dies anschaulich:

„Narrow AI is the only form of Artificial Intelligence that humanity has achieved so far. This is AI that is good at performing a single tasks, such as playing chess or Go, making purchase suggestions, sales predictions and weather forecasts.“

Alles was aktuell in Sachen Computer Vision, Textverarbeitung, Sprach- und Bilderkennung für Furore sorgt, ist also schwache AI.

„General AI, also known as human-level AI or strong AI, is the type of Artificial Intelligence that can understand and reason its environment as a human would.“

Diese starke AI scheint aktuell noch in weiter Ferne, auch wenn seit Jahrzehnten der Durchbruch erwartet wird. Und was ist nun die Superintelligenz?

„According to University of Oxford scholar and AI experte Nick Bostrom, when AI becomes much smarter than the best human brains in practically every field, including scientific creativity, general wisdom and social skills, we’ve achieved Artifical Super Intelligence.“

Diese AI mit Terminator-Potenzial scheint noch weit weg zu sein.


aiTaillight: Ein Fun Fact zum Schluss

Chatbot vs. Telemarketer

Nervige Werbeanrufe, hinter denen im schlimmsten Fall sogar betrügerische Geschäftsmodelle stecken? Nicht mit Chatbot Ox-Gut McGee! Er basiert auf IBMs Wtson AI und ist darauf trainiert, Telemarketer so lange wie möglich in der Leitung zu halten und ihre Zeit zu verschwenden. In diesem Telefonat spielt er einer Callcenter-Mitarbeiterin 15 Minuten lang sehr menschliches Theater vor. Er schreit ein imaginäres Kind im Hintergrund an, erzählt von gescheiterten Jobambitionen und lässt die Anruferin an seinem Nikotin-Entzug teilhaben. Zum Brüllen!

Chatbot Ox-Gut McGee geht Callcenter-Mitarbeiterin auf die Nerven.

Dies ist eine der ersten Ausgaben des aiLetters. Wir freuen uns deshalb besonders über Feedback: feedback@ailetter.de
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