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aiLetter #1.2: Lernende Erntemaschinen von John Deere, Krankenhaus-Roboter Moxi, AI und eure Stadt & Microsofts AI-Kunstwerk Ada

aiLetter #1.2: Lernende Erntemaschinen von John Deere, Krankenhaus-Roboter Moxi, AI und eure Stadt & Microsofts AI-Kunstwerk Ada

Liebe Freunde des aiLetter,

in den heutigen aiNews sind folgende Themen mit dabei: John Deere rückt mit AI-gestützter Technologie den Maiskörnern auf den Leib, der Roboter Moxi entlastet das Pflegepersonal in Krankenhäusern, Huawei und Google schrumpfen energieintensive AI-Modelle, Frankreich im Diskurs zwischen Gesichtserkennung und Datenschutz, die Beratung Oliver Wyman hat getestet, wie gut unsere Städte auf die Ausbreitung von Artificial Intelligence vorbereitet sind… und Ada lebt bei Microsoft.

Wie immer freuen wir uns über euer Feedback. Wenn euch der Newsletter 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

John Deere: Mit lernenden Erntemaschinen Menschen satt machen

Selbstfahrende Traktoren, Bilderkennung für die Ernte, „schmutzige Daten” sortieren – Machine Learning macht auch vor dem knapp 200 Jahre alten Landmaschinenhersteller John Deere nicht Halt. Das große Ziel: die Ernährung der wachsenden Weltbevölkerung sichern. So wandelt sich das Unternehmen immer mehr auch zur Software-Company.

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Selbstlernende Systeme unterstützen die Erntemaschinen von John Deere (Bild: John Deere).


aiInvest: Wer investiert wo?

3 Millionen US-Dollar für Krankenhaus-Roboter Moxi

Das texanische Start-up Diligent Robotics sicherte sich die Investition zum Start der kommerziellen Nutzung seines Assistenz-Roboters Moxi. Dieser soll das Pflegepersonal in Krankenhäusern bei Routinetätigkeiten entlasten. In der Demo wirkt Kollege Roboter tatsächlich seeehr entschleunigend 😜


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

Die geschrumpfte AI

Googles AI-Modell BERT bricht Rekorde beim Leseverständnis. Und verbraucht mit seinen 340 Millionen Datenparametern in einer Trainingsrunde so viel Energie wie ein amerikanischer Durchschnittshaushalt in 50 Tagen. Sogar getoppt wurde BERT zuletzt durch Nvidias MegatronLM, ein Modell mit 8,3 Milliarden Datenparametern. Diese Riesenmodelle werden energie- und kostentechnisch zunehmend als No-Go betrachtet.

Die Devise lautet also: AI-Modelle entwickeln, die energieeffizienter und damit auch günstiger sind. Huawei und interessanterweise Google selbst präsentierten kürzlich entsprechend Publikationen. Beide wollen die Modelle schrumpfen, indem sie die Technik der sogenannten „Knowledge Distillation” nutzen.


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

Frankreich im Zwiespalt zwischen Gesichtserkennung und Datenschutz

Die französische Regierung will ihren Bürgern mithilfe automatisierter Gesichtserkennung sichere digitale Identitäten geben. Das System „Alicem” soll bereits im November ausgerollt werden. Doch der oberste Datenschützer des Landes warnt vor Verstößen gegen europäische Datenschutzregeln. Bürger klagen gegen das System vor dem höchsten Gericht des Landes. Wird es eine gemeinsame Lösung geben?

Mehr zu automatisierter, AI-gestützter Gesichtserkennung im folgenden Video:

Der Bloomberg Quick Take erläutert Potenziale und Gefahren automatisierter Gesichtserkennung.

aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Sind unsere Städte bereit für Artificial Intelligence?

Die Beratung Oliver Wyman hat untersucht, wie gut Städte weltweit auf die Ausbreitung von Artificial Intelligence vorbereitet sind. Fazit: Keine Stadt scheint die Herausforderungen wirklich vollständig im Griff zu haben. Doch über verschiedene Kriterien hinweg haben diese vier Städte (jeweils in ihrer Größenkategorie) am besten abgeschnitten: London, Singapur, San Francisco und Stockholm. Wie wurde eure Stadt gerankt? Findet es heraus!

https://www.oliverwymanforum.com/city-readiness/global-cities-ai-readiness-index-2019/index-summary.html
Städte müssen sich besser auf die Herausforderungen von AI vorbereiten (Bild: Oliver Wyman).

 

Mit Technologie gegen Deepfakes?

Mithilfe von AI-Tools gefälschte Videos könnten gravierende Auswirkungen haben, gerade auch auf politische Ereignisse wie die US-Präsidentschaftswahlen 2020. Sowohl Facebook und Co. als auch staatliche Akteure arbeiten an technischen Lösungen für das Problem. Angela Chen weist in ihrem Artikel aber darauf hin, dass selbst der beste technische „Deepfake-Finder” das Problem nicht wirklich lösen kann.


aiTaillight: Ein FunFact zum Schluss

Ada lebt

Naja, nicht ganz. Ada Lovelace, bekannt als erste Programmiererin der Welt, ist schon eine Weile nicht mehr unter uns. Doch ihr Name wird in der Digitalszene gerne genutzt. Ada heißt zum Beispiel ein aktuelles Kunstprojekt bei Microsoft in Redmond, Washington, bei dem ein AI-gestütztes System „den Raum liest” und mit den Besuchern interagiert.

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Gespeist von Sensoren und anderen „Sinnesorganen” im ganzen Raum kann das Kunstwerk Ada in Echtzeit abbilden, was im Raum vor sich geht (Foto: John Brecher für Microsoft).


Wir freuen uns immer über Anregungen und Feedback zum aiLetter: feedback@ailetter.de


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aiLetter #0.11: Elon Musk & Jack Ma, befangene Algorithmen, AI bildet Universum ab, Geld für Tesorio

aiLetter #0.11: Elon Musk & Jack Ma, befangene Algorithmen, AI bildet Universum ab, Geld für Tesorio

Liebe Freunde des aiLetter,

in den heutigen aiNews geht’s um Probleme mit der Befangenheit von AI-Systemen. Außerdem: Das neuronale Netzwerk D3M bildet das Universum nach und ein Roboteranzug soll beim Laufen helfen. Highlight: Elon Musk und Jack Ma diskutieren über AI.

Wie ihr gemerkt habt, switchen wir wieder auf den Freitag als unseren Veröffentlichungstag. Derweil arbeiten wir weiter an unserer Website, die wir euch in den kommenden Wochen präsentieren werden.

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


ai@Work: Lösungen im Einsatz

Zweifelhafte AI korrigiert Tests

In 18 US-Bundesstaaten werden Essays in standardisierten Tests wie den Graduate Record Examinations (GRE) von Algorithmen bewertet und nur noch stichprobenartig von Menschen überprüft. Das Problem: Die genutzten AI-Algorithmen zum sogenannten Natural Language Processing (NLP) bewerten bestimmte Kriterien wie Satzlänge, Vokabular oder Rechtschreibung überproportional, während sie andere wie Kreativität unterdurchschnittlich gewichten. Noch gravierender: Einzelne demografische Gruppen, die andere Schreib- oder Arbeitsstile haben, werden so besonders benach- oder bevorteiligt.

Der GRE sind eine wichtige Hürde beim Zugang zu höherer Bildung. Auch Sprachtests wie der bekannte TOEFL sind von den Auswirkungen der Benotung durch Algorithmen betroffen.


aiInvest: Wer investiert wo?

Geld für die Cashflow-App

Unternehmen mit Milliardenumsätzen planen ihren Cashflow in Exceltabellen. Das Angebot für smarte AI-gestützte Lösungen ist noch überraschend klein. Hier springt das Start-up Tesorio ein. Mit der Tesorio-Software können Unternehmen ihren Cashflow managen und Vorhersagen über dessen Entwicklung treffen. Dafür gab es jetzt in einer Serie A-Finanzierung zehn Millionen US-Dollar.

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Wissen, wie es um den Cashflow steht? Tesorio bietet ein AI-gestütztes Tool dafür. Foto: Charles Thompson/Pixabay


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

Neuronales Netzwerk bildet Universum ab

Forscher aus Japan, Kanada und den USA haben ein neuronales Netzwerk entwickelt, welches das Universum nachbildet. Es soll genauer sein, als bisherige Modelle. Dafür trainierten die Wissenschaftler das neuronale Netzwerk namens D3M mit Daten, die Billionen von Lichtjahren simulieren. Das Deep Learning-Modell imitiert die Prozesse der Strukturformierung des Universums. So wollen die Forscher in Zukunft die ursprünglichen Grundlagen und physischen Bedingungen des Universums erforschen.


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

Gesetzliche Einschränkung von Gesichtserkennung

In den sonst so technologiefreudigen USA geht es der automatisierten Gesichtserkennung vielerorts an den Kragen. Nach den Bundesstaaten New Hampshire und Oregon will jetzt auch Kalifornien die Technologie in den sogenannten Body Cams von Polizisten verbieten. Ein Grund: Die genutzten Anwendungen, etwa „Rekognition” von Amazon, aber auch eine ähnliche Microsoft-Software, macht Fehler bei der Gesichtserkennung, insbesondere wenn es um People of Color, also nicht-weiße Menschen geht.

Auch die EU-Kommission plant Regulierungen, die automatisierte Gesichtserkennung nur in „streng festgelegten” Ausnahmefällen erlaubt. Derzeit werden entsprechende Technologien bereits durch die Polizei in London und auch am Berliner Bahnhof Südkreuz getestet.


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Musk & Ma diskutieren AI

Wird AI irgendwann intelligenter sein als wir Menschen? Während Elon Musk daran glaubt, lehnt Jack Ma diese Vorstellung eher ab. Die Tech-Promis diskutierten auf der gestrigen World Artificial Intelligence Conference in Shanghai über den Einfluss, den AI auf uns hat. Werden Jobs überflüssig? Werden wir alle zu Cyborgs oder sind wir das vielleicht schon längst? Die Meinungen der beiden gibt es im Video:

Was denken Alibaba-Gründer Jack Ma und Silicon Valley-Größe Elon Musk über AI? Antworten geben sie im Video.

Verantwortung für Algorithmen-Entscheidungen

Darf ein Algorithmus entscheiden, ob jemand Unterstützung von der Arbeitsagentur erhält, eines Verbrechens schuldig oder für einen Job geeignet ist? Es kommt drauf an…, lautet die Antwort von Matthias Spielkamp. Der Journalist und Chef von AlgorithmenWatch erläutert in einem lesenswerten Essay, warum die Entscheidungen, die als AI klassifizierte Algorithmen vordergründig treffen, letztendlich immer menschliche Entscheidungen sind. Nämlich die der Entwickler dieser Systeme. Spielkamp stellt verschiedene Forderungen auf, um durch AI-Algorithmen automatisierte Prozesse mit einer demokratischen Gesellschaft vereinbar zu machen.

Und: Spielkamp erläutert, warum der Begriff AI vielfach irreführend und problematisch ist. Sein Alternativvorschlag: automatisiertes oder algorithmisches Entscheiden (automated decision-making, ADM).

Daten sind nicht das neue Öl, sondern das neue CO2

Martin Tinsé kritisiert in seinem Artikel die weit verbreitete Meinung, Daten seien das neue Öl und jeder Einzelne könne seine Daten entsprechend als Ressource einsetzen. Stattdessen argumentiert der NGO-Gründer und Mitglied des britischen AI-Council, Daten seien eher wie CO2-Emissionen. Denn der Einzelne werde viel mehr dadurch beeinflusst, wie andere Menschen mit ihren Daten umgehen, als wie er oder sie mit ihren eigenen Daten umgeht.

Welche Auswirkungen eine zunehmende „Datafication” und automatisierte algorithmische Datenverarbeitung auf das menschliche Verhalten haben können, erläutert Jurist und FAZ-Autor Niklas Eder in seinem Blogbeitrag auf algorithmenethik.de.


aiTaillight: Ein FunFact zum Schluss

Roboteranzug

Müde Knochen, Schmerzen beim Gehen oder vielleicht einfach ein bisschen faul? Harvard-Forscher haben die Lösung: einen Roboter-Anzug. Er unterstützt die Träger beim Laufen. Sensoren am Oberschenkel erkennen die gewünschte Bewegung, ein Algorithmus berechnet diese Signale und füttert damit ein Steuerungselement, welches dann wiederum Hüftgelenke und Pomuskulatur stimuliert. Auch wenn das Robo-Leibchen spaßig anmutet, handelt es sich hierbei selbstverständlich um eine ernstgemeinte Erfindung, die sowohl in der Rehabilitationsmedizin als auch in Sachen Mobilität im Alter erhebliche Fortschritte bringen kann.

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Fotos: https://science.sciencemag.org/content/365/6454/668


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?
– Würdest du den aiLetter abonnieren? Würdest du ihn weiterempfehlen? Wenn ja, wem?


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