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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.

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.

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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