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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.

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