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aiLetter #0.14: AI & Picasso, Kreditech, OpenAI, Bitkoms AI: Science over Fiction

aiLetter #0.14: AI & Picasso, Kreditech, OpenAI, Bitkoms AI: Science over Fiction

Liebe Freunde des aiLetter,

in dieser Woche gibt es noch einmal einen etwas kürzeren Newsletter.
Mit dabei: ein neuronales Netzwerk legt ein Picasso-Gemälde frei, OpenAI lässt Algorithmen gegeneinander antreten und Bitkom will Klarheit und Sachlichkeit in die öffentliche Debatte um AI bringen.
Der Bau der  Webseite aiLetter.de  hat uns in den letzten Wochen ganz schön auf Trab gehalten. Nun ist sie mehr oder weniger fertig und bereits online. Schaut sie euch gerne an und gebt uns Feedback! 

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


ai@Work: Lösungen im Einsatz

AI bringt Picassos verlorene Werke zurück

Der alte Gitarrenspieler, ein berühmtes Bild des spanischen Künstlers Pablo Picasso aus seiner blauen Periode, verbarg lange ein Geheimnis: ein zweites, übermaltes Gemälde. Auf Basis von Röntgen- und Infrarotaufnahmen konnten Anthony Bourached und George Cann vom University College London mithilfe der sogenannten Neural Style Transfer-Methode dieses zweite Bild, eine sitzende Frau, nun rekonstruieren. Diese Methode könnte die Arbeit von Kunsthistorikern nachhaltig verändern.

https://en.wikipedia.org/wiki/File:Old_guitarist_chicago.jpg#/media/File:Old_guitarist_chicago.jpg
Eines von Picassos berühmtesten Werken: „Der alte Gitarrenspieler” (Quelle: The Art Institute of Chicago and jacquelinemhadel.com)

 

https://arxiv.org/pdf/1909.05677.pdf
Lange dahinter verborgen: eine sitzende Frau mit ausgestrecktem Arm (Quelle: https://arxiv.org/pdf/1909.05677.pdf)


aiInvest: Wer investiert wo?

20 Mio. Euro für die Kreditech-Expansion

Das Hamburger Fintech nutzt AI, um Kredite und Finanzierungen am Point of Sale (POS) in weniger entwickelten Ländern wie Indien und Russland, aber auch in Spanien und Polen anzubieten. Zielgruppe sind Konsumenten mit einer geringen bzw. schlechten Kredithistorie. Kreditech will mit diesem Geschäft eine Billion Euro Umsatz in 2025 erzielen. Zu den neuen Investoren zählt etwa die russische Runa Capital, aber auch ein ungenannter deutscher Privatinvestor. Zuvor hatte unter anderem Silicon Valley-Größe Peter Thiel investiert.


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

AI-Agenten lernen „Verstecken”

Entwickeln sich intelligente Algorithmen im gegenseitigen Wettbewerb hin zu höheren Formen? Das For-Profit-Forschungslabor OpenAI hat es getestet: In einer virtuellen Umgebung sollten zwei Teams von AI-Agenten „Hide and seek“ gegeneinander spielen. Mit der Zeit entwickelten sie immer komplexere Strategien, nutzten Gegenstände und kollaborierten. Getestet wurde dabei eine Kombination aus Multi-Agent Learning, bei dem sich verschiedene Algorithmen durch Wettbewerb oder Koordination weiterentwickeln, und Reinforcement Learning (siehe aiLetter-Glossar).


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Lesetipp 1: Kein Geld für AI-Checks – ein Problem für alle

Wer prüft, ob AI-Anwendungen wirtschaftlich, sozial und ethisch unbedenklich sind? Bei früheren Technologien – wie etwa DNA-Modifikationen, Nuklearphysik oder Genomforschung – investierte die US-Regierung in Projekte, die diese Faktoren prüften. Doch das „Office of Technology Assessment“ wurde in den 90er-Jahren geschlossen, andere Institutionen sind hoffnungslos unterfinanziert. Wie sich die mangelnde Prüfung von intelligenten Algorithmen der Technologieschmieden à la Google, Amazon und Co. durch unabhängige Institutionen auswirken kann, schildert Arthur Allen in seinem Artikel für Politico.com.

Warum ist das für uns in Europa wichtig?
Nicht alles, was in den USA auf den Markt kommt, wird automatisch auch 1:1 bei uns so eingesetzt. Autor Allen lobt die europäischen Gesetze wie etwa die DSGVO. Doch wie lange können wir das in der globalisierten Wirtschaft so sicher stellen, ohne dass diese Technologien früher oder später Einfluss auf unser Leben nehmen? Deshalb ist es wichtig, auch wahrzunehmen, wie mit AppleWatch und Co. in den USA umgegangen wird.

 

Lesetipp 2: „AI: Science over Fiction” – die Bitkom-Kampagne

AI wird in der öffentlichen Debatte noch immer regelmäßig falsch eingeschätzt. Sowohl im positiven wie im negativen Sinne. Der Digitalverband Bitkom tritt dem entgegen. Mit Faktenpapieren wird die Nutzung von AI in bestimmten Gebieten realistisch erklärt. Das erste Papier beschäftigt sich mit der Nutzung von AI bei der Erkennung von epileptischen Anfällen.


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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aiLetter #0.10: AI-Stadtplanung, DeepMind-Verluste, AI im Hafen und ein Fake News-Generator

aiLetter #0.10: AI-Stadtplanung, DeepMind-Verluste, AI im Hafen und ein Fake News-Generator

Liebe Freunde des aiLetter,

hier kommen eure AI-News der Woche: AI in der Stadtplanung und Hafenlogistik. Was die Verluste von DeepMind über AI-Investitionen aussagen. Und AI zum Ausprobieren: Fake News selbst gemacht – mit Grover.

Auch in dieser Woche gibt es nur einen, etwas knapperen Newsletter. Denn wir arbeiten aktuell an unserer Website und freuen uns, euch diese bald zu präsentieren.

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


ai@Work: Lösungen im Einsatz

„Kompromissmaschine” in der Stadtplanung

Bei der Planung neuer Stadtviertel können intelligente Algorithmen helfen und Prozesse beschleunigen. Prof. Reinhard König von der Bauhaus-Universität Weimar erklärt im Interview, wie man mit einem sogenannten „digitalen Zwilling” verschiedene Szenarien testen kann und Stadtplanung für die (zukünftigen) Bewohner transparent macht.


aiInvest: Wer investiert wo?

Was die DeepMind-Verluste über AI-Investments aussagen

In 2018 machte Alphabet-Tochter DeepMind Verluste in Höhe von 572 Millionen US-Dollar. Das war nicht das erste Verlustjahr. DeepMind beschäftigt sich mit der Erforschung von sogenanntem Deep Reinforcement Learning (mehr zu Reinforcement Learning siehe heutiges aiKeyword). Vor allem werden AI-Systeme entwickelt, die in Spielszenarien wie im Schach oder dem asiatischen Go erfolgreich sind. Ein zu enger Fokus fernab von monetarisierbaren Anwendungsfällen? Das diskutiert AI-Unternehmer und Psychologieprofessor Gary Marcus in einem lesenswerten Gastartikel für wired.com.

Marcus wirft die Frage auf, wie viele Ressourcen in solche Projekte investiert werden sollten, bevor man beschließt, die Mittel in andere Felder zu lenken. DeepMind stehe symptomatisch für diverse Investments in AI.


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

AI-Anwendungen im Hamburger Hafen testen

Logistische Prozesse werden immer stärker mit AI automatisiert – auch im Hafen. Carlos Jahn vom Institut für Maritime Logistik an der Technischen Universität Hamburg erklärt, welche Anwendungsfälle erforscht werden und warum menschliche Entscheider mittelfristig unverzichtbar bleiben.


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

AI-Gesundheitsforschung im Norden

Die Universitäten Bremen, Hamburg, Kiel und Lübeck bewerben sich um Fördergelder von rund zehn Millionen Euro. Damit soll ein Kompetenzzentrum für AI in der Medizin etabliert werden. Unterstützt werden die Antragsteller von den Landesregierungen. Das Geld soll über drei Jahre vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie fließen. Erprobt werden sollen unter anderem intelligente Roboter und virtuelle Agenten in der Rehabilitation.


aiKeyword: Grundbegriffe erklärt

Reinforcement Learning: AI spielt Fußball

Viele AI-Entwickler testen ihre Systeme zuerst an Spielen, etwa Schach, dem asiatischen Go oder verschiedenen Computerspielen. Warum? In einem Spiel muss die AI komplexe, aber planbare Aufgaben lösen. Die Trainingsmethode ist hier oft das sogenannte Reinforcement Learning, also bestärkendes Lernen. Bei dieser Form des Unsupervised Learning wird ein AI-System belohnt, wenn es zielführende Spielzüge macht und bestraft, wenn es schlechte Spielzüge macht. So lernt es nach der Methode „Trial and Error”, was eine sinnvolle Spielstrategie ist. Später lassen sich die Erkenntnisse dann in Bereichen wie dem autonomen Fahren nutzen. Die Methode entstammt der Verhaltenspsychologie und zählt somit zum Bereich bio-inspired Computing, wie Margaret Rouse in ihrer Erläuterung auf techtarget.com erklärt.

Apropos Spiele: Das Google Brain-Team hat kürzlich eine virtuelle Fußballumgebung geschaffen, in der nun AI-Spieler trainiert werden können.


aiTaillight: Ein Fun Fact zum Schluss

Grover schreibt Fake News

Eigentlich wurde das AI-System Grover entwickelt, um Fake News zu erkennen. Doch Grover, kreiert vom Allen Institute for Artificial Intelligence und der University of Washington, schreibt auch selbst gute Fake News. Angeblich sind falsche Artikel von Grover sogar glaubwürdiger als von Menschen generierte Fake News. Alles was es braucht, ist eine Headline. Ich habe es ausprobiert und herausgekommen ist ein wirrer Text. Warum die Erde flach ist, beantwortet er eher nicht. Aber das Tool bietet weitere Beispiele – versucht es selbst…

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