Alle Artikel mit dem Schlagwort: künstliche intelligenz

Wann machen Maschinen endlich meinen Job?

Es gibt Beschäftigungsgruppen, die, in Ermangelung von Grundeinkommen, nicht zu Unrecht fürchten, dass Maschinen ihnen die Arbeit wegnehmen – im Laufe der Geschichte der Industrialisierung ist das schließlich durchaus schon vorgekommen. Andere machen sich darum noch eher wenige Gedanken – gerade die kreativen Jobs scheinen halbwegs sicher vor Fließband und KI. Kurzum: Alles rund um das Entstehen eines Buchs scheint uns doch verhältnismäßig „safe“. Klar, es gibt es Newsportale, die automatisiert verfasste Artikel veröffentlichen. Aber kann Roboterjournalismus mit allen Facetten des Schreibens mithalten? Und ja, es gibt Übersetzungssoftware, die bereits ganz taugliches Material produziert, doch damit ein Buch korrekt übersetzt und flüssig lesbar ist, müssen nach wie vor menschliche Übersetzer Hirn und Hand anlegen. Alexa, lies mir ein Buch vor! Die Software VoiceDream kann bereits recht gut vorlesen und wird demzufolge von vielen Sehbehinderten genutzt – man kann ihr Texte vorgeben und sogar die Aussprache unbekannter Wörter beibringen, und dann legt die gewünschte Stimme los und bemüht sich, auch Nebensätze angenehm betont vorzubringen. Dennoch bringen Hörbuchsprecher*innen wohl noch etwas mehr Drama ins Gelesene, wage ich …

Machine Learning

Kolophon #18: Machine Learning

Was hat Machine Learning mit Synthesizern zu tun? Wie trainiert man Algorithmen? Und warum helfen wir wahrscheinlich alle mit, Googles Intelligenz zu füttern? Für unsere neue Podcast-Folge Kolophon #18 spricht Tim Pritlove mit Oliver Zeigermann. „In den Neunzigern ging eigentlich gar nichts mit Künstlicher Intelligenz, das war sehr ernüchternd“, sagt unser Autor Oliver Zeigermann im Gespräch mit Tim Pritlove. Und ergänzt, dass er selbst auch desillusioniert war. Dabei brennt er seit früher Jugend für Daten und Code – und beschäftigt sich deshalb heute als Entwickler, Architekt, Berater und Coach mit Deep Learning, Neuronalen Netzen und Machine Learning.  Im Gespräch mit Tim Pritlove definiert Oliver die wesentlichen Begriffe, berichtet von Meilensteinen der AI und wie er diese persönlich erlebt hat und erklärt sehr anschaulich den Prozess des maschinellen Lernens. In dieser Podcast-Folge könnt Ihr unheimlich viel lernen – und gleichzeitig ist es ein bisschen so, als würdet Ihr in einer Kneipe sitzen und den beiden einfach nur beim Fachsimpeln und Anekdoten tauschen zuhören.  Unser unbedingter Hörtipp – zum Kolophon #18 geht es hier entlang.  Oliver Zeigermann hat …

Westworld

Der neue Aufstand der KIs

Turing-Test, der Voight-Kampff-Test aus „Blade Runner“, die Gesetze der Robotik von Asimov: Schon lange machen wir uns Gedanken darüber, wann eine künstliche Intelligenz im Denkvermögen mit einem Menschen vergleichbar ist. Und man sollte meinen, die Science-Fiction hätte alle Spielarten davon schon seit Jahrzehnten durchexerziert, aber neue Lebenswirklichkeiten, Bots, die Tweets verfassen oder sich sogar miteinander in Endlosschleifen unterhalten, Machine Learning von Apps und Spracherkennungen wie Alexa, Siri, Cortana und Co. haben eine neue Generation von KI-Geschichten ins Leben gerufen. Dass „Blade Runner“ eine Fortsetzung erhalten hat, ist sicher auch der Tatsache geschuldet, dass im Moment halt einfach jeder erfolgreiche Film der 80er eine Fortsetzung erhält – aber die Zeit schien auch geradezu nach einem Update zu schreien. „Brauchst du noch was?“ – „Gleichberechtigung!“ Selbst in „Star Wars“, das immer eher unreflektiert mit seinen Maschinen umgegangen ist, wird kritisch hinterfragt, was die sich entwickelnde Intelligenz und Empathie einer Maschine mit ihren Rechten macht – in „Solo“ sieht man zum ersten Mal auf der großen Leinwand etwas, das Star Wars bislang nur in Comics und am Rande …

Von neuronalen Netzen und ganz vielen anderen Dingen: Ein Interview mit Tariq Rashid

Interviews mit unseren Autoren sind (fast) immer ein Vergnügen. Besonders viel Freude bereiten sie mir allerdings, wenn ich mit so auskunftsfreudigen und vielseitig interessierten Menschen wie Tariq Rashid sprechen kann. Anlässlich der deutschsprachigen Erstveröffentlichung seines Buchs Neuronale Netze selbst programmieren habe ich mit dem britischen Physiker und Machine-Learning-Experten eine ganze Menge Themen beackert: Die magische Welt smarter Software und künstlicher Intelligenz, die Notwendigkeit digitaler Kompetenz und digitaler Menschenrechte, das törichte Verhalten vieler Lehrer und Politiker, den Brexit und das Potenzial der internationalen Tech-Zivilgesellschaft. Das Interview ist recht lang, aber sicher nicht langweilig ausgefallen: Tariq, künstliche neuronale Netze (KNN) sind in letzter Zeit schwer in Mode. Allerdings scheint es immer noch viele Menschen zu geben, die nicht wissen, was genau dahintersteckt. Kannst du uns die grundlegenden Konzepte möglichst verständlich erklären? Ja, neuronale Netze sind total angesagt. Was übrigens nicht immer so war. Zu ihrer Funktionsweise: Wir wollten Rechner ja schon immer dazu bringen, mehr Aufgaben für uns zu übernehmen. Vom Abakus zur einfachen Berechnung von Schulden bis hin zum elektronischen Computer, der Flugbahnen im Weltraum voraussagt. …

False Positive, na und? – Data Mining, Überwachungsstaat und der ganze Rest (4/4)

Ein Gastbeitrag von: Christoph Henkelmann (Firmenseite, Blog) Redaktion: AP Wie bereits angekündigt wollen wir uns im letzen Teil dieser Blogreihe der Frage widmen, unter welchen Voraussetzungen, mit welchen Werkzeugen und welcher Literatur man selber zum Data Miner avancieren kann. Oder anders formuliert: Wie man am Privatrechner auf den Spuren der Großkonzerne und Geheimdienste dieser Welt wandelt. Für alle, die die bisherigen Posts verpasst haben: Hier noch mal die Links zu Teil 1 (Data-Mining 101, Data-Mining-Arten, Lernarten), Teil 2 (Hallo Wortvektor, hallo Spam!) und Teil 3 (Die 99%ige Sicherheit und der “auffällige” Bürger). Teil 4: Wie werde ich Data Miner? Um selber ein Data-Mining- und Machine-Learning-Projekt zu starten, sind zumindest Grundkenntnisse im Bereich Programmierung notwendig. Prinzipiell kann man jede Sprache benutzen, einige empfehlen sich allerdings besonders, weil es bereits effiziente Frameworks und Bibliotheken sowie viele Anwendungsbeispiele in der einschlägigen Fachliteratur gibt: R R ist eine Skriptsprache mit einem besonderen Fokus auf Statistik und Datenauswertung, was sie natürlich für Data Mining prädestiniert. Besonders geeignet ist R für Prototyping und für Einmalanalysen, bei denen die Geschwindigkeit nicht kritisch …