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Schlagwort: Ki (Seite 1 von 2)

Hey, KI, was macht Erfolg aus?

Was tut man heute, wenn man zu irgendwas herausfinden möchte, warum es so ist, wie es ist? Genau, man verwendet eine „KI“! Oder besser gesagt, man analysiert große Datenmengen und zieht beeindruckende Schlüsse daraus. Genau das haben Dashun Wang und seine Kollegen der Northwestern University für das Thema „the essential prerequisite for success“ (die wesentliche Voraussetzung für den Erfolg) gemacht.

Es wurden ganz viele Daten von Unternehmen untersucht, klassifiziert und seziert, um endlich zu erkennen, wie man erfolgreich sein kann. Dabei kamen so erstaunliche Erkenntnisse zutage wie:

  • Jeder Gewinner startet als Verlierer
  • Erfolgreiche und nicht erfolgreiche Gründer haben ungefähr gleich oft versucht ihr Ziel zu erreichen.
  • Ständige Neuversuche sind nur dann erfolgreich, wenn man aus seinen vorherigen Fehlern gelernt hat
  • Gescheiterte Versuche lagen meist nicht daran, dass zu wenig gearbeitet wurde
  • Fail fast fail often
  • Es kommt immer darauf an wie man scheitert.

Ja, so steht es in deren Paper. Mir persönlich ist nicht wirklich klar, welche neuen Erkenntnisse diese Forschung zutage gebracht hat. Man stelle sich nur mal vor, es wäre eine Zauberformel für Erfolg dabei herausgekommen. Alle Neugründungen sind Erfolge! Jeder Mensch ist erfolgreich. Geht nicht? EBEN! Sieht mal wieder ein wenig nach KI Schlangenöl aus.

WTF, AI! Der Algorithmus sagt, du bist schuldig

Unter Predictive Policing versteht man die Vorhersage von Straftaten. Sie dient auch dazu Wiederholungstäter vorherzusagen. Es gibt einige Firmen, die hierzu schon Computergestützte Systeme anbieten und in Deutschland wird es teilweise schon genutzt. PredPol, PRECOBS, COMPAS und wie sie alle heißen. Das Versprechen ist das Gleiche: Verbrechen vorhersagen, die Rückfallwahrscheinlichkeit nennen oder gar die Wahrscheinlichkeit nennen, an einer Schießerei beteiligt zu sein.

Schon länger wird kontrovers darüber diskutiert. Man spricht von einer Vorhersagequote von rund 67 %. Das entspricht in etwa dem Ergebnis, dass eine Gruppe von Menschen erzielen kann, würden sie einfach wahllos raten. Die zugrunde liegenden Modelle sind nicht offen. Keiner weiß, wie die Algorithmen funktionieren bzw. wie sie trainiert wurden. Es gibt bestätigte Vermutungen, dass die Systeme rassistische Tendenzen haben.

Dass ein Algorithmus auch gezielt rassistisch eingesetzt werden kann, zeigt sich in China. Ein kürzlich geleaktes Dokument beschreibt nicht nur, wie in China Menschen gezielt interniert werden. Es beschreibt ebenfalls, dass eine Software gezielt dafür eingesetzt wird, potenzielle Staatsfeinde zu ermitteln. Grundlage dafür sind die Unmengen an Daten, die über die Menschen in China durch Überwachung gesammelt werden. In China kommuniziert nahezu jeder mit WeChat und bezahlt mittels WeChat Pay. Gepaart mit der flächendeckenden Überwachung kommen einige Daten zusammen. Wird jetzt gezielt nach einer ungeliebten ethnischen Gruppe gesucht, wird einem das Ausmaß klar. Erwähnenswert ist die Tatsache, dass diese ethnische Gruppe keine Minderheit in China ist. Sie ist mit etwas mehr als 10.000.000 Menschen die viertgrößte in China.

Wie hat es Amy Webb in ihrem Buch „The Big Nine“ treffend formuliert:

The G-MAFIA* is beholden to capitalist market forces; the BAT** serves the will of the Chinese government.

Genau so ist es.

* G-MAFIA: Google, Microsoft, Apple, Facebook, IBM, Amazon
**BAT: Baidu, Alibaba, Tencent

Photo by Emiliano Bar on Unsplash

Neuronale Netze auf einem Commodore 64

Machine Learning, Deep Learning und KI als Oberbegriff werden in den letzten paar Jahren extrem gehypt. Dass die grundlegenden Ideen, Strukturen und Algorithmen schon sehr viel länger bekannt sind, ist nicht jedem bewusst. Genauer gesagt, wird in der Forschung seit 1956 von künstlicher Intelligenz gesprochen. Neuronale Netze sind bereits in der Theorie bekannt. Die Technologie war jedoch nicht so weit. Es folgte in den 80er bis zu den 2000er der sogenannte KI-Winter. Ganz zum Erliegen kam die Forschung nicht. Im Gegenteil! 1987 hat John Walker beschrieben, wie ein neuronales Netz auf einem Commodore 64 implementiert werden kann.

In seinem Artikel beschreibt er die Funktionsweise von Neuronen und von neuronalen Netzen. Natürlich inklusive einem Beispiel mit einem Listing! Echte Fans tippen das jetzt natürlich ab, statt zu kopieren, oder?

WTF, AI! Der automatisierte Schriftsteller

Was passiert, wenn eine KI zum Schriftsteller wird? Janelle Shane hat getestet, ob eine KI sinnvolle Eröffnungen für Bücher generieren kann. Sie ein Modell trainiert und einige wirklich lesenswerte Passagen sind dabei herausgekommen. Darunter auch nahezu poetische Weisheiten wie

I am, or was.

Hätte Shakespeare nicht besser formulieren können. Aber mit der Logik hat es die KI nicht so genau genommen.

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WTF, AI! KI Schlangenöl und wie man es erkennt

Schlangenöl ist die Bezeichnung für ein Produkt, das wenig oder keine echte Funktion hat, aber als Wundermittel zur Lösung vieler Probleme vermarktet wird.

Das sagt Wikipedia. Auf KI angewandt sind das KI-Lösungen, die eigentlich keine KI sind, bzw. etwas versprechen, dass nicht eingehalten werden kann. So viel zur Definition. Was das bedeutet und wie man es erkennt, hat Arvind Narayanan in seinem Talk „How to recognize AI snake oil“ (PDF) tiefer beleuchtet. Seine Hauptthese ist, dass eine KI keine sozialen Ergebnisse vorhersagen kann.

Besonders gut finde ich folgendes Appell:

We must resist the enormous commercial interests that aim to obfuscate this fact.

Dem ist nichts hinzuzufügen.

Photo by Austin Chan on Unsplash

Autonome Waffen – die dunkle Seite der KI

Wenn über KI gesprochen wird, kommen meist Themen wie Bilderkennung/-klassifizierung, Automatisierungen und Verarbeitung von sehr großen Datenmengen vor. Es wird von autonomen Systemen und selbstfahrende Automobile gesprochen. Dazu Algorithmen, die uns ermüdende und sich wiederholende Arbeit abnehmen, damit sich der Mensch wieder auf seine Kreativität besinnen kann. Was sehr selten zur Sprache kommt, sind militärische Einsatzgebiete. Dass die Armeen dieser Welt bereits unbemannte Drohnen besitzen und benutzen, ist Alltag geworden. Aber sind wir ehrlich: Die Dinger muss doch kein Soldat mehr fernsteuern. Ein Flugzeug automatisiert in der Luft zu halten, Ziele zu suchen und per Bildanalyse das Ziel als Angriffsziel identifizieren? Das ist 2019 kein Hexenwerk. Praktischer Nebeneffekt: Es wird kein Mensch mehr mit der Tötung eines Menschen belastet! Das übernimmt die Maschine. Die Frage, die zurückbleibt, ist: Wer steht über wem? Eine Maschine entscheidet über das Leben eines Menschen. Auf welcher Grundlage, welche Trainingsdaten? Wie wird mit False Positives umgegangen? Moralisch ist es auf jeden Fall verwerflich und hochgradig unethisch.

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Precision Farming: Die KI wird zum Bauer

Vor einer gefühlten Ewigkeit habe ich meine Diplomarbeit in Informatik geschrieben. Sie behandelte einen kleinen Teil von dem, was unter agroXML zu finden ist. Schon damals, Anfang 2000, war ich beeindruckt, wie digital die Landwirtschaft bereits ist. GPS-gestütztes Bearbeiten von Feldern, optimale Aussaatlinien finden etc. Das war damals schon nichts Neues. Damals war mir nicht klar, dass es hierbei bereits um Precision Farming handelte.

Doch gerade die Landwirtschaft zeigt, wie sinnvolle Digitalisierung durchgeführt wird. Autonome Fahrzeuge, die Felder ohne zutun eines Menschen bestellen. Klar, die Felder sind sehr groß und die Gefahr durch seltsam agierende Menschen ist hier nicht so groß, wie bei einem Fahrzeug im fließenden Stadtverkehr. Es ist nicht verwundernd, dass moderne Algorithmen und Bildanalysen in der Landwirtschaft benutzt werden. Pflanzen analysieren und somit die Schädlingsbekämpfung optimieren oder Qualitätsprüfung direkt bei der Ernte sind nur ein paar Beispiele. Durch die gesammelten Daten kann auf einem Feld die Ausbringung von Dünger auch punktuell erfolgen. Eine Überdüngung wird vermieden.

Das alles benötigt eine Vernetzung. Die ist im ländlichen Raum nicht immer gegeben. John Deere hat für diesen Fall eine mobile 5G Station entwickelt, die lokale Netze Aufspannen kann. Per Satellit wird die Internetverbindung hergestellt. Für mich ist einmal mehr die Landwirtschaft ein Paradebeispiel, wie Digitalisierung funktioniert!

KI TÜV – Brauchen wir sowas?

Die Angst vor Algorithmen und der damit aufkommenden KI ist vor allem in den Bereichen am größten, die nicht verstehen, was das ist. Das ist genau so immer wieder bei der Regierung zu spüren. Es ist klar, dass die Politiker nicht alles verstehen müssen und können. Dafür gibt es Berater. Leider sind diese meist nicht in der Lage es selbst zu verstehen oder sie erfolgen andere Ziele. Manchmal fehlt allem Anschein nach auch der tiefere Einblick und das Gefühl für Sinnhaftigkeit ihrer Vorschläge. Es gab schon den Ruf nach einem Algorithmen TÜV. Was das bedeutet und wie aufwendig eine Analyse ist, das war erst mal zweitrangig. Algorithmen TÜV – klingt sehr gut und auch sehr deutsch. Dass ein Algorithmus nicht nur aus 5-10 Zeilen Code besteht, hat keiner bedacht. Facebook hat wahrscheinlich mehrere Millionen Zeilen Code. Wer prüft, wie die Code-Teile miteinander arbeiten, um bspw. den Algorithmus für die Anzeige der Timeline zu implementieren? Wie VW gezeigt hat, kann die Auswirkung eines Algorithmus auch vor dem Prüfer versteckt werden. Zumindest eine Zeit lang.

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WTF, AI! Stimmen klonen, mit Turbo!

Über Deep Fakes und dessen Auswirkungen habe ich mich schon ausgelassen. Wer nicht komplexe Videos erstellen, sondern nur schnell Stimmen klonen möchte, kann das jetzt (endlich?) sehr schnell erledigen.

Waren bisher noch längere Samples notwendig, um die zu klonende Stimme zu analysieren, sind es mit einem neuen Algorithmus nur noch FÜNF (5) Sekunden. Das ist so beeindruckend wie erschreckend. Fünf Sekunden sind sehr wenig. Die Demos, die das Video zeigt, sind wirklich beeindruckend.

Im Klartext heißt das, jede Stimme kann mit kurzen vorhandenen Stimmschnipseln geklont werden. Jede. Ich freue mich schon auf die Nachrichten von Scam-Anrufen, auf vermeintliche Aussagen von Politikern, die kritisch sind uvm!. Um es mit dem Schluss Statement des Videos zu sagen: What a time to be alive!

Wer es mal ausprobieren möchte: Das Repository liegt hier!

Photo by Matt Botsford on Unsplash

Selbstfahrende Autos: PyTorch bei Tesla

Wer einen Einblick in die Komplexität von selbstfahrenden Autos bekommen möchte, dem sei Andrej Karpathys Talk während der PyTorch DevCon 19 ans Herz gelegt. Als Senior Director Artificial Intelligence bei Tesla kann er die Komplexität hinter den Algorithmen und Neuronalen Netzwerken anschaulich erläutern. Eine Straße und die jeweilige Verkehrssituation zu erkennen und zu deuten, fordert einiges von den verwendeten Netzwerken und Algorithmen. Vor allem die Kombination von etlichen Sensoren und Kameras erhöhen die Komplexität erheblich.

Photo by Vlad Tchompalov on Unsplash

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Thema von Anders Norén.