SHE-Blogpicks

KI-Algorithmus kann interpretieren

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Informationen aus natürlichsprachigen Texten automatisch zu extrahieren sei prinzipiell möglich, aber extrem anspruchsvoll, schreibt Lukas Molzberger im Data Science Blog. Künstliche neuronale Netze (Abbildung: Dake, Mysid), eigentlich für diese Aufgabe prädestiniert, können nach Darstellung des Machine-Learning-Spezialisten unter anderem keine relationalen Beziehungen zwischen Worten oder Redewendungen sowie keine Feedback-Schleifen verarbeiten. Diesem Problem, so Molzberger, rücke nun der Aika-Algorithmus zu Leibe, indem er in einer Java-Bibliothek Bedeutungen semantischer Informationen sammele, für jede Bedeutung eine Interpretation erzeuge, diese gewichte und die am höchsten gewichtete als Ergebnis liefere.

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Innovationsbremse Facebook?

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Unter Start-ups im Silicon Valley findet die Einschätzung zunehmend Anhänger, die aggressive Wettbewerbsstrategie von Online-Giganten wie Facebook und Amazon verhindere Innovation. Erin Griffith in Wired führt unter anderem die Übernahmen von Instagram und Whatsapp als Beispiele für die Facebook-Strategie an, innovative Technologien zu übernehmen. Anders verhalte es sich mit dem Location-Sharing-Dienst Foursquare, dessen Funktion Facebook schlicht kopierte. Foursquare blieb eigenständig, führt aber heute ein Nischendasein. Eine 2010 vom Foursquare-Gründer Naveen Selvadurai gegründete Anti-Facebook-Allianz scheiterte; die Strategie des Riesen, entweder zu kaufen oder zu kopieren, setzte sich fort. Und Investoren, so die Autorin des Artikels, reagierten darauf zunehmend mit Zurückhaltung bei Investitionen in Social-Media-Neugründungen. – Symbolbild: Nick Youngson

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Machine Learning gegen Insider-Risiko

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Zur CERT-Gruppe im Software Engineering Institute (SEI) der Carnegie Mellon University gehört auch ein Team, das sich speziell mit Insider Threats, also mit IT-Risiken durch Angriffe von innen befasst und diesen nun mithilfe von maschinellem Lernen beikommen will. Wie Dan Costa und Eliezer Kanal im SEI-Blog schreiben, sammeln die Forscher historische Daten von durch Insider verursachten Schadensfällen und analysieren sie auf wiedererkennbare Muster hin – eine Aufgabe, mit der menschliche Analytiker rein quantitativ überfordert wären. Die Künstliche Intelligenz dagegen erkennt nicht nur, welche Arten von Attacken durch Insider typischerweise ausgeführt werden und welche Sicherheitslücken es sind, die sie hierbei ausnutzen. Die Analyse erstreckt sich vielmehr auch auf Aktivitäten im Vorfeld von Attacken, die auf drohende Gefahren hinweisen könnten. Dazu gehört laut den SEI-Forschern etwa ein Anstieg der Nutzung von Webmail oder Cloud-Speichern.

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Taxel, Vibrationen und warme Daumen

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Forscher des Dartmouth College in New Hampshire/USA stellen gegenwärtig bei der UIST 2017, einer Konferenz über Mensch-Maschine-Schnittstellentechniken, eine Reihe von Innovationen vor, berichtet Eurekalert!. Dazu gehört Retroshape , eine – als Prototyp noch sehr klobige – Armbanduhr (Foto: Da-Yuan Huang), die mittels beweglicher taktiler Pixel („Taxel“) an ihrer Unterseite virtuelle Sinneseindrücke über die Haut vermittelt. Der Frictio-Ring erlaubt einerseits die Steuerung von Geräten,  kann jedoch umgekehrt über Vibrationen und andere Outputs Signale an seine Träger vermitteln, etwa wenn ein Termin bevorsteht. Und Pyro ist eine Gestenerkennungstechnologie, die auf thermische Infrarotsignale menschlicher Finger reagiert und sogar in der Lage ist, spezifische Zeichen wie etwa Fragezeichen zu identifizieren.  In Videos werden die Funktionen von Retroshape, Frictio und Pyro demonstriert.

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Chatbots auf den Zahn fühlen

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Riesige Erwartungen sind verbunden mit Chatbots – KI-Systemen, die auf menschliche Fragen sinnvoll reagieren können, etwa in Support- oder Hotline-Situationen (Bild: Supportpal). Wer im Marketing oder IT über Investitionen in diese Technologie zu entscheiden hat, steht nun vor der Herausforderung, aus dem Hype das herauszufiltern, was funktioniert. Chetan Dube vom KI-Spezialisten IPsoft hat zwei Jahrzehnte Erfahrung in diesem Feld. Im CXO-Talk mit Michael Krigsman auf ZDNet erläutert er, was es beim Kauf und der Entwicklung von Chatbot-Systemen zu beachten gilt. Unter anderem geht es dabei um den Turing-Test, bei dem eine Software daraufhin geprüft wird, ob ein Mensch ihre Antworten von denen eines Menschen unterscheiden kann. Den CXO-Talk gibt es auch als komplettes Transkript zum Nachlesen.

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