SHE-Blogpicks

KI, die auch über andere nachdenkt

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Ein lernender Algorithmus, der die Tatsache berücksichtigt, dass andere Akteure ebenfalls dazulernen und entsprechende reziproke Handlungsstrategien entwickelt: Wissenschaftler von der Universität Oxford und der Non-profit-Forschungsgruppe Open AI ein Papier herausgegeben, das diesen Algorithmus (Bild) beschreibt. Der Ansatz mit dem Namen “Learning with Opponent-Learning Awareness” (LOLA) sei bereits ein Schritt in Richtung künstlicher Akteure, die andere Denkweisen modellieren und sich dadurch Vorteile verschaffen können, heißt es im Blog von Open AI. Das Verfahren ist jedoch Open AI zufolge enorm rechenintensiv, ein Nachteil, den man mit künftigen Forschungen zu beheben hoffe.

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Algorithmus hat Ahnung vom Fußball

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Forscher von Disney Research und dem California Institute of Technology haben zusammen mit den Sportdatenexperten von Stats einen Algorithmus entwickelt, der aus der Beobachtung von Fußballspieler-Bewegungen Formationen von Mannschaften erkennen (Bild: 4-4-2) und analysieren kann, meldet Eurekalert. Grundlage ist die Technik des koordinierten multiagentenbasierten Modelllernens (coordinated multi Agent Imitation Learning). Anwendungsbereiche sehen die Forscher auch über den Sport hinaus, etwa in der Analyse von Roboterbewegungen, beim Entwickeln von Software für autonome Fahrzeuge oder der Untersuchung kollektiver Verhaltensweisen von Tieren. Die Forscher präsentierten ihr Papier Anfang August auf der International Conference on Machine Learning (ICML) 2017 in Melbourne.

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Forscher foppt Künstliche Intelligenz

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Selbstlernende Algorithmen lassen sich mit mit „feindlichen Beispielen“ (adversarial examples) hinters Licht führen. Wie Anish Athalye im Open AI Blog behauptet, funktioniert das in der Bilderkennung entgegen verbreiteten Annahmen auch dann, wenn Bilder beim maschinellen Lernen aus verschiedenen Perspektiven analysiert werden – allerdings nur mit speziellen Bildern. Wie der Doktorand am Massachusetts Institute of Technology (MIT) ausführt, lassen sich solche „robusten“ feindlichen Bilder mithilfe einer Methode erzeugen, die kleinste Störungen im Bildaufbau dazu nutzt, gezielt Fehler bilderkennender Software zu provozieren. Er zeigt als Beispiel das Bild einer Katze (siehe Screenshot), die von der Software mal korrekt, mal jedoch als Desktop Computer identifiziert wird. – Die Erkenntnis könnte weitreichende Konsequenzen für die Entwicklung des autonomen Fahrens haben, warnt Athalye. Denn in dieser Domäne gehe man bisher davon aus, dass die verwendeten Bilderkennungsverfahren durch wechselnde Perspektiven praktisch fehlersicher seien.

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Fake News auch als Audio und Video

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Fake News sind schnell in die Welt gesetzt; ein paar Sätze mit „alternativen Fakten“, in einschlägige Kanäle eingespeist, reichen meist. Audio- und Videoaufnahmen genießen dagegen höhere Glaubwürdigkeit als Textnachrichten. Das könnte sich jedoch ändern, meint der Economist. Denn die ersten überzeugenden Belege dafür, dass Fälschungen auch machbar sind, wenn es um Audio (relativ leicht) und Video geht (anspruchsvoller, aber möglich), liegen vor. Der deutsche Videokünstler Mario Klingemann zum Beispiel hat ein altes Video der französischen Sängerin Francoise Hardy mit Tonaufnahmen der US-Präsidentenberaterin Kellyanne Conway unterlegt, in der diese erstmals von „alternative facts“ im Zusammenhang mit der Besucherzahl bei der Trump-Inauguration spricht. Technischer Hintergrund ist dem Economist-Artikel zufolge keine Video-Editing-Software, sondern ein „Generative Adversarial Network“ (GAN): ein selbstlernender Algorithmus, der mit alten Musikaufnahmen von Francoise Hardy gefüttert wurde. Der Economist schreibt von einer „Aufzeichnung von etwas, das nie geschehen ist“ (Bild: Screenshot Youtube).

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Technologien, die die Welt verändern

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Technologische Entwicklungen verändern Wertschöpfungsketten, schaffen sogar neue und stellen das Verhältnis von Anbieter und Kunden auf immer wieder neue Grundlagen. Die Produktdesign-Agentur Frogdesign gibt Prognosen (Symbolbild) zu 15 Technologien ab, die in der Entwicklung stehen, darunter autonomes Fahren auf Hochsicherheitsniveau, Präzisionsmedizin mithilfe von Daten und Algorithmen, lernende Wohn- und Nutzflächen, Kunst schaffende künstliche Intelligenz, Business Bots, die automatisch Geschäftsmodelle entwickeln, planen und umsetzen – einschließlich Beschaffung der Finanzmittel und Zusammenstellung der Teams. Besucher der Website sind aufgerufen, ihre Einschätzung abzugeben, ob und wann diese Technologien konkrete Wirkung entfalten werden. – Die bisherigen Umfrageergebnisse zeugen von ausgeprägtem Fortschrittsoptimismus.

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