SHE-Blogpicks

Handlanger mit künstlicher Intelligenz

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Das goldene Zeitalter der Künstlichen Intelligenz (Symboldbild) ist es nicht, was wir heute erleben, schreibt Miranda Katz in Wired – aber doch bereits das goldene Zeitalter einer durch KI erhöhten Produktivität. Die Technologie sei mittlerweile mächtig genug, um auf einem soliden Niveau viele komplexe Aufgaben in Ansätzen zu lösen. KI sei aber (noch) nicht bedrohlich, so die Autorin, denn für die Feinarbeit bedürfe es menschlicher, wirklicher Intelligenz. Unter dem Strich steige freilich die Produktivität, etwa bei Übersetzungsarbeiten: Mit KI-Unterstützung könne ein Übersetzer die fünffache Textmenge bewältigen – und damit den Verfall der Honorare in diesem Markt kompensieren.

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Roboter lernen beim Spielen

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Spielerisches Selbstlernen unter Wettbewerbsvoraussetzungen (Competitive Self-Play) ohne Einfluss und Steuerung durch menschlichen Input oder historische Daten wird künftig ein zentraler Ansatz zur Entwicklung Künstlicher Intelligenz sein, sind die Autoren des Open-AI-Blogs überzeugt. Wie in einem Video (Bild: Screenshot) zu sehen, haben virtuelle Roboter demzufolge in diversen 3D-Spielen (Sumo-Ringen, Fußball etc.) nach kurzem Selbst-Training physische Fähigkeiten wie Tackling, Wegducken, Treten und Antäuschen entwickelt, ohne dass die Simulationen zu diesem Zweck entwickelt worden waren. – OpenAI ist eine nicht gewinnorientierte KI-Forschungseinrichtung, an der unter anderen Tesla-Gründer Elon Musk als Sponsor beteiligt ist.

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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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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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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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