SHE-Blogpicks

Brauchen wir Robotergesetze?

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Roboter beziehungsweise künstliche Intelligenzen dürfen Menschen nicht schaden, müssen deren Befehlen gehorchen und ihre eigene Existenz schützen. Diese drei Robotergesetze von Isaac Asimov zitiert Aleksandra Sowa in ihrem aktuellen Beitrag für das Debatten-Magazin The European. Sie reichen jedoch nach ihrer Meinung nicht aus, weil Roboter sich mittlerweile, wie in Japan, sogar um politische Ämter bewerben (Bild: Wahlplakat auf Twitter für Bürgermeisterwahl in Tokio) und anstelle von Menschen Entscheidungen treffen. Sowa fordert in ihrer lesenswerten Betrachtung neue, verbindliche Robotergesetze und hofft dabei auf die kürzlich eingesetzte Enquete-Kommission des Deutschen Bundestags zur Künstlichen Intelligenz.

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Komplexe Probleme: Faulheit hilft

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Problemstellungen mit Hunderten von Parametern und Tausenden möglicher Kombinationen überfordern oft selbst modernste Computing-Ansätze – mit tiefgreifenden Auswirkungen auf Funktion und Effizienz industrieller Prozesse, heißt es bei Eurekalert. Beispiel: Eine schadhafte Güterzuglokomotive muss ausgetauscht werden; gesucht wird ein Ersatz mit exakt passenden Energie-, Signal- und Energiesystemen sowie passender Spurbreite – und das möglichst sofort und mit minimalem Aufwand. An der Aalto-Universität in Helsinki (li.) und der Universität Leuven (Belgien, re.) ist nun eine Methode entwickelt worden, die den Lösungsaufwand massiv reduziert, indem nur die dringendsten und relevantesten Teilaufgaben adressiert und die anderen ignoriert werden. Forschungsleiter Anton Weinzierl vergleicht diesen „Faulheits“-Ansatz mit dem Weg aus einem Labyrinth heraus: Ohne Karte müsse man alle Wege ausprobieren, mit Karte sei der Weg schnell gefunden. – Das Forschungspapier wurde kürzlich auf der International Joint Conference on Artificial Intelligence vorgestellt.

 

 

 

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Text-to-Speech-Systeme im Vergleich

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Einen Vergleich von Text-to-Speech-Systemen (TTS) gibt es im Blog von Codecentric. Anhand diverser deutsch- und englischsprachiger Zungenbrecher haben die Softwareentwickler Siri, Alexa, Google und andere Systeme auf die Probe gestellt und das Ergebnis in einem Video festgehalten. Außerdem liefert die Autorin des Artikels, die promovierte Bioinformatikerin Shirin Glander (Bild: Codecentric), eine Auflistung von TTS-Systemen – darunter auch SaaS-Angebote und Open-Source-Produkte – und gibt Tipps, wie sich TTS-Funktionen in E-Speak und in der Programmiersprache Python realisieren lassen.

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Algorithmen exponentiell beschleunigt

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Algorithmen zur Optimierung von Lösungen – zum Beispiel die Identifikation der schnellsten Route von A nach B – könnten mit neuen Forschungsergebnissen aus Harvard viel schneller ablaufen. Bislang werden derartige Problemlösungen schrittweise berechnet: je mehr Daten, desto mehr Rechenschritte – bis hin zu einer technisch nicht mehr darstellbaren Rechenintensität. Informatiker der John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) in Harvard haben nun einen Algorithmus entwickelt, der die Anzahl der Rechenschritte drastisch reduziert und Berechnungen dadurch exponentiell beschleunigt, meldet Eurekalert. Anwendungsgebiete sehen die Harvard-Forscher um Professor Yaron Singer (Bild) unter anderem in der Medizin und der Evolutionsbiologie, aber auch in Logistik und im Consumer-Markt. Die Arbeiten aus Harvard werden auf der International Conference on Machine Learning (ICML) vom 10. bis 15. Juli in Stockholm präsentiert.

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Software schaut in die Zukunft

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Ein Forscherteam um Prof. Jürgen Gall von der Universität Bonn hat eine Software entwickelt, die „einige Minuten“ in die Zukunft schauen können soll, wie Eurekalert! berichtet. Das Programm lernt typische Abfolgen von Handlungen, etwa beim Kochen, wie in einem Video vorgeführt wird. In neuen, ähnlichen Situationen kann es dann mit großer Genauigkeit voraussagen, was Koch oder Köchin als nächstes tun werden. Für kürze Voraussageperioden soll die Software bereits eine Genauigkeit von 40 Prozent erreicht haben. Gall und Kollegen sehen ihre Studie, die in diesen Tagen auf der Conference on Computer Vision and Pattern Recognition in Salt Lake City vorgestellt wird, als ersten Schritt in einer neuen Disziplin namens „Activity Recognition“.

 

 

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