SHE-Blogpicks

Wann und wie rechnet sich KI?

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Welchen ökonomischen Wert liefert Künstliche Intelligenz (Symbolbild)? Das McKinsey Global Institute hat mehr als 400 KI-Projekte untersucht, um diese Frage zu beantworten. Laut Jessica Davis von der Information Week liegt das anfänglich größte KI-Potential nicht in brandneuen Anwendungen, etwa Bots, die aktiv potentielle Kunden anrufen, um ihnen etwas zu verkaufen. Unter dem Strich zahle sich viel eher eine Steigerung der Performance von Anwendungen aus, die bereits vorher mit analytischen Verfahren untersucht wurden: den Business-Kernprozessen. Im Bereich Sales und Marketing beispielsweise, so Michael Chui, einer der Autoren des Reports, lasse sich das so zusammenfassen, dass genauere Voraussagen, was Kunden wollen, und fundiertere Produktempfehlungen zu höheren Verkäufen führten.

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Wenn Roboter danebengreifen

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Roboter können noch längst nicht alles – was manche eine gute, andere eine enttäuschende Nachricht finden. Gelegentlich zumindest komisch ist die mitunter Slapstick-hafte Art des Scheiterns künstlich-intelligenter beziehungsweise programmierter Funktionsträger. Greg Nichols von ZDNet hat elf Berichte über Fehlleistungen aus dem Bereich KI und Robotik aus dem Jahr 2017 gesammelt, teils tragische – der Uber-Unfall mit dem selbstfahrenden Auto –, teils spektakuläre, teils absurde. In letztere Kategorie kann man getrost den Apparat einsortieren, der, anstatt wie programmiert löffelweise Suppe an einen Menschen zu verfüttern, diesem gleich den ganzen Teller mit Schwung über den Leib schüttete (Bild: Screenshot Youtube-Video).

 

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KI-Maschinen lernen Sexismus

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Sprache reflektiert kulturelle Stereotypen und Prägungen, darunter auch solche sexistischer (Symbolbild) oder rassistischer Natur. Textanalysen von Zeitungsartikeln und Büchern belegen das. Wie The Register berichtet, würden solche Prägungen auch beim Training neuronaler Netze (Machine Learning) mit Texten aus der Literatur  übernommen, ohne dass die Entwickler das beabsichtigten; die Autoren beziehen sich dabei auf eine Veröffentlichung der US National Academy of Sciences. Die Prägungen kommen demnach über Word Embedding zustande: ein Verfahren, bei dem einzelnen Wörtern Bedeutungen in Abhängigkeit von ihrem Kontext zugewiesen werden und das beim maschinellen Lernen üblicherweise angewendet wird.

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KI hilft bei User-Schwächen

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KI-Forscher der Aalto University, Finnland, und der Kochi University of Technology (KUT), Japan, haben einen Algorithmus zur Optimierung von Benutzeroberflächen entwickelt, der individuelle Fähigkeitsunterschiede berücksichtigt. So konnte zum Beispiel in einem Modellversuch eine Person mit einem starken Tremor (Zitterneigung) nahezu fehlerfreie Textnachrichten über die Touch-Oberfläche eines Smartphones eingeben (Foto: KUT), während übliche Texteingaben unlesbar waren. Aber nicht nur derartige physische Beeinträchtigungen sollen überwunden werden können, sondern auch geistige Einschränkungen wie Lese-/Rechtschreibschwäche und Demenz, heißt es in einem Abstract der Forschungsarbeiten.

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Gefahren der Künstlichen Intelligenz

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Künstliche Intelligenz (Symbolbild) können sich auch Finsterlinge nutzbar machen, warnen Jack Clark, Michael Page und Dario Amodei im Blog Open AI. Als Co-Autoren einer Studie treffen die drei Autoren Voraussagen über den möglichen Missbrauch von KI und wie sich dem begegnen lässt. Gefahren entstehen demnach dadurch, dass bisherige Angriffsmöglichkeiten einfacher und mit geringeren Kosten ausgeführt werden könnten, neue Bedrohungen entstünden und die Zuordnung einzelner Attacken zu bestimmten Angreifern erschwert werde. Neben Analysen und Warnungen enthält die 100-seitige Studie Empfehlungen für Unternehmen, Wissenschaftler, Sicherheitsfachleute und Regierungen.

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