Month: April 2017

Na, wer ist ein guter Junge? – DeepDoggo

DeepDoggo beantwortet die Frage: “Na, wer ist ein guter Junge?” mit Deep Learning. Ben Lengerich von der┬áCarnegie Mellon University hat DeepDoggo gebaut und ein Paper dazu ver├Âffentlicht.

deepdoggo2Er nutzt das Inception-v3 Modell [Szegedy et al., 2016]. Dabei wurde der Output vom letzten Pooling-Layer benutzt, um zwischen good dog und bad dog zu separieren.

Daf├╝r wurde ein Datenset von Google benutzt. Nach einer Google Suche wurden 360 Bilder f├╝r bad dogs und 585 Bilder f├╝r good dogs benutzt.

Mit seinem Modell erreichte er eine Accuracy von 73.0%. Damit ist er 11.1% besser als eine Baseline, bei der jeder Hund als guter Junge┬áklassifiziert wird. Bei dieser Form von Baseline handelt es sich um einen ZeroR-Klassifikator, der sich in allen F├Ąllen f├╝r die Klasse entscheidet, die am meisten Samples im Training-Set bereitstellt.

Lengerich sieht die Anwendung f├╝r DeepDoggo vor allem im Hundetraining, argumentiert das aber eher scherzhaft. Im Allgemeinen ist die Anwendung DeepDoggo scherzhafter Natur und das bereitgestellte Paper dazu auch.




Hier gehts zum Paper von Ben Lengerich.

Referenzen

[Szegedy et al., 2016]┬áSzegedy, Christian, Vanhoucke, Vincent, Ioffe, Sergey, Shlens, Jon, and Wojna, Zbigniew. Rethinking the inception architecture for computer vision. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2818ÔÇô2826, 2016.

 

Ist das der neue Assistent in eurem Auto? – Holger Weis von German Autolabs

German Autolabs ist aktuell mit dem┬áproaktiven Assistenten Chris im Crowdfunding auf Kickstarter unterwegs. Bereits vorzeitig haben sie dabei ihr Fundingziel erreicht. Wir hatten den Gesch├Ąftsf├╝hrer von German Autolabs im Interview.

Bei vielen Gr├╝ndern entsteht eine Idee aus einem praktischen Problem heraus. Ist euer proaktiver Assistent Chris auch aus einem Problem heraus entstanden, dass ihr pers├Ânlich hattet?

Absolut, so war das bei uns auch. Ich war auf der Autobahn unterwegs irgendwo bei Bonn und mein Smartphone hat st├Ąndig wegen neuer Nachrichten vibriert, die ich aber bei Tempo 140 nicht beantworten konnte. Ich war genervt und durch das st├Ąndige Gebrumme auch abgelenkt. Beruflich habe ich ja mit gate5 / Nokia und Aupeo / Panasonic jahrelang im Bereich Connected Car gearbeitet. Ich dachte, da muss es eine L├Âsung geben. Gab es aber nicht – zumindest nicht f├╝r den Gro├čteil der Fahrzeuge, die auf unseren Stra├čen fahren, denn die sind 9,3 Jahre alt und alles andere als ÔÇťConnectedÔÇŁ. Daher nutzen Autofahrer beim Fahren ihr Smartphone, obwohl es illegal und gef├Ąhrlich ist.

Holger Weiss. CEO von German Auto Labs GAL GmbH.

Holger G. Weiss. CEO von German Auto Labs GAL GmbH.

Auf welche Funktion von Chris seid ihr besonders stolz? Was k├Ânnt ihr zum aktuellen Entwicklungsstand des Produktes sagen?

Besonders stolz sind wir darauf, dass Chris als Sprachassistent f├╝r Autofahrer nicht nur proaktiv, intelligent und unterhaltsam sein wird, sondern auch noch sehr gut aussieht. Wir haben sehr lange auf der Stra├če, etwa an Tankstellen und bei Reifenshops, mit potenziellen Kunden gesprochen und Chris funktionell und design-technisch immer wieder verbessert, – hier beschreiben wird den Prozess im Detail. Vom Entwicklungsstand her ist Chris nun fertig designed. Wir haben alle relevanten Hardware-Komponenten identifiziert, testen flei├čig und sind dabei alles ins Geh├Ąuse zu bringen. Unser Entwicklungsteam arbeitet mit Hochdruck an der K├╝nstlichen Intelligenz und den entsprechenden Apps f├╝r iOS und Android.

Mit Chris habt ihr ein m├Ąnnliches Assistenzsystem geschaffen. Viele Kollegen von Chris sind ja bekanntlich weiblich. Was waren die Gr├╝nde daf├╝r, mit Chris einen m├Ąnnlichen Assistenten zu bauen?

Die Assoziation gibt es interessanterweise nur in Deutschland. Denn international ist der Name Chris geschlechtsneutral, gerade im angloamerikanischen Sprachraum ist Chris als Kurzform von Frauennamen ganz normal. Und in der Kampagne auf Kickstarter h├Ârt man eine weibliche Stimme. Mit der wollen wir auch starten, denken aber dar├╝ber nach, sp├Ąter weitere Stimmen anzubieten.

In eurem Kampagnenvideo habt ihr davon gesprochen, dass die Kommunikation via Gesten und Voice am wenigstens ablenkt. K├Ânnt ihr uns etwas zur technischen Realisierung der Gestenerkennung verraten?

Wir nutzen einen Infrarot-Gestensensor, der im Ger├Ąt verbaut ist. Bei den Gesten ist es uns sehr wichtig, dass sie ganz einfach sind und damit den Fahrer nicht ablenken. Das entwickelte Gestenset richtet sich genau danach: rechts, links, oben, unten und nah, fern. Hier muss niemand etwas einstudieren, die Bewegungen sind schon gelernt, wie man im im offiziellen Kickstarter-Video ganz gut sieht.

F├╝r General Purpose Assistenzsysteme wie Siri, Cortana, Alexa und co. ist der Datenschutz in Deutschland eine schwierige Sache, da die Kommunikation auf Servern in den U.S.A. gespeichert wird. Wie funktioniert die Kommunikation bei Chris? Wo speichert ihr die Kommunikationsdaten und ist Chris auch in der Lage, bestimmte Sachen bez├╝glich seiner Kommunikation zu lernen?

Wir speichern die Kommunikationsdaten gar nicht, sondern senden diese an einen Dienst, der die Sprachdaten in Text ├╝bersetzt – und den Text reichen wir an die Dienstanbieter wie etwa WhatsApp oder das E-Mail-Konto durch. Wir speichern nur Daten, um Chris m├Âglichst optimiert und personalisiert zur Verf├╝gung stellen zu k├Ânnen: Benutzername und Passwort zur Authentifizierung, Nutzereinstellungen wie “Zuhause”, “Arbeit” oder ÔÇťLieblingszieleÔÇŁ, Kontakte, Nutzungshistorie. Diese Informationen sind verschl├╝sselt gespeichert. ┬á

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Chris – Der proaktive Assistent f├╝r das Auto.

Welche Challenges habt ihr noch vor euch? Was ist eure gro├če Zukunftsvision mit Chris?

Wir befinden uns mit Chris in einer Produktkategorie, die ja gerade erst entsteht. F├╝r den Bereich des Auto sind es sogar wir, die diese Kategorie entwickeln. Das bedeutet, dass wir noch viel lernen und verstehen m├╝ssen – und so manche Herausforderungen werden wir entlang des Weges erkennen. Wir sind aber zuversichtlich, dass wir diese mit unserem Team, das seit Jahren im Tech- und Automotivebereich arbeitet, l├Âsen k├Ânnen. Zun├Ąchst geht es darum, das Produkt kontinuierlich zu verbessern. Mehr Sprache, mehr Services und besseren Bedienkomfort. Dar├╝ber hinaus wird es sicher mit der Zeit zus├Ątzliche Funktionen in der Hardware geben. Alles werden wir hier aber nicht verraten…

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Chris beherrscht neben Spotify und WhatsApp noch weitere der meistgenutzten Apps.

Es gibt einige junge Teams und Startups, die ebenfalls im Bereich K├╝nstliche Intelligenz / Machine Learning unterwegs sind. Gibt es ein Learning, dass ihr diesen Teams mit auf den Weg geben k├Ânnt?

Wichtig ist, dass man nicht immer alles selber machen muss. Es gibt ja bei der Spracherkennung und auch der Sprachsynthese zum Beispiel etablierte und sehr f├Ąhige Anbieter, die wir auch nutzen. Aber wenn man etwa das Natural Language Processing als Ganzes betrachtet, muss man als Start-up die Kerntechnologien wie etwa das Dialogmanagement, also das Verstehen von Sprache in ihren Nuancen, selber in der Hand haben – das sind dann letztlich die Werte des Unternehmens!


Gibt es noch etwas, dass ihr unbedingt loswerden wollt?

Der Begriff K├╝nstliche Intelligenz l├Âst bei vielen Menschen oft Unbehagen aus. Darauf m├╝ssen wir R├╝cksicht nehmen. Uns ist es wichtig, dass gerade wir als Start-up in diesem Bereich auch transparent kommunizieren, zumal es um Anwendungen f├╝r Endverbraucher geht. Datensicherheit und -schutz haben oberste Priorit├Ąt. Zudem soll der Mensch immer die Kontrolle ├╝ber die Maschine behalten. Chris kann ein angenehmer Beifahrer sein, der mitdenkt, dem Fahrer Aufgaben abnimmt und ihn unterh├Ąlt. Nicht mehr, aber auch nicht weniger.

Danke f├╝r die spannenden Einblicke in eure Arbeit Holger!