Category: Monthly Summary

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Monthly Summary – Das war der Januar 2017

Was ist im Januar passiert? Welche Schlagzeilen dominierten die News und was gibt es neues aus der Wissenschaft? Wir fassen alle relevanten Informationen zusammen und berichten über die kommenden Trends. Unser Monthly Summary ist eine Zusammenfassung für Entscheider, Management oder Entwickler aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und Informationstechnologien. Diesen Monat haben wir aus 371 Artikeln das Relevanteste zusammengefasst.

Im Spotlight: Natürlich Trump

Im letzten Monat ging es noch um Service und intelligente Bots. In diesem Monat wiederum dreht sich alles um Politik. Es werden Weichen gestellt und Stimmung gemacht. Alle relevanten Artikel dazu gibt es hier:

  • Ein Bot im weißen Haus. Wie Issac Asimov die Bots kommen sehen hat, warum Trump einem Roboter ähnelt und was zu tun ist, wenn ein Computer den Krieg befiehlt, erfahrt ihr hier. Hier gehts zum Artikel.
  • „Wenn ihr die Welt zum besseren verändern wollt, ist das jetzt euer Moment!“, schreibt Big-Data-Forscherin Kate Crawford in einem offenen Brief an das Silicon Valley und warnt damit vor Trump. Netzpolitik.org hat ihn zusammengefasst.
  • Bots im Wahlkampf? Gab es sowas wirklich unter Trump? Und wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass auch in Deutschland Bots im Wahlkampf eingesetzt werden. Hier gehts zum Artikel.

 

Neues aus der Wirtschaft

CES 2017 – Die Trends der Autobauer. Im Januar drehte sich auf der CES 2017 wieder fast alles um selbstfahrende Autos. Zu den Megatrends der Branche spricht hier der Entwicklungschef von Daimler Ola Källenius. Laut seiner Prognose wird es 2020 einen starken Umschwung geben. Wenn man generell wenig Zeit hat, kann man sich hier die Main Takeaways laut Forbes durchlesen.

Wann gewinnt eine KI endlich einen Oscar? Das Fragen sich der Regisseur Oscar Sharp und der K.I. Forscher Ross Godwin. Beide sind eine Kooperation eingegangen, um die erste KI zu bauen, die ein Drehbuch schreibt. Es ist ihnen gelungen. Ihre KI hat sich das Drehbuch für den Kurzfilm Sunspring ausgedacht. Darin sind u.a. eine Dreiecksbeziehung, kommunikative Gedankensprünge und surreale Szenen enthalten. Hier kann man sich den Kurzfilm anschauen.

Ist das die Geldmaschine des noch jungen Jahres? Die KI Libratus spielte im Januar gegen die besten Pokerprofis der Welt. Nach 18 von 20 Turniertagen lag das Computerprogramm bereits uneinholbar in Front. Dabei legten die Erfinder vor allem Wert auf eine ausgewogene Spielweise und bauten das “Bluffen” ein. Wenn sich dieser Erfolg replizieren lässt, könnte sich mit Libratus sehr viel Geld an virtuellen Pokertischen verdienen lassen. Hier geht es zum Artikel.

Price Waterhouse Cooper hat es vorhergesagt. Da ist es! Im letzten Monthly Summary erwähnten wir bereits, dass PWC im März einen Report veröffentlicht hat, der die Versicherungsbranche aufwirbelte. Laut PWC gibt es mehrere Firmen, die Intelligenzen bauen, welche in der Lage sein sollen, Sachbearbeiter zu ersetzen und Buyouts für die Klienten zu errechnen. Nachdem eine Firma in China vorgelegt hat, ist nun Japan dran. 34 Mitarbeiter wurden bei Fukoku Mutual Life entlassen. Laut Firmenangaben gibt es den ROI bereits in 2 Jahren.

Kurz notiert. Hier gibts eine Infografik zum Thema KI im eCommerce. Ethik ist die nächste Herausforderung der KI, auch für die Wirtschaft.

 

Neues aus der Wissenschaft

Culturomics – Wenn Kulturforscher und Data Scientists zusammen Zeit verbingen. Der neue Trend in der Geschichtsforschung heißt Culturomics. Vereinfacht gesagt, Google Trends für die Zeit, in der es noch kein Google Trends gab. Wissenschaftlich gesprochen, begegnen sich hier Linguisten und Computerwissenschaftler und studieren die raum- und zeitvariante Lexikologie im Zusammenhang mit menschlichen Verhalten und kulturellen Trends. Wie es aussieht, wenn eine Maschine die wichtigsten Momente der britischen Geschichte errechnet, kann man hier sehen.

Wie weit sind wir von Neurotelepathie entfernt? Laut führenden Forschern sind wir nicht mehr sehr weit davon entfernt, lediglich über Gedanken zu kommunizieren. Wie gefährlich ist dies jedoch, wenn Patente oder gar wirtschaftliches Interesse an sprachloser Kommunikation besteht? Infos über den aktuellen Stand der Beyond Verbal Bewegung und mögliche Anwendungen dessen, darum geht es in diesem Artikel.

 

Notable Papers

Akash Malhotra und Mayank Maloob untersuchen die Nahrungsmittelinflation in Indien. Was sie mit den Daten und einer Form von Boosted Regression Trees herausgefunden haben, lest ihr hier. Hier gehts zu Understanding food inflation in India: A Machine Learning approach.

Mohamed Anis Bach Tobji präsentiert eine komparative Studie zum Thema Features von Data Mining Sprachen. Wie mächtig sind die Sprachen und wie lässt sich die Mächtigkeit messen. Darum geht es in diesem Paper. Hier gehts zur COMPARATIVE STUDY OF DATA MINING QUERY LANGUAGES.

 

Über den Tellerrand

Technik ist immer ideell. Erst unsere Anwendung der Technik eröffnet den Raum für Wertung. Deshalb ist es wichtig, dass man sich mit der Philosophie und Ethik hinter den Maschinen beschäftigt. Hier haben wir 2 Artikel gesammelt, die helfen sollen, über den Tellerrand zu schauen.

Gen an, Gen aus – Das Gehirn gezielt manipulieren. Das ist der Wunsch von vielen Forschern. Aber ist das so einfach machbar. Das sagt Hirnforscher Jürgen Sandkühler dazu im Gespräch mit dem Kurier.

Der Cognitive Turn und die Rolle der Gefühle darüber wird in einem Beitrag das Deutschlandfunk diskutiert. Warum und wie sich die Kognitionswissenschaften, Künstliche Intelligenz und philosophischen Strömungen entwickelt haben. Ein unausgesprochener Erklärungsversuch für die Post truth era: “Auch Emotionen seien Urteile – Werturteile über Sachverhalte. Und die seien nicht ohne Gefahr.”

Das war der Januar! Danke fürs Lesen. Wir sind offen für Verbesserungen und Vorschläge. Kontaktiert uns auf Twitter.

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Monthly Summary – Das war der Dezember 2016

Was ist im Dezember passiert? Welche Schlagzeilen dominierten die News und was gibt es neues aus der Wissenschaft? Wir fassen alle relevanten Informationen zusammen und berichten über die kommenden Trends. Unser Monthly Summary ist eine Zusammenfassung für Entscheider, Management oder Entwickler aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und Informationstechnologien. Diesen Monat haben wir aus 293 Artikeln das Relevanteste zusammengefasst.

Im Spotlight: Service, Service, Servie

In diesem Monat drehte sich alles um die Automatisierung von Service-Dienstleistungen. Eigentlich ein vernünftiger Schritt, denn die meisten Service-Anfragen sind schnell beantwortet und fast immer identisch. Menschen sollten sich auf die schwerlösbaren Probleme konzentrieren. Diese Firmen haben im Dezember vorgelegt:

  • Starbucks will schnelleren Service anbieten und auf Bots setzen. Hier gehts zum Artikel.
  • IBM hat sich auch fest vorgenommen, Service zu automatisieren, schreibt die adWeek.
  • Auch Meedia sieht Chat-Bots als den digitalen Trend im kommenden Jahr. Hier gehts zum Artikel.

 

Neues aus der Wirtschaft

Bier brauen war bisher immer in der Hand von Menschen. Nun hat sich eine künstliche Intelligenz auf den Weg gemacht, das beste Bier der Welt zu brauen. In London sitzt ein Startup, dass es sich zur Aufgabe gemacht hat, iterativ Bier zu brauen. Sie sammeln das Feedback der Kunden. Auf Basis dieser Informationen braut das Unternehmen dann Bier. Hier gehts zum Artikel über IntelligentX.

ApplyMagicSauce – was verrät Facebook dem Politiker? Der Dezember war auch der Monat, in dem die Nachwehen der U.S.-Präsidentschaftswahlen zu spüren waren – nämlich in Form von Marketing. Alexander Nix von Cambridge Analytica berichtete darüber, wie seine Firma Donald Trump dazu verholfen haben soll, Präsident zu werden. Auch viele Firmenkunden soll Cambridge Analytica bereits haben. Auf der Seite ApplyMagicSauce kann man sich selbst screenen. Viel Spaß dabei!

Audi präsentiert Einpark-Algorithmen auf der NIPS. Auf einer der größten Fachkonferenzen hat Audi in einem Showcase verschiedene Strategien zum automatisierten Einparken vorgestellt. Dabei wurde ein Audi Q2 Modell im Maßstab 1:8 benutzt. Das System nennt sich zFAS (zentrales Fahrerassistenzsteuergerät) und wurde zusammen mit NVIDIA entwickelt. Audi arbeitet schon seit einigen Jahren zusammen mit NVIDIA an dieser und anderen Technologien. Hier gehts zum Artikel.

Wie Price Waterhouse Cooper die Versicherungsbranche verunsichert. PWC hat Anfang des Jahres eine Studie plus Report zum Thema Machine Learning in der Versicherungsbranche veröffentlicht. Nun springen Geico (großer Versicherungskonzern in den USA) und weitere Mitbewerber auf diesen Zug auf und kündigen an, dass das Ausfüllen von Formularen zukünftig KI-assistiert verlaufen soll. Hier gehts zum Report von PWC vom März.

Kurz notiert. Amazon mit einer weiteren Promo für die Zustellung per Drohne. Eine KI für Personaler. Apple fängt endlich auch mal an Forschungen öffentlich zu machen: superrealistische Fotos. Adobe launcht Adobe Sensei.

 

Neues aus der Wissenschaft

Eine KI die eine Kolonie von Fliegen bewacht. In Minnesota hat ein Forscherteam ein Projekt namens flyAI auf die Beine gestellt. Dabei wurde eine KI installiert, die eine Kolonie von Fliegen bewacht. Sie regelt alles, was die Fliegen zum leben brauchen. Hier gehts zum Artikel über flyAI.

Begünstigt AI das Erstellen von Fakes? Ja, absolut. Lässt man sich die Frage durch den Kopf gehen, denkt man direkt an Fake-Identitäten, die sich textlich mit einem Menschen auseinander setzen. Hier gehen wir aber einen Schritt weiter: Bilder! Und nicht von nur von menschlichen Identitäten. Prinzipiell kann eine Intelligenz die genügend Bilder gesehen hat, um abstrakte Konzepte zu lernen, alles faken. Geht nicht? Hier geht es zum Artikel über Fake-Images mithilfe von Deep Learning. Oder: Artikel überspringen und direkt zum Paper.

 

Notable Papers

Florian Tramér et al. (Polytech Lausanne, Cornell University und University of North Carolina) haben untersucht, wie man Modelle von Anbietern über API-Calls nachbauen kann. Hierbei geht es darum, die Datenpunkte die man dem Dienstleister schickt, als eigene Trainingsdaten zu verstehen, die man nachfolgend nutzen kann, um eigene Modelle zu trainieren. Hier gehts zu Stealing Machine Learning Models via Prediction APIs.

Vıt Perzina und Jan M. Swart (Univerzita Karlova und Institute of Information Theory and Automation of the ASCR Praha) wenden das Stigler-Luckock Modell auf den Bücherverkauf sowie -lagerung an und gehen der Frage nach: How many market makers does a market need?

Huan Song et al. (Arizona State University, Lawrence Livermore National Labs und IBM T.J. Watson Research Center) experimentieren mit verschiedenen Kernel-Funktionen und gehen der Frage nach, wie man mehrere Kernels von verschiedenen oder gleichartigen Klassifikatoren miteinander verheiraten kann. Dabei legen sie das Augenmerk auf statistische Kernel- und Aggregationsfunktionen – auch mit Deep Learning ähnlichen Methoden. Hier gehts zu A Deep Learning Approach to Multiple Kernel Fusion.

Ankesh Anand, Tanmoy Chakraborty und Noseong Park (Indian Institute of Technology, University of Maryland, University of North Carolina) sind dem Thema Clickbaits nachgegangen. Sie haben ein Neuronales Netzwerk trainiert, um Clickbaits zu identifizieren. Laut ihrer Experimente arbeitet das Modell richtig gut. Überzeugt euch selbst, hier gehts zu You won’t believe what happened next!

Über den Tellerrand

Technik ist immer ideell. Erst unsere Anwendung der Technik eröffnet den Raum für Wertung. Deshalb ist es wichtig, dass man sich mit der Philosophie und Ethik hinter den Maschinen beschäftigt. Hier haben wir 2 Artikel gesammelt, die helfen sollen, über den Tellerrand zu schauen.

Sangbae Kim baut Roboter, die in Krisen eingesetzt werden können. Warum er es macht und vor allem wie, darum geht es hier.

Kognitionsforscher Joscha Bach darüber wie sich Menschen und Roboter entwickeln. Er sagt: Unser Geist liegt in Fesseln.

Das war der Dezember! Danke fürs Lesen. Wir sind offen für Verbesserungen und Vorschläge. Kontaktiert uns auf Twitter.