Category: Wissen

Thinking, Fast and Slow – Ein Buchtipp für KI-Forscher

Thinking, Fast and Slow von Daniel Kahnemann stand schon länger auf meiner Wunschliste. Von vielen Seiten wurde mir versprochen, dass es genau dieses Buch ist, was angehende Wissenschaftler lesen sollten. Also habe ich es mir vorgenommen und geschaut, ob es hält, was viele Kollegen versprochen haben.

Das Buch beginnt mit einer Einführung zu den beiden System, also dem mehr affektiv handelnden System I und dem langsamen und faulen System II. Zweiteres ist jedoch dazu ausgelegt, komplex zu denken und Fakten zu checken. Wie umfangreich und aufwändig ist das die Benutzung von System II und wie oft nutzt man es? Das Gehirn ist eine assoziative Maschine (er nennt es so, allerdings ist Maschine ein sehr technikorientiertes Wort, assoziatives System wäre hier etwas abstrakter und würde für weniger Verwirrung sorgen). Das Kapitel beschäftigt sich außerdem damit, wie wir Entscheidungen treffen und welche weiteren Optionen zur Entscheidungsfindung existieren.


Das ganze Buch ist durchzogen mit kurzen Beispielen, um den Leser ebenfalls bei einigen Denkfehlern zu ertappen. Im zweiten Kapitel geht es um Statistiken und Denkfehler, die vor allem dabei passieren, wenn man mit kleinen Zahlen und Mengen auf Größere schließt oder wenn Emotionen sowie persönliche Präferenzen im Spiel sind. Risiken werden oftmals von uns unterschätzt, weil wir in die Vergangenheit schauen und meist annehmen, wir würden alle Parameter kennen. In der Wissenschaft nennt sich dieser Effekt “Overconfidence”. Das ist auch der Titel des 3. Kapitels, das sich mit den Illusionen und dem Verstehen der Umwelt beschäftigt. Eine wertvolle Quintessenz aus diesem Teil des Buches wird schnell klar. Wir benötigen sehr oft eine vertrauensvolle aber ehrliche Sicht von außen, die uns hilft unsere Entscheidungen zu reflektieren. Nach diesem Exkurs über die Wahrnehmung geht es um die Wahl. Eine Wahl zu haben, bedeutet zu allererst, dass man mehrere Optionen zur Auswahl hat. Es werden Theorien und Fallstricke vorgestellt, die uns bei der Entscheidung zwischen mehreren Optionen im Wege stehen. Welche Fragen zu stellen sind, um diesen Fallstricken zu entgehen sind, verrät das Buch auch. Im generellen spielt die Wahrnehmung und die Warhnehmungstäuschung in diesem Buch eine große Rolle. Ein Abschnitt in diesem Kapitel handelt beispielsweise von Framing und wie verschiedene Frames die Realität verändern. Das letzte Kapitel stellt danach die beiden Persönlichkeiten vor, die in einem Menschen wohnen. Auf das wesentlichste reduziert, kann man sagen, die erste Persönlichkeit ist ein emotionaler und affektive Entscheider. Im Gegensatz dazu ist die andere Persönlichkeit eher ein rationaler Denker, der andere aber nur bedingt bessere Entscheidungen trifft. Zudem verbraucht der rationale Denker sehr viel Energie und Aufmerksamkeit.

Was kann ich daraus lernen?

Nach dem Lesen des Buches stellt man auf jeden Fall fest, dass man bewusster entscheidet. Man denkt fast automatisch darüber nach, ob System I oder II eine Entscheidung getroffen hat und was der richtige Weg gewesen wäre. Außerdem analysiert man Fallstricke häufiger, lässt sich für Entscheidungen mehr Zeit und kann nach der Entscheidung seine Argumentationslinie sauberer darlegen. Vieles war für mich nicht neu, die Fakten und Biases existieren schon länger, allerdings macht zusätzlich zum präsentierten Wissen die Erfahrung des Autors und Nobelpreisträgers Daniel Kahnemann das ganze Buch zu einem runden Konzept. Er schreibt einige Erkenntnisse aus seiner persönlichen Sicht und zeigt auch auf, was der Ausgangspunkt für dieses oder jenes Experiment war. Besonders als (werdender) Wissenschaftler liest sich das Buch sehr spannend.

Take-Away: Was bleibt?

    • Mach dir klar, dass du immer die Wahl hast, zwischen affektivem und bewussten Entscheiden zu wählen.
    • Denke immer über mögliche Fallstricke nach, die deine Entscheidungen negativ beeinflussen können.
    • Prüfe Risiken, die aus deinen Entscheidungen folgen können.
    • Sei dir bewusst, das du prinzipiell immer zu wenig Informationen hast, um dich richtig zu entscheiden.
    • Lerne deine Entscheidungen einzuschätzen. Agierst du eher risikoavers oder verlustavers? Und warum ist das so? Reflektiere die Entscheidungen, um festzustellen, was dir deinen Entscheidungen zugrunde liegt.
    • Erlaube dir selbst, mehrere Entscheidungen durchzuspielen und in jeder die positiven sowie negativen Aspekte zu sehen.

Hier gehts zum Buch von Daniel Kahnemann.

Maschinenmenschen – Wenn Technik unter die Haut geht

Das Thema Cyborgs gewinnt in unserem Zeitalter des Body-Enhancement immer mehr Bedeutung. Aber was bedeutet eigentlich der Begriff Cyborg? Er ist nicht umfassend definiert und genau deshalb ist es auch so spannend, sich damit zu befassen. Chips oder Magnete unter die Haut implementieren – das definiert zumindest eine Subströmung der Cyborgs. Das Deutsche Hygienemuseum Dresden zeigte dazu am 26.01.2017 den Film “Maschinenmenschen – Wenn Technik unter die Haut geht”  noch vor der TV-Premiere am 31.01.2017 im ARD. Die dazugehörige Veranstaltung mit einer nachfolgenden Podiumsdiskussion nannte sich: “Cyborgs – Leben jenseits natürlicher Beschränkung”.

Neil Harbisson (Quelle: Wikipedia)

Neil Harbisson (Quelle: Wikipedia)

Der Film von Luisa Wawrzinek zeigt einige Protagonisten mit ihrem Begehren, sich durch Prothesen und Chips das Leben zu vereinfachen. Dabei werden verschiedene Level dieser Verbesserung beleuchtet. Neil Harbisson zum Beispiel ist seit der Geburt blind. Er kann durch eine Antenne Farben hören. Die Antenne die er am Kopf trägt, macht Farben für ihn hörbar. So hat für ihn beispielsweise jedes Gesicht eines Menschen einen einmaligen Tonabdruck. Andere Protagonisten des Films haben wiederum einfach nur einen avantgardistischen Anspruch an sich selbst. Sie fordern ihr Technikverständnis heraus uns versuchen, die Zentralverriegelung des Autos mit einem Chip unter der Haut zu öffnen. Oder sie denken sogar daran, einen WLAN-Router in ein künstliches Hüftgelenk einzubauen.




Nach der Vorführung des Films folgte eine Diskussionsrunde mit dem Arbeits- und Organisationspsychologen Prof. Dr. Bertold Meyer (der selbst mit nur einem Arm geboren wurde und eine hochtechnische Prothese trägt), der Tätowiererin Hika Kiekenupp (die aus Menschen Cyborgs macht), Dr. Dierk Spreen (Soziologe und Experte), dem Moderator Alexander Krützfeldt sowie der Regisseurin des Films Luisa Wawrzinek. Als die Diskussion nach der Vorstellung aller Teilnehmer eröffnet wurde, stellte Bertold Meyer klar, dass man die Norm bzw. die Normale verorten muss, wenn man sie verbessern oder erweitert sehen will. Er unterscheidet prinzipiell zwischen einer statistischen Norm (einer natürlichen Norm) und einer medialen Norm. Dabei bezog er sich vor allem auf Behinderungen und die Verbesserung des Lebensgefühls sowie die Steigerung der Leistungsfähigkeit durch verschiedene Enhancements des Körpers. Zusammen mit Hika Kiekenupp und Dierk Spreen stellten sie fest, dass die Brücke zwischen Schönheitsoperationen und Cyborgs, die sich einen Chip implantieren lassen, nicht sehr groß ist. Sie unterscheiden hier zwischen einem ästhetischen Enhancement (bspw. Vergrößerung der Brüste, Schönheitskorrekturen sowie -anpassungen) und einem funktionalem Enhancement (Implantieren von Chips). Außerdem stellen sie fest, dass auch beim Implementieren von Chips und weiteren cyborgartigen Erweiterungen am Körper, die Spielregeln des Kapitalismus gelten. Dabei gingen sie insbesondere auf die Frage ein, ob uns das Leben in einer cyborgartigen Welt menschlicher und besser machen wird. Es werden auch bei diesen Produkten Märkte um das Produkt gebaut und Erweiterungen angeboten werden. Aktuell ist die Technik, auch getrieben durch eine Avantgarde, noch sehr ideell. Außer dem Interesse des Anwenders, Anerkennung zu gewinnen und erste Erkenntnisse zu sammeln (Neugierde befriedigen), kann noch kein wirtschaftliches Interesse festgestellt werden. Es wird aber sicherlich kommen. Ein weiterer spannender Punkt in der Diskussion war eine Aussage aus dem Film, dass wir unsere Umwelt dann anders sowie besser wahrnehmen können. Es hieß sogar, dass aufgrund von Cyborg-Modulen das Empathieverständnis des Menschen verstärkt wird. Eine offene Frage, die dann auch das Schlusswort bildete lautete: “Wir werden durch Technologie nicht menschlicher. Denn wenn es wirklich so wäre, würde die Menschlichkeit in der Technik liegen und nicht in uns.” Eher ist es nach Feststellung der Diskussionsrunde so, dass durch das krankhafte Effizienzdenken die Menschlichkeit verloren geht.




Der Film zeigt vornehmlich Avantgardisten auf dem Gebiet der Cyborgs. Auch der einzige Gegenpol in der Dokumentation, Bertold Meyer, ist eigentlich ein Fürsprecher – jedoch und das betonte er mehrmals, nachdem die Menschen bereit dafür sind. Er fordert mehr Aufklärung und Sensibilisierung für das Thema sowie sinnvollere Anwendungen, für die sich solche Eingriffe lohnen.

Am 30.01.2017 um 23:30 wird diese Dokumentation erstmals auf der ARD ausgestrahlt. (Link)

Allmacht der Algorithmen – Eine Podiumsdiskussion an der Uni Tübingen

Im folgenden Video finden sich mehrere Experten auf dem Gebiet Künstliche Intelligenz, Machine Learning und weitgefasst auch Industrie 4.0 zusammen. Claus Kleber hatte mit seiner Dokumentation names “Schöne neue Welt” über das Silicon Valley viel Aufmerksamkeit erreget. In dieser Podiumsdiskussion geht es nun darum, wie der Stand bzgl. Industrie 4.0 in Dresden ist. Es wird am Anfang etwas über Sebastian Thrun und seine Sicht auf Technologie diskutiert. In Deutschland, einem sehr stark regulierten Land, wird diese Entwicklung nicht so schnell und avantgardistisch voran gehen, wie im Silicon Valley.

Es wird sehr viel über autonomes Fahren geredet, technische Modelle, wie das Sense-Think-Act Modell sind Thema. Dabei ist der Vertreter der Robert Bosch GmH sehr gut im Buzzwords verteilen. Sense-Think-Act bezeichnet hier ein Paradigma aus der Robotik, bei dem die Entscheidung des Roboters nach der Reizaufnahme und dem Zusammenführen sowie Beurteilung der Reize (think) erfolgt. Es werden menschliche Fehler diskutiert, die es zu minimieren gilt. 9 von 10 Autounfälle sind durch Menschen verursacht. Ego, Müdigkeit oder fehlende Erfahrungen, es gibt viele mögliche Ursachen. Außerdem wurden Nanodegrees (kleine nicht vollwertige aber spezielle Bildungsabschlüsse) diskutiert – sowie generell Bildung in der schnelleren und flexibleren Berufswelt.

An sich ist die es die Diskussion wert, angesehen zu werden – ebenso wie die oben verlinkte Dokumentation von Claus Kleber selbst.




Sex als Algorithmus – Die Evolutionstheorie aus dem Blickwinkel der Informatik

In der Novemberausgabe des Communications of the ACM gab es einen spannenden Artikel namens Sex as an Algorithm von Adi Livnat und Christos Papadimitriou. Er beleuchtet aus der Sicht der Informatik, welche Mechanismen der Evolutionstheorie eine fitte und gute Population erschaffen.

Es gibt eine Fehlanpassung zwischen Heuristik und Evolution. Heuristik sollte danach streben, Populationen mit herausragenden Individuen zu schaffen. Evolution mit Sex zeichnet sich jedoch durch etwas ganz anderes ab: Es erschafft eine “gute Population”.

Dabei beleuchten sie die Vergangenheit mit Bezüge auf Charles Babbage und Charles Darwin. Außerdem stellen sie die Red-Blue Tree Theorem auf. Damit wurde nicht zu viel verraten. Das Lesen lohnt sich. Hier geht es zum Artikel.

 

[Bücher] Beschleunigung und Entfremdung – Hartmut Rosa

Da ich aktuell etwas weniger Zeit habe, um über Künstliche Intelligenz und artverwandte Themen zu bloggen, möchte ich eine neue Artikelreihe starten. Denn – Zeit zum Lesen habe ich immer, denn sie ist fest eingeplant bei mir. Deshalb geht es in der neuen Artikelreihe um Bücher, die vor allem für Data Scientists, Data Engineers und Ingenieure der Informatik geeignet sind.

Mit einem Buch vom Soziologen Hartmut Rosa möchte ich dabei starten. Jetzt fragt man sich natürlich, was ein Soziologe überhaupt im entferntesten Sinne mit Informatik und KI zu tun hat. Auf der einen Seite möchte ich generell klarmachen, dass es für einen Informatiker nicht schaden kann, sich in andere Fachgebiete einzulesen, schließlich durchdringt die Informatik immer mehr Teile der Wissenschaften und Wirtschaftsbranchen – ein Blick über den Tellerrand, egal auf welcher Seite des Tellers, lohnt sich also meistens. Auf der anderen Seite ist das Thema (trotz des Erscheinungsjahrs 2013) immer noch aktuell. Persönlich finde ich, dass sich einige meiner (früheren) Kommilitonen, Kollegen und Freunde bezüglich des Themas “Beschleunigung des Alltags” eher reaktiv verhalten, anstatt es aktiv zu verstehen und zu nutzen.

Beschleunigung und Entfremdung von Hartmut Rosa erklärt nämlich sehr genau die Anatomie dieser Beschleunigung. Ein Beispiel: Vor der Erfindung der Eisenbahn vermutete man, dass jede Fortbewegung des Menschen größer als 30 Km/h schädlich für das Gehirn ist. Schauen wir aus dem Fenster und denken einen kurzen Augenblick nach, wie wir heutzutage reisen.  Es gibt viele Aspekte und Facetten dieser Beschleunigung. Rosa sieht die Auflösung der Ständegesellschaft als einen dieser Punkte an. Dadurch wurde das Leben undeterminierter. In einen Stand hineingeboren zu sein, sicherte den Status. Durch die Freiheit, sich den Status selbst zu erarbeiten, kommt aber eben auch der Zwang, sich den Status zu sichern. Nachdem Rosa die Motoren der Beschleunigung identifiziert hat, stellt er fest, dass sich technische Innovationen, wissenschaftliche Erkenntnisse und ökonomische Transaktionen um ein vielfaches beschleunigt haben – nicht aber die Politik. Das sich die Politik nicht entwickelt hat, würde ich nicht direkt unterschreiben. Geopolitik und deren Auswirkung betrifft uns alle.  Auf einer gewissen Ebene hat sich die Politik (nicht vor unserem direkten Auge) auch entwickelt. Worauf der Autor aber hier anspielt: Gelebte Demokratie gibt den Rahmen für Innovationen, Wissenschaft und Wirtschaft vor. Dafür erscheint ihm die Politik zu langsam. Dabei sieht er vor allem den hohen Planungsaufwand (u.a. bürokratiebedingt) als einen Grund.




Die Anatomie der Entfremdung klassifiziert er mit der Entfremdung vom Raum, von Dingen, der Zeit, vom eigenen Handeln sowie Selbstentfremdung & soziale Entfremdung. Er führt diese aus und untermauert sie mit subjektiven Darstellungen, bzw. praktisch erlebtem. Durch in-Beziehung-treten mit Dingen, also durch Interaktionen mit Dingen (einen Socken stopfen anstatt wegzuwerfen, ein technisches Gerät selbst reparieren anstatt es neu zu kaufen) beseelt man sie. Ist dies nicht der Fall, so entfremdet man sich von ihnen, so führt Rosa in seinem Buch aus.

Fazit: Es ist gut, das Thema Beschleunigung (mit diesem Buch) zu begreifen, damit man ihr nicht ausgeliefert ist. Man bringt oft unbewusst Opfer zugunsten der Wettbewerbslogik, man sollte sich dessen wenigstens bewusst sein. Eine Leseempfehlung von mir. Hier gehts zum Buch.

26 Time Management Hacks – So werden Projekte erfolgreich!

Diesmal habe ich etwas – abseits vom Thema Künstliche Intelligenz – für euch. Viele Stellen sich die Frage: Wie kann ich erfolgreich werden. Klassische Antwort: es kommt darauf an! Natürlich gehört Disziplin genauso dazu wie Glück. Denn schließlich, so sagt man, ist jeder seines eigenen Glücks Schmied. Um die richtigen Schmeidetechniken zu erlernen, möchte ich hier ein Slide Deck mit euch teilen, welches ich selbst ebenfalls sehr inspirierend fand. Viel Spaß damit.

Deep Learning – So gelingt der Einstieg!

Deep Learning ist in vielen Bereichen der KI-Forschung und der praktischen wirtschaftlichen Anwendungen von maschinellem Lernen  zum State-of-the-Art geworden – vor allem bei Aufgaben mit Bildern und Texten. Es klingt wie ein komplett neues und aufregendes Verfahren, entpuppt sich aber als ein Zusammensetzen von bereits vorhandenen Komponenten des Machine Learning. Je nachdem wie tief man in die Materie einsteigen will, muss man sich vorher mit Formen der Merkmalsextraktion sowie mit künstlichen neuronalen Netzen beschäftigen. Deep Learning bedeutet nämlich im Grunde folgendes:

  • Ein mehrschichtiges künstliches neuronales Netz (multi layer)
  • Jede Schicht (Layer) hat eine bestimmte Funktion & führt verschiedene Operationen aus
  • Man entwirft verschiedene Architekturen dieser Netze – verschiedene Verschaltungen von Layern





Diese Layer haben verschiedene Funktionen. Die meistbenutzten Konzepte werden nachfolgend dargestellt:

  • INPUT [32x32x3] Funktioniert im Grunde ähnlich wie eine Retina. Die Matrix in diesem Layer besteht aus den RGB-Bildpunkten (3) und entspricht der Größe des Bildes in diesem Beispiel: 32×32 Pixel.

    Quelle: Wikipedia

    Quelle: Wikipedia

  • CONV (Convolutional Layer) Dieser Layer berechnet Features für lokale Regionen im Input. Die meistgenutzte Funktion hier ist ein Skalarprodukt der Werte in den verschiedenen Regionen berechnet. Setzt man 12 verschiedene Filter ein, erhält man 12 Ergebnismatrizen. Dieser Dieser Layer produziert also eine Matrix mit den Dimensionen: [32x32x12].
  • RELU (Rectified Linear Unit) In diesem Layer werden relativ simple Funktionen angewendet, ähnlich wie max(x, 0). Werte werden hier nicht verändert, dafür aber eventuell auf einen Threshold-Wert gesetzt. Wir erhalten also wieder eine Matrix mit den Dimensionen [32x32x12].
  • POOL (Pooling) wird genutzt, um ein Downsampling auszuführen. Für POOL gibt es verschiedene Operationen, eine davon ist Max-Pooling- Dabei wird aus einer n x n Matrix der größte Wert gewählt. Beispielsweise mit dem Output [16x16x12]. Das entspricht einem Faktor von 0.5.
  • FC (fully connected) In diesem Layer sind alle Neuronen einer Schicht miteinander verbunden. Hier passiert auch der meiste Lernaufwand. Für den Fall, dass ein Netz zwischen 10 Klassen entscheiden muss, wären die Dimensionen hier [1x1x10].

Eine Beispiel-Architektur wäre eine serielle Verschaltung folgender Layer:  [INPUT – CONV – RELU – POOL – FC]. Hier werden zuerst verschiedene gefaltete Features aus dem Bild extrahiert. Danach wird ein bestimmtes Muster aus den extrahierten Features herausgeschnitten (entschieden nach Thresholds). Mit diesen Features wird nur ein Downsampling durchgeführt. Nach dem Downsampling der gefilterten und gefalteten Features wird nun der Layer angesprochen, der aus den Repräsentationen die verschiedenen Klassen entscheidet. Im Vergleich zu einem Ein-Layer-Netzwerk (auch shallow genannt) wird hier viel mehr Aufwand betrieben, um Features zu extrahieren.

Mehr über die Vergangenheit von Deep Learning und der Schönheit von lernenden Maschinen, erfährt man in Ben Vigoras Talk mit dem Titel “When Machines Have Ideas”. Er redet darüber, was lernen wirklich bedeutet und was das Interessante an lernenden Maschinen ist.

Hugo Larochelle redet in “The Deep End of Deep Learning” über den langen Weg, den Deep Learning gehen musste, bis es zum Buzzword wurde. Sehr interessant ist dabei auch, dass es diverse Ansätze zum Thema Deep Learning schon viel eher gab.

Um die 2 vorherigen Videos abzurunden, sollte man sich diesen Talk von Andrej Karpathy ansehen. Er ist Teil des Labs der Stanford University und war maßgeblich an der Weiterentwicklung des initialen Begriffs Deep Learning beteiligt.

Nach diesen Ausführungen zum Thema Deep Learning hat man eine Intuition für das aktuell am meisten gehypte Thema der KI-Forschung bekommen. Falls ihr euch fragt, wie es nun weiter geht oder gar Lust habt, ein Projekt mit Deep Learning Frameworks umzusetzen, dann werdet ihr hier fündig:




[Video] Künstliche Intelligenz, Startups und Innovationen in der Zukunft

Am 5. Oktober 2016 fand ein Kongress des IMF (International Monetary Fund) in den USA statt. Dabei waren Christine Lagarde (Managing Director, IMF),  John Chambers (Chairman of the Board, Cisco Systems), Leila Janah (Founder and CEO, Sama and Laxmi), Hilda Moraa (Founder, Weza Tele and Fintech) und auch Ray Kurzweil. Ray ist bekannt als Futurist und Erfinder, der die Thematik der Singularity unter die Menschen bringen will. Spannende Themen bezüglich Zukunft, Armut, Joblosigkeit, Startups und Innovationen werden angeschnitten. Weniger Künstliche Intelligenz – dafür ein spannender Einblick in die Zukunft.




[Video] Können wir Roboter bestrafen?

Wer trägt die Verantwortung, wenn der moderne Kühlschrank 1000 statt einer Milch bestellt? Wer haftet, wenn der Roboter etwas falsch macht? Und… sind Roboter fähig, Verbrechen zu begehen oder werden sie dazu nur verführt. Darüber redet Thomas Klindt in diesem Video. Viel Spaß!





[Video] Industrie 4.0 – Die digitale Revolution

Eines der spannendsten Themen unserer Zeit ist die Transformation zur Industrie 4.0. Intelligente Maschinen die eine ganze Produktionsfirma menschenfrei machen, dass ist das Bild des Mainstreams zu dieser Thematik. Es wird von einer Revolution von oben gesprochen. Ob das wirklich so ist und was sich noch damit revolutionieren lässt, darum geht es in dieser Dokumentation von ARTE.