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5 untechnische K√ľnstliche Intelligenz Begriffe die sie kennen sollten

K√ľnstliche Intelligenz ist meist ein technisches Thema. Welche untechnischen Begriffe muss ich kennen, wenn ich mit meinen Kollegen, Freunden oder auf Konferenzen √ľber das Thema diskutieren will? Wir zeigen dir 5 der wichtigsten untechnischen Begriffe, √ľber die sich trefflich diskutieren und fachsimpeln l√§sst. Viel Spa√ü!

Human in the Loop (Buzzword!)

Human in the Loop Systeme benötigen einen menschlichen Supervisor, der ihnen in kritischen Situationen helfen kann. Die meiste Zeit versuchen diese Systeme, das gelernte selbst umzusetzen. Dies dient der Automatisierung von Prozessen. Lediglich in schwierigen oder unbekannten Situationen wird ein Mensch gefragt (in die Loop geholt), um entweder schwierige Entscheidungen zu treffen oder der Maschine neue Situationen zu erklären.

Aktuell werden viele Prozesse in der Wirtschaft und Industrie von¬†Human in the Loop¬†Systemen √ľbernommen. Diese Systeme werden angelernt und ben√∂tigen daf√ľr noch einen Supervisor.

 

Technokratie

Technokratie bezeichnet eine Regierungsform ohne Politiker. In dieser Regierungsform werden ausschlie√ülich Wissenschaftler berufen, ein Volk zu vertreten. Technokratie w√ľrde direkt √ľbersetzt bedeuten: Regierung der Sachverst√§ndigen. Die Probleme der Gesellschaft w√ľrden Technokraten mit ihren rationalen Modellen und Vorstellungen l√∂sen. Ein Aspekt der vielen Technokratiekritikern missf√§llt.

Die Technokratie in ihrer Reinform basiert weder auf Parteien noch auf Koalitionsgedanken. Die gewählten Vertreter sind parteilos und handeln im Rahmen ihrer wissenschaftlichen Möglichkeiten.




Transhumanismus

Als Transhumanismus versteht man eine philosophische Denkrichtung, den Menschen durch technologische Komponenten in jeglicher Form zu erweitern oder verbessern. Der Transhumanismus hat aktuell 3 verschiedene Strömungen ausgebildet: Demokratischer Transhumanismus, Extropianismus und Singularitarianismus.

Der Transhumanismus kann sich in der Realität sehr vielfältig äußern, durch Sportler mit Prothesen, BioArt-Akteure (wie Stelarc) oder Literatur wie Homo Deus (auf englisch, auf deutsch).

 

Posthumanismus

Der Posthumanismus ist eine philosophische Denkrichtung. Im Kern ist die Aussage: ‚ÄěDer Mensch hat seinen evolution√§ren Zenit bereits erreicht ‚Äď es ist Zeit f√ľr etwas neues‚Äú. Der Mensch wird hier nur als eine Spezies unter vielen gesehen.

Dem Mensch wird im PH auch das Recht abgesprochen, die Natur zu zerstören und sich als Krone der Schöpfung zu sehen. Eins steht jedoch fest: Im Posthumanismus gibt es den Menschen unseres Zeitalters nicht mehr.

Dabei ist nicht klar, ob der Mensch als solches oder eben der Homo Sapiens im posthumanistischen Zeitalter keine Rolle mehr spielen soll. Vergleichbar dazu auch:¬†Was ist Transhumanismus¬†(Lexikon),¬†Was ist Transhumanismus¬†(Einf√ľhrung).

 

Technologische Singularität

Technologische Singularität bezeichnet den Zeitpunkt, an dem Maschinen so fortschrittlich sind, dass sie sich selbst verbessern können. Damit einher geht der Punkt, dass die Zukunft der Menschheit immer schwieriger vorherzusehen ist. Bisher wurde der Zeitpunkt, an dem technologische Singularität eintritt, immer wieder in die Zukunft verschoben. Viele Experten und Forscher auf diesem Gebiet sind sich jedoch einig, dass dieser Zeitpunkt unerwartet und teilweise auch von weiten Teilen der Menschheit unbemerkt eintritt.

Damit verbunden sehen Insider auch die biologische Unsterblichkeit der Menschheit (oder zumindest einzelner Individuen).

Wann wird die Maschine den Mensch √ľberholen?

Katja Grace, John Salvatier, Allan Dafoe, Baobao Zhang und Owain Evans haben in ihrer Arbeit: “When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts” verschiedene KI Experten auf dem gesamten Globus um Sch√§tzungen zu verschiedenen Fragestellungen gebeten. Die Hauptfrage dabei war:

Wann wird die KI stärker sein als der Mensch?

oder auf englisch:

When will AI exceed human performance?

Figure 1: Wann wird die K√ľnstliche Intelligenz st√§rker sein als der Mensch?

Die Wissenschaftler sollten das Jahr 2016 als Anfangspunkt nehmen und versuchen, f√ľr die kommenden 100 Jahre jeweils eine Wahrscheinlichkeit abzugeben, wann sie damit rechnen.

Die grauen Linien in Figure 1 zeigen alle Messpunkte der verschiedenen Forscher. Die aggregierte Vorhersage √ľberschreitet in circa 50 Jahren die “50% wahrscheinlich, das die KI den Menschen √ľberholt” Marke. In 100 Jahren ist die Wahrscheinlichkeit bei knapp 75%.




Figure 2: Hat die optimistische/pessimistische Sch√§tzung eventuell kulturelle Hintergr√ľnde?

Sehr spannend sind die “Ausrei√üer” – die sehr optimistischen und sehr pessimistischen Sch√§tzer. Figure 2 illustriert, das asiatische Forscher sehr optimistisch gesch√§tzt haben. Nordamerikanische Forscher hingegen sch√§tzen sehr pessimistisch. Welche Einfl√ľsse die Autoren der Studie daf√ľr verantwortlich machen, wird nicht genannt.

 

Wir können allerdings festhalten, dass wir in 50 Jahren eine 50% Chance und in 100 Jahren eine 75% Chance haben, das eine KI stärker sein wird, als ein Mensch.

Figure 3: Berufe, Kreativität und Computerspiele. Wann wird eine Maschine das beherrschen?

 

Diese Aussage ist nat√ľrlich sehr wage. Aktuell existieren Systeme, die effizienter arbeiten als der Mensch – beim Verpacken von Kisten, beim Schwei√üen von gro√üen Metallfl√§chen und weiterem mehr. In der Frage, welche die Autoren stellten, ging es um eine komplette Intelligenz, die mit HLMI (Human Level Machine Intelligence) bezeichnet wird.

Die Umfrage beschäftigte sich aber auch mit weiteren Fragestellungen. Unter anderem wurden die Forscher danach gefragt, wann eine Intelligenz spezifische Sachen besser kann als ein Mensch.

Figure 3 zeigt verschiedene Aufgaben mit den Schätzungen in Jahren, die es noch dauern könnte, bis eine Intelligenz diese Aufgabe, besser als ein Mensch, erledigen kann. Bis eine Intelligenz eine bessere Vertriebsperson ist, soll es im Mittel noch 14 Jahre dauern (die Linie zeigt die Abweichung aller Schätzungen an, es handelt sich hier nicht um einen Roboter, sondern um eine Software).

Sogar mathematische Forschung soll eine Intelligenz irgendwann besser können als der Mensch. Mit diesen schwereren Tasks beschäftigt sich Figure 4.

Figure 4: Nichts ist unmöglich. Etwas kompliziertere Aufgaben brauchen länger, bis sie automatisiert sind.



Dank dieser Studie von Katja Grace et al. haben wir nun eine ungef√§hre Vorstellung, wann uns die K√ľnstlichen Intelligenzen gef√§hrlich werden k√∂nnen. Allerdings wird sich unser Bild auf die Menschheit, auf Roboter und der Welt in der wir leben in diesen vielen Jahren auch grunds√§tzlich ver√§ndert haben.

Wir d√ľrfen gespannt sein, was uns in den kommenden Jahren und Jahrzehnten noch erwartet! √úbrigens, weitere Prognosen rund um das Thema “Technologie in der Zukunft” sammeln wir hier auf dem Blog.

Hier gehts zur Studie

5 Dinge die Machine Learning f√ľr die Menschheit tun kann

In unserer Rubrik High Five stellen wir euch unsere Top-Liste zu einer bestimmten Machine Learning relevanten Kategorie vor. Diesmal haben wir uns angeschaut, was Machine Learning f√ľr die Menschheit tun kann. Wie wir das ganze sehen, lest ihr hier!

work-chinese-industrial-professional1. Uns von sinnlosen Jobs befreien

Viele von uns kennen diesen Moment im Job! Man w√ľnscht sich einen Roboter, der einen monotone Arbeit abnimmt. Sowas kann gelingen. Monotone Arbeiten wie Bandarbeit sind meist nicht nur f√ľr unsere Psyche sehr anstrengend, sondern auch f√ľr unseren unseren K√∂rper. Abnutzungserscheinungen an Knochen und anderen K√∂rperteilen sind die Folge.

pexels-photo-2615012. Unsere Faulheit kompensieren

√Ąhnlich zu der monotonen Arbeit im Job, kann uns Machine Learning auch von monotonen Arbeiten im privaten Bereich befreien. Dabei sind die Vorlieben diverser als im Arbeitsleben. W√§hrend ein passionierter G√§rtner lieber selbst gie√üt, kann der nicht vorhandene gr√ľne Daumen von anderen Personen durch Sensoren und Sensormodelle kompensiert werden. Dabei ist G√§rtnern nur ein Beispiel f√ľr viele Anwendungsbereiche.

pexels-photo-2481563. Vorhersagen √ľber unsere Gesundheit machen

Durch statistische Verfahren k√∂nnen wir eine bestimmte Anf√§lligkeit f√ľr Krankheiten ermitteln. Das bedeutet, man kann Krankheiten behandeln, bevor sie auftreten. Damit wird unser Leben auch vorhersagbarer – daf√ľr aber sicherer.

 

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4. Unser Leben sicherer machen

Autonomes Fahren und vernetzte Verkehrssysteme werden es uns erm√∂glichen, sicherer ans Ziel zu kommen. Schon heut ist viel Machine Learning in Verkehrsleitsystemen und sogar Autos verbaut. Nicht nur auf der Stra√üe gibt es daf√ľr Anwendungen. Auch im Luft- und Wasserverkehrt werden smarte Systeme eingesetzt.

 

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5. Die Umwelt schonen

Wieviel M√ľll wird wann und wo produziert? Wieviel Energie wird verbraucht, wieviel Energie muss zeit-/ortsbezogen erzeugt werden? Diese Fragen k√∂nnen uns smarte Netze beantworten, die sehr viele Daten gesammelt haben und somit die Umwelt schonen k√∂nnen. Es wird nur so viel Energie produziert, wie tats√§chlich gebraucht wird und der M√ľll wird ebenfalls smarter entsorgt.




Nat√ľrlich gibt es noch weitere Anwendungsf√§lle. Machine Learning kann uns helfen, den Fokus auf wichtigere und komplexere Fragestellungen zu legen, die uns als Menschheit helfen und uns weiter bringen.

Amazon Go – Der disruptive Supermarkt der Zukunft

Viele Vision√§re hatten sowas erst in 4 bis 5 Jahren auf dem Zettel. Nun kann der automatisierte Supermarkt schon viel schneller Realit√§t und konkurrenzf√§hig werden, als von vielen gewollt. Amazon stellte heut Amazon Go vor. Es ist der erste Supermarkt, der komplett ohne Personal im Front Office auskommt. Aber wie funktionierts? Laut Amazon werden dabei lang erprobte Deep Learning Modelle f√ľr die Verhaltensanalyse verwendet.

Nach dem Einchecken per Smartphone, kann sich der Kunde jedes Produkt aus dem Regal nehmen, was ihm gefällt. Schlaue Computer Vision Algorithmen verstehen die Aktionen der User und buchen die Artikel problemlos auf das Amazon-Konto des Users.

In Seattle soll der erste Markt im Fr√ľhling 2017 an den Start gehen. Wir sind gespannt und beobachten den Fortschritt von Amazon Go!

Uber Elevate – Pendeln in der Zukunft

Zusammen mit NASA, Georgia Tech University, MIT, Nesta und Otto Motor hat Uber ein Konzept f√ľr ein

VTOL (vertical take-off and landing) im Personenverkehr erstellt. Das Projekt läuft bei Uber unter dem Arbeitstitel Elevate. Über den bisherigen Stand von Uber Elevate wird in dem

Quelle: Uber Elevate Report

Quelle: Uber Elevate Report

knapp 100 Seiten umfassenden Bericht kein Wort verloren. √úber die Effizienzsteigerung, welche die¬†Umsetzung dieses Projekts mit sich bringen k√∂nnte, schreibt die Projektgruppe daf√ľr um so detailierter.

Es wird angemerkt, dass die initiale Entwicklung und Herstellung des Produktes zwar teuer w√§ren, eine Massenproduktion k√∂nnte danach aber¬†deutlich kosteng√ľnstiger realisiert werden. Ein gro√üer Bonus im Vergleich zum Fahren auf Stra√üen ist die Dimension, die man im Luftverkehr dazu gewinnt – n√§mlich die H√∂he. Durch die VTOLs k√∂nnte auch der Stra√üenverkehr deutlich entlastet werden. Zur Landung w√ľrden die VTOLs u.a. bereits vorhandene Helikopterlandepl√§tze nutzen k√∂nnen. Eine Reise von San Francisco nach San Jose (sonst 2 Stunden) k√∂nnte man damit in 15 Minuten bewerkstelligen.

Au√üerdem enth√§lt der Bericht einige Passagen, die sich mit dem Thema Markteintrittsbarrieren und -machbarkeit befassen. Einen genauen Zeitplan f√ľr das Projekt liegt nicht vor. Es wird aber angenommen, dass sich Uber nach diesem Proof of Concept um Standards bem√ľht, die helfen w√ľrden, Uber Elevate irgendwann in die Realit√§t umzusetzen.

Hier geht es zum Report.