Diesen Newsletter kann man auch abonnieren

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“Wir benutzen beim Bierbrauen Machine Learning - damit bekommt der Brauer übermenschliche Fähigkeiten. Er kann sofort auf Kundenfeedback reagieren und Rezeptänderungen testen.” Hew Leith, IntelligentX

Willkommen beim KI-Newsletter, so frisch wie schales Bier!

In eigener Sache

Puh… der letzte Newsletter liegt jetzt echt ein paar Wochen zurück. Ich hab in den letzten Wochen ein paar große Projekte abschließen müssen und einfach keine Zeit gehabt. Sorry. Für eine Ausgabe brauch ich gut und gerne einen halben Arbeitstag und den hatte ich in letzter Zeit nicht. Damit das nicht öfter passiert, werd ich erstens an meinem Zeitmanagement feilen und zweitens schauen, dass ich euch sage, wenn der Newsletter ausfällt. Und jetzt müsst ihr ganz stark sein….

Den kompletten September wird dieser Newsletter in Sommerpause gehen. Ich war seit Jahren nicht mehr richtig im Urlaub und hau jetzt einfach mal alle Urlaubstage auf den Kopf, die ich habe. Ab der zweiten Oktoberwoche geht es dann hier ganz normal weiter. Aber bis zum Urlaub haben wir ja noch ein paar Ausgaben vor uns - zum Beispiel diese hier.

Bier-AI

Das Zitat oben kommt von Hew Leith, er ist der CEO von IntelligentX, einem Startup, das das Brauereibusiness umkrempeln will. Konsumenten sollen nach dem Probieren Feedback geben können: zu herb, zu nussig, zu hipsterig. Eine AI nimmt all diese Kundenvorschläge entgegen, bewertet sie und gibt dem Brauer ein Feedback:

“Das bedeutet, wir können den sich ändernden Geschmäckern unserer Kunden schneller entsprechen als traditionelle Brauer.”

Eine ganz tolle Idee. Die Homebrew-Organic-Craft-Beer-mit-Holunderblüten-und-Ingwerextrakt-Revolution frisst ihre eigenen Kinder. Es kann nicht mehr lang dauern, dann wird es Zeit alte Man-Buns abzuschneiden, den C&A-Anzug anzuziehen und sich der bitteren Wahrheit zu stellen: Der Kapitalismus, am Ende kriegt er sie doch alle.

Was ebenfalls auffällt: KI könnte uns in eine grauenhafte Zukunft führen, in der jeder kleine Einkauf, jeder Klick, jeder Tweet, jede gottverdammte Interaktion eine bohrende Bot-Nachfrage auslöst:

  • Mögen Sie ihren Big Mac lieber mit einem oder mit zwei Blättern Salat?
  • Auf einer Skala von 1 bis 10, wie zufrieden waren Sie mit der Anzahl an Eiswürfeln in ihrer Cola?
  • War das Bier a) zu herb, b) zu süß oder c) keines von beidem?
  • Tall, grande, venti?

Ich will nicht zu jedem Scheiß eine Meinung haben! Entweder das Bier schmeckt mir oder nicht. Ich bin nicht dafür verantwortlich, euer blödes Produkt besser zu machen. Findet das doch bitte selbst raus.

Ich befürchte: Schlecht programmierte “KI” wird genau so nervig sein wie Karl Klammer.

KI for Harambe

Elon Musk hat jetzt einen neuen Supercomputer. Ok, Musks Non-Profit OpenAI hat einen neuen Supercomputer. Der Computer heißt DGX-1 und kommt von Nvidia und besteht im Grunde genommen aus ein paar zusammengeschalteten Nvidia-Grafikchips. Grafikchips sind darauf ausgelegt, viele Berechnungen gleichzeitig auszuführen, weshalb sie sich als Standard für alle Machine-Learning-Anwendungen durchgesetzt haben.

Aber was macht man jetzt mit so einem Supercomputer? Genau dasselbe, was man mit normalen PCs auch macht: Reddit lesen. OpenAI scannt gerade Millionen von Reddit-Threads und versucht daraus ein Modell menschlicher Kommunikation zu entwickeln. Ich hoffe, das Experiment geht besser aus als Microsofts Tay, die im Larvenstadium auf Twitter losgelassen wurde und sich in kurzer Zeit vom hippen Teen zum Holocaust leugnenden Nazi verwandelt hat. Die Sprachcodes von Reddit zu knacken, dürfte nicht allzu einfach werden. Jeder zweite Kommentar ist ein Mem, ein Verweis auf die hunderten Reddit-Insider-Witze. Noch dazu ist auf Reddit jeder Kommentar mit einem vollen Suppenlöffel Sarkasmus gewürzt.

Vielleicht kann Silvio Amir dem Open-AI-Team helfen, dem Supercomputer Sarkasmus beizubringen. Der Forscher von der Universität Lissabon arbeitet gerade an einem Sarkasmus-Detektor. Seinen Deep-Learning-Algorithmus füttert Amir mit allen Tweets, die Twitter-Nutzer jemals geschrieben haben. Wenn der einen Tweet schreibt, der aus der Reihe fällt, dann ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass er sarkastisch gemeint ist.

“For example, if a person posts positively about Donald Trump, but their past messages show they have often spoken negatively about him, that could be a clue or signal that the person is maybe being sarcastic,”, Silvio Amir

GANz weit vorne

“GANs (Generative Adversarial Networks) sind die interessanteste Idee, die Machine-Learning-Forscher seit zehn Jahren hatten”

Das Zitat kommt von Yann LeCun. Er ist nicht nur oberster KI-Chef von Facebook und Professor an der New York University, sondern auch einer der klügsten Köpfe im KI-Business. Vor kurzem war Yann LeCun bei Quora und hat dort auf Fragen der Leser geantwortet. Auf die Frage, was der größte kommende Durchbruch beim Machine Learning sein wird, kramte LeCun die oben genannten GANs hervor. Es war das erste Mal, dass es der Begriff von Forschungspapieren in den Mainstream geschafft. GAN steht für Generative Adversarial Network. Die Idee: Statt ein neuronales Netz zu trainieren, trainiert man zwei. Das eine neuronale Netzwerk ist dann so was wie ein Kontrastmittel für das andere. Es stellt dessen Entscheidungen in Frage, zwingt es noch einmal neu nachzudenken.

LeCuns Antwort auf Quora ist ungeheuer kompliziert, wirklicher Machine-Learning-Insidertalk. Es geht um Z-Vektoren, Dichte-Schätzer und Feature-Extraktoren. Was die Technik aber verspricht: Deutlich besseres, schnelleres Deep-Learning mit mehr Möglichkeiten. LeCun gibt ein Beispiel:

“Wenn ein neuronales Netzwerk beim Schauen von Videomaterial vorhersagen soll, was als nächstes passiert, dann gibt es oft mehrere Möglichkeiten. Und wenn mehrere Möglichkeiten existieren, dann bauen normale Netzwerke daraus einen Mittelwert. Wenn’s um Videos geht, sieht das Ergebnis total verwaschen aus. Es ist ein verschwommenes Chaos. Aber: Adversarial Training lässt das System eine der Möglichkeiten auswählen. Das Bild ist nicht mehr verschwommen.”

Mit GANs werden also solche Videos der Vergangenheit angehören.

Kleinigkeiten

Das war’s für diese Woche. Ich freu mich wie immer über Feedback. Entweder gleich hier per Mail oder auf Twitter (@caltf4). Wenn euch der Newsletter gefallen hat, erzählt euren Freunden davon.

Bis nächste Woche!

Christian

PS: Dieser Newsletter hat jetzt eine eigene Webseite! Unter altf4.cool könnt ihr alle alten Folgen nachlesen.

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Christian Alt


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Ein Newsletter über Künstliche Intelligenz, Machine Learning, neuronale Netzwerke und die Zukunft des Computings.

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