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“Hey, Siri.” - niemand, jemals.

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Im Raumschiff

Der wichtigste Text diese Woche kommt von Steven Levy. Er war einen Tag bei Apple und hat sich zeigen lassen, wie das Unternehmen Machine Learning einsetzt. Und das Ergebnis ist wirklich spannend. Anders als in anderen Firmen gibt es bei Apple keine Machine-Learning-Abteilung. Stattdessen wird ML an bereits bestehende Produkte drangeflanscht:

  • Apple Maps erinnert dich daran, wo dein Auto steht
  • Apple Photos macht Gesichtserkennung und stellt dir hübsche Bildergalerien zusammen
  • Der Kalender erinnert dich daran, rechtzeitig loszufahren und berechnet schon mögliche Staus mit ein.

Die Featureliste ist jetzt nicht gerade spektakulär. Aber das soll sie laut Apple auch gar nicht sein. Der Konzern will, dass Machine Learning in den Hintergrund tritt. Es ist wie Feenstaub, der auf makellose Technik gehaucht wird…

Viel Brimborium machen die Apple-Manager auch um die Privatssphäre-Features (siehe Ausgabe 2 dieses Newsletters), genauer Differential Privacy. Die Algorithmen laufen allesamt nur auf dem Gerät, der Datenschatz ist sagenhaft klein, nämlich nur 200 MB.

Ich war beim Lesen innerlich zerrissen. Ich tippe diesen Text gerade auf einem Mac, ich hab ein Iphone und ein Ipad. Ich bin ein halber Apple-Fan (was man daran sieht, dass ich Iphone nicht so schreibe, wie Apple das gerne hätte). Aber die Antworten, die Apple hier auf die drängenden Fragen der Machine-Learning-Community geben will, reichen nicht. Dass Apple sich überhaupt in so einem langen Artikel erklären muss und nicht das Produkt für sich stehen lässt, spricht Bände. Die Community kritisiert Apple schon lange dafür, dass sie für ihre Berechnungen zu wenig Daten haben. Und die richtigen KI-Köpfe, die Google, Facebook und Microsoft aufgekauft haben, haben sie auch nicht. Dazu kommt, dass alle Machine-Learning-Features auf dem Papier schön klingen, aber einfach nicht funktionieren. Siri erkennt 90 % meiner Anfragen nicht, während Google bei mir auf 5 % Fehlerquote kommt. Und ich habe schon iOS 10. Naja, aber vielleicht wird es ja noch was mit Apple und AI. 2020 oder so.

Peak Machine Learning

Es gibt eine neue Hype-Cycle-Grafik von Gartner und Machine Learning ist ganz ganz oben. Das ist gut so.

Garnter ist ein Marktforschungsunternehmen aus den USA. Jedes Jahr untersuchen sie neue Tech-Trends auf den generierten Hype. Die These von Gartner: Jede Technologie geht unweigerlich durch fünf Phasen. Zuerst kommt der technologische Auslöser (Phase 1), ein Durchbruch in der Forschung. Fachpublikum interessiert sich plötzlich für ein Thema. Danach generiert eine Technologie so viel Aufmerksamkeit, dass wir auf dem “Gipfel der überzogenen Erwartungen” (Phase 2) landen. Nach dem Hoch kommt dann das Tief, das “Tal der Enttäuschung” (Phase 3). Alle überzogenen Erwartungen stellen sich als falsch raus und wir finden langsam realistische Anwendungsgebiete (Phase 4), bis wir Technologie produktiv einsetzen können (Phase 5).

So viel zur Erklärung. Laut der neusten Untersuchung von Gartner ist Machine Learning gerade auf dem Gipfel der überzogenen Erwartungen. Diese These lässt sich alleine durch Schlagzeilen dieser Woche belegen:

Der Hype ist grenzenlos.

Aber das ist toll. Denn jetzt, wo Machine Learning auf dem Gipfel angekommen ist, kann es nur noch besser werden. Bis 2020 werden wir hoffentlich auf dem Plateu der Produktivität angekommen sein.

Troll dich, Trolley!

Immer, wenn es um selbstfahrende Autos geht, wird das Trolley-Problem aus dem Hut gezaubert. Das Gedankenexperiment funktioniert so (Wikipedia-Copy-Paste):

Eine Straßenbahn ist außer Kontrolle geraten und droht, fünf Personen zu überrollen. Durch Umstellen einer Weiche kann die Straßenbahn auf ein anderes Gleis umgeleitet werden. Unglücklicherweise befindet sich dort eine weitere Person. Darf (durch Umlegen der Weiche) der Tod einer Person in Kauf genommen werden, um das Leben von fünf Personen zu retten?

In JEDEM Feuilleton-Artikel über selbstfahrende Autos wird dieses Problem zitiert. Der Feuilletonist fragt dann immer ganz scharfzüngig: Aber was wäre denn, wenn sich das Auto entscheiden müsste, eine alte Dame oder eine dreiköpfige Familie zu überfahren? Oder fährt es lieber in eine Wand?

Ich will das Trolley-Problem nicht kleinreden, wir brauchen wirklich eine Ethik für selbstfahrende Autos. Aber wie soll die aussehen? Forscher vom MIT wollen die Ergebnisse jetzt crowdsourcen lassen. Auf ihrer Seite kann man nicht nur moralische Tests machen, sondern auch eigene Tests einreichen. Die sind mitunter total absurd: Wen sollte man überfahren? Zwei alte Damen und eine junge Frau oder doch nur zwei Katzen? Nimmt man an der Umfrage teil, tut man gleich auch noch der Wissenschaft was Gutes. Denn niemand hat eine wirkliche Lösung für das Problem.

Während Philosophen imaginäre Katzen überfahren, interessiert die Bauer von selbstfahrenden Autos das Trolley-Problem kaum. Der Guardian hat sie nach dem Problem gefragt und die ingenieurigste Antwort aller Zeiten bekommen:

“In all of our journeys, we have never been in a situation where you have to pick between the baby stroller or the grandmother. Even if we did see a scenario like that, usually that would mean you made a mistake a couple of seconds earlier. And so as a moral software engineer coming into work in the office, if I want to save lives, my goal is to prevent us from getting in that situation, because that implies that we screwed up.” - Andrew Chatham, Google X

Ja, so hab ich mich im Religionsunterricht auch immer aus allen Dilemmata gewunden.

Kleinigkeiten

  • Machine Learning mag zwar auf dem Hype-Gipfel angekommen sein, aber der Weg dahin war lang. Diese Grafiken erklären ihn.
  • Google-Forscher haben einen Weg gefunden, wie man mithilfe von Machine Learning Bilder komprimieren kann. Und es ist fast so wie bei der Serie Silicon Valley.
  • Das GMail-Plugin Boomerang bekommt neue Funktionen: Ein KI-Assistent hilft beim Schreiben von heiklen E-Mails. Was ist die ideale Länge für eine Mail? Ist meine Wortwahl prätentiös oder plump? Das Plugin funktioniert leider nur mit englischsprachigen Mails.
  • Zum Schluss noch ein Tipp: Schaut euch unbedingt die Doku “Lo and Behold” von Werner Herzog an. Er erzählt von der Vergangenheit, der Gegenwart und der Zukunft des Internets. Man kann sich an vielen Aussagen stoßen, aber: Es ist eine Doku von WERNER HERZOG! Über das INTERNET! Besser geht’s nicht. (Ich hab’s mit VPN auf Flixfling geschaut, im Link oben sind aber auch alle anderen Videodienste)

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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