Personal News: Wer schaffte es in die Frontlinie? Teil 1

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Personal News: Wer schaffte es in die Frontlinie? Teil 1

11.11.- 23.11.2019

Nur 14% der chinesischen Unternehmen nutzen KI

Harry Shum, Microsofts EVP für KI und Forschung, verlässt das Unternehmen Anfang nächsten Jahres. In einer Ankündigung am Mittwoch sagte Microsoft, dass die Verantwortlichkeiten von Shum auf CTO Kevin Scott übergehen werden. Die Firma sagte nicht, warum Shum abreiste. 1996 kam Shun als Forscher an seinen Hauptsitz in Redmond, Washington, zu Microsoft und arbeitete später an der Bing-Suchmaschine. Er übernahm bei der Gründung 2016 die Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz und Forschung, die Produkte wie Cortana betreut.

John Carmack tritt von seiner Rolle als Oculus CTO zurück, um an der KI zu arbeiten. Der legendäre Videospielentwickler – zu dessen Credits DOOM, Quake und Wolfenstein 3D gehören – hat auf seiner persönlichen Facebook-Seite veröffentlicht, dass er ab dieser Woche in eine beratende CTO-Funktion wechseln würde. Carmack sagt, dass sein Hauptaugenmerk auf der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) liegen wird, die auch als „Starke KI“ bezeichnet wird, einer im Wesentlichen fortschrittlichen Form der künstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, intelligente Aufgaben auf menschlicher Ebene zu lernen und zu verstehen. „Ich denke, es ist möglich, enorm wertvoll, und dass ich eine nicht vernachlässigbare Chance habe, dort einen Unterschied zu machen, also sollte ich nach der Logik des Pascal Mugging arbeiten. Vorläufig werde ich zumindest im Stil des „Victorian Gentleman Scientist“ vorgehen, meine Anfragen von zu Hause aus verfolgen und meinen Sohn in die Arbeit einbeziehen“, erklärte er.

Intel plant, mehr KI-Schaltungen in seine Produkte zu integrieren, einschließlich solcher, die Laptops betreiben, so Naveen Rao, GM von Intels KI-Chip-Arbeit. Rao sagte auf dem dieswöchigen Intel 2019 KI-Gipfel, dass viele der Computererfahrungen der Menschen „anfangen werden, sich auf KI-Fähigkeiten zu verlassen, sogar in Ihrem Laptop“, und bemerkte, dass „sich der gesamte Zweck des Computers verschiebt, um eine KI-Maschine zu sein“. Intels neue Ice Lake Laptop-Prozessoren verfügen derzeit über bescheidene KI-Funktionen, einschließlich eines Gaußschen Neuronalen Beschleunigers, der Sprachbefehle verarbeitet.

Während eines KI-Podcasts diese Woche sagte Elon Musk, er denke, dass sein Unternehmen Neuralink in der Lage sein wird, Hirnerkrankungen wie Schizophrenie und Autismus zu „lösen“. Musk plant für das neuronale Technologieunternehmen die Entwicklung eines KI-basierten Chips, der in das Gehirn der Menschen implantiert wird und ihre Gehirnaktivität aufzeichnet (und potenziell stimuliert). Die UK National Autistic Society stellte jedoch klar, dass Autismus keine Krankheit, sondern eine Entwicklungsstörung ist und nicht geheilt werden kann.

Cinephil, ein internationales Vertriebsunternehmen mit Sitz in Israel, hat sich die Rechte an „iHuman“ gesichert, einem Dokumentarfilm über die KI-Revolution. Der Politthriller stammt vom Norweger Tonje Hessen Schei, der 2014 die Dokumentation „Drohne“ über den Einsatz von Drohnen in der Kriegsführung drehte. „iHuman“ untersucht die Dilemmata der KI durch führende Köpfe der Branche, darunter Google Whistleblower Jack Poulson, Computerpsychologe Michal Kosinski, Deep Fake Pionier Hao Li und Techno-Soziologe Zeynep Tufecki. Die Premiere findet Ende dieses Monats beim Internationalen Dokumentarfilmfestival in Amsterdam statt.

„Es werden schwierige 10 Jahre ….schnall dich an“!

Der Durchbruch der nächsten Generation in der KI wird im multimodalen und multidimensionalen Lernen liegen, so Jensen Huang, CEO von Nvidia. In einem Interview mit Dean Takahashi von Venture Beat sagte Huang, dass der erste Durchbruch in der Bilderkennung gelang und „jetzt haben wir einen Durchbruch im Verständnis natürlicher Sprache“. Huang verschwieg jedoch nicht die vielen Herausforderungen, die sich heute beim tiefen Lernen stellen, darunter eine „sehr hohe“ Barriere für die Akzeptanz und ein Überangebot an verschiedenen Modellen, die den Ausbildungsprozess erschweren. „Es wird immer schwieriger werden“, sagte er.

Stu Bradley, VP of Fraud and Security Intelligence bei SAS, sagt, dass es sechs grundlegende Komponenten gibt, die man benötigt , um maschinelles Lernen auf die Betrugserkennung anzuwenden. Dazu gehören Qualitätsdaten, Multiplizität, Integration, „White-Boxing“ oder Interpretierbarkeit, kontinuierliche Überwachung und Experimente, so Bradley in einem kürzlich im MIT Technology Review veröffentlichten Artikel. Machine Learning Systeme, wenn sie optimal konzipiert sind, eignen sich hervorragend zur Betrugsbekämpfung, da sie „neue Muster lernen, anpassen und aufdecken können, ohne die Überanpassung, die zu vielen Fehlalarmen führen kann.“