Künstliche Intelligenz kann trainiert werden, Aufgaben zu erledigen. Aber kann sie auch trainiert werden, zu lernen, Aufgaben zu erledigen? Für die KI-Forschung könnte das große Fortschritte bringen und gar einen Paradigmenwechsel bedeuten. Der KI-Forscher Robert Lange erzählt uns, was der Stand der Dinge beim Meta-Learning für KI ist.

:// Über DEEP MINDS - KI-Podcast

DEEP MINDS ist ein Video-Podcast mit Menschen, die sich mit Künstlicher Intelligenz und Wissenschaft befassen. Max und Matthias stellen ihnen einfache und schwere Fragen über Technologie, Forschung, Entwicklung und unsere Zukunft.

Mehr: https://mixed.de/deep-minds/

00:00:00 Tach zusammen!

00:01:52 Das ist Robert Lange

00:05:49 Sponsor - Danke BWI und Borlabs!

00:06:37 Wie wird ein Ökonom KI-Forscher?

00:10:23 Künstliche Intelligenz oder doch lieber Machine Learning?

00:13:18 Ist Intelligenz Statistik und welche Rolle spielen unsere Gene?

00:19:46 Lernen Menschen anders als Maschinen?

00:22:22 Nature vs. Nurture. Wo liegt die Grenze?

00:26:26 "Nature" und Künstliche Intelligenz

00:29:55 Kann Meta-Learning Deep Learning verbessern?

00:32:35 Macht die Meta-Learning-Forschung Fortschritte?

00:35:20 Der Unterschied: Learning, Meta-Learning und Transfer-Learning

00:38:04 Wer legt die Schwerpunkte im Meta-Learning?

00:40:48 Wie entscheidet der Meta-Lern-Algorithmus, was er lernt?

00:41:28 Unterschiede zwischen Meta-Learning und anderen maschinellen Lernmethoden

00:44:12 Welche Rolle spielt Lebenszeit im Meta-Learning?

00:51:20 Max fragt so rum und lenkt das Gespräch wieder auf KI

00:53:30 Nethack und Meta-Learning = Epic Win?

00:57:00 Braucht es Introspektion für Meta-Learning?

01:02:00 Komplexität und das Problem der Skalierung

01:05:15 Der Zusammenhang zwischen Self-Supervised-Learning und Meta-Learning

01:12:00 Introspektion Teil 2

01:16:43 Theory of Mind

01:26:00 Max weiß nicht, was er will (wie immer)

01:33:40 Verbessert Technologie das menschliche Leben oder spalten es die Menschheit?

01:36:56 Was braucht es für echte KI?

01:40:05 Verabschiedung

:// Über Robert Lange

Robert Lange promoviert an der Technischen Universität Berlin und ist Mitglied des Sprekeler-Labs. Dort untersucht er Mechanismen, die intelligenten kollektiven Systemen zugrunde liegen und forscht an Deep Reinforcement Learning mit einem Fokus auf Meta-Learning.

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Spotify: https://open.spotify.com/show/6rmXt98jRHNziyG1ev3sAT

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Künstliche Intelligenz verarbeitet Sprache, aber erfasst sie auch den Sinn von Worten? Sind große KI-Sprachmodelle wie GPT-3 mehr als Satzgeneratoren? Was sind mögliche Anwendungsszenarien für Sprach-KI und Risiken dabei? Mit Sebastian Riedel von Meta AI sprechen wir über den Stand der Dinge beim Natural Language Processing und Anwendungsszenarien.

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:// Kapitel

00:00 Intro

01:49 Was ist Sprache?

05:05 Ist Sprache die Königsdisziplin der Intelligenz?

06:26 Danke an unsere Sponsoren - BWI & Borlabs

07:59 Was sind aktuelle Aufgaben für Sprach-KI?

12:33 Das Chinese Room Experiment und Sprachverständnis

23:04 Ist der Unterschied zwischen Sprachverarbeitung und -verständnis wichtig?

25:54 Ist der "gesunde Menschenverstand" wichtig für Sprach-KI?

31:25 Braucht bessere KI Interaktion mit Menschen?

34:02 Ist Bedeutung wichtig für gute KI-Dialoge?

38:59 Schwachstellen aktueller KI-Sprachsysteme

43:14 Muss Sprach-KI "besser" sein als der Mensch?

48:13 🧔🔥🔥🔥

52:50 Was ist der Pfad zu mächtigerer KI?

55:45 Brauchen wir bessere Benchmarks?

01:05:50 Sebastian, was war bei KI Deine größte Überraschung?

01:12:20 Hast Du zukünftige Meilensteine für die KI-Sprachverarbeitung?

01:16:24 Wo kann man mehr über Dich und NLP erfahren, Sebastian?

01:18:14 Welche Tipps hast Du für den KI-Nachwuchs, Sebastian?

:// Über Sebastian Riedel

Sebastian Riedel ist Forscher bei Meta AI Research und Professor für Natural Language Processing und Machine Learning am University College London sowie Mitglied des UCL NLP-Labors. Dort arbeitet er daran, Maschinen das Lesen und Denken beizubringen, an der Schnittstelle zwischen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und dem maschinellen Lernen.

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Von genereller Künstlicher Intelligenz bis zur Super-KI: Mit dem KI-Forscher Connor Leahy sprechen wir über die Singularität, Doomsday-Szenarien und die Chancen extrem fortschrittlicher KI.

Mit Connor haben wir über Fragen gesprochen wie:

Was ist generelle Künstliche Intelligenz, welcher Pfad führt uns zu ihr und womöglich darüber hinaus?

Sind Sci-Fi Doomsday-Szenarien eine reale Bedrohung und wie können wir sie verhindern (wenn wir sie verhindern können)?

Ist Deep Learning weiter der Goldstandard in der KI-Entwicklung?

Wie setzt man Künstliche Intelligenz sinnvolle Ziele?

Nimmt die Forschung die Risiken der KI-Entwicklung ernst?

Müssen Menschen mit Maschinen verschmelzen, um Schritt zu halten?

Den Podcast bei YouTube ansehen: https://www.youtube.com/watch?v=W7iQH9XnfVk

:// Kapitel

00:00 Intro & Sponsoren

04:41 Ist GPT-3 ein Schritt zur GKI?

14:15 Hat KI was mit Intelligenz zu tun?

19:45 Haben Menschen etwas, das KI-Systeme nicht haben?

23:15 Warum brauchen wir generelle Künstliche Intelligenz?

25:30 Wie weit sind wir weg von GKI?

30:30 Erreichen wir die Super-KI mit Deep Learning?

35:00 Welche Deep-Learning-Alternativen gibt es?

38:20 Welche neue Hardware könnte KI nach vorne bringen?

42:00 Die Super-KI ist da - was nun?

48:40 Wie können wir eine Super-KI kontrollieren?

54:00 Nimmt die Forschung die Risiken ernst?

01:01:20 Gute Ziele für KI: Warum ist das so schwierig?

01:05:40 Bremsen praktische Risiken den KI-Einsatz aus?

01:14:10 Statt Kontrolle: Können wir KI mit Werten ausstatten?

01:19:50 Sollten Menschen zu Cyborgs werden?

01:23:00 Ist das Alignment-Problem das größte KI-Problem?

01:30:55 Welche Rolle spielt Generelle KI für Deine Arbeit, Connor?

01:32:40 Wie startet man in die KI-Forschung zu GKI?

01:37:45 Wie kann man mit Connor arbeiten?

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:// Über Connor Leahy

Connor Leahy arbeitet als KI-Forscher beim deutschen KI-Unternehmen bei Aleph Alpha. Dort beaufsichtigt und beteiligt er sich an Forschungsarbeiten zur Entwicklung allgemeiner KI und zur Frage, wie solche Systeme an menschlichen Werten ausgerichtet werden können.

Connor ist außerdem Gründungsmitglied und nomineller Leiter des unabhängigen Forschungskollektivs EleutherAI (eleuther.ai). EleutherAI betreibt offene Forschung zu AGI, Skalierung, Alignment und anderen Themen. Ein Vorzeigeprojekt der Kollektivs ist GPT-Neo (X), ein laufendes Projekt zum Aufbau eines quelloffenen GPT3-ähnlichen Modells.

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BWI:

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KI bei der BWI

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Was fasziniert Menschen an Künstlicher Intelligenz? Und ist KI wirklich intelligent? Mit dem Technikphilosophen Vincent C. Müller sprechen wir über die Philosophie, ihre Rolle in der KI-Forschung, über Denken und über ethische sowie gesellschaftliche Herausforderungen Künstlicher Intelligenz.

Den Podcast bei YouTube ansehen: https://www.youtube.com/watch?v=Fq5GL5v0hyw

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:// Kapitel

00:00 Vorstellung des Themas

03:38 Unsere Sponsoren

06:12 Was ist Philosophie?

10:33 Was trägt die Philosophie zu KI bei?

18:43 Wie hat der KI-Boom Deine Arbeit verändert, Vincent?

25:47 Warum ist der Drang zu Regulierung bei KI so stark?

28:20 Wie wirkt die Wirtschaft auf die Wissenschaft ein?

34:00 KI und der zukünftige Umgang mit Daten

38:00 Was sagt man einem Taxifahrer, der wissen will, ob er von autonomen Autos ersetzt wird?

43:00 Ist Kooperation zwischen Mensch und KI Arbeitsmarkt-Schönfärberei?

48:54 Hast Du Angst um Deinen Job, Vincent?

56:55 Was ist für Dich Denken, Vincent?

01:03:00 Ist Künstliche Intelligenz wirklich intelligent?

01:07:05 Wann akzeptieren Menschen Maschinen als intelligent?

01:11:05 Ist eine Wenn-Dann-Schleife intelligent?

01:15:00 Wer hat die Verantwortung für KI und wann ist sie sicher genug?

01:23:03 Die Angst vor dem philosophischem Zombie

01:29:46 Ist die Frage nach einem künstlichen Bewusstsein sinnvoll?

01:34:44 DIE zwei Fragen

:// Über Vincent C. Müller

Vincent C. Müller ist Professor für Technikphilosophie an der Technischen Universität Eindhoven (TU/e) sowie University Fellow an der University of Leeds, Turing Fellow am Alan Turing Institute, London, Präsident der European Society for Cognitive Systems und Vorsitzender der euRobotics-Themengruppe zu "ethischen, rechtlichen und sozioökonomischen Fragen".

Vincent ist bekannt für seine Forschung zu Theorie und Ethik disruptiver Technologien, insbesondere der künstlichen Intelligenz (KI).

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Danke an unseren Sponsoren: BWI, Borlabs und die Kaffeerösterei „il-gusto!“

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BWI:

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KI bei der BWI

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Danke an die Weidenhäuser Kaffeerösterei „il-gusto!“, einer befreundeten Rösterei aus dem schönen Marburg. Hier wird Spezialitätenkaffee nach nachhaltigen und fairen Prinzipien traditionell im Trommelröster geröstet. Ihr könnt den leckeren Kaffee vor Ort professionell zubereiten lassen oder für Heim-Baristi online bestellen auf www.il-gusto.coffee. Mit dem Gutscheincode "il-gusto!" gibt es fünf Prozent auf den Warenwert beim Einkauf im Webshop.

Unser Deep Mind heute ist Dr. Simone Ehrenberg-Silies. Mit ihr besprechen wir, wie Künstliche Intelligenz die Arbeit verändern könnte.

:// Über DEEP MINDS

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:// Kapitel

00:00 - Vorstellung des Themas

02:25 - Unsere Sponsoren

04:55 - Was ist Technikfolgenabschätzung?

08:36 - Wie erfolgreich ist Technikfolgenabschätzung?

12:10 - Wie schätzt man die Folgen disruptiver Technologien ein?

17:10 - Wie schafft man ein Szenario für Technikfolgenabschätzung?

22:23 - Simone, kannst Du eigentlich noch normal im Supermarkt einkaufen?

25:00 - Ist KI mehr als noch mehr Digitalisierung?

30:40 - Was ist der Unterschied zwischen Digitalisierung und Digitale Transformation?

32:50 - Ist KI eine Fortsetzung der Digitalisierung oder beginnt ein neues Kapitel?

35:21 - Was ist neu an der Automatisierung mit KI?

38:44 - Wie viel Arbeit bleibt uns übrig?

45:00 - Könnte KI sämtliche Jobs ersetzen - und wie bereiten wir uns darauf vor?

52:45 - Könnte unsere Gesellschaft auch bewusst auf KI verzichten?

1:02:28 - "Made by Humans" - wird das ein neues Qualitätssymbol?

1:06:33 - Über das Verhältnis von menschlicher und maschineller Arbeit

1:16:48 - Wie bewerten wir menschliche Intelligenz im Kontext künstlicher Intelligenz?

1:19:17 - Wie viele Fehler darf eine KI im Vergleich zu Menschen machen?

1:29:48 - Wie wirkt sich KI auf den Arbeitsmarkt aus?

1:31:28 - Wie kann man disruptive, exponentielle Szenarien vorhersehen?

1:37:30 - Simone, was glaubst Du persönlich, wie KI unsere Welt verändert?

1:40:12 - Wo kann man sich weiter über KI und Arbeit informieren?

:// Über Dr. Simone Ehrenberg-Silies

Dr. Simone Ehrenberg-Silies ist Seniorberaterin in der VDI/VDE-IT und dort auch Expertin am Institut für Innovation und Technik. Im Unternehmen arbeitete sie zunächst im Bereich Gesellschaft und Wirtschaft und seit 2011 im Bereich Demografie, Cluster und Zukunftsforschung.

Sie beschäftigt sich u.a. mit Fragen der Technologiefolgenabschätzung und leitete von 2014 bis 2016 das Horizon-Scanning der VDI/VDE-IT für das Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag. Heute verantwortet sie diese Tätigkeit als stellvertretende Projektleitung. Ebenso hat sie die stellvertretende Projektleitung des Konsortiums für die Strategische Vorausschau der Digitalen Denkfabrik des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales inne.

Korrekturen:

Die Technikfolgenabschätzung (TA) entstand in den 1960er-Jahren.

Die Übertragung der Studie “THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION?” von Frey/Osborne (2013) auf Deutschland verantwortete das ZEW und nicht das BIBB.

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Willkommen zu einer neuen Folge DEEP MINDS, dem Video-Podcast mit Menschen, die sich mit Künstlicher Intelligenz und Wissenschaft befassen. Ihnen stellen Max und Matthias einfache und schwere Fragen über Technologie, Forschung, Entwicklung und unsere Zukunft.

Unser Deep Mind heute ist Tim Rocktäschel.

DEEP MINDS bei YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=wcPnJtT1yRc

04:10 - Was ist so revolutionär an Machine Learning?

09:55 - Was sind die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?

14:50 - Was sind Risiken des unüberwachten Lernens?

23:16 - Wie geht die KI-Branche mit der Herausforderung "Black Box" um?

26:42 - Was ist eine Belohnung für ein KI-System?

32:40 - Was ist der Unterschied zwischen modellbasiertem und modellfreiem bestärkenden Lernen?

39:05 - Praxisbeispiel: KI für autonomes Fahren

44:58 - Was ist das Ziel von Reinforcement Learning?

50:52 - Der Unterschied zwischen KI-Lernen und menschlichem Lernen

57:57 - Was ist die Herausforderung für KI bei alten Atari-Spielen wie Montezumas Revenge?

1:07:29 - Nethack Challenge: Die Vorteile von prozedural generierten Umgebungen für das KI-Training

1:22:44 - Was soll die Nethack Challenge bewirken?

1:25:20 - Warum befasst Du Dich mit KI und bestärkendem Lernen, Tim?

1:36:24 - Was ist ein guter Einstieg ins Reinforcement Learning?

Mit Tim haben wir über Reinforcement Learning in offenen Umgebungen gesprochen, wie funktioniert die KI-Trainingsmethode, wofür ist sie besonders gut geeignet und wofür weniger, welche unterschiedlichen Ansätze gibt es und was ist ihr langfristiges Potenzial?

Außerdem haben wir uns mit Tim über NetHack unterhalten, ein beinhartes und zufallsgeneriertes Videospiel aus 1987. Tim erklärt uns, weshalb gerade ein so altes Spiel eine gute Methode sein könnte, um Reinforcement Learning voranzubringen und einen Schritt zu machen in Richtung gesunder Menschenverstand für Künstliche Intelligenz.

Mehr zu Nethack und Tims Challenge:

https://mixed.de/nethack-altertuemliches-videospiel-soll-ki-entwicklung-voranbringen/

Über Tim Rocktäschel:

Tim ist Forscher bei Facebook AI Research (FAIR) London, Associate Professor am Zentrum für künstliche Intelligenz im Fachbereich Computer Science am University College London und Stipendiat des Europäischen Labors für Lernen und intelligente Systeme (ELLIS). Davor war Tim Postdoc-Forscher für Reinforcement Learning an der Universität Oxford, Junior Research Fellow für Informatik am Jesus College und Stipendiat für Informatik am Hertford College.

Tim promovierte am University College London unter der Leitung von Sebastian Riedel und wurde 2013 mit einem Microsoft Research Ph.D. Scholarship und 2017 mit einem Google Ph.D. Fellowship ausgezeichnet.

Viel Spaß!

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