Jeff Hawkins – On Intelligence

„On Intelligence – How a new understanding of the brain will lead to the creation of truly intelligent machines“ – ein vielversprechender Buchtitel. Jeff Hawkins fordert eine top down Theorie für die Funktionsweise des Gehirns um Intelligenz zu verstehen. Er hat seine memory-prediction framework Theorie des Gehirns entwickelt, die er in diesem Buch ausführlich vorstellt. Für einen Laien wie mich klingt das alles sehr plausibel.

In seiner Firma Numenta wird das Reverse Engineering der Neocortex versucht, um maschinelle Intelligenz auf eine völlig neue Basis zu stellen.

Das Buch:
Jeff Hawkins – On Intelligence

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Machine Learning Prag 2018

Prager Frühling – und wir sind wieder dabei: zum zweiten Mal haben wir heuer die Machine Learning Konferenz in Prag besucht. Diesmal waren wir fünf Kollegen aus dem ML Team dabei.

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Die Anzahl der Teilnehmer hat sich seit letztem Jahr fast verdoppelt und so sind wir ins Rudolfinum, die tschechische Philharmonie, übersiedelt – ein beeindruckendes Ambiente!

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Es gibt in Prag eine lebendige ML Community und es macht Spaß teilhaben zu dürfen. Ein dichtes Programm mit interessanten Beiträgen aus sehr vielfältigen Anwendungsgebieten und technische Erfahrungsberichte. Und Party…

Videos

Präsentationen

 

 

Life in the Age of Artificial Intelligence

Prof. Yuval Noah Harari spricht in einem Video für die JDDiscovery Konferenz über die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf unsere Gesellschaft, Kultur und Wirtschaft. Eine der größten Revolutionen der Menschheitsgeschichte hat begonnen. Was sollen wir 2018 an den Schulen und Universitäten den Kindern und Studenten lehren, damit sie den Anforderungen von 2030 oder 2040 gewachsen sind?

Die Revolution wird in mehreren Schritten erfolgen, aber was genau passieren wird weiß heute keiner. Wenn wir die Entwicklungen beeinflussen wollen, dann müssen wir uns aber heute darum kümmern.

Yuval Harari ist der Autor der beiden Bestseller „Eine kurze Geschichte der Menschheit“ und „Homo Deus – Eine Geschichte von Morgen“.

Menschliches Denken als Hindernis für die Entwicklung von KI Gehirnen?

Es geht wieder um Go…
AlphaGo, die KI Software von Google hat im März 2016 den Go-Profi Lee Sedol in einem Aufsehen erregenden Turnier mit 4:1 klar besiegt. Das jüngste Kind aus der AlphaGo-Familie mit dem Beinamen Zero ist nun gegen seinen älteren Bruder angetreten, jenes System das Lee Sedol besiegt hat, und hat 100:0 gewonnen.

Das neue System ist von der Architektur her einfacher und benötigt weniger Hardware. Der wesentliche Unterschied aber ist: das System bekam keinerlei Hinweise auf gute Strategien. Man brachte ihm lediglich die Spielregeln bei – keine menschlichen Partien als Trainingsinput! Nach drei Tagen (und 4.9 Mio Partien gegen sich selber) schlug AlphaGo Zero seinen älteren Bruder…

Artikel:
Spiegel Online: Ein Gott braucht keinen Lehrmeister
Engadget: Google’s AlphaGo AI no longer requires human input to master Go

 

Drei Prinzipien für sichere AI

Wie können wir superintelligente AI nützen und uns gleichzeitig vor den Gefahren schützen? AI-Pionier Russell Stuart erklärt in einem TED Talk seinen etwas ungewöhnlichen Ansatz: Roboter mit Unsicherheit.

Seine drei Prinzipien für eine Human-compatible AI:

  1. The robot’s only objective is to maximize the realization of human values
  2. The robot is initially uncertain about what those values are
  3. Human behavior provides information about human values