Big Data

Künstliche Intelligenz

Und das „Ich“

Überblick

Big data – 2 Beispiele

David Kriesel: Spiegel Mining

Cambridge Analytics: Ocean Diagramm

Intelligenz – Wie funktioniert das?

Neuronale Netze

Zukunktsperspektiven/Kaffeesatzleserei

Big Data – 2 Beispiele

Was ist überhaupt Big Data?

Wikipedia: Zu groß bzw schnell-lebig für klassische EDV

Alternativ: Viele Daten über einen bekannten Vorgang

Big Data ist wichtig für:

Training von neuronalen Netzen

Analyse von Korrelationen

Für Inferenz ( Daten -> Model )

David Kriesel: Spiegel Mining

Analyse über Spiegel Online

2+ Jahre Datensammlung

700k Artikel

Nur Meta-Daten

Viele Analysen:

http://www.dkriesel.com/

David Kriesel: Spiegel Mining

Urlaub im Spiegel

David Kriesel: Spiegel MiningP

ers

on

Zeit

David Kriesel: Spiegel Mining

Keyword Graph

David Kriesel: Spiegel Mining

Cambridge Analytics

Behauptung:

Kategorisierung und Manipulation von Menschen

durch Analyse von Facebook Likes

Openness

Conscentiousness

Extroversion

Agreeableness

Neuroticism

Cambridge Analytics

Fake or Real?

2012: Likes Sexuelle Orientierung(88%),

Hautfarbe(95%),

Partei(85%)

Wichtigstes Ziel: Finden von unentschlossenen Wählern

Zusätzliche Quellen

Cambridge Analytics

Potentielle Gefahr: Gerrymandering

Von: https://en.wikipedia.org/wiki/Gerrymandering_in_the_United_States

Quelle: sz online

Cambridge Analytics

Fake or Real?

2012: Likes Sexuelle Orientierung(88%),

Hautfarbe(95%),

Partei(85%)

Wichtigstes Ziel: Finden von unentschlossenen Wählern

Zusätzliche Quellen

Kann man Menschen mit 5 Parametern kategorisieren?

Das Gehirn – Fakten–Rate-Spiel Anzahl Neuronen

100 Milliarden

Mensch X == 1 100 Milliard.

Abstand Sonne

Anzahl Synapsen(=Anschlüsse) pro Neuron

1000 Synapsen

Länge Axonen(Datenleitung zwichen Neuronen)

bis zu 1m lang

Anzahl Glia-Zellen(Aufbau, Säuberung, Erinnerung)

50 x 100 Milliarden

Was lässt Blut-Hirn-Schranke durch

Fettlösliche Stoffe

Das Gehirn – Sehzentum

Henry Vandyke Carter - Henry Gray (1918) Anatomy of the Human Body

Sehzentrum „sieht anders aus“

Bei den meisten Menschen sehrähnlich genetische Information

Neuronale Netze – das Neuron

Neuron Ist entweder „an“ oder „aus“

Ist „an“ ab einem gewissen Schwellenwert

Wenn „an“ gibt „Aktionspotential“ an verbundene Neuronen weiter

Spitzen-Netze (spiked networks):

Wahrscheinlichkeit entscheidet

ob an oder aus

Neuronale Netze - Verknüpfung

Neuron

Neuron

Neuron

Neuron

Neuron

Neuron

Neuron Neuron Neuron

Eingangsschicht

Versteckte Schicht

Ausgangsschicht

Recurrent nets =

Wiederkehrende

Netze

Neuronale Netze - Verstärkung

Neuron

Neuron

Neuron Neuron

VerstärkerVerstärker Verstärker

#(Parameter) = #(Versteckte Schichten) * N^2

(N = Anzahl Neuronen pro Schicht)

Neuronale NetzeEingangsschicht

Versteckte Schicht

AusgangsschichtWie funktioniert die Intelligenz?

Parameter Verbesserung durch Training

Differenzierbarer Ausgang (z.b. Anzahl Minuten)

Verbessert sich das Ergebnis, wenn man eine einzelne Synapsenverstärkung ändert?

Problem: N^2-Dimensionale Minimumsuche

Nicht diff. Ausgang (richtig oder falsch, Begriffe)

Beispiel: Verbessere Verstärkung in Synapsen, dieviel benutzt worden sind (bei richtigem Ergebnis).

Komplexer, Problem mathematisch schwer faßbar

Neuronale Netze – Vergleich

GehirnAufbau ähnlich zu Sehzentrum

Nur ein Kommunikationskanal

Unbegrenzte „Energie“

Neuronale Netze

Was ist möglich:

Farbe in Schwarz-Weiss Bildern

Ton in Stummfilmen

Automatische Übersetzung

Klassifizierung von Objekten in Fotos

Automatische HandschriftGenerierung

Automatisches Spielen von(einfachen) Computerspielen

Von:https://research.googleblog.com/2014/09/building-deeper-understanding-of-images.htmlhttps://research.googleblog.com/2015/07/how-google-translate-squeezes-deep.html

Neuronale Netze – Tiere

Fadenwurm – „echte“ Intelligenz

300 Neuronen

1000 Zellen

Bob

Goldstein http://labs.bio.unc.edu/Goldstein/movies.html

Neuronale Netze

Timothy Busbice www.connectomeengine.com

Zukunftsperspektiven

Gibt es künstliche Intelligenz?

Zukunftsperspektiven

sad

Zukunftsperspektiven

sad

Zukunftsperspektiven

Gibt es künstliche Intelligenz?

Ja!

Können wir diese produzieren?

Maus: 22 Mio Neuronen

Skalierung auf „normalen“ Computer schlecht

Möglichkeit: Gehirn ist besser

Zukunftsperspektiven

Gibt es eine Superintelligenz?

Im Prinzip: Ja!

Andere (mehr) Kommunikationskanäle

Quanten Computer

Zukunftsperspektiven

Was wird aus mir?

Großer Wandel in

Arbeitswelt

Kultur

Politik

Aufgabe

Welche Berufe sind in Zukunft in Gefahr, durch AI

ersetzt zu werden?

Zukunftsperspektiven

+++ Berufe mit Menschen

+ Wissensbasierte Berufe

- Design/Kunst

--- körperliche Berufe

Von: https://github.com/alexjc/neural-doodle