Deep Learning

Die Algorithmen von Open AI haben erstmals den derzeit besten menschlichen Spieler in Dota 2 geschlagen: In einem Turnier hat sich die KI gegen das E-Sports-Team OG durchgesetzt - auch mit der Verwendung einer unüblichen Strategie.

Der Wissenschaftsverlag Springer Nature hat sein erstes Buch herausgegeben, das nicht von einem Menschen verfasst wurde: Ein Algorithmus hat eine Zusammenfassung der aktuellen Forschung im Bereich Lithium-Ionen-Akkus erzeugt.

Artikel mit Zitaten zu belegen, ist eine wichtige Regel auf Wikipedia. Ein selbst entwickeltes KI-System soll helfen, Beiträge ohne Zitate oder mit schlechter Quellenlage zu finden. Dafür hat das Team mit Autoren und Lesern zusammengearbeitet.

Mit der AI Platform will Google seinen Cloud-Kunden ein vollumfängliches Paket bieten, um KI-Modelle im Team zu erstellen und zu verwenden. Das Unternehmen hat außerdem seine einzelnen KI-Angebote verbessert, darunter auch AutoML.

Mit Glow will Facebook ein einheitliches Framework zum Beschleunigen von KI-Modellen erstellen. Der erste Glow-Compiler für ein dediziertes Hardware-Backend ist nun verfügbar. In der Linux-Community sorgte die Hardware-Unterstützung für Diskussionen.

Entwickler können sich mit den AWS DL Containers die Einrichtung einer Umgebung für ihre Machine-Learning-Programme sparen. Die Docker-Container sind zu gängigen Frameworks wie Apache MXnet und Google Tensorflow kompatibel.

Die Forscher Yann LeCun, Geoffrey Hinton und Yoshua Bengio gelten als Pioniere der Erforschung neuronaler Netzwerke und des sogenannten Deep Learnings. Die ACM hat die drei Informatiker mit dem Turing Award ausgezeichnet.

Wissenschaftler entwickeln Tossingbot, einen Roboterarm, der verschiedene Objekte selbstständig werfen und greifen kann. Dabei muss er Flugeigenschaften beachten. Nach 14 Stunden Training wirft er trotzdem genauer als ein Mensch.

Unaufmerksamkeit oder Zorn am Lenkrad sind weder für den Fahrer noch für andere Verkehrsteilnehmer gesund. Das US-Startup Affectiva hat ein KI-System entwickelt, das Emotionen erkennen kann und bei negativen Gefühlen gegensteuern soll.

Commander Sisko und die Ferengi sehen dank Machine Learning schärfer aus als normal: Das liegt an der Arbeit eines Fans, der kleine Teile der Serie Star Trek: Deep Space Nine auf 1080p und den Vorspann sogar in 4K hochskaliert. Das soll CBS einen Anreiz geben, die Serie nachzubearbeiten.

Microsofts Textworld ist ein textbasiertes Rollenspiel, das KI-Systeme trainieren soll. Darüber lassen sich viele zufallsgenerierte Szenarien erstellen. Die können die Entwickler auch selbst einmal ausprobieren.

GTC 2019 Anhand eines kleinen Bildeditors stellt Nvidia das neuronale Netzwerk Gaugan vor. Dieses erstellt Felsen, Wasser und Wälder aus einfachen Flächen. Das funktioniert auf den ersten Blick schon ganz gut.

GTC 2019 Nach Baidu und Google nun auch Alibaba und Amazon: Weitere Cloud-Anbieter setzen die Tesla T4 von Nvidia ein. Sie eignet sich dank Turing-Technik für Training, Inferencing oder Video-Transcoding.

Die Tensorflow 2.0 Alpha soll einfacher werden: Das erreicht Google, indem alle bis auf eine API gekürzt werden. Außerdem veröffentlicht das Unternehmen Tensorflow Lite, eine Variante, die KI-Software für mobile Geräte trainieren und anpassen kann.

Um Machine-Learning-Modelle künftig noch schneller in sogenannten Edge-Geräten zu verwenden, verkauft Google nun wie angekündigt seine Edge-TPU. Diese gibt es als Entwicklerboard, als System-on-Module oder USB-Beschleuniger.

Marketing statt Wirklichkeit: Laut einem Bericht der Firma MMC scheinen 40 Prozent der europäischen KI-Startups gar nichts mit künstlicher Intelligenz zu tun zu haben. Dass die betroffenen Unternehmen das nicht richtigstellen, hat wohl einen Grund: Geld.

OpenAI entwickelt ein MMO-Spiel für neuronale Netzwerke. Dabei treten viele unabhängige KI-Agenten gegeneinander an - mit dem Ziel, so lange wie möglich zu überleben. Dabei erkennen die Forscher Parallelen zum Verhalten von Tieren und Menschen.

Mit dem Taxi oder mit der Bahn zum nächsten Termin? IBMs App Mobile Advisor soll Anwender anhand von Verkehrs- und Wetterbedingungen beraten. Grundlage ist der KI-Dienst Watson. Voraussetzung ist mindestens 4G.

Datensätze für KI-Projekte zu bekommen ist schwierig. Das in Südkorea gegründete Unternehmen Superb AI hat sich darauf spezialisiert, für Kunden maßgeschneiderte Datensätze zu generieren. Dabei setzt das Startup seinerseits KI ein.

Eine kleine Kamera, die nicht nur Bilder aus ihrer Umgebung aufnimmt, sondern die Aufnahmen auch gleich analysiert, hat das US-Unternehmen Xnor.ai entwickelt. Die mit KI arbeitende Kamera könnte beispielsweise in autonom fahrenden Autos eingesetzt werden.

Ein aktueller Fall zeigt, dass die Linux-Kernel-Community weiter große Probleme hat, Patches und Bug-Fixes in stabile Kernel-Versionen einzupflegen. Der dafür genutzte Machine-Learning-Ansatz ist offensichtlich auch keine Lösung.

Der KI-Chef von Facebook möchte die aktuelle Herangehensweise an Deep-Learning-Probleme gern völlig neu denken. Dazu gehört eine Programmiersprache, die effizienter ist als Python, ebenso wie neue Hardware, die nicht nur Matrizen multipliziert.

Als Besitzer eines Basketballteams hat sich Steve Ballmer für AWS statt Microsoft Azure entschieden, um die Software Courtvision zu entwickeln. Darüber können Zuschauer Spiele aus verschiedenen Perspektiven erleben. "Das ist verdammt cool", sagt er.

Der Browserhersteller Mozilla will Fehler in seiner Software schon entdecken, bevor der Code dafür in die Quellen eingepflegt wird. Genutzt wird dazu ein System auf Basis von Machine-Learning, das von Spielehersteller Ubisoft stammt.

Emotionen in Stimmen zu erkennen, ist für die Forscher von Affectiva durch die wenigen Trainigsdaten nicht leicht. Trotzdem konnten sie ein neuronales Netzwerk trainieren, das verschiedene Sprachen versteht. Das soll für viele Dinge hilfreich sein, etwa für die Erkennung psychologischer Störungen.

Per Machine Learning Kanten zu glätten, bringt in der Praxis bessere Bildraten, wie Final Fantasy XV zeigt. Nutzer können sich davon jetzt auch im derzeit preiswerteren 3DMark-Benchmark überzeugen - Turing-Grafikkarte vorausgesetzt.

Per KI-Software wollen Wissenschaftler des Fraunhofer-Institutes die Merkmale von Fake-News und Hate Speech erkennen und filtern. Das seien oft merkwürdige Formulierungen und Beleidigungen. Für subtilere Kommentare könnte das nicht ausreichen.

Es ist nicht lange her, dass IBMs Gesichtserkennung schwach bei der Erkennung von Hautfarben und Geschlecht war. Der Datensatz Diversity in Faces soll das ändern. Er steht auch anderen Forschern auf Anfrage zur Verfügung.

Der Linux-Kernel soll ein eigenes Teilsystem für KI-Beschleuniger erhalten. Einige Entwickler der Linux-Grafiktreiber halten das aber für eine sehr schlechte Idee, immerhin seien die Unterschiede zu GPUs minimal.

Das Software-Unternehmen Google erweitert seine finanzielle Unterstützung für Wikipedia und ermöglicht dem Projekt zudem kostenlosen Zugriff auf verschiedene Cloud- und Machine-Learning-APIs. Dazu gehören die automatisierte Übersetzung, eine eigene Suche oder die Digitalisierung von Büchern.

Anscheinend hat IBM Watson Workspace nicht genug Resonanz bei Kunden gefunden. Dabei hatte die Kollaborationssoftware Potenzial, indem Watson wichtige Konversationen gefiltert hat. Allerdings fehlten in der Betaversion viele Dinge, etwa Videochat.

Obwohl im US-Bundestaat Illinois stärkere Regeln gegen das ungefragte Sammeln von biometrischen Daten existieren, bleibt dieses Vorgehen für Google wohl weiterhin legal. Das Unternehmen erstellt Gesichtsprofile in Google Photos, um Bilder nach Personen zu durchsuchen. Das ist standardmäßig aktiviert.

Auf der Suche nach Stalkern haben die Veranstalter auf einem Taylor-Swift-Konzert Gesichtserkennung und eine Bilddatenbank eingesetzt. Besucher wurden unbemerkt gescannt, während sie auf ein Video schauten. Laut US-Hausrecht ist das wohl legal.

Clarity können Webseitenbetreiber als Javascript-Plugin einbetten, um das Verhalten ihrer Besucher zu verfolgen. Microsofts Software wertet diese Daten aus und kann mit Machine Learning Muster erkennen - etwa welche Elemente besonders häufig geklickt oder übersehen werden.

Mit Hilfe von Deep Learning untersuchen die Finanzbehörden unter anderem die Panama Papers. Die Fahnder können mit Hilfe des Computers trotz der immer größeren Datenflut auffällige Steuererklärungen erkennen.

Deepminds Alphazero-KI konnte sich durch Trial and Error drei der bekanntesten Strategiebrettspiele selbst beibringen und die jeweiligen Meister deutlich besiegen - und die sind schon seit einiger Zeit keine Menschen mehr.

Um den Schutz der Kommunikationstechnik des Bundes "fortlaufend gewährleisten zu können", nutzt das BSI "Verfahren des maschinellen Lernens", lässt die Bundesregierung durchblicken. Auch das BKA verwendet KI für Datenanalysen. Was die Geheimdienste auf diesem Sektor machen? "Streng geheim."
Ein Bericht von Stefan Krempl

Der von Tumblr eingesetzte Bilderkennungsalgorithmus ist sehr ungenau: Statt Nacktheit markiert er Zeichnungen von Einhörnern und den US-Politiker Joe Biden. Das Unternehmen hat knapp zwei Wochen, bis die neue Nutzungsbedingung in Kraft tritt und die Software endgültig über Inhalte entscheidet.

Die Zahl der Anime-Produktionen steigt weltweit, die Zahl der Zeichner hingegen nicht in gleichem Maße. Japanische Forscher haben daher eine automatisierte Kolorierung entwickelt, die Charaktere mit Hilfe von künstlicher Intelligenz einfärben kann.

Ein Unternehmen aus Südkorea arbeitet daran, Stimmen reproduzierbar und neu generierbar zu machen. Was für viele Branchen enorme Kosteneinsparungen bedeutet, könnte auch eine neue Dimension von Fake News werden.
Ein Bericht von Felix Lill

Sie sollen von selbst Rennen fahren: AWS Deepracer sind Miniaturfahrzeuge für Hobbybastler, die mit KI-Werkzeugen von AWS das Fahren lernen sollen. Das Unternehmen will zudem künftig Rennen veranstalten, bei denen sie gegeneinander antreten.

Anhand von Spieleklassikern wie Montezuma's Revenge haben Wissenschaftler von Uber neue Algorithmen zur Wegfindung ausprobiert - und dabei nach eigenen Angaben in Pitfall erstmals überhaupt Punkte für eine KI eingefahren.

Um mehr Leistung zu erreichen, hat Nvidia den DGX-2 auf den DGX-2H aktualisiert: Das System für Deep Learning nutzt weiterhin Tesla V100, jedoch mit 450 Watt statt 350 Watt und somit höheren Taktraten unter Last. Zudem gibt es einen schnelleren 24-Kern-Prozessor.

Forscher der New York University haben ein Verfahren entwickelt, um biometrische Zugangssysteme auszutricksen. Sie nutzen die Arbeitsweise von Fingerabdruckscannern aus, um diese mit gefälschten Fingerabdrücken zu überlisten.

Programme zum Maschinenlernen stellen andere Herausforderungen an Entwickler als die klassische Anwendungsentwicklung, denn hier lernt der Computer selbst. Wir geben eine Übersicht über die wichtigsten Entwicklerwerkzeuge - inklusive Programmierbeispielen.
Von Miroslav Stimac

Der Sprecher erscheint etwas künstlich? Ist er auch: Die chinesische Nachrichtenagentur Xinhua hat zusammen mit dem Suchmaschinenbetreiber Sogou ein auf Maschinenlernen und KI basierendes System entwickelt, das Avatare Nachrichten in verschiedenen Sprachen präsentieren lässt.

Wer braucht schon Gesichtserkennung? In China wird ein Überwachungssystem entwickelt, das Bürger an ihren einzigartigen Gangarten erkennt. Die Software soll sich auch von absichtlich anderem Laufen nicht täuschen lassen. Ganz in Echtzeit funktioniert das aber noch nicht.

Um risikoreiche Filmprojekte sicherer finanzieren zu können, entwickeln Forscher von 20th Century Fox ein neuronales Netzwerk, das die Vorlieben von Kinogängern analysieren soll. Daraus errechnet das System Filmtrends des kommenden Jahres.

Mittels Bilderkennung aus Kamerabildern will die EU künftig den Risikofaktor von Einreisenden ermitteln. Dazu werden zwei Schritte notwendig: das Eingeben von Personalien vor der Einreise und ein Kontrollieren dieser an der Grenze selbst. Die EU will damit illegale Einwanderer schneller filtern.

Wichtige Patches, die in stabilen Kernel-Versionen landen sollten, werden von der Linux-Community oft vergessen oder übersehen. Abhilfe schaffen soll offenbar Machine Learning, wie die Entwickler Sasha Levin und Julia Lawall erklären.