Sagemaker ist eine Plattform für das Erstellen von maschinellen Lernalgorithmen. AWS gibt dem Kunden Tools an die Hand, die das Training von Modellen möglichst einfach machen soll. Viele Frameworks sind bereits vorinstalliert, per Docker können auch eigene genutzt werden.
Adobe zeigt einen Ausblick auf neue Fähigkeiten von Photoshop CC, mit denen Anwender viel Zeit beim Freistellen von Objekten sparen sollen. Mit einem Klick werden selbst komplizierte Motive freigestellt.
Hillary Clinton sieht die USA "völlig unvorbereitet" auf die wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Auswirkungen künstlicher Intelligenz. In einem Interview fragt die frühere US-Außenministerin, was mit den Millionen Menschen geschehen solle, die dann keine Jobs mehr hätten.
Der Robotikexperte Anthony Levandowski hat eine Kirche gegründet, die eine künstliche Intelligenz als Gottheit verehrt. Zum Glück treten andere solchem Quatsch entgegen.
Googles AutoML entwickelt sich. Jetzt kann das System komplexere Modelle selbstständig erschaffen - ohne menschliche Hilfe. Das neue Modell heist Nasnet und soll bei der Bild- und Objekterkennung sehr effizient sein.
Raja Koduri hat als Architekt neuer Grafiklösungen viel Erfahrung bei Apple und dann bei AMD gemacht. Jetzt wechselt er zu Intel - ein erstes Zeichen für die Entwicklung von eigenen Grafikkarten.
Computer (sehr leicht): Zumindest Profi-Gamer besiegen künstliche Intelligenzen im Echtzeitstrategiespiel Starcraft sehr schnell - trotz 19.000 APM. Die Systeme haben einfach noch nicht genug Trainingsdaten. Das Potenzial zu siegen ist jedoch da.
Künstliche Intelligenz ist ein Trend, trotzdem scheinen nur wenige Unternehmen diese überhaupt zu nutzen. Das Problem: zu wenig Fachkräfte, die fast alle direkt zu Google, Amazon und Microsoft gehen.
IBMs neue neue Cloud Private soll besonders für Entwickler interessant sein, die ihre Programme mit Public-Cloud-Diensten verknüpfen, ihre Daten aber privat verwalten wollen. Die Plattform unterstützt gängige Open-Source-Software wie Kubernetes und Openstack.
Prominente, Tiere oder Fahrzeuge: Nvidias maschineller Lernalgorithmus generiert möglichst realistische Bilder. Die Vorlage stellen 30.000 Referenzbilder. Momentan sind die Ergebnisse noch nicht ohne Fehler - es sei denn ein zweiköpfiges Pferd ist erwünscht.
Das Team von Vicarious AI arbeitet an einem maschinellen Lernalgorithmus, der automatisch Captchas verschiedener Anbieter lösen kann. Anders als vegleichbare Systeme nutzt das Recursive Cortical Network (RCN) aber nur einzelne Klartextbuchstaben als Referenz. Das Ergebnis soll trotzdem besser sein.
Ein Motorrad, ein Mensch, ein Roboter: Der Motobot ist ein Roboter, der ein Motorrad steuern kann. Hersteller Yamaha hat ihn auf der Rennstrecke gegen den mehrfachen Weltmeister Valentino Rossi fahren lassen.
Wird "Zoomen und Verbessern" bald Realität? EnhanceNet-PAT ist ein Lernalgorithmus, der durch Mustererkennung Bilder hochauflösender machen kann. Das Vorbild für das maschinelle Lernen ist der Mensch selbst.
Huaweis Video Player, Appstore und KI-Schnittstelle kommen auf Smartphones und Tablets. Es soll Entwicklern einfacher gemacht werden, Apps für den Kirin-970-Chip zu programmieren. Das sei ein erster Schritt zur "digitalen Seidenstraße".
So schick kann Elektromobilität sein: Honda zeigt auf der Automesse in Tokio einen Sportwagen mit E-Antrieb. Der Zweisitzer soll mit einem KI-System ausgestattet werden.
Adobes Project Scribbler ist ein maschineller Lernalgorithmus, der selbstständig Skizzen und Fotos einfärben kann. Anhand von Referenzbildern errät er Ethnie, Alter und Geschlecht von Abgebildeten, sodass sogar Albert Einstein Farbe im Gesicht bekommt.
Für KI, Machine Learning und Big Data: Cray for Azure soll die Rechenleistung von Supercomputern in der Cloud für Kunden bereitstellen. Damit werden Cray-Systeme für mehr als nur wissenschaftliche Einrichtungen interessant.
Amazon beteiligt sich an einem Projekt für künstliche Intelligenz in Baden-Württemberg. Auch Facebook, die Automobilkonzerne und die Max-Planck-Gesellschaft sind dabei.
Huawei setzt mit dem Mate 10 Pro auf künstliche Intelligenz, im Alltag merken Nutzer davon allerdings noch nicht viel. Das Gerät ist jedoch auch unabhängig davon ein gutes Smartphone mit leistungsfähigem Prozessor und starker Kamera - die Software benötigt vor dem Marktstart aber noch ein wenig Feinschliff.
Das Tamagotchi hat unser Verständnis von Elektronik in den 90ern mitgeprägt, jetzt kündigt Bandai zum Jubiläum eine neue Version an. Das neue Ei mit dem virtuellen Haustier soll so aussehen wie das Original und die gleichen Funktionen bieten, aber etwas kleiner sein.
Als Lake Crest entwickelt, möchte Intel den Nervana NNP noch in diesem Jahr veröffentlichen. Die Prototypen der ASICs laufen bereits, einer der Kunden für den KI-Chip wird Facebook.
Mit dem Mate 10 Pro hat Huawei sein neues Smartphone mit KI-System-on-a-Chip vorgestellt: Das Gerät kommt mit dem neuen Prozessor Kirin 970, der eine integrierte Neural Processing Unit hat. Beim Display setzt Huawei auf das aktuell angesagte 2-zu-1-Format, bei den Kameras kommt ein Dual-System zum Einsatz.
Gluon ist ein weiterer Schritt in Richtung standardisierter APIs für neuronale Netze. Die Schnittstelle ist sowohl mit Microsofts Cognitive Toolkit als auch mit Apache Mxnet kompatibel. Sie skaliert mit mehr als 500 GPUs und soll mit wenig statt viel Daten umgehen können.
Wer war in welchem Video zu sehen? Auf Pornhub werden in Zukunft Darsteller anhand von Bilderkennung automatisch entsprechenden Videos zugeordnet. Später sollen auch Kriterien wie Körpermerkmale und Drehort analysiert werden können. Ein wichtiger Bestandteil: die Community.
Mit Hilfe von mehreren Mikrofonen erkennt Fujitsus Übersetzungsgerät Gesprächspartner im Raum und deren gesprochene Sprache. Es übersetzt automatisch und ohne jede Interaktion. Ganz ohne die Cloud kommt aber auch dieses System nicht aus.
Besser spät als nie: Alibaba will reichlich in die Forschung von Quantencomputern, Machine Learning und IoT investieren - mit Hilfe von renommierten Instituten wie dem MIT und Princeton. Sich gegen bereits etablierte Konkurrenten wie Microsoft und Google durchzusetzen, wird trotzdem nicht leicht.
Wie ist das Wetter? Wo ist das nächste Burger-Restaurant? Nutzer können künftig Cortana in Skype um Hilfe fragen. Der Sprachassistent analysiert auch Chatverläufe, um automatisch Vorschläge anzubieten.
Maschinelles Lernen und Bilderkennung finden immer mehr Anwendung. Im Trend liegt das Animieren von Bildern und Emoticons. Facebook arbeitet gemeinsam mit Forschern an einer eigenen Lösung. Ein erstes Ergebnis: eine noch mehr lächelnde Mona Lisa und wütende Profilbilder.
Hardwarehersteller Sifive zeigt das erste 64-Bit-Quadcore-SoC auf Basis des freien Befehlssatzes RISC-V. Der Chip ist für den Embedded-Markt mit Linux-Einsatz gedacht und konkurriert klar mit ARM-Chips.
Drei Klassen und eine Webcam: Teachable Machine ist ein kleines Programm von Google, mit dem Nutzer das Konzept von maschinellem Lernen verstehen sollen. Es nutzt dazu die quelloffene Bibliothek Deeplearn.js. Das Besondere: Es funktioniert lokal im Browser statt über die Cloud.
Am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen ist die Software für die Herstellung von virtuellen dreidimensionalen Avataren entwickelt worden. Jetzt besitzt Amazon das Startup Body Labs, dessen Technik für Online-Kleidungsverkauf nützlich ist.
Oracles neue AI Cloud Platform soll für Kunden die Tools und die Hardware zum Erstellen eigener Lernalgorithmen bereitstellen. Auch in der Mobile Cloud können interaktive Chatbots erstellt werden. Allerdings ist die Konkurrenz mit Salesforce, Microsoft und Co. relativ stark.
IBMs Watson Workspace ist eine Antwort auf Slack, Microsoft Teams und Ähnliches. Mit Watsons Hilfe hat das Programm Potenzial. Unser Ersteindruck ist jedoch: noch nicht fertig.
Neuromorphic Computing statt Deep Learning: Loihi heißt Intels neuer Testchip, der künstliche Neuronen und Synapsen für künstliche Intelligenz nutzt und selbstlernend sein soll.
PixelNN kann unscharfe oder unvollständige Bilder rekonstruieren. Der Algorithmus sei dabei präziser als ähnliche Projekte. Die Entwickler nutzen ein neuronales Netz, um bereits jetzt relativ genaue Ergebnisse zu liefern.
Supercomputer Watson sollte der klügste Computer der Welt werden und dem Unternehmen unter Chefin Virginia Rometty Milliarden bringen. Doch der Rechner enttäuscht.
133Kommentare/Von Matthias Kamp
(Wirtschaftswoche),Michael Kroker
(Wirtschaftswoche),Sven Prange
(Wirtschaftswoche)
Wissenschaftler haben einen neuen Algorithmus programmiert, der aus einem einzelnen Bild ein 3D-Modell eines Gesichts konstruiert. Über ein Web-Interface kann die Methode ausprobiert werden - mit stellenweise bereits guten Ergebnissen.
Ein Blick in das APK des jüngsten Updates für Google Fotos gibt einige Hinweise darauf, dass der Start von Googles neuem Fotoerkennungsalgorithmus Lens kurz bevorsteht. Außerdem sei es in Zukunft für die Nutzer möglich, die Timestamps ihrer Fotos ändern zu können - hilfreich für die Sortierung.
ONNX soll Entwicklern eine homogene Plattform für die Entwicklung von KI-Applikationen bieten. Microsoft und Facebook kooperieren, um ihre Frameworks zu vereinheitlichen. Die Community kann das Projekt auf Github einsehen.
In einem Blogpost stellt Uber Michelangelo vor. Das ist ein Machine-Learning-System, das für viele Unternehmensprojekte eingesetzt wird. Die Basis sind zahlreiche Open-Source-Programme und eigene Softwareentwicklungen.
Huaweis Atlas-Plattform nutzt Fusionserver-G-Systeme, um Ressourcen für Kunden in der Cloud bereitzustellen. Das Besondere: Sie soll sich für ressourcenaufwendige Anwendungen wie KI eignen.
Pixelmator Pro integriert Apples Core-ML-Schnittstelle, um Funktionen wie Bilderkennung zu realisieren. Die Software soll im Vergleich zur Adobe Creative Cloud besonders preisgünstig und daher für "jedermann" sein - vorausgesetzt "jedermann" ist Mac-Nutzer.
Ifa 2017 Der Kirin 970 ist Huaweis neuer Smartphone-Chip. Dank fest verdrahteter künstlicher Intelligenz soll er für bessere Fotos sorgen und die Akkulaufzeit steigern. Obendrein gibt es eine flottere Grafikeinheit plus ein 1,2-GBit/s-LTE-Modem.
Gleiche niedrige Leistungsaufnahme, aber viel höhere Geschwindigkeit: Der Myriad X ist zur Berechnung neuronaler Netze ausgelegt und dank 16FFC-Herstellungsverfahren schneller als sein Vorgänger. Gedacht ist der Intel-Chip mit HEVC-Encoding unter anderem für Multicopter.
Hot Chips Statt auf fest verdrahtete ASICs, wie Googles TPU, setzt Microsoft für sein Azure-Cloud-Geschäft auf flexiblere FPGAs. Mit diesen sollen künftig Machine-Learning-Modelle beschleunigt werden, um "Echtzeit-KI" bereitzustellen.
Beeinflussen Falschnachrichten die Bundestagswahl? Um dies zu verhindern, löscht Facebook vorsichtshalber Zehntausende Konten mit auffälligen Aktivitäten.
In der aktuellen Beta-Version der Google-App für Android finden sich erste Code-Fragmente, die auf Lens hinweisen. Lens soll Dinge des Alltags erkennen und deuten und so Informationen bereitstellen. Anhand der Code-Funde konnte die neue Funktion bereits in Grundzügen aktiviert werden.
Wer weiß besser, was Roboter anrichten können, als Robotiker? Über 100 Unternehmen aus der Roboter- und KI-Branche fordern in einem offenen Brief an die Vereinten Nationen ein Verbot autonomer Waffensysteme.
Kommerzielle Fotoagenturen schützen ihre Bilder häufig mit sichtbaren Wasserzeichen. Doch Google-Forscher haben den Schutz geknackt. Und geben Tipps für Verbesserungen.
