Obwohl Künstliche Intelligenz schon in vielen Feldern zur Anwendung kommt und einen großen Nutzen bringt, wird auch weiterhin viel Arbeit in die Forschung und Entwicklung von neuen Machine Learning Lösungen gesteckt. Diese größeren und kleineren Fortschritte sind nicht nur sehr zahlreich, sondern erscheinen auch in immer kleineren Abständen. Die Beiträge in diesem Kapitel sollen Dir den Weg durch diesen Dschungel von wissenschaftlichen Papern und Veröffentlichungen ersparen. Wir erklären Dir die wichtigsten Veröffentlichungen und Machine Learning Modelle und versuchen einzuordnen, welche bestehenden Probleme sich damit lösen lassen und wie sie genutzt werden können:
Einige unserer Beiträge im Bereich Künstliche Intelligenz Blog
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Optimieren Sie den Softwareentwicklungsprozess mit Continuous Integration. Automatisieren Sie Builds, Tests und Bereitstellungen von Software.
Was ist ein Algorithmus?
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Was ist DevOps?
Erschließen Sie das Potenzial von DevOps zur Optimierung der Softwareentwicklung. Verbessern Sie Zusammenarbeit, Effizienz und Innovation.
Was bedeutet On-Premises?
Maximieren Sie die Kontrolle und Sicherheit mit On-Premise Lösungen. Entdecken Sie die Vorteile des lokalen Hostings von Software und Daten.
Machine Learning Ausblick
Neben den spannenden technischen Entwicklungen im Bereich von Machine Learning soll diese Rubrik auch dazu dienen, einen Blick darüber hinaus zu wagen. Und nein, wir meinen damit nicht Aussagen wie: „Was passiert, wenn Roboter die Macht übernehmen und Künstliche Intelligenz schlauer wird als Menschen?“. Es soll vielmehr um konkrete Fragestellungen gehen, zu denen wir als KI-Entwickler und Gesellschaft Antworten finden müssen:
- Wie gehen wir mit der Datenflut an persönlichen Informationen um?
- Was machen wir mit Neuronalen Netzwerken, die perfekte Vorhersagen treffen können, aber deren Verhalten und Beweggründe wir nicht erklären können?
- Wie gehen wir damit um, wenn ein Algorithmus nachweisbar rassistische oder diskriminierende Entscheidungen trifft, weil er das aus Vergangenheitsdaten gelernt hat?
- Wie schaffen wir es faire Machine Learning Modelle zu bauen und woran messen wir diese Fairness?
- Wollen wir zukünftige Entscheidungen auf Strukturen basieren, die wir in der Vergangenheit entdeckt haben?
Es wird auch darum gehen, Gesetze für Künstliche Intelligenz zu definieren, so wie es beispielsweise Kanada schon getan hat.
Zusammenfassung
Diese Rubrik umfasst alle Beiträge, die über die reinen technischen Modelle und die Grundlagen dazu hinausgehen. Neben den neuesten Erkenntnissen in diesem Feld, sollen auch gesellschaftliche Auswirkungen und Problematiken thematisiert werden.