Das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz birgt viele Versprechen. Für viele von uns aber auch berechtigte Ängste. Wir bei MORESOPHY sind überzeugt, dass Künstliche Intelligenz nur dann sinnvoll und im Sinne des Menschen eingesetzt werden kann, wenn Menschen das Wirken der Künstlichen Intelligenz verstehen. Und zwar nicht nur absolute Fachexperten oder Data-Scientists: sondern die Menschen, die wichtige Entscheidungen verantworten und sich auf Intelligenz in Ihrem Umfeld – egal ob Menschen oder Maschinen – verlassen müssen.

In diesem Blog berichten wir über unsere Erfahrungen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz. Ganz besonders mit der Stufe von Intelligenz, die uns Menschen wesentlich von anderen Lebewesen unterscheidet: der menschlichen Sprache. Nur wenn Computer Sprache verstehen wie wir Menschen es tun: situativ - im Kontext – und beständig erlernt aus Erfahrung, können wir ernsthaft davon sprechen, dass Computer Daten so verstehen wie wir Menschen.

Unsere neuesten Beiträge

Bias im Maschinellen Lernen

Bias im Maschinellen Lernen

von | Mrz 26, 2021 | , | 0

Automatische Entscheidungssysteme, die auf maschinellem Lernen basieren, enthalten oftmals einen sogenannten „Bias“ (deutsch: Vorurteil, Verzerrung). Darunter versteht man Bewertungen, die aufgrund unzureichender Kenntnis und somit einseitiger Einschätzung bestimmter Sachverhalte getroffen werden. Dies kann nicht nur bei ML-Algorithmen vorkommen, denn auch Menschen lassen in ihre Entscheidungen oft Vorurteile einfließen – meist unbewusst. Wesentliche ethische Fragen im Maschinellen Lernen diesbezüglich sind also: Dürfen Machine-Learning-Algorithmen Bias enthalten? Und wenn ja, wann und wie viel „Bias“ ist vertretbar?

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Ethik im Maschinellen Lernen

Ethik im Maschinellen Lernen

von | Mrz 5, 2021 | , | 0

Kürzlich machte Google Schlagzeilen, weil es innerhalb weniger Monate bereits seine zweite leitende Forscherin zur Ethik in der KI gefeuert hat. Timnit Gebru und ihre Kollegin Margaret Mitchell forschten an dem Paper “On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”, in dem es um die Risiken von großen Transformermodellen wie BERT, GTP-3 oder Switch-C geht, die auf extrem umfangreichen aus dem Web extrahierten Textsammlungen trainiert werden. Neben den enormen energetischen Ressourcen, die zum Training benötigt werden, macht das Paper auch darauf aufmerksam, dass bei solch großen Datenmengen oftmals auch Bias (=Vorurteile, statistische Verzerrungen) mitgelernt werden. Zudem ist es schwierig, einen Überblick über die Qualität des Datensatzes zu bewahren und damit solchen ungewollten Begleiterscheinungen entgegenzuwirken.

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Heiko Beier im Interview über den Hype vs. tatsächlichen Mehrwert von KI-Lösungen

Heiko Beier im Interview über den Hype vs. tatsächlichen Mehrwert von KI-Lösungen

von | Feb 10, 2021 | | 0

Dr. Christian Maaß sprach auf seinem Blog “Digital Pacemaker” mit moresophy-Mitgründer und CEO Heiko Beier über den aktuellen Entwicklungstand im Bereich Künstlicher Intelligenz, was die heute im Markt dominierenden “schwachen” KI-Lösungen leisten und vor allem (noch) nicht leisten können und weshalb sich Entscheider unbedingt zunächst Grundkenntnisse im Bereich Künstlicher Intelligenz aneignen sollten, bevor sie sich mit der Evaluation passender KI-Lösungen für den Einsatz im eigenen Unternehmen befassen.

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Sehen, wohin es geht: Warum Visualisierungen für das agile Datenmanagement wichtig sind

Sehen, wohin es geht: Warum Visualisierungen für das agile Datenmanagement wichtig sind

von | Nov 24, 2020 | , | 0

Können Sie sich noch vorstellen ohne Hilfsmittel durch die Stadt zu navigieren? Was machen Menschen, denen das scheinbar mühelos gelingt anders? Der Schlüssel liegt in einem ungefähren inneren Stadtplan, den erfolgreiche Navigatoren nutzen. In diesem beachten sie vor allem auch Himmelsrichtungen und können so ihren Startpunkt und ihr Ziel auf ihrer inneren Karte in ein Verhältnis setzen.
Menschen, die sich dagegen beim Orientieren schwer tun, versuchen oft nur eine Folge von Abbiegevorgängen und bestimmten Straßennamen auswendig zu lernen. Vergessen sie einen Abbiegevorgang oder ist eine Straße gesperrt, fällt ihre Strategie zusammen wie ein Kartenhaus.
Ähnlich verhält es sich bei effizienter und erfolgreicher agiler Datenanalyse und im Datenmanagement: Echte Information lebt von ihrem Kontext und ihrer Transparenz.

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Wie smart kann ein Suchschlitz sein? (Teil 3: User-Dialog moderieren)

Wie smart kann ein Suchschlitz sein? (Teil 3: User-Dialog moderieren)

von | Nov 20, 2020 | , | 0

In unserem abschließenden Artikel zur Reihe “Intelligenter Suchschlitz” widmen wir uns dem Teil, der für jeden Anwender als allererstes sichtbar und erlebbar ist: der Auto-Suggest (oder auch Autocomplete genannt). Also dem Feature, das wir alle von Google kennen und schätzen gelernt haben. In Dutzenden von Implementierungen haben wir bei moresophy immer wieder festgestellt, dass diese Funktion für die Akzeptanz einer Suchanwendung erfolgskritisch ist. Nicht nur weil User mittlerweile dank Google so sehr darauf konditioniert sind, dass sie es einfach erwarten, sinnvolle Vorschläge zu erhalten, sondern weil es ein höchst-effektives Tool ist. Ein intelligenter Vorschlagsmechanismus führt nicht nur schneller zum Erfolg, sondern er kann sogar einen Dialog mit dem User gestalten.

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Über uns

Hier bloggt das MORESOPHY-Team zu Themen rund um Smart Data, Cognitive Computing und Künstlicher Intelligenz mit dem Fokus auf Natural Language Understanding und industrielle Nutzung von Technologien in verschiedenen Use-Cases.