Maschinelles-Lernen
Demonstrator semantische Analysen: Verwendung digitalpolitischer Begriffe im Wandel
Was sind Word Embeddings und wie können sie zur semantischen Analyse genutzt werden? Unser interaktiver Demonstrator gibt Aufschluss und lädt zum Ausprobieren ein. Entdecken Sie, in welchen Zusammenhängen digitalpolitische Begriffe wie »Datenschutz« oder »Open Source« auf Wikipedia stehen und wie sich deren Verwendung in Parteiprogrammen und Bundestagsreden seit 1990 gewandelt hat.
Kann eine KI »verstehen« oder: »Wissen wir, wie lange Krokodile leben?«
Dieser Gastbeitrag zeigt, wie KI immer ausgefeilter wird, aber oft an Nuancen menschlichen Denkens und Fühlens scheitert. Was heißt es zu verstehen, und kann eine Maschine jemals echtes Einfühlungsvermögen erlangen? Mit Hilfe von Alltagsbeispielen zeigt der Autor, warum Datenverarbeitung nicht automatisch Verstehen bedeutet und wo die KI an ihre Grenzen stößt.
Fairness-Metriken
Algorithmen beeinflussen immer mehr Entscheidungen für und über Menschen, etwa bei der Vergabe von Krediten, Empfehlungen im Netz sowie bei personalisierter Werbung und Preisen. Doch wie kann die Gerechtigkeit solcher Entscheidungen gewährleistet werden, also z. B. Diskriminierung aufgrund von Ethnie oder Geschlecht vermieden werden? Bei Fairness-Metriken handelt es sich um einen technischen Lösungsansatz für dieses Problem, der zurzeit stark vorangetrieben wird. Was können solche Fairness-Metriken leisten und welche Limitationen existieren? Und wie können sie eingesetzt werden, um tatsächlich einen Teil der Lösung darzustellen?
Robotische Prozessautomatisierung
Robotische Prozessautomatisierung (RPA – Robotic Process Automation) bezeichnet die automatisierte Bearbeitung von Geschäftsprozessen durch sogenannte »Software-Roboter«. Kernversprechen der Anbieter ist eine einfach umsetzbare Automatisierung von Routinetätigkeiten. Doch stellt sich die Frage, ob diese »Brückentechnologie« tatsächlich langfristig von Routinetätigkeiten entlastet - oder zu einer doppelten Lock-in-Situation führt.
Wie »Explainable AI« KI-Algorithmen nachvollziehbar macht
Wie »denkt« Künstliche Intelligenz? Wie können ihre Entscheidungswege verständlich erklärt werden? Ein Demonstrator des Fraunhofer IAO in Stuttgart öffnet für verschiedene Anwendungsfelder anschaulich die »Black Box«.
Reise in die digitale Zukunft des Verwaltungs- und Verfassungsrechts
Der digitale Wandel bringt nicht nur in der Umsetzung einige Schwierigkeiten mit sich, sondern stellt auch die Rechtsprechung vor neue Probleme. In einem Thesenpapier erörtert Peter Parycek mit seinem Team unter anderem die Frage, ob Maschinen zukünftig Rechte zugesprochen werden sollten.
(Un)ergründlich - Künstliche Intelligenz als Ordnungsstifterin
Dieser Band versammelt Text- und Bildbeiträge aus Wissenschaft, Zivilgesellschaft und Kunst zu zentralen Fragen und Herausforderungen Künstlicher Intelligenz und knüpft damit an das Symposium »(Un-)ergründlich? Künstliche Intelligenz als Ordnungsstifterin« und den Salonabend »KI und Kunst. Schamanen der digitalen Renaissance« vom Oktober 2018 an. Im Vordergrund der behandelten Themen stehen die Wechselwirkungen zwischen technischen Möglichkeiten von und gesellschaftlichen Anforderungen an KI. Die Beiträge bieten neben der Einführung in grundlegende Konzepte eine Anknüpfung an aktuelle Diskussionen zu Sozialverträglichkeit, Vertrauen und Gestaltbarkeit von KI-Systemen sowie wie die Gelegenheit einer visuellen Erfahrung, was KI schon heute leisten kann. Die Bildserie Blackberry Winter von Waltz Binaire begleitet die Textbeiträge des Bandes und illustriert Lernschritte einer KI, einen dreidimensionalen menschlichen Körper zu erschaffen.
Begründen und rechtfertigen: Wieviel Transparenz und Erklärbarkeit erfordert die Automatisierung der öffentlichen Verwaltung?
Gegenwärtig besteht weitestgehend Unklarheit, wie genau die Begründung von automatisierten Verwaltungsentscheidungen aussehen kann. Dabei liegt das Problem tiefer als nur eine „Erklärung“ für algorithmische Prozesse zu liefern.