Episodes
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Wir sprachen mit Dennis über Künstliche Intelligenz bei der BWI und in der Bundeswehr, wie die Technologie eingesetzt werden kann, welche besonderen Herausforderungen an KI-Modelle und KI-Hardware gestellt werden und wie sich das Feld in Zukunft entwickeln wird.
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:// Über DEEP MINDS - KI-Podcast
DEEP MINDS ist ein Video-Podcast mit Menschen, die sich mit Künstlicher Intelligenz und Wissenschaft befassen. Max und Matthias stellen ihnen einfache und schwere Fragen über Technologie, Forschung, Entwicklung und unsere Zukunft.
Mehr: https://the-decoder.de/podcast/deep-minds/
:// Über Dennis Maier
Dennis Maier hat Informatik mit Schwerpunkt Data Science studiert und promoviert derzeit im Bereich Künstliche Intelligenz. Er ist "Tech Lead (AI)" im BWI, wo er sich im CTO-Office mit technologiegetriebener Innovation, Techscouting, technischer Projektbegleitung und der Evaluierung neuer und zukünftiger Technologien beschäftigt.
https://twitter.com/jan_r_peters
https://www.linkedin.com/in/janrpeters/
https://www.ias.informatik.tu-darmstadt.de/
https://www.dfki.de/web/forschung/forschungsbereiche/systemische-ki-fuer-lernende-roboter
:// DEEP MINDS als Audio-Podcast hören
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Was genau ist eigentlich ein Roboter, welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz und trainieren wir in Zukunft unsere Roboter ausschließlich in der Simulation? Und sind Sprachmodelle die Zukunft der Robotik - oder die Robotik die Zukunft der KI?
Über diese Fragen habe ich mit Prof. Dr. Jan Peters gesprochen, Professor an der TU Darmstadt und Leiter des Forschungsbereichs "Systemische KI für lernende Roboter" des DFKI.
:// Inhalt
00:00:00 Intro
00:01:48 Was sind eigentlich Roboter?
00:06:37 Wie intelligent kann ein Staubsaugerroboter sein?
00:08:22 Wie bist du zu einem Roboterexperten geworden?
00:15:52 Was sind sinnvolle Einsatzgebiete für Roboter?
00:20:39 Wie hat sich das Feld seit den 90ern verändert?
00:28:35 Wie weit kommt man mit Big Data in der Robotik?
00:35:55 Kann Robotertraining in der Simulation helfen?
00:44:24 Welche Rolle spielt Lernen überhaupt? Tesla vs. Boston Dynamics
00:52:00 ChatGPT für die Robotik - was bringen große Sprachmodelle?
01:01:26 Benötigt KI einen Körper? Was ist Embodied AI?
01:05:56 Wie verändert KI und die Biologie die Robotik?
01:10:06 Was sagst du zum Tesla Bot?
01:15:21 Welche Rolle spielen humanoide Roboter in deiner Forschung?
01:17:15 Wie wird die Robotik die Welt verändern?
01:27:39 Kann es einen iPhone-Moment in der Robotik geben?
01:30:26 Ist ein autonomes Auto Embodied AI?
01:33:18 Abschluss und Tipps für das Studium
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:// Danke an unseren Sponsor: BWI, das IT-Systemhaus der Bundeswehr
Der DEEP MINDS Podcast wird unterstützt von der BWI, dem IT-Systemhaus der Bundeswehr. Als ihr zuverlässiger Partner unterstützt sie mit Innovationen und ihrer IT-Expertise die Digitalisierung der Streitkräfte und treibt diese voran. Auch die Zukunftstechnologie KI spielt dabei eine wichtige Rolle, etwa bei der Generierung von Lagebildern oder für das Server-Management.
Aktuelles aus der Arbeit der BWI: www.bwi.de/news-blog
KI bei der BWI für die Bundeswehr: https://www.bwi.de/news-blog/blog/artikel/kuenstliche-intelligenz-bwi-entwickelt-loesungen-fuer-die-bundeswehr
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www.bwi.de/karriere
:// Über Prof. Dr. Jan Peters
Jan Peters studierte Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau und Luft- und Raumfahrttechnik an der TU München, der FernUni Hagen, der National University of Singapore (NUS) und der University of Southern California (USC).
Während seiner Forschungslaufbahn arbeitete er am Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik, forschte in Japan und bei Siemens in Singapur.
Heute ist Jan Professor für Intelligente Autonome Systeme an der TU Darmstadt, Leiter des Forschungsbereichs „Systems AI for Robot Learning“ am DFKI.
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Episodes manquant?
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Wie kommen KI-Technologien im Militär zum Einsatz, welche Systeme gab es bereits in den 90ern, was ist das Bundeswehr-Projekt GhostPlay - und welche Überschneidungen gibt es im Risikomanagement in Hedgefonds und Militär gibt? Über diese Fragen haben wir mit Christian Brandlhuber gesprochen, Gründer und Technologiechef von 21strategies.
Leider gab es während der Aufnahme ein paar Aussetzer. Wir möchten euch das interessante Gespräch jedoch nicht vorenthalten.
:// Inhalt
00:00:00 Intro
00:02:15 Ist KI im Militär für dich eine Dystopie?
00:04:06 Der Begriff Künstliche Intelligenz, Methoden und Anforderungen im Militär
00:11:08 Wie hat sich dein Beruf durch Deep Learning verändert?
00:16:07 Gibt es heute KI-Anwendungen, die du dir vor dreißig Jahren nicht vorstellen konntest?
00:18:21 Was ist KI, was ist Autonomie, was sind Algorithmen?
00:26:21 Welche Rolle hat KI in der Verteidigungsindustrie ab Ende der 80er gespielt?
00:32:47 Erklärbarkeit in militärischen KI-Systemen
00:38:19 Gibt es Überschneidungen zwischen Hedgefonds-KI und KI im Militär?
00:52:00 Was sind Anwendungen von KI im Militär?
00:56:30 Wie hilft Data Fusion dem einzelnen Soldaten und wo liegen zukünftige Anwendungen?
01:00:46 Was ist GhostPlay?
01:09:23 Treten in 20 Jahren Algorithmen im Krieg gegeneinander an?
01:16:14 Die Zukunft von teil-autonomen Systemen und wie wir damit umgehen können
01:20:14 Wie zuverlässig muss ein KI-System im Militär sein?
01:21:55 Gibt es das Risiko einer KI-basierten Eskalationsspirale?
01:28:38 Gibt es Unterschiede in der KI-Strategie von USA und Deutschland?
01:31:51 KI für Verteidigung oder lieber Bildgenerierung? Was würdest du jungen Menschen raten?
01:28:38 Gibt es Unterschiede in der KI-Strategie von USA und Deutschland?
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:// Über Christian Brandlhuber
Christian Brandlhuber studierte Mathematik und Informatik in München und Karlsruhe. Er begann seine berufliche Laufbahn in den Forschungs- und Entwicklungsabteilungen der Verteidigungsindustrie der 1990er.
Als Leiter Forschung- und Entwicklung war er u.a. bei börsengelisteten Unternehmen für die Innovations- und speziell KI Strategie verantwortlich. Heute arbeitet in seinem Unternehmen 21strategies unter anderem mit der Bundeswehr am Projekt GhostPlay zusammen.
https://www.21strategies.com/
https://www.linkedin.com/in/christian-brandlhuber-b48a3a/
https://www.ghostplay.ai/
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Was ist Künstliche Intelligenz, was macht sie transformativ, wie steht Deutschland im internationalen Vergleich - und weshalb verlässt man eine Führungsposition bei Apple!? Über diese Themen haben wir mit Jonas Andrulis gesprochen, dem Gründer des deutschen KI-Start-ups Aleph Alpha.
:// Inhalt
00:00:00 Intro
00:01:52 Jonas, wie bist du zu KI gekommen?
00:06:45 Ist KI nur ein Marketing-Hype?
00:13:40 Wann ist KI richtige KI?
00:22:20 Danke an unseren Sponsor: BWI
00:23:02 Was hast du bei Apple gelernt, Jonas?
00:30:20 Warum geht man bei Apple weg?
00:39:30 Die unerwarteten Fähigkeiten großer Sprachmodelle
00:43:50 Wie hat sich deine Einstellung geändert seit dem ersten KI-Aha-Moment?
00:50:15 Sprache als natürliche Programmiersprache
01:00:10 Was ist das Ziel von Aleph Alpha?
01:11:45 Wie schlagen sich Europa und Deutschland im KI-Wettrennen?
01:17:45 Müssen wir mehr regulieren?
01:21:50 Wie ist die KI-IT-Infrastruktur in Europa?
01:36:35 Große KI-Modelle, Daten und das Copyright
01:49:30 Wo können die Menschen mehr über dich und Aleph Alpha erfahren?
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:// Über Jonas Andrulis
Jonas ist Gründer und CEO des Heidelberger AI R&D Start-ups Aleph Alpha, das mit KI-Innovationen eine unabhängige, europäische Alternative zu Unternehmen wie OpenAI oder Deepmind für die nächste Generation KI aufbauen möchte.
Als Serienunternehmer gründete er vor Aleph Alpha erfolgreich zwei KI-Softwareunternehmen und war ab 2016 drei Jahre in der Leitung der KI-Forschung bei Apples Special Projects Group (SPG).
:// Links
https://www.aleph-alpha.com/
https://www.linkedin.com/in/jonasandrulis/
https://twitter.com/JonasAndrulis
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Müssen wir Künstliche Intelligenz regulieren - und wenn ja, wie? Mit Charlotte sprechen wir über den EU AI Act, die Rolle von Foundation Models und mögliche blinde Flecken bei der KI-Regulierung.
:// Inhalt
00:00:00 Wer ist Charlotte Siegmann?
00:02:02 Hallo, Charlotte
00:05:52 Dank an unseren Sponsor, die BWI
00:07:34 Regulieren wir Produkte / Outcome oder Prozesse?
00:09:20 Wie würde man Open Source wie Stable Diffusion regulieren?
00:12:48 Wo setzt man mit der Regulierung an?
00:18:05 Wie kann man zukunftssichere Regulierung erreichen?
00:22:30 Wie unterscheiden sich USA, China und die EU bei der KI-Regulierung?
00:30:00 Was ist der EU AI Act und was reguliert er?
00:38:50 Was ist der Brüssel-Effekt und gilt er für KI?
00:48:00 Was sind Foundation Models und wie reguliert man sie?
01:01:00 Charlotte, was sind deine Ideen für KI-Regulierung?
01:07:00 Was sind die Herausforderungen bei der KI-Regulierung und wie hilft der AI Act dabei, sie zu managen?
01:14:00 Was sind die grundlegenden Sicherheitsprobleme bei KI?
01:23:08 Wird die Singularität im Kontext des EU Acts diskutiert?
01:28:15 Findet eine internationale Zusammenarbeit bei der Regulierung statt?
01:29:33 Charlotte, wo kann mehr über dich erfahren?
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:// Über Charlotte Siegman
Charlotte Siegmann hat Philosophie, Politik, Wirtschaft und ein bisschen Mathematik studiert und war Praktikantin im Europäischen Parlament bei Vizepräsidentin Evelyne Gebhardt und arbeitete beim Future of Life Institute zur KI-Politik der EU und dem KI-Weißpapier.
:// Links
https://twitter.com/CharlotteSiegm
https://www.linkedin.com/in/charlotte-siegmann/
https://www.philosophy.ox.ac.uk/people/charlotte-siegmann
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Mit Franz haben wir besprochen, was Kognition bei Lebewesen wie Einzellern bedeutet, wie das mit der Entwicklung des zentralen Nervensystems zusammenhängen könnte, was Aktive Inferenz ist und wie das alles bei der Entwicklung von KI-Systemen helfen könnte.
:// Inhalt
00:00:00 Intro
00:01:50 Warum wird ein Physiker Biologe?
00:04:58 Dank an unseren Sponsor, die BWI
00:05:42 Was macht ein Biologe in einem KI-Podcast?
00:11:30 Was ist die Wahrnehmungsleistung einer Alge?
00:13:00 Was ist basale Kognition?
00:34:00 Was sind Voraussetzungen für basale Kognition?
00:39:36 Wie gut verstehen Menschen das Gehirn?
00:45:00 Welche Funktion hat Bioelektrizität
00:56:20 Was ist Meta-Kognition und was hat sie mit aktiver Inferenz zu tun?
01:32:55 Was kann aktive Inferenz für Künstliche Intelligenz leisten?
01:44:00 Wo kann mehr über Franz erfahren?
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:// Über Franz Kuchling
Franz Kuchling hat Physik mit Spezialisierung Biophysik studiert. Mit dem Ziel, die Biologie hinter der Biophysik besser verstehen und manipulieren zu können, arbeitet er seit 2016 an seiner Doktorarbeit in Biologie an der Tufts Universität in Medford (bei Boston) in den USA im Labor von Doktor Michael Levin. Sein Fokus ist die Frage, wie Informationen der Umgebung innerhalb von biologischen Zellen und einfachen Organismen verarbeitet werden und Einfluss auf deren Adaption haben.
:// Links
https://twitter.com/franzkuchling
https://www.researchgate.net/profile/Franz-Kuchling
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Was ist Bewusstsein, was ist Kognition, wie hängen sie zusammen, und hat Künstliche Intelligenz das eine oder das andere? Mit Tobias haben wir darüber gesprochen, was Philosophie zur KI-Forschung beitragen kann und was "Was-ist"-Fragen eigentlich für Antworten erfordern.
INHALT:
00:00:00 Intro
00:01:50 Was ist Philosophie?
00:04:07 Unser Sponsor: BWI
00:07:25 Was kann die Philosophie zur KI-Forschung beitragen?
00:12:45 Was ist der Unterschied zwischen Kognition und Intelligenz?
00:23:42 Welche Funktion hat der Begriff Kognition?
00:31:30 Hat Bewusstsein eine Funktion bei der Kognition?
00:39:00 Warum reden wir überhaupt darüber?
00:46:10 Was leistet die Suche nach neuronalen Korrelaten des Bewusstseins?
00:56:30 Können wir mit KI mehr über Kognition lernen?
01:03:30 Ist KI intelligent?
01:09:00 Der Fall (des) Lemoine - Wann ist KI bewusst?
01:20:30 Bringt uns KI der Bewusstseinsklärung näher?
01:27:30 Werden Fragen nach Bewusstsein und Co. im KI-Zeitalter wichtiger?
01:33:15 Wo kann mehr über deine Arbeit erfahren, Tobias?
01:33:48 Was rätst du jungen Menschen, die sich für KI, Philosophie und Kognition interessieren?
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:// Über Tobias Schlicht
Tobias Schlicht ist Professor für Philosophie an der Ruhr-Universität Bochum. Seine Forschungsschwerpunkte sind die Philosophie des Geistes, insbesondere Bewusstsein und Kognition, aber auch Kants theoretische Philosophie und die Philosophie der Kognitionswissenschaften im Allgemeinen.
Bevor er an die RUB kam, arbeitete Tobias als Postdoc an der Universität Tübingen und leitete eine Nachwuchsgruppe am dortigen Zentrum für Integrative Neurowissenschaften.
:// Links
https://www.tobiasschlicht.com/
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Die dritte Welle der Künstlichen Intelligenz - was ist das und wann kommt sie? Darüber sprechen wir mit KI-Professor Kristian Kersting von der TU Darmstadt.
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:// Kapitel
00:00:00 Max und Matthias stellen Kristian Kersting und das Thema vor
00:02:30 Kristian, was ist Künstliche Intelligenz für dich?
00:06:45 Kurzer Dank an unseren Sponsor, die BWI
00:07:30 Wie hat sich dein Beruf in den letzten zehn Jahren verändert?
00:23:05 Sind Vorurteile im Kontext von KI-Systemen ein Problem?
00:28:25 Gibt es international Unterschiede in der Einstellung zu KI?
00:42:58 Was steht dem KI-Fortschritt in Deutschland im Weg?
00:47:12 Überrascht es dich, dass KI so schnell im Kreativbereich ankommt?
00:52:35 Der "KI-Effekt" und symbolische KI
01:04:22 Braucht fortschrittliche KI Kompositionalität?
01:09:46 Warum funktionieren Transformer so gut und warum weiß man nicht, warum?
01:22:15 Was ist hessian.ai und die dritte Welle KI?
01:38:10 Kann es noch eine vierte Welle KI geben?
01:40:27 Kann man Hermeneutik formalisieren?
01:44:02 Warum muss sich die KI-Wissenschaft so stark erklären, ist das gerecht und bremst es?
01:55:02 Wie kann man hessian.ai und Kristian Kersting unterstützen?
01:58:00 Welchen Tipp gibst du jungen Menschen, die mit KI anfangen wollen?
:// Über Kristian Kersting
Kristian Kersting ist Professor für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen an der TU Darmstadt, Co-Direktor des Hessischen Zentrums für KI (hessian.ai) und Preisträger des "Deutschen KI-Preises 2019".
:// Links
https://hessian.ai
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KI-Rendering ermöglicht völlig neue Methoden, virtuelle visuelle Welten zu generieren. Mit Thomas Müller von Nvidia sprechen wir über das Potenzial von Künstlicher Intelligenz für Computergrafik.
:// Über DEEP MINDS - KI-Podcast
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:// Kapitel
00:00:00 Intro: KI, Neural Rendering, Computergrafik
00:02:40 Was macht ein Principal Research Scientist bei Nvidia?
00:05:10 Danke an unseren Sponsor, BWI
00:05:50 Warum befasst du dich mit KI-Grafik?
00:09:45 KI oder Machine Learning? Spill the beans.
00:11:31 Wie bist du zu Künstlicher Intelligenz gekommen?
00:19:45 Warum verwendet man KI für Grafik?
00:26:15 Was macht KI neu beim Grafik-Rendering?
00:31:50 Warum wird Licht für Grafik-Rendering von der Kameraperspektive berechnet?
00:35:00 Kannst du noch Computerspiele spielen, ohne über das Grafik-Rendering nachzudenken?
00:39:08 Wie genau verbessert Machine Learning die Lichtberechnung?
00:41:50 Pathtracing mit Machine Learning - wie hilft es der Performance?
00:48:34 Was ist Inverse Rendering?
00:51:02 Aus Bildern werden 3D-Modelle - wie funktioniert NERFs?
01:04:06 Was ist das Potenzial von NERFs?
01:11:37 Was ist für dich Neural Rendering?
01:16:35 Eine KI-Rendering-App, die Thomas unglaublich cool findet
01:18:28 Könnte man eine KI mit Games trainieren und sie dann neue Games erzeugen lassen?
01:31:10 Jetzt aber: Thomas, was ist für dich KI?
01:36:30 Unangenehm! Max stalkt unseren Gast und zwingt ihn zu einer Stellungnahme
01:42:15 Was würdest du deinem jüngeren Ich raten?
01:44:00 Was rätst du potenziellem KI-Nachwuchs mit Interesse an Neural Rendering?
01:47:50 Wo kann man mehr über dich und deine Arbeit erfahren, Thomas?
:// Über Thomas Müller
Thomas Müller hat an der ETH Zürich promoviert und befasste sich unter anderem bei Disney mit fotorealistischem Rendering. Heute arbeitet er bei Nvidia als Principal Research Scientist an der Schnittstelle von Lichttransport-Simulationen wie Path Tracing und maschinellem Lernen.
:// Links
https://mixed.de/gan-theft-auto-ki-generiert-spielbare-gta-5-szene/
https://blogs.nvidia.com/blog/2022/03/25/instant-nerf-research-3d-ai/
https://research.nvidia.com/person/thomas-mueller
https://tom94.net/
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Künstliche Intelligenz treibt Computer, wie wir sie heute kennen, an ihre Grenzen. Braucht es neue Computer, die vom Gehirn inspiriert sind? Mit Laura und Julian sprechen wir darüber, wie das „Neuromorphic“ in Neuromorphic Computing kommt, wie ist das Feld entstanden ist, welche Ziele es verfolgt und wie es KI voranbringen kann.
:// Über DEEP MINDS - KI-Podcast
DEEP MINDS ist ein Video-Podcast mit Menschen, die sich mit Künstlicher Intelligenz und Wissenschaft befassen.
Mehr: https://mixed.de/deep-minds/
:// Kapitel
00:00:00 Vorstellung des Themas und unserer Gäste
00:03:05 Was ist Neuromorphic Computing?
00:09:20 Kurze Botschaft unseres Sponsors BWI
00:10:00 Was haben neuronale Netze und Neuromorphic Computing gemein?
00:16:02 Emulation vs. Architektur beim Neuromorphic Computing
00:18:00 Analoge vs. digitale Rechenverfahren
00:21:15 Differenzierung zum Quantencomputing
00:25:36 Die Geschichte des Neuromorphic Computing
00:32:16 Wie hat Deep Learning das Neuromorphic Computing verändert?
00:35:55 Was bedeutet Neuromorphic Computing für die KI-Entwicklung?
00:39:50 Wie läuft Deep Learning auf neuromorpher Hardware?
00:44:15 Sparse und spiking bei neuronalen Netzen - was ist der Unterschied?
00:52:00 Der Vorteil von spikenden neuronalen Netzen
00:59:24 Was ist die größte Herausforderung beim Neuromorphic Computing derzeit?
01:05:07 Kann ich als KI-Entwicklern schon voll auf Neuromorphic Computing setzen?
01:07:25 Haben wir in fünf Jahren einen neuromorphen Chip im iPhone?
01:08:00 Würde der Wechsel auf Neuromorphic Computing neue Fertigungsverfahren benötigen?
01:11:33 Was könnte ein neuromorpher Chip im iPhone besser leisten?
01:18:28 Warum können neuromorphe Systeme robuster sein als herkömmliche?
01:25:47 Reagenzglas vs. Chipfabrik: Könnten Bio-Computer auch gezüchtet werden?
01:31:02 Ist die Biologie überhaupt ein gutes Vorbild fürs Computing?
01:39:16 Max' Philo-Solo: Wo ist die Grenze zwischen Emulation und Reproduktion?
01:45:20 Wo kann man mehr über Neuromorphic Computing lernen?
01:47:52 Wie kann man ins Neuromorphic Computing einsteigen?
:// Über Laura Kriener und Julian Göltz
Laura Kriener erwarb ihren M.Sc. in Physik an der Universität Heidelberg. Ihre Masterarbeit in der Electronic Visions Group am Kirchhoff-Institut befasste sich mit der Anwendung von Schaltungssimulationen im Entwicklungsprozess von neuromorpher Hardware. Derzeit arbeitet sie zusammen mit Mihai A. Petrovici an ihrer Doktorarbeit in der Neuro-Inspired Theory, Modeling and Applications Gruppe an der Universität Bern. Ihre Forschung konzentriert sich auf Lernalgorithmen, die von den Neurowissenschaften und dem maschinellen Lernen inspiriert sind, und deren Einsatz auf neuromorphen Plattformen.
Julian Göltz erwarb einen MASt in angewandter Mathematik an der University of Cambridge und einen MSc in Physik von der Universität Heidelberg. In seiner Masterarbeit am Kirchhoff-Institut für Physik hat er einen Deep-Learning-Algorithmus für spikende Neuronen abgeleitet und realisierte ihn auf einer neuromorphen Plattform. Jetzt ist er Mitglied der Neuro-Inspired Theory, Modeling and Applications Gruppe an der Universität Bern. Dort arbeitet er mit Mihai A. Petrovici an allgemeinen Theorien der neuronalen Dynamik und synaptischen Plastizität an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und Neurowissenschaften.
:// Danke an unseren Sponsor: BWI, das IT-Systemhaus der Bundeswehr
Der Deep Minds Podcast wird unterstützt von der BWI, dem IT-Systemhaus der Bundeswehr. Als ihr zuverlässiger Partner unterstützt sie mit Innovationen und ihrer IT-Expertise die Digitalisierung der Streitkräfte und treibt diese voran.
Aktuelles aus der Arbeit der BWI: www.bwi.de/news-blog
KI bei der BWI für die Bundeswehr: https://www.bwi.de/news-blog/blog/artikel/kuenstliche-intelligenz-bwi-entwickelt-loesungen-fuer-die-bundeswehr
Die BWI sucht engagierte IT-Profis:
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Künstliche Intelligenz kann trainiert werden, Aufgaben zu erledigen. Aber kann sie auch trainiert werden, zu lernen, Aufgaben zu erledigen? Für die KI-Forschung könnte das große Fortschritte bringen und gar einen Paradigmenwechsel bedeuten. Der KI-Forscher Robert Lange erzählt uns, was der Stand der Dinge beim Meta-Learning für KI ist.
:// Über DEEP MINDS - KI-Podcast
DEEP MINDS ist ein Video-Podcast mit Menschen, die sich mit Künstlicher Intelligenz und Wissenschaft befassen. Max und Matthias stellen ihnen einfache und schwere Fragen über Technologie, Forschung, Entwicklung und unsere Zukunft.
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00:00:00 Tach zusammen!
00:01:52 Das ist Robert Lange
00:05:49 Sponsor - Danke BWI und Borlabs!
00:06:37 Wie wird ein Ökonom KI-Forscher?
00:10:23 Künstliche Intelligenz oder doch lieber Machine Learning?
00:13:18 Ist Intelligenz Statistik und welche Rolle spielen unsere Gene?
00:19:46 Lernen Menschen anders als Maschinen?
00:22:22 Nature vs. Nurture. Wo liegt die Grenze?
00:26:26 "Nature" und Künstliche Intelligenz
00:29:55 Kann Meta-Learning Deep Learning verbessern?
00:32:35 Macht die Meta-Learning-Forschung Fortschritte?
00:35:20 Der Unterschied: Learning, Meta-Learning und Transfer-Learning
00:38:04 Wer legt die Schwerpunkte im Meta-Learning?
00:40:48 Wie entscheidet der Meta-Lern-Algorithmus, was er lernt?
00:41:28 Unterschiede zwischen Meta-Learning und anderen maschinellen Lernmethoden
00:44:12 Welche Rolle spielt Lebenszeit im Meta-Learning?
00:51:20 Max fragt so rum und lenkt das Gespräch wieder auf KI
00:53:30 Nethack und Meta-Learning = Epic Win?
00:57:00 Braucht es Introspektion für Meta-Learning?
01:02:00 Komplexität und das Problem der Skalierung
01:05:15 Der Zusammenhang zwischen Self-Supervised-Learning und Meta-Learning
01:12:00 Introspektion Teil 2
01:16:43 Theory of Mind
01:26:00 Max weiß nicht, was er will (wie immer)
01:33:40 Verbessert Technologie das menschliche Leben oder spalten es die Menschheit?
01:36:56 Was braucht es für echte KI?
01:40:05 Verabschiedung
:// Über Robert Lange
Robert Lange promoviert an der Technischen Universität Berlin und ist Mitglied des Sprekeler-Labs. Dort untersucht er Mechanismen, die intelligenten kollektiven Systemen zugrunde liegen und forscht an Deep Reinforcement Learning mit einem Fokus auf Meta-Learning.
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KI bei der BWI
Vom Software-Lebenszyklus bis zur Server-Anomalie: https://www.bwi.de/news-blog/blog/artikel/vom-software-lebenszyklus-bis-zur-server-anomalie-ki-und-ihr-praktischer-nutzen-fuer-die-bwi
Wie KI Deutschland vor Angriffen schützen kann: https://www.bwi.de/news-blog/blog/artikel/hybride-bedrohungen-wie-kuenstliche-intelligenz-deutschland-vor-angriffen-schuetzen-kann
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Künstliche Intelligenz verarbeitet Sprache, aber erfasst sie auch den Sinn von Worten? Sind große KI-Sprachmodelle wie GPT-3 mehr als Satzgeneratoren? Was sind mögliche Anwendungsszenarien für Sprach-KI und Risiken dabei? Mit Sebastian Riedel von Meta AI sprechen wir über den Stand der Dinge beim Natural Language Processing und Anwendungsszenarien.
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:// Kapitel
00:00 Intro
01:49 Was ist Sprache?
05:05 Ist Sprache die Königsdisziplin der Intelligenz?
06:26 Danke an unsere Sponsoren - BWI & Borlabs
07:59 Was sind aktuelle Aufgaben für Sprach-KI?
12:33 Das Chinese Room Experiment und Sprachverständnis
23:04 Ist der Unterschied zwischen Sprachverarbeitung und -verständnis wichtig?
25:54 Ist der "gesunde Menschenverstand" wichtig für Sprach-KI?
31:25 Braucht bessere KI Interaktion mit Menschen?
34:02 Ist Bedeutung wichtig für gute KI-Dialoge?
38:59 Schwachstellen aktueller KI-Sprachsysteme
43:14 Muss Sprach-KI "besser" sein als der Mensch?
48:13 🧔🔥🔥🔥
52:50 Was ist der Pfad zu mächtigerer KI?
55:45 Brauchen wir bessere Benchmarks?
01:05:50 Sebastian, was war bei KI Deine größte Überraschung?
01:12:20 Hast Du zukünftige Meilensteine für die KI-Sprachverarbeitung?
01:16:24 Wo kann man mehr über Dich und NLP erfahren, Sebastian?
01:18:14 Welche Tipps hast Du für den KI-Nachwuchs, Sebastian?
:// Über Sebastian Riedel
Sebastian Riedel ist Forscher bei Meta AI Research und Professor für Natural Language Processing und Machine Learning am University College London sowie Mitglied des UCL NLP-Labors. Dort arbeitet er daran, Maschinen das Lesen und Denken beizubringen, an der Schnittstelle zwischen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und dem maschinellen Lernen.
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Von genereller Künstlicher Intelligenz bis zur Super-KI: Mit dem KI-Forscher Connor Leahy sprechen wir über die Singularität, Doomsday-Szenarien und die Chancen extrem fortschrittlicher KI.
Mit Connor haben wir über Fragen gesprochen wie:
Was ist generelle Künstliche Intelligenz, welcher Pfad führt uns zu ihr und womöglich darüber hinaus?
Sind Sci-Fi Doomsday-Szenarien eine reale Bedrohung und wie können wir sie verhindern (wenn wir sie verhindern können)?
Ist Deep Learning weiter der Goldstandard in der KI-Entwicklung?
Wie setzt man Künstliche Intelligenz sinnvolle Ziele?
Nimmt die Forschung die Risiken der KI-Entwicklung ernst?
Müssen Menschen mit Maschinen verschmelzen, um Schritt zu halten?
Den Podcast bei YouTube ansehen: https://www.youtube.com/watch?v=W7iQH9XnfVk
:// Kapitel
00:00 Intro & Sponsoren
04:41 Ist GPT-3 ein Schritt zur GKI?
14:15 Hat KI was mit Intelligenz zu tun?
19:45 Haben Menschen etwas, das KI-Systeme nicht haben?
23:15 Warum brauchen wir generelle Künstliche Intelligenz?
25:30 Wie weit sind wir weg von GKI?
30:30 Erreichen wir die Super-KI mit Deep Learning?
35:00 Welche Deep-Learning-Alternativen gibt es?
38:20 Welche neue Hardware könnte KI nach vorne bringen?
42:00 Die Super-KI ist da - was nun?
48:40 Wie können wir eine Super-KI kontrollieren?
54:00 Nimmt die Forschung die Risiken ernst?
01:01:20 Gute Ziele für KI: Warum ist das so schwierig?
01:05:40 Bremsen praktische Risiken den KI-Einsatz aus?
01:14:10 Statt Kontrolle: Können wir KI mit Werten ausstatten?
01:19:50 Sollten Menschen zu Cyborgs werden?
01:23:00 Ist das Alignment-Problem das größte KI-Problem?
01:30:55 Welche Rolle spielt Generelle KI für Deine Arbeit, Connor?
01:32:40 Wie startet man in die KI-Forschung zu GKI?
01:37:45 Wie kann man mit Connor arbeiten?
:// Über DEEP MINDS
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:// Über Connor Leahy
Connor Leahy arbeitet als KI-Forscher beim deutschen KI-Unternehmen bei Aleph Alpha. Dort beaufsichtigt und beteiligt er sich an Forschungsarbeiten zur Entwicklung allgemeiner KI und zur Frage, wie solche Systeme an menschlichen Werten ausgerichtet werden können.
Connor ist außerdem Gründungsmitglied und nomineller Leiter des unabhängigen Forschungskollektivs EleutherAI (eleuther.ai). EleutherAI betreibt offene Forschung zu AGI, Skalierung, Alignment und anderen Themen. Ein Vorzeigeprojekt der Kollektivs ist GPT-Neo (X), ein laufendes Projekt zum Aufbau eines quelloffenen GPT3-ähnlichen Modells.
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KI bei der BWI
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Was fasziniert Menschen an Künstlicher Intelligenz? Und ist KI wirklich intelligent? Mit dem Technikphilosophen Vincent C. Müller sprechen wir über die Philosophie, ihre Rolle in der KI-Forschung, über Denken und über ethische sowie gesellschaftliche Herausforderungen Künstlicher Intelligenz.
Den Podcast bei YouTube ansehen: https://www.youtube.com/watch?v=Fq5GL5v0hyw
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00:00 Vorstellung des Themas
03:38 Unsere Sponsoren
06:12 Was ist Philosophie?
10:33 Was trägt die Philosophie zu KI bei?
18:43 Wie hat der KI-Boom Deine Arbeit verändert, Vincent?
25:47 Warum ist der Drang zu Regulierung bei KI so stark?
28:20 Wie wirkt die Wirtschaft auf die Wissenschaft ein?
34:00 KI und der zukünftige Umgang mit Daten
38:00 Was sagt man einem Taxifahrer, der wissen will, ob er von autonomen Autos ersetzt wird?
43:00 Ist Kooperation zwischen Mensch und KI Arbeitsmarkt-Schönfärberei?
48:54 Hast Du Angst um Deinen Job, Vincent?
56:55 Was ist für Dich Denken, Vincent?
01:03:00 Ist Künstliche Intelligenz wirklich intelligent?
01:07:05 Wann akzeptieren Menschen Maschinen als intelligent?
01:11:05 Ist eine Wenn-Dann-Schleife intelligent?
01:15:00 Wer hat die Verantwortung für KI und wann ist sie sicher genug?
01:23:03 Die Angst vor dem philosophischem Zombie
01:29:46 Ist die Frage nach einem künstlichen Bewusstsein sinnvoll?
01:34:44 DIE zwei Fragen
:// Über Vincent C. Müller
Vincent C. Müller ist Professor für Technikphilosophie an der Technischen Universität Eindhoven (TU/e) sowie University Fellow an der University of Leeds, Turing Fellow am Alan Turing Institute, London, Präsident der European Society for Cognitive Systems und Vorsitzender der euRobotics-Themengruppe zu "ethischen, rechtlichen und sozioökonomischen Fragen".
Vincent ist bekannt für seine Forschung zu Theorie und Ethik disruptiver Technologien, insbesondere der künstlichen Intelligenz (KI).
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Danke an die Weidenhäuser Kaffeerösterei „il-gusto!“, einer befreundeten Rösterei aus dem schönen Marburg. Hier wird Spezialitätenkaffee nach nachhaltigen und fairen Prinzipien traditionell im Trommelröster geröstet. Ihr könnt den leckeren Kaffee vor Ort professionell zubereiten lassen oder für Heim-Baristi online bestellen auf www.il-gusto.coffee. Mit dem Gutscheincode "il-gusto!" gibt es fünf Prozent auf den Warenwert beim Einkauf im Webshop. -
Unser Deep Mind heute ist Dr. Simone Ehrenberg-Silies. Mit ihr besprechen wir, wie Künstliche Intelligenz die Arbeit verändern könnte.
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:// Kapitel
00:00 - Vorstellung des Themas
02:25 - Unsere Sponsoren
04:55 - Was ist Technikfolgenabschätzung?
08:36 - Wie erfolgreich ist Technikfolgenabschätzung?
12:10 - Wie schätzt man die Folgen disruptiver Technologien ein?
17:10 - Wie schafft man ein Szenario für Technikfolgenabschätzung?
22:23 - Simone, kannst Du eigentlich noch normal im Supermarkt einkaufen?
25:00 - Ist KI mehr als noch mehr Digitalisierung?
30:40 - Was ist der Unterschied zwischen Digitalisierung und Digitale Transformation?
32:50 - Ist KI eine Fortsetzung der Digitalisierung oder beginnt ein neues Kapitel?
35:21 - Was ist neu an der Automatisierung mit KI?
38:44 - Wie viel Arbeit bleibt uns übrig?
45:00 - Könnte KI sämtliche Jobs ersetzen - und wie bereiten wir uns darauf vor?
52:45 - Könnte unsere Gesellschaft auch bewusst auf KI verzichten?
1:02:28 - "Made by Humans" - wird das ein neues Qualitätssymbol?
1:06:33 - Über das Verhältnis von menschlicher und maschineller Arbeit
1:16:48 - Wie bewerten wir menschliche Intelligenz im Kontext künstlicher Intelligenz?
1:19:17 - Wie viele Fehler darf eine KI im Vergleich zu Menschen machen?
1:29:48 - Wie wirkt sich KI auf den Arbeitsmarkt aus?
1:31:28 - Wie kann man disruptive, exponentielle Szenarien vorhersehen?
1:37:30 - Simone, was glaubst Du persönlich, wie KI unsere Welt verändert?
1:40:12 - Wo kann man sich weiter über KI und Arbeit informieren?
:// Über Dr. Simone Ehrenberg-Silies
Dr. Simone Ehrenberg-Silies ist Seniorberaterin in der VDI/VDE-IT und dort auch Expertin am Institut für Innovation und Technik. Im Unternehmen arbeitete sie zunächst im Bereich Gesellschaft und Wirtschaft und seit 2011 im Bereich Demografie, Cluster und Zukunftsforschung.
Sie beschäftigt sich u.a. mit Fragen der Technologiefolgenabschätzung und leitete von 2014 bis 2016 das Horizon-Scanning der VDI/VDE-IT für das Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag. Heute verantwortet sie diese Tätigkeit als stellvertretende Projektleitung. Ebenso hat sie die stellvertretende Projektleitung des Konsortiums für die Strategische Vorausschau der Digitalen Denkfabrik des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales inne.
Korrekturen:
Die Technikfolgenabschätzung (TA) entstand in den 1960er-Jahren.
Die Übertragung der Studie “THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION?” von Frey/Osborne (2013) auf Deutschland verantwortete das ZEW und nicht das BIBB.
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Willkommen zu einer neuen Folge DEEP MINDS, dem Video-Podcast mit Menschen, die sich mit Künstlicher Intelligenz und Wissenschaft befassen. Ihnen stellen Max und Matthias einfache und schwere Fragen über Technologie, Forschung, Entwicklung und unsere Zukunft.
Unser Deep Mind heute ist Tim Rocktäschel.
DEEP MINDS bei YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=wcPnJtT1yRc
04:10 - Was ist so revolutionär an Machine Learning?
09:55 - Was sind die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?
14:50 - Was sind Risiken des unüberwachten Lernens?
23:16 - Wie geht die KI-Branche mit der Herausforderung "Black Box" um?
26:42 - Was ist eine Belohnung für ein KI-System?
32:40 - Was ist der Unterschied zwischen modellbasiertem und modellfreiem bestärkenden Lernen?
39:05 - Praxisbeispiel: KI für autonomes Fahren
44:58 - Was ist das Ziel von Reinforcement Learning?
50:52 - Der Unterschied zwischen KI-Lernen und menschlichem Lernen
57:57 - Was ist die Herausforderung für KI bei alten Atari-Spielen wie Montezumas Revenge?
1:07:29 - Nethack Challenge: Die Vorteile von prozedural generierten Umgebungen für das KI-Training
1:22:44 - Was soll die Nethack Challenge bewirken?
1:25:20 - Warum befasst Du Dich mit KI und bestärkendem Lernen, Tim?
1:36:24 - Was ist ein guter Einstieg ins Reinforcement Learning?
Mit Tim haben wir über Reinforcement Learning in offenen Umgebungen gesprochen, wie funktioniert die KI-Trainingsmethode, wofür ist sie besonders gut geeignet und wofür weniger, welche unterschiedlichen Ansätze gibt es und was ist ihr langfristiges Potenzial?
Außerdem haben wir uns mit Tim über NetHack unterhalten, ein beinhartes und zufallsgeneriertes Videospiel aus 1987. Tim erklärt uns, weshalb gerade ein so altes Spiel eine gute Methode sein könnte, um Reinforcement Learning voranzubringen und einen Schritt zu machen in Richtung gesunder Menschenverstand für Künstliche Intelligenz.
Mehr zu Nethack und Tims Challenge:
https://mixed.de/nethack-altertuemliches-videospiel-soll-ki-entwicklung-voranbringen/
Über Tim Rocktäschel:
Tim ist Forscher bei Facebook AI Research (FAIR) London, Associate Professor am Zentrum für künstliche Intelligenz im Fachbereich Computer Science am University College London und Stipendiat des Europäischen Labors für Lernen und intelligente Systeme (ELLIS). Davor war Tim Postdoc-Forscher für Reinforcement Learning an der Universität Oxford, Junior Research Fellow für Informatik am Jesus College und Stipendiat für Informatik am Hertford College.
Tim promovierte am University College London unter der Leitung von Sebastian Riedel und wurde 2013 mit einem Microsoft Research Ph.D. Scholarship und 2017 mit einem Google Ph.D. Fellowship ausgezeichnet.
Viel Spaß!
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