KÜNSTLICHE INTELLIGENZ - STAND DER DINGE UND EIN AUSBLICK AUF ZUKÜNFTIGE FORSCHUNGSFELDER - WOHNZUKUNFTSTAG 2018 - WOHNZUKUNFTSTAG 2019
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WohnZukunftsTag 2018
Künstliche Intelligenz – Stand der
Dinge und ein Ausblick auf zukünftige
Forschungsfelder
Fabian Patterson
1
© Fraunhofer-Allianz Big Data
>> Einleitung
■ Wie bin ich zu fhg gekommen >> data driven
>> Was ist Künstliche Intelligenz (KI )
■ und
Tonspur: was wo
ist das kommt sie her?
ziel?
■ >> KI in Action
Inkompetenzvermutung bekämpfen!
>> DeepDive: Neuronale Netze
■ Werden sie gelernt haben: Sensibilisieren und informieren
■ >>
KI Stand
ist teil unseresder KI:
Lebens Aktuelle Beispiele
>> Fazit: Bedeutung der Fallbeispiele für Trends
■ FOLIE 12!!!
2
© Fraunhofer-Allianz Big Data
600 scientists on staff
One of the largest research
centers for applied computer
Key competence
science and mathematics
Artificial Intelligence
Close cooperation with regional universities
3
© Fraunhofer-Allianz Big Data
Unsere heutige Definition von Künstlicher Intelligenz
>> Begriffsklärung
■ Künstlich
Maschinen befähigen, Aufgaben »intelligent« auszuführen e
>> Nicht an eine Technologie gebunden Intelligen
z
Algorithmen zum Trainieren von Modellen an Beispieldaten ■ Maschinel
les Lernen
>> Alternative zum Programmieren und Kodieren von Wissen
Trainieren von tiefen neuronalen Netzen ■ Deep
Learning
>> Unabdingbar für Sprach- und Bildverstehen u.a.
4
© Fraunhofer-Allianz Big Data
Eine kurze Geschichte der KI
>> bis 2000
Trial and Error Chat-bot
1950s 1970s 1990s
1960s 1980s
Field of AI research is born First Expert Systems
>> Backgammon AI DeepBlue beats Kasparov
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© Fraunhofer-Allianz Big Data
Eine kurze Geschichte der KI
>> seit 2000
Siri & IBM Watson wins Jeopardy! Many AI Systems in
Production
2005 2016 2019
2011 2018
First autonomous vehicles AlphaGo
?
6
© Fraunhofer-Allianz Big Data
KI in action >> Wie sehr vertrauen Sie einer KI? 7 © Fraunhofer-Allianz Big Data
KI in action >> Wie sehr vertrauen Sie einer KI? 8 © Fraunhofer-Allianz Big Data
KI in action
>> Wie sehr vertrauen Sie einer KI?
■ How does it work?
Different sensors for
visual and sonar data
(this is what the human
can process) and radar
data (see through rain,
fog)
„Tesla-developed
neural net for vision,
sonar and radar
processing software”
9
© Fraunhofer-Allianz Big Data
DeepDive: Neuronale Netze
>> human perspective
Eyes Hands
Brain
Ears Mouth
Yes, it‘s a cat.
I don‘t know.
10
© Fraunhofer-Allianz Big DataDeepDive: Neuronale Netze
>> computer perspective
Eyes Hands
Brain
Ears Mouth
Yes, it‘s a cat.
I don‘t know.
11
© Fraunhofer-Allianz Big DataDeepDive: Neuronale Netze
>> computer perspective
Yes, it‘s a cat.
I don‘t know.
Input Output
12
© Fraunhofer-Allianz Big DataDeepDive: Neuronale Netze
>> Take away
■ Algorithmen lernen aus Beispielen (>> Big Data)
■ Die Antworten der Algorithmen bewegen sich im Raum der vorgegebenen Beispiele
■ Jeglicher Input ist denkbar (Text, Bilder, Audio etc.)
>> Es sind nicht nur die Algorithmen, es sind vor allem die
■ Black box, es ist nahezu unmöglich den Weg der Entscheidung nachzuvollziehen
Daten, die zum Erfolg führen!
13
© Fraunhofer-Allianz Big DataAktuelle Beispiele >> Volkszählung der Zukunft ■ Neuronales Netz trainiert darauf verschiedene Autos und deren Zustand zu erkennen (>> Experten Annotation ) ■ Neuronales Netzwerk analysiert 30 Millionen Google streetview Bilder ■ Vorhersage von sozio-ökonomischen Eigenschaften und politischer Gesinnung 14 © Fraunhofer-Allianz Big Data
Auto: Ford F150 Auto: Toyota Prius
Herkunft: USA Herkunft: Japan
Typ: Pick-Up Auto: BMW X5
Typ: Limousine
Preis: $$$ Herkunft: De.
Preis: $$
Alter: >10 Jahre Typ: SUV
Alter:Aktuelle Beispiele
>> KI in der Medizin
>> CNN 129,450 clinical images of 2,032
different diseases
>> Dermatologist vs. Machine
>> www.nature.com/articles/nature21056
16
© Fraunhofer-Allianz Big DataAktuelle Beispiele
>> Gesichtserkennung auf Facebook
>> Facebook claims the algorithms can
determine whether two different photos
feature the same person with a 97.25%
level of accuracy
>> Facebook knows that you are on
picture before you do
>> www.mirror.co.uk/news/technology-science/
technology/facebooks-deepface-ai-system-
scarily-5137505
17
© Fraunhofer-Allianz Big DataAktuelle Beispiele
>> People Score in China
■ Das Ziel besteht darin, die chinesische Gesellschaft durch die bessere Überwachung zu mehr
„Aufrichtigkeit“ im sozialen Verhalten zu erziehen
■ Verteidigungshaushalt: USA: 600 Mrd. $ China: 200 Mrd. $
■ Heimatüberwachung: China 200 Mrd. $
■ CCTV (>> Gesichtserkennung und Bewegungsprofile, Smog als Rendering Problem)
■ Computerüberwachung (>> Soziale Netzwerke, Kaufverhalten im Netz)
■ Konsequenzen für Job, Flüge, Kredite, Steuern, …
18
© Fraunhofer-Allianz Big DataBig Brother
Gesichtserkennung
Autonomes Fahren
©
19Fraunhofer-Allianz Big DataZukünftige Forschungsfelder
>> Nachhaltigkeit
Fairness in AI >> Sichern von ethischen und
moralischen Grundsätzen
Informed ML >> Machine Learning für Domänen ohne
„Big Data“
Erklärbare KI >> Vertrauen
20
© Fraunhofer-Allianz Big Data>> Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
>> Kontakt
Fabian Patterson
fabian.patterson@iais.fraunhofer.de
21
© Fraunhofer-Allianz Big DataDisclaimer
Fabian Patterson
Copyright © der
Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Fraunhofer IAIS
Hansastraße 27c
80686 München.
Alle Rechte vorbehalten.
Zuständiger Ansprechpartner:
E-Mail:
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© Fraunhofer-Allianz Big DataKompetenzbündelung von drei Forschungszentren
Machine Learning
Leitung: Prof. Dr. S. Wrobel, Prof. Dr.
Christian Bauckhage
Daten, Wissen, simulationsgetriebenes
Lernen für nachvollziehbare KI
Fraunhofer-Institute:
IoT-COMMS IAIS, IOSB, ITWM, SCAI
Leitung: Prof. Dr. A. Heuberger
Sichere und verlässliche
Data Spaces
Sensordaten
Leitung: Prof. Dr. B. Otto
Fraunhofer-Institute:
IIS, AISEC, HHI, IWU, IVI Vertrauenswürdige Dateninfrastruktur
und -souveränität
Fraunhofer-Institute:
ISST, AISEC, IAIS, IML, IOSB, FIT, IESE
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© Fraunhofer-Allianz Big DataDas kognitive Internet für die Industrie
Cluster Cognitive Internet Technologies
■ erforscht kognitive Technologien für das industrielle Internet:
■ vertrauenswürdige Sensoren,
■ nachvollziehbare, intelligente Lernverfahren,
■ Datenräume zur vertrauenswürdigen, kontrollierbaren,
unternehmensübergreifenden Kollaboration.
■ stärkt die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen durch hochintelligente
Produkte und Dienstleitungen und eröffnet neue Marktzugänge
■ bewahrt die digitale Souveränität durch gesicherten Datenaustausch in
digitalen Wertschöpfungsketten,
■ macht Komplexität beherrschbar.
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© Fraunhofer-Allianz Big DataSie können auch lesen
