Künstliche Intelligenzen: Unterschied zwischen den Versionen
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Künstliche Intelligenzen werden als "Kriegstechnologie", -im allgemeinen Sinne verstanden als eine Technologie für den Einsatz zu konkreten Kampfhandlungen-, in erster Linie eingesetzt zur: '''Navigation''' z.B. [[Krieg_%26_KI#das_gl.C3.A4serne_Gefechtsfeld|KI-gesteuerter Drohnenschwärme]], zur '''Zielerkennung- und identifikation''', z.B. [[Krieg_%26_KI#from_Gorgon_Stare_to_ARGUS-IS|ARGUS-IS]], zur '''Angriffsplanung- und ausführung''' z.B. [[Krieg_%26_KI#Command.2C_Control.2C_Computers.2C_Communications_and_Information_.28C4I.29|(C4I, Command, Control, Computers, Communications and Information)]] und '''als Assistenzsysteme für Kampfpiloten''', um aus großer Entfernung heraus Abschussentscheidungen zu treffen, oder auch um autonom zu navigieren. | Künstliche Intelligenzen werden als "Kriegstechnologie", -im allgemeinen Sinne verstanden als eine Technologie für den Einsatz zu konkreten Kampfhandlungen-, in erster Linie eingesetzt zur: '''Navigation''' z.B. [[Krieg_%26_KI#das_gl.C3.A4serne_Gefechtsfeld|KI-gesteuerter Drohnenschwärme]], zur '''Zielerkennung- und identifikation''', z.B. [[Krieg_%26_KI#from_Gorgon_Stare_to_ARGUS-IS|ARGUS-IS]], zur '''Angriffsplanung- und ausführung''' z.B. [[Krieg_%26_KI#Command.2C_Control.2C_Computers.2C_Communications_and_Information_.28C4I.29|(C4I, Command, Control, Computers, Communications and Information)]] und '''als Assistenzsysteme für Kampfpiloten''', um aus großer Entfernung heraus Abschussentscheidungen zu treffen, oder auch um autonom zu navigieren. | ||
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| − | Explainable Artificial Intelligence, verfolgt das ausgesprochene Ziel "Third-Wave-KI-Systeme" zu ermöglichen. Systeme, in denen Maschinen den Kontext und die Umgebung, in der sie arbeiten „verstehen“ lernen sollen, um im Laufe der Zeit Erklärungsmodelle (Explainable Models) aufzubauen, die es ihnen ermöglichen, reale Phänomene zu charakterisieren. | + | ''Explainable Artificial Intelligence'', verfolgt das ausgesprochene Ziel "Third-Wave-KI-Systeme" zu ermöglichen. Systeme, in denen Maschinen den Kontext und die Umgebung, in der sie arbeiten „verstehen“ lernen sollen, um im Laufe der Zeit Erklärungsmodelle (Explainable Models) aufzubauen, die es ihnen ermöglichen, reale Phänomene zu charakterisieren. |
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Version vom 4. Mai 2020, 16:59 Uhr
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AI & Creativity -
AI & Society -
AI & security technology -
Convolutional Neuronal Networks @ ZKM -
Generative Adversarial Networks -
logics -
perceptrons -
Transformers, ELMo & BERT -
text classification in time -
text classification in space
WORK IN PROGRESS 
AI Hacking
Adversarial Attacks sind ein Beispiel dafür, wie z.B. Klassifikatoren für maschinelles Lernen gehackt werden kann. Bekannte Beispiele aus der Forschung hierfür sind beispielsweise 3D-gedruckte Modelle einer Schildkröte, die als Gewehr klassifiziert wurden oder autonome Fahrzeuge, deren eingebettete Computer Vision Straßenschilder falsch einordneten. Auch Künstler wie z.B. Adam Harvey, Zach Blas & Jemina Wyman und Heather Dewey-Hagborg haben in ihren Projekten adversarial processes verwendet, um Gesichtserkennungssysteme zu untergraben und kritisch darauf zu reagieren.
AI & Warfare
Künstliche Intelligenzen werden als "Kriegstechnologie", -im allgemeinen Sinne verstanden als eine Technologie für den Einsatz zu konkreten Kampfhandlungen-, in erster Linie eingesetzt zur: Navigation z.B. KI-gesteuerter Drohnenschwärme, zur Zielerkennung- und identifikation, z.B. ARGUS-IS, zur Angriffsplanung- und ausführung z.B. (C4I, Command, Control, Computers, Communications and Information) und als Assistenzsysteme für Kampfpiloten, um aus großer Entfernung heraus Abschussentscheidungen zu treffen, oder auch um autonom zu navigieren.
Bei den Begrifflichkeiten des Dual Use, sowie des derzeit häufig verwendeten Begriffs der Sicherheitstechnologie betreten wir in unserer Zivilgesellschaft rechtliche und ethische Grenzzonen.
XAI
Explainable Artificial Intelligence, verfolgt das ausgesprochene Ziel "Third-Wave-KI-Systeme" zu ermöglichen. Systeme, in denen Maschinen den Kontext und die Umgebung, in der sie arbeiten „verstehen“ lernen sollen, um im Laufe der Zeit Erklärungsmodelle (Explainable Models) aufzubauen, die es ihnen ermöglichen, reale Phänomene zu charakterisieren.
Künstliche Intelligenzen
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