XAI / Language Models: Unterschied zwischen den Versionen
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* https://openai.com/blog/better-language-models/ | * https://openai.com/blog/better-language-models/ | ||
** Improving Language Understanding by Generative Pre-Training https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf | ** Improving Language Understanding by Generative Pre-Training https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf | ||
Version vom 14. Januar 2020, 22:45 Uhr
Inhaltsverzeichnis
ETHICS
- https://www.economist.com/science-and-technology/2018/02/15/computer-programs-recognise-white-men-better-than-black-women
- https://books.google.de/books?id=rLsyDwAAQBAJ&pg=PA95&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false
- https://books.google.de/books?id=_H1K3vojDFQC&pg=PA762&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false
- https://neil.fraser.name/writing/tank/
- https://www.wired.com/story/why-ai-is-still-waiting-for-its-ethics-transplant/
- AI Now Report: https://medium.com/@AINowInstitute/the-10-top-recommendations-for-the-ai-field-in-2017-b3253624a7
- https://bdtechtalks.com/2018/03/26/racist-sexist-ai-deep-learning-algorithms/
- https://www.spiegel.de/netzwelt/web/facebook-foerdert-die-ki-forschung-an-der-tu-muenchen-gastbeitrag-a-1250796.html#ref=rss
XAI
- https://de.m.wikipedia.org/wiki/Explainable_Artificial_Intelligence
- https://netzpolitik.org/2018/enquete-kommission-kuenstliche-intelligenz-sachverstaendige-und-abgeordnete-klaeren-grundbegriffe/
- https://www.ayasdi.com/blog/artificial-intelligence/trust-challenge-explainable-ai-not-enough/
- https://www.bons.ai/blog/explainable-artificial-intelligence-using-model-induction
- https://en.m.wikipedia.org/wiki/Right_to_explanation
- https://bdtechtalks.com/2018/09/25/explainable-interpretable-ai/
- RISE: https://bdtechtalks.com/2018/10/15/kate-saenko-explainable-ai-deep-learning-rise/
- DARPA: https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence
Bedeutung:
- https://de.m.wikipedia.org/wiki/Bedeutung_(Sprachphilosophie)
- https://de.m.wikipedia.org/wiki/Philosophie_des_Geistes
- https://de.m.wikipedia.org/wiki/Mustererkennung
Code to work on...
Lime: Explaining the predictions of any machine learning classifier
This project is about explaining what machine learning classifiers (or models) are doing. At the moment, we support explaining individual predictions for text classifiers or classifiers that act on tables (numpy arrays of numerical or categorical data) or images, with a package called lime (short for local interpretable model-agnostic explanations).
Argument Mining AM
Argumentext
rgumenText ist ein Validierungsprojekt des Ubiquitous Knowledge Processing (UKP) Labs an der Technischen Universität Darmstadt. Unser Ziel ist es, die aktuellsten Forschungsergebnisse in den Bereichen Argument Mining und Textanalyse für die industrielle Anwendung zu validieren und Produkte zu entwickeln, die das Potenzial unstrukturierter Daten freisetzen. Von einer zuvor für die Identifikation von Argumentstrukturen in Studentenaufsätzen entwickelten Joint-Modeling Methode (Stab und Gurevych 2017) ausgehend, entwickeln wir robuste „end-to-end“ Ansätze um Argumente aus webbasierten Datensammlungen zu extrahieren.
Durch Sprachadaption erweitern wir unsere aktuellen Methoden auf andere Sprachen wie Deutsch und evaluieren deren Performanz auf diversen Themen und Textarten. Die daraus resultierende Software kann in Echtzeit Argumente aus dynamischen Textquellen wie Nachrichtenströmen oder sozialen Netzwerken gewinnen, um dann daraus eine für den Nutzer verständliche Zusammenfassung zu erstellen.
Demo
XAI durch Sprachrationalisierung
- https://de.wikipedia.org/wiki/Rationalismus
- Baumgarten ... << Rationalismus und Ästhetik
- sinnliche Erfahrung v.s. Wissen a priori << wo stehen wir hier mit der ästhetischen Erfahrung?
- https://www.kubi-online.de/artikel/aesthetische-erfahrung
- Baumgarten ... << Rationalismus und Ästhetik
- Rationalization: A Neural Machine Translation Approach to Generating Natural Language Explanations
Youtube Video:
- Interpretable Machine Learning Using LIME Framework - Kasia Kulma (PhD), Data Scientist, Aviva
LANGUAGE
Konstruierte, bzw. Künstliche Sprachen
- https://www.fatum-magazin.de/ausgaben/dialog/praefrontal/kunstsprachen.html
- https://de.wikipedia.org/wiki/Konstruierte_Sprache
- http://deacademic.com/dic.nsf/dewiki/441004
esoterische (KI) Programmiersprachen
- https://esolangs.org/w/index.php?search=neural&title=Special%3ASearch&profile=default&fulltext=1
- esoterische programmiersprachen http://kryptografie.de/kryptografie/chiffre/index-sprachen.htm
- Forscher suchen eigene Programmiersprache: https://t3n.de/news/machine-learning-facebooks-ki-chef-sucht-sprache-1144900/
Computer (und) Literatur
- p0es1s: http://www.p0es1s.net/p0es1s/intro_d.htm
- stochastische Texte: https://auer.netzliteratur.net/0_lutz/lutz_original.html
- Netzliteratur (Projekte): https://netzliteratur.net/netzliteratur_projekte_a.php
Florian Cramer:
- https://www.netzliteratur.net/cramer/poetische_kalkuele_und_phantasmen.pdf
- https://www.netzliteratur.net/cramer/wordsmadefleshpdf.pdf
KI und Literatur
AI-Poetry Examples...
- https://hackernoon.com/i-tried-my-hand-at-deep-learning-and-made-some-poetry-along-the-way-2e350c33376f
- https://www.japandigest.de/aktuelles/technologie-roboter/kunstliche-intelligenz-schreibt-haiku/
- https://bgr.com/2018/08/08/poetry-ai-bot-shakespeare-human-research/
- https://www.konstantext.de/index.php/item/sonnenblicke-auf-der-flucht-wenn-kuenstliche-intelligenz-ein-gedicht-schreibt
(KI-generierte) Krypto
- https://motherboard.vice.com/de/article/8q8wkv/google-ki-entwickelt-verschluesselung-die-selbst-google-nicht-versteht
- http://kryptografie.de/kryptografie/index.htm
NLU / NLI
- https://www.informatik-aktuell.de/betrieb/kuenstliche-intelligenz/natural-language-understanding-nlu.html
- https://en.wikipedia.org/wiki/Natural-language_understanding
NLP
Speech recognition
- https://de.wikipedia.org/wiki/Spracherkennung
- https://www.golem.de/news/deep-speech-0-2-mozillas-spracherkennung-wird-kleiner-und-kann-echtzeit-1809-136645.html
NLG
https://byteacademy.co/blog/overview-NLG
- https://de.wikipedia.org/wiki/Textgenerierung
- http://www.thealit.de/lab/serialitaet/teil/nieberle/nieberle.html
- Google: https://motherboard.vice.com/de/article/mg7md8/eine-kuenstliche-intelligenz-von-google-hat-gerade-seine-eigene-sprache-erfunden
- veröffentlichtes Paper: https://arxiv.org/pdf/1611.04558v1.pdf
- FB Bots: https://code.fb.com/ml-applications/deal-or-no-deal-training-ai-bots-to-negotiate/
(un-)supervised techniques
LSTM
LSTM+RNN
- https://adventuresinmachinelearning.com/recurrent-neural-networks-lstm-tutorial-tensorflow/
- Jürgen Schmidhuber: http://people.idsia.ch/~juergen/rnn.html
- https://codeburst.io/recurrent-neural-network-4ca9fd4f242
- »on the road« by AI: https://medium.com/artists-and-machine-intelligence/ai-poetry-hits-the-road-eb685dfc1544
Autoencoder
https://www.wired.co.uk/article/google-artificial-intelligence-poetry
LSTM+Autoencoder
- https://github.com/keras-team/keras/issues/1401
- https://www.dlology.com/blog/how-to-do-unsupervised-clustering-with-keras/
GAN
https://arxiv.org/abs/1705.10929
Newer techniques
transformer-based language models
OpenAI's gpt-2
- https://openai.com/blog/better-language-models/
- Improving Language Understanding by Generative Pre-Training https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf
- https://github.com/openai/gpt-2
Diskussion (old):
How to Build...(old):
BERT
bidirectional encoder representations from Transformers https://arxiv.org/abs/1810.04805
LSTM-based language models
ELMO
Deep contextualized word representations https://arxiv.org/abs/1802.05365 < uses bidirectional LSTM
GRU (Gated Recurrent Unit)
it uses so-called, update gate and reset gate https://arxiv.org/abs/1406.1078
datenbanken
deutsch:
englisch:
E2E NLG Challenge:
chatbots
- https://bdtechtalks.com/2017/08/21/rob-high-ibm-watson-cto-artificial-intelligence-chatbots/
- https://chatbotsmagazine.com/contextual-chat-bots-with-tensorflow-4391749d0077
- Facebook-Messenger-Bot: https://dzone.com/articles/how-i-used-deep-learning-to-train-a-chatbot-to-tal
- https://tutorials.botsfloor.com/how-to-build-your-first-chatbot-c84495d4622d
- Jupyter Notebooks: https://github.com/suriyadeepan/practical_seq2seq
Toolkits/Librarys
- Natural Language Toolkit: http://www.nltk.org/
- Poetry Generator: https://github.com/schollz/poetry-generator
tryouts:
- https://machinelearningmastery.com/text-generation-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/
- https://remicnrd.github.io/Natural-language-generation/
- https://github.com/shashank-bhatt-07/Natural-Language-Generation-using-LSTM-Keras
REPRODUKTIVE KI
https://www.sir-apfelot.de/kuenstliche-intelligenz-erschafft-neue-ki-systeme-10436/