Wir beleuchten, warum es Startups gibt, die die KI mit billigen Arbeitskräften faken: tatsächlich ist es nämlich noch sackenschwer (das ist das Fachwort), "gute" künstliche Intelligenz zu designen. Aktuell kann KI solche Dinge gut abbilden, die ein Mensch in einer Sekunde hinbekommt... Intuition ist davon aber ausgenommen!
Warum KI aktuell so einen Boom erlebt. Dafür braucht es nämlich die Konvergenz aus (mindestens) drei Aspekten: Innovation der Forschung zum Aufbau von neuronalen Netzwerken selbst - Christoph erzählt vom Convolutional Neural Network; einen dramatischen Anstieg von verfügbarer Rechenpower, und von verfügbaren Daten.
Was passiert, wenn Computer auf einmal klingen wie Menschen. Das demonstrierte Google neulich auf der I/O - und Florian sieht damit den Anfang von skalierbarem Social Engineering. Spooky!
Sollten selbstfahrende Autos ethische Entscheidungen treffen können? Aktuell ist noch so viel Zufall im Spiel, dass das kaum ins Gewicht fällt - aber in einigen Jahren werden die aktuell schon heiß diskutierten Entscheidungsprobleme (fahre ich die Oma um, oder die schwangere Frau?) Wirklichkeit werden. Zum Ende der Sendung geht es auch noch um die Fußgänger-Seite des Ganzen - auch für die haben autonome Autos nämlich riesige Auswirkungen in petto.

Übrigens: Die Audio-Qualität hat sich seit Folge 1 ungefähr verdoppelt. Christoph klingt nicht mehr wie (Zitat) "eine bekiffte Ente" (Zitat Ende). Yay!

Links:

• The rise of 'pseudo-AI': how tech firms quietly use humans to do bots' work | Technology | The Guardian — It’s hard to build a service powered by artificial intelligence. So hard, in fact, that some startups have worked out it’s cheaper and easier to get humans to behave like robots than it is to get machines to behave like humans.
• Daring Fireball: Google Demos Duplex — Google has finally done what they should’ve done initially: let a group of journalists (two groups actually, one on each coast) actually listen to and participate in live Duplex calls.
• Driverless Cars 1: The Grand Challenge by StartUp from Gimlet Media — In 2004, the U.S. government held a race unlike anything that had come before it. It was called the DARPA Grand Challenge, and it followed a 150-mile route through the rugged Mojave Desert. The participants were cars, trucks, ATVs, and one motorcycle. The catch? Each vehicle was required to drive itself—no remote control, no human intervention.
• Richard David Precht - Jung & Naiv: Folge 369 - YouTube — Richard David Precht zum Einsatz von künstlicher Intelligenz - inklusive seinem Plädoyer dafür, dass selbstfahrende Autos nicht "intelligent" entscheiden sollten, wen sie im Falle einer Fehlfunktion umfahren.
• Precht: Epochenwandel! - YouTube — Ein Bonuslink mit Richard David Precht, weil Florian so begeistert war. Interview in einer NDR Talkshow, wir starten an der Stelle wo es um die Folgen der Digitalisierung in der Gesellschaft geht.
• Autonomous vehicles: Pedestrian heaven or pedestrian hell? — Ein Meta-Paper, das schön zusammenfasst welche möglichen Folgen für Fußgänger durch selbstfahrende Autos entstehen können - positive und negative.
• Convolutional Neural Network – Wikipedia — Ein Convolutional Neural Network (CNN oder ConvNet), zu Deutsch etwa „faltendes neuronales Netzwerk“, ist ein künstliches neuronales Netz. Es handelt sich um ein von biologischen Prozessen inspiriertes Konzept im Bereich des maschinellen Lernens.
• Quelle der Cover Art für diese Folge