Maschinelles Lernen und neuronale Netze - Seite 7

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Kann KI der Unterschied zwischen richtig und falsch beigebracht werden? [4K] | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | Funke

Kann KI der Unterschied zwischen richtig und falsch beigebracht werden? [4K] | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | Funke

Das Video diskutiert den aktuellen Stand und das Potenzial von KI und Robotik und behandelt Themen wie Deep Learning, Roboterfähigkeiten, potenzielle Auswirkungen in verschiedenen Branchen, Ethik, emotionale Intelligenz und Einschränkungen.

Während die KI nahtlos in verschiedene Bereiche übergegangen ist, glauben Experten immer noch, dass Menschen notwendig sind, um mit unerwarteten Situationen und ethischen Dilemmata umzugehen. Die Angst vor der Bewaffnung von Robotern und das Potenzial von KI, sich ohne menschliche Kontrolle zu entwickeln, werden ebenfalls diskutiert. Das Potenzial der KI für Kreativität und emotionale Intelligenz, wie es Yumi demonstriert, ist jedoch etwas, auf das man sich in Zukunft freuen kann. Die größte Herausforderung besteht darin, das Vertrauen der Öffentlichkeit in die Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI zu gewinnen, da ihre Integration in unsere Gesellschaft immer wichtiger wird.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, dass künstliche Intelligenz (KI) und ihr Gegenstück, die Robotik, nicht die Feinde sind, die uns Filme vorgaukeln. Probleme, die einst nur von Menschen gelöst wurden, werden jetzt von KI verwaltet, die scheinbar nahtlos in verschiedene Bereiche übergegangen ist, wie Mobiltelefone, Streaming-TV, Social-Media-Apps und GPS-Karten. Das Video erklärt auch, dass die KI-Technologie aus dem Studium und der Nachahmung der Funktionsweise des Gehirns stammt. Das neuronale Netzwerk ist das Computeräquivalent der Funktionsweise des menschlichen Gehirns, und die Neuronen im Netzwerk sind für das Hinzufügen der Eingaben und Ausgaben verantwortlich. Darüber hinaus ist maschinelles Lernen, die Wissenschaft, Computer dazu zu bringen, aus von ihnen analysierten Daten zu lernen, zu einer treibenden Kraft für den Wandel in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Online-Einzelhandel und Steuerbuchhaltung geworden, um nur einige zu nennen.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert das Video, wie sich maschinelles Lernen ständig verbessert, wobei sich viele aktuelle Forschungsergebnisse auf die Verbesserung seiner Effektivität und Effizienz konzentrieren. Algorithmen für maschinelles Lernen sind nur ein Teil des Prozesses, da sie keine Datenaufbereitung, Modellierung von Problemen oder Übersetzung von Computerlösungen in reale Lösungen umfassen. Deep Learning bezieht sich auf ein bestimmtes neuronales Netzwerk oder einen maschinellen Lernalgorithmus, der sich millionenfach gespielt hat, um die besten Strategien zu lernen. KI kann im Marketing eingesetzt werden, z. B. bei Websites, die bestimmte Artikel empfehlen, indem sie die Kaufhistorie analysieren, aber es gibt einen Unterschied zwischen Automatisierung und echter KI-Kreativität. Das Video geht auch auf die potenziellen Gefahren frei verfügbarer sozialer Daten und die Möglichkeit ein, KI für die Robotik einzusetzen.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt diskutieren die Interviewpartner den aktuellen Stand von Robotern und KI und stellen fest, dass Deep Learning zwar helfen kann, ihren Lernprozess zu beschleunigen, ihnen aber noch grundlegende Fähigkeiten wie die Unterscheidung zwischen Objekten wie Äpfeln und Birnen fehlen. Die Hollywood-Darstellung von Robotern ist zwar interessant, aber aufgrund ihrer derzeitigen Fähigkeiten weitgehend unrealistisch. Der Wunsch, humanoide Roboter herzustellen, könnte sich jedoch als praktisch erweisen, da die Welt bereits für Menschen gebaut wurde und für Roboter mit menschenähnlichen Fähigkeiten möglicherweise einfacher zu navigieren ist. Das Potenzial für KI, alltäglichere menschliche Aufgaben wie Kochen und Wäschefalten zu übernehmen, wirft die Frage auf, ob sie sinnvoll mit Menschen zusammenarbeiten kann.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt diskutiert das Video die Fortschritte in der Robotik, insbesondere bei der Integration verschiedener Komponenten wie Vision, Mobilität und Manipulationsfähigkeiten. Der Fokus der Robotik verlagert sich von einer kontrollierteren Umgebung zu offeneren Räumen, in denen Roboter mit Menschen, Möbeln und verschiedenen Hindernissen zusammenarbeiten müssen. Während aktuelle Roboter durch kompliziertes Terrain gehen und sich bewegen können, fehlen ihnen das Sichtsystem und die Manipulationsfähigkeiten von Menschen. Neuere Technologien, die von Unternehmen wie Boston Dynamics entwickelt wurden, haben jedoch zu agileren und leistungsfähigeren Robotern geführt, was die Designer unter Druck setzt, Algorithmen und künstliche Intelligenz zu verbessern. Das Video wirft die Frage auf, ob Roboter in Notsituationen autonom handeln könnten, weist jedoch darauf hin, dass die derzeitigen Roboterfähigkeiten in physisch gestörten Umgebungen begrenzt sind.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt diskutieren Experten die potenziellen Auswirkungen von künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik in verschiedenen Bereichen wie Medizin und Chirurgie. Während KI eingesetzt werden kann, um medizinische Daten zu analysieren und möglicherweise die Behandlung zu verbessern, ist nach Ansicht von Experten bei unerwarteten Ereignissen oder Fehlern immer noch ein menschlicher Arzt erforderlich. Darüber hinaus ist eine heikle Frage, ob der KI die Komplexität menschlicher Moral und ethischer Standards beigebracht werden kann, die in bestimmten Berufen wie der Medizin erforderlich sind. Forscher untersuchen, wie man Maschinen beibringen kann, wie Philosophen vor Hunderten von Jahren zu denken, aber dies bleibt eine herausfordernde Aufgabe.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt diskutieren Experten die ethischen Dilemmata, die entstehen, wenn KI schwierige Entscheidungen treffen muss, z. B. ob die Sicherheit des Autofahrers oder die eines Fußgängers bei einem Unfall Vorrang haben soll. Die potenziellen Auswirkungen und Komplexitäten der Programmierung ethischer Erwägungen, wie z. B. die Bestimmung des am wenigsten negativen Ergebnisses in einer Situation, in KI-Systeme werden untersucht. Darüber hinaus zögern die Menschen aufgrund von Sicherheitsbedenken und möglichen Fehlfunktionen natürlich, KI anzunehmen. Technologische Durchbrüche drängen die Gesellschaft jedoch zu einer stärkeren Einbeziehung von KI, selbst in lebenswichtigen Bereichen wie der Flugsicherung, aber die Herausforderung besteht darin, das Vertrauen der Öffentlichkeit durch Sicherheit und Zuverlässigkeit zu gewinnen.
  
  
• 00:30:00 In diesem Abschnitt untersucht das Video die Angst vor bewaffneten Robotern und tödlichen autonomen Waffen. Es gibt Bedenken, dass Roboter, die mit autonomen Tötungsfähigkeiten ausgestattet sind, ohne menschliche Aufsicht wahllos schlachten könnten. Einige argumentieren jedoch, dass sich Roboter in Kriegsszenarien tatsächlich besser verhalten könnten als Menschen, die emotional sind und Gräueltaten begehen können. Nichtsdestotrotz gibt es eine Bewegung zur Begrenzung oder zum Verbot tödlicher autonomer Waffen, und das Militär interessiert sich für verschiedene Aspekte der Robotertechnologie, wie etwa unbemannte Kampfjets und Panzer. Das Video betont auch, wie wichtig es ist, dass KI menschliche Emotionen versteht, wenn sie positiv mit Menschen zusammenarbeiten soll.
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt wird die Bedeutung emotionaler Intelligenz bei Robotern diskutiert, wobei die Fähigkeit, emotionale Zustände zu lesen und zu signalisieren, für reibungslose Interaktionen zwischen Menschen und KI immer wichtiger wird. Aufgrund kultureller und persönlicher Unterschiede kann es jedoch schwierig sein, bestimmte Gesichtsausdrücke zu identifizieren und zu interpretieren. Darüber hinaus ist die Produktion und Erschwinglichkeit von Robotern für Haushalte trotz ihrer technischen Machbarkeit noch ungewiss, und es kann weitere 50 Jahre dauern, bis Roboter von Automatisierung und Zahlenverarbeitung zu Kreativität und Einfallsreichtum übergehen. Der Referent erwähnt ihre Faszination für das Programmieren und den anfänglichen Glauben, dass KI zum Ruhestand führen könnte, dieser jedoch nach 20 Jahren nicht erreicht wurde.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt dreht sich die Diskussion um die Grenzen der KI und ihr Potenzial, wie Menschen zu werden, Selbstbewusstsein und emotionales Empfinden zu erreichen. Der Schwerpunkt liegt auf der Erklärbarkeit, der Notwendigkeit zu verstehen, wie die von der KI getroffenen Entscheidungen zustande kommen, und der Beibehaltung der menschlichen Kontrolle darüber. Die Debatte darüber, ob Computer so konzipiert sein sollten, dass sie Bewusstsein, Selbstbewusstsein, emotionale Empfindungsfähigkeit und die Fähigkeit zum Erwerb von Weisheit haben, wird diskutiert, und die Idee einer allgemeinen künstlichen Intelligenz, die wie ein Mensch funktionieren kann, wird untersucht, und trotz ihres Potenzials Es ist noch ein langer Weg, bis KI dies erreichen kann.
  
  
• 00:45:00 In diesem Abschnitt spricht der Redner die Sorge an, dass sich KI ohne menschliche Kontrolle selbstständig entwickelt. Er argumentiert, dass Computer Werkzeuge sind und tun, was ihnen gesagt wird, sodass dieses Szenario mit dem richtigen Design vermieden werden kann. Das Video untersucht dann die Idee, ob KI die menschliche Kreativität nachahmen oder ihr beigebracht werden kann, wodurch die Grenzen zwischen Mensch und Maschine verwischt werden. Ein Beispiel einer hochflexiblen und künstlerischen Maschine namens Yumi wird gezeigt, die das Potenzial der KI demonstriert, über einfache Aufgaben hinauszugehen und komplexere Aktionen auszuführen.

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Jensen Huang – NVIDIAs CEO für die nächste Generation von KI und MLOps

Jensen Huang – NVIDIAs CEO für die nächste Generation von KI und MLOps

Jensen Huang, CEO von NVIDIA, erläutert die Geschichte des Unternehmens, in der es sich auf maschinelles Lernen konzentrierte, beginnend mit der Beschleunigung neuronaler Netzwerkmodelle für den ImageNet-Wettbewerb. Er erörtert NVIDIAs Full-Stack-Computing-Typ und seinen Erfolg beim Bau einer GPU, die für verschiedene Anwendungen universell ist. Huang prognostiziert das Wachstum der KI in der Chipherstellung und im Design und das Potenzial für Deep-Learning-Algorithmen zur Simulation von Strategien zur Eindämmung des Klimawandels. Er erörtert auch die Bedeutung von MLOps und vergleicht den Verfeinerungsprozess für maschinelles Lernen mit einer Fabrik. Schließlich teilt Huang seine Begeisterung für die Zukunft von Innovation und Kreativität in der virtuellen Welt.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt des Interviews erläutert Jensen Huang, der CEO und Gründer von NVIDIA, wie der Fokus des Unternehmens auf maschinelles Lernen begann. Es begann damit, dass sich Forschungsteams an NVIDIA wandten, um ihre neuronalen Netzwerkmodelle zu beschleunigen, um sie für ImageNet, einen großen Wettbewerb, einzureichen. Der Durchbruch von AlexNet im Bereich Computer Vision erregte ihre Aufmerksamkeit, und sie traten einen Schritt zurück, um die Auswirkungen auf die Zukunft von Software, Informatik und Computern zu betrachten. Huang führt den Erfolg des Unternehmens, in diesem Bereich dominant zu bleiben, darauf zurück, dass er sich für Computer Vision interessiert, die tiefgreifenden Auswirkungen auf die Informatik erkannt und die Auswirkungen auf alles in Frage gestellt hat.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt Jensen Huang, wie das Unternehmen für Accelerated Computing richtig gegründet wurde und wie es seine Allgegenwart auf dem Markt aufrechterhält. Das Unternehmen ist ein Full-Stack-Computing-Typ, der eine starke Grundlage in der Anwendungsbeschleunigung mit einer Mission im Auge benötigt. Das Unternehmen verfügt über Erfahrung in Computergrafik, wissenschaftlichem Rechnen und physikalischen Simulationen, Bildverarbeitung und Deep-Learning-Anwendungen. Huang spricht später darüber, wie das Unternehmen die unterschiedlichen Bedürfnisse von Spielern, Krypto-Minern, Wissenschaftlern und Einzelpersonen beim Deep Learning priorisiert und wie sie versuchen, eine GPU zu bauen, die für alle diese Anwendungen universell ist.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert Jensen Huang die Zukunft von KI und MLOps und erwähnt die Bedeutung der Anpassung der Funktionalität an den Markt und der Bereitstellung der besten Produkte für jeden Anwendungsfall. Er bezweifelt, dass Quantencomputer in den nächsten fünf Jahren allgemein nützlich sein werden, stellt jedoch fest, dass Fortschritte beim maschinellen Lernen und Deep Learning in vielen Bereichen zu 1.000.000-fachen Verbesserungen geführt haben. Er glaubt, dass KI viele Aufgaben besser als Menschen erledigen kann und prognostiziert, dass wir in den kommenden Jahren übermenschliche KIs sehen werden. Huang betont auch die Bedeutung von KI in der Chipherstellung und im Design und erklärt, dass Chips der nächsten Generation nicht ohne KI gebaut werden können.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt erläutert der CEO von NVIDIA den Beitrag des Unternehmens zur Demokratisierung des wissenschaftlichen Rechnens, indem es Forschern auf der ganzen Welt ermöglicht, NVIDIA-GPUs zu verwenden, um wissenschaftliche Forschung mit leistungsstarken Rechenfunktionen durchzuführen. Er spricht auch über die Demokratisierung der Informatik durch künstliche Intelligenz, die es fast jedem ermöglicht, ein vortrainiertes Modell herunterzuladen und übermenschliche Fähigkeiten für seinen Anwendungsbereich zu erreichen. Darüber hinaus teilt er die Initiativen des Unternehmens, um Bedenken hinsichtlich des Klimawandels auszuräumen, wie z. B. den Bau eines digitalen Zwillings namens Earth-2, der das Klima der Erde nachahmt.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt erörtert Jensen Huang das Potenzial von Deep-Learning-Algorithmen zur Unterstützung bei der Erstellung eines vollständigen digitalen Zwillings der Erde. Dieses digitale Modell könnte es Wissenschaftlern und Forschern ermöglichen, Minderungs- und Anpassungsstrategien zur Bekämpfung des Klimawandels zu testen und die Auswirkungen kohlenstoffabsorbierender Technologien in der Zukunft zu simulieren. Huang führt die Möglichkeiten dieser Art von Technologie auf die Arbeit des Deep Learning und die Wichtigkeit zurück, auf diesem Gebiet neugierig und gebildet zu bleiben. Darüber hinaus schreibt Huang den Erfolg von NVIDIA der Schaffung einer Umgebung zu, die unglaubliche Menschen fördert, die ihr Lebenswerk tun, und ermutigt, in großem Maßstab zu basteln. Während NVIDIA allgemein mit Spielen in Verbindung gebracht wird, gibt Huang zu, dass er kein begeisterter Spieler ist, aber in der Vergangenheit gerne Spiele wie Battlefield mit seinen Kindern im Teenageralter gespielt hat.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt erörtert Jensen Huang die Lieferkette des Unternehmens und seine Abhängigkeit von KI. Huang spricht über die Komplexität des DGX-Computers, des komplexesten und schwersten Computers, der heute gebaut wird, und darüber, wie der Ausfall einer einzelnen Komponente Verzögerungen beim Versand verursachen kann. Er betont, wie wichtig es ist, mit der Nachfrage nach KI-Fertigung Schritt zu halten, da sie verfeinerte Intelligenz hervorbringt. Huang spricht auch über seine Entwicklung als Führungskraft und teilt einige der Führungstechniken, die er in der Vergangenheit verwendet hat, wie z. B. Tapeout-Boni, die er jetzt als unnötig und demotivierend ansieht.
  
  
• 00:30:00 In diesem Abschnitt des Videos teilt Jensen Huang, CEO von NVIDIA, seinen ungewöhnlichen Ansatz für Einzelgespräche mit seinem Team. Er kommuniziert lieber mit dem gesamten Team, um sicherzustellen, dass alle auf derselben Seite sind, anstatt sich darauf zu verlassen, dass Dinge durch eine Kette von Einzelpersonen übersetzt werden. Er glaubt, dass ein transparenter Umgang mit Wissen und Informationen diese in die Hände von mehr Menschen legt, und zwar solange, wie sie es schaffen können
  ihn verwundbarer zu machen und mehr Kritik auf sich zu ziehen, sieht er darin eine Möglichkeit, seine Ideen zu verfeinern und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Jensen spricht auch über seinen Führungsansatz und erklärt, dass sein Verhalten und seine Art, Probleme anzugehen, unabhängig von der Aktienperformance des Unternehmens konsistent bleiben. Als börsennotiertes Unternehmen erkennt er den Erfolgsdruck von außen an, aber er glaubt, dass die Menschen bereit sind, es zu versuchen, wenn sie ihre Vision klar zum Ausdruck bringen und warum sie etwas tun.
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt erörtert Jensen Huang die nächste Phase von KI und MLOps. Er erklärt, dass das Unternehmen zwar die Technologie der Intelligenz in mehreren Bereichen erfunden hat, es aber jetzt wichtig ist, diese Intelligenz in wertvolle Fähigkeiten wie das Fahren autonomer Fahrzeuge, den Kundendienst und die Radiologie umzusetzen. Er spricht auch darüber, wie die nächste Ära der KI das Erlernen der Gesetze der Physik und die Schaffung einer virtuellen Welt beinhalten wird, die diesen Gesetzen gehorcht, was das Ziel hinter der Entwicklung von Omniverse war. Diese physisch basierte Plattform zielt darauf ab, künstliche Intelligenz mit der physischen Welt zu verbinden und einen digitalen Zwilling zu bauen, der das Potenzial für einen tiefgreifenden Einfluss auf die Zukunft bietet.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt des Videos spricht Jensen Huang darüber, wie sein Unternehmen beabsichtigt, ein Anwendungsframework für Personen zu schaffen, die Anwendungen erstellen, damit sie Anwendungen für die nächste Ära der KI erstellen können. Er erklärt, dass eines der Anwendungs-Frameworks, von denen er begeistert ist, ein virtueller Roboter mit Computer Vision, Sprach-KI und der Fähigkeit ist, Sprache zu verstehen. Es hat ein großes Potenzial für Dinge wie virtuelle Krankenhäuser, Fabriken und Unterhaltung, aber Jensen stellt klar, dass das Metaversum hauptsächlich auf 2D-Displays genossen werden wird. Jensen spricht über multimodale KI, selbstüberwachte Lernansätze, die multimodal sind und die Wahrnehmung auf eine neue Ebene heben werden, Zero-Shot-Lernen und neuronale Graphennetze, die die Verarbeitung von Graphen im selben Rahmen wie Deep-Learning-Pipelines ermöglichen. Abschließend teilt er seine Begeisterung für die Zukunft von Innovation und Kreativität in der virtuellen Welt, dem sogenannten Metaversum.
  
  
• 00:45:00 In diesem Abschnitt erörtert Jensen Huang, der CEO von NVIDIA, die Herausforderungen, denen Unternehmen gegenüberstehen, wenn es darum geht, die Leistungsfähigkeit von Deep Learning und maschinellem Lernen zum Schreiben von Software zu nutzen. Er betont die entscheidende Bedeutung von Methoden, Prozessen und Werkzeugen, auch bekannt als MLOps, und vergleicht den Verfeinerungsprozess für maschinelles Lernen mit einer Fabrik. Huang erkennt die Bedeutung von Unternehmen wie demjenigen an, das das Interview veranstaltet, um dies zu ermöglichen und Forschern bei der Entwicklung und Validierung ihrer neuronalen Netzwerkmodelle zu helfen.

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OpenAI CEO, CTO über Risiken und wie KI die Gesellschaft umgestalten wird

OpenAI CEO, CTO über Risiken und wie KI die Gesellschaft umgestalten wird

Sam Altman, CEO und CTO von OpenAI, sagt gegenüber Rebecca Jarvis von ABC News, dass KI die Gesellschaft umgestalten wird und erkennt die Risiken an: verantwortungsvolle Entwicklung, die sich an menschlichen Werten ausrichtet und negative Folgen wie die Vernichtung von Arbeitsplätzen oder zunehmende rassistische Vorurteile vermeidet.

Sie behaupten, dass die KI zwar potenzielle Gefahren birgt, der Verzicht auf diese Technologie jedoch gefährlicher sein könnte. Die CEOs betonen auch die Bedeutung menschlicher Kontrolle und öffentlicher Beiträge bei der Definition von Leitplanken für KI sowie das Potenzial von KI, die Bildung zu revolutionieren und jedem Schüler personalisiertes Lernen zu bieten. Sie erkennen zwar die mit KI verbundenen Risiken an, äußern sich jedoch optimistisch in Bezug auf die potenziellen Vorteile in Bereichen wie Gesundheitswesen und Bildung.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt diskutiert er die potenziellen positiven und negativen Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf die Gesellschaft. Er glaubt, dass die kollektive Kraft und Kreativität der Menschheit bestimmen wird, was KI in einem, fünf oder zehn Jahren verändern wird. Obwohl das Potenzial zum Guten groß ist, gibt es auch eine Vielzahl von Unbekannten, die sich negativ auf die Gesellschaft auswirken könnten. Daher betont er, wie wichtig es ist, diese Produkte in die Welt zu tragen und mit der Realität in Kontakt zu treten. Obwohl diese Technologie sehr gefährlich sein könnte, könnte es noch gefährlicher sein, diese Technologie nicht zu verwenden, meint er.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt diskutiert Sam Altman die Bedeutung einer verantwortungsvollen KI-Entwicklung und erkennt das Potenzial für Gutes und Böses an. Sie betonen die Notwendigkeit von Anpassungsoptionen, die es Benutzern ermöglichen, das KI-Verhalten innerhalb bestimmter Grenzen an ihren eigenen Werten auszurichten, sowie öffentliche Eingaben darüber zu sammeln, wie diese Grenzen aussehen sollten. Die CEOs erkennen auch das Potenzial für schwerwiegende negative Folgen angesichts der Leistungsfähigkeit von KI und damit die Bedeutung eines verantwortungsbewussten Bauens an und heben gleichzeitig die potenziellen Vorteile in Bereichen wie Gesundheitswesen und Bildung hervor. Schließlich diskutieren sie die entscheidende Notwendigkeit, dass Menschen die Kontrolle über KI behalten, insbesondere um sich vor autoritären Regierungen zu schützen, die versuchen, die Technologie auszunutzen, und warnen die Benutzer davor, sich des Halluzinationsproblems bewusst zu sein, das entstehen kann, wenn Modelle selbstbewusst vollständig erfundene Fakten angeben .
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt diskutiert er die Frage, ob KI mehr Wahrheit oder mehr Unwahrheit in der Welt schafft. Sie erwähnen, dass die von ihnen erstellten Modelle als Argumentationsmaschinen und nicht als Faktendatenbanken betrachtet werden sollten und dass sie ein Werkzeug für Menschen sind und ihre Fähigkeiten erweitern können. Sie erkennen jedoch an, dass KI Millionen von aktuellen Arbeitsplätzen beseitigen, rassistische Vorurteile und Fehlinformationen verstärken und Maschinen schaffen könnte, die intelligenter sind als die gesamte Menschheit zusammen, was schreckliche Folgen haben könnte. Sie betonen, wie wichtig es ist, diese Nachteile anzuerkennen und zu vermeiden, während sie in Richtung der Vorteile drängen, wie z. B. die Heilung von Krankheiten und die Bildung jedes Kindes. Sie erwähnen auch die Notwendigkeit, dass die Gesellschaft als Ganzes zusammenkommt und Leitplanken für KI definiert.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt diskutiert Sam Altman die Risiken der KI und wie sie sich auf die Gesellschaft auswirken wird. Sie erkennen die Ungewissheit hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf Wahlen und ihrer Nutzung zur Manipulation von Informationen an, betonen aber auch, dass die Technologie kontrolliert, abgeschaltet oder die Regeln geändert werden können. Sie geben an, dass sich bei Touch GPT einige Dinge ändern werden, die die Leute früher bei Google gemacht haben, aber es ist eine grundlegend andere Art von Produkt. Während der CEO Elon Musk darin zustimmt, wie wichtig es ist, dass das KI-System die Wahrheit sagt, haben sie unterschiedliche Meinungen darüber, wie KI funktionieren sollte. Sie betonten auch die Notwendigkeit einer durchdachten politischen und staatlichen Aufmerksamkeit, um die Risiken der KI zu bewältigen, und die Wichtigkeit, sie in die Bildung zu integrieren und gleichzeitig zu vermeiden, dass die Schüler schummeln oder faul werden.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt diskutiert Sam Altman die potenziellen Auswirkungen der künstlichen Intelligenz (KI) auf die Bildung. Sie glauben, dass KI die Fähigkeit hat, die Bildung zu revolutionieren, indem sie jedem Schüler großartiges individuelles Lernen ermöglicht. Die Chat-GPT-Technologie wird derzeit von einigen Studenten auf primitive Weise verwendet, aber wenn Unternehmen spezielle Plattformen für diese Art des Lernens schaffen, wird sie immer fortschrittlicher und die Studenten klüger und fähiger machen, als wir uns vorstellen können. Dies übt jedoch Druck auf Lehrer aus, die möglicherweise herausfinden müssen, wie sie mit Hilfe von Chat-GPT geschriebene Aufsätze bewerten können, aber es kann ihnen auch helfen, das Lernen auf neue Weise zu ergänzen, z. B. als Erzieher für sokratische Methoden zu fungieren.

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Neuronale Netze sind Entscheidungsbäume (mit Alexander Mattick)

Neuronale Netze sind Entscheidungsbäume (mit Alexander Mattick)

Neuronale Netze sind Entscheidungsbäume sind eine Art maschineller Lernalgorithmus, der sich für Probleme mit gut definierten Statistiken eignet. Sie sind besonders gut darin, tabellarische Daten zu lernen, die eine Art von Daten sind, die leicht zu speichern und zu verstehen sind.
In diesem Video diskutiert Alexander Mattick von der University of Cambridge ein kürzlich veröffentlichtes Paper über neuronale Netze und Entscheidungsbäume.

• 00:00:00 Der Artikel diskutiert, wie man ein neuronales Netzwerk als eine Reihe von Splines darstellt, die man sich als Bereiche linearer Transformation mit Vorspannung vorstellen kann. Das Papier wurde 2018 veröffentlicht.
  
  
• 00:05:00 Neuronale Netze sind eine Art maschinelles Lernmodell, das zur Analyse von Daten verwendet werden kann. Entscheidungsbäume sind eine Art maschinelles Lernmodell, das verwendet werden kann, um Entscheidungen zu treffen, aber sie sind in ihrer Fähigkeit, neuronale Netze zu interpretieren, begrenzt.
  
  
• 00:10:00 Neuronale Netze sind eine Art maschineller Lernalgorithmus, der verwendet werden kann, um auf der Grundlage von Daten Vorhersagen zu treffen. Neuronale Netze bestehen aus einer Reihe miteinander verbundener Knoten oder "Neuronen", die aus Daten lernen, um Vorhersagen zu treffen. Die Größe des neuronalen Netzwerks bestimmt, wie tief der Entscheidungsbaum sein kann, und je breiter das neuronale Netzwerk ist, desto schwieriger wird es, genaue Vorhersagen zu treffen.
  
  
• 00:15:00 Dieses Video erklärt, dass sich neuronale Netze von Entscheidungsbäumen darin unterscheiden, dass Entscheidungsbäume mit einer Familie von Funktionen arbeiten müssen, für die wir jetzt optimale Aufteilungen vornehmen müssen, während neuronale Netze nur mit einigen wenigen Funktionen arbeiten und hoffen können für die beste. Dieser Unterschied macht neuronale Netze benutzerfreundlicher und in einigen Fällen effektiver, bedeutet aber auch, dass sie nicht immer so optimal sind.
  
  
• 00:20:00 Das Video diskutiert die Idee, dass neuronale Netze als Entscheidungsbäume angesehen werden können und dass die Entscheidungsbaumdarstellung im Hinblick auf die Rechenkomplexität vorteilhaft ist. Das Papier enthält auch experimentelle Ergebnisse, die darauf hindeuten, dass dies der Fall ist.
  
  
• 00:25:00 In diesem Video erklärt Alexander Mattick, dass neuronale Netze eigentlich Entscheidungsbäume sind, eine Art maschineller Lernalgorithmus, der sich für Probleme mit gut definierten Statistiken eignet. Er fährt fort, dass Entscheidungsbäume besonders gut zum Lernen aus tabellarischen Daten geeignet sind, die eine Art von Daten sind, die leicht zu speichern und zu verstehen sind.
  
  
• 00:30:00 In diesem Video bespricht Alexander Mattick von der University of Cambridge eine kürzlich veröffentlichte Arbeit über neuronale Netze und Entscheidungsbäume. Neuronale Netze sind Decision Trees (NNDTs)-Modelle, die Klassifikatoren ähneln, die für große Datensätze vortrainiert sind. NNDTs extrahieren viele verschiedene Merkmale aus Daten, während Klassifikatoren, die auf großen Datensätzen vortrainiert sind, nur wenige Merkmale extrahieren. NNDTs sind auch effizienter als Klassifikatoren, die in Bezug auf die Datenmenge, die sie verarbeiten können, auf großen Datensätzen vortrainiert sind.

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Dies ist ein Spielwechsler! (AlphaTensor von DeepMind erklärt)

Dies ist ein Spielwechsler! (AlphaTensor von DeepMind erklärt)

AlphaTensor ist ein neuer Algorithmus, der die Matrixmultiplikation beschleunigen kann, indem er sie in einen Tensor mit niedrigerem Rang zerlegt. Dies ist ein Durchbruch in der Matrixmultiplikation, der potenziell viel Zeit und Energie sparen kann.
Dieses Video erklärt, wie AlphaTensor, ein von Googles DeepMind entwickeltes Tool, ein Game Changer im Bereich der künstlichen Intelligenz sein könnte.

• 00:00:00 AlphaTensor ist ein neues System, das die Matrixmultiplikation beschleunigt, die die Grundlage vieler wissenschaftlicher Bereiche bildet. Dies könnte die Welt zu einem besseren Ort machen, da die Matrixmultiplikation in vielen Bereichen der Wissenschaft unerlässlich ist.
  
  
• 00:05:00 AlphaTensor verändert das Spiel, weil es schneller ist, Additionen zwischen zwei Matrizen zu berechnen, als sie zu multiplizieren. Dies ist ein großer Vorteil bei modernen Prozessoren, da die meiste Zeit mit dem Multiplizieren von Zahlen verbracht wird, anstatt mit Additionen.
  
  
• 00:10:00 Es ermöglicht eine schnellere Matrixmultiplikation. Die Erklärung zeigt, wie die Beschleunigung möglich ist, da uns nur die Anzahl der Multiplikationen wichtig ist und der Algorithmus durch Zerlegung des Tensors in seine Komponentenmatrizen gefunden werden kann.
  
  
• 00:15:00 AlphaTensor ist ein von DeepMind entwickeltes Tool, mit dem eine Matrix in einzelne Komponenten zerlegt werden kann, was eine schnellere Matrixmultiplikation ermöglicht.
  
  
• 00:20:00 Es ist ein Zerlegungsalgorithmus, der auf dreidimensionale Tensoren angewendet werden kann. Es basiert auf dem Produkt dreier Vektoren und kann auf Tensoren jeden Ranges angewendet werden.
  
  
• 00:25:00 Es ermöglicht eine einfachere Zerlegung von Tensoren. Dies kann beim Lösen von Problemen mit Vektoren und Matrizen nützlich sein.
  
  
• 00:30:00 Es kann die Matrixmultiplikation beschleunigen, indem es in einen Tensor mit niedrigerem Rang zerlegt wird. Dies ist ein Durchbruch in der Matrixmultiplikation, der potenziell viel Zeit und Energie sparen kann.
  
  
• 00:35:00 AlphaTensor ist ein Game Changer, weil es ein effizienteres Training von Reinforcement-Learning-Algorithmen ermöglicht. AlphaTensor ist eine verfeinerte Version der neuronalen Netzwerkarchitektur von Torso und kann verwendet werden, um eine Richtlinie für einen bestimmten Aktionsraum zu optimieren.
  
  
• 00:40:00 AlphaTensor ist ein Game-Changer, da es eine effiziente, niederrangige Monte-Carlo-Baumsuche ermöglicht, um den ersten Schritt in einer Schachpartie zu finden. Dieser Algorithmus wird verwendet, um zu lernen, wie man das Spiel spielt, und um Vorhersagen über zukünftige Züge zu treffen. Darüber hinaus wird überwachtes Lernen verwendet, um dem Netzwerk Feedback darüber zu geben, welche Schritte ausgeführt werden sollen.
  
  
• 00:45:00 AlphaTensor ist ein neuer Algorithmus von DeepMind, der die bekanntesten Algorithmen für Matrixmultiplikation und -zerlegung auf modernen GPUs und TPUs übertreffen kann.
  
  
• 00:50:00 Der AlphaTensor-Algorithmus von DeepMind hat sich auf bestimmter Hardware als schneller als andere Algorithmen erwiesen und kann helfen, die Effizienz von Computerprogrammen zu verbessern.
  
  
• 00:55:00 Dieses Video erklärt, wie AlphaTensor, ein von Googles DeepMind entwickeltes Tool, im Bereich der künstlichen Intelligenz bahnbrechend sein könnte.

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Googles AI Sentience: Wie nah sind wir uns wirklich? | Tech-News-Briefing-Podcast | Wallstreet Journal

Googles AI Sentience: Wie nah sind wir uns wirklich? | Tech-News-Briefing-Podcast | Wallstreet Journal

Die Kontroverse darüber, ob Googles KI-System Lambda empfindungsfähig werden könnte, wird in diesem Segment diskutiert. Während Experten die Idee verworfen haben, gibt es Bedenken hinsichtlich der Wahrnehmung, dass dies passieren könnte, und der potenziellen Gefahren, die von politischen Entscheidungsträgern und Vorschriften ausgehen. Die Diskussion hebt hervor, dass der Fokus mehr auf den Folgen liegt, wenn KI-Systeme hyperkompetent und diskriminierend oder manipulierend sind, und nicht auf dem Schaden, der dadurch entstehen könnte, dass sie einfach nicht richtig funktionieren.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt erörtert Karen Howe vom Wall Street Journal, wie Unternehmen zwischen praktischen und ambitionierten Anwendungen für künstliche Intelligenz (KI) gespalten sind, wobei viele in KI-Technologie investieren, die darauf abzielt, eine Superintelligenz zu schaffen, die letztendlich alles kann besser als Menschen. Die KI-Community ist in dieser Frage gespalten, wobei einige Experten vor den Gefahren warnen, die Fähigkeiten von Sprachgenerierungssystemen zu überschätzen und diesen Systemen weit mehr zu vertrauen, als man ihnen vertrauen sollte. Im Jahr 2017 übersetzte das KI-System von Facebook „Guten Morgen“ auf Arabisch falsch in „sie verletzen“ auf Englisch und „sie angreifen“ auf Hebräisch, was zur Verhaftung eines Palästinensers führte. Unterdessen glaubte ein anderer Google-Ingenieur, dass ein experimenteller Chatbot empfindungsfähig geworden sei, eine Behauptung, die von den meisten Experten zurückgewiesen wird.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt diskutiert das Video die Kontroverse um die Idee, dass das KI-System von Google, Lambda, möglicherweise aufgrund eines von einem mystischen Priester durchgeführten Experiments empfindungsfähig werden könnte. Obwohl Google und die wissenschaftliche Gemeinschaft erklärt haben, dass KI-Systeme nicht empfindungsfähig sind, hat sich die Wahrnehmung, dass sie empfindungsfähig werden können, weit verbreitet, was zu potenziellen Gefahren für politische Entscheidungsträger und Vorschriften führt. Das Gespräch hat sich auf die Schäden konzentriert, die von KI-Systemen ausgehen, die hyperkompetent und diskriminierend oder manipulierend sind, aber nicht auf die Schäden, die von KI-Systemen ausgehen, die einfach nicht funktionieren.

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Das neuronale Netzwerk, eine visuelle Einführung | Visualisieren von Deep Learning, Kapitel 1

Das neuronale Netzwerk, eine visuelle Einführung | Visualisieren von Deep Learning, Kapitel 1

Das Video bietet eine klare visuelle Einführung in die grundlegende Struktur und die Konzepte eines neuronalen Netzwerks, einschließlich künstlicher Neuronen, Aktivierungsfunktionen, Gewichtsmatrizen und Bias-Vektoren.
Es demonstriert die Verwendung eines neuronalen Netzwerks zum Auffinden von Mustern in Daten, zum Bestimmen von Grenzlinien und komplexen Entscheidungsgrenzen in Datensätzen. Die Bedeutung der Aktivierungsfunktion wird ebenfalls hervorgehoben, da sie hilft, kompliziertere Entscheidungsgrenzen anzugehen und Daten zu klassifizieren.
Das Video schließt mit der Anerkennung der Unterstützung von Deep-Learning-Pionieren und der Untersuchung, wie ein trainiertes neuronales Netzwerk aussieht.

• 00:00:00 Der Schöpfer stellt das Konzept eines neuronalen Netzwerks und seine Struktur vor. Das Ziel eines neuronalen Netzwerks ist es, Muster in Daten zu finden, und es ist eine mehrschichtige Struktur mit einer Eingabeschicht, verborgenen Schichten und einer Ausgabeschicht. Das neuronale Netzwerk besteht aus vielen Neuronen oder Kreisen, wobei die Eingabeschicht aus den Pixelwerten des Bildes und die Ausgabeschicht aus der klassifizierten Ausgabe besteht. Der Ersteller erklärt, dass wir durch das Trainieren eines neuronalen Netzwerks Grenzlinien bestimmen, um herauszufinden, wo die Eingabe liegt, und die Ausgabe mit Heavyset wxb bestimmt werden kann. Der Ersteller erklärt weiter, wie das Hinzufügen zusätzlicher Dimensionen zum Problem die Komplexität der Wahrnehmungen erhöht.
  
  
• 00:05:00 Das Video behandelt die Grundlagen künstlicher Neuronen und Aktivierungsfunktionen, einschließlich der Heaviside-Stufenfunktion, der Sigmoidkurve und der gleichgerichteten linearen Einheit (ReLU). Das Video erklärt auch das Konzept linear trennbarer Datensätze und wie neuronale Netze Aktivierungsfunktionen verwenden, um komplexe Entscheidungsgrenzen zu modellieren. Die Konzepte von Gewichtsmatrizen und Bias-Vektoren werden zusammen mit der Visualisierung von neuronalen Netzwerktransformationen und linearen Transformationen eingeführt. Schließlich demonstriert das Video ein neuronales Netzwerk mit zwei Eingängen, zwei Ausgängen und einer verborgenen Schicht mit zufälligen Gewichtungen und Vorspannungen.
  
  
• 00:10:00 Das Video untersucht die Bedeutung der Aktivierungsfunktion bei der Bewältigung komplizierterer Entscheidungsgrenzen durch eine visuelle 2D- und 3D-Darstellung eines neuronalen Netzwerks. Das Video zeigt, wie Rotation, Scherung und Skalierung vor dem Hinzufügen eines Bias-Vektors automatisch durchgeführt wurden, und die Aktivierungsfunktion (ReLU) hilft dabei, positive Eingaben zu falten und eine dreiecksähnliche Form mit Falten nur im ersten Oktanten aufzudecken. Das Video unterstreicht auch die Bedeutung neuronaler Netze nicht nur für die Modellierung von Funktionen, sondern auch für die Klassifizierung von Daten durch Zuweisung einer Ziffer zu einem der 10 Werte und Auswahl der Ziffer mit dem höchsten Wert basierend auf den Werten der letzten Ebene. Das Video schließt mit der Anerkennung der Unterstützung von Deep-Learning-Pionieren und der Untersuchung, wie ein trainiertes neuronales Netzwerk aussieht.

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Visualisierung von Deep Learning 2. Warum sind neuronale Netze so effektiv?

Visualisierung von Deep Learning 2. Warum sind neuronale Netze so effektiv?

Dieses Video untersucht die Effektivität neuronaler Netze und taucht in die Softmax-Funktion, Entscheidungsgrenzen und Eingabetransformationen ein. Das Video erklärt, wie die Vorzeichenfunktion verwendet werden kann, um jedem Ausgang eine Wahrscheinlichkeit anstelle der herkömmlichen argmax-Funktion zuzuweisen.
Anschließend wird die Verwendung der Softmax-Funktion demonstriert, um ähnliche Punkte zu gruppieren und sie während des Trainings linear trennbar zu machen. Wenn man sich jedoch außerhalb des anfänglichen Trainingsbereichs bewegt, erweitert das neuronale Netzwerk die Entscheidungsgrenzen linear, was zu ungenauen Klassifikationen führt.
Das Video erklärt auch, wie das erste Neuron in einem neuronalen Netzwerk in eine Ebenengleichung für Entscheidungsgrenzen übersetzt werden kann, und demonstriert ein interaktives Tool zur Visualisierung der Transformation von handgeschriebenen Ziffern durch ein neuronales Netzwerk.

• 00:00:00 Die Idee hinter Sigmoid kann verwendet werden, um die Heaviside-Stufenfunktion zu glätten und jedem Ausgang eine Wahrscheinlichkeit oder einen Bereich von Eingaben zuzuweisen. Dies ist besonders wichtig beim Training eines neuronalen Netzes, da es die Differenzierbarkeit sicherstellt. In diesem Beispiel hat das neuronale Netz eine Eingabeschicht aus zwei Neuronen und eine Ausgabeschicht aus fünf Neuronen. Die verborgene Schicht umfasst 100 Neuronen, die die Relu-Aktivierungsfunktion verwenden. Die letzte Schicht verwendet Softmax, um die Ausgabe einer x- und y-Koordinate dem Maximalwert der fünf Neuronen zuzuweisen. Durch die Verwendung der argmax-Funktion kann der Index des Maximalwerts bestimmt werden, was die Klassifizierung von Datensätzen erleichtert.
  
  
• 00:05:00 Das Video beschreibt die Softmax-Funktion, die einen Vektor aus n Elementen als Eingabe erhält und einen Wahrscheinlichkeitsvektor aus n Elementen als Ausgabe ausgibt. Während des Trainings bestimmt das neuronale Netzwerk eine Reihe von Gewichtungen und Verzerrungen, die es dazu bringen, die Eingabedaten in fünf verschiedene Spiralen zu klassifizieren, die durch nichtlineare Entscheidungsgrenzen getrennt sind. Durch Betrachten des Ausgaberaums gruppiert das neuronale Netzwerk ähnliche Punkte und macht sie linear trennbar. Wenn sich das neuronale Netzwerk jedoch außerhalb des anfänglichen Trainingsbereichs bewegt, erweitert es die Entscheidungsgrenzen linear, was zu ungenauen Klassifikationen führt. Schließlich zeigt das Video, wie die Wahrscheinlichkeiten für jede Farbe visualisiert werden, indem die Ausgabe der Softmax-Funktion grafisch dargestellt wird.
  
  
• 00:10:00 Das Video erklärt den Wert des ersten Neurons in einem neuronalen Netzwerk in Bezug auf eine Ebenengleichung und wie sich dies in Entscheidungsgrenzen für die Klassifizierung von Eingabedaten übersetzt. Das Video zeigt dann, wie die Softmax-Funktion verwendet wird, um jeden Ausgabewert als Wahrscheinlichkeit darzustellen, wobei jede Farbfläche die maximale Wahrscheinlichkeitsausgabe für jede entsprechende Klasse darstellt. Schließlich zeigt das Video ein interaktives Tool zur Visualisierung der Transformation von handschriftlichen Ziffern durch ein neuronales Netzwerk.

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Auf dem Weg zur Singularität - Neurowissenschaften inspirierende KI

Auf dem Weg zur Singularität - Neurowissenschaften inspirierende KI

Dieses Video diskutiert das Potenzial der künstlichen Intelligenz, einen Punkt der allgemeinen Intelligenz zu erreichen, und die verschiedenen Herausforderungen, die auf dem Weg überwunden werden müssen.
Es diskutiert auch das Potenzial für Roboter, als Spezies betrachtet zu werden, sowie die Vor- und Nachteile dieses Ansatzes.

• 00:00:00 Das Gehirn ist ein komplexes Organ, das für viele verschiedene Aufgaben zuständig ist. Neuere Forschungen haben gezeigt, dass das Gehirn auch in der Lage ist, einfache Aufgaben zu erledigen, die einst als schwierig für den Menschen galten. Dies deutet darauf hin, dass das Gehirn nicht nur ein Intellekt ist, sondern auch eine enorme Menge an Rechenkomplexität enthält.
  
  
• 00:05:00 Der Autor erörtert die Schwierigkeit, das Gehirn auf Systemebene zu verstehen, und wie Wissenschaftler Zebrafische verwenden, um zu verstehen, wie eine normale Gehirnentwicklung abläuft. Er fährt fort, dass künstliche Intelligenz schließlich in der Lage sein wird, sich selbst organischer zu entwickeln, basierend auf dem, was wir über die Funktionsweise des Gehirns lernen.
  
  
• 00:10:00 Das Gehirn unterscheidet sich stark von einem Computer, die Art, wie es strukturiert ist. Bei einem Computer ist im Grunde die CPU vom Speicher getrennt und die CPU mit dem Speicher verbunden, man hat dieses Ding namens Bus, den Speicherbus. Und der Speicherbus arbeitet ununterbrochen in Vollzeit, wenn ein Computer eingeschaltet ist. Und es ist tatsächlich ein Engpass. Die CPU kann also sehr leistungsfähig sein, und der Speicher kann riesig sein, aber
  Sie sind begrenzt, wie viele Informationen Sie zwischen den beiden übertragen können. Und das ist ein sehr einschränkender Faktor für die Gesamtleistung des Standardcomputers. Im Gegensatz dazu arbeitet das Gehirn massiv parallel, jedes einzelne Neuron gibt die ganze Zeit sein Bestes. Selbst die derzeit beste KI, die wir haben, unterscheidet sich immer noch sehr, sehr stark vom Gehirn. Es ist… man könnte sagen, es ist vom Gehirn inspiriert, aber es kopiert nicht das Gehirn. Im Gehirn gibt es riesige Mengen an Rückkopplungsverbindungen. Also offensichtlich, wenn wir sensorischen Input verarbeiten, und das kommt in höheren Gehirnregionen hoch und wird weiter verarbeitet und von dem ursprünglichen Input, den wir sehen, abstrahiert. Aber es gibt auch eine riesige Menge an Feedback, das von diesen höheren Regionen zurück zu den Wahrnehmungsbereichen kommt. Und dieses Feedback leitet, wohin wir schauen und
  
  
• 00:15:00 Das Video diskutiert das Konzept der künstlichen Intelligenz und diskutiert die Vor- und Nachteile, sie in der Welt zu haben. Weiter heißt es, dass KI ein vielversprechender Ansatz ist, aber dass es einen Sprung in der Technologie erfordern wird, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu erreichen.
  
  
• 00:20:00 Das Video diskutiert die Fortschritte in den Neurowissenschaften, die zur Inspiration künstlicher Intelligenz genutzt werden, und wie dies dazu beiträgt, Roboter zu entwickeln, die so intelligent sind wie Menschen. Bis zu einem breiten Einsatz ist die Technologie allerdings noch ein weiter Weg.
  
  
• 00:25:00 Künstliche Intelligenz spielt eine große Rolle bei der Entwicklung sozialer Roboter, die Menschen in ihrem täglichen Leben verstehen, sich verhalten und mit ihnen kommunizieren können. Die Welt ist derzeit für Menschen konzipiert, daher erleichtert das Entwerfen von Robotern, die eine humanoide Form oder ein Verständnis dafür haben, wie die menschliche Welt funktioniert, es diesen Robotern, sich in die Gesellschaft zu integrieren, aber auch einen gewissen Wert und Nutzen zu schaffen, ohne Gebäude restrukturieren zu müssen oder Aufgaben oder die Art und Weise, wie die Welt für diesen Menschen ausgelegt ist.
  
  
• 00:30:00 Das Video diskutiert, wie die Neurowissenschaft Fortschritte in der KI inspiriert, einschließlich Deep Learning und Embodied Cognition. Verkörperte Kognition ist das Gegenteil von Descartes Idee „Ich denke, also bin ich“. Die Robotik wird sich schließlich stärker in die Gesellschaft integrieren, und die KI wird zu einem „sehr nützlichen Werkzeug“ für die Wissenschaft.
  
  
• 00:35:00 Das Video diskutiert die Idee der "allgemeinen künstlichen Intelligenz" oder AGI, die die Fähigkeit einer Maschine darstellt, das Intelligenzniveau eines kompetenten erwachsenen Menschen zu erreichen. Während die Gültigkeit des „Turing-Tests“ – einer Prüfung, die misst, ob eine Maschine jemanden täuschen kann, es sei ein Mensch – immer noch umstritten ist, glauben die meisten Forscher, dass es notwendig ist, dass Maschinen dieses Intelligenzniveau erreichen.
  
  
• 00:40:00 Das Video diskutiert das Potenzial der künstlichen Intelligenz, immer mehr Teile unseres Lebens zu durchdringen, und die Bedeutung des sorgfältigen Umgangs mit der KI, damit sie nicht anfängt, selbst Entscheidungen zu treffen. Es deutet darauf hin, dass KI irgendwann ein öffentliches Versorgungsunternehmen werden wird, und diskutiert Möglichkeiten, wie Menschen diese Diskussion über Radio und Video führen können.
  
  
• 00:45:00 Der Autor argumentiert, dass Regierungen proaktiv in künstliche Intelligenz und Robotik investieren müssen, da dies eine enorme Investition ist und großartige Ergebnisse für die Gesellschaft haben könnte. Wenn sie jedoch nicht richtig durchgeführt werden, könnten Roboter zu Massenarbeitslosigkeit führen. Er stellt auch fest, dass sich die Gesellschaft an die kommende Robotik-Revolution anpassen muss, da die derzeit von Menschen ausgeführten Arbeiten durch Maschinen ersetzt werden.
  
  
• 00:50:00 Der Autor diskutiert das Potenzial für künstliche allgemeine Intelligenz und die Singularität, das ist der Punkt, an dem die maschinelle Intelligenz die menschliche Intelligenz übertrifft. Sie weisen darauf hin, dass diese Technologie zwar noch etwas spekulativ ist, aber wahrscheinlich in den nächsten 200 Jahren auf den Markt kommen wird. Während viele Menschen skeptisch sein mögen, sind sich Kenner einig, dass dies definitiv etwas sein wird, das passieren wird.
  
  
• 00:55:00 Dieses Video diskutiert das Potenzial der künstlichen Intelligenz, einen Punkt der allgemeinen Intelligenz zu erreichen, und die verschiedenen Herausforderungen, die auf dem Weg überwunden werden müssen. Es diskutiert auch das Potenzial für Roboter, als Spezies betrachtet zu werden, sowie die Vor- und Nachteile dieses Ansatzes.
  
  
• 01:00:00 Der Redner gibt einen Überblick über die potenziellen Risiken und Vorteile, die mit Fortschritten in der künstlichen Intelligenz verbunden sind, und diskutiert eine hypothetische Situation, in der eine KI abtrünnig wird und die Menschheit auslöscht. Die meisten Forscher auf diesem Gebiet machen sich keine Sorgen über diese Art von Bedrohung, sondern konzentrieren sich stattdessen auf die potenziellen Vorteile der künstlichen Intelligenz.

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Stanford CS230: Tiefes Lernen | Herbst 2018 | Vorlesung 1 - Klasseneinführung & Logistik, Andrew Ng

Stanford CS230: Tiefes Lernen | Herbst 2018 | Vorlesung 1 - Klasseneinführung & Logistik, Andrew Ng

Andrew Ng, Dozent des CS230 Deep Learning-Kurses von Stanford, stellt den Kurs vor und erklärt das Flipped-Classroom-Format. Er hebt die plötzliche Popularität von Deep Learning aufgrund der Zunahme digitaler Aufzeichnungen hervor, die effektivere Deep-Learning-Systeme ermöglichen. Das Hauptziel des Kurses besteht darin, dass die Schüler Experten für Deep-Learning-Algorithmen werden und verstehen, wie sie diese anwenden können, um reale Probleme zu lösen. Ng betont die Bedeutung von praktischem Wissen beim Aufbau effizienter und effektiver maschineller Lernsysteme und hofft, maschinelle Lernalgorithmen systematisch zu lehren und abzuleiten und sie gleichzeitig mit den richtigen Prozessen effektiv zu implementieren. Der Kurs behandelt Convolution Neural Networks und Sequenzmodelle durch Videos auf Coursera und Programmieraufgaben auf Jupyter Notebooks.

Die erste Vorlesung des CS230 Deep Learning-Kurses von Stanford stellt die Vielfalt realer Anwendungen vor, die durch Programmieraufgaben und Studentenprojekte entwickelt werden, die personalisiert und so gestaltet werden können, dass sie den Interessen eines Studenten entsprechen. Beispiele vergangener Studentenprojekte reichen von der Fahrradpreisvorhersage bis zur Erkennung von Erdbebensignalen. Das Abschlussprojekt wird als wichtigster Aspekt des Kurses hervorgehoben, und eine personalisierte Betreuung durch das TA-Team und die Ausbilder ist möglich. Die Logistik des Kurses wird ebenfalls besprochen, einschließlich der Bildung von Teams für Gruppenprojekte, der Teilnahme an Quiz auf Coursera und der Kombination des Kurses mit anderen Klassen.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt stellt Andrew Ng, der Ausbilder von Stanfords CS230, den Kurs vor und erklärt das Flipped-Classroom-Format. In diesem Kurs sehen sich die Schüler zu Hause deeplearning.ai-Inhalte auf Coursera an und nehmen an tiefergehenden Diskussionen während der Unterrichts- und Diskussionsabschnittszeiten teil. Ng stellt das Lehrteam vor, bestehend aus den Co-Instruktoren Kian Katanforosh, dem Mitbegründer der Spezialisierung Deep Learning, Swati Dubei, dem Klassenkoordinator, Younes Mourri, dem Kursberater und leitenden TA, sowie Aarti Bagul und Abhijeet, den Co-Leitern TAs. Ng erklärt die plötzliche Popularität von Deep Learning und stellt fest, dass die Digitalisierung der Gesellschaft zu einer Zunahme der Datenerfassung geführt hat, was den Studenten die Möglichkeit gibt, effektivere Deep-Learning-Systeme als je zuvor aufzubauen.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt Andrew Ng, dass die Zunahme digitaler Aufzeichnungen zu einem Anstieg der Daten geführt hat, aber herkömmliche Algorithmen für maschinelles Lernen stagnieren, selbst wenn sie mit mehr Daten gefüttert werden. Mit zunehmender Größe neuronaler Netze wird ihre Leistung jedoch immer besser, bis zu einer theoretischen Grenze, die als Basisfehlerrate bezeichnet wird. Mit dem Aufkommen von GPU-Computing und Cloud-Diensten hat der Zugriff auf ausreichend große Rechenleistung es mehr Menschen ermöglicht, ausreichend große neuronale Netze zu trainieren, um in vielen Anwendungen ein hohes Maß an Genauigkeit zu erreichen. Obwohl Deep Learning nur ein Tool unter vielen in der KI ist, ist es so beliebt geworden, weil es konstant großartige Ergebnisse liefert.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt erklärt der Dozent, dass es eine Vielzahl von Werkzeugen und Technologien gibt, die Forscher in der KI neben Deep Learning verwenden, wie z. B. Planungsalgorithmen und Wissensrepräsentation. Deep Learning hat sich jedoch in den letzten Jahren aufgrund der Verwendung riesiger Datensätze und Rechenleistung sowie algorithmischer Innovationen und massiver Investitionen unglaublich schnell entwickelt. Das Hauptziel von CS230 besteht darin, dass die Schüler Experten für Deep-Learning-Algorithmen werden und verstehen, wie sie diese anwenden können, um reale Probleme zu lösen. Der Dozent, der über praktische Erfahrung in der Leitung erfolgreicher KI-Teams bei Google, Baidu und Landing AI verfügt, betont auch die Bedeutung des Erlernens der praktischen Know-how-Aspekte des maschinellen Lernens, die seiner Meinung nach in anderen akademischen Kursen möglicherweise nicht behandelt werden.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt spricht Andrew Ng über die Bedeutung von praktischem Wissen für effiziente und effektive Entscheidungen beim Aufbau eines maschinellen Lernsystems. Er betont den Unterschied zwischen einem großartigen Software-Ingenieur und einem Junior in Bezug auf Urteilsentscheidungen auf hoher Ebene und architektonische Abstraktionen. Ebenso betont er, wie wichtig es ist, zu wissen, wann man mehr Daten sammeln oder nach Hyperparametern in Deep-Learning-Systemen suchen muss, um bessere Entscheidungen zu treffen, die die Effizienz des Teams um das 2- bis 10-fache steigern können. Dieses praktische Wissen will er den Studierenden im Studiengang durch systematische Lehre vermitteln und empfiehlt auch sein Buch „Machine Learning Yearning“ für Studierende mit etwas Machine-Learning-Hintergrund.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt diskutiert Andrew Ng einen Entwurf seines neuen Buches mit dem Titel „Machine Learning Yearning“, das seiner Meinung nach ein Versuch ist, die besten Prinzipien für die Schaffung einer systematischen Ingenieurdisziplin aus maschinellem Lernen zu sammeln. Ng erklärt auch das Flipped-Classroom-Format des Kurses, bei dem die Schüler Videos ansehen und Quiz online in ihrer eigenen Zeit absolvieren und wöchentliche Sitzungen für tiefere Interaktionen und Diskussionen mit TAs, Kian und sich selbst besuchen. Er spricht weiter über die Bedeutung von KI und maschinellem Lernen und erklärt, dass er glaubt, dass sie jede Branche verändern werden, ähnlich wie die Elektrizität vor über einem Jahrhundert mehrere Bereiche verändert hat.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt des Videos drückt Andrew Ng, der Ausbilder des CS230 Deep Learning-Kurses von Stanford, seine Hoffnung aus, dass die Studenten ihre neu entdeckten Deep-Learning-Fähigkeiten nutzen werden, um Branchen außerhalb des traditionellen Technologiesektors zu verändern, wie z. Bauingenieurwesen und Kosmologie. Er teilt eine wertvolle Lektion, die er durch das Studium des Aufstiegs des Internets gelernt hat, nämlich dass das Erstellen einer Website ein stationäres Geschäft nicht in ein Internetunternehmen verwandelt; Vielmehr ist es die Organisation des Teams und die Einbeziehung internetspezifischer Praktiken, wie z. B. allgegenwärtige A/B-Tests, die ein Internetunternehmen wirklich ausmachen.
  
  
• 00:30:00 In diesem Abschnitt des Transkripts erörtert Andrew Ng die Unterschiede zwischen traditionellen Unternehmen und Internet- und KI-Unternehmen. Er erklärt, dass Internet- und KI-Unternehmen dazu neigen, die Entscheidungsgewalt auf die Ingenieure oder Ingenieure und Produktmanager zu übertragen, weil diese Personen der Technologie, den Algorithmen und den Benutzern am nächsten sind. Ng erwähnt auch, wie wichtig es ist, Teams zu organisieren, um die Dinge zu tun, die modernes maschinelles Lernen und Deep Learning ermöglichen. Darüber hinaus beschreibt Ng, wie KI-Unternehmen dazu neigen, Daten anders zu organisieren und sich auf das Erkennen von Automatisierungsmöglichkeiten zu spezialisieren. Schließlich stellt er fest, dass der Aufstieg des maschinellen Lernens neue Rollen geschaffen hat, wie z. B. Ingenieure für maschinelles Lernen und Forschungswissenschaftler für maschinelles Lernen von Ressourcen.
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt betont Andrew Ng die Bedeutung einer effektiven Teamorganisation im KI-Zeitalter, um wertvollere Arbeit zu leisten. Er stellt eine Analogie dazu her, wie die Software-Engineering-Welt agile Entwicklung, Scrum-Prozesse und Code-Review entwickeln musste, um leistungsstarke industrielle KI-Teams zu schaffen, die Software effektiv erstellten. Ng hofft, maschinelle Lernalgorithmen systematisch zu lehren und abzuleiten und sie mit den richtigen Prozessen effektiv zu implementieren. Schließlich leitet Ng Menschen, die maschinelles Lernen lernen möchten, an, welche Kurse sie belegen müssen, um ihre Ziele zu erreichen.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt erläutert Andrew Ng die Unterschiede zwischen CS229, CS229A und CS230. CS229 ist die mathematischste dieser Klassen und konzentriert sich auf die mathematischen Ableitungen der Algorithmen. CS229A ist angewandtes maschinelles Lernen, verbringt mehr Zeit mit den praktischen Aspekten und ist der einfachste Einstieg in das maschinelle Lernen, während CS230 irgendwo dazwischen liegt, mathematischer als CS229A, aber weniger mathematisch als CS229. Das Einzigartige an CS230 ist, dass es sich auf Deep Learning konzentriert, die schwierigste Teilmenge des maschinellen Lernens. Andrew Ng setzt genaue Erwartungen, indem er mehr Zeit damit verbringen möchte, das praktische Know-how zur Anwendung dieser Algorithmen zu vermitteln, anstatt sich nur auf Mathematik zu konzentrieren.
  
  
• 00:45:00 In diesem Abschnitt stellt Andrew Ng das Konzept der KI und des maschinellen Lernens vor, die im Hintergrund verschwinden und zu einem magischen Werkzeug werden, das wir verwenden können, ohne über die Lernalgorithmen nachzudenken, die dies ermöglichen. Er diskutiert die Bedeutung des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen, in der Fertigung, in der Landwirtschaft und im Bildungswesen, wo mithilfe von Lernalgorithmen eine präzise Anleitung und Rückmeldung zum Codieren von Hausaufgaben erreicht werden kann. Das Kursformat von CS230 beinhaltet das Ansehen von deeplearning.ai-Videos auf Coursera mit zusätzlichen Vorträgen von Kian in Stanford für tiefergehende Kenntnisse und Übungen. Die Klasse ist in fünf Kurse gegliedert, die den Studenten Neuronen, Schichten, den Aufbau von Netzwerken, Tuning-Netzwerke und industrielle Anwendungen von KI vermitteln.
  
  
• 00:50:00 In diesem Abschnitt stellt Andrew Ng die im Kurs behandelten Themen und die Struktur des Lehrplans vor. Der Kurs ist in zwei Teile gegliedert, die sich auf Convolution Neural Networks für Bildgebung und Videos sowie Sequenzmodelle, einschließlich rekurrenter neuronaler Netze für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung, konzentrieren. Jedes Modul enthält Videos zu Coursera, Quizfragen und Programmieraufgaben zu Jupyter Notebooks. Die Teilnahme beträgt zwei Prozent der Abschlussnote, acht Prozent bei Quizfragen, 25 Prozent bei Programmieraufgaben und ein erheblicher Teil bei einem Abschlussprojekt.
  
  
• 00:55:00 In diesem Abschnitt erklärt Andrew Ng die Programmieraufgaben, die die Studenten während des Kurses übernehmen werden. Die Schüler werden Bilder in Gebärdensprache in Zahlen übersetzen, ein Deep Learning-Ingenieur für ein Happy House werden und ein Netzwerk mit dem YOLOv2-Objekterkennungsalgorithmus erstellen. Sie werden daran arbeiten, die Schussvorhersage eines Torhüters zu optimieren, Autos beim autonomen Fahren zu erkennen, Gesichtserkennung und Stilübertragung durchzuführen und ein Sequenzmodell zu erstellen, um Jazzmusik und Shakespeare-Poesie zu generieren. Der Dozent stellt den Studierenden Links zu verwandten Arbeiten für jedes der Projekte zur Verfügung.
  
  
• 01:00:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Vielfalt der Anwendungen, die im Kurs durch Programmieraufgaben erstellt werden, sowie die Möglichkeit für Studenten, ihre eigenen Projekte während des Kurses auszuwählen. Es werden Beispiele vergangener Studentenprojekte gegeben, darunter das Einfärben von Schwarz-Weiß-Bildern, die Vorhersage von Fahrradpreisen und die Erkennung von Erdbebenvorläufersignalen. Die Schüler werden ermutigt, ihre Projekte zu bauen und stolz darauf zu sein, da das Abschlussprojekt der wichtigste Aspekt des Kurses ist. Der Kurs wird angewendet, mit etwas Mathematik, und eine personalisierte Betreuung ist durch das TA-Team und die Ausbilder möglich.
  
  
• 01:05:00 In diesem Abschnitt erklärt der Kursleiter die logistischen Details des Kurses, einschließlich der Erstellung von Coursera-Konten, der zu erledigenden Aufgaben und der Bildung von Teams für das Kursprojekt. Die Projektteams bestehen aus einem bis drei Studierenden, Ausnahmen bei anspruchsvollen Projekten. Die Schüler können das Projekt mit anderen Klassen kombinieren, solange sie es mit dem Lehrer besprechen, und Quiz können auf Coursera wiederholt werden, wobei das zuletzt eingereichte Quiz für die CS230-Klasse berücksichtigt wird.