🚀Unser nächstes AI CIRCLE Hamburg Event steht bevor! 😎 Also notiert euch schonmal Dienstag, den 10.12.24.
Es wird ein AI Deep Dive! Jens Werschmoeller, PO-BA I GenAI-Competence-Center (Lead) wird uns spannende Insights geben zu im Schwarm arbeitenden AI Agenten:
Wie organisiert man Agenten in einem verteilten System und wie arbeiten Multi-Agenten-Systeme zusammen? Sind sie die nächste Stufe von KI-Anwendungen?
Im Anschluss bleibt wieder ausreichend Zeit für Diskussion und Austausch.
Für alle AI CIRCLE Hamburg Mitglieder ist das Event kostenlos.
Für alle, die noch kein AI CIRCLE Hamburg Mitglied sind: Kommt in unser AI-Netzwerk!
Die Mitgliedschaft ist kostenlos.😀
Wir freuen uns auf euch!
AI CIRCLE Hamburg, November 2024
Wenn man von AI spricht, denken die wenigsten von uns an Sport.
AI hat in den letzten Jahren im Sport immens an Bedeutung gewonnen und wird vom Scouting über Taktikanalyse bis hin zur Verbesserung von Bewegungstechniken und zur Verletzungsvermeidung eingesetzt.
Nehmen wir mal ein Beispiel: Scouting.
Normalerweise ist der Scouting-Prozess ein sehr langwieriges Vorgehen. Um die besten Talente zu finden, z. B. im Fußball oder im Tennis, mussten in der Vergangenheit unzählige Scouts unzählige Spiele besuchen und sich unzählige Notizen machen. Dieser Prozess war nicht nur sehr langwierig, sondern auch sehr anfällig für menschliche Fehler. Inzwischen übernimmt AI einen großen Teil dieser Arbeit.
Wie funktioniert das?
Eine AI analysiert große Mengen Videomaterial von Spielen und Training. Algorithmen überprüfen u. a. Bewegungsmuster, Geschwindigkeiten, Beschleunigungen, technische Fähigkeiten und taktisches Verhalten.
Auf dieser Basis erstellen sie von jedem gewünschten Spieler ein Spielerprofil. Anschließend erfolgt eine Bewertung.
Die AI vergleicht basierend auf Leistungsdaten, physischen Merkmalen und Entwicklungspotentialen.
AI kann aber auch berechnen, wie sich der Marktwert eines Spielers in Zukunft entwickeln und wie viele Profiminuten er voraussichtlich haben wird.
Die Scouts erhalten dann eine entsprechende Empfehlung.
Grundlage sind also historische Daten, mit denen die AI trainiert wurde und aus denen die Schätzungen für die Zukunft entstehen.
➕Mit Hilfe der AI reihen sich auf diese Weise eine Menge Vorteile aneinander. Der Scoutingprozess wird schneller, präziser, effizienter und bietet vor allem viel mehr Möglichkeiten. Spieler auf der ganzen Welt können analysiert und entdeckt werden. Ihre Bewertung ermöglicht es Vereinen, Spieler über einen langen Zeitraum multifaktoriell zu beobachten.
➖Auf der anderen Seite ist die Implementierung eines AI-Scouting-Prozesses kostenintensiv, sodass kleine Vereine hier weniger Möglichkeiten haben. Durch den immer stärkeren Einsatz von AI in Prozessen wie dem Scouting kann die menschliche Intuition und Erfahrung an Bedeutung verlieren.
AI CIRCLE HAMBURG, Juli 2024
Wie gewährleisten wir dann, dass AI moralisch einwandfreie Entscheidungen trifft?
Es gibt unterschiedliche Ansichten von Expert:innen über die Fähigkeit von AI, ethisch zu handeln. Einige argumentieren, dass AI bereits heute in der Lage ist, moralisch richtige Entscheidungen zu treffen. Andere sind skeptisch und fürchten, dass AI eines Tages die Kontrolle über die Menschheit übernehmen könnte. Wieder andere zweifeln daran, dass AI jemals die menschliche Intelligenz übertreffen wird.
Doch wie trifft diese digitale Intelligenz Entscheidungen? Welchen Stellenwert hat dabei die Maschinenethik?
Maschinenethik bezeichnet die Formalisierung ethischer Prinzipien aus der Philosophie, um sie in der AI anzuwenden.
Ein zentraler Aspekt ist, dass jede Handlung aus verschiedenen Blickwinkeln bewertet werden kann. Wenn AI eine Entscheidung fällt, ist es entscheidend für den Menschen zu verstehen, auf welchen Grundlagen diese Bewertung beruht.
Eine AI kann lernen, ähnliche Entscheidungen zu treffen, wie wir Menschen es tun würden, z.B. immer die Entscheidung zu treffen, die möglichst viele Menschen schützt oder vielen Menschen einen Nutzern bringt.
Aber wie entscheidet eine AI als Assistent im Auto, wenn sie sich entscheiden muss zwischen dem Tod einer 80-jährigen Frau, die bei Rot die Straße überquert und dem Tod des jungen Fahrers, der am Lenker sitzt? Geradeaus weiterfahren oder den Wagen frontal gegen die Hauswand lenken?
Entscheidungen wie die Kreditwürdigkeit von Personen, die Eignung von Bewerbern für Positionen oder auch die Strafverfolgung von Tätern werden in Unternehmen zunehmend von Algorithmen getroffen.
Um moralische Entscheidungen zu gewährleisten, muss AI eine Vielzahl ethischer Fragen und philosophische Texte erörtern. Dabei kommt darauf an, wie wir als Gesellschaft moralische Grundsätze und Werte in Algorithmen fassen und programmieren.
Wenn AI transparent und erklärbar wird, erleichtert dies die Aufdeckung von Fehlern und Diskriminierung.
AI CIRCLE HAMBURG, April 2024
„Wie heißt der Vater von Olaf Scholz‘ Tante ?“
Muss man das wirklich wissen? Und muss man dafür wirklich Google befragen? Eins ist klar (hoffentlich): Jede Anfrage, die wir Google stellen benötigt und verbraucht Energie auf einem Server dieser Welt.
Immer öfter kommt dabei AI zum Einsatz. Damit steigt der Energiebedarf in den Rechenzentren enorm.
„Werkzeuge der KI verbrauchen viel Strom, und die Tendenz ist steigend“, sagte der Geschäftsführer des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) in Potsdam und Leiter des Fachgebiets Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit, Ralf Herbrich, der Nachrichtenagentur dpa. Schon allein das Training eines einzigen AI-Modells ist ein extrem energieintensiver Prozess.
Datenwissenschaftler Alex de Vries aus Amsterdam vergleicht den AI-Energieverbrauch durch die Nutzung einer Suchmaschine, die mit AI arbeitet, mit dem Verbrauch ganzer Länder.
Damit bekommt AI schlagartig eine große Bedeutung beim Thema Klimaschutz.
Wie kann man den ökologischen Fußabdruck von AI verbessern?
Aktuell beanspruchen Rechenzentren etwa fünf Prozent des weltweiten Energieverbrauchs. Schätzungen gehen davon aus, dass dies in den kommenden Jahren auf 30 Prozent ansteigen wird. Technologieunternehmen treiben bereits die Forschungen zu Energieeinsparungen bei AI voran. Bis Lösungen entwickelt sind, vergehen allerdings Jahre.
Herr De Vries schätzt, dass Google derzeit bis zu neun Milliarden Suchanfragen pro Tag verarbeitet. Wenn jeder dieser Suchanfragen AI nutzen würde, entstünde dabei ein Stromverbrauch von 29,2 Terawattstunden Strom pro Jahr. So viel Strom verbraucht zum Vergleich Irland innerhalb eines gesamten Jahres.
Der Internet-Konzern Google teilte mit, dass bereits Verfahren eingesetzt werden, um den Energieverbrauch für die AI-Trainings zu reduzieren und ergänzt, dass AI sich andererseits für den Klimaschutz einsetze, in dem Autofahrern z.B. durch Google Maps eine „kraftstoffeffiziente Routenplanung“ möglich gemacht werde.
Wie AWS hat nun auch Microsoft erneut riesige Investitionen in den Ausbau von Rechenzentren angekündigt. Die German Data Center Association schätzt, dass bis 2029 ca. 28 Milliarden Euro in den Bau von Colocation- und Hyperscaler-Rechenzentren fließen werden.
AI CIRCLE HAMBURG, Juni 2024
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