Aus dem Unterricht des CAS AI Management mit Steffen Konrath berichtet Bernhard Zindel:

Nachdem wir bereits einige Lektionen über die Funktionsweise und Mathematik hinter Artificial Intelligence wie auch zur Projektaufgleisung und -leitung von solchen Projekten hatten, wirds nun hands-on.

Dass der Founder von AI Suisse weiss, wo künstliche Intelligenz drin ist, hat sich bei seinem Unterricht klar gezeigt. Nebst einer riesigen Sammlung von Beispielen aller Kategorien von künstlicher Intelligenz haben wir diverse Use-Cases in kleinen Gruppen aufgearbeitet. Die Mischung zwischen Konsumieren von Beispielen und dem Gebrauch vom eigenen Hirnschmalz macht den Unterricht bei Steffen aus.

AI-Framework

Für die saubere Projektdefinition wird uns das angepasste Canvas-Framework von Prolego empfohlen.

AI Canvas

AI Canvas von Prolego

Der klassische Canvas nach Osterwalder & Pigneur siedelt auf der linken Seite des Modells die Werte und auf der rechten Seite die Effizienz an. Da sich AI-Projekte oftmals in ein bestehendes Business eingliedern müssen, ist die Definition hier leicht angepasst. Wir haben hier auf der linken Seite das Business mit:

  • Opportunity –> Was ist der Gewinn im Business aufgrund der AI-Lösung?
  • Consumers –> Welche Stakeholder profitieren? Als Stakeholder gelten Personen gleich wie Systeme.
  • Strategy –> Wie kann ich einen Vorteil, intern oder extern, generieren?
  • Policy & process –> Gibt es ethische oder rechtliche Themen zu beachten?

Auf der rechten Seite wiederum, wird im AI Canvas die technische Machbarkeit abgeklärt:

  • Solution –> Wie sieht die technische Lösung aus? Also welche Systemarchitektur, Models und Workflows sind nötig?
  • Data –> Woher erhalten wir unsere Daten?
  • Transfer learning –> Wo finde ich bereits existierendes Wissen über die gesuchte Lösung ? Gibt es Forschung oder sogar fertige Lösungen?
  • Success criteria –> Wie messe ich den Erfolg des Models?

AI und…

…Text

Typischerweise wird AI im Textbereich für Suchmaschinen, das automatische Klassifizieren oder Bewerten von Texten, in der Übersetzung oder auch der Artikelgenerierung verwendet.

Es wird grob nach zwischen NLP (Natural Language Processing), NLU (Natural Language Understanding) und NLG (Natural Language Generation) unterschieden.

  • NLP beinhaltet Textart- und Wortanalyse sowie Semantik und Linguistik:
    • Beispiel: perspective.ai prüft über eine Sentiment-Analyse Textfragmente, beispielsweise Kommentare, ob sie negativ, beleidigend, kritisch etc. sind.
  • Unter NLU wird grundsätzlich die Inhaltsanalyse, also das “Verstehen” eines Textes zusammengefasst:
    • 4.5 Milliarden Übersetzungen macht Facebook täglich. Über NLU muss zuerst verstanden werden, wie der Kontext ist bevor Übersetzt werden kann. Eine strikte Wort-Wort Übersetzung wäre absolut unbefriedigend.
  • NLG generiert automatisch neuen Text
    • 2015 baute die New York Times eine AI, welche die Texte der Autoren in Echtzeit mit zusätzlichen Informationen von verschiedenen Quellen ergänzte.

…Image

Die Bilderkennung ist sicher eine der Paradedisziplin für künstliche Intelligenz. Bilder enthalten, für uns Menschen natürlich logisch:

  • Objekte
  • Szenarien oder Orte
  • Informationen zum Wetter
  • Datum oder Zeit
  • Struktur/Textur

So ist es beispielsweise möglich, qualitativ schlechte Bilder nachträglich zu verbessern oder schwarz/weiss Bilder nachträglich einzufärben – alten Fotos beispielsweise neues Leben einzuhauchen. Colourise.sg macht genau das, Du kannst es selbst versuchen.

Beispiel nachträglich eingefärbtes Foto

Links das Originalfoto, rechts das neu eingefärbte

…Video und Audio

AI wird zur Analyse wie auch zur Generierung von Tönen oder Video gebraucht. Bekannte Beispiele sind sicherlich intelligente Überwachungssysteme welche sich bewegende Objekte erkennt oder auch selbstfahrende Fahrzeuge. Gefährlich wird es bei sogenannten Deep-Fakes. Es ist also möglich Videos zu erstellen, bei denen Auftritte von Politikern komplett gefälscht werden. Man wird künftig auch bewegtes Bild kritisch auf die Echtheit überprüfen müssen.

Beispiel Deep-Fake

Beispiel eines Deep-Fakes mit Obama

Ein spannendes Beispiel ist Sunspring, ein Film welcher auf einem Drehbuch basiert, das komplett von einer künstlichen Intelligenz geschrieben wurde. Das Drehbuch wurde mit echten Schauspielern verfilmt, das Ergebnis findet ihr hier.