Neueste Forschung
Soll künstliche Intelligenz sich selbst erklären?
Dass Algorithmen viele Dinge können, verblüfft uns nicht mehr. Nun können sie angeblich auch “erklären”. Aber wollen wir das?
Science Storys
Von Kapstadt und Khartum nach Tübingen
Unterschiedliche Perspektiven bringen die Forschung voran. Viel zu häufig wird Afrika dabei allerdings nicht mitgedacht. Mit einem Stipendienprogramm für junge Forschende soll sich das ändern. Für sechs Monate kommen fünf Talente aus afrikanischen Ländern nach Tübingen, um an Forschungsprojekten im maschinellen Lernen zu arbeiten.
Debatte
Es ist immer noch die Moral des Menschen, die in der KI steckt
Über ethische Aspekte der Künstlichen Intelligenz (KI) wird heute viel diskutiert. Weitverbreitet ist dabei die Ansicht, KI dürfe nie dazu dienen, Entscheidungen über Menschen zu treffen. "Einspruch!", sage ich dazu in diesem Blogbeitrag: Statt uns darüber Sorgen zu machen, was die KI alles über uns entscheidet, sollten wir unseren Blick von der Technik als solcher lösen und mehr auf diejenigen richten, die ihren Einsatz in Auftrag geben.
Artikelübersicht
Neueste Forschung
Soll künstliche Intelligenz sich selbst erklären?
Dass Algorithmen viele Dinge können, verblüfft uns nicht mehr. Nun können sie angeblich auch “erklären”. Aber wollen wir das?
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Science Storys
Von Kapstadt und Khartum nach Tübingen
Unterschiedliche Perspektiven bringen die Forschung voran. Viel zu häufig wird Afrika dabei allerdings nicht mitgedacht. Mit einem Stipendienprogramm für junge Forschende soll sich das ändern. Für sechs Monate kommen fünf Talente aus afrikanischen Ländern nach Tübingen, um an Forschungsprojekten im maschinellen Lernen zu arbeiten.
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Debatte
Es ist immer noch die Moral des Menschen, die in der KI steckt
Über ethische Aspekte der Künstlichen Intelligenz (KI) wird heute viel diskutiert. Weitverbreitet ist dabei die Ansicht, KI dürfe nie dazu dienen, Entscheidungen über Menschen zu treffen. "Einspruch!", sage ich dazu in diesem Blogbeitrag: Statt uns darüber Sorgen zu machen, was die KI alles über uns entscheidet, sollten wir unseren Blick von der Technik als solcher lösen und mehr auf diejenigen richten, die ihren Einsatz in Auftrag geben.
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Debatte
Algorithmus und Mensch als Partner
Wer stellt die bessere medizinische Diagnose, Algorithmus oder Mensch? Aus Sicht von Technikphilosoph Thomas Grote ist dieser Wettstreit nicht zielführend. Er plädiert dafür, den Blick auf das Zusammenspiel der beiden zu richten – und betont die Bedeutung der Philosophie.
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Science Storys
Verantwortung kann man nicht an einen Algorithmus delegieren
Die Informatik-Professorin Ulrike von Luxburg spricht im Interview über die Möglichkeiten und Schwierigkeiten, Systeme des Maschinellen Lernens auf Fairness zu trimmen – und warum sie davon überzeugt ist, dass über bestimmte Fragen Menschen und nicht Maschinen entscheiden sollten.
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Neueste Forschung
So verbessert maschinelles Lernen die 3D-Bodenkartierung
Für Landwirtinnen und Landwirte ist es tagtäglich eine Herausforderung, dass sich Böden räumlich stark unterscheiden. Maschinelles Lernen kann die Kartierung von Bodeneigenschaften verbessern, sodass Landwirte das Düngen und Bewässern zeit- und kosteneffizient planen können.
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Neueste Forschung
So verschmelzen wir physikalisches Wissen mit der Flexibilität neuronaler Netze
Diffusionsprozesse in der Natur sind hochkomplex, und Wissenschaftler arbeiten daran, sie im Detail zu verstehen. Mit einem neuen, von der Physik inspirierten künstlichen neuronalen Netz können wir solche Prozesse jetzt viel genauer modellieren und vorhersagen als bisher möglich.
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Neueste Forschung
Sehen Maschinen wie Menschen? Immer mehr!
Eines Tages werden uns Maschinen vielleicht zur Arbeit fahren. In ungewohnten Situationen oder bei verrauschten Daten kommen sie heute allerdings noch ins Straucheln. Das liegt daran, dass Maschinen die Welt ganz anders sehen als wir Menschen. Diese Lücke beginnt sich aber zu schließen.
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Neueste Forschung
Maschinelles Lernen entschlüsselt Beben im Universum
Forschende trainieren ein neuronales Netz darauf, in nur wenigen Sekunden die Eigenschaften verschmelzender schwarzen Löcher anhand der abgestrahlten Gravitationswellen präzise abzuschätzen. Das Netzwerk bestimmt die Massen und Eigendrehimpulse der schwarzen Löcher, sowie wo am Himmel, in welchem Winkel und wie weit von der Erde entfernt die Verschmelzung stattgefunden hat.
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Science Storys
KI-Systeme, die ihre Entscheidungen erklären
Viele Menschen stehen dem Einsatz von KI-Systemen skeptisch gegenüber. Ein Grund dafür ist, dass die Systeme zu intransparent sind. Zeynep Akata, Professorin für erklärbares maschinelles Lernen, will das ändern – und rückt die Perspektive der Nutzer ins Zentrum ihrer Forschung.
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Neueste Forschung
Erster umfassender Atlas der Neuronentypen im Gehirn
Mit hunderten Forschenden aus aller Welt haben wir die Eigenschaften verschiedener Neuronentypen von Mäusen, Affen und Menschen untersucht. Dabei haben wir neueste experimentelle Techniken und Methoden aus dem Maschinellen Lernen zur Datenanalyse verwendet. Das Ergebnis ist ein einzigartiger Überblick über den motorischen Kortex und dessen Entwicklung im Laufe der Evolution.
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Neueste Forschung
Maschinelles Lernen verbessert superauflösende Mikroskopie
Die Einzelmolekül-Lokalisierungsmikroskopie ist eine leistungsstarke Methode, um zelluläre Strukturen mit Nanometerauflösung abzubilden. Wir haben DECODE entwickelt, einen auf Deep Learning basierenden Analysealgorithmus, der diese Technik schneller und noch präziser macht.
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Neueste Forschung
Mit maschinellem Lernen Modelle in der Neurowissenschaft identifizieren
Computermodelle sind ein hervorragendes Werkzeug für die Analyse neuronaler Mechanismen. Doch die Modelle auf die Gehirnaktivität abzustimmen, ist eine große Herausforderung. Wir haben ein Werkzeug entwickelt, das diesen Prozess durch maschinelles Lernen automatisiert, und mit ihm eine Simulationsumgebung für ein Netzhautimplantat geschaffen.
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Science Storys
Wenn künstliche Intelligenz den Herzinfarkt vorhersagt
Algorithmen werden immer besser darin, medizinische Bilder zu analysieren und Krankheiten zu erkennen. Die Forscher Christian Baumgartner und Sergios Gatidis - der eine KI-Experte, der andere Radiologe – rechnen damit, dass sich dadurch die Arbeit von Ärztinnen und Ärzten fundamental verändern wird.
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Neueste Forschung
Wie man neuronale Netze mit Unsicherheiten ausstattet
Mit dem Bayesschen Formalismus kann man tiefe neuronale Netze um Unsicherheiten ergänzen. Bayessches Deep Learning gilt allerdings als umständlich und teuer. Neue Ergebnisse zeigen jedoch, wie eine kalibrierte Unsicherheit in tiefen Netzen erreicht werden kann - effizient und ohne die Vorhersagekraft zu beeinträchtigen.
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