Warum KI eigentlich gar nicht so intelligent ist

Was uns Menschen so einfach erscheint, kann für eine Maschine unfassbar komplex sein. Zum Beispiel: kausale Zusammenhänge. Kann Künstliche Intelligenz wirklich verstehen, was eine Kuh oder ein Apfel ist? Und wenn nicht, können wir KI dann überhaupt trauen, Entscheidungen für uns zu treffen?

Das Doktor Whatson Team hat sich mit dem Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme zusammengetan, um eine große Videoserie zum Thema “Künstliche Intelligenz” zu machen. Wir werden euch in den nächsten Folgen zusammen mit Dr. Annika Buchholz erklären, wie Künstliche Intelligenz tatsächlich funktioniert und wie sie gerade erforscht wird.

Zu Teil 1 kommt ihr hier: https://youtu.be/mZlV5RLH0ns
Eine ganze Playlist zum Thema KI gibt's hier: https://youtube.com/playlist?list=PL2gl3OOodHvfS3b95Y1yyC-pOmUx6n11S

Vielen Dank an das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme für die wunderbare Zusammenarbeit und an die Körber-Stiftung für die Unterstützung bei dieser Video-Serie.

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Musik von NOVAH: https://www.youtube.com/user/NovahMedia
Outro-Song: https://spoti.fi/2Wbh1Nw
Weitere Musik von https://artlist.io/

Quellen:
1 – Pearl, Judea: The Book Of Why (2018), Hernán MA, Robins JM (2020). Causal Inference: What If. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC
2 – https://youtu.be/MFMS8P
3 – https://academic.oup.com/jn/article/143/6/931/4571741
4 – https://blogs.scientificamerican.com/the-curious-wavefunction/chocolate-consumption-and-nobel-prizes-a-bizarre-juxtaposition-if-there-ever-was-one/
5 – https://www.bpb.de/internationales/weltweit/megastaedte/64733/hdi
6 – https://youtu.be/dFp2Ou52-po
7 – https://www.newsobserver.com/news/business/article182937786.html
8 – https://www.washingtonpost.com/business/2019/11/19/algorithms-were-supposed-make-virginia-judges-more-fair-what-actually-happened-was-far-more-complicated/
9 – https://www.technologyreview.com/2019/01/21/137783/algorithms-criminal-justice-ai/
10 – https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3489440
11 – https://poseidon01.ssrn.com/delivery.php?ID=150124106095080126025081122092096022063075036012049018106112004097090095113093027067123121063030017007034091087122123120026098020040034053046097081067031123064082119028069037067108072125006126118094004010025117101104118095123074105087085106075093008110&EXT=pdf&INDEX=TRUE S.28/29
12 – https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6472238?casa_token=0K9P6sr8jPQAAAAA:gXd2kaAfOwmov-pJqINd7CjqAPHSlydkK52pZbXlCkpgDUjL3fTWdvNZpFqKQSJHCSQXdtuG8HA
13 – Pearl, Judea: The Book Of Why (2018), Schölkopf, Janzing, Peters: Causal Inference
14 – https://towardsdatascience.com/why-robustness-is-not-enough-for-safety-and-security-in-machine-learning-1a35f6706601 , https://towardsdatascience.com/the-robustness-of-machine-learning-algorithms-against-missing-or-abnormal-values-ec3222379905
15 – https://arxiv.org/abs/2106.16091
16 – https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=9363924

DoktorWatsonWhatson