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UX FÜR KÜNSTLICHE
INTELLIGENZEN
Berlin, 06.Mai, 2017
Image: Retronaut
Image: Screenshot
_BLANC
Image: DMITRI KESSEL/GETTY IMAGES
_BLANC
Image:Wikipedia
_BLANC
Image: Orion Pictures
Image: 20th Century Fox
_BLANC
Image:AP
_BLANC
Image: Photo: Ben Hider/Getty Images
_BLANC
Image:AP Photo/Lee Jin-ma
_BLANC
Image:Tim Kaulen/Carnegie Mellon University
Skepsis
gegenüber KI verständlich
Nicht wir gegen die
Maschinen
VS
Wie wir ein optimales
Miteinander gestalten
THE NEXT 25 MINUTES…
WAS IST KÜNSTLICHE INTELLIGENZ,
WIE GESTALTEN WIR EIN MITEINANDER
UND WIE GEHT ES IN DER
ZUKUNFT WEITER?
DAS BIN ICH, JAN!
SENIOR UX DUDE
EXB RESEARCH & DEVELOPMENT
@JANKORSANKE
EINFÜHRUNG IN KI
Image: LONDON EXPRESS/GETTY IMAGES
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ?
Intelligent behaviour in an
autonomous agent —
THIS is AI.
BEEP
BEEP
MACHINE LEARNING
DEEP LEARNING
NEURONALE NETZWERKE
NATURAL LANGUAGE PROCESSING
Machine Learning ist einTeil von KI.
Die Fähigkeit eines Algorithmus aus
vorhandenen Daten ein Verhalten
abzuleiten.
ML lehrt Maschinen, Entscheidungen
zu treffen in Situationen, die sie noch
nicht kennen.
Deep Learning ist ein Zweig von ML.
Bezeichnet eine Klasse von
Optimierungsmethoden künstlicher
neuronaler Netze.
KI
Machine
Learning
Deep
Learning
Ziel ist, die zahlreiche Zwischenlagen
eines Netzes zu erweitern und weiter
zu verbessern.
Neuronale Netzwerke sind große
Massen an verbundenen Einheiten.
Diese Einheiten werden wiederum
“künstliche Neuronen” genannt.
Neuronale Netzwerke finden Muster
in Daten durch Kombination von
multiplen Schichten dieser Neuronen.
Natural Language Processing ist das
Verstehen, Verarbeiten und die
Wiedergabe von natürlicher Sprache.
NLP ist aktuell eine große und wichtige
Herausforderung in der KI Forschung,
da menschliche Kommunikation alles
andere als leicht und linear ist.
STUFEN DER KI
Artificial Narrow Intelligence
Artificial General Intelligence
Artificial Superintelligence
Narrow
Intelligence
Erledigung spezifischer Aufgaben:
(Auto fahren, Übersetzen, Bilderkennung)
Narrow
Intelligence
Erledigung spezifischer Aufgaben:
(Auto fahren, Übersetzen, Bilderkennung.
General
Intelligence
Ein Algorithmus, der jede geistige Tätigkeit
wie ein Mensch leisten kann.
Narrow
Intelligence
Erledigung spezifischer Aufgaben:
(Auto fahren, Übersetzen, Bilderkennung.
General
Intelligence
Ein Algorithmus, der jede geistige Tätigkeit
wie ein Mensch leisten kann.
Superintelligence
“EinVerstand, der viel klüger ist als die besten
menschlichen Köpfe in praktisch jedem Feld
(Kreativität,Wissen, Sozialkompetenzen).”
Nick Bostrom
_BLANC
Machine
intelligence is the
last invention
that humanity
will ever need to
make.
Nick Bostrom
“
Image:TED
_BLANC
Image:TEDImage: Amazon
WARUM JETZT?
_BLANC
AI WINTER
Image: WALLACE G. LEVISON/THE LIFE PICTURE COLLECTION/GETTY IMAGES
Bessere
Algorithmen
Mehr DatenMehr
Rechenleistung
WAS KANN KI AKTUELL
UND WAS NICHT?
_BLANC
Image: oneyard.com/
Image: Science Picture Co Collection Mix: Subjects Getty Images/
Image: wikipedia.org
_BLANC
Image:AP Photo/Lee Jin-ma
Image: Beltz & Gelberg
!KI ist es mittlerweile gelungen, alles zu tun
was “denken” benötigt, aber ist in den
meisten Dingen, die wir “ohne zu denken”
machen, gescheitert. Donald Knuth
_BLANC
Image: Giphy
Unabhängig von dem großen Einfluss von KI in der Zukunft, sind
die aktuellen Implementierungen immer noch sehr limitiert.
Arbeit mit KI bedarf sehr überlegter Auswahl des In- und
Outputs und zugleich der Daten, welche es der KI
ermöglichen, die Beziehung von diesen zu verstehen.
Die kreative Wahl von Input und Output hat
bereits viele Branchen revolutioniert und wird
es noch mit vielen weiteren tun.
UX FÜR KI
Image: BETTMANN/CORBIS
Wie wir optimales
Miteinander gestalten
WAS BEDEUTET DAS GENAU?
KI Algorithmen sollen Jobs einfacher, leichter und
produktiver machen. Dies inkludiert Darstellung,Analyse
Trainingsmodelle, Dateneingabe, etc.
Status quo: die meisten Tools für den Umgang mit
KI wurden von KI-Software Ingenieuren_innen
entwickelt.
Image: http://imgur.com/ // mistaspeedy
Die große und zugleich einfache UX Herausforderung:
Systeme gestalten, mit denen gearbeitet werden
kann, ohne das jemand mit einem
Dr. in Machine Learning anwesend sein muss.
Rückblick: Erste kommerzielle Software
Image: Rexhep-bunjaku/Wikimedia Commons
Sehr wahrscheinlich, dass Usability auch die Sieger und
Verlierer im Rennen um kommerziellen Erfolg von KI
Softwarefirmen bestimmt.
DISCLAIMER:
Image: LESLIE JONES COLLECTION/BOSTON PUBLIC LIBRARY
_BLANC
DISCLAIMER:
Alle Design- und Usability-Paradigmen gelten natürlich
auch für KI Anwendungen.
Image: LESLIE JONES COLLECTION/BOSTON PUBLIC LIBRARY
USE CASES
Künstliche Intelligenz wird immer mehr in Unternehmen
einziehen. Über KI selbst zu lernen, ist genauso wichtig wie zu
lernen, wie KI zu mir passt.
- KI -
- ZERBRECHLICH -
Image: focusmovers.com/
Smarte Algorithmen gut überlegten Use Cases vorzuziehen,
ist der größte Fehler in KI Initiativen von vielen Firmen.
Image: wikipedia.org
Die Suche nach besseren Ergebnissen wird sich vomTrainieren
der Algorithmen zur Verbesserung der Use Cases verschieben.
Image: No source
Aipoly Vision
Image:AipolyVision
Image:AipolyVision
?Oder ihr es nur macht, weil man es
gerade eben macht.
Stellt euch bitte die Frage, ob eine KI
Anwendung in eurem Fall wirklich
Mehrwert stiftet und sinnvoll ist.
FRAGE UND ANTWORT
Unsere Historie mit Computern
Unsere Erwartungshaltung an die Interaktion
mit Computern hat sich dem Zeitalter der
Suche angepasst.
Image: Google
Frage Antwort
Frage Antwort
ge An
Wir haben gelernt, dass die Suche für
einige Arten von Fragen gut ist, aber
schlecht für andere.
ge An
Was aber, wenn das System dir eine
Rückfrage stellt?
Image: Giphy
Frage Antwort
In der Zukunft werden Fragen mit Gegenfragen beantwortet…
…und der Weg zur gesuchten Antwort führt über eine Serie
von Antworten, die ich geben muss.
Rückfrage
Antwort
Rückfrage
Antwort
Rückfrage
Antwort
Rückfrage
Computer werden nicht mehr dumm Fragen beantworten,
sondern schlaue Fragen stellen.
Aber was sind Regeln und Etikette von Computern,
die mit uns sprechen und Fragen stellen?
Was bereits über die Nutzung und Akzeptanz
von Entscheidungsbäumen und Wizards
gelernt wurde, hilft hier sicherlich.
Besonders wie User bewerten, ob der
Zeitaufwand in dieser Interaktion einen
positiven Nutzen hat.
Usern den erfolgreichen und einfachen Umgang
mit Algorithmen,Trainingsmodellen, Dateneingabe,
Darstellung, etc. ermöglichen.
Wenn User nur im Geringsten das Gefühl haben, Zeit zu
verschwenden, werden sie abbrechen.
Die ersten Interaktionsmomente sind hier entscheidend.
Image: http://www.roadpickle.com/spam-museum-of-austin-mn/ - Steve Johnson
KOMPLEXITÄT
!Die Masse an Daten und die Komplexität der
Darstellung sind viel zu groß, um sie dem
Nutzer ungefiltert weiterzugeben.
Word2Vec
word
Quelle:
Label by:
Image:Tensorflow
Image:Tensorflow
Image:Tensorflow
Image: www.nytimes.com/2016/12/14/magazine/the-great-ai-awakening.html
WORLD
KI
Image: Google
In vielen Anwendungen ist KI
schon fester Bestandteil, wir
merken es nur nicht.
Image: Google
Ähnlich wie gutes Design,
sollte auch KI unaufdringlich
sein, den User aber dennoch
bestmöglich unterstützen.
Image: Google
Die Masse an Daten und die Komplexität der Darstellung
sind viel zu groß, um sie dem Nutzer
ungefiltert weiterzugeben.
Unsere Aufgabe ist es, Usern zu ermöglichen
durch große Mengen an Daten zu navigieren
und sie analysieren zu können.
STATUS, NOTIFICATIONS
UND ONBOARDING
Wann ist es
fertig?
Was passiert
gerade?
Wie fange ich
überhaupt an?
Image:Tensorflow
Image: Giphy
Herausforderung: Manche Berechnungen dauern ewig
Image:A. R. MOORE/NATIONAL GEOGRAPHIC CREATIVE/CORBIS
Images: Slack;WhatsApp; Facebook
Image: Google
Image: Jeff Patton - User story mapping
Image: Jeff Patton - User story mapping
P.S.: I miss you!
Schätzung der
Berechnungsdauer
Statusindikator,
Prozessschritt
Gutes Onboarding,
kein Empty State,
Beispielcase
BIAS
Ziemlich unpassende Sichtweise
man : computer programmer woman : homemaker
Leider nicht für eine KI
Image: MITTech Review
?
In 2013 hat eine Gruppe Google-Forscher
eine neuronales Netzwerk auf einen
Korpus von 3 Mio. Wörtern losgelassen.
Das Ziel war es, Patterns zu finden, die
zeigen wie Wörter zu einander stehen,
um deren Beziehung abbilden zu
können.
Wörter mit ähnlicher Bedeutung besetzen
ähnliche Räume imVektor.
Die Patterns können durch Vektoren in einemVektorraum
mit 300 Dimensionen abgebildet werden.
Beziehung der Wörtern kann durchVektor-
Algebra abgebildet werden.
“man : king :: woman : queen.”
“sister : woman :: brother : man,”
Die entstandene Datenbank
heißt Word2vec.
Forscher benutzen sie für
Übersetzungen oder
intelligenten Websuche.
Image: http://mylearning9.com/?p=4
Image: http://flatironschurch.com/fi-messages/so-far-so-good-far-good-hope/
Es gibt ein nur Problem mit dieser Datenbank:
Sie ist sexistisch
Image: http://flatironschurch.com/fi-messages/so-far-so-good-far-good-hope/
Beispiele:
Paris : France ::Tokyo : x x = Japan
father : doctor :: mother : x x = nurse
man : computer programmer :: woman : x x = homemaker
SAY WHAAAAAAT
Befragung, ob diese Analogien
angemessen waren oder nicht.
Mit “hard de-biasing.”-Prozess
dieVerformung behoben.
Vektorraum nach Wortpaaren, die
ähnlichenVektoren wie “she: he.”
produzieren, durchsucht.
Verformung korrigieren, dabei
die Grundstruktur erhalten.
Image: Retronaut / Mashable
Computer programmer CV
Das hat eine immense Wirkung - ein Beispiel aus Websuche:
Computer
programmer
#3
#1
#2
#4
Die KI Community selbst hat ein hausgemachtes Problem, weil
die Meisten immer noch weiß, jung und männlich sind.
Image: R.H. Fowler
VERTRAUEN
Image: Flickr/Pilots Of Swiss
Image: http://www.wikiwand.com/it/Otto_Disc
Image: Google
Generell empfinden wir Mitmenschen als
vernünftige und kompetente Fahrer(meistens).
Wir verstehen dasVerhalten von Menschen auf
einem intuitiven Level und fühlen uns als könnten
wir vorhersagen, wie sie sich verhalten werden.
Diese Empathie haben wir aktuell für KI noch nicht.
Siri trifft keine
Entscheidungen die unser
Leben beeinflussen.
Es ist okay, wenn man den
Ursprung nicht versteht.
Image: Jim Merithew/Cult of Mac
BEEPBEEP
Systeme, die wichtige
Entscheidungen für uns
treffen, benötigen mehr als
ein paar Buttons und einen
Statusindikator.
Where the magic
happens
Ziemlich komplexer
Input
Ziemlich
komplexer Output
Vertrauen Empathie MenschTechnologie
Wenn der Zweck von KI ist, anspruchsvolle Entscheidungen für
uns zu treffen, ist es sinnlos, wenn wir ihnen nicht vertrauen.
Image: Google
Image: Google
Image: UBER
Image: UBER
Was aber, wenn KI Entscheidungen
wirklich besser treffen kann.
Strassenschilder
Röntgenbilder
Tiere
?Gewebe
Schriftzeichen
Image:Youtube: Markus Mathias
Amazon Rekognition
REASONING
Image: IBM Watson
Image: IBM Watson
Image: wikipedia.org
Image: wikipedia.org / Walber
Unabhängig welche Form
der Begründung ihr
verwendet, stellt sicher, dass
sie die User auch verstehen.
Image: wikipedia.org / Walber
Detailgrad der Begründung
HochNiedrig
Ich
(Village Idiot)
ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK
Image: IMAGE: STANLEY LEWIS/BIPS/GETTY IMAGES
Entwickelt Use Cases für dieVerwendung von KI
Rückfragen werden die neuen Antworten sein
Vertrauen ist ein hartes Stück Arbeit
Passt eure Begründung auf den User an
Wälzt die Komplexität nicht auf den User ab
Bedienung auch ohne Dr. in Machine Learning
Lasst keine Subjektivität entstehen (Sexismus stinkt)
WO KANN KI SCHADEN?
KI hat das Potenzial, sowohl das Beste als auch das
Schlimmste der Menschheit zu reflektieren
KI unterstützt Einsame mit
Unterhaltung und
Aufmerksamkeit
KI äußert aber auch
rassistische
Diskriminierungen.
Den grössten Schaden, den KI wahrscheinlich anrichten wird, ist
Stellenabbau. Denn der Teil der Arbeit, den wir
automatisieren können, ist grösser als jemals zuvor.
Wir sind dran, eine Welt zu formen, in der jeder
die Chance hat sich weiterzuentwickeln
bzw. zu wachsen.
?
Was passiert mit uns?
Wer in seinem Beruf weiterhin
relevant bleiben möchte, sollte sich auf
Fähigkeiten fokussieren, die KI nur
schwer ersetzen kann.
Verständnis, Motivation und
Interaktion mit Menschen. Megan Beck &
Barry Libert
_BLANC
Image: Guinness book of records
WO KANN KI SCHADEN?
(Teil2)
_BLANC
Image: wikipedia.org
_BLANC
WHERE AI CAN HARM
Image: OpenAI
_BLANC
WHERE AI CAN HARM
“Keine individuellen Gruppierungen können Kontrolle
über ein fortgeschrittenes KI-System haben”
“Eine KI wird selbstständig nicht etwas Schlechtes
entwickeln. Es sind Menschen, die sie für etwas
Schlechtes nutzen.” Elon Musk
Image: OpenAI
WANN IST ES ÜBERHAUPT SO WEIT?
_BLANC
Wann werden wir HLMI erreichen?
10 % 50 % 90 %
TOP 100 2024 2050 2070
COMBINED 2022 2040 2075
Optimistic guess
Realistic guess
Safe guess
Wann werden wir HLMI erreichen?
10 % 50 % 90 %
TOP 100 2024 2050 2070
COMBINED 2022 2040 2075
Optimistic guess
Realistic guess
Safe guess
Superintelligenz: weitere 20-30 Jahre
BETTER BE PREPARED :)
ZURÜCK ZUM ANFANG
_BLANC
Image: Giphy
Wie wir ein optimales
Miteinander gestalten
DANKE!!
Image: Retronaut
HABT IHR FRAGEN?
@JANKORSANKE
ICONS:
Adrien Coquet
Anbileru Adaleru
Aneeque Ahmed
Arjuazka
Artem Kovyazin
Baboon designs
Creative Stall
Eucalyp
Fatahillah
Hea Poh Lin
Hopkins
Jake Dunham
Kirill Kolchenko
Knut M. Synstad
Lorie Shaull
Oksana Latysheva
Pictohaven
ProSymbols
Ralf Schmitzer
Shmidt Sergey
Souvik Maity
Vinaya Kumar P.V
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