Was passiert mit meinen Daten, wenn ich digitale Dienste nutze? Ist das preisgeben privater Daten wirklich alternativlos um nicht in der digitalen Steinzeit zu bleiben? Prof. Peinl zeigt am Beispiel "Smart Speaker ohne Cloud" wie es anders gehen kann. Präsentiert am Open Source Day 2018 in Berlin

1. Digitale Souveränität in Zeiten der Künstlichen Intelligenz
Open Source Day 2018
Prof. Dr. René Peinl Berlin, 08.11.2018

2. 26.02.2015 KI lernt an einem Tag 49 Atari Spieleklassiker
15.03.2016 KI schlägt weltbesten Go Spieler klar mit 4:1
15.01.2018 KI besteht den Stanford Reading Test
besser als Menschen
15.03.2018 KI übersetzt Chinesisch/Englisch besser als ein Mensch
09.05.2018 KI erschafft eigene Doom-Level,
die Menschen als gut einstufen
29.05.2018 KI erkennt Hautkrebs besser als Fachärzte
26.10.2018 Gemälde einer KI wird bei Christie‘s
für 400.000€ versteigert
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Künstliche Intelligenz – Mehr als ein Hype
https://www.gameswelt.de/sonstiges-aus-der-welt-der-spiele/news/ki-lernt-eigenstaendig-videospiele-durchzuspielen,235927
http://www.spiegel.de/netzwelt/gadgets/alphago-besiegt-lee-sedol-mit-4-zu-1-a-1082388.html
https://www.engadget.com/2018/01/15/alibaba-microsoft-ai-beat-humans-stanford-reading-test/
https://www.wired.de/collection/tech/microsoft-ki-uebersetzt-texte-so-gut-wie-ein-mensch
https://www.futurezone.de/science/article214420299/Wenn-die-kuenstliche-Intelligenz-zuverlaessiger-ist-als-der-Arzt.html
https://www.heise.de/newsticker/meldung/Kuenstliche-Intelligenz-kreiert-neue-Level-fuer-DOOM-4044951.html
https://www.zeit.de/kultur/kunst/2018-10/kuenstliche-intelligenz-versteigerung-gemaelde-algorithmus-christie-s-auktionshaus

3.  Maschinelles Sehen und Bildverstehen
 Bildklassifikation, z.B. Bildersuche, Bildverschlagwortung
 Objekterkennung, z.B. Gesichtserkennung, Kühlschrankinhalt
 Objekttracking, z.B. autonomes Fahren
 Intelligente Bildmanipulation, z.B. DeepFakes
 Spracherkennung und Textverständnis
 Speech-to-Text
 Text-to-Speech
 Übersetzungen
 Inhaltszusammenfassung
 Erkennen von Intentionen
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Basistechnologien der Zukunft
Bildquelle: http://www.golem.de/news/liebherr-wenn-der-kuehlschrank-mitdenkt-1609-123066.html

4.  Die bekannten US Konzerne machen es dem Nutzer denkbar einfach
 Selbst mit geringen Kenntnissen gelingen beeindruckende Ergebnisse
 KI unterstützt den Nutzer bei der Wahl der Parameter
 Alle Trainingsdaten landen bei den Cloud-Dienstleistern
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Deine KI – nur fünf Mausklicks entfernt
Bildquelle: https://verdictforu.com/2016/09/29/google-microsoft-facebook-ibm-and-amazon-form-a-historic-partnership-to-make-ai-seem-less-terrifying/

5.  Nahezu alle relevanten KI Tools sind Open Source: spitze
 Fast noch wichtiger sind jedoch die Trainingsdaten
 Für Transfer-Learning braucht es auch vortrainierte Modelle
 Ohne Cloud-Dienst braucht der Benutzer aber tiefgreifende
Kenntnisse (komplexe Installation, keine Assistenten, …)
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Machine Learning = Open Source => alles gut?

6.  Getreu dem Spruch: „Garbage in, Garbage out“ funktioniert auch
maschinelles Lernen.
 Öffentlich verfügbare Trainingsdaten sind auch ethisch nötig
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Offenlegen der Trainingsdaten

7. Vision und Mission
 Ein Smart Speaker, der ohne Cloud-Anbindung funktioniert
 Spracherkennung und Sprachausgabe
auf dem Niveau der etablierten Konkurrenz
 In einigen Teilbereichen der Konkurrenz überlegen
 Basierend auf Open Source Software und Standardhardware
 Mit Anbindung an gängige Standards und Open Source Systeme
 Modular und erweiterbar
 Preiswert bzw. kosteneffizient
(Amazon Echo unter Wert verkauft)
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Smart Speaker ohne Cloud

8. Tensorflow + offengelegtes trainiertes Modell + offengelegte Trainingsdaten
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Vorbildliches Engagement von Mozilla

9. Phone +49 9281 409-3000
Fax +49 9281 409-4000
mail@hof-university.de
www.hof-university.de
Institut für
Informationssysteme
der Hochschule Hof (iisys)
Alfons-Goppel-Platz 1
95028 Hof
Vertrauen ist gut – Kontrolle ist besser – offen macht’s möglich
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