Was denken denkende Maschinen?
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Zürcher Fachhochschule Was denken denkende Maschinen? WI-Award, Crowne Plaza Zürich, 20.10.2016 Thilo Stadelmann
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Zürcher Fachhochschule
Was denken denkende Maschinen? WI-Award, Crowne Plaza Zürich, 20.10.2016
Thilo Stadelmann
Zürcher Fachhochschule 2
Was? Wie? Wohin?
1 Was ist passiert?
(Eine kurze Geschichte der letzten Monate)
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Generierte Sprache
«aus Texteingabe»
Generierte Musik
«ohne Inhaltsvorgabe»
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…und die Liste liesse sich fortsetzen!
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…und die Liste liesse sich fortsetzen!
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…und die Liste liesse sich fortsetzen!
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Was ist passiert? Der ImageNet Wettbewerb
1000 Kategorien
1 Mio. Beispiele …
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Was ist passiert? Der ImageNet Wettbewerb
1000 Kategorien
1 Mio. Beispiele …
A. Krizhevsky verwendet als erster ein
sog. «Deep Neural Network» (CNN)
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Was ist passiert? Der ImageNet Wettbewerb
1000 Kategorien
1 Mio. Beispiele …
A. Krizhevsky verwendet als erster ein
sog. «Deep Neural Network» (CNN)
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Was ist passiert? Der ImageNet Wettbewerb
1000 Kategorien
1 Mio. Beispiele …
A. Krizhevsky verwendet als erster ein
sog. «Deep Neural Network» (CNN)
2015: Computer haben “Sehen” gelernt
4.95% Microsoft (06. Februar)
Besser als Menschen (5.10%)
4.80% Google (11. Februar)
4.58% Baidu (11. Mai)
3.57% Microsoft (10. Dezember)
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Was? Wie? Wohin?
2 Wie geht das?
(Was denken denkende Maschinen?)
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Grundlage Induktives überwachtes Lernen
Annahme • Ein an genügend viele Beispiele
angepasstes Modell…
• …wird auch auf
unbekannte Daten generalisieren
Methode • Suchen der Parameter einer
gegebenen Funktion…
• …so dass für alle Beispiele Eingabe (Bild)
auf Ausgabe («Auto») abgebildet wird
Quelle: http://lear.inrialpes.fr/job/postdoc-large-scale-classif-11-img/attribs_patchwork.jpg
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Suche der Parameter einer Funktion??
Neuron
Merkmale (z.B. Pixel)
Anpassbare Parameter
Entscheidung
(Schwellwert)
Ergebnis (z.B. «Auto»)
𝑦
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Suche der Parameter einer Funktion??
Neuron Neuronales Netz
Merkmale (z.B. Pixel)
Anpassbare Parameter
Entscheidung
(Schwellwert)
Ergebnis (z.B. «Auto»)
𝑦
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Idee: Mehr Tiefe zum Lernen von Merkmalen
(0.2, 0.4, …)
Containerschiff
Tiger
Klassische Bild-
verarbeitung
(0.4, 0.3, …)
Merkmalsextraktion
(SIFT, SURF, LBP, HOG, etc.)
Containerschiff
Tiger
Mit Convolutional
Neural Networks
(CNNs)
Nimmt rohe Pixel entgegen,
Merkmale werden mitgelernt!
Klassifikation
(SVM, Neuronales Netz, etc.)
…
…
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Was «sieht» das Neuronale Netz? Hierarchien komplexer werdender Merkmale
Quelle: https://www.pinterest.com/explore/artificial-neural-network/
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Was? Wie? Wohin?
3 Wohin führt das?
(Ein Ausblick)
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Was ich nicht erwarte
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Was ich nicht erwarte
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Was ich nicht erwarte
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Was ich erwarte
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Was ich erwarte
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Was ich erwarte
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Was ich erwarte
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Was ich erwarte
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Schlussfolgerungen
• «Denkende rechnende» Maschinen sind immer noch inselbegabt
• Aber: «Deep Learning» hat zu Quantensprung in Mustererkennungsaufgaben geführt
• Für andere Datenanalyseaufgaben sind andere Verfahren besser geeignet
• Angst ist unangebracht – aber Herausforderungen wollen gestaltet werden:
technisch, ethisch, wirtschaftlich, gesellschaftlich
Mehr zu mir: • Leiter ZHAW Datalab, Vice President SGAICO, Board Data+Service
• 058 934 72 08
• www.zhaw.ch/~stdm
Mehr zum Thema: • KI: http://www.s-i.ch/en/fachgruppen-und-sektionen/sgaico/
• Verband Data & Service Science: www.data-service-alliance.ch
• Gemeinsame Projekte: [email protected]
Fragen Sie gerne an.
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ANHANG
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Was «sieht» das Neuronale Netz? Hierarchien komplexer werdender Merkmale
Quelle: http://vision03.csail.mit.edu/cnn_art/data/single_layer.png
