Google-Team lässt Roboter laufen lernen (fast) wie ein echtes Lebewesen
Die meisten künstlich intelligenten Maschinen werden virtuell trainiert und bekommen dabei menschliche Unterstützung – beides könnte sich jetzt ändern.
Die meisten künstlich intelligenten Maschinen werden virtuell trainiert und bekommen dabei menschliche Unterstützung – beides könnte sich jetzt ändern.
Der bekannte KI-Forscher Joe Redmon entwickelte eine viel genutzte Bildanalyse-KI.
Ein chinesisches Startup trainierte eine KI mit Lungenscans von Coronavirus-Patienten. Die entlastet nun Krankenhäuser bei der Diagnose von Covid-19.
Eine Reporterin des US-Magazins Technology Review durfte hinter die Kulissen des KI-Unternehmens OpenAI blicken.
Forscher entwickeln eine KI, die unscharfe und verwackelte menschliche Gesichter auf Fotos nachträglich scharf rechnet.
Mit Spannung wird der Rahmen der EU-Kommission für menschliche und ethische KI erwartet: gelingt ein Wurf wie die DSGVO? Forscher sind für harte Regulierung.
Der Neurotransmitter Dopamin spielt eine zentrale Rolle im Belohnungssystem des menschlichen Gehirns.
Künstliche Intelligenz ist (noch) nicht wirklich intelligent. Angst vor KI-Robotern ist derzeit unbegründet, sagt Fraunhofer-Chef Reimund Neugebauer.
Einen Computer im Gesicht zu tragen, ist schon eine Sache für sich. Wenn der sich dann auch noch als Stirnheizung entpuppt, sinken die Verkaufschancen gegen null.
Eine Herausforderung der KI-Entwicklung ist, dass das Training neuronaler Netze viel Rechenleistung benötigt. Googles Antwort auf das Problem: Künstliche Iintelligenz.
Der “AI Index Report 2019” zeichnet ein klares Bild: Der KI-Boom geht weiter, aber der große Durchbruch auf dem Weg zur Super-KI ist nicht in Sicht.
Neue Google-KIs können Röntgenaufnahmen von Lungen auf Krankheiten analysieren. Sie erreichen bei ihren Diagnosen das Niveau von Radiologen.
Facebooks leitender KI-Forscher Jerome Pesenti glaubt, dass Deep Learning schon bald an seine Grenzen stoßen wird.
Der KI-Hype ist ungebrochen. Auch in der Kunst finden lernende Algorithmen zunehmend Anwendung. Kulturschaffende müssen aber noch nicht um ihre Jobs bangen.
Bis zur Super-KI dauert es zwar noch eine Weile, aber das schmälert die Leistung aktueller KI-Technologie nicht.
Für Deep Learning werden heute meist Grafikprozessoren verwendet. Stärker spezialisierte Hardware aber könnte künstliche Intelligenz stark beschleunigen.
Wie kann man Künstliche Intelligenz verstehen? Der KI-Forscher Iyad Rawhan fordert eine neue Disziplin, die sich der Erforschung des Verhaltens intelligenter Maschinen widmet.
Auf Objekterkennung spezialisierte KIs können mit dezent manipulierten Bildern grundlegend getäuscht werden.
Auf dem Weg zur Schaffung von KI-Standards will die Object Management Group ein Referenzmodell erarbeiten sowie Arbeitsgruppen und einen Normenrat schaffen.
Zu den spannendsten Aspekten der Forschungen zu Künstlicher Intelligenz (KI) zählt, dass sie nahezu unvermeidlich neue Einsichten zum menschlichen Denken und Verhalten, sowohl individuell als auch
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