{"id":2173,"date":"2019-10-02T08:26:47","date_gmt":"2019-10-02T06:26:47","guid":{"rendered":"https:\/\/upcenter.de\/wordpress\/?p=2173"},"modified":"2019-10-02T08:26:47","modified_gmt":"2019-10-02T06:26:47","slug":"warum-kis-schlechter-sind-als-ihr-ruf","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/upcenter.de\/wordpress\/warum-kis-schlechter-sind-als-ihr-ruf\/","title":{"rendered":"Warum KIs schlechter sind als ihr Ruf"},"content":{"rendered":"\n

KI hier, KI da – Autos sollen sie fahren, in der Medizin beraten oder gleich den ganzen Laden \u00fcbernehmen. Wie schlecht Deep Learning dazu geeignet ist, zeigt sich immer wieder daran, wie leicht man eine KI \u00fcberlisten kann. Letztlich vergleicht sie nur eine Eingabe mit immensen Mengen „gelernter“ Daten und gibt eine Sch\u00e4tzung ab. Vor einiger Zeit habe ich hier einen Karton gezeigt<\/a>, den eine KI mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit als Nacktfoto identifiziert haben wollte.<\/p>\n\n\n\n

Hier nun ein weiterer Test, diesmal mit how-old.net<\/a>, einer KI von Microsoft, die „gelernt“ hat, aus Fotos auf das Alter von Personen zu schlie\u00dfen.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Das Ergebnis schwankt offenbar abh\u00e4ngig von Brille und Gesichtsausdruck (also Faltentiefe) zwischen „ich f\u00fchle mich geschmeichelt“ und „ok dann geh ich meine Rente beantragen“.<\/p>\n\n\n\n

Wenn man sich einmal vage vorstellt, wieviel Entwicklungsarbeit und letztlich Daten- und Energieverbrauch hinter so einem Projekt steckt, muss man ernsthaft die Frage stellen, ob das nicht einfach nur groteske Verschwendung von Ressourcen ist. Nichts gegen Grundlagenforschung: Aber solche Ergebnisse sollten eigentlich nahelegen, dass Deep Learning vielleicht doch einfach zu dumm f\u00fcr die meisten ernsthafte Eins\u00e4tze ist, und dass es vielleicht in vielen Bereichen doch die bessere Idee ist, menschliche Arbeitspl\u00e4tze nicht vorschnell durch br\u00e4sige, CO2 produzierende Software zu ersetzen.<\/p>\n\n\n\n

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