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Als jemand der Seit langer Zeit in diesem Feld arbeitet und auch ein bisschen forscht, ist es für mich nur schwer erträglich was da in der Regel für Käse erzählt wird.
Leute älteren Semesters die auch die Geschichte des Feldes kennen, erinnern sich nur zu gut an den ersten und zweiten "AI Winter". Was wurde damals erzählt wie "Expert Advisors" Ärzte und Rechtsanwälte ersetzen sollten. Japan, USA und UK hatte damals sogar geplant eigene Hardware zu bauen und staatliche Langzeitprojekte aufgesetzt (https://en.wikipedia.org/wiki/Strategic_...Initiative, https://en.wikipedia.org/wiki/Cyc, https://en.wikipedia.org/wiki/Alvey und ein toller Artikel über das japansiche Projekt https://fee.org/articles/japans-fifth-ge...ee-market/)
Ist halt echt überhaupt nix draus geworden. Absurde Versprechungen wurden nicht eingehalten und Unsummen an Investorengeldern verpulvert. Das Thema "AI" war über Jahrzehnte tot. Gute ANsätze im Fach der Kybernetik mussten sich eine neue Heimat im EE, Robotik oder der Biologie suchen. Der Begriff "Machine Learning" wurde extra geprägt damit an wieder an Gelder kommt.
Auch early Adaptors in der Finance Ecke wie Olson Associates sind aufs Maul geflogen und haben Millionen verbrannt. Erst in den 90ern haben die "Prediction Company, Rentec und DE-Shaw computergestützte Methoden in der Finanzwelt zum Durchbruch verholfen.
Das ist auch heute alles schon nicht mehr schön-gefärbter Marketing Talk. Sondern Betrug. Den Unsinn den IBM da mit "Watson" verbrochen hat ist echt ein Skandal. Ursprünglich war das "Watson" Projekt ein interessantes Research Projekt in den Feldern Natural Language Processing und KnowledgeManagement/Search. Der Erfolg war immerhin beachtlich: ein Stück Software): das mit Hilfe einer Datenbank gute menschliche Jeopardy Spieler schlagen konnte.
Was aber über die Werbung suggeriert wurde ist eine Artificial General Intelligence (AGI), die man auch alle Projekte loslassen könnte. In Wahrheit bestanden die darauf folgenden "Watson" Projekte in der Industrie aus einen Haufen schlechter IBM Berater, die für viel zu viel Geld Scikit-learn und TensorFlow/PyTorch missbraucht haben. Und dabei gnadenlos versagt haben. Ich kenne da ein Projekt bei einer großen Bank das nach 30 Mio die Segel gestrichen hat. Und das hier war ja auch in der Presse.
https://spectrum.ieee.org/how-ibm-watson...ealth-care
Ich war selbst schon Teil von Projekten, wo ich meiner Meinung nach ne Mischung aus Machine learning, Statistik und Regelungstechnik und Operations Research gemacht habe. Was dann aber so auf der Power Point, Twitter oder der Web-Site steht was wir da angeblich gemacht haben, treibt mir noch immer die Schamesröte ins Gesicht.
Einer der wenigen brauchbaren Venture Capitalists hat den Stand der Industrie da mal schön auf den Punkt gebracht, das trifft meine Einschätzung exakt:
https://a16z.com/2020/02/16/the-new-busi...-software/
Die besten echten Tests sind IMO alles was mit der physischen Welt zu tun hat. Wie autonomes Fahren oder Robotik.
Hier ist sind die IMHO führenden Firmen in dem Umfeld autonomes Fahren (comma.ai und Tesla). Das kommt KI noch am nächsten (insbesondere bei Tesla relativ komplexe und hierarchische Architekturen UND vernünftige Dataenpipelines)
https://www.youtube.com/watch?v=j0z4FweCy4M
https://www.youtube.com/watch?v=qTaPD0l_8PM
Leute älteren Semesters die auch die Geschichte des Feldes kennen, erinnern sich nur zu gut an den ersten und zweiten "AI Winter". Was wurde damals erzählt wie "Expert Advisors" Ärzte und Rechtsanwälte ersetzen sollten. Japan, USA und UK hatte damals sogar geplant eigene Hardware zu bauen und staatliche Langzeitprojekte aufgesetzt (https://en.wikipedia.org/wiki/Strategic_...Initiative, https://en.wikipedia.org/wiki/Cyc, https://en.wikipedia.org/wiki/Alvey und ein toller Artikel über das japansiche Projekt https://fee.org/articles/japans-fifth-ge...ee-market/)
Ist halt echt überhaupt nix draus geworden. Absurde Versprechungen wurden nicht eingehalten und Unsummen an Investorengeldern verpulvert. Das Thema "AI" war über Jahrzehnte tot. Gute ANsätze im Fach der Kybernetik mussten sich eine neue Heimat im EE, Robotik oder der Biologie suchen. Der Begriff "Machine Learning" wurde extra geprägt damit an wieder an Gelder kommt.
Auch early Adaptors in der Finance Ecke wie Olson Associates sind aufs Maul geflogen und haben Millionen verbrannt. Erst in den 90ern haben die "Prediction Company, Rentec und DE-Shaw computergestützte Methoden in der Finanzwelt zum Durchbruch verholfen.
Das ist auch heute alles schon nicht mehr schön-gefärbter Marketing Talk. Sondern Betrug. Den Unsinn den IBM da mit "Watson" verbrochen hat ist echt ein Skandal. Ursprünglich war das "Watson" Projekt ein interessantes Research Projekt in den Feldern Natural Language Processing und KnowledgeManagement/Search. Der Erfolg war immerhin beachtlich: ein Stück Software): das mit Hilfe einer Datenbank gute menschliche Jeopardy Spieler schlagen konnte.
Was aber über die Werbung suggeriert wurde ist eine Artificial General Intelligence (AGI), die man auch alle Projekte loslassen könnte. In Wahrheit bestanden die darauf folgenden "Watson" Projekte in der Industrie aus einen Haufen schlechter IBM Berater, die für viel zu viel Geld Scikit-learn und TensorFlow/PyTorch missbraucht haben. Und dabei gnadenlos versagt haben. Ich kenne da ein Projekt bei einer großen Bank das nach 30 Mio die Segel gestrichen hat. Und das hier war ja auch in der Presse.
https://spectrum.ieee.org/how-ibm-watson...ealth-care
Ich war selbst schon Teil von Projekten, wo ich meiner Meinung nach ne Mischung aus Machine learning, Statistik und Regelungstechnik und Operations Research gemacht habe. Was dann aber so auf der Power Point, Twitter oder der Web-Site steht was wir da angeblich gemacht haben, treibt mir noch immer die Schamesröte ins Gesicht.
Einer der wenigen brauchbaren Venture Capitalists hat den Stand der Industrie da mal schön auf den Punkt gebracht, das trifft meine Einschätzung exakt:
https://a16z.com/2020/02/16/the-new-busi...-software/
Die besten echten Tests sind IMO alles was mit der physischen Welt zu tun hat. Wie autonomes Fahren oder Robotik.
Hier ist sind die IMHO führenden Firmen in dem Umfeld autonomes Fahren (comma.ai und Tesla). Das kommt KI noch am nächsten (insbesondere bei Tesla relativ komplexe und hierarchische Architekturen UND vernünftige Dataenpipelines)
https://www.youtube.com/watch?v=j0z4FweCy4M
https://www.youtube.com/watch?v=qTaPD0l_8PM
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Forum-Besserwisser und Wissenschafts-Faschist
