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AI & Robotics Newsletter – keine Angst vor Superhuman AI und Einblick in Google Maps und Twitter

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Und hier unsere AI & Robotics Artikel-Empfehlungen der Woche:

The AI Cargo Cult – The myth of a Superhuman AI / Backchannel / Autor: Kevin Kelly

Wired-Mitgründer Kevin Kelly widerspricht in 5 Kapiteln, der Idee einer „Superhuman Artificial Intelligence“. Wer nachts nicht mehr schlafen kann, weil bald die Superintelligenz die Macht übernimmt, der sollte diesen Artikel lesen.

An AI-Driven Genomics Company Is Turning to Drugs / MIT Technology Review / Autor: Will Knight

DeepGenomics und Arzneimittelforschung mit Hilfe von AI.

Updating Google Maps with Deep Learning and Street View / Google

Wie Googles Ground Truth Team aus den Street View Bildern Straßennamen und sogar die Namen von Geschäften herauslesen kann. Wer die ganze Geschichte von Google Maps lesen will, dem kann ich sehr diesen Recode-Artikel empfehlen. Sehr witzig zum Beispiel die Stelle, an der Lars Rasmussen, Gründer des Maps-Startups Where2 Technologies (das dann von Google gekauft wurde), erzählt, dass damals keiner an seine Idee der Online-Maps glauben wollte und ihm ständig, dass nur einige Nutzer so etwas höchstens ein paar mal die Woche nutzen würden. Können Sie sich ihr Mobiltelefon heute noch ohne Google Maps vorstellen. Vielleicht ist diese Funktion für einige Menschen heute wichtiger als das Telefonieren.

Using Deep Learning at Scale in Twitter’s Timelines / Twitter

Wenn Sie wissen wollen, wie bei Twitter das Ranking der persönlichen Timeline und „Falls Du es verpasst hast“ funktioniert.

Eric Schmidt visits MIT to discuss computing, artificial intelligence, and the future of technology / MIT News

Wer eine Stunde Zeit hat, kann sich Eric Schmidts Vortrag anhören. Länger als ein TED-Talk aber durchaus sehr hörenswert.

Teaching robots to teach other robots – CSAIL approach allows robots to learn a wider range of tasks using some basic knowledge and a single demo / MIT News

Diese MIT Pressemitteilung hat in dieser Woche zahlreiche Artikel in Wired etc. nach sich gezogen und auch wenn die Artikel durchaus lesenswert sind, bietet die MIT Mitteilung doch die aus meiner Sicht die beste Erklärung der Technik, mit der ein Roboter von einem anderen lernen kann.

 

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