Im April 2018 haben wir bei codecentric eine AI (Artificial Intelligence bzw. KI = künstliche Intelligenz) Initiative gestartet. Unter dem Projektnamen „codecentric.AI “ werden wir versuchen zu zeigen, was heute mit künstlicher Intelligenz möglich ist (und was nicht). Man hört und liest überall von neuronalen Netzen, NLP, Computer Vision, CNNs, RNNs, LSTMs, AI, KI, Deep Learning und vielen weiteren Buzzwords.
Wir werden die aktuellsten Technologien ausprobieren und darüber berichten, Tutorials veröffentlichen, interessante Paper vorstellen und in Demos zeigen, welche neuen Möglichkeiten sich durch Deep Learning & Co. KG ergeben.
Um diese Themen richtig darstellen zu können, haben wir einen speziellen YouTube-Kanal eingerichtet. Dort werden wir nur Videos zum Thema „AI“ einstellen. Hier siehst du ein erstes Beispiel zum Thema Object Detection. Wir fliegen mit einer Drohne durch unser Headquarters in Solingen und lassen Detectron (ein neuronales Netz von Facebook) Objekte detektieren:
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Aber gibt es nicht schon genug AI Buzzwords?
Bei codecentric arbeiten erfahrene Data Scientists und wir setzen Machine Learning und neuronale Netze bereits in diversen Projekten ein. Dennoch sind wir der Meinung, dass in Deutschland noch zu wenig Know-How in diesen Bereichen vorhanden ist.
Große Firmen wie Amazon, Google und Facebook investieren unvorstellbare Summen in AI/KI und haben bereits einen scheinbar uneinholbaren Vorsprung erarbeitet. Einige Forscher sind der Meinung, dass der Impact von künstlicher Intelligenz in naher Zukunft größer sein wird als der des Internets. Wir sind zwar (mindestens) noch Jahrzehnte von einer AI entfernt, die annähernd so viele Fähigkeiten wie ein Mensch kombinieren kann – dafür müsste allein schon die existierende Hardware noch um Größenordnungen schneller und besser werden. Aber die existierende KI-Technologie wird weitere Branchen auf den Kopf stellen, die bisher noch als „nicht automatisierbar“ gelten – da ist nicht mehr die Frage, ob es passieren wird sondern nur noch wann.
Es gibt viele Leute, die sich vor Jahren schon einmal mit neuronalen Netzen beschäftigt haben. „Damals“ schien es so, als sei die Technik noch nicht bereit, um damit sinnvolle Produkte bauen zu können. Viele sehen daher das Thema etwas voreingenommen und betrachten die aktuelle Entwicklung nur als Buzzword-Bingo. Auch mir ging es im Bereich NLP so. Ich habe lange gebraucht, um meine Vorurteile zu überwinden und zu bemerken, dass mein „Google-Navi“ inzwischen sehr gut versteht, wo ich hinfahren möchte und es absolut nicht mehr notwendig ist, die Zieladresse fummelig auf dem Handy einzutippen.
In den letzten Jahren ist sehr viel passiert. Gerade im Bereich Computer Vision wurden riesige Fortschritte gemacht. In der Forschung kommen so viele Papers heraus, die den State-of-the-Art immer weiter nach vorne treiben, dass man diese gar nicht mehr alle lesen kann. In der Computer Vision wurden Good Practices erarbeitet, die es ermöglichen mit weniger Daten viel bessere Ergebnisse zu erzielen (z.B. pretrained networks, transfer learning, fine tuning etc.). Diese Good Practices haben zu einer enormen Verbesserung geführt und auch dazu, dass „jedermann“ mit breit verfügbaren Daten in das Gebiet einsteigen kann. In anderen Disziplinen (z.B. NLP) werden viele Good Practices aber noch gar nicht oder kaum umgesetzt – das heisst, dass auch dort weiterhin mit grossen Fortschritten zu rechnen ist.
Ich bin der Meinung, dass es sich lohnt, das Thema noch einmal unvoreingenommen zu betrachten. Ausserdem denke ich, dass sich deutsche und europäische Konzerne viel mehr mit den Themen beschäftigen sollten und Experten-Teams und Know-How aufbauen müssen, um nicht den Anschluss zu verlieren.
Wenn ihr also auf dem Laufenden bleiben wollt, was in der Welt der Künstlichen Intelligenz so möglich ist und euch vielleicht auch selber mal an der ein oder anderen neuen Technik versuchen wollt, dann abonniert unseren codecentric.AI YouTube-Kanal !
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