Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe „Künstliche Intelligenz”.

Anfang des Jahres haben wir die Artikelreihe „Künstliche Intelligenz” gestartet. Wir wollen damit „über den Tellerrand” schauen und versuchen, in das umfangreiche Thema „Künstliche Intelligenz” aus verschiedenen fachlichen Blickwinkeln kurz und prägnant einzuführen. Was gab es bisher zu lesen und was kommt als Nächstes? Ein Zwischenstand.
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+++ BVerfG: Verpflichtung zum "Loggen" von IP-Adressen nicht verfassungswidrig

+++ OLG Frankfurt a.M. entscheidet zu Beleidigungen im engsten Familienkreis

+++ beA: Kanzleipostfach soll kommen

+++ Österreichische Datenschutzbehörde zur Löschung durch Anonymisierung

+++ Apple sperrt vorübergehend Apps von Google und Facebook
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Dieses Interview ist Teil der Artikelreihe „Künstliche Intelligenz”.

Künstliche Intelligenz ist seit Jahrzehnten ein beliebtes Forschungsthema. Angeblich war es sogar ein Forschungsprojekt, das den Begriff „Künstliche Intelligenz” erfunden und das Thema als Forschungsdisziplin etabliert hat: das Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. Auch hierzulande forscht beispielsweise das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) seit 1988 zu den Methoden der Künstlichen Intelligenz. Die „Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung” soll explizit „die Forschung stärken” und „den Transfer von Forschungsergebnissen in die Wirtschaft beschleunigen”.

„Künstliche Intelligenz” ist ein interdisziplinäres Thema. Wie funktioniert das Zusammenspiel von Forschung, Rechtswissenschaft und Praxis in Deutschland? An dieser Stelle setzt RAILS an. RAILS steht für „Rechtswissenschaftliche Gesellschaft für Künstliche Intelligenz und Robotik e.V. / Robotics & AI Law Society (RAILS) e.V.”. Der Verein will die Diskussion um den Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz und Robotik in wissenschaftlicher Hinsicht begleiten. Wir haben mit dem Vorstandsmitglied Tina Krügel gesprochen.
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Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe „Künstliche Intelligenz”.

Künstliche Intelligenz (KI) wird häufig mit sehr futuristischen Anwendungen wie Robotern oder selbstfahrenden Autos assoziiert. Dabei steckt die KI-Technologie dieser Anwendungsfälle noch in den Kinderschuhen. Im Gegensatz dazu stoßen wir in unserem Alltag bereits häufiger auf KI als wir vielleicht denken, beispielsweise wenn wir bei Google Maps den schnellsten Weg suchen, mit Freunden kommunizieren oder Online-Einkäufe tätigen. Warum aber investieren Facebook, Google und Co. Milliarden in die Weiterentwicklung solcher Technologien?

Allgemein gesagt, kann KI aus einer Vielzahl von scheinbar ungleichen Datenquellen verborgene Muster erkennen und automatisiert Entscheidungen treffen, ohne vorher explizit dafür programmiert worden zu sein. Das eröffnet einer Vielzahl von Branchen das Potential von Effizienzgewinnen und neue Ertragsmöglichkeiten. Ausschlaggebender Faktor dafür sind zum einen die Daten, mit denen die KI lernt und zum anderen die Algorithmen, die bestimmen, wie der Lernprozess ablaufen soll. Im Folgenden wird ein kurzer Überblick darüber gegeben, welche Auswirkungen das auf die verschiedenen Branchen heute schon hat und in Zukunft haben kann.
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Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe „Künstliche Intelligenz”.

Algorithmen sind nicht mit Software gleich zu setzen. Sie sind formalisierte Vorschriften, die endlich, eindeutig, verständlich, ausführbar und allgemeingültig für einen bestimmten Problembereich ausgestaltet sind. Wie diese Vorschriften notiert sind, ist nicht entscheidend. Algorithmen können mit Spielregeln verglichen werden: Ob sie als Kartenspiel, Brettspiel oder Software umgesetzt werden, ist nicht konstitutiv für die Definition eines Algorithmus.

Algorithmen sind die Basis eines Automatisierungsprozesses. Automatisierung ist so allgegenwärtig, dass sie kaum mehr auffällt. Autos, Ampeln, Geldautomaten, Türen in vielen Supermärkten, Treppen in der U-Bahn, der Fokus der Kamera und sogar Thermostate sind Beispiele für Automatisierung. Worin liegt nun die Brisanz des Themas „Algorithmus”? Was ist heute neu?
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+++ 22. Jan.: Grundrechte im Zeitalter der Digitalisierung, Berlin

+++ 24. Jan.: Filesharing - Aktuelle Entwicklungen, Bochum

+++ 25. Jan.: OSE Symposium: Recht.Digital.Escrow, München

+++30. Jan.: Digitaler Salon: Zahlen, die malen, Berlin

+++ 30. Jan/1. Feb.: CDCP, Brüssel

+++ 1. Feb.: ZUM-Symposion: EU-Urheberrechtsreform, München

+++ 4. Feb.: Privatheit & informationelle Selbstbestimmung von Kindern, Passau

+++ 5. Feb.: Frankfurter Gespräche zum Informationsrecht, Frankfurt

+++ 12. Feb.: PhDnet@CAIS. Gesellschaft und Digitalisierung, Bochum

+++ 13. Feb.: Wem gehört unser digitales „Ich“?, Berlin

+++ 14. Feb.: Göttinger Forum IT-Recht, Göttingen

+++ 18./19. Feb.: 2019 Europe Conference (INTA): Embracing Change, Paris

+++ 22. Feb.: 8. DialogCamp, München

+++ 19.-22. Feb.: 59. Assistententagung, Frankfurt
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Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe „Künstliche Intelligenz”.

Das Thema „Künstliche Intelligenz“ (KI) ist heutzutage in aller Munde und häufig fällt in diesem Zusammenhang das Wort „neuronales Netzwerk“. Was aber verbirgt sich hinter diesen Begriffen und wie hängen sie zusammen? Im Allgemeinen versteht man unter künstlicher Intelligenz Computerprogramme, die kognitive Aufgaben lösen. Zu diesen Aufgaben gehören zum Beispiel die Erkennung von Objekten, das Verständnis von Sprache oder die Entscheidungsfindung – Aufgaben, die wir tagtäglich in unserem Alltag meistern.

Eine Schlüsseltechnologie für die künstlichen Intelligenz ist das „Maschinelle Lernen“. Im Gegensatz zur klassischen Programmierung wird beim maschinellen Lernen der Algorithmus, also die Rechenanleitung, nicht vollständig durch den Programmierer vorgegeben. Stattdessen lernt der Algorithmus anhand von Trainingsdaten, eine bestimmte kognitive Aufgabe zu lösen. Das maschinelle Lernen umfasst eine Vielzahl von Ansätzen, unter denen die sogenannten künstlichen neuronalen Netzwerke „artificial neural networks (ANNs)“ eine bedeutende Rolle einnehmen, da es hier vor allem in den letzten Jahren bedeutsame Fortschritte gegeben hat.

In diesem Artikel werden wir den Aufbau sowie die Funktionsweise der ANNs erläutern. Des Weiteren diskutieren wir die aktuellen Herausforderungen der ANNs und der KI und erläutern mögliche Lösungsansätze.
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Wir bieten gemeinsam mit der Kanzlei Bird & Bird eine duale Zusatzausbildung an: „Recht und Kommunikation”. Auf die Zusatzausbildung kann sich jede(r) bewerben, der bei Bird & Bird in Frankfurt ein Praktikum, eine Referendarstation oder eine auf Zeit angelegte wissenschaftliche Mitarbeit machen möchte. Die TeilnehmerInnen arbeiten in den Räumen von Bird & Bird in ihrer jeweiligen Position als PraktikantInnen, MitarbeiterInnen oder ReferendarInnen und erhalten – zusätzlich - eine Ausbildung in Social Media und journalistischen Arbeitstechniken.
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