Kausalität und KI

jvhNew articles

Gestern las ich einen sehr interessanten Artikel in Wired über das Bemühen des in Montreal lehrenden Deep-Learning-Pioniers und KI-Forschers Yoshua Bengio, künstlicher Intelligenz Kausalität beizubringen. Bengio hatte 2018 gemeinsam mit dem Briten Geoffrey Hinton und dem Franzosen Yann LeCunfür seine Forschungen zu neuronalen Netzen den Turing – Preis erhalten, der inzwischen mit jährlich € 1 Mio. Preisgeld von Google gesponsert … Read More

KI im unendlichen Raum: Warum auch KI keine belastbaren Prognosen liefern kann

jvhNew articles

KI kann viel. Doch belastbar sind die Resultate maschinellen Lernens und zielführend ist das maschinell instruierte Handeln nur dort, wo die Menge der zu analysierenden Daten endlich ist. Jeder weiß, dass zwischen dem, was ist und dem, von dem die meisten Menschen glauben es sei, ein tiefer Graben klaffen kann. Umfragen, gleichgütig zu welchem Gegenstand, „wissen“ das auch. Gleichwohl werden … Read More

Vom Nutzen und Wert der Daten

JvHNew articles

Zwischen-dem-Wert-und-der-die-Wirklichkeit-zutreffend-abbildenden-Akkuratesse-von-Daten-existiert-ein-Oppositionsverhältnis:-Ein-100%-zutreffendes-Datum-kann-nicht-der-Realität-entstammen

Je richtiger das Datum, desto geringer sein Wert? In meinen beiden letzten Blog Posts hatte ich dargelegt, dass der derzeitige Daten- und KI-Hype in aller Regel übersieht, dass die Interpretation von Daten im Rahmen der „Data Science“, egal ob zum Zweck der Sachverhalts-Beschreibung (Descriptive Analytics), der Ursachenforschung (Diagnostic Analytics), der Prognose (Predictive Analytics) oder der Handlungsempfehlung (Prescriptive Analytics) subjektiv, also … Read More