i.am.ai AI Newsletter #10
17 Mar, 2021
4 Minuten
Remi Igbekele
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2021 03 17 Newsletter Issue 10 Banner

 WHATS IMPORTANT 

📍   2021 AI Index veröffentlicht

Das Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) hat die neueste Ausgabe seines jĂ€hrlichen Berichts ĂŒber die Auswirkungen und Fortschritte von KI veröffentlicht. Erkunden Sie den vollstĂ€ndigen Bericht auf der HAI-Website. RĂŒckblickend auf das Jahr 2020 stellen sie fest, dass:

  • Die Zahl der Einstellungen im KI Bereich stieg weltweit weiter an, trotz der Pandemie.
  • In den USA gab es jedoch zum ersten Mal einen RĂŒckgang bei den KI-Einstellungen, was auf eine Reifung der Branche hindeutet.
  • China ĂŒberholte die USA erstmals bei der Anzahl KI-bezogener Zitierungen in wissenschaftlichen Journals.

Stanford aktualisierte auch ihr Global AI Vibrancy Tool mit interaktiven Visualisierungen, die einen lĂ€nderĂŒbergreifenden Vergleich fĂŒr bis zu 26 LĂ€nder in den Bereichen KI-Forschung, Wirtschaft und Inklusion ermöglichen.

📍   OpenAIs CLIP hat multimodale Neuronen

"Vor fĂŒnfzehn Jahren entdeckten [Neurowissenschaftler], dass das menschliche Gehirn ĂŒber multimodale Neuronen verfĂŒgt. Diese Neuronen reagieren auf Cluster von abstrakten Konzepten, die sich um ein gemeinsames ĂŒbergeordnetes Thema drehen, und nicht auf ein bestimmtes visuelles Merkmal. Das berĂŒhmteste dieser Neuronen war das "Halle Berry"-Neuron, ein Neuron - ĂŒber das sowohl im Scientific American als auch in der New York Times berichtet wurde - das auf Fotos, Skizzen und den Text "Halle Berry" (aber nicht auf andere Namen) reagiert. CLIP hat diese multimodalen Neuronen auch!"

In der Januar Ausgabe des Newsletters haben wir auf die Bedeutung von OpenAIs CLIP hingewiesen. Das Forscherteam hat nun seine detaillierte Zerlegung des Modells veröffentlicht und prĂ€sentiert ein Spider-Man Neuron, das auf Bilder einer Spinne, ein Bild des Textes "Spinne" und die Comic-Figur "Spider-Man" sowohl im KostĂŒm als auch illustriert reagiert. Lesen Sie mehr auf dem OpenAI Blog.


 THINGS WE FOUND WORTH SHARING 

🎹   1. ML Art - BigGAN von Google DeepMind kann 'realistische' Bilder aus zufĂ€lligem Rauschen erzeugen. OpenAIs CLIP hingegen ist perfekt, um ein Bild mit gegebenen Textbeschreibungen abzugleichen. Im Januar kombinierte Ryan Murdock, ein Doktorand aus Utah, CLIP mit BigGAN, um einen Text-zu-Bild-Generator namens The Big Sleep zu erstellen. Das System iteriert durch die von BigGAN generierten Bilder und versucht, das CLIP-Scoring mit einer gegebenen Textbeschreibung zu optimieren.

Der Autor hat ein Colab Notebook mit einer Code-Implementierung veröffentlicht, so dass Sie es selbst ausprobieren können.

Ein von Big Sleep generiertes Bild aus der Textbeschreibung "Beautiful House" (Bild: digitaltrends)

Nur wenige Tage spĂ€ter wurde Big Sleep zu einem Poem-to-Video-Generator operationalisiert. Will Stedden veröffentlichte Story2Hallucination, das mehrere Bilder auf Basis einer Reihe von Beschreibungen erzeugt. Indem er das System mit Gedichten fĂŒtterte, erzeugte er hypnotisierende Visualisierungen zu den Werken des Dichters William Wordsworths (siehe verlinktes Video unten). Andere haben Story2Hallucination benutzt, um Musikvideos ihrer Lieblingsacts zu erstellen, wie z.B. dem kĂŒrzlich aufgelöstem DJ Duo Daft Punk. Probieren Sie es selbst mit diesem Colab Notebook.

2021 03 17 Story2Hallucination
Visualisierungen fĂŒr Wordsworths Gedichte. (Video: Will Stedden)


🗞   2. News - ICLR, eine der wichtigsten KI-Konferenzen, hat die erste Liste der eingeladenen Sprecher veröffentlicht. Unter ihnen ist Timnit Gebru, die kĂŒrzlich von Google gefeuert wurde, weil sie Diskriminierungsprobleme angesprochen hatte. Die Liste der Redner finden Sie im ICLR-Blog.


📄   3. Paper - Eine aktuelle Studie von Google-Forschern verglich Transformers Modifikationen mit dem Original von 2017. In ihrem Paper mit dem Titel "Do Transformer Modifications Transfer Across Implementations and Applications?" (arXiv) stellen sie fest, dass "ĂŒberraschenderweise [...] die meisten Modifikationen die Transformer Performanz nicht signifikant verbessern". Lesen Sie eine Zusammenfassung der Studie auf Synced.


💙   4. We are Hiring! - Wir sind auf der Suche nach deutschsprachigen Data Engineers. Schauen Sie sich die Positionen in unserem Enterprise AI Team auf der AMAI Karriereseite an.


💡   5. Use Case - MyHeritage, eine Online-Plattforn zur Ahnenforschung, hat alte Familienfotos wieder zum Leben erweckt. Tausende von Nutzern nutzten DeepNostalgia, um alte Schwarz-Weiß-Fotos der Urgroßeltern in lebendige Fotos zu verwandeln. Ein hervorragender Marketing-Stunt, der MyHeritage sicherlich viel Publicity einbrachte. Unter dem Twitter-Hashtag #DeepNostalgia finden Sie beeindruckende Ergebnisse und erstaunte Nutzerreaktionen. Die Technologie wurde von der KI-Gesichtsplattform von D-ID bereitgestellt, die in ihrem Blog nĂ€her darauf eingehen.

Bild: MyHeritage/D-ID via The Verge

🎙   6. Interview - DeepMind Software Engineer Julian Schrittweiser is im Stack Overflow-Podcast zu Besuch, um ĂŒber das MuZero Paper zu sprechen und ĂŒber das woran das DeepMind Labor als nĂ€chstes arbeitet. Hören Sie auf dem Stackoverflow Blog rein.


👁   7. Verschiedenes - Im Subreddit r/MachineLearning wurde kĂŒrzlich ĂŒber nicht reproduzierbare Forschungsarbeiten diskutiert. Ein Forscher beschwerte sich, dass mehrere seiner Versuche, Ergebnisse aus prominenten Machine-Learning-Papern zu reproduzieren, fehlgeschlagen waren. Andere auf der Plattform teilten daraufhin Ă€hnliche Geschichten und posteten weitere solche Arbeiten.

Tage spĂ€ter veröffentlichte das ursprĂŒngliche Redditor ContributionSecure14 Papers Without Code, um eine zentralisierte Liste von Arbeiten zu sammeln, die andere Forscher nicht reproduzieren konnten. WĂ€hrend einige Autoren ihre Code-Implementierungen aus triftigen GrĂŒnden zurĂŒckhalten, wie z.B. zum Schutz von Benutzerdaten oder geistigem Eigentum, will Papers Without Code Forschern Zeit sparen und nicht reproduzierbare Arbeiten disinzentivieren. Lesen Sie mehr auf The Next Web.


📄   8. Papier - Derzeit benötigen Bilderkennungssysteme große Mengen an beschrifteten Bildern. Facebooks AI-Chefwissenschaftler Yann LeCun hofft, dass "langfristig der Fortschritt in der KI von Programmen kommen wird, die einfach den ganzen Tag Videos anschauen und wie ein Baby lernen." Mit einem neuen Ansatz namens SEER, kurz fĂŒr SElf-supERvised, will Facebook eine "Neue Ära fĂŒr Computer Vision" einleiten.

Lesen Sie mehr auf WIRED und im Facebook AI Blog. Das Paper "Self-supervised Pretraining of Visual Features in the Wild" ist auf arXiv verfĂŒgbar.



 UPCOMING EVENTS 


đŸ‡©đŸ‡Ș   March 25 (online, 10:00 CET) – Fallbeispiel einer KI im Mittelstand:
KI Lab Nordschwarzwald - Unternehmensinterne Suchmaschine - Die Menge der unternehmensinternen Daten wÀchst tÀglich. Mitarbeiter verbringen viele unnötige Minuten damit, VorgÀnge, Betriebsanleitungen, Bedienanweisungen, Prozessdokumentationen, Kundenspezifika oder Àhnliche Informationen in den unternehmenseigenen Ablagesystemen zu suchen. Die Ineffizienz bei der Suche nach relevanten Informationen nimmt dabei stetig mit der Datenmenge zu. Wie man hier Abhilfe schaffen kann, zeigt Ihnen Woldemar Metzler von der AMAI GmbH anhand konkreter Anwendungsbeispiele von unternehmensinternen Suchmaschinen.

Ein solches Projekt bietet oft einen perfekten Einstieg in die Welt der KI – gerade auch fĂŒr KMU, da der Umsetzungsaufwand ĂŒberschaubar und die Ergebnisse ĂŒberzeugend sind. – Registrieren Sie sich hier Sie auf podio.com.


2021 03 17 gtc 2021 speakers

📅   12. April (online, 16:30 Uhr MEZ) - NVIDIA CEO & Godfathers of AI
Zum Auftakt der GTC-Konferenz (12.-16. April) lĂ€dt Nvidia-GrĂŒnder Jensen Huang Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton und Yann LeCun zu einer gemeinsamen Keynote ein. Die Registrierung ist kostenlos und wird nicht benötigt, um die Keynote zu sehen. - Der Livestream wird auf nvidia.com verfĂŒgbar sein.

Zwei Minuten, um in AI auf dem Laufenden zu bleiben.



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