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. Artikel vollständig lesen
+++ DSGVO: 50 Millionen EUR Bußgeld gegen Google
+++ KG zu Schleichwerbung und Meinungsfreiheit bei Influencern
+++ Google führt Datenschutz-Änderungen für zahlreiche Dienste ein
+++ 5G-Frequenzen: Vier Bieter beantragen Teilnahme an Auktion
+++ Klage gegen Facebook: Wiener Gericht hält sich für unzuständig Artikel vollständig lesen
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.: [email protected]. 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 Artikel vollständig lesen
+++ BGH zum presserechtlichen Informationsschreiben
+++ BNetzA entscheidet über TAL-Standardangebot
+++ LG Berlin: Noah Becker erhält 15.000 € wegen rassistischen Tweets
+++ Router-Hacking: BNetzA geht gegen Missbrauch vor
+++ 5G-Ausbau: Bundesregierung erwägt Ausschluss von Huawei Artikel vollständig lesen
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. Artikel vollständig lesen
Telemedicus bietet gemeinsam mit der Kanzlei Bird & Bird die Zusatzausbildung „Recht und Kommunikation” an. Auf diese Zusatzausbildung kann sich jede(r) bewerben, der bei Bird & Bird in Frankfurt a.M. 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 mit. Zusätzlich erhalten sie eine Ausbildung in Social Media und journalistischen Arbeitstechniken. Artikel vollständig lesen
Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe „Künstliche Intelligenz”.
Die frühen KI-Forscher nahmen an, dass die Lösung einer jeden Aufgabe mit einer Abfolge von „wenn-dann“-Regeln beschrieben werden kann. In der Tat waren auch relativ schnell große Erfolge zu verzeichnen. Es stellte sich aber gleichzeitig schnell heraus, dass einige Lösungen eine so große Folge von „wenn-dann“-Entscheidungen benötigten, dass dies nicht mehr von Menschen manuell erstellt werden konnte.
Gleichzeitig begann in der Informationstechnologie das Zeitalter des Wissensmanagement und kurz darauf das Zeitalter von „Big Data“.
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+++ Datenleaks: Mutmaßlicher Täter gefasst, politische Maßnahmen angekündigt
+++ OLG München: Amazon-Dash-Buttons unzulässig
+++ EuGH-Generalanwalt zu Links mit sensiblen Daten auf Suchmaschinen
+++ AG Mannheim: Verurteilung wegen erfundenen Anschlags auf Blog
+++ Preisbindung: BGH zur Neukundenprämie bei Versandapotheken
+++ Bundesregierung will Freifunker steuerlich entlasten Artikel vollständig lesen