MIXEDCAST #228 – Teil 2: Deepfakes, GPT-3, Maschinen-Aufmerksamkeit – KI 2020 und was 2021 passiert

MIXEDCAST #228 – Teil 2: Deepfakes, GPT-3, Maschinen-Aufmerksamkeit – KI 2020 und was 2021 passiert

Im zweiten Teil unseres MIXED.de Podcast-Jahresrückblicks schauen wir auf Künstliche Intelligenz: Welche Durchbrüche gab es 2020, was ist die Technik dahinter und wie geht es 2021 weiter?

KI 2020 und Ausblick auf 2021

Die Entwicklung bei Künstlicher Intelligenz ging 2020 in hohem Tempo weiter. Für unseren Podcast haben wir die Highlights herausgesucht: Deepfakes sollten die US-Wahl 2020 sabotieren, stattdessen unterhielten sie uns gut – weshalb? Nvidia zeigt bei DLSS, was trainierte Pixelschubser-Software leisten und so Computergrafik grundlegend verändern wird.

GPT-3 beeindruckte Mitte des Jahres mit enorm glaubhafter Sprachgenerierung auf menschlichem Niveau: OpenAIs Sprachsystem spaltete die KI-Szene in jene Menschen, die glauben, dass in dem riesigen neuronalen Netz mehr steckt als sehr viele Symbole – vielleicht sogar der Pfad zu einer generellen Künstliche Intelligenz. Andere wiederum halten die Text-KI für overhyped, da sie nur ein sehr mächtiges Autovervollständigungssystem sei. Auf welcher Seite stehen wir?

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Mit Alphafold und MuZero platzierte Deepmind kurz vor Jahresfrist noch KI-Highlights, die zeigen, wie Künstliche Intelligenz anderen Disziplinen und Wissenschaften zu neuen Erkenntnissen verhelfen kann. All diesen KI-Fortschritten liegt die sogenannte Transformer-Technik zugrunde, die wir in diesem Podcast erklären.

Dafür haben wir uns einen KI-Spezialisten eingeladen: Yannic Kilcher ist Doktorand an der Professur für Datenanalytik an der ETH Zürich.

Er forscht zu Deep Learning, Structured Learning und Big Data Optimization und dem Verhalten von Lernenden Systemen und Optimierungs-Algorithmen. In seiner jüngsten Veröffentlichung beschäftigt er sich mich Googles BERT Sprachmodell und der Frage, wie es Semantik repräsentiert. Yannic hat außerdem einen hervorragenden YouTube-Kanal, in dem er Deep Learning Paper gut verständlich erklärt.

Zu unserem geschriebenen KI-Jahresrückblick geht es hier.

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