Deep Learning kommt im Mainstream an

Unter dem Titel „Künstliche Gehirne, die selbstständig lernen: So wird #DeepLearning dein Leben umkrempeln“ lief auf heute+ vom ZDF eine 15-minütige Sendung zur künstlichen Intelligenz. Journalist Daniel Bröckerhoff führt durch die Sendung.

In der Sendung erfahren die Zuschauerinnen und Zuschauer, was das Besondere an neuronalen Netzen ist, wer derzeit die Datenhoheit hat und welche Gefahren der Gesellschaft durch den zunehmenden Einsatz von Deep Learning drohen.

Schaut euch die Sendung ruhig an, aber seid nicht zu enttäuscht, wenn es letztlich wieder nur um eine Dystopie herum gesprochen wird und einmal mehr die Bedrohungen und Gefahren einer vermeintlich neuen Technologie in den Vordergrund gestellt werden.

Was sind grundsätzliche Probleme von Machine Learning?

Schauen wir uns einmal das Diagramm oben an.

Die Zahl der Störche steigt, die Zahl der geborenen Kinder ebenfalls. In manchen Jahren fällt die Zahl der gesichteten Störche allerdings und die Zahl der geborenen Kinder sinkt in diesen Zeiträumen proportional.

Schaut man sich die Daten an, so ist alles korrekt: Die Zahlen stimmen, die Zuordnung zu den Jahren ist auch richtig. Kein Zweifel: Unser Diagramm zeigt deutlich einen Zusammenhang zwischen der Zahl der Geburten und der Anzahl der Störche. Stimmt es also doch? Bringen Störche die Kinder? Natürlich nicht. „Was sind grundsätzliche Probleme von Machine Learning?“ weiterlesen

Statistische Auswertung: Manipulieren nach Zahlen

„Politicians use statistics in the same way that a drunk uses lamp-posts—for support rather than illumination.“ (Andrew Lang, schottischer Schriftsteller)

Im Dezember 2016 macht eine Studie namens Perils of Perception die Runde, in der die Diskrepanz zwischen Wahrnehmung und Realität zur Geltung kommt. In zwölf Ländern wurden von IPSOS MORI Menschen befragt, wie hoch sie den muslimischen Anteil der Menschen innerhalb der eigenen Bevölkerung schätzen. In allen Ländern wurde dieser Anteil ausnahmslos viel zu hoch eingeschätzt.

Dabei verschätzten sich die Menschen teilweise um den Faktor Vier: Beispielsweise denken die Franzosen, dass 32 % ihrer eigenen Bevölkerung islamischen Glaubens sind, tatsächlich sind es etwa 8 %. Teilweise verschätzen sich die Menschen sogar um den Faktor 17: So denken US-Amerikaner, dass 17 % der Bevölkerung Moslems sind, tatsächlich sind es nur 1 %. Aber die Darstellung der Ergebnisse ist problematisch. „Statistische Auswertung: Manipulieren nach Zahlen“ weiterlesen