Literaturtipp für Computerfreaks #12 ...

Post #135: Literaturtipp für Computerfreaks, Rainer Hattenhauer, Informatik für Schule und Ausbildung, Person Education/Schule, München, 457 S., 2010.

Verhaltenssteuerung und Manipulation

Analyse bis auf die Einzelperson

Wir kennen es aus dem Marketing, dass das Verhalten von Menschen auf einzelne Gruppen heruntergebrochen wird und die Anreize zum Kaufen für solche Gruppen gesteuert werden. Mit der Möglichkeit noch mehr Daten zu speichern und jederzeit zu tansportieren (5G) werden diese Gruppen immer spezifischer - bis sie irgendwann bis auf die Einzelperson analysiert werden können.

In dem zitierten Interview von Dominik Irtenkauf bei Telepolis mit dem Romanautor Christian J. Meiers geht es um fast reale Science Fiction. Ausgehend von dem Skandal um die Firma Cambridge Analytics bei der Analyse und Steuerung von Wahlkämpfen hat Meiers nun sein 2. Buch "Der Kadidat" veröffentlicht.

Auch wenn das Buch im Jahr 2042 spielen soll, werden die Grundlagen für die darin beschriebene Manipulation der Menschen schon heute gelegt. Die Gefahren der KI-Programme, die er darin beschreibt sind

Wahlmanipulation durch digitale Mittel,

die wahnsinnige Diskrepanz zwischen den Datenmengen in den Händen Weniger und deren unbegrenzte finanzielle Möglichkeiten,

das Verschwimmen von Realität und Fake in Wort und Bild (Deep Fakes),

Social Profiling - Zuckerbrot und Peitsche - Steuerung durch Verhaltensanalyse und Belohnung oder Ausgrenzung

Das Interview ist auf jeden Fall lesenswert ...

Mehr dazu bei https://www.telepolis.de/features/Digitale-Wahlmanipulation-Die-KI-baut-die-Persoenlichkeit-8962579.html?seite=all

Kategorie[21]: Unsere Themen in der Presse Short-Link dieser Seite: a-fsa.de/d/3tA Link zu dieser Seite: https://www.aktion-freiheitstattangst.org/de/articles/8371-20230417-verhaltenssteuerung-und-manipulation.htm

Die Menschen - auch wir selbst - werden mehr und mehr zu Relais algorithmisch gesteuerter Ströme reduziert - die höhnische Verwirklichung von Foucaults Traum vom 'Tod des Subjekts' als von ihm sicher nicht gewollten Horrortrip.

Paul Stephan: “Links Nietzscheanismus - Band 1″, S.121

Welche Tools haben derzeit die Nase vorn? Es ist ein Jahr her, seit künstliche Intelligenz (KI) Einzug in unseren Alltag gehalten hat. In der Zwischenzeit ist viel passiert: Tools kommen und gehen, Algorithmen werden besser,… » weiterlesen.. Hier erfährst du, wie KI in der Videoproduktion, Kampagnen, Visuals, Datenanalyse, Social-Media-Brainstorming und im Online Marketing eingesetzt wird. Custom GPT und KI als All-in-One Sparringspartner & Prozessoptimierer im Content Marketing sind ebenfalls Themen. Tauche ein in die Welt der aktuellen KI-Entwicklungen!

Künstliche Intelligenz und die Finanzbranche: Ein Blick auf das automatisierte Handeln

Die Finanzbranche ist in ständiger Bewegung, und die richtigen Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg bedeuten. In dieser Hinsicht hat die Künstliche Intelligenz (KI) die Art und Weise, wie Handelsentscheidungen getroffen werden, revolutioniert, indem sie das automatisierte Handeln auf ein neues Niveau gehoben hat.

Automatisiertes Handeln, oft als Algorithmic Trading oder Algo-Trading bezeichnet, nutzt KI-Algorithmen, um Handelsentscheidungen in Bruchteilen von Sekunden zu treffen. Diese Algorithmen analysieren kontinuierlich Marktdaten, identifizieren Muster und führen Kauf- oder Verkaufsaufträge aus, ohne menschliches Eingreifen.

Ein Hauptvorteil des automatisierten Handels liegt in seiner Geschwindigkeit. Menschliche Trader könnten niemals so schnell auf Marktbewegungen reagieren wie KI-Systeme. Dies ermöglicht es, von kurzfristigen Preisbewegungen zu profitieren und gleichzeitig Risiken zu minimieren.

Eine weitere Stärke von Algo-Trading liegt in seiner Objektivität. KI-Algorithmen handeln auf Grundlage von vordefinierten Regeln und Datenanalysen, ohne von Emotionen beeinflusst zu werden. Dies reduziert das Risiko von impulsiven Entscheidungen und irrationalen Handlungen.

Darüber hinaus ermöglicht der automatisierte Handel die Diversifikation von Strategien. Ein Portfolio von Algorithmen kann in verschiedenen Märkten und Anlageklassen aktiv sein, um Risiken zu streuen und Chancen in verschiedenen Marktbedingungen zu nutzen.

Allerdings gibt es auch Herausforderungen beim automatisierten Handel. Das Risiko von unvorhergesehenen Marktveränderungen, technischen Fehlern oder Überoptimierung von Algorithmen ist vorhanden. Daher ist die Überwachung und regelmäßige Anpassung von Algo-Trading-Strategien von entscheidender Bedeutung.

Insgesamt zeigt die Zukunft des automatisierten Handels die wachsende Bedeutung von KI in der Finanzbranche. Die Fähigkeit, schnell, objektiv und diversifiziert zu handeln, verleiht denjenigen, die diese Technologie nutzen, einen klaren Wettbewerbsvorteil. Es wird erwartet, dass der automatisierte Handel weiterhin wachsen wird und die Finanzmärkte effizienter und zugänglicher macht.

Dieser Blog-Eintrag beleuchtet die Rolle von Künstlicher Intelligenz im automatisierten Handel und diskutiert, wie diese Technologie die Geschwindigkeit und Objektivität von Handelsentscheidungen verbessert.

Wie können Sie den Erfolg Ihrer automatisierten Prozesse messen?: "Erfolgsmessung automatisierter Prozesse mit MHM Digitale Lösungen UGs DevOps Engineering"

"Das Warten auf den Erfolg kann ewig dauern. Mit MHM Digitale Lösungen UGs DevOps Engineering können Unternehmen den Erfolg ihrer automatisierten Prozesse messen. #DigitaleLösungen #DevOps #Automatisierung #Erfolgsmessung #MHM"

DevOps-Engineering ist eine der effektivsten Methoden, um den Erfolg automatisierter Prozesse zu messen. MHM Digitale Lösungen UG kann Ihnen dabei helfen, die Leistungsfähigkeit Ihrer Prozesse zu überwachen und zu optimieren, um Ihre spezifischen Geschäftsziele zu erreichen. DevOps-Engineering ermöglicht es Ihnen, sofort auf Änderungen oder Anforderungen zu reagieren, indem es die Entwicklung,…

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Diebstahl verhindern - mit KI!

Können wir mit Hilfe von KI Diebstahl verhindern? Die Videoüberwachungstechnologie hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Daher ist es heute möglich, Videoüberwachungssysteme auf die individuellen Anforderungen von Kunden zuzuschneiden. Die Möglichkeit, Überwachungskameras an bestimmten Standorten zu platzieren und ihre Aufnahmen mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) zu analysieren, bietet eine Reihe von Vorteilen für Unternehmen und Privatpersonen. Eine der wichtigsten Anwendungen der Videoüberwachungstechnologie ist die Diebstahlserkennung. Vor allem Kleinunternehmer sind häufig von Diebstahl betroffen und können sich oft keine teuren Sicherheitssysteme leisten. Doch dank der Fortschritte in der KI-Technologie ist es nun möglich, Diebstahl automatisch und in Echtzeit zu erkennen.

KI-gestützte Erkennung von Diebstahl

Die KI-gestützte Diebstahlserkennung nutzt fortschrittliche Algorithmen, um das Verhalten von Personen und Objekten zu analysieren. Die Überwachungskameras können beispielsweise Personen verfolgen und ihr Verhalten beobachten, um festzustellen, ob sie sich verdächtig verhalten. Wenn eine Person beispielsweise einen Gegenstand aus dem Regal nimmt und aus dem Laden geht, ohne ihn zu bezahlen, wird das System den Diebstahl automatisch erkennen. Und umgehend eine Warnung an den Besitzer senden. Eine weitere Möglichkeit, KI-gestützte Diebstahlserkennung einzusetzen, ist die Überwachung von Inventar und Waren. Wenn ein Gegenstand aus dem Regal genommen wird, erfasst das System automatisch die Bewegung. Es vergleicht sie innerhalb von Augenblicken mit normalen Bewegungsmustern. So kann es schnell feststellen, ob es sich um einen legitimen Verkauf handelt oder ob ein Diebstahl stattfindet. Wenn der Diebstahl erkannt wird, kann das System eine Warnung senden, um das Personal zu benachrichtigen und den Dieb abzuschrecken.

Automatische Videoanalyse

Die automatische Videoanalyse ist eine weitere nützliche Anwendung der Videoüberwachungstechnologie. Dabei werden die aufgenommenen Videos automatisch analysiert und ausgewertet. Die Technologie kann beispielsweise verwendet werden, um Verkehrsströme zu überwachen und Verkehrsprobleme schnell zu erkennen. Die Kameras können auch zur Überwachung von öffentlichen Plätzen eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die öffentliche Ordnung eingehalten wird. Die automatische Videoanalyse kann auch zur Identifizierung von Personen verwendet werden. Die Technologie kann Gesichter erkennen und sie mit einer Datenbank abgleichen. Dies, um festzustellen, ob es sich um eine verdächtige Person handelt. So kann die Polizei schnell auf Personen zugreifen, die in einer bestimmten Gegend als gefährlich gelten.

Videoüberwachung mit künstlicher Intelligenz

Die Videoüberwachung mit künstlicher Intelligenz ist die Zukunft der Videoüberwachungstechnologie. Die KI kann dazu beitragen, Überwachungskameras noch intelligenter und effektiver zu machen. Die KI kann beispielsweise zur Vorhersage von Verhaltensweisen von Personen eingesetzt werden. Das System kann analysieren, wie sich eine Person normalerweise in einer bestimmten Situation verhält und dann vorhersagen, wie sie sich in Zukunft verhalten wird. Wenn das System beispielsweise feststellt, dass eine Person, die normalerweise nur kurz in einem Geschäft verweilt, plötzlich länger bleibt, könnte das darauf hinweisen, dass sie sich verdächtig verhält. Darüber hinaus kann die KI auch dabei helfen, Überwachungskameras intelligenter zu machen, indem sie menschliche Fehler minimiert. Ein menschlicher Überwachungsoperator kann schnell ermüden und wichtige Ereignisse übersehen. Die KI hingegen kann 24 Stunden am Tag arbeiten und schnell auf Ereignisse reagieren, ohne ermüden zu müssen.

Ein weiterer Vorteil der Videoüberwachung mit künstlicher Intelligenz ist, dass sie auf lange Sicht Geld sparen kann. Da das System automatisch auf Ereignisse reagiert, können Unternehmen und Privatpersonen das Personal reduzieren, das zur Überwachung von Kameras benötigt wird. Das spart nicht nur Geld, sondern sorgt auch dafür, dass das Personal sich auf andere wichtige Aufgaben konzentrieren kann. Insgesamt bieten Überwachungssysteme mit KI-gestützter Diebstahlserkennung, automatischer Videoanalyse und Videoüberwachung eine Vielzahl von Vorteilen für Unternehmen und Privatpersonen. Indem sie Überwachungskameras an strategischen Standorten platzieren und die KI-Technologie nutzen, können sie Diebstahl verhindern, Sicherheitsprobleme schnell erkennen und menschliche Fehler minimieren. Die Zukunft der Videoüberwachungstechnologie sieht vielversprechend aus. Da die KI-Technologie weiter verbessert wird und immer mehr Unternehmen und Privatpersonen von ihren Vorteilen profitieren werden. Read the full article

Wahl zum Wissenschaftsblog des Jahres

Wahl zum #Wissenschaftsblog_des_Jahres 2022 via @RainerKorbmann

Zum zwölften Mal führt der Blog „Wissenschaft kommuniziert“  in diesem Jahr die Wahl der „Wissenschafts-Blog des Jahres“ durch. Auf der Shortlist stehen 30 Blogs – darunter auch Archaeologik, den ich besonders gern besuche. Die offene Publikumswahl im Internet geht noch bis zum 25. Januar 2023 (24.00 Uhr). Wissenschaftsjournalist und Macher Rainer Korbmann informiert: “Es ist wieder soweit. Die…

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Weshalb wir Algorithmen regulieren sollten

Schutz der Gleichheit Weshalb wir Algorithmen regulieren sollten. Vortrag von Indra Spiecker genannt Döhmann DLF Hörsaal | Podcast 21.10.2022

Schutz der Gleichheit DLF Hörsaal | Podcast 21.102022 von Indra Spiecker genannt Döhmann Recht und Gesetz stellen den einzelnen Menschen in den Mittelpunkt. Doch digitale Informationsverarbeitung und der Einsatz von Algorithmen machen es für Individuen schwer, ihre persönlichen Rechte zu wahren. Deshalb brauchen wir Regulierung. Ein Vortrag der Juristin Indra Spiecker genannt Döhmann. Lange…

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INFINITE LOOP - Silvia Weidenbach & Jon Emmony: online & Nürnberg

INFINITE LOOP – Silvia Weidenbach & Jon Emmony: online & Nürnberg

Was uns bis vor kurzem wie Science-Fiction vorkam, ist inzwischen real geworden. Technologie ermöglicht es, die Welt völlig neu zu sehen und zu erleben. Informationen werden über komplexe Algorithmen auf unsere Interessen abgestimmt. Mit dem Aufkommen von NFTs (Non-Fungible Tokens) verlagert sich das Eigentum an Kunstwerken losgelöst von traditionellen Systemen über die Blockchain in ein neues…

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KI und neuronale Netze

Wenn Computer sprechen und malen sollen

Der Erfolg bei der Erzeugung von künstlicher Intelligenz wäre das bedeutendste Ereignis in der Geschichte des Menschen. Unglücklicherweise könnte es auch das letzte sein. Stephen Hawking

Gestern hatten wir uns mit den Möglichkeiten und Risiken bei der Benutzung des KI-Programms ChatGPT auseinandergesetzt. Dabei haben wir uns auf die Texterkennung und -generierung fokussiert und dabei vergessen, dass ein wesentlicher Teil auch die Spracherkennung und -genererierung ist. Mit einem "Roboter" oder Programm in der uns gewohnten Sprache kommunizieren zu können ist natürlich viel angenehmer als eine Tastatur zu benutzen.

Deshalb wollen wir heute auf einen Artikel bei Spektrum.de verweisen und ergänzen, dass

ChatGPT inzwischen auch Bilder erkennen und nach unseren Wünschen generieren kann,

maschinelle Spracherkennung schon seit den 1950-iger Jahren ein Ziel der Programmierung ist.

Manon Bischoff schreibt auf Spektrum.de:

Im Januar 1954 war eine IBM-701-Maschine der erste für wissenschaftliche Zwecke entwickelte Rechner, er wog knapp zehn Tonnen und tat etwas Unvorstellbares: Mit russischen Beispielsätzen gefüttert, druckte er eine ins Englische übersetzte Version aus.

Es dauerte noch 60 Jahre bis zum Aufkommen neuronaler Netze in den 2010er und 2020er Jahren, um Algorithmen so leistungsfähig zu machen, dass sie Texte verlässlich von einer Sprache in eine andere übertragen können. Nun kann ChatGPT sogar Witze erfinden - auch wenn diese meist nicht gut sind. Witze sind jedenfalls schwieriger zu erfinden als ein ansprechendes Bild zu malen. Für das Malen reicht ein Verständnis (= eine Tabelle) zu Farben und Beispielbilder von allen möglichen Objekten.

Wie bei der Übersetzung und der Spracherkennung reicht es nicht, so eine Tabelle (= Datenbank) nach einem Stichwort zu durchsuchen, sondern die Verknüpfungen müssen nach der Aufgabenstellung verschieden sein. Dazu benötigt man neuronale Netze, die ChatGPT so erklärt:

Neuronale Netze sind eine Art von Algorithmus für maschinelles Lernen, der von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knoten oder »Neuronen«, die Informationen verarbeiten und zwischen den Schichten des Netzes weiterleiten. Jedes Neuron empfängt Eingaben von anderen Neuronen, führt an diesen Eingaben eine einfache mathematische Operation durch und leitet das Ergebnis dann an andere Neuronen in der nächsten Schicht weiter. Auf diese Weise können neuronale Netze lernen, Muster in Daten zu erkennen und auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen zu treffen.

Auf Spektrum.de heißt es dazu: Im Gegensatz zu gewöhnlichen Algorithmen macht der Programmierer in neuronalen Netzen keine eindeutigen Vorgaben (etwa: falls Neuron 2 aus Schicht 3 ein Signal mit Wert 0,77 erhält, dann wandle es in 0,89 um). Stattdessen lässt man das Netz selbst "lernen", welche Einstellungen am geeignetsten sind, um eine Aufgabe zu bewältigen.

Da der Computer schnell ist, kann er seine anfänglichen Fehler mit der Zeit ausbügeln. Allerdings braucht er dazu auch korrekte Rückmeldungen. Bestätigt man ihn in seinen Fehlern, so - kommen wir auf den Artikel von gestern zurück und haben es nun mit einem Rassisten oder anderem Idioten zu tun ...

Welche weiteren Einschränkungen die Computer beim "Lernen" unterworfen sind, erklärt Manon Bischoff auf Spektrum.de sehr gut und beschreibt auch die Fortschritte in den ChatGPT Versionen der letzten Jahre. Der Aufbau der neuronalen Netze kann - auch wegen der immer noch mangelhaften Rechenleistung - nur auf kurze Distanzen (der Begriffe in der Matrix) verlässlich sein. Deshalb ist bei aller Arbeit, die nun ein Computer erledigen kann, wichtig zu bedenken, dass er dies nur kann, weil Menschen ihn vorher bei den Bewertungen der Zusammenhänge richtig trainiert haben. D.h. natürlich auch, dass er nur das gut kann, wozu er trainiert worden ist.

Mehr dazu bei https://www.spektrum.de/news/wie-funktionieren-sprachmodelle-wie-chatgpt/2115924#Echobox=1678347819 und der Artikel von gestern https://www.aktion-freiheitstattangst.org/de/articles/8339-20230318-was-bietet-chatgpt.htm

Kategorie[21]: Unsere Themen in der Presse Short-Link dieser Seite: a-fsa.de/d/3t4 Link zu dieser Seite: https://www.aktion-freiheitstattangst.org/de/articles/8340-20230319-ki-und-neuronale-netze-.htm

illerbeuren

Evolutionstheorien in einer strukturenrealistischen Betrachtung

Leben als autopoietisches System – Versuch einer strukturenrealistischen Aufklärung – Teil 2 “Evolutionstheorien in einer strukturenrealistischen Betrachtung”   Abstract Der hier vorliegende Teil 2 “Evolutionstheorien in einer strukturenrealistischen Betrachtung” stellt den weiterführenden Essay zu dem gemeinsamen Projekt “Leben als autopoietisches System – Versuch einer strukturenrealistischen…

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Wir sind uns sicherlich alle einig, dass Joel und Colin regelmäßig Kontakt haben (auch wenn uns SE nicht mal einen Krümel davon gönnt *insert ‘i see you villain’ gif here).

Ich bin mir auch ziemlich sicher, dass Colin sich zwar geschworen hat, nicht nach Noah zu fragen, er aber trotzdem jedes Noah-Update, wenn es denn eins geben würde, nach kurzem Zögern hören wollen würde. Immerhin scheint er ja auch wegen Noah nach Erfurt zurück zu kommen nach fast eine Jahr! Es gibt natürlich auch die Möglichkeit, dass es nicht wegen Noah ist und sie dann aber trotzdem ihr Wiedersehen “feiern”. Noah ist zumindest aber kein Hinderungsgrund, dass er wiederkommt.

Ich bin mir aber unsicher, ob Joel ihm von Noah erzählt. Denn Joel weiß, wie verletzt Colin war und dass er auch gegangen ist, weil er Abstand brauchte und diesen wohlverdienten Abstand auch bekommen soll und sich im besten Fall entliebt. Andererseits hat Joel natürlich front row Plätze und sieht wie es Noah geht (immer noch verliebt) und hört wie Colin die Situation verarbeitet (nicht wirklich). Reden Joel und Colin also über neue Algorithmen, die Süßkartoffelerweiterung der Joel Enterprise, Köln, Julia und Ava und halt alles was täglich so passiert, während Noah als He Who Must Not Be Named elegant (oder auch nicht) außen vor gelassen wird oder gibt Joel hin und wieder Noah-Statusberichte weiter? Ich kann mich nicht entscheiden…

Irgendwie glaube ich, das Noah (vorerst) keine Colin-Updates von Joel bekommt, aber vor allem auch weil sie nicht ganz so dicke sind.

Die Zukunft der KI im Risikomanagement: Ein Blick auf datengesteuerte Entscheidungen

Das Risikomanagement spielt eine zentrale Rolle in der Finanzbranche, da es dabei hilft, potenzielle Verluste zu minimieren und die Stabilität von Unternehmen und Investitionen sicherzustellen. In der heutigen Ära der Künstlichen Intelligenz (KI) stehen Finanzinstitute vor der aufregenden Möglichkeit, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und das Risikomanagement auf ein neues Level zu heben.

Ein Schlüsselaspekt, den KI in das Risikomanagement einbringt, ist die Fähigkeit zur Echtzeit-Datenanalyse. KI-Algorithmen können riesige Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit verarbeiten, um Trends, Muster und Abweichungen zu identifizieren. Dies ermöglicht es Finanzinstituten, Risiken frühzeitig zu erkennen und präventive Maßnahmen zu ergreifen.

Darüber hinaus kann KI bei der Modellierung von Szenarien eine wichtige Rolle spielen. Durch die Simulation verschiedener Szenarien können Finanzinstitute potenzielle Auswirkungen von Ereignissen wie Marktschwankungen oder Wirtschaftskrisen vorhersagen und geeignete Strategien entwickeln, um darauf zu reagieren.

Die Präzision von KI-Algorithmen kann auch dazu beitragen, menschliche Fehler im Risikomanagement zu reduzieren. Da KI nicht von Emotionen oder Vorurteilen beeinflusst wird, kann sie objektive und konsistente Entscheidungen treffen, die auf Daten und Fakten basieren.

Jedoch birgt die Verwendung von KI im Risikomanagement auch Herausforderungen. Die Qualität der Daten, auf die KI-Algorithmen zugreifen, ist von entscheidender Bedeutung, da ungenaue oder verzerrte Daten zu fehlerhaften Entscheidungen führen können. Zudem ist es wichtig, die ethischen und regulatorischen Aspekte im Umgang mit KI im Risikomanagement zu berücksichtigen.

Insgesamt verspricht die Zukunft der KI im Risikomanagement eine optimierte Analyse, bessere Prognosen und eine verbesserte Reaktion auf sich entwickelnde Marktszenarien. Während die Technologie fortgeschritten ist, bleibt der menschliche Faktor wichtig, um die Interpretation der Ergebnisse zu gewährleisten und strategische Entscheidungen zu treffen.

Die Partnerschaft zwischen Mensch und KI könnte die nächste Ära des Risikomanagements einleiten und die Finanzbranche in Richtung einer sichereren und agileren Zukunft führen.

Dieser Blog-Eintrag wirft einen Blick auf die Rolle von Künstlicher Intelligenz im Risikomanagement und betont, wie datengesteuerte Entscheidungen die Art und Weise, wie Finanzinstitute Risiken bewerten und handhaben, verändern können.