#Bilderkennung

[techniktagebuch]

12. Februar 2024

Wir werden also 5300 Bildbeschreibungen schreiben müssen

Bei der Vorbereitung der diesjährigen Techniktagebuch-als-Buch-Ausgabe zähle ich zum ersten Mal durch: Das Techniktagebuch enthält rund 5600 Bilder. Davon haben 300 eine Bildbeschreibung, die von Screenreadern vorgelesen werden kann. Bei 4700 steht im alt-Tag nur "image" und bei den dann noch fehlenden 600 vermutlich nicht mal das.

Ich habe so was Ähnliches erwartet, denn in den ersten sieben bis acht Jahren des Techniktagebuchs haben wir uns fast gar nicht um Bildbeschreibungstexte gekümmert. Schwache Entschuldigung: Der alte Tumblr-Editor machte einem das nicht so leicht, man musste die Bildbeschreibungen von Hand in der HTML-Ansicht des Beitrags einbauen. Wenn etwas so umständlich ist, suggeriert das auch, dass es eh nicht so wichtig sein kann. Aber eigentlich hätten wir es besser wissen müssen.

Ich weiß nicht, was bei den anderen Autor*innen des Techniktagebuchs die Gründe waren. Ich selbst bin vor allem deshalb nicht früher auf die Idee gekommen, weil ich erst seit wenigen Jahren selbst (früher bei Twitter, jetzt bei Mastodon) oft Bildbeschreibungen sehe. Dabei habe ich gemerkt, dass es erstens viele Menschen gibt, die sie sich wünschen und man sie zweitens auch als sehender Mensch gut brauchen kann, zum Beispiel wenn ich nicht verstehe, was auf einem Bild zu sehen ist. Oder wenn der Text auf einem Bild in der Ansicht auf dem Handy unlesbar klein ist (so wie in den Screenshots in diesem Beitrag hier). Oder wenn ich Hintergrundinformationen brauche, weil ich wegen meiner Prosopagnosie oder aus Ahnungslosigkeit abgebildete Personen nicht erkenne. Oder wenn ich mit dem Zug durch eine Funklochregion fahre und statt der Bilder nur die Bildbeschreibungen zu sehen bekomme.

Ich habe mit einem ungünstigen Verhältnis von Beschreibung zu Keine-Beschreibung gerechnet, aber dass dem Techniktagebuch so viele Beschreibungstexte fehlen, überrascht mich doch. Und es bedeutet, dass es sehr lange dauern wird, die Bildbeschreibungen nachträglich einzubauen. Da die Beiträge, die im alten Tumblr-Editor (vor 2023) geschrieben wurden, nur in diesem Editor bearbeitet werden können, heißt das, dass wir dazu jeden Beitrag öffnen, in die HTML-Ansicht umschalten und das alt-Tag mit der Bildbeschreibung an der richtigen Stelle einfügen müssen. Während man das Bild dann beschreibt, kann man es nicht sehen. Das ist im neuen Tumblr-Editor sogar genauso, denn da überlagert das Eingabefeld unpraktischerweise das Bild. Man braucht also in jedem Fall einen Second Screen, auf dem das Bild zu sehen ist. Ich mache das mit dem Handy.

Wegen dieser Umständlichkeit, und weil in letzter Zeit überall von großen Fortschritten in der Bildbeschreibung mit Hilfe von Bildanalyse und großen Sprachmodellen zu lesen ist, probiere ich heute mehrere Tools aus, mit denen das angeblich automatisch geht. Ich habe nicht aufwändig recherchiert, welche man da nimmt, es sind einfach die ersten paar Googletreffer zu dem Thema.

Ich teste mit dem als Letztes im Techniktagebuch verwendeten Bild aus diesem Beitrag von Oliver Laumann.

Oliver hat dazu die folgende Bildbeschreibung verfasst:

"Vierfarbkugelschreiber in Originalverpackung, Rückseite einer Postkarte mit dem Text 'Ich hab die Originalminen dringelassen, weil Original, aber hier sind neue. Grüße, Kathrin', kleiner Zip-Lock-Beutel mit vier verschiedenfarbigen Kugelschreiberminen".

Es ist sicher nicht ganz einfach, dieses Bild hilfreich und korrekt zu beschreiben, wenn man nicht Oliver Laumann ist, sondern eine Maschine. Aber die Schwierigkeit der Aufgabe scheint mir einigermaßen repräsentativ für die übrigen Bilder im Techniktagebuch.

Beim "Free AI Image Alt Text Generator" kann ich zwischen mehreren Sprachen auswählen:

Außerdem gibt es verschiedene Beschreibungsstile:

Ich wähle "Casual". Das Ergebnis ist wenig hilfreich:

Im Stil "Academic" wird es nicht besser:

Auch die anderen Beschreibungsstile führen nur zu minimalen Variationen von "Irgendwas mit Farbstiften, perfekt für kreative Projekte!"

Der "AI Alt Text Generator" bietet mir in der Testversion keine Sprachauswahl an und schlägt vor: "A package of colored pencils with a note on it." Immerhin ist die handschriftliche Notiz hier erkannt worden. Zum Verständnis des Beitrags trägt die Beschreibung aber nichts bei.

Der "Alt Text Generator" meint: "a box of pens and a package of paper".

Einige andere Tools verwenden offenbar intern die gleiche Technik und sagen ebenfalls "a box of pens and a package of paper".

Ich halte es für möglich, dass es kostenpflichtige Angebote gibt, die bessere Bildbeschreibungen erzeugen, finde aber im Rahmen meiner Suchgeduld nicht zu einer Möglichkeit, das gratis auszuprobieren. Und ich habe keine Lust, erst einen Testaccount anzulegen, nur um dann herauszufinden, dass die es auch nicht können.

Vielleicht sind Bildbeschreibungen nur eine Brückentechnologie, und bald werden Screenreader die Bilder selbst erkennen und beschreiben können. Hier denke ich mal einen Gedanken, denn ich eher selten denke, nämlich: Bildbeschreibung von einem Menschen, bevorzugt einem mit Wissen über das Bild, das nicht im Bild enthalten ist, wird immer besser bleiben als automatisch erzeugte Beschreibung. Gleichzeitig misstraue ich diesem Gedanken aus Prinzip, weil "Irgendeine Technik wird irgendwas niemals so gut können wie ein Mensch" eine Aussage ist, mit der man historisch oft unrecht hat. Zusammengefasst: Ich habe keine Ahnung. Aber diese Ahnungslosigkeit von 2024 ist hiermit festgehalten.

Jedenfalls werden wir 5600 Beschreibungen selbst ausdenken und einbauen müssen. Das klappt für die diesjährige Buchausgabe nicht mehr. Aber das Techniktagebuch ist ja ein Langzeitprojekt.

(Kathrin Passig)

[mitarbeiter]

Updates

🌟 Neu

Das neue Unterstützer:innen-Abzeichen in Version 31.2 der mobilen Apps gibt es zunächst nur für englischsprachige Nutzer:innen. Oder auch im Web!

Wir testen eine neue Funktion namens „Sammlungen“ in den Labs und würden uns über deine Unterstützung freuen! Wenn du daran mitwirken möchtest, lies bitte diesen Eintrag (nur EN).

Für diejenigen, die passwortgeschützte Gruppenblogs nutzen, haben wir die Benachrichtigung über neue Einträge von anderen Mitgliedern in diesen Blogs unter „Account“ in der Navigation wieder aufgenommen.

Die Konfigurationsoptionen für die Dashboard-Tabs sind jetzt für alle verfügbar. Wir arbeiten noch an der Möglichkeit, beim Standard-Tab zwischen „Folgen“ und „Für dich“ zu wechseln. Du hast an dem Experiment teilgenommen und hattest Tabs wie „Beliebte Reblogs“ und „Abonnierte Blogs“ aktiviert? Beachte bitte, dass diese Einstellungen zurück in die Tumblr Labs-Einstellungen verschoben wurden und nicht mehr als konfigurierbare Optionen im neuen Konfigurationsbildschirm verfügbar sind.

Wir haben einige Performance- und Stabilitätsverbesserungen für das Durchsuchen der Feeds auf der Website vorgenommen, einschließlich einer Optimierung für endloses Scrollen. Falls du endloses Scrollen in deinen Dashboard-Einstellungen im Web deaktiviert hast, weil es zu langsam war, kannst du es noch einmal versuchen! Hast du es deaktiviert, weil du lieber seitenweise navigierst, dann mach weiter so! Diese Verbesserungen werden dir trotzdem zugutekommen.

Wir arbeiten daran, die Suche auf Tumblr zu verbessern. Eines unserer neuesten Experimente besteht darin, Einträge auf der Grundlage von Bilderkennung in den Suchergebnissen anzuzeigen. Wenn du auf Tumblr nach etwas suchst und Bilder angezeigt werden, die nichts mit dem Gesuchten zu tun haben und keinen anderen Text oder Tags enthalten, die darauf hinweisen, warum du sie siehst, sende uns bitte eine Rückmeldung über den Support. Gib dabei den Suchbegriff an, den du verwendet hast, und sag uns, welche Einträge keinen Sinn ergeben haben.

Im Eintragseditor im Web kannst du jetzt wählen, ob du einen Link-Block in einen Inline-Text-Link umwandeln möchtest. Gehe dazu zum Dreipunktemenü im Link-Block, das erzeugt wird, wenn du einen Link einfügst.

Wir verkürzen die maximale Länge der Beschriftung des Frage-Buttons auf 26 Zeichen und verbessern die Fehlermeldungen bei Überschreitung dieses Wertes.

Antworten/Reblogs/Likes von Blogs, die den:die Autor:in blockiert haben oder die der:die Autor:in blockiert hat, werden nicht mehr in der Anmerkungsansicht deiner Beiträge für alle angezeigt.

Wir filtern Fragen und Einsendungen von Blogs, die den:die Empfänger:in blockiert haben.

🛠 Behobene Bugs

Wir haben einige Probleme behoben, die dazu führten, dass der „Für dich“-Feed in seltenen Fällen plötzlich keine Inhalte mehr hatte.

Ein ärgerliches kleines Problem im Web wurde behoben, bei dem die Tastenkombinationen zum Überspringen zwischen den Einträgen (J und K) nicht mehr funktionierten, wenn der Zoom (oder die Skalierung der Anzeige) des Browsers auf etwas anderes als 100 % eingestellt war.

Du kannst das Unicode-Zeichen „null“ nicht mehr in Umfrageoptionen verwenden. Sorry! Wir arbeiten auch daran, einen Fehler zu beheben, der durch die Verwendung eines Backslashs als Umfrageoption verursacht wurde.

Wir haben ein Problem auf den Tabs „Abonniert“ und „Für dich“ behoben, das manchmal dazu führte, dass es mehr als 10 Sekunden dauerte, bis die nachfolgenden Seiten beim Scrollen geladen wurden.

Im Eintragseditor im Web haben wir mehrere Probleme beim Kopieren und Einfügen sowie beim Auswählen von Text behoben.

Wenn du einen Eintrag likst, während du abgemeldet bist, und dich dann wieder anmeldest, gelangst du jetzt wieder zu dem Eintrag, statt zur Entdeckenseite.

Beim Hochladen von Medien im Eintragseditor im Web bleibt der Posten-Button deaktiviert, bis das Hochladen der Medien abgeschlossen ist.

Wenn du einen Reblog oder eine Antwort aus den Anmerkungen zu deinem Eintrag entfernst, wird auch das zugehörige Aktivitätselement entfernt.

Man kann keine Blogs mehr erwähnen, die man gesperrt hat oder von denen man gesperrt wurde – das war in den meisten Fällen bereits der Fall, aber wir haben ein paar seltene Fälle behoben, in denen das Problem umgangen worden ist.

🚧 Baustelle

Zurzeit keine Meldungen.

🌱 Demnächst

Wir nähern uns der Einführung eines Experiments, das es ermöglicht, auf Einträge in Zweitblogs, einschließlich Gruppenblogs, zu antworten. Warte ab!

Tritt ein Fehler auf? Kontaktiere den Support und wir melden uns, so schnell es geht!

Hast du Feedback für uns? Check regelmäßig unsere Updates und diskutiere mit der Community.

[aktionfsa-blog-blog]

Ausweitung der Internetüberwachung

Medienaufsicht als Hilfssheriff

Unter dem Begriff Medienaufsicht hat man lange Zeit einen Bereich des öffentlich-rechtlichen Rundfunks in Deutschland verstanden, der sich darum kümmert, dass das Radio- und Fernseh-Programm ausgewogen gestaltet ist und die Sendungen entsprechend ihres FSK-Wertes "altersgerecht" in den Zeitschienen liegen.

Im Zeitalter des Internets hat die Medienaufsicht weitere Aufgaben bekommen. Nachdem in NRW mit dem Programm KIVI (KI-vigilare, überwachen) die Kontrolle von Internetinhalten "erfolgreich" getestet wurde, wird dieses Überwachungsprogramm nun bundesweit ausgerollt. Die Medienaufsicht hat damit auch einen direkten Draht zum BKA und kann nun als Hilfssheriff bezeichnet werden.

Was wird kontrolliert?

Mithilfe der Software KIVI durchforstet die Behörde Websites und soziale Medien auf der Suche nach Straftaten wie Volksverhetzung, schreibt netzpolitik.org. Warum so konkret? Wir haben jetzt eine deutschlandweite Überwachung von Online-Inhalten und das hört sich natürlich nicht gut an, wo doch die Meinungs- und Pressefreiheit ein Grundrecht sind. Also benennt man zuerst mal einen Straftatbestand, der sich für Jede/n ganz scheußlich anhört. In der Realität sucht KIVI schon jetzt nach Verharmlosung von Drogen, Gewaltdarstellungen oder Pronografie. Überwacht wird die Kommunikation innerhalb von YouTube, Twitter, TikTok und Telegram - was noch? Wie erfolgreich/erfolglos sieht es bei verschlüsselter Kommunikation, etwa bei WhatsApp, Threema, u.a. aus?

Wie wird kontrolliert?

Die Software schaut sich automatisch Online-Inhalte per Stichwortsuche und Bilderkennung an und meldet "Verdächtiges". Hier endet die angebliche künstliche Intelligenz (KI) und wie bei der Kontrolle der Flugreisedaten (PNR, Passenger Name Records) müssen dann Menschen die gefundenen Treffer sichten und beurteilen, ob es sich wirklich um einen Verdacht handelt. Im Unterschied zu den PNR Daten, die von BKA-Beamten gesichtet werden, müssen sich die Online-Inhalte nun Beschäftigte der Medienaufsicht anschauen und bewerten.Treffer werden dann an das BKA weitergeleitet.

Alles was nach Digitalisierung klingt oder sogar die Buchstaben KI enthält wird natürlich als Modernisierung und Erfolg gefeiert. KIVI hat bei den Tests in NRW etwa 2 Treffer pro Tag geliefert. Das klingt nach wenig, allerdings ist uns nicht bekannt, ob das die Treffer nach der "menschlichen Sichtung" oder des Systems waren. Denken wir an die Mühsal der BKA Beamten, die die 99,7% falschen Treffer (False Positives) bei den PNR Daten sichten müssen (Flugreisedatenauswertung liefert 99,7% Fehler ).

Vergessen wir nicht, dass ein einmal eingeführtes Verhalten oder System wieder schwer abzuschaffen sein wird. Wehret den Anfängen der Kontrolle von Inhalten! Erinnern wir uns: Jahrelang wurde uns bei der Vorratsdatenspeicherung (VDS) gesagt, dass niemand die Absicht habe die Inhalte unserer Kommunikation zu kontrollieren, es ginge nur um die Verbindungsdaten.

Mehr dazu bei https://netzpolitik.org/2023/direkter-draht-zum-bka-medienaufsicht-baut-internet-ueberwachung-aus/

Kategorie[21]: Unsere Themen in der Presse Short-Link dieser Seite: a-fsa.de/d/3un Link zu dieser Seite: https://www.aktion-freiheitstattangst.org/de/articles/8416-20230601-ausweitung-der-internetueberwachung.htm

[gameforestdach]

Auf der CES 2024 präsentierte Sony ein Schauspiel der Innovation und Technologie, insbesondere im Bereich der Elektrofahrzeuge (EV). Das Event stand ganz im Zeichen der Enthüllung des aktualisierten Afeela-Prototyps, einem Gemeinschaftsprojekt von Sony und Honda, das nicht nur fortschrittliche Automobiltechnologie vorführte, sondern auch einen einzigartigen Schnittpunkt zur Gaming-Welt. Enthüllung des aktualisierten Afeela-Prototyps Technologische Fortschritte und strategische Partnerschaften Performance und Merkmale des Afeela Sonys innovativer Ansatz für Unterhaltung im Auto Mobilität neu definiert: Der aktualisierte Afeela-Prototyp Sony showed its electric car on stage at #CES2024 by driving it... using a PlayStation 5 DualSense controller? 🤔 pic.twitter.com/pCbbK4IVSL — Alvin (@sondesix) January 9, 2024 Sony showed its electric car on stage at #CES2024 by driving it... using a PlayStation 5 DualSense controller? 🤔 pic.twitter.com/pCbbK4IVSL — Alvin (@sondesix) January 9, 2024 Der auf der CES 2024 vorgestellte aktualisierte Afeela-Prototyp zeigte bedeutende Verbesserungen. Das Fahrzeug präsentiert ein kraftvolleres Heckdesign mit einer massiveren Stoßstange und einem funktionierenden Spoiler, inspiriert von Modellen wie dem Lucid Air und dem Toyota Crown. Das Innere ist ebenso beeindruckend, mit einem modernen, yoke-förmigen Lenkrad und einem ausgedehnten Armaturenbrett-Display, ergänzt durch eine größere Mittelkonsole, die mit zwei drahtlosen Ladestationen ausgestattet ist. Technologische Neuerungen im Afeela Das Engagement von Sony Honda Mobility für den Einsatz fortschrittlicher Technologie wurde in ihrer Präsentation deutlich. Mit der Integration künstlicher Intelligenz (KI) in das Fahrassistenzsystem des Wagens, das Vision Transformer zur Bilderkennung nutzt, wird ein gewaltiger Sprung in der Automobiltechnologie deutlich. Hinzu kommt die Partnerschaft mit Epic Games, die Unreal Engine 5.3 in das Spiel bringt und immersive Displays bietet, die echten Bedingungen nachempfunden sind, was möglicherweise den Weg für Spielerlebnisse im Auto ebnet. Eine weitere bemerkenswerte Zusammenarbeit besteht mit Microsoft, wo es um die Schaffung eines konversationellen persönlichen Assistenten unter Verwendung der Azure-OpenKI-Software geht, was neue Maßstäbe bei der Technologie digitaler Assistenten setzt. Performance und Eigenschaften im Überblick Unter der Haube ist der Afeela genauso beeindruckend wie sein Äußeres. Ausgestattet mit permanent erregten Synchronmotoren an beiden Achsen verspricht das Fahrzeug eine kombinierte Leistung von 482 PS. Die Verwendung eines 91-kWh-Lithium-Ionen-Batteriepakets, das schnell geladen werden kann, unterstreicht seine Effizienz und Leistung. Doch die erwartete Reichweite dieses Modells bleibt Gegenstand der Neugier. Die Zukunft im Blick: Sonys Unterhaltungsangebot im Auto Die Zusammenarbeit zwischen Sony Honda Mobility und Polyphony Digital ist ein Beleg für die sich kreuzenden Wege der Automobil- und Gaming-Branche. Diese Partnerschaft wird das Afeela im kommenden Gran Turismo 7 einführen und die Grenzen zwischen virtuellen und realen Fahrerlebnissen verwischen. Die mögliche Integration von Spielerlebnissen im Auto, einer Entwicklung, die von anderen Marken begonnen wurde, markiert einen innovativen Schritt in der Fahrzeugunterhaltung. Fazit: Aufbruch in eine neue Ära Sonys Präsentation auf der CES 2024 enthüllte nicht nur das Afeela, sondern eröffnete auch neue Möglichkeiten im EV-Sektor. Das Event unterstrich Sonys Geschick in der Integration von Technologie in praktische Anwendungen und machte das Afeela zu einem Leuchtturm der modernen Automobilinnovation. Zukunft auf Rädern: Sonys Afeela definiert automobiltechnischen Fortschritt neu Zusammenfassend ist das Afeela von Sony nicht einfach nur ein weiteres EV; es ist ein mutiges Statement in der Automobilindustrie, das Technologie, Gaming und Mobilität in einem einzigartigen, zukunftsorientierten Paket vereint. Mit seiner erwarteten

Markteinführung im Jahr 2026 steht das Afeela EV kurz davor, unsere Wahrnehmung von Elektrofahrzeugen zu revolutionieren. Um mehr darüber zu erfahren, wie Gaming andere Branchen beeinflusst, lies weiter bei Capcoms jüngster Entscheidung, DRM-Updates für Resident Evil Revelations nach ausgiebiger Kritik auf Steam zurückzuziehen, und die neuesten Nachrichten zum Super Smash Bros. Amiibo-Nachschub, ein wahr gewordener Traum für Sammler. Erfahre mehr über die unkonventionelle Vorstellung des Afeela mit einem PS5-Controller in diesem detaillierten Artikel auf PC Gamer.

[b2bcybersecurity]

Microsoft: 38 TByte Daten versehentlich offengelegt

Der Security Anbieter Wiz hat beim stöbern im KI-GitHub-Repository von Microsoft 38 TByte an Daten gefunden samt 30.000 internen Teams-Nachrichten. Laut Wiz hat ein vom KI-Forschungsteam falsch konfiguriertes SAS-Token das Problem ausgelöst. Laut dem Wiz Research Team hat das KI-Forschungsteam von Microsoft bei der Veröffentlichung von Open-Source-Schulungsdaten auf GitHub ein paar eklatante Fehler gemacht. Anscheinend wurde bei der Veröffentlichung von Daten versehentlich insgesamt 38 Terabyte an Daten zur Veröffentlichung markiert und dann auch veröffentlicht. Darunter: private Daten, ein Festplatten-Backup der Workstations zweier Mitarbeiter. 38 TByte Daten samt Token, Passwörter und Schlüssel Ausversehen veröffentlichte das Team ein Backup mit vertraulichen Daten, privaten Schlüsseln, Passwörtern und über 30.000 internen Microsoft Teams-Nachrichten. Die Forscher teilten ihre Dateien mithilfe einer Azure-Funktion namens SAS-Tokens, die es Ihnen ermöglicht, Daten von Azure Storage-Konten zu teilen. Die Zugriffsebene kann nur auf bestimmte Dateien beschränkt werden; In diesem Fall war der Link jedoch so konfiguriert, dass das gesamte Speicherkonto gemeinsam genutzt wird – einschließlich weiterer 38 TB privater Dateien. So wurden die Daten entdeckt Im Rahmen der laufenden Arbeit des Wiz-Forschungsteams untersucht das Team in der Cloud gehosteten Daten. Besonders oft lassen sich dabei falsch konfigurierten Speichercontainer finden. In diesem Fall fand das Team ein GitHub-Repository unter der Microsoft-Organisation namens robust-models-transfer. Das Repository gehört zur KI-Forschungsabteilung von Microsoft und dient der Bereitstellung von Open-Source-Code und KI-Modellen für die Bilderkennung. Leser des Repositorys wurden angewiesen, die Modelle von einer Azure Storage-URL herunterzuladen. Diese URL hat das Wiz-Team einfach einmal aufgerufen. Diese URL ermöglichte jedoch den Zugriff auf mehr als nur Open-Source-Modelle. Durch eine Falschkonfiguration wurde nicht nur der Zugriff auf die Open-Source-Modelle erlaubt, sondern für das gesamte Speicherkonto. Dabei wurden dann auch versehentlich die privaten Daten offengelegt. Ein folgender Scan zeigte, dass dieses Konto 38 TB zusätzliche Daten enthielt – einschließlich der PC-Backups von Microsoft-Mitarbeitern. Die Backups enthielten sensible persönliche Daten, darunter Passwörter für Microsoft-Dienste, geheime Schlüssel und über 30.000 interne Microsoft Teams-Nachrichten von 359 Microsoft-Mitarbeitern. Eine weitere ausführliche Beschreibung der Fehlkonfiguration und ihre Folgen im einzelnen beschreibt das Wiz-Team in seinem ausführlichen Blogbeitrag.   Über Wiz Wir erfinden die Cloud-Sicherheit von innen heraus neu. Unter der Leitung eines erfahrenen und visionären Teams haben wir es uns zur Aufgabe gemacht, Unternehmen bei der Schaffung sicherer Cloud-Umgebungen zu unterstützen, die ihre Geschäfte beschleunigen. Durch die Schaffung einer normalisierenden Ebene zwischen Cloud-Umgebungen ermöglicht unsere Plattform Unternehmen, kritische Risiken schnell zu erkennen und zu beseitigen.   Passende Artikel zum Thema Lesen Sie den ganzen Artikel

[kisegenoderfluch]

Vorteil: Drei Beispiele für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz für Automatisierung

Robotik: Künstliche Intelligenz wird oft in der Robotik eingesetzt, um Maschinen zu entwickeln, die komplexe Aufgaben ausführen können. Mit Machine-Learning-Algorithmen können Roboter lernen, bestimmte Aufgaben effizienter und genauer auszuführen, indem sie Feedback aus ihrer Umgebung und von Sensoren erhalten.

Prozessautomatisierung: Künstliche Intelligenz wird auch zur Prozessautomatisierung eingesetzt. Durch die Automatisierung von Aufgaben wie Datenverarbeitung, Dokumentenmanagement und Kundensupport können Unternehmen Zeit und Ressourcen sparen und menschliche Fehler minimieren. KI-Systeme können durch die Verarbeitung großer Datenmengen auch Trends erkennen und automatisch Maßnahmen ergreifen.

Sprach- und Bilderkennung: Künstliche Intelligenz kann auch zur Automatisierung von Sprach- und Bilderkennung eingesetzt werden. Durch die Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen können Computer lernen, Sprache und Bilder zu erkennen und darauf zu reagieren. Auf diese Weise können Unternehmen beispielsweise Chatbots entwickeln, die Kundenanfragen automatisch beantworten, oder Systeme zur Überwachung von Überwachungskameras, die verdächtige Aktivitäten erkennen und darauf reagieren.

Diese drei Beispiele zeigen, wie Künstliche Intelligenz zur Automatisierung von Robotik, Prozessen und Sprach- und Bilderkennung eingesetzt werden kann. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz können Unternehmen ihre Effizienz steigern und menschliche Fehler minimieren. (KI-Ta)

Foto von Testalize.me auf Unsplash

[anantradingpvtltd]

Price: [price_with_discount] (as of [price_update_date] - Details) [ad_1] "Stable Diffusion - Die Geheimnisse der Prompts" ist ein umfassender und praktischer Leitfaden für alle, die sich mit der Erstellung von Prompts für KI zur Bilderkennung beschäftigen. Das Buch bietet eine detaillierte Anleitung zur Erstellung genialer Prompts, die sowohl präzise als auch beeindruckende Ergebnisse liefern.Prompts sind quasi die Erschaffer Ihrer Bilder. Daher haben wir auch die Engel in das Buch eingebaut, da Prompts fast etwas Göttliches haben.Ich gehe in diesem Buch auf die verschiedenen Aspekte der Prompt- Erstellung ein und erkläre, welche Faktoren bei der Erzeugung schöner Bilder mit Texte zu berücksichtigen sind.Das Buch richtet sich sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Benutzer, die ihre Fähigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz verbessern möchten. Es ist eine unverzichtbare Ressource für alle, die sich mit der Erstellung von Prompts für bilderstellende KI beschäftigen. Es bietet eine solide Grundlage für die Erstellung großartiger Bilder.Werden Sie ein Experte in der Erstellung guter Prompts für KIs und lernen Sie, wie man hervorragende Ergebnisse erzielt, indem Sie dieses Buch lesen. Es wird ihnen helfen, ihre Fähigkeiten im Bereich der Bild KI zu verbessern und ihre Projekte auf die nächste Ebene zu bringen. ASIN ‏ : ‎ B0BT7RXGMJ Language ‏ : ‎ German File size ‏ : ‎ 12293 KB Simultaneous device usage ‏ : ‎ Unlimited Text-to-Speech ‏ : ‎ Not enabled Enhanced typesetting ‏ : ‎ Not Enabled X-Ray ‏ : ‎ Not Enabled Word Wise ‏ : ‎ Not Enabled [ad_2]

[techniktagebuch]

Mai 2023

Das Bip bipt (jetzt noch mehr)

Ich fahre mit Angela auf mautpflichtigen Autobahnen durch Frankreich. Angela hat schon seit mindestens 2021 ein “Bip & Go” an ihrer Windschutzscheibe, ein für die Mautzahlung zuständiges Gerät.

Wenn man so ein Bip hat, braucht man an den Mautstellen nicht anzuhalten und irgendwas Kompliziertes mit Bargeld oder Karte zu erledigen. Man fährt langsam durch eine Spur, die mit “t” wie télépéage gekennzeichnet ist, dann öffnet sich die Schranke von allein. Das Geld wird später vom Konto abgebucht.

Wie das genau funktioniert, ist gar nicht so leicht rauszufinden, weil sich die zuständigen Stellen – vielleicht aus Sicherheitsgründen – bedeckt halten, was die Details angeht. “Irgendwie mit Mikrowellen”, ist alles, was ich als Erklärung finden kann.

So sieht die Télépéage-Spur aus:

Die rechteckigen Dinger auf Masten sind wohl (glaube ich nach etwas Recherche) die Geräte, die mit dem BIP kommunizieren. Hier sind es zwei, damit der Erfassungsvorgang schon mal beginnen kann, während man langsam an die Schranke heranfährt. Das ist aber nicht immer so. Manchmal ist es nur eins, dann muss man halten, aber nur sehr kurz. Solche Mautstellen gibt es am Anfang und am Ende der kostenpflichtigen Stelle, aber auch zwischendrin.

Am Ende des Urlaubs fahre ich ohne Angela mit dem Auto auf der A79. Dabei piept es ab und zu ohne erkennbaren Grund irgendwoher. Nach einer Weile erkenne ich einen Zusammenhang zwischen dem Piepen und der Tatsache, dass ich gerade unter einer Autobahnbrücke durchfahre. Es ist das Bip & Go, das das Geräusch macht. Neben der Autobahn wird auf Schildern für “péage flux libre” geworben, und darum handelt es sich, wie ich später herausfinde. Es ist ein Pilotprojekt, das bisher nur auf diesem einen Autobahnstück existiert und von dem auch Angela noch nichts weiß. Jetzt wird mir auch klarer, wovon die ebenfalls ziemlich zahlreichen Schilder neben der Autobahn handelten, auf denen irgendwas von “Bezahlung innerhalb von 72 Stunden” stand. Ich hatte sie beim Vorbeifahren provisorisch für Werbung für das Unternehmen gehalten, dessen URL auf den Schildern steht. Aber es geht darum, dass alle, die kein Bip & Go an der Windschutzscheibe haben, sich innerhalb von 72 Stunden darum kümmern müssen, ihre Mautrechnung zu bezahlen. Man könnte das auch ohne Internet an Autobahnraststätten tun, aber das ist auf dem Schild durch ein so rätselhaftes Icon dargestellt (eine Person geht zu einer Tür mit €-Zeichen), dass ich es erst beim Schreiben dieses Beitrags begreife.

Update: Diesem französischen Artikel zufolge habe nicht nur ich zu spät verstanden, dass die Schilder eine relativ dringliche Handlungsaufforderung darstellen. Wenn Angela kein Bip besäße, hätte ich 375 Euro Bußgeld bezahlen müssen, so wie offenbar viele andere ahnungslose Reisende.

Wie das technisch funktioniert, ist noch etwas unklarer als beim bisherigen Télépéage-Verfahren, denn man nähert sich so einer Autobahnbrücke nicht in Schrittgeschwindigkeit. Die Dokumentation ist auch hier vage bis nicht vorhanden. Die Brücke scheint jedenfalls erfolgreich mit dem Bip & Go zu kommunizieren, sonst würde es nicht piepsen. Autos ohne Bip & Go werden anhand ihres Nummernschilds via Bilderkennung erfasst. Privatsphärentechnisch kommt mir das ein bisschen dubios vor, denn als Bip-Besitzerin hat man eingewilligt in die Erfassung der gefahrenen Strecken, aber hier müssen jetzt alle mitmachen, ob sie wollen oder nicht. Andererseits bin ich für Autobahnmaut, für Bequemlichkeit und für Geräte mit so schönen Namen wie “Bip & Go”. Da ich selten Auto fahre und das noch seltener in Frankreich tue, brauche ich nicht unbedingt eine vollständig durchdachte Meinung zu dem Thema.

(Kathrin Passig)

[market-research-repoert]

Dieser Bericht auf dem Bilderkennung in CPG. Markt ist eine exemplarische Vorgehensweise aller Marktdefinitionen, Charakterisierungen, Bündel und Marktmuster. Dieser Bericht ermöglicht das Verständnis des dynamischen Zustands, der Marktteilnehmer

[aktionfsa-blog-blog]

Im Ameisenhaufen eines KI-Systems

Millionen arbeiten für KI Systeme

KI und neuronale Netze

Was bietet ChatGPT? 

Milagros Miceli untersucht, was Tech-Unternehmen über ihre KI-Systeme lieber verschweigen. Sie erzählt im Interview mit Netzpolitik.org  über die Millionen Menschen, die wie Ameisen - auch in der Haltungsform - die vorgebliche "Intelligenz" dieser Systeme füttern.

Miceli leitet ein Team am Berliner Weizenbaum-Institut und kennt durch ihre Arbeit unter anderem zur Datenannotation in KI-Systemen, welcher Aufwand notwendig ist, um die Systeme in die Lage zu bringen ihre Aufgaben auszuführen. Als Beispiel nennt Netzpoltik.org: Bevor zum Beispiel eine Bilderkennung das Foto einer Katze erkennen kann, müssen Menschen reihenweise Bilder mit Katzen kennzeichnen. Mit solchen Datensätzen lassen sich dann KI-Systeme trainieren.

Während also viele Berichte über KI-Systeme auf das Silicon Valley blicken und über die Menschen dort schreiben, schaut sie lieber nach Kenia, Argentinien und Bulgarien, ... erzählt von deren Arbeit im Maschinenraum der großen KI-Systeme.

Millionen von Menschen müssen die Inhalte moderieren und Trainingsdaten etikettieren.

Sie müssen die Daten überhaupt erst einmal generieren, indem sie Bilder hochladen und Worte einsprechen.

Bei billigen KI-Kamerasystemen müssen Menschen sogar die "KI" imitieren und das Tag und Nacht 24/7.

In einem Beispiel aus Madagaskar leben und arbeiten 35 Menschen in einem Haus mit nur einer Toilette.

Eine unüberschaubare Armee von Arbeiter:innen müssen gewalttätige und unangemessene Inhalte der KI-Systeme zeitnah erkennen und kennzeichnen. Das geht natrlich nur, in dem sie konzentriert mitlesen und sich mit diesen Inhalten auseinandersetzen - zum Schaden für ihre eigene psychische Gesundheit. Die physische Gesundheit wird ihnen ruiniert durch die schlechten Arbeitsbedingungen.

Viele dieser Menschen werden nicht für ihre Arbeitszeit bezahlt, sondern für die Leistung, d.h.Tausende Klicks und Textpassagen ...

In unseren Artikeln Zwangsarbeit für unsere digitale Welt und Zwangsarbeit für unsere digitale Welt II  haben über solche Arbeitbedingungen im Bereich der Produktion von Hard- aber auch Software für unsere smarten Geräte berichtet. Die Menschen können sich zwar mit einem  US-Dollar pro Stunde in ihren Heimatländern nicht viel leisten, aber es ist genug um zu überleben und diese Tätigkeit ist ihnen lieber als ein Job als Reinigungskraft. Ausbeutung bleibt es trotzdem.

Der Mehrwert wird zwar durch ihre Arbeit in diesen Ländern erzeugt, aber er fließt zu uns in die erste Welt - meist in die Taschen der Big5, Google, Amazon, Facebook, Apple und Microsoft. Miceli berichtet auch über ansatzweise selbstorgansierte Kooperativen mit etwas Arbeitsschutz und Krankenversicherung, aber der Weg dorthin ist schwer und wird durch Konkurrenz mit Beschäftigten aus anderen Ländern behindert.

Zurück zur angeblichen "künstlichen Intelligenz": Der Arbeitsprozess und ihre daraus folgende (schlechte) Bezahlung wird natürlich auch durch Algorithmen überwacht und beurteilt. Das hat zur Folge, dass sie nicht einmal Ideen zu Verbesserungen einbringen können, denn jedes "Zögern" oder gar "Mäkeln" bei einer Entscheidung, die sie im Sekundentakt zu fällen haben, wird vom System als negativ bewertet.

Schöne neue Welt - so wird das nichts mit der "künstlichen Intelligenz" ... Über Datenschutz und Privatsphäre brauchen wir weder in Bezug auf die dort Arbeitenden noch für uns nachdenken, die imitierten KI-Webcams und die "Mitlesenden" sind nur die Spitze des Eisbergs.

Mehr dazu bei https://netzpolitik.org/2023/datenarbeit-wie-millionen-menschen-fuer-die-ki-schuften/

Kategorie[21]: Unsere Themen in der Presse Short-Link dieser Seite: a-fsa.de/d/3t6 Link zu dieser Seite: https://www.aktion-freiheitstattangst.org/de/articles/8342-20230321-im-ameisenhaufen-eines-ki-systems.htm

[cimokivum]

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           FOM 330 عربى - English Deutsch - FOM 330 Deutsch Lieber Kunde, Version: 00; Status: E Seite: 1/6 This document is drawn to show the functions of the 67217 Steuergeräte Pdf Anleitung Herunterladen. Seite 1 67217 - 67218 Commande Scénarios Scenario control Manuel d'utilisation • User guide. 16‏/09‏/2022 — Der "taz Moment", die berühmte Seite Eins der taz, begrüßt Sie, die Ergebnisse speichern und auch teilen, es ist einfach,English. Deutsch. اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻌرﺑﯾﺔ. Unit 1. 8. I'm fine. Mir geht es gut. أﻧﺎ ﺑﺧﯾر. 8 to ask about sich erkundigen nach; fragen. Einstellungen speichern: Bookmarks. Persistente URL des Bandes · Persistente URL der Seite · Band im DFG-Viewer öffnen. Downloads. PDF des ganzen Bandes Menschen a1 glossary pdf Menschen a1/1 glossar xxl german-english pdf. Seite 2 Deutsch für Araber ‫األلمانية للعرب‬. facebook. 18‏/03‏/2020 — Bilderkennung starten und die erste Seite des. Tests scannen. Mediendaten laden, direkt abspielen oder für die Offline-Nutzung speichern. اسلامي. pdf. عربي. سنه جديدة. تصاميم. عام هجري سعيد. Speichern. عام هجري سعيد · Farah Abd ElKarim. 0 4. ميلاد أمة. Speichern. English for Starters IZ SUS Ga pli Sa Unie 1, page 10, exercee 1 Students' own anshers b Laws and important judicial decisions are made inthis building,

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[musictechbytm]

Ja @helens.place - Thema machine learning | Bilderkennung Mir fällt sofort Sabine Bendieks Beispiel mit der Erkennung eines Balles von KI und einem kleinen Kind ein.. Interessanter Gedanke, wo die Bilderkennung im Jahr 2019 steht.. Interessant, dass ich den winzigen Augenblick vor dem Laden des Bildes erwischt habe, um ihn zu screenshotten. #timing #kifestival #makeyourwish #machinelearning #Bilderkennung #azurecognitiveservices #einfachmachen #KIfürdenMenschen #positivgestalten https://www.instagram.com/p/BwEHGAVAhCT/?utm_source=ig_tumblr_share&igshid=ky9kkv4f2ltg