Pieter Buteneers' Keynote von der ML Conference 2017

Artificial Intelligence: Miracle or Menace – wie AI unsere Zukunft verändert

18. Januar 2018 Redaktion JAXenter

Sind künstliche Intelligenzen gefährlich oder ein Segen für die Menschheit? Pieter Buteneers (CoScale) sprach auf der ML Conference 2017 in Berlin über Chancen und Risiken der Technologie. Wie wahrscheinlich ist es, dass eine KI irgendwann alle Menschen zu Tassen verarbeitet? Und: Wann könnte es so weit sein?

Auf der ML Conference 2017 in Berlin ging es nicht nur um die neusten technologischen Trends, sondern auch um die Frage, ob uns eine düstere Zukunft im Stile von Skynet droht. Immerhin hat Hollywood in den vergangenen Jahren zahlreiche derartige Szenarien entworfen und auch die Vorstellung, dass Computer bald ein echtes Bewusstsein und eine überlegene Intelligenz entwickeln könnten, macht so manchem Angst.

Ist die Sorge, die mit der Entwicklung (echter) künftiger Intelligenzen verbunden ist aber berechtigt? In Fachkreisen sind beide Positionen vertreten: Während Elon Musk vor einer Roboter-Revolution warnt, die uns ereilen könnte, sieht Mark Zuckerberg keine solche Bedrohung. In seiner Keynote auf der ML Conference 2017 beschäftigte sich Pieter Buteneers mit genau dieser Art von Frage: Artificial Intelligence: Miracle or Menace. Welche Gefahren drohen uns durch künstliche Intelligenzen; wie wird sich unsere Gesellschaft verändern?

Pieter Buteneers started his career in academia, first as a PhD student and later as a post-doc, where he did research on Machine Learning, Deep Learning, Brain Computer Interfaces and Epilepsy. He won the first prize in the biggest Deep Learning competition of 2015 together with a team machine learners from Ghent University: the National Data Science Bowl hosted on kaggle.com. In 2016, he finished his MBA at Flanders Business School and now he works as a Data Strategy and Machine Learning Consultant. He works for CoScale where, amongst others, he developed their anomaly detection system. At other companies he trains managers and developers to build and implement new strategies to extract value from data using Machine Learning algorithms.