Elephants Don’t Play Chess: Riesenlinkschleuder zur Künstlichen Intelligenz

Ich hatte es hier schon angedroht: Zur Vorbereitung meines geplanten KI-Projektes bin ich erst einmal meinen Feedreader durchgegangen und habe alles zusammengesucht, was ich zum Thema Künstliche Intelligenz gesammelt, aber bisher hier im Blog Kritzelheft noch nicht verbraten hatte. Es ist eine ganze Menge an Material zusammengekommen. Doch von unten nach oben der Reihe nach:

• Beau Carnes: »Learn Natural Language Processing with Python and TensorFlow 2.0 – No Machine Learning Experience Required« ist ein anderthalbstündiges Video-Tutorial.

• Noch ein Video: Künstliche Intelligenz macht 4K-Video aus Film von 1896. Die Lumiere-Brüder filmten die Einfahrt eines Zuges in einen Bahnhof. KI peppt die historische Aufnahme deutlich auf.

• Und noch einmal Beau Carnes: »Learn How to Use PyTorch for Deep Learning«. Dafür müßt Ihr viel Zeit mitbringen, denn »Deep Learning with PyTorch« ist ein zehnstündiges Video-Tutorial. Die Links zu den dazugehörenden Jupyter Notbooks findet Ihr in der Video-Beschreibung.

• Machine Learning: Facebook gibt PyTorch-Library Opacus als Open Source frei. Für das Training von PyTorch-Modellen mit Differential Privacy bietet Opacus mehr Leistung und höhere Skalierbarkeit.

• Stephen Wolfram: »Exploring Rulial Space: The Case of Turing Machines«.

• Wie KI lernt zu spielen: Caleb Compton hat einer Künstlichen Intelligenz Pokemon Emerald beigebracht und das Ergebnis als Video veröffentlicht. Den Quellcode (natürlich in Python) gibt es auf GitHub.

• Für seine KI verwendete Caleb Compton unter anderem den Dijkstra-Algorithmus. Wie dieser funktioniert, hat Estefania Cassingena Navone erklärt: »Dijkstra’s Shortest Path Algorithm - A Detailed and Visual Introduction«.

• Nick McCullum: *»The Ultimate Guide to Recurrent Neural Networks in Python«. Diesmal ist es ein Tutorial nach alter Väter Sitte: Kein Video, sondern einfach nur lesen. Aber natürlich gibt es auch hier den Quellcode auf GitHub.

• Harshit Tyagi: »Deep Learning Tutorial – How to Train and Deploy a Deep Learning Model with fast.ai«.

• Noch mehr KI für Spiele: Gorillas ist ein HTML5/JavaScript-Spiel, in dem zwei Gorillas explosive Bananen schmeißen, um das Gegenüber zu vernichten. Srdjan Susnic hat es in Phaser programmiert und dann einer KI beigebracht, es zu spielen. Auch diesen Quellcode (sowohl für das Spiel als auch für den KI-Bot) gibt es auf GitHub. Und ein Video hat er auch noch dazu produziert.

• Paul Roberts hat AI-Man geschrieben, eine Künstliche Intelligenz, die Pac-Man spielt. Sie kann verschiedene Strategien verwenden, von einer einfachen endlichen Maschine bis hin zu komplexen Verhaltensbäumen.

• KI kann so vieles, unter anderem auch historische Schwarz-Weiß-Filme einfärben, zum Beispiel Teenagers From Outer Space.

• Professor Wolf Singer, emeritierter Direktor am Frankfurter Max-Planck-Institut für Hirnforschung und Gründungsdirektor des Ernst-Strüngmann-Institutes und des Frankfurt Institute for Advanced Studies fragt »Wie intelligent ist künstliche Intelligenz«? Die Antwort würde ich auch gerne wissen.

• Conways Game of Life ist ein Klassiker, Nick Kelly hat eine Version in Python und ein LED-Board für den Raspberry Pi geschrieben.

War sonst noch was? Ach ja, zum 80. Geburtstag von Alan Key hat Tante Heise eine Hommage an den Mann der Visionen hatte geschrieben. Und hier hat ein NASA-Ingenieur einen Hindernisparcour für Eichhörnchen gebaut:

Schaffen es die kleinen Nager, die Aufgaben zu meistern, wartet am Ende ein Berg an Nüssen. Süüüüüüß!

(Kommentieren)