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Kopfknacker

~ breaking my head...

Monthly Archives: Juni 2014

Zeitungen sind die Supermärkte des Journalismus

21 Samstag Jun 2014

Posted by Christoph Diefenthal in Innovation, Technologie

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innovation, journalism, nyt

Guter Lesestoff!

http://www.baekdal.com/insights/what-if-quality-journalism-isnt/

Die New York Times hat analysiert, warum Sie immer weniger Traffic abbekommt.

Ihr Ergebnis ist: Es liegt nicht am Produkt, es liegt am Marketing! Der Autor sieht das ein bisschen anders…

Wenn eine Zeitung alles für alle hat, und jeden nur ein bisschen was davon interessiert, dann ist es ein Supermarkt! Und wer geht in einen Supermarkt, in dem er an tausend Reaglen vorbeigehen muss, die ihn nicht interessieren, wenn er alles was ihn INTERESSIERT, direkt vor der Haustür hat?

 

Well, companies like Nike, Starbucks, Tesla and GoPro are extremely niche brands targeting people with a very specific customer need, within a very narrow niche. This is the exact opposite of the traditional newspaper model. Each one of Nike’s products, for example, are highly valuable to just their niche, but not that relevant outside it.
Whereas Walmart and Tesco are mass-market brands that offer a lot of everything in the hope that people might decide to buy something. They trade off relevance for size and convenience.
In other words, newspapers are the supermarkets of journalism. You are not the brands. Each article (your product) has almost zero value, but as a whole, there is always a small percentage of your offering that people need.
…
The New York Times is publishing 300 new articles every single day, and in their Innovation Report they discuss how to surface even more from their archives. This is the Walmart business model.
It’s the same with how print newspapers used to work. We needed this one place to go because it was too hard to get news from multiple sources.
…

Imagine what would happen to real-world supermarkets, if every brand was just one step away, regardless of what you wanted. Would you still go to a supermarket, knowing that 85% of the products you see would be of no interest to you? Or would you instead turn directly to each brand that you care about?
http://www.baekdal.com/insights/what-if-quality-journalism-isnt/

Amazon hat auch alle Produkte, aber es ist kein Massen-Markt, sondern es kümmert sich um die Bedürfnisse jedes Einzelnen.

Amazon might be a supermarket in terms of the variety (and randomness) of the products offered, but it’s business model is based on fulfilling people’s intent.
…
Amazon is the exact opposite of that. You never go to Amazon just to browse around. You go to Amazon because you have a specific intent. You are looking for something specific, and you have turned to Amazon to see what price they are offering it.
http://www.baekdal.com/insights/what-if-quality-journalism-isnt/

Interessant finde ich auch den Gedanken zu den „funktionierenden“ Modellen im Internet:

But in the digital world, we have no scarcity and there are no limitations. As such, the editorial model of a generalized package doesn’t really work. Instead, we have three other models:

  1. The Amazon model (the supermarket of intent). Here you start with people’s intent, and then you deliver that with the highest form of targeting possible.

  2. The social model (the supermarket of interest). Here you start with what people are interested in, and then you build your offerings around those interests for that specific individual.

  3. The niche model. This is what goes into either the Amazon or the social model.

 

Der bisherige „Massen“-Supermarkt funktioniert online nicht, da die Wege zu dem was mich wirklich interessiert so viel kürzer sind. Früher war es ein Problem effektive an viele (und gute) Informationen zu kommen, die mich interessieren, so wie es heute noch ein Problem ist effektiv an viele (und gute) Produkte zu kommen, die mich interessieren. Wenn mein Kühlschrank einmal alle Produkte selber bestellt, die ich benötige, dann wird auch langsam das Ende der Supermärkte kommen…

Vielleicht machen sie dann auch mehr Werbung? Das Geschäftsmodell selber kann ja nicht das Problem sein…

Big Data, Big Mind, Big Thinking

18 Mittwoch Jun 2014

Posted by Christoph Diefenthal in Artificial Intelligence, Learning, Technologie

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AI, begreifen, intelligenz, ki, lernen

Es ist immer wieder schön, wenn man die eigenen Gedanken wiederfindet.

In What Am I Thinking About You? beschreibt Neurowissenschaftlerin Rebecca Saxe, wie eine „Theorie des Mind“1, die eine Maschine von uns entwickelt, Ihre Möglichkeiten uns zu verstehen steigern kann.

Ziele in anderen zu erkennen, ist dabei ein wichtiges Feature.

Ein Zweig der künstlichen Intelligenz-Forschung ist das Verstehen von menschlicher Sprache. Sentiment Analysis versucht bspw. anhand von Facebook und Twitter Kommentaren zu erkennen, ob wir bestimmte Produkte mögen oder nicht. 80% kann man schnell erschlagen, aber wenn jemand ironisch wird oder sein Missfallen in Übertreibung ausdrückt, dann kann das eine Maschine nur sehr schwer erkennen.

Big Data hilft hier weiter – man kann anhand statistischer Vergleiche in großen Datenmengen feststellen, ob ein ähnliches Kommentar eher eine Übertreibung oder Ironie ist. Aber das ist kein „Verständnis“. Komplett Neues – bspw. ein neuer Slang-Begriff wie „voll fett“ – wird dabei schnell als Missfallen interpretiert, wenn man die Hintergründe nicht kennt.

Nicht umsonst sagt Rebecca Saxe:

We can recognize and think about and reason through a literally infinite set of situations and goals and human minds. And yet we have a very particular and finite machinery to do that. So what are the right ingredients? … the human brain devotes a lot of resources to so-called social cognition

Um Neues beurteilen zu können, braucht auch eine Maschine eine „Theorie of Mind“ von Ihrem Gegenüber.

What were her goals? What did she want? What changed her mind? There are all kinds of features of that story that you were able to extract in the moment. If a computer could extract [such] features, we could [improve its ability to do] sentiment analysis.

Die Maschine muss erkennen können, was HINTER den Handlungen steckt. Sie muss Annahmen treffen, die zu Ihren Wahrnehmungen des Gegenüber passen.

Nichts anderes machen wir bspw., wenn uns jemand begegnet, von dem wir dachten, dass er traurig sein sollte. Er lacht! Unsere Wahrnehmung passt nicht zu unseren Annahmen. Wir müssen unser Model korrigieren, bzw müssen etwas neues postulieren, dass sie zum Lachen bringt. Etwas, von dem wir nicht wussten, dass es da ist.

My colleague Josh Tenenbaum and I have been working for years just to build a kind of mathematical representation of what it means to think of somebody as having a plan or a goal, such that this model can predict human judgments about the person’s goal in a really simple context. What do you need to know about a goal? We’re trying to build models that describe that knowledge.

Big Data kann das nicht!

This is not big data; it’s trying to describe the structure of the knowledge.

aber…

That’s always been viewed as an opposition: the people who want bigger data sets and the people who want the right knowledge structures. […] What used to be viewed as opposite traditions in AI should now be viewed as complementary, where you try to figure out probabilistic representations that learn from data.

Da bin ich einer Meinung. Big Data hilft bei einer Sortierung der Wahrnehmungen und kann alle Ereignisse in (vorher) angefertigte Kategorien stecken. Was fehlt ist der Abgleich mit einem Modell.

Nur wenn ich Annahmen treffe, wie die Welt aussieht, kann ich überhaupt merken, wenn sie nicht so aussieht.

  1. der“…Fähigkeit, eine Annahme über Bewusstseinsvorgänge in anderen Personen vorzunehmen und diese in der eigenen Person zu erkennen“ (wiki) [↩]

Das Leben ist doch nicht nur Spaß !?!

15 Sonntag Jun 2014

Posted by Christoph Diefenthal in Leadership, Learning, Motivation, Philosophical

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erwartungen, gelassenheit, lernen

Parque John Lennon

When I was 5 years old, my mother always told me that happiness was the key to life. When I went to school, they asked me what I wanted to be when I grew up. I wrote down ‘happy’. They told me I didn’t understand the assignment, and I told them they didn’t understand life. John Lennon

Ja ja, der hat gut reden – reich und berühmt und dann nur noch in Indien unterwegs, wo er sicher immer zugedröhnt war.

Mag ja sein, aber hat er nicht recht?

Nein! Man kann als Normalo nicht nur Spaß haben und 24 Stunden am Tag Happy Happy singend durch die Gegend laufen! Da kriegt man doch nix mehr auf die Reihe.

Ok, zugegeben, aber das sagt er ja auch nicht. Es ist sein Ziel glücklich zu sein. Ich glaube nicht, dass er das immer ist.

Eben, das ist doch total unrealistisch! Als wenn man immer machen kann was man will! Man muss halt manchmal auch anpacken und richtig ranklotzen!

Stimmt. Aber warum machst du das? Warum klotzt du richtig ran? Machst du das, weil du unglücklich werden willst, oder weil du glücklich sein willst?

Was für eine Frage! Natürlich will ich auch glücklich sein, aber es geht halt nicht immer.

Ok, aber dann sind du und John Lennon doch nicht so unterschiedlich, oder? Ihr wollt beide glücklich sein. Das ist doch jedermanns Ziel.

Ja, aber das geht halt nicht immer! Das muss man doch einfach akzeptieren!

Es gibt Dinge, die nerven. Das ist nunmal so.

Ja stimmt, da hast du recht. Dennoch frage ich dich: Warum machst du die Sachen, die dich unglücklich machen?

Warum machst du’s denn? Weil man muss – weil man Geld braucht um zu leben und um sich schöne Sachen zu erlauben – oder damit man es später dann mal besser hat. Die Gesellschaft ist nun mal so.

Verstehe, du machst also die Dinge, die dich unglücklich machen, damit du mehr Zeit hast, mehr Geld hast, mehr Reisen kannst etc. Also einfach damit du mehr Möglichkeiten hast glücklich zu sein!

Exakt! Und auf die Gefahr hin, dass du mir jetzt damit kommst das wäre ein Widerspruch: Damit kriegst du mich nicht. So ist die Welt nunmal, egal ob ich mehr Geld verdiene oder weniger  – Ying und Yang – Gut und Böse – fifty/fifty – oder auch mal 80/20 und umgekehrt, aber da gibts nix dran zu rütteln.

Hm, hast dus schon mal probiert?

Das weiß man doch einfach! Ok, guck mal: Ich hab nen Job der mir Spaß macht. Ich bin gut da drin. Aber es gibt eben auch da Dinge, die mich nerven. Das ist nun mal so.

 

Schon als Baby hat der Elefant seine Ketten nicht sprengen können. Sinnlos, es nochmal zu probieren. (Bildquelle)

Da fällt mir eine kleine Anekdote ein. Hast du dich mal gefragt, warum Elefanten nur mit einer dünnen Kette gefesselt sind? Er könnte sich leicht aus der Gefangenschaft befreien. Als Baby-Elefant hat er es oft probiert und es nie geschafft. Irgendwann hatte er gelernt, dass es nicht geht und hat es aufgegeben.

Haha, ja nette Geschichte. Aber doch nur eine Geschichte von Tieren. Wir Menschen sind da wohl ein wenig klüger.

Findest du?…

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Turning Point für Turing Test?

11 Mittwoch Jun 2014

Posted by Christoph Diefenthal in Artificial Intelligence, Learning, Philosophical, Technologie

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AI, begreifen, denken, intelligenz, ki, lernen, turing, verstehen

Nachdem mal wieder fast alle Medien auf den Zug aufgesprungen sind, ohne groß zu hinterfragen (klar, es geht ja um Klicks!), rudern sie nach einem Tag Recherche wieder zurück:

  • zeit.de 9.6.: Computerprogramm gaukelt erfolgreich Menschsein vor
  • zeit.de 10.6.: Ein Trickser namens Eugene Goostman

Ich war gespannt, als ich den ersten Artikel anklickte, aber leider konnte der Artikel meine Sensationslust nicht befriedigen… Tatsächlich gibt es genug Kritikpunkte an diesem speziellen Test. Und es gibt einige Kritik an Turing-Test selbst.

Worum gings im Turing Test?

Vor 50 Jahren wagte Turing für das Jahr 2000 die Prognose, dass ein Computer:

  • nach einer 5 minütigen Unterhaltung mit Mensch und Maschine,
  • bei reinem Schriftverkehr –  kein Sehen, Zeigen, Sprechen, etc –
  • bereits in 30% der Tests als Mensch durchgeht.1

Ein netter Wettbewerb, ein erster Schritt und schon schwer genug, wie man feststellt. Mit der Realität hat das aber wenig zu tun.

Eine weitere wichtige <implizite> Einschränkung im Turing-Test ist: die Versuchsteilnehmer WISSEN alle, dass sie beim Turing-Test mitmachen. Von daher ist durchaus vorstellbar, dass Menschen, die damit nicht rechnen, und die daher keine investigativen Fragen stellen, in Chats-Foren – auch länger als 5 Minuten – getäuscht werden.

Aber es gibt Wege dagegen anzugehen:

Turing Test für Spam-Bots

Turing Test für Spam-Bots, (von xkcd.com)

Lustig.

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  1. http://mind.oxfordjournals.org/content/LIX/236/433, Seite 442 [↩]

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