Fake-Debatten mit NLP – Eine ironische KI-Lösung für Online-Diskussionen
Mit Hilfe moderner KI-Ansätze wie GPT-2, Tacotron und Conformers haben wir Roboterköpfe entwickelt, die vollständig autonom unter sich eine Kommentarspaltendiskussion führen und somit menschliches Mitdiskutieren überflüssig machen.Das Innovation-Hacking-Team der TNG hat dafür einen Prototypen eines Ende-zu-Ende-Systems für Natural Language Understanding entwickelt, bei dem Techniken wie Speech-to-Text (STT), Conditional Text Generation und Text-to-Speech (TTS) zum Einsatz kommen.
Die offensichtliche Lösung für Diskussionen in Kommentarspalten in sozialen Medien ist die vollständige Automatisierung solch fruchtloser Debatten mittels eines Bots.
Vorkenntnisse
Fundiertes IT-Wissen ist ausreichend.
Lernziele
Problem:
- Online-Diskussionen, wie man sie in Foren findet, sind häufig minderer Qualität.
- Sind geprägt von repetitiven, fruchtlosen Diskussionen.
- Und sind ein großes Zeitinvestment der Kommentatoren.
- Sowie ein großer gesamtgesellschaftlicher Schaden in menschlicher Lebenszeit.
Lösung:
Dies ist ein Kunstprojekt.
Speaker
Martin Förtsch ist studierter Informatiker und arbeitet als IT-Berater für die TNG Technology Consulting GmbH. Neben dem Schwerpunkt des Agile Software Development in Java ist er mit der Entwicklung innovativer Showcases vertraut. Als JavaOne Rockstar, Intel Software Innovator und Black Belt entwickelt er Showcases mit dem Schwerpunkt in der künstlichen Intelligenz, IoT, AR und VR.
Thomas Endres arbeitet in der Rolle eines Partners als IT-Consultant für TNG Technology Consulting in München. Er ist studierter Informatiker (TU München) und leidenschaftlicher Softwareentwickler. Als Intel Software Innovator und Black Belt präsentiert er weltweit neue Technologien wie KI, AR/VR und Robotik. Dafür erhielt er unter anderem einen JavaOne Rockstar-Award.
Jonas Mayer arbeitet im Innovation-Hacking-Team der TNG Technology Consulting und beschäftigt sich dort hauptsächlich mit der Entwicklung von innovativen Showcases und Prototypen in Soft- und Hardware. Jonas studierte Informatik: Games Engineering an der TU München und beschäftigte sich dabei neben den üblichen Spieleprojekten auch intensiv mit High Performance Computing und ML.
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