Ein Zitat von Ben Parr
Google ist dafür bekannt, dass es auf der Grundlage der durch seine Tests gewonnenen Daten kleinste Änderungen an den Pixelpositionen vornimmt. Google wählt immer eine spartanische Webseite, die zu einer Conversion führt, einer schönen Seite vor, die nicht über die nötigen Daten verfügt, um sie zu sichern.
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KIs sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden. Und während viele der Technologiegiganten, die an KI arbeiten, wie Google und Facebook, einige ihrer Algorithmen als Open-Source-Lösungen bereitgestellt haben, halten sie die meisten ihrer Daten zurück.
Der größte Fehler ist die übermäßige Abhängigkeit von Daten. Manager werden sagen, wenn keine Daten vorliegen, können sie keine Maßnahmen ergreifen. Es liegen jedoch nur Daten über die Vergangenheit vor. Wenn die Daten schlüssig sind, ist es zu spät, auf der Grundlage dieser Schlussfolgerungen Maßnahmen zu ergreifen.
Facebook sammelt viele Daten von Menschen und gibt dies zu. Und es werden auch Daten gesammelt, die nicht zugelassen sind. Und Google tut es auch. Was Microsoft betrifft, weiß ich nicht. Ich weiß jedoch, dass Windows über Funktionen verfügt, die Daten über den Benutzer senden.
Meiner Meinung nach ging es bei Google+ darum, eine First-Party-Datenverbindung zwischen den wichtigsten Diensten von Google herzustellen – Suche, E-Mail, YouTube, Android/Play und Apps.
Aus „Gmail“ entfernt bedeutet nicht unbedingt, dass es von allen Google-Servern entfernt wird. Tatsächlich sind Ihre alten E-Mails der Datensatz, anhand dessen Google unser Verhalten modelliert – das eigentliche Produkt, das es seinen Werbetreibenden anbietet.
Kurz gesagt: Now ist Googles Versuch, die Echtzeitschnittstelle zu unserem Leben zu werden – und zwar weit über die isolierten Grenzen der „Suche“ hinaus und in die weitaus ehrgeizigere Welt des „Erlebnisses“. Wie gesagt – jede Erfahrung, die man macht, könnte durchaus durch Daten beleuchtet werden, die über Google Now bereitgestellt werden.
Ich mache mir Sorgen über die Datenethik von Google und über die Idee, den Korpus meines Lebens herauszugeben, aber ich kann nicht leugnen, dass es hervorragend darin ist, meine ständig wachsende Fotobibliothek zu verstehen.
Die Konkurrenten von Google argumentieren, dass Google seine Suchanzeige so gestaltet, dass es Google-Produkte wie Google Maps, Google Places und Google Shopping bewirbt, und zwar vor Konkurrenten wie MapQuest, Yelp und Produktsuchseiten.
Einer der Mythen über das Internet der Dinge besagt, dass Unternehmen über alle Daten verfügen, die sie benötigen, ihre eigentliche Herausforderung jedoch darin besteht, sie zu verstehen. Tatsächlich sind die Kosten für die Erhebung einiger Datenarten nach wie vor zu hoch, die Qualität der Daten ist nicht immer gut genug und es bleibt schwierig, mehrere Datenquellen zu integrieren.
... negative Gefühle sind überhaupt keine wahren Gefühle; Vielmehr sind es Ihre Gedanken über etwas, die immer auf den bisherigen Erfahrungen von Ihnen selbst und anderen basieren. Sie werden in Ihren vergangenen Daten keine Wahrheit finden, sondern nur vergangene Daten, die auf anderen vergangenen Daten basieren, die auf anderen vergangenen Daten basieren, und so weiter. Vergessen Sie Ihre „vergangenen Erfahrungen“ und schauen Sie direkt auf die Erfahrung, die Sie machen. Genau hier, genau jetzt. Da ist deine Wahrheit.
Watson erweitert die menschliche Entscheidungsfindung, weil sie nicht durch menschliche Grenzen bestimmt wird. Es fasst all diese Informationen zusammen, bildet Hypothesen, Millionen davon, und testet sie dann mit allen Daten, die es finden kann. Mit der Zeit lernt es, welche Daten zuverlässig sind, und das ist Teil seines Lernprozesses.
Was können wir aus dem Kampf zwischen Daten und Design lernen? Was können wir aus der Beziehung zwischen Google und Apple lernen? Es ist offensichtlich, dass keine Denkrichtung richtig ist: Apple und Google sind beide überaus erfolgreiche und profitable Unternehmen, die die Welt verändert haben.
Konzerne wie Google, Facebook, Amazon, all diese großen Unternehmen, verdienen Dutzende oder Hunderte Milliarden Dollar mit der Monetarisierung der Daten von Menschen.
Apple und Google werden wie verrückt um unsere Daten konkurrieren, denn sobald sie diese haben, werden wir für immer ihre Kunden sein.
Auf jeden Fall wird maschinelles Lernen zunehmend in allen Google-Produkten eingesetzt, sowohl bei rechenzentrumsbasierten Diensten als auch bei weitaus mehr unserer Produkte, die auf dem Gerät des Telefons ausgeführt werden.
In der Vergangenheit hat Google Teams von Menschen eingesetzt, um seine Straßenadressenbilder zu „lesen“ – im Wesentlichen, um Bilder in verwertbare Daten umzuwandeln. Mithilfe neuronaler Netzwerktechnologie hat das Unternehmen Computer jedoch darauf trainiert, diese Daten automatisch zu extrahieren – und zwar mit einem Genauigkeitsgrad, der menschliche Bediener erreicht oder sogar übertrifft.
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