8 Области применения Искусственного Интеллекта — Финансовые услуги и творческий сектор

Аннотация

В этой главе вы увидите, что рынок финансовых услуг является особенно интересной областью для ИИ. Искусственный Интеллект может поддерживать автоматизацию рабочих процессов в ближайшем будущем (роботизированная автоматизация процессов). Дополнительными важными областями применения являются кредитный скоринг, а также выявление фальшивок и мошенничества. Робо-консультанты и робо-советники все чаще используются в управлении активами. Еще одной интересной областью применения является высокочастотная торговля. Системы ИИ также используются в творческом секторе. Поддерживаемые ИИ "новые творения" по-прежнему основаны на распознанных закономерностях в уже существующих произведениях искусства. Тем не менее, многие творческие процессы могут быть поддержаны Искусственным Интеллектом. Этот вид "новых творений" голосов, фото и видео особенно критичен. Причина в том, что в будущем будет все труднее и труднее различать вымысел и правду из-за появления глубоких подделок.


8.1 Финансовые услуги

Все больше финансовых учреждений уже используют системы Искусственного Интеллекта. Возможности в этих отраслях выглядят очень многообещающими. Ожидается, что рынок Искусственного Интеллекта для финансовых услуг вырастет с 1,3 млрд долларов США в 2017 году до 7,4 млрд долларов США в 2022 году. Это соответствует среднему годовому темпу роста в 40,4% (ср. Fraser, 2017). Это развитие подпитывается множеством инноваций и вызовов в этой отрасли. К ним относятся дальнейшее расширение мобильного банкинга, кибербезопасность, а также области применения технологии блокчейн.

Международный опрос Digital IQ Survey 2017 (ср. PWC, 2017) дает интересные результаты:

• 52% опрошенных компаний финансового сектора заявили, что в настоящее время делают существенные инвестиции в Искусственный Интеллект.

• 66% указали, что сделают значительные инвестиции в течение трех лет.

• 72% лиц, принимающих решения, считают, что Искусственный Интеллект приведет к значительным бизнес-выгодам в будущем.

Автоматизация рабочих процессов — первая важная область применения ИИ, также для поставщиков финансовых услуг. Многие финансовые учреждения уже используют обработку естественного языка для автоматизации бизнес-процессов. В идеале, это должно не только сократить затраты, но и увеличить удовлетворенность клиентов. Как уже обсуждалось, интересы компаний и клиентов здесь часто расходятся.

Пример успешного внедрения представлен Bank of America с виртуальным помощником Erica. Этот помощник доступен в качестве приложения для 25 миллионов клиентов банка. Клиенты могут напрямую разговаривать с Erica или обмениваться текстовыми сообщениями с ней. В дополнение к переводу средств, Erica также будет отправлять уведомления в будущем о том, когда платежи должны быть произведены. Он также должен мотивировать клиентов экономить деньги или выявлять необычные движения счета. Услуги должны становиться все более индивидуализированными шаг за шагом (ср. Bessant, 2018, с. 26).

JPMorgan Chase использует платформу контрактной интеллектуальности с распознаванием изображений. Это позволяет проверять контракты и другие документы за считанные секунды. Для ручной проверки 12 000 кредитных соглашений в год потребовалось бы 360 000 часов. Bank of New York Mellon использует ботов для роботизированной автоматизации процессов (RPA) для повышения операционной эффективности. Согласно их собственным заявлениям, это позволит достичь 100% точности в проверке баланса счета по пяти системам и 88% сокращения времени обработки (ср. Singh, 2018).

В кредитном и страховом бизнесе системы ИИ используются для более быстрой, точной и экономичной обработки заявок (ср. также раздел 1.2). Сложные стандарты оценки рисков должны быть полностью учтены. Процессы с поддержкой ИИ могут внести важный вклад в обеспечение точности и скорости в процессах выставления счетов. В страховой отрасли так называемая темная обработка уже очень часто встречается. Это относится к процессу, который полностью автоматизирован без вмешательства человека. Поскольку эти процессы происходят "в темноте", термин темная обработка стал общепринятым. Такие системы имеют еще одно важное преимущество: высокую масштабируемость. В конце концов, такие системы также могут использоваться для быстрой обработки больших объемов данных.

С 2018 года Deutsche Familienversicherung (немецкая семейная страховая компания) уже предлагает консультации и заключение договоров через Alexa. Изначально это предложение распространяется только на страхование здоровья за рубежом — но вскоре последуют и другие продукты (ср. Klemm, 2018, с. 34). Это уже показывает важность цифровых персональных помощников в будущем.

Системы ИИ также все чаще используются для кредитного скоринга, поскольку необходимо оценивать большое количество профильных и транзакционных данных в интегрированном виде. В конце концов, традиционный кредитный рейтинг сегодня дополняется большим количеством других данных, которые могут быть получены из каналов социальных сетей или — в реальном времени — из онлайн-транзакций.

Финтех-стартап GiniMachine использует Искусственный Интеллект для снижения уровня дефолтов по потребительским и корпоративным кредитам с помощью инновационных моделей скоринга. Для этого платформа GiniMachine обеспечивает комплексную проверку кредитоспособности. Система автоматически создает, проверяет и реализует высокопроизводительные модели рисков. GiniMachine требуется не менее 1000 записей данных со статусом: хороший (возвращен) или плохой (просроченный). Для построения самой модели не требуется предварительный анализ или подготовка данных, даже для неструктурированных данных. Кроме того, подробные отчеты о проверке постоянно предоставляются пользователю. Таким образом, селективность модели может непрерывно проверяться. Сотни гипотез могут быть протестированы за считанные минуты. GiniMachine отслеживает производительность моделей и дает импульс, когда требуется новое обучение (ср. GiniMachine, 2019).

Пища для размышлений

Пришло время, когда решения о финансовых операциях принимаются не людьми, а машинами-«разумами». Таким образом, мы все больше зависим от данных (например, также в социальных сетях), которые мы создаем во всевозможных точках контакта в последние годы. Получающаяся цифровая тень может работать за нас и против нас — и в будущем нам, клиентам, станет все труднее узнать, какие факты привели к тому или иному решению.

Выявление фальшивок и мошенничества является важной областью Искусственного Интеллекта. В основном, речь идет о выявлении и предсказании мошеннического поведения. Предыдущие системы выявления финансового мошенничества обычно использовали предопределенный контрольный список факторов риска, связанных в сложном наборе правил. Напротив, системы ИИ могут выявлять поведенческие аномалии заранее и отправлять уведомления менеджерам по рискам. Путем непрерывной подачи информации о том, верны ли прогнозы, основанные на ИИ, или нет, качество прогноза будет непрерывно улучшаться. Это означает, что доля ложноположительных результатов также снизится в долгосрочной перспективе. Это предсказанные риски, которые впоследствии оказались ошибочными (ср. Singh, 2018).

BKA (Немецкая федеральная криминальная полиция) в настоящее время обучает системы ИИ, чтобы они могли извлекать информацию о преступных действиях из больших — и в некоторых случаях утечек — баз данных. Документы, подлежащие обработке, настолько обширны, что даже сотням специалистов потребовалась бы вся их жизнь, чтобы прочитать все файлы. Приложения ИИ могут выполнять трудоемкие исследовательские задачи здесь (ср. Ulrich, 2018, с. 44).

В управлении активами используются так называемые робо-советники. Это алгоритмически основанная, автоматизированная система управления активами. Управление инвестиционным портфелем индивидуально адаптируется к индивидуальным целям и склонности к риску каждого инвестора. Deutsche Bank предлагает такие цифровые инвестиционные консультации под названием ROBIN (ср. Robin, 2019). Этот термин означает Robo-Invest и сочетает технологии ИИ со знаниями опытных портфельных менеджеров и продвинутого управления рисками. С помощью ROBIN инвестор сегодня может инвестировать в ETF (фонды, торгуемые на бирже). Это особая форма классических инвестиционных фондов, торгуемых на бирже

бирже. ROBIN делает доступной профессиональную систему управления активами для других участников рынка, которая ранее была доступна только состоятельным инвесторам. Для этой цели ROBIN берет на себя все необходимые инвестиционные решения и выполняет их автоматически. Панель инструментов предоставляет пользователю следующий обзор:

• Значение риска

• Начальные инвестиции

• Опциональные ежемесячные взносы

• Минимальные инвестиционные горизонты.

Кроме того, на диаграмме показан возможный состав портфеля в текущий момент времени. Сюда входят ликвидность, государственные облигации, корпоративные облигации, акции индустриально развитых стран и акции развивающихся рынков (ср. Singh, 2018).

С Wealthfront клиенту предлагается "финансовый со-пилот" как комплексное решение для финансовых инвестиций. Для этого предложение основано на пассивных инвестициях. Это означает, что заинтересованным инвесторам будет предложен глобально диверсифицированный портфель индексных фондов. Для максимизации отдачи от инвестиций цель состоит в минимизации понесенных комиссий. С другой стороны, предпринимается попытка снизить налоговую нагрузку с помощью стратегически ориентированной инвестиционной политики. В то же время портфель строится в соответствии с индивидуальными предпочтениями инвестора к риску. Если профиль риска определенных форм инвестиций меняется на рынке, это немедленно приводит к сдвигу в портфеле (ср. Wealthfront, 2019).

Робо-советники заявляют, что они не только автоматически и комфортно выравнивают инвестиции в активы, но и ориентируют их в соответствии с высочайшими научными и технологическими стандартами. Stiftung Warentest (Финансовый тест, немецкая потребительская организация) и портал сравнения Brokervergleich.de протестировали производительность различных систем и получили некоторые отрезвляющие результаты (ср. Kremer, 2018, с. 31; Motte, 2018, с. 35). Только долгосрочные исследования покажут, приведет ли Искусственный Интеллект к устойчивой производительности в динамичной рыночной среде при относительно низких затратах.

Еще одна интересная область применения Искусственного Интеллекта — высокочастотная торговля, также называемая автоматизированной или алгоритмической торговлей. В ее основе лежит автоматизированная покупка и продажа ценных бумаг с поддержкой алгоритмов. Сложные системы ИИ позволяют анализировать множество рыночных факторов в реальном времени и принимать инвестиционные решения за миллисекунды. Таким образом, можно использовать глобальные различия в ценах и знаниях для оптимизации инвестиций. Системы на основе ИИ позволяют выполнять сотни тысяч или миллионы транзакций в день. Оценивая полученные результаты, алгоритмы могут непрерывно совершенствоваться.

Здесь, как и во всех других областях применения Искусственного Интеллекта, качество принимаемых решений зависит от качества и надежности доступных данных. Если для инвестиционных решений или кредитного скоринга используются некорректные или устаревшие данные, могут возникнуть серьезные ошибки. Кроме того, из-за чувствительности обрабатываемых данных сама безопасность данных также должна быть наивысшим приоритетом (ср. Singh, 2018).


8.2 Творческий сектор

Если речь идет о творческом секторе отдельно, это не означает, что в вышеупомянутых областях не нужны творческие процессы. Этот раздел в основном касается художественных областей нашей жизни, через которые мы отличаем и определяем себя как людей.

Ящик памяти

Как обстоят дела сегодня, система ИИ фактически не способна быть "творческой" в человеческом смысле, создавая нечто беспрецедентное. Что может быть достигнуто, так это сопоставимые пересоздания в смысле высококачественных передач (ср. Hofstadter, 2018, с. N4).

Системы ИИ уже сегодня способны хорошо имитировать креативность, так что мы часто не можем воспринимать разницу между человеческой креативностью и творениями ИИ. Поддерживаемые ИИ "новые творения" основаны на очень специфической процедурной модели. Опять же, алгоритмы ИИ пытаются распознавать определенные закономерности путем оценки десятков, сотен или тысяч музыкальных композиций, изображений и/или текстов. Эти закономерности описывают то, что часто называют "почерком" художников, как специфический подход к сочинению, живописи или поэзии. Этот "почерк" может быть распознан алгоритмами и использован для создания "новых" произведений на его основе. У алгоритмов все еще есть связь с определенными закономерностями.

В разделе 4.2.5 уже описывалось, что системы ИИ могут самостоятельно писать тексты. Речь идет не о литературных достижениях, а скорее о предоставлении информации как можно быстрее. Уже есть различные приложения с поддержкой ИИ в кинопроизводстве. Было специально разработано приложение ИИ для написания нового сценария для продолжения популярного ситкома "Друзья" из 90-х. Для этого система была накормлена всеми старыми сериями, чтобы распознать закономерности и связать их с существующими сюжетными линиями (ср. The Daily Dot, 2016). Рукопись, написанная алгоритмом ИИ по имени Бенджамин, дает представление о дальнейших разработках. Семиминутный научно-фантастический фильм "Это не игра" с Дэвидом Хассельхоффом был создан с использованием системы ИИ. Система была наполнена данными из работ Аарона Соркина, Baywatch, Knight Rider и Уильяма Шекспира. Результат был опубликован в 2017 году на техническом портале Ars Technica, где его можно посмотреть: https://arstechnica. com/gaming/2017/04/an-ai-wrote-all-of-david-hasselhoffs-lines-in-this-demented short-film/.

В 2018 году Lexus снял рекламный ролик, поддерживаемый Искусственным Интеллектом. Короткометражный фильм Driven by Intuition рассказывает историю разработчика Lexus, который настраивает автомобиль перед краш-тестом. Сценарий для этого ролика был полностью разработан Искусственным Интеллектом. Система ИИ была обучена на рекламных кампаниях автомобильных и люксовых брендов за последние 15 лет, которые были отмечены на Каннских львах за свою креативную производительность. Таким образом, алгоритмы изучили, какой контент был особенно хорошо оценен и как интегрировать его в ролик. Кроме того, были использованы данные "эмоционального интеллекта" от видеосервиса Unruly. На основе этих данных система ИИ научилась комбинировать объекты и

локации, чтобы вызвать определенные эмоции у зрителей. Чтобы созданный ИИ ролик соответствовал корпоративному стилю Lexus, систему ИИ также научили соответствующим рамкам. Оценка аудио, текста и визуальных данных фильмов с Каннских львов была выполнена IBM Watson. На основе полученных инсайтов британский режиссер и обладатель "Оскара" Кевин Макдональд был нанят для съемок сценария. Результат можно посмотреть здесь: https://www.youtube.com/watch?v=-iaBJ5rqOdg.

Чтобы ответить на вопрос, почему система ИИ выбрала этот сценарий (ключевое слово Объяснимый Искусственный Интеллект), Lexus снял видео "за кадром", чтобы показать "мыслительные процессы" приложения ИИ. Выбор японского разработчика для телеролика должен был передать происхождение бренда Lexus. Кроме того, IBM Watson признал, что использование дронов в автороликах очень популярно, особенно когда ролики сняты в холмистой местности, и море видно одновременно. Здесь снова идеально видны основные характеристики Искусственного Интеллекта: распознавание закономерностей, ведущих к успеху (здесь награды Канн, ср. Rondinella, 2018). Фильм "за кадром" можно посмотреть здесь: https://www.youtube.com/watch?v= l91ehyqFca8 (ср. McKinsey, 2017 для дополнительной информации по этой теме).

Компьютерные игры — еще одна область применения Искусственного Интеллекта. Разработчики игр все больше полагаются на Искусственный Интеллект для поиска идеального противника для игрока-человека. Таким образом, для человека могут вырасти превосходящие противники. Так происходит в головоломке Portal 2; диалоги там озвучивает Glados — приложение ИИ. Такие приложения позволяют играм адаптироваться в процессе к соответствующему противнику-человеку: Поддерживаемые ИИ противники распознают типичные поведенческие паттерны и могут корректировать свои действия соответственно. Таким образом, они становятся все более сильными и гибкими противниками, которые при этом оправдывают ожидание достоверного поведения персонажей в игровом мире.

Это показывает то же самое развитие в игровой среде, что мы уже видели в шахматах, Jeopardy и Го. В 2017 году бот, управляемый компьютером, победил профессионального игрока в онлайн-стратегию Dota 2. Этот бот был разработан организацией Open AI, которая более подробно представлена в разделе 11.1. Компьютер тренировался в течение двух недель, играя против себя снова и снова. Количество полученных данных позволило выиграть игру против игрока-человека. Следующие игры сегодня систематически используют Искусственный Интеллект (ср. Scheuch, 2018):

• Thief—Dark Project

В этой игре противник ИИ реагирует на шумы, вызванные противником.

• Left for dead 2

В этой зомби-игре противники ИИ адаптируются индивидуально к соответствующему игроку и также способны самостоятельно решать проблемы.

• Far Cry и GTA

Искусственный Интеллект преуспел в создании независимого мира для жизни, в котором люди ведут себя очень реалистично.

• Страх

В этой игре-шутере от первого лица противники с поддержкой ИИ координируют свои действия, так что их действия кажутся очень аутентичными.

Ящик памяти

Такое развитие в направлении все более мощных противников, поддерживаемых ИИ, также должно быть ограничено — человеческими — пределами. Если даже профессиональные игроки больше не могут выиграть у противников, поддерживаемых ИИ, удовольствие от игры теряется.

Кроме того, игровая индустрия вносит ценный вклад в совершенствование пользовательского опыта в мире ИИ. Особенно важно, чтобы услуги могли быть не только представлены в цифровом виде, но и чтобы был создан онлайн-интерфейс, который мог бы использоваться интуитивно клиентами и приводил к релевантным сервисным предложениям. Это единственный способ добиться принятия в долгосрочной перспективе! Примером этого является подход стартапа Vitronity из Штутгарта (ср. Vitronity, 2019). Они поддерживают банки в настройке виртуального клиентского пути. Команда-основательница извлекает выгоду из своего игрового опыта для разработки новых бизнес-моделей на основе существующих приложений. Кроме того, в этот момент снова становится видна важная интеграция дальнейших технологий (здесь виртуальная и дополненная реальность) с Искусственным Интеллектом.

Американский сериал "Мир Дикого Запада" предлагает зрителям впечатляющую ментальную игру. Футуристический парк развлечений для взрослых был создан для использования человекоподобных роботов (так называемых хостов), чтобы преодолеть пределы законности и приключений, охоты, убийства и изнасилования человекоподобных роботов по своему желанию. Кроме того, в расписание включены ограбления банков и поиск золота. Использованное огнестрельное оружие было модифицировано таким образом, что хосты могут быть серьезно ранены и даже убиты; гости не получают серьезных травм. Очень вымышленный сюжет также предоставляет интересную информацию о том, как может выглядеть развитие систем чат-ботов в гуманоидных роботах (ср. Borcholte, 2018).

Литературные классики с поддержкой ИИ могут быть адаптированы таким образом, чтобы каждый читатель получил свою любимую версию — например, "Унесенных ветром". Возможно создание книг один к одному. Например, если читатель пожелает, чтобы профессор Дамблдор не умер в книге "Гарри Поттер и Принц-полукровка", приложение ИИ сможет написать такую версию в будущем. На уровне нехудожественной литературы путеводители могут быть гораздо более отзывчивыми, чем сегодня, на индивидуальную жизненную ситуацию человека. Вместо "путеводителя по любовным отношениям" мог бы быть, например, "путеводитель для недавно разведенной женщины после 11 лет брака, 36 лет, с ребенком семи лет, с домом в кредит на 135 000 долларов США в Нью-Йорке, работающей полный рабочий день в крупном банке". Для этого необходимо, чтобы будущий читатель — на платформе путеводителей — предоставил соответствующие данные. Тогда было бы интересно для процесса обучения системы ИИ узнать что-то о реализации рекомендаций и положительных и отрицательных результатах, вызванных ими, посредством ежеквартальных опросов, чтобы в дальнейшем улучшить свои советы.

Пища для размышлений

Мы должны задаться вопросом, может ли или должен ли Искусственный Интеллект стать мощным партнером креативной индустрии. Системы ИИ могут распознавать, какие сцены больше всего нравятся людям в фильмах, какую музыку больше всего ценят, и какие изображения нам нравятся. Результат — будь то любимый или презираемый — будет искусством по запросу.

В будущем мы, возможно, будем только говорить системе ИИ, сколько квадратных метров и комнат у нашего дома, сколько людей какого возраста и пола и какие у них хобби. Кроме того, мы сможем определить, сколько это может стоить, и будет создан готовый к реализации и точно рассчитанный креативный план для интерьера, ориентированный на эти входные данные. Необходимые произведения искусства и утилитарная мебель могут — если вам нравится — быть произведены на различных 3D-принтерах. Результат: индивидуализация в совершенстве!

В дополнение к созданию картин и произведений искусства Искусственный Интеллект также может использоваться для восстановления уничтоженных художественных ценностей и культурных объектов. Институт Фраунгофера по производственным системам и проектным технологиям в Берлине разработал программное обеспечение ePuzzler. Оно уже внесло важный вклад в производство читаемых файлов из примерно 600 миллионов фрагментов документов Штази (Министерства государственной безопасности), которые были уничтожены в последние дни режима ГДР (Германской Демократической Республики).

В более широком смысле, программы перевода, упомянутые в главе 1, также могут быть отнесены к творческому сектору. В конце концов, хороший переводчик должен не просто переводить слово в слово, а учитывать эстетику языка, мелодию языка и, при необходимости, значение второго и третьего семантического уровня. В то время как программа перевода DeepL, в частности, уже хорошо справляется (особенно с переводами с немецкого на английский), другие программы терпят неудачу с более сложными языками. Рисунок 8.2 показывает пример этого.

Ожидается, что переводы с поддержкой ИИ в будущем станут лучше и лучше как для письменного, так и для устного языка. Это требует, чтобы комплексные знания и контекст поступали в процесс перевода, если тексты должны переводиться не просто "слово в слово", но "точно по смыслу". Очень хорошие переводы включают много эмоциональных решений, если основное содержание должно быть полностью переведено на другой язык (ср. Hofstadter, 2018, с. N4).

Резюме

• Рынок финансовых услуг является особенно интересной областью для ИИ, потому что последствия правильных и неправильных решений часто могут быть определены очень быстро.

• Как и во многих других отраслях, Искусственный Интеллект может поддерживать автоматизацию рабочих процессов в ближайшем будущем. Это называется роботизированной автоматизацией процессов.

• Важной областью применения является кредитный скоринг для достижения более надежных результатов.

• Кроме того, системы ИИ могут использоваться для выявления фальшивок и мошенничества.

• Внедрение ИИ уже широко распространено в управлении активами. Робо-консультанты и робо-советники все чаще используются здесь.

• Еще одной интересной областью применения является высокочастотная торговля.

• Системы ИИ сегодня еще не способны быть независимо творческими. С "новыми творениями" с поддержкой ИИ алгоритмы по-прежнему основаны на распознанных закономерностях для их последующего комбинирования.

• С помощью этого подхода многие творческие процессы могут быть поддержаны Искусственным Интеллектом. Так происходит с фильмами, книгами, музыкой и картинами.

• Особо критичным является "новое творение" голосов, фото и видео. В будущем будет все труднее и труднее различать вымысел и правду из-за появления глубоких подделок, потому что подделки на основе ИИ почти невозможно будет распознать. Мы считаем, что это представляет серьезную угрозу демократиям.

• Системы перевода на основе ИИ скоро возьмут на себя многие классические задачи интерпретации — для текстов и разговорного языка.


Библиография

Amper Music. (2019). Amper music, AI music composer. https://www.ampermusic.com/. Доступ 27 апреля 2019.

BBC News. (2017). Fake Obama created using AI video tool. https://www.youtube.com/watch?v= AmUC4m6w1wo. Доступ 27 апреля 2019.

Bessant, C. (2018). Künstliche Intelligenz ist nicht besser als die menschliche. In Handelsblatt (с. 26f). Доступ 5 сентября 2018.

Borcholte, A. (2018). Regeln für den Übermenschenpark. http://www.spiegel.de/kultur/tv/westworld zweite-staffel-regeln-fuer-den-uebermenschenpark-a-1203614.html. Доступ 2 ноября 2018.

Brown, M. (2016). ‘New Rembrandt’ to be unveiled in Amsterdam. https://www.theguardian.com/ artanddesign/2016/apr/05/new-rembrandt-to-be-unveiled-in-amsterdam. Доступ 27 апреля 2019.

Chip. (2018). Deepfakes FakeApp. https://www.chip.de/downloads/Deepfakes-FakeApp_ 133452282.html. Доступ 19 ноября 2018.

Fraser, J. (2017). A primer on AI in financial services. https://medium.com/@jeffrey.fraser/primer on-ai-in-financial-services-686640bd0a61. Доступ 27 апреля 2019.

GiniMachine. (2019). Fighting bad loans with AI. https://ginimachine.com/. Доступ 10 апреля 2019.

Hauser, F. (2018). Ein bisschen kreativ? In Das Magazin zum Innovationstag 2018 (с. 16f).

Heuberger, S. (2018). Das erste KI-Musikalbum, das überzeugt. https://www.wired.de/collection/ life/das-erste-ki-musikalbum-das-ueberzeugt. Доступ 27 апреля 2019.

Hofstadter, D. R. (2018). Das letzte Refugium menschlicher Intelligenz. In Frankfurter Allgemeine Zeitung (с. N4). Доступ 27 июня 2018.

Jukedeck. (2019). Fuelling creativity using musical AI. https://www.jukedeck.com/. Доступ 27 апреля 2019.

Klemm, T. (2018). Hoppla, hier kommt Knoll. In Frankfurter Allgemeine Sonntagszeitung (с. 34). Доступ 2 декабря 2018.

Kremer, D. (2018). Soll man Robotern sein Geld anvertrauen. In Frankfurter Allgemeine Sonntagszeitung (с. 31). Доступ 8 июля 2018.

McKinsey. (2017). AI in storytelling: Machines as cocreators, Франкфурт.

Motte, de la L. (2018). Mehr Kontrolle gefordert. In Handelsblatt (с. 35). Доступ 18 июля 2018.

Prophoto. (2019). iPhone-App Prisma: Nett mit Nebenwirkungen. https://www.prophoto-online. de/foto-apps/prisma-10010255. Доступ 27 января 2019.

PWC. (2017). Artificial Intelligence and digital labor in financial services. https://www.pwc.com/ us/en/industries/financial-services/research-institute/top-issues/artificial-intelligence.html. Доступ 27 апреля 2019.

Robin. (2019). ROBIN, damit jeder wie ein Profi investieren kann. https://www.maxblue.de/robin/ startseite.html. Доступ 27 апреля 2019.

Rondinella, G. (2018). Das kommt dabei heraus, wenn eine KI einen Werbespot schreibt. https:// www.horizont.net/tech/auftritte-des-tages/lexus-das-kommt-dabei-heraus-wenn-eine-ki-einen werbespot-schreibt-171191. Доступ 27 апреля 2019.

Scheuch, L. (2018). Zocken auf schmalem Grat. In Bonner Generalanzeiger (с. 9). Доступ 14 ноября 2018.

Singh, M. (2017). Artistic style transfer with convolutional neural network. https://medium.com/ data-science-group-iitr/artistic-style-transfer-with-convolutional-neural-network-7ce2476039fd . Доступ 27 апреля 2019.

Singh, R. (2018). Wie KI und kognitive Systeme die Finanzbranche verändern – vom Asset Management bis zum Versicherer. https://www.it-finanzmagazin.de/ki-kognitive-technologien finanzbranche-veraendern-70110/. Доступ 26 апреля 2019.

TensorFlow. (2019). An open source machine learning framework for everyone. https://www. tensorflow.org/. Доступ 27 апреля 2019.

The Daily Dot. (2016). Computer learns ‘Friends’ personalities, pens all-new sitcom scripts. Доступ 27 апреля 2019.

Ulrich, A. (2018). Jagd nach Schattengeld. In Der Spiegel, 23/2018 (с. 44f).

Vitronity. (2019). Vitronity. http://vitronity.com/. Доступ 27 апреля 2019.

Volland, H. (2018). Die kreative Macht der Maschinen, Вайнхайм.

Voon, C. (2017). Humans prefer computer-generated paintings to those at Art Basel. https:// hyperallergic.com/391059/humans-prefer-computer-generated-paintings-to-those-at-art-basel. Доступ 27 апреля 2019.

Wealthfront. (2019). Own your finances, not the other way around. https://www.wealthfront.com/. Доступ 27 апреля 2019.

Предыдущая глава    Следующая глава

Другие статьи по этой теме: