Munich AI Lectures starten

Auftaktvorlesung mit Prof. Cynthia Dwork

4. Mai 2022 17:00
Poster Munich AI Lectures with a photo ofCynthia Dwark
Prof. Cynthia Dwork hält die Auftaktvorlesung einer neuen Reihe, organisiert von mehreren Münchner Forschungskooperativen - den Munich AI Lectures. 

Die Munich AI Lectures sind eine gemeinsame Initiative vom Munich Data Science Institute (MDSI), Center for Advanced Studies Ludwig-Maximilian-University of Munich (CAS), European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS Munich), and Munich Center for Machine Learning (MCML), um Einblicke und Ideen von Experten auf dem Gebiet zu präsentieren.

Jeden Monat geben hochkarätige KI-Forscher einen Einblick in ihre Arbeit und die Zukunft von KI. Die Vorträge bestehen aus einer kurzen Präsentation und einer anschließenden Fragerunde, um eine lebhafte Diskussion mit unseren Referenten zu ermöglichen. Jeder Vortrag dauert etwa eine Stunde und wird live gestreamt. Die Aufzeichnungen sind anschließend auf YouTube verfügbar.

Wir freuen uns sehr, Prof. Cynthia Dwork von der Harvard University zu begrüßen, die die Eröffnungsvorlesung mit dem Titel "Fairness, Randomness and the Crystal Ball" hält. Der Vortrag findet virtuell am 4. Mai 2022 um 17 Uhr MEZ statt. Weitere Details finden Sie auf Munich AI Lectures.

Fairness, Randomness, and the Crystal Ball

Prediction algorithms score individuals, or individual instances, assigning to each one a number in the range from 0 to 1. That score is often interpreted as a probability: What are the chances that this loan will be repaid? How likely is this tumor to metastasize? A key question lingers: What is the "probability" of a non-repeatable event? This is the defining problem of AI. Without a satisfactory answer, how can we even specify what we want from an ideal algorithm?

This talk will introduce ‘outcome indistinguishability’ - a desideratum with roots in computational complexity theory.  We will situate the concept within the 10-year history of the theory of algorithmic fairness,  and spell out directions for future research.

Über Cynthia Dwork

Cynthia Dwork, Professorin für Informatik in Harvard, assoziierte Fakultät an der Harvard Law School und ausgezeichnete Wissenschaftlerin bei Microsoft, ist dafür bekannt, dass sie die Datenanalyse zur Wahrung der Privatsphäre auf eine mathematisch strenge Grundlage stellt. Sie hat bahnbrechende Beiträge zur Kryptografie und zum verteilten Rechnen geleistet und seit 2010 den Bereich der Theorie der algorithmischen Fairness begründet. Sie wurde mit zahlreichen Preisen ausgezeichnet. Dwork ist Mitglied der US National Academy of Sciences und der US National Academy of Engineering sowie Fellow der American Academy of Arts and Sciences und der American Philosophical Society.