Munich AI Lectures: Eröffnungsvorlesung mit Prof. Cynthia Dwork

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Mit großer Freude können wir ankündigen, dass Prof. Cynthia Dwork die Eröffnungsvorlesung unserer neuen Reihe – der Munich AI Lectures – halten wird. Die Munich AI Lectures sind eine gemeinsame Initiative von MDSI, CAS, ELLIS München und MCML, um Einblicke und Ideen von Experten auf dem Gebiet zu präsentieren.

Jeden Monat laden wir hochkarätige KI-Forscher ein, uns einen Einblick in ihre Arbeit und die Zukunft von KI zu geben. Unsere 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 werden anschließend auf YouTube verfügbar sein.

Wir freuen uns sehr, Prof. Cynthia Dwork von der Harvard University begrüßen zu dürfen, die die Eröffnungsvorlesung mit dem Titel "Fairness, Randomness and the Crystal Ball" halten wird. Die Zusammenfassung und eine kurze Biographie finden Sie unten. Der Vortrag findet virtuell am 4. Mai 2022 um 17 Uhr MEZ statt. Weitere Details finden Sie auf unserer Website.

Wir freuen uns darauf, Sie am 4. Mai begrüßen zu dürfen. Gerne können Sie unsere Veranstaltung über Ihre Kanäle bewerben.

 

Title: Fairness, Randomness, and the Crystal Ball

Abstract: 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.

Bio: Cynthia Dwork, Professor of Computer Science at Harvard, Affiliated Faculty at Harvard Law School, and Distinguished Scientist at Microsoft, is renowned for placing privacy-preserving data analysis on a mathematically rigorous foundation. She has made seminal contributions in cryptography and distributed computing, and, starting in 2010,  launched the field of the theory of algorithmic fairness. A recipient of numerous awards. Dwork is a member of the US National Academy of Sciences and the US National Academy of Engineering, and is a Fellow of the American Academy of Arts and Sciences and the American Philosophical Society.