Künstliche Intelligenz als Schwerpunkt der Ausgabe 4 2018

Machine Learning – So geht’s

Was ist Künstliche Intelligenz eigentlich?

Künstliche Intelligenz (KI) ist der Oberbegriff für alle möglichen Wege, um sich anpassende Systeme zu bauen, die nicht programmiert worden sind, sondern mithilfe von Daten trainiert werden. Deshalb nennt man sie lernende Systeme.

Um Go oder Schach spielen zu lernen, benötigt eine künstliche Intelligenz Unmengen von Daten. Und der betreffende Algorithmus kann nicht gleichzeitig auf beide Spiele trainiert werden. Zwar „lernt“ die KI viel schneller als Menschen, aber sie ist meilenweit davon entfernt, eine umfassende Intelligenz zu entwickeln. Jeder Mensch löst komplexe Probleme des Alltags aufgrund seines Erfahrungswissens immer noch hundertmal schneller und vor allem besser als jede existierende KI.

Was ist ein neuronales Netz?

Künstliche Neuronen orientieren sich an der Funktionsweise von biologischen Neuronen. Durch mathematische Formeln wird für jedes Neuron definiert, wie es Eingaben (Input) wertet und was es als Reaktion herausgibt (Output). In künstlichen neuronalen Netzen besteht die Struktur des Netzes aus Knoten mit einfachen mathematischen Modellen, die sich auf Daten anpassen.

Die gesamte Architektur eines neuronalen Netzes besteht aus vielen verschiedenen solcher Knoten in Schichten. Je mehr Knoten es in einer Schicht gibt, und je mehr Schichten übereinander gestapelt sind, desto komplexer wird das System. Umso mehr Daten braucht man auch, um das System zu trainieren.

Wo KI heute gut funktioniert:
  • Sprachverarbeitung & Übersetzungen
  • Fragen beantworten (Service)
  • Informationen zusammenstellen
  • Sentiment Analyse (Auswertung von Texten auf Positiv-/Negativbewertung)
  • Bildverstehen
Wie lernen neuronale Netzwerke?

Ein Kind sieht einen einzigen Hund und erkennt ab da jeden anderen Hund als Hund, unabhängig von Besonderheiten der Rasse. Ein künstliches neuronales Netzt muss mit hunderttausenden Bildern von Hunden gefüttert werden, damit es Hunde als Hunde erkennt. Diese großen Datensätze sind heute vorhanden.

Die nachfolgende Infografik ist ein Auszug aus einer doppelseitigen Übersicht der Print-Ausgabe 4_2018 (Doppelseite 12 / 13) zum Thema künstliche Intelligenz. Sie schematisiert an einem Beispiel, wie das Machine Learning abläuft.

Der Prozess in vier einfachen Schritten:
A) Das Bild wird gescannt.
B) Der Algorithmus identifiziert Merkmale.
C) Der Algorithmus „erlernt“ diese Merkmale und verarbeitet sie.
D) Ausgabe einer Aussage: Das ist ein Haus.

 

Am Beispiel des Bildverstehens erklärt: Machine Learning

 

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