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Wie man mit Machine Learning die künstliche Intelligenz von morgen entwickelt!

Liest man über Machine Learning, so fällt im gleichem Atemzug auch oft der Begriff Künstliche Intelligenz. Häufig werden diese Ausdrücke synonym verwendet. Aber was ist künstliche Intelligenz? Und ist der Begriff gleichbedeutend mit Machine Learning? In diesem Artikel erfahren Sie, wie diese Begriffe einzuordnen sind. Außerdem gehen wir auf verschiedene Lern-und Trainingsmethoden ein und erklären den Unterschied zwischen supervised vs unsupervised learning.

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So tun als ob: Was ist Künstliche Intelligenz?

Sicher ist Ihnen schon aufgefallen, dass man in Online-Suchmaschinen seine Fragen nicht mehr so präzise und genau formulieren muss wie noch vor zehn Jahren. Die Suchmaschinen scheinen heute schon zu erahnen, was man wissen möchte und verstehen sogar ganze Sätze. Die Ergebnisse der Suche enthalten häufig die gesuchten Antworten, obwohl die Suchbegriffe vielleicht gar nicht so eindeutig waren. Es wirkt so, als würde jemand die Suchanfragen analysieren und interpretieren.

Auf der anderen Seite des Suchmaschinenfelds sitzt freilich kein Mensch, vielmehr befindet sich dort ein Computerverbund. Eine künstliche Intelligenz wurde dazu trainiert, die Aufgabe des Verstehens zu übernehmen. Und sie kann dies wesentlich schneller tun als jeder Mensch und das auch noch für tausende Suchanfragen zur gleichen Zeit.

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Bleiben wir bei diesem Beispiel, so hat diese künstliche Intelligenz das Ziel, jede beliebige Suchanfrage und vor allem die Intention des Schreibers zu verstehen. Es wird gleichsam vorgegaukelt, dass man die Suchanfrage an ein intelligentes Gegenüber stellt. Aber abseits vom Verarbeiten von Suchanfragen kann diese darauf spezialisierte Intelligenz nicht viel. Sie kann weder Romane schreiben noch unbekannte Differentialgleichungen lösen. Aber auf ihrem Spezialgebiet ist sie meisterhaft.

Der Weg dorthin führt über Machine Learning

Was ist künstliche Intelligenz? Eine mögliche Antwort könnte lauten, dass es sich um Maschinen handelt, die generell oder bei bestimmten Aufgabenstellungen menschliche (also: intelligente) Reaktionen zeigen. Da der Menschheit allerdings eine eindeutige Definition des Begriffes Intelligenz fehlt, lassen sich eine Vielzahl von Antworten auf die Frage „Was ist künstliche Intelligenz?“ finden. Eindeutig ist, dass künstliche Intelligenz ein abstraktes Konstrukt ist. Der Begriff beschreibt eher eine Forschungsfrage als ein konkretes Konzept. Diese Fage lautet dann allerdings nicht: Was ist künstliche Intelligenz? sondern: Wie ist künstliche Intelligenz?

Anders ausgedrückt: Wie bekommt man einen Computer dazu, wie ein Mensch auf einen Input zu reagieren? Eine Annäherung an die Frage bringt uns folgende Überlegung: Was bringt einen Menschen dazu, dass er wie ein Mensch auf eine Situation reagiert? Eine Antwort darauf findet sich in unserer Gabe zu lernen. Wir haben schon viele ähnliche Situationen erlebt und verschiedene mögliche Ausgänge mehr oder weniger gut abgespeichert. Daher können wir abschätzen, welche Reaktion unsererseits zu welchem Ergebnis führen wird. Aus gelerntem Wissen machen wir gleichermaßen eine Zukunftsvorhersage. Also müssen Computer lernen. Da die Menschheit keinen besseren Begriff hatten, nannte man die simulierten Intelligenzen schlichtweg Maschinen. Und somit war Machine Learning geboren.

Es handelt sich also um ein Instrument, einen Computer dazu zu bringen, intelligent auf eine Eingabe zu reagieren. Dies ist auch der wichtigste Punkt, den man bei Machine Learning verstehen muss: Künstliche Intelligenzen (KI) müssen lernen. In der Fachsprache spricht man von Trainieren. Eine KI ist nur so gut wie ihr Training. Die Analogie zum Menschen ist hierbei offensichtlich.

Was bedeutet nun Supervised vs Unsupervised Learning?

Um die Maschine lernen zu lassen, gibt es 3 Hauptkonzepte, drei sogenannte Lernmethoden. Ganz ähnlich wie bei Kindern ist ein Weg, auf eigene Faust die Welt zu erkunden. Hier spricht man von “unsupervised learning”. Dies wird meistens angewendet für Klassifizierungsintelligenzen. Der Computer lernt hierbei verschiedene Subjekte anhand bestimmter Eigenschaften zu unterscheiden und zu gruppieren. Dies wird beispielsweise in Onlineshops für die bekannte Spalte „andere Kunden kauften auch“ verwendet.

Schickt man ein Kind in die Schule und lässt es anhand von vorgegebenen Frage-Antwort Paaren rechnen lernen, so ist das klassisches “supervised learning”. Bei Machine Learning spricht man von Tagged Training Data. Zum Trainingsdatensatz werden die richtigen Lösungen mitgeliefert und nach dem Training soll der Computer in der Lage sein, in neuen Situationen eine möglichst exakte Schätzung der richtigen Antwort zu geben. Ein klassischer Anwendungsfall ist die Vorhersage von Immobilienpreise nach bestimmten Eigenschaften der Immobilie.

Der dritte Lernansatz neben supervised vs unsupervised learning ist die Mischform des sogenannten Reinforcement Learnings. Hier belohnt man das Kind für eine richtige Entscheidung mit etwas Süßem. Der Computer versucht analog dazu durch selbständiges Erforschen des Datensatzes eine Rewardfunktion zu maximieren. Er bekommt also weder die richtigen Antworten vorgelegt, er ist aber auch nicht vollkommen auf sich alleine gestellt. Die Wissenschaft geht momentan davon aus, dass Reinforcement Learning der Weg zur Allgemeinintelligenz ist. Auch wenn wir noch weit davon entfernt sind, liegt hier die Schaffung von Bewusstsein näher als bei allen anderen Methoden.

Nachstehend findet sich zusammenfassend eine grafische Darstellung der Zusammenhänge. Anschaulich lässt sich Machine Learning als Teil von künstlicher Intelligenz verstehen, das mittels verschiedener Trainingsmethoden (supervised, unsupervised und Reinforcement Learning) das Trainieren von Programmen ermöglicht, um bestimmte Services erfolgreich auszuführen.

Machine Learning ist Teil des Fachgebietes künstlicher Intelligenz unter Einbezug von Trainingsmethoden

Fazit

Was ist künstliche Intelligenz? In erster Linie ein äußerst aktives Forschungsfeld, das schon seit über einem Jahrzehnt unzählige Lösungen für Wirtschaft und private Anwender liefert. Mächtige Algorithmen werden dazu benutzt, gezielt Zukunftsprognosen zu erstellen und Gewinne zu maximieren. Der Weg dahin läuft über Machine Learning, supervised vs unsupervised learning und seit einigen Jahren auch mittels Reinforcement Learning.

Kaum jemand kann es sich heute leisten, den Faktor künstliche Intelligenz in seinem Business zu ignorieren. Wenn auch Sie sich Gedanken dazu machen, wie Sie Machine Learning dazu benutzen können, Ihr Business zu erweitern dann nutzen Sie die Expertise von Novustat! Wir freuen uns auf Ihre Anfrage!

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