Künstliche Intelligenz

Seit 2018 entwickelt das Ingenieurbüro Heimann KI-Anwendungen.

Künstliche Intelligenz (KI), englisch: Artificial Intelligence (AI) ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Computern und Systemen befasst, die in der Lage sind, menschenähnliche Intelligenz aufzubringen.

Künstliche Intelligenz, ist genau das was der Begriff sagt: Eine Intelligenz, wie wir sie von Menschen und Tieren kennen, künstlich mit Computern nachgebildet. Aber von diesem so einfach formulierten Ziel sind wir derzeit noch ganz weit entfernt. Aber in einigen Teilbereichen der KI gibt es bereits heute sinnvolle Anwendungen. Die wichtigsten Teilbereiche der KI sind:

• Maschinelles Lernen (Machine Learning) und
• Deep Learning

Weitere Teilbereiche der KI sind:

Abbildung 1: Teilbereiche der KI

Es gibt verschiedene Fachgebiete der Künstlichen Intelligenz (KI), die unterschiedliche Entwicklungsstadien und Durchbrüche aufweisen. Hier unsere eine grobe Einschätzung:

Durchbrüche in der KI

• Maschinelles Lernen: Insbesondere im Bereich des Deep Learning haben Fortschritte in der Bilderkennung, Sprachverarbeitung und maschinellen Übersetzung zu beeindruckenden Ergebnissen geführt.
• Maschinelles Lernen: Insbesondere im Bereich des Deep Learning haben Fortschritte in der Bilderkennung, Sprachverarbeitung und maschinellen Übersetzung zu beeindruckenden Ergebnissen geführt.
• Computer Vision: Fortschritte in der Objekterkennung, Gesichtserkennung, Videoverarbeitung und autonomem Fahren haben erhebliche Fortschritte erzielt.
• Natürliche Sprachverarbeitung: Sprachassistenten, Chatbots und maschinelle Übersetzungssysteme haben enorme Fortschritte gemacht und werden in vielen Anwendungen eingesetzt. Wahrscheinlich auch auf Ihrem Handy.

Aktuelle Forschungin der KI

Es gibt Fachgebiete der KI, die weiterhin aktiv erforscht werden, um ihre Fähigkeiten zu verbessern und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Je nach Anwendungsfall lassen sich hiermit gute Ergebnisse erzielen.

• Verstärkendes Lernen: Die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die in einer dynamischen Umgebung lernen und adaptive Entscheidungen treffen können, ist ein aktives Forschungsgebiet.
• Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit: Da KI-Systeme zunehmend komplexe Entscheidungen treffen, ist die Forschung daran, wie diese Entscheidungen erklärt und interpretiert werden können, von großer Bedeutung.
• Generative Modelle: Die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die in der Lage sind, neue Daten oder Inhalte zu generieren, wie beispielsweise Bilder oder Texte, ist ein aktives Forschungsgebiet.

Träume der KI

Es gibt auch Fachgebiete der KI, von denen wir heute nur träumen können.

• Allgemeine Künstliche Intelligenz (AGI): Die Entwicklung einer KI, die in der Lage ist, eine Vielzahl von Aufgaben so effektiv wie ein Mensch zu bewältigen, ist bisher noch nicht erreicht worden.
• Gesunder Menschenverstand (Common Sense Reasoning): Das Verständnis des allgemeinen Menschenverstandes und die Fähigkeit, situationsbezogene Urteile zu fällen.
• Ethik und Verantwortung: Die Integration ethischer Prinzipien und die Gewährleistung von Verantwortung und Rechenschaftspflicht.

Abbildung 2: Stand der Technik

Intelligenz, so wie es im Allgemeinen bei Menschen verstanden wird, ist derzeit mit Computern nicht möglich. Aber es ist möglich dem Computer beizubringen aus Erfahrungen zu lernen und Aufgaben eigenständig zu erledigen, ohne explizit programmiert zu werden.

Es handelt sich um ein Verfahren, bei dem Algorithmen und Modelle entwickelt werden, um Muster und Strukturen in Daten zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Ein zentrales Konzept im maschinellen Lernen ist der Lernprozess, bei dem ein Modell trainiert wird, um aus Daten zu lernen und daraus Schlüsse zu ziehen. Dabei werden in der Regel große Mengen an Trainingsdaten verwendet, um dem Modell verschiedene Beispiele und Muster vorzulegen. Das Modell passt dann seine internen Parameter an, um diese Muster zu erkennen und zu generalisieren.

Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens, darunter

• überwachtes Lernen,
• unüberwachtes Lernen und
• verstärkendes Lernen.

Beim überwachten Lernen werden dem Modell sowohl Eingabe- als auch Ausgabedaten präsentiert, um es darauf zu trainieren, eine bestimmte Abbildung von Eingabe zu Ausgabe zu erlernen.

Beim unüberwachten Lernen hingegen werden dem Modell nur Eingabedaten präsentiert, und es versucht selbstständig, Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen.

Beim verstärkenden Lernen interagiert das Modell mit einer Umgebung und lernt durch positive oder negative Rückmeldungen, welche Aktionen belohnend oder bestrafend sind.

Anwendung von maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen findet in vielen Anwendungsbereichen Anwendung. In der Bilderkennung können beispielsweise Algorithmen trainiert werden, um Objekte oder Gesichter in Bildern zu erkennen. In der Sprachverarbeitung können Modelle verwendet werden, um menschliche Sprache zu verstehen und automatische Übersetzungen oder Sprachassistenten anzubieten. In der Datenvorhersage können Algorithmen genutzt werden, um Trends und Muster in Daten zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Ein wichtiger Aspekt des maschinellen Lernens ist die Evaluation der Modelle. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die trainierten Modelle nicht nur auf den Trainingsdaten gut funktionieren, sondern auch auf neuen, unabhängigen Daten. Hierfür werden typischerweise Testdaten verwendet, um die Leistung und Genauigkeit des Modells zu bewerten.

Big Data

Eine der größten Herausforderungen im maschinellen Lernen ist die Bewältigung großer Datenmengen. Oftmals sind umfangreiche Datenreinigung und -vorverarbeitung erforderlich, um die Qualität der Daten zu verbessern und irrelevante Informationen zu entfernen. Zudem erfordert das Training von Modellen häufig hohe Rechenleistung und spezialisierte Hardware wie Grafikprozessoren (GPUs) oder Tensor Processing Units (TPUs).

Trotz der Fortschritte im maschinellen Lernen gibt es auch einige Limitierungen. Einige Modelle können anfällig für Verzerrungen oder Vorurteile in den Daten sein, was zu ungewollten Ergebnissen führen kann.

Grenzen

Zudem kann es schwierig sein, komplexe Zusammenhänge und Kausalitäten in den Daten zu verstehen, da maschinelle Lernmodelle in erster Linie auf statistischen Mustern basieren.

Fazit

Insgesamt bietet maschinelles Lernen ein enormes Potenzial, um komplexe Probleme zu lösen und neue Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von Algorithmen, Techniken und Hardware wird erwartet, dass maschinelles Lernen in Zukunft noch weiter an Bedeutung gewinnen wird und vielfältige Anwendungen in verschiedenen Bereichen findet.

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich auf die Verarbeitung und Analyse von komplexen Datenstrukturen konzentriert. Es basiert auf neuronalen Netzwerken, die aus mehreren Schichten von künstlichen Neuronen bestehen und tiefe hierarchische Modelle bilden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Machine-Learning-Modellen, die auf manuell entwickelten Merkmalen beruhen, ist Deep Learning in der Lage, automatisch Merkmale aus den Daten zu lernen und komplexe Muster zu erkennen.

Die Leistungsfähigkeit von Deep Learning beruht auf der Fähigkeit, hierarchische Darstellungen von Daten zu erlernen. Jede Schicht des neuronalen Netzwerks lernt sukzessive abstraktere und komplexere Merkmale. Die früheren Schichten lernen einfache Merkmale, wie Kanten oder Texturen, während die späteren Schichten komplexere Merkmale oder sogar Konzepte erkennen können. Durch diese Hierarchie ist Deep Learning in der Lage, Daten auf mehreren Abstraktionsebenen zu interpretieren und detaillierte Einblicke zu gewinnen.

Ein Schlüsselkonzept im Deep Learning ist das Training des neuronalen Netzwerks. Dabei werden große Mengen an Daten verwendet, um das Modell auf eine spezifische Aufgabe anzupassen. Das Training erfolgt durch die Anpassung der Gewichte und Parameter des Netzwerks, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Dies geschieht mithilfe von Optimierungsalgorithmen wie dem Gradientenabstiegsverfahren, die den Fehler zwischen den vorhergesagten und tatsächlichen Werten minimieren.

Deep Learning findet Anwendung in verschiedenen Bereichen, wie beispielsweise der Bild- und Spracherkennung, der Natural Language Processing (NLP), der medizinischen Bildgebung, der autonomen Fahrzeugtechnik und vielen anderen. Durch die Fähigkeit, komplexe Muster zu erkennen und abstrakte Repräsentationen zu erlernen, hat Deep Learning bahnbrechende Fortschritte in diesen Bereichen ermöglicht.

Um Deep Learning effektiv einzusetzen, sind große Datenmengen erforderlich, da das Modell ausreichend Beispiele benötigt, um Muster zu erkennen und zu generalisieren. Zudem ist eine hohe Rechenleistung erforderlich, um die komplexen Berechnungen durchzuführen. Daher werden spezielle Hardware wie Grafikprozessoren (GPUs) oder Tensor Processing Units (TPUs) verwendet, um die Trainingseffizienz zu verbessern.

Trotz der beeindruckenden Leistungsfähigkeit von Deep Learning gibt es auch Herausforderungen. Die Interpretierbarkeit von Deep-Learning-Modellen ist oft begrenzt, da sie als "Black Box" betrachtet werden. Es kann schwierig sein, zu verstehen, wie das Modell zu seinen Vorhersagen gelangt ist. Zudem sind große Datenmengen erforderlich, um genaue und zuverlässige Modelle zu trainieren, was den Zugang zu ausreichenden Datenquellen erschweren kann.