Übersicht über die KI-Systeme
Alle bis jetzt untersuchten Systeme, inkl. Deep Learning, lassen sich in ihrem Kern auf zwei Methoden zurückführen, die regel- und die korpusbasierte. Dies gilt auch für die bisher nicht besprochenen Systeme, nämlich den einfachen Automaten und die hybriden Systeme. Letztere kombinieren die beiden Herangehensweisen. Wenn wir diese Varianten integrieren, gelangen wir zur folgenden Übersicht: A: Regelbasierte Systeme Regelbasierte Systeme basieren auf Rechenregeln. Bei diesen Regeln handelt es sich immer um 'IF-THEN' Befehle, also um Anweisungen, die einem bestimmten Input ein bestimmtes Ergebnis zuweisen. Diese Systeme sind immer deterministisch, d.h. ein bestimmter Input führt immer zum gleichen Resultat. Ebenfalls sind diese
Spiele und Intelligenz (2): Deep Learning
Go und Schach Das asiatische Go-Spiel hat viele Ähnlichkeiten mit Schach und ist dabei gleichzeitig einfacher und raffinierter. Das heisst: Gleich wie Schach: - Brettspiel → klar definiertes Spielfeld - Zwei Spieler (mehr würde die Komplexität sofort erhöhen) - Eindeutig definierte Spielmöglichkeiten der Figuren (klare Regeln) - Die Spieler ziehen abwechselnd (klare Zeitschiene) - Keine versteckten Informationen (wie etwa beim Jassen) - Klares Ziel (Wer am Schluss das grössere Gebiet besetzt, gewinnt) Bei Go einfacher: - Nur ein Typus Spielfigur/Steine (Bei Schach: König, Dame, etc.) Bei Go komplexer/aufwendiger: - Go hat das leicht grössere Spielfeld. - Die grössere Anzahl Felder und Steine führt
Spiele und Intelligenz (1): Jassen und Schach
Schach oder Jassen, was erfordert mehr Intelligenz? Jassen ist ein Schweizer Kartenspiel, verwandt mit Bridge, wenn auch etwas hemdsärmliger. Allgemein wird angenommen, dass Schach mehr Intelligenz verlangt, denn offensichtlich haben weniger intelligente Spieler beim Jassen durchaus eine Chance, beim Schach hingegen nicht. Wenn wir uns überlegen, was ein Computerprogramm können muss, um zu siegen, sieht das Bild aber schnell anders aus: Schach ist für eine Maschine eindeutig einfacher. Das überrascht Sie vielleicht, aber es lohnt sich, die Gemeinsamkeiten der beiden Spiele, aber auch die Unterschiede genauer anzusehen - und natürlich hat beides viel mit unserem Thema Künstliche Intelligenz zu tun.
Wie real ist das Wahrscheinliche?
Was nicht im Korpus ist, ist für die KI unsichtbar Korpusbasierte KI-Systeme sind auf Erfolgskurs. Sie sind 'disruptiv', d.h. sie verändern unsere Gesellschaft nachhaltig und in sehr kurzer Zeit. Genügend Gründe also, sich zu vergegenwärtigen, wie diese Systeme effektiv funktionieren. In den Vorbeiträgen habe ich dargelegt, dass diese Systeme aus zwei Teilen bestehen, nämlich einem Daten-Korpus und einem neuronalen Netz. Selbstverständlich kann das Netz nichts erkennen, was nicht bereits im Korpus steckt. Die Blindheit des Korpus setzt sich automatisch im neuronalen Netz fort und die KI kann letztlich nur hervorbringen, was bereits in den Daten des Korpus vorgegeben ist. Ebenso
Die Intelligenz in der Suchmaschine
Wie kommt die Intelligenz in die Suchmaschine? Nehmen wir an, Sie bauen eine Suchmaschine. Sie wollen dabei möglichst keine teuren und nicht immer fehlerfreien menschlichen Fachexperten (domain experts) einsetzen, sondern die Suchmaschine nur mit ausreichend Datenservern (der Hardware für den Korpus) und einer ausgeklügelten Software bauen. Wieder verwenden Sie im Prinzip ein neuronales Netz mit einem Korpus. Wie bringen Sie nun die Intelligenz in Ihr System? Trick 1: Lass die Kunden den Korpus trainieren Bei einer Suchmaschine geht es wie bei der Panzer-KI der Vorbeiträge um Zuordnungen, diesmal von einem Eingabetext (Suchstring) eines Kunden zu einer Liste von Webadressen, die
Was der Korpus weiss – und was nicht
Die Erstellung des Korpus In einem Vorbeitrag haben wir gesehen, wie der Korpus - die Basis für das neuronale Netz der KI - erstellt wird. Das neuronale Netz kann den Korpus auf raffinierte Weise interpretieren, aber selbstverständlich kann das neuronale Netz nichts aus dem Korpus herausziehen, was nicht drin steckt. Abb. 1: Das neuronale Netz holt das Wissen aus seinem Korpus Wie wird der Korpus erstellt? Ein Fachexperte ordnet Bilder einer bestimmten Klasse, einem bestimmten Typus zu, z.B. 'fremde Panzer' versus 'eigene Panzer'. Diese Zuordnungen des Experten sind in Abb. 2 die roten Pfeile, welche z.B. die Panzerbilder
Korpusbasierte KI: Wo steckt die Intelligenz?
Vorbemerkung Im Vorbeitrag haben wir gesehen, dass bei der regelbasierten KI die Intelligenz in den Regeln steckt. Diese Regeln sind menschengemacht und das System ist so intelligent wie die Menschen, die die Regeln geschrieben haben. Wie sieht das nun bei der korpusbasierten Intelligenz aus? Die Antwort ist etwas komplizierter als bei den regelbasierten Systemen. Schauen wir deshalb den Aufbau eines solchen korpusbasierten Systems genauer an. Er geschieht in drei Schritten: Erstellen einer möglichst grossen Datensammlung (Korpus) Bewertung dieser Datensammlung Training des neuronalen Netzes (Lernphase) Sobald das Netz erstellt ist, kann es angewendet werden: Anwendung des neuronalen Netzes Schauen wir die vier
Kombinatorische Explosion
Kombinatorische Explosion und Informationsverarbeitung Wir stellen eine exponentielle Zunahme der Informationen in der Wissenschaft und im Internet fest. Nicht zu wenige, sondern zuviele Informationen sind heute das Problem. Das ist schlicht meine tägliche Erfahrung. Wie finde ich mich im Wust der Informationen zurecht? Wie gelingt es mir, die wichtigen Informationen von den belanglosen zu unterscheiden? Was ist der wirkliche Treiber hinter dieser kombinatorischen Explosion? - Ich halte die kombinatorische Explosion für unvermeidlich, sobald Dinge kombiniert werden. Das gilt auch für die Kombination von Wissenselementen. Generell lässt sich sagen: Sobald ich kombiniere, steigt die Zahl der Kombinationen überproportional zur Zahl
Vergleich der Entwicklung der beiden KI-Methoden
Zwei KI-Methoden und ihre Herausforderungen In meinem ersten Beitrag zur KI habe ich die beiden bereits in den 90er-Jahren verwendeten, sehr unterschiedlichen KI-Methoden skizziert. Beide Methoden waren damals nicht in Hochform. Folgende Mängel standen ihnen im weg: Bei der korpusbasierten waren es: - Die Intransparenz der Schlussfolgerungs-Wege - Die Notwendigkeit, einen sehr grossen und korrekten Lernkorpus aufzubauen. Bei der regelbasierten waren es: - Die Rigidität der mathematischen Logik - Die Unschärfe unserer Wörter - Die Notwendigkeit, sehr grosse Wissensbasen manuell aufzubauen - Die Notwendigkeit, teure und seltene Fachexperten einzusetzen. Was wurde seit den 90er-Jahren verbessert? Wir haben den phänomenalen Aufschwung der korpusbasierten Technik erlebt; praktisch
Die drei Neuerungen der regelbasierten KI
Haben die neuronalen Netze die regelbasierten Systeme abgehängt? Es ist nicht zu übersehen: Die korpusbasierte KI hat die regelbasierte KI um Längen überholt. Neuronale Netze machen das Rennen, wohin man schaut. Schläft die Konkurrenz? Oder sind regelbasierte Systeme schlicht nicht in der Lage, gleichwertige Ergebnisse wie neuronale Netze zu erzielen? Meine Antwort ist, dass die beiden Methoden aus Prinzip für sehr unterschiedliche Aufgaben prädisponiert sind. Ein Blick auf die jeweiligen Wirkweisen macht klar, wofür die beiden Methoden sinnvollerweise eingesetzt werden. Je nach Fragestellung ist die eine oder die andere im Vorteil. Trotzdem bleibt das Bild: Die regelbasierte Variante scheint auf
