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
Präzisierung der Herausforderungen an die regelbasierte KI
Die regelbasierte KI ist im Hintertreffen Die Unterscheidung zwischen regelbasierter und korpusbasierter KI ist in mehrerer Hinsicht sinnvoll, denn die beiden Methoden funktionieren völlig unterschiedlich. Das bedeutet nicht nur, dass die Herausforderungen ganz andere sind, sondern in der Folge auch die Entwicklungsverläufe zeitlich nicht parallel erfolgen. Wenn heute von KI gesprochen wird, ist eigentlich nur die korpusbasierte gemeint, die regelbasierte scheint deutlich abgehängt zu sein. Meines Erachtens hat das aber nur damit zu tun, dass die regelbasierte KI in eine Sackgasse gekommen ist, aus der sie erst herausfindet, wenn sie ihre spezifischen Herausforderungen richtig erkennt. Deshalb sollen hier die Herausforderungen
Logodynamics
What is logic for? Is logic about thinking? I used to think so, believing that logic was something like the ‘doctrine of thinking’, or even the ‘doctrine of correct thinking’. A closer look, however, reveals that what we call logic, and the field of study that goes by this name, is about proving rather than thinking. Classical logic is in fact the science of the proof. But there’s a lot more to thinking than proving. If you want to proof something, first you have to find the proofs. Then you have to assess these proofs in context – a context
Die Herausforderungen an die regelbasierte KI
Regelbasiert im Vergleich zu korpusbasiert Die korpusbasierte KI (Typus "Panzer", siehe KI-Einstiegsbeitrag) konnte ihre Schwächen erfolgreich überwinden (siehe Vorbeitrag). Dafür reichte eine Kombination von "Brute Force" (verbesserte Hardware) und einem idealen Opportunitätsfenster, als nämlich während der superheissen Expansionsphase des Internets Firmen wie Google, Amazon, Facebook und viele andere grosse Datenmengen sammeln und damit ihre Datenkorpora füttern konnten. Und mit einem ausreichend grossen Datenkorpus steht und fällt die korpusbasierte KI. für die regelbasierte KI aber reichte "Brute Force" nicht aus. Es nützte auch nichts, viele Daten zu sammeln, da für den Regelbau die Daten auch organisiert werden müssen - und zwar
Parallele IF-THENs und Zeit
Dieser Beitrag setzt den Einstiegsbeitrag über das statische und das dynamische IF-THEN fort. Ich zeige hier, was für Probleme ein statisches IF-THEN in der Praxis hervorruft. Das Problem der parallelen IF-THENS Mehrere IF-THENs nebeneinander IF A, THEN B IF A, THEN C Wenn aus einer Bedingung A ein Schluss B und gleichzeitig auch ein Schluss C gezogen werden kann, welcher Schluss wird dann zuerst gezogen? Statische und Dynamische Logik Die klassische Logik kann die Reihenfolge nicht entscheideen, da A, B und C in einem statischen System immer simultan existieren und ihren Wahrheitsgehalt nicht ändern. Es ist somit immer korrekt, irgendeinen
Die korpusbasierte KI überwindet ihre Schwächen
Zwei KI-Varianten: regelbasiert und korpusbasiert Im Vorbeitrag erwähnte ich die beiden prinzipiellen Herangehensweisen, mit der versucht wird, dem Computer Intelligenz beizubringen, nämlich die regelbasierte und die korpusbasierte. Bei der regelbasierten steckt die Intelligenz in einem Regelpool, der von Menschen bewusst konstruiert wird. Bei der korpusbasierten Methode steckt das Wissen im Korpus, d.h. in einer Datensammlung, welche von einem raffinierten Programm analysiert wird. Beide Methoden haben ihre Leistungen seit den 90er Jahren gewaltig steigern können. Am eindrücklichsten ist dies bei der korpusbasierten Methode geschehen, die heute als eigentliche künstliche Intelligenz gilt und in der breiten Öffentlichkeit für Schlagzeilen sorgt. Worauf beruhen
Regelbasierte KI: Wo steckt die Intelligenz?
Zwei KI-Varianten: regelbasiert und korpusbasiert Die in den Vorbeiträgen erwähnten beiden KI-Varianten sind auch heute noch aktuell, und beide haben bemerkenswerte Erfolge zu verbuchen. Sie unterscheiden sich nicht zuletzt darin, wo genau bei ihnen die Intelligenz sitzt. Schauen wir zuerst das regelbasierte System an: Aufbau eines regelbasierten Systems Bei der Firma Semfinder verwendeten wir ein regelbasiertes System. Ich zeichnete 1999 dafür folgende Skizze: Grün: Daten Braun: Software Hellblau: Knowledge Ware Dunkelblau: Knowledge Engineer Die Skizze besteht aus zwei Rechtecken, die zwei verschiedene Orte bezeichnen. Das Rechteck links unten zeigt, was im Krankenhaus geschieht, das Rechteck rechts oben, was zusätzlich im
Zur KI: Schnaps und Panzer
KI im letzten Jahrhundert KI ist heute ein grosses Schlagwort, war aber bereits in den 80er und 90er Jahren des letzten Jahrhunderts ein Thema, das für mich auf meinem Gebiet des Natural Language Processing interessant war. Es gab damals zwei Methoden, die gelegentlich als KI bezeichnet wurden und die unterschiedlicher nicht hätten sein können. Das Spannende daran ist, dass diese beiden unterschiedlichen Methoden heute noch existieren und sich weiterhin essenziell voneinander unterscheiden. KI-1: Schnaps Die erste, d.h. die Methode, die bereits die allerersten Computerpioniere verwendeten, war eine rein algorithmische, d.h. eine regelbasierte. Beispielhaft für diese Art Regelsysteme sind die Syllogismen des Aristoteles: Prämisse
