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
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
