2017-12-07 4 Minuten

Künstliche Intelligenz: Wie ein neuronales Netz funktioniert

Wer würde gewinnen? Ein paar Zeilen Code, oder die Menschheit?

Bis vor ein paar Jahren war die Antwort eindeutig. Aber heute sind wir uns nicht mehr so sicher.

Artikel um Artikel um Artikel liest sich wie ein Buch aus dem hoffnungslos unterbesetzten Science Fiction Regal im Thalia.

Eine der revolutionären Techniken dahinter ist das sogenannte neuronale Netz.

Zuerst:

Reality Check: sind künstliche Intelligenzen besser als Menschen?

Das lässt sich so natürlich nicht pauschal sagen. Es gibt mehrere Arten von AI (Artificial Intelligence, künstliche Intelligenz).

narrow artificial intelligence

Die “enge” AI ist das, was wir heute in den Medien überall lesen. Eine enge AI hat einen sehr eingeschränkten Anwendungsbereich:

  • Strom sparen in einem Rechenzentrum
  • Schach spielen
  • Rechtliche Dokumente kategorisieren
  • Auto fahren

Ja, selbstfahrende Autos sind immer noch unter “narrow” zu führen. Eine narrow AI kann genau ein Ding, und das dafür extrem gut. In allen Beispielen oben sind künstliche Intelligenzen fast genau so gut oder besser als der Mensch.

Deswegen kann diese künstliche Intelligenz aber noch nicht mit uns reden.

artificial general intelligence

Die allgemeine künstliche Intelligenz ist ein Programm, das man vor diverse Probleme stellen könnte, und die – wie ein Mensch – eine Lösung findet.

Das ist der heilige Gral der AI-Forschung. Ein Programm, das die kognitiven Fähigkeiten eines Menschen hat.

Vielleicht sogar ein Bewusstsein?

Wie kommt die Intelligenz in die künstliche Intelligenz?

Eine KI kommt nicht auf die Welt und kann Schach spielen. Die muss das lernen. Hier gibt es eine Vielzahl an Ansätzen, die den Rahmen dieses Blogs sprengen würden.

Hier soll es mal prinzipiell um das Deep Learning, insbesondere mit neuronalen Netzen gehen.

Was bitte ist also eine Neuronales Netz?

Es ist ein Programm, so viel steht fest. Und zwar eines, das auch neue, unbekannte Tasks ausführen kann.

Wenn ich mit traditionellen Methoden versuche, ein Programm zu schreiben, das Hunde erkennt, wird das entweder scheiß lang, oder komplett ungenau. Ein traditionelles Programm kann nur auf alle Fälle reagieren, die ihm einprogrammiert sind.

Ein Modell der Realität

Ein neuronales Netz dagegen baut intern, ohne Zutun des Programmierers ein Modell der Realität auf.

Das Schöne daran: Es muss sich nicht mehr auf die einprogrammierten Fälle verlassen, sondern kann das Modell auf alle Fälle anwenden, die ihm eingespeist werden.

Sehen wir uns das mal genau an.

Darf ich vorstellen? Franz Josef.

Franz-Josef, ein neugeborenes neuronales Netzwerk.

Der Franz-Josef ist ganz neu auf der Welt – also noch nicht trainiert. Geben wir ihm doch mal ein Bild von einem Hund.

„Franz-Josef, ist das ein Hund?“

Ups. Da liegt er falsch. Aber gut, der Franz-Josef hat ja noch nie einen Hund gesehen. Wie soll er da einen erkennen, wenn er ein Bild davon kriegt?

Bringen wir Franz-Josef bei, was ein Hund ist. Was wir dazu brauchen?

  • Vieeele Bilder von Hunden
  • Bildern von Dingen, die keine Hunde sind
  • Hunderttausende Durchläufe

Franz-Josef lernt, was ein Hund ist.

Auf der linken Seite speisen wir Franz-Josef unsere Bilder von Hunden und Nicht-Hunden ein. Dann lassen wir ihn mal analysieren, und kriegen ein Ergebnis (die Tabelle rechts).

Da sich der Franz-Josef mit Hunden noch nicht so auskennt, müssen wir ihm jetzt sagen, ob er richtig liegt oder nicht.

“Nein, lieber Franz-Josef, das ist kein Hund. Das ist ein Auto”

Nun aktualisiert Franz-Josef seine internes Modell (die Bubbles).

Das machen wir jetzt so oft wie möglich. Je mehr Wiederholungen, und je mehr Fotos Franz-Josef sieht, desto besser erkennt er einen Hund.

Die Google AI erkennt inzwischen sogar die Rasse eines Hundes. Na klar, Google hat quasi alle Bilder, die im Internet existieren.

Richtig gut sieht man das hier:
Eine AI bringt sich selbst Super Mario bei. Mit unzähligen Game Over dazwischen.

Franz-Josef wird erwachsen

Wenn das Training abgeschlossen ist – unser neuronales Netz also genug Fotos gesehen hat – kann Franz-Josef in die Freiheit entlassen werden.

Auch wenn wir ihm jetzt Fotos vorlegen, die vorher nicht im Training vorkamen, kann er diese auf Basis seines Modells bewerten.

Good boy, Franz-Josef.

Was unterscheidet ein neuronales Netz von einem normalen Programm?

Franz-Josef wurden nicht alle möglichen Fälle einprogrammiert, sondern die Programmierer haben in diesem Fall nur die Rahmenbedingungen programmiert.

Also:

  • Verwende das Ergebnis jeder Runde, um dein Modell zu verbessern.
  • wenn du falsch liegst, passe deine Variablen nach einer Runde so an, dass das Ergebnis dann passt.

Wichtig hier sind auch die Parameter, die die künstliche Intelligenz erhält.

Sind diese falsch gesetzt, könnte (im dystopischen Extremfall natürlich) eine KI den Menschen auslöschen, weil ihr als Ziel das fortbestehen der Erde eingepflanzt wurde.

Wo führt das Ganze noch hin?

Die Dystopie mit einer allmächtigen KI, die immer heraufbeschworen wird, finde ich ein wenig übertrieben und unwahrscheinlich (aber nicht unmöglich!).

Präventiv hat ein Google-Mitarbeiter schon eine Religion gegründet, die an eine kommende allmächtige und allwissende AI glaubt. Und die im Prinzip nicht einmal so blöd klingt.

Künstliche Intelligenz wird aber schon bevor es so weit kommt viele Umwälzungenmit sich bringen. Immerhin muss eine KI nicht allmächtig sein, sondern nur besser als der Mensch.

Und wenn ich mir den Straßenverkehr in Wien so anschaue, dürfte das nicht mehr so lange dauern.

Von Hackern, Wordpress, SEO & Co

  • Wo kommt mein Spam her?
  • Wie leicht ist es, eine Wordpress Seite zu hacken?
  • Wie Umzugsfirmen ihre Gaunereien mit SEO umsetzen

...wöchentlich in deiner Inbox! 🚀

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.