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Künstliche Intelligenz mal einfach


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Veröffentlicht am: 31. Oktober 2018 / Update vom: 8. April 2019 – Verfasser: Konrad Wolfenstein

Künstliche Intelligenz mal einfach erklärt. In der Masse, z.B. Big Data den Überblick behalten? Das geht nur, wenn man sich an bestimmte Muster orientiert bzw. sich orientieren lässt.

Artificial Intelligence (AI) - Simple Syntax

Artificial Intelligence (AI) – Simple Syntax

Ein Eigenversuch: Du hast ein bestimmtes Bild im Kopf. Es soll heute ein roter Schrank mit weißen Griffen sein. Was machst du?

Du gibst in der Google Suche „schrank rot, weiße griffe“ ein.

Ausbeute? Bescheiden.

2. Versuch: Du gibst in der Google Suche „roter schrank, weiße griffe“ ein.

Das Ergebnis ist schon besser, könnte aber sicherlich noch besser sein.

Mit der Google Suche ist der 1. Schritt in die Programmierung gemacht. Die Sammlung der Suchanfragen, die Umwandlung dessen in Algorithmen und Codes bilden das neurale Netzwerk.

Machine Learing wie in der obersten Grafik angezeigt, ist daher kein Ding für schnelles Umsetzen. Da steckt viel Zeit und Arbeit drinnen. Das erklärt auch die entsprechenden Entwicklungskosten. Wenn man aber bedenkt, dass die KI keinen Urlaub kennt, keine Rente oder sonstige natürliche Ausfälle, sieht das schon wieder ganz anders aus.

Nur, ist der rote Schrank mit weißen Griffen morgen noch aktuell? Passt er noch zum Lifestyle? Geschmäcker verändern sich. Genau hier setzt das Deep Learning an. Um bei unserem Beispiel zu bleiben: Mit der weiteren Suche lernt die KI und erkennt anhand der weiteren Themen, die dich interessieren wie sich dein Suchverhalten verändert hat und entwickelt hieraus eigenständig neue Algorithmen, um „vorauszuahnen“, dass dich in einem Jahr ein grüner Schrank mit blauen Griffen für die Küche interessieren könnte.

Schrecklich? Für manche ist das erschreckend. Ist es aber eigentlich nicht. Da spielt uns die Angst vor dem Unbekannten einen Streich. Wenn wir eine Gruppe von Menschen befragen würden, was dich morgen im Fernsehen interessieren könnte, dann bekommst du entsprechend eine Vielzahl von Antworten. Nicht einheitlich. Nun, nach welchem Muster entscheidest du, welchen Vorschlag du annehmen würdest? Ist es der fachliche Beitrag oder dann doch die attraktive Erscheinung der betreffenden Person?

So ist das auch mit der KI. Je nachdem wie schwach oder stark das neurale Netzwerk „programmiert“ worden ist, dementsprechend ist auch die Aussage. Es geht um Musteranalyse, die uns helfen soll, eine gute Entscheidung zu treffen. Nicht, um uns zu kontrollieren. Denn wenn wir im Big Data keine Musteranalyse schaffen, gehen wir gnadenlos unter. Und das ist das wirkliche Horrorszenario.

 

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