Im Laufe des Jahres 2018 haben Sie diese Schlagworte wahrscheinlich immer wieder gehört und gesehen, die in Gesprächen, in Kommentaren von Social-Media-Posts, auf Youtube oder als Denkstücke von Schriftstellern herumgeworfen wurden.
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen scheint in aller Munde zu sein und das auch aus gutem Grund.
Forscher haben auf dem Gebiet der KI enorme Fortschritte erzielt, und dieser Fortschritt hat bereits Ihr tägliches Leben beeinflusst, sei es aus Gründen der Neuheit oder aus praktischen Gründen.
Obwohl dieser Artikel ausführlicher beschrieben wird, ist KI eine Technologie, die alles zeigt, was der menschlichen Intelligenz ähnelt. Denken Sie an einen Ihrer Lieblings-Science-Fiction-Filme.
ML oder maschinelles Lernen ist jedoch eine Teilmenge der KI, die mathematische Modelle aus Daten verwendet, um Entscheidungen zu treffen.
Der Aufstieg der Maschinen: Eine kurze Geschichte der KI
Bevor Sie tiefer in die Welt des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz eintauchen, sollten Sie sich die kurze Geschichte der Themen ansehen.
Es hat eine Faszination für AI das geht bis zu den Griechen zurück, wo sie mechanische Menschen beschreiben, die wie Männer gehen und denken können.
Die erste Station auf der historischen Zeitachse für künstliche Intelligenz ist jedoch der Zweite Weltkrieg.
Während des Zweiten Weltkriegs Genie, Informatiker Alan Turing arbeitete daran, den unmöglichen Enigma-Code der deutschen Streitkräfte zu knacken, eine Kommunikationsform, mit der Nachrichten sicher gesendet und Angriffe geplant werden.
Um den Code zu entschlüsseln, hat Turing die Bombe-Maschine erstellt. Diese Maschine war „intelligent“ und konnte lernen, den Code schließlich zu knacken.
Turings Maschine hat den Grundstein für das gelegt, was ML und AI heute sind. In den folgenden Jahrzehnten waren die Forscher bestrebt, die Grenzen der Computerintelligenz für das Militär und für die wissenschaftliche Forschung zu erweitern.
Von der Erstellung der AI-Programmiersprache LISP in den 60er Jahren bis zur späteren Erstellung von IBMs Deep Blue in den 90er Jahren haben alle diese Ereignisse den Rahmen für die KI gelegt, die Sie heute kennen.
Maschinelles Lernen
Was genau ist maschinelles Lernen? Für den Anfang ist ML nicht so weit weg, wie Sie denken.
Tools, die Sie täglich verwenden, enthalten ML, um bessere Erlebnisse für Sie zu schaffen. Google verwendet Ihre Daten sogar zur Optimierung der Werbung. Selbst Ihr geliebter Netflix verwendet ML, um Empfehlungen für das abzugeben, was Sie sehen sollten.
ML lernt aus großen Datenmengen, um Vorhersagen zu treffen. „Algorithmen für maschinelles Lernen sind weit verbreitet und werden täglich angetroffen."
"Beispiele sind automatische Empfehlungen beim Kauf eines Produkts oder einer Spracherkennungssoftware, die sich an Ihre Stimme anpasst." sagt Forscher der Universität Maastricht.
Wie funktioniert maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen „lernt“ mit einem Begriff, den Sie wahrscheinlich schon oft gehört haben: „Neuronale Netze“. In neuronalen Netzen lernt Maschinelles Lernen „lernt und trainiert“ aus einem großen Datensatz, um das wahrscheinliche Ergebnis einer Situation zu bestimmen.
In neuronalen Netzen würde ein Computer Tausende von Stunden lang lernen, eine Person oder ein Tier in einem Bild zu identifizieren oder sogar zu lernen, wie man eine Sprache übersetzt.
Dennoch erfordert ein Großteil dieses Prozesses eine menschliche Berührung, dh einen Programmierer, der den größten Teil des schweren Hebens erledigt. ML verwendet im Grunde genommen große Datenmengen und stundenlanges Training, um Vorhersagen über wahrscheinliche Ergebnisse zu treffen.
Künstliche Intelligenz
Wenn maschinelles Lernen „zum Leben erweckt“ wird und über die einfache Programmierung hinausgeht und Menschen reflektieren und mit ihnen interagieren kann, selbst auf der grundlegendsten Ebene, kommt hier die KI ins Spiel.
Die Begriffe Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz werden Sie wahrscheinlich verwirren, da sie synonym verwendet werden.
KI ist der Schritt über ML hinaus, aber KI braucht ML, um zu reflektieren und Entscheidungen optimieren . AI nutzt das, was es aus ML gewonnen hat, für simulierte Intelligenz, genauso wie ein Mensch ständig seine Umgebung beobachtet und intelligente Entscheidungen trifft.
KI führt zu Intelligenz oder Weisheit und das Endziel besteht darin, natürliche Intelligenz zu simulieren, um komplexe Probleme auf der ganzen Welt zu lösen.
Die kommende KI-Revolution könnte einige der schwierigsten Herausforderungen der Welt bewältigen.
Die Ebenen der KI
Die drei Grundtypen sind künstliche enge Intelligenz ANI, künstliche allgemeine Intelligenz AGI und künstliche Superintelligenz ASI.
Geräte mit ANI gibt es bereits: Sie finden sie in Videospielen und auf Finanzmärkten. Darüber hinaus hängt ein Großteil der heutigen Infrastruktur stark von ANI ab.
AGI ist jedoch eine KI, die genauso gut denken kann wie Menschen, um Entscheidungen zu treffen und sogar tägliche Aufgaben zu erledigen. Obwohl viel Forschung auf diese Ebene der KI gerichtet ist, ist die Gesellschaft noch Jahrzehnte von dieser Leistung entfernt.
Wenn Sie sich keine Sorgen um die Sicherheit der KI machen, sollten Sie es sein. Weitaus risikoreicher als Nordkorea. pic.twitter.com/2z0tiid0lc
- Elon Musk @elonmusk 12. August 2017
Die letzte Stufe, ASI, ist das, was die meisten Forscher fürchten und für die Gesellschaft anstreben. Sobald die KI die AGI erreicht, besteht die Möglichkeit, dass diese intelligenten Computer aufeinander aufbauen, um superintelligent zu werden und jeden Menschen an Intelligenz zu übertreffen.
In die Zukunft
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen ist unerlässlich für die kommende Gesellschaft. Sie sind weitaus mehr auf diese Werkzeuge angewiesen als Sie denken.
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verstehen wird entscheidend sein, um das schnell zu verstehen sich verändernde Welt und einige der Geräte, die Sie jeden Tag benutzen.