Künstliche Intelligenz (KI) engl. Artificial Intelligence (AI) – Informationen und Beispiele

Von Denis | Stand 11.06.2017 | Lesedauer: 15 min

künstliche-Intelligenz

Die Künstliche Intelligenz (KI) auf englisch artificial intelligence (AI) ist die Nachbildung von menschlicher Intelligenz mit Hilfe von Supercomputern. Durch die Mittel der Mathematik und Informatik werden Probleme eigenständig von intelligenten Systemen bearbeitet. Um die menschliche Intelligenz zu simulieren, werden Computer mit hoher Rechenleistung eingesetzt. Dabei sind bei Computern die Daten, das Pendant zur menschlichen Lebenserfahrung. Die künstliche Intelligenz lernt unter anderem aus den Daten und entwickelt sich weiter.

Der übergeordnete Begriff der künstlichen Generierung von Wissen aus Erfahrungen ist maschinelles Lernen. Anhand von Beispielen lernt ein künstliches System und kann nach der Lernphase diese auf andere neue Beispiele anwenden. Dabei werden Gesetzmäßigkeiten und Muster vom künstlichen System erkannt und angewendet. Daraus können neue Informationen bewertet werden.

Das maschinelle Lernen lässt sich in den nachfolgenden Algorithmen unterteilen:

  • Überwachtes Lernen – englisch supervised learning
  • Teilüberwachtes Lernen – englisch semi-supervised learning
  • Unüberwachtes Lernen – englisch unsupervised learning
  • Bestärkendes Lernen – englisch reinforcement learning
  • Aktives Lernen – englisch active learning

Überwachtes Lernen – englisch supervised learning

Beim überwachten Lernen trainiert sich das künstliche System eine Funktion an, um anschließend eine Hypothese zu bilden. Die Funktion, meist modelliert durch ein künstlich neuronales Netzwerk passt die frei wählbaren Parameter so an, dass die Eingangswerte zu den gewünschten Ausgabewerten passen. Dieser Prozess wird überwacht von bereits bekannten Funktionswerten. Durch mehrere Funktionsdurchläufe lernt das System die Funktion und kann nach der Lernphase durch Assoziationen Hypothesen erstellen. Durch diese Hypothesen kann mit unbekannten Eingangsgrößen ein Funktionswert ermittelt werden.

Teilüberwachtes Lernen – englisch semi-supervised learning

Das teilüberwachte Lernen ist ähnlich zum überwachten Lernen, nur dass nicht alle Ausgabewerte für entsprechende Eingabewerte bekannt sind.

Unüberwachtes Lernen – englisch unsupervised learning

Unüberwachtes Lernen oder auch Lernen durch Konkurrenz, ist das konkurrieren von Elementen der Eingabewerten um die Möglichkeit auf die Ausgabewerte reagieren zu können. Das Element, das sich durchsetzt schwächt die anderen Elemente.

Bestärkendes Lernen – englisch reinforcement learning

Beim bestärkenden Lernen oder auch verstärkendes Lernen lernt der Software-Agent (Computerprogramm mit autonomen Verhalten) eine Strategie, die auf Belohnungen und Bestrafungen dazulernt. Das Ziel der Strategie ist es die Anzahl der Belohnungen zu maximieren. Durch die Approximation einer Nutzenfunktion wird der Wert eines bestimmten Zustandes oder Aktion beschrieben. Durch die Einsicht in den aktuellen Zustand der Umgebung wird eine entsprechende Aktion ausgeführt.

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Die Rückmeldung an den Agenten ist die Zustandsänderung und die Belohnung oder Bestrafung. Nach mehreren Durchläufen wird die Zustandsänderung und die nächste Aktion mit der erwarteten Belohnung bestimmt und die Aktion mit der höchstwahrscheinlichen Belohnung ausgeführt. Diese Methode eignet sich speziell zur Lösung von Problemen, die durch imperative Programmierung nur ansatzweise oder gar nicht gelöst werden können.

Aktives Lernen – englisch active learning

Beim aktiven Lernen nimmt der Agent wiederholenden Einfluss auf den Lernprozess und gestaltet damit eine effiziente Problemlösung mit zum Beispiel möglichst wenigen Stimuli.

AlphaGo vs Ke Jie

Nachfolgend das gesamte Match des Google Computers AlphaGo gegen Ke Jie.

Artificial Intelligence – AlphaGo hat eine eigene Kreativität und Intuition

Nachfolgend ein interessantes Video zum Thema Artificial Intelligence (AI) von Google’s DeepMind CEO Demis Hassabis.

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