Machine Learning

KI & Machine Learning – Die neuesten Trends

KI, also die künstliche Intelligenz, hat die Menschheit schon seit langer Zeit beflügelt. Viele Science-Fiction Filme, die sogar noch in Schwarz-Weiß entstanden, beschäftigten sich mit diesem Traum der Menschheit. Aber dieser Traum reicht wesentlich weiter zurück. Schon Leonardo da Vinci hat bereits versucht, intelligente Maschinen zu entwerfen.

Inzwischen macht die Digitalisierung es möglich, dass viele mechanische Abläufe, die früher von Menschen ausgeführt wurden, nun längst von Maschinen übernommen werden. Aber auch mentale Vorgänge und Prozesse werden heutzutage digital abgebildet. Das ist aber noch längst nicht alles, denn dank intelligenter Algorithmen bringen Hochleistungsrechner Ergebnisse hervor, die die Leistungsfähigkeit eines Menschen bei Weitem übertreffen.

Was bedeutet eigentlich Machine Learning?

Machine Learning ist zunächst einmal ein Oberbegriff. Dieser bezeichnet eine Klasse lernender Algorithmen. Diese Algorithmen sind dann in der Lage, aus ihren „Erfahrungen“ zu lernen. Im Grunde genommen funktionieren diese Abläufe genauso, oder doch zumindest ähnlich, wie das menschliche Lernen.

Der Mensch kann in wiederkehrenden Situationen auf seine bereits gemachten Erfahrungen zurückgreifen. Die Maschine macht das im Grunde ähnlich, denn sie lernt aus einer großen Zahl von Beispielfällen und abstrahiert daraus eine allgemeine Regel. Diese Erkenntnisse können dann nach einer Art Lernphase in der Folge auf reale Fälle angewandt werden. Die Erkennung von Kreditkartenbetrug ist beispielsweise einer der Bereiche für Machine-Learning-Algorithmen.

Machine Learning steht im Zentrum von vielen digitalen Veränderungen und ist damit eindeutig eine der Schlüsseltechnologien. Hier lernen die Systeme durch Erfahrungen. Die Erfahrungen sind in diesem Fall die verarbeiteten Datenmengen. In diesem Fall wird also dem System nichts beigebracht, sondern es lernt selbstständig.

Die Problemstellung entscheidet also letztlich darüber, welche Machine Learning-Algorithmen zur Anwendung kommen. Ein Consulting für Machine Learning ist hier die beste Unterstützung, um sichergehen zu können, welcher Machine Learning Algorithmus der passende ist.

Diese Trends zeichnen sich für die kommenden Jahre ab

Lupe

Lupe | © panthermedia.net /Faithie

Hard- und Software

Mehr und mehr stellen die ganz großen Giganten wie zum Beispiel Amazon, Microsoft oder Google sogenannte Software-Toolkits zur Verfügung, die mit KI-Funktionen ausgestattet sind. Diese Schnittstellen für die Anwendungsprogrammierung sorgen dafür, dass die Berechnungen an die großen Giganten ausgelagert werden. Als Folge dessen werden die Unternehmen, die diese Dienste nutzen, immer abhängiger.

Wo es Software gibt, muss es natürlich auch Hardware geben. Auch hierfür werden zeitgleich Toolkits entwickelt. Hierbei handelt es sich beispielsweise um sehende oder hörende Sensoren. Die sehenden Sensoren sind entweder für Objekterkennung oder auch für die 3D Bildverarbeitung zuständig. Die hörenden Sensoren dienen der Spracherkennung. So können zum Beispiel einzelne Bauteile so konfiguriert werden, dass diese dann zur Gesichts- und Produkterkennung eingesetzt werden können.

Die Trends in Sachen Methodik

In der Zukunft werden Algorithmen menschliches Lernen nachbilden können. Die Maschinen von morgen werden sicherlich mit einem inneren Antrieb ausgestattet sein. Dieser Antrieb ist mit der menschlichen Neugierde zu vergleichen. Das bedeutet, die Maschinen werden sozusagen neugierig und versuchen, eigene und neue Wege zur Problemlösung zu finden.

Die LSTM (Long-Term Short-Term Memory) werden dafür verantwortlich sein, dass die Netzwerke zunehmend eine Art Gedächtnis entwickeln. Dieses Gedächtnis kann dann auf Erlerntes zurückgreifen.

Neuronale Netze vs. Bayesian Networks

Neuronale Netze sind auf die Muster-Erkennung mit Massendaten trainiert. Ganz im Gegensatz dazu fragen die Bayesian Networks nach dem “warum”. Das bedeutet, die KI kann selber Schlüsse ziehen. So können sicherer Vorhersagen getroffen werden und ebenso werden die Wahrscheinlichkeiten erhöht. Ein Beispiel hierfür wäre die erhöhte Trefferquote bei der Bilderkennung.

Der Trend, Prognosen zu treffen

Als eine Art der Weiterentwicklung der Business Intelligence ist die künstliche Intelligenz zu sehen. Das maschinelle Lernen macht analytische Vorhersagen möglich, und zwar nicht ausschließlich durch das Zurückgreifen auf bestehende Daten, sondern vielmehr durch das Erkennen und von Mustern und Gesetzmäßigkeiten, um dadurch Prognosen treffen zu können

KI für die Cybersicherheit

Grade in der Cybersicherheit findet die KI immer mehr ihren Einsatz. Das bezieht sich sowohl auf den Angriff, als auch für die Verteidigung. Immerhin können auch neuronale Netze ausgetrickst werden. Die Eingaben in maschinelle Lernmodelle werden vom Angreifer so gestaltet, dass das Modell dann einen Fehler macht. Zu vergleichen ist dies im Grunde mit einer optischen Täuschung.

Quantencomputer

Mit dem Quantencomputer wird ein Meilenstein in der Informationsverarbeitung gesetzt werden. Bei der Exploration von riesigen Datenmengen können Quantencomputer helfen. So kann ein Quantenalgorithmus zur Suche in unsortierten Datenbanken eingesetzt werden.

Fazit

Insgesamt sind die Trends im Bereich künstliche Intelligenz sehr vielfältig. Die KI anwendbar zu machen, steht eindeutig im Vordergrund. Schließlich soll sie mehr und mehr ihren Platz in den Unternehmen finden. Die Rechenleistung ist nicht mehr das Limit der künstlichen Intelligenz, sondern viel eher die die Grundlagenforschung sowie die Übertragung in die Praxis.

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