KI-Software zum Erkennen von Zusammenhänge?

7 Antworten

KI ist zu weitaus überwiegenden Teilen Mathematik und Fleiss. Die erste Stufe ist die Datensammlung. Daraus erfolgt dann die Mustererkennung. Die Muster werden in eigentständigen Modellen gespeichert. Als nächstes werden Korrelationen über diese Muster gelegt. Das wird ad-absurdum getan. Aber aus Korrelationen werden dann erneut Muster gebildet, auf Basis derer dann auch Entscheidungen getroffen werden können. Mit beispielsweise tatsächlich bewiesenen soziologischen Parametern versucht man dann aus den Korrelationen tatsächliche Kausalitäten zu bilden. Die Bestätigung dieser Parameter wird zu anfang durch Menschen erledigt. Ab einem gewissen Grad der Übereinstimmung ist ein solches System dann in der Lage, selbst Vorschläge zu unterbreiten. Ab diesem Moment ist das System in der Lage, im hohen Masse autoamtisch zu funktionieren, wenn die Vorschläge keine Bestätigung mehr erfordern oder erhalten. Das ist zwar kein Lernen im eigentlichen Sinn, aber der Vorgang wird eben als Lernen bezeichnet.

Einen solchen Vorgang wenden wir bei der Typisierung grosser Dokumentenmengen an. Der Vorgang stammt aber aus der forensischen Computertechnik, bei der riesige Datenmengen durchforstet werden müssen.

Woher ich das weiß:Berufserfahrung

Es gibt keine KI, zumindest derzeit nicht.

Es gibt nur Algorithmen, die eine gewisse Aufgabe erfüllen. Einer KI kommen genetische Algorithmen oder neuronale Netzwerke am nächsten, Letztere können (unter Anderem) klar definierte Zusammenhänge erkennen, nachdem man es entsprechend trainiert hat.

Das heißt aber nicht, dass man ein neuronales Netz einfach Zusammenhänge suchen lassen kann. Man kann einarbeiten, welche Art von Zusammenhängen es erkennen kann (z.B. Gesichtszüge) und muss es lange mit sehr vielen Daten (z.B. Bilder und korrektes Ergebnis) trainieren, bevor es halbwegs zuverlässig erkennt, was es erkennen soll.

Um also das zu erreichen, was Du willst, müsstest Du für alle möglichen Dinge ein neuronales Netzwerk entwickeln und trainieren, Letzteres ist weit, weit aufwändiger.
Oder neuronale Netzwerke, die mit den Ergebnissen anderer neuronaler Netzwerke arbeiten können, auch kein einfaches Thema.

Woher ich das weiß:Beruf – C# Softwareentwickler seit 2013

Das klingt nach einer einfachen Korrelation. Die lässt sich mit den bekannten und verifizierbaren statistischen Methoden finden und dafür eine KI zu verwenden, wäre weniger zuverlässig.

KIs leiden unter dem fehlenden Verständnis des betrachteten Sachverhalts. Eine KI zum Steuern eines Autos wäre zuverlässiger, wenn sie eine Vorstellung davon hätte, was ein Mensch/Radfahrer/Hund oder ein Reh ist. Das alles in einen Topf zu werfen löst 99.9% der Aufgaben, die beim Fahren notwendig sind (drum herum fahren), aber ein Bruchteil der Probleme wird so schlecht gelöst, dass es Tote gibt.

KIs zur Bilderkennung lassen sich noch sehr leicht von unscheinbaren Pixel-Mustern täuschen und total in die Irre leiten. Das gilt für andere Aufgabengebiete genau so. Das Erkennen von Zusammenhängen ist sehr komplex und auch für Menschen nicht trivial. Wenn die KIs aber schon beim Erkennen eines Stopschildes oder eines fliegenden Flugzeuges mit wehenden Fahnen versagen, sind schwierige Aufgaben noch ferne Zukunftsträume.

Im wesentlichen Programmiert man die KI weniger sondern man lernt die KI ein. Im einfachsten Fall nämlich dem Training mit einem Trainingsset gibt man der KI Eingangsdaten vor und sagt was der Ausgang sein soll.

Das wird meistens bei Objekterkennung oder dergleichen gemacht. So kann man der KI zB Bildern von Häusern oder der Landschaft geben und der KI sagen, auf dem Bild ist ein Haus und auf dem Bild ist kein Haus. Die KI lernt dann auf einem Bild ein Haus zu erkennen.

Je Komplexer die Eingangsdaten desto komplizierter ist auch das Training, vor allem wenn die KI keine einfachen Ja oder Nein Fragen beantworten muss. Für Gewisse Dinge kann es zB auch von Vorteil sein mehrere KIs parallel arbeiten zu lassen.

Die KIs die du ansprichst bezeichnet man als Expertensysteme und da wirds dann schon recht Komplex, weil man auch die Eingangsdaten schon entsprechend aufwerten muss.

Das problem ist, dass man erst mal diese "Werte" in numerische Werte, also Zahlen umwandeln muss. Die kann man dann statistisch oder mit neuronalen Netzwerken/KI bearbeiten.

Aber wie soll man das machen? Wie drückt man Religion und ideologie in Zahlen aus?

Schau Dir mal den Youtubechannel "Codebullet" an, da hantiert der viel mit neuronalen netzwerken und KIs herum und man kann schön sehen was es da für Probleme gibt. Natürlich kommt bei Dir noch das problem hinzu Menschliche Ideale und Werte als Datenreihen darzustellen!

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