Das ist künstliche Intelligenz
- Teil 3 (N - Z)

Künstliche Intelligenz ist das wahrscheinlich wichtigste Thema unserer Zeit. Künstliche Intelligenz, oder kurz „KI“, ist wahrscheinlich wichtiger als Klimawandel, Nuklearwaffen und Terrorismus. Warum? Weil wir buchstäblich daran arbeiten, den nächsten großen Schritt der kosmischen Evolution zu erschaffen. Weil wir dabei sind, etwas womöglich intelligenteres als uns selbst zu erschaffen. Und Intelligenz ist es, die den Menschen die Welt formen lässt. Aber mehr zu Gefahren und Hoffnungen an anderer Stelle.  KI ist so wichtig, das viele Länder eine explizite Nationalstrategie dafür verfolgen.

Hier geht es um die Wichtigsten Begriffe rund um’s Thema künstliche Intelligenz. Diese Seite dient dem Überblick, dem Einstieg und dem Nachschlagen zu allem irgendwie KI-relevanten. Sie ist dein Startpunkt in dieses spannende Feld. Und da dieses Feld buchstäblich riesig und unübersichtlich ist, habe ich die Übersicht in 3 Teile geteilt. (Und weil meine Webseite mit soviel Inhalt nicht klarkommt)

Das hier ist Teil 3 von 3. Zu Teil 1, A-J geht es hier. Und zu Teil 2, K-M geht es hier. Viel Spaß!

Künstliche Intelligenz - Ein Wegweiser

Das Feld der künstlichen Intelligenz kann einem manchmal als undurchdringlicher Dschungel vorkommen. Wenn man das erste Mal davorsteht, kann es sein, dass man nur eine Wand sieht und sich auf der Stelle drehend denkt „nichts wie weg hier“.

Diese Situation möchte ich mit dieser Seite auflösen. Es gibt soweit ich das sagen kann keinen wirklich umfangreichen Beginnerleitfaden oder Übersichtsartikel abseits von Fachseiten im deutschsprachigen Raum. (Bitte schreib mir, sollte ich einen solchen übersehen!)

Um diesen Zustand zu beenden, habe ich die nachfolgenden Zeilen geschrieben. Ich hoffe sie dienen dir als Licht im Dunkel und als Wegweiser im Dschungel.

Um den Einstieg noch leichter zu machen habe ich dir einige hilfreiche Ressourcen direkt am Anfang vorangestellt. Wenn dir gefällt, was du liest, dann teile und empfehle diese Seite gern weiter und setz dir ein Lesezeichen zu ihr.

P.s.: Da in der Forschung und speziell im Gebiet der künstlichen Intelligenz Englisch die Sprache ist, auf die sich alle einigen können, führen viele der Links und Hinweise hier zu Quellen in Englisch. Bevor du dir jetzt sagst „Ich war perfekt vorbereitet und wollte nichts anderes als künstliche Intelligenz lernen, aber DAS ist zuviel!“ – für Google Chrome und andere Browser gibt es handliche Plugins, welche ganze Seiten per Mausklick übersetzen.

PDF: Wenn du dir diese Seite ausdrucken oder offline lesen möchtest, ist die PDF-Version wahrscheinlich deine beste Wahl. Du kannst sie hier herunterladen.

Die besten Ressourcen

Es gibt zum Thema künstliche Intelligenz mittlerweile bergeweise Material und Informationen. Egal ob Onlinekurse, Fachartikel, Tagungen oder Experimente, jeden Tag gibt es neues in diesem vor Spannung vibrierenden Gebiet. Daher habe ich mich dafür entschieden, zunächst etwas rauszuzoomen und nur sehr wenige, dafür aber besonders hilfreiche Informationsquellen in diese Seite mit aufzunehmen.

Diese habe ich an den Anfang gestellt, damit du nicht ewig scrollen must, aber dennoch direkt bei den Informationen bist.

Wenn du andere Ressourcen rund um die Themen Technologie etc. suchst, die findest du hier

Zum besseren Verständnis von Büchern nutze ich Exzerpte und zum Vorsondieren und komprimierten Auseinandersetzen mit der Materie die App Blinkist.

Jetzt aber genug von mir, AI here we go!

künstliche Intelligenz ABC

Was sollen wir vonkünstlicher Intelligenz halten?

Die Landkarte des Feldes künstliche Intelligenz.

Wie ich bereits auf meiner Seite zum Thema Technologie weiter ausgeführt habe, verdienen die Bücher von John Brockman eine Sonderstellung. Jedes der von ihm herausgegebenen Bücher ist ein Potpourri des Wissens.

Das Werk Was sollen wir von Künstlicher Intelligenz halten?“ ist dabei keine Ausnahme.

Viele renommierte Wissenschaftler und Denker haben hier Ihre Antworten und wertvollen Beiträge zum wahrscheinlich besten Überblick über die Weiten und Breiten der künstlichen Intelligenz eingebracht.

Das beste Werk für alle, die bereits ein wenig Vorahnung vom Thema künstliche Intelligenz haben (also im Bestfall nach den folgenden Zeilen) und jetzt einen wirklich breiten Überblick haben möchten.

Superintelligenz

Das Standardwerk im Bereich künstliche Intelligenz.

Nick Bostrom ist einer der klügsten Denker zum Thema KI der letzten Jahre. Er forscht und lehrt in Oxfort, ist Gründer des Future of Humanity Institutes und sitzt im Beirat des Future of Life Institutes. In Action sehen kannst du ihn zum Beispiel hier.

In diesem Buch beschreibt und diskutiert er die (wahrscheinlich) wichtigsten möglichen Szenarien eines „KI-Explosion“, stellt verschiedene „Charaktere“ von künstlicher Intelligenz vor und beschreibt den aktuellen Stand der Forschung. Einige dieser Schlüsselbegriffe folgen auch hier.

Außerdem sehr zu empfehlen ist das Buch wegen der Gegenüberstellung von menschlichen und KI- Eigenschaften!

 

Leben3.0

Was kommt nach dem biologischen Leben? Woran arbeiten wir da gerade?

Max Tegmark ist einer der weltweit renommiertesten Wissenschaftler zum Thema künstliche Intelligenz und unter anderem Mitgründer des Future of Life Institutes.

In diesem Buch beschreibt es nicht nur mögliche Szenarien, welche sich perfekt mit denen von Nick Bostrom verzahnen, sondern auch viel grundlegendere Dinge wie „Was ist Intelligenz?“, „Was ist Lernen?“ und „Was ist überhaupt ein Gedächtnis?“.

In Kurz: Mit dem Trivium der hier vorgestellten Bücher und dieser Seite bist du ziemlich gut auf künstliche Intelligenz vorbereitet.

 

KIStick

Der Plug and Play KI Stick von Intel.

Manche Themen sind wie Eltern die die ganze Nacht auf einen warten, weil man pünktlich daheim sein sollte, es aber aus unerfindlichen Gründen nicht vor 3 Uhr am Morgen bis nach Hause geschafft hat. Sie wirken als ob sie einen erschlagen, sobald man sie zu Gesicht bekommt.

Künstliche Intelligenz kann so ein Thema sein. Es ist oft nicht so einfach greifbar. Da Menschen zum verstehen aber gern Dinge in die Hand nehmen, drauf beißen und dran riechen, brauchen wir mehr als blanke Theorie.

Da hilft es sehr, wenn man einen USB-Stick hat der einem binnen weniger Sekunden eine Demonsrtation bieten kann. Quasi AI to go. (Ok, zumindest wenn man Computerwissenschaftler ist)

Wie das aussehen kann siehst du in diesem kleinen Video und in einem kurzen Artikel dazu.

Mehr zum Stick erfährst du auf der Webseite von Intel.

Das KI – ABC

KI ist ein wirklich großes Feld. Vor allem da alles rund um künstliche Intelligenz automatisch mit Intelligenzforschung, Mathematik, Technikfolgenabschätzung, Biologie, Neurologie, Informatik, Ingenieurwissenschaften und vielen weiteren Disziplinen zu tun hat.

Ich möchte mit dieser Seite ein wenig Licht ins Dunkel bringen und einen Platz zum immer wieder kommen schaffen.

Sie soll quasi als der Anker zum Thema künstliche Intelligenz im Internet dienen.

Und um das Ganze möglichst hirngerecht zu gestalten, beginnen wir mit einer Überblicks-Mindmap. Diese findest du rechts und gelangst beim Klick auf sie zur Version in voller Größe. Dort findest du die Einzelbäume auch in eigenen Mind-Maps näher erläutert.

Das darunterliegende TechRadar gibt einen Überblick aus einer anderen Richtung, ähnlich wie diese Infografik.

Noch ein Hinweis zur Nutzung dieser Seite: Ich ergänze und erweitere sie kontinuierlich, es lohnt sich also hier ein Lesezeichen zu setzen und ab und an wieder vorbeizuschauen.

Wenn ich deiner Meinung nach einen Begriff, Link oder andere sehr wichtige Information vergessen haben sollte, schreib mir bitte oder nutze meine kurze Umfrage!

Ich bin dankbar für jede qualitative Ergänzung!

Künstliche Intelligenz Übersichts Mind Map
Die Mindmaps von Gogeometry sind gut geeignet um sich einen ersten Überblick über das weite Feld der künstlichen Intelligenz zu verschaffen.
Envisioning AI
Das Technologieradar von Envisioning ist ein interessanter und unkonventioneller Startpunkt ins Feld der KI.

Inhaltsverzeichnis 

Neugier

Auch Maschinen wollen Klatsch und Tratsch.

Neugier: Da ist etwas unbekanntes, ich will wissen, was es ist.

Eine künstliche Intelligenz wird neugierig, indem ihr eine Belohnungsfunktion hinzugefügt wird. Damit wird die KI jedes Mal belohnt, wenn sie etwas neues (im Idealfall zielführendes) herausgefunden oder umgesetzt hat.

Und das funktioniert für künstliche Intelligenzen hervorragend, denn wenn ein Programm etwas kann, dann ist es immer und immer wieder Dinge zu wiederholen.

Eine Variante dieser Belohnungsfunktion ist die Belohnung für Überraschungen, also dafür, dass sich etwas anders entwickelt, als erwartet.

Neugier ist dabei auch die Grundlage für imitierendes Lernen, also die Adaption aus der Natur. Gut möglich das sich ein Roboter mit KI in nicht allzu ferner Zukunft einen Elefanten „anschaut“ und diesen dann nachahmt. Wie gesagt, spannende Zeiten. 

Stell dir vor, du sollst die Küche sauber machen. Allerdings hat deine Mutter alles komplett umgeräumt und du findest gerade gar nichts. Für jeden zielführenden neuen Schritt bekommst du einen Keks. Biomüll gefunden und rausgebracht – Keks. Jetzt bist du natürlich bestrebt, die Küche auf Vordermann zu bringen, denn wenn leckere Kekse warten, gibt es für dich kein Halten. Schön und gut. Eine Woche vergeht, Mama war wieder ein umordnender Wirbelwind und die Küchenbestückung wieder ein Tabula Rasa. Wieder winken Kekse und wieder freust du dich darauf. Doch diesmal ist es ein wenig anders. Diesmal bekommst du die Kekse immer dann, wenn etwas neues, sinnhaftes passiert. Du wirst jetzt also nicht nur dafür belohnt, die Küche sauber zu machen, sondern auch dafür, kontinuierlich neue Wege dafür zu finden. Damit bist du auch gleich für’s Bad und den Garten bereit.

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Die Künstliche Intelligenz Mini Mind Map - Neugier_klein
Diese Infografik und jede andere auf meiner Webseite kannst du in meinem Newsletter in voller Größe herunterladen.
Künstliche Intelligenz und aufgeräumte Küchen
Tipp: Buchweizen ist viel gesünder als Hafer!
KI steht nicht für KeksIntelligenz
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Neuroinformatik

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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Neuron

En Detail coming Soon.

Für jetzt nur so viel: Die Neuronen in unserem menschlichen Gehirn dienen als Vorbild für künstliche Neuronen als Grundlage für synthetische oder künstliche Intelligenz. Deshalb ist es sinnvoll, sich zunächst das biologische Vorbild anzuschauen, bevor man dann direkt mit dem künstlichen weitermacht.

Schön finde ich hierbei die beiden Ansätze aus Biologie und Psychologie der Spektrum die sich gegenseitig ergänzen und einen guten Startpunkt bilden.

Thanks again liebes Team der Spektrum!

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile oder in diesem sehr ausführlichen Buch zum menschlichen Gehirn.

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NeuronaleNetze

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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NeuromorphicEngineering

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

Eins aber schon mal vorweg: Neuromorphe Computer sind wesentlich energieeffizienter als klassische Computer und vielleicht sogar der nächste große Schritt nach Deep Learning im Bereich der künstlichen Intelligenz.

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OpenAI

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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Orakel

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile oder auf Seite 206 und folgenden Im Buch Superintelligenz von Nick Bostrom.

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BenjaminEidam.com künstliche Intelligenz Coming Soon
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Perzeptron

Was klingt wie ein Abführmittel für Ingenieure ist in Wahrheit ein sehr simples neuronales Netz.

Mehr dazu sofort in dieser spannenden Präsentation und den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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PolicyNetwork

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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Die Künstliche Intelligenz Mini Mind Map - Practopoesis_klein
Tanzend zur künstlichen Intelligenz
Practopoesis und Hunde

Practopoesis

Evolution im Wasserglas.

Practopoesis (practo = Handlung und poesis  = Schaffen) geht davon aus, dass Intelligenz und intelligente Adaption in 4 Schritten stattfindet:

1. Veränderung der DNA durch Anpassungen an Umwelt etc.

2. Langsame neuronale Adaption durch das Bilden und Verstärken von Neuronen, Axonen und Dendriten

3. Schnelle neuronale Adaption durch Veränderung der Schwellenwerte der Aktionspotenziale

4. Angepasste, neuronale Aktivität.

Was gerade wahrscheinlich im Besten Fall ein „Was zum…?!“ bei dir hervorruft, ist ausführlich und visuell ausgefeilt in diesem kleinen Video erläutert. (Sehr zu empfehlen!)

Stell dir vor, du möchtest unbedingt zur Tanzschule und tanzen lernen, weil es schon seit langem dein großer Traum ist. Direkt vor der Tanzschule aber ist ein großer, grimmiger Hund mit spitzen Zähnen und einem tiefen Knurren, der dich gar nicht mag. Schritt 1: Du stellst fest, dass die Umwelt (Der Hund) sich gerade negativ auf dein Vorhaben (zu tanzen) auswirkt. Schritt 2: Du stellst dies das erste, zweite und dritte Mal fest, und spätestens beim vierten Mal denkst du in Lösungen anstatt paralysiert wieder nach Hause zu rennen. Dein Hirn hat die Situation adaptiert. Schritt 3: Du siehst den Hund zum wiederholten Male, diesmal allerdings bist du vorbereitet. Du hast verschiedene Leckerlies mit und trägst für den Fall der Fälle eine sehr dicke Jacke. Nichts kann dich von deinem Traum abhalten! Schritt 4: Du gehst auf den Hund zu, streichelst ihn, er schleckt dir über’s Gesicht und du kannst endlich tanzen.

Auf künstliche Intelligenz übertragen bedeutet das, dass KI zwei Lernsysteme benötigt, ein langsames und ein schnelles. Das langsame bringt dem schnellen bei, wie es schnell lernt und das schnelle passt daraufhin das neuronale Netz an die aktuelle Situation an. Das passiert aktuell vor allem im KI-Kindergarten.

Nach dieser Theorie braucht es für eine KI auf dem Level menschlicher Intelligenz mindestens 20 Jahre (Bis sie quasi in die „Pubertät“ kommt), möglicherweise aber auch 100 Jahre oder mehr. Manche Kinder werden schnell erwachsen, manche körperlich Erwachsenen bleiben ewig Kind. Man kennt das vom Arbeitsplatz.

Den Erdenker der Practopoesis findest du hier und die ausführliche Publikation zum Thema hier.

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Quantencomputer

Der zu ungefähr 50% sichere Himmel für alle toten Katzen.

Quantencomputer rechnen und funktionieren mit Zwischenzuständen. Das heißt nicht nur mit 1 oder 0 wie klassische Computer, sondern simultan auch mit Überlagerungen von diesen.

Also statt „an“ und „aus“ zeitgleich auch „an/aus“ und „aus/an“.
Das funktioniert ähnlich wie in einer angeregten Diskussion mit einer leidenschaftlichen Frau. Da rechnet man zuweilen auch mit allem gleichzeitig und weiß vorher nicht was nachher rauskommt.

Das bedeutet das die relevante Rechen- und Speicherkapazität bei einem Quantencomputer nicht in seinen Einzelteilen, den Qubits liegt, sondern in den aus ihrer Kombination erwachsenden Eigenschaften. (Der so genannten „Superposition“)
So wie erst aus hunderten und tausenden Haferflocken ein am Morgen schmackhaftes Mahl wird.
Oder wie oft kaust du Einzelne Haferflocken?

Das Thema Quantencomputer, Quantenmechanik und Quantenphysik generell ist ein riesiges Thema für sich, hier nur so viel: Quantencomputer scheinen wie geschaffen zu sein für künstliche Intelligenz.

Egal ob bei der Suche nach Auffälligkeiten in riesigen Datenmengen, der Simulation von neuronalen Netzen mittels Matrizenalgebra oder in Verschlüsselungsverfahren, Quantencomputer sind einer der Pfeiler auf denen die nächste Wissensexplosion steht.

Die erste, die Quantenphysik mit künstlicher Intelligenz zusammengebracht hat, war Elizabeth Behrman in den frühen 1990er Jahren. Entwickelt hat sich daraus das quantenmaschinelle Lernen. Mehr dazu weiter unten.

Die großen Vorteile von Quantencomputern sind einerseits ihre Toleranz gegenüber unvollständigen oder unsicheren Daten und andererseits die exponentiell wachsende Rechen- und Speicherkapazität des Systems. (Mehr dazu in der nächsten Station weiter unten und in diesem interessanten Artikel)

Fun Fact: Laut einigen Schätzungen reichen 60 Qubits aus, um die gesamte Datenmenge zu kodieren, welche die Menschheit in einem Jahr produziert. (Stand 2018)

Stell dir vor du kommst nach einem langen Arbeitstag nach Hause. Der Briefträger ist auch da. Du hörst Stimmen und Gelächter aus dem Schlafzimmer. Du vermutest das undenkbare. Doch ob einer von beiden oder beide nackt oder angezogen sind, erfährst du erst, wenn du die Tür öffnest.

So lang die Tür geschlossen ist, sind beide nackt und angezogen zugleich.

Klingt verwirrend? Willkommen in der Welt der Quanten. Ob das jetzt gut oder schlecht für die Beziehung ist, kann ich allerdings auch nicht sagen.

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Die Künstliche Intelligenz Mini Mind Map - Quantencomputer_klein
Briefträger oder Ehefrau? Bis du nachschaust, sind es beide und keiner.
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RekurrenteNetze

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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Roko'sBasilisk

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile und im Beitrag von Antony Garrett Lisi auf Seite 54 im Buch „Was sollen wir von künstlicher Intelligenz halten?“ von John Brockman.

 

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Rückkopplungsschleife

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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Sakkaden

Wenn man den Blick nicht in die Ferne, sondern in Geschwindigkeit schweifen lässt.

Sakkaden sind schnelle, ruckartige Verschiebungen des Fokus um in wenig Zeit das Wichtigste zu erfassen. Wenn deine Augen beim Lesen von Wort zu Wort springen, dann nimmst du in Sakkaden wahr.

Bei einer KI reduziert das den Rechenaufwand, da sie nicht mehr alles, sondern in schneller Folge verschiedene Ausschnitte der Aufgabe anvisiert. Dies hilf zum Beispiel bei der Bilderkennung.

Stell dir vor, du kommst in einen Raum, indem du noch nie zuvor warst. Was fällt dir auf? Dir wird nicht als erstes die schöne Vasestuhlkerzenständertischtuchregenschirmwandgemäldeverzierung bewusst. Sondern du nimmst in rascher Folge die antike Vase, den schönen Kerzenständer aus Weißgold und das Wandgemälde mit dem irgendwie stimmungsaufhellenden Motiv wahr. Probier das mal aus!

 

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Die Künstliche Intelligenz Mini Mind Map - Sakkaden_klein
Sakkaden und Künstliche Intelligenz
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Sandbox

Der digitale Vorkoster.

En Detail coming Soon.

Eine von einer KI geschaffene virtuelle Umgebung, die so nah am Ziel ist, dass Bioupdates in Sicherheit ausprobiert werden können.

Angenommen du hast deinen Körper durch ein Hirnimplantat „aufrüsten“ lassen und möchtest nun wie Neo in der Matrix neues Lernen. Bevor du dir möglicherweise einen Virus ins Hirn lädst übernimmt die Sandbox den vorherigen Test.

*Die Idee der KI-Sandbox ist sicherlich nicht neu. Da ich sie jedoch noch nie zuvor gehört habe, habe ich Sie für mich im Rahmen eines Gastartikels zur Zukunft des Internets kurz ausgeführt.

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Semantik

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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SupervisedLearning

En Detail coming Soon.

In kurz: Supervised Learning oder überwachtes Lernen auf deutsch umfasst einen „Lehrer“, welcher die KI überwacht. Wie im echten Klassenzimmer gibt es dabei natürlich Unterschiede, welche in diesem kurzen Artikel gut zusammengefasst sind.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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SynaptischeKonsolidierung

Lernen ist die eine Hälfte. Merken ist die andere.

Wenn eine KI nicht über Ihre Schuhe fallen soll, nachdem sie einen Apfel geschält hat, braucht sie synthetische Dornenfortsätze. (Siehe katastrophales Vergessen)

Dabei geht es nicht um Rosenstiele, sondern um künstliche Synapsen, welche einmal gelerntes verfestigen und dieses somit nicht ständig überschrieben wird. Beim Menschen passiert dies vor allem im Schlaf.

Stell dir vor du backst einen zwanzig Meter hohen Kuchen. Während des Backens werden „Kuchen-Synapsen“ gebildet, um dir zu merken was du da gerade schmackhaftes gezaubert hast.  Drei Tage später möchtest du Kekse backen. Das kannst du ganz einfach, denn deine „Kuchen-Synapsen“ haben das Wissen um einige Teile des Backens noch gespeichert. Was lernen wir daraus? Backen macht Spaß!

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Künstliche Intelligenz und Rosen
Veilchen sind blau, Rosen sind rot. Synaptische Konsolidierung ist für KI's sehr gut.
Dieser Kuchen ist viel größer als er auf den ersten Blick aussieht. Na, möchtest du ein mannshohes Stück?
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Schwachekünstliche Intelligenz

Das künstliche Intelligenz-pendant zu „Do you even Lift?

En Detail coming Soon.

In kurz: Hier geht es nicht um Gewichte und Kraft, sondern um den Grad der Intelligenz in künstlichen Systemen.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

NächsteStation

Schwarmintelligenz

Wenn du doof bist, such dir eine Menschenmenge.

En Detail coming Soon.

In kurz: Die Masse ist bei vielen Dingen schlauer als der Einzelne. Das klappt im Tierreich genau so wie in Quizshows. Künstliche Intelligenzen nutzen kontinuierliche Updates von anderen Systemen um insgesamt schlauer zu werden. Wenn zum Beispiel 1.000 autonome Fahrzeuge unterwegs sind und jedes seine Daten mit den anderen teilt, lernt jedes Fahrzeug schneller und mehr. Willkommen bei Tesla Motors.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

NächsteStation

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StarkeKünstliche Intelligenz

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile, in diesem Artikel und auf Seite 28 der Spektrum kompakt Ausgabe 06.18.

NächsteStation

SynaptischeGewichtungen

En Detail coming Soon.

Wieder so ein Thema bei dem man zu Beginn mehr im menschlichen Gehirn als in der Schaltzentrale der KI ist. Beim Menschen sind sie relevant für Erinnerungen und Wissen. Bei künstlichen Intelligenzen in gewissem Maße auch.

Synaptische Gewichtungen sind, sehr stark vereinfacht und abstrahiert, so etwas wie Buchstaben an Flaschenzügen. Nur wenn alle Buchstaben auf der richtigen Höhe zueinander hängen und weder schief noch quer positioniert sind, kann man ein Wort oder einen Satz lesen. Die Summe der synaptischen Gewichtungen ist so etwas wie eine „Box“ voll mit Wissen.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile und auf Seite 27 der Spektrum kompakt Ausgabe 06.18.

NächsteStation

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Souverän

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile und auf Seite 210 und folgenden Im Buch Superintelligenz von Nick Bostrom.

NächsteStation

Szenarien

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile, auf Seite 224 und folgenden Im Buch Superintelligenz von Nick Bostrom und ab Seite 241 in Leben 3.0 von Max Tegmark.

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TuringTest

En Detail coming soon. Mehr in den nächsten Stationen.

Hier kannst du herausfinden, ob du herausfinden kannst, ob ein Mensch oder eine Maschine hinter dem stecken, was du da gerade siehst. Diese kleine PDF ist ein guter erster Einstieg zum Thema. Und natürlich hat Turing auch ein eigenes Institut.

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Die Künstliche Intelligenz Mini Mind Map - Transferlernen_klein
Transferlernen für künstliche Intelligenz
Auf zum Klavier!

Transferlernen

Einmal lernen, vielfach anwenden.

Transferlernen ist das Übertragen einer Lösung auf ein anderes Problem. Dies fällt den meisten künstlichen Intelligenzen noch ziemlich schwer. Erste Ansätze um dies zu ermöglichen sind progressive neuronale Netzwerke. Wenn du tiefer in diese Netzwerke eintauchen möchtest, findest du hier (Dissertation in PDF-Form) und hier (Auszug aus einer Vorlesung) mehr. (Geht direkt ziemlich tief)

Transferlernen benötigt neben der Fähigkeit einmal Gelerntes nicht sofort wieder zu überschreiben (Siehe katastrophales Vergessen) auch Flexibilität und die Fähigkeit zum Reflektieren. Und da sind KI’s aktuell noch nicht wirklich weit. Mehr dazu findest du auch in diesem Artikel der t3n.

Stell dir vor du lernst Gitarre spielen. Sobald du es hinreichend gut kannst, ist es egal, ob du am Strand improvisierst, im Rahmen eines Familienfestes Songs nachklimperst oder in einer Konzerthalle vor großem Publikum deine eigenen Tracks spielst. Transferlernen ermöglicht dir darüber hinaus auch einfacher andere Instrumente wie zum Beispiel das Klavier zu lernen. Warum? Weil du bereits ein Musikgefühl bekommen, Freude am Spielen gewinnen und vielleicht sogar Notenlesen gelernt hast.

NächsteStation

TopDown

Der Sherlock Holmes der Lernverfahren.

Per Top-down-Verfahren lernt eine künstliche Intelligenz anhand weniger Beispiele, bezieht aber bereits vorhandenes Wissen in den Lernprozess ein.

Oder in kurz: Mit Top Down nutzt die KI vorhandenes Wissen um neue Dinge zu lernen. Die bayessche Modellierung ist zum Beispiel ein Top-down-Verfahren.

Soweit wir wissen, lernen kleine Kinder ähnlich zu diesem Verfahren.

Stell dir vor, du weißt was ein Ball ist (Siehe Bottom Up), weißt was Klima ist und hast eine Vorstellung von Geographie. Wenn du jetzt herausfinden möchtest, was ein Planet ist und wie er funktioniert, wirst du dir das sehr schnell erschließen können.

NächsteStation

Die Künstliche Intelligenz Mini Mind Map - Das Top Down Verfahren_klein
Per Top Down der künstlichen Intelligenz Planeten beibringen
Die Künstliche Intelligenz Mini Mind Map - Unüberwachtes Lernen_klein
Künstliche Intelligenz und Do it Yourself- Holzskulpturen
Wie lange brauchst du, um diese drei Stücke zu schaffen?

UnüberwachtesLernen

Die Do it Yourself Methode.

Unüberwachtes Lernen / unsupervised learning ist eine Form des Lernens via Bottom-Up-Verfahren. Dabei lernt die künstliche Intelligenz ohne „Lehrer“ indem sie von selbst Muster erkennt und definiert. Die KI erschließt sich also Informationen vollkommen allein. So zum Beispiel als eine KI nur mit Hilfe von YouTube Videos herausgefunden hat, was Katzen sind oder wie man kocht.

Stell dir vor, du bekommst die Aufgabe aus einem Stück Holz eine Skulptur zu formen. Ohne das du je zuvor Erfahrung mit der Holzbearbeitung gesammelt hast. Du bekommst die Aufgabe und danach wirst du in der Werkstatt allein gelassen.

Du beginnst also hier zu sägen, dort zu bohren, und ein Klotz sieht besser aus als der nächste. Das ganze machst du Dutzende, vielleicht hunderte Male hintereinander. Am Ende hast du vollkommen allein eine schöne Holzskulptur gefertigt. Und hast nebenbei gleich noch die Holzbearbeitung gelernt.

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Unterschiede

En Detail coming Soon.

Mir geht es hier vor allem um die physikalischen, also messbaren Unterschiede zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz.

Es gibt aber natürlich auch noch eine Vielzahl weiterer Unterschiede. Bei der Betrachtung dieser wird es schnell philosophisch. Daher dazu später ausführlicher mehr.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile und Seite 89 und folgenden Im Buch Superintelligenz von Nick Bostrom.

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VerstärkendesLernen

Die Gladiatorenkämpfe der künstliche Intelligenz.

Beim verstärkenden Lernen / reinforcement learning stehen zwei KI’s im Wettbewerb miteinander. Die Idee des Verlierers wird dabei gelöscht. Das geht auch in weniger digital-martialisch, indem statt der Löschung der Idee einfach Plus- und Minuspunkte vergeben werden. Quasi die Castingshow im maschinellen Lernen.

Dieses, auch bestärkendes Lernen genannte Verfahren nutzt also extrinisische Motivation (Jemand anders meckert oder lobt) anstelle von intrinisischer Motivation (Ich find gut was ich mache oder auch nicht) um künstliche Intelligenzen zu trainieren.

Damit kann man sogar Neugier programmieren.

Machen wir es an einem Beispiel: Die künstliche Intelligenz soll ein Bild malen.

KI 1, nennen wir sie Kai, zeichnet dabei das Bild. KI 2, nennen wir sie Robert, bewertet das gezeichnete Bild und sagt entweder es ist gut oder es fliegt in den virtuellen Müllcontainer. Basierend auf dem Feedback von Robert bekommt Kai ein stetig besseres „Gefühl“ (ich bin mir auch nicht sicher ob man von Gefühlen bei künstlichen Intelligenzen sprechen sollte, aber der Einfachheit halber machen wir’s mal) wie er bessere Bilder „malen“ (and again) kann. Somit wird durch das gnadenlose do-or-die Training von Robert Kai immer und immer besser im „zeichnen“ (ich weiß was du sagen willst) von Bildern.

In Action kannst du das ganze hier sehr gut sehen.

Ein weniger abstraktes Beispiel: Erinnerst du dich noch, wie du als Kind dein Zimmer aufräumen durfest? Wenn deine Mutter hereinkam und es nicht ordentlich genug war durfest du nochmal von vorn anfangen. Oder im Bestfall weitermachen und nur verfeinern bis sie wieder reinkam und so weiter.

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Die Künstliche Intelligenz Mini Mind Map - Verstärkendes Lernen_klein
Künstliche Intelligenz und reinforcement learning
Verstärkendes Lernen von künstlicher Intelligenz
Ist das schon gut genug aufgeräumt?
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Vierte Kränkungder Menschheit

En Detail coming Soon.

In kurz: Die Menschheit dachte bisher, dass sie entweder kosmologisch, biologisch, psychologisch oder im Bereich der Kreativität die Spitze des Eisbergs ist.

Wie Galileo Galilei schon sagte: Tja, Pech gehabt.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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VirtuelleWesen

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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Vorurteile

Garbage in, Garbage out.

Künstliche Intelligenzen entwickeln Vorurteile basierend auf den Ihnen gegebenen Daten und Ihren Algorithmen, welche diese verarbeiten.

En Detail dazu mehr später, soviel schon vorweg: Vielleicht können wir (maschinelle) Vorurteile auch durch Mittelung relativierenOder direkt in den Ausgangsdaten vermeiden, wie IBM es gerade versucht.

Mehr dazu wie immer in den nächsten Stationen.

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WaltzBinaire

En Doming Soon.

Hier kannst du einer Maschine zusehen, wie sie sich selbst bewusst wird. (Oder zumindest damit anfängt)

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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Watson

En Detail coming Soon.

IBM’s Watson war eine Zeit lang DAS Vorzeigeprodukt im Bereich künstliche Intelligenz. Zumindest nach außen. Wie sich herausstellte, war es vor allem sehr gutes Marketing, hinter vorgehaltener Hand wurde das ganze weit kritischer gesehen.

Wie der aktuelle Stand der Dinge ist, kann ich gerade nicht beurteilen.

Ansonsten mehr dazu sofort wie gewohnt in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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Werkzeug

Coming Soon.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile und auf Seite 214 und folgenden in Superintelligenz. (Wie gesagt, dieses Buch ist einer der Verständnispfeiler zum Thema)

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BenjaminEidam.com künstliche Intelligenz Coming Soon

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Werte

En Detail coming Soon.

In kurz: Den besten Einstieg in das Thema künstliche Intelligenz und Werte findest du in dieser PDF.

In lang: Ich werde wahrscheinlich einen zweistündigen Podcast aufnehmen, um mich diesem Brocken anzunäheren. Let’s see.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile und auf Seite 260 ff. in, wer hätte es gedacht, Superintelligenz von Nick Bostrom.

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Word toVec

En Detail coming Soon.

Gute Quellen zum Start sind dieser Post und diese Seite.

Mehr dazu sofort in den nächsten Stationen direkt unter dieser Zeile.

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Zeitachse

Wie sehen die wahrscheinlichsten Entwicklungen in den nächsten Jahren und Jahrzehnten aus? Eine Idee kann der Abschnitt Szenarien bieten, ansonsten sind Big History, die 10.000 Year Clock und die Long Now Foundation.

Mehr in den nächsten Stationen und beim nächsten Update.

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