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Teil 4, 6.1.2021 - KI Mengenlehre

Es gibt keine allgemeingültige Definition der Künstlichen Intelligenz, keine vorgeschriebene Nomenklatur, deren Nichtbeachtung Konsequenzen nach sich zöge. Man würde sich, schon um der leichteren Verständigung willen, Einheitlichkeit wünschen, aber selbst in den Naturwissenschaften sind nicht alle Begriffe weltweit übereinkommend und widerspruchsfrei festgelegt.

KI ist weitgehend ein schnell wachsendes Forschungsfeld. Inhalte ändern sich, Grenzen werden verschoben, aufgelöst und neue gesetzt. Es kann – nicht nur in der KI – viele Jahre dauern, bis sich herauskristallisiert, was sich als Konsens in ein Lehrbuch schreiben lässt.

Eine heute durchaus verbreitete Ansicht aber ordnet die drei grundlegenden und zurzeit wohl populärsten Schlagworte: die „KI“ selbst, „Maschinelles Lernen“ und „Deep Learning“.

KI als umfassender Begriff ist auf Maschinen implementierte Intelligenz, die einzelne Funktionen der mathematisch-logischen Intelligenz des Menschen imitiert (die emotionale und die soziale Intelligenz sind Maschinen verschlossen, vielleicht für immer). Es handelt sich hierbei um eine weiche KI-Definition, denn viele Methoden aus der Welt des althergebrachten Programmierens von Algorithmen bleiben eingeschlossen (was dazu führt, dass nicht überall, wo KI draufsteht, im engeren Sinn KI drin ist).

Als KI im engeren Sinn, manchmal schon heute als „klassische KI“ bezeichnet, anerkennt man das Maschinelle Lernen als Teilmenge der KI obiger „weicherer“ Definition. Das Deep Learning wiederum ist genau die Teilmenge des Maschinellen Lernens, die neuronale Netze verwendet.

Prof. Ralf Otte, Hochschullehrer für Industrieautomatisierung und KI an der Technischen Hochschule Ulm definiert (hier nur in Kurzfassung wiedergegeben): „Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die Erzeugung von Wissen aus Daten. … [Es] entsteht Wissen, das … verallgemeinert werden kann, um … unbekannte Daten zu bewerten. … Erzeugtes Wissen kann … durch künstliche neuronale Netzte (KNN) repräsentiert werden.“ Mit dem letzten Satz erklärt auch Prof. Otte Deep Learning als Teilmenge Maschinellen Lernens.

Die Abbildung zeigt „die Mengenlehre der KI“ und enthält zusätzliche, beschreibende Erklärungen.

KI_Mengenlehre

Wir haben jetzt die drei Begriffe klassifiziert – ohne viel verstanden zu haben. Denn wir haben nicht gesagt, was „Wissen“ sein soll und was „Intelligenz“. Und „neuronale Netze“? Dafür müssten wir tiefer in die Theorie einstiegen. Tun wir aber erst mal nicht. Wichtiger ist zu erfahren, was KI denn nun kann. Gibt es einen schnellen, praktischen Einstieg? Wir verraten ihn im nächsten Beitrag!

Tags: KI

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