Ob über Suchmaschinen, automatische Übersetzer, Sprachassistenten wie Google Assistant oder Alexa, Mähroboter oder Fahrassistenzsysteme für Autos – künstliche Intelligenz hat heute unseren Alltag durchdrungen.
Auch wenn wir noch weit von den hochentwickelten künstlichen Intelligenzen aus populären Science-Fiction-Werken entfernt sind, steckt die Welt der künstlichen Intelligenz voller Möglichkeiten, die unser tägliches Leben vereinfachen können, sei es im Privatleben oder in der Geschäftswelt. Doch was verbirgt sich hinter dem Begriff künstliche Intelligenz? Welche Formen der bestehenden künstlichen Intelligenz sind am weitesten verbreitet ? Und wie wird künstliche Intelligenz von MCA Concept genutzt, um Unternehmen besser zu dienen ?
Was ist künstliche Intelligenz ?
Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist definiert als eine Reihe von Theorien und Techniken, die darauf abzielen, einer Maschine die Fähigkeit zu verleihen, menschliche Intelligenz zu simulieren. Eine Maschine, die in der Lage ist, Probleme nach menschlichem Denken und menschlicher Logik zu lösen, wird im Allgemeinen als künstliche Intelligenz bezeichnet.
Die Forschung rund um die künstliche Intelligenz begann in den 1950er Jahren, als Forscher begannen, die Grenze zwischen Mensch und Maschine und die Möglichkeit, dass eine Maschine selbstständig denken kann, zu hinterfragen.
Das Studium der KI umfasst eine Reihe von Disziplinen wie Robotik, Statistik, Logik oder auch Neurobiologie.
Berühmte Algorithmen
Um zu funktionieren, stützt sich die künstliche Intelligenz auf mehr oder weniger hoch entwickelte Algorithmen. Ein Algorithmus besteht aus einer Folge von Anweisungen, die in einer bestimmten Reihenfolge gegeben werden, um eine Aufgabe automatisch zu erledigen. So sagt ein Algorithmus einer Maschine, wie sie ein ihr vorgelegtes Problem lösen soll, er ist das, was der Maschine die Verarbeitung von Daten ermöglicht.
Sicherlich haben Sie schon von Googles Algorithmusreihe gehört, mit der die Suchmaschine für jede Suchanfrage die relevanten Ergebnisse festlegt, die aus der vorhandenen Datenbank vorgeschlagen werden sollen.
Um das Konzept besser zu veranschaulichen, wird ein Algorithmus oft mit einem Kochrezept verwandt: Ein Rezept für Spaghetti Carbonara (Algorithmus) liefert beispielsweise die Schritte (Anweisungen), die befolgt werden müssen, um aus bestimmten Zutaten (Daten) ein Gericht aus Spaghetti Carbonara (Ergebnis) zu zaubern.
Verschiedene Ansätze für KI
Die KI-Forschung, die versucht, menschliche Intelligenz in einer Maschine nachzubilden, hat zwei verschiedene Ansätze hervorgebracht: die symbolische KI und die konnektionistische KI. Diese Ansätze basieren jeweils auf unterschiedlichen Methoden des menschlichen Lernens :
1) Lernen durch die Vermittlung von Wissen, d. h. von Kenntnissen, Regeln und Verfahren, was kurz als „Schulwissen“ bezeichnet wird.
Nehmen wir zum Beispiel ein Matheproblem: Man kann den Weg zur Lösung eines mathematischen Problems Schritt für Schritt einer anderen Person erklären, die dann weiß, wie sie das Problem lösen kann, ohne dass sie selbst das Problem berühren musste. Dieser Ansatz zielt darauf ab, das logische Denken des Menschen nachzuahmen (symbolische KI).
2) Lernen durch Experimentieren, Wissen, das man sich durch Beobachtung der Welt und durch Versuch und Irrtum bis zum Erfolg aneignet (konnektionistische KI).
Nehmen wir zum Beispiel das Schwimmenlernen: Es reicht nicht aus, jemandem zu erklären, wie man schwimmt, damit er diese Fähigkeit erworben hat, sondern er muss schwimmen, um schwimmen zu können.
Symbolische KI
Wie bereits erwähnt, versucht die symbolische KI, das logische Denken des Menschen nachzuahmen. Ein symbolisches KI-System wird also versuchen, eine ihm gestellte Aufgabe zu erfüllen, indem es einer vom Programmierer implementierten Liste expliziter Regeln folgt.
Diese Methode ist der Ursprung der sogenannten „Expertensysteme“, Werkzeuge, die darauf abzielen, das Denken und Wissen von Experten zu simulieren. Ein Expertensystem wird auf der Grundlage von Fakten und logischen Regeln, die ihm übermittelt wurden, Informationen ableiten.
Solche Werkzeuge können unter anderem im medizinischen Bereich eingesetzt werden, um eine Diagnose zu stellen. Beispielsweise kann er die Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient an einer bestimmten Krankheit leidet, aus den beobachteten Symptomen und den im Körper vorhandenen Anomalien ableiten, indem er die folgende Reihe von Regeln programmiert:“ wenn ein Patient Symptom X hat und sein Körper eine Anomalie Y aufweist, dann beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass er die Krankheit Z hat, N%. ».
Die Programmierung solcher Systeme ist ziemlich aufwendig, da mehr als hundert Regeln in das System eingegeben werden müssen. Außerdem funktionieren Expertensysteme zwar in sehr einfachen Situationen gut, können sich aber in einer realen Situation, in der es eine Fülle von Fakten und Regeln zu berücksichtigen gibt, schnell als unwirksam erweisen, da sie sehr viel Zeit benötigen, um alle möglichen Antworten zu analysieren.
Ein symbolisches KI-System wird durch Regeln eingeschränkt, die vom Programmierer explizit festgelegt werden. Denn er kann nur nach vordefinierten Szenarien handeln, folglich improvisiert er nicht.
Symbolische KI erweist sich in den Bereichen der Wissenschaft als nützlich, sind aber begrenzt, wenn es um Sprachverarbeitung oder Bilderkennung geht.
KI Connexionnist
Der konnektionistische Ansatz versucht eher, die menschliche Intelligenz in der Maschine zu simulieren, indem er ihr „das Lernen beibringt“. In diesem Fall lernen Algorithmen aus Beispielen, anstatt einfach nur bestimmte Anweisungen zur Lösung eines bestimmten Problems zu erhalten. Sie entwickeln ihre Fähigkeiten gewissermaßen selbstständig. Dies wird als Machine Learning bezeichnet, auf Deutsch maschinelles Lernen.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren :
1) Überwachtes Lernen : Eine große Menge an „Trainings“-Daten wird an den Algorithmus übermittelt, diese Daten werden mit Tags versehen, damit der Algorithmus weiß, worauf sie zutreffen. Dadurch kann der Algorithmus das zu lösende Problem verstehen: ein bestimmtes Element in den Daten, die er erhält, zu erkennen. Im Laufe der Zeit kann der Algorithmus ableiten, anhand welcher Merkmale das gekennzeichnete Element erkannt werden kann, und ist dann in der Lage, es in nicht gekennzeichneten Daten zu finden.
Der Algorithmus trainiert mit diesen Daten, bis er mit einer bestimmten Genauigkeit angeben kann, ob ein bestimmtes Element in einem Datensatz vorhanden ist oder nicht.
Nehmen wir als Beispiel einen Algorithmus zur Bilderkennung :
Ziel : Der Algorithmus muss in der Lage sein, zwischen einer Amsel und einem Huhn zu unterscheiden, damit er Fotografien dieser Vögel automatisch klassifizieren kann, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Lernverfahren : Eine Reihe von Bildern von Amseln und Hühnern, die zuvor beschriftet wurden, werden dem Algorithmus als Trainingsbasis gegeben. Die Maschine analysiert dann diese Bilder und lernt, die Unterscheidungsmerkmale von Amseln und Hühnern zu erkennen.
Wenn der Algorithmus später nicht gekennzeichnete Bilder analysiert, gibt der Programmierer dem Algorithmus ein Feedback, um ihm mitzuteilen, ob einige seiner Beobachtungen falsch sind, z. B. wenn ein Bild als Amsel kategorisiert wurde, obwohl es ein Huhn war.
Ergebnis : Der Algorithmus ist in der Lage, mit einer gewissen Genauigkeit automatisch zu erkennen, ob ein Bild eine Amsel oder ein Huhn enthält.nt un merle ou une poule avec un certain degré de précision.
2) Unüberwachtes Lernen : Eine große Menge an Trainingsdaten ohne zugehörige Labels wird dem Algorithmus vorgegeben. Dieser muss dann von sich aus die den Daten zugrunde liegenden Trends aufspüren, er wird die Daten nach gemeinsamen Merkmalen gruppieren.
3) Semi-überwachtes Lernen : Der Algorithmus erhält Trainingsdaten, die gekennzeichnete und nicht gekennzeichnete Daten mischen.
Deep learning
Deep Learning, auf Deutsch „tiefes Lernen“, ist das Ergebnis von Machine Learning. Es beruht auf künstlichen neuronalen Netzen, die den neuronalen Netzen im menschlichen Gehirn nachempfunden sind und verschiedene Algorithmen miteinander kombinieren. Mehrere Schichten von Neuronen werden übereinandergelegt und funktionieren mehr oder weniger wie ein Filter, indem sie von einer groben Analyse ausgehen, die mit jeder neuen Schicht verfeinert wird, bis ein genaues Ergebnis erreicht ist. Jede Schicht analysiert die von der vorherigen Schicht übertragenen Informationen.
Im Fall der Bilderkennung wird jede neuronale Schicht dafür verantwortlich sein, ein Merkmal des Elements zu identifizieren, das sie erkennen soll. Wenn das System beispielsweise einen Vogel identifizieren soll, wird eine Ebene das Bild nach einem Schnabel durchsuchen, eine andere nach Flügeln usw. Ein anderes Beispiel: Ein maschineller Übersetzer wird zunächst versuchen, die Buchstaben in einem präsentierten Satz zu erkennen, bevor er zur Analyse der Wörter übergeht usw. Die meisten maschinellen Übersetzer sind jedoch nicht in der Lage, die Buchstaben zu erkennen.
So können diese neuronalen Netze lernen, Strukturen in den Daten zu erkennen und Informationen zu klassifizieren. Sie verleihen Deep-Learning-Systemen fortgeschrittenere Fähigkeiten als Machine-Learning-Systemen. So sind Deep-Learning-Systeme in der Lage, komplexere Aufgaben zu bewältigen und größere Datenmengen zu analysieren, während Machine-Learning-Systeme dazu neigen, sich ab einer bestimmten Datenmenge nicht mehr zu verbessern.
Wie bereits erwähnt, sind Deep-Learning-Systeme besonders gut für Aufgaben wie Bilderkennung oder maschinelle Übersetzung geeignet. Aber auch für Fahrassistenzsysteme, personalisierte Empfehlungen auf Webseiten oder virtuelle Assistentensysteme. Es gibt sogar Algorithmen, die den Stil von Gemälden von Künstlern wie Van Gogh auf anderen Bildern nachbilden können, eine Technik, die als Stilübertragung oder neuronaler Stil bezeichnet wird.
Die Steigerung der Rechenleistung von Computern in den letzten Jahren sowie der Zugang zu massiven Datenmengen haben erheblich zur Entwicklung von KIs beigetragen, insbesondere bei der Bilderkennung. Algorithmen werden heute schneller von Maschinen verinnerlicht.
Und die Unternehmen in all dem ?
Aber, so werden Sie sich vielleicht fragen, was haben künstliche Intelligenz, Algorithmen und Unternehmensführung miteinander zu tun ? Künstliche Intelligenz, insbesondere symbolische KI, kann für Unternehmen nutzbar gemacht werden. Denn sie haben ihre Rolle bei der Optimierung von Prozessen innerhalb eines Unternehmens. Das sind Algorithmen, mit denen betriebliche Abläufe standardisiert und automatisiert werden können, z. B. das Erstellen einer Rechnung oder das Versenden einer Zahlungserinnerung. Die Software führt Aufgaben gemäß den Anweisungen aus, die von den Entwicklern programmiert wurden.
So entwickelten die Programmierer des MCA Concept-Teams eine Vielzahl von Algorithmen für die MCA Kale Business Software (und ihre Geschäftsvarianten), um Prozesse zu vereinfachen und redundante Aufgaben im Geschäftsbetrieb eines jeden Unternehmens zu automatisieren.
Diese auf symbolischer künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmen unterstützen Sie bei Ihren täglichen Aufgaben und verringern den Verwaltungsaufwand, der durch sich wiederholende, oft wenig komplexe, aber zeitraubende Aufgaben genährt wird.
Die Algorithmen ermöglichen es der MCA Kale-Software, diese Aufgaben effizient zu erledigen, indem sie Eingabe- oder Rechenfehler reduzieren, da sie genau den Anweisungen folgen, die ihnen gegeben wurden.
Diese Technologie der künstlichen Intelligenz ermöglicht es der Software außerdem, große Datenmengen für Geschäftsberichte und statistische Analysen im Handumdrehen auszuwerten. Was für einen Menschen tagelang dauern würde, erledigen Algorithmen im Handumdrehen.
Dank der Unterstützung durch Algorithmen bei zeitraubenden Aufgaben können Sie sich auf wertvollere Tätigkeiten konzentrieren.