Entdecken Sie, wie KI-Algorithmen unser Leben verändern, von der Autokorrektur bis zur nationalen Sicherheit. Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Arten von KI-Algorithmen und wie sie lernen.
KI-Algorithmen weisen einen Computer an, Entscheidungen zu treffen, eine Funktion auszuführen oder eine andere Aufgabe selbstständig zu erledigen. Diese Algorithmen steuern Werkzeuge, die wir täglich nutzen, wie Suchmaschinen, automatische Korrekturen oder Empfehlungen für Inhalte, die in einer Fernseh- oder Musik-Streaming-App vorgeschlagen werden.
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die verschiedenen Arten von KI-Algorithmen, wie sie lernen und wie sie unser Leben einfacher und effizienter machen.
Was sind KI-Algorithmen?
KI-Algorithmen geben der KI-Technologie Anweisungen, wie sie denken und auf Daten reagieren soll, und zwar in einer Weise, die unserer eigenen Informationsverarbeitung entspricht.
Ziel der Künstlichen Intelligenz ist es, Computer zu entwickeln, die Informationen verarbeiten und Entscheidungen treffen können, ohne dass der Mensch ihnen Anweisungen gibt. KI-Algorithmen stellen alle Anweisungen dar, die erforderlich sind, um auf die Daten zu reagieren, die der Maschine vorgelegt werden.
KI-Algorithmen versus menschliche Intelligenz
Um zu verstehen, wie Algorithmen der künstlichen Intelligenz funktionieren, muss man zunächst verstehen, wie die menschliche Intelligenz funktioniert. Stellen Sie sich vor, Sie möchten einen Obstsalat zubereiten. Zuerst müssen Sie in den Laden gehen, um Obst auszuwählen und zu kaufen. Dann bringen Sie es nach Hause, waschen es und schneiden es je nach Sorte. Schließlich wird alles in einer großen Schüssel vermischt. Dies ist ein Beispiel für einen grundlegenden Algorithmus zur Herstellung von Obstsalat.
In diesem einfachen Satz von Anweisungen setzen wir mehrere Sprünge des menschlichen Verständnisses voraus, die einen Computer fast sofort überfordern würden, wie z.B. die folgenden:
- Man weiß, in welchem Geschäft Obst verkauft wird.
- Sie wissen, welche Objekte von allen Objekten im Lebensmittelgeschäft „Obst“ sind.
- Sie wissen, wie man jede Frucht einzeln wäscht und verarbeitet und wie man Äpfel anders schneidet als Weintrauben.
Vielleicht verstehen Sie diese Konzepte, weil Sie ihnen begegnet sind und gelernt haben, in Systemen zu arbeiten.
Mit dieser Erfahrung könnten Sie in jede Stadt in den USA gehen und einen Obstsalat zubereiten, auch wenn der Lebensmittelladen, die Straßen und das Obst ein wenig anders aussehen.
Wie unser menschliches Denken sind auch KI-Algorithmen komplex genug, um ein differenzierteres Verständnis davon zu vermitteln, was die Anweisungen bedeuten und welche möglichen Reaktionen für das Ziel angemessen wären. Man könnte einen Algorithmus darauf trainieren, einen Obstsalat herzustellen, indem man ihm viele Bilder von Obst und Lebensmittelläden zeigt. Es braucht jedoch künstliche Intelligenz, damit der Computer ein völlig neues Bild sieht und versteht, ob es sich um einen Lebensmittelladen oder eine Bushaltestelle handelt.
Wofür werden KI-Algorithmen eingesetzt?
KI-Algorithmen werden in vielen verschiedenen Lebensbereichen eingesetzt. Einige Situationen, in denen Sie vielleicht schon einmal mit einem KI-Algorithmus zu tun hatten, sind folgende
- Suchmaschinen: Google, Bing und Yahoo verwenden alle KI-Algorithmen, um Informationen zu liefern, z. B. ähnliche Fragen, die andere gestellt haben.
- Digitale Assistenten: Wenn Sie Alexa, Siri oder Google bitten, etwas zu Ihrer Einkaufsliste hinzuzufügen oder einen Wecker zu stellen, interagieren Sie mit KI-Algorithmen.
- Autokorrektur: Die Autokorrektur auf Ihrem Telefon oder in Ihrem Textverarbeitungsprogramm könnte mit KI-Algorithmen arbeiten, aus Ihrem spezifischen Verhalten lernen und Informationen aus anderen Quellen wie Wörterbüchern abrufen.
- Virtueller Kundendienst: Automatisierte Chatbots für den Kundendienst können Kunden, die Hilfe bei der Nutzung einer Website oder der Arbeit mit einem Produkt benötigen, oft schneller und effizienter als ein Kundendienstmitarbeiter antworten.
KI-Algorithmen werden auch in der Industrie, in Behörden und sogar im Bereich der nationalen Sicherheit eingesetzt:
- Advanced Analytics: KI-Algorithmen können Unternehmen bei der prädiktiven Analyse, der Vorhersage und der Geschäftsüberwachung unterstützen. Diese Werkzeuge helfen Unternehmen zu verstehen, welche Ereignisse in der Zukunft auf der Grundlage vergangener Ereignisse wahrscheinlich eintreten werden.
- Finanzwesen: Finanzinstitute nutzen KI-Algorithmen, um Betrugserkennungssoftware zu betreiben, die verdächtig aussehende Transaktionen markiert und betrügerisch erscheinende Transaktionen ablehnt. KI-Algorithmen können auch einen Kreditkartenantrag bewerten oder ein Anlageportfolio erstellen.
- Gesundheitswesen: KI-Algorithmen können die Ergebnisse der Gesundheitsfürsorge verbessern. Beispielsweise können KI-Algorithmen Computertomographie-Bilder viel schneller auf Anomalien untersuchen als ein Arzt. KI-Algorithmen können auch dazu beitragen, dass Patienten individueller betreut werden, indem sie beispielsweise an die Einnahme von Medikamenten erinnert werden.
- Nationale Sicherheit: KI-Algorithmen könnten bei einigen oder vielen der Entscheidungen helfen, die amerikanische Kommandeure treffen müssen. Das Potenzial von KI-Algorithmen, die Kriegsführung, wie wir sie kennen, zu verändern, ist so groß, dass das US-Verteidigungsministerium einen Begriff dafür hat: Hyperkrieg.
Arten von KI-Algorithmen
Alle Anwendungen von KI-Algorithmen, die wir oben besprochen haben, basieren auf drei Hauptkategorien von KI-Algorithmen: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Reinforcement Learning. Eine vierte Kategorie, semi-supervised, kombiniert Elemente von überwachten und unüberwachten Lernalgorithmen. Zusammen bilden diese Arten von Algorithmen verschiedene Bereiche der künstlichen Intelligenz, wie z.B. maschinelles Lernen und Deep Learning.
- Überwachtes Lernen
Algorithmen des überwachten Lernens müssen von Menschen anhand von eindeutig identifizierten und kategorisierten Daten trainiert werden. Wenn ein Algorithmus des überwachten Lernens entsprechend trainiert wurde, kann er ähnliche Bilder ohne menschliches Eingreifen identifizieren. Zum Beispiel in einem E-Mail-Konto mit einem automatischen Spam-Ordner. Spam-Filter verwenden Algorithmen des maschinellen Lernens, die mit vielen Beispielen trainiert wurden, um vorherzusagen, in welchen Ordner Sie die E-Mail einsortieren würden.
Es gibt folgende Arten von Algorithmen des überwachten Lernens
Entscheidungsbaum:
Dies ist ein Diagramm mit einer Verzweigung, die alle möglichen Ergebnisse darstellt, wobei jede Verzweigung oder jeder Knoten einen anderen Kategorisierungstest darstellt.
Random Forest:
Ein Random Forest-Algorithmus verwendet viele Entscheidungsbäume, von denen jeder eine andere Eingabe testet. Er erstellt eine Vorhersage auf der Grundlage der kombinierten Ergebnisse aller Entscheidungsbäume.
Lineare Regression:
Als einer der grundlegendsten KI-Algorithmen trifft ein linearer Regressionsalgorithmus eine Vorhersage auf der Grundlage einer unabhängigen Variablen, die durch den Operator des Algorithmus bestimmt wird.
Beispielsweise kann die lineare Regression die Verkaufspreise von Häusern auf der Grundlage historischer Immobiliendaten aus der Umgebung und der einzelnen zum Verkauf stehenden Immobilie vorhersagen.
- Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen wird mit nicht kategorisierten und nicht beschrifteten Daten trainiert. Anstatt Anweisungen zur Kategorisierung der Daten zu folgen, sucht das unüberwachte Lernen nach Mustern und bestimmt, welche Kategorien und Tags die Daten enthalten sollten. Dies ermöglicht die Analyse von Rohdatensätzen und kann viel Zeit sparen. Es ist auch nützlich, wenn die zu analysierenden Daten keine eindeutigen Kategorien haben oder wenn die Kategorien schwer vorherzusagen sind. Beispiele hierfür sind
- K-means-Clustering: Ein K-means-Clustering-Algorithmus zielt darauf ab, Daten zu sortieren und zu kategorisieren. K bezieht sich auf die Anzahl der Gruppen, in die die Daten sortiert werden, und der Algorithmus liefert eine Mittelwertvariable für jede Kategorie.
- Gaussian Mixture Model: Ein Gaussian Mixture Model clustert Daten ähnlich wie ein K-means Cluster, jedoch mit einigen zusätzlichen Funktionen. Wenn Sie die Ergebnisse eines K-means-Clusters in einem Diagramm betrachten, würde jede zurückgegebene Variable den Mittelpunkt eines Datenkreises bilden. Ein Gaussian Mixture Model kann die Daten in komplexere Formen bringen, die grafisch dargestellt werden können.
- Semi-überwachtes Lernen
Wie der Name schon andeutet, werden beim semi-überwachten Lernen Datensätze verwendet, die sowohl beschriftete als auch unbeschriftete Daten enthalten. Die vom Benutzer bereitgestellten Labels helfen dem Algorithmus bei der Bestimmung der besten Methode für das Labeling der verbleibenden Daten. Diese Methode kombiniert die Genauigkeit des überwachten Lernens mit dem Vorteil des geringeren Trainingsaufwands des unüberwachten Lernens.
- K-Nächste Nachbarn (KNN): Dieser KI-Algorithmus klassifiziert Daten, indem er die nächstgelegenen Daten in einem Diagramm betrachtet und die Daten entsprechend ihrer Nähe zueinander in Kategorien einteilt.
- Verstärkungslernen
Beim Reinforcement Learning kann der Algorithmus selbst entscheiden, wie er die Aufgabe am besten löst. Er lernt durch ein komplexes Regelwerk, das die Arbeit des Algorithmus „belohnt“ oder „bestraft“. Dies ermöglicht eine Problemlösung durch Versuch und Irrtum. Diese Art von KI-Algorithmen ist am besten geeignet, wenn der beste Weg zur Lösung eines Problems nicht klar ist. Die Computerprogrammierer legen die Belohnungs- und Bestrafungsregeln fest, aber der Algorithmus entscheidet, wie er die Daten am besten verarbeitet.
- Neuronale Netze: Neuronale Netze „denken“ wie das menschliche Gehirn, sie empfangen und verarbeiten Informationen durch Schichten von Mustern. Neuronale Netze verwenden Verstärkungslernen, um den besten Ansatz für ein Problem zu ermitteln.
