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Künstliche Intelligenz, Logik

Die 21. Reise und die künstliche Intelligenz

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Littering im Weltraum ist nicht erst seit Elon Musks Starlink-Programm ein Thema und aktuell werden verschiedene Methoden zur Reinigung des zunehmend vermüllten Weltraums rund um unserer Erde diskutiert. Die Aufgabe ist nicht einfach, weil – aufgrund des zweiten Hauptsatzes, nämlich der unausweichlichen Entropiezunahme – jede Vermüllung die Tendenz hat, exponentiell zuzunehmen. Wenn eines der Tausenden von Schrottteilen im Weltraum von einem anderen Schrottteil getroffen wird, entstehen aus dem einen getroffenen Stück viele neue, mit irrer Geschwindigkeit herumfliegende Teile. Das Weltraumvermüllung ist also ein Selbstläufer mit zunehmend exponentieller Tendenz.

Aber kennen wir dieses Problem nicht schon lange? In den 60-er Jahren hatte der polnische Schriftsteller Stanislaw Lem bereits darüber geschrieben. Ich holte deshalb seine Zusammenstellung der Reisen des Kosmonauten Ijon Tichys hervor. In der 21. seiner Reisen trifft dieser auf einen vermüllten Planeten. Tichy, der weitgereiste Kosmonaut, schreibt:

«Jede Zivilisation, die in der technischen Phase steckt, beginnt allmählich in den Abfällen zu versinken, die ihr gewaltige Sorgen bereiten.»

Des weiteren beschreibt Tichy, wie deshalb die Abfälle in den Weltraum rund um den Planeten entsorgt werden, dort aber neue Probleme bereiten, was Folgen hat, die auch Kosmonaut Tichy zu spüren bekommt.

Doch die 21. Reise hat es aus noch ganz anderen Gründen in sich. Das Hauptthema dieser Reise ist – wie bei vielen Geschichten von Stanislaw Lem – die künstliche Intelligenz.

Tichy trifft auf dem jetzt gereinigten Planeten nicht nur auf eine weitere unliebsame Folge des zweiten Hauptsatzes (nämlich eine entartete Biogenetik), sondern auch auf einen Mönchsorden, der aus Robotern besteht. Diese Robotor diskutieren mit Tichy über die Bedingungen und Folgen ihrer künstlichen Intelligenz. So sagt z.B. der Roboterprior über die Beweiskraft von Algorithmen:

«Die Logik ist ein Werkzeug» erwiderte der Prior, «und aus einem Werkzeug resultiert nichts. Es muss einen Schaft und eine lenkende Hand haben.» (S. 272, Lem)

Ich selber bewegte mich – ohne dass mir der Zusammenhang und die mögliche Beeinflussung meiner Gedanken durch Stanislaw Lem bewusst war – ganz auf den Spuren von Lems Roboter-Priors und schrieb:

«Eine Instanz (Intelligenz) […]  muss zwecks Beurteilung der Daten den Bezug zwischen den Daten und dem Beurteilungsziel herstellen. Diese Aufgabe ist immer an eine Instanz mit einer bestimmten Absicht gebunden.» (Straub 2021, S. 64-65)

Lem hat bereits vor 50 Jahren  formuliert, was meines Erachtens den prinzipiellen Unterschied zwischen einer Werkzeug-Intelligenz und einer belebten (d.h. biologischen) Intelligenz ausmacht – nämlich die Absicht, welche die Logik lenkt. Bei der Maschine fehlt sie, bzw. wird sie von aussen (von wem?) eingebeben. Die menschliche Intelligenz hingegen kann – wenn wir keine Roboter sein wollen – ihre Ziele selber bestimmen. Sie besteht in den Worten von Lems Prior nicht nur aus der Logik, welche von der lenkenden Hand geführt wird, sondern beinhaltet die lenkende Hand mit.

Als Konsequenz dieser Überlegung folgt für mich bezüglich KI:

Wenn wir uns der technischen Möglichkeiten der KI bedienen (und weshalb sollten wir nicht?), dann sollten wir immer auch berücksichtigen, nach welchem Ziel unsere Algorithmen ausgerichtet sind.

Literatur

  • Lem, S. (1971) Sterntagebücher, Frankfurt am Main, Suhrkamp, 1978.
  • Straub, HR. (2021) Wie die künstliche Intelligenz zur Intelligenz kommt, St. Gallen, ZIM-Verlag.
  • Nowotny, H. (2021) In AI we Trust, Power, Illusion and Control of Predictive Algorithms, Cambridge/Medford, Polity Press.
Künstliche Intelligenz

Künstliche und natürliche Intelligenz: Der Unterschied

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Was ist wirkliche Intelligenz? 

Paradoxerweise hilft uns der Erfolg der künstlichen Intelligenz, essenzielle Bedingungen für die echte Intelligenz zu erkennen. Wenn wir nämlich akzeptieren, dass die künstliche Intelligenz an Grenzen stösst und im Vergleich zur echten klar erkennbare Mängel aufweist – und genau das haben wir ja in den Vorbeiträgen erkannt und beschrieben –, dann zeigen uns die Beschreibungen nicht nur, was bei der künstlichen Intelligenz fehlt, sondern auch, was die echte Intelligenz der künstlichen voraus hat. Wir lernen also etwas ganz Entscheidendes zum Thema natürliche Intelligenz.

Was haben wir erkannt? Was sind die essentiellen Unterschiede? Meines Erachtens sind es zwei Eigenschaften, durch die sich echte Intelligenz gegenüber künstlicher auszeichnet:

Die echte Intelligenz
– funktioniert auch in offenen Systemen,
– zeichnet sich durch eine bewusste Absicht aus.

Schach und Go sind geschlossene Systeme

Im Beitrag ‹Jassen und Schach› haben wir das Paradox untersucht, dass das Jass-Spiel für uns Menschen weniger Intelligenz zu erfordern scheint als Schach, für künstliche Intelligenz ist es aber genau umgekehrt. Im Schach und GO schlägt uns der Computer, beim Jassen hingegen haben wir durchaus eine Chance.

Weshalb ist das so? – Der Grund liegt in der Geschlossenheit des Schachspiels. Die Geschlossenheit bedeutet, dass nichts geschieht, was nicht vorgesehen ist. Alle Spielregeln sind klar definiert. Die Zahl der Felder und der Figuren, die Anfangspositionen und Spielmöglichkeiten der Figuren, wer wann zieht und wer wann warum gewonnen hat; all dies ist eindeutig festgesetzt. Und alle Regeln sind explizit; was nicht definiert ist, spielt keine Rolle: Wie der König ausschaut? Egal, wichtig ist nur, dass es einen König gibt und dass er für den Sieg matt zu setzen ist, im Notfall reicht, um den König zu symbolisieren, ein Papierfetzchen mit einem ‹K› darauf.

Solche geschlossenen Systeme können mathematisch klar beschrieben werden, und sie sind deterministisch. Natürlich braucht es Intelligenz, um zu siegen, doch diese Intelligenz kann völlig mechanisch sein, eben eine künstliche Intelligenz.

Mustererkennung: Offenes oder geschlossenes System?

Anders sieht es beim Typus Mustererkennung aus, wenn z.B. auf Bildern bestimmte Gegenstände und ihre Eigenschaften erkannt werden müssen. Hier ist das System im Prinzip offen, denn es können nicht nur Bilder mit ganz neuen Eigenschaften von aussen eingebracht werden, sondern auch die entscheidenden Eigenschaften, die erkannt werden müssen, können variieren. Die Situation ist also nicht so einfach, klar definiert und geschlossen wie bei Schach und GO. Ist das nun ein geschlossenes System?

Nein, ist es nicht. Während bei Schach die Spielregeln einen abschliessenden Grenzzaun um die Möglichkeiten und Ziele legen, muss ein solcher Sicherheitszaun aktiv um die Mustererkennung gelegt werden. Der Zweck ist, dabei die Vielfalt der Muster in einer klaren Verteilung zu organisieren. Das können nur Menschen. Sie bewerten den Lernkorpus, der möglichst viele Musterbeispiele erfasst, und jedes Beispiel wird von den Experten entsprechend der gewünschten Unterscheidung zugeordnet. Dieser bewertete Lernkorpus nimmt dann die Rolle der Spielregeln des Schachs ein und er bestimmt, wie ein neuer Input bewertet wird. Mit anderen Worten: Der bewertete Lernkorpus enthält das relevante Wissen, d.h. die Regeln, nach denen ein bisher unbekannter Input bewertet wird. Er entspricht dem Regelwerk des Schachs.

Das KI-System für eine Mustererkennung ist in diesem Sinn offen, wenn der Lernkorpus noch nicht einbezogen ist, mit dem bewerteten Korpus jedoch wird ein solches System ein geschlossenes. Genauso wie das Schachprogramm durch die Spielregeln klare Grenzen hat, bekommt auch die Mustererkennung ein klares Korsett, das letztlich das Outcome deterministisch definiert. Sobald die Bewertung erfolgt ist, kann eine rein mechanische Intelligenz das Verhalten innerhalb der getroffenen Grenzen optimieren – und dies letztlich in einem Perfektionsgrad, der mir als Mensch nie möglich sein wird.

Wer aber bestimmt den Inhalt des Lernkorpus, der das Mustererkennungsprogramm zu einem (technisch) geschlossenen System macht? Es sind immer menschliche Experten, die die Musterinputs bewerten. Der Mensch also macht die im Prinzip offene Aufgabe der Mustererkennung mittels des von ihm bewerteten Korpus zu einer geschlossenen Aufgabe, die ein mechanischer Algorithmus lösen kann.

In beiden Fällen – dem primär geschlossenen Spielprogramm (Schach und Go), wie auch dem sekundär geschlossenen Mustererkennungsprogramm – findet der Algorithmus eine geschlossene Situation vor; und das ist die Voraussetzung dafür, dass eine künstliche, d.h. mechanische Intelligenz überhaupt funktionieren kann.

Fazit 1:
Die KI-Algorithmen können nur in geschlossenen Räumen arbeiten.

Bei der Mustererkennung liefert der von Menschen geschaffene Lernkorpus diesen geschlossenen Raum.

Fazit 2:
Echte Intelligenz funktioniert auch in offenen Situationen.

Gibt es Intelligenz ohne Absicht?

Warum kann die künstliche Intelligenz im offenen Raum ohne Bewertungen von aussen nicht funktionieren? Weil die Bewertungen von aussen erst die Resultate der künstlichen Intelligenz ermöglichen. Und die Bewertungen können nicht mechanisch (algorithmisch) von der KI gegeben werden, sondern haben stets mit den An- und Absichten der Bewerter zu tun.

Neben der Unterscheidung zwischen offenen und geschlossenen Systemen, kann uns die Analyse von KI-Systemen somit noch mehr über die wirkliche Intelligenz zeigen. Künstliche und natürliche Intelligenz unterscheiden sich nämlich auch darin, wie weit bei ihnen für ihre Entscheidungen die jeweilige Absicht eine Rolle spielt.

Bei Schachprogrammen ist das Ziel klar, der gegnerische König soll schachmatt gesetzt werden. Das Ziel, das die Bewertung der Züge bestimmt, nämlich die Absicht zu siegen, muss nicht vom Programm selber mühsam erkannt werden, sondern ist von vornherein gegeben.

Auch bei der Mustererkennung ist die Rolle der Bewertungsabsicht entscheidend, denn welche Arten von Mustern sollen überhaupt unterschieden werden? Fremde Panzer versus eigene Panzer? Radpanzer versus Kettenpanzer? Funktionsfähige versus defekte? Alle diese Unterscheidungen machen Sinn, die KI muss aber anhand des Korpus auf ein bestimmtes Ziel, auf eine bestimmte Absicht eingestellt und justiert werden. Ist der Korpus einmal in einer bestimmten Richtung bewertet, kann nicht plötzlich ein anderes Merkmal daraus abgeleitet werden.

Wie beim Schachprogramm ist die künstliche Intelligenz nicht imstande, das Ziel selbständig herauszufinden, beim Schachprogramm versteht sich das Ziel (Schachmatt) von selber, bei der Mustererkennung müssen sich die beteiligten Bewerter über das Ziel (fremde/eigene, Rad-/Kettenpanzer) vorgängig einig sein. In beiden Fällen kommen Ziel und Absicht von aussen.

Natürliche Intelligenz hingegen kann sich selber darüber klar werden, was wichtig und was unwichtig ist und welche Ziele sie verfolgt. Die aktive Absicht ist m.E. eine unverzichtbare Eigenschaft der natürlichen Intelligenz und kann nicht künstlich konstruiert werden.

Fazit 3:
Im Gegensatz zur künstlichen zeichnet sich die natürliche Intelligenz dadurch aus, dass sie die eigenen Absichten beurteilen und bewusst ausrichten kann.

Dies ist ein Beitrag zum Thema künstliche Intelligenz. Weitere Beiträge finden Sie über die Übersichtsseite zum Thema KI.

Künstliche Intelligenz

Wo in der künstlichen Intelligenz steckt nun die Intelligenz?

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Ganz kurz: Die Intelligenz steckt immer ausserhalb.

a) Regelbasierte Systeme

Die Regeln und Algorithmen dieser Systeme – Typ A1 und A2 – werden von Menschen erstellt und niemand wird einem Taschenrechner wirkliche Intelligenz zubilligen. Das Gleiche gilt auch für alle anderen, noch so raffinierten regelbasierten Systeme. Die Regeln werden von Menschen gebaut.

b) Konventionelle korpusbasierte Systeme (Mustererkennung)

Diese Systeme (Typ B1) verwenden immer einen bewerteten Korpus, also eine Datensammlung, die bereits bewertet worden ist  (Details). Die Bewertung entscheidet, nach welchen Zielen jeder einzelne Korpuseintrag klassifiziert wird und die Klassifizierung stellt dann das wirkliche Wissen im Korpus dar.

Die Klassierung ist aber nicht aus den Daten des Korpus selber ableitbar, sondern erfolgt immer von ausserhalb. Und nicht nur die Zuweisung eines Dateneintrags zu einer Klasse ist nur von aussen durchführbar, auch die Klassen selber sind nicht durch die Daten des Korpus determiniert, sondern werden von aussen – letztlich von Menschen – vorgegeben.

Die Intelligenz bei diesen Systemen steckt immer in der Bewertung des Datenpools, d.h. der Zuteilung der Datenobjekte zu vorgegebenen Klassen, und diese erfolgt von aussen durch Menschen. Das neuronale Netz, das dabei entsteht, weiss nicht, wie das menschliche Hirn die dafür nötigen Bewertungen gefunden hat.

c) Suchmaschinen

Diese (Typ B2) stellen einen Sonderfall der korpusbasierten Systeme dar und basieren auf der Tatsache, dass viele Menschen eine bestimmte Suchmaschinen benützen und mit ihren Klicks entscheiden, welche Internetlinks den Suchbegriffen zugeordnet werden können. Die Suchmaschinen mitteln am Ende nur, welche Spuren die vielen Benutzer mit ihrem eigenen Kontextwissen und ihren jeweiligen Absichten gelegt haben. Ohne die menschlichen Gehirne der bisherigen Suchmaschinenbenutzer wüssten die Suchmaschinen nicht, wohin sie zeigen sollten.

d) Spielprogramme (Schach, Go, usw.) / Deep Learning

Hier wird es interessant, denn diese Programme (Typ B3) brauchen im Gegensatz zu den anderen korpusbasierten Systemen keinen Menschen, der von aussen den Korpus (bestehend aus den Zügen bereits gespielter Partien) beurteilt. Verfügen diese Systeme also über eine eigenständige Intelligenz?

Wie die Programme zur Mustererkennung (b) und die Suchmaschinen (c) verfügt das Go-Programm über einen Korpus, der in diesem Fall die Züge der gespielten Testpartien enthält. Der Unterschied zu klassischen KI-Systemen besteht nun darin, dass die Bewertung des Korpus (d.h. der Spielzüge) bereits durch den Spielerfolg in der betreffenden Partie definiert ist. Es braucht also keinen Menschen, der fremde von eigenen Panzern unterscheiden muss und dadurch die Vorlage für das neuronale Netz liefert. Der Spielerfolg kann von der Maschine, d.h. dem Algorithmus, selber direkt erkannt werden, ein Mensch ist dafür nicht nötig.

Bei klassischen KI-Systemen ist dies nicht der Fall, und es braucht unbedingt einen Menschen, der die einzelnen Korpuseinträge bewertet. Dazu kommt, dass das Kriterium der Bewertung nicht wie bei Go eindeutig gegeben ist. Panzerbilder können z.B. ganz unterschiedlich kategorisiert werden (Radpanzer/Kettenpanzer, beschädigte/unbeschädigte Panzer, Panzer in Städten/Feldern, auf Farbbildern/Schwarzweiss-Bildern etc.). Dies öffnet die Interpretationsmöglichkeiten für die Bewertung beliebig. Eine automatische Zuweisung ist aus all diesen Gründen bei klassischen KI-System nicht möglich, und es braucht immer die Bewertung des Lernkorpus durch menschliche Experten.

Bei Schach und Go ist dies gerade nicht nötig. Denn Schach und Go sind künstlich konstruierte und völlig geschlossene Systeme und deshalb in der Tat von vornherein vollständig determiniert. Das Spielfeld, die Spielregeln und das Spielziel – und damit auch die Bewertung der einzelnen Züge – sind automatisch gegeben. Deshalb braucht es keine zusätzliche Intelligenz, sondern ein Automatismus kann innerhalb des vorgegebenen, geschlossenen Settings Testpartien mit sich selber spielen und das vorgegebene Ziel so immer besser erreichen, bis er besser ist als jeder Mensch.

Bei Aufgaben, die sich nicht in einem künstlichen Spielraum, sondern in der Realität stellen, sind die erlaubten Züge und die Ziele aber nicht vollständig definiert und der Strategie-Raum bleibt offen. Eine Automatik wie Deep Learning ist in offenen, d.h. realen Situationen nicht anwendbar.

In der Praxis braucht es selbstverständlich eine beträchtliche Intelligenz, um den Sieg in Go und anderen Spielen zu programmieren und wir dürfen die Intelligenz der Ingenieuren von Google durchaus dafür bewundern, doch ist es eben wieder ihre menschliche Intelligenz, die sie die Programme entwickeln lässt, und nicht eine Intelligenz, die die von ihnen konstruierten Programme selbständig entwickeln könnten.

Fazit

KI-Systeme können sehr eindrücklich und sehr nützlich sein, sie verfügen aber nie über eigene Intelligenz.

Dies ist ein Beitrag zum Thema künstliche Intelligenz.

Künstliche Intelligenz

Menupunkt: Künstliche Intelligenz

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Ist KI gefährlich oder nützlich?

Diese Frage wird aktuell ausgiebig diskutiert. Es soll hier nicht darum gehen, wohlbekannte Meinungen zu wiederholen, sondern darum, Grundlagen der Technologie zu nennen, die Ihnen bisher ziemlich sicher unbekannt sind. Oder wissen Sie, woher die KI ihre Intelligenz hat?

Ich arbeite seit einem Vierteljahrhundert mit «intelligenten» Informatiksystemen und wundere mich vor allem darüber, dass wir der künstliche Intelligenz überhaupt eine eigenständige Intelligenz zubilligen. Genau die hat sie nämlich nicht. Ihre Intelligenz kommt stets von Menschen, welche die Daten nicht nur liefern, sondern sie auch bewerten müssen, bevor die KI sie verwenden kann. Trotzdem überrascht die KI mit einer immensen Leistungsfähigkeit und sinnvollen Anwendungen in den unterschiedlichsten Gebieten. Wie macht sie das?

2019 habe ich hier eine Blogserie zum Thema begonnen, zu der Sie unten eine Übersicht sehen. 2021 habe ich dann die Beiträge in einem Buch zusammengefasst, mit dem Titel ‹Wie die künstliche Intelligenz zur Intelligenz kommt›

Hier folgen die Blogbeiträge:

Regelbasiert oder korpusbasiert?

Die Computerintelligenz verfügt über zwei grundlegend verschiedene Methoden: Sie kann entweder auf Regeln oder auf einer Datensammlung (=Korpus) beruhen. Im Einstiegsbeitrag stelle ich sie mit zwei charakteristischen Anekdoten vor:

Bezüglich Erfolg haben die korpusbasierten Systeme die regelbasierten offensichtlich überflügelt:

Die regelbasierten Systeme hatten es schwieriger. Was sind ihre Herausforderungen? Wie können sie ihre Schwächen überwinden? Und wo steckt bei ihnen die Intelligenz?

Zurück zu den korpusbasierten Systemen. Wie sind sie aufgebaut? Wie wird ihr Korpus zusammengestellt und bewertet? Was hat es mit dem neuronalen Netz auf sich? Und was sind die natürlichen Grenzen der korpusbasierten Systeme?

Als nächstes beschäftigen wir uns mit Suchmaschinen, die ebenfalls korpusbasierte Systeme sind. Wie gelangen sie zu ihren Vorschlägen? Wo sind ihre Grenzen und Gefahren? Weshalb entstehen z.B. zwingend Blasen?

Kann ein Programm lernen, ohne dass ein Mensch ihm gute Ratschläge zuflüstert? Mit Deep Learning scheint das zu klappen. Um zu verstehen, was dabei passiert, vergleichen wir zuerst ein einfaches Kartenspiel mit Schach: Was braucht mehr Intelligenz? Überraschend wird klar, dass für den Computer Schach das einfachere Spiel ist.

An den Rahmenbedingungen von Go und Schach erkennen wir, unter welchen Voraussetzungen Deep Learning funktioniert.

Im anschliessenden Beitrag gebe ich einen systematischen Überblick über die mir bekannten KI-Arten, skizziere kurz ihren jeweiligen Aufbau und die Unterschiede in ihrer Funktionsweise.

Wo steckt nun die Intelligenz?

Die angestellten Überlegungen lassen erkennen, was die natürliche Intelligenz gegenüber der künstlichen auszeichnet:

Ihre Leistungsfähigkeit zeigt die KI nur, wenn die Aufgabenstellung klar und einfach ist. Sobald die Fragestellung komplex wird, versagen sie. Oder sie flunkern, indem sie schöne Sätze, die sich in ihrem Datenschatz finden, so anordnen, dass es intelligent klingt (ChatGPT, LaMDA). Sie arbeiten nicht mit Logik, sondern mit Statistik, also mit Wahrscheinlichkeit. Aber ist das Wahr-Scheinliche auch immer das Wahre?

Die Schwächen folgen zwingend aus dem Konstruktionsprinzip der KI. Damit befassen sich weitere Beiträge:

 

Künstliche Intelligenz

Übersicht über die KI-Systeme

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Alle bis jetzt untersuchten Systeme, inkl. Deep Learning, lassen sich in ihrem Kern auf zwei Methoden zurückführen, die regel- und die korpusbasierte. Dies gilt auch für die bisher nicht besprochenen Systeme, nämlich den einfachen Automaten und die hybriden Systeme. Letztere kombinieren die beiden Herangehensweisen.

Wenn wir diese Varianten integrieren, gelangen wir zur folgenden Übersicht:

A: Regelbasierte Systeme

Regelbasierte Systeme basieren auf Rechenregeln. Bei diesen Regeln handelt es sich immer um ‹IF-THEN› Befehle, also um Anweisungen, die einem bestimmten Input ein bestimmtes Ergebnis zuweisen. Diese Systeme sind immer deterministisch, d.h. ein bestimmter Input führt immer zum gleichen Resultat. Ebenfalls sind diese Systeme immer explizit, d.h. es gibt keine Vorgänge, die nicht sichtbar gemacht werden können und das System ist – mindestens im Prinzip – immer vollständig durchschaubar. Regelbasierte Systeme können allerdings recht komplex werden.

A1: Einfacher Automat (Typ Taschenrechner)
Einfacher Automat
Abb. 1: Einfacher Automat

Regeln werden auch als Algorithmen («Algo» in Abb. 1) bezeichnet. Selbstverständlich können mit einfachen Automaten auch sehr komplexe Berechnungen durchgeführt werden und Input und Output (Resultat) müssen nicht Zahlen sein. Der einfache Automat zeichnet sich vor den anderen Systemen dadurch aus, dass er keine spezielle Wissensbasis und keinen Korpus braucht, sondern mit wenigen Rechenregeln auskommt.

Vielleicht würden Sie den Taschenrechner nicht als KI-System bezeichnen, doch die Unterschiede zu den höher entwickelten Systemen bis hin zum Deep Learning sind nur gradueller Natur – bzw. von genau der Art, wie sie hier auf dieser Seite beschrieben werden. Komplexe Rechenleistungen erscheinen uns schnell einmal als intelligent, besonders dann, wenn wir sie mit unseren menschlichen Gehirnen nicht so einfach nachvollziehen können. Das gilt bereits für einfache Rechenoperationen wie Divisionen und Wurzelziehen, bei denen wir schnell an unsere Grenzen stossen. Gesichtserkennung erscheint uns hingegen vergleichsweise einfach, weil wir das meist auch ohne Computer ganz gut können. Übrigens gehört Mühlespielen auch in die Kategorie A1, es braucht zwar eine gewisse Intelligenz, um es zu spielen, aber es ist vollständig und einfach mit einem KI-Programm vom Typ A1 beherrschbar.

A2: Wissensbasiertes System
Erstellen Wissensbasis
Abb. 2: Erstellen einer Wissensbasis

Diese Systeme unterscheiden sich von einfachen Automaten dadurch, dass ein Teil ihrer Regeln in einer Wissensbasis ausgelagert ist. Abb. 2 weist darauf hin, dass diese Wissensbasis von einem Menschen aufgebaut wird; Abb. 3 zeigt, wie sie angewendet wird. Die Intelligenz steckt in den Regeln, sie kommt vom Menschen – bei der Anwendung reicht dann die Wissensbasis allein.

Anwenden eines wissensbasierten Systems
Abb. 3: Anwenden eines wissensbasierten Systems

Die Inferenzmaschine («IM» in Abb. 2 und 3) entspricht den Algorithmen der einfachen Automaten in Abb. 1. Im Prinzip handelt es sich bei den Algorithmen, der Inferenzmaschine und den Regeln der Wissensbasen immer um Regeln, also um explizite ‹IF-THEN›- Anweisungen. Diese können allerdings unterschiedlich komplex verwoben und verschachtelt sein. Sie können sich auf Zahlen oder auf Begriffe beziehen.

Die Regeln in der Wissensbasis sind nun den Regeln der Inferenzmaschine untergeordnet. Letztere kontrollieren den Fluss der Interpretation, d.h. sie entscheiden, welche Regeln der Wissensbasis anzuwenden und wie sie auszuführen sind. Die Regeln der Inferenzmaschine sind das eigentliche Programm, das vom Computer gelesen und ausgeführt wird. Die Regeln der Wissensbasis hingegen werden vom Computer nicht direkt, sondern indirekt über die Anweisungen der Inferenzmaschine ausgeführt. Es handelt sich also um eine Verschachtelung – wie sie im Übrigen typisch für die Befehle (Software) in einem Computer sind. Auch die Regeln der Inferenzmaschine werden ja nicht direkt ausgeführt, sondern von tieferen Regeln gelesen, bis hinunter zur Maschinensprache im Kern (Kernel) des Rechners. Im Prinzip sind aber die Regeln der Wissensbasis genauso Rechenregeln wie die Regeln der Inferenzmaschine, nur eben in einer ‹höheren› Programmiersprache. Diese zeichnet sich vorteilhafterweise dadurch aus, dass sie für die Domain-Experten, d.h. für die menschlichen Fachexperten, besonders einfach und sicher les- und handhabbar ist.

Bezüglich des in der Inferenzmaschine verwendeten Logiksystems unterscheiden wir regelbasierte Systeme

– mit statischer Logik (Typ Ontologien / Semantic Web),
– mit dynamischer Logik (Typ Begriffsmoleküle).

Siehe dazu den Beitrag ‹Die drei Neuerung der regelbasierte KI›.

B: Korpusbasierte Systeme

Korpusbasierte Systeme werden in drei Schritten erstellt (Abb. 4). Im ersten Schritt wird ein möglichst grosser Korpus gesammelt. Die Sammlung enthält keine Regeln, sondern Daten. Regeln wären Anweisungen, die Daten des Korpus hingegen sind keine Anweisungen; es handelt sich um reine Datensammlungen, Texte, Bilder, Spielverläufe, etc.

Erstellen eines korpusbasierten Systems
Abb. 4: Erstellen eines korpusbasierten Systems

Diese Daten müssen nun – im zweiten Schritt – bewertet werden. In der Regel macht das ein Mensch.

Im dritten Schritt wird ein sogenanntes neuronales Netz auf Basis des bewerteten Korpus trainiert. Das neuronale Netz ist im Gegensatz zum Datenkorpus wieder eine Regelsammlung, wie es die Wissensbasis der regelbasierten Systeme (Typ A) ist. Im Unterschied zu diesen wird das neuronale Netz aber nicht von einem Menschen trainiert, sondern vom bewerteten Korpus. Das neuronale Netz ist – im Gegensatz zur Wissensbasis – nicht explizit, d.h. nicht so ohne Weiteres einsehbar.

Anwenden eines korpusbasierten Systems
Abb. 5: Anwenden eines korpusbasierten Systems

Bei der Anwendung kommt das neuronale Netz wie das regelbasierte nun ganz ohne Menschen aus. Es braucht nicht einmal mehr den Korpus. Alles Wissen steckt in den Algorithmen des neuronalen Netzes. Zudem ist das neuronale Netz durchaus in der Lage, auch schlecht strukturierten Inhalt, z.B. Pixelhaufen (Bilder) zu interpretieren, bei denen regelbasierte Systeme (Typ B) ganz schnell an ihre Grenzen stossen. Im Gegensatz zu diesen sind die korpusbasierten Systeme aber weniger erfolgreich, was komplexen Output betrifft, d.h. die Zahl der möglichen Output-Resultate darf nicht zu gross sein, da sonst die Trefferschärfe des Systems leidet. Am besten geeignet sind binäre Outputs vom Typ ‹eigener/fremder Panzer› (siehe Vorbeitrag) oder ‹männlicher/weiblicher Autor› bei der Bewertung von Twitter-Texten.

Drei Untertypen der korpusbasierten KI

Die drei Untertypen unterscheiden sich dadurch, wer die Bewertung des Korpus durchführt.

Die drei Typen der korpusbasierten Systeme

Abb. 6: Die drei Typen der korpusbasierten Systeme

B1: Typ Mustererkennung

Diesen Typ (oberes System in Abb. 6) habe ich im «Panzerbeispiel» beschrieben. Die Bewertung des Korpus erfolgt dabei durch einen menschlichen Experten.

B2: Typ Suchmaschine

Siehe mittleres Schema in Abb. 6. Bei diesem Typ erfolgt die Bewertung des Korpus durch die Kunden. Ein solches System ist im Beitrag Suchmaschine beschrieben.

B3: Typ Deep Learning

Bei diesem Typ (unterstes System in Abb. 6) ist im Gegensatz zu den oberen kein Mensch nötig, um das neuronale Netz zu bewerten. Die Bewertung ergibt sich allein durch den Spielverlauf. Dass Deep Learning aber nur unter sehr restriktiven Bedingungen möglich ist, wird im Beitrag Spiele und Intelligenz erläutert.

C: Hybride Systeme

Selbstverständlich können die oben genannten Methoden (A1 und A2, B1 bis B3) in der Praxis auch verbunden werden.

So kann z.B. ein System zur Gesichtsidentifikation so funktionieren, dass ein korpusbasiertes System des Typs B1 in den Bildern einer Überwachungskamera Gesichter als solche erkennt und in den Gesichtern die entscheidenden Formen von Augen, Mund usw. Anschliessend errechnet ein regelbasiertes System des Typs A2 aus den von System  B1 markierten Punkten die Grössenverhältnisse von Augen, Nasen, Mund etc., die ein individuelles Gesicht auszeichnen. Durch eine solche Kombination von korpus- und regelbasiertem System können auf den Bildern individuelle Gesichter erkannt werden. Der erste Schritt wäre für ein System A2 nicht möglich, der zweite Schritt für ein System B1 viel zu kompliziert und ungenau. Ein Hybrid macht es möglich.

Im Folgebeitrag beantworte ich die Frage, wo in all diesen Systemen nun die Intelligenz steckt. Aber vermutlich haben Sie die Antwort längst selbst erkannt.

Dies ist ein Beitrag zum Thema künstliche Intelligenz.

Künstliche Intelligenz, Logik

Spiele und Intelligenz (2): Deep Learning

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Go und Schach

Das asiatische Go-Spiel hat viele Ähnlichkeiten mit Schach und ist dabei gleichzeitig einfacher und raffinierter. Das heisst:

Gleich wie Schach:
– Brettspiel → klar definiertes Spielfeld
– Zwei Spieler (mehr würde die Komplexität sofort erhöhen)
– Eindeutig definierte Spielmöglichkeiten der Figuren (klare Regeln)
– Die Spieler ziehen abwechselnd (klare Zeitschiene)
– Keine versteckten Informationen (wie etwa beim Jassen)
– Klares Ziel (Wer am Schluss das grössere Gebiet besetzt, gewinnt)

Bei Go einfacher:
– Nur ein Typus Spielfigur/Steine (Bei Schach: König, Dame, etc.)

Bei Go komplexer/aufwendiger:
– Go hat das leicht grössere Spielfeld.
– Die grössere Anzahl Felder und Steine führt zu etwas mehr Rechenaufwand.
– Trotz sehr einfachen Grundelementen hat Go eine ausgesprochen raffinierte Spielanlage.

Zusammenfassung

Die Unterschiede zwischen Go und Schach sind verglichen mit den Gemeinsamkeiten minimal. Insbesondere sind auch für Go die stark einschränkenden Vorbedingungen a) bis d)  erfüllt, die es einem Algorithmus erlauben, die Aufgabe in Angriff zu nehmen:

a) klar definiertes Spielfeld
b) klar definierte Spielregeln
c) klar definierter Spielablauf
d) klares Spielziel

(siehe auch Vorbeitrag)

Go und Deep Learning

Google hat die besten menschlichen Go-Spieler besiegt. Der Sieg wurde durch einen Typus KI erreicht, der als Deep Learning bezeichnet wird. Manche Leute denken, dass damit sei bewiesen, dass ein Computer – d.h. eine Maschine – wirklich intelligent sein könne. Schauen wir deshalb genauer, wie Google das angestellt hat.

Regel- oder korpusbasiert – oder ein neues, drittes System?

Die Strategien der bekannten KI-Programme sind entweder regel- oder korpusbasiert. In den Vorbeiträgen haben wir uns gefragt, wo die Intelligenz bei diesen beiden Strategien herkommt und wir haben gesehen, dass die Intelligenz bei der regelbasierten KI von menschlichen Experten in das System hinein gegeben wird, indem sie die Regeln bauen. Bei der korpusbasierten KI sind ebenfalls Menschen nötig, denn alle Einträge in den Korpus müssen eine Bewertung (z.B. eigener/fremder Panzer) bekommen, und diese Bewertung lässt sich immer auf Menschen zurückführen, auch wenn das nicht immer sofort ersichtlich ist.

Wie aber sieht das nun bei Deep Learning aus? Offensichtlich sind hier keine Menschen mehr nötig, um konkrete Bewertungen – bei Go bezüglich der Siegeschancen der Spielzüge – abzugeben, sondern es reicht, dass das Programm gegen sich selber spielt und dabei selbstständig herausfindet, welche Züge die erfolgreichsten waren. Dabei ist Deep Learning NICHT auf menschliche Intelligenz angewiesen und erweist sich – bei Schach und Go – sogar der menschlichen Intelligenz überlegen. Wie funktioniert das?

Deep Learning ist korpusbasiert

Zweifellos haben die Ingenieure von Google einen phantastischen Job gemacht. Während bei konventionellen korpusbasierten Anwendungen die Daten des Korpus mühsam zusammengesucht werden müssen, ist das beim Go-Programm ganz einfach: Die Ingenieure lassen den Computer einfach gegen sich selber spielen und jedes Spiel ist ein Eintrag im Korpus. Es müssen nicht mehr mühsam Daten im Internet oder anderswo gesucht werden, sondern der Computer kann den Korpus sehr einfach und schnell in beliebiger Grösse selber generieren. Das Deep Learning für Go bleibt zwar wie die Programme zu Mustererkennung weiterhin auf einen Korpus angewiesen, doch dieser lässt sich sehr viel einfacher – und vor allem automatisch – zusammenstellen.

Doch es kommt für das Deep Learning noch besser: Neben der einfacheren Erstellung des Korpus gibt es einen weiteren Vorteil: Es braucht überhaupt keine menschlichen Experten mehr, um unter den vielen zu einem bestimmten Zeitpunkt möglichen Spielzügen den besten herauszufinden. Wie funktioniert das? Wie kann Deep Learning ganz ohne menschliche Intelligenz intelligente Schlüsse ziehen? Das ist schon erstaunlich. Bei näherem Hinsehen wird aber klar, weshalb das in der Tat so ist.

Die Bewertung der Korpuseinträge

Der Unterschied liegt in der Bewertung der Korpuseinträge. Sehen wir dazu noch einmal unser Panzerbeispiel an. Sein Korpus besteht aus Bildern von Panzern, und ein menschlicher Experte muss jedes Bild danach beurteilen, ob es einen eigenen oder fremden Panzer darstellt. Dazu braucht es – wie dargestellt – menschliche Experten. Auch bei unserem zweiten Beispiel, der Suchmaschine, beurteilen menschliche Anwender, nämlich die Kunden, ob der im Korpus vorgeschlagene Link auf eine Website zum eingegebenen Suchausdruck passt. Beide Arten von KI kommen nicht ohne menschliche Intelligenz aus.

Bei Deep Learning ist das jedoch wirklich anders. Hier braucht es keine zusätzliche Intelligenz, um den Korpus, d.h. die einzelnen Züge der vielen Spielverläufe, die bei den Go-Testspielen entstehen, zu bewerten. Die Bewertung ergibt sich automatisch aus dem Spiel selber, denn es kommt nur darauf an, ob das Spiel gewonnen wird oder nicht. Das weiss der Korpus aber selber, da er ja den ganzen Spielverlauf bis zum Schluss hin registriert hat. Jeder Spielverlauf im Korpus hat somit seine Bewertung automatisch mit dabei – eine Bewertung durch Menschen erübrigt sich.

Natürliche Grenzen des Deep Learning

Durch das oben Gesagte lassen sich aber auch die Bedingungen erkennen, unter denen Deep Learning überhaupt möglich ist: Damit Spielverlauf und Bewertung klar sind, dürfen keine Überraschungen auftreten. Mehrdeutige Situationen und unkontrollierbare Einflüsse von aussen sind verboten. Damit alles fehlerfrei kalkulierbar bleibt, braucht es zwingend:

1. Ein geschlossenes System

Dies ist durch die Eigenschaften a) bis c) (siehe Vorbeitrag) gegeben, die Spiele wie Schach und Go aufweisen, nämlich:

a) klar definiertes Spielfeld,
b) klar definierte Spielregeln,
c) klar definierter Spielablauf.

Ein geschlossenes System ist nötig, damit Deep Learning funktionieren kann. Ein solches kann nur ein konstruiertes sein, denn in der Natur gibt es keine geschlossenen Systeme. Es ist kein Zufall, dass Schach und Go sich für die KI besonders eignen, da Spiele immer diesen Aspekt des bewusst Konstruierten haben. Schon Spiele, die den Zufall mit integrieren, wie das Jassen im Vorbeitrag, sind keine absolut geschlossenen Systeme mehr und deshalb für eine künstliche Intelligenz weniger geeignet.

2. Ein klar definiertes Ziel

Auch das klar definierte Ziel – Punkt d) im Vorbeitrag – ist nötig, damit die Bewertung des Korpus ohne menschlichen Eingriff stattfinden kann. Das Ziel des untersuchten Vorgangs und die Bewertung der Korpuseinträge hängen nämlich eng zusammen. Wir müssen verstehen, dass das Ziel der Auswertung des Korpus nicht durch die Daten des Korpus gegeben ist. Daten und Auswertung sind zwei verschiedene Dinge, und die Auswertung der Daten hängt vom Ziel ab. Wir haben diesen Aspekt bereits im Beispiel mit den Panzern diskutiert.

Dort sahen wir, dass ein Korpuseintrag, d.h. die Pixel eines Panzerbilds, nicht automatisch seine Bewertung (fremd/eigen) enthält. Die Bewertung ist eine Information, die nicht in den einzelnen Daten (Pixeln) des Bildes enthalten ist, vielmehr muss sie von aussen (durch eine interpretierende Intelligenz) in den Korpus hinein gegeben  werden. Der gleiche Korpuseintrag kann deshalb sehr unterschiedlich bewertet werden:  Wenn dem Korpus mitgeteilt wird, ob es sich beim jeweiligen Bild um einen eigenen oder einen fremden Panzer handelt, ist damit noch nicht bekannt, ob es ein Raupen- oder ein Radpanzer ist. Die Bewertung kann bei allen solchen Bildern in ganz unterschiedliche Richtungen gehen. Beim Schachspiel und bei Go hingegen ist das anders. Dort wird ein Zug im Spielverlauf (der im Korpus bekannt ist) allein danach bewertet, ob er dem Spielsieg dienlich ist.

Bei Schach und Go gibt es somit ein einfaches, klar definiertes Ziel. Bei Panzerbildern hingegen sind im Gegensatz zu Schach und Go ganz unterschiedliche Beurteilungsziele möglich. Das ist typisch für reale Situationen. Reale Situationen sind immer offen und in ihnen sind unterschiedliche Beurteilungen je nach Situation absolut normal und sinnvoll. Eine Instanz (Intelligenz) ausserhalb der Daten muss zwecks Beurteilung der Daten den Bezug zwischen den Daten und dem Beurteilungsziel herstellen. Diese Aufgabe ist immer an eine Instanz mit einer bestimmten Absicht gebunden.

Der maschinellen Intelligenz fehlt jedoch diese Absicht und sie ist deshalb darauf angewiesen, dass ihr das Ziel von aussen vorgegeben wird. Wenn das Ziel nun so selbstevident ist wie bei Schach und Go, ist das kein Problem und die Bewertung des Korpus kann in der Tat ohne menschliche Intelligenz von der Maschine selbstständig durchgeführt werden. In solchen eindeutigen Situationen kann maschinelles Deep Learning wirklich funktionieren und die menschliche Intelligenz sogar schlagen.

Das trifft aber nur zu, wenn die Spielregeln und das Spielziel klar definiert sind. In allen anderen Fällen braucht es keinen Algorithmus, sondern eine ‹echte›, d.h. eine absichtsvolle Intelligenz.

Fazit

  1. Deep Learning (DL) funktioniert.
  2. DL verwendet ein korpusbasiertes System.
  3. DL kann die menschliche Intelligenz bei gewissen Aufgaben schlagen.
  4. DL funktioniert aber nur in einem geschlossenen System.
  5. DL funktioniert nur dann, wenn das Ziel klar und eindeutig ist.

Ad 4) Geschlossene Systeme sind nicht real, sondern entweder offensichtliche Konstrukte (wie Spiele) oder Idealisierungen von realen Verhältnissen (= Modelle). Solche Idealisierungen sind immer Vereinfachungen im Sinn der Interpretationstheorie und beinhalten eine Informationsreduktion. Sie können deshalb die Realität nicht vollständig abbilden.

Ad 5) Das Ziel, d.h. die ‹Absicht› entspricht einem subjektiven Moment. Dieses subjektive Moment unterscheidet die natürliche von der maschinellen Intelligenz. Der Maschine muss es vorgegeben werden.

Wie wir gesehen haben, lohnt es sich, verschiedene Formen von KI zu unterscheiden und ihre Funktionsweise genauer anzusehen. So werden die Stärken und Schwächen dieser neuen Technologien, die auch die heutige Welt entscheidend mitbestimmen, klarer sichtbar.

Im nächsten Beitrag bringen wir basierend auf den bisherigen Erkenntnissen eine Zusammenstellung der verschiedenen KI-Systeme.

Dies ist ein Beitrag zum Thema Künstliche Intelligenz.

Künstliche Intelligenz, Logik

Wie real ist das Wahrscheinliche?

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Was nicht im Korpus ist, ist für die KI unsichtbar

Korpusbasierte KI-Systeme sind auf Erfolgskurs. Sie sind ‹disruptiv›, d.h. sie verändern unsere Gesellschaft nachhaltig und in sehr kurzer Zeit. Genügend Gründe also, sich zu vergegenwärtigen, wie diese Systeme effektiv funktionieren.

In den Vorbeiträgen habe ich  dargelegt, dass diese Systeme aus zwei Teilen bestehen, nämlich einem Daten-Korpus und einem neuronalen Netz. Selbstverständlich kann das Netz nichts erkennen, was nicht bereits im Korpus steckt. Die Blindheit des Korpus setzt sich automatisch im neuronalen Netz fort und die KI kann letztlich nur hervorbringen, was bereits in den Daten des Korpus vorgegeben ist. Ebenso verhält es sich mit Fehleingaben im Korpus. Auch diese finden sich in den Resultaten der KI und mindern insbesondere ihre Treffschärfe.

Wenn man sich die Wirkweise der KI vergegenwärtigt,  ist dieser Sachverhalt banal, denn der Lernkorpus ist die Grundlage für diese Art künstliche Intelligenz. Nur was im Korpus ist, kann im Resultat erscheinen und Fehler und Unschärfen des Korpus vermindern automatisch die Aussagekraft.

Weniger banal ist ein anderer Aspekt, der mit der künstlichen Intelligenz der neuronalen Netze ebenfalls essenziell verbunden ist. Es handelt sich um die Rolle der Wahrscheinlichkeit. Neuronale Netze funktionieren über Wahrscheinlichkeiten. Was genau heisst das und wie wirkt sich das in der Praxis aus?

Das neuronale Netz bewertet nach Wahrscheinlichkeit

Ausgangslage

Schauen wir wieder unsere Suchmaschine vom Vorbeitrag an: Ein Kunde unserer Suchmaschine gibt einen Suchstring ein. Andere Kunden haben bereits vorher den gleichen Suchstring eingegeben. Wir schlagen deshalb dem Kunden diejenigen Websites vor, die bereits die früheren Kunden ausgewählt haben. Weil das unübersichtlich viele sein können, wollen wir dem Kunden diejenigen zuoberst zeigen, die für ihn am interessantesten sind (siehe Vorbeitrag). Dazu bewerten wir alle Kunden gemäss ihren bisherigen Suchanfragen. Wie wir das im Detail machen, ist natürlich unser Geschäftsgeheimnis, schliesslich wollen wir gegenüber der Konkurrenz einen Vorsprung herausholen. Wie immer aber wir das auch tun – und wie immer es die Konkurrenz auch tut – am Schluss erhalten wir eine Gewichtung der Vorschläge der bisherigen Nutzer. Anhand dieser Gewichtung wählen wir die Vorschläge aus, die wir dem Fragesteller präsentieren, und die Reihenfolge, in der wir sie ihm zeigen. Und dabei sind die Wahrscheinlichkeiten entscheidend.

Beispiel

Nehmen wir an, der Anfragesteller A stellt  eine Suchanfrage an unsere Suchmaschine und die beiden Kunden B und C haben bereits die gleiche Suchanfrage wie A gestellt  und ihre Wahl, d.h. die Adressen der von ihnen gewählten Websites, in unserem gut gefüllten Korpus hinterlassen. Welche Auswahl sollen wir nun A bevorzugt präsentieren, die von B oder die von C?

Jetzt schauen wir uns die Bewertungen der drei Kunden an: Wie sehr stimmt das Profil von B und C mit dem Kunden A überein? Nehmen wir an, wir kommen auf folgende Übereinstimmungen:

Kunde B:  80%
Kunde C: 30%

Selbstverständlich nehmen wir an, dass Kunde B mit A besser übereinstimmt als C, und A deshalb mit den Antworten von B besser bedient ist.

Ist das aber sicher so?

Die Frage ist berechtigt, denn schliesslich besteht zu keinem der beiden anderen User eine vollständige Übereinstimmung. Vielleicht betreffen gerade die 30%, mit denen A und C übereinstimmen, das Gebiet der aktuellen Suchanfrage von A. Da wäre es schade, die Antwort von B bevorzugt zu platzieren, insbesondere wenn die 80% Übereinstimmung zu B ganz andere Gebiete betrifft, die mit der aktuellen Suchanfrage nichts zu tun haben. Zugegeben, die skizzierte Abweichung von der Wahrscheinlichkeit ist im konkreten Fall unwahrscheinlich, aber sie ist nicht unmöglich – das ist die eigentliche Crux mit den Wahrscheinlichkeiten.

Nun, wir entscheiden uns in diesem Fall vernünftigerweise für B, und wir können sicher sein, dass die Wahrscheinlichkeit auf unserer Seite ist. Für unseren Geschäftserfolg können wir uns getrost auf die Wahrscheinlichkeit verlassen. Warum?

Das hängt mit dem Prinzip der ‹grossen Zahl‹ zusammen. Für den einzelnen Fall kann – wie oben geschildert – die Antwort von C wirklich die bessere sein. In den meisten Fällen aber wird die Antwort von B unserem Kunden besser gefallen und wir tun gut daran, ihm diese Antwort zu geben. Das ist das Prinzip der ‹grossen Zahl›. Es liegt dem Phänomen Wahrscheinlichkeit essenziell zugrunde:

Im Einzelfall kann etwas geschehen, was unwahrscheinlich ist, für viele Fälle können wir uns aber darauf verlassen, dass meistens das Wahrscheinliche geschieht.

Fazit für unsere Suchmaschine
  1. Wenn wir uns also dafür interessieren, in den meisten Fällen recht zu bekommen, halten wir uns an die Wahrscheinlichkeit.
  2. Wir nehmen dabei in Kauf, dass wir in seltenen Fällen daneben greifen.
Fazit für die korpusbasierte KI generell

Was für unsere Suchmaschine gilt, gilt ganz generell für jede korpusbasierte KI, da eine solche immer mit Wahrscheinlichkeiten funktioniert. Somit lautet das Fazit für die korpusbasierte KI:

  1. Wenn wir uns dafür interessieren, in den meisten Fällen recht zu bekommen, halten wir uns an die Wahrscheinlichkeit.
  2. Wir nehmen dabei in Kauf, dass wir in seltenen Fällen daneben greifen.

Wir müssen bei der korpusbasierten KI mit einer inhärenten Schwäche rechnen, einer Art Achillesferse einer sonst hochpotenten Technologie. Diese Ferse sollten wir sorgfältig weiter beobachten:

  1. Vorkommen:
    Wann tritt der Fehler eher auf, wann kann man ihn eher vernachlässigen? Dies hängt mit der Grösse des Korpus und seiner Qualität, aber auch mit der Art der Fragestellung zusammen.
  2. Konsequenzen:
    Was hat es für Folgen, wenn seltene Fälle vernachlässigt werden?
    Kann das permanente Mitteln und Beachten nur der wahrscheinlichsten Lösungen als intelligent bezeichnet werden?
  3. Zusammenhänge:
    Für die grundlegenden Zusammenhänge interessant ist der Bezug zum Begriff der Entropie: Der 2. Hauptsatz der Wärmelehre besagt, dass in einem geschlossenen System immer das Wahrscheinlichere geschieht und die Wärmelehre misst diese Wahrscheinlichkeit anhand der Variablen S, welche sie als Entropie bezeichnet.
    Das Wahrscheinliche geschieht, in der Wärmelehre und in unserer Suchmaschine – wie aber wählt eine natürliche Intelligenz?

Dies ist ein Beitrag zum Thema künstliche Intelligenz. Im nächsten Beitrag geht es um Spiele und Intelligenz, konkret um den Unterschied zwischen Schach und Jassen.

Künstliche Intelligenz, Logik

Korpusbasierte KI: Wo steckt die Intelligenz?

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Vorbemerkung

Im Vorbeitrag haben wir gesehen, dass bei der regelbasierten KI die Intelligenz in den Regeln steckt. Diese Regeln sind menschengemacht und das System ist so intelligent wie die Menschen, die die Regeln geschrieben haben. Wie sieht das nun bei der korpusbasierten Intelligenz aus?

Die Antwort ist etwas komplizierter als bei den regelbasierten Systemen. Schauen wir deshalb den Aufbau eines solchen korpusbasierten Systems genauer an. Er geschieht in drei Schritten:

  1. Erstellen einer möglichst grossen Datensammlung (Korpus)
  2. Bewertung dieser Datensammlung
  3. Training des neuronalen Netzes (Lernphase)

Sobald das Netz erstellt ist, kann es angewendet werden:

  1.  Anwendung des neuronalen Netzes

Schauen wir die vier Schritte genauer an und überlegen wir uns dabei, worauf es ankommt und wo die Intelligenz in das korpusbasierte System hineinkommt.

Schritt 1: Erstellung der Datensammlung

In unserem Panzerbeispiel besteht der Korpus (die Datensammlung) aus Photographien von Panzern. Bilder sind typisch für korpusbasierte Intelligenz, aber die Sammlung kann natürlich auch andere Informationen enthalten, z.B. Suchanfragen von Kunden einer Suchmaschine oder GPS-Daten von Handys. Typisch ist, dass die Daten von jedem einzelnen Eintrag aus so vielen Einzelelementen (z.B. Pixeln) bestehen, dass Ihre Auswertung mit bewusst von Menschen konstruierten Regeln zu aufwendig wird. Dann lohnt sich ein regelbasiertes System nicht mehr.

Die Sammlung der Daten reicht aber nicht aus. Sie müssen jetzt auch bewertet werden.

Schritt 2: Bewertung des Korpus
Korpusbasiertes System
Abb. 1: Korpusbasiertes System

Abb. 1 zeigt das bereits bekannte Bild aus unserem Panzerbeispiel. Auf der linken Seiten sehen Sie den Korpus. Dieser ist in der Abbildung bereits bewertet, die Bewertung ist symbolisiert durch die kleinen schwarzen und grünen Fähnchen (Flags) links an jedem Panzerbild.

Man kann sich den bewerteten Korpus vereinfacht als eine zweispaltige Tabelle vorstellen. In der linken Spalte sitzt die Bildinformation, in der rechten die Bewertung und der Pfeil dazwischen ist die Zuordnung, die somit ein wesentlicher Teil des Korpus wird, sie sagt nämlich, zu welcher Kategorie (e oder f) das jeweilige Bild gehört, wie es also bewertet wird.

Korpus mit Bewertungen
Tabelle 1: Korpus mit Bewertungen (e=eigen, f=fremd)

Typischerweise sind die Informationsmengen in den beiden Spalten von sehr unterschiedlicher Grösse. Während die Bewertung in der rechten Spalte in unserem Panzerbeispiel aus genau einem Bit besteht, enthält das Bild der linken Spalte alle Pixel der Photographie; zu jedem Pixel sind Lage, Farbe usw. abgespeichert, also eine ziemlich grosse Datenmenge. Dieser Unterschied im Grössenverhältnis ist typisch für korpusbasierte Systeme – und falls Sie philosophisch interessiert sind, möchte ich auf den Bezug zum Thema Informationsreduktion und Entropie hinweisen . Im Moment geht es uns aber um die Intelligenz in den korpusbasierten KI-Systemen und wir halten dazu fest, dass im Korpus zu jedem Bild seine korrekte Zielkategorie fest zugeordnet wird.

Bei dieser Zuordnung wissen wir nicht, wie sie geschieht, denn sie wird durch einen Menschen durchgeführt, mit den Neuronen in seinem eigenen Kopf, deren genaues Verhalten ihm wohl kaum bewusst ist. Er könnte also nicht Regeln dafür angeben. Hingegen weiss er, was die Bilder darstellen, und vermerkt das im Korpus, eben mit der Zuordnung der entsprechenden Kategorie. Diese Zuordnung kommt von aussen durch den Menschen in den Korpus, sie ist zu hundert Prozent menschengemacht. Gleichzeitig ist diese Bewertung eine absolute Bedingung und die Grundlage für den Aufbau des neuronalen Netzes. Auch später, wenn das fertig trainierte neuronale Netz den Korpus mit den von aussen eingebrachten Zuordnungen nicht mehr braucht, war er doch vorher notwendig, damit das Netz überhaupt entsteht und arbeiten kann.

Woher stammt also die Intelligenz bei der Zuordnung der Kategorien e) und f)? Es ist letztlich ein Mensch, der diese Zuordnung macht und auch falsch machen kann; es handelt sich um seine Intelligenz. Sobald die Zuordnung im Korpus einmal notiert ist, handelt es sich nicht mehr um aktive Intelligenz, sondern um fixiertes Wissen.

Bewertung des Korpus
Abb. 2: Bewertung des Korpus

Die Bewertung des Korpus ist eine entscheidende Phase, und Intelligenz ist dabei zweifellos nötig. Die zusammen getragene Datensammlung muss bewertet werden und der Fachexperte, der diese Bewertung durchführt, muss garantieren, dass sie korrekt ist. In Abb. 2 ist die Intelligenz des Fachexperten durch den gelben Kreis repräsentiert. Der Korpus erhält das so erstellte Wissen über die Zuordnungen; die Zuordnungen selber sind in Abb. 2 als rote Pfeile dargestellt.

Wissen ist etwas anderes als die Intelligenz. Es ist einem gewissen Sinn passiv. In diesem Sinn handelt es sich bei den im Korpus festgehaltenen Informationen um Wissensobjekte, d.h. um Zuordnungen, die formuliert sind und nicht mehr bearbeitet werden müssen. Intelligenz hingegen ist ein aktives Prinzip, das selber Wertungen vornehmen kann, so wie es der menschliche Experte tut. Bei den Elementen im Korpus aber handelt es sich um Daten oder dann bei den erwähnten Zuordnungen um Resultate der Intelligenz von Experten – also um fest formuliertes Wissen.

Um dieses Wissen von der Intelligenz zu unterscheiden, habe ich es in Abb. 2 nicht gelb, sondern grün markiert.

Wir unterscheiden somit sinnvollerweise drei Dinge:

– Daten (die Datensammlung im Korpus)
– Wissen (die durchgeführte Bewertung dieser Daten)
– Intelligenz (die Fähigkeit, diese Bewertung durchzuführen).

Schritt 3: Training des neuronalen Netzes
Lernphase
Abb. 3: Das neuronale Netz lernt das Wissen des Korpus

In der Trainingsphase wird auf Basis des Lernkorpus das neuronale Netz aufgebaut. Damit das funktioniert, ist wieder eine beträchtliche Intelligenz notwendig, diesmal kommt sie vom KI-Experten, der das Funktionieren der Lernphase ermöglicht und steuert. Dabei spielen Algorithmen eine Rolle, die dafür verantwortlich sind, dass das Wissen im Korpus korrekt ausgewertet wird und das neuronale Netz genau die Form erhält, die bewirkt, dass alle im Korpus festgehaltenen Zuordnungen auch durch das Netz nachvollzogen werden können.

Die Wissensextraktion und die dabei verwendeten Algorithmen sind durch den braunen Pfeil zwischen Korpus und Netz symbolisiert. Wenn man will, kann man ihnen durchaus eine gewisse Intelligenz zubilligen, doch sie tun nichts, was nicht vom IT-Experten bzw. vom Wissen im Korpus vorgegeben wird. Das entstehende neuronale Netz selber hat keine eigene Intelligenz, sondern ist das Ergebnis dieses Prozesses und somit der Intelligenz der Experten. Es enthält aber beträchtliches Wissen und ist deshalb in Abb. 3 grün dargestellt, wie das Wissen im Korpus in Abb. 2. Im Gegensatz zum Korpus sind die Zuweisungen (rote Pfeile) aber jetzt wesentlich komplexer, genau so, wie es in einem neuronalen Netz eben komplexer zu und her geht als in einer einfachen zweispaltigen Tabelle (Tabelle 1).

Und noch etwas unterscheidet das Wissen im Netz vom Wissen im Korpus: Im Korpus handelt es sich um Wissen über Einzelfälle, im Netz hingegen ist das Wissen abstrakt. Es kann deshalb auch auf bisher unbekannte Fälle angewendet werden.

Schritt 4: Anwendung
Anwendung eines neuronalen Netzes
Abb. 4: Anwendung eines neuronalen Netzes

In Abb. 4 wird ein bisher unbekanntes Bild vom neuronalen Netz bewertet und entsprechend dem im Netz gespeicherten Wissen kategorisiert. Dabei ist kein Korpus und auch kein Experte mehr nötig, es reichen die ‚geschulten‘, aber jetzt feststehenden Verdrahtungen im neuronalen Netz. Das Netz ist in diesem Moment nicht mehr in der Lage, etwas dazuzulernen. Es ist aber fähig zu durchaus eindrücklichen Leistungen mit ganz neuem Input. Diese Leistungen werden ermöglicht durch die vorgängigen Arbeiten, also den Aufbau des Korpus, die in ihm enthaltenen, (hoffentlich) korrekten Bewertungen und den Algorithmen der Lernphase. Hinter dem Lernkorpus steckt die menschliche Intelligenz des Fachexperten, hinter den Algorithmen der Trainingsphase die menschliche Intelligenz des IT-Experten.

Fazit

Was uns als künstliche Intelligenz erscheint, ist das Resultat der durchaus menschlichen, d.h. natürlichen Intelligenz der Fachexperten und IT-Spezialisten.

Dies ist ein Beitrag zum Thema künstliche Intelligenz. Im nächsten Beitrag schauen wir noch genauer hin. Wir schauen, was für Wissen in einem Korpus wirklich steckt. Und was die KI aus dem Korpus herausholen kann und was nicht.

Künstliche Intelligenz, Logik

Regelbasierte KI: Wo steckt die Intelligenz?

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Zwei KI-Varianten: regelbasiert und korpusbasiert

Die in den Vorbeiträgen erwähnten beiden KI-Varianten sind auch heute noch aktuell, und beide haben bemerkenswerte Erfolge zu verbuchen. Sie unterscheiden sich nicht zuletzt darin, wo genau bei ihnen die Intelligenz sitzt. Schauen wir zuerst das regelbasierte System an:

Aufbau eines regelbasierten Systems

Bei der Firma Semfinder verwendeten wir ein regelbasiertes System. Ich zeichnete 1999 dafür folgende Skizze:

Grün: Daten
Braun: Software
Hellblau: Knowledge Ware
Dunkelblau: Knowledge Engineer

Die Skizze besteht aus zwei Rechtecken, die zwei verschiedene Orte bezeichnen. Das Rechteck links unten zeigt, was im Krankenhaus geschieht, das Rechteck rechts oben, was zusätzlich im Knowledge Engineering abläuft.

Im Krankenhaus liest unser Kodierprogramm die Freitexte der Ärzte, interpretiert sie  zu Begriffsmolekülen und weist diesen mit Hilfe einer Wissensbasis die entsprechenden Kodes zu. Die Wissensbasis enthält die Regeln, mit denen die Texte interpretiert werden. Diese Regeln werden bei uns in der Entwicklerfirma von Menschen (Human Experts) erstellt. Die Regeln sind vergleichbar mit den Algorithmen eines Software-Programms, nur dass sie in einer «höheren» Programmiersprache geschrieben sind, sodass auch Nicht-Informatiker, nämlich die Domain-Experten, die in unserem Fall Ärzte sind, sie einfach bauen und sicher warten können. Dazu verwenden sie den Wissensbasis-Editor, eine weitere Software, welche es erlaubt, die Regeln zu sichten, zu testen, zu modifizieren oder auch ganz neu zu bauen.

Wo sitzt nun die Intelligenz?

Sie steckt in der Wissensbasis. Aber es handelt sich nicht um wirkliche Intelligenz. Die Wissensbasis kann nicht selbstständig denken, sie führt nur aus, was ein Mensch ihr vorgegeben hat. Ich habe deshalb unser System nie als ein intelligentes bezeichnet. Intelligenz bedeutet im mindesten, dass man neue Dinge lernen kann. Die Wissensbasis lernt aber nichts. Wenn ein neues Wort auftaucht oder ein neuer Aspekt der Kodierung eingebaut wird, dann macht dies nicht die Wissensbasis, sondern der Knowledge Engineerjj, also der Mensch. Der Rest (Hardware, Software, Wissensbasis) führt nur aus, was der Mensch vorgibt. Die Intelligenz in unserem System war immer und ausschliesslich Sache der Menschen – also eine natürliche und keine künstliche.

Ist das bei der korpusbasierten Methode anders? Im Folgebeitrag schauen wir dazu ein solches korpusbasiertes System genauer an.

Dies ist ein Beitrag zum Thema künstliche Intelligenz.