Videoreihe zu Künstlicher Intelligenz: So lernen Maschinen

18. August 2021Ulrike Boscher

Automatisierte Landwirtschaft mit Robotern | imaginima via GettyImages

Link-Tipp: Videoreihe zum maschinellen Lernen

Wie funktioniert maschinelles Lernen? Was ist der Unterschied zwischen überwachtem, unüberwachtem und verstärkendem Lernen? Drei junge Wissenschaftler geben mit ihrer achtteiligen Videoreihe einen sehr guten Einstieg in das Thema. Wir stellen Ihnen die Playlist vor.

Wie eignen sich Maschinen Wissen an?

Von Künstlicher Intelligenz (KI) spricht man, wenn Computersysteme Aufgaben erledigen, die eigentlich menschliche Intelligenz erfordern (zum Beispiel Bilder erkennen, Entscheidungen treffen, Gespräche führen). Nur wie können sich KI-Systeme Wissen und Erfahrungen aneignen?

Vereinfacht ausgedrückt, geschieht das auf zwei Arten: Entweder über einen Algorithmus, wodurch man eine Anweisung programmiert, die ähnlich wie bei einem Rezept, einer Spiele- oder Bauanleitung Schritt für Schritt durchgeführt wird, um ein Problem oder eine Aufgabe zu lösen. Oder man setzt Programme ein, die selbst aus Daten lernen. Dabei durchforstet ein Computerprogramm Daten und analysiert sie immer wieder. Mit Hilfe selbstlernender Algorithmen kann der Computer dann Strukturen, Muster, Merkmale, Klassifikationen oder Gesetzmäßigkeiten erkennen. Er spürt also relevante Informationen auf, mit denen er dann Rückschlüsse ziehen oder Vorhersagen treffen kann. Hier spricht man von maschinellen Lernverfahren.

Auch Maschinen lernen unterschiedlich.

Künstliche Intelligenz beherbergt verschiedene Teildisziplinen und Fachbegriffe. Häufig hört man Schlagwörter wie Algorithmen, Deep Learning, maschinelles Lernen, neuronale Netze. Weniger häufig werden diese Begriffe eingeordnet und erklärt. Das gab den Anlass für Maike Müller, Fabrizio Kuruc und Jannik Kossen von der Plattform Lernender Systeme eine achtteilige Videoreihe zu erstellen, in der sie einen Überblick und Einführung in die Künstliche Intelligenz (KI) geben. Themenschwerpunkt bildet das maschinelle Lernen als aktuellen Treiber der KI. Sie erklären dabei, welche Idee hinter dem maschinellem Lernen steckt und welche Methoden es gibt. Dabei unterscheiden sie drei wichtige Kategorien:

Überwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen
Verstärkendes Lernen.

Das überwachte Lernen ist eine beliebte Form des maschinellen Lernens. Dabei lernt der Logarithmus aus Beispielen. Anhand von Bilddaten kann er zwischen Katzen und Hunden unterscheiden, wenn man ihn mit ausreichend vielen Ausgangsdaten füttert und auf das Erkennen verschiedener Klassen trainiert. In aufwendiger Vorarbeit müssen die Daten aufbereitet, die Katzen- und Hundefotos als solche gekennzeichnet und der jeweiligen Kategorie "Katze" oder "Hund" zugeordnet werden (Labelling). Später kann der Computer dann selbst lernen und über Pixeldaten die Klassifizierung vornehmen.

Beim überwachten Lernen wird außerdem das Konzept der Regression angewandt, um numerische Vorhersagen zu treffen (z.B. Wie viel Eiskugeln verkauft ein Eisverkäufer in Abhängigkeit zum Wetter? Was kosten Wohnungen in Zukunft in Abhängigkeit vom Standort? Wie entwickeln sich die Aktien morgen?) Dabei werden gemessene Daten aus der Vergangenheit verwendet, um einen kontinuierlichen Wert in der Zukunft vorherzusagen.

Beim unüberwachten Lernen kommt die Clustering-Methode zum Tragen. Dabei geht es um das Herausfinden von Mustern und Strukturen.

Augmented-Reality-Anwendung, die mit künstlicher Intelligenz arbeitet und Lebensmittel (z.B. Tomaten) erkennen kann. | Kerkez via GettyImages

Playlist für Einsteiger: "So lernen Maschinen"

Die Videos sind sehr gut erklärt und werden häufig mit Beispielen veranschaulicht. Wer sich für die Geschichte der KI interessiert, bekommt im Video 1 einen kurzen Abriss der KI-Entwicklung seit den 50er Jahren. Neben Begriffserklärungen steigen die Wissenschaftler manchmal auch etwas tiefer in die Materie ein, indem sie einige Anwendungen und Algorithmen des maschinellen Lernens genauer anschauen. Insbesondere beim Video „Verstärkendes Lernen“ ist eine gewisse Leidenschaft für Mathematik und logische Zusammenhänge gefragt, es sind aber keine Vorkenntnisse erforderlich. Die Videos eignen sich für Lehrkräfte und für Schüler/-innen, die die Grundzüge des maschinellen Lernens kennenlernen und verstehen möchten. Damit bieten sie eine gute Basis, um in das Thema KI einzusteigen.

Übersicht der Playlist „So lernen Maschinen“: