Maschinelles Lernen – Zukunftsmusik oder Realität?

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Roboter, welche menschlich aussehen und handeln, über eine Superintelligenz verfügen und die Menschen nach und nach verdrängen – sieht so die Zukunft aus? Filme und andere Medien greifen das Thema künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sehr gerne reichlich überspitzt auf. In naher Zukunft wird das jedoch tatsächlich nur Fiktion bleiben. Dennoch gibt es viele Fragen, Mythen und Unsicherheiten, welche Zweifel beim Einsatz der Technologie zurücklassen. Nichtsdestotrotz sind auch die unendlichen Einsatzmöglichkeiten nicht zu verkennen, die zum Teil schon umgesetzt werden. Schon heute begegnen wir dem maschinellen Lernen öfter, als wir das vielleicht vermuten. Aber was steckt denn eigentlich hinter dem maschinellen Lernen?

  • durch das maschinelle Lernen lösen Maschinen Probleme „intelligent“
  • es werden Vorhersagen und Entscheidungen getroffen 
  • maschinelles Lernen hat ein sehr großes, branchenübergreifendes Einsatzpotenzial  
  • noch ist der Trainingsaufwand sehr groß und der Einsatz sehr speziell

Was bedeutet maschinelles Lernen?

maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz hat das Ziel, wie der Name schon sagt, dass Maschinen eine Aufgabe “intelligent” lösen. Was bedeutet aber intelligent? Es geht darum, dass eine Maschine selbst eine Lösung sucht, ohne dass diese auf vorgegebene Befehle und Eingaben reagiert. Anfangs wurden Maschinen und Computer intelligent, indem manuelle Wissenseingaben oder konkrete Programmierungen getätigt wurden.

Mit fortschreitender Zeit und technischer Weiterentwicklung wurden die Vorgänge jedoch immer komplexer, sodass diese Methoden nicht mehr ausreichen. Hier kommt das sogenannte maschinelle Lernen zum Einsatz. Dabei lernt eine Maschine, wie der Mensch auch, aus Erfahrungen. Vereinfacht ausgedrückt werden aus Beispielen Lernalgorithmen erstellt, welche ein komplexes Modell bilden. Dieses Modell kann dann wiederum auf neue Daten angewandt werden. So kann der Computer schlussendlich sogar Vorhersagen oder auch Entscheidungen treffen

Maschinelles Lernen kann ganz unterschiedlich funktionieren

Maschinelles Lernen kann verschiedene Formen umfassen. Es gibt das überwachte Lernen, welches beispielsweise auf Entscheidungsbäumen basiert und für Klassifikationen eingesetzt werden kann. Hier werden also schon richtige Antworten zu den Beispielen als sogenannte Labels vorgegeben, was wiederum viel Vorarbeit bedeutet. Bei dem unüberwachten Lernen werden hingegen nur die Rohdaten benötigt, um Muster zu erkennen. Das bestärkende Lernen funktioniert schlussendlich über Feedback, welches sagt, ob die Ausführung gut oder schlecht war, um so die Fehler nach und nach zu verringern. Aus diesen verschiedenen Formen ergeben sich zahlreiche Modelle und Algorithmen, welche für verschiedene Bereiche zum Einsatz kommen.

maschinelles Lernen

Für die Sprach- und Textverarbeitung ist vor allem der Fortschritt des sogenannten Deep Learnings, ein Teilbereich des maschinellen Lernens von Vorteil. Hier lernen die Anwendungen mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze, ähnlich der Funktionsweise eines menschlichen Gehirns. Diese Netze bestehen aus künstlichen Neuronen oder auch Knoten, welche während des Lernens immer wieder neu verknüpft werden.

Diese Technik ist sehr komplex und nicht mehr so nachvollziehbar wie ein Entscheidungsbaum, aber macht es möglich, dass auf Basis großer Datenmengen und einer Analyse dessen, Entscheidungen und Prognosen abgeleitet werden können, ohne dass der Mensch eingreifen muss. Daten können dabei alles mögliche umfassen. Sei es Text, Bilder oder Sensordaten – all diese Informationen können verarbeitet werden.

Maschinelles Lernen bringt großes Einsatzpotenzial mit sich

Schon längst ist das maschinelle Lernen kein reines Forschungsprojekt mehr. In fast jedem Lebensbereich und jeder Branche kann die künstliche Intelligenz einen entscheidenden Einfluss haben. Das autonome Fahren von Autos ist nur ein Beispiel von Vielen. Bei dem Begriff maschinelles Lernen wird oft nur an physische Roboter gedacht, welche “intelligent” werden. Jedoch können auch digitale Anwendungen lernen. Wird uns bei Amazon oder Netflix ein Produkt oder eine Serie vorgeschlagen, basiert dies auf künstlicher Intelligenz.

maschinelles Lernen

Auch in der Text- und Sprachverarbeitung wird das maschinelle Lernen bereits eingesetzt. Bei Chatbots kommt beispielsweise eine Technik namens Natural Language Processing zum Einsatz, welche es ermöglicht, dass der Computer die menschliche Sprache verstehen, interpretieren und darauf reagieren kann. Hier erfahren Sie mehr darüber.

Maschinelles Lernen stößt noch auf Grenzen

Es gibt bereits viele Anwendungsbereiche und diese werden immer weiter wachsen. Man darf allerdings nicht vergessen, dass diese Technik (noch) nicht alles kann. In einer Studie der Fraunhofer-Gesellschaft wurden der aktuelle technologische Stand und somit die Kompetenzen des maschinellen Lernens untersucht.

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Momentan wird vor allem daran geforscht, wie der Trainingsaufwand verringert werden kann und die Modelle auch sicherer und transparenter werden können, um eine Akzeptanz in der Gesellschaft zu schaffen. Denn heute ist die Technologie des maschinellen Lernens nur für spezielle Aufgaben einsetzbar und auch noch sehr aufwendig, auch da sehr viele Daten dafür benötigt werden. Darum sind aktuell einfache Chatbots auch noch besser als intelligente Bots.