{"id":1974,"date":"2018-09-25T11:41:15","date_gmt":"2018-09-25T09:41:15","guid":{"rendered":"https:\/\/gilbertbrands.de\/blog\/?p=1974"},"modified":"2018-09-25T11:41:15","modified_gmt":"2018-09-25T09:41:15","slug":"zahltag","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gilbertbrands.de\/blog\/2018\/09\/25\/zahltag\/","title":{"rendered":"Zahltag"},"content":{"rendered":"

In China findet z.Z. eine gro\u00dfe Konferenz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) statt. Neben dem chinesischen Wirtschaftsminister treten dort die CEOs der gro\u00dfen chinesischen (Alibaba, Tencent, usw.) und US-amerikanischen Unternehmen auf (Google, amazon, Microsoft, …) sowie Vertreter s\u00e4mtlicher chinesischer und US-amerikanischer Spitzen-Universit\u00e4ten. Europ\u00e4ische Beteiligung (europ\u00e4ische, nicht deutsche!) : NULL, Niente, Nada, 0, N\u00fcscht. Die wurden gar nicht erst eingeladen, und lediglich SAP hat seinen lokalen Vertreter in China als Beobachter hingeschickt.<\/p>\n

Unter KI fasst man heute eine Reihe von Teilgebieten der Informatik zusammen, die im Grunde wesentlich unkomplizierter sind als man vielleicht meint. Faktorenanalyse und Mustererkennung sind mehr oder weniger statistische Methoden, in die man die funktionalen Zusammenh\u00e4nge weitgehend selbst eingeben muss, neuronale Netzwerke suchen sich die Zusammenh\u00e4nge selbst zusammen. Alle Methoden sind alles andere als neu. Ein neuronales Netzwerk hat die Grundstruktur<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

und diene zur Erl\u00e4uterung des Prinzips: auf der linken Seite werden Messgr\u00f6\u00dfen oder Eigenschaften eingegeben, und die Netzwerkknoten geben daraufhin anregende oder hemmende Signale an die mittlere Schicht, die je nach Anregungszustand ihrerseits wieder ein entsprechendes Signal an den Ausgabeknoten liefert, der nun eine neue Messgr\u00f6\u00dfe oder eine neue Eigenschaft liefert. Bei den einfacheren Methoden ist mit diesem Informationsfluss Schluss, d.h. eine Menge von Input liefert eine Menge von Output, und wenn einem der nicht passt, muss man die Verkn\u00fcpfungen nacharbeiten.<\/p>\n

Ein neuronales Netzwerk besitzt allerdings noch R\u00fcckkopplungsm\u00f6glichkeiten. Der Output wird bewertet und als neuer Input zusammen mit dem alten wiederverwertet. Das Netzwerk stellt sich automatisch so ein, dass der Output optimal ist. Das ist der Gehirnfunktion nachempfunden, die im Input beispielsweise eine rot[gl\u00fchende] (Tag 1) Herdplatte (Tag 2) zeigt und im ersten Durchlauf aufgrund Tag 1 den Output „interessant, anfassen liefert“, aufgrund des kaum zu leugnenden Schmerzgef\u00fchls bei dieser Aktion im weiteren aber daf\u00fcr sorgt, das rot nur noch in Verbindung mit Luftballons zum Anfassen f\u00fchrt, aber nicht mehr in Verbindung mit Tag 2.<\/p>\n

Man kann damit sehr komplexe Fragestellungen bearbeiten, in dem man sehr viele Eingangsgr\u00f6\u00dfen, viele mittlere Netzwerkebenen und auch viele Outputgr\u00f6\u00dfen vorgibt. Notwendig dazu sind viele Daten (der rote Luftballon ist bspw. ein weiterer Datensatz, der zu einem anderen Output f\u00fchrt), Algorithmen, die den Daten die Tags entnehmen (zum Beispiel die Farbe erkennen k\u00f6nnen), sowie Algorithmen, die den Output bewerten (z.B. das Signal als „anfassen“ interpretieren und dann wissen, was aufgrund des Eingangssatzes passiert). Dabei kann nat\u00fcrlich viel Unsinn passieren, wenn man die Signale oder Algorithmen falsch ausw\u00e4hlt, aber die m\u00f6glichen Fragestellungen sind fast beliebig. Dummerweise sind die Netzwerke bei komplexen Fragestellungen auch ziemlich gro\u00df, so dass abschlie\u00dfend niemand eine Ahnung hat, warum sich das Netzwerk nun genau so organisiert hat.<\/p>\n

Die moderne IT-Technik macht die KI trotzdem recht effizient. Datensammler wie Google (und viele andere), die Daten sammeln, die scheinbar nichts miteinander zu tun haben, k\u00f6nnen beliebig gro\u00dfe Datens\u00e4tze zusammen stellen. Welche Informationen man daraus entnimmt ist auch nur durch die Phantasie der Programmierer begrenzt, die die passenden Algorithmen dazu liefern m\u00fcssen. F\u00fcr den Output kann man nun ebenfalls bekannte Eigenschaften verwenden, deren Zusammenhang mit den Inputdaten man nicht kennt, oder zum Beispiel auch fordern, dass sich der Output bei verschiedenen Inputs ganz einfach gr\u00f6\u00dftm\u00f6glich unterscheidet – was auch immer. Bei dem Ganzen muss nichts sinnvolles rauskommen, oft kommen aber Zusammenh\u00e4nge heraus, die man gar nicht erwartet oder gesehen hat.<\/p>\n

Das ist nat\u00fcrlich eine einfache Erkl\u00e4rung, um einmal das Grundprinzip anzurei\u00dfen. China ist derzeit der optimale Standort f\u00fcr solche Entwicklungen. Der Staat f\u00f6rdert diese Technologie mit Unsummen (er hat verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig etwa den Vorsprung vor den USA wie diese gegen\u00fcber China in Sachen R\u00fcstung), die Technologiestandorte rei\u00dfen sich um innovative Unternehmen, Daten stehen fast ohne Beschr\u00e4nkung zur Verf\u00fcgung und der chinesische Staat erm\u00f6glicht auch Gro\u00dfprojekte in Anwendungsbereichen, die in allen anderen Staaten der Welt nicht durchsetzbar w\u00e4ren, da sie nicht selten auf eine mehr oder weniger vollst\u00e4ndige Kontrolle und Steuerung der B\u00fcrger hinauslaufen. Das ist nat\u00fcrlich interessant f\u00fcr Unternehmen wie Google usw, die eine M\u00f6glichkeit sehen, in den chinesischen Markt einzudringen, auch weil die USA noch die besseren Techniker besitzt. Wenn sie sich da mal langsfristig nicht vertun. „Das k\u00f6nnen wir schon kontrollieren“ hat 33-45 schon bei NS-Deutschland nicht funktioniert.<\/p>\n

Die Konferenz zeigt aber auch eines ganz deutlich: Europa (!) wird heute schon als Entwicklungsland betrachtet und wird zunehmend uninteressanter, trotz des zahlenm\u00e4\u00dfig gro\u00dfen Wirtschaftsgebiets. Angefangen mit dem Hang zum Geldausgeben, der in Europa durch die Steuer- und Sozialpolitik im privaten Bereich ziemlich gew\u00fcrgt wird, zeigt die von gr\u00fcn-rot auf massive Verbl\u00f6dung angelegte Bildungspolitik nun ihre (vermutlich nachhaltigen, denn darauf wird ja immer besonders Wert gelegt) Erfolge, Geld f\u00fcr die Forschung wird eher in hom\u00f6opathischen Mengen gew\u00e4hrt, und wenn jemand forschen will, stehen sofort Datensch\u00fctzer gleich kompanieweise bereit, um das zu verhindern. Zahltag! Mal sehen, wann man das hier deutlicher merken wird.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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