Auch die KI lernt nie aus

Was ist künstliche Intelligenz?

Schon in Stanley Kubricks Film »2001: Odyssee im Weltraum« gibt es eine künstliche Intelligenz (KI), die wesentliche KI-Fähigkeiten wie Fehlererkennung, Steuerung, Spracherkennung und Sprachausgabe voraussieht. 1997 schlägt der Schachcomputer Deep Blue den Schachweltmeister Garri Kasparow. Im wesentlich komplexeren Brettspiel Go gewinnt die künstliche Intelligenz AlphaGo 2016 gegen den Koreaner Lee Sedol, einen der besten Spieler der Welt, mit 4:1. Schon im Jahr darauf verliert AlphaGo gegen das Nachfolgeprogramm AlphaGo Zero, das den Vorgänger 100:0 schlägt. Doch trotz aller Fortschritte ist es bis heute nicht annähernd gelungen, den menschlichen Geist in Form einer denkenden Maschine nachzubauen.

Künstliche Intelligenz, englisch Artificial Intelligence oder kurz AI, ist ein Forschungsgebiet der Informatik, das versucht, die menschliche Wahrnehmung und menschliches Handeln durch Computerprogramme nachzubilden. Wesentliche Aspekte sind daher die Automatisierung von intelligentem Verhalten und das maschinelle Lernen. KI beschreibt den Versuch, bestimmte menschliche Entscheidungsstrukturen in Form von Algorithmen so nachzubilden, dass ein Computer in die Lage versetzt wird, eigenständig Probleme zu bearbeiten.

Eine Maschine, die intelligent reagiert und sich wie ein Mensch verhält, ist aber weiterhin fern jeder Realität. So müssen Kleinstkinder nur wenige Katzen sehen, um das Konzept Katze zu verstehen – ganz gleich, ob Stofftier, Zeichnung oder echtes Tier. Im Gegensatz dazu benötigen Computer noch Hunderte bis Tausende Trainingsversuche und ein entsprechendes Feedback, bis sie zu einer Unterscheidung in der Lage sind. Gleichwohl gibt es eine Vielzahl von Anwendungen, in denen KI zum Einsatz kommt.

Deep Learning, Reinforcement Learning und Data Analysis

Deep Learning

In einem neuronalen Netzwerk wird das menschliche Gehirn als mathematisches Modell nachgebildet. Herkömmliches Machine Learning steigert dessen Leistung, wobei der maschinelle Lernalgorithmus erhebliche Rechenkosten verursacht und Speicher erfordert. Mitsubishi Electric hat mithilfe effektiverer Netzwerkstruktur und Berechnungsmodelle einen neuartigen Deep-Learning-Algorithmus entwickelt, der eine kompaktere KI mit der gleichen Inferenzleistung einer herkömmlichen KI realisiert. Mit unserer kompakten AI lassen sich die Rechenkosten und der Speicherbedarf für die Bilderkennung um 90 Prozent reduzieren.

Reinforcement Learning

Computer handeln in der Regel nach einem vom Menschen erstellten Programm. Mit Reinforcement Learning kann ein Computer eigenständig lernen, Situationen zu verstehen, eigene Regeln aufzustellen und Maßnahmen zu ergreifen. Dazu muss er wie ein Mensch Erfahrungen sammeln, wozu auch gescheiterte Versuche zählen. Rein praktisch unternimmt ein Computer beim Verstärkungslernen wiederholt Handlungsversuche, die anschließend danach bewertet werden, wie gut das Ziel erreicht wurde. Er überarbeitet seine Entscheidungen, um eine höhere Bewertung zu erhalten, und kommt dem Ziel so allmählich immer näher.

Data Analysis

Big Data (Datenmengen, die zu groß, zu komplex, zu kurzlebig oder zu unstrukturiert sind, um sie mit herkömmlichen Formen der Datenverarbeitung auszuwerten) sind Daten, die von Menschen oder Dingen (z. B. Gerätesensoren) erzeugt werden können. Vor allem letztere nehmen mit zunehmender Verbreitung des Internets der Dinge (IoT) rasant zu.

Viel Aufmerksamkeit wird daher dem Edge Computing gewidmet, das diese Daten mit AI-High-Level-Großdatenanalyse ohne Cloud-Nutzung und ohne Belastung der Datenkommunikation schnell und zuverlässig auf lokaler Ebene verarbeiten kann.

Die KI-Lösungen von Mitsubishi Electric

In vielen Produkten von Mitsubishi Electric kommt schon heute künstliche Intelligenz zum Einsatz. Die gesamte Bandbreite dieser KI-Technologien versammelt Mitsubishi Electric unter der Dachmarke Maisart. Getreu dem Unternehmensgrundsatz »Original AI technology makes everything smart« (KI-Technologie macht alles »smart«) nutzt Mitsubishi Electric eigene KI-Lösungen und Edge Computing, um intelligentere Produkte und höhere Sicherheit, mehr Benutzerfreundlichkeit und noch mehr Komfort im Alltag zu schaffen. Im Rahmen der KI fokussieren sich die
Entwicklungsaktivitäten von Mitsubishi Electric auf kompakte Deep-Learning-Algorithmen, effizientes Reinforcement Learning und leistungsstarke Big-Data-Zeitreihenanalysen.

Ziel der Entwicklungsarbeit von Mitsubishi Electric ist es, KI-Systeme zu wesentlich geringeren Kosten und mit geringeren Server- und Netzwerkanforderungen als herkömmliche Systeme zu entwickeln, bei denen ein Server enorme Datenmengen sammeln muss. Willkommener Nebeneffekt: So entsteht eine hochsichere Rechnerumgebung, die das Hochladen von vertraulichen Informationen auf Server überflüssig macht und die auch
ohne Netzwerkverbindung funktioniert