Ulrich Lehmann, Johannes Brenig, Michael Schneider

Präsentation zum Thema: "Ulrich Lehmann, Johannes Brenig, Michael Schneider"—  Präsentation transkript:

1 Ulrich Lehmann, Johannes Brenig, Michael Schneider
Künstliche Intelligenz (KI) - Neuronale Netze (NN) - Deep Learning (DL) - Segen oder Weg in die Fremdbestimmung Ulrich Lehmann, Johannes Brenig, Michael Schneider Quelle L2: KI auf YouTube: Einführung KI - NN - DL

2 Inhalt Welche Prognosen von Experten und Zitate
Inhalt Welche Prognosen von Experten und Zitate Ein Bild oder Trendkurve zu KI, IoT, DL, … sagt mehr als 1000 Worte Ein Video über KI sagt mehr als 100 Bilder Eine Livedemonstration zu KI – KNN sagt mehr als 10 Videos Wo steckt den heute schon KI drin? Gegenwärtige Anwendungen von KI I bis V (I 4.0, Big Data, IoT, Connectivity, Smart Energie, Mobilität, Smart Health, Smart Home) Die Definition Künstliche Intelligenz (KI) Welche Fachgebiete sind an der Entwicklung von KI beteiligt? Welche Fachgebiete sind an der Entwicklung von KNN beteiligt? Welche Ähnlichkeiten haben künstliche Neuronale Netze (KNN) mit dem biologischen Vorbild – also uns Menschen Welche Unterschiede haben KNN zum biologischen Vorbild – also uns Menschen Deep Learning Netzwerk Architektur für Deep Learning Einführung KI - NN - DL

3 Prognosen von Experten Zitate über Künstliche Intelligenz I
Prognosen von Experten Zitate über Künstliche Intelligenz I Der Schwarm – also wir (beobachtet im Feb auf einem internationalen Makeathon in Las Palmas, GC): „Wenn Du eine Frage hast - frag‘ Google“ – egal, was Du suchst: Hardware oder Programme oder Textübersetzung oder schnelle Fahrrouten, Verkehrsfluss auf Deinem Weg oder Einkauf von günstigen Produkten des täglichen Lebens wie Lebensmittel, Kleidung, Übernachtungen in Hotels oder Ferien, …Google hat eine Antwort auf Deine Frage Google – etwa 2016: Eine Billionen Suchanfragen pro Jahr sind Futter für die K.I. (Künstliche Intelligenz) Google – Oktober 2016: Aus „Mobile first“ wird „AI (Artificial Intelligence) first“ Google internes Unternehmenspapier, Oktober 2006 (Quelle): „Google will das Beste im Bereich der Suche sein. Um dieses Ziel zu erreichen, will Google das weltweit führende KI-Forschungslabor besitzen.“ Einführung KI - NN - DL

4 Zitate über KI II Sundar Pichai, Google Chef – Oktober 2016 (L7) spricht das Mantra von Google-Gründer Larry Page: „Google ist keine Suchmaschine – Google ist eine Künstliche Intelligenz (K.I.)“ Sergey Brin, 2004 (Quelle): „Wenn Sie alle Informationen der Welt direkt an ihr Gehirn angeschlossen hätten oder in einem künstliches Gehirn, das intelligenter als Ihr eigenes Gehirn ist, wären Sie besser dran.“ Larry Page – Oktober 2000 (Quelle): „Künstliche Intelligenz wäre die ultimative Version von Google. Die ultimative Suchmaschine, die alles im Web verstehen würde. Sie würde genau verstehen, was Sie wollen, und sie würde Ihnen genau das Richtige geben. Joseph Weizenbaum (*  2008), Informatiker, Kybernetiker und Gesellschaftskritiker: Wenn man mich fragt, ob ich befürchte, dass es irgendwann Computer geben wird, die ähnlich wie wir Menschen werden oder denken lernen, dann sage ich „Nein“, … Einführung KI - NN - DL

5 Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte (Chinesisches Sprichwort)
Ein Bild sagt mehr als Worte (Chinesisches Sprichwort) Quelle L3: Ermittlung von Technologietrends mit Google Trends: explore?date=all,all,all,all,all&geo=,,,,& q=Industrie%204.0,Digitalisierung,K%C3%Bcnstliche %20Intelligenz,Internet%2 0of%20Things,Deep%20Learning&hl=de&tz=-60 Einführung KI - NN - DL

6 Ein Video sagt mehr als 100 Bilder (Zitat: Ulrich Lehmann) (L2)
Ein Video sagt mehr als 100 Bilder (Zitat: Ulrich Lehmann) (L2) YouTube (ist die wichtigste Quelle für das m-Learning): Künstliche Intelligenz 2017: Bedrohung oder Goldenes Zeitalter (L2) Die drei wichtigen KI- Erfolge der letzten Jahr- zehnte, die in jedem KI- Vortrag vorkommen, finden Sie hier, in diesem Video! Einführung KI - NN - DL

7 Eine Livedemonstration sagt mehr als 10 Videos (Erkenntnis aus der Informatik) (L3) Livedemonstration „Java-Applet für Mustererkennung mit einem flachen künstlichen Neuronalen Netz“ Zugriff seit einiger Zeit leider nur noch mit speziellen Web-Browsern (hier: Firefox ESR für 32 bit Windows) auf die e-Learning-Plattform des Institutes CV&CI der FH SWF Quelle: selbst et. al. 2010 Einführung KI - NN - DL

8 Wo steckt heute schon KI drin (Hidden AI)? Einige Beispiele:
Wo steckt heute schon KI drin (Hidden AI)? Einige Beispiele: Einführung KI - NN - DL

9 KI-Anwendungen I Industrie 4.0 = Intelligente Produktion – Smart Factory: das Werkstück sucht selbst seinen Weg durch die Fertigung und wird Produkt Big Data = Daten zu Wissen verdichten –intelligente Datenanalyse INDU Erst die Datenanalyse zeigt, welches Wissen wir in den Daten finden können (Rasterfahndung). Quelle: Google „Bilder zu Big Data“ Einführung KI - NN - DL

10 KI-Anwendungen II IoT= Internet of Things die nennenswerten Dinge in der Welt haben eine eigene Intelligenz, meistens einen Mikrocontroller mit Smartphone-Betriebssystem und ein Web-Interface und kommunizieren mit dem Web und damit mit Menschen und/oder Maschinen und/oder anderen nennenswerten Dingen Quelle: Twitter #IoT Einführung KI - NN - DL

11 KI-Anwendungen III Connectivity = Anschluss an die Welt 23.02.2019
Quelle: Google „Bilder zu Sozialen Netzen“ Einführung KI - NN - DL

12 KI-Anwendungen IV Smart Energy = Intelligente Energie
KI-Anwendungen IV Smart Energy = Intelligente Energie Mobilität = autonomes Fahren Quelle: Google „Bilder zu Smart Energy“ Quelle: Google „Bilder zu autonomes Fahren“ Einführung KI - NN - DL

13 KI-Anwendungen V Smart Health = Intelligentes Gesundheitswesen
KI-Anwendungen V Smart Health = Intelligentes Gesundheitswesen Smart Home = Intelligentes Zuhause Quelle: Google „Bilder zu Smart Health“ Quelle: Google „Bilder zu Smart Home“ Einführung KI - NN - DL

14 Definition: Künstliche Intelligenz KI (L1)
Definition: Künstliche Intelligenz KI (L1) Künstliche Intelligenz (KI, auch AI oder A. I., englisch artificial intelligence) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens befasst. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, da es bereits an einer genauen Definition von Intelligenz mangelt. Dennoch wird er in Forschung und Entwicklung verwendet. Im Allgemeinen bezeichnet künstliche Intelligenz oder KI den Versuch, eine menschenähnliche Intelligenz nachzubilden, d. h., einen Computer zu bauen oder so zu programmieren, dass er eigenständig Probleme bearbeiten kann. Oftmals wird damit aber auch, besonders bei Computerspielen, eine nachgeahmte Intelligenz bezeichnet, womit durch meist einfache Algorithmen ein intelligentes Verhalten simuliert werden soll. Einführung KI - NN - DL

15 Welche Fachgebiete sind an der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) beteiligt? (L1) Neben den Forschungsergebnissen aus der Kerninformatik sind in die Erforschung der Künstlichen Intelligenz (KI) Ergebnisse weiterer Forschungsgebiete eingeflossen, wie Psychologie, Neurologie und Neurowissenschaften, Mathematik und Logik, Kommunikationswissenschaft, Philosophie und Linguistik. Dies zeigt sich in der Ausbildung des Bereichs der Neuroinformatik, der der Bioinformatik zugeordnet ist, sowie der Computational Neuroscience. Hier geht es im Kern um künstliche Neuronale Netzen (KNN), dabei handelt es sich um Techniken, die ab Mitte des 20. Jahrhunderts entwickelt wurden und auf der Neurophysiologie aufbauen. KNN sind die Basis für Deep Learning KI stellt somit kein geschlossenes Forschungsgebiet dar. Vielmehr werden Techniken aus verschiedenen Disziplinen verwendet, ohne dass diese eine Verbindung miteinander haben müssen. Einführung KI - NN - DL

16 Welche Fachgebiete sind an der Entwicklung von künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) beteiligt? (L5) Quelle: Andreas Zell: Simulation von KNN (L5) Einführung KI - NN - DL

17 Deep Learning Quelle: Edureka1926 × 987 Bildersuche Deep Neural Network – What is Deep Learning - Edureka Einführung KI - NN - DL

18 Deep Learning (L12) Deep Learning, auf Deutsch etwa tiefgehendes Lernen, bezeichnet eine Klasse von Optimierungsmethoden künstlicher neuronaler Netze, die zahlreiche Zwischenlagen (engl. hidden layers) zwischen Eingabeschicht und Ausgabeschicht haben und dadurch eine umfangreiche innere Struktur aufweisen. In Erweiterungen der Lernalgorithmen für Netzstrukturen mit sehr wenigen oder keinen Zwischenlagen, wie beim einlagigen Perzeptron, ermöglichen die Methoden des Deep Learnings auch bei zahlreichen Zwischenlagen einen stabilen Lernerfolg. Nach Jürgen Schmidhuber ist „Deep Learning“ nur ein neuer Begriff für künstliche neuronale Netze mit Zwischenebenen für Input und Output. Einführung KI - NN - DL