Deep Learning



Deep Learning ist eine Technologie im Rahmen der künstlichen Intelligenz-Forschung, die versucht, große Mengen an Textdaten durch Algorithmen zu verarbeiten, um eine automatische Repräsentationen von ähnlichen Wörtern abzuleiten. Bekanntlich kommen einem Text ähnliche Wörter auch in ähnlichen Zusammenhängen vor, was Deep Learning benutzt, um die Bedeutung eines Wortes abzuleiten. Deep Learning sichtet eine hohe Menge an Daten und produziert Repräsentationen, die ähnliche Wörter gruppieren, sodass mit der Zeit neue Erkenntnisse aus rohen Datensätzen abgeleitet werden können.
Auch bei der Entwicklung von lernenden Robotern wird diese Methode des Deep Learning eingesetzt, damit diese gewissermaßen durch Versuch und Irrtum sich weiterentwickeln. Dabei werden Daten in grob simulierten Neuronen verarbeitet, wobei auch Verstärkungslernen eingesetzt wird, sodass eine lernende Software dadurch entsteht, indem sie Entscheidungen trifft und dann Rückmeldungen über deren Folgen erhält, so wie es auch bei Menschen und Tieren der Fall ist. Deep Learning ist daher auch für die Robotik nützlich, denn einer der Gründe dafür, dass es noch nicht mehr Roboter im Alltag gibt, die nützliche Dinge erledigen, liegt darin, dass sie vorab programmiert werden und sie daher schlecht darin sind, mit unerwarteten Ereignissen zurechtzukommen oder Neues zu lernen.
Deep Learning als Software für maschinelles Lernen steckt etwa hinter Cortana, Siri oder auch Google, denn diese Algorithmen werden unter anderem für die Spracherkennung und Textanalyse eingesetzt, wobei sie im Falle der Sprachassistenten die NutzerInnen kennenlernen, basierend auf deren Suchen, deren Texte und auf deren Anliegen und Fragen.

Der AI-Forscher und Buchautor Peter J. Bentley warnt in einem Interview vor überzogenen Erwartungen im Hinblick auf künstliche Intelligenz, denn obwohl immer so interessante Techniken wie Deep Learning entwickelt werden und riesige Datenmengen sowie Rechenleistung in der Cloud genutzt werden können, gibt es in der AI-Forschung seit Jahrzehnten immer Zyklen von Boom und Enttäuschung. Zwar wird seiner Meinung nach das Maschinenlernen eine zunehmend wichtigere Rolle bei Dienstleistungen spielen, d. h., Systeme werden die Menschen besser verstehen und sogar in der Lage sein, deren nächsten Wünsche vorwegzunehmen. Doch um das menschliche Gehirn besser nachbauen zu können, müsste man erst einmal weitaus mehr darüber wissen, wie es funktioniert, denn wenn man heute etwa von künstlichen „neuronalen Netzen“ spricht, erweckt das den Eindruck, dass sie auf einem grundlegenden Verständnis des menschlichen Gehirns beruhen, aber das ist einfach nicht richtig. So ist Deep Learning wie eine Black Box, aber weil all seine Ergebnisse auf Zahlen basieren, sind sie für Menschen nicht nachvollziehbar, denn manche Probleme möchte man nicht nur irgendwie gelöst haben, sondern auch auf eine nachvollziehbare Weise.

Literatur

Online Lexikon für Psychologie und Pädagogik: Deep Learning: http://lexikon.stangl.eu/12367/deep-learning/



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© Werner Stangl Linz 2018