Weißt Du was Deep Learning?

Deep Learning gehört zu den Themen, denen wir immer wieder begegnen, wenn wir uns mit dem großen Thema der künstlichen Intelligenz beschäftigen. Das Thema Künstliche Intelligenz fasziniert mich unglaublich. Doch zu meinem großen Leidwesen sind Fachartikel zu diesem Thema so reichlich mit Fachwörtern gespickt, dass ich sie in der Regel nicht verstehe. Da ich glaube, dass die Künstliche Intelligenz unsere Welt auf den Kopf stellen kann, habe ich beschlossen, mich intensiver mit dem Thema zu beschäftigen und mir die Fachwörter Stück für Stück zu erschließen, damit ich der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz in Zukunft besser folgen kann. Dank

Stuart Russell: Human Compatible

machen wir heute gemeinsam den ersten Schritt zu mehr Verständnis und schauen uns die Sache mit dem Deep Learning genauer an.

Praxisbeispiel Bildererkennung

Seit einiger Zeit verfügt mein Android Smartphone über eine Funktion, die ich unglaublich liebe: Google Lens. Mit dieser Funktion kann ich jedes Bild auf meinem Telefon auf Knopfdruck scannen lassen und mein Telefon verrät mir passende Suchtreffer zu diesem Bild im Internet. Dank dieser Funktion finde ich regelmäßig Produkten, deren Namen ich bisher nicht kannte und die ich daher mit der normalen Suchmaschinenfunktion nie hätte suchen und finden können.

Doch wie ist es möglich, dass mein Smartphone „erkennt“, was auf dem jeweiligen Bild ist? Einer der Gründe dafür ist Deep Learning, und das Spannende ist, dass ich mit jeder meiner Scans aktiv zum Deep Learning beitragen kann, das Google Lens betreibt. Alles was ich dafür tun muss, ist die automatisch eingeblendete Frage zu beantworten, ob die Suchergebnisse meinen Erwartungen entsprechen oder nicht. Absurderweise nutze ich diese Funktion fast nie. Das heißt, ich freue mich unglaublich über die Technologie und ihre Hilfe, leiste im Gegenzug aber nicht den Beitrag, den die Technologie braucht, um sich weiter entwickeln zu können. Vielleicht sollte ich darüber in Zukunft noch einmal nachdenken.

Nachdem wir nun ein Praxisbeispiel für Deep Learning kennen, schauen wir uns im Folgenden an, wie die Technologie funktioniert.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine von mehreren Lernmethoden, mit denen Computer und Co. selbstständig lernen können. Bei der Methode wird dem Computer eine Aufgabe gestellt. So soll er zum Beispiel herausfinden, ob auf einem Bild ein Löwe oder ein Tiger zu sehen ist. Im folgenden Schritt wird der Computer mit unzähligen Daten zu dieser Fragestellung gefüttert; das heißt, er bekommt unzählige Löwen- und Tigerbilder gezeigt, bei denen er identifizieren soll, ob darauf ein Löwe oder ein Tiger zu sehen ist.

Mit jedem Bild, dass der Computer analysiert, sammelt er mehr Daten darüber, was einen Tiger von einem Löwen unterscheidet. Am Anfang macht der Computer noch viele Fehler und „sieht“ auf Bildern mit einem Löwen einen Tiger und umgekehrt. In diesen Fällen wird der Computer vom Menschen auf seine Fehler aufmerksam gemacht und lernt dadurch aus seinen Fehlern. Weil der Computer nicht allein lernen kann, gehört das Deep Learning in den Bereich des überwachten Lernens.

3 Deep Learning Fakten

Nachdem wir nun verstanden haben, wo Deep Learning zum Einsatz kommt und wie Deep Learning funktioniert, möchte ich an dieser Stelle noch 3 Fakten zum Thema festhalten, die mich irgendwie nicht mehr loslassen und nicht so recht zu den anderen Überschriften des Beitrages passen wollen:

1. Manche Forscher glauben, dass Deep Learning zu einer der menschlichen Intelligenz ähnlichen Künstlichen Intelligenz führen wird. Der Autor unseres Buches teilt diesen Glauben nicht. Leider habe ich nicht so recht verstanden, worauf dieser Glaube bzw. der Nichtglaube fußt.
2. Bisher wissen die Forscher nicht, warum Deep Learning so gut funktioniert. In Anbetracht dessen, dass wir auch noch nicht so richtig verstehen, wie das menschliche Gehirn funktioniert, finde ich dieses Unwissen schon ein wenig putzig und frage mich, wie wir etwas erschaffen können, das wir nicht verstehen. Auf der anderen Seite ist das vielleicht doch gar nicht so erstaunlich. Immerhin habe auch ich ein Talent darin, Technologien zu nutzen, bei denen ich nicht den Hauch einer Ahnung habe, wie sie funktionieren.
3. Beim Deep Learning passieren Fehler, die für den Computer Lernchancen bieten. Der Computer hat am Anfang des Lernprozesses große Schwierigkeiten, einen Tiger von einem Löwen zu unterscheiden. Wir Menschen können gut damit leben, wenn das passiert. Andere Fehler wiederum nehmen wir dem Computer übel. So gab es einen gigantischen Aufschrei in der Presse, als die Google- Bilderkennung Menschen mit dunkler Hautfarbe als Gorillas identifizierte.
   
   Update 05.09.2022: Erstmals aufgefallen war dieses Problem 2015, als Jacky Alcine auf twitter ein Bild teilte, dass die Bilderkennungs-Software von Google mit Überschriften versah. Statt Jackys Freunden erkannte die künstliche Intelligenz Gorillas. Dieses Problem nennt sich overfitting. Es entsteht, wenn eine künstliche Intelligenz mit einem zu engen Datensatz lernt. (Hinweis gefunden in: Henning Beck: Das neue Lernen heißt verstehen, S. 35.)
   
   Dieser Fehler führte dazu, dass die Google-Bilderkennung danach eine zeitlang bei ähnlichen Bildern eine Fehlermeldung auswarf und behauptete, dass sie nicht erkenne, was auf diesem Bild zu sehen sei. In dieser Zeit schufen die Entwickler eine Funktion, die in Zukunft verhindern soll, dass solche für den Menschen traumatischen Verwechslungen erneut auftreten.

Fazit

Dank Deep Learning verfügen wir heute über fantastische Bild- und Spracherkennungsfunktionen. Auch die automatischen Übersetzungsfunktionen basieren auf der Technologie des Deep Learning. Ich möchte auf gar keinen Fall mehr auf eines der Feature verzichten. Meine absolute Lieblingsfunktion ist in der Google-Übersetzer-App enthalten. Sie kombiniert Bild- und Spracherkennung, und ich nutze sie gern im Urlaub, um die Menükarte im Restaurant zu übersetzen. Dazu zücke ich einfach mein Smartphone, öffne die Google-Übersetzer-App, aktiviere die Kamerafunktion und halte mein Handy vor die Menükarte. Plötzlich erscheint auf meinem Display die übersetzte Menükarte. Das ist nicht immer fehlerfrei, doch dank Deep Learning wird die Funktion von Urlaub zu Urlaub immer besser.

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