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Bonusmaterial

In diesem Bereich finden Sie Bonusmaterial mit ergänzenden Lerninhalten zu weiteren Aspekten der digitalen Welt. Diese Videos sind nicht Bestandteil des Zertifizierungsprogramms der Google Zukunftswerkstatt. Betrachten Sie sie vielmehr als Möglichkeit, weitere interessante Themen kennenzulernen.

Sinn ins Chaos bringen

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In den letzten Jahrzehnten hat sich unsere Vorstellung von der Datenverarbeitung mehrmals geändert. Die Wissenschaft verwendet den Begriff "künstliche Intelligenz" mal mehr, mal weniger. Manchmal wird es "maschinelles Lernen" genannt. Wir sprechen heute oft von "maschineller Intelligenz". Für mich ist es einfach "Intelligenz". Und manchmal ist es einfach nur das Streben danach, bessere Maschinen zu erschaffen.
Zu Beginn basierte alles auf Logik, etwa in Form von mathematischen Integrationsproblemen. Oder Schach spielen. Uns wurde jedoch klar, dass die alltäglichen Aktivitäten der Menschen die wahren Herausforderungen waren. Die reale Welt ist sehr chaotisch. Mit festen logischen Regeln lassen sich die wirklich interessanten Probleme der realen Welt nicht beheben. Man braucht ein System, das wirklich lernt. Man kann nicht einfach alles programmieren. Das Ziel der künstlichen Intelligenz sind Maschinen, die von ihrer Umgebung, von Fehlern und von Menschen lernen können. Wir wissen heute noch nicht, wie der richtige Weg und die richtigen Durchbrüche aussehen. Ich meine, es gibt zahlreiche unterschiedliche Ansätze.

Eines der Teilgebiete ist die Mustererkennung. Künstliche neuronale Netze. Bestärkendes Lernen, zum Beispiel. Statistische Schlüsse und maschinelles Lernen mit Wahrscheinlichkeiten. Überwachtes und unüberwachtes Lernen. Und wir sind uns noch nicht ganz sicher, mit welcher Methode wir bessere Systeme erhalten. Tatsächlich ist es nicht nur eine Technik für alles, es sind verschiedene Methoden und Kombinationen dieser. Welche Fortschritte wir bei den wirklich intelligenten Systemen machen, hängt vom allgemeinen technologischen Fortschritt ab. Und bis vor Kurzem waren unsere Computer nicht schnell genug und unsere Datensätze nicht groß genug.

Ein spezifisches Problem auf viele Computer verteilen zu können, ist sehr wichtig, da sich dadurch unsere Forschung beschleunigt. Künstliche Intelligenz wird in unserem Alltag bereits überall eingesetzt. Sobald künstliche Intelligenz funktioniert, wird die Bezeichnung geändert. Wir setzen künstliche Intelligenz bereits ein und sind mit ihr vertraut. Dinge, die heute Routine sind, wären vor 30 Jahren als erstaunliche Beispiele für künstliche Intelligenz angesehen worden. Antiblockiersysteme. Autopilotsysteme für Flugzeuge. Suchmaschinen. Empfehlungen. Digitale Karten. Die Entscheidung, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht. Die Fähigkeit, mit dem Smartphone eine Sprache in die andere übersetzen zu können.

Wenn Sie vor zehn Jahren versucht hätten, mit Ihrem Computer oder Telefon zu sprechen, hätten Sie wenig Glück gehabt. Wir kommen heute nach und nach dahinter, wie viele dieser Tricks funktionieren. Ich glaube, dass viele Menschen, die sich damit beschäftigen, den Eindruck haben, dass die Entwicklung schnell voranschreitet. Es sind schrittweise Verbesserungen. Man erschafft etwas, das etwas besser ist, und das nächste ist dann wieder etwas besser. Es wird uns nie gelingen, "Intelligenz" prägnant und einheitlich zu definieren. Sie ist ein Verbund aus verschiedenen Fähigkeiten, die alle wunderbar organisiert werden und zusammenarbeiten. Es ist sehr schwierig, eine langfristige Vorhersage zu treffen. Das kann eigentlich niemand. Und wir dürfen nicht einfach die Lösung nutzen, die jetzt am besten funktioniert, und davon ausgehen, dass es in Zukunft immer so sein wird.
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Die Welt ist voller Dinge, die die meisten ohne Weiteres verstehen und auf die sie ohne großes Nachdenken reagieren können: Ein teilweise mit Schnee bedecktes Stoppschild bleibt trotzdem ein Halteschild und auch ein überdimensionaler Stuhl wird als Sitzgelegenheit wahrgenommen. Normale Computer verfügen nicht über eine solche intuitive Logik. Aber mit der fortschrittlichen Technologie des maschinellen Lernens lässt sich dieses Manko beseitigen. In diesem Video erfahren Sie, wie durch maschinelles Lernen Computer und viele damit verbundene Anwendungen verbessert werden.

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