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KI verstehen

Deep Learning - Königsdisziplin der Künstlichen Intelligenz

von - 21.12.2018
Deep Learning
Foto: Bild: Shutterstock / Connect world
Das maschinelle Lernverfahren erreicht Ergebnisse, die bisher unmöglich waren. Die Einsatzmöglichkeiten sind dabei ebenso vielfältig wie individuell.
Biologisch Künstlich
Neuronennetze: Künstliche Netze ahmen Grundprinzipien ihrer biologischen Vorbilder nach.
(Quelle: Stephan Ruttloff (TU Chemnitz))
Deep Learning ist aktuell der Superstar der Künstlichen Intelligenz (KI). Das maschinelle Lernverfahren hat es geschafft, die Artifical Intelligence aus dem Elfenbeinturm der Forschungslabors zu katapultieren und praktikabel und kommerziell einsetzbar zu machen. Fast in jedem Produkt, in dem KI heute eine Rolle spielt, liefert ein Deep-Learning-Algorithmus den entscheidenden Nutzwert.
Das Potenzial von Deep Learning zeigt sich in zahlreichen Anwendungen: In fahrerlosen Autos sorgt Deep-Learning-Technik dafür, dass Stoppschilder erkannt und ein Fußgänger von Straßenlaternen unterschieden werden kann. Sie ist auch der Schlüssel zur Sprachsteuerung von Geräten wie Smartphones, Tablets und Fernsehern und steckt damit auch hinter dem Spracherkennungsmodul von Siri, dem digitalen Assistenten auf dem iPhone.
Extrem erfolgreich sind Deep-Learning-Netze zudem darin, Bildinhalte zu erfassen. Zum Beispiel kann Deep Learning Millionen von Bildern analysieren und sie nach Ähnlichkeiten gruppieren: Katzen in einen Ordner, Kinder­fotos in einen anderen und in einen dritten alle Fotos der Großmutter. Dies ist die Grund­lage für Smart-Foto-Alben - also das, was mit den Fotosammlungen auf dem Smartphone schon passiert.
Bereits vor mehreren Jahren gewann eine Software des Schweizer KI-Forschungsinstituts in Lugano den deutschen Wettbewerb für Verkehrszeichenerkennung. Der Algorithmus erkannte zehntausend Verkehrsschilder korrekt, auch wenn sie verdreht, halb verdeckt, im Dunkeln oder im Gegenlicht aufgenommen waren. Mit einer Fehlerrate von nur 0,54 Prozent war der Computer mehr als doppelt so gut wie eine menschliche Vergleichsgruppe.

Neue Anwendungen

Inzwischen wird Deep Learning auch für viele wissenschaftliche Aufgaben herangezogen. US-Forscher haben die KI-Technik anhand von Gewebebildern die Überlebensrate von Krebspatienten vorhersagen lassen. Die Algorithmen lernten anhand verdächtiger Merkmale Krebszellen von gesunden Zellen zu unterscheiden. Zur Verblüffung der Wissenschaftler entdeckte Deep Learning am Ende mehr solcher Merk­male als in der medizinischen Literatur bekannt waren.
Ähnliche Erfolge wie bei der Bilderkennung erzielt Deep Learning in der Sprachsteuerung und Spracherkennung. So basiert die Sprachsteuerung von Amazon Alexa, Google Home und Facebook Deep Text auf Deep Learning. Hier eröffnen sich gerade auch Unternehmen vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, etwa im Service, im Callcenter oder zu Predictive-Maintenance-Zwecken in der Produktion.
Deep Learning kann beispielsweise Rohtexte wie E-Mails oder News bündeln. E-Mails mit Beschwerden können in einem Ordner gesammelt werden, während die Mails zufriedener Kunden in einem anderen Bereich abgelegt werden. Dies kann als Grundlage für verschiedene Messaging-Filter dienen und im Customer Relationship Management genutzt werden.
Im Callcenter können mit Deep Learning Anrufe automatisch bewertet werden, was ein umfassendes Audio-Scoring und damit ein Verbesserung der Lead-Qualifizierung ermöglicht. Und selbst vor menschlichen Gefühlen macht der Lern­algorithmus nicht halt. Inzwischen erkennen Deep-Learning-Netze Gefühle präziser und schneller als die meisten Menschen. Ein Programm der US-Firma Affectiva konnte sogar ein echtes von einem falschen Lächeln unterscheiden.
Was aber ist das Erfolgsgeheimnis von Deep Learning? Das Lernverfahren führt dazu, dass der Computer eine Fähigkeit erlangt, die Menschen von Natur aus haben: aus Beispielen zu lernen. Bei Deep Learning lernt ein Computermodell, aus Bildern, Texten oder akustischen Daten Objekte richtig zu erkennen - ähnlich wie ein Mensch. Nur schneller und genauer.
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