Semantische Datenintelligenz
Dipl.-Ing. Börteçin EGE




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Einblick in die Welt der Künstlichen Intelligenz

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B. Ege, September 21, 2020

Auszug aus dem Buch Semantische Datenintelligenz im Einsatz*

Dieser Beitrag gibt dem Leser ein Überblick über die Künstliche Intelligenz-Technologien, und zwar von der Entstehung und Entwicklung bis zu den aktuell verwendeten Ansätzen und Methoden: Welche Höhen und Tiefen hat Künstliche Intelligenz bis heute erlebt? Was verstehen wir unter Neuronalen Netzen, Deep Learning sowie Machine Learning? Welche Lerntechniken gibt es für Machine Learning? Benötigen wir sowohl symbolische als auch nicht-symbolische Ansätze? Brauchen wir Regelbasierte Systeme in KI-Projekten doch nicht mehr? Welche Nachteile haben „Machine Learning“-Ansätze? Was versteht man unter einem Blackbox-Effekt?

Verstehen wir eigentlich unter Künstlicher Intelligenz einen Taschenrechner, ein Buchhaltungsprogramm oder einen Schachcomputer? Aus heutiger Sicht nennen wir eine Software, die aus ihren Erfahrungen lernen und sich dementsprechend weiterentwickeln kann, ein selbstlernendes System bzw. Künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz besteht aus einer Familie von Ansätzen und Techniken. Dazu zählen unter anderem Logik (z.B. Aussagenlogik, Prädikatenlogik, Entscheidbarkeit), Unsicheres Wissen und Schlussfolgern (Bayessche Netze, Fuzzy-Logik), Suchstrategien (Uninformierte Suche, Heuristische Suche), Wissensrepräsentation (Ontologien und Semantic Web), Machine Learning (Neuronale Netze und Deep Learning in Kombination von supervised und unsupervised learning sowie von reinforcement learning), Natural Language Processing, Computervision und Robotik. In den letzten Jahren rückte insbesondere die Kategorie Machine Learning und die damit verbundenen Techniken und Ansätze immer mehr in den Brennpunkt der Künstlichen Intelligenz. Dabei basieren alle „Machine Learning“-Ansätze eigentlich auf Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie und stellen in der Wahrheit kein echtes wissensbasiertes System dar. Man muss jedoch zugeben, dass in den letzten Jahren zum einen mit Deep Learning und zum anderen mit steigender Rechenleistung ein ganz frischer Wind in die Künstliche Intelligenz kam. Beispielsweise ermöglicht Deep Learning heute sehr vieles, was früher nicht so selbstverständlich war, und zwar von der Sprachverarbeitung und Bilderkennung bis zum GO-Spielen.

Außerdem: Welche Rolle werden künftig Semantic Web Standards in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz spielen? Welche Vorteile haben Semantic Web-Ansätze? Wo liegt der Schlüssel zum Erfolg? Was erwartet uns in Zukunft?

Im Rahmen dieses Beitrags werden die bisherigen relativ wichtigen Entwicklungen und aktuellen Trends mit Schwerpunkt Lernen im Bereich Künstliche Intelligenz unter die Lupe genommen.


*Semantische Datenintelligenz im Einsatz, Hrsg. A.Paschke/B.Ege, Kapitel 1: Einblick in die Welt der Künstlichen Intelligenz (B.Ege), Springer-Verlag, September 2021.


Bitcoin und Blockchain Technologien

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B. Ege, September 21, 2020

Auszug aus dem Buch Semantische Datenintelligenz im Einsatz*

Neben Künstlicher Intelligenz sind auch die digitalen Währungen bzw. Kryptowährungen ein anderes wichtiges Thema in der digitalen Welt. Ohne Zweifel die erste, berühmteste und wahrscheinlich die erfolgreichste Kryptowährung ist Bitcoin. Es gibt jedoch noch sehr viele verschiedene digitalen Währungen wie Litecoin, XRP, EOS, NEO, Ether sowie Tether, und es kommen ständig neue dazu. Im Zentralpunkt der digitalen Währungen stehen die Blockchain Technologien und digitale Währungen wie Bitcoin ist eigentlich nur eine Anwendung von Blockchain Technologien. Mit Blockchain Technologien können vielmehr erreicht werden, z.B. in der Finanzwelt, im Identitätsmanagement aber auch im Bereich Internet of Things. Auch Smart Contracts ist ein relativ neuer Bereich, welcher erst durch Blockchain Technologien wie Ethereum in der Praxis immer häufiger Anwendung finden wird. Das Thema Kryptowährungen ist so kontrovers und polarisierend, sodass es immer noch heftige Diskussionen nicht nur zwischen Individuen, sondern auch zwischen Konzernen, Regulierungsbehörden, Zentralbanken und Staaten verursacht. Eines ist jedoch klar: Kryptowährungen werden bald anfangen, unser Leben so massiv zu dominieren, sodass sie nicht nur die heutigen konventionellen Währungen, sondern auch gewisse staatliche Strukturen in Frage stellen werden.


*Semantische Datenintelligenz im Einsatz, Hrsg. A.Paschke/B.Ege, Kapitel 10: Bitcoin und Blockchain Technologien (B.Ege), Springer-Verlag, September 2021.


Ethische und Philosophische Aspekte von Künstlicher Intelligenz

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B. Ege, September 21, 2020

Auszug aus dem Buch Semantische Datenintelligenz im Einsatz*

Künstliche Intelligenz hält bereits in nahezu allen Lebensbereichen den Einzug und umso wichtiger wird das Thema Ethik bzw. Maschinenethik. Was bedeutet überhaupt Maschinenethik? Doch wie so oft steckt der Teufel im Detail. Es ergeben sich u.a. folgende Fragen: Wie sollten sich intelligente Maschinen und Roboter verhalten? Darf ein Roboter einen Menschen belügen oder gar betrügen? Wer haftet, wenn ein autonomes Auto einen Unfall verursacht? Darf Technik die Menschen ersetzen, anstatt sie zu unterstützen? Droht der Menschheit in Zukunft dadurch doch eine massenhafte Arbeitslosigkeit? Darf eine unbemannte Maschine auf Menschen schießen? Welche ethischen Regeln müssen wir und die Maschinen folgen? Welche Pflichten haben die Maschinen gegenüber den Menschen und anderen Maschinen?

Das Thema Ethik hat sehr viele Aspekte. Im Rahmen dieses Beitrags werden wir versuchen, die Fragen rundum Ethik bzw. Maschinenethik zu beantworten. Dazu gehören aktuelle Themen wie Gesichtserkennung, autonomes Fahren, autonome Waffensysteme sowie Kriegsroboter, Roboter im Alltag, Anonymisierung von Daten sowie gesellschaftliche Folgen. Nun fangen wir am besten mit einem hoch aktuellen Thema an, nämlich Gesichtserkennung.


*Semantische Datenintelligenz im Einsatz, Hrsg. A.Paschke/B.Ege, Kapitel 13: Ethische und Philosophische Aspekte von Künstlicher Intelligenz (B.Ege), Springer-Verlag, September 2021.


Wer macht das Rennen in Künstlicher Intelligenz?
- Ein Vergleich zwischen den drei KI-Mächten USA, China und EU

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B. Ege, September 21, 2020

Auszug aus dem Buch Semantische Datenintelligenz im Einsatz*

Wer macht das Rennen in Künstlicher Intelligenz? China, USA oder Europäische Union? Es ist derzeit sehr schwierig, eine klare Antwort zu dieser Frage zu geben, aber dennoch nicht unmöglich. Wir sind als Menschheit noch am Anfang dieser bahnbrechenden Technologie. Und es gibt eigentlich keine eindeutigen Metriken zur Erfolgsmessung. Dennoch geben die Antworten auf einige Fragen genug Hinweise für die Zukunft: Welches Land macht die meisten Forschungen? Welche Firmen oder Universitäten haben die meisten Patente? Welches Land hat die meisten Elite-Universitäten oder Forschungseinrichtungen? Welche Universitäten oder Forschungseinrichtungen veröffentlichen die Paper, die in anderen Veröffentlichungen am meisten zitiert sind? Wer zieht die meisten Talente oder Fachkräfte ins Land? Welches Land hat die meisten zukunftsorientierten Startups? Diese Fragen kann man beliebig verlängern, und all diese Fragen und Faktoren spielen bei Kräftemessen der Länder eine sehr wichtige Rolle. Im Rahmen dieses Beitrages wird nur versucht, ausgehend von vielen kleinen Fragen und Antworten, eine klare Antwort auf eine große Frage zu finden.


*Semantische Datenintelligenz im Einsatz, Hrsg. A.Paschke/B.Ege, Kapitel 14: Wer macht das Rennen in Künstlicher Intelligenz? (B.Ege), Springer-Verlag, September 2021.


Marktstudie:
Welche Standards und Tools werden in Unternehmen eingesetzt?

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B. Ege, Februar 21, 2016

Auszug aus dem Buch Corporate Semantic Web*

Im Fokus dieses Beitrags Marktstudie: Welche Standards und Tools werden in Unternehmen eingesetzt? (B. Ege) stehen Semantic Web Projekte, die für den Einsatz in verschiedenen Bereichen entwickelt wurden. Der Beitrag wurde im Buch Corporate Semantic Web (Hrsg. B. Ege et al., Springer-Verlag, 2015) veröffentlicht. Die meisten der im Beitrag dargestellen Semantic Web Projekte sind bereits in der Produktion, d.h. reale Anwendungen mit echten Nutzern. Auf die Kundenanforderungen für jedes Projekt folgen dann auch die dazugehörigen technischen Lösungen bzw. die Architektur der Anwendungen und anschließend die bisherigen Erfahrungswerte der Firmen im Umgang mit verwendeten Semantic Web Standards und Tools. Gegen Ende des Beitrags erwartet den Leser die Ergebnisse einer Umfrage mit weiteren Tipps und Hinweisen, dann ein Ausblick und zum Schluss eine Liste von aktuellen Semantic Web Standards und Tools. Die Darstellung von insgesamt vier Semantic Web Projekten und die Ergebnisse einer Umfrage im Rahmen dieses Beitrags geben einen kleinen Einblick in die Welt der Hersteller von Semantic Web-Anwendungen. Die einzelne Beschreibungen der Kundenanforderungen in Projekten, die dazugehörigen technischen Umsetzungen wie die entwickelten Architekturen, verwendete Standards, und Tools, sowie konkrete Umsetzungshinweise erweitern den Horizont der Leser zusätzlich.

Einige Ergebnisse der Marktstudie

*Corporate Semantic Web - Wie semantische Anwendungen in Unternehmen Nutzen stiften, Hrsg. B. Ege et al., Kapitel 3: Marktstudie: Welche Standards und Tools werden in Unternehmen eingesetzt? (B.Ege), Springer-Verlag, Juni 2015.