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KI Scheitert weil Mustererkennung als KI missinterpretiert wird

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  1. KI Scheitert weil Mustererkennung als KI missinterpretiert wird

    Autor: derdiedas 09.07.19 - 16:01

    Was heute als KI verkauft wird sind in erster Linie Algorithmen die Mustererkennung betreiben. Das hat mit der von Alan Turing beschriebenen KI für die er den Turing-Test erdacht hat nichts zu tun.

    Überall wird (wie schon etliche male in der Geschichte des Computers) bei KI/AI aber genau das suggeriert und damit die Erwartungshaltung natürlich auch geschürt.

    Mustererkennung ist nützlich und kann Computer scheinbar intelligente Entscheidungen treffen lassen. Allerdings sind es immer noch "nur" Algorithmen die Muster erkennen - nicht mehr, aber auch nicht weniger.

    Für Menschen muss man eine Visualisierung der Daten finden um Ihre Mustererkennung (die wirklich gut ist) zu aktivieren. Das was aktuell als KI/AI auf dem markt ist kann das auch und macht das halt 24*7 ohne müde zu werden.

    Wer also Blindgänger auf alten Luftbildaufnahmen automatisiert finden lassen will kann das mit dem was aktuell als KI verkauft wird wunderbar machen. Wer Messdaten hat, wer große Mengen Bilddaten hat - für den kann KI einen signifikanten Vorteil bringen.

    Wer aber meint das diese "KI" wirklich intelligente Entscheidungen trifft oder das autonome Fahren ermöglicht wird enttäuscht werden. Denn überall wo es keine Toleranzen für Fehler gibt sind diese Algorithmen einfach nicht zu gebrauchen. Denn sie können nur Wahrscheinlichkeiten angeben, und nur weil etwas zu 99% wie eine befahrbare Straße aussieht muss es das nicht sein, und 1% Fehlerquote sind für Entscheidungen auf Leben und Tod nicht ausreichend. Genauso nutzt es nicht wenn eine KI mir sagt das mein Netzwerk zu 99% sicher ist.

    Gruß DDD

  2. Re: KI Scheitert weil Mustererkennung als KI missinterpretiert wird

    Autor: a user 09.07.19 - 16:11

    Das ist halb richtig.

    Es geht nicht um Mustererkennung sondern um eine nicht lineare Kombination von einfachen linearen Funktion zwecks Approximation einer unbekannten nicht linearen Funktion.

    Klassifikation oder Mustererkennung ist nur eines von vielen Anwendungsgebieten.

    Ja, was heute gemacht wird ist weit von so etwas ähnlichem wie Intelligenz entfernt. Technisch gesehen und insbesondere auch Algorithmisch ist es aber dem was der Mensch tut schon sehr nahe.

    Die Nähe dazu ist aber im Grunde irrelevant.

    > Denn sie können nur Wahrscheinlichkeiten angeben, und nur weil etwas zu 99% wie eine
    > befahrbare Straße aussieht muss es das nicht sein, und 1% Fehlerquote sind für
    > Entscheidungen auf Leben und Tod nicht ausreichend. Genauso nutzt es nicht wenn eine KI
    > mir sagt das mein Netzwerk zu 99% sicher ist.
    Mehr tuen wir auch nicht.

    Wir tuen es nur besser, weil wir dazu gigantisch mehr dieser einfachen Funktionen haben und gigantisch mehr Querverbindungen dazwischen, also Kopplungen.
    Darüber hinaus hatten wir einige Millionen Jahre einer gestützten Trainings- und Entwicklungszeit.

    Dennoch sind es nur Wahrscheinllichkeiten, die dann mit Schwellenwerten unserer Neueren zu einer Entscheidung führen.

  3. Re: KI Scheitert weil Mustererkennung als KI missinterpretiert wird

    Autor: firstdeathmaker 09.07.19 - 16:41

    derdiedas schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Wer aber meint das diese "KI" wirklich intelligente Entscheidungen trifft
    > oder das autonome Fahren ermöglicht wird enttäuscht werden. Denn überall wo
    > es keine Toleranzen für Fehler gibt sind diese Algorithmen einfach nicht zu
    > gebrauchen. Denn sie können nur Wahrscheinlichkeiten angeben, und nur weil
    > etwas zu 99% wie eine befahrbare Straße aussieht muss es das nicht sein,
    > und 1% Fehlerquote sind für Entscheidungen auf Leben und Tod nicht
    > ausreichend. Genauso nutzt es nicht wenn eine KI mir sagt das mein Netzwerk
    > zu 99% sicher ist.

    Was für Szenarien gibt es denn, wo es wirklich keine Toleranz für Fehler gibt? Und wie wird das bisher gelöst?

    Was ist, wenn mein Modell so gut ist, dass es in 10 Jahren globaler Nutzung nur ein einziges Mal etwas, dass keine Straße sein soll, als Straße einordnet? Das wäre vermutlich wesentlich besser als es jeder Mensch könnte. Natürlich ist KI nicht gleich Mustererkennung, KI ist für mich nichts weiter als eine höhere Form der Automatisierung, die durch neue Ansätze und Hardware mit ML wesentlich günstiger und flexibler zu erreichen ist als bisher.

  4. Re: KI Scheitert weil Mustererkennung als KI missinterpretiert wird

    Autor: Hotohori 09.07.19 - 18:09

    Eben, daher scheitern KIs mehr daran, dass Menschen die aktuellen Fähigkeiten von KIs schlicht überschätzen.

    Man muss erst gar nicht so kompliziert denken wie es der TE tut um den Grund für das Scheitern zu finden, oft sind es eben doch die einfachen Dinge.



    1 mal bearbeitet, zuletzt am 09.07.19 18:10 durch Hotohori.

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