Deep Learning kommt im Mainstream an

Unter dem Titel „Künstliche Gehirne, die selbstständig lernen: So wird #DeepLearning dein Leben umkrempeln“ lief auf heute+ vom ZDF eine 15-minütige Sendung zur künstlichen Intelligenz. Journalist Daniel Bröckerhoff führt durch die Sendung.

In der Sendung erfahren die Zuschauerinnen und Zuschauer, was das Besondere an neuronalen Netzen ist, wer derzeit die Datenhoheit hat und welche Gefahren der Gesellschaft durch den zunehmenden Einsatz von Deep Learning drohen.

Schaut euch die Sendung ruhig an, aber seid nicht zu enttäuscht, wenn es letztlich wieder nur um eine Dystopie herum gesprochen wird und einmal mehr die Bedrohungen und Gefahren einer vermeintlich neuen Technologie in den Vordergrund gestellt werden.

Wo wird Machine Learning eingesetzt?

Auch wenn vielen digital versierten Menschen klar ist, dass Machine Learning einen qualitativen Vorwärtssprung in der Computergeschichte darstellt, lohnt sich ein Blick in die tatsächlichen Einsatzfelder der Methoden. Allgemein lässt sich konstatieren, dass überall, wo viele Daten anfallen, der Einsatz von Machine Learning naheliegt. Hier folgen einige prominente Beispiele:

Selbstfahrende Fahrzeuge

Als der nächste große Wurf in der Transportbranche gelten selbstfahrende Fahrzeuge. Von dieser Art Transportmittel erwarten alle Verkehrsteilnehmer, Hersteller und Versicherungen mehr Effizienz bei gleichzeitig weniger Unfällen. Damit selbstfahrende Fahrzeuge im Massenmarkt ihren Einsatz finden, setzen die Ingenieurinnen und Ingenieure auf Machine Learning.

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Wozu braucht man Machine Learning?

Viele Herausforderungen sind zu komplex, um sie im Detail im Vorhinein zu programmieren. Menschen und Tiere vollbringen im Alltag Hunderte von Taten, ohne über diese nachzudenken: Gegenstände in ihrer Gänze erkennen, Sprache verstehen, Gefühle interpretieren und vieles mehr. Versucht man, diese so alltäglichen Tätigkeiten von einem Computer erledigen zu lassen, so stößt man mit dem herkömmlichen Ansatz, alle erdenklichen Situationen im Vorhinein zu bedenken und beispielsweise in einer Datenbank zu speichern, an eine nicht zu überwindende Grenze. Denkt man aber etwa an selbstfahrende Autos, so wird recht schnell klar, dass es unmöglich ist, jede Begebenheit unter allen erdenklichen Umständen an jedem Ort der Welt zu jeder Zeit vorauszudenken und dafür eine Lösung zu programmieren, so dass der Bord-Computer des Wagens im Eintreffen eines bestimmten Falles diesen identifizieren und aus der Datenbank abrufen kann. „Wozu braucht man Machine Learning?“ weiterlesen