Seit einiger Zeit habe ich beruflich wieder mit Künstlicher Intelligenz zu tun, ein Thema, das leider sehr gehyped wird, was der Sache wenig dienlich ist.
Grundlagen
An den mathematischen Grundlagen hat sich eigentlich wenig geändert, jedoch sind Computerleistung und die vorhandenen Datenvolumen auf einem Niveau, das erstaunliche Resultate ermöglicht. Was noch wesentlich wichtiger ist: Durch das Internet wurden über die bekannten Plattformen, die hier nicht genannt werden müssen, unvorstellbare Mengen an Daten gesammelt, die nun die Grundlage für die Entwicklung von KI-Modellen bilden. Es ist daher kein Zufall, dass die meisten Fortschritte in der Entwicklung durch Firmen wie Google und Facebook (aka Meta) erzielt wurden, dank der Freigiebigkeit ihrer Nutzer. Die Grundlagen der gängigen KI-Methoden sind aber seit Jahrzehnten dieselben. Immerhin stellen diese Firmen auch einige interessante Datensätze zur Verarbeitung zur Verfügung.
Für viele Programmiersprachen existieren Bibliotheken, die schnelle Resultate ermöglichen; hier ist insbesondere Python zu nennen. Diese Bibliotheken sind auch für Einsteiger leicht zu verwenden, verdecken aber natürlich, was eigentlich passiert. Nun muss man heutzutage natürlich nicht mehr wissen, wie ein Quicksort-Algorithmus funktioniert, aber einiges Grundlagenwissen ist schon hilfreich…
Ich möchte mit meinen Beiträgen einige der wichtigsten Verfahren vorstellen, die auch auf einem einfachen PC ablaufen, ohne explizit Pakete wie PyTorch oder Tensorflow zu verwenden, die zwar optimiert sind, die inneren Abläufe aber natürlich verdecken. Vielleicht können sie dadurch etwas zur Entmystifizierung dieses spannenden Themas beitragen, und einen etwas nüchterneren Blick darauf ermöglichen.