Künstliche Intelligenz - Was steckt hinter der Technologie der Zukunft?
von: Gerhard Paaß, Dirk Hecker
Springer Vieweg, 2021
ISBN: 9783658302115
Sprache: Deutsch
511 Seiten, Download: 42229 KB
Format: PDF, auch als Online-Lesen
geeignet für:
| Grußwort von Minister Prof. Dr. Andreas Pinkwart | 5 | ||
| Vorwort | 7 | ||
| Über dieses Buch | 7 | ||
| Danksagung | 8 | ||
| Inhaltsverzeichnis | 10 | ||
| Über die Autoren | 19 | ||
| 1: Was ist intelligent an Künstlicher Intelligenz? | 21 | ||
| 1.1 Menschliche Intelligenz hat viele Dimensionen | 21 | ||
| 1.2 Woran erkennt man Künstliche Intelligenz | 22 | ||
| 1.3 Computer lernen | 23 | ||
| 1.4 Tiefe neuronale Netze können Objekte erkennen | 26 | ||
| 1.5 Wie kann man Künstliche Intelligenz verstehen? | 28 | ||
| 1.6 Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz | 30 | ||
| 1.7 Zusammenfassung | 32 | ||
| Literatur | 33 | ||
| 2: Was kann Künstliche Intelligenz? | 35 | ||
| 2.1 Objekterkennung in Bildern | 35 | ||
| 2.1.1 Medizinische Diagnose | 37 | ||
| 2.1.2 Vorhersage der 3D-Struktur von Proteinen | 38 | ||
| 2.2 Spracherkennung | 39 | ||
| 2.3 Maschinelle Übersetzung | 40 | ||
| 2.4 Die Beantwortung natürlichsprachiger Fragen | 42 | ||
| 2.5 Dialoge und persönliche Assistenten | 45 | ||
| 2.6 Brettspiele | 47 | ||
| 2.6.1 Das Strategiespiel Go | 48 | ||
| 2.6.2 Künstliche Intelligenz gewinnt gegen fünf Poker-Professionals | 49 | ||
| 2.7 Videospiele | 49 | ||
| 2.7.1 Atari 2600 Spielekonsole | 50 | ||
| 2.7.2 Capture the Flag | 50 | ||
| 2.7.3 Das Echtzeit-Strategiespiel Dota2 | 52 | ||
| 2.8 Selbstfahrende Autos | 53 | ||
| 2.8.1 Weiterentwicklung der selbstfahrenden Autos | 54 | ||
| 2.9 Der Computer als kreatives Medium | 55 | ||
| 2.9.1 Neue Bilder komponieren | 56 | ||
| 2.9.2 Geschichten erfinden | 58 | ||
| 2.10 Allgemeine Künstliche Intelligenz | 59 | ||
| 2.11 Zusammenfassung | 60 | ||
| Literatur | 60 | ||
| 3: Einige Grundbegriffe des maschinellen Lernens | 64 | ||
| 3.1 Die wichtigsten Arten des maschinellen Lernens | 64 | ||
| 3.1.1 Überwachtes Lernen | 64 | ||
| 3.1.2 Unüberwachtes Lernen | 65 | ||
| 3.1.3 Bestärkungslernen | 66 | ||
| 3.2 Programmieren und Lernen | 67 | ||
| 3.2.1 Modelle transformieren eine Eingabe in eine Ausgabe | 67 | ||
| 3.2.2 Algorithmen arbeiten schrittweise eine Liste von Anweisungen ab | 69 | ||
| 3.2.3 Ein Lernproblem: Die Erkennung von Ziffern | 69 | ||
| 3.2.4 Vektoren, Matrizen und Tensoren | 70 | ||
| 3.3 Lernen eines Zusammenhangs | 72 | ||
| 3.3.1 Schema für das Lernen: Modell, Verlustfunktion und Optimierung | 72 | ||
| 3.3.2 Detaillierter Ablauf des Lernens | 72 | ||
| 3.4 Ein simples Modell: Die logistische Regression | 75 | ||
| 3.4.1 Berechnung eines Punktwertes | 75 | ||
| 3.4.2 Die gleichzeitige Berechnung aller Punktwerte | 77 | ||
| 3.4.3 Lineare Transformation | 78 | ||
| 3.4.4 Die Softmaxfunktion erzeugt einen Wahrscheinlichkeitsvektor | 79 | ||
| 3.4.5 Das logistische Regressionsmodell | 80 | ||
| 3.5 Die Güte des Modells | 81 | ||
| 3.5.1 Maßstab für die Modellgüte: Die Wahrscheinlichkeit der kompletten Trainingsdaten | 81 | ||
| 3.5.2 Wie misst man den Lernerfolg: Die Verlustfunktion | 82 | ||
| 3.5.3 Verdeutlichung für zwei Klassen und zwei Eingabemerkmale | 84 | ||
| 3.6 Optimierung, oder wie findet man die besten Parameterwerte | 85 | ||
| 3.6.1 Der Gradient zeigt in Richtung des steilsten Anstiegs | 86 | ||
| 3.6.2 Der Gradient für mehrere Dimensionen | 86 | ||
| 3.6.3 Der Gradient der Verlustfunktion | 88 | ||
| 3.6.4 Schrittweise Minimierung durch Gradientenabstieg | 90 | ||
| 3.6.5 Die Lernrate bestimmt die Länge eines Optimierungschritts | 91 | ||
| 3.6.6 Gradientenabstieg mit Minibatch benötigt viel weniger Rechenaufwand | 91 | ||
| 3.7 Überprüfung des Lernerfolges | 93 | ||
| 3.7.1 Anwendung des Modells auf neue Daten | 93 | ||
| 3.7.2 Überprüfung der Genauigkeit auf der Testmenge | 94 | ||
| 3.7.3 Präzision und Recall für Klassen unterschiedlichen Umfangs | 95 | ||
| 3.8 Zusammenfassung | 96 | ||
| Literatur | 97 | ||
| 4: Tiefes Lernen kann komplexe Zusammenhänge erfassen | 98 | ||
| 4.1 Beim XOR-Problem gibt es Interaktionen zwischen den Merkmalen | 98 | ||
| 4.2 Nichtlinearitäten erzeugen gebogene Trennflächen | 101 | ||
| 4.3 Tiefe neuronale Netze sind Stapel von nichtlinearen Schichten | 106 | ||
| 4.3.1 Vektoren und Tensoren repräsentieren die umgeformten Inhalte | 107 | ||
| 4.4 Training von TNN mit Backpropagation-Verfahren | 109 | ||
| 4.5 Toolkits erleichtern die Formulierung und das Training von TNN | 112 | ||
| 4.5.1 Parallele Berechnungen beschleunigen das Training von TNN | 112 | ||
| 4.5.2 Toolkits erleichtern die Arbeit mit TNN | 113 | ||
| 4.6 Wie mache ich das Netz besser? | 115 | ||
| 4.6.1 Iterative Konstruktion eines guten Modells mit der Validationsmenge | 115 | ||
| 4.6.2 Unteranpassung und Überanpassung führen zu höheren Fehlern | 116 | ||
| 4.6.3 Ein Beispiel für Überanpassung | 117 | ||
| 4.6.4 Regularisierungsverfahren reduzieren den Generalisierungsfehler | 119 | ||
| Bestrafung großer Parameterwerte reduziert abrupte Ausgabeänderungen | 119 | ||
| Dropout legt Teile des Netzes lahm | 120 | ||
| Batch-Normalisierung vermeidet zu kleine und große Werte von verdeckten Vektoren | 121 | ||
| Mathematischer Beweis: Der stochastische Gradientenabstieg findet gut generalisierende TNN | 122 | ||
| 4.7 Unterschiedliche Anwendungen erfordern Netze unterschiedlichen Aufbaus | 122 | ||
| 4.7.1 Mehrschichtiges Feedforward-Netz | 123 | ||
| 4.7.2 Convolutional Neural Network (CNN) | 124 | ||
| 4.7.3 Rekurrentes neuronales Netz (RNN) | 124 | ||
| 4.7.4 Bestärkungslernen-Netz | 124 | ||
| 4.7.5 Generatives adversariales Netz (GAN) | 125 | ||
| 4.7.6 Autoencoder-Netze erzeugen eine komprimierte Darstellung | 125 | ||
| 4.7.7 Architekturen für bestimmte Medien und Anwendungsbereiche | 125 | ||
| 4.8 Die Konstruktion eines tiefen neuronalen Netzes ist ein Suchprozess | 127 | ||
| 4.8.1 Auswahl der Anzahl der Parameter und der Hyperparameter | 127 | ||
| 4.8.2 Der Standard-Prozess der Modellsuche führt zu besseren Modellen | 128 | ||
| 4.8.3 Automatische Suche von Modellarchitekturen und Hyperparametern | 130 | ||
| 4.9 Biologische neuronale Netze funktionieren anders | 133 | ||
| 4.10 Zusammenfassung und Trends | 135 | ||
| Literatur | 136 | ||
| 5: Bilderkennung mit tiefen neuronalen Netzen | 138 | ||
| 5.1 Was bedeutet eigentlich Bilderkennung? | 138 | ||
| 5.1.1 Arten der Objekterkennung in Bildern | 138 | ||
| 5.1.2 Inspirationen aus der Biologie | 139 | ||
| 5.1.3 Warum ist eine Bilderkennung schwierig? | 142 | ||
| 5.2 Die Bestandteile eines Convolutional Neural Networks | 142 | ||
| 5.2.1 Der Kernel einer Convolution-Schicht analysiert kleine Bildbereiche | 142 | ||
| 5.2.2 Convolution-Schicht mit vielen Kerneln reagiert auf viele Merkmale | 145 | ||
| 5.2.3 Die Pooling-Schicht wählt die wichtigsten Merkmale aus | 146 | ||
| 5.3 Ein einfaches Convolutional Neural Network für die Ziffernerkennung | 147 | ||
| 5.4 Der ImageNet Wettbewerb befeuert die Methodenentwicklung | 149 | ||
| 5.5 Fortschrittliche Convolutional Neural Networks | 151 | ||
| 5.5.1 AlexNet nutzt erfolgreich GPUs zum Training | 151 | ||
| 5.5.2 ResNet erleichtert die Optimierung durch Umgehungspfade | 152 | ||
| ResNet benötigt eine enorme Rechenpower | 153 | ||
| 5.5.3 DenseNet verwendet zusätzliche Umgehungspfade | 155 | ||
| 5.5.4 ResNeXt nutzt transformierte Bilder zum Training | 156 | ||
| 5.6 Analyse der CNN Ergebnisse | 157 | ||
| 5.6.1 Einzelne Kernel reagieren auf Merkmale unterschiedlicher Art und Größe | 157 | ||
| 5.6.2 Ähnlichen Bildern entsprechen benachbarte verdeckte Vektoren | 158 | ||
| 5.7 Transferlernen reduziert den Bedarf an Trainingsdaten | 159 | ||
| 5.8 Lokalisierung eines Objektes im Bild | 162 | ||
| 5.8.1 Objektlokalisierung durch Rechtecke | 162 | ||
| 5.8.2 Bildsegmentierung zur pixelgenaue Bestimmung von Klassen | 164 | ||
| 5.8.3 Max-Unpooling belegt ein vergrößertes Feld mit Werten | 165 | ||
| 5.8.4 Das U-Net erkennt zunächst Objekte und findet dann die zugehörigen Pixel | 166 | ||
| 5.9 Die 3D-Rekonstruktion einer Szene | 168 | ||
| 5.10 Gesichter können mit sehr hoher Genauigkeit zugeordnet werden | 169 | ||
| 5.11 Abschätzung der Genauigkeit von Modellprognosen | 171 | ||
| 5.11.1 Unsicherheit der Modellprognosen | 172 | ||
| 5.11.2 Der Bootstrap erzeugt eine Menge plausibler Modelle | 174 | ||
| 5.11.3 Bayessche neuronale Netze | 174 | ||
| 5.12 Zuverlässigkeit der Bilderkennung | 176 | ||
| 5.12.1 Der Einfluss von Bildverzerrungen | 176 | ||
| 5.12.2 Gezielte Konstruktion von falschklassifizierten Bildern | 179 | ||
| 5.13 Zusammenfassung und Trends | 182 | ||
| Literatur | 183 | ||
| 6: Erfassung der Bedeutung von geschriebenem Text | 186 | ||
| 6.1 Wie kann man die Bedeutung von Wörtern durch Vektoren darstellen? | 189 | ||
| 6.1.1 Das Konzept der Embeddingvektoren | 191 | ||
| 6.1.2 Berechnung von Embeddingvektoren mit Word2vec | 192 | ||
| 6.1.3 Die Approximation der Softmaxfunktion reduziert den Rechenaufwand | 194 | ||
| 6.2 Eigenschaften der Embedding-Vektoren | 195 | ||
| 6.2.1 Nächste Nachbarn von Embeddings haben ähnliche Bedeutungen | 195 | ||
| 6.2.2 Differenzen zwischen Embeddings lassen sich als Relationen interpretieren | 197 | ||
| 6.2.3 FastText nutzt n-Gramme von Buchstaben | 199 | ||
| 6.2.4 StarSpace erzeugen Embeddings für andere Objekte | 201 | ||
| 6.3 Rekurrente neuronale Netze zur Erfassung von Sequenzen | 202 | ||
| 6.3.1 Rekurrente neuronale Netze als Sprachmodelle | 203 | ||
| 6.3.2 Training der rekurrenten neuronalen Netze | 205 | ||
| 6.3.3 Die Eigenschaften der Gradienten beim RNN | 206 | ||
| 6.4 Das Long-Short Term Memory (LSTM) ist ein Langzeitspeicher | 208 | ||
| 6.4.1 Gatter steuern die Speichervorgänge | 208 | ||
| 6.4.2 LSTMs mit mehreren Schichten | 211 | ||
| 6.4.3 Anwendungen des LSTM | 212 | ||
| 6.4.4 Bidirektionale LSTM-Netze zur Prognose von Worteigenschaften | 214 | ||
| 6.4.5 Visualisierung von rekurrenten neuronalen Netzen | 216 | ||
| 6.5 Übersetzung: Transformation einer Sequenz in eine andere Sequenz | 217 | ||
| 6.5.1 Sequence-to-Sequence Netze zur Übersetzung | 218 | ||
| Erzeugen und Bewertung einer Übersetzung | 219 | ||
| 6.5.2 Attention: Verbesserung der Übersetzung durch Rückgriff auf die Eingabeworte | 222 | ||
| 6.5.3 Übersetzungsergebnisse mit Attention | 224 | ||
| 6.6 Transformer-Übersetzungsmodelle | 227 | ||
| 6.6.1 Selbstattention analysiert die Abhängigkeiten der Worte eines Satzes | 228 | ||
| 6.6.2 Kreuzattention analysiert die Abhängigkeiten zwischen Ein- und Ausgabe | 229 | ||
| 6.6.3 Transformer-Architektur nutzt Selbst- und Kreuzattention | 231 | ||
| 6.6.4 Training des Transformers für die Sprachübersetzung | 233 | ||
| 6.6.5 Byte-Pair Kodierung zur Reduktion des Vokabulars und zur Repräsentation unbekannter Wörter | 235 | ||
| 6.6.6 Ergebnisse für das Transformer-modell | 235 | ||
| 6.6.7 Simultane Übersetzung erfordert Wartezeiten | 238 | ||
| 6.7 BERT: Sprachmodelle für die Repräsentation von Bedeutungen | 240 | ||
| 6.7.1 BERT-Architektur | 240 | ||
| 6.7.2 BERT-Prognoseaufgaben zum unüberwachten Vortraining | 241 | ||
| 6.8 Transferlernen mit umfangreichen BERT-Modellen der Sprache | 243 | ||
| 6.8.1 Semantische Klassifikationsaufgaben | 243 | ||
| 6.8.2 Die Beantwortung von Fragen | 245 | ||
| 6.8.3 Extraktion von Weltwissen | 247 | ||
| 6.8.4 Transferlernen für Übersetzungsmodelle | 250 | ||
| 6.8.5 Anwendung von BERT in der Web-Suche | 252 | ||
| 6.9 Die Beschreibung von Bildern durch Text | 253 | ||
| 6.10 Die Erklärung der Prognosen von TNN | 256 | ||
| 6.10.1 Erklärungen sind notwendig | 256 | ||
| 6.10.2 Globale Erklärungsmodelle | 257 | ||
| 6.10.3 Lokale Erklärungsmodelle | 258 | ||
| 6.11 Zuverlässigkeit der Texterkennung | 260 | ||
| 6.11.1 Robustheit bei Textfehlern und Änderung der Domäne | 260 | ||
| 6.11.2 Anfälligkeit für böswillige Änderung von Eingaben | 261 | ||
| 6.12 Zusammenfassung und Trends | 262 | ||
| Literatur | 264 | ||
| 7: Gesprochene Sprache verstehen | 268 | ||
| 7.1 Spracherkennung | 268 | ||
| 7.1.1 Warum ist Spracherkennung schwierig? | 268 | ||
| 7.1.2 Wie kann man Sprachsignale im Computer darstellen? | 269 | ||
| 7.1.3 Messung der Genauigkeit der Spracherkennung | 272 | ||
| Die Wortfehlerrate WER | 272 | ||
| Bekannte Testdatensätze zur Spracherkennung | 272 | ||
| 7.1.4 Die Geschichte der Spracherkennung | 273 | ||
| 7.2 Tiefe Sequence-to-Sequence-Modelle | 274 | ||
| 7.2.1 Listen-Attend-Spell erzeugt eine Folge von Buchstaben | 275 | ||
| 7.2.2 Sequence-To-Sequence Modell für Worte und Silben | 278 | ||
| 7.3 Convolutional Neural Network zur Spracherkennung | 278 | ||
| 7.3.1 CNN Modelle | 279 | ||
| 7.3.2 Kombinierte Modelle | 282 | ||
| ResNet und BiLSTM | 282 | ||
| Vergrößerung der Trainingsdaten | 283 | ||
| 7.4 Lippenlesen | 283 | ||
| 7.5 Erzeugung von gesprochener Sprache aus Text | 284 | ||
| 7.5.1 WaveNet mit gedehnten Convolution-Schichten für lange Abhängigkeiten | 285 | ||
| 7.5.2 Das Tacotron erzeugt ein Spektrogramm | 287 | ||
| 7.6 Dialoge und Sprachassistenten | 289 | ||
| 7.7 Gunrock: Ein erweiterter Alexa-Sprachassistent | 291 | ||
| 7.7.1 Sprachverstehen | 292 | ||
| 7.7.2 Dialogmanagement | 293 | ||
| 7.7.3 Antworterzeugung | 294 | ||
| 7.7.4 Erprobung des Sprachassistenten | 294 | ||
| 7.8 Analyse der Inhalte von Videos | 295 | ||
| 7.8.1 Aufgaben der Videoinhaltsanalyse | 296 | ||
| 7.8.2 Trainingsdaten zur Klassifikation von Videos nach Aktivitäten | 296 | ||
| 7.8.3 Convolution-Schichten zur Erkennung von Videoinhalten | 297 | ||
| 7.8.4 Genauigkeit der Videoklassifikation | 300 | ||
| 7.8.5 Die Erzeugung von Untertiteln für Videos | 301 | ||
| 7.9 Zuverlässigkeit der Verarbeitung gesprochener Sprache | 304 | ||
| 7.9.1 Der Effekt von Rauschen und anderen Verzerrungen auf die Spracherkennung | 305 | ||
| 7.9.2 Adversariale Attacken auf die automatische Spracherkennung | 305 | ||
| 7.10 Zusammenfassung | 306 | ||
| Literatur | 308 | ||
| 8: Lernen von optimalen Strategien | 311 | ||
| 8.1 Einige Grundbegriffe | 313 | ||
| 8.2 Tiefes Q-Netz | 316 | ||
| 8.2.1 Strategie zur Maximierung der Summe der Belohnungen | 316 | ||
| 8.2.2 Eine kleine Navigationsaufgabe | 316 | ||
| 8.2.3 Diskontierter zukünftiger Gewinn belohnt schnelle Lösungen | 317 | ||
| 8.2.4 Die Q-Funktion bewertet Zustands-Aktionspaare | 317 | ||
| 8.2.5 Die Bellmangleichung stellt eine Beziehung zwischen Q-Werten her | 318 | ||
| 8.2.6 Approximation der Q-Funktion durch ein tiefes neuronales Netz | 319 | ||
| 8.2.7 Q-Lernen: Training eines tiefen Q-Netzes | 319 | ||
| Erzeugung einer Episode mit dem tiefen Q-Netz | 319 | ||
| Optimierung mit der erzeugten Episode | 320 | ||
| Praktische Tricks: Auswahl der Trainingsbeispiele und Verlustfunktionsberechnung | 321 | ||
| Exploration | 322 | ||
| 8.3 Anwendung von Q-Lernen auf Atari Videospiele | 323 | ||
| 8.3.1 Definition des Spielzustands bei Atari-Spielen | 323 | ||
| 8.3.2 Architektur des Atari-Netzes | 324 | ||
| 8.3.3 Training | 324 | ||
| 8.3.4 Auswertung der tiefen neuronalen Netze der Atari-Videospiele | 325 | ||
| 8.4 Strategiegradienten zum Erlernen von stochastischen Strategien | 327 | ||
| 8.4.1 Notwendigkeit von Strategien mit Zufallselementen | 327 | ||
| 8.4.2 Direkte Optimierung einer Strategie durch Strategiegradienten | 328 | ||
| 8.4.3 Erweiterungen des Strategiegradienten: Actor-Critic und Proximal Policy Optimization | 330 | ||
| 8.4.4 Anwendung auf Robotik und Go | 332 | ||
| 8.4.5 Anwendung in Dota2 | 334 | ||
| 8.5 Selbstfahrende Autos | 335 | ||
| 8.5.1 Sensoren selbstfahrender Autos | 336 | ||
| 8.5.2 Funktionalität eines Agenten fürs autonome Fahren | 337 | ||
| 8.5.3 Feintuning durch Simulation | 340 | ||
| 8.6 Zuverlässigkeit des Bestärkungslernens | 343 | ||
| 8.6.1 Training in Simulationsumgebungen oft schwierig übertragbar | 343 | ||
| 8.6.2 Adversariale Attacken auf Modelle zum Bestärkungslernen | 344 | ||
| 8.7 Zusammenfassung und Trends | 345 | ||
| Literatur | 346 | ||
| 9: Kreative Künstliche Intelligenz und Emotionen | 349 | ||
| 9.1 Bilder erzeugen mit generativen adversarialen Netzen (GAN) | 349 | ||
| 9.1.1 Fälscher und Kunstexperte | 349 | ||
| 9.1.2 Generator und Diskriminator | 350 | ||
| 9.1.3 Optimierungskriterium für Generator und Diskriminator | 350 | ||
| 9.1.4 Die Ergebnisse generativer adversarialer Netze | 351 | ||
| 9.1.5 Interpolation zwischen Bildern | 355 | ||
| 9.1.6 Transformation von Bildern | 356 | ||
| 9.1.7 Transformation von Bildern ohne Trainingspaare | 357 | ||
| 9.1.8 Creative Adversarial Network | 360 | ||
| 9.1.9 Erzeugung von Bildern aus Text | 363 | ||
| 9.1.10 GAN-generierte Modelle von Personen in drei Dimensionen | 364 | ||
| 9.2 Texte verfassen | 365 | ||
| 9.2.1 Automatischer Reporter: Daten in Zeitungsmeldungen darstellen | 365 | ||
| 9.2.2 Generierung von längeren Geschichten | 365 | ||
| 9.2.3 GPT2 erfindet komplexe Geschichten | 366 | ||
| Prognosefähigkeit von GPT-2 | 369 | ||
| Visualisierung der Modellprognosen | 370 | ||
| Weiterentwicklungen von GPT-2 | 371 | ||
| 9.3 Musik automatisch komponieren | 373 | ||
| 9.3.1 MuseNet komponiert Mischungen von Klassik und Pop | 374 | ||
| 9.3.2 Der Music Transformer erfindet Klavierstücke | 376 | ||
| 9.4 Emotionen und Persönlichkeit | 377 | ||
| 9.4.1 Ein XiaoIce Dialog | 377 | ||
| 9.4.2 Das Ziel: Personen zum Weiterreden animieren | 379 | ||
| 9.4.3 Architektur von XiaoIce | 380 | ||
| 9.4.4 Anzahl der Benutzerantworten als Optimierungskriterium | 382 | ||
| 9.4.5 Emotionale Empathie und Unterstützung | 384 | ||
| 9.5 Zusammenfassung und Trends | 387 | ||
| Literatur | 390 | ||
| 10: KI und ihre Chancen, Herausforderungen und Risiken | 393 | ||
| 10.1 Chancen für Wirtschaft und Gesellschaft | 396 | ||
| 10.1.1 Smart Home, mein Haus kümmert sich um mich | 396 | ||
| Was ist der Vorteil für den Nutzer? | 397 | ||
| 10.1.2 Diagnose, Therapie, Pflege und Verwaltung in der Medizin | 398 | ||
| KI in Früherkennung und Diagnose | 399 | ||
| KI in der Therapie | 401 | ||
| KI in der Pflege | 401 | ||
| KI in der Krankenhausverwaltung | 403 | ||
| 10.1.3 Maschine Learning in der industriellen Anwendung | 404 | ||
| 10.1.4 Weitere Einsatzgebiete der KI | 407 | ||
| 10.2 Wirtschaftliche Auswirkungen und Zusammenhänge | 412 | ||
| 10.2.1 Die Monetarisierung von Daten | 412 | ||
| 10.2.2 Die neue digitale Servicewelt – KI as a service | 416 | ||
| 10.2.3 Große Unternehmen als Treiber der KI | 419 | ||
| Der KI-Konzern Google | 420 | ||
| Die chinesische Konkurrenz | 420 | ||
| Chance für Europa | 422 | ||
| 10.2.4 Die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt | 422 | ||
| Bildung für eine digitale Welt | 424 | ||
| Das Berufsbild des Data Scientists | 425 | ||
| 10.3 Gesellschaftliche Herausforderungen | 428 | ||
| 10.3.1 Herausforderungen der KI in der Medizin | 430 | ||
| 10.3.2 1984 2.0: KI als Instrument der Überwachung | 431 | ||
| 10.3.3 Krieg der Maschinen | 434 | ||
| 10.3.4 Starke Künstliche Intelligenz | 436 | ||
| 10.4 Methodische Herausforderungen | 438 | ||
| 10.4.1 Kombination von Daten und unscharfem Schließen | 439 | ||
| 10.4.2 Schnelles und Langsames Denken | 440 | ||
| 10.5 Vertrauen schaffen in die KI | 444 | ||
| 10.5.1 Wie baut man vertrauenswürdige KI-Systeme? | 447 | ||
| 10.5.2 Wie kann man tiefe neuronale Netze testen? | 448 | ||
| 10.5.3 Ist eine selbstbestimmte, effektive Nutzung eines KI-Systems möglich? | 449 | ||
| 10.5.4 Behandelt das KI-System alle Betroffenen fair? | 451 | ||
| 10.5.5 Sind Funktionsweise und Entscheidungen der KI nachvollziehbar? | 452 | ||
| 10.5.6 Ist das KI-System sicher gegenüber Angriffen, Unfällen und Fehlern? | 453 | ||
| 10.5.7 Funktioniert die KI-Komponente zuverlässig und ist sie robust? | 454 | ||
| 10.5.8 Schützt die KI die Privatsphäre und sonstige sensible Informationen? | 455 | ||
| 10.5.9 Die Herausforderungen für ein KI-Gütesiegel | 456 | ||
| 10.6 Zusammenfassung | 457 | ||
| Literatur | 459 | ||
| A Anhang | 463 | ||
| A.1 Glossar | 464 | ||
| A.2 Verzeichnis der Abbildungen und deren Quellen | 483 | ||
| A.3 Literatur zum Anhang | 498 | ||
| A.4 Stichwortverzeichnis | 504 |