Wie Maschinen lernen

Kristian Kersting · Christoph Lampert · Constantin Rothkopf
(Hrsg.)
Wie Maschinen lernen
Künstliche Intelligenz ­verständlich erklärt

Hrsg. Kristian Kersting Technische Universität Darmstadt Darmstadt, Deutschland
Constantin Rothkopf Technische Universität Darmstadt Darmstadt, Deutschland

Christoph Lampert Institute of Science and Technology Klosterneuburg, Österreich

ISBN 978-3-658-26762-9

ISBN 978-3-658-26763-6  (eBook)

https://doi.org/10.1007/978-3-658-26763-6

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Geleitwort
Grußwort Matthias Kleiner, Präsident der LeibnizGemeinschaft und Vorsitzender des wissenschaftlichen Beirates der KI-Kompetenzzentren in Deutschland Liebe Leserinnen und Leser – oder einfach: Dear All! Ob es wohl stimmt, dass jedes Buch schließlich die Leserinnen und Leser findet, die es verdient? Für das vorliegende Buch hoffe ich, dass die Menge der Leserschaft rasch gen 100 % strebt – eben alle, einfach jede und jeder seine Leserinnen und Leser werden. Warum? Weil seine Inhalte alle angehen. Weil es sich zur Aufgabe gemacht hat, für alle zu sein. Das vorliegende Buch haben angehende Expertinnen und Experten für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen geschrieben, um beides zugänglich zu machen, um beides nicht nur in den Alltag des Nutzens und Benutzens, sondern in den Alltag des Verstehens zu rücken, um zu informieren, Schlagworte zu konkretisieren und Chancen und Risiken zu diskutieren – für mehr
V

VI    Geleitwort
Bewusstsein, mehr Entscheidungskompetenz und am Ende sicher auch für weniger Ängste und Hysterie.
Das ist gut, das ist wichtig. Denn im Verhältnis zwischen unserer Gesellschaft und künstlicher Intelligenz ist wissenschaftliche Sachlichkeit ebenso nötig wie umgekehrt beherzte Dialogbereitschaft wie die vorliegende dem Verhältnis von Gesellschaft und Wissenschaft wohl bekommt: Künstliche Intelligenz ist kein Wesen mit Eigenleben oder eigenständigen Vitalfunktionen, das jegliches menschliche Handeln übernehmen kann oder soll. Künstliche Intelligenz bezeichnet im Grunde genommen ein Bündel von Technologien, oder besser noch, Algorithmen, also Rechen- oder Handlungsanweisungen, die verschiedene Prozesse des Erschließens und Aneignens, des Anwendens und Transformierens, gerichtet auf bestimmte Funktionalitäten und Ergebnisse, umsetzen können.
Dem kommt eine gewisse Lisa – also eine junge Dame aus unserer Mitte – auf den folgenden Seiten mit, Dir, mit Euch, mit allen, liebe Leserinnen und Leser, auf die Spur. Viel Vergnügen!
Matthias Kleiner

Vorwort
Wir sehen sie vielleicht nicht, aber Künstliche Intelligenz ist überall um uns herum. Sie hat längst unser Leben erobert und hilft uns, den Alltag bequemer und besser informiert zu gestalten. Sie hilft uns beim Suchen im Internet, sie übersetzt uns im Urlaub die Straßenschilder, und sie erlaubt es uns, in natürlicher Sprache unser Smartphone zu bedienen. KI, so die populäre Abkürzung für Künstliche Intelligenz, ermöglicht es der Feuerwehr im Notfall schneller durch den Verkehr zu kommen, sie hilft der Landwirtschaft optimal zu düngen und zu säen, sie verbessert Aussagen über den Klimawandel und sie hilft, das Zusammenspiel von neuen Medikamenten mit tausenden möglicher Nebenwirkungen vorauszusagen. KI erlaubt aber auch personalisierte Werbung im Internet, sie ermöglicht die rund-um-die-Uhr Kameraüberwachung von öffentlichen Plätzen, und überhaupt übernimmt sie mehr und mehr Tätigkeiten, die vorher Menschen vorbehalten waren.
VII

VIII    Vorwort
Diese Entwicklungen kann man begrüßen oder kritisieren, aber man sollte sie nicht ignorieren. Klar ist, dass mit der immer schnelleren Entwicklung solcher KI-Systeme auch das Potenzial wächst, dass der Alltag von Bürgerinnen und Bürgern massiv beeinträchtigt wird. Insofern überrascht es nicht, dass in den letzten Jahren eine öffentliche Debatte über die Auswirkungen von KI auf unsere Gesellschaft entstanden ist. Was passiert, wenn manche Staaten KI nutzen, um ihre Bürgerinnen und Bürger zu überwachen? Welche Informationen kann KI aus den Daten gewinnen, die große Konzerne über ihre Milliarden von Nutzern sammeln? Wie verändert KI die Kommunikation oder die Arbeitswelt? Welche Auswirkungen hat KI für jeden Einzelnen und für das Zusammenleben in der Gesellschaft? Welche Grenzen sollte es für KI geben?
Fassen wir zusammen: Künstliche Intelligenz ist die wohl spannendste Zukunftstechnologie unserer Zeit. Leider ist KI für viele unter uns ein Buch mit sieben Siegeln. Man hört Sensationsmeldungen in den Nachrichten oder im Internet, doch was verbirgt sich hinter den Schlagzeilen, was ist Wirklichkeit und was ist Fiktion? Um heute gemeinsam die Weichen dafür zu stellen, wie die Welt von morgen aussehen wird, braucht jeder ein grundlegendes Verständnis darüber, was KI ist und wie sie funktioniert. Nur so kann eine Diskussion stattfinden, die die ganze Gesellschaft erreicht.
Aufzuklären und einen bescheidenen Beitrag zur Öffnung der Diskussion zu leisten, das war auch unser Ziel, als wir vor gut zwei Jahren das wissenschaftliche Kolleg „Künstliche Intelligenz – Fakten, Chancen, Risiken“ der Studienstiftung des deutschen Volkes ins Leben riefen – Danke für die Chance und die finanzielle und logistische Unterstützung an die Studienstiftung. In zahlreichen Treffen mit einer Gruppe von 25 Studierenden haben wir uns

Vorwort    IX
informiert, gestaunt, diskutiert und gelacht. In dem Buch, das Sie gerade in den Händen halten, präsentieren wir Ihnen unsere Ergebnisse: einen Einblick in den aktuellen Stand der Künstlichen Intelligenz, aufbereitet in allgemeinverständlicher Weise ohne zu viele technische Details, aber auch ohne zu starke Vereinfachungen, denn in ihrer Essenz sind die zugrunde liegenden Techniken bereits einfach genug.
Der Motor, welcher die moderne KI antreibt, ist das Konzept des maschinellen Lernens. Dieses erlaubt, Computern neue Fähigkeiten beizubringen, einfach indem man ihnen passende Daten zur Verfügung stellt. Statt vieler spezialisierter Verfahren benötigt man nur eine kleine Anzahl von Lernalgorithmen, von denen wir Ihnen die wichtigsten in diesem Buch vorstellen. Sie sind alles, was Sie wirklich wissen müssen, um zu verstehen, wie das maschinelle Lernen die Welt verändert. Weit entfernt von Esoterik und ganz abgesehen von ihrem Einsatz in Computern sind sie Antworten auf Fragen, die uns alle angehen: Wie lernen Maschinen? Wo liegen ihre Grenzen? Können wir dem, was Maschinen gelernt haben, wirklich vertrauen? Und wie lernen wir?
Diese und andere Fragen beantwortet die Heldin unseres Buches, Lisa. Die wahren Helden sind aber die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Kollegs. Ihr habt das Buch geschrieben. Ihr habt Lisa ins Leben gerufen und so nahbar und liebevoll gestaltet, wie wir das niemals geschafft hätten. Danke!

Darmstadt, Deutschland Wien, Österreich Darmstadt, Deutschland

Kristian Kersting Christoph Lampert Constantin Rothkopf

Inhaltsverzeichnis

Teil I  Grundlagen

1 Einleitung

3

Jannik Kossen, Fabrizio Kuruc und

Maike Elisa Müller

2 Algorithmen

11

Nicolas Berberich

3 Maschinelles Lernen

21

Michael Krause und Elena Natterer

4 Daten

29

Alexandros Gilch und Theresa Schüler

5 Regression

39

Jannik Kossen und Maike Elisa Müller

XI

XII    Inhaltsverzeichnis

6 Klassifikation

45

Jana Aberham und Jannik Kossen

7 Clusteranalyse

53

Jana Aberham und Fabrizio Kuruc

Teil II  Lernverfahren und mehr

8 Lineare Regression

61

Jannik Kossen und Maike Elisa Müller

9 Ausreißer

69

Jannik Kossen und Maike Elisa Müller

10 k-Nächste-Nachbarn

73

Michael Neumann

11 k-Means-Algorithmus

81

Dorothea Müller

12 Fluch der Dimensionalität

89

Jannik Kossen und Fabrizio Kuruc

13 Support Vector Machine

95

Jana Aberham und Fabrizio Kuruc

14 Logistische Regression

105

Theresa Schüler

15 Entscheidungsbäume

111

Jannik Kossen, Maike Elisa Müller und

Max Ruckriegel

Inhaltsverzeichnis    XIII

16 Verzerrung-Varianz-Dilemma

119

Jannik Kossen und Maike Elisa Müller

17 Hauptkomponentenanalyse

125

Christian Hölzer

18 Eine kurze Geschichte der künstlichen

Intelligenz

135

Ina Kalder

19 Big Data

141

Christian Hölzer und Elena Natterer

20 Künstliche neuronale Netze

149

Leon Hetzel und Frederik Wangelik

21 Faltungsnetze

163

Jannik Kossen und Maike Elisa Müller

22 Gradientenabstiegsverfahren

171

Wolfgang Böttcher, Charlotte Bunne und

Johannes von Stetten

23 No Free Lunch Theorem

181

Maike Elisa Müller

24 Bayesregel

185

Justin Fehrling und Michael Krause

25 Generative gegnerische Netzwerke

195

Jannik Kossen und Maike Elisa Müller

26 Verstärkendes Lernen

203

Thomas Herrmann und Lars Frederik Peiss

XIV    Inhaltsverzeichnis
Teil III Künstliche Intelligenz und Gesellschaft

27 Über die Mystifizierung von KI

215

Nicolas Berberich und Christian Hölzer

28 Künstliche Intelligenz und Sicherheit

223

Nicolas Berberich und Ina Kalder

29 Künstliche Intelligenz und Ethik

229

Nicolas Berberich

30 Schlusswort

241

Jannik Kossen, Maike Elisa Müller und

Elena Natterer

