Klassische KI Verfahren und maschinelles Lernen | Die Welt der KI entdecken 04

Summary

Dieses Video stellt den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und klassischer symbolischer KI vor. Es erklärt, wie symbolische KI auf der Basis von Wissen und Logik arbeitet, im Gegensatz zu maschinellem Lernen, das ohne explizites Lernen intelligente Lösungen findet. Durch Beispiele wie das Mini-Schach-Spiel und die Anwendung in Expertensystemen wird verdeutlicht, wie beide Ansätze in verschiedenen Situationen eingesetzt werden können. Das Video spricht auch die Herausforderung der kombinatorischen Explosion an und wie maschinelles Lernen dabei Vorteile bietet, um Komplexitäten zu meistern.

Takeaways

• 🧠 Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich von klassischer symbolischer KI unterscheidet.
• 🤖 Symbolische KI basiert auf der Darstellung von Wissen und der Anwendung von Logik, um Schlussfolgerungen zu ziehen.
• 🏆 Der Deep Blue-Schachcomputer, der Kasparow 1996 besiegte, nutzte symbolische KI, während AlphaGo 2016 maschinelles Lernen einsetzte.
• 📚 In symbolischer KI werden Expertensysteme eingesetzt, die auf definierten Regeln basieren, ähnlich wie menschliche Experten.
• 🎲 Das Mini-Spiel im Video veranschaulicht, wie eine symbolische KI-Methode funktioniert, indem sie eine Liste von Regeln zur Entscheidungsfindung verwendet.
• 🔄 Maschinelles Lernen kann durch Exploration und Erfahrung im Laufe der Zeit verbessert werden, ohne dass alle Spielpositionen vorausberechnet werden müssen.
• 🚀 AlphaGo wurde mit 30 Millionen Zügen aus früheren Spielen und Selbstspiel trainiert, im Gegensatz zu Deep Blue, das auf vorausberechnete Spielpositionen basierte.
• 🌌 Die Kombinatorische Explosion zeigt, dass die Anzahl möglicher Spielpositionen in Spielen wie Schach oder Go so groß ist, dass sie für einen Computer unzureichend ist, um alle zu berechnen.
• 💊 Symbolische KI kann auch für praktische Anwendungen wie die Interaktion von Medikamenten eingesetzt werden, indem sie Regeln und Symbole verwendet, um Kontraindikationen zu erkennen.
• 🔍 Suchalgorithmen sind eine Technik in der symbolischen KI, die verwendet wird, um die bestmögliche Lösung für Probleme wie Routenplanung oder das Finden der optimalen Reihenfolge von Aktionen zu finden.
• 🛰️ Bei der symbolischen KI ist es oft möglich, die Regeln zu verstehen, die zu einer Lösung geführt haben, im Gegensatz zu manchen Ansätzen im maschinellen Lernen, die weniger nachvollziehbar sind.

Q & A

Was ist der Hauptunterschied zwischen maschinellem Lernen und klassischer symbolischer KI?

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich auf den Einsatz von Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen. Symbolische KI hingegen beschäftigt sich mit der Darstellung von Wissen und der Anwendung von Logik, um Schlussfolgerungen zu ziehen.

Wie hat Deep Blue seine Partie gegen Kasparow 1996 gewonnen?

Deep Blue nutzte symbolische KI, um Logik und vorherberechnete Spielstrategien anzuwenden, um Kasparow zu schlagen.

Was ist ein Beispiel für ein Expertensystem in der symbolischen KI?

Expertensysteme sind bekannte Vertreter der symbolischen KI, die eine Reihe von definierten Regeln verwenden, um Entscheidungen zu treffen, ähnlich wie ein menschlicher Experte in einem bestimmten Bereich.

Wie unterscheidet sich das Lernverhalten von AlphaGo von dem von Deep Blue?

AlphaGo nutzte maschinelles Lernen, indem es aus bereits gespielten Partien und Selbstspiel lernte, während Deep Blue auf symbolischer KI und vorherberechneten Logik beruhte.

Was ist die 'kombinatorische Explosion' im Zusammenhang mit Spielen wie Schach?

Die kombinatorische Explosion bezieht sich auf die enorme Anzahl möglicher Spielzüge und -positionen, die im Laufe eines Spiels entstehen können, was es für Computer unmöglich macht, alle Optionen zu berechnen und auszuwerten.

Wie viele Möglichkeiten gibt es im Mini-Schach für den ersten Zug?

Im Mini-Schach, das drei mal drei Felder groß ist, gibt es im Durchschnitt vier Aktionen pro Zug, was 35 Möglichkeiten für den ersten Zug ergibt.

Was ist der Unterschied zwischen symbolischer KI und maschinellem Lernen in Bezug auf die Behandlung von Unsicherheit?

Symbolische KI ist gut für Situationen geeignet, in denen alle möglichen Eingaben spezifiziert werden können und bestimmte Ereignisse sicher aus anderen folgen können. Maschinelles Lernen hingegen ist besser geeignet, um mit Unsicherheiten in der realen Welt umzugehen, indem es aus Daten lernt.

Welche Rolle spielen Suchalgorithmen in der symbolischen KI?

Suchalgorithmen sind in der symbolischen KI wichtig, um die besten nächsten Schritte unter allen möglichen Schritten zu finden oder die beste Route zu einem Ziel zu ermitteln.

Was ist das Ziel von Suchalgorithmen in der KI?

Das Ziel von Suchalgorithmen ist es, die beste Lösung für ein gegebenes Problem zu finden, indem sie mögliche Pfade durchsuchen und diejenigen ausschließen, die wahrscheinlich keine Lösung führen.

Wie können Suchalgorithmen in der KI die Suche nach der optimalen Lösung verbessern?

Suchalgorithmen können die Suche nach der optimalen Lösung verbessern, indem sie heuristische Methoden verwenden, um die Suche auf diejenigen Pfade zu fokussieren, die am ehesten zu einer Lösung führen, und weniger Zeit mit Pfaden zu verbringen, die keine Lösung bieten werden.

Was ist eine Anwendung von symbolischer KI außerhalb des Schachspiels?

Symbolische KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter medizinische Anwendungen, Geschäftsprozesse, Banken und Versicherungen, oft in Form von Expertensystemen, die auf definierten Regeln basieren.