Moin Leute zu Folge 95 von einfach komplex heute.
Wie sagt man taufrisch aus dem Podcast Ofen?
Wir sind tatsächlich ein bisschen spät dran, deswegen
gibt es die Folge später, aber dafür umso aktuelleres Thema.
Wir wollen nochmal über Machine Learning sprechen, maschinelles
Lernen auf Deutsch, was die Technologie hinter dem
eigentlich ist, was heute nur noch KI oder künstliche
Intelligenz genannt wird, dem ganzen Mal ein bisschen auf den
Grund gehen, was steckt dahinter?
Welche Arten von maschinellem Lernen gibt es eigentlich?
Und vielleicht auch die Geschichte angucken?
Noch mal ganz kurz, ja, es ist ja kein Geschichtspodcast,
sondern Technik Podcast. Und dann hat Burkhard natürlich
coole Beispiele dabei für diese Arten des maschinellen Lernens
passt das, soweit Burkhard und Moin erstmal.
Ja Moin Gerrit, ja ich denke schon, wir gucken mal.
Ich hab Gerrit heute schon gesagt, in der Vorbereitung frag
mich einfach ich das Thema ist einfach so gigantisch und wir
wollen gar nicht so lange darüber reden.
Also es gibt natürlich Leute, die haben da zurecht viele
Bücher geschrieben. Die Mathematik geht bis zum
Sankt nimmerleins Tag und so weiter also für die Einordnung
wir wir, wir wollen mal gucken, dass wir das einfach so n
bisschen gliedern und so weiter so n bisschen heia Level ja und
es ist ne doppelurlaubsfolge muss man sagen Ja Gerrit ist
weder Gerrit noch ich sind in Hamburg oder irgendwo in der
Nähe von Hamburg mal gucken ja aber ich denke das passt ja wir
kriegen das hin, Leute. Gut, also ich bin bereit
geredet, es geht los, so aber. Wir wollen ja keine Sommerpause
machen oder so, oder? Oder Herbstpause ist in dem
Fall, deswegen ziehen wir es einfach durch und ja,
maschinelles Lernen, also ich hatte ja gesagt, die Einordnung
ist erste und ich hab geguckt und ich fand dieses Bild total
spannend, der matroschka, Puppen, die äußerste matroschka
Puppe die wir alle sehen ist KI Maschinen irgendwie intelligent
zu machen, mit Maschinen kommunizieren zu können wie es
mit Menschen der Fall ist und so das ist das was wir gerade alle
sehen und irgendwie. Uns darunter vorstellen und da
drunter die Puppe, die also etwas kleiner ist, aber gar
nicht für uns sichtbar. Das ist eigentlich der Weg, wie
das funktioniert, und das kann man sich vorstellen als
maschinelles Lernen letzten Endes ne was dahinter steckt
hinter der KI, also so ein Teilbereich dessen und du kennst
mich ab, Burkhard ne wenn ich kurz erzähle, wenn man noch
weiter reinguckt, also die, die die dritte Puppe quasi sich
anschaut, die 2 obersten wegnimmt, dann haben wir im Kern
das Deep Learning und das Deep Learning, ist also wieder ein
Teilbereich des Machine Learnings.
Und bezieht sich auf insbesondere neuronale Netze
beziehungsweise die sehr vielen Schichten in diesen neuronalen
Netzen. Ja, da steht einfach das Tip
für, also das hat mir sehr geholfen in der Einordnung, also
worum es überhaupt geht, also es ist letzten Endes die Technik
hinter dem, was wir KI. Ja, ich will vielleicht noch mal
sagen, KI, wie wir sie heute kennen, basiert ja genau auf
einer Technik des Machine Learnings nämlich oder einer
Methode des des Machine Learnings, nämlich den
neuronalen Netzen. Ja, das das ist ja auch nur eine
von vielen, ne, es gibt. Es gibt ja viele andere.
Ja, das Problem ist noch viel fundamentaler, ja des des
Machine Learnings. Ja, was ist denn nämlich Machine
Learning, das nur mal ganz kurz auf der Tonspur
auseinanderzunehmen? Ja, wir haben ja das explizite
Programmieren, wo ich dann sage, wenn das passiert, dann mache
dieses und so weiter ja, also vorhergesagte Logiken und so
weiter das ist dann überhaupt nichts mit Learning, das ist
dann einfach Machine Programming und das heißt Machine Learning
heißt im Prinzip, dass ich Programme habe, die.
Auf Daten reagieren ne. Also wenn ich wenn ich wenn ich
irgendwie mit was mit Machine Learning habe, dann hab ich
immer nen datenproblem ne ich hab ich hab irgendwelche Daten
und ich will irgendwas mit diesen Daten machen ne irgendwas
muss ich lernen ne irgendwie was weiß ich wieviel werden wir
vielleicht später noch machen ich hab zum Beispiel
irgendwelche Häuser und dann hab ich irgendwie Parameter ja
Grundfläche was weiß ich Lage und so weiter und sofort dann
will ich das irgendwie optimieren und so weiter also
ich hab also Daten und irgendwie was muss aus den Daten
analysiert werden, das ist halt irgendwie Machine Learning und.
Eine Methode, um, um aus den Daten irgendwie Sinn zu bringen
und sind zu stiften, sind halt die neuronalen Netze.
Es gibt aber auch andere, ja, also genau, aber es hat sich
halt herausgestellt, dass die extrem kompetent sind, ja und im
Prinzip bisschen das nachbilden, was ja auch in der Natur
passiert, in unserem Gehirn, das ist ja nicht weit weg, ja, man
versucht es ja nachzubilden, wahrscheinlich nicht ganz dumm
die Idee, weil wir funktionieren ja auch ganz gut, unser Gehirn,
ne also hat sich auch zu einer Spezies entwickelt, wir Menschen
selber, die in der Lage sind sehr stark zu lernen, ja zum
Beispiel. Sieht man ja ne Natur Werkzeuge
zu nutzen und so weiter und sofort ja, also scheint gut
also. In dem Bild der in dem in dem
Bild der matroschka Puppen ist das jetzt die, die auch die
dritte Schicht, das ist sowas wie das Deep Learning, das sind
die neuronalen Netze letzten Endes ne OKI du wolltest noch ne
normale Scherpuppe. Auspacken?
Ja, gut, ja. Nö, wollte ich nicht.
Ich wollte es nur einordnen, weil wir ja so angefangen haben
mit dem Bild und das ist letzten Endes die dritte, ne, also es
ist ein ein Teilbereich des maschinellen Lernens, sind die
neuronalen Netze und die sagst du sind heute.
Dafür verantwortlich, dass wir diese großen Durchbrüche haben,
insbesondere was generative KI angeht.
Ja, ganz genau. Also dann gucken wir uns mal
ganz kurz Geschichte an. Da hab ich natürlich auch wieder
so n bisschen rum recherchiert, natürlich auch wieder KI
benutzt, also erstaunlicherweise, das war mir
nicht klar, kann man ganz schön weit zurückgehen in der
Geschichte, also eigentlich bis zu den Anfängen von Computern,
um die ersten Forschungsergebnisse oder die
ersten Überlegungen zu maschinellem Lernen eigentlich
zu finden, das war in den 1900 50er Jahren schon.
War dir das klar, dass das zu der Zeit schon ein Thema war,
mit dem sich Menschen beschäftigt haben?
Ja, ich hatte mal. Ich hatte mal so von es gibt von
Heise so Kurse und ich hatte auch mal so n Machine Learning
Kurs mir gebucht tatsächlich von Heise und die hatten auch
angefangen mit so einer Historie und da war ich auch ziemlich
stark verwundert wie wie weit das zurückging, aber es war
schon immer natürlich für die Menschen.
Entspannendes Problem? Ja, das ist ja der heilige Gral,
irgendwie aus in den Maschinen quasi selber das Lernen
beizubringen, ja irgendwie und aus Daten, das ist ja, das sind
ja auch die meisten Probleme, ja das das sehen wir ja da, KI ist
ja der Einschlag, weil es halt irgendwie alle echte Probleme
löst, die wir so haben. Ja, also war schon immer immer
ne Idee und Wissenschaftler haben sich schon immer damit
befasst, ja. Na ja, schon immer.
Also der Erste war wohl der Arthur Samuel in 1952, der den
Begriff irgendwie geprägt hat, Machine Learning.
Und er hat n Programm entwickeln wollen was das Spiel Dame
besonders gut spielt. Damit fängt es an und es gab
dann wohl Phil Ophorie und so weiter und irgendwie in den
Siebzigern und achtzigern 90er Jahren, also des 20.
Jahrhunderts. Logischerweise hat man dann
festgestellt, ah, so einfach ist es jetzt doch nicht, weil
insbesondere Rechenleistung fehlte und die Algorithmen eben
noch nicht ausgereift genug waren und dann gab es so ne Art
KI Winter in dieser Zeit, so wird das bezeichnet.
Und erst 2012 kam, wenn man so will, der große Big Bang.
Es ging wieder richtig los vom Thema KI, weil 3 Themen
insbesondere zusammen kamen, einmal sind es also die Unmengen
an Daten aus dem Internet, also das ist ja letzten Endes die
Grundlage für alles, was heute da ist an an generativer KI,
insbesondere Internet wird einfach eingesaugt und daraus
gelernt, plötzlich waren die die Chips zur Verfügung ja Thema
Nvidia und zwar die die GPUS, insbesondere die.
Aus der Gaming Industrie kamen und die Algorithmen hatten sich
verbessert und hier ist das Thema Deep Learning oder
neuronale Netze dann das Entscheidende.
Ja und dann ging das wohl relativ zügig, wie wir jetzt
merken, von 2012 bis heute weiter, bis wir jetzt alle mit
CGPT und Co. Arbeiten.
Ja, das ist krass, wenn man das auf der Zeitleiste aufzeichnet.
Da gab es ja wirklich n Big Bang.
Ja, es explodierte dann ja, ich glaube aber was nicht genau an
diesen Sachen da kam, das kam halt dann alles zusammen.
Ja, wir hatten Daten, wir hatten die Möglichkeit die Daten zu
berechnen mit den Algorithmen, die Algorithmen waren halt auch
schon lange. Durch die Wissenschaftlerhänder
gegangen und gut optimiert. Ja, es passiert natürlich, aber
heute andauernd ja immer noch irgendwas.
Ja, also ich glaube wir sind gerade so am Anfang von dem das
so richtig abgeht. Ja ich glaub da passiert noch ne
ganze Menge in den nächsten Jahren auch.
Sich jetzt zu denken, dass wir dass jetzt alles passiert ist,
das wär natürlich denkbar falsch, ja.
Ja. Jetzt wird ja auch gesehen, was
da an an Returns quasi eingespielt werden kann.
Also die Leute sind bereit für KI basierte Software zum
Beispiel. Geld auszugeben ja, und nicht
nur die Leute, sondern sondern die Firmen.
Und dann geht es ja alles richtig los, quasi ich.
Hab fast das Gefühl, jetzt haben wir.
Jetzt haben wir n Überschwung, so dass wir, dass wir jetzt
gerade mehr Lösungen haben, als dass wir die Probleme schon
irgendwie gefunden haben. Alle, die wir damit cool lösen
können, ne also es ist es schwingt gerade fast in die
andere Richtung, ne, aber genau da wird noch viel kommen.
Ja es kommt ja auch viel, wir sehen es ja in unseren mit
mitverdienern sag ich immer die ganzen Start Ups und so weiter
es gibt ja sehr viele die da die irgendwie ne neue Idee haben wie
jetzt KI eingesetzt werden kann ne und?
Sinn bringt ja. Kennst du den Hype Cycle, den
Gardner Hype Cycle? Ja, den kenn ich natürlich ja.
Ja, es fühlt sich so an, als wären wir gerade ganz oben auf
dem Hype so ne und dann wird es noch mal durch so n kleines Tal
gehen, aber wer weiß, ja ja ja. Jetzt kommt ja auch gerade in in
linkedin und so weiter überall. Ich krieg andere auch die
Nachrichten, ja platzt jetzt die KI blase und so weiter ja ist es
überhaupt ne Blase oder wie auch was?
Ja wir werden sehen. Ja genau, wir werden sehen.
Darüber müssen sich andere Podcasts und und Menschen
Gedanken machen. Ne, das machen wir jetzt.
Genau, wir kommen jetzt mal zur Technik, da füllen wir uns zu
Hause, zumindest fühlst du dich da zu Hause und lass uns doch
mal die die Arten des Maschinenlernens durchgehen, ne,
also es gibt das überwachte lernen, also superwise Learning,
das un superwise Learning und das also das Unüberwachte
lernen, wenn man das übersetzen möchte und das re enforcement
learning das bestärkende lernen. Ich würd sagen jetzt gehen wir
die mal durch und erklär mal was steckt da jeweils hinter ja
genau also. Es gibt diese 3 Methoden aber
die auch so die 3 Anwendungsfälle und so weiter
sind auch komplett unterschiedlich.
Ja also die die muss man wirklich auseinander dividieren
und es ist auch es sind nicht 3 Methoden um das gleiche Problem
zu lösen, sondern es sind 3 Methoden die auch 3 verschiedene
Problemaspekte behandeln. Ja und?
Also muss verschiedene. Muss ich erstmal darüber im
Klaren sein, was ist eigentlich mein Problem und dann kann ich
überlegen, welche Methode nutze ich dafür.
Ganz genau, oder? Ja, richtig, also irgendwas
willst du lösen und dann musst du gucken, was ist.
Was ist das ne zum Beispiel, du hast jetzt gesagt Dame Spiel
oder irgendsowas ja Schachspiel also wenn du jetzt so n wenn du
n wenn du jetzt n robotischen Schachspieler haben willst oder
irgendsowas ja dann sind wir ganz schnell beim Re enforcement
learning, ja weil da da hast du ganz oft das Problem, ist halt
durch Trial and error ja weil du weißt jetzt immer Schachspiel
ist das krasse Ding ja du machst halt zum Beispiel viele Züge,
opferst Bauern und so weiter und stellst erst ganz am Ende fest.
OK das war aber trotzdem insgesamt sinnvoll.
Ich hab dich dann doch noch schachmatt gesetzt und so weiter
ja, das ist halt von der ganzen denke und so weitergibst du
natürlich immer Belohnungen. Ja hast du guten Zug gemacht und
dann wieder gibt es auch wieder Bestrafung weil weil du
irgendwas verloren hast und so weiter aber es ist dann doch
noch komplex, weil das quasi alles auch noch über einen
Zeitstrahl aufgespart werden muss und du kannst ja auch
kleine Bestrafung quasi akzeptieren, sag ich mal um dann
trotzdem das Spiel zu gewinnen. Ja, je nach Komplexität des
Spiels bei Schach ist es zum Beispiel so, ja das ist ne ganz
eigene. Ganz, ganz eigene Art der
Algorithmiken, die dahinter stehen und so weiter dieses Re
Enforcement Learning ja also zum also Spiele spiele Sachen zum
Beispiel und auch in der Industrie gibt es so n Klassiker
Roboter ne die die irgendwie was picken sollen oder irgendsowas
ne die haben ja relativ viele Achsen am Arm und so weiter und
wenn die irgendwas bestimmtes machen sollen die werden
tatsächlich manchmal von Menschen geführt um um um die
Sachen richtig zu machen und da wird quasi das ähnliches Konzept
ja also greift daneben und dann korrigierst du ihn in dem Moment
und so weiter ja das. Ganz eigene Klasse von von
Machine Learning Kategorien, ne. OK, also dann lass uns doch mal
mit dem kurz anfangen mit dem Reforcement Learning.
Also ich find das find das mit den Spielen total cool, da gab
es ja auch den Moment wo plötzlich ne KI oder oder ne
Maschine letzten Endes den Schach Obermeister besiegt hatte
und dann gab es noch mal n paar Jahre später dann gab es quasi
das Thema wo die KI diesen Go Spieler also go ist ja noch mal
dieses also. Viel kompliziertere Spiele
anscheinend als Fach. Ich kenne es nicht, aber was man
auch lernen kann und wo dann auch immer der Computer gesagt
hat okay ich bin jetzt also wer hat den einfach gewonnen und es
gibt noch ein anderes Beispiel, es gibt ne KI die hat Super
Mario durchgespielt, so schnell wie noch nie ein Mensch zuvor
und dann haben wir gesagt okay krass, also wenn die das können
die Maschinen ja, also dann ist aber bald vorbei mit der
Menschheit, ja dann übernehmen die wirklich wie bei der Matrix
oder so. Aber stellt sich raus, die
können halt einfach nur gut Schach spielen oder gut Go
spielen oder gut Super Mario die jeweilige KI, aber sonst halt
auch einfach nichts und warum, das ist halt das wo ich dachte
krass, das ist es eigentlich das Dream Force Blearning die haben
halt das sind halt computergesteuerte, die können
halt beliebig viele Partien wenn man so möchte parallel spielen,
das heißt die haben jegliche Möglichkeit dieses Spiel zu
spielen, einmal durchgespielt vielleicht sogar.
Mehrfach, so ist es im Prinzip auch, ja.
Genau, und dadurch wären die einfach total gut und das hat n
Mensch gar nicht die Möglichkeit in seinem Leben so oft diese
Partien zu spielen. Ja, das ist richtig, genau.
Ja, ja, es es funktioniert also wirklich ganz anders.
Also man hat also so technisch hat man halt so 5 beim
Greenforcement lernt man immer so 5 kernkonzepte ja, du hast
halt irgendwie den Agenten, so sagt man halt, das ist quasi das
das das Machine Learning Modell ja und dann hast du halt die
Umgebung. Also die, die die Welt, in der
der Agent Halt gesetzt wird. Ja, das ist also quasi das
Schachbrett oder das Labyrinth oder dein dein dein go Spiel
oder wie auch immer, ja ist, ist quasi die Umgebung und dann hast
du halt n Zustand als als dritten, als drittes
Kampfkonzept der Zustand ist halt quasi der jetzige Zustand
des Schachbretts, also quasi die Position aller Spielfiguren im
im Moment x. Ja und dann hast du die Aktion
also und das ist quasi eine Liste der möglichen Aktionen.
Gegeben einem Zustand, ja, kann sich das Ganze.
Ja, das hat natürlich ganz viel mit den Regeln zu tun von dem
Spiel was du da optimierst und so.
Ja und dann hast du doch als fünftes Konzept die Belohnung
als einziges Feedback, dass der Agent quasi erhält das Modell
ja, also es passiert ja immer gegeben, einem Zustand wird, der
wird der Agent eine Aktion auslösen und die war entweder
gut oder schlecht und du gibst im Prinzip n ziemlich einfaches
Feedback. Ja, also plus 1 für cool -1 für
das war Mist. Oder, oder, oder irgendwie 0,
wenn wenn irgendwas dazwischen war, so ja, also Ziel quasi so
von so einem Training ist halt in in dem Reinforcement Learn
nicht einen Wert vorherzusagen, wie das halt irgendwie bei den
ganzen anderen KI Modellen und so weiter ist ja wie wie
irgendwie n hauspreis oder sowas bei einer Regression oder
irgendwie ne oder wie das nächste Wort bei einem großen
Sprachmodell ja das ist ja quasi ne ne Vorhersage was macht jetzt
als nächstes Sinn? Ja das ist nicht die Idee
sondern. Die Idee ist quasi ne optimale
Strategie zu lernen. Ja man sagt auch Policy im
englischen ja wie ich jetzt quasi so nen Spiel so n
Schachspiel quasi lerne ja weil halt die Strategie hab ich ganz
am Anfang gesagt, die kann das ist n bisschen komplexer weil
ich muss halt andauernd quasi die Zeit mitnehmen, es kann es
kann halt ne gute Strategie sein am Anfang zum Beispiel viele
Figuren zu verlieren und zum Schluss die richtigen zu
behalten und dich dann doch noch mal zu setzen.
Wir wissen ja selber wie komplex Schachspielen ist.
Zum Beispiel Ja. Da wollte ich kurz einhaken.
Ja, weil. Das klang jetzt so in deiner
Beschreibung, als wär jetzt nach jedem, um beim Schach zu
bleiben, nach jedem Zug ne Stunde Feedback vorhanden, 10
oder oder -1. Manchmal gerade beim Schach weiß
ich das ja noch nicht, wie du gerade sagst, war das jetzt gut,
das weiß ich vielleicht erst 5 Wochen später oder vielleicht
weiß ich es sogar erst am Ende des Spiels, wo ich meinen Gegner
Schach mattgestellt habe, das heißt ich kann das auch im
Nachgang noch erfahren, also ich kann erst mehrere Züge
durchführen oder diese werden als ein Zug betrachtet im im
Sinne der der Technik oder Mathematik und am Ende gibt es n
Feedback war das gut oder schlecht?
Richtig, das stimmt. Gerrit, und deswegen sind auch
diese, du hast ja auch was gesagt, ganz am Anfang ist
natürlich auch wahr, die die Dinger werden halt gut, wenn sie
halt milliardenfach irgendwie das Spiel gemacht haben, ja,
aber es ist trotzdem so, nach jedem, nach jeder Aktion, nach
jedem Zug gibt es irgendwie ne Bewertung, ja die selbst diese
Bewertung kann dann aber auch, muss quasi auch gewichtet werden
ja kann gut oder schlecht sein ja wenn du zum Beispiel n Zug
machst der irgendwie einfach nur nach vorne zieht und keinen
gegnerischen Spielfigur schlägt, ja dann ist die hat die
vielleicht irgendwie so nen neutralen wert sag ich mal als
Bewertung ja. Und wenn du n Gegner schlägst,
dann gibt es vielleicht plus 1. Ja während du n Gegner Matt
setzt. Dann gibt es halt irgendwie noch
mal plus 100 oder irgendwie ja als Belohnung weißt du und und
was passiert technisch ist, dass wenn da so n Ding anfängt ist es
natürlich maximal blöd, das wird halt nicht gut Schach spielen ja
so wie wenn du jemals sagst hier ist n Schachspieler so hier sind
die Regeln, so darfst du ziehen, so mach mal ja der wird halt
verlieren ja gegen den guten Schachspieler ja und so verliert
halt quasi auch die künstliche der künstliche Intelligenz
Schachspieler sag ich mal ja. Aber was jetzt passiert ist
quasi diese Belohnung oder Bestrafung, die werden
gespeichert, und zwar nicht nur einmal für diesen Zug, sondern
die ganze Historie, das ganze Spiel wird quasi festgehalten
und du hast ja ne Kombinatorik, also Zustand mögliche Aktion ja
und quasi jede mögliche Aktion gegeben, einem möglichen
Zustand, das wird quasi ne Matrix.
Ja du hast dann irgendwie die Zustände als Zeilen und die und
die die möglichen Aktionen als Spalten.
Und da ist am Anfang alles leer. Ja, aber wenn du das jetzt quasi
tausendmal durchgehst, dann kannst du quasi diese Belohnung
und die Bestrafung und so weiter aufbauen als Matrix über alle
Züge, über alle Aktionen von gegeben allen Zuständen, das
wird halt n fettes Teil. Ja und da stehen dann aber quasi
deine ganzen Gewichte drin und so weiter und dann kannst du
quasi rückwärts gucken und das passiert dann auch, wenn das
dann cleverer wird, dann kann das, dann guckt es quasi schon
in dieser, in dieser großen Tabelle, ja die nennt man Q
Table glaub ich bin jetzt auch nicht der Experte, ja.
Guckt man quasi, wenn ich das und das mache, wie würde denn
dann das vielleicht später aussehen können und so weiter ja
ist ne ganz andere Art von von Gedanken.
Ja und wo kommt da KI ins Spiel? Wir wollen das jetzt da hier
nicht technisch zu tief machen, aber das Problem ist wenn ich
jetzt so ganz komplexe Probleme hab, dann kannst du dir
vorstellen Gerrit diese Matrize an Kombinatorik und an an
Gewicht und so weiter die wird halt auch schon sehr sehr
komplex ja und alleine dann quasi für den nächsten für die
nächste Aktion zu entscheiden, was tue ich denn jetzt hier
gegeben dieser gigantischen. Historie quasi an an
Möglichkeiten die ich da hab ist dann auch schon schwierig und da
wird dann quasi dann noch mal ne KI drauf gesetzt.
Das macht dann quasi wieder n neuronales Netz, das optimiert
dann quasi die das bewegen quasi in dieser in dieser
gespeicherten Tabelle, wo quasi die ganzen Bestrafungen und so
weiter da drin drin stehen. Ja Bestrafung und Belohnung ja
für den für was ist dann die nächste Aktion die Beste?
Ja so ganz grob gesprochen ja bisschen vereinfacht oder wir
müssen n bisschen aufpassen, aber es ist unglaublich
schwierig Machine Learning. Ist halt.
Am Ende ist es halt viel Mathematik und es gibt auch viel
Algorithmik da und viele Möglichkeiten.
Man kann es, man kann es nur so n bisschen anteasern sag ich mal
wie es ungefähr funktioniert, ja.
Das OK denk ich dann der Teaser, den hab ich schon verstanden,
das war schon ziemlich cool und ja man kann eigentlich sagen man
kann es immer da nutzen wo wo es echt viele Wege gibt die so zum
Ziel führen. Unfassbar viele Kombinationen
sind da ja möglich, also vom Schach beim Go beim Super Mario
Ne wenn man sich das vorstellt, die Kombinationen sind da
drücken von. Knopf folgen letzten Endes auf
dem Controller kann man genauso betrachten oder du hast das
Roboterbeispiel gebracht. Roboter greift in ne Kiste mit
Bällen oder steht sich so n Jahrmarktroboter vor wo man n
Euro reinschmeißt oder 2 und dann will man sich so n kleines
Kuscheltier da rausziehen, das könnte man ja auch einer KI
überlassen, einfach perfekt. Quasi Reinzufahren und zu
greifen. Und um immer sicher n
Kuscheltier Rauszugeben rauszunehmen ne richtig.
Genau. Und aber da haben wir genauso
wie beim Spiel ne, das ist ja quasi auch über die Zeit ne, ich
muss ja ich, ich mach ja nicht nur eine Aktion, sondern ich
mache ganz viele Aktionen, ne ich beweg den Arm dahin, ich
zeig ihm genau über so n Kuscheltier, dann setz ich ihn
runter, mach das Ding zu und so weiter das muss ich ja quasi
alles lernen, ne? Wobei dich hisst jetzt Schwein,
fällt mir gerade ein. Ist halt n bisschen Eiern, aber
die Kuscheltiere liegen ja nicht immer gleich.
Das ist ja nicht wieso n Eierkarton die alle genau
nebeneinander sitzen mit dem gleichen Abstand oder sowas,
sondern die liegen ja wild da drinne.
Ja, das ist das. Genau ja.
Aber das ist auch das. Ist ja wie beim Schachspiel.
Ne du, das ist ja auch nicht immer gleich wie dein Gegner
aufzieht. Ja das das das ist quasi die
Analogie. Ja also und klar hast du da n
Sensor, der Roboter alleine wird es nicht können ja du musst ihm
schon auch ne Kamera hinmachen wo der irgendwie sieht was wie
liegen die Kuscheltiere quasi ja an der Stelle ja genau.
Ja, aber ich glaube sogar, das wäre schon n krasser Fall.
Aber was ich immer so gesehen hab, was die Roboter können, die
die haben schon eigentlich n festen.
Also wenn dieses Picking quasi passiert da dann haben die schon
n festen Platz wo da irgendwie das Werkstück oder was auch
immer was die picken sollen da schon an der Stelle drauf ist.
Ja jetzt wird das Problem auch zu hochdimensional muss auch.
Ja, aber eben nicht millimetergenau.
Da sind wir ja wieder, sondern irgendwie verteilt.
Ganz genau, ganz genau, ganz genau.
Ja, das stimmt. OK, cool, also perfekt real
forcement Learning verstanden ist n bisschen zuckerrot und
Peitsche Prinzip genau. Ki kriegt einen offen Latz, wenn
es falsch war oder kriegt halt lecker Belohnungen, wenn es gut
war. Ein kurzer Hinweis in eigener
Sache. Kennst du das auch, dass von
neuer Software zur Digitalisierung der Produktion
zurückgeschreckt wird? Ihr seid gefangen zwischen
starrer, veralteter Standardsoftware und endlosen
Individualentwicklungsprojekten unsere Mission bei Heisenware
ist es, das zu beenden mit unserem App Baukasten geben wir
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Pakete im ersten Jahr und jetzt viel Spaß mit der weiteren
Folge. Ja, und dann können wir ja mal
gucken. Ich denke, dass das, was man
sonst noch so so kennt, ist das Superwised Learning, das haben
wir dann halt auch schnell verstanden, was da los ist.
Da ist die Idee, dass ich ne Vorhersage treffen möchte, ja
das Ziel ist ist ne Vorhersage zu treffen, ja und da gibt es ja
das ganz klassische Beispiel, zum Beispiel sortiere halt
Katzen und Hunde, ja. Und wenn ich dann also lerne,
quasi, was ist ne Katze und was ist n Hund in einem Bild?
Ja und wenn ich dann ne neue n neues Bild hab von einer von
einer Katze oder einem Hund trifft halt ne Vorhersage ist
das jetzt halt ne Katze oder ist das n Hund?
Ja mit diesem einfachen Ding also das ist n
Klassifizierungsproblem in der in der Machine Learning Lingo ja
und das erschlägt schon wieder auch n riesen Katalog von von
Dingern ja Klassifizierung ist halt einfach Key ja und
Klassifizierung wenn ich Klassifizierung über Katze und
Hund weiter hinaus denke und quasi.
Alles Klassifiziere, was wir so kennen.
Also wie funktioniert der Mensch?
Ja, ich klassifiziere ja nicht nur, also ich weiß natürlich,
was eine Katze und Hund ist. Ich weiß aber auch, was ein
Regenwurm ist. Ein Blatt am Baum, was für ein
Käfer, welches Gesicht gehört zu Gerrit und so weiter und sofort
ja und ich klassifiziere sogar segmentiere sogar von dem was
ich sehe, ah das ist eine Wand, das ist ein Haus, das ist ein
Gesicht, das ist eine Brille, ich habe ja 1000,
abstraktionslevels und so weiter aber insgesamt ist dieses ein
riesiges Klassifizierungsding ja, das ist ein klassischer Fall
für einen. Für nen Superwise Learning.
Die Daten sind quasi quasi die Bilder, ja oder 3 d Daten oder
wie auch immer ja die ich da reinstecke und gegeben diesen
Daten kann man zum Beispiel sagen OKKI lernen doch erstmal,
was siehst du überhaupt? Ja und dann kann man ja sagen,
OK ich sehe hier n Bild ich sehe hier ne Lampe an der Wand ja ich
sehe den Gerrit da sitzen nämlich zum Beispiel ne also das
kann man erreichen indem man dein Superwise Learning macht,
das heißt die Daten. Daten, die einfach mal da sind,
die werden Gelabelt, das ist wichtig.
Ja, da steht halt dran, das was hier dieser Kopf, ja das ist
halt n Kopf, ja und das das eckige, das ist halt n Bild, ja
und so weiter ja und dann versuch ich quasi n Modell zu
bauen das auch am Anfang dumm ist.
Also mal so ganz platt gesprochen auf die Tonspur, ja
wie funktioniert das? Ich hab ein Modell in dem Falle
neuronales Modell ja hab ich meine ganzen Neuronen.
Die haben irgendwelche verteilten Gewichte, die also es
ist quasi in dem Gehirn, was noch nicht funktioniert, völlig
dämlich. Ja, und dem sage ich hier hast
du die Daten, was denkst denn du was das ist?
Ja und es wird dann irgendein Quatsch sagen, ja und ich weiß,
aber ich weiß eigentlich was es ist.
Ja ich hab die wahre Antwort auch da, ja und wenn ich nicht
die Wahrheit hab und ne Vorhersage von dem Modell, dann
kann ich n Fehler messen das das das das entscheidende Ding ja
und den Fehler kann man skandalisieren ja.
Und jetzt kann ich, wenn ich n Fehler messen kann, zwischen der
Vorhersage des Modells und dem tatsächlichen Label, dann kann
ich versuchen diesen Fehler zu minimieren.
Ja, und das ist das, was man trainieren nennt, ich Minimiere
diesen Fehler milliardenfach ja, indem ich einfach immer wieder
immer wieder die Daten dem Modell zeige, immer wieder quasi
diesen Fehler verbessere und das tut, das tut man sehr
mathematisch, weil man den Fehler in allen Features messen
kann, macht man quasi ne ne ne ne partielle Differenzierung,
man misst quasi. Kennst du noch aus der Matte,
Gerrit? Man kann ja, man kann ja ne
erste Ableitung bilden, ne von der von der ja das ist also und
am Ende des Tages, also wir machen das mal so auf der
Tonspur, ja, aber am Ende des Tages hab ich hab ich ne
fehlerfunktion und ich bilde halt die erste Ableitung ja dann
seh ich quasi wenn ich weit weg bin, dann hab ich halt ne krasse
Steigung ja also ich die Ableitung zeigt mir an wie wie
wie krass mein Fehler gradient ist ja Mhm.
Und das tue ich halt für alle, für alle, für alle Parameter,
die ich halt optimiere. Und das ist im im Fall von KI
Hochdimensional, die wir haben das immer gelernt in der Schule
mit 2 Dimensionen haben sie ne Parabel, haben wir mal ne
Ableitung ne Analysis, ich weiß nicht wer das hat er jetzt auch
gedacht, natürlich ja so Klassiker ne 222 Dimensionen x
und Y und so, da kriegen wir es noch hingeschissen so im Gehirn
ne und die und die echte Welt sieht ja so aus, dass die dass
diese Parameter halt die Features im Prinzip sind, ja
dass sie uns noch einmal verstanden haben.
Und was sind Features, um das auch noch mal zu sagen?
Wenn wir jetzt mal bei dem Bild bleiben, ne erzähl ich das mal
kurz. Was ist denn denn Bild?
Ja n Bild besteht ja aus, also wenn wir jetzt hier n normales
quadratisches Bild haben, dann hab ich ja Zeilen und in jeder
Zeile sind halt pixelwerte drin, das Wort Pixel hat man ja auch
schon mal gehört und wenn es jetzt nur n Graustufen wert ist,
dann ist ja in jeder Pixelstelle irgendwie sowas wie zwischen 0
und 254 ist halt n wert drin ja Graustufen ne und wenn ich
Farben hab, dann ist halt noch in jedem Pixel der RGB wert drin
ne also wieviel rot, wieviel grün und wieviel blau ja.
So und jedes einzelne Pixel ist quasi jetzt n Feature.
Ja und tatsächlich wird es so gemacht.
Im Machine Learning ist das ganze Bild wird einfach sowieso
ne Spirale durchgenommen und quasi linearisiert in einen
großen Vektor wie man sagt tatsächlich mathematisch einen
Vektor. Ja da werden dann quasi diese
ganzen Dinger nacheinander drangehängt und dann hab ich
einen Vektor im n dimensionalen Raum der der Raum ist jetzt
nicht mehr 3 d oder 2 d sondern der ist halt so viel d wie ich
Pixel im Bild hab ja. Das heißt hab ich n fettes
großes Bild 4 k oder irgendsowas, dann hab ich n ganz
schön hochdimensionalen Raum. Ja weil das der weil der Raum
halt so viel Dimension hat wie ich Pixel hab in dem Ding ja und
wenn das dann noch RGB ist und dann noch mal 3 ja was ich jetzt
machen will ist ich hab dieses Bild und da drin ist
irgendwelche Features ja in diesem Bild will ich erkennen da
ist ne Lampe jetzt mal. Jetzt rechne ich quasi Gewichte
aus von meinem Modell ist jetzt n bisschen abstrakt ja und und
diese Gewichte die kann ich quasi.
Die multiplizieren quasi meinen Eingangsvektor.
Ja, und dann und dann guck ich, dass ich das Vorhersage, was ich
tatsächlich als Label hab. Ja und das man kann sich
vorstellen, das wird dann halt, wir haben halt relativ viele
Vektoren, weil ich sehr viele Daten hab, ja weil meine Daten
sind ja die Bilder, ich hab ja Millionen von Daten, hast du
gesagt, das Internet ist halt wichtig, ich Label halt schon
mal ganz viele, zum Beispiel wenn ich ihr kennt das manchmal
muss man ja so. Wie heißt denn das bei so
Captures? Was wollte drauf drauf hinaus?
Du hast nämlich noch nicht verraten, woher kommt denn
eigentlich die Wahrheit? Ja, da können wir gleich mal
drüber sprechen, also zum Beispiel von so captures ja.
Ja genau, also man. Also es gibt natürlich die
Firmen selber, die jetzt KI Modelle trainieren, die haben
ganz viele Angestellte, die die Wahrheit produzieren, ja die die
labeln halt selber, ja, die gucken sich halt mit ihrem
Gehirn an, was weiß ich, was zum Beispiel alles n Auto ja in an
allen möglichen Szenarios wird verdeckt und nicht verdeckt und
was weiß ich ja gibt ja viele Autos ja.
Und das wird halt gelabelt. Ich brauch halt sehr gute Daten,
ne so und dann und dann brauch ich halt diese ganzen Daten, das
werden sehr viele sein und die müssen halt durch so n durch so
ne durch so ne superwise Learning durch und jedes Mal
versuch ich halt quasi diese Fehler hier n bisschen zu
optimieren. Ja wir haben ne Folge gemacht
aber wir es mal ganz genau beschrieben haben ne.
Der Stelle passt es, vielleicht würd ich echt schwer empfehlen
so ne aktuelle Doku von von arte glaub ich, die heißt irgendwie
Madagaskar oder so. Die Helfer der KI, weil es gibt
wie diese Firmen die du gerade erwähnt hast.
Ja die gibt es, also es gibt. Unsereins, ja, wie wir irgendwie
im Internet klicken und manchmal so sagen müssen.
Klicke alle Motorräder an oder klicke auf die Bilder, wo n Bus
drauf ist oder so und da also so helfen wir auch tatsächlich KI
zu oder Daten zu Label klicke auf alles was n Hydrant ist gibt
es auch häufig so Klassiker, aber inzwischen ist das halt ne
Industrie ne da werden Menschen kickworker Uber will das jetzt
zum Beispiel auch machen, Uber hat jetzt angekündigt, dass die
Mitarbeiter die für Uber Essen ausfahren oder halt Leute rum
chauffieren. In den Phasen, wo sie keine
Fahrten machen, die ja zum Beispiel Daten labeln könnten
oder sowas. Ja oder es gibt auch Firmen, wie
gesagt, die haben ganz viele tausende 10000 Angestellte, oft
in in ja Billiglohnländern letzten Endes im afrikanischen
Kontinent zum Beispiel, wo dann Menschen n Ganztag da sitzen und
Sachen labeln, und da gibt es auch so krasse Fälle wie, ja,
die müssen dann zum Beispiel 3 Wochen lang am Stück
Schnittwunden in Leichen labeln. Ja, soweit kann es gehen, das
wird halt in dieser Doku dargestellt, ja damit auch ne
Schnittwunde in einer. Ne, ein Messer einstichwunde in
einer Leiche gehebelt werden kann, das muss man sich
vorstellen. Na gucken wir sich 3 Wochen
diese Bilder an, also krasses Beispiel, aber darum geht es in
dieser Doku, kann man sich kann ich sehr empfehlen.
Ja, genau, weil. Und es macht total viel Sinn,
weil halt tatsächlich also unsere Maschinenalgorithmen sind
halt in der Lage zu lernen ne und so, ich nehm das echt als
Beispiel, ich hab selber Kinder die die lernen ja quasi von den
Eltern. Ja ich bin halt quasi der
Labeler für meine Kinder, ich sag denen halt, guck mal da, das
ist halt irgendwie ne Elster oder irgendwie ja.
Und das ist halt irgendwie n Buntspecht oder oder was weiß
ich ja und die Kinder gucken sich ja da an und speichern sich
ab. Ah, das war wohl ne Elster und
das war halt n Buntspecht ja und je nachdem wie ich als wie ich
als Eltern quasi so drauf bin und was ich denen so erzähle,
wenn halt der wenn halt die Elster gar kein Elster war,
sondern irgendwie ne Amsel, ja dann speichern die Kinder das
trotzdem als Elster ab ja also wenn wenn du quasi Scheiße
labelst oder gar nicht labelst oder schlecht labelst, dann
kannst du halt auch nicht gescheit lernen ne, deswegen ist
das so wichtig. Dass wir, und das Macht
eigentlich auch ganz, ganz viel Sinn, das ist ja, das ist ja die
Logik selber, ja, wenn dein, wenn dein wenn dann zum Beispiel
dein Kind irgendwie sich später zurechtfinden soll und und und
viele Sachen richtig machen soll, dann muss es halt gut
gelabelte Daten vorgesetzt bekommen haben.
Ja, das machen dann die Eltern am Anfang und später macht das
dann hoffentlich die Schule und so weiter ja, wo ja immer wieder
gesagt wird, das und das ist so und so, ja, das ist das
Richtige, das ist das falsche, ja, so funktioniert das lernen
ja an sich ja, und, und das ist halt quasi das.
Das ist halt quasi das Ding was halt da drunter liegt.
Bei unseren KI Modellen. Ja und das ist halt auch das
Problem, dass wenn du schlecht labelst oder sagen wir mal
systematisch schlecht labelst das ist ja das was wir immer da
haben, wir ja das Problem mit ja wenn wenn weil das Internet zum
Beispiel wenn du es einfach ungefiltert nimmst auch bias hat
ja also das Internet ist ja eigentlich auch nichts anderes
als die ja die gesellschaftlichen Meinungen sag
ich mal reingeblasen ungefiltert ja mehr oder weniger ungefiltert
ja. Und alles, was da an Rassismus
steckt oder oder an was weiß ich ja an an Schlechtigkeiten, die
wird halt quasi, wenn wenn das als als gutes Label genommen
wird, halt mit trainiert. Ja und dann wird dein Modell
halt quasi genau das wiedergeben.
Ja das ist das Problem, ja, insofern genau ist das
wahrscheinlich ne coole Doku, ich guck mir die auch mal an,
finde es spannend, ja und es ist echt Arbeit hochqualitative
Trainingssets zu bauen an denen die Modellen.
Gut trainiert werden können. Ja, wobei, das darf man jetzt
nicht verbinden. Ne, ist jetzt nicht so zwingend,
dass die Menschen, die fürs Labeln bezahlt werden, klar, die
bringen natürlich auch ihren Bias da mit rein, aber da geht
es eher drum glaub ich drum um das, was schon im Internet
vorhanden ist. Ne, also alles was an Texten da
ist und so weiter und sofort dort sind unsere ganzen Biases,
also unsere Anschauungen der Welt, die die vielleicht oder
höchstwahrscheinlich korrekt sind mit untergebracht, woraus
ja auch gelernt wird ne aus den Sachen die schon da sind im
Internet. Ja, ja klar, also die diese.
Also wenn wenn du so n großes Sprachmodell zum Beispiel
trainierst. Das fängt ja erstmal an, also da
also dieses per Hand gelabelte im Detail richtige was du dann
sagst zum Beispiel Schnittwunden und so weiter und sofort, ja,
das nennt man das Feintuning von Modell ne aber aber die
Grobzusammenstellung. Erstmal die ganze Grammatik,
dass das die Sprachen verstehen kann und so weiter das wird das
das passiert. Also da sind jetzt nicht Leute
dahinter und sagen, wie das so ist, dann nimmt man einfach
quasi die Daten aus dem Internet mehr oder weniger.
Genau, und da kommen die Biases rein.
Jetzt zum Großteil. Kommen da schon die Biases rein?
Ganz genau. Weil es ja wieder nur
vorhersagt, also gerade bei Generativer KI Base kommt Wort
kommt nach dem nächsten und dann basiert es eben auf diesen
Daten, ne? Ja.
OK, ja noch was zum Superwise Learning.
Ja, ich, ich, ich will vielleicht noch mal eine Sache
sagen oder wiederholen. Und was ich immer schwierig
fand, in meinem Kopf, vielleicht bringt das auch noch mal kurz
auf die Tonspur. Also wenn, wenn wir jetzt
superwise Learning machen, dann dann gehen wir kurz noch mal die
Schritte durch. Also wir haben erstmal.
Du wolltest ja, du wolltest ja auch n Beispiel machen,
irgendwas mit Häusern, Häusern und so n Haus.
Ja, muss ich gar nicht unbedingt, aber ich, ich mach es
noch mal. Also wir haben, wir haben die
Daten zum Beispiel, dann machen wir das Beispiel noch mal,
gerade von Häusern ja, indem wir 3 Features uns angucken, ja und
gegeben von 3 Features wollen wir den Preis.
Lernen ja von dem Haus. Das wäre zum Beispiel so n
Minimalbeispiel, das man verstehen kann ja so und das
Modell was wir dann brauchen wir das als zweites Mal n Modell was
wir lernen wollen ne das ist dann quasi das würde dann quasi
sagen wenn wir jetzt 3 wir 3 Features lernen wollen, dann
brauche ich also n Modell was 3 Gewichte trainiert ja die
Gewichte für jedes Feature ja b 1, b 2 und b 3 als Gewicht ja.
Und diese Gewichte, die würden quasi das Feature
multiplizieren, was ich gerade sehe.
Ja und dann und was immer so ist, dann brauch ich noch sowas
wie n bias ja, also wenn ich zum Beispiel jetzt n Preis hab, wenn
ich zum Beispiel sage meine Features jetzt muss ich mal kurz
gucken, was könnten denn meine Features sein, zum Beispiel
Fläche, Zimmer und Alter vom Haus, ja sind die Features und
gegeben diesen 3 Features will ich quasi vorher sagen was wird
der Preis sein ja und dann brauch ich so n bias ja und der
Bias den kann man, das hab ich auch früher nicht so verstanden
während die. Gewichte quasi multiplizieren.
Ja, ich könnt zum Beispiel sagen, Fläche hab ich irgendwie
40 Quadratmeter ja und dann hab ich das Gewicht 1.
Dann geht das mit 40 halt quasi ein in die Rechnung ja einmal 40
ja Zimmer 3 Zimmer und das Gewicht wär 0,1 ja würd ich
sagen 0,1 * 3 würde das Gewicht mit 0,3 eingehen ja also die 40,
also die Gewichte werden immer multipliziert, ja mit dem
jeweiligen Feature und dann wird zusammen.
Wenn ich das gemacht hab, werden alle Gewichtungen addiert.
Ja dann kommt da irgendwie ne Zahl raus.
Ja sagen wir mal da kommt irgendwie 280 raus oder
irgendsowas ja das wäre dann der Preis ja so 280 für n Haus ist.
Natürlich wissen wir alle Kilometer weit weg von dem was n
hauswert ist normalerweise ja 280€ jedenfalls nicht.
Ja da hängst du eigentlich noch mal 3 Nullen dran normalerweise
oder irgendsowas ja und hier kommt der Bias ins Spiel,
vielleicht noch mal kurz erklären.
Der Bias ist quasi die gesamte, also der wird quasi noch mal
addiert. Zum Schluss so n bisschen wie
die der Offset von dem ganzen Modell.
Ja, die Gewichte, die sollen quasi so n bisschen, dann sollen
quasi die die einzelnen Features tunen.
Ja und der Bias bringt das Modell insgesamt auf so ne
Grundlinie, die dann richtig wird für die Gesamtaussage ja,
also ist quasi der Y achsenabschnitt werden wir mal
reparabel bleiben ja also. So die Standardparabel geht halt
durch, schneidet halt durch. 0 ja, aber 0 ist quasi nicht der
Wert des Hauses, sondern irgendwie der ist grundsätzlich
schon mal bei 100000 ja, das heißt ich würde quasi plus zum
zum Schluss mach ich diese Rechnung Gewicht mal feature mal
Gewicht plus feature, mal gewicht plus feature, mal
Gewicht 3 verschiedene Features ja ausrechnen und dann plus b
bias ja und dann setz ich mal 100000 hin ja weil so der Bias
ist mal so Grundmäßig kostet das immer 100000€ so n Haus ja.
Und der Bias ist nichts anderes als auch n Gewicht, was auch
mittrainiert wird. Ja, aber es hat halt n krassen
anderen Einfluss, weil es quasi die Gesamtaussage skaliert.
Ja so, dann hab ich also da hab ich die Daten und dann das
Modell, das Modell ist quasi im neuronalen Netzwerk, sind dann
da hab ich dann nicht nur 3 Gewichte wie jetzt in meinem
Haus Fläche, Zimmer und Alter sondern ich hab das ist das was
man Parameter nennt, ich hab halt Milliarden ne die ich
irgendwie verteile die auch gar nicht so zugeordnet sind jetzt
wie ich das jetzt gemacht hab die werden dann einfach
trainiert. Deswegen wird es auch so.
Deswegen ist es so aufwendig, das zu machen.
Ja, und dann fang ich eigentlich immer an mit einer Vorhersage,
ich lass jetzt das Modell ne Vorhersage machen, am Anfang hab
ich quasi meine Gesicht Gesichte, ja meine Gewichte
randomisiert initiiert, ja die haben irgendwelche Werte völlig
egal. Ja und dann kommt auch irgendein
Bums raus ja also zum Beispiel 198€ oder irgendwas ja so und
jetzt kommt die, das hab ich auch gesagt, jetzt kommt der
Fehlercheck die loss Funktion ne.
Ich muss quasi. Ich rechne jetzt quasi aus.
Wie groß ist der Fehler zwischen meiner, zwischen meinem Label?
Das Label ist für dieses Haus, das weiß ich quasi, das ist
jetzt gelabelt worden für dieses flächezimmer Alter kenn ich den
Preis 198000 zum Beispiel, ja, also ist der Fehler 198000 -
198€, die ich da jetzt auch dir das Modell gesagt hat ja also n
gigantischer Fehler und jetzt optimier ich das ist der Motor
ja im Schritt im Schritt 5 optimier ich jetzt diesen
Fehler, jetzt gucke ich. Wie muss sich jedes einzelne
Gewicht verändern, um den Fehler zu verringern, den Gesamtfehler,
um näher an die an das Label zu kommen, an die an die an die
richtige Aussage? Ja, und das passiert, und das
ist auch noch mal entscheidend, ich fasse jeden einzelnes
Gewicht an und ändere die alle auf einen Schlag, das ist
wichtig, ja, und es wird nur ein bisschen besser werden, ich
komme, ich komme nicht in einem Sprit.
Zu dem richtigen Aussage, das ist der iterative Prozess, das
ist das, was man lernen quasi nennt.
Ja und wie ich dazu komme, also in in welche Richtung ich quasi
die Gewichte verändern muss jeweils, das ist auch wieder,
das ist das Optimierungsproblem, was gelöst wird, ja, das ist das
Wichtigste, was ich einmal sagen wollte, weil das hatte ich immer
oft nicht geschnallt, ist alleine, also das ist ja n
hochdimensionales optimierungsproblem ja an der
stelle, ich hab also quasi n Gewichte im Prinzip, und wie
muss ich jetzt jedes Gewicht verändern?
Damit meine mit meinen Fehler, den ich messen kann, ne mein
Fehler zwischen der Vorhersage und dem Wahrheit, dass der etwas
kleiner wird. Ja, das ist an sich krasse
Wissenschaftler und da gibt es verschiedene Algorithmen dieses
Optimierungsproblem zu lösen. Ja und in der KI heute in den
neuronalen Netzen ist es gar nicht so.
N wilder Algorithmus ist der nennt sich Adam.
Ja, das ist im Prinzip ne n bisschen cleverer Gradient
Descent Algorithmus, also gradient Design heißt wir
berechnen tatsächlich die Steigung aus, wir differenzieren
das ja. Und dann?
Dann gibt es auch noch so Sachen wie Schwung, man kann sich es
vorstellen, es gibt geht nicht einfach immer nur stur dahin,
sondern es gibt so n paar extra Dinger.
Ja wenn ich n bisschen Schwung hab, man merkt sich quasi wie
mit wieviel Schwung bin ich in welche Richtung gegangen, dann
läuft das so n bisschen nach und so weiter ja aber es ist es gar
nicht so wild. Ja das schicke ist ich kann das
ganz gut optimieren, weil ich quasi ne Ableitung bilden kann,
das passiert in neuronalen Wätzen ich hab manchmal andere
Probleme wo das Optimierungsproblem schon hart
ist. Ja wo wo das halt einfach nicht.
Wo ich nicht ne ne ne ne partielle Ableitung bilden kann,
weil die Funktion die darunter liegt nicht ableitbar ist.
Es gibt unstetige, wenn ich so diskrete Werte hab ich zum
Beispiel mein wenn mein mein Optimierungsproblem ist.
Ich schieß auch mit dem Bogen auf ne Scheibe und es gibt halt
Scorings fürs Bull Eye gibt es halt irgendwie 20 für die für
das hinten Quadrat gibt es irgendwie mal 3 Punkte oder
irgendsowas ja dann dann kann ich sogar wenn ich n bisschen
aus dem Bull Eye rausschieße oder wenn ich im Bull Eye bin
und schieß nur n Millimeter daneben hab ich immer noch 2020
20 und dann schieß ich da raus hab ich auf einmal 0 oder
irgendsowas ja das ist das ist mathematisch keine glatte
Funktion. Ja das kann ich ja nicht einfach
ableiten, da kommt da nur Scheiße bei raus, da muss ich
anders optimieren, da gibt es andere Optimierungsalgorithmen
ja so das wie simplex Simulated and Neeling genetic Algorithmus
und so weiter und sofort ja das ist der Optimierer der da drin
steckt ist quasi wie der Motor an sich schon krasse
Wissenschaftler so aber wenn ich den hab dann dann kommt der
Schritt 6 und der ist eigentlich einfach nur die Wiederholung ist
die Schleife ja jetzt. Hab ich quasi die Gewichte n
bisschen optimiert und jetzt geh ich wieder zu Schritt 3 zurück
und Schritt 3 zurück. War die Vorhersage jetzt jetzt
geb ich quasi mit diesen neuen Gewichten wieder Daten rein und
gucke was los ist. Ja und dann muss ich das
natürlich tun, für jeden einzelnes Datum ja, also für
jedes einzelne Bild von den Milliarden die es im Internet
gibt ja so. Und jetzt kann man sich
vorstellen, warum wir da kuda Grafikkarten brauchen und so
weiter aber so funktioniert es. Grund der Rechenleistung soll
ich noch mal sagen ja, Rechenleistung ja genau.
Ja, krass, soll ich das auch noch nicht gesehen.
Es klang am Anfang, es ging so einfach los mit diesen diesen 3
Sachen, die so optimiert werden müssen.
Klingt ja gar nicht so kompliziert, aber ist ein.
Richtig also, wenn es diese 3 Dinger sind, dann ist es einfach
ein, da kann man es wirklich, wirklich cool vorstellen.
Du hast ne Excel Tabelle ja und hast du in jeder in jeder Reihe
hast du quasi deine verschiedenen Häuser und oben in
den in den Zeilen steckt halt quasi Fläche Zimmer.
Alter und dahinter der Preis, das ist quasi, das ist die
Wahrheit. Ja, und jetzt lässt du das quasi
lernen, ne, das geht schon, ne bist du relativ schnell fertig,
ja. Und dann hast du das aber
irgendwann trainiert und du hast ja gesagt, das Ziel, das in den
Vorhersagen zu treffen, dann hast du es irgendwann trainiert
und den Fehler minimiert und dann kommst du mit irgendwelchen
Anzahl zimmern, Quadratmetern und Alter und du hast dann ne
exakte Preisvorhersage. Das ist dann das fertige Modell,
was du nutzen kannst. Ja, ganz.
Genau dann kannst du es nämlich auf einmal auf fremde Daten ne
anwenden und kannst gucken was los ist.
Und es gibt, das sag ich, vielleicht auch noch mal auf der
Turnspur es gibt immer das Problem, dass man das, das hängt
von vielen Sachen dann wieviel Parameter hast du so weiter,
aber es es gibt quasi wenn du das Modell zu hart trainierst
auf zu wenig Daten die zu viele die Hochparametrisiert wurden,
dann lernt es auswendig, kann sich auch vorstellen so n
bisschen ne wenn du einfach diese Schleife ganz oft machst
und dann fängt fängt es an auswendig zu lernen, ne und dann
funktioniert es auch wieder nicht gut wenn du quasi nen ganz
fremdes Datenstück da rein machst.
Deswegen gibt es diese, die sogenannte Cross Validation
nennt man das. Du kannst quasi sagen wir mal,
du hast jetzt irgendwie, ich mach mal das Beispiel einfach,
du hast 100 von diesen Häusern jetzt aufgeschrieben, du hast
100 Einträge deiner Excel Tabelle.
Ja und jetzt willst du quasi das gut lernen, ja dann machst du
kannst du so sowas machen wie ne ten Fold cross validation, das
heißt du gibst quasi nicht die 100 Daten dem Modell mit dem
Label, dass sie das lernt, sondern du gibst immer nur 90%
der Daten 10% gibst du dir auf, ja und du machst am Anfang
quasi. Am Anfang machst du über 10 fold
machst du dir quasi 10 Pötte, wo jeweils andere 10% nicht zu der
Trainingsmenge gehören, ja, sondern das wird dann ne
überprüfungsmenge ja dann trainierst du quasi nur mit 90
von den 100 und die anderen 10, die nimmst du dafür zu sagen.
OK und jetzt gib mir mal ne Vorhersage ja, aber selbst für
das kennst du quasi auch schon die, die das eigentliche Label
ja und du kannst dir wieder ne Fehlerfunktion rechnen und damit
kannst du quasi rausbekommen. Wie stark das Ding auswendig
gelernt hat? Oder bist du schon übertrainiert
oder nicht? Ja, weil du quasi dann auch noch
guckst. Du Optimierst quasi wie gut ist
jetzt die Voraussage für was eigentlich unbekannt ist.
Was du aber wieder messen kannst.
Ja, weil du einfach das einfach so heimlich weg tust.
Ja, das nennt man Cross Validation extrem wichtiger
Punkt, vor allen Dingen so in der Wissenschaft.
Ich komme ein bisschen aus der Wissenschaft und aus den
Sprachenmodellen musst du immer aufpassen, dass du nicht
irgendwie auswendig lernst, sondern dass du, dass das
wirklich. Dass die Features, die du da
angeblich extrahiert hast, ja, wie dich zum Beispiel n Protein
in ne Membran reinsetzt, vorwärts oder rückwärts oder
irgend so was hab ich alles schon mal gemacht.
Ja das das wird schnell auswendig gelernt, weil du
typischerweise zu wenig Daten hast für zu viel, zu viele
Freiheitsgrade, ja und dann lernst du das auswendig und du
bringst dort auch nichts. Ja und dann kannst du diese
Cross Readitations nutzen. Gut ich.
Weiß keine, ich hab keine weiteren Fragen dazu und dann
würd ich sagen haben wir das Superwise Learning mal.
Ganz gut betrachtet und dann abgehandelt und ne immer alles.
Also wir können natürlich nicht am allerletzten Stand der
Forschung hier sein, das was so sag sag ich mal in den Research
Laboren der Welt passiert, da arbeiten ja gerade schwer
überbezahlte Wissenschaftler auf der ganzen Welt dran, irgendwie
so n so n Typ der jetzt für Meter Gang ist hat irgendwie n
milliardenvertrag für 34 Jahre oder so was unterschrieben, das
ist schon Wahnsinn was das passiert.
Ja, aber ich find das doch ganz cool.
Ja, ich mein Fußballer kriegen ja auch Millionen oder
Milliardenverträge. Milliarden noch nicht die
Karriere gerade tatsächlich besser als als Profifußballer,
ja. Vielleicht.
Cristiano Ronaldo kommt dran, aber das war es ja ja, aber es
ist doch auch mal ganz nett. Ja, normalerweise ist immer
umgekehrt, die, die sind sehr schlau und kriegen überhaupt.
Kein Geld, ja, und das krasse ist die Transfer, also die
Transfersummen, ja also die die designing Boni und und und wie
die da von A nach B verkauft werden, das ist doch genauso
verrückt oder fast noch verrückter als das was im
Fußball passiert, ja. Ja, ist doch cool.
Man könnte einfach gut, dass wir so n bisschen so einer Bubbles
Time entgegenkommen. Ja das irgendwann mal Plub
macht, dann ist die Blase erst mal kaputt.
Schauen wir mal. Gut, ja, das ist keine
Anlageempfehlung. Müssen wir dazu vielleicht
sagen, lass uns noch über das Unsipulized Learning sprechen.
Ja, das find ich eigentlich total spannend und das ist mir
so auf den ersten Blick eigentlich noch gar nicht klar,
wie das wie das funktionieren kann.
Die Beispiele die ich hier habe ist zum Beispiel Clustering,
also wie Kunden zum Beispiel, die in einem Onlineshop
unterwegs sind, aber vielleicht so n Großer wie Zalando oder
Botti oder was auch immer Amazon sich verhalten oder
Anomalieerkennung fand ich auch total spannend, also wie quasi
erkannt wird, dass jemand zum Beispiel deinen Paypal Account
benutzt in einer Art und Weise wie er normalerweise nicht
benutzt wird und du daraufhin automatisch ne Warnung bekommst.
Das bekomm ich ab und zu mal oder was?
Na ja schon n bisschen länger her, Paypal macht das glaub ich
zum Beispiel, dass die sagen, OK, hier ist grad irgendwie n
auffälliger zweiten in deinem Account bist wirklich du das?
Ja und dann frag ich einfach mal nach, was übrigens jetzt auch
schon wieder von irgendwie anderen für Spam benutzt wird
oder für Phishing Versuche glaub ich so Tool als wenn Sie paypal
und dich warnen ja aber das ist ja glaub ich fake.
Aber gut, das ist n anderes Thema, aber auf jeden Fall
sowas. Also wie wie funktioniert das?
Ja also ich hab chaotische Daten letzten Endes genau irgendwo da
drinne sind Muster und Strukturen und die will ich
wahrscheinlich erkennen. Ja, ja, genau ich.
Ich formuliere n bisschen mathematischer als was du sagst.
Ja bitte, wenn du, wenn du chaotische Daten hast und
irgendwo da drin sind Muster und Strukturen, ja ich dann sagt der
Mathematiker OK du hast höhere Dimensionen als die Daten
tatsächlich irgendwie abliefern. Ja du hast Artifiziell die die
die Dimension zu hoch getrieben, ja.
Weil wahrscheinlich kannst du irgendwie je nachdem ja kannst
du irgendwie ne ganze Menge davon weglassen und die
Wahrheit, die Muster da drinne sind halt eigentlich viel
niedriger Dimensional als die Daten da sind.
Jetzt kannst du rauschen und das andere Gedöns ist nicht so
wichtig ja aber den Punkt den ich machen will ist im Prinzip
ist Unsupervised Learning und du hast die beiden Beispiele
gemacht, es ist halt einfach ne ganz andere Anwendungsfall du
kannst jetzt nicht hier sagen ich mach jetzt LLMS mit
Unsupervised Learning hat es funktioniert einfach von der von
der von der ganzen Logik her nicht von der Sprache her nicht,
ja. Du willst halt quasi selbständig
irgendwelche Features erkennen, die in einer Horde chaotischer
Daten drin sind. Ja, da gibt es auch wieder ne
ganze Schar von Algorithmen, die man da drauf anwenden kann.
Im Prinzip suchst du raus, was sind die höchsten Varianten
innerhalb meines Datensets und was sind auch die höchsten Co
Varianten, das heißt welche Features und die hab ich jetzt
noch nicht gesagt, quasi die muss ich quasi selber finden.
Ja ich ich pack da halt quasi auch im Prinzip was ich mache
ist trotzdem so chaotische Daten und ich packe quasi die ganzen
Datenpunkte. Wieder in den Vektor rein?
Ja, das muss man vielleicht einmal verstanden haben, so seh
ich da immer die Welt. Ja, für mich ist das für mich
ist n Vektor, das kann man sich in Zweidimensionen feststellen,
ne in Vektor ist ja quasi sind ja ist ja nen Zahlenstring ja
stellen wir 0 und 1 drin zum Beispiel dann zeigt er halt
quasi im Zweidimensionalen irgendwo hin ja n Vektor hat ja
quasi n Anfang und so ne Spitze ja im Dreidimensionalen, dann
kann ich quasi den schon in so einer wenn ich den an der Kugel
festmache, dann kann er ja quasi auf auf der ganzen Einheitskugel
irgendwo hinzeigen ja. So, und und die die Inhalte des
Vektors, die bestimmen ja seine Richtung, wo er irgendwie
hinguckt. Ja, und die Inhalte des Vektors
sind halt die Features. Ja, wenn ich jetzt chaotische
Daten hab, dann wenn ich chaotische Bilddaten hab, dann
nennen das halt quasi wären das halt vektoren, wie gesagt im
Bilddimensionsraum, aber die zeigen ja trotzdem irgendwo hin
ne und was ich jetzt machen will, ich guck mir in diesem
Ende mit so einem Vektorraum quasi was für Wolken bilden sich
da so ja welche gehören irgendwie wohl zusammen, ja und
welche nicht und auch wenn ich die dann quasi Gewichte, ja.
Das ist relativ komplex, das ganze getönt so, ja, aber das
ist halt dieses Clustering. Die Daten werden quasi
geclustert und strukturiert und das da gibt es auch nicht nur
eine Ansicht, ich projiziere quasi wichtige Eigenschaften und
die lerne ich quasi vom Projekt, weil man kann quasi lernen.
OK, wenn ich diesen an dieser einen Stelle zum Beispiel an der
Stelle 15 oder irgendsowas, ja, da da, da scheint irgendwas
zusammenzuhängen bei bestimmten von diesen Vektoren, ja wenn
ich, wenn ich das irgendwie nach oben drehe, dann bewegen die
sich alle gleichmäßig irgendwo hin.
Ja, so grob kann man es sich vorstellen, ja.
Wenn ich irgendwas gleich weiß ich mit, dann ist das ne Co
Varianz zum Beispiel ja und wenn es nen starken Einfluss hat auf
die auf die auf die neue Krümmung von diesem Vektor, dann
ist es auch n starkes Feature. Ja, ich entdecke quasi starke
Features die stark miteinander korrelieren und so weiter und
dann splitte ich quasi die Dimension und sage OK, das sind
die wichtigen und jetzt meine Dimensionsreduzierung da gibt es
auch ganz viele Algorithm PCA ja Principle Component Analyst ist,
das heißt Principle, also was sind die prinzipiellen
Komponenten, was sind die? Krassen Features ja, und dann
kann ich das runter projizieren in niedriger dimensionalen Raum.
Oft wird es sogar tatsächlich in 3 d oder 2 d runter projiziert
und dann kann ich mir nämlich das kennst du gerät, dann kann
ich mir als Mensch das vorstellen und das angucken und
sehe zum Beispiel aus einer Horde von Bildern, ah guck mal,
die haben diesen dieses Feature ja die Clustern so und so, ja
und dann kann ich ja auch mehrere Projektionen machen, ich
kann, ich muss ja nicht ne wenn ich jetzt viele Features da drin
hab, dann mach ich halt viele Ansichten von der von dem
gleichen Problem, aber ich cluster mir das quasi
verschiedene Dinger. Also das ist alles das Thema
Unsupervised Learning. Ja, es hat damit zu tun, wie
kann ich allein gegeben den Daten mit mathematischen
Modellen rausfinden, was sind hier relevante Features die die
irgendwelche Zusammenhänge zeigen.
Ja ich würd es mal ich man muss es fast so grob irgendwie hin
formulieren, ja weil so oder so ähnlich funktioniert es ja, dann
gibt es halt lineare Methoden, nichtlineare und so weiter die
Mathematik. Geht da wieder Case und die die.
Und die Anomalie erkennst du dann deshalb, weil du halt deine
Klasse hast und so, und das ist du kannst, also du hast ganz
viele Datensätze, die die passen dann zu den anderen irgendwie
und dann plötzlich hast du einen, der passt nicht mehr zu
den anderen und das ist auffällig das da, da lohnt es
sich dann reinzugucken quasi. Ja, das da hab ich zum Beispiel
dann den Tod. Tatsächlich hab ich darüber
promoviert oder sowas, ich hab also anderen, das kannst du
nämlich cool, das kann man sich auch wieder mit diesem
Vektorraum vorstellen. Ja ich hab zum Beispiel, ich
hatte ganz viele Bilder ja in in meiner Promotion, das war n. 2.
Das waren halt quasi Durchprojektionen von von
Molekülen. Ist aber auch egal, total
verrauscht, ja und ich musste quasi von einer Millionen
kleiner Bilder, die so viel Briefmarken waren, auf denen wir
fast nichts sehen konnten, weil es nur rauschen war, musste ich
quasi die Zusammensummieren um das Signal im Rauschen zu
verstärken, die aber zusammengehören.
Ja was ich gemacht hab ist genau das, ich hab quasi jedes Bild in
den Vektor genommen, ja und dann hab ich erstmal in diesem
Vektorraum, da hab ich noch n bisschen Krams und so weiter
gemacht, aber im Prinzip kannst du dann du kannst ja auch im
Hochdimensionalen. Raum Abstände berechnen, das ist
ja Algebra. Ja, du kannst also ganz klar,
man kann sich es vorstellen, ist der Abstand zwischen 2 Vektoren
im 2 d Raum ne zwischen den Spitzen ne, das funktioniert
aber im internationalen Raum genauso, das heißt man kann sich
so vorstellen wenn du ich ich sehe das immer sowieso
blumensträuße ja also jedes einzelne Datensatz ist quasi so
n so n Stängel von der Blume ja und n paar Blumen die die die
hängen irgendwie zusammen so ja und jetzt hast du auf einmal ne
Blume die die guckt in ne ganz andere Richtung ja das ist der
Outleiher das ist dann ne Anomalie detection ja.
Und wenn du erst mal weißt, welche Blumen, wenn du die
Geclustert hast, die Blumen, die Zusammenhängen, die haben
irgendwie was zusammen zu tun und der eine guckt weg, ja dann
hat er halt ne große Varianz. Ja in diesem Datensatz ja die
Varianz zwischen den Dingen, das ist die ganze Statistik, ja wenn
du was irgendwie zusammenhängen kannst in den Minen ausrechnen
statt ne ne Varianz und so weiter und so das wird auch
gemacht ja sind halt einfach statistische Kenngrößen im
andimensionalen Raum. Ja und dann kannst du auch
outlire Detections machen, ne. Audiokommentar Burkhard
gestikuliert wild mit den Händen rum und versucht, Blut daraus zu
Zeugen, wo eine, wo eine Stange wegknickt, könnt ihr nicht
sehen, aber dadurch ist mir das jetzt auch n bisschen klarer
geworden, was er gerade erzählt hat und den Abstand dazwischen.
Ja genau. Genau.
Also so, so kann man sich es grob vorstellen.
Genau, und das Outlayer ist genau das sind dann einfach, ja
man hat halt Features entdeckt und innerhalb dieser Features
Sets fallen halt n Paar raus die halt ganz anders sind an der
Stelle ja und dann kann man so was alles machen, ja.
Am Ende ist viel Mathe viel, viel Optimierungsalgorithmik,
aber das geht schon. Ne, klingt ganz so, wollen wir
dann an Supervised Learning auch beenden.
Ja cool, danke gibt es. Gibt es noch irgendeinen
anderen, ne andere Art von Waschenellem lernen lernen oder
so? Die werde ich hier noch
erwähnen. Sollten die ich jetzt gar nicht
auf dem Zettel hatte oder was du benutzt.
Ich glaub die ich glaub die Kategorisierung ist schon
richtig. Ne Supervised an Supervised und
wie Enforcement 1 oben drauf. So, dann haben die halt ihre
Algorithmen, die hatten wir ja angedeutet beim Supervised dann
wie es funktioniert und dann haben wir immer das innere
Liegende dann matruschka, wenn ich die Puppe noch mal nehmen
darf, dann haben wir ein innerliegenderes Problem, das
ist n optimierungsproblem, wo wir halt quasi die Gewichte,
oder man sagt Parameter das Analogiewort optimieren müssen,
sodass halt ne, das ist quasi das eindimensionale Problem, die
Gewichte müssen halt so optimiert werden, dass zusammen
neu die neue Gewichtsverteilung den Fehler zu meiner Aussage
etwas minimiert. Da haben wir es glaub ich
eigentlich alles. Ja von der Grobkategorisierung
und quasi innerhalb dieser Kategorisierung gibt es dann
halt den ganzen Blumenstrauß an algorithmiken methodiken,
Modellen, mit denen ich das irgendwie machen kann.
Ne stellt sich heraus, dass halt das Modell der neuronalen Netze
mit dem Optimierer Adam, also dem quasi dem partiellen
differenzieren auf Vektoren und Tensoren und so weiter, dass
dass das sowohl berechenbar wird und auch die besten Ergebnisse
liefert, da das ist das was ne so moderne KI ist, ja.
Sehr vereinfacht gesagt, ja, ja. Ja, ist ja auch ein Podcast.
Ne ich seh keinen, keine Wissenschaftsvorlesung cool,
dann lass uns nicht noch länger ziehen als muss ja ich glaub das
war gut so bisschen die Geschichte, bisschen die
Einordnung und mal grob die die Algorithmen angesprochen oder
die Arten des maschinellen Lernens.
Ich hoffe ihr konntet ein bisschen was mitnehmen, wie
gesagt, ich kann noch mal, ich werde diese Dokus da bei Arte
empfehlen, die haben mehrere coole Dokus zu KI und ansonsten
hören wir uns in 2 Wochen oder Burkhard würdest du noch
irgendwas? Sagen.
Nö, lass mal, lass mal gut sein. Ne, ist alles gut.
Ja ich ich finde immer die Optimierer so spannend, da könnt
ich jetzt noch n bisschen was erzählen, aber ich denke es ist
genug ja also man passt schon ne.
Vielleicht machen wir irgendwann noch mal ne andere Podcast Folge
oder wenn ihr zufällig einen KI Wissenschaftler deutschsprachig
kennt, der Bock hat mal mit zu diskutieren in unserem Podcast,
dann macht gerne Intro perfekt. Dankeschön euch fürs Zuhören bis
in 2 Wochen und haltet ihr euch steif tschau tschau.
Bis denne tschüsschen. Einfach komplex wird produziert
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