22.08.2017

Verstehen, Fühlen, Handeln – Die Grundlagen künstlicher Intelligenz

In Kooperation mit Venionaire Capital veröffentlicht der Der Brutkasten eine vierteilige Artikelserie zum Thema Künstliche Intelligenz. Dabei spannen wir den Bogen von wirtschaftlichen Aspekten über Funktionsweise von KI zur aktuellen Forschung und der Zukunft von Künstlicher Intelligenz.
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Der Summary Modus bietet einen raschen
Überblick und regt zum Lesen mehrerer
Artikel an. Der Artikeltext wird AI-basiert
zusammengefasst mit der Unterstützung
des Linzer-Startups Apollo AI.

Im ersten Artikel haben wir „Künstliche Intelligenz (KI)“ als die Fähigkeit einer Maschine beschrieben, aus eigener Erfahrung zu lernen und sich anzupassen. In diesem Artikel wollen wir tiefer in die Materie eintauchen. KI besteht aus vielfältigen Technologien, die das Ergebnis einer Kombination aus drei Elementen ist: Verstehen, Fühlen und Handeln.

+++ Teil 1 der Serie: Wirtschaftswachstum durch Künstliche Intelligenzen +++

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Verstehen: Den Input verarbeiten und sinnvoll antworten

Beim Verstehen stehen Sprachverarbeitung und Wissensrepräsentation im Vordergrund. Umgesetzt auf Menschen geht es also um die typische Kette: Zuhören (oder Lesen) – Verarbeiten – sinnvoll Antworten. Natural Language Processing (NLP) kombiniert Technologien, die in der Lage sind, Sprache in gesprochener oder schriftlicher Form zu verstehen und zu generieren. Wissensrepräsentation hilft dabei, Wissen zu kommunizieren und die anschließende Entscheidungsfindung zu erleichtern, wie es beispielsweise bei digitalen Assistenten der Fall ist. So arbeitet etwa ein Team ehemaliger FH-Hagenberg Studenten mit myAlfred an einem digitalen Butler. Der Assistent soll Termine organisieren, Reisen buchen, Tische reservieren und vieles mehr.

Fühlen: Gesehenes, Gehörtes und Gespürtes verarbeiten

Das Fühlen beinhaltet maschinelles Sehen, Spracherkennung und die Weiterverarbeitung in Sensoren. Dadurch ist es möglich, die Eingabeinformationen von Kameras, Mikrofonen oder anderen Sensoren zu erfassen, zu identifizieren, zu analysieren und zu verarbeiten. Angewendet wird die Technologie in den unterschiedlichsten Industrien. Das niederösterreichische Unternehmen Peschak Autonome Systeme hat sich etwa auf die Landwirtschaft spezialisiert und rüstet Traktoren zu selbstfahrenden Maschinen um. Das System nutzt Stereokameras, um ein präzises dreidimensionales Bild der Umgebung zu schaffen und kann so auf seine Umwelt reagieren.

Handeln: Das Verstandene und Gefühlte umsetzen

Nachdem Informationen durch Verstehen und Fühlen gesammelt sind, ist der logische dritte Schritt das Handeln. Das kommt vor allem in der industriellen Robotik zum Einsatz, wie Amazons Lagerhallen eindrucksvoll zeigen. Auch für heimische Unternehmen könnte das enormes Potential haben, man denke nur an die riesigen Lagerflächen großer Supermarktketten.

Was brauchen Maschinen, um „menschlich“ zu handeln?

Verständnis, Sensorik und Verarbeitung, also Verstehen, Fühlen und Handel, sind die drei Säulen der Künstlichen Intelligenz. Stuart Russell und Peter Norvig beschreiben in ihrem 2009 erschienen Buch „Artificial Intelligence: A Modern Approach“ welche konkreten Fähigkeiten Maschinen besitzen müssen, um wie Menschen handeln zu können:

  1. Natürliche Sprachverarbeitung
  2. Einen Speicher für die vor oder während des Gesprächs bereitgestellten Informationen
  3. Automatisierte Argumentation
  4. Machine Learning, um sich an neue Umstände anzupassen und Muster abzuleiten

Wenn Maschinen nicht mehr von Menschen zu unterscheiden sind

Bekannt ist in diesem Zusammenhang der 1950 entwickelte Turing-Test. Das Testverfahren besteht zusammengefasst darin, dass sich ein menschlicher Fragesteller mit zwei ihm unbekannten Gesprächspartnern unterhält. Der eine Gesprächspartner ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Wenn der Fragesteller trotz intensiver Befragung nicht klar sagen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden. Bis jetzt hat es kein Computer geschafft, die Fragenden zu überzeugen. Einzig das russische Programm Eugene Goostman konnte 2014 rund ein Drittel aller Tester täuschen, allerdings bediente es sich einiger Tricks, wie etwa der Angabe, dass Englisch nicht die Muttersprache sei und man deshalb Verständigungsprobleme hätte.

Eingeschränkte KI: Der Schachcomputer kann keine Pizza bestellen

Der Turing-Test ist nun schon über ein halbes Jahrhundert alt und trotzdem stehen wir erst am Anfang der Entwicklung. Artificial Narrow Intelligence oder auf Deutsch „eingeschränkte künstliche Intelligenz“ beschreibt, was heute technisch möglich ist. Maschinen können sehr gut ein definiertes Set an Aufgaben lösen. Der Schachcomputer schafft es, Millionen von komplexen Zügen vorauszuberechnen, aber er kann keine Pizza bestellen.

Redaktionstipps

Mit einer Größe von drei Tennisfeldern dem Menschen ebenbürtig

Nur Maschinen mit riesiger Rechenkapazität können verschiedenste Situationen intellektuell verarbeiten, womit Artificial General Intelligence (AGI) umschrieben ist. Einige bemerkenswerte Projekte in diesem Bereich existieren bereits, wie etwa der chinesische Supercomputer „Tianhe-2“. Dieser Computer hat theoretisch die Rechenleistung, um dem intellektuellen Verständnis eines Menschen nahezukommen. Mit einer Grundfläche von fast drei Tennisfeldern ist Tianhe-2 aber nicht gerade fürs Home-Office geeignet. AGI bleibt daher vorerst großen Forschungsprojekten vorbehalten.

Mit Qubits zur Überlegenheit

Allerdings zeigte schon die Smartphone-Entwicklung, wie schnell immer bessere Rechenleistung in kleinere Geräte verbaut wurde. Mehr Rechenleistung wird wiederum die Entwicklung von entsprechender Software vorantreiben, bis vielleicht sogar Artificial Superintelligence (ASI) möglich wird. ASI wäre ein Computer, dessen Intelligenz die des Menschen überschreitet. In diesem Zusammenhang ist auch Quantum Computing ein wichtiger Begriff. Während Computer mit Bits – also Nullen und Einsen arbeiten – nutzen Quantencomputer sogenannte Qubits, die mehrere Zustände einnehmen können und dadurch enorme Rechenleistungen erlauben.

Viele Meilensteine zurück – noch mehr voran

„Künstliche Intelligenz“ wurde erstmals zum Thema auf der Darmouth Conference, die 1956 vom Informatiker John McCarthy organisiert wurde. Nach der Konferenz gab es die ersten Systeme, die als „allgemeine Problemlöser“ bezeichnet werden können. Im Jahr 1985 entwickelte der Psychologe Frank Rosenblatt mit „perceptron“ das erste neurale Netzwerk. Die 80er-Jahre brachten dann den Aufstieg des Deep Learnings, als Pionier Geoffrey Hinton einen Weg fand, um neurale Netzwerke zu trainieren und Fehler zu korrigieren. 1996 schlug IBMs Supercomputer „Deep Blue“ den amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow.

Im Jahre 2007 gründete Li Fei-Fei, Professorin an der Standford University, mit ImageNet eine kostenfreie Online-Datenbank mit mehr als 14 Millionen verschlagworteten Bildern, die als Grundlage für neurale Netze dient. Im Jahre 2012 hörte man erneut von KI und Deep Learning, als Google Brain die Ergebnisse von „cat experiment“ veröffentlichte. Ein neurales Netzwerk hat sich selbst so trainiert, dass es Katzen aus 10 Millionen nicht beschrifteten Bildern auf YouTube erkannte.

Alle diese historischen Meilensteine zeigen, welchen langen Weg das Thema künstliche Intelligenz bereits hinter sich hat. Im dritten Teil der Artikelserie werden wir uns mehr der aktuellen KI-Forschung widmen.

+++ Kurioser Usecase: Artificial Intelligence benennt Meerschweinchen +++


Über die Autoren

Dieser Artikel ist Bestandteil einer von Venionaire Capital verfassten vierteiligen Serie über Künstliche Intelligenz für DerBrutkasten.com. Autoren sind Aleksandar Vucicevic (Senior Analyst), Sarah Grandits (Marketing Assistant), Fabian Greiler (Junior Partner) und Berthold Baurek-Karlic (Managing Partner).

Venionaire hat sich auf die Innovationsberatung, Corporate Startup Engagement und dem Management von Venture Capital Fonds für Dritte spezialisiert.

Mit Partnern der KPMG Österreich hat Venionaire zudem das Investorennetzwerk European Super Angels Club gegründet, der in geschäftlichen Beziehungen mit im Text genannten Startups Yodel.io, Grape und oratio steht.

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vor 2 Stunden

Crypto Weekly #57: Warum der aktuelle Kurseinbruch kein “Krypto-Crash” ist

Zuletzt hat der LUNA-Kollaps alles überschattet. Aber der Grund für den Kurseinbruch war er nicht. Warum der Kryptomarkt derzeit am US-Aktienmarkt hängt - und wie sich Krypto-Assets im aktuellen Aberverkauf verglichen mit der Nasdaq gehalten haben.
/crypto-weekly-57/
Trading online while cryptocurrency exchange rate going down with red background
Foto: Adobe Stock

Das brutkasten Crypto Weekly ist unser wöchentliches Briefing zum Kryptomarkt und kann hier als Newsletter abonniert werden. Jeden Freitag blicken wir auf die wichtigsten Kursbewegungen und Nachrichten der Krypto-Woche zurück.


Die Kurstafel:

  • Bitcoin (BTC): 30.300 US-Dollar (+/-0 % gegenüber Freitagnachmittag der Vorwoche)
  • Ethereum (ETH): 2.040 Dollar (-2 %)
  • Solana (SOL): 52 Dollar (+3 %)
  • Binance Coin (BNB): 310 (+1 %)
  • Polkadot (DOT): 10 Dollar (-9 %)
  • Avalanche (AVAX): 31 Dollar (-10 %)

Bitcoin stabil bei 30.000 Dollar, Ethereum bei 2.000 Dollar…

Zunächst einmal die Zahlen: Der Zusammenbruch von Terras UST-Stablecoin und des dazugehörigen LUNA-Tokens hat vergangene Woche das Marktgeschehen dominiert. Und für Gesprächsstoff sorgt der Kollaps natürlich weiterhin. Allerdings: Sieht man sich die Kursentwicklung der größten Kryptowährungen seit Freitag der Vorwoche an, war die angesichts der schlechten Marktstimmung gar nicht einmal so übel.

Die beiden Großen, also Bitcoin und Ethereum, haben sich im Wesentlichen um die Marken von 30.000 Dollar und 2.000 Dollar bewegt. Bei Bitcoin lag das Wochentief bei rund 28.700 Dollar – also doch klar über jenem der Vorwoche, als der Kurs zwischenzeitlich bis auf 26.300 Dollar abgerutscht war. Am Freitag wurde Bitcoin zuletzt wieder bei über 30.000 Dollar gehandelt. Ether stand knapp über 2.000 Dollar. Beide liegen damit ungefähr am selben Niveau wie am Freitagnachmittag der Vorwoche.

Deutlicher abwärts ging diese Woche für die Token der Smart-Contract-Blockchains Polkadot (DOT) und Avalanche (AVAX), die beide jeweils um die rund 10 Prozent verloren. Auf der Gewinnerseite standen diese Woche dagegen der Binance-Coin BNB und auch der SOL-Token von Solana, die beide jeweils leicht zuelgten.

…aber die Stimmung bleibt schlecht

Interessant dabei: Für sich genommen – und ohne jeden Kontext – sind diese Zahlen alles andere als spektakulär. Würde man also das Drumherum nicht kennen, könnte man sogar schlussfolgern, dass es eine eher langweilige Woche gewesen sein muss.

Tatsächlich ist die Wahrnehmung aber vor allem nach der extrem schwachen Vorwoche eine völlig andere: Die Marktstimmung ist mies. Der “Crypto Fear & Greed Index” beispielsweise steht ganz klar auf “Extreme Fear”. Immer häufiger ist in der Szene auch die Rede von einem möglichen “Kryptowinter” wie 2018, als die Kurse monatelang fielen und viele Projekte scheitern.

Der LUNA-Kollaps spielt dabei sicherlich eine besondere Rolle. Dass man im Kryptobereich ständig mit Scams, Hacks und Rug Pulls konfrontiert ist, weiß jeder, der sich auch nur ein bisschen mit der Materie beschäftigt. Aber dass ein Token, der in den Top 10 nach Marktkapitalisierung steht, innerhalb weniger Tage auf de facto 0 ging, das hat viele dann doch überrascht. Auch wenn es genug Stimmen gab, die das Konzept des algorithmischen Stablecoins UST immer wieder kritisiert und dessen Schwachstellen offengelegt hatten.

Aber natürlich ist die große Frage, welche Auswirkungen der LUNA-Kollaps über die Szene hinaus haben wird. Und es liegt nahe, dass der Vorfall das Thema Stablecoins noch einmal stärker ins Bewusstsein der Behörden gebracht hat. Auch ist plausibel, dass Investoren künftig ein bisschen genauer hinschauen werden, wie robust die Konzepte mancher Krypto-Startups tatsächlich sind. Das kann langfristig durchaus positive Effekte haben. Aber es ist ebenso klar, dass in der Branche vorerst einmal die Unsicherheit überwiegt. 

Warum der aktuelle Kurseinbruch nicht vom LUNA-Kollaps ausgelöst wurde

Aber auch wenn Terra/LUNA die vergangenen beiden Wochen die Schlagzeilen und Krypto-Twitter dominiert hat – eines muss man festhalten: Der Auslöser für die aktuelle Kursschwäche am Kryptomarkt war der UST-Zusammenbruch nicht. Und auch wenn er in der Branche noch länger diskutiert werden wird: Für die Entwicklung am Kryptomarkt in den nächsten Wochen wird er keine große Rolle mehr spielen.

Die Realität ist: Das Marktumfeld ist seit Monaten schwach. Nicht nur für Krypto-Assets, sondern auch am Aktienmarkt. Die Korrelation zwischen den Kryptokursen und US-Aktien, insbesondere solchen aus der Tech-Branche, ist unverändert hoch. Und der Aktienmarkt wird gerade weniger von Fundamentaldaten wie Unternehmenskennzahlen getrieben, sondern vielmehr von der Makroebene. 

Da wäre einmal die hohe Inflation und, direkt damit verbunden, die Geldpolitik der US-Notenbank Federal Reserve. Diese ist gerade dabei, die Zinsen zu erhöhen, um die Teuerung zu bekämpfen. Höhere Zinsen machen klassische “Risk Assets” – wie beispielsweise Tech-Aktien – unattraktiver. Weil man auch mit weniger riskanten Anlagen wie Anleihen wieder höhere Renditen erzielen kann. Ziemlich unsicher ist aber, wie stark die Zinsen wirklich erhöht werden können: Denn sowohl in den USA als auch in Europa stehen die Zeichen auf Wirtschaftsabschwung und Rezession. 

Dazu trägt natürlich auch der anhaltende Krieg in der Ukraine bei. Auch hier könnte noch einiges auf die Weltwirtschaft zukommen: Weitere Sanktionen, ein Ende russischer Gaslieferungen nach Europa (sei es aufgrund eines Embargos oder aufgrund eines Lieferstopps) oder auch eine mögliche Nahrungsmittelknappheit. 

Um es abzukürzen: Wir befinden uns in einem schwierigen makroökonomischen und geopolitischen Umfeld mit einer ganzen Reihe an Risikofaktoren, deren möglichen Auswirkungen schwer abzuschätzen sind. Seit dem Corona-Crash im März 2020 ist es an den Aktienmärkten (und auch am Kryptomarkt) bis Ende 2021 mehr oder weniger durchgehend nach oben gegangen.

In einem solchen Bullenmarkt haben es Anleger einfach: Es steigt ohnehin fast alles – und man kann sich schnell als Investmentgenie fühlen. Aber jetzt ist die Situation eben eine andere. Und es bestätigt sich nun die alte Börsenweisheit: Erst bei Ebbe sieht man, wer mit Badehose schwimmt (OK, 2 Dogecoin ins Phrasenschwein…).

Kryptowährungen werden von Investoren weiterhin wie riskante Tech-Aktien gehandelt

Für den Kryptomarkt ist dies ebenso relevant: Von der beschriebenen Situation sind sämtliche “Risk Assets” betroffen – und Kryptowährungen werden von den Investoren ganz klar als solche eingeordnet, wie ein Blick auf die Kursbewegungen zeigt. Es betrifft auch Bitcoin: Konzeptionell mag es durchaus als “Safe Haven Asset” angelegt sein – die Wahrnehmung am Markt ist aber eine andere.

Dass die Token von Smart-Contract-Plattformen wie Ethereum, Solana oder Avalanche so wie riskante Tech-Aktien gehandelt werden, ist nachvollziehbar: Es handelt sich dabei ja auch um Technologie-Projekte, deren langfristige Erfolgsaussichten unklar sind. Gut, bei Meme Coins wie Dogecoin (DOGE) oder Shiba Inu (SHIB) kann man die Einstufung als “Risk Assets” insofern anzweifeln, als das unklar ist, ob man sie überhaupt als Assets bezeichnen sollte. 

Der Punkt ist aber: Gerade weil es fundamental nachvollziehbar ist, dass Kryptowährungen wie riskante Tech-Aktien gehandelt werden, kann man im aktuellen “Risk off”-Umfeld nicht davon ausgehen, dass die Korrelation zwischen Nasdaq und Kryptomarkt bald deutlich zurückgehen wird. 

Dies liegt übrigens durchaus auch an institutionellen Investoren wie Vermögensverwaltern oder Investmentgesellschaften. Dass diese finanzkräftigen Player zunehmend in Krypto-Assets investieren würden, war eines der Argumente auch im Bullenmarkt 2021. Durch die stärkere Präsenz dieser Anleger aus der traditionellen Finanzbranche ist aber gleichzeitig auch eine stärkere Korrelation des Kryptomarkts mit etablierten Anlageklassen zu erwarten – und genau das ist derzeit eben zu beobachten.

All dies heißt aber auch: Der Kurseinbruch am Kryptomarkt ist kein spezifischer “Krypto-Crash”. Er ist einfach Teil eines breiteren Abverkaufs riskanterer Anlageformen. Klar, es gibt auch genug kryptospezifische Gründe, die in den nächsten Wochen für Unruhe sorgen könnten (etwa ein möglicher Verlust der Dollar-Koppelung von Tether). Die Gründe für die jüngsten Kurseinbrüche lagen aber eine Ebene darüber.

Der Abverkauf in Zahlen: Krypto-Assets vs. Techaktien  

Zum Abschluss noch eine kurze Gegenüberstellung der Zahlen, wie stark ausgewählte Krypto-Assets und Tech- bzw. Nasdaq-Aktien von ihren 52-Wochen-Höchstständen gefallen sind.

Zunächst einmal Krypto:

  • Bitcoin: -56 %
  • Ethereum: -58 %
  • Solana: – 80 %
  • Avalanche: -80 %
  • Cardano: -82 %
  • Polkadot: -81 %
  • Dogecoin: -81 %
  • Shiba Inu: -87 %
  • LUNA: -100% 

Und hier einige ausgewählte Nasdaq- bzw. Tech-Aktien:

  • Nasdaq Composite (breiter Index mit über 3.000 Nasdaq-Aktien): -30 %
  • Apple: -25 %
  • Meta (Facebook): -50 %
  • Twitter – 50 %
  • Netflix: -74 %
  • Zoom: -77 %
  • Beyond Meat: -84 %
  • Robinhood -88 %

Es zeigt sich also: Wer Geld verlieren möchte, muss nicht unbedingt in Meme Coins investieren. Auch mit Zoom oder Robinhood kann man ähnlich viel verloren. Zur Verteidigung der Nasdaq muss man allerdings festhalten: Auf 0 gegangen – wie LUNA – ist dort in diesem Jahr noch keine Aktie. 


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Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von brutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

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