In der strukturierten Auseinandersetzung mit der Künstlichen Intelligenz und unserer Arbeit als strategische Onlinemarketing-Agentur, ist für uns zum Verständnis und grundlegend von Bedeutung uns die zwei Ansätze zu vergegenwärtigen:
Deterministisch und Probabilistisch
Dazu ein Versuch, tiefer in die Thematik einzutauchen, um diese Konzepte besser zu verstehen. Denn beide Ansätze haben ihre eigenen Stärken und Schwächen und finden in verschiedenen Bereichen der KI Anwendung:
Was bedeutet „Deterministisch“ in der KI?
Definition:
Ein deterministisches System oder Modell in der KI ist eines, bei dem die Ausgabe vollständig durch die Eingaben und die zugrunde liegenden Regeln bestimmt wird.
Eigenschaften:
– vorhersehbare und konsistente Ausgaben
– feste Regeln und Algorithmen
– keine Zufallseinflüsse
Die mathematische Darstellung:
\[ y = f(x) \]
\( x \): Eingabe
\( y \): Ausgabe
\( f \): Feste Funktion
Beispiel:
Ein regel-basiertes Expertensystem, das medizinische Diagnosen stellt, liefert bei denselben Symptomen immer die gleiche Diagnose, basierend auf vordefinierten Regeln.
Was bedeutet „Probabilistisch“ in der KI?
Definition:
Ein probabilistisches System oder Modell in der KI verwendet Wahrscheinlichkeiten und Zufallsvariablen, um die Ausgaben zu erzeugen, und berücksichtigt dabei Unsicherheiten und Variabilität.
Eigenschaften:
– Ergebnisse als Wahrscheinlichkeitsverteilungen
– Modellierung von Unsicherheit
– Verwendung von Zufallsvariablen
Die mathematische Darstellung:
\[ P(Y|X=x) \]
\( P(Y|X=x) \): Bedingte Wahrscheinlichkeit, dass \( Y \) bei der Eingabe \( x \) bestimmte Werte annimmt.
Beispiel:
Ein Bayessches Netzwerk modelliert Zufallsvariablen und deren bedingte Abhängigkeiten und ist besonders nützlich in Bereichen wie Sprachverarbeitung und medizinischer Diagnose.
Ein noch etwas tieferer Einblick?
Deterministische Modelle:
– Formale Systeme und Theoreme: Turing-Maschinen mit deterministischen Übergangsregeln
– Kybernetik und Regelungstechnik: Klassische Regelungssysteme wie PID-Regler
Probabilistische Modelle:
– Statistische Lernmethoden: Bayessche Inferenz zur Modellierung von Unsicherheit
– Machine Learning und Deep Learning: Nutzung von Wahrscheinlichkeiten in Algorithmen wie Gaussian Processes oder neuronalen Netzen
Um es im Kopf besser verankern zu können, habe ich mir daher folgende Erläuterung erarbeitet. Auch getrieben davon, dass meine Kinder (kursiv, da nicht mehr wirklich klein) jetzt im KI-Zeitalter aufwachsen, und ich sie dazu ein Stück begleiten und „informieren“ möchte, ohne sie natürlich zu langweilen bzw. zu überfordern. Daraus entstand für mich:
Stellen Sie sich vor, Sie navigieren auf der immer gleichen Route mit einem GPS-System (deterministischer Ansatz). Egal, wie oft Sie diese Route abfahren, folgen Sie immer denselben Anweisungen und erreichen immer das gleiche Ziel.
Im Gegensatz dazu, stellen Sie sich vor, dass Sie ein Entdecker auf einer abenteuerlichen Reise (probabilistischer Ansatz) sind. Die Route ist nicht festgelegt, und bei jeder Kreuzung entscheiden Sie sich basierend auf Wahrscheinlichkeiten und Ihren bisherigen Erfahrungen. Jedes Mal, wenn Sie reisen, entdecken Sie neue Wege und Möglichkeiten, obwohl das Ziel dasselbe sein könnte.
Daraus schließen wir für uns:
Beide Ansätze – deterministisch und probabilistisch – haben ihre Daseinsberechtigung und bieten unterschiedliche Vorteile je nach Anwendungsfall in der KI. Während deterministische Modelle Klarheit und Vorhersagbarkeit bieten, ermöglichen probabilistische Modelle eine flexible Handhabung von Unsicherheiten und Variabilität. Für uns heißt das: In dem wir verstehen, wann welcher Ansatz am besten anzuwenden ist, können wir die volle Bandbreite der künstlichen Intelligenz besser nutzen, und vor allem besser verstehen, was wir von welchem „System“ bzw. Tool erwarten können.
Dazu ist wichtig, insbesondere auch in Königsdisiziplinen wie der SEO, global zu betrachten, welche Tools/ Systeme bzw. Anwendungen, die deterministische und probabilistische Modelle verwenden. Daraus lässt sich unseres Erachtens auch ganz gut herauslesen, was wann zum Einsatz kommen sollte, und was man erwarten kann, oder auch nicht. Für Experten mag das wahrscheinlich profan klingen. Wir würden aber lügen, wenn wir uns als KI-Experten gerieren würden. Daher ist diese „Aufarbeitung“ gleichzeitig die Basis für alle an diesem Beitrag beteiligten, sich Schritt für Schritt fundiert(er) dem Thema KI im (kommenden?) KI-Zeitalter zu nähern.
Daher noch etwas weiter im Verständnisaufbau:
Deterministische Modelle:
1. Expertensysteme:
– LIPS (C Language Integrated Production System):
Einsatz: Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
Beschreibung: Ein Werkzeug zur Erstellung regelbasierter Expertensysteme, die deterministische Regeln zur Entscheidungsfindung verwenden.
2. Automatisierte Theorembeweiser:
– Coq:
Einsatz: Formale Verifikation, Beweisassistenz
Beschreibung: Coq ermöglicht die Erstellung und Verifikation formaler mathematischer Modelle und Programme, indem es deterministische logische Regeln anwendet.
3. Regelbasierte Skripting-Sprachen:
– Prolog:
Einsatz: Logikprogrammierung, Datenbankabfragen, KI
Beschreibung: Eine logikbasierte Programmiersprache, die deterministische Regeln zur Problemlösung und Entscheidungsfindung verwendet.
4. Simulationssoftware:
– Simulink (MathWorks):
Einsatz: Systemsimulation, Modellierung dynamischer Systeme
Beschreibung: Ein grafisches Programmierwerkzeug zur Modellierung, Simulation und Analyse dynamischer, deterministischer Systeme.
Probabilistische Modelle:
1. Bayessche Netzwerke:
– GeNIe (Graphical Network Interface):
Einsatz: Entscheidungshilfesysteme, Diagnose, Risikoanalyse
Beschreibung: Eine Software-Plattform für die Modellierung und Analyse von Bayes’schen Netzwerken und Einflussdiagrammen, die Wahrscheinlichkeiten zur Entscheidungsfindung verwenden.
2. Maschinelles Lernen und Deep Learning:
Einsatz: Probabilistisches maschinelles Lernen, statistische Modellierung
Beschreibung: Eine Bibliothek für probabilistische Programmierung und statistische Inferenz, die auf TensorFlow aufbaut.
3. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP):
– spaCy:
Einsatz: NLP-Anwendungen, Textanalyse
Beschreibung: Eine Bibliothek, die probabilistische Modelle wie neuronale Netze verwendet, um Aufgaben wie Textklassifikation, Named Entity Recognition (NER) und Abhängigkeitsparsing durchzuführen.
4. Zeitreihenanalyse:
Einsatz: Vorhersage und Analyse von Zeitreihendaten
Beschreibung: Ein Tool zur Modellierung und Vorhersage von Zeitreihendaten, das probabilistische Modelle verwendet, um Unsicherheiten in Vorhersagen zu berücksichtigen.
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5. Recommender Systems:
– Surprise (A Python scikit for recommender systems):
Einsatz: Empfehlungssysteme für Produkte, Filme, Musik
Beschreibung: Eine Python-Bibliothek, die verschiedene probabilistische Algorithmen und Methoden implementiert, um personalisierte Empfehlungen zu generieren.
Daher gilt für uns:
Die Auswahl des richtigen Tools hängt stark von den spezifischen Anforderungen und dem Kontext der Anwendung ab. Während deterministische Modelle Klarheit und Konsistenz bieten, erlauben probabilistische Modelle die Berücksichtigung von Unsicherheiten und Variabilität in den Daten. Durch die Kenntnis und das tiefere Verständnis beider Ansätze können Entwickler und Datenwissenschaftler robustere und vielseitigere KI-Systeme erstellen. Für uns als zukunftsorientierte und wissbegierige Onlinemarketer bedeutet das, dass wir eben Tools und Anwendungen vorher auf ihre Ansätze hin hinterfragen, um besser einschätzen zu können, welche Ergebnisse wir erwarten können. Primär natürlich auch, um strukturierter und lösungsorientierter an Aufgaben hin zur Prozessoptimierung heranzugehen, sei es im Workflow der Agentur, als auch bei Kunden.
Wir freuen uns, wenn das etwas Licht ins KI-Dunkel bringe konnte. Bleiben Sie neugierig und uns weiterhin gewogen, wenn wir weitere spannende Themen der KI beleuchten!
