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Dem Wettbewerb voraus mit Künstlicher Intelligenz

Was KI schon heute kann und was bis 2020 auf deutsche Unternehmen zukommt

Künstliche Intelligenz ist für die Menschheit wichtiger als die Erfindung von Elektrizität oder die Beherrschung des Feuers – davon sind der Google-CEO Sundar Pichai und viele weitere Experten überzeugt. Doch was steckt wirklich dahinter? Welche Anwendungsfälle funktionieren schon heute? Und was kommt bis 2020 auf deutsche Unternehmen zu?

Big Data war das Buzzword der vergangenen Jahre und war – trotz mittlerweile etablierter Tools wie SAP Hana, Hadoop und weitere – betriebswirtschaftlich zum Scheitern verurteilt. Denn Big Data ist ein passiver Begriff und löst keinesfalls alltägliche Probleme in den Unternehmen.

Dabei wird völlig verkannt, dass Big Data die Vorstufe für den eigentlichen Problemlöser ist, der gemeinhin als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet wird. KI ist ein Buzzword, dessen langfristiger Erfolg und Aktivismus selbst von skeptischen Experten nicht infrage gestellt wird. Daten-Ingenieure sprechen im Kontext von KI hier aktuell bevorzugt von Deep Learning; wissenschaftlich betrachtet ein Teilgebiet der KI.

Was KI schon heute kann

Deep Learning Algorithmen laufen bereits heute in Nischen-Anwendungen produktiv, beispielsweise im Bereich der Chatbots oder bei der Suche nach Informationen. Sie übernehmen ferner das Rating für die Kreditwürdigkeit und sperren Finanzkonten, wenn sie erlernte Betrugsmuster erkennen. Im Handel findet Deep Learning bereits die optimalen Einkaufsparameter sowie den besten Verkaufspreis.

Getrieben wird Deep Learning insbesondere durch prestigeträchtige Vorhaben wie das autonome Fahren, dabei werden die vielfältigen Anwendungen im Geschäftsbereich oft vergessen.

Die Grenzen von Deep Learning

Und Big Data ist das Futter für Deep Learning. Daraus resultiert auch die Grenze des Möglichen, denn für strategische Entscheidungen eignet sich KI bestenfalls für das Vorbereitung einer Datengrundlage, aus denen menschliche Entscheider eine Strategie entwickeln. KI wird zumindest in dieser Dekade nur auf operativer Ebene Entscheidungen treffen können, insbesondere in der Disposition, Instandhaltung, Logistik und im Handel auch im Vertrieb – anfänglich jeweils vor allem als Assistenzsystem für die Menschen.

Genau wie das autonome Fahren mit Assistenzsystemen beginnt, wird auch im Unternehmen immer mehr die KI das Steuer übernehmen.

Was sich hinsichtlich KI bis 2020 tun wird

Derzeit stehen wir erst am Anfang der Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz uns bietet. Das Markt-Wachstum für KI-Systeme und auch die Anwendungen erfolgt exponentiell. Entsprechend wird sich auch die Arbeitsweise für KI-Entwickler ändern müssen. Mit etablierten Deep Learning Frameworks, die mehrheitlich aus dem Silicon Valley stammen, zeichnet sich der Trend ab, der für die Zukunft noch weiter professionalisiert werden wird: KI-Frameworks werden Enterprise-fähig und Distributionen dieser Plattformen werden es ermöglichen, dass KI-Anwendungen als universelle Kernintelligenz für das operative Geschäft für fast alle Unternehmen binnen weniger Monate implementierbar sein werden.

Wir können bis 2020 also mit einer Alexa oder Cortana für das Unternehmen rechnen, die Unternehmensprozesse optimiert, Risiken berichtet und alle alltäglichen Fragen des Geschäftsführers beantwortet – in menschlich-verbal formulierten Sätzen.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Auswertung von Geschäfts- oder Maschinendaten ist auch das Leit-Thema der zweitägigen Data Leader Days 2018 in Berlin. Am 14. November 2018 sprechen renommierte Data Leader über Anwendungsfälle, Erfolge und Chancen mit Geschäfts- und Finanzdaten. Der 15. November 2018 konzentriert sich auf Automotive- und Maschinendaten mit hochrangigen Anwendern aus der produzierenden Industrie und der Automobilzuliefererindustrie. Seien Sie dabei und nutzen Sie die Chance, sich mit führenden KI-Anwendern auszutauschen.

KNN: Rückwärtspass

Im letzten Artikel der Serie haben wir gesehen wie bereits trainierte Netzwerke verwendet werden können. Als Training wird der Prozess bezeichnet der die Gewichte in einen Netzwerk so anpasst, dass bei einem Vorwärtspass durch ein Netzwerk zu einen festgelegten Eingangsdatensatz ein bestimmtes Ergebnis in der Ausgangsschicht ausgegeben wird. Im Umkehrschluss heißt das auch, dass wenn etwas anderes ausgeliefert wurde als erwartet, das Netzwerk entweder noch nicht gut genug oder aber auf ein anderes Problem hin trainiert wurde.

Training

Das Training selbst findet in drei Schritten statt. Zunächst werden die Gewichte initialisiert. Üblicherweise geschieht das mit zufälligen Werten, die aus einer Normalverteilung gezogen werden. Je nachdem wie viele Gewichte eine Schicht hat, ist es sinnvoll die Verteilung über den Sigma Term zu skalieren. Als Daumenregeln kann dabei eins durch die Anzahl der Gewichte in einer Schicht verwendet werden.

Im zweiten Schritt wird der Vorwärtspass für die Trainingsdaten errechnet. Das Ergebnis wird beim ersten Durchlauf alles andere als zufrieden stellend sein, es dient aber dem Rückwärtspass als Basis für dessen Berechnungen und Gewichtsänderungen. Außerdem kann der Fehler zwischen der aktuellen Vorhersage und dem gewünschten Ergebnis ermittelt werden, um zu entscheiden, ob weiter trainiert werden soll.

Der eigentliche Rückwärtspass errechnet aus der Differenz der Vorwärtspassdaten und der Zieldaten die Steigung für jedes Gewicht aus, in dessen Richtung dieses geändert werden muss, damit das Netzwerk bessere Vorhersagen trifft. Das klingt zunächst recht abstrakt, die genauere Mathematik dahinter werde ich in einem eigenen Artikel erläutern. Zur besseren Vorstellung betrachten wir die folgende Abbildung.

    visuelle Darstellung aller Gewichtskombinationen und deren Vorhersagefehler

Das Diagramm zeigt in blau zu allen möglichen Gewichtskombinationen eines bestimmten, uns unbekannten, Netzwerks und Problems den entsprechenden Vorhersagefehler. Die Anzahl der Kombinationen hängt von der Anzahl der Gewichte und der Auflösung des Wertebereiches für diese ab. Theoretisch ist die Menge also unendlich, weshalb die blaue Kurve eine von mir ausgedachte Darstellung aller Kombinationen ist. Der erste Vorwärtspass liefert uns eine Vorhersage die eine normalisierte Differenz von 0.6 zu unserem eigentlichen Wunschergebnis aufweist. Visualisiert ist das Ganze mit einer schwarzen Raute. Der Rückwärtspass berechnet aus der Differenz und den Daten vom Vorwärtspass einen Änderungswunsch für jedes Gewicht aus. Da die Änderungen unabhängig von den anderen Gewichten ermittelt wurden, ist nicht bekannt was passieren würde wenn alle Gewichte sich auf einmal ändern würden. Aus diesem Grund werden die Änderungswünsche mit einer Lernrate abgeschwächt. Im Endeffekt ändert sich jedes Gewicht ein wenig in die Richtung, die es für richtig erachtet. In der Hoffnung einer Steigerung entlang zu einem lokalen Minimum zu folgen, werden die letzten beiden Schritte (Vor- und Rückwärtspass) mehrfach wiederholt. In dem obigen Diagramm würde die schwarze Raute der roten Steigung folgen und sich bei jeder Iteration langsam auf das linke lokale Minimum hinzubewegen.

 

Anwendungsbeispiel und Programmcode

Um den ganzen Trainingsprozess im Einsatz zu sehen, verwenden wir das Beispiel aus dem Artikel “KNN: Vorwärtspass”. Die verwendeten Daten kommen aus der Wahrheitstabelle eines X-OR Logikgatters und werden in ein 2-schichtiges Feedforward Netzwerk gespeist.

XOR Wahrheitstabelle

X1 X2 Y = X1 ⊻ X2
0 0 0
0 1 1
1 0 1
1 1 0

Der Programmcode ist in Octave geschrieben und kann zu Testzwecken auf der Webseite von Tutorialpoint ausgeführt werden. Die erste Hälfte von dem Algorithmus kennen wir bereits, der Vollständigkeit halber poste ich ihn noch einmal, zusammen mit den Rückwärtspass. Hinzugekommen sind außerdem ein paar Konsolenausgaben, eine Lernrate- und eine Iterations-Variable die angibt wie viele Trainingswiederholungen durchlaufen werden sollen.

Zu jeder Zeile bzw. Funktion die wir im Vorwärtspass geschrieben haben, gibt es im Rückwärtspass eine abgeleitete Variante. Dank den Ableitungen können wir die Änderungswünsche der Gewichte in jeder Schicht ausrechnen und am Ende einer Trainingsiteration anwenden. Wir trainieren 10.000 Iterationen lang und verwenden eine Lernrate von 0,8. In komplexeren Fragestellungen, mit mehr Daten, würden diese Werte niedriger ausfallen.

Es ist außerdem möglich den ganzen Programmcode viel modularer aufzubauen. Dazu werde ich im nächsten Artikel auf eine mehr objekt-orientiertere Sprache wechseln. Nichts desto trotz liefert der obige Algorithmus gute Ergebnisse. Hier ist mal ein Ausgabebeispiel: