Mustererkennung und maschinelles Lernen
Konzepte zur Mustererkennung und zu Lösungen des maschinellen Lernens sind sowohl für den Menschen als auch für die Technologie faszinierend. Beim Menschen sprechen wir von angeborenen Eigenschaften und Fähigkeiten. Bei Maschinen erkennen wir, dass diese Eigenschaften erlernt und wiederholt werden können. Die Kombination beider kann Zeit, Geld, Arbeitskraft und sogar Leben sparen.
Mustererkennung
Mustererkennung ist eine Fähigkeit, zu der praktisch jedes menschliche Gehirn von Geburt an fähig ist. Babys lernen innerhalb weniger Monate nach der Geburt Fütterungszyklen, Schlafzeiten sowie Reiz-Reaktions-Muster. Wenn Kinder älter werden, lernen sie, die Gesichter von Familienmitgliedern sowie Sprachmuster zu erkennen. Anschließend beginnen sie, Wörter zu lesen und sogar Musik auszuwählen, die sie lieben.
In verschiedenen Branchen werden Erwachsene darin ausgebildet, ihre Fähigkeiten zur Mustererkennung zu perfektionieren, und werden zu Handschriftexperten, Fingerabdruckanalysten oder sogar zu Ermittlern in kriminellen Fällen.
Linguisten studierten alte, „tote“ Sprachen, und Mathematiker wurden zu Physikern, die an sauberer Energie arbeiteten und uns zum Mond brachten.
Mustererkennung ist für so viele Aspekte des menschlichen Lebens notwendig, dass wir oft vergessen, dass wir sie ständig anwenden.
KI-Mustererkennung
Mit den technologischen Fortschritten jedoch und als künstliche Intelligenz ihren Nutzen für die Gesellschaft zeigte, wurde die Mustererkennung zu einem der ersten Elemente, die in Computer integriert wurden. Mustererkennung im maschinellen Lernen ermöglichte Gesichtserkennungssoftware und die Erfassung von Nummernschildern.
Heute haben Ingenieure Anwendungen entwickelt, die nahezu alle trivialen Mustererkennungsaufgaben übernehmen können, die früher Menschen erforderten, wie etwa die Fingerabdruckanalyse oder die Sprachübersetzung, und sie haben diese Technologien auf ein sehr hohes Niveau weiterentwickelt.
Inzwischen können Maschinen medizinische Diagnosen stellen, Wirtschaftsdaten analysieren und Wetterbedingungen vorhersagen – alles Beispiele für Mustererkennung.
Und wenn man darüber nachdenkt, sind diese Funktionen für eine künstliche Intelligenz recht einfach auszuführen, da sie lediglich Datenerfassung und Klassifizierung erfordern.
Das Erkennen sich wiederholender Muster ist für eine Maschine, die diese Aufgabe ohne Emotionen, Vorurteile oder Ablenkungen ausführt, recht einfach – alles Faktoren, die beim Menschen zu Fehlern führen können, wenn von ihm erwartet wird, Muster zu erkennen.
Mustererkennung ersetzt den Menschen nicht
Dennoch befürchten manche, dass Algorithmen zur Mustererkennung den Menschen ersetzen werden. Das ist jedoch nicht der Zweck und kann auch niemals vollständig zutreffen.
Ja, KI wird menschliche Arbeit dort ersetzen, wo diese am monotonsten ist – beim bloßen Erkennen von Mustern. Maschinen haben sich dabei als weitaus erfolgreicher erwiesen als Menschen, und wir können dankbar sein, dass sie Lebensdaten liefern, die Menschen anschließend analysieren und auf deren Basis sie Entscheidungen treffen, mit denen niemals eine Maschine allein betraut werden sollte.
Die weitaus positivere Realität gegenüber der Vorstellung, dass Menschen durch Maschinen ersetzt werden, ist, dass Maschinen, die hochkomplexe Mustererkennungsfunktionen ausführen, den Menschen die Freiheit geben, jene Arbeit zu leisten, die keine Maschine jemals übernehmen kann.
Keine künstliche Intelligenz kann mit Entscheidungen über Leben und Tod oder mit der Führung von Regierungen auf lokaler oder nationaler Ebene betraut werden. Ebenso wenig können Menschen in den Künsten ersetzt werden – Musik, Literatur, Film und visuelle Medien wie Malerei und Fotografie erfordern menschliche Emotionen, etwas, das eine Maschine nur imitieren, aber niemals wirklich besitzen kann.
Mustererkennung ist entscheidend für eine hochfunktionierende Gesellschaft, aber sie ist bei Weitem nicht die einzige Funktion dieser Gesellschaft.
Mustererkennungstechnologien
Es gibt viele Mustererkennungstechnologien, doch sie alle basieren auf drei grundlegenden Ansätzen:
Statistisch
Die statistische Modellierung in der künstlichen Intelligenz trainiert den Mustererkenner, quantitative Merkmale aus großen Datenmengen zu nutzen und diese zu vergleichen, jedoch nicht in Beziehung zueinander zu setzen. Das bedeutet, dass die Software lediglich aufgefordert wird, eine Kategorie zu identifizieren und ausgewählte Daten dieser Kategorie zuzuordnen.
Ein gutes Beispiel für statistische Mustererkennung ist die Erkennung von E-Mails als Spam oder Junk durch Ihren E-Mail-Server, der diese automatisch in entsprechende Ordner verschiebt.
Strukturell
Die strukturelle Modellierung, auch syntaktische Mustererkennung genannt, lehrt die Maschine, Muster nicht nur zu identifizieren, sondern diese auch miteinander in Beziehung zu setzen. Dieser Ansatz ähnelt der Art von Mustererkennung, die Menschen anwenden.
Ein Beispiel für strukturelle Mustererkennung ist ein Herzüberwachungssystem, das gesunde Herzrhythmen erkennt und einen Alarm auslöst, wenn dieser Rhythmus außerhalb des Normalbereichs liegt. Moderne Glukosemessgeräte sind ebenfalls sehr gut darin, den Träger des Geräts zu warnen, wenn der Glukosespiegel außerhalb des gesunden Bereichs liegt.
Neural
Schließlich entwirft die neuronale Modellierung KI-Systeme, die syntaktische Mustererkennung durchführen und währenddessen weiterlernen können. Im Wesentlichen erweitert das System seine Informationsdatenbank und wächst mit dieser Erweiterung, wodurch es mit zunehmendem „Wissen“ immer besser darin wird, Daten zu erkennen und miteinander in Beziehung zu setzen. Neuronale Mustererkennung ist offensichtlich das, was der menschlichen Mustererkennung am nächsten kommt.
Die verschiedenen Arten der Mustererkennung, mit denen wir heute arbeiten, umfassen Muster aus Bildern, aus Geräuschen, aus menschlichen Stimmen und aus Sprache. Die Technologien, die auf diesen Elementen basieren, werden in Branchen eingesetzt, die von der Finanzwelt über die Biometrie bis hin zur Strafverfolgung sowie zum Schreiben und Grafikdesign reichen.
Oculyze
Oculyze trat mit Mustererkennungstechnologie auf den Plan, um unsere Kolleginnen und Kollegen in der Fermentationsindustrie (Bierbrauer, Winzer, Bioethanol-Produzenten) dabei zu unterstützen, gesunde Hefe zu identifizieren. Mit nur wenigen einfachen Bildern, die in unser Netzwerk hochgeladen werden, kann unsere Software den Kunden darüber informieren, ob die Hefe lebendig oder tot ist und wie viele Hefezellen sich in einer bestimmten Probe befinden. Das spart Zeit und Geld und optimiert den Fermentationsprozess.
Von dort aus hat sich unsere Technologie rasant weiterentwickelt.
Heute verfügen wir über Mustererkennungssoftware, die Insekten identifizieren, die Gebärmuttergesundheit von Kühen überwachen, Unregelmäßigkeiten im menschlichen Auge analysieren und koloniebildende Einheiten auf Agar zählen kann. Und noch vieles mehr.
Wir sind nun in der Lage, unsere Software dank maschinellem Lernen und Mustererkennung individuell an die Bedürfnisse von Kunden mit unterschiedlichsten Interessen und Fachgebieten anzupassen.
Und wir haben nicht nur KI-gestützte Mustererkennung entwickelt, die unseren Kunden Zeit, Geld und Energie spart, sondern auch Rückmeldungen erhalten, dass die Software ihre Erwartungen übertrifft.
Was letztlich genau das ist, was wir uns wünschen können.
Die Oculyze-Bildanalysetechnologie kombiniert methodische Mustererkennung mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning und ermöglicht es uns, robustere Systeme mit weniger Daten zu entwickeln als mit reinem Deep Learning.
Mit unserer Image Analysis Platform können Sie Hunderte von Arbeitsstunden einsparen, die sonst in manuelle Tätigkeiten geflossen wären. Die Automatisierung der Bildanalyse liefert Ihnen präzise Ergebnisse und ein sicheres Datenmanagement in kürzerer Zeit, sodass Sie Ihre Ressourcen für Tätigkeiten einsetzen können, die Ihrem Unternehmen einen höheren Mehrwert bringen.
Lassen Sie künstliche Intelligenz die harte Arbeit für Sie erledigen. Beginnen Sie jetzt, Zeit und Kosten zu sparen! Möchten Sie mehr erfahren? Kontaktieren Sie uns – wir helfen Ihnen gerne weiter!
