Trennung von Hype und Realität in der KI Entwicklung

Es ist manchmal schwierig, die Realität der Technologie von den Hype- und Marketingbotschaften zu unterscheiden, die täglich unsere Posteingänge bombardieren. Allein in den letzten fünf Jahren haben wir wahrscheinlich zu viel über das Metaverse, Blockchain und Virtual Reality gehört. Gegenwärtig befinden wir uns inmitten einer Aufregung über den vielgebrauchten Begriff „KI“, und die Zeit wird zeigen, ob dieser spezielle Sturm als Sturm im Wasserglas angesehen werden wird. Artificial Intelligence News sprach exklusiv mit Jon McLoone, dem Direktor für Technische Kommunikation und Strategie bei einem der etabliertesten Unternehmen im Bereich Computerintelligenz und wissenschaftliche Innovation, Wolfram Research, um die gegenwärtigen Vorstellungen von KI und deren praktische Anwendung in einen tieferen Kontext zu stellen. Jon ist seit 32 Jahren bei Wolfram Research in verschiedenen Funktionen tätig und leitet derzeit das europäische Technical Services Team. Der studierte Mathematiker und erfahrene Praktiker in vielen Bereichen der Datenanalyse beschrieb uns die Arbeit von Wolfram zunächst in Form eines Elevator Pitchs.

Jon McLoone

„Unser Wertversprechen ist, dass wir uns mit Berechnung und Wolfram-Technologie auskennen. Wir schneidern unsere Technologie auf das Problem zu, das ein Unternehmen hat. Das gilt für eine Vielzahl von Dingen. Wir haben also keinen typischen Kunden. Was sie gemeinsam haben, ist, dass sie etwas Innovatives tun.“ „Wir betreiben Problemlösung, Dinge, bei denen Berechnung und Data Science zum Einsatz kommen. Wir bauen eine einheitliche Plattform für Berechnungen auf, und wenn wir von Berechnungen sprechen, meinen wir technische Berechnungen wie technische Berechnungen, Data Science und maschinelles Lernen. Es geht um Dinge wie soziale Netzwerkanalyse, Biowissenschaften, Versicherungsmathematik und Finanzberechnungen. Abstrakt betrachtet sind dies alles grundsätzlich mathematische Dinge.“ „Unsere Welt besteht aus all den strukturierten Bereichen, in denen wir 30 Jahre lang verschiedene Ontologien aufgebaut haben. Wir haben eine symbolische Darstellung der Mathematik, aber auch Dinge wie Graphen und Netzwerke, Dokumente, Videos, Bilder, Audio, Zeitreihen, Entitäten in der realen Welt wie Städte, Flüsse und Berge. Mein Team kümmert sich um die spannenden Aufgaben, damit auch wirklich etwas Sinnvolles zu tun!“ „KI sehen wir einfach als eine weitere Art der Berechnung. Es wurden im Laufe der Jahre verschiedene Algorithmen entwickelt, einige davon vor Hunderten von Jahren, andere erst vor einigen Jahrzehnten. Generative KI ergänzt diese Liste lediglich.“ Die Aussagen über KI im Jahr 2024 sind manchmal zu optimistisch, daher müssen wir ihre Möglichkeiten realistisch einschätzen und überlegen, worin sie sich auszeichnet und wo ihre Grenzen liegen. „Es gibt immer noch menschliche Intelligenz, die nach wie vor das strategische Element darstellt. Man wird in den nächsten fünf Jahren nicht sagen: KI wird mein Unternehmen führen und Entscheidungen treffen. Generative KI ist sehr eloquent, aber unzuverlässig. Ihre Aufgabe ist es, plausibel zu sein, nicht korrekt. Und gerade bei den Dingen, die Wolfram tut, ist sie schrecklich, weil sie einem sagt, wie die mathematische Antwort aussehen würde.“ (Kursivsetzung von Artificial Intelligence News) Die Arbeit von Wolfram Research konzentriert sich in diesem Zusammenhang auf das, was Jon als „symbolische KI“ bezeichnet. Um generative und symbolische KI zu unterscheiden, zog er die Analogie zur Modellierung der Flugbahn eines geworfenen Balls. Eine generative KI würde lernen, wie sich der Ball bewegt, indem sie viele Tausend solcher Würfe untersucht, und wäre dann in der Lage, eine Beschreibung der Flugbahn zu erstellen. „Diese Beschreibung wäre plausibel. Diese Art von Modell ist datenreich, aber verständnisarm.“ Eine symbolische Darstellung des geworfenen Balls hingegen würde Differentialgleichungen für die Wurfbewegung und Darstellungen von Elementen wie Masse, Viskosität der Atmosphäre, Reibung und vielen anderen Faktoren beinhalten. „Man könnte sie dann fragen: ‚Was passiert, wenn ich den Ball auf dem Mars werfe?‘ Sie wird etwas Richtiges sagen. Sie wird nicht scheitern.“ Der ideale Weg, geschäftliche (oder wissenschaftliche, medizinische oder technische) Probleme zu lösen, ist eine Kombination aus menschlicher Intelligenz, symbolischem Denken, wie es in der Wolfram Language zum Ausdruck kommt, und dem, was wir heute als KI bezeichnen, die als Bindeglied zwischen beiden fungiert. KI ist eine großartige Technologie, um Bedeutung zu interpretieren und als Schnittstelle zwischen den einzelnen Komponenten zu fungieren. „Einige der interessanten Überschneidungen liegen dort, wo wir natürliche Sprache nehmen und sie in strukturierte Informationen umwandeln, mit denen man dann rechnen kann. Die menschliche Sprache ist sehr chaotisch und mehrdeutig, und generative KI ist sehr gut darin, diese auf eine Struktur abzubilden. Sobald man sich in einer strukturierten Welt befindet, in der etwas syntaktisch formal ist, kann man damit Dinge tun.“ Ein aktuelles Beispiel für die Kombination von „traditioneller“ KI mit der Arbeit von Wolfram waren medizinische Aufzeichnungen: „Wir haben kürzlich ein Projekt durchgeführt, bei dem es um medizinische Berichte ging, die handschriftlich, getippt und digital vorlagen. Aber sie enthalten Wörter, und es ist nicht möglich, Statistiken darüber zu erstellen. Man muss also den Teil der generativen KI nutzen, um all diese Wörter Dingen wie Klassen zuzuordnen: War dies ein vermeidbarer Tod? Ja. Nein. Das ist ein schönes, strukturiertes Schlüsselwertpaar. Und sobald wir diese Informationen in strukturierter Form haben (z. B. ein Stück JSON oder XML, oder welche Struktur auch immer Sie wählen), können wir klassische Statistiken erstellen, um zu sagen: ‚Gibt es einen Trend? Können wir Prognosen erstellen? Gab es Auswirkungen von COVID auf Schäden im Krankenhaus?‘ Klare Fragen, die man symbolisch mit Dingen wie Mittelwerten, Medianen und Modellen angehen kann.“ Während unseres Interviews gab Jon auch eine Zusammenfassung einer Präsentation, die als Beispiel für die Arbeit seines Unternehmens eine imaginäre Produktionsstätte für Erdnussbutterbecher heranzog. Wie könnten sich der Austausch einer bestimmten Zutat oder die Änderung eines Rezeptdetails auf die Haltbarkeit des Produkts auswirken? „LLMs (große Sprachmodelle) würden sagen: ‚Oh, sie werden wahrscheinlich ein paar Wochen halten, weil Erdnussbutterbecher normalerweise ein paar Wochen im Regal stehen.‘ Aber wenn man zu einem Rechenmodell übergeht, das die Zutaten einbeziehen und berechnen kann, weiß man, dass das Ding acht Wochen haltbar sein sollte, bevor es verdirbt. Oder was diese Änderung für den Herstellungsprozess bedeuten könnte? Ein Rechenmodell kann mit dem digitalen Zwilling Ihrer Produktionsanlage verbunden werden und lernen: ‚Das wird die Dinge um 3 % verlangsamen, so dass Ihre Produktivität um 20 % sinkt, weil es hier zu einem Engpass kommt.‘ LLMs sind großartig darin, Sie und Ihre Frage mit dem Modell, der Mathematik, der Datenwissenschaft oder der Datenbank zu verbinden. Und das ist wirklich ein interessantes Dreiertreffen der Geister.“ Sie können Wolfram Research auf der kommenden TechEx-Veranstaltung in Amsterdam vom 1. bis 2. Oktober am Stand 166 des Bereichs KI & Big Data treffen. Wir können zwar keine Diskussionen über Erdnussbutter auf der Veranstaltung garantieren, aber um zu erfahren, wie leistungsstarke Modellierungs- und generative KI zur Lösung Ihrer spezifischen Probleme und Fragestellungen eingesetzt werden können, wenden Sie sich über die Website des Unternehmens an uns. Möchten Sie mehr über KI und Big Data von Branchenführern erfahren? Dann besuchen Sie die AI & Big Data Expo, die in Amsterdam, Kalifornien und London stattfindet. Die umfassende Veranstaltung findet gleichzeitig mit anderen führenden Veranstaltungen statt, darunter die Intelligent Automation Conference, BlockX, Digital Transformation Week und Cyber Security & Cloud Expo. Weitere bevorstehende Veranstaltungen und Webinare zum Thema Unternehmenstechnologie von TechForge finden Sie hier. Tags: künstliche Intelligenz, Featured, uk KOMMENTARE ANZEIGEN KOMMENTAR HINTERLASSEN WERDEN SIE TEIL UNSERER COMMUNITY Erstellen Sie jetzt Ihr kostenloses Konto, um Zugang zu all unseren Premium-Inhalten zu erhalten und die neuesten Tech-News in Ihren Posteingang zu bekommen. 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Maschinelles Lernen Generieren Sie adaptive Modelle direkt aus komplexen Datensätzen für die Objektklassifizierung und Predictive Analytics, z. B. um zu ermitteln, in welche neuen Werbemärkte Sie eintreten sollten. Graph/Netzwerkanalyse Erforschen und visualisieren Sie Systeme diskreter Beziehungen, um Korrelationen und Muster zu analysieren, z. B. die Modellierung der Demografie in einem sozialen Netzwerk. Zeitreihen Modellieren, simulieren und prognostizieren Sie Abfolgen von Ereignissen über die Zeit, um langfristige Trends zu verfolgen und Vorhersagen zu treffen, z. B. über den erwarteten Umsatz für die nächste Weihnachtszeit. Neuronale Netze Erstellen und trainieren Sie geschichtete Verarbeitungsnetzwerke für tiefgehende Analyse- und Verarbeitungsaufgaben, z. B. für die Erkennung fehlerhafter Artikel, die von einem Produktionsband kommen. Clusteranalyse Gruppieren und analysieren Sie Daten auf der Grundlage von Ähnlichkeitsmaßen, um zugrunde liegende Muster und Beziehungen zu extrahieren, z. B. welche Kunden Ihren Top 100 am ähnlichsten sind. Semantische Textanalyse Analysieren Sie zugrunde liegende Strukturen in linguistischen Daten, um Daten zu bereinigen und Bedeutungen zu extrahieren, z. B. um die Stimmung in Kundenkommentaren zu ermitteln. Dynamische Visualisierung Stellen Sie Daten in gestalteten Diagrammen, Grafiken und Infografiken dar, die für eine schnelle Analyse und Entscheidungsfindung menschenlesbar und interaktiv sind. Überlebensanalyse Berechnen Sie Überlebensfunktionen und Lebenszeitverteilungen, um Zeit-bis-zum-Ereignis-Daten zu analysieren, z. B. die erwartete Lebensdauer eines Industrieausrüstungsgegenstands. Berichtsgenerierung Stellen Sie Schlussfolgerungen und Erkenntnisse in einem gestalteten, formatierten Dokument für Besprechungen, laufende Projekte oder öffentliche Informationen dar, z. B. in einem Quartalsbericht. ALLE ANZEIGEN (12 WEITERE) Wie es in der Wolfram Language funktioniert DEN REST ANZEIGEN Schnelle Beispiele zum Ausprobieren Beispiele im Fokus WEITERE BEISPIELE ANSEHEN Der Wolfram-Vorteil Die Wolfram-Technologie kann eine Vielzahl verschiedener Softwarepakete und schlüsselfertiger Lösungen in allen Bereichen des Data-Science-Lebenszyklus vollständig ersetzen, als Drehscheibe fungieren oder sich einfach in diese integrieren und ihre Funktionalität zusammenfassen und ihren kombinierten Nutzen dank der einzigartig integrierten Architektur übertreffen. Dies ist ein Leitfaden zu den Elementen des Wolfram Data Science Technology Stacks und wie sie sich zu traditionellen Softwaretypen verhalten. Maschinelles Lernen Fortschrittliches automatisiertes maschinelles Lernen trifft auf die Leistungsfähigkeit des symbolischen Rechnens Wolfram hat Pionierarbeit für hochgradig automatisiertes Multiparadigmen-Maschinelles Lernen geleistet und es tief in die Wolfram Language integriert, wodurch hochmodernes Maschinelles Lernen in einer ganzen Reihe von Anwendungen sowohl für Analysten im Self-Service-Bereich als auch für Forscher zugänglich ist. Mehr anzeigen Datenanalyse & Visualisierung Breiteste Palette an Analyse- und Visualisierungstools mit integrierter Computerintelligenz Der einzigartig integrierte Technologie-Stack von Wolfram ermöglicht die Erstellung vollständig interaktiver Visualisierungen, die ein neues Maß an dynamischer Erfahrung bei der Datenexploration bieten, indem sie direkt in Dokumente eingefügt und auf praktisch jeder Plattform und in jeder Größenordnung bereitgestellt werden können - und das alles innerhalb einer einheitlichen Umgebung. Mehr anzeigen Statistische & Numerische Analyse Größte Sammlung integrierter statistischer Funktionen mit der Zuverlässigkeit von Numerik mit beliebiger Genauigkeit und symbolischer Analyse Wolfram setzt neue Maßstäbe für statistische Berechnungen - und ermöglicht so einen erheblich höheren Integrationsgrad des gesamten Analyse-Workflows sowie eine umfassende Erweiterbarkeit über die spezifischen Funktionen hinaus, die in bestimmten Statistiksystemen implementiert sind. Mehr anzeigen Datenbankkonnektivität & Datenverarbeitung Nahtlose Datenbankkonnektivität & formatunabhängiger, inhaltsbezogener Datenimport & -verarbeitung Der symbolische Charakter der Wolfram Language ermöglicht es, einen außergewöhnlich flexiblen und allgemeinen Ansatz für strukturierte Datensätze zu unterstützen. Die Wolfram Language vereint sowohl relationale (SQL-ähnliche) als auch hierarchische (No-SQL) Standards und enthält eine neue Art von einzigartig leistungsstarker Datenabfragesprache - mit nahtloser Skalierung von direkten In-Memory-Berechnungen bis hin zu Berechnungen, die durch externe Dateien oder Datenbanken unterstützt werden. Mehr anzeigen Entwicklungsumgebung & Sprache Die leistungsstärksten Notebooks treffen auf die fortschrittlichste Programmiersprache Die Wolfram Language ermöglicht es Programmierern, auf einem deutlich höheren Niveau als je zuvor zu arbeiten, indem sie die integrierte Computerintelligenz nutzt, die auf einer enormen Tiefe an Algorithmen und realem Wissen basiert, die über drei Jahrzehnte hinweg sorgfältig integriert wurden. Die Wolfram Language vermeidet auch die Nachteile traditioneller Computersprachen, die darin bestehen, dass für jedes Problem der gleiche Programmierstil verwendet wird, indem sie sowohl symbolische als auch numerische Methoden sowie mehrere Programmierparadigmen wie prozedurale, funktionale, regelbasierte, musterbasierte und weitere gleichzeitig unterstützt. Mehr anzeigen Bereitstellung & Veröffentlichung Skalierbare, plattformübergreifende Bereitstellung in Unternehmensqualität & vollständig interaktive Veröffentlichung Der Technologie-Stack von Wolfram ist einzigartig in der Automatisierung des Prozesses der Bereitstellung von Funktionen über die verschiedenen Technologien des modernen Computermarktes hinweg. Mehr anzeigen Beispiele für branchenspezifische Anwendungsfälle, die auf Wolfram Data Science basieren Unternehmen Prognosen & Berichterstattung Produkt Empfehlung System Chatbot Schulung & Einsatz Automatisierte Produkt -Sortierung Optimierung der Produktivität von Analysten mit Daten: Bereitstellung einzigartiger Analysen, einzigartiger Schnittstellen und einzigartiger Erkenntnisse Datenquellen: interne, externe, Streaming usw. 1 Importieren und Anreichern von Daten Wolfram Language Datenbankkonnektivität Wolfram Knowledgebase Wissensrepräsentation & -zugriff 2 Vorverarbeitung, Untersuchung und Bereinigung der Daten Wolfram Language Umgang mit Datenfeldern Wolfram Algorithmbase Datentransformationen und -glättung 3 Trainieren von Zeitreihen-Prognosemodellen Wolfram Language Maschinelles Lernen Neuronale Netze Wolfram Algorithmbase Merkmalserkennung Zeitreihenverarbeitung 4 Bereitstellung als automatisch generierter Quartalsbericht und API Wolfram Language Cloud-Funktionen & -Bereitstellung Erstellen von Sofort-APIs Wolfram Notebooks Erstellen von Formularschnittstellen & Apps Low-Level-Notebook-Programmierung Wolfram Natural Language Understanding Freiform- & externe Eingabe Sofort-API Cloud/Desktop/Mobil-Dashboard Live-Präsentationsdokument Abfrage von Live-Daten & Erkenntnissen in natürlicher Sprache Ressourcen für Wolfram Data Science Sprachreferenz Arbeiten mit Daten Erstellen und Organisieren von Schnittstellen Repositorys, Freigabe und Veröffentlichung In Aktion Wolfram|Alpha Wolfram Data Repository Wolfram Neural Net Repository Videos und Kurse Interaktiver Kurs: Multiparadigmen-Data Science Data Science & Statistik auf Wolfram U Live-CEOing mit Data Science Aus der Community Wolfram-Blogbeiträge Stack Exchange Wolfram Community Technische Beratung im Bereich Data Science Wir bei Wolfram wissen, was mit Computertechnologie möglich ist, weil wir weltweit führend in ihrer Entwicklung sind. 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