künstliche intelligenz für alle: wir machen alles neu?...zwischen den usa und europa (vorher nur...

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Künstliche Intelligenz für alle:Wir machen alles neu?

Mike Preuss | Innovationsforum Münsterland

6. Dezember 2018

Discover the world at Leiden University

Unsere Zukunft mit Künstlicher Intelligenz?

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Was viele fürchten (oder erwarten)?

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Oder eher so?

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Szene aus „Horizon Zero Dawn“ von Guerilla Games

Horizon Zero Dawn™ © 2017-2018 Sony Interactive Entertainment Europe. Published by Sony Interactive Entertainment Europe. Developed by Guerrilla. “Horizon Zero Dawn” is a trademark of Sony Interactive Entertainment Europe. All rights reserved.


Index

1. Was ist neu an KI?

2. Was können wir damit machen?

3. Oder geht es eigentlich um Digitalisierung?

4. Beispiel: Neue Chemie mit KI

5. Und wie geht es jetzt weiter?

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A forming field


Künstliche Intelligenz / Artificial IntelligenceAufbruchstimmung…. berechtigt?

� Machine Learning (bzw. Deep Learning) hat sehr große Fortschritte gemacht

� Wir können riesige Datenmengen nutzen, um Musterzu finden

� Wir können irrsinnig große Entscheidungsbäume recht effizient durchsuchen mit Monte Carlo Tree Search

� Wir können die AI äußerst komplexes menschliches Verhalten imitieren lassen

� Das ist ganz beachtlich und löst zum ersten Mal viele Probleme in automatisierter Form

� Aber es ist nicht wirklich intelligent…

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Was kann die moderne AI?Wir vergessen das mit der Intelligenz mal ganz schnell

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Mark Zuckerberg über seine selbst gebaute SmartHome AI Jarvis (Dezember 2016):

“Everything I did this year -- natural language, face recognition, speech recognition and so on -- are all variants of the same fundamental pattern recognition techniques. We know how to show a computer many examples of something so it can recognize it accurately, but we still do not know how to take an idea from one domain and apply it to something completely different.”


„Tiefe“ BildbearbeitungPferde können Zebras sein

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Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks.Jun-Yan Zhu, Taesung Park, Phillip Isola, Alexei A. Efros, arxiv 1703.10593, 2017.


� Mit Deep Learning sind bemerkenswerte Leistungen möglich

� Aber es geht zumeist um Imitation oder Mustererkennung

� „Dumme Fehler“ werden nicht erkannt

Vollautomatisierung kaum möglich

Menschliche Expertise ist notwendig!

Heutige GrenzenWo scheitert die Technik?

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DL + MCTS = AlphaGoBesser spielen als der World Go Champion

� Nutzt Deep Learning zur Bewertungvon Positionen (anhand menschlicherBeispieldaten)

� Ermittelt mit Monte-Carlo Baumsuchedie besten möglichen Züge

� Hochgradig parallel: 1.920 Prozessoren und 280 schnelle Grafikchips (gegen Lee Sedol)

� Einige sehr starke innovative Züge gefunden,die jetzt von Menschen nachgeahmt werden

� AlphaZero (Dezember 2017): Lernt ohne menschliche Spieldaten

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Und was hat das jetzt mit Game AI zu tun?

dark ages emergence Monte Carlo Tree Search Deep Learning

2005 2010 2015

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AI als Werkzeug

� Die neuen Methoden sind deutliche Verbesserungenschon bekannter Methoden, nicht grundsätzlich neu

� Außerdem haben wir viel mehr Daten als früher, unddie Computer sind sehr viel schneller

� Dadurch können komplexere Probleme bearbeitetwerden, die vorher gar nicht oder schlecht lösbar waren

So z.B.:

� Mustererkennung: visuell (Gesichter, Münzen, etc.), auditiv, oder statistisch (Auffälligkeiten in Daten)

� Steuern von Prozessen, Entscheidungsfindung, vorallem unter Echtzeitbedingungen (richtig schnell)

� Auffinden von Strategien für sehr komplexe Problememit sehr vielen möglichen Handlungsalternativen

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“The Extensions of Man”

� Marshall McLuhans revolutionäre Ideen aus den 60ern gehören zuden Grundlagen moderner Medientheorien

� Kernaussage: Technologien* ermöglichen uns, unsereHandlungsoptionen zu erweitern

� Beispiel Auto: Ich kann mich zu Fuß fortbewegen, allerdings ist meinRadius dann sehr eingeschränkt

� Andererseits sollte ich mich nicht ausschließlich mit dem Auto fortbewegen, weil dass meine körperliche Gesundheit einschränkt

� Quintessenz: Benutze Technologien, oder sie benutzen dich

� Das lässt sich sehr gut z.B. auf soziale Medien übertragen

� Zum Benutzen brauchen wir aber einige Kenntnisse, das Erlernender Beherrschung von Technologie ist Arbeit

*eigentlich Medien, aber sehr allgemein interpretiert, bekanntestes Beispiel ist die Glühbirne

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AI ist schon da, und wir machen alle mit

� Navigationssysteme

� Spracherkennung

� Autonome Mäher, Staubsauger

� Assistenzsysteme im Auto

� Empfehlungssysteme, z.B. in Onlineshops

� Computerspiele

� Und, natürlich

Social Media

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� Die vorherrschenden Informationsquellen/Kommunikationsformen sind schon (bzw. werden gerade) digital

� Wir befinden uns in einer großen gesellschaftlichen Umwälzung

� Mangelnde Erfahrung / Unwissen erzeugen Angst und Unsicherheit

Digitale Transformation

Ist zunächst mal Transformation der Kommunikation

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� Das Internet stammt aus einem DARPA Forschungsprojekt

� 1980 bis 1983 wurde ein gemeinsames Protokoll (TCP/IP) mit einem einzigen Adresssystem etabliert

� 1988 wurde das ARPANET in das NFSNET (American Science Foundation) umgewandelt

� 1990 erfand der CERN Forscher (Tim Berners-Lee) das „graphische Internet“ (WWW)

� 1993 kam der „Mosaic“ Browser, gebaut an der University of Illinois at Urbana-Champaign

Kurze Zeitgeschichte des Internet

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Das Internet 1994


� 1990: die erste Hochgeschwindigkeitverbindungzwischen den USA und Europa (vorher nur Satellit): 1.5 Mbit/s

� 1992 war die Gesamtkapazität des „Internet Backbone“ 45 Mbit/s

� 1993-1998 wurden Backbone und Zugangspunktein die Privatwirtschaft transferiert

� 2017: Durchschnittliche individuelle Internet Zugangsgeschwindigkeit in Südkorea 28.6 Mbit/s

Internet (R)evolution

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Erde, vernetzt


� Seit etwa 1990 wird das Internet kommerziell

� Die „restliche“ Telekommunikation wird auchins Internet gezogen: VoI (voice over IP)

� TV goes Internet (Netflix, Amazon Prime, Mediatheken, und natürlich Youtube)

� Printmedien wandern auch ins Internet (langsam, aber siehe Online-Zeitungen)

� Musik geht ins Internet (iTunes, Spotify), und Gaming natürlich auch

� Banking geht ins Internet, und natürlich alle „Dinge“ (Internet of Things, IoT)

Internet Zukunft

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Fenster zur Welt


Aus: Innovationsindikator Deutschland 2017

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Monte Carlo Tree Search (Baumsuche)

1. Wähle besten Knoten im Baum

2. Füge darunter neuen Knoten ein für eine beliebige mögliche Aktion

3. Spiele das Spiel ab da zu Ende mit zufälligen Aktionen(und messe wie gut das war)

4. Gebe neue Informationen an “höhere” Knoten weiter

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� Was, wenn das Problem nicht die Auswahl des richtigen Zuges ist,

� sondern die Wahl der richtigen Reaktion zum Bau eines Moleküls?

� Beide haben vieles gemeinsam:

- großer Verzweigungsfaktor (viele mögliche Aktionen in jedem Zug)

- Länge der Sequenz nicht genau bekannt (wie viele Reaktionen/Züge?)

- der vollständige Baum wäre viel zu groß um ihn zu durchlaufen

Marwin H.S. Segler, Mike Preuss, Mark P. Waller: Learning to Plan Chemical Syntheses, arXiv:1708.04202, 2017

Und jetzt revolutionieren wir die Chemie...

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Was ist chemische Retrosynthese?

� Wir wollen komplexe, schon bekannte Moleküle herstellen.

� wenn möglich aus einfachen, vorhandenen Komponenten

� Grundidee: Wir starten mit dem kompletten Molekül und zerlegen es durch Anwendung von Reaktionen (rückwärts)

Beispiel:

Anmerkung: Detailfragen dazu an Marwin und Mark, ich bin kein Chemiker

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Welche Probleme müssen wir lösen?

� Wir müssen wissen, welche Reaktionen überhaupt möglich sind

� Wir müssen herausfinden, welche Reaktionen auf bestimmte Teile des Moleküls anwendbar sind

Letztlich sollte es etwa so aussehen:

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Extraktion von Reaktionsregeln

� Es gibt manuelle Ansätze, die aber nicht skalieren:

� Das chemische Wissen verdoppelt sich etwa pro Dekade, derzeit sind ca. 11 Millionen Reaktionen bekannt.

� Lösung: Wir extrahieren Reaktionsregeln aus einer existierenden Datenbank (Reaxys), so bekommen wir 301.671 Regeln.

� Jetzt könnten wir Suchbäume aufbauen mit:

� Etwa 5 bis 20 Schritten, und allen möglichen Reaktionen pro Schritt

� Für 5 Schritte ist die Anzahl der Knoten im Baum eine Zahl mit 23 Stellen

Das ist viel zu viel, auch für Monte Carlo Tree Search!

Hilfe! Wie bekommen wir diese Zahl deutlich kleiner?

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Deep Learning für Reaktionspräferenzen

� Wir lernen „Präferenzen“ (die jeweils 50 wahrscheinlichsten Reaktionen)

� Das reduziert den Verzweigungsfaktor auf 50

Segler, Waller, Chem. Eur. J. 2017, DOI: 10.1002/chem.201605499

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Und jetzt alles zusammen:

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Und wie läuft es so?

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Was von sowas kommt…

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Sicherheit und UnsicherheitDurch moderne AI Techniken

� Klar ist, vieles wird sich ändern. Aber was? Und wie?

� Interessant: In den letzten Dekaden sind eine Menge „Gewissheiten“ gefallen.

- Das menschliche Genom besteht zu mindestens 90% aus Müll

- Gehirnzellen können bei erwachsenen Menschen nicht neu gebildet werden

- Menschen sind als einzige Spezies empathiefähig

- Tiere haben keine Gefühle

- Pflanzen können keine komplexen Reaktionen auf ihre Umwelt zeigen

- Künstliche Intelligenzen können Menschen in komplexen Spielen wie Go nicht schlagen

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Die Macht der AlgorithmenSie sind schon überall, wie gehen wir damit um?

� Zu wenige kümmern sich

� Interdisziplinarität notwendig!

� Verteufeln und verbieten sinnlos

� Besser: verstehen und beschränken

� Wichtige Akteure z.B. Stiftungen, netzpolitik.org etc.

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Zwei ExtrempositionenUnd ganz viele irgendwo dazwischen

Bostrom: dem Menschen überlegene Intelligenz wird kommen, wir müssen uns vorbereiten

Kelly: Intelligenz ist nicht eindimensional, sogar beim Menschen kaum vergleichbar; was kommt wird anders sein, nicht unbedingt überlegen

� Nutzung der neuen Technologien (außer in Techkonzernen) noch zögerlich

� Aber: Automatisierung wird stärker, wir müssen uns damit auseinandersetzen (Chancen, Risiken)

� Niemand will heute 8h am Fließband stehen und eine Schraube eindrehen

� Oder Social Media abschalten, oder Emails per Hand ausliefern

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Können wir das stoppen?

� Kurze Antwort: Nein

� Es erfasst nahezu alle Lebensbereiche

� Aber nicht gleichzeitig

� Deutschland spielt in diesem Prozess bisher keine große Rolle

� Amerikanische Unternehmen noch führend

� Die Chinesen kommen: Tencent, Baidu, Alibaba etc.

� Aber Europa ist groß genug, um Einflußzu nehmen

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Eine weitere technische Revolution

� Es ist nicht die erste und vermutlich auch nicht die letzte

� Wollen wir das verhindern? Nicht wirklich (siehe unten)

� Natürlich gibt es Chancen und Risiken

� Voraussagen sind schwer, schon 5 Jahre sind eine lange Zeit

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Werden wir jetzt alle arbeitslos?

� Es gibt eine Menge Zahlen, viele sind „geraten“

� Frühere Berichte sprechen von Millionen verlorener JobsFrey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–280. http://doi.org/10.1016/J.TECHFORE.2016.08.019

� Die Zahlen basieren auf Einschätzungen von Technologie-Experten oder Unternehmensführungen

� Zusammenfassende Darstellung im CIPD Bericht (Hislop, Coombs, Taneva, Barnard) vom Dezember 2017:

1. Nur wenige Jobs sind vollständig zu automatisieren

2. Viele neue Jobs werden entstehen

3. Die Geschwindigkeit der Veränderung ist nicht nur von der Technologie abhängig, sondern z.B. von der gesellschaftlichen“Trägheit”, die sie bremst

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Mensch und MaschineDerzeit ein starker Trend

� AI muss zugänglicher werden:„Explainable Artificial Intelligence“ (XAI)„Human-Centered Computing“

� Menschen müssen auch „zugänglicher“ werden

� Wir werden lernen müssen, die neuen Techniken zu nutzen

� Erwartung vieler Experten: Symbiose von Mensch und Maschine sehr erfolgversprechend

� General Artificial Intelligence kann nur gelingen, wenn AI vom Menschen lernt

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Don’tpanic!

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