Wie sich Machine Learning und künstliche Intelligenz im Laufe der Zeit (nicht) verändert haben

Machine Learning, künstliche Intelligenz, Data Science, Data Mining, … Diese Begriffe haben sich im Laufe der Jahre gewandelt, aber wie viel ist wirklich neu und was gibt es eigentlich schon seit Jahrzehnten? Wird es maschinelles Lernen in 20 Jahren noch geben oder ist der Boom eines Tages einfach vorbei? Wo stehen wir aktuell in der Entwicklung und wohin führt uns die Reise?

Illustration: Geralt Absmeier

Am wichtigsten ist über Machine Learning zu wissen, dass es sich dabei um nichts anderes handelt als algorithmische Umsetzungen von statistischen Prinzipien, die schon sehr lange bekannt sind. Der Satz von Bayes etwa wurde bereits 1812 veröffentlicht und bildet die Grundlage für vieles im Bereich Machine Learning, wie wir es heute kennen.

 

1950er bis 1970er Jahre: Die Grundlagen von Machine Learning

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Allerdings reicht es für erfolgreiches maschinelles Lernen nicht aus, ein paar aussagekräftige Formeln zur Hand zu haben. Der Computer muss sie auch ausführen können. Deshalb springen wir in die 1950er Jahre, als die Grundlagen für genetische Algorithmen und neuronale Netze gelegt wurden und die ersten Computer tatsächlich lernen konnten. Offensichtlich konnten sie noch nicht viel lernen, weil sowohl die Rechenleistung als auch die verfügbaren Daten extrem begrenzt waren. Die algorithmischen Mechaniken waren jedoch bereits weitgehend identisch mit denen, die wir heute verwenden. So sorgte das Thema damals schon für viel Aufregung: Schlagzeilen etwa über »elektronische Gehirne« fanden ihren Weg in die Medien. Ähnlich wie heute fürchteten und begeisterten sich die Menschen für die potenzielle Leistungsfähigkeit der Maschinen, was in den 1950er und 1960er Jahren bahnbrechenden Forschungen und Entdeckungen zur Geburt verhalf.

Da die Rechenleistung und die verfügbaren Daten im Vergleich zu heute noch gering waren, manifestierte sich ein gewisser Pessimismus gegenüber der Effektivität und den Möglichkeiten des maschinellen Lernens. Der sogenannte KI-Winter brach ein und dauerte die gesamten 1970er Jahre an. Die Fortschritte in der Forschung waren dementsprechend minimal und in der Wahrnehmung der meisten Menschen war die Zeit des maschinellen Lernens vorbei, weil es keine greifbaren Vorteile für die reale Welt gab. Erst nach den 70er Jahren wurde das maschinelle Lernen wieder populärer.

 

1980er Jahre bis Anfang 2000: Der KI-Hype wächst

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Die 1980er und 1990er Jahre waren spektakuläre Jahrzehnte, getrieben von den (Wieder-)Entdeckungen der Backpropagation (neuronale Netze können effizient aus Daten lernen), der Random Forests, der Support Vector Machines (beides sind bis heute beliebte und effektive Algorithmen des maschinellen Lernens) und vielem mehr. Von dort nahm das öffentliche Bewusstsein für diese Technologien stetig zu. In den 2000er Jahren wurden die ersten großen Open-Source-Bibliotheken für Machine Learning veröffentlicht und große Wettbewerbe veranstaltet. Die bekannteste Ausschreibung kam 2006 von Netflix, worüber auch die Medien ausführlich berichteten. Netflix versprach ein Preisgeld von 1.000.000 US$ für das Team, das die Prognosen des Streaming-Anbieters für künftige Filmbewertung am stärksten verbessern konnte.

In den folgenden Jahren begann der Hype. Maschinelle Lernverfahren und neuronale Netze wurden nicht nur bei Informatikern und Mathematikern, sondern in allen Bereichen und Branchen bekannt, bis sie die heutige Popularität erreichten.

 

Heute: Datenverfügbarkeit und Rechenleistung geben Machine Learning eine Chance

Was hat sich also geändert? Warum ist Machine Learning heute ein branchenunabhängiges Phänomen und warum war es früher nicht so? Was sich mit Sicherheit nicht geändert hat, ist die Methodik. Die Art und Weise, wie Algorithmen ausgewertet werden, und die mathematische Mechanik dahinter sind über die Jahrzehnte gleichgeblieben. Die Algorithmen? Wir haben bedeutende Fortschritte gesehen, besonders im letzten Jahrzehnt. Die KI-Community ist gewachsen und hat neue und intelligentere Architekturen für neuronale Netze entwickelt und viele Frameworks und Algorithmen als Open Source veröffentlicht. Aber das sind eher die Symptome des Hypes als dessen Ursache.

Insbesondere zwei Dinge haben diese Entwicklungen beschleunigt: die Verfügbarkeit von Daten und eine kostengünstige Rechenleistung. Die meisten Firmen, mit denen ich bis dato zusammengearbeitet habe, haben frühestens in den späten 00er Jahren damit begonnen, Daten in großen Mengen zu sammeln. Viele Unternehmen haben den Wert ihrer Daten bis heute nicht erkannt und sammeln dementsprechend viele Daten nicht, die sich direkt monetarisieren ließen. Die Bereitschaft, sich auf eine datengesteuerte Entscheidungsfindung umzustellen (data-driven decision making), fehlt weiterhin. Den Zenit haben wir also längst noch nicht erreicht. Außerdem nützen alle Daten der Welt nichts, wenn die einzigen Computer, die für ihre Verarbeitung zur Verfügung stehen, dafür zu schwach sind. In den 1980er Jahren etwa konnte der leistungsfähigste Supercomputer der Welt gerade einmal 2,4 Gigaflops verarbeiten. Zum Vergleich: Der Laptop, auf dem ich diesen Text schreibe, verarbeitet etwa 61 Gigaflops. Das macht den Unterschied: Daten und passende Hardware stehen so kostengünstig zur Verfügung, dass jeder damit arbeiten kann.

 

Machine Learning bietet realen Mehrwert – so sieht die Zukunft aus

Da dies die beiden wichtigsten Faktoren sind, können wir nun ableiten, wie sich das Feld in den nächsten Jahren und wahrscheinlich auch Jahrzehnten entwickeln wird. Sicher wird die Menge der gesammelten Daten nicht abnehmen. Tatsächlich schätzt man, dass 90 % der weltweit verfügbaren Daten allein in den letzten zwei Jahren generiert wurden. Dieser Trend wird noch jahrelang anhalten und ähnliches wird für die Weiterentwicklung der Rechenleistung prognostiziert.

Seit Jahrzehnten gilt das Moore’sche Gesetz, das besagt, dass sich die Rechenleistung etwa alle zwei Jahre verdoppeln wird. Dieser Trend wird nicht ewig anhalten, aber das Maximum haben wir noch lange nicht ausgeschöpft. Da sich sowohl die Rechenleistung als auch die Menge an verfügbaren Daten zugunsten des maschinellen Lernens entwickeln, ist ziemlich sicher, dass auch Machine Learning in den kommenden Jahrzehnten noch eine wichtige Rolle spielen wird.

Andererseits wird sich die öffentliche Aufmerksamkeit irgendwann auf etwas anderes richten. Derzeit dringt die Technologie in viele Wirtschafts- und Forschungsbereiche vor. Investoren zahlen zum Teil absurde Summen für alles, was mit Machine Learning zusammenhängt. Das Thema wurde auf fast jeder Tech-Konferenz diskutiert und sogar theoretische Forschungsbereiche nutzen ihr Wissen, um ihr Feld voranzutreiben oder ihr Wissen auf ML-Algorithmen anzuwenden. Dieser Hype wird meiner Meinung nach nicht mehr lange anhalten, denn die Erwartungen zu vieler Interessengruppen sind so hoch, dass es unmöglich sein wird, alle zu erfüllen. Das bedeutet jedoch nicht, dass die Technologie an Relevanz verlieren wird. Dafür ist der Mehrwert zu groß. Es wird sich irgendwann weniger um einen Hype handeln als um ein Thema, das »nur noch« von den betroffenen Fachkräften besprochen wird. Man wird sich weniger um Marketing-Slogans kümmern als darum, was sich wirklich mit digitaler Entscheidungsfindung erreichen und verbessern lässt. In meinen Augen: großartige Aussichten.

Björn Heinen, Senior Data Scientist bei der INFORM GmbH

 

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