{"id":2058,"date":"2021-02-12T07:30:00","date_gmt":"2021-02-12T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.semantha.de\/?p=2058"},"modified":"2024-04-22T15:42:07","modified_gmt":"2024-04-22T13:42:07","slug":"das-periodensystem-der-kuenstlichen-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.semantha.de\/de\/das-periodensystem-der-kuenstlichen-intelligenz\/","title":{"rendered":"Das Periodensystem der K\u00fcnstlichen Intelligenz"},"content":{"rendered":"\n<p>TL;DR K\u00fcnstliche Intelligenz kommt in vielen verschiedenen Geschmacksrichtungen und es kann ziemlich schwierig sein, alle Zutaten einer KI-L\u00f6sung zu erkennen und zu bewerten. Umso sch\u00f6ner finden wir das <a href=\"https:\/\/www.periodensystem-ki.de\/\">Periodensystem der K\u00fcnstlichen Intelligenz<\/a>, das die verschiedenen Bausteine beleuchtet und Anwendungsbereiche sowie Nutzen anschaulich erkl\u00e4rt. Hier beleuchten wir die verschiedenen KI-Elemente, die semantha<sup>\u00ae<\/sup> ihre F\u00e4higkeiten verleihen. Steig\u2019 mit uns hinab in den Maschinenraum und wir schauen und das ein oder andere Zahnr\u00e4dchen genauer an!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-kunstliche-intelligenz-nur-ein-sammelbegriff\">K\u00fcnstliche Intelligenz &#8211; (nur) ein Sammelbegriff<\/h2>\n\n\n\n<p>Was ist das eigentlich <em>K\u00fcnstliche Intelligenz (KI)<\/em>? Aktuell wird ein gro\u00dfer Hype darum gemacht, was KI ist (sein soll) und alles kann (oder k\u00f6nnen sollte). Je nach Blickwinkel k\u00f6nnte man sagen, <em>KI brauche ich dann, wenn ich etwas machen will, was ein Computer heute (gerade noch) nicht leistet.<\/em> Aber das ist fast philosophisch &#8211; und wir sind ja Techniker. Insofern:&nbsp; <em>KI ist ein Sammelbegriff f\u00fcr viele verschiedene Technologien, die das Ziel haben, intelligent erscheinende Schl\u00fcsse aus Daten zu ziehen.<\/em> Spielen (z.B. Schach, Super Mario und Go), interagieren (z.B. das viel bem\u00fchte Autonome Fahren) und analysieren (z.B. Betrugserkennung, Kundensegmentierung usw.) sind jedoch nur die Anwendungen &#8211; aber oft werden f\u00fcr die L\u00f6sung eines Problems verschiedene KI-Bausteine ben\u00f6tigt. Genau diese Bausteine beschreibt die <a href=\"https:\/\/www.bitkom.org\/\">Bitkom<\/a> im Periodensystem als KI-Elemente [1] &#8211; und zwar technologieunabh\u00e4ngig: Das Periodensystem versteht sich nicht als Definition von KI, sondern gibt einen Rahmen zur Beschreibung und gibt uns ein wohldefiniertes Vokabular [2]. Und damit k\u00f6nnen wir mit den KI-Elementen sehr gut beschreiben, was semantha<sup>\u00ae<\/sup> leistet und welchen Nutzen Unternehmen aus ihr ziehen k\u00f6nnen [3].<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-ki-elemente-von-semantha\">Die KI-Elemente von semantha<sup>\u00ae<\/sup><\/h2>\n\n\n\n<p>Etwas vereinfacht betrachtet: semantha<sup>\u00ae<\/sup> verarbeitet unstrukturierte Dokumente in drei Schritten:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Schritt 1 ermittelt semantische \u00c4hnlichkeiten zwischen Textpassagen.<\/li>\n\n\n\n<li>Schritt 2 extrahiert Datenpunkte aus Textpassagen und strukturiert sie dadurch.<\/li>\n\n\n\n<li>Schritt 3 verkn\u00fcpft Datenpunkte mit Hintergrundwissen, um logische Schlussfolgerungen zu ziehen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Vor der Analyse muss semantha<sup>\u00ae<\/sup> die Dokumente einlesen und in eine interne Datenstruktur \u00fcberf\u00fchren. Liegt das Eingabedokument nicht nur als Reintext, sondern als &#8211; ich nenne das hier mal &#8211; visuell gestaltetes Dokument vor (z.B. als PDF-Dokument), greift semantha nicht nur auf den textuellen Inhalt zu, sondern nutzt die visuellen Eigenschaften des Dokuments (<a href=\"https:\/\/www.periodensystem-ki.de\/KI-Elemente\/Ir\">Bilderkennung, Ir<\/a>). So werden beispielsweise Tabellen erkannt und gesondert ausgewertet.<\/p>\n\n\n\n<p>Dann vergleicht semantha<sup>\u00ae<\/sup> Textpassagen miteinander und pr\u00fcft sie auf \u00fcberlappende Inhalte (<a href=\"https:\/\/www.periodensystem-ki.de\/KI-Elemente\/Lu\">Sprachverstehen, Lu<\/a>). Das Besondere an semanthas Sprachmodul ist die Unabh\u00e4ngigkeit vom Wortlaut: es erfasst Texte auf der Bedeutungsebene. Der tats\u00e4chliche Wortlaut spielt eine untergeordnete Rolle. So identifiziert semantha<sup>\u00ae<\/sup> bedeutungsgleiche oder nahe beieinanderliegende Textpassagen, um bspw. zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob ein Dokument zuvor definierte Hotspots enth\u00e4lt. Ebenso ist es m\u00f6glich, zwei Dokumente (oder zwei Versionen eines Dokuments) direkt miteinander zu vergleichen.<\/p>\n\n\n\n<p>Unabh\u00e4ngig vom konkreten Anwendungsfall ist eines besonders hervorzuheben: semantha<sup>\u00ae<\/sup> verf\u00fcgt \u00fcber ein vorgegebenes Sprachverst\u00e4ndnis. Mit ihm kann sie Aufgaben aus dem Stand heraus bearbeiten, ohne dass zuvor ein Anwendungsfall- oder kundenspezifisches Training n\u00f6tig ist. Ihr Sprachmodul ist dabei keineswegs starr, sondern kann mit verschiedenen Methoden angepasst werden (<a href=\"https:\/\/www.periodensystem-ki.de\/KI-Elemente\/Lt\">Erweiterung des Systemwissens, Lt<\/a>). Im einfachsten Fall ist das eine \u00c4nderung seiner Konfiguration. Aber je nach Fachsprache\/Jargon k\u00f6nnen wir es basierend auf Kundendokumenten individualisieren. semantha<sup>\u00ae<\/sup> verf\u00fcgt dann \u00fcber ein <em>ma\u00dfgeschneidertes Sprachmodul<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein Anwendungsfall f\u00fcr semantha<sup>\u00ae<\/sup> ist ein 1:n-Dokumentvergleich, bei dem Dokument jeweils mit n weiteren verglichen wird. So kann man z.B. einfach eigene Vertragsbedingungen mit denen von Wettbewerbern vergleichen: semantha ermittelt dann zu den eigenen Regelungen diejenigen Textpassagen bei den Wettbewerbern, die inhaltlich \u00fcbereinstimmen oder \u00e4hnlich sind. Dieser 1:n-Vergleich l\u00e4sst sich auf einen n:m-Vergleich verallgemeinern. Dadurch kann der Anwender die hierbei implizit erstellten semantischen Kategorien (<a href=\"https:\/\/www.periodensystem-ki.de\/KI-Elemente\/Lc\">Daten in Kategorien einteilen, Lc<\/a>) erkunden und f\u00fcr zuk\u00fcnftige Analysen speichern.<\/p>\n\n\n\n<p>Im zweiten Schritt k\u00f6nnen &#8211; entweder basierend auf den Fundstellen der vorangegangenen Analyse oder auf dem gesamten Dokument &#8211; spezifische Datenpunkte extrahiert werden (<a href=\"https:\/\/www.periodensystem-ki.de\/KI-Elemente\/Te\">Datenextraktion, Te<\/a>). Hier kommen sowohl klassische Verfahren, als auch Verfahren des Maschinellen Lernens zum Einsatz, um aus den Textpassagen typisierte Daten zu gewinnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Im dritten Schritt erzeugt die semantische Interpretation aus den gewonnenen Daten neue Informationen wie bspw. Handlungsempfehlungen zusammen mit einer Begr\u00fcndung (<a href=\"https:\/\/www.periodensystem-ki.de\/KI-Elemente\/Sy\">Ableiten von Erkenntnissen, Sy<\/a>). Hierbei kommt gerade kein Maschinelles Lernen zum Einsatz, sondern der Anwendungsfall wird entsprechend modelliert (auch hier wieder: <a href=\"https:\/\/www.periodensystem-ki.de\/KI-Elemente\/Lt\">Erweiterung des Systemwissens, Lt<\/a>). Nur so sind logische Schlussfolgerungen m\u00f6glich. Hierbei greift semantha<sup>\u00ae<\/sup> auch auf externes Wissen zur\u00fcck, das nicht explizit im Dokument steht, sondern sich \u00fcber logische Schl\u00fcsse ermitteln und\/oder verkn\u00fcpfen l\u00e4sst. Stehen die Informationen f\u00fcr eine semantische Interpretation bereit, liefert semantha<sup>\u00ae<\/sup> nicht nur das Ergebnis, sondern auch die logische Kette, die zum Ergebnis gef\u00fchrt hat. Hierbei verweist sie immer exakt auf die Fundstellen im Text, die ihrer Schlussfolgerung zugrunde liegen. So kann der Anwender ihre Entscheidung nachvollziehen (wir sprechen dann von <em>explainable AI<\/em> [4] oder XAI).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ein-beispiel-aus-der-versicherungsbranche\">Ein Beispiel aus der Versicherungsbranche<\/h2>\n\n\n\n<p>Beim Underwriting formulieren Makler umfangreiche Versicherungsbedingungen, die sie ihren Kunden als spezielles Konzept anbieten m\u00f6chten. Versicherungen pr\u00fcfen wiederum, ob sie diese Risiken annehmen m\u00f6chten&nbsp; (und zu welchem Preis). Bei der t\u00e4glichen Arbeit in Versicherungsunternehmen m\u00fcssen daher die von Maklern vorgeschlagenen Bedingungen gepr\u00fcft werden. <a href=\"https:\/\/www.semantha.de\/die-time-to-market-beschleunigen-mit-ki\/\">(Siehe auch Blogartikel \u201cDie Time-to-Market beschleunigen mit KI\u201d.)<\/a> Experten untersuchen, ob die internen Zeichnungsrichtlinien erf\u00fcllt werden bzw. an welcher Stelle im Vorschlag welche Vorgabe verletzt wird.<\/p>\n\n\n\n<p>Der Versicherer ist z.B. bereit, Haftpflichtsch\u00e4den nach dem <a href=\"https:\/\/www.gesetze-im-internet.de\/uschadg\/\">Umweltschadensgesetz<\/a> zu \u00fcbernehmen. Hierbei ist jedoch eine Obergrenze von 5 Mio. \u20ac pro Schadenereignis zu vereinbaren. Underwriter m\u00fcssen folglich in jedem vom Makler vorgeschlagenen Bedingungswerk die Regelung(en) zu Umweltsch\u00e4den identifizieren, den Wert der Deckungssumme pro Schadenereignis ermitteln und gegen die Vorgabe pr\u00fcfen.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.semantha.de\/die-time-to-market-beschleunigen-mit-ki\/\">Genau diese Pr\u00fcfung kann auch von semantha\u00ae durchgef\u00fchrt werden<\/a>: Im ersten Schritt wird die (bzw. vielmehr: Alle) entsprechende(n) Klausel(n) zu Umweltsch\u00e4den ermittelt. Dann wird im zweiten Schritt die Deckungssumme extrahiert und im dritten Schritt mit der internen Grenze von 5 Mio. \u20ac verglichen. Liegt die Deckungssumme unter der Vorgabe, kann der Passus gr\u00fcn markiert werden &#8211; andernfalls rot. Die Pr\u00fcfung am Ende k\u00f6nnte nat\u00fcrlich noch weitere Datenpunkte ber\u00fccksichtigen, wie bspw. die Information, ob Verunreinigungen von Fl\u00fcssen (im Gegensatz zu stehenden Gew\u00e4ssern) abgedeckt werden sollen oder nicht.<\/p>\n\n\n\n<p>Die letzte Pr\u00fcfung kann semantha<sup>\u00ae<\/sup> durchf\u00fchren, da die Datenextraktion typisiert erfolgt. Das bedeutet, dass die Zeichenkette \u201c2 Mio. \u20ac\u201d als Geldbetrag extrahiert werden kann und dann denselben Wert hat, wie \u201c2.000.000,00 Euro\u201d und \u201cEUR 2M\u201d. Ohne Typisierung h\u00e4tten wir drei verschiedene Extrakte &#8211; mit der Typisierung k\u00f6nnen wir auf den Daten rechnen, z.B. bestimmen welcher Betrag niedriger ist und welcher h\u00f6her.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-viele-moglichkeiten-eine-plattform\">Viele M\u00f6glichkeiten &#8211; eine Plattform<\/h2>\n\n\n\n<p>Wie wir gesehen haben, verf\u00fcgt semantha<sup>\u00ae<\/sup> \u00fcber vielf\u00e4ltige Funktionen und nutzt daf\u00fcr verschiedene KI-Elemente. Aber nat\u00fcrlich ben\u00f6tigt nicht jeder Anwendungsfall alle Funktionen und alle Elemente. Daher unterst\u00fctzt semantha<sup>\u00ae<\/sup> verschiedene Prozesse direkt mit Benutzeroberfl\u00e4chen und f\u00fchrt den Anwender darin durch die notwendigen Analyseschritte. Teilweise k\u00f6nnen wir die Analysen sogar g\u00e4nzlich verstecken und dem Anwender lediglich das Ergebnis nebst Begr\u00fcndung anzeigen &#8211; und nat\u00fcrlich unterst\u00fctzen wir hier die g\u00e4ngigen Dateiformate in der jeweiligen Dom\u00e4ne (z.B. ReqIF f\u00fcr das Requirements Engineering).<\/p>\n\n\n\n<p>Wir k\u00f6nnen nicht alle Prozesse beim Kunden voraussehen. Daher stellen wir den gesamten Funktionsumfang von semantha<sup>\u00ae<\/sup> als REST-API zur Verf\u00fcgung &#8211; nat\u00fcrlich mit einer umfangreichen Dokumentation. Das vereinfacht die Integration von semantha<sup>\u00ae<\/sup> in bestehende IT-Landschaften und prozessf\u00fchrende Systeme.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.semantha.de\/de\/book-a-meet\/\">Vereinbare jetzt einen Termin.<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-anmerkungen\">Anmerkungen<\/h2>\n\n\n\n<p>[1] Digitalisierung gestalten mit dem Periodensystem der K\u00fcnstlichen Intelligenz: Ein Navigationssystem f\u00fcr Entscheider; Bitkom, Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e.V. (Herausgeber) <a href=\"https:\/\/www.bitkom.org\/sites\/default\/files\/2018-12\/181204_LF_Periodensystem_online_0.pdf\">https:\/\/www.bitkom.org\/sites\/default\/files\/2018-12\/181204_LF_Periodensystem_online_0.pdf<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[2] Torsten Hartmann und Stefan Holtl: Das Periodensystem der K\u00fcnstlichen Intelligenz. &#8211;&nbsp; Big-Data.AI Summit 2018, <a href=\"https:\/\/youtu.be\/N3E5L2aSZkM?t=421\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/youtu.be\/N3E5L2aSZkM?t=421<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[3] Bitkom: Periodensystem der KI erkl\u00e4rt K\u00fcnstliche Intelligenz, Pressemitteilung vom 10. April 2019. <a href=\"https:\/\/www.bitkom.org\/Presse\/Presseinformation\/Periodensystem-der-KI-erklaert-Kuenstliche-Intelligenz\">https:\/\/www.bitkom.org\/Presse\/Presseinformation\/Periodensystem-der-KI-erklaert-Kuenstliche-Intelligenz<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[4] Man kann sich zus\u00e4tzlich noch \u00fcberlegen, ob semantha<sup>\u00ae<\/sup> nun eine interpretable AI oder eine explainable AI ist. Wie bei den KI-Elementen ist es auch hier eine Mischung. Das Sprachverst\u00e4ndnis von semantha<sup>\u00ae<\/sup> selbst ist \u201cnur\u201d explainable. Alles was darauf aufbaut &#8211; insbesondere die Extraktion und die Schlussfolgerungen &#8211; sind interpretable, da wir die zugrundeliegende Modellierung nicht nur verstehen sondern die Verarbeitungsschritte mit Papier und Bleistift sogar schrittweise selbst durchf\u00fchren k\u00f6nnen. Mehr Details zu AI vs. explainable AI vs. interpretable AI gibt es z.B. im Papier von <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1806.00069\">Gilpin et al. Explaining Explanations: An Overview of Interpretability of Machine Learning<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz kommt in vielen verschiedenen Geschmacksrichtungen und es kann ziemlich schwierig sein, alle Zutaten einer KI-L\u00f6sung zu erkennen und zu bewerten. Umso sch\u00f6ner finden wir das Periodensystem der K\u00fcnstlichen Intelligenz, das die verschiedenen Bausteine beleuchtet und Anwendungsbereiche sowie Nutzen anschaulich erkl\u00e4rt. Hier beleuchten wir die verschiedenen KI-Elemente, die semantha ihre F\u00e4higkeiten verleihen. 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