Nervus Linea

Dieser Zauber gibt euch einen Einblick in das Fachgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) wie man im englischen sagt. Künstliche Intelligenz ist ein sehr mächtiger, vielleicht sogar der mächtigste Zauber der Informatik überhaupt. Mit KI kannst du dir Geschichten schreiben und dazu die passende Bilder malen lassen. Oder er ein Roboter kann lernen, selbstständig einer Linie zu Folge. Das wollen wir uns hier einmal genauer anschauen.

Damit ein Roboter einer Linie folgen kann, benötigen wir zwei Sensoren und zwei Motoren. Die Sensoren sind quasi die Augen des Roboters und beobachten den Untergrund. Sieht so ein Sensor „schwarz“ wandelt er das in eine „1“ um, ist der Untergrund ganz weiß wird daraus eine „0“ (das kennt ihr aus dem Binaris Numeratio Zauber). Hier sind aber auch Werte zwischen 0 und 1 möglich. Ist der abgetaste Bereich des Sensors zu Hälfte weiß und zu anderen Hälfte schwarz, sendet er eine „0,5“ aus.

Mit den Motoren steuern wir die Geschwindigkeit des Robotors. Hier wollen wir annehmen, dass sich bei „0“ die Räder gar nicht drehen. Der Robotor steht dann still. Bei „1“ drehen sich die Räder dagegen mit voller Geschwindigkeit. Wenn beide Motoren mit der gleichen Geschwindigkeit fahren, fährt der Roboter gerade aus. Sind die Geschwindigkeiten unterschiedlich, dreht der Roboter nach rechts oder links.

Bei einem KI-gesteuerten Roboter muss dieser jetzt selbst herausfinden, wie er die Motoren ansteueren muss, wenn die Sensoren bestimmte Werte liefern. Dafür wird ein Ziel definiert. Das Ziel hier ist es, das beide Sensoren im „schwarz“ sehen, also beide eine „1“ liefern. Dann werden auch beide Motoren mit „1“, der Höchstgeschwindigkeit angesteuert. „Bestraft“ wird der Roboter dagegen, wenn beide Sensoren „0“ liefern, dann hat der Roboter nämlich die Linie verlassen.

Grundlage dieser Berechnungen ist dabei ein sog. Neuronales Netz. Für unseren Roboter ist es ein ganz einfaches Netz:

Bild hier

Jeder Kreis ist ein sog. Neuron. Es gibt Eingangs-Neuronen und Ausgangs-Neuronen. Die Neuronen links sind unsere beiden Sensoren (Eingang), die beiden Neuronen rechts der Ausgang (Motoren). Jedes Eingangs-Neuron ist mit jedem Ausgangs-Neuron verbunden. Das ist schon jetzt ein ganzes schönes Wirrwarr an Linien, oder?

Jede dieser Linien kann mit einem Gewicht versehen werden. Ein Gewicht ist eine Zahl zwischen 0 und 1. Welche genau, dass muss der Robotor durch probieren selbst herausfinden. Hier versteckt sich die KI. Es propiert hier verschiedene Werte einfach aus, um dem Ziel (beiden Sensoren sehen „schwarz“) möglichst nah zu kommen.

Noch ein bischen Mathematik: Der Eingangswert eines Neuron wird mit dem Gewicht multipliziert und diese Werte werden am Ausgangsneuro addiert:

Bild hier

Das heißt für die Gewichte sind nicht beliebige Werte möglich, sondern die Summe darf 1 nicht überschreiten. Das grenzt den Wertebereich der Gewichte ein wenig ein.

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