Ein Buch zeigt Python-Programmierern den Weg in die schöne neue Welt der KI, das andere hilft beim Verständnis der Grundlagen von künstlicher Intelligenz.

Mehr als ein Klicktutorial

Der Autor Metin Karatas wählt einen praxisbezogenen Zugang zum Thema KI-Anwendungen erstellen. Neben Programmierung in Python kommt als Low-Code-Entwicklungsplattform KNIME zur Sprache. Die programmiertechnischen Experimente beginnen mit dem Beispiel des Schwertlilienproblems – ein Klassiker im Bereich der KI, der sich mit unterschiedlichsten Algorithmen lösen lässt. Neben der kompletten Programmierung eines neuronalen Netzwerks präsentiert das Buch Entscheidungsbäume – eine in Zeiten des Hypes um Llama und Co. zu wenig beachtete Technik, die jedoch manchmal mit minimalem Aufwand maximale Ergebnisse liefert. Dabei vermitteln die Autoren mathematische Hintergrundinformationen, ohne den Leser zu überfordern. Schon hier fällt die Art der Präsentation der durch die Bank in Python gehaltenen Codebeispiele positiv auf.

KI-Aufgaben fallen häufig in bestimmte Task-Gruppen, die sich über algorithmische Verfahren mit geringem Aufwand lösen lassen. Neben Anomalieerkennung und Bildklassifikation finden sich Ausführungen zur Normalisierung von Eingabedaten der realen Welt, zur Textklassifizierung und zur Cluster-Analyse. Zur Abrundung dieses Abschnitts folgt ein kurzer Abriss zur Bibliothek AutoKeras und der von ihr zur Verfügung gestellten Vereinfachungen des Workflows. Damit stellen die Autoren einen natürlichen Übergang zu KNIME und ähnlichen Systemen höherer Ordnung her. Die durch grafische Oberflächen eingesparte Arbeitszeit lässt sich naturgemäß immer dann besonders wertschätzen, wenn man wie hier vorher komplett von Hand codiert hat. Überlegungen zu Reinforcement Learning und genetischen Algorithmen dienen als Übergang in die logisch letzte Kapitelgruppe, die die Arbeit mit ChatGPT und dem Bildgenerator DALL-E präsentiert. Der Fokus liegt hier einerseits auf den Möglichkeiten und Grenzen der Systeme, andererseits thematisiert das Buch die Python-APIs. Ein Selbst-Hosten der Dienste ist unmöglich, weshalb sich logischerweise keine Ausführungen dazu finden.

Karatas vermittelt dem Leser in einem reich bebilderten Werk eine Unmenge von Hintergrundinformationen und geht somit weit über klassische Klicktutorials hinaus. Der etwas höhere Lernaufwand wirkt ob des Erkenntnisgewinns auf jeden Fall gerechtfertigt, da sich durch das Verständnis der Verfahren bessere, genauer arbeitende Modelle erzeugen lassen.

Künstliche Intelligenz verstehen

Nonsens-Texte mit Markov-Ketten generieren, ähnliche Wörter finden mit dem Levenshtein-Algorithmus – das sind zwar nur mechanische Ansätze, die mit dem, was ChatGPT tatsächlich macht, nicht all zu viel zu tun haben. Dafür taugen sie aber ausgezeichnet für unterhaltsame Experimente, die dem Leser die Grundzüge der Sprachverarbeitung anschaulich erlebbar werden lassen. Das Buch beginnt mit Kapiteln zur Assoziationsanalyse, zum Clustering und zu neuronalen Netzen inklusive fortgeschrittener Themen wie Convolutional Neural Networks oder GANs. Anschließend kommt es dann auch bei den Techniken an, die Large Language Models in der Realität verwenden, wie etwa Word Embeddings, die Bedeutungen abbilden können. Auch sie demonstriert übrigens ein Beispiel in vereinfachter Form.

Die Autoren verwenden durchweg Codebeispiele – und zwar nicht, wie man vermuten könnte, in Python, sondern in Javascript mit der Bibliothek P5js (eine Portierung des Java-Ablegers Processing). Das hat einen nachvollziehbaren Grund: Dank eines online verfügbaren Editors laufen die Programme sofort interaktiv in jedem Webbrowser, ohne dass der Anwender irgendetwas installieren müsste. Die Beispiel-Apps lassen sich über einen Link auf der Webseite zum Buch direkt im Editor öffnen und ausführen. Ein Anhang enthält dann noch eine – allerdings eher rudimentäre – Einführung in Javascript mit P5js. Ohne jegliche Programmierkenntnisse dürfte es eine sehr große Herausforderung darstellen, die Beispiele damit nachzuvollziehen.

Das große Plus des vorliegenden Buchs liegt denn auch darin, dass es dem Leser ermöglicht, grundlegende KI-Konzepte selbst auszuprobieren und dadurch zu begreifen. Das macht Spaß und ist überaus lehrreich. Daher empfiehlt sich das Buch für alle, die verstehen wollen, wie künstliche Intelligenz tatsächlich funktioniert.