KI, künstliche Intelligenz, Deep Learning, Machine Learning und neuronale Netze – die Vielzahl von Begriffen aus dem Bereich der Informatik, der sich mit dem Themenfeld der künstlichen Intelligenz (KI) befasst, ist vielfältig. Außerdem nicht durchschaubar. Zahlreiche Personen, die nur selten mit der Informatik in Berührung kommen, sowie einige, die sich für sie begeistern, schütteln teilweise den Kopf, wenn das Thema zur Sprache kommt. Dabei wäre eine einfache Antwort möglich gewesen: Naja, es handelt sich um ein neuartiges Gebiet, und selbst unter Experten verstehen nur wenige die Quantencomputer-Technologie richtig.
Bei der künstlichen Intelligenz (im Folgenden KI genannt) verhält es sich jedoch anders: Im Gegensatz zu Quantencomputern hat die KI bereits jetzt einen enormen Einfluss auf unser aller Leben und durchdringt zahlreiche Bereiche. Deshalb ist es nicht verkehrt, sich zumindest mit den grundlegenden Begriffen und ein wenig mit der Funktionsweise von KI auseinanderzusetzen. Mit diesem Artikel wollen wir genau dabei helfen.
Was ist künstliche Intelligenz?
KI bezeichnet einen Zweig der Informatik, der sich mit der Automatisierung von Prozessen beschäftigt, die ein Computer ausführen kann. Es handelt sich jedoch nicht um Stapelverarbeitungen im Sinne einer festgelegten bestimmten Aufgabe, die der Computer wiederholt ausführt. Seit der Anfangsphase von Computern ist dies möglich und hat sich als gewöhnlich etabliert. Dem Computer bzw. der KI wird vielmehr eine große Datenmenge zur Verfügung gestellt, aus der sie eigenständig Schlussfolgerungen ziehen und durch maschinelles Lernen eigene Strategien zur Problemlösung entwickeln kann. Oder abstrakter: Um auf der Grundlage eines „funktional simulierten Gehirns“ mit diesen Daten überhaupt irgendetwas zu tun. Der Mensch soll mit einem Algorithmus bzw. Computer menschliche Denkweisen imitieren und erfahrungsbasiert lernen.
Defizite sowie starke KI
Wissenschaftlich betrachtet unterscheidet man zwei Typen von KI. Die eine hilft menschlichem Denken auf die Sprünge und kann durch mathematische und informatische Methoden eine Art von Intelligenz nachahmen, während die andere weit darüber hinausgeht. Schwache KI ist nicht fähig, sich selbst wie ein Mensch zu erkennen; sie besitzt kein eigenes Bewusstsein. Starke KIen hingegen besitzen diese Eigenschaft und können unabhängig denken – möglicherweise ähnlich wie ein Mensch, aber auch auf sehr andere Weise. Der Forschung ist es bislang nicht gelungen, eine so starke KI zu entwickeln. Das Hauptproblem liegt bisher an ihrer philosophischen Definition und der Frage, ob eine solche KI überhaupt existieren kann. Im Bereich der schwachen KI konnten hingegen in den letzten Jahren grosse Fortschritte erzielt werden.
Die Ersten Bedeutenden Erfolge
Abgesehen von diesen bedeutenden Fortschritten in Forschung und Entwicklung ist KI jedoch keineswegs ein neues Phänomen. Er gelang ihm bereits in der Mitte der 90er-Jahre. Das Jahr 1996 war ein ganz besonders magisches Jahr für die KI. Zu jener Zeit konnte der IBM-Computer Deep Blue den Weltmeister Garri Kasparow im Schach, seiner Meisterdisziplin, besiegen. Dies stellte einen bedeutenden Fortschritt für die KI dar und wird bis zum heutigen Tag als technologischer Durchbruch angesehen – zumindest, was die öffentliche Aufmerksamkeit betrifft.
Heutzutage ist KI deutlich fortgeschrittener, und ein Mensch kann gegen einen starken Schachcomputer nicht mehr gewinnen – der Computer hat in Bezug auf simulierte kognitive Leistung einen zu großen Vorsprung. Dennoch nehmen die Herausforderungen entsprechend zu. In letzter Zeit hat die KI in diesem Zusammenhang eine weitere Schallmauer durchbrochen. Anfang 2017 trat der Poker-Computer Libratus gegen vier menschliche Pokerprofis an und gewann dabei erschreckend deutlich. Der Computer meisterte das Spiel nicht nur perfekt, sondern hatte auch entscheidende Strategien für verschiedene Situationen bereit. Er nutzte jedoch die Pausen während des mehrtägigen Turniers, um die zuvor gespielten Partien zu analysieren. So konnte er aus seinen eigenen Fehlern sowie aus denen seiner Mitspieler lernen und sein Spiel weiter perfektionieren.
Wofür ist KI notwendig?
Wofür ist KI heute tatsächlich nützlich? Zunächst haben wir schließlich betont, wie bedeutend KI für die Gesellschaft ist und dass sie bereits heute in zahlreichen Bereichen Anwendung findet. Es kann sich dabei ja nicht nur um Schach- oder Pokercomputer handeln. Manchmal wird einem die große Präsenz von etwas nicht so recht bewusst, und man nimmt eine Technologie im Alltag kaum wahr. Die künstliche Intelligenz beginnt also schon auf dem eigenen Smartphone. Der Sprachassistent, die Suchfunktion und der Algorithmus eines Musik- oder Film-Streaming-Dienstes verwenden alle KI, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Vor allem wenn virtuelle Assistenten aus Eigeninitiative Wegzeiten benachrichtigen oder basierend auf persönlichen Interessen Veranstaltungen vorschlagen, kommt KI zum Einsatz. Zugleich wird seit vielen Jahren versucht, die KI erfolgreich im Bereich der Mobilität zu implementieren. Autonome Fahrzeuge müssen auf eine Vielzahl von Informationen zugreifen und in jedem Moment die angemessene Wahl treffen. Es kann kein Skript dafür erstellt werden; stattdessen sind Verfahren des maschinellen Lernens erforderlich. Vor allem moralische Fragestellungen sind hier von Bedeutung, wenn es darum geht, zwischen zwei Alternativen zu wählen, die beide nachteilige Konsequenzen haben.
Auch in der Überwachung kann KI wirkungsvoll angewendet werden. Bilderkennungsverfahren ermöglichen es beispielsweise, Gefahren an Stränden rechtzeitig zu identifizieren oder im digitalen Bereich Computerviren erfolgreich zu erkennen und abzutrennen. Überall, wo große Datenmengen analysiert werden müssen und dies durch menschliche Arbeitskraft nur langsam, ineffizient oder kostspielig möglich ist, kann KI unterstützen. Mit fortschreitender technischer Entwicklung, schnelleren Prozessoren und der exponentiellen Zunahme von Datenmengen können zahlreiche zukünftige Anwendungsbereiche erschlossen werden, in denen insbesondere schwache KI den Menschen effektiv unterstützen kann.
Wie arbeitet KI genau?
KIen können auf verschiedene Arten arbeiten. Sie können zum Beispiel auf heuristischen Methoden beruhen oder alternativ durch neuronale Netze umgesetzt werden. Sehr schnelle Resultate werden von heuristischen Methoden geliefert. Sie gründen sich auf eindeutige Entscheidungsbäume, bei denen einzelne Verstellungen dem A-oder-B-Prinzip folgend angegangen werden. Sie erreichen eine hohe Effizienz, insbesondere bei Virenscannern, durch bestimmte erfahrungsbasierte Schätzungen und erkennen diese anhand typischer Merkmale.
Neuronale Netze basieren hingegen auf der Struktur des menschlichen Gehirns, das aus verschiedenen Neuronenebenen besteht, in denen die Daten schrittweise analysiert und weitergegeben werden. In der Regel werden neuronale Netze mit Trainingsdaten gefüttert und lernen durch die Analyse dieser Daten sowie den anschließenden Abgleich mit dem korrekten Ergebnis. Um beispielsweise Hunde auf Bildern zu erkennen oder deren Rasse zu bestimmen, werden zunächst zahlreiche verschiedene vordefinierte Bilder in ein neuronales Netz eingespeist. Die KI kann anschließend überprüfen, ob ihre Analyse korrekt war.
Wenn weitere Zwischenebenen hinzugefügt werden, die das Netzwerk zunehmend komplexer machen, wird dies als Deep Learning bezeichnet. Deswegen ist es möglich, vor allem versteckte Muster in großen Datenmengen zu identifizieren, etwa in den Bereichen Sprach-, Gesichts- oder Schrifterkennung.
Geheimnisvolle Intelligenz
Bei Deep Learning erreichen die neuronalen Netze insbesondere schnell ein Komplexitätsniveau, auf dem selbst die IT-Forscher, die sie entwickeln, nicht mehr genau erklären können, wie die KI zu einem bestimmten Ergebnis gekommen ist. Vom Einspeisen der Rohdaten bis zum Output, den die KI zurückliefert, geschehen dabei Schritte, die nur anhand der Netzwerkarchitektur beschrieben werden können. Es ist jedoch nicht mehr möglich, zu erläutern, aus welchen spezifischen Gründen die KI diese oder jene Abzweigung gewählt hat.
Dieser Aspekt verursacht besonders bei den Gegnern von KI Besorgnis, da rationale Erklärungen für die Entscheidungen des Computers nicht mehr möglich sind und der Wissenschaftler ihm somit gewissermaßen ohne Zweifel Glauben schenken soll. Es ist jedoch genau diese besondere Fähigkeit, menschlich-unfassbare Daten verarbeiten zu können, die KI so wertvoll und bedeutsam für die Zukunft macht.
Wir haben das komplexe Konzept der künstlichen Intelligenz in diesem Artikel vereinfacht dargestellt und seine Grundlagen verständlich beschrieben und erklärt. Wir hoffen, dass wir es damit Menschen, die bisher keinen Zugang zu KI hatten, erleichtert haben, sowohl zu verstehen, was KI genau ist, als auch die Bedeutung ihrer Relevanz für unsere Gesellschaft in der Gegenwart und Zukunft zu erkennen.
