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Künstliche Intelligenz

– Fluch oder Segen?

Für die einen Heilsbringer oder gar neuer Gott, für die anderen das Ende der menschlichen Zivilisation: Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) scheidet die Geister. Doch was ist KI überhaupt? Was bringt sie uns heute schon und wohin wird sie uns in Zukunft noch führen?

Text: Jessica Sobanski & Foto: Pixabay


Schon in der Antike war es der Traum des Menschen, eine denkende Maschine zu entwerfen. Leonardo da Vinci, das Universalgenie der Renaissance, versetzte seine Zeitgenossen mit dem Bau eines künstlichen Ritters und dessen wie von Geisterhand fahrenden vollautomatischen Wagen in Staunen.

Heute sind wir der Erfüllung dieses Traumes ein gutes Stück näher gekommen. Alexa und Siri machen unser Zuhause „smart“, Assistenten das Autofahren sicherer, die Spracheingabe fürs Handy unseren Alltag bequemer. Derlei sogenannte schwache KIs erleichtern unser Leben. Ihre Leistungsfähigkeit beschränkt sich auf einen spezifischen Bereich. Innerhalb dessen sind sie dem Menschen aber häufig überlegen. So besiegte bereits 1997 eine KI den amtierenden Schachweltmeister, und im vergangenen Jahr triumphierte die von Google entwickelte KI AlphaGo Zero in dem asiatischen Brettspiel Go nicht nur über ihre menschlichen Gegner, sondern auch über das Vorgängermodell AlphaGo. Go ist um einiges komplexer als Schach und weist eine Vielzahl optionaler Züge auf.

Wird von KI gesprochen, so sind meist künstliche neuronale Netzwerke und Deep Learning gemeint. Doch was bedeuten diese Begriffe? Künstliche Intelligenz, (Englisch: Artivicial Inteligence = AI) dient als Sammelbegriff für Programme, die selbstständig Aufgaben erledigen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz Voraussetzung ist. Hierfür nutzt die KI häufig künstliche neuronale Netzwerke, diese sind, wie der Name bereits verrät, dem menschlichen Gehirn in seiner Funktion nachempfunden. Die in mehreren Schichten aufgebauten Neuronen nehmen Informationen auf, verarbeiten diese und geben das Ergebnis wieder aus. Beim sogenannten Deep Learning, einer Form des maschinellen Lernens (Englisch: Maschine Learning), wird das neuronale Netzwerk zunächst trainiert, indem es z. B. mit zahlreichen Bildern gefüttert und so ein möglichst großer Datenpool angelegt wird. Aus dieser Vielzahl an Beispielbildern kann das System Muster erkennen und hieraus auch selbstständig allgemeine Regeln ableiten, um diese anzuwenden. Es lernt dabei aus seinen gemachten Erfahrungen, also durch Erfolg und Misserfolg, indem es die Stärke der jeweiligen Neuronenverbindungen entsprechend anpasst. Umso mehr Daten der KI zur Verfügung stehen, umso besser kann sie werden. Der Lernprozess hört somit nie auf. Auch Siri, die Spracherkennung im Handy oder der Google Übersetzer nutzen künstliche neuronale Netze sowie Deep Learning und werden so durch jede Anfrage besser. [...]