Was ist Künstliche Intelligenz

Was ist künstliche Intelligenz?

29.12.2021

KI/AI: Was ist das?

 

Es gibt viele Filme, die sich mit künstlicher Intelligenz befassen. In der Regel geht es in solchen Filmen um etwas Unbekanntes und oft auch Gefährliches. Etwas, wovor sich Menschen fürchten. Filme wie Blade Runner (1982), Terminator (1984), Matrix (1999) oder I, Robot (2004) sind Beispiele dafür. Es gibt aber auch Filme, in denen die KI freundlich ist, wie in A.I. – Künstliche Intelligenz (2001) oder Wall-E (2008).

 

So oder so: Die Realität sieht anders aus! Mittlerweile ist künstliche Intelligenz in unserem Alltag angekommen und zwar nicht als Gegner, sondern als Helfer. Zumindest, wenn sie richtig funktioniert. Sie begegnet uns am Telefon oder in Chats und wird von Unternehmen, Verwaltungen, Behörden und vielen mehr gleichermaßen eingesetzt. Oft sind wir uns dessen gar nicht bewusst, dass wir gerade mit einer komplexen KI kommunizieren, sondern nehmen es einfach als gegeben hin. Aber:

 

Was ist künstliche Intelligenz? 

 

Computer sollen lernen, wie wir Menschen zu denken und zu handeln. Durch maschinelles Lernen (Machine Learning) soll das menschliche Gehirn nachgebildet werden, weshalb auch in Bezug auf künstliche Intelligenz von neuronalen Netzwerken gesprochen wird. Diese künstlichen neuronalen Netzwerke (KNN) machen es möglich, dass eine KI Informationen aufnehmen, auswerten und dazulernen kann. Letztendlich ist es ein Algorithmus und damit eine Art Schritt-für-Schritt-Anleitung, um bestimmte Probleme zu lösen.

 

KI und AI sind übrigens dasselbe: AI steht für "Artificial Intelligence" und ist lediglich der englische Ausdruck für künstliche Intelligenz.

 

KI – So schlau wie das menschliche Gehirn?

 

In unserem Gehirn feuern viele Milliarden Nervenzellen (Neuronen) ständig elektrische Impulse ab und lassen so ein komplexes Gebilde entstehen, durch das Informationen geleitet werden. Das ist die Basis dafür, dass wir denken, lernen, fühlen und schlussfolgern können.

 

Wir lernen nie aus, sondern können immer neue Informationen abspeichern und unser Gehirn sogar trainieren: In welchem Umfang, darüber ist sich die Wissenschaft allerdings nicht ganz einig. Was genau in unserem Gehirn passiert, wenn wir etwas Neues lernen und wie die Informationen gespeichert werden, können Sie unter anderem in diesem Artikel der Max-Planck-Gesellschaft nachlesen. Zu einer Antwort auf die Frage, ob es technisch bereits möglich ist, diese neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns nachzubilden, kommen wir noch. 

 

Wo begegnet uns künstliche Intelligenz im Alltag?

 

Künstliche Intelligenz wird an sehr vielen Stellen eingesetzt. Kontaktiere ich meinen Mobilfunk- oder Internetanbieter, spreche ich häufig zuerst mit einer KI. Sie fragt meine Daten und mein Anliegen ab, um mich - im Idealfall - möglichst gezielt mit einem Mitarbeiter oder einer Mitarbeiterin zu verbinden oder mein Problem vielleicht sogar selbst zu lösen.

 

Möchte ich mich in einem Onlineshop über etwas informieren oder habe ich eine Frage zu einem Artikel, schreibe ich manchmal zuerst mit einem Chatbot. Dabei werden mir verschiedene Antwortmöglichkeiten gegeben, damit die künstliche Intelligenz mein Problem identifizieren und beheben kann. Ist das nicht möglich, wird der Chat an einen Menschen übergeben.

 

Bei Streaming-Diensten filtert ein Algorithmus meine Präferenzen und zeigt mir passende Filme oder Musik an. Die Suchmaschine von Google zeigt mir die Ergebnisse, die von einer KI als am besten zu meiner Suche passend herausgefunden werden - und auch Spamfilter in Mail-Accounts sind künstliche Intelligenzen.

 

Ein weiteres Beispiel sind Videokonferenzen mit Kolleg:innen und Vorgesetzten, die seit der Corona-Pandemie um ein Vielfaches mehr geworden sind. Ein KI-Algorithmus kann dabei zum Beispiel erkennen, wer gerade spricht und den Videofokus immer auf den Sprecher oder die Sprecherin wechseln, damit nicht alle Teilnehmer:innen gleichzeitig im Videofenster zu sehen sind.

 

Ferner sind Smart Home oder autonomes Fahren Beispiele für KI in unserem Alltag - es gibt aber noch viele weitere. Einige davon werden im weiteren Verlauf dieses Artikels noch eine Rolle spielen.

 

Insgesamt können gut programmierte künstliche Intelligenzen die Zufriedenheit von Kund:innen in den verschiedensten Bereichen steigern und sie an ein Unternehmen binden, weil sie lästige Warteschleifen und lange Telefonate überflüssig machen können. Allerdings funktioniert das auch nur bei einfachen Anliegen und Fragen. Chatbots oder eine KI am Telefon können auch schnell frustrierend sein, wenn sie eben nicht wie gewünscht funktionieren und auch nach einiger Zeit noch keine passenden Antworten liefern.

 

Je nach Einsatzbereich kann eine KI auch die Bedürfnisse von Menschen erkennen, wofür Daten gesammelt und ausgewertet werden. Das hilft dabei, personalisierter für Produkte zu werben und zu erkennen, wann und warum potenzielle Kund:innen sich womöglich doch noch anders entschieden haben. Ein Vorteil, der aber gleichermaßen auch eine große Verantwortung mit sich bringt. Unternehmen müssen dafür sorgen, dass alles rechtlich korrekt abläuft - in der Europäischen Union beispielsweise gemäß der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO).

 

Die Teilbereiche künstlicher Intelligenz

 

Künstliche Intelligenz ist grundsätzlich erst einmal ein Teilbereich der Informatik. Sie steht für die Fähigkeit von Computern, durch Algorithmen zu lernen und selbstständig Aufgaben auszuführen oder Prozesse zu steuern. Sie können mit einer Intelligenz aufwarten, die der von uns Menschen in ihren Grundzügen ähnelt. Es gibt allerdings nicht die künstliche Intelligenz als Beschreibung für alles, was dieses Gebiet beinhaltet. Wir können KI noch in einzelne Teilbereiche gliedern.

Machine Learning

 

Das Machine Learning ist einer der Teilbereiche von KI und beschreibt in erster Linie die Fähigkeit von Computern oder Programmen, selbstständig Dinge zu lernen. Durch Erfahrungen wird Wissen generiert, was letztendlich dafür sorgen kann, dass beispielsweise Prozesse in Unternehmen automatisiert werden können.

 

Der Computer kann mithilfe von Algorithmen lernen, wie eine bestimmte Aufgabe zu erledigen ist und kann sie nach einem Lernprozess eigenständig ausführen.

Deep Learning

 

Deep Learning ist wiederum ein Teilbereich des Machine Learning und geht noch etwas mehr in die Tiefe. Dabei werden die in der Einleitung bereits beschriebenen neuronalen Netzwerke des Menschen nachzubilden versucht. Daten werden so miteinander verknüpft, dass der Computer Schlüsse daraus ziehen und Zusammenhänge herstellen kann.

 

Das Netzwerk wird mit Informationen gefüttert und lernt. Dabei können die Verbindungen zwischen den "Neuronen" geändert werden, bis die Ergebnisse stimmen. Die KI versucht etwas immer und immer wieder, wodurch das künstliche neuronale Netzwerk optimiert wird.

 

So können Computer auch sehr große Datensätze (Stichwort: Big Data) analysieren, auswerten und dadurch möglichst effizient lernen. Deep Learning beschreibt somit deutlich komplexere Prozesse als der Oberbegriff des Machine Learning. Auch neue Informationen können durch den bereits bestehenden Pool von Wissen richtig gedeutet und eingeordnet werden. Neben großen Datenmengen wird dafür allerdings auch sehr viel Rechenleistung benötigt.

Natural Language Processing

 

Wie der Begriff bereits vermuten lässt, geht es hierbei um die natürliche Sprache. In der Sprachwissenschaft wird mit "Natural Language" eine von Menschen gesprochene Sprache bezeichnet, die sich auf natürliche Weise entwickelt hat und demnach nicht zu einem bestimmten Zweck hervorgebracht wurde. Das Gegenteil natürlicher Sprache ist die künstliche Sprache, wozu beispielsweise Programmiersprachen gehören.

 

Beim Natural Language Processing (NLP) sind Computer in der Lage, unsere Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Auch das funktioniert auf Grundlage des Machine Learning. Bekannte Beispiele sind Sprachassistenten wie Siri (Apple), Amazon Alexa und der Google Assistant - oder auch die Diktierfunktion von Smartphones, bei der gesprochene Sprache in Schrift übersetzt wird. Für mehr Informationen hat Big Data Insider kurz und prägnant zusammengefasst, welche Einsatzgebiete es für NLP gibt und in Zukunft noch geben soll.

 

Schwache KI vs. Starke KI

 

Schwache KI ist die, die uns überall begegnet. Sie ist auf ein bestimmtes Gebiet spezialisiert und das, worauf wir mittlerweile im Alltag in sehr vielen Situationen treffen.

 

Ein Beispiel, das in Bezug auf schwache KI immer gerne angeführt wird, ist IBM® Deep Blue®. Diese KI hat 1996 den Schachweltmeister Garri Kasparow schachmatt gesetzt - und ihn das Jahr darauf sogar in einem ganzen Wettkampf geschlagen.


Smartphones und Laptops sind ebenfalls mit schwacher KI ausgestattet. Spracherkennung, Sprachassistenten oder Spamfilter: Alles künstliche Intelligenzen, die nur auf einem Gebiet richtig gut sind. Schwache KI kann ihr Wissen nicht auf andere Bereiche übertragen.

 

Starke KI würde hingegen über die gleichen intellektuellen Fähigkeiten verfügen wie wir Menschen. Sie würde so komplex dazulernen, dass sie uns ebenbürtig ist.

 

Somit bezeichnet sie genau das, was wir aus Filmen kennen. Hierbei handelt es sich dementsprechend um eine KI, die noch nicht existiert und die laut vieler Berichte auch noch weit entfernt zu sein scheint. Für eine solch starke KI müsste man mit künstlichen neuronalen Netzwerken genau das nachbilden, was im menschlichen Gehirn passiert. Die KI hätte ein Bewusstsein und wäre in der Lage, logisch zu denken und von sich aus Wissen aufzubauen.

 

Hin und wieder liest man noch den Begriff der künstlichen Super-Intelligenz: Diese ist noch deutlich weiter entfernt als die starke KI, da sie in jeglicher Hinsicht intelligenter wäre als der Mensch.

 

Die KI der Zukunft

 

Nicht nur die Forschung setzt sich Ziele und arbeitet am Ausbau künstlicher Intelligenz: Auch der Staat beschäftigt sich schon länger mit diesem Thema. KI beinhaltet Technologien, die in der Zukunft noch viel bedeutsamer werden könnten, als sie es aktuell schon sind.

 

Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) schreibt:

 

"Die Einsatzmöglichkeiten, Chancen und Risiken von Anwendungen der KI werden zurzeit breit diskutiert: Sprachassistenzsysteme und Chatbots sind schon jetzt für viele Menschen fester Bestandteil des Alltags. KI-Systeme unterstützen Ärztinnen und Ärzte bei der Krebsdiagnose und lernende Software unterstützt Unternehmen in Einkauf, Vertrieb, Planung und Kontrolle innerhalb der Industrie 4.0. Insgesamt steht die Entwicklung aber noch am Anfang."

 

Ende 2018 hat die Bundesregierung eine Strategie für künstliche Intelligenz mit insgesamt zwölf verschiedenen Handlungsfeldern verabschiedet. Sie soll Deutschland und Europa als Standort für KI wettbewerbsfähig machen und die verschiedenen Anwendungsgebiete und Möglichkeiten künstlicher Intelligenz fördern. Um diese Strategie umzusetzen, sollen bis einschließlich 2025 rund fünf Milliarden Euro bereitgestellt werden.

 

Fazit

 

Was ist künstliche Intelligenz? Eine Frage, die sehr umfangreich und vermutlich nicht für jeden zufriedenstellend beantwortet werden kann. KI hat wahnsinnig viele Facetten, Unterkategorien und Einsatzmöglichkeiten. Wir werden uns in anderen Beiträgen unter anderem noch mit dem Einsatz von KI in der App-Entwicklung sowie der Kritik an künstlicher Intelligenz befassen. Eine exakte Definition von künstlicher Intelligenz ist auch deshalb schwierig, weil es nicht die Intelligenz im Allgemeinen gibt.

 

Wir Menschen sind auf verschiedene Arten intelligent. Keiner von uns kann in jedem Bereich alles und es kommt immer auch auf die Bedingungen an, unter denen wir lernen und inwiefern es uns ermöglicht wird zu wachsen. Und im Laufe unseres Lebens natürlich auch darauf, in welchem Umfang wir uns selbst Wissen aneignen möchten.

 

Ähnlich verhält es sich mit der künstlichen Intelligenz: Es kommt immer darauf an, wofür sie gedacht ist und wer ihr was beibringt. Es können Fehler passieren oder sie kann uns überraschen. Fakt ist, dass sie uns Menschen noch nicht das Wasser reichen kann. Auch die Forschung kann noch nicht absehen, wann es so weit sein könnte, dass eine künstliche Intelligenz die Komplexität des menschlichen Gehirns vollkommen erreichen oder sogar übertreffen könnte.

 

Mehr Informationen? 

 

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