Der Blechtrottel war gestern – ob bei autonomen Fahrzeugen oder in der Industrie 4.0: Künstliche Intelligenz (KI) wird unser Leben genauso verändern, wie die Einführung des Internet. Moderne KI-Programme können Zusammenhänge selbst erkennen und lernen beispielsweise selbst, wie sie beim Pokern bluffen können.
Das Ziel der Autobranche ist ambitioniert: In wenigen Jahren sollen selbstfahrende Pkw, die ihre Umwelt verstehen und eine Flut an Daten bearbeiten können, in den Handel kommen. Künstliche Intelligenz (KI) ist der Schlüssel zum automatisch lenkenden Auto, für manche Experten das nächste große Ding im Individualverkehr. In Frankreich setzen einige Krankenhäuser bereits „intelligente“ Systeme ein, um für eine bessere Planbarkeit die Aufnahmezahlen von Patienten in den nächsten Tagen vorherzusagen. Auch unsere Smartphones werden immer „klüger“, etwa bei der Bilderkennung oder Sprachbedienung. Das Feld der KI ist also bereits sehr breit – und es boomt. Um nachvollziehen zu können, welche Aufgaben sich für Künstliche Intelligenz eignen, muss man verstehen, was das Intelligente daran ist.
Der Weg zur Künstlichen Intelligenz
Artifical Intelligence ist beispielsweise durch Siri, Alexa, Smart-Home Lösungen sowie selbstfahrenden Autos im Alltag angekommen. All diese Produkte erleichtern unser tägliches Leben. Warum es auch ihrem Unternehmen Vorteile bringt erfahren sie hier.
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Die Grundkonzepte von maschinellem Lernen sind bereits seit vielen Jahren bekannt. Erste Arbeiten zu KI wurden bereits 1943 publiziert (Warren McCulloch/Walter Pitts), erstmals öffentlich diskutiert wurde über diesen Begriff auf der „Dartmouth Conference“ im Sommer 1956. Dabei wurde von den Vordenkern auf dem Gebiet der Computertechnologie ein „Studienantrag“ verabschiedet, mit der Annahme, "dass jeder Aspekt des Lernens oder jedes andere Merkmal von Intelligenz prinzipiell so genau beschrieben werden kann, dass es mit einer Maschine simuliert werden kann." Im Laufe der Jahrzehnte wurde bereits eine Vielzahl von KI-Verfahren entwickelt.
Wenn der „Blechtrottel“ blufft
Die Grundlage von allem ist Machine Learning, also ein System aus Algorithmen, das aus Erfahrungen Wissen aufbaut. 1996 basierte der Sieg vom IBM-Computer Deep Blue über Schachweltmeister Garri Kasparow noch auf der Analyse von Tausenden einprogrammierten Meisterpartien. Das Besondere an KI-Programmen nun ist: Ihnen reicht es, grundlegende Spielregeln erklärt zu bekommen, den Rest eignen sie sich ohne menschliches Zutun an. Sie können auch neue Regeln zum Reagieren auf bisher unbekannte Situationen erstellen. So wie die Systeme, die im Vorjahr gegen die besten Pokerspieler der Welt antraten. Dabei wurde ihnen nicht erklärt, was Bluffen ist. Sie haben es im Laufe des Spiels einfach gemacht. Ein Konzept, das an den Lernprozess von Menschen angelehnt ist. Wir nehmen über unsere Sinne Eindrücke aus der Umwelt auf, lernen aus ihnen und agieren auf deren Basis. Studieren durch Beobachten und Ausprobieren, wie ein Kind. Der Unterschied zum Menschen ist jedoch: Künstliche Systeme lernen nur anhand sehr vieler Beispiele.
Autonomes Fahren, Sprachassistent: Bei diesen Anwendungen von KI gibt es stets eine Vielzahl von Einflussfaktoren, deren Zusammenhänge nicht klar sind, die in komplexer Weise interagieren und berücksichtigt werden müssen. Und genau hier liegt die Stärke von KI. Die wichtigste Nahrungsquelle für diese intelligenten Systeme sind Daten. Hier sind Informationen sehr hoher Qualität gefragt. Denn eingebrachte Fehler oder Vorurteile können durch die KI verstärkt werden.
Das menschliche Gehirn als Vorbild
Die Fortschritte der KI sind vor allem Deep Learning zu verdanken. Dabei werden künstliche neuronale Netzwerke eingesetzt, um die Informationsverarbeitung wie in einem Gehirn nachzubilden. Ebenfalls im Trend liegt Genetic Algorithms. Bei dieser Methode werden unterschiedliche Lösungen mithilfe von Mutation, Crossover und Selektion erarbeitet – analog zur natürlichen Selektion. Durch die rasant steigenden Rechnerkapazitäten und Verfügbarkeit riesiger Datenpools ist es erst in jüngster Zeit möglich, dass diese künstlichen Learning-Algorithmen ihre volle Leistungsfähigkeit entfalten können.
KI wie das Orakel von Delphi
Deep Learning agiert aber zeitweise wie eine Black Box. Weil alle Ergebnisse auf Zahlen basieren, sind sie für Menschen mitunter nicht nachvollziehbar. KI erscheint manchmal wie das Orakel von Delphi, die Lösung wird im Nachhinein nicht erklärt. Toby Walsh, einer der weltweit führenden KI-Forscher, verglich in seinen Arbeiten die KI mit "künstlichem Fliegen". Flugzeuge und Hubschrauber unterscheiden sich auch deutlich von Vögeln oder Insekten. Die einen haben starre Tragflächen, Rotoren und Düsentriebwerke. Die anderen haben Federn und schlagen mit den Flügeln. Flugzeuge imitieren das natürliche Fliegen nicht, sie fliegen auf andere Weise. So funktioniert auch KI anders als natürliche Intelligenz.
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