KI: Eine kleine Einführung in die Künstliche Intelligenz

AI, KI, Artificial Intelligence, Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Machine Learning, neuronale Netze – die verschiedenen Schlagworte aus dem Bereich der Informatik, der sich mit dem Themengebiet künstlicher Intelligenz (KI) beschäftigt, ist vielseitig. Und undurchsichtig. Viele Menschen, die nur wenige Kontaktpunkte mit der Informatik besitzen und selbst einige Informatikbegeisterte schütteln teilweise den Kopf, wenn es um dieses Thema geht. Dabei könnte man einfach sagen: Naja, es handelt sich halt um einen neuartigen Bereich, auch die Quantencomputer-Technologie verstehen nur wenige Experten richtig.

Und doch ist es bei der Künstlichen Intelligenz (ab sofort in diesem Artikel KI genannt) anders, denn anders als Quantencomputer hat die KI bereits jetzt einen gewaltigen Einfluss auf unser aller Leben und durchdringt die unterschiedlichsten Bereiche. Daher ist es nicht falsch, sich zumindest mit den Grundbegriffen und auch ein wenig mit der Funktionsweise von KI zu beschäftigen. Genau dabei wollen wir in diesem Artikel helfen.

Was ist Künstliche Intelligenz?

KI oder AI (englisch für: Artificial Intelligence) bezeichnet einen Bereich der Informatik, der sich mit der Automatisierung von Abläufen beschäftigt, die ein Computer durchführen kann. Dabei sind allerdings keine Stapelverarbeitungen in dem Sinne gemeint, dass eine bestimmte Aufgabe festgelegt wird und der Computer sie immer wieder durchführt. Dies ist bereits seit der Anfangsphase von Computern möglich und nichts Besonderes mehr. Stattdessen wird dem Computer beziehungsweise der KI eine Menge an Daten gegeben, aus der dieser eigenständig Schlüsse ziehen kann und selbst, durch maschinelles Lernen, Strategien entwickelt, um ein Problem zu lösen. Oder abstrakter: Um, basierend auf einem „funktional simulierten Gehirn“ überhaupt irgendetwas mit diesen Daten zu machen. Ein Computer bzw. ein Algorithmus soll die menschlichen Eigenschaften des Denkens nachahmen und dabei auch aus seinen Erfahrungen lernen.

Schwache und starke KI

In der Wissenschaft gibt es zwei Arten von KI. Die eine dient der Unterstützung von menschlichem Denken und kann mithilfe von mathematischen und informatischen Verfahren eine Art Intelligenz simulieren und die andere greift weit darüber hinaus. Schwache KIen sind nicht in der Lage, sich wie Menschen selbst zu erkennen, das heißt, sie haben kein eigenes Bewusstsein. Starke KIen hingegen besitzen diese Eigenschaft und können eigenständig denken – möglicherweise ähnlich wie ein Mensch, möglicherweise aber auch sehr anders. Bislang ist es der Forschung nicht gelungen, eine solche starke KI zu erschaffen, dazu scheitert es bisher hauptsächlich an ihrer philosophischen Definition, das bedeutet, bei der Frage, ob es eine solche KI überhaupt geben kann. Im Bereich schwacher KIen hingegen, konnten in den letzten Jahren große Fortschritte erzielt werden.

Die ersten großen Erfolge

Abseits dieser großen Fortschritte in Forschung und Entwicklung ist KI allerdings keinesfalls ein neues Phänomen. Seinen bislang größten Durchbruch erreichte sie schon Mitte der 90er Jahre. 1996 war damals ein besonders magisches Jahr für die KI. Damals gelang es dem IBM Computer Deep Blue den Weltmeister Garri Kasparow in seiner Königsdisziplin, Schach, zu schlagen. Dies war ein Meilenstein für die KI und gilt bis heute als Durchbruch der Technologie – zumindest in die allgemeine Aufmerksamkeit der Öffentlichkeit.

Heute ist KI natürlich viel weiterentwickelt und ein Mensch könnte niemals mehr gegen einen starken Schachcomputer gewinnen – zu weit ist der Vorsprung des Computers in simuliert-kognitiver Leistung. Entsprechend steigen jedoch auch die Herausforderungen. Erst jüngst durchbrach die KI diesbezüglich eine weitere Schallmauer. Anfang 2017 spielte der Poker-Computer Libratus gegen vier menschliche Pokerprofis und gewann dabei erschreckend deutlich. Der Computer beherrschte dazu nicht nur das Spiel perfekt und hatte für unterschiedliche Situationen entscheidende Strategien parat. Stattdessen nutzte er zusätzlich die Pausen während des mehrtägigen Turniers, um die vorhergegangenen Partien zu analysieren und so aus seinen Fehlern und denen seiner Mitspieler zu lernen und sein Spiel immer mehr zu perfektionieren.

Wozu braucht man KI?

Wozu aber ist KI heute tatsächlich nützlich? Anfangs haben wir schließlich unterstrichen, wie wichtig KI für die Gesellschaft ist und dass sie bereits heute in vielen Bereichen eingesetzt wird. Dabei kann es sich ja nicht ausschließlich um Schach- oder Pokercomputer handeln. Manchmal macht man sich die große Präsenz von etwas gar nicht so klar und bemerkt eine Technologie im Alltag kaum. So beginnt die künstliche Intelligenz bereits im eigenen Smartphone. Der Sprachassistent, die Suchfunktion, der Algorithmus hinter dem Musik- oder Film-Streaming Dienst – all diese Services nutzen KI, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.

Insbesondere, wenn virtuelle Assistenten basierend auf Eigeninitiative Benachrichtigungen für Wegzeiten anzeigen oder basierend auf eigenen Interessen Veranstaltungen empfehlen, ist KI im Spiel. Gleichzeitig versucht die Technologie seit Jahren, die KI erfolgreich auf die Straße zu bringen. Selbstfahrende Autos müssen auf eine Masse an Informationen zurückgreifen und in jedem gegebenen Moment die richtige Entscheidung treffen. Dazu kann kein Skript erstellt werden, sondern es braucht maschinelle Lernverfahren. Gerade hier spielen insbesondere auch moralische Fragen eine Rolle, wenn Entscheidungen zwischen zwei Alternativen getroffen werden müssen, die beide negative Folgen mit sich bringen.

Auch im Bereich der Überwachung kann KI effektiv eingesetzt werden. Durch Bilderkennungsverfahren können so beispielsweise Gefahren an Stränden rechtzeitig erkannt oder im digitalen Bereich Computerviren erfolgreicher entdeckt und isoliert werden. Überall dort, wo große Datenmengen analysiert werden müssen, die durch menschliche Arbeitskraft nur sehr langsam und ineffizient oder kostenintensiv durchgeführt werden können, kann KI helfen. Bei stetiger technischer Weiterentwicklung, schnelleren Prozessoren und exponentiell steigenden Datenmengen können noch viele weitere zukünftige Anwendungsgebiete erschlossen werden, in denen besonders schwache KIen den Menschen effektiv unterstützen können.

Wie funktioniert KI eigentlich?

KIen können auf sehr unterschiedliche Weise funktionieren. So können sie beispielsweise auf sogenannten heuristischen Methoden basieren oder alternativ durch neuronale Netze realisiert werden. Heuristische Methoden liefern sehr schnelle Ergebnisse. Sie basieren auf klaren Entscheidungsbäumen, bei denen einzelnen Verästelungen nach dem A-oder-B-Prinzip gefolgt wird. Durch bestimmte, auf Erfahrungen basierende Schätzungen, erreichen sie besonders bei Virenscannern eine hohe Effizienz, indem sie diese anhand von typischen Merkmalen erkennen.

Neuronale Netze hingegen orientieren sich an der Architektur des menschlichen Gehirns mit verschiedenen Ebenen von Neuronen, in denen die Daten stufenweise analysiert und weitergereicht werden. Neuronale Netze werden in der Regel mit Trainingsdaten gefüttert und lernen durch deren Analyse und durch den anschließenden Abgleich mit dem korrekten Ergebnis. Soll ein neuronales Netz also beispielsweise Bilder von Hunden erkennen oder deren Rasse bestimmen, dann werden zunächst viele unterschiedliche, vordefinierte Bilder eingespeist, bei dem die KI hinterher prüfen kann, ob sie mit ihrer Analyse richtig lag oder nicht.

Werden weitere Zwischenebenen eingeführt, die das Netzwerk immer komplexer gestalten, so spricht man vom sogenannten Deep Learning. Dadurch können insbesondere verborgene Muster in großen Datenmengen erfolgreich erkannt werden, beispielsweise in den Bereichen von Sprach- Gesichts- oder Schrifterkennung.

Mysteriöse Intelligenz

Insbesondere bei Deep Learning erreichen die neuronalen Netze schnell ein Level an Komplexität, bei der selbst die IT-Wissenschaftler, die die Netze entwickeln, nicht mehr genau sagen können, wie die KI letztlich auf ein bestimmtes Ergebnis gekommen ist. Zwischen dem Einspeisen von Rohdaten bis hin zum Output, den die KI zurückliefert, geschehen dabei Schritte, die sich nur anhand der Netzwerkarchitektur beschreiben lassen. Allerdings ist es an diesem Punkt nicht mehr möglich, zu erklären, aus welchen genauen Gründen die KI diese oder jene Abzweigung genommen hat.

Dieser Faktor löst besonders bei Kritikern von künstlicher Intelligenz Unbehagen aus, da Entscheidungen des Computers nicht mehr zu begründen sind, der Forscher ihnen also quasi blind vertrauen soll. Dennoch ist es ja eben diese spezielle Qualität, nämlich menschlich-unfassbare Daten verarbeiten zu können, die KIen so wertvoll und bedeutend für die Zukunft macht.

In diesem Artikel haben wir das komplizierte Konzept von künstlicher Intelligenz heruntergebrochen und seine Grundlagen anschaulich beschrieben und erklärt. Wir hoffen, dass wir es damit auch Menschen, die bislang keinen Einblick in KI erfahren durften, erleichtert haben, nicht nur zu verstehen, was KI letztlich genau ist, sondern auch, warum sie für unsere Gesellschaft so wichtig ist und auch in Zukunft sein wird.