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Künstliche Intelligenz - ist sie schon schlauer als du?

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KI - Künstliche Intelligenz - ist etwas, dass wir normalerweise nur aus Science Fiction Filmen und Comics kennen. Aber was ist wirklich dran an Künstlicher Intelligenz? Wusstest du, dass sie schon seit einiger Zeit Teil unseres alltäglichen Lebens ist? Sind Machine Learning und Künstliche Intelligenz das Gleiche? Und was hat autonomes Fahren damit zu tun?

Das Profil eines menschlichen Hirns umgeben von Computercode und einer Platine

Was ist Künstliche Intelligenz?

Eine allgemein gültige Definition von Künstliche Intelligenz (KI; Englisch: Artificial Intelligence (AI)) kann man in der Literatur nicht finden. Aber es werden wesentliche Aspekte von KI beschrieben.

So findet man z.B. die folgenden Erklärungen:

  • KI simuliert menschliche Intelligenz mit Maschinen, vor allem mit Computersystemen.
  • KI ist der Versuch, Lernen und Denken auf ein Computersystem zu übertragen.
  • KI-Systeme sollen eigenständig Antworten finden und selbständig Probleme lösen.

Deshalb wird in der KI-Forschung versucht, die Funktionsweise unseres Gehirns besser zu verstehen und auf dieser Grundlage auf einen Computer zu übertragen. Im Ergebnis sind die sogenannten neuronalen Netze entstanden, die für die Lösung einer Vielzahl von Problemstellungen genutzt werden können. Wie sich durch Lernen unser Gehirn entwickelt, so müssen auch neuronale Netze lernen. Sie werden zunächst mit einer großen Menge von Daten gefüttert, worauf sich meist noch eine sogenannte Trainingsphase anschließt. Dann können sie zur Lösung von Aufgaben genutzt werden. Häufig wird unterschieden zwischen schwacher KI und starker KI.

Inzwischen wurden schon eine Vielzahl von KI-Methoden entwickelt, die z.B. angewendet werden in der Robotik, bei der Text-, Bild- und Spracherkennung, bei der Analyse und Vorhersage, beim maschinellen Lernen sowie bei Wissenserwerb und -repräsentation.

Starke KI

Starke KI ist eine Maschine, die jede ihr gestellte Frage beantworten kann. Sie verfügt über ein eigenes Bewusstsein und besitzt mindestens alle Fähigkeiten, über die ein Mensch verfügt. Solche Maschinen existieren in der Realität allerdings nicht und ist uns nur als Science-Fiction bekannt.

Zurzeit sind wir noch Jahrzehnte von der Realisierung starker künstlicher Intelligenz entfernt. Dabei sollten wir uns eine Frage stellen:

Wären wir Menschen überhaupt bereit für einen empfindungsfähigen, ich-bewussten Roboter?

Ein menschlich aussehender Roboter mit heraushängenden Kabeln

Schwache KI

Schwache KI ist die jetzige Realität. Dabei handelt es sich um komplexe Algorithmen, die spezielle Probleme lösen, nachdem sie die Lösungswege zunächst selbständig gelernt haben. Sie können dabei eine einzelne kognitive Fähigkeit des Menschen ersetzen. Schwache KI hat natürlich kein eigenes Bewusstsein.

Virtuelle Assistenten, wie Apple's Siri, und die Form der Künstlichen Intelligenz, die in selbst-fahrenden Autos zum Einsatz kommt, sind Beispiele für schwache KI. Firmen, wie Tesla nutzen diese Form der KI, um sich auf dem Markt von ihren Konkurrenten abzusetzen. Selbst-fahrende Autos wären ohne Künstliche Intelligenz schlichtweg nicht möglich. Fraglich ist aber, ob diese Technologie an die Wahrnehmung und Handlungsfähigkeit eines Menschen rankommt. Ob wir uns in Zukunft tatsächlich entspannt zurücklehnen und Maschinen für uns arbeiten lassen können, wird erst nach einigen weiteren Jahren der Entwicklung klar sein.

Trotzdem wurden schon einige spannende Formen der schwachen KI entwickelt:

  • Robotertechnik
  • Text-, Bild-, und Sprachanalyse
  • Analyse und Prognose
  • Machine Learning
  • Wissenserfassung und Repräsentation

Perspektive aus dem Cockpit eines selbstfahrenden Autos auf einer Schnellstraße bei Nacht

Sind Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen das Gleiche?

Die kurze Antwort ist Nein. Machine Learning, zu Deutsch "Maschinelles Lernen", ist eine Form der Künstlichen Intelligenz. Das Forbes Magazin drückt es so aus: "Maschinelles Lernen ist die Anwendung Künstlicher Intelligenz".

Vergleichen wir es mal mit Ultron in Avengers: Age of Ultron, der das Internet durchkämmt um alles über die Vergangenheit und Entwicklung der Menschheit zu erfahren. Ein Netzwerk aus künstlichen Neuronen verarbeitet dabei Daten in atemberaubender Geschwindigkeit. Dieser Teilbereich des maschinellen Lernens ist eine Methode namens 'Deep Learning'. Die Maschine (Computer-System) kann dies selbständig tun und wird dadurch fähig, Probleme selbst zu lösen und schnelle Entscheidungen zu treffen - oftmals schneller als wir.

Im Grunde ist Maschinelles Lernen ein Produkt unserer Faulheit. Wir entwickeln nicht nur Maschinen, die für uns arbeiten, wir befähigen sie sogar sich selbst zu bilden.

Damit Deep Learning funktioniert, muss ein Roboter wie Ultron - und so auch seine weniger weit entwickelten Maschinen-Kollegen in unserer realen Welt - fähig sein, Sprache in Text- und verbaler Form zu verstehen. Dieser Prozess heißt "Verarbeitung natürlicher Sprache". Sobald diese Technologie gemeistert wird, können Maschinen ein Level erreichen, dass bisher nur für Menschen erreichbar war, was zu einer menschenähnlichen Form der Intelligenz führt.

Das wirft die Frage auf:

Wie intelligent ist KI?

Um diese Frage zu diskutieren, muss man zunächst fragen, was man unter „intelligent“ versteht. Werden für Intelligenz ein Gehirn und ein Bewusstsein vorausgesetzt, dann sind nur die theoretisch existierenden starken KI-Systeme intelligent. Versteht man dagegen darunter nur intelligentes Verhalten und kann ein Mensch nicht unterscheiden, ob dieses Verhalten durch einen Menschen oder eine Maschine geschieht, dann ist die Maschine in diesem Sinne intelligent. Erstmals hatte Alan Turing 1950 einen Test entwickelt, der zeigen sollte, ob eine Maschine intelligentes Verhalten zeigt. Der sogenannte Turing-Test funktioniert folgendermaßen: Eine Person und ein Computer versuchen ohne Sicht- und Hörkontakt einen Menschen davon zu überzeugen, dass sie selbst menschlich sind und über menschliche Fähigkeiten verfügen. Schafft die Maschine es, den Menschen zu überzeugen, wird ihr menschenähnliche Intelligenz zugeschrieben.

Aus heutiger Sicht scheint es allerdings viel wichtiger zu sein, die Frage zu beantworten, wie gut ein System in der Lage ist, die ihm gestellten Aufgaben zu erfüllen. Z.B. wie gut es in der Lage ist, Gesichter zu erkennen oder einen Text in eine andere Sprache zu übersetzen. Das hängt bei den KI-Systemen von den Daten ab, mit denen es trainiert wurde.

Wie funktioniert KI?

Genutzt werden in der Informatik und Mathematik entwickelte Methoden, um intelligentes Verhalten mittels mathematischer Modelle nachzubilden und darauf aufbauend unter Verwendung von Computersystemen zu simulieren. Häufig geht es darum, zur Bewältigung bestimmter Aufgaben in großen Datenmengen Muster zu erkennen.

Das Thema Künstliche Intelligenz umfasst viele KI-Methoden und KI-Anwendungen, die jeweils unterschiedliche Funktionsweisen haben.

>center>Die Vorgehensweise in KI kann in folgende Etappen unterteilt werden: Wahrnehmen, Verarbeiten, Lernen und Handeln.

  1. In der ersten Etappe geht es darum, die für die Aufgabenstellung notwendigen Daten zu erfassen, was heutzutage häufig unter Nutzung von Sensoren automatisiert durchgeführt werden kann.
  2. Unter Verwendung entwickelter Algorithmen, z.B. für statistische Analysen, der Sprach- oder Bilderkennung, erfolgt die Verarbeitung der gewonnenen Daten.
  3. Genutzt werden durch KI-Systeme häufig Lernalgorithmen, durch die das KI-System so trainiert wird, dass es die gestellten Aufgaben mit der Zeit immer besser lösen kann.
  4. Unter Handeln wird das Ausgabekonzept verstanden. Es wird z.B. die Person benannt, die erkannt worden ist, und ein weiterer Folgeprozess wie das Öffnen einer Tür für die erkannte Person wird ausgelöst. Andere KI-Systeme liefern als Ausgabe beispielsweise die Übersetzung oder die Sprachausgabe eines Textes.

Lässt sich Intelligenz mithilfe der Technik imitieren?

Eine Analyse zeigt, dass Intelligenz sowohl durch Gene als auch durch Umwelteinflüsse geprägt ist.

Ausgangspunkt sind Vorgänge, die insbesondere in der Großhirnrinde ablaufen. Es werden Impulse ausgelöst, die durch die Nervenzellen des Gehirns gesendet bzw. empfangen werden. Das ermöglicht es uns, Informationen zu verarbeiten und abzuspeichern, zu denken und Bewegungen zu kontrollieren. Auch wenn die Stirn- und Seitenlappen des Gehirns für die Intelligenz besonders wichtig sind, so spielt auch die Verschaltung der einzelnen Hirnareale eine wesentliche Rolle.

Für die Nachbildung des Gehirns in einem Computersystem ist die Kenntnis der Funktionsweise dessen notwendig. Es besteht aus ca. 100 Milliarden Nervenzellen, wobei jede Nervenzelle über bis zu tausend Synapsen mit weiteren Nervenzellen verbunden ist. Das Gehirn erfüllt seine Aufgaben durch die Weitergabe von Informationen über die Synapsen. Es wird angegeben, dass es pro Sekunde viele Billiarden Impulse sind.

Man unterscheidet dabei zwischen erregenden Synapsen für die Weitergabe von Informationen und hemmenden Synapsen, durch die der Informationsfluss eingegrenzt und verändert wird.

Ein Querschnitt eines Gehirns auf dem Hintergrund einer Schaltkarte

Mittels künstlicher neuronaler Netze wird im Rahmen der KI-Forschung versucht, die biologischen Vorgänge im Gehirn technisch nachzubilden. Dabei soll das Zusammenspiel von Nervenzellen und Synapsen durch Neuronen und deren Verbindungen simuliert werden.

Ein Neuron ist dabei ein einfacher Informationsprozessor. Durch die Verbindung einer Vielzahl von Neuronen entsteht ein komplexes Netzwerk. Dabei empfangen die Neuronen Signale, die sie über die Verbindungen an andere Neuronen weitergeben können. Damit wird allein im Vergleich mit der Zahl der Gehirnzellen und Synapsen klar, dass man mit den heutigen Computersystemen und den entwickelten neuronalen Netzen noch meilenweit davon entfernt ist, auch nur Teile des Gehirns zu simulieren.

Damit erscheint es unmöglich zu sein, die Intelligenz, wie sie im Gehirn messbar ist, technisch zu imitieren.

Am weitesten fortgeschritten scheint ein von Intel entwickelter Chip zu sein, der 130.000 Neuronen aus Silizium enthalten soll, die sich abhängig von der Aufgabenstellung selbständig verknüpfen.

Dennoch können Forscher bereits heute verwendete neuronale Netze zur Lösung einer Vielzahl von Problemen verwenden. Z.B. zur Bildverarbeitung oder Spracherkennung, für Frühwarnsysteme oder im Rahmen einer Prozessoptimierung.

Was jedoch allen Computersystemen fehlt, ist ein Selbstbewusstsein mit Abstraktionsvermögen.

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Im Bereich "Künstliche Intelligenz" gibt es also noch Forschungsbedarf bis wir von unserer KI tatsächlich menschliches Denken erwarten können. Bis dahin ist der alltägliche Einsatz solcher "starker" KI noch in den Kinderschuhen und bedarf konstanter Weiterentwicklung. Würdest du einem selbst-fahrenden Fahrzeug schon vertrauen? Oder glaubst du, wir leben bereits in der Science-Fiction-ähnlichen Zukunft, die wir sonst nur aus Filmen kennen?

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