Künstliche Intelligenz - ist diese schon schlauer als du?

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 sogenannten Trainingsphase anschließt. Dann können sie zur Lösung von Aufgaben genutzt werden. Häufig wird unterschieden zwischen schwacher und starker KI.
Dabei ist starke KI 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. Eine solche Maschine existiert in der Realität allerdings nicht und ist uns nur als Science-Fiction bekannt.
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.
Inzwischen wurden schon eine Vielzahl von KI-Methoden entwickelt, die z.B. angewendet werdenin der Robotik, bei der Text-, Bild- und Spracherkennung, bei der Analyse und Vorhersage, beim maschinellen Lernen sowiebei Wissenserwerb und -repräsentation.

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 Turing 1950 einen Test entwickelt, der zeigen sollte, ob eine Maschine intelligentes Verhalten zeigt.
KI
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.
Die Vorgehensweise in KI kann in folgende Etappen unterteilt werden: Wahrnehmen, Verarbeiten, Lernen und Handeln.
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.
Unter Verwendung entwickelter Algorithmen, z.B. für statistische Analysen, der Sprach- oder Bilderkennung, erfolgt die Verarbeitung der gewonnenen Daten. 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.
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. 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 bereits heute verwendete neuronale Netze zur Lösung einer Vielzahl von Problemen genutzt werden. Z.B. zur Bildverarbeitung oder Spracherkennung, für Frühwarnsysteme oder im Rahmen einer Prozessoptimierung.
Was jedoch allen Computersystemen fehlt, ist ein Selbstbewusstsein mit Abstraktionsvermögen.
Also bleibt weiterhin die Imitation von Intelligenz durch die Technik fiktiv.

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