Was ist Künstliche Intelligenz?
1. Künstliche Intelligenz
2. Methoden der KI
3. Geschichte
4. Starke/ schwache KI
5. Folgen für Politik
6. Folgen für Arbeit
7. Beispiele für KI
8. KI-Studium
9. Online-Kurs
10. Artikel zum Thema
11. Einzelnachweise
Gemeint sind Maschinen, die in ihrem Tun genauso intelligent sind wie Menschen, also menschliche Fähigkeiten beherrschen wie Denken, Planen und Problemlösen.
Zur Zeit erfährt der Begriff einen enormen Hype sowohl in den Medien als auch in der Werbung. Sobald etwas über einen Algorithmus gesteuert wird, ist auch meistens gleich von Künstlicher Intelligenz die Rede. Dabei ist das, was heute als künstlich intelligent gilt, oftmals ein Produkt der Analyse riesiger Datenmengen – aber keinesfalls eine eigenständige selbstständig denkende Einheit wie der KI-Begriff suggeriert.
Methoden künstlicher Intelligenz
Es gibt unterschiedliche Methoden, Künstliche Intelligenzen zu erzeugen:
- Wissensbasierte Verfahren
- Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Mustererkennung
- Kognitive Verfahren (Cognitive Computing)
- Neuronale Netzwerke kombiniert mit Machine Learning/ Deep Learning
- Natural Language Processing
Der Experte für Künstliche Intelligenz, Peter Breuer, von der Unternehmensberatung McKinsey geht von folgenden Trends im Bereich der KI-Methodik aus[1]:
- Curiosity Learning: Maschinen werden die menschliche Neugierde imitieren, durch die sie aus eigenem Antrieb die Welt „erkunden“.
- LSTM Networks: LSTM steht für Long-Term Short-Term Memory, womit Netzwerke gemeint sind, die das menschliche Gedächtnis nachbilden, wodurch der Zugriff auf Erlerntes ermöglicht werden soll.
- Bayesian Networks: Statt wie bei neuronalen Netzen Maschinen darauf zu trainieren, Muster durch die Fütterung mit Massendaten zu erkennen, werden bei Bayesian Networks die Frage nach dem „Warum“ gestellt. Die Künstliche Intelligenz kann dadurch selbst Schlussfolgerungen ziehen. Damit sollen Vorhersagen genauer werden und Trefferquoten bei Wahrscheinlichkeits-Rechnungen erhöht werden.
Robot aus dem Jahr 1932
[Foto: Georg Pahl, Quelle: Bundesarchiv/ Wikimedia Commons, Lizenz: CC BY-SA 3.0 de]
Geschichte
Der Begriff der „Künstlichen Intelligenz“ taucht das erste Mal in einem Forschungsantrag aus dem Jahre 1955 auf. Mit diesem Antrag wollte der Informatiker John McCarthy Folgendes in Bezug auf „Künstliche Intelligenz“ herausfinden:
„[…], wie man Maschinen dazu bringen kann, Sprache zu benutzen, Abstraktionen und Konzepte zu bilden, Probleme so zu lösen, wie es derzeit nur den Menschen möglich ist und sich selbst zu verbessern.“
Dabei ging McCarthy davon aus, dass „jeder Aspekt des Lernens oder jedes andere Merkmal der Intelligenz prinzipiell so genau beschrieben werden kann, dass man eine Maschine bauen kann, die die Intelligenz simulieren kann.“
Marvin Minsky, ein weiterer Pionier in Sachen Künstlicher Intelligenz hat es einfacher formuliert: „Künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft, Maschinen dazu zu bringen, Dinge zu tun, die Intelligenz erfordern würden, wenn sie von Menschen gemacht würden.“
Um zu wissen, was Künstliche Intelligenz ist, muss man erstmal verstehen, was menschliche Intelligenz ist. Minsky hat sich auch darüber Gedanken gemacht und das in seinem Buch „The Society Of Mind“ zu Papier gebracht: „Die Kraft der Intelligenz resultiert aus unserer großen Vielseitigkeit, nicht aus einem einzigen, perfekten Prinzip.“
Minsky ist ein entschiedener Gegner von statistischen Lernverfahren, die sich als Mainstream in der KI-Forschung etablierten. Angesichts der Leistungsfähigkeit moderner Supercomputer können Daten viel leichter verarbeitet werden als früher. Insofern ist es naheliegend, dass statistische Datenverarbeitungs-Methoden in Mode kamen.
Minsky appelliert stattdessen, dass man sich auf kognitive Verfahren konzentrieren sollte, um künstlich intelligente Architekturen aufzubauen. Im Jahr 2011 hat er eine mehrstündige Vorlesung zu seinem Ansatz am MIT (Massachusetts Institute of Technology) gehalten.
Starke und schwache KI
In der Welt der Künstlichen Intelligenz unterscheidet man verschiedene Grade. Es gibt die starke KI und die schwache Künstliche Intelligenz; im englischsprachigen Raum verwendet man die Begriffe „general AI“ (deutsch: „allgemeine KI“ im Sinne von umfassend) und „narrow AI“ (deutsch: „begrenzte KI“).
Von starker Künstlicher Intelligenz würde man sprechen, wenn sie der menschlichen Intelligenz in all ihren Ausprägungen entspräche oder ihr zumindest sehr nahe kommen würde.
Wenn ein Apparat aber nur bestimmte Eigenschaften der menschlichen Intelligenz beherrscht, spricht man von schwacher Künstlicher Intelligenz. Ein Beispiel für eine schwache Künstliche Intelligenz wäre eine Maschine, die zwar durch einen Algorithmus aus einer großen Datenmenge Muster erkennen kann und nach bestimmten Vorgaben Entscheidungen trifft, aber nicht in der Lage ist, ohne Anpassung des Algorithmus andersartige aber gleichbedeutende Muster zu erkennen.
Folgen für die Politik
In einem Interview mit der taz meint der Autor Yuval Noah Harari, dass künstliche Intelligenz autoritäre Regime stärken könnte. Das große Problem autoritärer Systeme im 20. Jahrhundert sei die Informations-Verarbeitung im Machtzentrum gewesen – Beispiel Moskau. Heute ließe sich dank Künstlicher Intelligenz, Big-Data und Algorithmen Information sogar besser an einem zentralen Ort auswerten, um die richtigen Entscheidungen zu treffen.[2]
Man müsse die neuen Technologien aber nicht – wie es im Moment geschehe – in erster Linie zu Gunsten von Unternehmen und Staaten einsetzen, sondern könne sie auch im Sinne des Bürgers verwenden – zum Beispiel durch die Überwachung von Polizisten, um Gesetzesübertretungen auf Seiten der Beamten besser kontrollieren zu können.[3]
Folgen für die Arbeit
Einige befürchten einen enormen Arbeitsplatzverlust durch den vermehrten Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Wirtschaft und Verwaltung. Andere sagen, dass Künstliche Intelligenz ein Wachstumsmotor für die Wirtschaft sei. Ob das auch mit zusätzlichen Arbeitsplätzen verbunden ist, darf bezweifelt werden, da ein Wirtschaftswachstum schon lange kein Garant mehr für zusätzliche Arbeitsplätze ist.
Der Autor Yuval Noah Harari meint, dass der im 20. Jahrhundert vor allem von linken Ideologien diagnostizierte Gegensatz Elite und ausgebeutete Masse abgelöst wird.[4] An Stelle dieser Gesellschafts-Diagnose tritt das Gegensatzpaar Elite und eine Masse Irrelevanter. Deren Irrelevanz resultiert daraus, dass die Masse an Arbeitskräften wegen der Fortschritte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz und der Robotik nicht mehr gebraucht wird.
Beispiele für Künstliche Intelligenz
Hier sind verschiedene Beispiele für Einsatzgebiete der Künstlichen Intelligenz:
- Selbstfahrende Autos
- Einparkhilfe
- Sprachassistenten wie Alexa, Siri, Cortana
- Gesichtserkennung (z.B. Face ID)
- Facebooks-Newsfeed
- Chatbots (zum Beispiel im Kundenservice)
- Roboter
- Kunstwerke (z.B. Edmond de Belamy vom Künstlerkollektiv Obvious)
- Geräuschmelder/ Rauchmelder
- Medizin (z.B. Diagnose von Krankheiten)
Künstliche Intelligenz Studium
Viele fragen sich „Wo kann man Künstliche Intelligenz studieren?“. Hier haben wir ein paar Universitäten und andere Schulen aufgelistet, an denen man Küntliche Intelligenz studieren kann:
Bachelor-Studium in Deutschland
- Data Science – Universität Stuttgart
- Data Science – Universität Marburg
- Angewandte Data Science – Universität Göttingen
- Data Science – Hochschule Ostwestfalen-Lippe
- Data Science als Spezialisierung in Wirtschaftsinformatik – Fachhochschule der Wirtschaft Nordrhein-Westfalen
- Medieninformatik mit Vertiefung Künstliche Intelligenz – Hochschule der Medien in Stuttgart
- Humanoide Robotik mit Modul „Maschinelles Lernen“ – Beuth Hochschule für Technik Berlin
Bachelor-Studium im Ausland
- Artificial Intelligence (Lifestyle Informatics) – Vrije Universiteit Amsterdam
- Artificial Intelligence – Radboud University Nijmegen
- Data Science and Knowledge Engineering – Maastricht University
- Kunstmatige intelligentie – Universität Utrecht
Master-Studium in Deutschland
- Data Science – LMU (Universität München)
- Data Science – Hochschule Darmstadt
- Data Science – Universität Marburg
- Data Science – Universität Potsdam
- Data Science – TU Chemnitz
Master-Studium im Ausland
- Artificial Intelligence – Vrije Universiteit Amsterdam
- Master’s programme in Artificial Intelligence – Radboud University Nijmegen
- Artificial Intelligence – Maastricht University
Online-Kurs
Die Universität Helsinki hat zusammen mit der Unternehmensberatung Reaktor einen Online-Kurs zum Thema Künstliche Intelligenz entwickelt, an dem man kostenlos teilnehmen kann. Der Onlinekurs „The Elements of AI“ ist auch auf Deutsch verfügbar und ist in sechs Teile untergliedert. Jeder Teil dauert zwischen fünf und zehn Stunden; insgesamt ist man also nach maximal 60 Stunden fertig. Die Macher empfehlen, die Kurseinheiten auf sechs Wochen zu verteilen.
Mit dem Online-Kurs soll das Thema Künstliche Intelligenz entmystifiziert werden. Die Teilnehmer sollen verstehen lernen, was Küsntliche Intelligenz ist, was man damit machen kann und wie Künstliche Intelligenz unser Leben beeinflusst.
Artikel zum Thema
Artikel, die auf „tal-mi-or“ zum Thema Künstliche Intelligenz veröffentlicht wurden, finden sich hier.
Einzelnachweise
[1] Peter Breuer: 10 KI-Trends von McKinsey, CIO, 26.11.2018
[2] Interview durch Peter Unfried: Yuval Noah Harari im Zukunftsgespräch, Ist künstliche Intelligenz autoritär?, taz, abgerufen am 13.12.2018
[3] Interview durch Peter Unfried: Yuval Noah Harari im Zukunftsgespräch, Ist künstliche Intelligenz autoritär?, taz, abgerufen am 13.12.2018
[4] Interview durch Peter Unfried: Yuval Noah Harari im Zukunftsgespräch, Ist künstliche Intelligenz autoritär?, taz, abgerufen am 13.12.2018