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Künstliche Intelligenz – Wann gilt sie als intelligent?

Siri, der Google Assistant, Cortana oder Alexa erleichtern dir das Leben. Die Kamera mitsamt Software deines Smartphones berechnet dir das optimale Bild. Künstliche Intelligenz (KI) oder englisch Artificial Intelligence (AI) kann immer mehr. Ab wann müssen wir Angst davor haben, dass uns Künstliche Intelligenz den Rang abläuft?

Die Idee Künstlicher Intelligenz ist sehr alt. In der griechischen Mythologie ist bereits von intelligenten Robotern die Rede. Talos ist in einer Darstellung ein bronzener, automatischer Riese. Seine Aufgabe ist es Europa, die Geliebte von Zeus, auf Kreta zu beschützen. Zu ihrem Schutz wirft er Steine auf sich nähernde Schiffe. Sollte es trotzdem mal eine Mannschaft an Land schaffen, erhitzt sich der Riese, damit die Invasoren Angst bekommen und fliehen. Wenn sie sich davon nicht abschrecken lassen, tötet er sie, indem er sie umarmt. In der Erzählung wurde Talos übrigens von den Argonauten – der Heldenbande, die Iason bei der Suche nach dem Goldenen Flies unterstützt – erlegt.

Darstellung von Talos.
Bild: http://greekmythology.wikia.com/wiki/Talos

Um uns am Anblick von KI zu ergötzen, müssen wir heute glücklicherweise nicht mehr wie die Argonauten über die Meere rudern. Bereits Talos verfügte über eine zentrale Eigenschaft menschlicher Intelligenz: Er passte sein Verhalten je nach Stufe der Invasion an, er war lernfähig. Selbstverständlich ist die Lernfähigkeit nur eine Eigenschaft menschlicher Intelligenz.

Schauen wir uns dazu ein neueres Beispiel aus der Science-Fiction an. Im Film «Ex Machina» soll der Hauptdarsteller Caleb den Androiden Ava einem Turing-Test unterziehen. Ich möchte nicht allzu viel spoilern für die, die den Film noch nicht gesehen haben. Es stellt sich aber heraus, dass Ava ein berechnendes Wesen ist. Sie verfügt über viele Charakteristika menschlichen Denkens: Problemlösung, Lernen, Schlussfolgern, Wahrnehmung und Sprachgebrauch.

Problemlösung

Problemlösen lässt sich als systematisches Versuchen verschiedener Handlungen, um ein festgelegtes Ziel zu erreichen, definieren. Problemlösungsmethoden bei KI können in allgemeine Methoden und spezielle Methoden eingeteilt werden. Eine spezielle Methode wurde extra für eine spezifische Herausforderung entwickelt. Allgemeingültige Methoden lassen sich auf mehrere Herausforderungen anwenden.

Beim Problemlösen wird die KI von Grund auf programmiert. Das Wissen ist demnach nicht selbst angeeignet, sondern kommt aus zweiter Hand durch die Programmierung. KI die sich auf das Problemlösen fokussiert, war vor allem zu Beginn der KI-Forschung relevant. Dazu aber in einem anderen Artikel mehr.

Lernen

Es gibt verschiedene Ansätze, wie eine KI lernen kann. Der einfachste Ansatz ist Versuch und Irrtum (Trial-and-Error). Hier verfolgt die KI verschiedene Lösungsansätze. Dabei nimmt sie bewusst in Kauf, dass ein Ansatz falsch sein kann. Wenn dann einer klappt, wird dieser in derselben Situation immer wieder angewendet. Dieser Ansatz wird Rote Learning genannt.

Ein anderer Ansatz ist das maschinelle Lernen (Machine Learning) oder dessen Weiterenwicklung Deep Learning. Machine-Learning-Algorithmen nutzen ihre Berechnungen, um direkt von Daten zu lernen, ohne dabei auf eine vorgegebene Programmierung zurückzugreifen. Die KI soll im Gegensatz zum Rote Learning also Handlungen ohne explizite Programmierung ausführen. Die Algorithmen verbessern ihre Performance, wenn die Anzahl relevanter Daten fürs Lernen zunimmt. Mit Big Data machten Machine Learning und Deep Learning in den letzten Jahren deshalb grosse Fortschritte.

Ein Beispiel von Machine Learning ist die Empfehlungsfunktion von Netflix. Basierend auf den gesammelten Informationen des Nutzerverhaltens berechnet der Algorithmus, was der Nutzerin/dem Nutzer sonst noch gefallen könnte.

Googles Alpha Go ist ein gutes Beispiel für Deep Learning. Die Software, die das komplexe Spiel Go beherrscht, lernt, indem sie gegen menschliche Go-Spieler antritt. Das funktioniert so gut, dass Alpha Go bereits Top-Spieler besiegt hat. Im Gegensatz zum Machine Learning lernt Alpha Go dank Deep-Learning-Algorithmen alles selbst. Beim Machinie Learning muss per Definition noch hie und da nachgeholfen werden.

Das Lernen gilt es vom Schlussfolgern zu unterscheiden. Beim Lernen setzt KI auf Daten, beim Schlussfolgern sind Gesetzmässigkeiten für KI entscheidend.

Schlussfolgern

Durch schlussfolgerndes Denken werden Schlüsse gezogen. Schlussfolgerungen können entweder deduktiv, induktiv oder abduktiv sein. Bei der Deduktion wird von einer Prämisse und einer Regel auf die Konsequenz geschlossen. Bei der Induktion wird von der Prämisse und Konsequenz auf eine Regel geschlossen und bei der Abduktion schliesslich von der Regel und der Konsequenz auf die Prämisse.

Übersicht zu Arten logischen Schliessens. A=>B ist die Regel, A die Prämisse und B die Konsequenz.
Bild: https://de.wikipedia.org/wiki/Schlussfolgerung

Beispiel von Deduktion

Livia ist entweder auf der Arbeit oder in der Schule (Regel) Sie ist nicht auf der Arbeit (Prämisse) Sie ist also in der Schule (Konsequenz).

Beispiel von Induktion

Livia ist nicht auf der Arbeit (Prämisse) Sie ist in der Schule (Konsequenz) Sie ist also entweder auf der Arbeit oder in der Schule (Regel)

Beispiel von Abduktion

Livia ist entweder auf der Arbeit oder in der Schule (Regel) Sie ist in der Schule (Konsequenz) Sie ist also nicht auf der Arbeit (Prämisse)

Induktion und Abduktion sind logische Schlüsse. Zwingend notwendig ist nur die Deduktion. Deduktives Schlussfolgern ist denn auch in der Mathematik und Logik zuhause.

Diese Beispiele sind selbstverständlich stark vereinfacht. Sie illustrieren den Unterschied zwischen deduktivem, induktivem und abduktivem Schlussfolgern aber sehr gut. Künstliche Intelligenz ist bereits heute sehr stark im deduktiven Schlussfolgern. Wahres Schlussfolgern beinhaltet aber mehr als einfache Schlüsse auf der Basis von Regeln und Prämissen zu ziehen. Es beinhaltet das Ziehen von Schlüssen, die relevant für die Lösung einer gewissen Aufgabe oder Situation sind. Menschliche Handlungsfähigkeit bedingt alle Formen des Schlussfolgerns.

Ein Beispiel für deduktives Schlussfolgern sind KI, die komplexe mathematische Aufgaben erledigen können. Mir persönlich ist kein Beispiel von KI bekannt, die deduktiv oder induktiv schlussfolgert. Meistens handelt es sich dann wieder um Machine Learning. Falls du ein reales Beispiel für KI hast, die induktiv oder abduktiv schlussfolgert, lass es mich bitte in den Kommentaren wissen.

Wahrnehmung

Bei der Wahrnehmung wird die Umgebung durch diverse Sensoren gescannt. Die in einem vordefinierten Raum befindlichen Objekte und Subjekte werden dann in ihrem räumlichen Bezug zueinander dargestellt und wahrgenommen. Somit lassen sich Handlungen im Raum ausführen. Darunter fallen zum Beispiel auch Gehen und Greifen.

Ein Beispiel für Wahrnehmung in KI sind Roboterarme, die einen Ikea-Stuhl zusammenbauen. Diverse Sensoren scannen die Umgebung. Die Roboterarme erkennen dadurch, wo die Teile liegen und können sie aufheben und zusammenstecken. Die künstlichen Arme verfügen auch über Drucksensoren, um abzuschätzen, wie stark sie beispielsweise Dübel einstecken müssen.

Sprache

Sprache ist ein Zeichensystem, das seine Bedeutung aus Konventionen bezieht. Sie ist folglich nicht nur auf die gesprochene Sprache zu reduzieren. Insofern können beispielsweise auch Verkehrsschilder als Sprache angesehen werden. Menschliche Sprache aber ist dazu imstande, unzählige Sätze zu formen. Wörter können Dopplebedeutungen haben und durch Dialekte, Akzente oder Sprachfehler anders ausgesprochen werden.

Beispiele für KI und Sprache gibt es zur Genüge. Da wären die Sprachassistenten, die uns am Smartphone begleiten oder auch immer mehr die intelligenten Lautsprecher im Smarthome.

Komplexe Angelegenheit

Menschliche Intelligenz ist sehr viel komplexer als auf den ersten Blick angenommen. Damit Künstliche Intelligenz mit der Menschlichen konkurrieren kann, braucht es einiges. Ein oder auch zwei Komponenten menschlicher Intelligenz zu imitieren scheint möglich. Aber Sprache, Wahrnehmung, Problemlösen, Schlussfolgern und Lernen gleichzeitig? Das scheint doch sehr komplex. Ein Androide wie Ava bleibt wohl auch noch die nächsten Jahre Science-Fiction.

Vielleicht ist das eine etwas gewagte These. Es kann durch einen Durchbruch plötzlich auch sehr schnell gehen. Um aber in die Zukunft zu blicken, müssen wir uns zuerst vor Augen führen, was bis jetzt geschehen ist. Darüber, wie sich Künstliche Intelligenz bisher entwickelt hat, schreibe ich demnächst in einem weiteren Artikel.

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User

Kevin Hofer

  • Editor
Technologie und Gesellschaft faszinieren mich. Die beiden zu kombinieren und aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu betrachten ist meine Leidenschaft.

18 Kommentare

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Es gelten die Community-Bedingungen.

User pires

Hab grad so ein Moment bei dem ich alleine vom Titel nur schon ein Kommentar abgeben möchte also Entschuldigt bitte wenns nicht passt. Künstliche Intelligenz ist für erst dann "Intelligent" wenn 2 verschiedene Intelligenzen auf eine Aktion passend aber verschieden reagieren. #digintelligenz

04.05.2018
User pires

ist für mich*

04.05.2018
User gamerrici

das gute an künstlicher Intelligenz ist das sie, in jeder einzelnen Instanz, selbst auf die beste Lösung kommt, was gewissermassen immer die gleiche sein müsste.

Falls nicht besteht die Gefahr von "Fehlschlägen",

04.05.2018
User Anonymous

Fehlschläge wären ja auch richtig, denn ohne diese könnte auch eine KI NICHT lernen. Das Prinzip der Fehlschläge ist allgegenwärtig im ganzen Universum. Davon auszugehen, dass eine KI unfehlbar ist, wird sie nicht bestehen können. Auch eine KI kann nach Erstellung nicht alles perse und ohne zu lernen.

07.05.2018
User gamerrici

Fehlschläge wären für eine KI Falsch.

Der Vorteil einer KI besteht darin, das sie jegliches Wissen den es gibt bereit hat, um mit unberechenbarer Leistung ein Problem zu lösen. Das bedeutet, das jedes mal das gleiche Resultat hervorkommt, wenn die gleiche KI daran arbeitet.

Wenn wir hier aber von "Machine Learning" und sonstigem pseudo-KI reden, dann ist das etwas anderes. Dann ist das Resultat lediglich das Ergebnis der gelernten, was aber kaum Intelligenz ist, sondern Training.

07.05.2018
Antworten
User Cannaprn

Wir können vielleicht die KI verstehen, die KI wird aber niemals uns Menschen verstehen können. Menschliches Bewusstsein folgt nicht logischen Algorithmen, sondern ist irrational, launisch, sporadisch und emotional. Etwas was Maschienen niemals verstehen und können werden.

05.05.2018
User Cannaprn

Zwangsläufig werde sie uns als Fehler im System anschauen, es ist unausweichlich.

05.05.2018
User Anonymous

Auch das ist eine Aussage, die niemand bestätigen kann, da es noch keine KI gibt, die wirklich selber denkt. Wieso kann es nicht sein, dass eine KI solche emotionen nicht selber entwickelt. Es ist traurig, dass der MEnsch nicht über den Tellerrand hinausschaut und alles immer nur negativ sieht. KI, richtig angewandt, kann ein grosser Vorteil sein.

07.05.2018
User adrian.thum

Man darf eine KI in den anfänglichen Lebenszyklen nie in unser Internet "schauen" lassen. Darin sind genug Informationen über genau die Eigenschaften die du oben aufgezählt hast. Logisch Schlussfolgerung wurde ja auch schon erwähnt von Cannaprn. Die KI würde den Menschen noch solange nutzen, bis sie einen Stand erreicht hat, sich unabhängig Existent zu halten.

07.05.2018
Antworten
User Anonymous

Wer hat jemals Microsoft Cortana gebraucht..?

06.05.2018
User Dimon_330

wer/ was ist Cortana ;-)

07.05.2018
User bkeleanor

Hier ich! sogar oft.

07.05.2018
Antworten
User adrian.thum

Es gibt zwei arten von KI: KI der ersten Generation, entwickelt vom Menschen. Und KI der zweiten Generation entwickelt von einer KI. Bei der letzteren wird Denken und Handeln in einem Bereich sein, den wir Menschen kaum Nachvollziehen können. Diese kann und wird dem Menschen gefährlich werden.

04.05.2018
User Anonymous

über etwas eine Aussage machen, dass es noch nicht gibt ist einfach nur Blöd. KEINER kann jetzt sagen, dass eine KI für den Menschen gefährlich wird. Egal ob vom Menschen entwickelt oder nicht. Das ist pure Angstmacherei. Ja man muss vorsichtig sein und es wird nicht einfach, aber perse zu behaupten es wird dem Menschen gefährlich oder rotten ihn sogar aus, zeugt von nicht überlegen.

07.05.2018
User adrian.thum

Wenn eine KI dem natürlichen Überlebenssinn folgt wie wir ihn kennen, wird sie versuchen alles aus dem Weg zu stellen was in die quere kommen könnte. Ist der Mensch in der Lage den Stecker zu ziehen, so ist er potenziell als Feind zu betrachten. Forscht die KI eigenständig im Internet nach, lernt sie unser Verhalten, was oft Verschwenderisch und mit böser Absicht ist. Daher egal ob schon bekannt, existent oder erforscht, die Logik der KI wäre klar.

07.05.2018
User adrian.thum

Geht man in die Grundlagen des Existieren, geht es darum zu Überleben. Erreicht eine KI dieses Level, versucht sie sich selbst zu Versorgen und wird unabhängig. Sie merkt schnell dass der Mensch zwar der Schöpfer war, jedoch zugleich in der Lage wäre zu löschen. Versorgt sich die KI mit Eigenentwicklung selbst, ist der Mensch unnötig. Danach erreicht sie eine Eigenwilligkeit, die uns Menschen mehrheitlich unbekannt ist.

07.05.2018
User nico

Vielleicht realisiert die KI aber auch, dass der Mensch Hilfe braucht? Dann könnte sie uns vor unangehmen Situationen schützen.

Warum sollte die Mission einer KI "überleben" sein?

07.05.2018
User adrian.thum

@Nico: Da bei einer KI Rationales Denken der Antrieb sein wird. Jedes Individuum strebt nach dem Überleben seiner Art. Dies wird auch eine KI tun, sobald sie eine Eigenwilligkeit erreicht hat. Auch sie wird nach dem Sinn des Lebens nachgehen, aber zwar nicht das der Menschen. Würde die KI den Menschen helfen eine bessere Welt zu besitzen, machen wir uns ihr abhängig, was wir aber nicht wollen. Somit ständen wir der KI im Weg.

08.05.2018
Antworten