Künstliche Intelligenz: Definition, Erklärung und Beispiele

In diesem Betrag lernst Du die Grundlagen der künstlichen Intelligenz kennen. Dabei schauen wir uns Beispiele aus dem Alltag und aus Unternehmen an und lernen, wie KI eigentlich funktioniert.

Inhalt:

- Wieso künstliche Intelligenz lernen?
- Beispiele: Wie nutzen Apple, Google und Amazon KI?
- Definition der künstlichen Intelligenz: Was ist KI
- Schwache vs. starke KI (Aka: "Wie intelligent ist sie wirklich?")
- Wie kann man künstliche Intelligenz nachweisen? Turing Test!
- Wie funktioniert künstliche Intelligenz?


Wieso künstliche Intelligenz lernen?

Kaum ein Tag vergeht ohne irgendeine bahnbrechende Schlagzeile, in der es um Fortschritte in der künstlichen Intelligenz geht.

KI als Allheilmittel für die Probleme der Welt, KI als große Chance, KI als große Gefahr.

Auch in der Wirtschaft spielt künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle.

Die wertvollsten Unternehmen des Jahres 2018 waren Apple, Alphabet (Google) und Amazon. Was diese drei Unternehmen verbindet? Das schauen wir jetzt nach.

 


Beispiele: Wie nutzen Apple, Google und Amazon KI?

Apple, indem es mit Core ML 2.0 Programmierern viel einfacher macht, künstliche Intelligenz in Apps zu integrieren.

Was CoreML ist? Einfach erklärt: Mit CoreML können Apps spezielle Berechnungen für KI direkt am IPhone oder IPad ausführen.

Früher hat man dafür Server benötigt, das war aus Sicht des Datenschutzes bedenklich

 

Alphabet (Google), indem.. es in nahezu jedem Produkt intelligente Algorithmen benutzt: Google Translate wird mit jeder Übersetzung besser.

Google nutzt KI bei der Auswertung von Streetmaps-Daten und trainiert mit jedem erkannten Objekt seine Algorithmen. Die Liste könnte man endlos weiterführen.

Google ist derzeit ganz klar ein großer Vorreiter im KI Markt.

Außerdem besitzt Google einige innovative Unternehmen, die künstliche Intelligenz entwickeln. Am bekanntesten: DeepMind. Laut Insidern hat Google dafür etwa 500 Millionen Dollar gezahlt.

 

Amazon, indem es lernt, welche Produkte uns interessieren oder interessieren könnten.

Es werden diejenigen Produkte vorgeschlagen, die am billigsten sind. Die am schnellsten da sind. Die am wahrscheinlichsten zu uns passen.

Dazu wird mithilfe von Machine Learning (mehr dazu später) unser Such- und Kaufverhalten genau analysiert. Amazons Lagerzentren passen sich an Kaufprognosen an, auch die Sprachsteuerung Alexa nutzt KI.

In Zukunft soll Alexa sogar unsere Gedanken lesen können. Eine interessante Entwicklung.

.. Grund genug, um sich einen warmen Tee zuzubereiten und etwas über KI zu lernen!

Künstliche Intelligenz ist wichtig: Sie ist fester Teil unseres Alltags und ein enormer Wettbewerbsvorteil für Unternehmen.


Definition der künstlichen Intelligenz: Was ist KI?

Bevor wir versuchen, der künstlichen Intelligenz eine Definition zu geben, beginnen wir mit dem Begriff "Intelligenz": Was ist Intelligenz?

Für Intelligenz gibt es keine Definition, die allgemeingültig ist. Ein Ansatz ist, Intelligenz als Fähigkeit zum Problemlösen zu sehen. Dazu passt die Theorie der multiplen Intelligenzen von Howard Gardener, einem US-amerikanischen Psychologen.

Diese besagt, dass es sieben Arten von Intelligenz gibt. Jeder Mensch hat eine Mischung der folgenden sieben Intelligenzarten

  • Sprachliche Intelligenz
  • Musikalische Intelligenz
  • Logisch-mathematische Intelligenz
  • Räumliche Intelligenz
  • Körperlich-kinästhetische Intelligenz (Körperwahrnehmung)
  • Intrapersonale Intelligenz (Selbstwahrnehmung)
  • Interpersonale Intelligenz (Einfühlungsvermögen)

Und wenn wir ehrlich sind, stimmt diese Theorie mit unseren Erfahrungen ein: Es gibt Menschen, die kinderleicht Matheaufgaben lösen und andere, die wie von Zauberhand phantastische Gedichte schreiben.

 

Nachdem wir die Definition von Intelligenz kennengelernt haben, versuchen wir der künstlichen Intelligenz (englisch: artificial intelligence/AI) eine Definition zu geben.

Das ist nicht leicht, denn es gibt viele Definitionen. Schauen wir uns drei an:

Gabler Wirtschaftslexikon: KI beschäftigt sich mit "Erforschung „intelligenten” Problemlösungsverhaltens sowie die Erstellung „intelligenter” Computersysteme.

Wikipedia (der Vollständigkeit halber): Gebiet der Informatik, das sich mit Automatisierung von intelligentem Verhalten und maschinellem Lernen beschäftigt

Stuart J. Russell & Peter Norvig: Artificial Intelligence, A modern Approach, Third Edition, S. 2: Unterteilung der KI in menschliches Denken, menschliches Handeln, rationales Denken und rationales Handeln

Meine "persönliche Definition": Künstliche Intelligenz beschäftigt sich mit der Frage, wie Computer intelligent denken und handeln können, um selbstständig Probleme zu lösen. 


Schwache vs. starke KI (Aka: "Wie intelligent ist sie wirklich?")

Ich weiß, dieses Thema ist etwas abstrakter. Aber: Jetzt wird es besonders spannend! Wenn Du bei KI an hyperintelligente Roboter denkst, die die Welt erobern, dann wirst du staunen:

Man kann künstliche Intelligenz in drei "Entwicklungsstufen" einteilen, mit jeder nimmt die erreichbare Intelligenz zu.


Schwache künstliche Intelligenz (weak AI/narrow AI):

Diese Form der KI ist auf einzelne Aufgaben sehr gut spezialisiert.

Eine Schwache KI kann z.B. phantastisch Schach spielen, hat aber keine Ahnung vom Fahrradfahren.

Außerdem hat schwache KI kein Bewusstsein und eine sehr beschränkte Intelligenz. Weitere Beispiele sind Chatbots, Spracherkennungssoftware, ...

-> Wenn wir heutzutage von KI sprechen, dann von schwacher KI mit sehr begrenzter Intelligenz!

 

Starke künstliche Intelligenz (strong AI/full AI/AGI): 

Diese Art ist im Englischen als "artificial general intelligence" bekannt, was sich ungefähr als "allgemeine künstliche Intelligenz" übersetzen lässt.

Der Unterschied zur schwachen KI ist, dass eine starke KI alle Aufgaben lösen kann, die auch der Mensch kann.

Eine starke KI besitzt also eine allgemeine Intelligenz und kann verschiedenste Aufgaben auf menschlichem Niveau lösen.

Man kann sich starke KI als eine Art Generalintelligenz vorstellen.

 

Künstliche Superintelligenz (ASI):

Im Englischen als "artificial superintelligence", ich benutze hier die Abkürzung ASI.

Die ASI ist intelligenter als die starke KI und somit auch intelligenter als jeder Mensch

.

Wie intelligent eine ASI werden kann? Fast unbegrenzt intelligent: so intelligent, wie es innerhalb der physikalischen Gesetze möglich ist (mehr dazu vielleicht in einem anderen Beitrag).

Eine ASI kann 2x, 5x oder eine Trillion Mal intelligent als der Mensch sein. Eine Vorstellung, die unsere Vorstellung sprengt.

 

Über starke KI und künstliche Superintelligenz wird viel spekuliert: Werden Sie Bewusstsein erlangen? Werden sie Gefühle besitzen? Unklar.

 

Fast alle führenden KI-Forscher sind sich sicher, dass starke KI und künstliche Intelligenz kommen werden. Im Mittel wurden dabei für die starke KI (2.) das Jahr 2040 und für die künstliche Superintellligenz das Jahr 2060 genannt. Künstliche Intelligenz als Chance oder Gefahr?

Die überwiegende Meinung der befragten KI-Forscher ist, dass die Folgen einer starken KI für die Menschheit gut oder sehr gut sein werden.

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz: Die KI steht ganz am Anfang einer möglichen Entwicklung zur Superintelligenz

 

 


Wie kann man künstliche Intelligenz nachweisen? Turing Test!

Ein Ansatz, um künstliche Intelligenz nachzuweisen, ist der 1950 von Alan Turing entworfene Turing Test. Eine Erklärung und Definition:

Der Turing-Test besteht aus einem menschlichen Fragesteller sowie zwei Gesprächspartnern, einem Menschen und einer Maschine.

Während des Tests stellt der Fragesteller beiden Interviewpartnern über Tastatur und Bildschirm Fragen. Sehen oder hören kann er die Gesprächspartner nicht.

Wenn der Fragesteller nicht mehr eindeutig sagen kann, ob die Antwort von Mensch oder Maschine kommt, so gilt der Test als bestanden.

 

Ein aktuelles Beispiel für einen durchgeführten Turing-Test: Google hat im Mai 2018 Duplex vorgestellt, einen digitalen Assistenten (KI), der für reale Gespräche trainiert wurde.

Die KI hat u.a. bei einem Restaurant angerufen und einen Termin vereinbart. Das besondere an der KI ist, dass sie wie ein menschlicher Anrufer klingen sollte.

Dazu wurden beispielsweise Laute wie "aha" und "hmm" in die Antworten eingebaut.

 

Am Test gibt es viele Kritikpunkte: Zum Einen ist der Test anfällig für Manipulation des Fragestellers, wie das Beispiel Eugene Goostman beweist.

Zudem orientiert sich der Test an menschlicher Intelligenz. Das ist jedoch problematisch, denn Intelligenz ist nicht an menschliche Fähigkeiten gebunden.

Der Turing Test als Intelligenznachweis: Umstritten, aber weiterhin genutzt

 


Wie funktioniert künstliche Intelligenz?

Dazu schauen wir uns einige Bereiche der KI an, denn jeder Teilbereich hat eigene Aufgaben und Fähigkeiten:

 

Maschinelles Lernen (englisch: machine learning):

Intelligente Algorithmen suchen Muster bzw. Strukturen in Daten. Hierzu kommen u.a. statistische Verfahren zum Einsatz.

Diese Muster werden gelernt und sind Grundlage für neue Entscheidungen in der Zukunft.

Maschinelles Lernen unterteilt man je nach dem, wie diese Muster gelernt werden, in überwachtes Lernen (supervised learning), unüberwachtes Lernen (unsupervised learning) und bestärkendes Lernen (reinforcement learning).

 

Auch künstliche neuronale Netze, die an biologischen Informationsverarbeitungssystemen orientiert sind, gehören zum maschinellen Lernen.

Im Deep Learning werden diese künstlichen neuronalen Netze optimiert und leistungsfähiger.

Beispiele für Maschinelles Lernen: Ein Algorithmus analysiert zehntausende Tomographen-Aufnahmen von Tumoren. Es lernt, in neuen Aufnahmen selbstständig neue Tumore zu erkennen (KI in der Medizin).

Zudem können auf Grundlage bestimmter Daten Vorhersagen für die Zukunft getroffen werden oder neue Strategien für Probleme entwickelt werden. Ebenfalls ist maschinelles Lernen Grundlage für Data Science.

 

NLP und Spracherkennung (englisch: natural language processing):

Ziel ist es, dass Maschinen natürliche, also von Menschen gesprochene Sprache verstehen. Dazu kommen Methoden aus dem maschinellen Lernen zum Einsatz.

NLP ist fest in unserem Alltag verankert: Wenn wir mit Siri, Alexa oder irgendeinem anderen intelligenten Assistenten kommunizieren, dann kommen uns die Erkenntnisse der NLP-Forschung zu Gute.

 

Künstlich intelligente Roboter (englisch: Artificially intelligent robotics):

Roboter, die Methoden aus der künstlichen Intelligenz nutzen.

Beispiel: Ein intelligenter Roboterarm mit Kamera soll prüfen, welche Art von Gegenstand auf dem Tisch liegt. Dazu muss der Gegenstand analysiert werden.

 

Computer Vision:

Maschinen können durch KI-Algorithmen "sehen" und beispielsweise Objekte erkennen.

Verwechslungsgefahr: Künstliche Intelligenz ist nicht das gleiche wie maschinelles Lernen!

 


Was hälst Du von KI? Chance oder Gefahr?

Teile den Beitrag mit Deinen Freunden, damit sie up to date sind!

5 Gedanken zu „Künstliche Intelligenz: Definition, Erklärung und Beispiele

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.

Verwandte Beiträge

Beginne damit, deinen Suchbegriff oben einzugeben und drücke Enter für die Suche. Drücke ESC, um abzubrechen.

Zurück nach oben