Künstliche Intelligenz

In der heutigen, schnelllebigen Welt spielt Künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle und beeinflusst viele Bereiche unseres täglichen Lebens. Wenn du TikTok oder Instagram nutzt, eine Alexa zu Hause hast, oder durch Netflix auf eine neue Lieblingsserie gestoßen bist, dann war da KI mit im Spiel. In letzter Zeit hört man viel davon – besonders ChatGPT oder Midjourney haben Schlagzeilen gemacht. Aber was ist KI eigentlich und wie funktioniert sie? Damit beschäftigen wir uns heute.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Es existieren viele Definitionen von Künstlicher Intelligenz. John McCarthy, Erfinder der Programmiersprache LISP und bekannt als „Vater der KI“, sah Künstliche Intelligenz als „die Wissenschaft und Technik, intelligente Maschinen zu schaffen, insbesondere intelligente Computerprogramme“. Marvin Minsky, einer weiterer Wegbereiter der KI-Forschung, definierte KI als die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Elaine Rich, eine KI-Expertin, beschrieb KI als den Versuch, Computer dazu zu bringen, Aufgaben auszuführen, die, wenn sie von Menschen erledigt werden, Intelligenz erfordern würden. Die symbolische Schule betrachtet KI als die Verarbeitung von Symbolen, wobei die grundlegendsten Symbole physischen Objekten entsprechen. Der Turing-Test beschreibt KI als die Fähigkeit von Maschinen, mittels elektronischer Ausgabegeräte mit Menschen zu kommunizieren, ohne dabei zu verraten, dass sie keine Menschen sind.

Es gibt es zwar viele unterschiedliche Beschreibungen von Künstlicher Intelligenz, doch eine Gemeinsamkeit ist der Fokus auf Theorien, Methoden, Technologien und Anwendungen, die darauf abzielen, menschliche Intelligenz zu imitieren. Nun entsteht natürlich eine weitere Herausforderung: Was ist menschliche Intelligenz überhaupt? Auch hier gibt es viele Ansätze und die Debatte ist groß – und deshalb gehe ich da jetzt nicht weiter drauf ein. Auf jeden Fall hat sich über die Zeit einiges in der KI-Forschung getan, sodass viele die aktuellen Entwicklungen so disruptiv ansehen wie es damals die Dampfmaschine oder Elektrizität war.

Schwache vs. starke Künstliche Intelligenz

In der Künstlichen Intelligenz kann man zwischen schwacher und starker KI unterscheiden. Schwache KI bezieht sich auf Systeme, die für spezifische Aufgaben entwickelt wurden und in diesen Bereichen menschenähnliche Leistungen erbringen können. Beispiele hierfür sind Sprachassistenten wie Siri und Alexa oder Schachcomputer wie Deep Blue. Schwache KI-Systeme sind in der Regel auf ihr jeweiliges Fachgebiet beschränkt und können nicht auf andere Aufgaben oder Probleme angewendet werden.

Starke KI hingegen bezieht sich auf Systeme, die in der Lage sind, menschenähnliche Intelligenz in einem breiten Spektrum von Aufgaben und Problemen zu demonstrieren, ohne auf ein bestimmtes Fachgebiet beschränkt zu sein. Diese Art von KI würde in der Lage sein, unabhängig zu denken, Probleme in unterschiedlichen Bereichen zu lösen und menschenähnliche Kreativität und Anpassungsfähigkeit zu zeigen. Bislang existiert keine starke KI, aber viele Forscher arbeiten daran, diese Vision der Künstlichen Intelligenz zu verwirklichen.

Künstliche Intelligenz im Alltag

Sprachassistenten und Chatbots

Eine der bekanntesten Anwendungen von Künstlicher Intelligenz sind Sprachassistenten wie Alexa, Siri und Google Assistant. Diese Produkte können gesprochene Sprache verstehen und darauf angemessen reagieren. So fragst du zum Beispiel: „Hey Siri, kannst du mir sagen, wie das Wetter morgen wird?“ Und Siri wird eine Wettervorhersage für den entsprechenden Standort heraussuchen. Mittlerweile gibt es fortgeschrittenere Chatbots wie ChatGPT, ein großes Sprachmodell, das komplexe Fragen beantworten kann und mit dem Nutzer in natürlicher Sprache interagiert. ChatGPT macht aktuell viele Schlagzeilen, denn es kann menschenähnliche Konversationen führen, komplexere Probleme lösen, oder kreative Gedichte schreiben.

Empfehlungssysteme

Empfehlungssysteme sind ein Klassiker für Künstliche Intelligenz – vermutlich nutzen wir sie täglich, z.B. auf Online-Shopping-Plattformen, in sozialen Medien oder bei Streaming-Diensten wie Netflix. Im Gegensatz zu den Chatbots ist vielen gar nicht bewusst, was für beeindruckende Algorithmen hier am Werk sind. Denn mithilfe von KI analysieren die genannten Systeme das Verhalten und die Vorlieben der Benutzer, um personalisierte Empfehlungen für Produkte, Filme oder potenzielle Kontakte zu geben.

Bild- und Spracherkennung

Auch KI-gestützte Bild- und Spracherkennung hat enorme Fortschritte in den letzten Jahren gemacht. Gesichtserkennung wird beispielsweise in Smartphones für die biometrische Authentifizierung eingesetzt, während KI-Systeme wie Google Lens Objekte und Text in Bildern erkennen und interpretieren können. Wer eine moderne Kamera hat, nutzt wahrscheinlich den Autofokus, der automatisch auf das Gesicht oder sogar auf ein Auge der fotografierten Person fokussiert. So wird das Bild an der richtigen Stelle scharf und es können z.B. tolle Portraitfotos geschossen werden.

Robotik

In der Robotik wird KI mehr und mehr genutzt. Kennst du die beeindruckenden Videos von den Boston Dynamics-Robotern? Boston Dynamics‘ Spot zum Beispiel kann sich autonom in unebenen Umgebungen bewegen und Aufgaben wie Inspektion, Transport oder Rettungseinsätze übernehmen. KI-gestützte Robotik findet aber auch Anwendung in Haushaltsrobotern, die selbstständig den Boden reinigen oder andere alltägliche Aufgaben erledigen.

KI-Technologien

Schauen wir uns nun ein paar Ansätze für Künstliche Intelligenz an.

Expertensysteme

Expertensysteme sind heutzutage wenig im Einsatz. Sie sind eine frühere Generation von KI-Anwendungen, die menschenähnliche Expertise in bestimmten Fachgebieten replizieren. Sie basieren auf einer Kombination von Datenbanken, die Wissen und Regeln über ein bestimmtes Thema enthalten, sowie Inferenzmaschinen, die diese Daten nutzen, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Probleme zu lösen. Man hat Expertensysteme in Bereichen wie Medizin, Recht und technischer Support eingesetzt, aber diese Systeme haben in den letzten Jahren an Bedeutung verloren, da fortschrittlichere KI-Technologien immer leistungsfähiger wurden.

Maschinelles Lernen

Aktueller und absolut grundlegend ist das Maschinelle Lernen; es ist einer der wichtigsten Ansätze in der Künstlichen Intelligenz. Maschinelles Lernen ermöglicht Computern, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Es verwendet dabei Algorithmen, die auf statistischen Methoden basieren. So können wir Modelle „trainieren“, um damit Prognosen zu erstellen oder bestimmte Daten zu klassifizieren. Maschinelles Lernen ist der Kern vieler KI-Anwendungen wie Sprach- und Bilderkennung, Empfehlungssysteme und autonomes Fahren. Übrigens: Der Begriff klingt vielleicht sehr exotisch, doch auch bekannte (und lange existierende) statistische Verfahren wie die lineare oder logistische Regression fallen unter Maschinelles Lernen.

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind eine Unterklasse von maschinellen Lernmodellen, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Neuronen, die meist in mehrere Schichten angeordnet sind und Informationen verarbeiten können. Neuronale Netze sind besonders effektiv bei der Lösung komplexer Probleme, wie sie in der Bild- und Spracherkennung auftreten. Eines der ersten wegweisenden neuronalen Netze war das einlagige Perzeptron („single-layer perceptron“), das durch den Psychologen Frank Rosenblatt 1957 erfunden wurde. Mit diesem Modell lassen sich einfache binäre Klassifizierungen durchführen. Es folgten weitere Modelle wie z.B. das mehrschichtige Perzeptron („multi-layer perceptron“), das die Fähigkeit besitzt, nichtlineare Beziehungen zwischen Eingabe- und Ausgabedaten zu modellieren.

Deep Learning

Deep Learning ist die Weiterentwicklung neuronaler Netze und konzentriert sich auf den Einsatz von tiefen neuronalen Netzen mit vielen Schichten, um noch leistungsfähigere Modelle zu erstellen. Durch die Verwendung dieser tieferen Strukturen können Deep Learning-Modelle komplexe und abstrakte Muster in großen Datenmengen erkennen und damit eine bessere Leistung bei anspruchsvollen Aufgaben erzielen. Außerdem gibt es mittlerweile verschiedene Deep Learning-Modelle, die für spezifische Szenarien oder Daten entwickelt wurden. So gibt es Convolutional Neural Networks, die besonders gut für Bilderkennung und -verarbeitung geeignet sind, oder Recurrent Neural Networks, die sich durch ihre Fähigkeit, zeitliche Abhängigkeiten und Sequenzen zu verarbeiten, besonders für Spracherkennung und Textanalyse eignen. Mit der Weiterentwicklung von Deep Learning und den wachsenden Rechenkapazitäten kommt es immer wieder zu neuen Durchbrüchen und Innovationen.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist inzwischen tief in unserem Alltag verwurzelt und beeinflusst zahlreiche Bereiche unseres Lebens. Von Sprachassistenten und Chatbots über Empfehlungssysteme bis hin zur Bild- und Spracherkennung sowie Robotik – KI hat weitreichende Anwendungsmöglichkeiten und hat in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte erzielt. KI wird zukünftig eine noch größere Rolle in der Wirtschaft spielen, da sie Arbeitsabläufe optimiert, neue Geschäftsmodelle ermöglicht und zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen beiträgt. In Industrie 4.0 und 5.0 ist KI ein entscheidender Faktor und kann neben Prozessoptimierung auch für Innovationsfragen oder Entscheidungsfindung eingesetzt werden.

Allerdings gibt es noch viele offene Fragen und Herausforderungen: So sollten ethische Aspekte der KI-Nutzung, wie der Umgang mit Privatsphäre und Diskriminierung, gründlich adressiert werden. Auch müssen wir uns als Gesellschaft auf die Veränderungen vorbereiten, die durch KI in Bezug auf Arbeitsplätze und Bildung entstehen können. Künstliche Intelligenz bietet somit Chancen und Risiken, ist definitiv disruptiv und es bleibt spannend, den Veränderungsprozess zu beobachten und mit zu beeinflussen.