14.05.2018

Künstliche Intelligenz einfach erklärt

Weiterlesen

Foto: Michal Parzuchowski/Unsplash

Paul Hofmann
Paul Hofmann Editor, Udacity Europe

Foto: Michal Parzuchowski/Unsplash

Je reger die Diskussion um einen Gegenstand, desto besser lässt sich beobachten, wie der Gegenstand selbst unschärfer wird.

Seit dem Turing-Test von 1950 diskutieren wir Möglichkeiten, Einsatz und Gefahren sogenannter künstlicher Intelligenzen (KI). Klare Definitionen sind bis heute umstritten. Schon allein, weil der Begriff "Intelligenz" selbst nicht ganz klar zu definieren ist. Die menschliche Intelligenz und das menschliche Gehirn werfen nach wie vor neue Fragen auf.


Das, was bislang unter dem Begriff KI gefasst wird, meint deshalb Computersysteme, die menschliche Intelligenz nachahmen. So übernehmen KI bis heute ausschließlich Aufgaben, die vormals als klassisch menschliche Aufgabenbereiche erachtet wurden, etwa visuelle Wahrnehmung (>>Computer Vision<<), Spracherkennung, Entscheidungsfindung oder Sprachübersetzung.

Intelligente Systeme? "Kunstwerke der Faulheit!"

Auf Grundlage gegebener oder erlernter Muster versucht KI-Technologie in jedem dieser Bereiche, konkret beschriebene Probleme zu lösen oder bei der Lösung zu unterstützen. Die Probleme werden in kleine, mathematisch lösbare Schritte heruntergebrochen.

Der Mathematiker Sebastian Stiller nennt Algorithmen unter anderem "Kunstwerke der Faulheit". Er hält KI einfach für einen schlichtweg anmaßenden Begriff für eine bestimmte Art von Algorithmen.

Finde dein KI-Programm Udacitys School of AI Überblick

Angesichts des begrenzten Umfangs der Probleme pro Lösungsalgorithmus sind KI praktisch immer noch Fachidioten. Systeme, die für einzelne, hochspezifische Fragestellungen entwickelt wurden. Von einer tatsächlich intelligenten Maschine würde man eher sprechen, wenn mehrere dieser Problemlösungsfähigkeiten in Verknüpfung zusammenkommen (wie etwa in einem Smartphone).

Die ideale KI gibt es bis heute nicht

Die ideale KI hingegen gibt es bis dato nicht. Ein solches System müsste in der Lage sein, seine Umwelt selbstständig zu erfassen, auf diese zu reagieren und ihren Fortbestand zu sichern. Denkt man allein an Kategorien wie Emotion, Intuition oder Bewusstsein, wird klar, dass sich die Denkweise einer solchen KI vermutlich immer stark von der eines Menschen unterscheiden wird.


Trotzdem sind KI-Systeme in ihrer Anwendung und Weiterentwicklung nicht grundsätzlich starr. Sie können ihre Fähigkeiten durch Lernprozesse (in neuronalen Netzen) erweitern. Solche Systeme arbeiten grundsätzlich anders als herkömmliche Software, weil sie zwar binär prozessieren, ihre Resultate aber weit über "ja" und "nein" hinausgehen: Anhand einer Kette von Inputvariablen und Wahrscheinlichkeiten können sie selbst Entscheidungen treffen.


Weiterlesen

📌 Vorheriger Buchstabe: C wie Computer Vision

📌 Nächster Buchstabe: E wie Ethik. Wann nehmen wir Opfer in Kauf, um Leben zu retten?

📌 Unser Einmaleins der künstlichen Intelligenz

📌 Aus dem US-Blog: Answers to some of the most commonly asked questions about AI

📌 Der KI-Newsletter von Mat Leonard, Udacitys Kursleiter für KI-Programme This week in AI


Anmerkungen? Ihr wollt selbst einen Post schreiben? Euch fehlt ein Thema? Schreibt uns!

About the author
Paul Hofmann
Paul Hofmann Editor, Udacity Europe

Paul heuerte bei Udacity an, weil hier Wesentliches zusammenkommt: Menschen, Neugier, Ideen, Fragen. An guten Tagen schreibt er fettfrei, die Komplexität der Dinge anerkennend und ohne Emojis.