Künstliche Intelligenz – künstlich oder intelligent?

Leben wir schon mit Künstlicher Intelligenz (KI)? Das heißt menschliche kognitive Fähigkeiten künstlich programmiert? Wird der Computer immer mehr zu einem zuverlässigen Unterstützer? Ist KI in Zukunft unsere Chauffeurin, Lehrerin oder Ärztin? Spuckt der Computer bald eine verlässliche medizinische Diagnose aus? Wird das Smartphone immer schlauer? Brauchen wir bald nicht mehr zu lernen, denn wir vertrauen auf die simultane Übersetzung während wir in unserer Muttersprache sprechen?

Bevor wir einen Blick in die Zukunft wagen, sollten wir erst einmal begreifen, wann wir von Künstlicher Intelligenz reden und wie Maschine Learning – ein Bereich innerhalb des KI Feldes funktioniert. Wir befinden uns im Jahre 2030, so lange wird es mindestens noch dauern bis wir den Einsatz von KI in unserem Alltag wahrnehmen. Genau wie jeden Morgen gehen wir zu unserem Auto, steigen ein, drücken einen Knopf, geben per Spracheingabe das Ziel ein und den Rest erledigt die automatische Steuerung. Das Auto lenkt uns durch den morgendlichen Berufsverkehr. Wir steigen aus und auf dem Smartphone erscheint unser Schreibtisch der an diesem Tag für uns reserviert ist. Die Termine und auch die dazugehörigen To do’s werden auf dem Bildschirm angezeigt und mit Sprachnachrichten kombiniert. Eine Telefonkonferenz auf Chinesisch oder Englisch ist kein Problem mehr, denn ich spreche Deutsch und der Computer übersetzt simultan. Mein Biorhythmus wird von meinem Smartphone überwacht. Über den Müll vor unserer Haustür und in den Straßen brauchen wir uns nicht mehr aufzuregen, denn es gibt keinen. Die Stadtwerke fahren nicht ihre üblichen Runden, sondern reinigen dort wo es notwendig ist. Auch leere LKWs auf den Straßen gehören der Vergangenheit an. Auf dem Smartphone werden aktuell die optimalen Logistikrouten und Kunden, die gerade nach Transportmöglichkeiten in ihrer Nähe suchen, angezeigt.

Aber was ist genau KI?

Laut Professor Dr. Jürgen Schmidhuber, Papst der neuronalen Netzwerke, bezieht sich im weitesten Sinne KI auf Maschinen, die für sich selbst lernen, denken und handeln können. Sie können ihre eigenen Entscheidungen treffen, wenn sie mit neuen Situationen konfrontiert werden, so wie es Menschen und Tiere können. Der Computer ist in der Lage, nachdem er zuvor programmiert wurde, kognitive Fähigkeiten des Menschen widerzuspiegeln. Seine Algorithmen lernen von den eingegebenen Daten.

Allerdings weist er auch daraufhin, dass die überwiegende Mehrheit der KI-Fortschritte und -Anwendungen, von denen wir hören, sich auf eine Kategorie von Algorithmen beziehen, die als Maschine Learning bekannt sind. Diese Algorithmen verwenden Statistiken, um Muster in großen Datenmengen zu finden. Wenn ich z.B. auf Google nach einem Tennisschläger suche kombiniert Google, dass ich dazu vielleicht auch noch ein Outfit brauche und schlägt es mir vor. Oder recherchiere ich nach einem Buch bekomme ich auch Titel angezeigt, die andere Leser mit ähnlichem Profil bestellt haben.

Prof. Schmidhuber hat unter seiner Leitung das „Deep Learning Neural Networks“ entwickelt, ein großer Fortschritt im Bereich des maschinellen Lernens. Es wird von den fünf führenden Digital-Unternehmen der Welt eingesetzt – von Apple, Microsoft, Amazon, Facebook und Alphabet – und ist auf über 3 Milliarden Smartphones zu finden.

Durch die Entwicklung der „Long Short-Term Memory“-Technologie (LSTM) gab es große Fortschritte in der Spracherkennung und Übersetzung. Hier ist es wichtig, nicht nur den einzelnen Satz zu betrachten, sondern auch seine „Vorgeschichte“. LSTM gibt dem neuronalen Netzwerk hierzu eine Art Erinnerung an frühere Erfahrungen. Die flotten Antworten von Alexa, dem sprachgesteuerten Assistenten von Amazon, basieren beispielsweise auf LSTM. Für das Training von neuronalen Netzwerken ist eine enorme Rechenkapazität notwendig, die sich in den letzten Jahren vervielfacht hat. Je besser und schneller ein Computer ist, desto mehr Daten kann er gleichzeitig ab- und vergleichen und so ein vollständiges Bild erstellen.

Jede Frage an Alexa wandert in die Cloud, da nur dort die Rechenkapazitäten vorhanden sind, die das neuronale Netzwerk für die Antwort benötigt. Mit optimierten Algorithmen wird unser Smartphone in der Lage sein, selber auf Fragen zu antworten und unsere Daten nicht mehr an die Cloud schicken – ein großer Schritt für den Datenschutz.

Wie kann ich erkennen, ob wir es mit KI zu tun haben?

Folgende Kriterien sollten erfüllt sein:

Es handelt sich dabei um ein digitales System.
Das System nutzt Algorithmen. Ziel ist es, diese von der KI selbst zu entwickeln und nicht nur zu verbessern.
Das System lernt auf Basis von bestehenden Daten und / oder generiert selbständig neue Daten, um daraus zu lernen. Beim Schachspiel lernt der Computer aus den Partien oder in der Diagnostik anhand der Auswertung der MRTs. Das System kann z.B. in der Spracherkennung auch ohne Datenbestand lernen, weil es die Daten selbst generiert und interpretiert.
Das System lernt, die Bedeutung von Daten zu verstehen.
Verschiedene KI Systeme können sich vernetzen, um gerade in der Diagnostik voneinander zu profitieren bzw. zu lernen.

Wie funktioniert KI?

Lernt die Maschine, weil sie zuvor mit einer Menge an Daten gefüttert wurde?

Genau wie ein Baby stellt die Maschine durch die Daten, die reinströmen, Verbindungen her. Und indem es diese ausprobiert bzw. dadurch lernt werden die Verbindungen stärker – (passiv: Mustererkennung). Es geht dabei um Lernen aus Erfahrung – (Versuch +Irrtum). Antje Leminsky, von der Grenke AG spricht von der „Hands-On-KI“: Dazu gehören regelbasierte Systeme mit einer Datenbank, einer Menge Regeln und einem Kontrollsystem (z.B. Produktkonfiguration beim Auto). So verstehen die sprachgesteuerten Systeme z.B. Alexa von Google, meine Sprache durch ummünzen der Signale in Texte. Zu Beginn ist das System dumm. Es lernt im Laufe der Zeit aus den verschiedenen Trainingsbeispielen. Ziel und Wunsch ist ein sich selbstveränderndes System, das mit jeder Generation eine Verbesserung erreicht (Seed AI). Dafür muss es den Anwendungszweck und die Gestaltung des eigenen Programmcodes verstehen, um eine weitere Generation mit verbesserter Intelligenz erstellen zu können.

Mein Fazit:

Das selbstfahrende Auto ist Zukunftsmusik. Aber wir können heute schon KI effizient einsetzen und zum Beispiel etwas für den Klimaschutz tun, indem wir alle Informationen aus der Natur sammeln und entsprechende Handlungsalternativen entwickeln. Wissenschaftler haben bereits unterschiedliche Handlungsfelder genannt, in denen KI zur Rettung des Weltklimas beitragen kann. Dazu gehören unter anderem die ökologische Optimierung von Prozessen in Bereichen wie: Energie, Transport, Landwirtschaft und Industrieproduktion.

Auch Herr Min von Alibaba ist überzeugt, dass wir in Zukunft nicht nur von KI sprechen, wenn es um die Spracherkennung bzw. Gesichtserkennung geht, sondern z.B. auch Algorithmen in der Verkehrssteuerung eingesetzt werden. Alibaba möchte in Zukunft auch Städte mit Hilfe von künstlicher Intelligenz besser machen. Südlich von Peking entsteht die Stadt Xiong’an. Dafür haben sie die Entwicklungsdaten von dutzenden chinesischen Großstädten analysiert, vom Straßenverkehr über Stromverbrauch bis hin zu Luftverschmutzung. Daraus wurde dann ein optimaler Plan errechnet und eine effiziente Stadt entwickelt.

Dafür sollte aber die Beziehung zwischen Menschen und Maschinen reibungslos verlaufen, denn Menschen kommen aus unterschiedlichen Umgebungen mit einem jeweils anderen Hintergrund und bilden so einen guten Mix für eine übergreifende Zusammenarbeit. Doch dafür muss der Mensch den KI Systemen auch vertrauen und ihre Entscheidungen nachvollziehen können. Eine erklärbare KI ist die Voraussetzung für den selbstbestimmten Einsatz. Der Mensch hat der Maschine eines voraus: Er ist in der Lage einen Dialog zu führen und emotional zu reagieren.

Insgesamt geht es darum die Welt besser zu vernetzen und nachhaltiger zu gestalten. Wir brauchen mehr Mut für den Einsatz von KI, um im internationalen Wettbewerb bestehen zu können.

Wir müssen voran gehen, die Welt wartet nicht auf uns.