Technologien der Zukunft: Künstliche Intelligenz

Dieser Tage ist die künstliche Intelligenz (KI/AI) ist in aller Munde. Die einen beschwören das Ende der (menschlichen) Arbeit, die anderen haben Angst davor, dass Skynet bald zur neuen Wirklichkeit wird und manche sind der Überzeugung, dass die KI in naher Zukunft nahezu alle Probleme der Menschheit lösen wird.

Gleich vorweg kann man sagen, dass all diese Szenarien höchst unwahrscheinlich sind. Es gibt wenige Technologien, die so sehr gehypt wurden, wie die künstliche Intelligenz und die Bilder in unseren Köpfen sind dementsprechend in vielen Fällen sehr weit weg von dem, wie die aktuelle Realität aussieht.

Nichtsdestrotz gibt es auch nur wenige Technologien, die unser aller Leben so fundamental beeinflussen, wie es KI-Systeme bereits heute tun. Das Potenzial, sowohl im Guten als auch im Schlechten, ist wahnsinnig groß und die Entwicklung geht in einem rasenden Tempo voran. Sie kann nur schlichtweg nicht mit den in den Köpfen, Filmen und Büchern gezeichneten Bildern mithalten.

KI: Worum geht es?

Es ist vollkommen unmöglich, die technologische und soziale Komplexität dieser Technologie in einem kurzen Artikel abzubilden. Ganz grundsätzlich sollten wir aber zumindest ein grobes Verständnis von drei zentralen Begriffen haben: Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence), Maschinelles Lernen (Maschine Learning) und Deep Learning.

Die sagenumwobene künstliche Intelligenz beschreibt alle Systeme (maschineller Natur), die eine gewisse Form der „Intelligenz“ aufweisen. Solche Systeme können, ähnlich wie Menschen, Probleme lösen, die ein gewisses Lernen und Verstehen erfordern. Ganz grob wird hier zwischen starker und schwacher künstlicher Intelligenz unterschieden. Während eine starke KI eine allgemeine Intelligenz besitzt und quasi „alle“ Probleme lösen kann, ist eine schwache KI auf individuelle Problemstellungen und Anwendungsdomänen, zum Beispiel die Spracherkennung, beschränkt.

In der Realität gibt es im Moment sehr viele schwache, aber keine (bekannten) starken künstlichen Intelligenzen.

Eine Unterdisziplin der künstlichen Intelligenz ist das maschinelle Lernen. Das maschinelle Lernen umfasst eine Vielzahl von Methoden und Algorithmen, die Computern erlauben, Informationen aus Daten zu erlernen und basierend auf diesen Entscheidungen zu treffen.

Zwei der häufigsten Aufgaben in diesem Bereich sind Klassifizierungen (Spam oder kein Spam?) und Voraussagen (Wie wird sich der Preis in Zukunft verändern?).

Die Verfahren, die hier eingesetzt werden sind im Grunde verhältnismäßig gut nachzuvollziehen. In den meisten Fällen handelt es sich um mathematisch gut nachvollziehbare Algorithmen.

Unterschieden wird zudem zwischen dem überwachten und dem unüberwachten Lernen. Im ersten Fall bekommt der Computer „Lernmaterial“, also zum Beispiel eine Reihe von Beispielen dafür, wie eine Spam-Nachricht aussehen könnte. Im unüberwachten Fall soll das System ohne menschliches zutun und ohne Material (Trainingsdaten) Informationen auf den Daten ziehen.

Das Deep Learning ist nun eine weitere Unterdisziplin des maschinellen Lernens. Hier wird jedoch versucht, anstelle von relativ traditionellen Algorithmen, die Funktionsweise von menschlichen Gehirnen zu modellieren.

Dafür werden (tiefe) Netzwerke, die aus vielen Ebenen die wiederum aus künstlichen Neuronen bestehen, simuliert. Die Daten fließen dann, ähnlich wie im Gehirn, durch diese Netzwerke. Zwischenzeitlich gibt es wahnsinnig komplexe Netzwerkarchitekturen, die im Stande dazu sind, eigenständig völlig neue Erkenntnisse aus den Daten zu generieren.

Was bringt uns das?

Verschiedene Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz finden schon heute in fast allen Bereichen Anwendung. Wir können im Prinzip zwischen drei Fällen unterscheiden:

  1. Die KI ersetzt einen Menschen und/oder nimmt ihm oder ihr Arbeit an. Ein Beispiel wäre ein selbstfahrendes Auto oder ein Roboter, der den Menschen entlastet.
  2. Die KI tut etwas, das ein Mensch grundsätzlich tun könnte, aber sehr viel schneller und großflächiger. Das wird immer dann spannend, wenn die Datenmengen sehr groß sind. Menschen können natürlich Spam von wichtigen E-Mails unterscheiden, aber es gibt nicht genügend Menschen, um das große Aufkommen an Daten sinnvoll zu bearbeiten.
  3. Die KI tut etwas, dass ein Mensch oder die Menschheit nicht kann. Wir sehen jetzt schon Fälle, zum Beispiel in der Medizin, in denen KIs Muster in Date gefunden haben, die den Wissenschaftlern verborgen geblieben sind.

Kurz gesagt werden wir in Zukunft immer dann auf KI setzen, wenn die Aufgabe entweder zu „langweilig“ oder zu „groß“ (Big Data) ist. Es ist aber natürlich auch sehr wahrscheinlich, dass immer bessere KI Systeme in Zukunft Probleme lösen werden, an die wir heute noch gar nicht denken.

Auf der anderen Seite gibt es viele Kritiker, die besorgt sind, dass KIs eine echte Bedrohung für die Menschheit werden könnten. Hier sind vier der wichtigsten Sorgen und Probleme, die wir im Kopf behalten müssen:

  1. Was passiert, wenn ein „böser“ Mensch als einzige/r oder erste/r Zugriff auf eine extrem mächtige KI hat?
  2. Was passiert, wenn KI-Systeme, die eventuell auch Entscheidungsgewalt haben, die „falschen“ Dinge lernen, die für moralisch inakzeptabel halten?
  3. Was passiert, wenn KI-Systeme die soziale Spaltung ins Extrem treiben, weil diejenigen, die Zugriff auf KI haben einen unwahrscheinlichen Vorteil gegenüber denen haben, die „nur“ Menschen sind?
  4. Was passiert, wenn wir als Menschen nicht mehr nachvollziehen können, welche Entscheidungen eine KI warum für uns getroffen hat?

Um diese Probleme in den Griff zu bekommen müssen wir an verschiedener Stelle Proaktiv sein. Wir müssen sicherstellen, dass wir alle ein grundsätzliches Verständnis für diese Technologien haben. Wir müssen sicherstellen, dass die Forschung und Entwicklung öffentlich vonstattengeht und die Technologie demokratisiert wird. Wir müssen sicherstellen, dass wir moralisch-ethische und juristische Normen entwickeln, die uns als Leitsätze dienen.

Wo stehen wir?

Wie schon oben beschrieben sind wir noch weit weg von einer allgemeinen, starken künstlichen Intelligenz, die dem Menschen gleichkommt. Wir haben aber bereits heute extrem leistungsfähige KI-Systeme, die viele fundamentale Entscheidungen für uns treffen.

Ob wir nun Empfehlungen bei Netflix oder Spotify bekommen, durch Instagram scrollen oder irgendwie Werbung zu Gesicht bekommen – es ist fast immer eine KI im Spiel, die aus unserem Verhalten lernt, was wir als nächstes sehen wollen oder sollen.

Viele Basistechnologien, zum Beispiel aus dem Bereich des maschinellen Lernens, sind zwischenzeitlich so gut erforscht und bearbeitet, dass der Einsatz relativ leicht und kostengünstig vonstattengeht.

Ein spannendes Beispiel ist IBMs Watson, eine KI, die neben vielen anderen Aufgaben, in über 230 Krankenhäusern Ärzte dabei betreut, welche Krebstherapie für welche Patienten am besten geeignet ist.

Ein anderes Beispiel kommt aus der Finanzindustrie. Fast alle großen Banken setzen auf KI-Systeme, um Transaktionen zu überwachen und die Flut an Bankgeschäften im Auge zu behalten. Auf der anderen Seite sitzen Trader, die mit KIs versuchen, am Aktienmarkt Gewinne erzielen zu können.

Die Liste an Beispielen könnte man beliebig weiterführen. Klar ist nur, dass bereits heute in fast allen Produkten, an irgendeiner Stelle, KI zum Einsatz kommt. Wenn wir uns nicht ganz doof anstellen, sollte das in Zukunft auch kein Problem, sondern eher ein Segen werden!