Künstliche Intelligenz auf der Überholspur

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (auch „Artificial Intelligence“) versucht menschliches Denken und Verhalten nachzuahmen. Sie dient als Werkzeug, um komplexe Probleme und Modelle darzustellen sowie zu lösen. „Artificial Intelligence muss dabei nicht unbedingt Intelligenz bedeuten“, so KI-Experte Dr. Jaromir Konecny, der an der SRH Fernhochschule das SPIEGEL-Zertifikat „Künstliche Intelligenz“ leitet. Er verweist dabei mit einem Augenzwinkern auf den österreichischen KI-Experten Robert Trappl: “Die Central Intelligence Agency (CIA) heißt ja auch nicht so, weil die so gescheit sind.”

Viva la revolución!

Heute erleben wir eine explosive Revolution von KI, vor allem in ihrem Teilgebiet „Deep Learning“ (tief lernende neuronale Netze): Hier gibt es jeden Tag neue Errungenschaften. Außerdem zeigt sich eine nie dagewesene Begeisterung für diese neue Technologie – vor allem bei jungen Menschen: Junge Frauen und Männer auf der ganzen Welt veröffentlichen täglich Blogbeiträge über KI und Data Science.

Beispiele für die Anwendung künstlicher Intelligenz findet man nicht nur in der Forschung oder der Industrie. Auch das Gesundheitssystem wird durch bildgebende medizinische Verfahren und Chirurgierobotik revolutioniert. In der Online-Bildung setzt zum Beispiel die Sprachlernplattform „Duolingo“ massiv KI ein. Diese Entwicklung ist längst kein temporärer Hype mehr, so Jaromir Konecny.

Der Trend wird sich aus seiner Sicht durch die Breite und Fülle bereits entwickelter KI-Anwendungen eher noch verstärken. In den nächsten Jahren wird die Automatisierung immer weiter zunehmen. Mit Hilfe von Deep-Learning-Modellen werden Maschinen in der Lage sein, sich immer mehr an dynamische Umgebungen anzupassen.

Unbegrenzte Anwendungsmöglichkeiten

Künstliche Intelligenz kann in allen Bereichen eingesetzt werden, in denen es Daten gibt: Das heißt überall. Anders als bei der natürlichen Intelligenz müssen KI-Modelle mit Tausenden bis Millionen Beispielen trainiert werden, um eine Aufgabe zu erfüllen.
Anwendung finden diese Modelle häufig in der Qualitätskontrolle und vorrausschauenden Wartung des produzierenden Gewerbes. Zum Beispiel führt Bosch in seinen Werken ein KI-System ein, das Störungen und Ausschuss massiv reduziert. Weitere Beispiele gibt es auch im neuen Studienbrief der SRH Fernhochschule „Künstliche Intelligenz in ausgewählten Branchen“. Die Anwendungsmöglichkeiten beschreibt Dr. Konecny mit folgendem Zitat von Googles KI-Experten Katz Sato: „Die Anwendungsmöglichkeiten für maschinelles Lernen und Deep Learning sind nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt“. Er merkt allerdings auch an, dass es in sensiblen Bereichen, wie dem autonomen Fahren oder der Medizin Einschränkungen gäbe. „KI-Modelle sind wunderbare Werkzeuge, sie können jedoch auch grobe Fehler machen, die ein dreijähriges Kind nicht machen würde“, so Herr Konecny.

KI im Wohnzimmer und auf der Straße

Privat nutzen wir alle Künstliche Intelligenz, oft ohne es uns bewusst zu sein.
Neben Übersetzungsprogrammen und Streaming Diensten findet sie auch in zahlreichen anderen Smartphones Apps Anwendung. Eines von vielen Beispielen ist die Online Software „Animated Drawings“ von Meta (ehemals Facebook). Hierdurch lassen sich Kinderzeichnungen zum Leben erwecken.

Auch auf der Straße ist KI längst angekommen. Gerade auf übersichtlichen Strecken ohne unvorhergesehene Ereignisse ist autonomes Fahren von großem Vorteil. Es werden jedoch noch ein paar Jahre vergehen, bis autonome Autos ohne Kontrollfahrer fahren können, meint der KI-Experte der Mobile University. Er wette allerdings, dass in etwa 10 bis 15 Jahren keine Führerscheine mehr gemacht werden müssen.

Chancen und Risiken

Der Einsatz künstlicher Intelligenz bringt zahlreiche Chancen mit sich: KI kann uns helfen Probleme zu lösen, die wir in ihrer Komplexität nicht erfassen können, wie Krankheiten, den Klimawandel, aber auch wirtschaftliche und politische Probleme. Wenn wir die Maschinen mit neutralen Datensätzen trainieren, können sie objektiver entscheiden als wir.

Ebenso zahlreich sind aber auch die Risiken. Intelligente Maschinen können zur Kontrolle und Manipulation missbraucht oder als autonome Waffen eingesetzt werden. Maschinen haben keinen gesunden Menschenverstand. Sie können super Entscheidungen treffen, doch plötzlich einen völligen Unfug liefern. Wegen der Komplexität der Deep-Learning-Modelle und der vielen Daten, die sie auf einmal verarbeiten, wissen wir meist nicht, wie die Modelle zu ihren Entscheidungen gekommen sind. Deswegen müssen diese Entscheidungen ausgiebig getestet werden.

Terminator: Science-Fiction oder Realität?

„All diese Szenarien sind fernab jeder Realität“, so Jaromir Konecny über Filme wie „Terminator“ oder „Transzendenz“. Ein Grund dafür ist, dass die Leistung unserer aktuellen Rechner unseren Algorithmen deutlich nachhinken. Obwohl viele Deep-Learning-Algorithmen schon in den 1990ern entwickelt wurden, haben sie immer noch ihre Grenzen, wenn man mit ihrer Hilfe Organismen im Computer nachbilden will. Schon die Nachbildung des neuronalen Systems von winzigen Lebewesen, wie dem Fadenwurm, lässt sich in ihrer Komplexität nicht umsetzen. Eine übermächtige, dem Menschen überlegene Superintelligenz, bleibt somit noch für lange Zeit Science-Fiction.