Was ist „Künstliche Intelligenz“ und warum ist das wichtig?

Dem Begriff „Künstliche Intelligenz“ kann man derzeit kaum noch entgehen – aber was ist damit wirklich gemeint? Warum warnen manche kluge Köpfe so eindringlich davor? Inwiefern ist das für die Leserinnen und Leser des UPLOAD Magazins relevant? Das und mehr hat sich Jan Tißler für seinen Beitrag genauer angesehen.

Googles „AlphaGo“ ist ein interessantes Beispiel dafür, was mit künstlicher Intelligenz heutzutage möglich ist. Aber inwiefern ist das für uns und unseren Alltag relevant?

Was ist überhaupt „Intelligenz“?

Bevor wir uns damit beschäftigen können, was künstliche Intelligenz ist, schauen wir uns erst einmal an, was Intelligenz an sich ist – also die natürliche Form, mit der wir alle geboren werden. Sollte doch einfach sein, das kompakt und verständlich zu definieren. Oder etwa nicht?

Nein, leider nicht. Bei der deutschen Wikipedia gibt es da aktuell zu lesen:

Intelligenz (…) ist in der Psychologie ein Sammelbegriff für die kognitive Leistungsfähigkeit des Menschen. Da einzelne kognitive Fähigkeiten unterschiedlich stark ausgeprägt sein können und keine Einigkeit besteht, wie diese zu bestimmen und zu unterscheiden sind, gibt es keine allgemeingültige Definition der Intelligenz.

Da hilft uns die Schwarm-Intelligenz der Wikipedia-Autoren also erst einmal nicht wirklich weiter. Die englischsprachigen Kollegen haben sich allerdings nicht ganz so schnell geschlagen gegeben:

Intelligence has been defined in many different ways including one’s capacity for logic, abstract thought, understanding, self-awareness, communication, learning, emotional knowledge, memory, planning, creativity and problem solving. It can be more generally described as the ability to perceive information, and retain it as knowledge to be applied towards adaptive behaviors within an environment.

Der letzte Satz ist schon ganz hilfreich für unsere Zwecke: Intelligenz ist demnach die Fähigkeit, Informationen aufzunehmen, sie als Wissen abzuspeichern und dann flexibel und situationsgerecht anzuwenden. Im weiteren Verlauf des Wikipedia-Eintrags findet sich auch noch dieser Definitionsversuch:

A very general mental capability that, among other things, involves the ability to reason, plan, solve problems, think abstractly, comprehend complex ideas, learn quickly and learn from experience. It is not merely book learning, a narrow academic skill, or test-taking smarts. Rather, it reflects a broader and deeper capability for comprehending our surroundings—”catching on,” “making sense” of things, or “figuring out” what to do.

Wichtig scheint hier, dass es eben nicht nur darum geht, Informationen aufzunehmen und parat zu haben. Vielmehr sorgt Intelligenz dafür, dass wir aus Situationen selbstständig lernen, in dem wir beispielsweise die grundlegenden Konzepte verstehen und verallgemeinern können.

Letztlich muss auch die englischsprachige Wikipedia zugeben: Die Definition von Intelligenz ist umstritten. Schnell gerät man dabei ins Schwimmen, denn es ist ein so komplexer wie faszinierender und rätselhafter Vorgang.

Was Menschen und Maschinen heute unterscheidet

Letztlich ist unser Gehirn eine Art Black Box: Wir wissen, dass Informationen hineingehen und Entscheidungen, Ideen, Taten, Gefühle etc. herauskommen. Wir wissen aber nur vage, was dazwischen geschieht.

Anders ist die Situation bei Maschinen – und das gilt auch für die komplexesten wie unseren heutigen Computern. Wir wissen in diesem Fall sehr genau, was dort wie und warum geschieht, denn Menschen haben sie programmiert. Heutzutage funktioniert ein Computer so, dass er Informationen bekommt und diese auf eine vorgegebene Art und Weise abarbeitet. Die Vorgaben dafür stecken in der Software: ein Programm, eine Applikation, eine App. Sie tut genau, was man ihr sagt. Macht der Programmierer einen Fehler, wird dieser Fehler ganz exakt ausgeführt. Gerät die Software in eine Situation, die nicht vorgesehen ist, kann sie darauf nicht reagieren.

Moderne Computer mögen komplexer sein als eine Dampfmaschine. Aber dennoch können wir sehr genau nachvollziehen, was im Innern passiert.

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„Künstliche Intelligenz“ ist ein extrem weiter Begriff

Nun gibt es schon seit vielen Jahrzehnten die Idee, dass das menschliche Gehirn doch letztlich auch nichts anderes sei als eine sehr komplexe Maschine. Und da ist vielleicht sogar etwas dran. Vielleicht aber ist es auch eine zu vereinfachte Darstellung. Genau daraus entsteht das Problem des gesamten Forschungsfelds: Es ist gerade berühmt-berüchtigt für seine zu optimistischen Vorhersagen, die dann letztlich doch nicht eintreffen. Der entscheidende Durchbruch scheint immer 10 bis 20 Jahre entfernt.

Zugleich hat es aber in der Tat in den letzten Jahren und Jahrzehnten enorme Fortschritte gegeben. Auf verschiedensten Wegen versuchen die Forscher ihren Computern das selbstständige Denken beizubringen oder es zumindest so weitgehend zu simulieren, dass eine täuschend echte Simulation entsteht. Hierbei wurden Methoden entwickelt, um Informationen miteinander ins Verhältnis zu setzen und Verbindungen herzustellen. Ein Computer kann deshalb aus dem Gesamtzusammenhang inzwischen besser verstehen, ob wir mit „Golf“ gerade die Sportart oder das Auto meinen. Andere Systeme spezialisieren sich auf verschiedene Ansätze des Lernens. Diese lassen sich also trainieren und können aus den eigenen Fehlern lernen.

Ein weiteres Problem des Begriffs „Künstliche Intelligenz“ ist deshalb aber, dass so viele sehr unterschiedliche Projekte und Ansätze darunter zusammengefasst werden.

Simulation von intelligentem Verhalten

Eine ausreichend fortgeschrittene Technik ist nicht unterscheidbar von Magie, hat Autor Arthur C. Clarke („2001 – Odyssee im Weltraum“) einst gesagt. Und tatsächlich ist es heutzutage möglich, Programme zu schaffen, die so komplex und fortgeschritten sind, dass sie intelligentes Verhalten verblüffend gut nachahmen können. Allerdings spielt hier zugleich eine Rolle, dass Menschen überall menschliches Verhalten und menschliche Wesenszüge zu erkennen glauben. Das nennt sich Anthropomorphismus und es ist so tief in uns verankert, dass man nicht viel braucht, um eine solche Illusion auszulösen. Einer genaueren Prüfung hält sie allerdings nicht stand.

Spezielle künstliche Intelligenz

Was heutzutage zunehmend funktioniert: Künstliche Intelligenzen zu erschaffen, die auf einem sehr speziellen Themenfeld besser sind als ein Mensch. Solche Programme weisen inzwischen außerdem ein Merkmal auf, das wir bei der reinen Simulation und klassischer Software nicht haben: Sie lernen selbstständig dazu.

„AlphaGo“ von Google beispielsweise hat zum Training laufend gegen sich selbst gespielt und sich dabei entsprechend weiterentwickelt. Das Besondere des klassischen Spiels Go ist es dabei, dass die Maschine nicht wie beim Schach alle denkbaren Züge und deren Ergebnisse im Voraus berechnen kann: Das Spielfeld ist dafür zu groß und die Möglichkeiten sind zu zahlreich. Experten sagen, dass man für Go mit steigender Erfahrung so etwas wie Intuition entwickeln müsse. Und das scheint diese künstliche Intelligenz gemeistert zu haben – wobei das noch eine diskussionswürdige Frage ist. Siehe dazu auch das Interview mit Prof. Dr. Hans-Dieter Burkhard von der Humboldt Universität Berlin in dieser Ausgabe.

So beeindruckend dieser Fortschritt ist, gilt allerdings auch: AlphaGo kann nichts anderes als besonders gut Go spielen. Es kann deshalb beispielsweise noch lange kein Auto selbstständig steuern, keinen Roman schreiben oder menschliche Mimik interpretieren. Dafür sind dann wieder andere hochspezialisierte Programme verantwortlich.

Dennoch: Solche speziellen künstlichen Intelligenzen könnten uns in den nächsten Jahren und Jahrzehnten erhebliche Fortschritte bringen und für radikale Umbrüche sorgen.

Generelle künstliche Intelligenz

Der heilige Gral der KI-Forschung ist allerdings die generelle künstliche Intelligenz, die wie beim Menschen auf prinzipiell jede Situation und Herausforderung reagieren kann. Schließlich können wir Menschen grundsätzlich gesehen alles lernen. Manches fällt davon manchen leichter oder schwerer. Aber wir werden nicht mit einer speziellen Form von Intelligenz geboren.

Ob und wie sich eine solche generelle (oder auch „starke“) Künstliche Intelligenz auf Maschinen umsetzen lässt, ist viel diskutiert und umstritten. Manch einer merkt an, dass man dazu erst einmal verstehen müsste, wie die menschliche Intelligenz funktioniert. Wie wir weiter oben gesehen haben, ist das aber nicht der Fall. Wir können nicht einmal einwandfrei definieren, was Intelligenz eigentlich ist. Und was genau in unserem Gehirn geschieht, ist nur lückenhaft verstanden. Außerdem heißt es dann: Selbst wenn wir es verstehen würden, heißt das noch lange nicht, dass wir die Vorgänge in Hardware und Software nachahmen könnten. Schließlich sei das Gehirn kein Computer. Dessen Leiterbahnen sind fix, das Gehirn hingegen ist flexibel, kann sich weiterentwickeln und sogar Beschädigungen wieder ausgleichen.

Auf der anderen Seite muss eine generelle künstliche Intelligenz aber nicht zwingend ein Gehirn 1:1 nachahmen. Ein passender Vergleich ist der zwischen Vögeln und einem modernen Verkehrsflugzeug: Um fliegen zu können, haben wir nur einige grundlegende Prinzipien verstanden und übernommen, die wir bei Vögeln sehen. Zugleich haben wir aber auch eigene Ideen und Lösungen entwickelt wie beispielsweise Propeller und Strahltriebwerke. Eine generelle künstliche Intelligenz könnte insofern menschenähnliche Fähigkeiten haben, ohne dabei einen Menschen komplett zu kopieren. Unsere Intelligenz ist dann nur das „proof of concept“, also der Beweis, dass es geht und dass es das gibt.

Und genau hier sehen Kritiker auch die Gefahr bei dieser Forschung: Wir könnten ungewollt in eine Situation geraten, bei der wir nicht mehr Herr der Lage sind, weil wir gar nicht verstehen, was überhaupt geschieht. Oder dass wir unterschätzen, wie anders eine maschinelle Intelligenz denkt und handelt.

Chancen und Gefahren der künstlichen Intelligenz

Im Interview in dieser Ausgabe des UPLOAD Magazins gehen wir auf die Chancen und Gefahren der künstlichen Intelligenz noch genauer ein. Deshalb hier nur einige grundlegende und einführende Gedanken dazu.

Spezialisierte künstliche Intelligenzen werden mit großer Sicherheit in den nächsten Jahren und Jahrzehnten zunehmend Routineaufgaben von Menschen übernehmen. Jeder Job mit wiederkehrenden Abläufen ist prinzipiell automatisierbar und wird deshalb sehr wahrscheinlich automatisiert. Schließlich arbeiten Maschinen gleichmäßig und brauchen keine Pausen. Zudem können alle Maschinen einen Typs von den Problemen und Fehlern aller anderen lernen. Sie werden also beim Arbeiten stets besser und besser. Das gilt beispielsweise für die Autopilot-Funktionen von Teslas Autos: Die Daten aller Fahrzeuge werden ausgewertet und die Verbesserungen als Update zurückgespielt. Passiert ein Fehler, lernen also automatisch alle Teslas davon. Das ist mit Menschen in dieser Form unmöglich. Sobald diese Systeme also gut genug sind, dass sie massenhaft eingesetzt werden können, werden sie dadurch rapide besser.

Das Potenzial geht aber weit darüber hinaus, nur menschliche Tätigkeiten nachzuahmen und zu übernehmen. Vielmehr können spezialisierte künstliche Intelligenzen Aufgaben erledigen, die weit darüber hinaus gehen. Ein Beispiel habe ich in meinem Artikel über Robotertexte behandelt: Ein Schreib-Automat kann aus dem Finanzbericht eines Unternehmens den einen Artikel umsetzen, den normalerweise ein menschlicher Redakteur geschrieben hätte. Schreib-Automaten können aber darüber hinaus alle Finanzberichte aller Unternehmen in Artikel umsetzen – und damit für seine menschlichen Leser verständlicher machen. Dieser Aufwand wäre mit menschlichen Redakteuren nicht zu bewältigen.

Ein anderes Beispiel: Spezielle künstliche Intelligenzen könnten dabei helfen, Zusammenhänge zwischen tausenden von Forschungsergebnissen herzustellen. Und das könnte zu vollkommen neuen Erkenntnissen führen, die uns heute durch die Lappen gehen. Wissenschaftler werden schließlich immer fokussierter auf ihr Gebiet und selbst dort werden sie keinen Überblick über das gesamte Feld haben. Für eine entsprechend spezialisierte künstliche Intelligenz wäre es hingegen ein Leichtes, mögliche Zusammenhänge zu sehen und darauf hinzuweisen.

Insofern sehen manche Experten und Kommentatoren die Zukunft in einem Mensch-Maschine-Tandem: Beide haben ganz besondere Stärken, die sich im Zusammenspiel sehr nutzbringend kombinieren könnten.

Eine Herausforderung bei alldem wird sein, dass sich unsere Gesellschaft, unser Wissensstand, unser Arbeitsalltag, unsere Wirtschaft im Zuge dessen überraschend schnell und sehr radikal weiterentwickeln könnten. Ob man das als Gefahr oder Chance begreift, ist allerdings aus meiner Sicht eine individuelle Sache. So mancher sieht ein goldenes Zeitalter auf uns zukommen, bei dem Menschen befreit werden von jeder Art stupider Tätigkeit. Andere hingegen befürchten, dass Massenarbeitslosigkeit zu Chaos führen könnte.

Siehe hierzu übrigens auch meinen Artikel über das Schlagwort „Arbeiten 4.0“, das auf solche und andere Veränderungen in unserer Arbeitswelt eingeht.

Eine andere sehr existentielle Gefahr wird hingegen darin gesehen, dass wir etwas erschaffen könnten, das wir selbst nicht mehr verstehen. Und das könnte zu unvorhergesehenen und potenziell fatalen Ergebnissen führen. Wie weiter oben beschrieben wird eine generelle künstliche Intelligenz sehr wahrscheinlich anders funktionieren als eine menschliche. Schließlich geht sie noch immer aus Computern hervor. Kann man ihr menschliche Wert beibringen? Kann man so etwas wie einen Notschalter einbauen, falls sie außer Kontrolle gerät? Und wie verhindert man eigentlich, dass eine terroristische Organisation oder ein unberechenbarer Diktator eine künstliche Intelligenz erschafft, gegen die der Rest der Menschheit machtlos ist?

Alles diese Fragen mögen auf den ersten Blick seltsam erscheinen oder vielleicht gar lächerlich. Allerdings beschäftigen sich Menschen wie der Tesla- und SpaceX-Gründer Elon Musk damit und auch der Wissenschaftler Stephen Hawking hat bereits öffentlich davor gewarnt. Sie sehen das Potenzial, dass wir eine neue Technik erschaffen, die zu so tragischen und existenziell gefährlichen Ergebnissen wie die Atombombe führt. Und da wir eventuell gar nicht bemerken, was wir dort angerichtet haben, könnten wir sie versehentlich hochgehen lassen.

Warum sollte mich das interessieren?

Stellt sich auch noch die Frage, warum wir beim UPLOAD Magazin diesem Thema gleich einen ganzen Schwerpunkt einräumen. Natürlich sind die Effekte dieser Forschung nicht so offensichtlich relevant wie beispielsweise die Beiträge in unserer vorherigen Ausgabe zu „Facebook fürs Business“. Aber nimmt man einmal die Erkenntnisse aus dem Abschnitt zu „Chancen und Gefahren“, wird es vielleicht deutlicher:

  • Die Arbeitswelt wird sich an vielen Stellen radikal verändern. Manche Jobs werden wegfallen, neue Jobs werden entstehen, andere werden sich in ihren Aufgaben und Ansprüchen stark verändern. Oftmals wird nur darüber gesprochen, dass durch die Automatisierung viele Arbeitsplätze wegfallen werden. Allerdings hat es das in der Vergangenheit bei anderen technischen Fortschritten ebenfalls gegeben. Am Ende hat es dazu geführt, dass viele Menschen weniger arbeiten müssen als je zuvor. Neue Aufgabenfelder sind entstanden. Die Gesellschaft hat sich weiterentwickelt. Ein Gedanke: Es gibt auch genügend Felder, die sich nicht automatisieren lassen oder bei denen Menschen auch in Zukunft ein menschliches Gegenüber zu schätzen wissen werden. Denn zwar kann eine künstliche Intelligenz heute einen täuschend echten, brandneuen Rembrandt erschaffen. Deshalb werden aber die echten Rembrandts nicht entwertet. Der Trend zur Automatisierung könnte geradezu eine Renaissance der manuellen Arbeit und der Handwerkskunst mit sich bringen. Auch Berufe, die auf zwischenmenschlicher Interaktion beruhen, werden nicht so bald durch Roboter und Programme ersetzt.
  • Veränderte Arbeitsabläufe und die neuen Möglichkeiten der künstlichen Intelligenzen werden zu neuen Aufgabenfeldern und neuen Industrien führen und zugleich bestehende stark verändern. Ein Beispiel ist das Marketing: Bereits heute ist sichtbar, wie Algorithmen und eine zunehmend komplexere Auswertung von Daten das Feld verändern. „Predictive Marketing“ ist das passende Schlagwort dazu und ließe sich ungefähr so beschreiben: Ein Unternehmen weiß schon, was die Kunden wollen, bevor die das selbst wissen. Oder es ist schneller absehbar, dass die Nachfrage für ein bestimmtes Produkt steigt und man kann sich als Händler so rechtzeitig darauf einstellen.
  • Auch wie sich Informationen verbreiten und wie sie entdeckt und konsumiert werden, wird sich verändern. Wir sehen das heute in Ansätzen mit Chatbots und persönlichen Assistenten, auf die wir im Beitrag mit den Beispielen für Künstliche Intelligenz genauer eingehen. Sie werden von manchen als eine neue Plattform gesehen, die Websites und Apps entweder ergänzen oder sogar ersetzen könnte. Während Informationen und Daten heutzutage noch oftmals in Silos lagern, könnten sie in Zukunft auf smarte Art und Weise und in einer für Menschen leichter verständlichen Form zusammengeführt werden. Google versucht das schon heute mit seinen immer weiter entwickelten Suchergebnisseiten: Schon lange sind die berühmten „zehn blauen Links“ abgelöst. Stattdessen versucht Google zu erkennen, ob man je nach Suchanfrage gerade vor allem News, Fotos, Videos oder eine Landkarte sehen will. Informationen aus verschiedensten Quellen werden dazu herangezogen und auf einer Seite vereint. Hier wird sich beispielsweise im E-Commerce die Frage stellen, wie man in einer solchen veränderten Welt mit seinen Angeboten und Produkten die potenziellen Kunden erreicht.

Insofern wird vielleicht deutlich: Das etwas technisch, abstrakt und vielleicht gar futuristisch scheinende Thema „künstliche Intelligenz“ ist bereits heute relevant und wird sehr schnell an Bedeutung zunehmen. Man sollte sich dabei nicht davon täuschen lassen, dass die heute sichtbaren Anfänge manchmal noch dilettantisch und unbeholfen erscheinen. Das war mit praktisch jeder technischen Neuentwicklung so, bevor sie dann Jahre später unseren Alltag umgekrempelt hat.

Nicht zuletzt hat das Feld der künstlichen Intelligenz bei alldem mit noch einem anderen Phänomen zu kämpfen: Wir gewöhnen uns sehr schnell an die neuen Möglichkeiten. Schrift- oder Spracherkennung beispielsweise hätte die Allgemeinheit vor einigen Jahren noch als „künstlich intelligent“ angesehen. Heutzutage erscheint das hingegen vielen so selbstverständlich, dass dieses Etikett plötzlich übertrieben erscheint.

Deshalb gilt außerdem: Die künstlichen Intelligenzen sind schon unter uns. Man muss nur genau hinsehen…

Bildnachweis fürs Artikelfoto: © kantver, Fotolia.com

Artikel vom 11. Juli 2016