Künstliche Intelligenz für Dummies

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(KÜNSTLICHE) INTELLIGENZ IST …

Intelligenz ist die Summe von Denk- und Wahrnehmungsprozessen eines Objektes oder Subjekts, um auf Umwelt- und Umgebungseinflüsse angemessen (also logisch korrekt) zu reagieren. Menschen, aber auch technische Systeme reagieren jedoch nicht immer angemessen auf Umgebungsreize.

Intelligenz ist im Kontext dieses Buches daher neben folgerichtigem Schlussfolgern das autonome Schaffen eines Modells der Umgebung, um auf äußere (und innere) Reize adäquat reagieren zu können und bei beobachteten Fehlern das eigene Modell über die Umgebung selbstständig so anzupassen, dass beim nächsten Mal eine adäquate Reaktion erfolgen kann. Wir nennen das Lernen.

Die Intelligenz des Menschen ist sehr vielschichtig und vielgestaltig, man spricht von rationaler (kognitiver) Intelligenz, aber auch von sozialer und emotionaler Intelligenz uvm. Für die Schaffung von Künstlicher Intelligenz ist insbesondere die kognitive Intelligenz des Menschen maßgebend.

Künstliche Intelligenz ist der Versuch, rationale bzw. kognitive menschliche Intelligenz auf (technischen) Maschinen zu simulieren, um sie für den Menschen gewinn- und nutzbringend einzusetzen.

Eine solche Art von Künstlicher Intelligenz ist in ihren Anwendungen überaus erfolgreich. Aktuell sind jedoch bereits Grenzen für das Vordringen der KI in Technik und Gesellschaft abzusehen. Künstliche Intelligenz mit dem Anspruch der Simulation von Intelligenz nennen wir Schwache KI, um sie von einer sogenannten Starken KI zu unterscheiden, die an die Intelligenz von Menschen heranreichen soll.

STARKE KI VS. SCHWACHE KI

Die Starke KI ist ein Konstrukt, das eine KI beschreibt, die neben ihrer Intelligenz auch ein künstliches Bewusstsein, einen Willen und sogar Emotionen ausprägen können soll. So etwas technisch zu erzeugen, ist heute in keinster Weise realistisch. Irrationale Ängste gegenüber einer Starken KI sind deshalb nicht angebracht. Es ist mit heutigen technologischen Mitteln (noch) nicht möglich, Maschinen mit nachweislichem Bewusstsein zu entwickeln. Aktuell existieren zwar rudimentäre Theorien, wie Bewusstsein technisch erzeugbar wäre, aber auch wenn diese Ansätze stimmen, wird es noch sehr lange dauern, bis eine KI entsteht, die ein Bewusstsein, ähnlich dem des Menschen, ausprägen könnte. Starke KI ist und bleibt Science-Fiction.

Schwache KI ist jedoch allgegenwärtig. Heutige KI-Systeme erscheinen sehr intelligent, man könnte sogar sagen, dass heutige KI-Systeme denken können, wenn man Denken als mechanisierbare Symbolmanipulation definiert. Dieses KI-Denken entspricht natürlich nicht dem Denken von Menschen, aber das »Maschinendenken« ist – in Verbindung mit dem »Maschinenlernen« – bereits so leistungsfähig, dass die heutige KI gegen unsere Weltmeister im Schach und Go gewinnt, Roboter steuert, teilautonom Auto fährt und intelligente Chatbots in natürlicher Sprache mit uns sprechen lässt.

MACHINE LEARNING UND NEURONALE NETZE

Der Schwerpunkt heutiger KI-Anwendungen liegt nicht mehr auf dem Denken, sondern auf dem Lernen. Beim Machine Learning geht es darum, Maschinen und Algorithmen zu schaffen, die aus vorhandenen Daten selbstständig und vollautonom lernen können. Dabei unterscheidet man in symbolische Lernverfahren, wie Entscheidungsbäume oder Assoziationsregeln und sub-symbolische Lernverfahren.

Eine der wichtigsten Basistechnologien für sub-symbolisches, maschinelles Lernen stellen Künstliche Neuronale Netze (KNN) dar. Neuronale Netze sind den Informationsverarbeitungseinheiten des biologischen Gehirns nachgebildet. Eine Vielzahl einfacher Prozessorelemente, sogenannte Neuronen, ist mit einer großen Anzahl von Nachbarneuronen über sogenannte Synapsen (gewichtete Verbindungen) verbunden. Das neuronale Netz sammelt Informationen und berechnet Ergebnisse durch sehr einfache Rechenschritte. Die Leistungsfähigkeit des neuronalen Ansatzes besteht allerdings nicht in den Berechnungen der einzelnen Neuronen, sondern in der parallelen Datenverarbeitung von mehreren Millionen Einzelelementen. Obwohl die Informationsverarbeitung eines einzigen Neurons im Prinzip einfach ist, kann durch die hohe Vernetzung der Neuronen untereinander eine enorme Leistung des Gesamtsystems erreicht werden.

Das menschliche Gehirn ist das Vorbild zur Wissensverarbeitung schlechthin und es gibt mittlerweile weit über hundert Arten künstlicher neuronaler Netze. Die Theorie der KNN ist dadurch äußerst komplex geworden und es wurden viele Netztypen für ganz spezielle technische Aufgaben entwickelt. Die Informationsverarbeitung im Gehirn ist so gigantisch, dass es nahezu unendlich viele Möglichkeiten zu geben scheint, Teilaspekte des Gehirns herauszugreifen und technisch nachzubilden, mit immer neuen Möglichkeiten einer Datenverarbeitung.

Im mathematischen Sinne realisiert ein künstliches neuronales Netz ein Verfahren zur nichtlinearen multivariaten Datenanalyse, etwas, was man seit 100 Jahren aus der Statistik kennt. Die Netze sind damit ein sehr cleverer Ansatz, eine solche Datenanalyse durch eine technische Struktur ausführen zu lassen, und sie sind biologisch sehr plausibel. Man weiß, dass das menschliche Gehirn so lernt, dass beim Lernen die Verbindungsstärke der