Artificial Intelligence: Die wichtigsten Grundlagen
Artificial Intelligence (Deutsch: Künstliche Intelligenz) ist die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Maschinen, insbesondere durch Computersysteme. Diese Prozesse beinhalten das Lernen, d.h. die Generierung von Informationen und Regeln für die Nutzung dieser Informationen, das Schlussfolgern – also die Nutzung von Regeln, um eine Konklusion zu erzielen – und die Selbstkorrektur. Expertensysteme, Spracherkennung und maschinelles Lernen gehören dabei zu den beliebtesten Applikationen.
Artificial Intelligence kann dabei sowohl in schwache (weak) als auch starke (strong) Systeme unterteilt werden. Ein schwaches AI-System wird i.d.R. zur Erfüllung bestimmter Aufgaben designt und trainiert. Virtuelle Assistenten wie etwa Siri sind gängige Beispiele hierfür. Ein starkes AI-System wiederum ist mit generalisierten, menschlich-kognitiven Fähigkeiten ausgestattet. Wenn diese Systeme mit unvertrauten Aufgaben konfrontiert werden, sind sie in der Lage, eine Lösung ohne menschliche Eingriffe zu finden.
4 Typen von Artificial Intelligence
Laut Arend Hintze, Assistenzprofessor an der Michigan State University, lassen sich vier Typen von AI-Systemen unterscheiden. Zu diesen gehören:
Reaktive Maschinen
Ein klassisches Beispiel hierfür ist Deep Blue, ein Schachprogramm von IBM welches 1997 Gary Kasparov besiegte. Deep Blue kann Teile auf dem Schachbrett erkennen und Prognosen treffen, allerdings hat es kein Gedächtnis und kann somit vergangene Erfahrungen nicht wieder aufrufen. Es analysiert bestimmte Schritte – seine eigenen und die des Gegners- und setzt anschließend auf den strategisch naheliegendsten Schritt. Deep Blue und AlphaGo von Google sind für kleine Zwecke designt worden und können nicht einfach auf andere Situationen angewendet werden.
Begrenztes Gedächtnis
Diese AI-Systeme können vergangene Erfahrungen nutzen, um künftige Entscheidungen zu treffen. Beispiele hierfür sind selbstfahrende Autos. Beobachtungen informieren über Handlungen, die sich in relativ naher Zukunft ereignen werden, wie z.B. ein Spurwechsel. Allerdings können Systeme diese Beobachtungen nicht dauerhaft speichern.
„Theory of Mind“
Dieser psychologischer Begriff bezieht sich auf das Verständnis, dass Wünsche und Intentionen den Entscheidungsprozess nachhaltig beeinflussen werden. Diese Art von künstlicher Intelligenz existiert in der Praxis so noch nicht.
Selbstwahrnehmung
Diese Kategorie ordnet AI-Systemen ein Gefühl von Bewusstsein zu. Maschinen mit Selbstwahrnehmung verstehen ihren Ist-Zustand und können Informationen nutzen, um abzuleiten, was Andere fühlen. Auch diese Variante von AI existiert bis jetzt noch nicht.
Wieso ist Artificial Intelligence so wichtig?
Künstliche Intelligenz ist mittlerweile zum Buzzword avanciert. Weshalb ist es so essentiell? Gründe hierfür sind u.a.:
Artificial Intelligence automatisiert das Lernen und Entdecken durch Daten
Künstliche Intelligenz ist anders als Hardware-gesteuerte, robotische Automatisierung. Statt der simplen Automatisierung manueller Aufgaben, erfüllt Artificial Intelligence umfangreiche, repetitive und zeitkritische Aufgaben zuverlässig und ermüdungsfrei. Für diese Art von Automatisierung ist menschliches Eingreifen zu Beginn notwendig, um das System auf die Beine zu setzen und die richtigen Fragen zu formulieren.
AI fügt existierenden Produkten Intelligenz hinzu
In den meisten Fällen wird künstliche Intelligenz nicht in Form einer einzelnen Applikation verkauft. Vielmehr werden Produkte, die bereits genutzt werden, durch AI-Fähigkeiten verbessert wie etwa im Fall von Siri als ein zusätzliches Feature zu einer neuen Generation von Apple Produkten. Automatisierung, Bots oder Konversationsschnittstellen können mit einer großen Anzahl an Daten kombiniert werden, um vorhandene Technologien zu verbessern.
Umfassendere Datenanalyse
Artificial Intelligence analysiert Daten viel umfassender, indem es auf sog. neuronale Netzwerke mit vielen, versteckten Ebenen zurückgreift. Hierzu ist eine Bandbreite an Daten benötigt, da das System trainiert werden muss und dieser Lernprozess nur direkt durch Daten erfolgen kann. Je mehr man das System durch Daten anreichern kann, desto korrekter wird es.
Erstaunliche Genauigkeit
AI-Systeme erreichen eine unglaubliche Präzision durch tiefgehende neuronale Netzwerke – eine Tatsache, die zuvor so nicht möglich war. Beispielsweise basieren alle Interaktionen mit Alexa, Google Search und Co auf sog. Deep Learning. Durch die regelmäßige Nutzung verbessert sich die Präzision der Ergebnisse um ein Vielfaches. Im medizinischen Bereich können Prozesse wie Deep Learning, Bildklassifikation oder Objekterkennung zum Einsatz kommen, um Krebs in der Kernspintomographie mit derselben Genauigkeit wie ausgebildete Radiologen zu finden.
Artificial Intelligence: Anwendungsbereiche
Artificial Intelligence kann in diversen Bereichen, wie etwa im Finanzwesen, im Bildungsbereich, im Rechtswesen etc. zum Einsatz kommen. Folgende Beispiele dienen zur Illustration:
Gesundheitswesen
Die größten Hoffnungen bestehen vor allem im medizinischen Bereich. AI wird hier insbesondere eingesetzt, um bessere und schnellere Diagnosen zu treffen. Die wohl bekannteste Gesundheitstechnologie ist IBM Watson. Es versteht die natürliche Sprache und ist in der Lage, Fragen zu beantworten, die ihm gestellt worden sind. Das System sammelt Patientendaten und andere verfügbare Datenbestände, um eine Hypothese zu formulieren, die wiederum auf Grundlage einer Zuverlässigkeitsbewertung (confidence scoring scheme) selektiert wird. Andere AI-Applikationen sind beispielweise Chatbots, die bei der Terminplanung assistieren oder virtuelle Gesundheitsassistenten, die Feedback zu bestimmten medizinischen Produkten geben.
Bildungswesen
Artificial Intelligence kann beispielweise LehrerInnen bei der Benotung unterstützen. AI kann aber auch SchülerInnen evaluieren und sich ihren Bedürfnissen anpassen, zusätzliche Hilfe anbieten und versichern, dass sie auf Kurs bleiben.
Bankwesen
Finanzinstitutionen nutzen beispielweise AI-Technologien, um insbesondere betrügerische Transaktionen zu identifizieren, eine schnellere und akkurate Kreditprüfung einzuführen etc.
Die führenden Pioniere
Google ist und bleibt einer der führenden Pioniere in Sachen Artificial Intelligence. Seine Muttergesellschaft Alphabet Inc. hat bereits viele Übernahmen im AI-Bereich getätigt. Im Jahre 2014 kaufte Alphabet u.a. das Startup ‚DeepMind‘ für 500 Mio. Dollar – ein wichtiger Deal bis dato. Während das Projekt ‚AlphaGo‘ Alphabet viel Aufmerksamkeit beschert hat, hat die AI-Software von DeepMind einen echten Business Value geschaffen und somit beispielsweise die Kühlungskosten in Google’s Datenzentren um etwa 40% reduziert. In der Zwischenzeit hat Google seine Suchmaschine, Gmail, Google Photos, Google Translate, YouTube und andere Applikationen mit der Hilfe von Artificial Intelligence ausgebaut.
Amazon
Amazon setzt bereits seit geraumer Zeit auf AI, um Produkte weiterzuempfehlen und Roboter einzusetzen, welche Produkte in Ausführungszentren transportieren. Besonders durch den Verkauf von Amazon Echo erzielte das Unternehmen hohe Umsätze in den vergangenen Jahren. Zwar ist Amazons virtueller Assistent Alexa noch nicht makellos, dennoch punktet sie vor allem durch schnelle Antworten auf Input und die Möglichkeit, sich mit einer Vielzahl an Drittleistungen zu verbinden. Auch nach dem Hype um Alexa setzt Amazon vermehrt auf AI-Technologien wie etwa Services um Objekte in Bildern zu erkennen, Texte und Sprachinput zu verstehen.
Facebook errichtete 2013 eine AI Forschungsgruppe, in welcher u.a. Yann LeCun mitwirkt, ein Pionier in dem Bereich „Convolutional Neural Networks“. Facebook nutzt AI-Tools u.a. um Beiträge im Newsfeed besser zu ranken, Nutzerbeiträge in verschiedene Sprachen zu übersetzen, etc. Darüber hinaus erklärte Facebook CEO Mark Zuckerberg bereits 2016, dass Artificial Intelligence in die 10-years-Roadmap aufgenommen wurde.
Die Zukunft von Artificial Intelligence
Dass AI in Zukunft den Großteil moderner, manueller Arbeit ablösen wird, ist durchaus wahrscheinlich. Während AI nicht alle Jobs ersetzten wird, ist mit großer Wahrscheinlichkeit davon auszugehen, dass Artificial Intelligence das Wesen der Arbeit ändert. Die Frage ist nun wie schnell und umfangreich die Automatisierung den Arbeitsort ändern kann. Es gibt kaum einen Bereich menschlicher Leistungen, den man nicht mittels AI verändern kann. Gerade bei routinierten Tätigkeiten können AI-Technologien in Zukunft punkten. Erste Beispiele lassen sich schon sehen. So hat Amazon mit seiner Supermarktkette Amazon Go bereits 2016 wieder Pionierarbeit geleistet. Die Supermarktkette funktioniert dabei ganz ohne Register- oder Selbstbedienungskassen. Mit jedem technologischen Wandel sind aber dennoch neue Jobs verbunden, die geschaffen werden, um die verloren gegangenen zu ersetzen. Die Frage bleibt nur, wie lange Unternehmen brauchen, um diese neuen Positionen zu schaffen und ob die Arbeiter den Forderungen gerecht werden können.
AI: Was Experten sagen
Unter AI-Experten gibt es große Variationen an Meinungen, wie schnell AI sich nun durchsetzen und menschliche Fähigkeiten übertrumpfen kann. Das Future of Humanity Institute der Oxford University befragte beispielsweise zahlreiche Experten auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und kam dabei zu interessanten Ergebnissen. So glauben einige, dass AI-Technologien bereits 2026 das erste Essay schreiben könnte, welches einem menschlichen Text weitestgehend gleichen würde. Truckfahrer könnten laut der Umfrage bereits 2027 redundant sein, während AI den Menschen schon 2031 im Einzelhandel überholen, einen Bestseller 2049 schreiben und den ersten chirurgischen Eingriff ohne menschliche Intervention 2053 durchführen könnte. Es bleibt also abzuwarten, wie Artificial Intelligence die Zukunft verändern kann und welche Fortschritte sich in den kommenden Jahren realisieren lassen.
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