Was ist Künstliche Intelligenz?

Michael Hiess

vor 1 Jahr

Die Vorstellung, dass Computer selbstständig denken und lernen können, ist die Grundidee von Künstlicher Intelligenz. Seit der Erfindung des Computers sind damit große Hoffnungen und Ängste verbunden.

Im engeren Sinne bezieht sich der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) auf Computerprogramme, die bestimmte Aufgaben übernehmen, die eigentlich menschliche Intelligenz voraussetzen. Allen diesen Systemen ist gemeinsam, dass sie große Datenmengen in Bruchteilen von Sekunden analysieren und Muster erkennen, um daraus Schlussfolgerungen zu ziehen um richtige Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig lernen diese Systeme selbstständig, um sich ständig zu verbessern. Und das alles viel schneller, als es ein Mensch je könnte.

Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?

Ein KI-System kann man sich am besten als eine große Anzahl von Schaltkreisen vorstellen.

Diese Schaltkreise sind in der Lage, Informationen zu verarbeiten, Muster zu erkennen um daraus Schlüsse zu ziehen. Im Vergleich zum menschlichen Gehirn arbeitet KI jedoch wesentlich schneller und kann riesige Datenmengen in Bruchteilen von Sekunden analysieren.

Ein wichtiger Teil der Künstlichen Intelligenz ist das sogenannte „maschinelle Lernen“. Das bedeutet, dass ein KI-System aus Erfahrungen lernt und immer besser wird, je mehr Daten es verarbeitet.

Wenn eine KI beispielsweise zehntausende Bilder von Hunden und Katzen verarbeitet, kann sie nach einiger Zeit selbstständig erkennen, ob ein Bild einen Hund oder eine Katze zeigt.

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, viele Bereiche unseres Lebens zu verbessern, aber es gibt auch ethische Fragen, die berücksichtigt werden müssen, wie der verantwortungsvolle Umgang mit Daten und die möglichen Auswirkungen auf Arbeitsplätze. Insgesamt ist Künstliche Intelligenz eine faszinierende Entwicklung, die unsere Welt auf vielfältige Weise beeinflussen wird.

Klassifizierung von Künstlicher Intelligenz

Bei der Einordnung von Künstlicher Intelligenz wird zwischen starker und schwacher KI unterschieden, um den Grad der Intelligenz und des Verständnisses von KI-Systemen zu beschreiben.

Schwache Künstliche Intelligenz (Artificial Narrow Intelligence – ANI)

Unter schwacher KI versteht man KI-Systeme, die auf eine bestimmte Aufgabe oder ein bestimmtes Problem beschränkt sind. Diese spezifischen Aufgaben können von der KI sehr effizient gelöst werden, aber darüber hinaus haben sie kein tiefes Verständnis über den Kontext und auch nicht die Fähigkeit, außerhalb ihrer definierten Aufgabe zu agieren. Diese KI-Systeme werden als schwache KI bezeichnet, da sie nicht in der Lage sind, menschliche Intelligenz in einem breiten Anwendungsbereich nachzuahmen oder selbstständig neue Fähigkeiten zu erwerben.

Starke Künstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence – AGI)

Als starke KI wird eine Künstliche Intelligenz bezeichnet, die in der Lage ist, eine menschenähnliche Intelligenz zu erreichen. Das bedeutet, dass eine starke KI in der Lage ist, eine Vielzahl unterschiedlicher Aufgaben zu bewältigen, unabhängig davon, ob es sich um kognitive, kreative oder emotionale Aufgaben handelt. Eine solche Künstliche Intelligenz wäre in der Lage, selbstständig zu lernen und sich zu verbessern, um ein Verständnis für ein breites Spektrum von Themen zu entwickeln. Die Entwicklung einer solchen KI würde bedeuten, dass sie ein Bewusstsein, Selbstbewusstsein und die Fähigkeit zur selbstständigen Entscheidungsfindung entwickeln müsste. Bislang gibt es keine Künstliche Intelligenz, welche die Anforderungen an eine starke KI erfüllt.

Im Wesentlichen unterscheidet sich starke KI von schwacher KI durch den Grad der Intelligenz und des Verständnisses. Während die schwache KI spezialisierte Aufgaben bewältigt, versucht die starke KI eine umfassende Intelligenz zu erreichen, die mit der menschlichen Intelligenz vergleichbar ist. Starke KI stellt eine zusätzliche Herausforderung dar, da sie viele komplexe technische, ethische und philosophische Fragen aufwirft.

Wie lernt eine Künstliche Intelligenz?

Maschinelles Lernen (englisch: Machine Learning, kurz ML) verleiht Computersystemen die Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen und sich selbstständig kontinuierlich zu verbessern.

Anstatt Computerprogramme explizit mit festen Regeln zu programmieren, ermöglicht maschinelles Lernen, Muster und Strukturen in großen Datenmengen zu erkennen und auf Basis dieser Muster Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen umfasst Techniken wie neuronale Netze, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines. Dabei handelt es sich um maschinelle Lernverfahren (Modelle), die zur Klassifikation von Datenpunkten mithilfe mathematischer Formeln und Algorithmen eingesetzt werden.

Unterteilung von Machine Learning

Datenerfassung und Datenvorbereitung: Im ersten Schritt werden viele Daten gesammelt, die Informationen über das Problem oder die Aufgabe enthalten. Diese Daten werden bereinigt, transformiert und strukturiert, um sie für das Modell nutzbar zu machen.

Feature-Extraktion: Im nächsten Schritt werden relevante Merkmale oder Eigenschaften aus den Daten extrahiert. Diese Merkmale stellen jene Eingangsvariablen dar, anhand derer das Modell Vorhersagen treffen wird.

Modellierung: Anschließend wird ein Modell erstellt, das die Beziehung zwischen den Eingangsvariablen (Merkmalen) und den Ausgangsvariablen (Ziel) darstellt. Es gibt verschiedene Arten von Modellen, z. B. neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines und viele andere.

Training: In weiterer Folge wird das Modell mit einer Untermenge der gesammelten Daten trainiert. Während des Trainings passt das Modell seine Parameter an, um die bestmögliche Vorhersage für die gegebenen Daten zu liefern. Dies geschieht, indem die Modellvorhersagen ständig mit den tatsächlichen Ergebnissen verglichen und die Modellgewichte entsprechend angepasst werden.

Validierung und Test: Das trainierte Modell wird anschließend mit Daten getestet, die es noch nie zuvor verarbeitet hat, um seine Leistungsfähigkeit und Genauigkeit zu überprüfen. Dadurch wird sichergestellt, dass das Modell nicht nur für die Trainingsdaten geeignet ist, sondern auch mit neuen Daten korrekt funktioniert.

Anwendung und Optimierung: Sobald das Modell als akzeptabel befunden wurde, kann es in der realen Welt mit echten Daten angewendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Das Modell kann im Laufe der Zeit weiter optimiert werden, indem es kontinuierlich mit neuen Daten und Erfahrungen aktualisiert wird.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz, das sich auf die Verarbeitung und Analyse von Daten durch künstliche neuronale Netzwerke konzentriert. Diese Netzwerke bestehen aus vielen Schichten von künstlichen „Neuronen“, die Informationen verarbeiten und Muster in den Daten erkennen können. Dies ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die von biologischen neuronalen Netzwerken inspiriert ist.

Der Begriff „deep“ (tief) kommt von der Tatsache, dass diese neuronalen Netzwerke mehrere Schichten haben, die jeweils verschiedene Merkmale und Abstraktionsebenen repräsentieren. Durch das Lernen anhand von Beispielen passen sich die Gewichte und Verbindungen zwischen den Neuronen an, um Muster in den Daten zu identifizieren und entsprechende Vorhersagen zu treffen.

Deep Learning hat eine bemerkenswerte Fähigkeit, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen, die für Menschen schwer zu erfassen wären. Die Tiefe und Komplexität dieser Netzwerke ermöglichen es, Aufgaben auf einem Niveau zu bewältigen, das zuvor nur schwer erreichbar war.

Was versteht man unter Support Vector Machines?

Bei Support Vector Machines handelt es sich um eine Methode, um Dinge zu trennen oder zu sortieren, wie Äpfel und Orangen in einem Obstladen. Angenommen, Sie ziehen eine Linie, um die Äpfel von den Orangen zu trennen. Das Ziel ist, diese Linie so zu platzieren, dass sie den größtmöglichen Abstand zwischen den nächsten Äpfeln und Orangen hat.

Im Bereich der KI hilft SVM dabei, Datenpunkte in zwei Gruppen zu teilen, indem es eine Linie (oder eine Ebene) findet, die den größtmöglichen Abstand zwischen den beiden Gruppen schafft. Diese Methode wird verwendet, um Dinge zu klassifizieren oder zu trennen. Selbst wenn die Dinge nicht einfach mit einer geraden Linie getrennt werden können, kann SVM sie in einen Raum mit mehreren Dimensionen verschieben, um eine bessere Trennung zu erreichen.

Die Vergangenheit und Zukunft von Künstlicher Intelligenz

Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz reicht bis in die 1950er-Jahre zurück, als der Begriff erstmals geprägt wurde. In den ersten Jahren lag der Schwerpunkt auf symbolischem oder regelbasiertem Denken, bei dem Computer menschenähnliche Regeln verwendeten, um logische Schlussfolgerungen zu ziehen. In den 1970er- und 1980er-Jahren entstanden Expertensysteme, die das Wissen von Fachleuten in verschiedenen Bereichen imitierten und in Anwendungen wie Medizin und Finanzwesen eingesetzt wurden.

Die allgemeinen Erwartungen an KI-Lösungen waren jedoch viel zu hoch, sodass die meisten Ziele nicht erreicht wurden. Aufgrund dieser Enttäuschungen durchlief die KI-Forschung eine Phase, die als „KI-Winter“ bezeichnet wurde und in der das Interesse an Künstlicher Intelligenz stark zurückging und die finanzielle Unterstützung erheblich gekürzt wurde.

Mitte der 1990er-Jahre erlebte die KI jedoch eine Renaissance, als leistungsfähigere Computer und größere Datenmengen verfügbar wurden. Maschinelles Lernen, insbesondere Deep Learning auf der Grundlage neuronaler Netze, führte zu bahnbrechenden Fortschritten bei der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und vielen anderen Anwendungen. Dies hat die KI wieder ins Rampenlicht gerückt und den Weg für aktuelle Entwicklungen und eine vielversprechende Zukunft der KI geebnet.

Die Bedeutung und Präsenz der künstlichen Intelligenz in unserer heutigen Welt ist schlichtweg überwältigend. KI hat sich von einem theoretischen Konzept zu einer Schlüsseltechnologie entwickelt, die nahezu alle Aspekte unseres Lebens durchdringt. In der Wirtschaft spielt KI eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Aufgaben und Prozessen. Immer mehr Unternehmen setzen Künstliche Intelligenz ein, um Daten zu analysieren, Kundenverhalten zu verstehen, personalisierte Empfehlungen zu geben und sogar komplexe Aufgaben zu übernehmen. Dadurch können Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit deutlich gesteigert werden.

Insgesamt wird die Zukunft der Künstlichen Intelligenz von Innovationen, ethischen Überlegungen und neuen Herausforderungen geprägt sein. KI wird unseren Alltag weiter verändern und die Art und Weise, wie wir arbeiten, kommunizieren und Probleme lösen, grundlegend umgestalten. Es ist wichtig, dass die Entwicklung und Anwendung von KI verantwortungsvoll erfolgen, um den Nutzen zu maximieren und die Risiken zu minimieren.