Was ist künstliche Intelligenz?

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Intelligenz nachzubilden. Das bedeutet, die KI kann wie der Mensch aus Erfahrungen lernen, indem sie Muster erkennt und dadurch flexibel auf neue Situationen reagiert.

• Ein normaler Computer führt stumpf sein Programm exakt so aus, wie es vom Programmierer gewollt ist. Soll beispielsweise ein Bild nach einer Katze durchsucht werden, müssen alle Merkmale einer Katze wie Form, Farbe, und Ohrengröße genau einprogrammiert werden. Und das ist sehr aufwendig, da alle Eigenschaften aller möglichen Katzen beachtet werden müssen.
   
• Eine künstliche Intelligenz dagegen arbeitet mit Mustern. Statt alles einzeln einzuprogrammieren, bekommt die KI riesige Mengen Daten. Im Beispiel der Bilderkennung also Bilder, auf denen eine Katze zu sehen ist. Dann sucht die KI nach Mustern in den Bildern und lernt damit das Aussehen einer Katze kennen. Damit kann sie auch Katzen auf völlig neuen Bildern erkennen.

Übrigens: Es gibt keine offizielle Definition der künstlichen Intelligenz. Der Grund ist, dass es bisher noch keine Definition für Intelligenz selbst gibt.

Wie funktioniert eine KI?

Um eine KI zu entwickeln, müssen immer mehr Fähigkeiten des Menschen nachgeahmt werden. Dabei gibt es verschiedene Möglichkeiten, wie das umgesetzt wird. Eine einfache und frühe Form der künstlichen Intelligenz war das sogenannte Expertensystem.

Expertensystem

Bei einem Expertensystem werden nur Fakten und Regeln von Hand in die Maschine eingegeben. Daraus zieht der Computer dann Schlussfolgerungen und trifft Entscheidungen, die normalerweise das Fachwissen eines Menschen fordern. Beispielsweise können sie medizinisches Fachwissen verwenden, um Diagnosen zu stellen:

Fakt 1: Der Patient hat Fieber.
Fakt 2: Der Patient hat juckende Punkte auf der Haut.
Regel: Hat der Patient Fieber und juckende Punkte auf der Haut, so hat er Windpocken!
Schluss: Der Patient hat Windpocken!

Das Problem hierbei ist, dass der Computer alle Regeln von einem Menschen benötigt. Er ist nicht flexibel und widersprüchliche Informationen sorgen schnell für Probleme. Diese Schwäche wird durch maschinelles Lernen (machine learning) umgangen.

Maschinelles Lernen

Beim maschinellen Lernen erkennt der Computer selbstständig die Zusammenhänge und kann sich bestimmte Regeln somit eigenständig herleiten. Dadurch kann er mit neuen Situationen deutlich flexibler umgehen. Aber wie funktioniert das? 

Bei einer einfachen Form des maschinellen Lernens bekommt der Computer von einem Menschen große Mengen an beschrifteten Daten. Mit ihnen kann der Computer dann trainieren, indem er bestimmte Muster in den Daten erkennt.

Stell dir vor, ein Computer soll ein Bild erkennen und es beschreiben. Damit der Computer lernt, wie das funktioniert, bekommt er viele Bilder mit fertiger Beschreibung. Mit ihnen kann er jetzt trainieren!

Steht in einer Beschreibung bestimmter Bilder das Wort „Katze“, so weiß er, dass diese Bilder etwas mit Katzen zu tun haben. Bei genügend Bildern lernt er dadurch das Wort „Katze“ ohne, dass ein Mensch es explizit einprogrammiert hat. Wenn die künstliche Intelligenz fertig trainiert ist, kann sie dann selbstständig ein beliebiges Bild einer Katze erkennen.

Übrigens: Komplexere Formen des maschinellen Lernens können auch mit unstrukturierten Daten arbeiten. Eine Bilderkennungs-KI würde hier dann nur die Bilder ohne fertige Beschriftung bekommen.

Neuronale Netze

Die aktuell erfolgreichste Methode, um maschinelles Lernen umzusetzen, sind neuronale Netze. Genauer „künstliche neuronale Netze“ (KNN). Die Wissenschaftler orientieren sich dabei am Aufbau des menschlichen Gehirns. Denn es ist ja auch das Ziel der KI-Forschung, das menschliche Gehirn nachzubilden.

Wie auch im Gehirn, gibt es verschiedene Neuronen, die miteinander verbunden sind. Hier stehen die Neuronen für verschiedene Formeln.

Stell dir vor, das neuronale Netz soll darauf trainiert werden, eine Katze zu erkennen. Dafür wird ein Bild über eine bestimmte Route durch das neuronale Netz geleitet. Wenn am Ende die richtige Lösung raus kommt, so wird diese Route stärker. Andernfalls wird sie schwächer.

Je mehr Bilder das Netz zum Trainieren hat, desto genauer und besser wird es. Neuronale Netze benötigen daher große Mengen an Daten  und viel Rechenkapazität. Der Textbot ChatGPT wurde beispielsweise mit 300 Milliarden Wörtern trainiert.

Übrigens: Maschinelles Lernen, das mit vielschichtigen neuronalen Netzen funktioniert, nennst du auch Deep Learning.  

Anwendung von künstlicher Intelligenz

Schon längst findest du künstliche Intelligenz überall in deinem Alltag. Besonders seit 2010 gibt es viele neue Entwicklungen im Bereich der neuronalen Netzwerke. Hier siehst du drei Beispiele:

• YouTube: Auf YouTube werden jede Minute 500 Stunden Material hochgeladen. Um alle Videos nach verbotenen oder geklauten Inhalten zu überprüfen, bräuchte der Konzern zusätzlich 90.000 Vollzeit Mitarbeiter. Eine KI überprüft die Videos direkt während des Uploads und spart somit eine Menge Arbeitskraft.
   
• Textbots: Textbots wie ChatGPT nutzten neuronale Netze, um natürlich klingende Antworten auf komplexe Fragen zu generieren. 
   
• Werbung: Die meiste Werbung, die du im Internet findest, wurde von einer künstlichen Intelligenz extra für dich ausgewählt. Dabei werden deine Vorlieben und dein Suchverhalten genutzt, um passende Werbeanzeige zu schalten.
   
• Deepfakes: Deepfakes durch KI können mediale Inhalte wie Bilder, Video oder auch Stimmen realistisch verändern. So kann beispielsweise eine Aussage in Angela Merkels Stimme erstellt werden, die sie in echt nie gesagt hat.

Weitere Bereiche

Allgemein spielt KI in folgenden Bereichen eine immer größere Rolle:

• autonomes Fahren
• autonome Qualitätsprüfung und -optimierung
• Medizin
• Militär
• Supply-Chain-Management
• Interaktion von Mensch-Maschine und Maschine-Maschine
• Forschung und Entwicklung 

Probleme mit künstlicher Intelligenz

Die zahlreichen Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten bringen jedoch auch einige Probleme und Nachteile mit sich. Neben den rein technischen Problemen zählen dazu auch gesellschaftliche und moralische Probleme.

Technische Probleme

Zum einen ist KI nicht perfekt. Sie gibt eine Antwort oder Lösung, die wahrscheinlich richtig ist. Dennoch kommt es immer wieder zu Fehlern. Zum anderen wird sie von Menschen erbaut und bekommt menschliche Daten. Dadurch unterliegt auch sie menschlichen Fehlern.

Beispielsweise entwickelten KI-Experten von Amazon im Jahr 2014 eine KI, die Bewerbungsunterlagen automatisch auswerten sollte. Dabei trainierten sie die künstliche Intelligenz mit Daten der letzten 10 Jahre.

Nachdem sie dann fertig trainiert war, stellte sich heraus, dass sie von den Bewerbern nur Männer auswählte. Der Grund dafür war, dass in den letzten 10 Jahre überwiegend Männer eingestellt wurden. Die KI bildete fälschlicherweise daraus das Muster, dass Männer besser für den Job geeignet seien. Jedoch wurde dabei nicht beachtet, dass grundsätzliche mehr Männer im Tech-Bereich arbeiten.

Gesellschaftliche Probleme

Durch ihr enormes Potenzial gibt es auch einige gesellschaftliche Probleme. Beispielsweise gehören Deepfakes dazu. Politikern können damit Dinge in den Mund gelegt werden, die sie nie gesagt haben. 

Im Jahr 2022 erschien ein Video von Elon Musk, der vermeintlich dazu aufrief, in die Kryptowährung „BitVex“ zu investieren. Jedoch handelte es sich um einen Betrug. 

Moralische Probleme

Künstliche Intelligenz wird dem Menschen immer ähnlicher. Aber darf eine KI Dinge tun, die Menschen nicht dürfen? Dürfen KIs erschaffen werden, die Menschen manipulieren oder diskriminieren? 

Besonders beim autonomen Fahren gibt es noch schwierige, philosophische Fragen zu klären. Stell dir vor, du sitzt in einem vollständig selbstfahrenden Auto auf einer engen Gebirgsstraße. Direkt links von der Straße erhebt sich der Berg, rechts von der Straße geht es bergab. Plötzlich siehst du drei Kinder auf der Straße spielen. Zum Bremsen ist es zu spät. Weichst du aus und riskierst dein eigenes Leben oder fährst du weiter und tötest damit 3 Kinder? Diese Fragen muss eine künstliche Intelligenz in der Situation beantworten können. 

Zukunft von künstlicher Intelligenz

Aktuell befindet sich KI noch am Anfang der Entwicklung. Sie birgt noch ein gigantisches Potenzial, das den menschlichen Alltag grundlegend verändern kann:

• Arbeitsmärkte: Bereits jetzt kann KI wie ChatGPT das Arbeitsumfeld erheblich beeinflussen. Der Erfinder von ChatGPT sagt dazu:
  „Viele Leute, die an KI arbeiten, tun so, als ob sie nur gut sein wird; sie wird nur eine Ergänzung sein; niemand wird jemals ersetzt. Arbeitsplätze werden [aber] definitiv verschwinden, Punkt.“
  Wie genau sich KI auf die Zukunft auswirkt, ist dabei schwer zu beurteilen. Denn nicht nur einfachere Jobs wie Zugführer sind von der Entwicklung betroffen. Auch kreative Jobs wie Künstler oder Texter können von künstlicher Intelligenz teilweise oder vollständig übernommen werden.
   
• Wirtschaft: KI kann in vielen Bereichen eingesetzt werden. Daher geht die Bundesnetzagentur von einer Wertschöpfung von 430 Milliarden Euro bis 2030 aus. Eine Marktstudie von Allied Market Research geht sogar von 1,5 Billionen Euro bis 2030 aus. KIs werden also bereits in naher Zukunft sehr wahrscheinlich einen großen Einfluss auf die Menschen haben.
   
• Starke KI: Längerfristig gesehen geht es in der KI-Forschung darum, eine starke KI zu bauen. Also eine KI, die sich genau wie ein Mensch verhält. Forscher gehen davon aus, dass es bis spätestens 2060 eine starke KI gibt.

Übrigens: Nach dem Eurobarometer 2017 sind 61 Prozent der Europäer positiv gegenüber KI eingestellt. 88 Prozent sind jedoch der Meinung, dass sie mit Vorsicht eingesetzt werden sollte.

Was ist künstliche Intelligenz? — häufigste Fragen

• Was ist künstliche Intelligenz einfach erklärt?
  Eine künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, menschliches Verhalten nachzuahmen. Dazu lernt sie aus vorhandenen Daten dazu und entwickelt eigene Lösungen.
   
• Was ist die Künstliche Intelligenz Definition?
  Es gibt keine offizielle Definition zu künstlicher Intelligenz, da der Begriff Intelligenz nicht definiert ist. Allgemein bezeichnet künstliche Intelligenz die Fähigkeit einer Maschine, menschliches Verhalten nachzubilden.
   
• Was ist die künstliche Intelligenz Bedeutung?
  Künstliche Intelligenz bedeutet, dass eine Maschine das Verhalten eines Menschen nachahmt. Eine offizielle Definition zur künstlichen Intelligenz gibt es jedoch nicht.
  

Machine Learning

Machine Learning ist ein wesentlicher Bestandteil heutiger künstlicher Intelligenz. Denn erst durch eigenständiges Lernen kann die KI flexibel auf neue Situationen reagieren. Wie genau Machine Learning funktioniert, erfährst du hier im Beitrag!