Die Entwicklung von Künstliche Intelligenz kann als die jüngste Welle der seit der Industrialisierung anhaltenden Automatisierung verstanden werden. Während im späten 19. und frühen 20. Jahrhundert der Fokus der Automatisierung vorwiegend auf einer Substitution physischer menschlicher Arbeit durch Maschinen lag, ist Künstliche Intelligenz der Versuch, menschenähnliche Wahrnehmungs- und Entscheidungsstrukturen nachzubilden, also Maschinen in die Lage zu versetzen, bestimmte (kognitive) Aufgaben genau so gut wie ein Mensch, oder sogar besser, auszuführen. Eine eindeutige Definition für den Begriff „Künstliche Intelligenz“ existiert bis heute nicht. Um eine Abgrenzung zu anderen Technologien ziehen zu können, kann man Künstliche Intelligenz wie folgt definieren:

„KI-Technologien sind als Methoden und Verfahren zu verstehen, die es technischen Systemen ermöglichen, ihre Umwelt wahrzunehmen, das Wahrgenommene zu verarbeiten und selbständig Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen, zu handeln und aus den Konsequenzen dieser Entscheidungen und Handlungen zu lernen.“ (Russell und Norvig 1995)

Künstliche Intelligenz Abstufungen

Grundsätzlich wird zwischen einer starken und einer schwachen KI unterschieden. Die schwache Künstliche Intelligenz (engl.: weak AI oder narrow AI) zielt auf die Lösung konkreter, klar umrissener Anwendungsprobleme ab. Dies erfolgt auf der Grundlage mathematischer Methoden (Algorithmen), die speziell für die jeweilige Anforderung entwickelt und optimiert werden (Lesen Sie hierzu auch: Wie Maschinelles Lernen funktioniert?). Schwache KI ist darauf ausgerichtet, den Menschen bei einer speziellen Tätigkeit zu unterstützen.

Es handelt sich dabei um regelbasierte Systeme, die vor allem auf die Erfüllung klar definierter Aufgaben ausgerichtet sind, ohne dabei auf ein tieferes Verständnis für die Problemlösung zu erlangen. Diese Form der KI findet bereits Anwendung in vielen Bereichen, wie beispielsweise in der Zeichen- und Bilderkennung, der individuellen Aussteuerung von Werbung, wissensbasierten Expertensystemen oder Navigationssystemen statt.

Im Gegensatz dazu zeichnet sich eine starke Künstliche Intelligenz (auch Superintelligenz oder engl.: strong AI oder AGI Artificial General Intelligence) dadurch aus, dass sie die gleichen intellektuellen Fertigkeiten wie der Mensch besitzt oder ihn in diesen sogar übertrifft. Eine starke KI handelt nicht mehr nur reaktiv, sondern auch aus eigenem Antrieb heraus intelligent und flexibel. Die Künstliche Intelligenz soll dabei befähigt werden, Generalisierungen und Abstraktionen neben weiteren kognitiven Fähigkeiten vorzunehmen. Stand heute ist es noch nicht gelungen, eine solche starke KI zu entwickeln. Auch ist nicht klar, ob dies überhaupt möglich sein wird, dieses Ziel jemals zu erreichen.

Die älteste weit verbreitete Künstliche Intelligenz Definition ist der sogenannte Turing-Test. Danach ist einer Maschine dann Künstliche Intelligenz zuzuschreiben, wenn ein menschlicher Gesprächspartner in einer Unterhaltung nicht eindeutig identifizieren kann, ob das Gegenüber ein Mensch oder eine Maschine ist. Auch mit Blick auf Komplexität und Fähigkeiten variieren KI-Systeme. Einfache KI-Systeme basieren auf festgelegten Codes, auf deren Grundlage sie Aufgaben sehr schnell und unendlich oft lösen können. Ein Beispiel hierfür ist die Schachsoftware Deep Blue von IBM. Deep Blue war das erste Computerprogramm, das einen amtierenden Schachweltmeister besiegen konnte. Diese einfache Art der KI beschränkt sich jedoch auf Bereiche mit klar definierten Regeln und sichtbaren Lösungen.

Die nächste Stufe von KI-Systemen ist das sogenannte maschinelle Lernen (machine learning). Es basiert darauf, dass die KI anhand von verfügbaren Daten lernt und dieses Wissen für Entscheidungen nutzt. Dabei ist es einem System möglich, auf Grundlage von Erfahrungen die eigenen Algorithmen zu optimieren und anzupassen.

Durch maschinelles Lernen konnte beispielsweise das Computerprogramm Watson die menschlichen Teilnehmer bei der Quizshow Jeopardy! Besiegen (mehr Infos). Die Herausforderung bei Jeopardy! liegt darin, dass Antworten auf meist mehrdeutig formulierte Fragen innerhalb eines Zeitlimits von fünf Sekunden gefunden werden müssen. Watson verwendete mehrere Arten von maschinellem Lernen wie regelbasierte Syntaxanalyse, Wissensdatenbanken und logistische Regression, um die natürliche Sprache zu interpretieren, Datenquellen auszuwerten, möglichst viele Antworten zu generieren und aus diesen dann mithilfe statistischer Methoden die wahrscheinlichste auszuwählen. Weitere bedeutende Errungenschaften in diesem Bereich sind AlphaGo oder DeepStack.

Die vielversprechendste Disziplin des maschinellen Lernens ist der Einsatz künstlicher neuronaler Netze, auch Deep Learning genannt. Dabei werden riesige Mengen an Daten analysiert, bewertet, logische Schlüsse gezogen und Lösungswege ausgewählt. Systeme basierend auf Deep Learning sind in der Lage, aus Erfahrungen zu lernen und komplizierte Zusammenhänge in der Welt zu verstehen. Beispielsweise haben Krebsforscher der University of California für die automatische Erkennung von Krebszellen ein innovatives Mikroskop gebaut, das eine hochdimensionale Datenmenge bereitstellt, mit der eine Deep-Learning-Anwendung so trainiert werden kann, dass sie Krebszellen präzise identifiziert (mehr Infos).

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