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Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen
Sie wird uns das Denken nicht abnehmen

Mona Lisa mit Mundschutz
Mona Lisa mit Mundschutz | Foto: Pixabay

Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI), auch Artifizielle Intelligenz (AI) beschreibt Technologien, die Daten, Algorithmen und Rechenleistungen miteinander verbinden. Doch bevor sich diese Maschinen etwas „ausdenken“ können, müssen sie lernen, Daten zu analysieren – und zwar vom Menschen.

Von Sławomir Kosieliński

In dem amerikanischen Thriller „Eagle Eye – Außer Kontrolle“ (Regie: Daniel John Caruso, 2008) werden zwei unbescholtene Menschen in einen terroristischen Anschlag verwickelt und zu Staatsfeinden erklärt. Auf ihrer Flucht müssen sie den Anweisungen einer mysteriösen Frau folgen, die jeden ihrer Schritte überwacht und jegliches Zuwiderhandeln mit dem Tode bestraft. Sie schaltet Ampeln auf Grün, legt das Stromnetz lahm und lässt Hubschrauber abstürzen.

Allmählich wird den beiden Hauptfiguren und den sie verfolgenden FBI-Agenten bewusst, dass sie es nicht mit einem Menschen, sondern mit einem im Pentagon stehenden Supercomputer namens ARIIA (Autonomous Reconnaissance Intelligence Integration Analyst) zu tun haben, der Zugang zu unzähligen Datenbanken und Sensoren (darunter auch öffentlichen Überwachungskameras) hat. ARIIA plant, die Führungsebene der Regierung aus dem Amt zu entfernen, um weiteres Blutvergießen zu verhindern. Sie beruft sich dabei auf die Unabhängigkeitserklärung und die Verfassung der Vereinigten Staaten. Zum Glück gelingt es den menschlichen Protagonisten schließlich, ihre Kräfte zu vereinen und ARIIA auf recht brutale Weise auszuschalten oder, wenn man so will, der künstlichen Intelligenz zu erklären, wer hier in Wirklichkeit das Sagen – und das Denken – hat.
 
Der Film travestiert auf kreative Weise ein Thema, das bereits in Stanley Kubricks „2001: Odyssee im Weltraum“ behandelt wurde. Der Bordcomputer HAL (Heuristically Programmed Algorithmic Computer) hat die Fähigkeit, Entscheidungen auf der Basis von programmierten Algorithmen zu treffen und eigenständig zu lernen. Er kann sprechen, von den Lippen lesen, Schach spielen – und Menschen töten. Er selbst behauptet: „Kein Computer der Serie 9000 hat jemals einen Fehler gemacht oder unklare Informationen gegeben. Wir alle sind hundertprozentig zuverlässig und narrensicher!“ Als HAL schließlich den Erfolg der Mission durch menschliches Versagen gefährdet sieht, beschließt er, die Besatzung des Raumschiffs Discovery One zu töten. Nur durch einen Zufall gelingt es Captain Dave Bowman, die Aufmerksamkeit der tödlichen Maschine von sich abzulenken und an ihr Innenleben zu gelangen.

Aus dieser Perspektive erscheint die künstliche Intelligenz als eine schreckliche, unverständliche Maschinerie, die uns bedroht und vor der wir uns in Acht nehmen müssen. Und als der bekannte Wissenschaftler Stephen Hawking auch noch erklärte, die künstliche Intelligenz könnte das „Ende der menschlichen Rasse“ bedeuten, schlugen die KI-Gegner Alarm und forderten einen Stopp der Entwicklung künstlicher Intelligenz. Dabei übersahen sie ganz offensichtlich, dass sie bereits auf Schritt von Tritt von Computerprogrammen profitieren, die auf Datenanalyse und künstlicher Intelligenz basieren. Sie sind wie Molières Herr Jourdain, der über vierzig Jahre lang Prosa gesprochen hat, ohne es zu ahnen. Schauen wir uns also die interessantesten Anwendungen künstlicher Intelligenz einmal näher an.

Maschinelles Lernen mithilfe des Menschen

Onkel Google kostet uns manchmal einiges an Nerven, wenn er den Zugang zu bestimmten Inhalten blockiert und uns auffordert, Bilder mit Autobussen oder Zebrastreifen zu identifizieren. Bei diesen Bildern handelt es sich um CAPTCHA, also „vollautomatische öffentliche Turing-Tests zur Unterscheidung von Computern und Menschen.“ Aber warum sollen wir bestimmte Objekte der Verkehrsinfrastruktur identifizieren? Die KI beruht in erster Linie auf maschinellem Lernen, auf dem Sammeln und Vergleichen von Daten. Beim Interpretieren von Bildern ist die künstliche Intelligenz ganz besonders auf unsere Hilfe angewiesen. Jedes Mal wenn wir aufgefordert werden, uns eine Gruppe von Bildern anzusehen und zum Beispiel die Bilder mit einem Stoppschild anzuklicken, können wir selbstfahrenden Fahrzeugen beibringen, wie man diese korrekt identifiziert.

Netzübersetzer

Die Qualität der Google-Übersetzungen wird von Minute zu Minute (sic) besser. Der Dienst verwendet ein künstliches neuronales Netz, also ein auf Informationen basierendes System, das die Arbeits- und Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachbildet und so die Grundlage für das sogenannte Deep Learning schafft. Das System trainiert kontinuierlich an Millionen von Texten, die es im Internet findet. Es kodiert die Semantik von Sätzen und lernt so allmählich, immer bessere, natürlichere Übersetzungen zu erstellen. Es bekommt hierbei Hilfe von den Nutzern, die aufgefordert werden, ihr Feedback zu hinterlassen. Auf diese Weise „füttern“ wir die KI.

Ärztliche Diagnosen

„Doktor Watson! Bitte interpretieren Sie die Untersuchungsergebnisse unserer Patientin“, bittet Frau Dr. Schmidt. Nur sie ist ein Mensch. Watson hat keine Stimme, kein Geschlecht und keine Persönlichkeit. Er/sie/es (?) ist lediglich eine Sammlung von Microservices für Cloud Computing Systeme. Nach Meinung seiner Entwickler, der Firma IBM, ist Watson in der Lage, Daten zu interpretieren und natürliche menschliche Sprache zu verstehen. Anhand der so gesammelten Informationen kann es Empfehlungen, Prognosen und Automatisierungsvorschläge aussprechen.

Watson ermöglicht es Firmen, eigene künstliche Intelligenzen zu entwickeln, die in Apps und bei der Auswertung von riesigen Datenmengen (der sogenannten Big Data) Anwendung finden. Bei der Analyse von medizinischen Daten erkennt das Programm kausale Zusammenhänge, die nicht auf den ersten Blick ersichtlich sind. Dies ist ein Ergebnis maschinellen Lernens. Watson entscheidet nicht selbständig, sondern spricht Empfehlungen aus, die der Nutzer anschließend annehmen oder ablehnen kann.

Vorausschauende Wartung

Viele Jahre lang schritten die Mitarbeiter der Hongkonger U-Bahn jede Nacht die Schienen ab, um ihren Zustand zu überprüfen – bis das 800 Kilometer lange Gleisnetz schließlich mit Sensoren ausgestattet wurde. Seitdem überwacht eine KI die Sicherheit des U-Bahn-Verkehrs. Durch die sogenannte vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) ist das System in der Lage, Störungen rechtzeitig vorherzusehen. Je mehr Daten das System zur Verfügung hat, desto besser und schneller funktioniert es – und verringert so die durch Reparaturen bedingten Ausfallzeiten. 

Auf dieselbe Weise überwachen intelligente, auf der SAP-HANA-Technologie basierende Systeme die Rennwagen des Formel-1-Teams McLaren. 150 Sensoren überprüfen unter anderem den Zustand des Motors und des Chassis, den Reifendruck, den Kraftstoffverbrauch und die auf das Fahrzeug wirkenden Fliehkräfte. Die gesammelten Daten werden anschließend an ein Datenverarbeitungszentrum übermittelt, um jegliche Mängel umgehend zu identifizieren. Außerdem werden die Daten eingehend analysiert, um die einzelnen Komponenten des Fahrzeugs optimal aufeinander abzustimmen – zum Beispiel für die Rennstrecke in Singapur, die mit ihren 20 Kurven besondere Anforderungen an die Bremsen stellt. Auf diese Weise können wertvolle Sekunden eingespart werden.

Die Daten der vergangenen Saison werden bei der Vorbereitung auf die nächsten Rennen genutzt. Eine riesige Datensammlung hilft den Konstrukteuren und Mechanikern dabei, das optimale Set-up für jeden einzelnen Streckenabschnitt zu finden. Mit welchen Einstellungen hat das Fahrzeug die besten Chancen auf den Sieg? Was würde geschehen, wenn der Fahrer die zehnte Kurve außen anfährt und auf 130 km/h beschleunigt?

Daten – der Treibstoff der KI

Diesen Artikel habe ich geschrieben, ein Mensch. Ich betone das, denn es wäre auch durchaus denkbar, dass er von einer künstlichen Intelligenz verfasst wurde. Einen Beweis hierfür lieferte die britische Tageszeitung „The Guardian“ im September 2020, als sie das Essay eines automatisierten Sprachprogramms mit dem Namen GPT-3 veröffentlichte. Der Titel des Essays lautete „A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human?“

Solange es noch Menschen gibt, die meine Texte lesen, habe ich keine Angst, meinen Job zu verlieren. „Künstliche Intelligenz wird die Menschheit nicht vernichten. Glaubt mir“, beteuerte GPT-3 in seinem Essay. Dasselbe würde ich mir auch wünschen.

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