Der eine oder andere denkt bei KI an Science-Fiction Filme aus den 80ern, z.B. Skynet aus Terminator I. Eine starke Superintelligenz, welche die Weltherrschaft errungen hat. Ein solches Szenario ist heute noch in ferner Zukunft. So weit die Entwicklung von KI auch fortgeschritten ist, von einer starken KI wie Skynet ist die Entwicklung noch weit entfernt.
Eine starke KI ist in der Lage logisch zu denken, zu planen, Entscheidungen zu treffen und in Sprache mit Menschen zu kommunizieren. Die Starke KI existiert bis heute noch nicht, jedoch wird an solchen Systemen intensiv geforscht. Insbesondere im Bereich der digitalen Assistenten ist für starke KI ein breites Anwendungsgebiet möglich.
Alle von uns eingesetzte KI gehört aktuell zur Kategorie der schwachen KI. Schwache KI wird für eine spezifische Problemstellung entwickelt und auf diese spezialisiert. Das bedeutet, dass die Rahmenbedingungen und die Herangehensweise an das zu lösende Problem stets gleich sind und die KI nur auf die Lösung dieses einen Problems spezialisiert ist.
KI ist nichts Neues
Künstliche Intelligenz erfährt zurzeit einem Hype. Dabei ist künstliche Intelligenz keine neue Erfindung, denn die ersten Überlegungen gehen zurück bis in das alte Griechenland. Was damals wie Fiktion erschien, ist heute dank modernster Technologien Wirklichkeit geworden. Bereits 1956 wurde in den USA das „Summer Research Project on Artificial Intelligence“ von John McCarthy ins Leben gerufen, an dem sich weitere renommierte Wissenschaftler beteiligten. Die Vordenker des vergangenen Jahrtausends hatten lediglich keine Möglichkeit ihre Ideen umzusetzen, da die IT damals noch weit von der notwendigen Performance entfernt war.
Der Grund dafür, dass künstliche Intelligenz erst seit einigen Jahren auf dem Vormarsch ist, ist die Weiterentwicklung der Rechenleistung. Die heutige IT ermöglicht die Verarbeitung von großen Datenmengen innerhalb kürzester Zeit. Um künstliche Intelligenz zu trainieren, was in der Fachsprache mit Deep Learning oder Machine Learning bezeichnet wird, ist eine hohe Rechenleistung nötig. Auch wenn die Idee der Schaffung einer künstlichen Intelligenz sehr alt ist, war es die Entwicklung im Bereich der IT, welche diesen Fortschritt ermöglichte. Heute findet sich künstliche Intelligenz in allen Bereichen des Lebens wieder, zum Beispiel in der Sprach- und Bilderkennung, beim autonomen Fahren und in der Analyse des Kaufverhaltens von Kunden.
Big KI-Player
Unterstützt wird die Entwicklung von künstlicher Intelligenz durch das Internet und Cloud Services, die es jedem ermöglichen, KI für sein Unternehmen zu nutzen. Die größten Anbieter von KI Services sind IBM, Microsoft, Google und Amazon. Mehr Informationen zu den KI-Diensten der Big KI-Player findest Du auf deren Webseiten.
Wie funktioniert KI?
Künstliche Intelligenz unterscheidet sich in der Art der Programmierung grundlegend vom klassischen Quellcode, in dem Abfragen vollzogen und Schleifen durchlaufen werden. Die Technologie hinter der künstlichen Intelligenz sind künstliche neuronale Netze. Künstliche neuronale Netze wurden nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns erschaffen und bestehen, ähnlich wie die menschlichen Nervenzellen, aus Kanten und Knoten. Dabei kann jeder Knoten über verschiedene Kanten mit anderen Knoten vernetzt werden. In den künstlichen neuronalen Netzen werden entlang der Kanten und Knoten mathematische Operationen ausgeführt, die den Eingang des Netzes in einen Ausgang transformieren. Die Komplexität des Netzes hängt dabei von der Aufgabenstellung ab. Folgende Abbildung zeigt den Aufbau eines künstlich neuronalen Netzes.
Das künstliche neuronale Netz wird von der Eingangsseite aus mit Informationen gespeist, die in den verdeckten Ebenen verarbeitet werden, bis sie durch das Netz auf die Ausgangsseite gelangen. Die Knoten können dabei entweder einzelne Zahlen oder komplexe Matrizen beinhalten, die entlang der Kanten durch mathematische Operationen transformiert werden.
Ein Beispiel
Soll eine KI zur Erkennung von Bildern programmiert werden, so wird diese mit Fotos trainiert, deren Motive durch die KI erkannt werden sollen. Während dieses Trainings (Deep Learning) Modifiziert das künstliche neuronale Netz selbstständig die interne Gewichtung der Kanten. Nehmen wir als Beispiel die Spracherkennung der zahlen von 1 – 10:
Der Eingang in das Modell ist eine gesprochene Zahl, die über ein Mikrofon aufgenommen wird. Der Ausgang ist die Ausgabe der gesprochenen Zahl durch die KI. Das Netz wird mit Daten von Sprachaufnahmen der Zahlen von eins bis zehn mit Kennzeichnung der jeweils gesprochenen Zahl trainiert. Dabei verändert sich das Innere des Netzes, die Gewichtung entlang der Kanten wird von der KI so variiert, bis nach dem Training jede zuvor angelernte Zahl erkannt werden kann. Unter Umständen sind mehrere Trainingszyklen mit mehreren Personen nötig, um den Einfluss von Geschlecht, Stimmlage oder Dialekt zu eliminieren. Dieser Vorgang wird mit maschinellem Lernen (engl. Machine Learning) bezeichnet. Es wird hier zwischen supervised learning und unsupervised learning unterschieden.
Googles Tensorflow
Ein plattformunabhängig Open Source Bibliothek ist das Google Framework Tensorflow. Tensorflow ist wie ein künstliches neuronales Netz aufgebaut und besteht aus Knoten und Kanten. Die Knoten sind dabei mehrdimensionale Matrizen (Tensoren), welche Daten beinhalten. Diese Tensoren werden durch ein Modell aus mathematischen Operationen transformiert, bis ein oder mehrere Ausgangstensoren erzeugt werden. Darum wird diese Methode als datenstromorientierte Programmierung bezeichnet.
Die Interpretation der Ausgangswerte kann durch klassische Programmierung abgefragt werden. Die Komplexität von Tensoren und Modell bleibt dabei flexibel.
Watson
Watson ist eine künstliche Intelligenz der Firma IBM, die zu dem Film „Morgan“ einen Film Trailer er- stellte. Dazu analysierte Watson 100 Trailer von Horrorfilmen bezüglich der Audio- und Videodaten. Innerhalb von 24 Stunden lieferte Watson 10 Filmsequenzen, die für den Trailer verwendet wurden. Der Zusammenschnitt wurde dann von echten Menschen durchgeführt. Den Trailer zu dem Film „Morgan“ findest du hier: Morgan Trailer
Ausblick
Künstliche Intelligenz wird schon heute flächendeckend eingesetzt, um den Menschen die Arbeit zu erleichtern. Kritische Stimmen warnen davor, dass künstliche Intelligenz insbesondere bei monotonen und sich wiederholenden Tätigkeiten den Menschen ihren Arbeitsplatz wegnehmen könnte. Die Gegenseite räumt ein, das durch den Einsatz von KI zwar bestimmte Jobs wegfallen könnten, doch im Bereich der Programmierung und Projektierung zahlreiche neue Jobs entstehen werden.
KI wird aktuell nur für sehr spezifische Problemstellungen eingesetzt. Künstliche Intelligenz verfügt weder über soziale Kompetenz noch der Fähigkeit komplexe Vorhaben zu planen, organisieren, disponieren und umzusetzen. Bis künstliche Intelligenz in der Lage ist, eigenständig zu denken (Starke KI) wird sicherlich noch sehr viel Zeit vergehen. So lange bleibt künstliche Intelligenz lediglich ein smartes Werkzeug das denjenigen, die es einzusetzen wissen, die Arbeit erleichtert.