Was die Künstliche Intelligenz mit uns Menschen zu tun hat

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Wenn man sich mit dem Thema Künstliche Intelligenz genauer befasst, stößt man zwangsläufig auf zahlreiche Parallelen, die mit uns Menschen in Verbindung stehen. Klar, es sollen ja dank KI neue Wege gefunden und genutzt werden, die vor allem etwas mit dem menschlichen Gehirn zu tun haben. Denn unsere Denkzentrale, bestehend aus rund 85 Milliarden Neuronen, schicken permanent elektrische Impulse in sehr schneller Abfolge durch unser Nervensystem. Hierfür stehen zehntausende von Verbindungen zwischen den einzelnen Nervenzellen parat, womit das menschliche Gehirn wohl das größte vorzustellende Netzwerk des Universum darstellt.

Künstliche Intelligenz erfordert schnelle Rechner, schlaue Programme und ganz viele Daten

All dies ermöglicht unsere angeborene Fähigkeit, neue Dinge zu lernen, aus erlebten Erfahrungen die richtigen Schlüsse zu ziehen, abstrakt zu denken und vieles mehr. Da die aktuellen Computer hierfür gar nicht geschaffen und gebaut wurden, stellen sich derzeit zahlreiche Experten diese eine Frage: Lässt sich ein hochkomplexes Gebilde wie das menschliche Gehirn mithilfe von Hard- und Software so nachbauen, dass es einen höchstmöglichen Nutzen bringt. Und genau damit beschäftigt sich die Wissenschaft der Künstlichen Intelligenz.

Für den optimalen Einsatz von Künstlicher Intelligenz sind vor allem zwei Dinge notwendig: Ein Computersystem, das möglichst schnell rechnen kann, und eine Software darauf, die mit all den Berechnungen klar kommt und anhand der vorliegenden Daten die richtigen Schlüsse zieht und die gewünschten Ergebnisse ermittelt.

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Von schwacher und starker KI

Bei den aktuellen KI-Programmen wird unterschieden zwischen der schwachen und der starken KI. Zur Kategorie der schwachen KI gehört beispielsweise der Schachcomputer Deep Blue von IBM, der 1996 zum ersten Mal den damaligen amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparov schlagen konnte, aber auch Apple Siri, Amazon Alexa und andere Programme, die auf ihrem Gebiet schon ganz erstaunliche Dinge können.

Die starke KI hingegen bietet viel weiter gehende Möglichkeiten, da sie in der Lage ist, die erzielten Ergebnisse auf andere Disziplinen zu übertragen und dort auch anzuwenden. So wie es eben der Mensch kann. Allerdings steht die Forschung in diesem Bereich noch ganz am Anfang.

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Neuronale Computerprogramme müssen gefüttert werden

Doch welche Schritte sind notwendig, um eine Anwendung der schwachen KI in ein Programm der starken KI zu transformieren? Nun, dazu muss man erst einmal grundlegend verstehen, wie das menschliche Gehirn funktioniert. Ein wichtiger Baustein hierfür sind computergestützte neuronale Netzwerke, die im besten Fall wie der menschliche Verbund an Neuronen arbeiten. Hierfür sind große Datenmengen erforderlich, damit ein künstliches neuronales Netz genauso funktionieren kann wie unseres. Denn so wie wir Erlerntes in neue Erkenntnisse und Fähigkeiten umsetzen, kann ein neuronal arbeitendes Computerprogramm mithilfe von Bildern, Mustern, Audiodateien, etc. lernen. Nur dass es hierfür eine sehr große Zahl an Daten benötigt, mit dem es zuvor gefüttert werden muss.

Man kennt solche einfachen Algorithmen zum Beispiel vom Apple Foto-Programm, das auf jedem Mac-Rechner vorinstalliert ist. Dort legt man zum Beispiel fest, wie Onkel Karl aussieht, und der Apple-PC versucht daraus alle vorhandenen Bilder von Onkel Karl zu erkennen. Und je öfter dies erfolgreich geschieht, desto besser ist die Trefferquote von Apple Fotos. Dies ist zwar ein sehr triviales Beispiel von KI, aber ein doch recht anschauliches.

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„Deep Learning“ als wichtiger Baustein der Künstlichen Intelligenz

Dieses Lernen von neuen Fähigkeiten mithilfe vieler, vieler Daten und Muster wird in der Disziplin der Künstlichen Intelligenz „Deep Learning“ genannt. So hilft beispielsweise IBM Watson schon heute, Krebszellen zu erkennen und damit Ärzte und Krankenhäuser bei der Früherkennung der heimtückischen Krankheit zu unterstützen. Aber auch das Analysieren und Erkennen von Emotionen und Sprache zählt zum KI-Fachgebiet des Deep Learning sowie das Automatisierte Fahren oder das simultane, computergestützte Übersetzen.

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