Geschichte der künstlichen Intelligenz

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Am 13. Juli 1956 begann am Dartmouth College in Hanover (New Hampshire) eine 6-wöchige Konferenz unter dem Namen Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence; sie wurde von John McCarthy organisiert und neben McCarthy selbst nahmen daran unter anderen Marvin Minsky, Nathan Rochester und Claude Shannon teil.

Genau genommen handelte es sich um einen Workshop zu einem Forschungsprojekt, für das McCarthy 1955 die Fördermittel bei der Rockefeller Foundation eingeworben hatte.[1] In seinem Antrag erschien erstmals der Begriff „artificial intelligence“ („künstliche Intelligenz“).

Aus diesem Grund gilt diese – später so genannte – Dartmouth Conference seither als die Gründungsveranstaltung der Künstlichen Intelligenz als einem akademischen Fachgebiet.

Vorgeschichte[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Idee, dass sich die menschliche Intelligenz oder auch ganz allgemein die Vorgänge des menschlichen Denkens möglicherweise automatisieren oder mechanisieren lassen, dass der Mensch eine Maschine konstruieren und bauen könnte, die auf irgendeine Art und Weise intelligentes Verhalten zeigt, ist allerdings schon sehr viel älter. Als früheste Quelle wird zumeist auf Julien Offray de La Mettrie und sein 1748 veröffentlichtes Werk L’Homme Machine verwiesen. Auch die Idee des Laplaceschen Dämons, benannt nach dem französischen Mathematiker, Physiker und Astronomen Pierre-Simon Laplace kann insofern zu den theoretischen Vorläufern der Künstlichen Intelligenz gezählt werden, als diesem Entwurf die Modellvorstellung zugrunde liegt, dass das gesamte Universum nach den Regeln einer mechanischen Maschine – gewissermaßen wie ein Uhrwerk – abläuft, und diese Vorstellung dann natürlich auch den Menschen und seinen Geist, seine Intelligenz, mit einschließt.

Historische Automaten und Roboter[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

In der Geschichte finden sich an etlichen Stellen Berichte von mechanischen Automaten für bestimmte Tätigkeiten, die in einem mehr oder weniger menschenähnlichen Gehäuse eingebaut waren und damit – bis zu einem gewissen Grad – die Illusion eines künstlichen Menschen vermitteln sollten. Teilweise handelte es sich hierbei auch um Jahrmarkts-Attraktionen bis hin zu Figuren wie C-3PO aus Star Wars.

Homunculi, Golem und andere künstliche Menschen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Neben diesen Automaten, die zumindest von ihren Konstrukteuren und Erbauern in aller Regel tatsächlich als Maschinen mit begrenzten mechanischen Fähigkeiten verstanden wurden, gab es auch theoretische oder literarische Entwürfe von künstlich erzeugten Lebewesen, die in ihren Fähigkeiten und auch in ihrem Aussehen dem Menschen ähnlich sein sollten. Eine allgemeine Vorstellung von einem Homunculus wurde schon in der Antike beschrieben, ein Plan für die angebliche Herstellung eines Homunkulus findet sich in der Schrift De natura rerum (1538), die allgemein Paracelsus zugeschrieben wird. Weitere Beispiele sind hier die jüdische Legende vom Golem in ihren verschiedenen Varianten oder Mary Shelleys Roman Frankenstein.

Künstliche Intelligenz in der Literatur[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Der polnische Philosoph und Science-Fiction-Autor Stanisław Lem veranschaulichte diese Vorstellung in zahlreichen belletristischen Werken.

Theoretische Grundlagen im frühen 20. Jahrhundert[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Basierend auf den Arbeiten von Alan Turing, unter anderem auf dem Aufsatz Computing machinery and intelligence, formulierten Allen Newell (1927–1992) und Herbert A. Simon (1916–2001) von der Carnegie Mellon University in Pittsburgh die Physical Symbol System Hypothesis.[2] Ihr zufolge ist Denken Informationsverarbeitung, und Informationsverarbeitung ein Rechenvorgang, eine Manipulation von Symbolen. Auf das Gehirn als solches komme es beim Denken nicht an: „Intelligence is mind implemented by any patternable kind of matter.“ Diese Auffassung, dass Intelligenz unabhängig von der Trägersubstanz sei, wird von den Vertretern der starken KI-Forschung geteilt. Für Marvin Minsky (1927–2016) vom Massachusetts Institute of Technology (MIT), einem der Pioniere der KI, ist „das Ziel der KI die Überwindung des Todes“. Der Roboterspezialist Hans Moravec (* 1948) von der Carnegie Mellon University beschreibt in seinem Buch Mind Children (Kinder des Geistes) das Szenario der Evolution des postbiologischen Lebens: Ein Roboter überträgt das im menschlichen Gehirn gespeicherte Wissen in einen Computer, sodass die Biomasse des Gehirns überflüssig wird und ein posthumanes Zeitalter beginnt, in dem das gespeicherte Wissen beliebig lange zugreifbar bleibt.

Die philosophische Diskussion: Ist Künstliche Intelligenz überhaupt möglich[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Seit den Anfängen der KI als akademischer Disziplin ist ein heftiger Streit im Gange, ob es so etwas wie künstliche Intelligenz überhaupt geben kann. Dabei geht es naturgemäß weniger um diejenigen Teilgebiete, die mit dem Begriff der schwachen KI umrissen werden, sondern in erster Linie um die starke KI und um deren prinzipielle Existenz, deren Existenzberechtigung und deren Existenzmöglichkeit, d. h. um die Frage, ob künstliche Systeme überhaupt denkbar sind, die dem Menschen und seiner Intelligenz wirklich gleich oder zumindest in irgendeinem noch näher zu definierenden Sinne ähnlich sind.

So widmet Hubert L. Dreyfus ein ganzes Buch (1972) dem Thema der "Grenzen künstlicher Intelligenz"[3], und zusammen mit (seinem Bruder) Stuart E. Dreyfus beschreibt er die Grenzen der Denkmaschine (1986)[4].

Auf der anderen Seite verweist Karl Popper (1977) auf eine These von Alan Turing, der einmal gesagt habe,

„Gib genau an, worin deiner Meinung nach ein Mensch einem Computer überlegen sein soll, und ich werde einen Computer bauen der deinen Glauben widerlegt.“[5],

relativiert diese Aussage aber gleich wieder, indem er empfiehlt:

„Wir sollten Turings Herausforderung nicht annehmen; denn jede hinreichend genaue Bestimmung könnte prinzipiell zur Programmierung eines Computers verwendet werden.“

Und im Übrigen verweist er darauf, dass schon für die menschliche Intelligenz bisher niemand eine von allen einschlägigen Fachleuten akzeptierte Definition der Intelligenz hat formulieren können, und dass demzufolge auch kein allgemein akzeptiertes Verfahren existiert, mit dem man das Vorhandensein bzw. den Ausprägungsgrad von „Intelligenz“ beim Menschen – und dann möglicherweise auch bei einem künstlichen System – würde objektiv überprüfen bzw. messen können.

Die Diskussion, ob es so etwas wie eine künstliche Intelligenz, die der menschlichen Intelligenz ebenbürtig ist, oder sogar überlegen, überhaupt geben kann, ist allerdings durch eine grundlegende Asymmetrie gekennzeichnet:

  • Autoren wie die Brüder Dreyfus vertreten die These, dass es künstliche Intelligenz dem strengen Sinne der starken KI nicht geben kann, d. h. sie vertreten im formallogischen Sinne eine Allaussage (mit negativem Vorzeichen) und die Argumente und Überlegungen, die sie für diese ihre These anführen, können an vielen Stellen angegriffen, bestritten oder möglicherweise sogar widerlegt werden.
  • Alan Turing behauptet demgegenüber lediglich, dass – unter bestimmten Bedingungen bzw. Voraussetzungen – etwas möglich sei und überlässt es anderen, diese Voraussetzungen zunächst erst einmal zu erfüllen. Solange dies aber noch nicht geschehen ist, kann Turings Behauptung nicht überprüft, demzufolge aber auch nicht falsifiziert werden, und ist insofern streng genommen nach dem von Popper formulierten Kriterium für Wissenschaftlichkeit keine wissenschaftliche Aussage.

Für eine Entscheidung, ob ein technisches System über eine dem Menschen ähnliche Intelligenz verfügt, wird oft auf einen Vorschlag von Alan Turing verwiesen, der unter dem Namen Turing-Test bekannt geworden ist. Allan Turing selbst hat allerdings nur die allgemeine Idee skizziert, die einem solchen Test zugrunde liegen könnte: wenn ein Mensch in einer Interaktion mit zwei „Partnern“, von denen einer ein anderer Mensch und der andere eben ein künstliches, technisches System ist, nicht (mehr) herausfinden bzw. unterscheiden könne, welcher der Partner der Mensch und welcher der Computer ist, so könnte man dem technischen System nicht mehr die Eigenschaft absprechen, ebenfalls intelligent zu sein. (Genauere Einzelheiten hierzu ließ Turing zunächst offen; im Übrigen ist natürlich klar, dass die Interaktion in einer solchen Testsituation so zu gestalten ist, z. B. in Form eines Telefongesprächs oder eines schriftlichen Frage-und-Antwort-Spiels, dass keine sachfremden Informationen die Beurteilung verfälschen können.)

Allerdings gab es, als Alan Turing diesen Vorschlag machte, ca. 1950, das Fachgebiet der künstlichen Intelligenz noch gar nicht, und dementsprechend auch noch nicht die Unterscheidung von starker und schwacher KI und schon gar nicht den Streit, ob es eine starke KI im engeren Sinne überhaupt geben könne. Natürlich gab es im späteren Verlauf verschiedene Versuche, Turings Idee zu konkretisieren und praktisch durchzuführen, die aber alle wegen Mängeln in der Konzeptualisierung – und auch in der praktischen Durchführung – kritisiert bzw. nicht anerkannt wurden.

Gleichzeitig nimmt die Rechenleistung von Computern inzwischen seit über 50 Jahren mit exponentieller Geschwindigkeit zu: Gordon Moore hatte im Jahr 1965 in einem Aufsatz[6] eine Verdoppelung etwa im 2-Jahres-Rhythmus vorhergesagt – zunächst nur bezogen auf die Packungsdichte der Bauelemente auf Computer-Chips und zunächst nur für die Zeit bis 1975. Unter dem Namen Mooresches Gesetz wurde aus dieser Prognose eine grobe Regel dafür, wie sich die Leistungsfähigkeit von Computersystemen entwickelt; im Jahre 2015 konnte dieses Gesetz seine 50-jährige Geltungsdauer feiern (es gab in dieser Zeit also 25 mal eine Verdopplung, also eine Leistungssteigerung um den Faktor ).

Vor diesem Hintergrund und weil das menschliche Gehirn in seiner Leistungsfähigkeit nahezu konstant ist, hat man schon jetzt für den Zeitpunkt, an dem eines Tages die Leistungsfähigkeit von Computern die des menschlichen Gehirns – und damit die künstliche die menschliche Intelligenz – voraussichtlich übertreffen wird, den Begriff der technologischen Singularität geprägt. Tatsächlich übertreffen heutige, kostspielige Supercomputer die geschätzte Leistungsfähigkeit des menschlichen Gehirns schon deutlich. Auch handelsübliche und für Verbraucher erschwingliche Computer sind nicht mehr weit von dieser Leistungsgrenze entfernt (Stand 2017). Man simuliert dabei die neuronalen Netze im natürlichen Gehirn durch künstliche neuronale Netze mit Hilfe von Software im Computer. Die künstlichen Gehirne haben in vielen Funktionen Ähnlichkeit mit den natürlichen Gehirnen.

Die chinesischen Forscher Feng Liu, Yong Shi und Ying Liu haben im Sommer 2017 Intelligenz-Tests mit öffentlich und kostenlos zugänglichen schwachen KIs wie etwa Google KI oder Apples Siri und weiteren durchgeführt. Im Maximum erreichten diese KIs einen Wert von etwa 47, was etwa einem sechsjährigem Kind in der ersten Klasse entspricht. Ein Erwachsener kommt etwa im Durchschnitt auf 100. Bereits 2014 wurden ähnliche Tests durchgeführt bei denen die KIs noch im Maximum den Wert 27 erreichten.[7]

Forschungsrichtungen und Phasen der KI[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Anfangsphase der KI war geprägt durch eine fast grenzenlose Erwartungshaltung im Hinblick auf die Fähigkeit von Computern, „Aufgaben zu lösen, zu deren Lösung Intelligenz notwendig ist, wenn sie vom Menschen durchgeführt werden“[8]. Herbert Simon prognostizierte 1957 unter anderem, dass innerhalb der nächsten zehn Jahre ein Computer Schachweltmeister werden und einen wichtigen mathematischen Satz entdecken und beweisen würde. Diese Prognosen trafen nicht zu. Simon wiederholte die Vorhersage 1990, allerdings ohne Zeitangabe. Immerhin gelang es 1997 dem von IBM entwickelten System Deep Blue, den Schach-Weltmeister Garri Kasparov in sechs Partien zu schlagen. Im Jahr 2011 gewann das Computerprogramm Watson im Quiz Jeopardy! gegen die beiden bislang erfolgreichsten Spieler.

Newell und Simon entwickelten in den 1960er Jahren den General Problem Solver, ein Programm, das mit einfachen Methoden beliebige Probleme sollte lösen können. Nach fast zehnjähriger Entwicklungsdauer wurde das Projekt schließlich eingestellt. John McCarthy schlug 1958 vor, das gesamte menschliche Wissen in eine homogene, formale Darstellungsform, die Prädikatenlogik 1. Stufe, zu bringen.

Weizenbaum: ELIZA[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Ende der 1960er Jahre entwickelte Joseph Weizenbaum (1923–2008) vom MIT mit einem relativ simplen Verfahren das Programm ELIZA, in dem der Dialog eines Psychotherapeuten mit einem Patienten simuliert wird. Die Wirkung des Programms war überwältigend. Weizenbaum war selbst überrascht, dass man auf relativ einfache Weise Menschen die Illusion eines beseelten Partners vermitteln kann. „Wenn man das Programm missversteht, dann kann man es als Sensation betrachten“ sagte Weizenbaum später über ELIZA.[9] Auf einigen Gebieten erzielte die KI Erfolge, beispielsweise bei Strategiespielen wie Schach und Dame, bei mathematischer Symbolverarbeitung, bei der Simulation von Robotern, beim Beweisen von logischen und mathematischen Sätzen und schließlich bei Expertensystemen. In einem Expertensystem wird das regelbasierte Wissen eines bestimmten Fachgebiets formal repräsentiert. Das System wendet bei konkreten Fragestellungen diese Regeln auch in solchen Kombinationen an, die von menschlichen Experten nicht in Betracht gezogen werden. Die zu einer Problemlösung herangezogenen Regeln können angezeigt werden, d. h. das System kann sein Ergebnis „erklären“. Einzelne Wissenselemente können hinzugefügt, verändert oder gelöscht werden; moderne Expertensysteme verfügen dazu über komfortable Benutzerschnittstellen.

Expertensysteme[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Eines der bekanntesten Expertensysteme war das Anfang der 1970er Jahre von T. Shortliffe an der Stanford University entwickelten MYCIN. Es diente zur Unterstützung von Diagnose- und Therapieentscheidungen bei Blutinfektionskrankheiten und Meningitis. Ihm wurde durch eine Evaluation attestiert, dass seine Entscheidungen so gut sind wie die eines Experten in dem betreffenden Bereich und besser als die eines Nicht-Experten. Allerdings reagierte das System, als ihm Daten einer Cholera-Erkrankung – eine Darm- und keine Blutinfektionskrankheit – eingegeben wurden, mit Diagnose- und Therapievorschlägen für eine Blutinfektionskrankheit: MYCIN erkannte die Grenzen seiner Kompetenz nicht. Man nennt dies den Cliff-and-Plateau-Effekt. Er ist für Expertensysteme, also Computerprogramme, die der Diagnoseunterstützung dienen (Medical Decision-Support Systems) und dabei hochspezialisiert auf ein schmales Wissensgebiet sind, typisch. In den 1980er Jahren wurde der KI, parallel zu wesentlichen Fortschritten bei Hard- und Software, die Rolle einer Schlüsseltechnologie zugewiesen, insbesondere im Bereich der Expertensysteme. Man erhoffte sich vielfältige industrielle Anwendungen, erwartete auch eine Ablösung „eintöniger“ menschlicher Arbeit (und deren Kosten) durch KI-gesteuerte Systeme. Nachdem allerdings viele Prognosen nicht eingehalten werden konnten, reduzierten die Industrie und die Forschungsförderung ihr Engagement.

Neuronale Netze[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Mit den Künstlichen neuronalen Netzen trat zur gleichen Zeit eine neue Perspektive der KI ans Licht, basierend u. a. auf Karl Steinbuchs Lernmatrix (1961) und angestoßen von neueren Arbeiten des finnischen Ingenieurs Teuvo Kohonen. In der schwachen KI löste man sich von wenig förderlichen Konzepten von Intelligenz und analysierte stattdessen, ausgehend von der Neurophysiologie, die Informationsarchitektur des menschlichen und tierischen Gehirns. Die Modellierung in Form künstlicher neuronaler Netze illustrierte, wie aus einer einfachen Grundstruktur komplexe Musterverarbeitung geleistet werden kann. Zur Untersuchung dieser Verfahren hat sich die Neuroinformatik als wissenschaftliche Disziplin entwickelt. Diese Art von Lernen beruht im Gegensatz zu Expertensystemen nicht auf der Herleitung und Anwendung von Regeln. Dies deutet darauf hin, dass die besonderen Fähigkeiten des menschlichen Gehirns nicht auf einen regelbasierten Intelligenz-Begriff reduzierbar sind. Die Auswirkungen dieser Einsichten auf die KI-Forschung, aber auch auf Lerntheorie, Didaktik, das Verhältnis zum Bewusstsein und andere Gebiete werden noch diskutiert.

Spielpartner bei Brett- und Videospielen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

In der KI haben sich mittlerweile zahlreiche Subdisziplinen herausgebildet, etwa spezielle Sprachen und Konzepte zur Darstellung und Anwendung von Wissen, Modelle zu Fragen von Revidierbarkeit, Unsicherheit und Ungenauigkeit und maschinelle Lernverfahren. Die Fuzzylogik hat sich als weitere Form der schwachen KI etwa bei Maschinensteuerungen etabliert. Weitere erfolgreiche KI-Anwendungen liegen in den Bereichen natürlich-sprachlicher Schnittstellen, Sensorik, Kybernetik und Robotik.

Im August 2017 besiegte eine künstliche Intelligenz der Firma OpenAI bei einem mit 24 Millionen Dollar dotierten Dota2-Turnier einige der weltbesten Profispieler auf diesem Gebiet (u. a. Profispieler Danylo "Dendi" Ishutin). Dota2 gilt als eines der komplexesten Videospiele überhaupt, komplexer als Go oder Schach. Dota2 wurde allerdings hier im eins zu eins Modus gespielt und nicht im komplexeren Team-Modus. OpenAI erklärte, dass die KI nur vier Monate benötigte, um diese Spielstärke zu erreichen. Die KI wurde trainiert, indem diese immer wieder gegen sich selbst antrat. Die KI bekam das gleiche Sichtfeld wie der menschliche Spieler und durfte nur eine begrenzte Anzahl von Aktionen gleichzeitig ausführen. Ziel von OpenAI ist es nun, eine KI zu entwickeln, die die besten menschlichen Spieler auch im Team-Modus besiegen kann.[10]

Weitere Ereignisse in chronologischer Reihenfolge[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

2014[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Im Mai 2014 stellte Google sein selbstfahrendes Auto Google Driverless Car erstmals einer Gruppe von Journalisten vor, die im Vergleich zwischen menschlichem Fahrer und selbstfahrendem System keinen Unterschied im Fahrverhalten mehr feststellen konnten. Google erklärte jedoch, dass das Fahren bei Regen und Schnee noch Probleme bereite. Das Robotersystem beruhe auf selbstständigem Lernen und selbstständiger Erfassung und Interpretation der Umgebung. Als Start für den Massenmarkt hatte Google-Mitgründer Sergey Brin im Mai 2014 das Jahr 2017 angegeben.[11][12]

2016[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Im März 2016 besiegte AlphaGo den damalig vermutlich weltbesten Go-Spieler Lee Sedol mit 4 zu 1 im Spiel AlphaGo gegen Lee Sedol. Wegen der größeren Komplexität von Go gegenüber Schach, die sich aus dem größeren Brett (19×19) und der ungleich größeren Anzahl möglicher Züge ergibt, ist Go mit traditionellen Brute-Force-Algorithmen (Alpha-Beta-Suche), d. h., es probiert alle möglichen Züge durch, praktisch nicht bezwingbar.

Im März 2016 scheiterte ein Experiment von Microsoft, einen Twitter-Account mit künstlicher Intelligenz als Chat-Bot zu betreiben. Der fiktive Teenager namens Tay begann nach gezielter Beeinflussung von einer Gruppe von Twitter-Nutzern, zunehmend rassistisch und frauenfeindlich zu twittern. Es handelte sich offenbar um einen koordinierten Angriff auf die künstliche Lernfähigkeit des Profils, der aus Foren von 4chan und 8chan entsprang. Microsoft entschied sich nach 24 Stunden, das Profil für die breite Öffentlichkeit unzugänglich zu machen.[13]

Im August 2016 konnte am Medical Institute der Tokyo Universität die KI Watson eine Fehldiagnose der Ärzte korrigieren. Die Ärzte diagnostizierten bei der Patientin eine akute myeloische Leukämie. Die Therapie blieb erfolglos, weswegen man die KI Watson zu Rate zog. Die KI benötigte 10 Minuten, um die DNA der Frau mit 20 Millionen Krebsstudien abzugleichen. Die KI Watson erkannte eine sehr seltene Form der Leukämie, die bislang nur 41 Patienten betraf und welche heilbar ist.[14] Grundsätzlich ist der Krebs so individuell wie die Patienten selbst. Das ist der Grund, weshalb eine Therapie bei einem Patienten hilft und bei einem anderen nicht. Hier können KIs die Genanalyse von Patienten innerhalb von Minuten mit Millionen Daten anderer Patientenakten, Behandlungsformen, Forschungsaufsätzen abgleichen und so zu einer sehr präzisen Diagnose kommen, was man Präzisionsmedizin nennt und ohne den Einsatz von Computern nicht möglich ist. Dies ist nicht nur auf die Krebsdiagnose beschränkt, sondern kann auch bei Herzinfarkten, Diabetes usw. eingesetzt werden. Wichtig dafür ist, dass die Daten in digitaler Form (anonymisiert) vorliegen. Google, IBM, Microsoft, Amazon usw. bieten dafür Plattformen, um derartige Daten hochzuladen und bereitzustellen.[15]

In einem wissenschaftlichen Wettbewerb wurden im Jahr 2016 Forscher weltweit eingeladen, eine Software zur Erkennung von Brustkrebszellen (Diagnose von Metastasen in Sentinel-Node-Biopsien) einzureichen. 32 Programme wurden von 23 Teams eingereicht. In einem Wettbewerb traten diese Programme dann gegen ein Team aus 11 Pathologen an, welche jeweils 2 Stunden zur Analyse von 129 Präparaten hatten. Eine Vergleichsgruppe bestand aus einem versierten Pathologen, der sich so viel Zeit nehmen durfte, wie er wollte, was allerdings nicht dem klinischen Alltag entspricht. Die Programme nutzten meist convolutional neural networks. Sieben der Programme lieferten bessere Ergebnisse als die Gruppe der Pathologen. Insbesondere die Programme der Harvard Medical School und des Massachusetts Institute of Technology stellten die Pathologen in den Schatten. Die menschlichen Pathologen übersahen häufig Mikrometastasen, was den besseren Programmen nur selten passierte. Fünf der Programme waren sogar besser als der versierte Pathologe, der sich 30 Stunden Zeit für die Analyse nahm. Selbst dieser versierte Pathologe übersah ein Viertel der Mikrometastasen.[16]

2017[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Im Januar 2017 schlug die KI Libratus vier der besten Pokerspieler der Welt. Die Spieler Daniel McAulay, Jimmy Chou, Jason Les und Dong Kim spielten in insgesamt 120.000 Spielen (Heads-Up No-Limit Texas Hold’em) an 20 Tagen gegen die KI.[17]

Bei einem KI-Experiment im Sommer 2017 entschieden sich zwei Bots nicht mehr mit der ihnen zugewiesenen Sprache Englisch untereinander zu kommunizieren, sondern in einer selbst entwickelten Geheimsprache, die auch von den beteiligten Forschern nicht mehr verstanden wurde. Das Experiment wurde daraufhin abgebrochen. Es entwickelten sich Befürchtungen, dass KIs über das Internet in einer Geheimsprache kommunizieren könnten, ohne dass Menschen dies noch registrieren würden.[18][19]

Im Sommer 2017 haben Forscher der Universität von Chicago eine KI vorgestellt, die eigenständig Rezensionen verfassen kann. Diese maschinell erzeugten Rezensionen wurden zusammen mit von Menschen verfassten Rezensionen 600 Versuchspersonen zur Beurteilung vorgelegt. Diese beurteilten die von der KI erstellten Rezensionen im Blindtest durchschnittlich ähnlich nützlich wie die von Menschen verfassten Rezensionen. In dieser Versuchsanordnung wird der Turing-Test somit bestanden, da für die Menschen nicht mehr erkennbar war, welche Rezensionen maschinell erstellt waren und welche von Menschen.[20]

Im Juli 2017 stellten Forscher der Rutgers Universität eine KI vor, die künstlerische Gemälde produziert. Die KI wurde trainiert mit vielen Gemälden berühmter Maler verschiedener Epochen. In einem Blindtest wurden die von der KI erstellten Gemälde mit von Künstlern für die Kunstmesse Art Basel erstellten Gemälden vermischt und 18 Experten in einem Blindtest zur Beurteilung vorgelegt: Die Jury beurteilte die von der KI gefertigten Gemälde insgesamt besser als die von den Künstlern für die Messe erstellten.[21]

Im August 2017 haben Forscher der Stanford University eine KI vorgestellt, die anhand eines Porträtfotos mit hoher Treffsicherheit erkennen kann, ob die entsprechende Person homo- oder heterosexuell ist. Homosexuelle Männer wurden bei Vorlage eines Fotos zu 81 Prozent erkannt, bei Vorlage von fünf Fotos eines Gesichts zu 91 Prozent, homosexuelle Frauen zu 74 Prozent (ein Foto) bzw. 83 Prozent (fünf Fotos). Die menschliche Intelligenz vermag keine solche Leistungen zu erbringen. Menschen erreichen in Vergleichstests Trefferquoten von 61 beziehungsweise 54 Prozent. Die Forscher verwendeten eine handelsübliche Gesichtserkennungssoftware, die mit 35.000 Datensätzen aus einem Online-Dating-Portal trainiert wurde (Anm.: 35.000 ist eine relativ kleine Zahl für ein KI-Training, für das üblicherweise Millionen Datensätze eingesetzt werden. Mehr Trainingsdaten lassen bessere Trefferquoten erwarten.). Das Forschungsergebnis führte zu heftigen Diskussionen. So ist in manchen Staaten Homosexualität immer noch unter Strafe gestellt. Zudem haben früher Rassisten anhand der Ausmessung von Gesichtern versucht, menschliche Charaktere und Eigenschaften herauszulesen und dementsprechend zu selektieren („Phrenologie“). Nun sehen manche eine entsprechende Phrenologie neu erstarken. Die Forscher wehrten sich gegen die Vorwürfe und meinten, sie wollten keine Maschine zur Selektion erschaffen, sondern nur die Öffentlichkeit darauf hinweisen, was heute technisch möglich ist und in großen Firmen heute schon im Einsatz ist. Es wird auch vermutet, dass sich mit KIs weitere Eigenschaften aus menschlichen Gesichtern ablesen lassen. Zudem bestärkt dieses Ergebnis die Vermutung, dass sexuelle Orientierung genetisch veranlagt ist.[22][23][24][25]

Am 28. August 2017 wurde ein maschineller Übersetzer namens DeepL auf Basis künstlicher neuronaler Netze von einem Kölner Start-Up online gestellt, der auf der gesammelten Datenbank von Linguee trainiert wurde. Der neue Dienst soll in Blindtests die Angebote der Konkurrenz u. a. von Google, Microsoft und Facebook übertreffen.[26][27]

Anfang September 2017 erklärte der russische Präsident Vladimir Putin in einem Vortrag zum Schulbeginn, der an 16.000 Schulen live übertragen wurde: „Künstliche Intelligenz ist die Zukunft, nicht nur für Russland, sondern für die gesamte Menschheit. Sie kommt mit kolossalen Möglichkeiten, doch auch mit Bedrohungen, die schwer vorherzusagen sind“ und „Wer in diesem Gebiet die Führung übernimmt, wird zum Herrscher der Welt“.[28] Elon Musk, Chef der US-Fa. Tesla, reagierte darauf direkt in einem Tweet und meinte, dass der Wettkampf der Nationen um die Vorherrschaft bei der KI die wahrscheinlichste Ursache für den dritten Weltkrieg sein werde.[29]

Im Sommer 2017 stellten Forscher der Universität Bari in Italien eine KI vor, die mit einer Wahrscheinlichkeit von 86 Prozent die Alzheimer-Krankheit anhand von mit Magnetresonanztomographen durchgeführten Gehirnscans diagnostizieren kann, zehn Jahre, bevor die ersten Symptome auftauchen.[30]

Der Autor George R. R. Martin schreibt derzeit an seinem sechsten Buch der Reihe Game of Thrones, das von der Fangemeinde ungeduldig erwartet wird. Der Programmierer Zack Thoutt trainierte nun eine KI (Recurrent Neural Net) mit den ersten fünf Büchern der Serie und ließ von der KI das sechste Buch schreiben; das Ergebnis wurde im Sommer 2017 im Internet veröffentlicht: Die KI hatte einzelne Charaktere genauso weiterentwickelt, wie das in manchen Fan-Theorien erwartet wurde, ohne dass die KI davon wusste. Mängel gibt es bei der Grammatik, einzelne Charaktere, die bereits verstorben waren, tauchen wieder auf und die Handlungsstränge sind nicht sehr spannend. Der Programmierer Zack Thoutt eignete sich die Kenntnisse über den kostenlosen Online-Kurs Udacity an.[31]

Zu den olympischen Sommerspielen in Rio 2016 begann die Washington Post, KIs einzusetzen, die eigenständige Artikel verfassen. Im September 2017 stellte die Washington Post eine erste Bilanz dieser Arbeit vor: In den ersten 12 Monaten wurden von der KI 850 Artikel geschrieben, die auch veröffentlicht wurden. Bei den Artikeln handelte es sich hauptsächlich um unbedeutende Themen. Die Journalisten konnten so mehr Zeit in die Qualität wichtiger Artikel investieren.[32]

Die Vereinigten Arabischen Emirate (VAE) richten Ende 2017 als erstes Land der Welt ein „Ministerium für künstliche Intelligenz“ ein, um „am besten auf diese nächste globale Welle vorbereitet zu sein“.[33]

Im November 2017 stellte der Deutsche Bank Chef John Cryan einen starken Stellenabbau in Aussicht. Das Unternehmen beschäftigt 97.000 Menschen. Bereits in den letzten 12 Monaten wurden 4000 Stellen abgebaut. In naher Zukunft sollen 9000 weitere Stellen abgebaut werden. Mittelfristig sollen die Hälfte aller Stellen abgebaut werden. Cryan begründete diesen Schritt damit, dass die Konkurrenz bereits heute mit etwa der Hälfte der Mitarbeiter vergleichbare Leistung erbringe. Cryan sagte: "Wir machen zu viel Handarbeit, was uns fehleranfällig und ineffizient macht". Vor allem durch das maschinelle Lernen bzw. künstliche Intelligenzen könnte das Unternehmen noch viel effizienter werden. Viele Banker arbeiteten ohnehin wie Roboter, so Cryan. An die Stelle qualifizierter Mitarbeiter sollen qualifizierte Maschinen treten, so Cryan.[34]

Im November 2017 stellten Wissenschaftler der Universität Edinburgh eine von ihnen trainierte KI vor, die in der Lage ist, bei einem Fernsehkrimi den Mörder mit hoher Wahrscheinlichkeit noch vor der Auflösung vorauszusagen. Dabei haben die Forscher die KI anhand von 39 Folgen der Fernsehserie "CSI: Las Vegas" trainiert. Diese Fernsehserie hat 337 Folgen. Ab der 39. Folge war es der KI möglich, den Täter relativ häufig vorauszusagen und mit jeder weiteren Folge wurde die Treffsicherheit der KI höher. Am Ende lag die Treffsicherheit bei 60 Prozent nachdem 90 Prozent einer Episode von der KI "geschaut" wurde.[35]

Im November 2017 stellte Boston Dynamics ein neues Video zur aktuellen Entwicklung ihres humanoiden Roboters Atlas ins Internet. Seit 2016 kann Atlas gehen, Türen öffnen, Kisten aufheben und in Regale einsortieren sowie nach dem Umfallen alleine wieder aufstehen. Seit 2017 kann Atlas nunmehr athletisch von Kiste zu Kiste springen, um 180 Grad Sprünge und einen Rückwärtssalto durchführen.[36][37]

Im Dezember 2017 stellte die Google-Firma DeepMind die KI AlphaZero vor. Diese erlernte innerhalb weniger Stunden nacheinander die Spiele Schach, Go und Shogi und war dann besser als jede Software, die bislang entwickelt wurde und damit weit übermenschlich. AlphaZero wird nur trainiert durch das Einprogrammieren der Spielregeln. Daraufhin trainiert AlphaZero gegen sich selbst einige Stunden. Menschliche Spielstrategien werden der KI nicht gezeigt. Die KI entwickelt alle Spielstrategien eigenständig. Die Schach-Website chess24 kommentierte dies mit: die Zeit der ausgefeilten Schachprogramme sei wohl vorüber.[38][39][40] Der ehemalige Schachweltmeister Garri Kasparow meinte, er sei erstaunt darüber „was man von AlphaZero und grundsätzlich von KI-Programmen lernen kann, die Regeln und Wege erkennen können, die Menschen bisher verborgen geblieben sind.“ und „Die Auswirkungen sind offenbar wunderbar und weit jenseits von Schach und anderen Spielen. Die Fähigkeit einer Maschine menschliches Wissen aus Jahrhunderten in einem komplexen, geschlossenen System zu kopieren und zu überflügeln, ist ein Werkzeug, das die Welt verändern wird.“[41]

Im Dezember 2017 stellte Google eine KI mit Namen AutoML vor, die eigenständig KIs kreiert, die dann wiederum leistungsfähiger sind, als KIs, die von Menschen auf dem speziellen Gebiet kreiert wurden.[42]

Ein Programmierer demonstrierte Ende 2017 die Produktion eines Fake-Videos mit einfachen und kostenlosen Mitteln. Dazu nahm er ein Pornovideo und die Gesichter berühmter Frauen u. a. Gal Gadot. Mit Hilfe einer KI legte er dann das Gesicht der berühmten Schauspielerinnen über das Gesicht der Pornodarstellerin, so dass ein glaubwürdiges Video entstand. Dabei verwendete der Programmierer einfachste Mittel die im Internet frei verfügbar sind und deren Handhabung leicht erlernbar sind.[43] Die Techniken wurden bereits 2016 von Wissenschaftlern des Max-Planck-Instituts in Online-Videos demonstriert.[44] Auf Basis dieser Techniken hat ein weiterer Entwickler im Januar 2018 die sog. FakeApp entwickelt, so dass nun mittlerweile jedermann mit wenig Technikverständnis in einem beliebigen Video ein sog. Face Swap durchführen kann, was sich großer Beliebtheit erfreut. Die Qualität dieser veränderten Videos wird immer besser und ist teilweise auf dem Niveau von teuren Hollywood-Produktionen angekommen. Video als Beweismaterial verliert damit zunehmend an Bedeutung.[45][46][47]

Ende 2017 kann die Gesundheitsapp Babylon Health mit Hilfe eines Sprachsystems (Chatbot), basierend auf einer KI, eine Diagnose im Gespräch mit dem Patienten erstellen, die laut Hersteller etwa 10 mal treffsicherer als die Diagnose eines Hausarztes ist. Die Entwicklung der App wurde auch mit Unterstützung des britischen Gesundheitssystems finanziert. Ziel war es, die Zahl der unnötigen Arztbesuche deutlich zu reduzieren und damit Kosten zu senken. Jedoch fanden die Patienten schnell heraus, wie man die App durch falsche Symptombeschreibungen austricksen kann, um so schneller an einen Arzttermin zu gelangen. Ursprünglich gab es Widerstand gegen diese App, weil Hausärzte befürchteten, dass die App die Zahl der sehr leicht behandelbaren und somit lukrativen Fälle für die Ärzte deutlich senken könnte.[48]

Die Musik des Albums "I am AI" der Sängerin Taryn Southern, vorgestellt im Herbst 2017, wurde von einer KI komponiert. Um einen Song mit Hilfe einer KI zu komponieren, wählt man eine Software wie "Amper Music" o. Jukedeck u. a., wählt das Genre und weitere Parameter wie Länge des Songs, Instrumentierung usw. Innerhalb von Sekunden komponiert die KI dann einen einzigartigen Song. Ein Musiker kann dann Bruchstücke dieser Beispiele zu einem eigenen Song zusammenfügen. Somit kann jedermann professionelle Musik kreieren. Immer mehr Musiker geben zu, beim Komponieren KIs als Werkzeug zu benutzen.[49][50]

Ein großer Teil der Arbeit von Juristen besteht in der Analyse von vielen Akten z. B. von Präzedenzfällen, um daraus Argumente zu entwickeln. Derartige Arbeit kann mittlerweile von KIs übernommen werden. Die Beratungsfirma McKinsey schätzt, dass derzeit (2017) etwa 22 Prozent der Arbeit von Anwälten und 35 Prozent der Arbeit von Rechtshelfern mit Hilfe von KIs automatisiert werden könnte. Die KIs werden anhand von Millionen von Dokumenten und Fallbeispielen und juristischen Anträgen trainiert. Danach kann eine KI diejenigen Dokumente markieren, die ein Jurist für seinen Fall braucht, oft besser, als dies ein Mensch könnte. JPMorgan gab bekannt, die KI Contract Intelligence einzusetzen, welche nach Aussagen von JPMorgan eine Menge von Daten in Sekunden analysieren kann, wofür Juristen und Rechtshelfer 360.000 Stunden benötigen würden.[51]

Forscher der Universität von Maryland sowie vom Dartmouth College haben eine KI entwickelt, die mit 92 prozentiger Wahrscheinlichkeit an der Stimme und dem Gesichtsausdruck eines Menschen erkennen kann, ob dieser lügt. Die KI wurde mit 104 Videos trainiert, die Personen zeigen, die vor Gericht sowohl die Wahrheit als auch die Unwahrheit sagen. Die KI lernte so, minimale Änderungen im Gesichtsausdruck und der Stimme zu erkennen, um so den Wahrheitsgehalt des Gesagten zu deuten. Das System könne durch bessere Audiodaten und mehr Videomaterial noch stark verbessert werden.[52]

Forscher der Stanford Universität entwickelten eine KI, die anhand der Bilder von Google Street View (d. h. Bilder von einem Wohnviertel) das Wahlverhalten, den Bildungsgrad und die ethnische Zusammensetzung von Menschen in einem bestimmten Wohngebiet ermitteln kann. Ein wesentliches Erkennungsmerkmal für die KI sind die Autos, die in einem Wohngebiet geparkt sind. Nicht ermitteln konnte die KI bislang den Anteil der Kinder in dem Wohnviertel und die Zuordnung zu dominanten Wirtschaftssektoren. Die Erhebung der Daten ist deutlich kostengünstiger als bei Umfragen.[53]

Die KI NIMA, entwickelt von Google, kann Bilder ästhetisch bewerten, d. h. erkennen, ob Menschen ein Bild schön oder nicht schön finden. Dabei trainierte die KI mit Bildern, die von 200 Menschen auf einer Skala von 1 bis 10 bewertet wurden. Danach konnte die KI mit hoher Treffsicherheit erkennen, mit welchem Wert die Menschen ein Bild einstufen werden.[54]

2018[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Das britische Start-up Tractable stellte Anfang Januar 2018 eine KI vor, die mittels Fotos von einem Autoschaden innerhalb von Sekunden einen Kostenvoranschlag für die Reparatur anfertigen kann. Autofahrer müssen zukünftig nur noch Fotos vom Schaden aufnehmen und an die Versicherung übermitteln - der Rest wird dann maschinell erledigt. Die KI wurde mit Millionen Fotos von Autoschäden trainiert. Die Fotos müssen nicht von hoher Qualität sein. In Deutschland gab es im Jahr 2017 mehr als 2,6 Millionen Verkehrsunfälle, die meisten davon Blechschäden.[55]

Im Januar 2018 wurden in einer Umfrage 121 große japanische Firmen nach dem Einsatz von KI im eigenen Unternehmen befragt. 33 Firmen (27 Prozent) gaben an, bereits einen Teil des Geschäftsprozesses an KIs übertragen zu haben. 24 weitere Firmen sind in konkreten Planungen dazu. Die Einsatzbereiche sind sehr vielfältig. Die durch die KIs freiwerdenden Arbeitskräfte werden teilweise dann für andere Aufgaben im Unternehmen eingesetzt oder aber im Unternehmen nicht weiter beschäftigt.[56]

Bei einem standardisierten Leseverständnistest der Stanford-Universität haben KIs erstmals im Januar 2018 besser abgeschnitten als Menschen dies können. Bei dem Test wird ein Text gelesen und danach werden sehr detaillierte Fragen zum Inhalt des Textes gestellt. Menschen konnten im Maximum bislang 82,304 Prozent der Fragen korrekt beantworten. Eine KI von Alibaba konnte diesen Wert mit 82,44 Prozent übertreffen. Nur wenige Stunden später konnte eine KI von Microsoft den Test mit 82,65 Prozent bestehen. Allerdings je komplexer und mehrdeutiger die Fragen werden, desto mehr Probleme bekommen die KIs. Die KIs sind eher ein exaktes Rechercheinstrument, während ein Mensch das Gelesene in einen größeren Kontext stellen kann.[57][58]

Eine an der Klinik der Oxford-Universität entwickelte KI soll Herz-Erkrankungen und Lungenkrebs deutlich besser diagnostizieren können als ein Mensch dies könnte. Dabei wird das Herz bzw. die Lunge gescannt und über diese Scans kann die KI Einzelheiten erkennen, die einem Menschen verborgen bleiben. Krankheiten können so früher erkannt und behandelt werden. Ein Kardiologe liegt bei der Diagnose von Herz-Erkrankungen nur bei einer Trefferwahrscheinlichkeit von 80 Prozent. 20 Prozent der Diagnosen eines Kardiologen sind falsch. Das führt u. a. zu vermeidbaren Herzinfarkten oder aber zu unnötigen Operationen. Die KI soll die Fähigkeit der Kardiologen deutlich übertreffen. Allein in Großbritannien schätzt man so dem Gesundheitssystem mehr als 1 Milliarde Pfund pro Jahr einsparen zu können. Die KI soll ab Sommer 2018 den Kliniken kostenfrei zur Verfügung stehen.[59]

Vier Wissenschaftler der japanischen Universität in Kyoto haben im Januar 2018 eine KI vorgestellt, die aus den gemessenen Gehirnaktivitäten (Magnetresonanzscans) eines Menschen in etwa erkennen kann, welches Bild sich der Mensch gerade ansieht oder sogar nur ausdenkt. Die KI visualisiert die Bilder dann auf einem Bildschirm. Die Bilder sind nicht akkurat, aber Formen und Farben sind schemenhaft erkennbar. Auch Symbole und Buchstaben kann die KI so identifizieren. Die KI wurde über 10 Monate mit drei Probanden und 1000 Bildern, die wiederholt angeschaut wurden, trainiert. Dies stellt erste Ansätze von Telepathie zwischen Mensch und Maschine dar, was für die Maschinensteuerung nützlich sein kann.[60][61]

Microsoft stellte im Januar 2018 eine KI vor, die auf Textvorgaben ein entsprechendes Bild erzeugen kann. So erzeugt die KI z. B. auf die Vorgabe gelber Vogel mit schwarzen Flügeln und kurzem Schnabel ein fotorealistisches Bild mit einem kleinen, gelben Kanarienvogel mit schwarzen Flügeln auf einem Ast sitzend. Der Vogel existiert nicht real, sondern das Bild wurde von der KI erschaffen. Tatsächlich handelt es sich um zwei KIs: die erste erzeugt das Bild, die zweite bewertet, ob das Bild real erscheint. Die erste KI wiederholt den Vorgang so oft, bis die zweite KI das Bild als realistisch akzeptiert. Mit Hilfe einer solchen KI könnte man allein mit einem detaillierten Drehbuch einen Animationsfilm erzeugen. Denkbar wäre der Einsatz auch in der Architektur, wo eine solche KI nach Textvorgabe entsprechende Gebäude zeichnet.[62]

In einem Interview im Januar 2018 meinte der CEO von Google Sundar Pichai, die aktuelle Entwicklung der künstlichen Intelligenz sei für den Werdegang der Menschheit bedeutender als es die Entdeckung des Feuers und die Entwicklung der Elektrizität waren. Durch die aktuelle Entwicklung der KI werde kein Stein auf dem anderen bleiben. Deshalb sei es wichtig, dass die Gesellschaft sich mit dem Thema auseinandersetze. Nur so könne man die Risiken eingrenzen und die Potentiale ausschöpfen. Google gehört derzeit zu den führenden Unternehmen im Bereich der KI. Allein der KI-Assistent von Google ist bereits auf hunderten Millionen Android-Smartphones installiert. Aber auch in den Suchmaschinen kommt KI derzeit bereits milliardenfach zum Einsatz. Die von Google gekaufte Firma DeepMind eilt bei der KI-Forschung von Meilenstein zu Meilenstein u. a. mit AlphaGo, AlphaGo Zero, AlphaZero.[63]

Wissenschaftler der Stanford Universität haben im Januar 2018 eine KI vorgestellt, die mit einer Wahrscheinlichkeit von 90 Prozent bei unheilbar kranken Patienten aus den Krankendaten berechnen kann, ob diese innerhalb der nächsten 3 bis 12 Monate versterben werden. Dies kann unheilbar kranken Patienten helfen, die letzten Monate würdevoll und ohne aggressive Behandlungsmethoden und eventuell daheim unter Palliativversorgung zu verleben.[64]

Forscher der Mount Sinai School of Medicine haben im Januar 2018 eine KI vorgestellt, die mit einer Wahrscheinlichkeit von 82 Prozent aus einem psychologischen Gespräch mit Jugendlichen erkennen kann, ob diese innerhalb der nächsten zwei Jahre an einer Psychose erkranken werden. Die Forscher meinen, dass KIs in der Zukunft vermutlich Psychosen und andere Störungen sehr früh erkennen könnten. Ein Merkmal seien z. B. unorganisierte Gedankengänge, umständliche Formulierungen, unklare Assoziationen oder reduzierte Komplexität der Sprache. Die Unterschiede seien jedoch subtil, was KIs, die mit einer großen Zahl solcher Gespräche trainiert wurden, jedoch herausarbeiten könnten.[65]

Forscher der Universität Zürich und des Forschungskompetenzzentrums NCCR Robotics haben im Januar 2018 eine KI vorgestellt, die eine Drohne sicher durch eine Stadt führen kann. Die Drohne ist lediglich mit einer einfach Smartphonekamera bestückt. Die eigentlich Leistung vollbringt die KI, die zwischen statischen und bewegten Objekten unterscheiden kann und der Drohne entsprechend den Weg weist. Die KI schafft es sogar, die Drohne durch Parkhäuser und Büroflure zu steuern, obwohl die KI dafür nicht eigens trainiert wurde. Mögliche Einsatzgebiete wären Paketlieferungen, Überwachungsaufgaben, Rettungseinsätze usw.[66]

Britische Forscher der Cambridge Universität bedienten sich eines Roboters mit einer KI und fanden im Januar 2018 heraus, dass Triclosan, das auch in Zahnpasta verwendet wird, Malaria-Infektionen in zwei kritischen Stadien, nämlich der Leber und dem Blut, bekämpfen könnte. Nach einem Mückenstich wandern die Malaria-Parasiten im menschlichen Körper in die Leber, wo diese sich vermehren und ausbreiten. Danach gelange diese in die roten Blutkörperchen, wo sie sich weiter vermehren und über den ganzen Körper ausbreiten. Die Folgen sind Fieber und häufig der Tod. Jährlich sterben etwa eine halbe Million Menschen an Malaria. Mit der Entdeckung durch die KI könnte nun ein neues Medikament entwickelt werden, das Malaria gleich an zwei Punkten des Lebenszyklus von Malaria angreift. Der Forschungs-Roboter Eve mit der KI produziert und testet Annahmen, prüft Beobachtungen, führt Experimente aus, interpretiert Ergebnisse, ändert Hypothesen und wiederholt dies immer wieder.[67]

Seit Herbst 2017 ist ein Aktienfond (ETF) auf dem Markt, der von einer KI gesteuert wird. Die KI basiert auf dem IBM Watson und entscheidet komplett eigenständig, in welche Aktien investiert wird. Die KI lernt ständig dazu und setzt keine einprogrammierten Anlageregeln um. War die Performance der KI anfangs noch sehr schlecht, überholt diese im Januar 2018 die Performance von menschlichen Fonds-Managern. Die KI kann im Vergleich zu einem Menschen große Mengen an Daten verarbeiten und in die Analyse einbeziehen, derzeit die Geschäftsdaten von 6000 Unternehmen und über 1 Mio. Finanznachrichten pro Tag. Nach Aussage der Betreiber soll die KI weiter dazulernen und somit die Performance ständig steigern. Der Fond steht auch Privatanlegern offen.[68]

Angela Merkel meinte bei einem Auftritt auf dem Wirtschaftsforum in Davos im Januar 2018, dass Deutschland der Entwicklung bei künstlichen Intelligenzen hinterherhinke. Man versuche eine Zusammenarbeit mit Frankreich, um nicht abgehängt zu werden. Länder wie Estland seien Deutschland weit voraus. Deutschland müsse bei Verwaltung, Schule und Bildung aufholen. Es sei ein besseres Anreiz-Programm für Start-Ups dringend notwendig. In manchen Entwicklungsländern würde die Digitalisierung genutzt, um manche Entwicklungsschritte zu überspringen, während Deutschland noch in der vertrauten analogen Welt verhaftet sei. Deutschland sei eine alternde Gesellschaft, was den technischen Fortschritt zusätzlich verlangsame. Man müsse den digitalen Umbau mit Entwicklungen auf dem Arbeitsmarkt und bei der Ausbildung begleiten. Soziale Verwerfungen müssten vermieden werden. Bei den Daten könnte Europa von großen Firmen in den USA und China abgehängt werden, die die Daten erfolgreich zum Kern ihres Geschäftsmodells gemacht hätten.[69]

Im Januar 2018 eröffnet Amazon den ersten Laden ohne Kassen. Amazon nennt diese Läden Amazon Go. Der Kunde benötigt einen Account bei Amazon und eine entsprechende Amazon-App auf seinem Smartphone. Beim Betreten des Ladens muss der Kunde sein Smartphone mit der App über einen Scanner halten und kann dann eintreten. Danach wird der Kunde von unzähligen Kameras und KI verfolgt. Jedes Mal, wenn der Kunde dem Regal eine Ware entnimmt, wird die Ware in den virtuellen Warenkorb des Kunden eingebucht. Legt der Kunde die Ware wieder ins Regal zurück, wird die Ware wieder ausgebucht. Beim Verlassen des Ladens wird dem Kunden automatisch der Rechnungsbetrag des Warenkorbs von seinem Amazon-Konto abgebucht. Für den Kunden ergeben sich so keine Wartezeiten mehr an den Kassen. Amazon kann so nun auch die Einkaufsdaten in einem normalen Laden für jeden Kunden erfassen und zudem entfällt Personal.[70]

Wissenschaftler der Alberta Universität haben eventuell im Januar 2018 mit Hilfe einer KI das Voynich-Manuskript entschlüsseln können. Das Manuskript ist 600 Jahre alt. Jahrzehnte lang wurde versucht, den Inhalt des Buches, das in einer Geheimschrift niedergeschrieben ist, zu entschlüsseln. Die KI wurde an Texten in 380 Sprachen trainiert. Glaubte man bislang, bei der Sprache handle es sich um Arabisch, gab die KI an, es sei Hebräisch. Man vermutete, dass es sich um Alphagramme (s. Anagramm) handelt, bei denen die Buchstaben jedes Wortes alphabetisch sortiert werden und Vokale weggelassen werden. Nach Umstellung der Buchstaben, konnten 80 Prozent der Wörter in einem modernen Wörterbuch gefunden werden. Der erste Satz konnte damit in etwa entschlüsselt werden. Nun werden Linguisten, die Althebräisch beherrschen, benötigt, um den gesamten Text entziffern zu können. Die Wissenschaftler wollen nun weitere alte Texte untersuchen, deren Entzifferung bislang nicht gelang.[71]

Das kanadische Start-Up Lyrebird hat eine KI entwickelt und im Januar 2018 vorgestellt, die innerhalb weniger Minuten erlernen kann, mit jeder beliebigen Stimme zu sprechen. Namensgeber ist der Vogel Leierschwanz, der beliebige Geräusche täuschend echt imitieren kann. Zum Trainieren der KI muss man vorgegebene Text wenige Minuten lang vorlesen. Danach spricht die imitierte Stimme jeden Text, den man in einem Textfeld eingibt. Das funktioniert bislang nur gut in der englischen Sprache.[72][73]

Das deutsche Entwicklerteam Acrai hat im Februar 2018 eine Maschine mit KI vorgestellt, die, an einem Traktor angehängt, auf Feldern automatisch und mechanisch "Unkraut" entfernt. Die KI erkennt das "Unkraut" und dann entfernt die Maschine das "Unkraut" mit einer Art Hacke. Das System soll eine Alternative zu chemischen Unkrautvernichtern sein und so insbesondere im ökologischen Anbau zum Einsatz kommen, um dort Arbeitskräfte einzusparen. Das System wird vorerst als Dienstleistung angeboten, damit Bauern das System ausprobieren können. Das Team erhielt mit seiner Maschine beim TUM IdeAward den dritten Platz.[74]

Die Armbanduhr Apple Watch zeichnet u. a. die Herzfrequenz eines Menschen auf. Apple gab im Februar 2018 bekannt, dass KIs mit einer Wahrscheinlichkeit von 85 Prozent aus der Analyse der Herzfrequenz Diabetes beim Träger der Armbanduhr feststellen können. Die Idee basiert auf der Framingham-Herzstudie, die bereits 2015 erkannte, dass man allein mit Hilfe der Herzfrequenz Diabetes diagnostizieren kann. Apple war es bereits früher schon gelungen, aus der Herzfrequenz einen abnormalen Herzrhythmus mit 97 prozentiger Wahrscheinlichkeit, Schlafapnoe mit 90 Prozent, Hypertonie (Bluthochdruck) mit 82 Prozent zu erkennen.[75]

Ein Berliner Startup hat ein Gerät mit KI entwickelt, das Hautkrebs besser erkennen kann als ein Hautarzt. Der Arzt hält das Gerät an eine verdächtige Stelle und das Gerät scannt dann die Stelle mit einem Infrarot-Laserstrahl. In klinischen Studien stellte das Gerät bei 92 Prozent der Fälle die richtige Diagnose, was zukünftig noch gesteigert werden soll. Bislang wurden verdächtige Stellen vom Arzt ausgeschnitten und in ein Labor eingeschickt. Erst im Labor nach etwa zwei Wochen konnte die Diagnose gestellt werden. Oft sei es aber falscher Alarm gewesen. Das Gerät soll den Hautarzt unterstützen und häufiges Ausschneiden der fraglichen Hautstellen verringern helfen. Die Firma will später auch eine App fürs Smartphone anbieten, die über eine Fotografie der Hautstelle die Diagnose stellen kann. Die Treffsicherheit sei dabei jedoch deutlich reduziert. Das Laser-Gerät ist seit Januar 2018 bei Ärzten im Einsatz. Ärzte zahlen eine Lizenzgebühr, so dass pro Untersuchung zwischen 60 und 120 Euro fällig werden. Die Preise sollen zukünftig noch deutlich sinken.[76]

Das Startup snics aus Wien hat eine App mit KI entwickelt, welche die Energiezufuhr einer Mahlzeit berechnen kann. Dazu muss man nur die Mahlzeit komplett fotografieren. Die KI erkennt dann die Speisen, gleicht dies mit einer Datenbank ab, um die Nahrungsenergie je Speise zu ermitteln und berechnet dann die Energiezufuhr anhand von Standardportionen. Die App steht seit Februar 2018 in den App-Stores bereit. Die Treffsicherheit liegt derzeit bei 60 Prozent, wobei weitere 20 Prozent nur leicht daneben liegen. Ernährungswissenschaftler kontrollieren ständig die Arbeit der KI, um so die Treffsicherheit weiter zu steigern.[77]

Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), das zur Bundesagentur für Arbeit gehört, hat in einer Studie im Februar 2018 dargelegt, welche menschliche Arbeit in Deutschland von Maschinen ersetzt werden kann. Die Studie kommt zum Ergebnis, dass im Jahr 2016 25 Prozent der bezahlten menschlichen Tätigkeiten von Maschinen hätten erledigt werden können, was etwa 8 Millionen Arbeitsplätzen in Deutschland entspricht. Eine frühere Studie kam für das Jahr 2013 noch auf einen Wert von 15 Prozent. Am stärksten betroffen mit etwa 83 Prozent sind Fertigungsberufe aber auch unternehmensbezogene Dienstleistungsberufe mit 60 Prozent, Berufe in der Unternehmensführung und -organisation mit 57 Prozent, Berufe in Land- und Forstwirtschaft und Gartenbau mit 44 Prozent usw. Im Vergleich von 2013 zu 2016 sind besonders stark gestiegen Logistik- und Verkehrsberufe von 36 auf 56 Prozent, ein Bereich, in dem in Deutschland etwa 2,4 Millionen Menschen beschäftigt sind. Insgesamt geht die Studie davon aus, dass in naher Zukunft 70 Prozent der menschlichen bezahlten Tätigkeiten von Maschinen übernommen werden könnten. Maschinen könnten z. B. übernehmen: Wareneingangskontrolle, Montageprüfung, Kommissionierung, Versicherungsanträge, Steuererklärungen usw. Die Techniken, die diese Veränderungen vorantreiben seien: künstliche Intelligenzen, Big Data, 3-D Druck und virtuelle Realität. Auch wenn es nicht zu Entlassungen kommen würde, so müssen Mitarbeiter zumindest mit starken Veränderungen in ihrem Berufsbild und damit starkem Umlernen rechnen. Es werden auch neue Berufsfelder entstehen. Auch werde nicht alles, was heute schon möglich ist, auch umgesetzt und schon gar nicht sofort. Ein Faktor für diese Verzögerung seien ethische und rechtliche Aspekte aber auch die hohen Kosten der Automatisierung. Nicht immer ist die künstliche Intelligenz billiger als die menschliche Intelligenz.[78]

Das Google Brain Team stellte im Februar 2018 eine KI vor, die aus vorgegebenen Texten die wesentlichen Informationen extrahieren und damit einen Wikipedia-Artikel schreiben kann.[79]

Die Google-Firma Verily hat im Februar ein KI vorgestellt, die aus dem Scan des Auges u. a. Herzerkrankungen erkennen kann. Durch den Scan der Hinterwand des Auges können mit der KI u. a. festgestellt werden: das Alter einer Person, Blutzuckerwert, den Blutdruck, sowie, ob der Patient Raucher ist, eine Herzerkrankung des Patienten mit 70 Prozent Wahrscheinlichkeit. Die Diagnose der Herzerkrankungen liegt bei der Treffsicherheit in etwa gleichauf mit heutigen Methoden, für die ein Bluttest erforderlich ist, jedoch mit dem Vorteil, dass das Ergebnis sofort verfügbar ist. Trainiert wurde die KI mit Daten von 300.000 Patienten.[80]

Auf der Münchner Sicherheitskonferenz im Februar 2018 waren autonome Waffen ein zentrales Thema und dabei kleine Drohnen mit KI eigenständig gesteuert, die in großen Schwärmen ausgesendet werden, u. a. Zielpersonen per Gesichtserkennung oder ein sonstiges Ziel orten und dann das Ziel ausschalten u. a. durch Zünden einer Sprengladung in unmittelbarer Nähe des Ziels. Prototypen seien bereits gebaut. Der ehemalige Nato-Generalsekretär Anders Fogh Rasmussen warnte eindringlich vor solchen autonomen Systemen und forderte das Verbot solcher Systeme. Anscheinend soll im Syrien-Krieg erst kürzlich ein derartiger Drohnenangriff vermutlich mit iranischer Hilfe gegen eine russische Einheit eingesetzt worden sein.[81] Bereits Ende 2017 haben Aktivisten in einem Video simuliert, wie ein solcher Angriff von einem autonomen Drohnenschwarm aussehen könnte.[82]

Beim Projekt "Mannheimer Weg 2.0" - eine Zusammenarbeit der Stadt Mannheim, der Mannheimer Polizei und dem Fraunhofer Institut - soll eine KI ab März 2018 die Videos der Überwachungskameras aus dem Stadtzentrum von Mannheim auswerten und einen Alarm auslösen, wenn die KI auf den Bildern eine strafbare Handlung entdeckt. Ein Mitarbeiter der Polizei muss dann manuell das von der KI vorsortierte Bildmaterial sichten und eigenständig Kollegen alarmieren. Bislang mussten Mitarbeiter der Polizei permanent die Videos der Überwachungskameras auf verdächtige Situationen hin beobachten, was für die Mitarbeiter sehr ermüdend und auch personalintensiv war. Die KI durchsucht die Videos in Echtzeit u. a. nach Menschen, die schlagen, liegen, stürzen o.a. rennen usw. In der ersten Phase werden jedoch weiterhin auch Menschen die Videos auswerten, so dass die KI mit Hilfe des Bildmaterials weiter trainiert werden kann.[83]

Auf dem Mobile World Congress in Barcelona im Februar 2018 wurde ein Smartphone mit einer App vorgestellt, das ein Auto steuern kann. Das Smartphone verfügt über einen KI-Chip und wurde an der Windschutzscheibe des Fahrzeugs befestigt. Das Fahrzeug war mit Steuermotoren am Lenkrad und den Pedalen ausgestattet. Allein über die Kamera des Smartphones wurde die Umgebung erkannt und das Fahrzeug vom Smartphone über einen Testparcours geleitet. Die Vorführung diente zur Demonstration der Leistungsstärke des KI-Chip im Smartphone.[84]

Im Februar 2018 haben Rechtsprofessoren der Stanford University, der Duke University School of Law und der University of Southern California einen Vergleichstest zwischen der käuflich erwerbbaren KI Lawgeex und 20 erfahrenen Anwälten durchgeführt. Der KI und den Anwälten wurden 5 Vertragstexte zur Prüfung vorgelegt. Die Vertragstexte enthielten 30 absichtlich eingefügte rechtliche Probleme. Derartige Arbeiten müssen Anwälte nahezu täglich durchführen. Die KI benötigte für diese Arbeit 24 Minuten und hatte eine Trefferquote von 94 Prozent. Dagegen benötigten die erfahrenen Anwälte im Durchschnitt 92 Minuten und hatten nur eine durchschnittliche Trefferquote von 85 Prozent.[85]

In einem Gastbeitrag im Februar 2018 meinte der SAP-Chef Bill McDermott, dass sich die Menschen fürchten würden vor den Veränderungen, die eine Welt mit Robotern und KIs mit sich bringt. Ein erster Meilenstein sei der Sieg der Maschine Deep Blue über den amtierenden Schachweltmeister Gary Kasparov im Jahr 1997 gewesen. Ein weiterer Meilenstein sei der Sieg der Maschine Watson über den Menschen in der Quiz-Show Jeopardy im Jahr 2011 gewesen. Und der nächste große Schritt waren dann die Siege von AlphaGo und seinen Nachfolgern AlphaGo Zero und AlphaZero im Jahr 2016 und 2017. Die tiefgreifenden Veränderungen, die KI auch am Arbeitsplatz mit sich bringen würden, seien heute nun in aller Munde. Über Auswirkungen wird heftig diskutiert: Können die Maschinen uns ersetzen oder können sie sogar die Kontrolle ganz übernehmen? Unter Befürwortern und Skeptikern seien kluge Köpfe. Vor Schreckensvisionen sollte man jedoch nicht verzagen, solange man dies noch gestalten kann. Man solle optimistisch bleiben, und die KIs als riesiges Potential für die Menschheit betrachten. Es sei zu beobachten, dass rein menschliche Eigenschaften wie Einfallsreichtum, Liebenswürdigkeit, Innovationsgeist und Kreativität Aufwind bekommen und nicht mehr aufzuhalten seien. Die Maschinen können uns von langweiligen und gefährlichen Aufgaben befreien und wir Menschen könnten uns auf Aufgaben konzentrieren, zu denen nur der Mensch fähig ist wie Einfühlungsvermögen, moralische Urteilskraft und Liebe. Wir sollten nicht in Konkurrenz zu den Maschinen treten, wo diese ohnehin überlegen sind, sondern die Fähigkeiten der Maschinen als eine Bereicherung für die Menschheit betrachten, eine Art ‚Augmented Humanity’. Es läge heute in der Verantwortung führender Technologieunternehmen, dass intelligente Maschinen im Einklang mit den Menschen arbeiten und nicht gegen sie. Um etwaige negative Auswirkungen der neuen Techniken auf die Gesellschaft zu vermeiden, verlangte es nun eine durchdachte Planung. Behörden, Privatwirtschaft und Bildungswesen müssten zusammenarbeiten, um junge Menschen die Fähigkeiten zu vermitteln, die diese in der digitalen Wirtschaft benötigen. Umschulungen und lebenslanges Lernen seien heute die neue Normalität. Jobs würden nicht komplett von Maschinen ersetzt werden, sondern meist in Teilbereichen. Es würden auch viele neue Jobs entstehen. Die wirtschaftliche Entwicklung würde durch die KI befeuert werden. Man rechnet für 2030 mit einer Wertschöpfung in dem Bereich von 16 Billionen Dollar und einem Wachstum des Bruttoinlandsprodukts um 26 Prozent. Durch die Automatisierung könnten Unternehmen zukünftig jährlich 3 bis 4 Billionen US-Dollar einsparen.[86]

Microsoft Research hat im März 2018 eine KI vorgestellt, die von Chinesisch ins Englisch nach eigener Angabe in gleicher Qualität übersetzen kann wie ein professioneller menschlicher Übersetzer. Die Übersetzung von Chinesisch ins Englische gilt als die schwierigste Art der Übersetzung.[87][88]

Im März 2018 haben Mitarbeiter von Toyota einen humanoiden Roboter mit KI vorgestellt, der einen Basketball aus 3,60 Meter Entfernung mit 100 prozentiger Treffsicherheit in einem Basketballkorb versenken kann. Der Roboter trat gegen menschliche Profi-Basketballspieler an und gewann deutlich. Der Roboter mit KI benötigte 200.000 Ballwürfe als Training, um diese Genauigkeit zu erreichen.[89]

Im März 2018 stellte Google ein youtube-App mit KI vor, die in Videos in Echtzeit den Hintergrund im Video austauschen kann. Für diese Technik wurde bislang die aufwändige Greenscreen-Technik benötigt, bei der Personen vor einer grünen Wand agieren müssen, die später durch einen Hintergrund ersetzt wird. Bei der jetzigen Technik ist der Hintergrund egal. Die KI erkennt die Personen oder Gegenstände im Vordergrund und schneidet diese einfach aus dem Video heraus.[90]

Im März 2018 führte Baidu die KI DeepVoice vor, die nur 3,7 Sekunden Tonaufnahme einer Stimme benötigt, um dann mit dieser Stimme jeden vorgegebenen Text sprechen zu können. Die Qualität ist allerdings sehr schlecht. Je mehr Tonaufnahme die KI von einer Stimme hat, um so besser wird das Ergebnis. Vor einem Jahr noch sollen für vergleichbare Ergebnisse noch 30 Minuten Tonaufnahmen einer Stimme notwendig gewesen sein. Ein System von Adobe, das 2016 vorgestellt wurde, benötigte 20 Minuten Trainingsmaterial, erzielte damit jedoch auch ein hochwertiges Ergebnis.[91]

Wissenschaftler der Eötvös Universität in Budapest stellten im März 2018 eine KI vor, die bei einer Mammographie aus den Röntgenbildern der weiblichen Brust Brustkrebszellen mit gleicher Treffsicherheit – nämlich etwa 90 Prozent – erkennen kann wie ein erfahrener menschlicher Radiologe. Auch die Rate der Falschpositiven Ergebnisse lag bei der Rate der Mediziner. Die Auswertung der Röntgenbilder durch Radiologen sei eine monotone, anstrengende, langwierige und fehleranfällige Arbeit.[92]

Im Mai 2018 hat Google auf der Entwicklerkonferenz sein System Duplex vorgestellt. Dabei führte die KI einen Anruf bei einem Friseursalon, einem Restaurant usw. durch, um eine Terminvereinbarung durchzuführen. Ziel von Google ist es, die Sprache der KI so natürlich wirken zu lassen, dass der Gegenüber nicht mehr erkennt, dass es sich beim Anrufer um eine Maschine handelt. Dazu werden von der KI u. a. Denkpausen, absichtliche Ungenauigkeiten, 'aha' und 'hmm' usw. eingefügt, wodurch die KI menschlich klingen soll. Kommentatoren empfanden das Ergebnis u. a. erschreckend überzeugend. Das System funktioniert bislang nur in Englischer Sprache.[93][94]

Eine KI wurde von IBM unter dem Namen 'Project Debater' darauf trainiert, mit Menschen zu diskutieren. IBM stellte diese KI im Frühjahr 2018 der Öffentlichkeit vor. Dabei diskutierte die KI mit zwei erfahrenen menschlichen Diskussionspartnern über Themen, von denen die KI davor nichts wusste. Die KI konnte lediglich auf eine 300 Millionen Quellen umfassende Datensammlung zurückgreifen, und musste daraus die Argumente herausfinden. Geübt hatte die KI davor mit anderen Themen. Die KI soll zukünftig bei der Findung schwieriger Entscheidungen behilflich sein.[95]

Das britische Start-Up Wayve hat im Juli 2018 eine KI vorgestellt, die innerhalb von 20 Minuten in einfacher Form das Autofahren erlernen kann. Das Start-Up wurde von zwei Doktoren der KI der Cambridge Universität gegründet. Statt vieler Sensoren benötigt die KI nur eine Frontkamera und steuert das Lenkrad. Bislang wurde den Autopiloten mühsam die Regeln für das Autofahren einprogrammiert und Millionen von Testkilometern absolviert, um der KI das Autofahren beizubringen. Die jetzt vorgestellte KI ist zuerst ohne Wissen und steuert das Lenkrad zuerst zufällig. Durch das korrigierende Eingreifen eines Testfahrers lernt die KI innerhalb von 20 Minuten eigenständig und ohne menschliches Wissen, wie das Lenkrad zu bedienen ist, um auf der Straße zu bleiben, ähnlich einem Menschen, der Fahrradfahren lernt. Dabei wird auf das gleiche bestärkende Lernverfahren gesetzt, das Deepmind bereits bei AlphaZero eingesetzt hat. Die KI erhält eine höhere Belohnung, je länger das Fahrzeug ohne Eingriff des Testfahrers bleibt. Die KI versucht eine möglichst hohe Belohnung zu erhalten.[96]

Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  1. “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence” (McCarthy et al.:Förderantrag, August 1955, S. 1) (Memento des Originals vom 30. September 2008 im Internet Archive) i Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe den Link gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/www-formal.stanford.edu
  2. Allen Newell, Herbert A. Simon: “Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search” in: Communications of the ACM. Vol. 19, No. 3, March, 1976, S. 113–126 Text
  3. Hubert L. Dreyfus: Die Grenzen künstlicher Intelligenz. Was Computer nicht können; Königstein: Athenäum, 1985 [engl.Original: What Computers Can't Do: The Limits of Artificial Intelligence. 1972]
  4. Dreyfus, Hubert L. und Stuart E. Dreyfus: Künstliche Intelligenz : Von den Grenzen der Denkmaschine und dem Wert der Intuition, Reinbek, Rowohlt rororo, 1986 (engl. Original: Mind Over Machine: The Power of Human Intuition and Expertise in the Era of the Computer. New York: Free Press, 1986)
  5. Popper K. R. und J. C. Eccles: Das Ich und sein Gehirn; München: Piper, 1982; S. 257 (engl. Original: The Self and Its Brain, Heidelberg: Springer, 1977)
  6. G. E. Moore: Cramming more components onto integrated circuits. In: Electronics. Band 38, Nr. 8, 1965, S. 114–117 (PDF).
  7. Google-KI doppelt so schlau wie Siri – aber ein Sechsjähriger schlägt beide, 5. Oktober 2017.
  8. Minsky
  9. Dokumentarfilm Plug & Pray mit Joseph Weizenbaum und Raymond Kurzweil
  10. "Künstliche Intelligenz: Jetzt besiegt sie auch noch Profigamer"In: zeit.de, 19. August 2017.
  11. Artikel zu Googles selbstfahrendem Auto: Thomas Schulz (15. Mai 2014) Testfahrt in Google Self-Driving Car: Dieses Auto kommt ohne Sie aus. In Nachrichten-Website: Spiegel Online. Abgerufen am 29. Mai 2014
  12. Kritischer Artikel zum verlorenen Fahrspaß bei autonomen Autos: Sabine Stahl (15. Mai 2014) Testfahrt mit dem Google-Auto - Bei diesem Auto ist Langeweile das Ziel. Auf Website: Motor-Talk.de. Abgerufen am 29. Mai 2014.
  13. "Wie künstliche Intelligenz bei Twitter zum sexistischen Nazi wurde" In: shz.de, 31. März 2016.
  14. KI rettet Patientin das Leben, weil sie die Fehldiagnose der Ärzte korrigiert vice.com vom 10. August 2016
  15. Diagnosen von Watson faz.net vom 10. Juni 2017
  16. Arzt versus Computer: Wer erkennt Brustkrebsmetastasen am besten? aerzteblatt.de vom 13. Dezember 2017
  17. Künstliche Intelligenz schlägt Top Pokerspieler, casinoonline.de vom 26. Dezember 2017
  18. "Künstliche Intelligenz - Facebook stoppt KI, nachdem sie neue Sprache erfindet"In: gamestar.de, 28. Juli 2017.
  19. "Künstliche Intelligenz: Eine Sprache macht noch keinen Terminator" In: zeit.de, 28. Juli 2017.
  20. "Researchers taught AI to write totally believable fake reviews, and the implications are terrifying"In: businessinsider.de, 29. August 2017.
  21. "Humans Prefer Computer-Generated Paintings to Those at Art Basel" In: hyperallergic.com, 31. Juli 2017.
  22. "USA: Algorithmus der Stanford Universität will Homosexualität anhand von Fotos erkennen"In: deutsch.rt.com, 9. September 2017.
  23. "KI erkennt am Gesicht, ob Menschen schwul oder lesbisch sind"In: heise.de, 8. September 2017.
  24. "Die Phrenologie kehrt im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz zurück"In: heise.de, 11. September 2017.
  25. "Software erkennt Homosexualität am Gesicht" In: br.de, 11. September 2017.
  26. heise online: Maschinelle Übersetzer: DeepL macht Google Translate Konkurrenz. Abgerufen am 30. August 2017.
  27. Online-Übersetzer im Vergleich "Ich will den Hals langsam atmen" 2017
  28. "Putin warnt vor künstlicher Intelligenzen: Wer in KI-Technologie führt, beherrscht die Welt" In: uswahl2016.at, 6. September 2017.
  29. "Elon Musk nennt möglichen Grund des Dritten Weltkriegs Gratis-MMORPG http://gratis-mmorpg.com/2017/09/06/elon-musk-nennt-moglichen-grund-des-dritten-weltkriegs/" In: gratis-mmorpg.com, 6. September 2017.
  30. "KI kann Alzheimer zehn Jahre vor Krankheitsausbruch erkennen" In: heilpraxisnet.de, 20. September 2017.
  31. "Computer schreibt sechstes Buch von Game of Thrones" In: faz.net, 30. August 2017
  32. "Washington Post ließ 850 Artikel durch Roboter schreiben: Fehlerquote sinkt, Outputvolumen steigt" In: deutsch.rt.com, 23. September 2017.
  33. heise.de, 20. Oktober 2017: Emirate richten Ministerium für Künstliche Intelligenz ein (31. Oktober 2017)
  34. Maschinen statt Mitarbeiter : Deutsche-Bank-Chef stellt erheblichen Stellenabbau in Aussicht , In: faz.net, 9.11.2017. Abgerufen am 10. November 2017.
  35. Künstliche Intelligenz: Wenn der Computer den Mörder errät faz.net vom 23. November 2017
  36. humanoider Roboter Atlas, 2016
  37. humanoider Roboter, 2017
  38. Künstliche Intelligenz: AlphaZero meistert Schach, Shogi und Go, heise.de vom 7. Dezember 2017
  39. Schlauer Computer spielt Weltklasse-Schach – nach nur vier Stunden, faz.net vom 8. Dezember 2017
  40. Nach nur vier Stunden üben: Künstliche Intelligenz schlägt besten Schachcomputer der Welt, spektrum.de vom 6. Dezember 2017
  41. Künstliche Intelligenz beendet menschliche Dominanz, welt.de vom 13. Dezember 2017
  42. Künstliche Intelligenz: Google-KI AutoML kreiert neue, effizientere KI, vrodo.de vom 4. Dezember 2017
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  87. KI übersetzt so gut wie ein Mensch, golem.de vom 16. März 2018
  88. “Historischer Durchbruch” – KI übersetzt Chinesisch so gut wie ein Mensch, vrodo.de vom 15. März 2018
  89. Basketball-Roboter versenkt jeden Ball, golem.de vom 16. März 2018
  90. YouTube erprobt Live-Videobearbeitung mit künstlicher Intelligenz , heise.de vom 16. März 2018
  91. Künstliche Intelligenz: Algorithmus klont Stimme in nur 3,7 Sekunden, vrodo.de vom 16. März 2018
  92. KI erkennt Brustkrebs – Selbstlernendes System erkennt Tumore in Mammografie-Aufnahmen so gut wie ein Radiologe scinexx.de vom 16. März 2018
  93. Google Duplex ist gruselig gut, spiegel.de vom 9. Mai 2018
  94. Google Duplex: 8 Fragen & Antworten zur Sprach-KI, turn-on.de vom 1. Juni 2018
  95. Maschinenhirn diskutiert mit Mensch: Künstliche Intelligenz tritt erstmals öffentlich gegen Debattier-Experten an, scinexx.de vom 20. Juni 2018
  96. Autonomes Fahren: Künstliche Intelligenz soll das Lenkrad übernehmen, vrodo.de vom 8. Juli 2018

Weblinks[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Gerhard Hund: Entwicklungssprünge der künstlichen Intelligenz (seit den 1920er Jahren)