Künstliche Intelligenz

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Künstliche Intelligenz (KI, auch Artifizielle Intelligenz (AI bzw. A. I.), englisch artificial intelligence, AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem Maschinenlernen befasst. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es bereits an einer genauen Definition von „Intelligenz“ mangelt. Dennoch wird er in Forschung und Entwicklung verwendet. Hinsichtlich der bereits existierenden und der als Potenziale sich abzeichnenden Anwendungsbereiche gehört künstliche Intelligenz zu den wegweisenden Antriebskräften der Digitalen Revolution.

Im Allgemeinen bezeichnet künstliche Intelligenz den Versuch, menschenähnliche Entscheidungsstrukturen in einem nichteindeutigen Umfeld nachzubilden, d. h., einen Computer so zu bauen oder zu programmieren, dass er eigenständig Probleme bearbeiten kann. Oftmals wird damit aber auch eine nachgeahmte Intelligenz bezeichnet, wobei durch meist einfache Algorithmen ein „intelligentes Verhalten“ simuliert werden soll, etwa bei Computerspielen.

Im Verständnis des Begriffs künstliche Intelligenz spiegelt sich oft die aus der Aufklärung stammende Vorstellung vom „Menschen als Maschine“ wider, dessen Nachahmung sich die sogenannte starke KI zum Ziel setzt: eine Intelligenz zu erschaffen, die das menschliche Denken mechanisieren soll[1], bzw. eine Maschine zu konstruieren und zu bauen, die intelligent reagiert oder sich eben wie ein Mensch verhält. Die Ziele der starken KI sind nach Jahrzehnten der Forschung weiterhin visionär.

Im Gegensatz zur starken KI geht es der schwachen KI darum, konkrete Anwendungsprobleme des menschlichen Denkens zu meistern. Das menschliche Denken soll hier in Einzelbereichen unterstützt werden.[1] Die Fähigkeit zu lernen ist eine Hauptanforderung an KI-Systeme und muss ein integraler Bestandteil sein, der nicht erst nachträglich hinzugefügt werden darf. Ein zweites Hauptkriterium ist die Fähigkeit eines KI-Systems, mit Unsicherheit und probabilistischen Informationen umzugehen.[2] Insbesondere sind solche Anwendungen von Interesse, zu deren Lösung nach allgemeinem Verständnis eine Form von „Intelligenz“ notwendig zu sein scheint. Letztlich geht es der schwachen KI somit um die Simulation intelligenten Verhaltens mit Mitteln der Mathematik und der Informatik, es geht ihr nicht um Schaffung von Bewusstsein oder um ein tieferes Verständnis von Intelligenz. Während die Schaffung starker KI an ihrer philosophischen Fragestellung bis heute scheiterte, sind auf der Seite der schwachen KI in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte erzielt worden.

Ein starkes KI-System muss nicht viele Gemeinsamkeiten mit dem Menschen haben. Es wird wahrscheinlich eine andersartige kognitive Architektur aufweisen und in seinen Entwicklungsstadien ebenfalls nicht mit den evolutionären kognitiven Stadien des menschlichen Denkens vergleichbar sein (Evolution des Denkens). Vor allem ist nicht anzunehmen, dass eine Künstliche Intelligenz Gefühle wie Liebe, Hass, Angst oder Freude besitzt.[3] Es kann solchen Gefühlen entsprechendes Verhalten jedoch simulieren.

Neben den Forschungsergebnissen der Kerninformatik selbst sind in die Erforschung der KI Ergebnisse der Psychologie, Neurologie und Neurowissenschaften, der Mathematik und Logik, Kommunikationswissenschaft, Philosophie und Linguistik eingeflossen. Umgekehrt nahm die Erforschung der KI auch ihrerseits Einfluss auf andere Gebiete, vor allem auf die Neurowissenschaften. Dies zeigt sich in der Ausbildung des Bereichs der Neuroinformatik, der der biologieorientierten Informatik zugeordnet ist, sowie der Computational Neuroscience.

Bei künstlichen neuronalen Netzen handelt es sich um Techniken, die ab Mitte des 20. Jahrhunderts entwickelt wurden und auf der Neurophysiologie aufbauen.

KI stellt somit kein geschlossenes Forschungsgebiet dar. Vielmehr werden Techniken aus verschiedenen Disziplinen verwendet, ohne dass diese eine Verbindung miteinander haben müssen.

Eine wichtige Tagung ist die International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), die seit 1969 stattfindet.

Geschichte[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Teilgebiete[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Wissensbasierte Systeme[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Wissensbasierte Systeme modellieren eine Form rationaler Intelligenz für sogenannte Expertensysteme. Diese sind in der Lage, auf eine Frage des Anwenders auf Grundlage formalisierten Fachwissens und daraus gezogener logischer Schlüsse Antworten zu liefern. Beispielhafte Anwendungen finden sich in der Diagnose von Krankheiten oder der Suche und Beseitigung von Fehlern in technischen Systemen.

Beispiele für wissensbasierte Systeme sind Cyc und Watson.

Musteranalyse und Mustererkennung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Visuelle Intelligenz ermöglicht es, Bilder beziehungsweise Formen zu erkennen und zu analysieren. Als Anwendungsbeispiele seien hier Handschrifterkennung, Identifikation von Personen durch Gesichtserkennung, Abgleich der Fingerabdrücke oder der Iris, industrielle Qualitätskontrolle und Fertigungsautomation (letzteres in Kombination mit Erkenntnissen der Robotik) genannt.

Mittels sprachlicher Intelligenz ist es beispielsweise möglich, einen geschriebenen Text in Sprache umzuwandeln (Sprachsynthese) und umgekehrt einen gesprochenen Text zu verschriftlichen (Spracherkennung). Diese automatische Sprachverarbeitung lässt sich ausbauen, so dass etwa durch latente semantische Analyse (kurz LSI) Wörtern und Texten Bedeutung beigemessen werden kann.

Beispiele für Systeme zur Mustererkennung sind Google Brain und Microsoft Adam.[4]

Mustervorhersage[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Mustervorhersage ist eine Erweiterung der Mustererkennung. Sie stellt etwa die Grundlage des von Jeff Hawkins definierten hierarchischen Temporalspeichers dar.

“Prediction is not just one of the things your brain does. It is the primary function of the neocortex, and the foundation of intelligence.”

Vorhersage ist nicht einfach nur eines der Dinge, die dein Gehirn tut. Sie ist die Hauptfunktion des Neocortex und das Fundament der Intelligenz.“

Jeff Hawkins: On Intelligence[5]

Solche Systeme bieten den Vorteil, dass z. B. nicht nur ein bestimmtes Objekt in einem einzelnen Bild erkannt wird (Mustererkennung), sondern auch anhand einer Bildserie vorhergesagt werden kann, wo sich das Objekt als nächstes aufhalten wird.

Robotik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Robotik beschäftigt sich mit manipulativer Intelligenz. Mit Hilfe von Robotern können etwa gefährliche Tätigkeiten wie etwa die Minensuche oder auch immer gleiche Manipulationen, wie sie z. B. beim Schweißen oder Lackieren auftreten können, automatisiert werden.

Der Grundgedanke ist es, Systeme zu schaffen, die intelligente Verhaltensweisen von Lebewesen nachvollziehen können. Beispiele für derartige Roboter sind ASIMO und Atlas.

Modellierung anhand der Entropiekraft[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Basierend auf der Arbeit des Physikers Alexander Wissner-Gross kann ein intelligentes System durch die Entropiekraft modelliert werden. Dabei versucht ein intelligenter Agent seine Umgebung (Zustand X0), durch eine Handlung (Kraftfeld F) zu beeinflussen, um eine größtmögliche Handlungsfreiheit (Entropie S) in einem zukünftigen Zustand X zu erreichen.[6][7]

Künstliches Leben[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

KI überlappt sich mit der Disziplin Künstliches Leben (Artificial life, AL),[8] wird als übergeordnete oder auch als eine Subdisziplin gesehen.[9] AL muss deren Erkenntnisse integrieren, da Kognition eine Kerneigenschaft von natürlichem Leben ist, nicht nur des Menschen.

Methoden[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Methoden der KI lassen sich grob in zwei Dimensionen einordnen: symbolische vs. neuronale KI und Simulationsmethode vs. phänomenologische Methode. Die Zusammenhänge veranschaulicht die folgende Grafik:

Zur Einordnung von KI-Methoden und ihren Zusammenhängen

Die Neuronale KI verfolgt einen Bottom-up-Ansatz und möchte das menschliche Gehirn möglichst präzise nachbilden. Die symbolische KI verfolgt umgekehrt einen Top-down-Ansatz und nähert sich den Intelligenzleistungen von einer begrifflichen Ebene her. Die Simulationsmethode orientiert sich so nah wie möglich an den tatsächlichen kognitiven Prozessen des Menschen. Dagegen kommt es dem phänomenologischen Ansatz nur auf das Ergebnis an.

Viele ältere Methoden, die in der KI entwickelt wurden, basieren auf heuristischen Lösungsverfahren. In jüngerer Zeit spielen mathematisch fundierte Ansätze aus der Statistik, der mathematischen Programmierung und der Approximationstheorie eine bedeutende Rolle.

Die konkreten Techniken der KI lassen sich grob in Gruppen einteilen:

Suchen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die KI beschäftigt sich häufig mit Problemen, bei denen nach bestimmten Lösungen gesucht wird. Verschiedene Suchalgorithmen werden dabei eingesetzt. Ein Paradebeispiel für die Suche ist der Vorgang der Wegfindung, der in vielen Computerspielen eine zentrale Rolle einnimmt und auf Suchalgorithmen wie zum Beispiel dem A*-Algorithmus basiert.

Planen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Neben dem Suchen von Lösungen stellt das Planen einen wichtigen Aspekt der KI dar. Der Vorgang des Planens unterteilt sich dabei in zwei Phasen:

  1. Die Zielformulierung: Ausgehend vom momentanen Umgebungs- bzw. Weltzustand wird ein Ziel definiert. Ein Ziel ist hierbei eine Menge von Weltzuständen, bei der ein bestimmtes Zielprädikat erfüllt ist.
  2. Die Problemformulierung: Nachdem bekannt ist, welche Ziele angestrebt werden sollen, wird in der Problemformulierung festgelegt, welche Aktionen und Weltzustände betrachtet werden sollen. Es existieren hierbei verschiedene Problemtypen.

Planungssysteme planen und erstellen aus solchen Problembeschreibungen Aktionsfolgen, die Agentensysteme ausführen können, um ihre Ziele zu erreichen.

Optimierungsmethoden[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Oft führen Aufgabenstellungen der KI zu Optimierungsproblemen. Diese werden je nach Struktur entweder mit Suchalgorithmen aus der Informatik oder, zunehmend, mit Mitteln der mathematischen Programmierung gelöst. Bekannte heuristische Suchverfahren aus dem Kontext der KI sind evolutionäre Algorithmen.

Logisches Schließen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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Eine Fragestellung der KI ist die Erstellung von Wissensrepräsentationen, die dann für automatisches logisches Schließen benutzt werden können. Menschliches Wissen wird dabei – soweit möglich – formalisiert, um es in eine maschinenlesbare Form zu bringen. Diesem Ziel haben sich die Entwickler diverser Ontologien verschrieben.

Schon früh beschäftigte sich die KI damit, automatische Beweissysteme zu konstruieren, die Mathematikern und Informatikern beim Beweisen von Sätzen und beim Programmieren (Logikprogrammierung) behilflich wären. Zwei Schwierigkeiten zeichneten sich ab:

  1. Formuliert man Sätze in den natürlicher Sprache nahen, relativ bequemen Beschreibungssprachen, werden die entstehenden Suchprobleme allzu aufwändig. In der Praxis mussten Kompromisse geschlossen werden, bei denen die Beschreibungssprache für den Benutzer etwas umständlicher, die zugehörigen Optimierungsprobleme für den Rechner dafür jedoch einfacher zu handhaben waren (Prolog, Expertensysteme).
  2. Selbst mächtige Beschreibungssprachen werden unhandlich, wenn man versucht, unsicheres oder unvollständiges Wissen zu formulieren. Für praktische Probleme kann dies eine ernste Einschränkung sein. Die aktuelle Forschung untersucht daher Systeme, die die Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung anwenden, um Unwissen und Unsicherheit explizit zu modellieren. Algorithmisch unterscheiden sich diese Methoden von den älteren Verfahren: neben Symbolen werden auch Wahrscheinlichkeitsverteilungen manipuliert.

Eine andere Form des logischen Schließens stellt die Induktion dar (Induktionsschluss, Induktionslogik), in der Beispiele zu Regeln verallgemeinert werden (maschinelles Lernen). Auch hier spielen Art und Mächtigkeit der Wissensrepräsentation eine wichtige Rolle. Man unterscheidet zwischen symbolischen Systemen, in denen das Wissen – sowohl die Beispiele als auch die induzierten Regeln – explizit repräsentiert ist, und subsymbolischen Systemen wie neuronalen Netzen, denen zwar ein berechenbares Verhalten „antrainiert“ wird, die jedoch keinen Einblick in die erlernten Lösungswege erlauben.

Approximationsmethoden[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

In vielen Anwendungen geht es darum, aus einer Menge von Daten eine allgemeine Regel abzuleiten (maschinelles Lernen). Mathematisch führt dies zu einem Approximationsproblem. Im Kontext der KI wurden hierzu künstliche neuronale Netze vorgeschlagen. In praktischen Anwendungen verwendet man häufig alternative Verfahren, die mathematisch einfacher zu analysieren sind.

Anwendungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

In der Vergangenheit sind Erkenntnisse der künstlichen Intelligenz mit der Zeit oft in die anderen Gebiete der Informatik übergegangen: Sobald ein Problem gut genug verstanden wurde, hat sich die KI neuen Aufgabenstellungen zugewandt. Zum Beispiel wurden der Compilerbau oder die Computeralgebra ursprünglich der künstlichen Intelligenz zugerechnet.

Zahlreiche Anwendungen schwacher KI wurden auf der Grundlage von Techniken entwickelt, die einst Forschungsgebiete der KI waren oder es noch sind. Einige Beispiele:

Turing-Test[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Hauptartikel: Turing-Test

Um ein Maß zu haben, wann eine Maschine eine dem Menschen gleichwertige Intelligenz simuliert, wurde von Alan Turing der nach ihm benannte Turing-Test vorgeschlagen. Dabei stellt ein Mensch per Terminal beliebige Fragen an einen anderen Menschen bzw. eine KI, ohne dabei zu wissen, wer jeweils antwortet. Der Fragesteller muss danach entscheiden, ob es sich beim Interviewpartner um eine Maschine oder einen Menschen handelte. Ist die Maschine nicht von dem Menschen zu unterscheiden, so ist laut Turing die Maschine intelligent.[11] Bisher konnte keine Maschine den Turing-Test zweifelsfrei bestehen. Seit 1991 existiert der Loebner-Preis für den Turing-Test.

Technologische Singularität[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Grob wird darunter der Zeitpunkt verstanden, an dem künstliche Intelligenz die menschliche Intelligenz übertrifft. Von diesem Zeitpunkt wird die weitere Entwicklung hauptsächlich von der KI vorangetrieben und nicht mehr vom Menschen.

Superintelligenz[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Hauptartikel: Superintelligenz

Eine Superintelligenz bezeichnet ein Wesen oder eine Maschine mit einer dem Menschen in vielen oder allen Gebieten überlegenen Intelligenz. Der Begriff wird häufig im Bereich künstlicher Intelligenz angewendet.

Künstliches neuronales Netz[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Große Fortschritte erzielt die künstliche Intelligenz in jüngster Zeit im Bereich künstlicher neuronaler Netze, auch unter dem Begriff Deep Learning bekannt. Dabei werden neuronale Netze aus dem Gehirn künstlich auf dem Computer simuliert. Die Grundlagen dafür wurden bereits in den 80er und 90er Jahren gelegt. Jedoch macht erst die Leistungsfähigkeit heutiger Computer es möglich, solche neuronalen Netzwerke in brauchbarer Größe zu simulieren. Viele der jüngsten Erfolge wie bei Handschrifterkennung, Spracherkennung, Gesichtserkennung, autonomem Fahren, maschineller Übersetzung, auch der Erfolg von AlphaGo usw. beruhen auf dieser Technik. Dabei werden diese Systeme nicht mehr programmiert, sondern ähnlich dem menschlichen Gehirn mit Hilfe von Daten trainiert. Man spricht auch von selbstlernenden Systemen oder Maschinellem Lernen.[12]

Vergleich künstlicher Intelligenz mit menschlicher Intelligenz[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Nach Wolfgang Wahlster[13] muss man die menschliche Intelligenz in verschiedene Bereiche unterteilen: die kognitive Intelligenz, die sensormotorische Intelligenz, die emotionale Intelligenz, die soziale Intelligenz.

Kognitive Intelligenz[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Bei der kognitiven Intelligenz ist die Maschine dem Menschen schon in vielen Bereichen überlegen. Zu diesem Bereich gehört das Schachspiel, das Spiel von Go und sonstige Brettspiele. Letztlich das Aufnehmen und Erlernen von Wissen, das Kombinieren aus diesem Wissen und das Schlussfolgern aus diesem Wissen. Das entspricht oft dem, was Menschen sich in einer akademischen Ausbildung aneignen.

Sensomotorische Intelligenz[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Bei dieser Intelligenz ist der Mensch der Maschine noch überlegen, allerdings sind manche Maschinen in Bereichen einzelner Sensoren überlegen. Grundsätzlich ist das menschliche Auge sehr gut ausgebildet. Aber eine geeignete Videokamera kann etwa auch im Infrarotbereich und UV-Bereich Wellenlängen wahrnehmen, was ein Mensch nicht kann. Bei der Akustik können Mikrofone wesentlich besser aufnehmen als das menschliche Ohr. Viel stärker gilt dies noch bei Geruch- und Geschmackssinn, wo maschinelle Sensoren deutlich überlegen sind. Jedoch kann ein Mensch diese Sinneseindrücke kombinieren (Sensorfusion), was eine Maschine bislang nur wenig kann. Dies könnte sich jedoch innerhalb weniger Jahre ändern.

Emotionale Intelligenz[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Auf diesem Gebiet leistet die Maschine bislang fast nichts. Der Mensch kann sich in einen anderen Menschen hineinfühlen, Sympathie und Empathie, Mitgefühl, Mitleid, Trauer, Angst, Freude empfinden, Liebesgedichte schreiben, Zornausbrüche haben usw. Das menschliche Gehirn wird dazu u. a. stark von Hormonen, also chemischen Prozessen, gesteuert. Bislang kann man aber nur die elektrischen Prozesse (neuronalen Netze) simulieren, nicht die chemischen (Hormone). Was Maschinen heute allerdings schon in Ansätzen können, ist die sog. Sentimentanalyse, d. h. durch Beobachtung der menschlichen Körpersprache, also des Gesichts, der Gestik usw. die Emotionen eines Menschen „lesen“.

Soziale Intelligenz[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Das ist die Fähigkeit, in einer menschlichen Gruppe angemessen zu (re-)agieren, etwa eine Stimmung zu erkennen oder konstruktiv zu beeinflussen, z. B. den Teamgeist. Eine Fähigkeit, die meist bei Unternehmern aber auch Politikern stark ausgeprägt ist. Auf diesem Gebiet kann die Maschine bislang nichts leisten.

IQ-Test von KI[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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.[14]

Bewusstsein, Selbstbewusstsein, Seele, Geist[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Jürgen Schmidhuber meint, dass sich das Bewusstsein bei simulierten neuronalen Netzen automatisch einstellen werde, dass also künstliche Intelligenzen automatisch über Bewusstsein verfügen werden. Nach Meinung von Schmidhuber ist das Bewusstsein überbewertet und nur ein Nebenprodukt des Problemlösens, das ein Gehirn durchführt.[15] Auch in den Neurowissenschaften ist es eine Grundannahme, dass das Bewusstsein ein Produkt unseres Gehirns ist (s. Neuronales Korrelat des Bewusstseins). In der Philosophie des Geistes gibt es seit langer Zeit das Leib-Seele-Problem oder auch den Leib-Seele-Dualismus. Dabei gehen Philosophen wie Platon und Descartes davon aus, dass es sich bei Leib und Seele (bzw. Geist, Bewusstsein) um zwei verschiedene Substanzen handle. Anhänger dieses Dualismus neigen zur Ansicht, dass eine die menschlichen Gehirnfunktionen simulierende Künstliche Intelligenz keinen 'Geist' (weder eine Seele, noch ein Bewusstsein) haben kann (s. a. Philosophischer Zombie), wobei in den zugrundeliegenden Werken die naturwissenschaftlichen Bedingungen der Zuordnung von Geist zu Körper jedoch weitgehend ungeklärt bleiben. Im Global Consciousness Project, an dem weltweit etwa 100 Forscher arbeiten, werden mit Hilfe von in Princeton entwickelten Technologien seit 1998 über weltweit verteilte Messstationen Ausschläge registriert, die etwa bei emotionalen Ereignissen wie zum Beispiel Terroranschlägen und Erdbeben zu verzeichnen sind. So habe es beispielsweise am 11. September 2001 erhebliche Ausschläge bei den Messinstrumenten gegeben. Im Bereich der Nahtod-Forschung (s. Nahtod-Studien) kommt es unter anderem zu folgendem Phänomen: Beispielsweise während mancher Gehirnoperation wird das Gehirn künstlich und messbar deaktiviert. Dennoch berichten einige Patienten, während dieser Phase die Geschehnisse in der Umgebung wahrgenommen zu haben, also ein Bewusstsein gehabt zu haben. Ebenso berichten Patienten während eines Herzstillstands von Erlebnissen. Dabei gibt es folgende Problematik: Sobald das Gehirn nach einem Herzstillstand nicht mehr mit Blut und damit mit Sauerstoff versorgt wird, stellt das Gehirn nach etwa 15 Sekunden seinen normalen Betrieb ein, d. h., das Gehirn fällt in einen Zustand der Bewusstlosigkeit.[16] Wenn ein Mensch mit inaktivem Gehirn jedoch kein Bewusstsein besitzen soll, ist es schwierig, die genannten Erlebnisse und Wahrnehmungen zu erklären.[17] Einzelne Neurologen gehen davon aus, dass Bewusstsein unabhängig vom Gehirn existiert.[18] Weiterführende derartige Phänomene findet man auch unter Nachtodkontakte und Medium.[19]

Angrenzende Wissenschaften[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Sprachwissenschaft[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Interpretation menschlicher Sprache durch Maschinen besitzt bei der KI-Forschung eine entscheidende Rolle. So ergeben sich etwaige Ergebnisse des Turing-Tests vor allem in Dialogsituationen, die bewältigt werden müssen.

Die Sprachwissenschaft liefert mit ihren Grammatikmodellen und psycholinguistischen Semantikmodellen wie der Merkmals- oder der Prototypensemantik Grundlagen für das maschinelle „Verstehen“ komplexer natürlichsprachlicher Phrasen. Zentral ist die Frage, wie Sprachzeichen eine tatsächliche Bedeutung für eine künstliche Intelligenz haben können.[20] Das Chinese-Room-Argument des Philosophen John Searle sollte indes zeigen, dass es selbst dann möglich wäre, den Turing-Test zu bestehen, wenn den verwendeten Sprachzeichen dabei keinerlei Bedeutung beigemessen wird. Insbesondere Ergebnisse aus dem Bereich Embodiment betonen zudem die Relevanz von solchen Erfahrungen, die auf der Verkörperung eines Agenten beruhen sowie dessen Einbindung in eine sinnvolle Umgebung für jede Form von Kognition, also auch zur Konstruktion von Bedeutung durch eine Intelligenz.

Einen Teilbereich der Linguistik und zugleich eine Schnittstelle zwischen dieser und der Informatik bildet die Computerlinguistik, die sich unter anderem mit maschineller Sprachverarbeitung und künstlicher Intelligenz beschäftigt.

Psychologie[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Psychologie beschäftigt sich unter anderem mit dem Intelligenzbegriff.

Psychotherapie[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

In der Psychotherapieforschung existieren bereits seit geraumer Zeit experimentelle Anwendungen der Künstlichen Intelligenz, um Defizite und Engpässe in der psychotherapeutischen Versorgung zu überbrücken und Kosten zu sparen.[21]

Philosophie[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die philosophischen Aspekte der KI-Problematik gehören zu den weitreichendsten der gesamten Informatik.

Die Antworten, die auf die zentralen Fragen dieses Bereiches gegeben werden, reichen weit in ontologische und erkenntnistheoretische Themen hinein, die das Denken des Menschen schon seit den Anfängen der Philosophie beschäftigen. Wer solche Antworten gibt, muss die Konsequenzen daraus auch für den Menschen und sich selbst ziehen. Nicht selten möchte man umgekehrt vorgehen und die Antworten, die man vor der Entwicklung künstlicher Intelligenz gefunden hat, auf diese übertragen. Doch wie sich zeigte, hat die künstliche Intelligenz zahlreiche Forscher dazu veranlasst, Probleme wie das Verhältnis zwischen Materie und Geist, die Ursprünge des Bewusstseins, die Grenzen der Erkenntnis, das Problem der Emergenz, die Möglichkeit außermenschlicher Intelligenz usw. in einem neuen Licht zu betrachten und zum Teil neu zu bewerten.

Eine dem metaphysischen bzw. auch idealistischen Denken verpflichtete Sichtweise hält es (im Sinn einer schwachen KI) für unmöglich, dass Maschinen jemals mehr als nur simuliertes Bewusstsein mit wirklicher Erkenntnis und Freiheit besitzen könnten. Aus ontologischer Sicht kritisiert der amerikanische Philosoph Hubert Dreyfus die Auffassung der starken KI. Aufbauend auf der von Martin Heidegger in dessen Werk Sein und Zeit entwickelten Ontologie der „Weltlichkeit der Welt“ versucht Dreyfus zu zeigen, dass hinter das Phänomen der Welt als sinnhafte Bedeutungsganzheit nicht zurückgegangen werden kann: Sinn, d. h. Beziehungen der Dinge in der Welt aufeinander, sei ein Emergenzphänomen, denn es gibt nicht „etwas Sinn“ und dann „mehr Sinn“. Damit erweist sich jedoch auch die Aufgabe, die sinnhaften Beziehungen zwischen den Dingen der Welt in einen Computer einzuprogrammieren, als eigentlich unmögliches bzw. unendliches Vorhaben. Dies deshalb, weil Sinn nicht durch Addition von zunächst sinnlosen Elementen hergestellt werden kann.[22]

Eine evolutionär-progressive Denkrichtung sieht es hingegen (im Sinn einer starken KI) als möglich an, dass Systeme der künstlichen Intelligenz einmal den Menschen in dem übertreffen könnten, was derzeit noch als spezifisch menschlich gilt. Dies birgt zum einen die Gefahr, dass solche KI-Maschinen sich gegen die Interessen der Menschen wenden könnten. Andererseits birgt diese Technologie die Chance, Probleme zu lösen, deren Lösung dem Menschen wegen seiner limitierten Kapazitäten schwer fällt (siehe auch technologische Singularität).

Weitere Anknüpfungspunkte lassen sich in der analytischen Philosophie finden.

Neben der Frage nach dem Sein und der nach dem Bewusstsein stellt sich im Rahmen der Rechtsphilosophie und Roboterethik auch die Frage, ob eine KI für ihr gesetzwidriges Handeln oder Fehlverhalten verantwortlich gemacht werden kann (z. B. bei einem Autounfall durch ein autonomes Fahrzeug) und wer alles dafür haftet.[23] Entwickler werden mit der Frage konfrontiert, wie eine KI moralisch und ethisch richtig handelt. So wird zum Beispiel überlegt, wie man das Trolley-Problem bei autonomen Fahrzeuge lösen soll.[24][25]

Der russisch-amerikanischer Biochemiker und Sachbuchautor Isaac Asimov beschreibt in seinen drei Robotergesetzen die Voraussetzungen für ein friedliches und unterstützendes Zusammenleben zwischen KI und Mensch. Diese Gesetze wurden später von anderen Autoren erweitert.

Informatik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Selbstverständlich ist die KI mit den anderen Disziplinen der Informatik eng verzahnt. Ein Versuch der Abgrenzung könnte auf Grundlage der Bewertung der erzielten Ergebnisse hinsichtlich ihres Grades an Intelligenz erfolgen. Hierzu scheint es sinnvoll, verschiedene Dimensionen von Intelligenz zu unterscheiden. Im Folgenden sollen diese Dimensionen aufgeführt werden, die ersten drei scheinen als notwendige Bedingungen angesehen werden zu können.

  1. Die Fähigkeit zur Verarbeitung beliebiger Symbole (nicht nur Zahlen).
  2. Der Aufbau eines inneren Modells der äußeren Welt, eines Selbstmodells, sowie der jeweils aktuellen Beziehung von Selbst und Welt.
  3. Die Fähigkeit zu einer zweckentsprechenden Anwendung des Wissens.
  4. Die Fähigkeit, die im gespeicherten Wissen enthaltenen Zusammenhänge aufzudecken, d. h. logisch schlussfolgern zu können.
  5. Die Fähigkeit zur Verallgemeinerung (Abstraktion) und zur Spezialisierung (d. h. zu Anwendung allgemeiner Zusammenhänge auf konkrete Sachverhalte).
  6. Das Vermögen, erworbenes Wissen und vorhandene Erfahrung auf neue, bisher unbekannte Situationen zu übertragen.
  7. Die Fähigkeit, sich planvoll zu verhalten und entsprechende Strategien zum Erreichen der Ziele bilden zu können.
  8. Anpassungsfähigkeit an verschiedene, u. U. sich zeitlich ändernde Situationen und Problemumgebungen.
  9. Lernfähigkeit, verbunden mit dem Vermögen, partiellen Fortschritt oder Rückschritt einschätzen zu können.
  10. Die Fähigkeit, auch in unscharf bzw. unvollständig beschriebenen oder erkannten Situationen handeln zu können.
  11. Die Fähigkeit zur Mustererkennung (Besitz von Sensoren) und zur aktiven Auseinandersetzung mit der Umwelt (Besitz von Effektoren).
  12. Über ein Kommunikationsmittel von der Komplexität und Ausdrucksfähigkeit der menschlichen Sprache verfügen.

Je mehr dieser Merkmale eine Anwendung erfüllt, desto intelligenter ist sie. Eine Anwendung, die auf dieser Skala als intelligent eingestuft werden kann, wird eher der KI als einer anderen Disziplin der Informatik zugeordnet werden können.

Kritik an der KI-Forschung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Elon Musk, der selbst finanziell an KI-Firmen beteiligt ist, warnte 2014: „Der Fortschritt bei künstlicher Intelligenz (ich meine nicht einfache künstliche Intelligenz) ist unglaublich schnell. […] Solange man nicht direkt Gruppen wie Deepmind ausgesetzt ist, kann man sich kaum vorstellen, wie schnell es voran geht. Es ist annähernd exponentiell. […] Es besteht das Risiko, dass binnen fünf Jahren etwas ernsthaft Gefährliches passiert.“ Er löse keinen falschen Alarm aus, denn ihm sei bewusst worüber er rede. „Ich bin nicht der Einzige der sagt, wir sollten uns Sorgen machen. […] Ihnen [den führenden Unternehmen auf diesem Gebiet] ist die Gefahr bewusst, aber sie glauben, sie könnten die digitale Superintelligenz formen und kontrollieren und verhindern, dass Schlechtes ins Internet strömt […] Das wird sich zeigen“.[26][27]

Auch Stephen Hawking warnte 2014 vor der KI und sieht darin eine Bedrohung für die Menschheit. Durch die KI könnte das Ende der Menschheit eingeleitet werden. Ob die Maschinen irgendwann die Kontrolle übernehmen werden, werde die Zukunft zeigen. Aber bereits heute sei klar, dass die Maschinen die Menschen zunehmend vom Arbeitsmarkt verdrängen.[28][29]

Im August 2017 forderten 116 Unternehmer und Experten aus der Technologiebranche (u. a. Mustafa Suleyman, Elon Musk, Yoshua Bengio, Stuart Russell, Jürgen Schmidhuber) in einem offenen Brief an die UN, dass autonome Waffen verboten werden sollten bzw. auf die seit 1983 bestehende CCW-Liste gesetzt werden sollen. Die Certain Conventional Weapons sind von der UN verboten und beinhalten unter anderem Chemiewaffen. Nach Schwarzpulver und der Atombombe drohe die dritte Revolution der Kriegsführung. Zitat aus dem Schreiben: „Wenn diese Büchse der Pandora einmal geöffnet ist, wird es schwierig, sie wieder zu schließen“ und „Einmal erfunden, könnten sie bewaffnete Konflikte erlauben in einem nie dagewesenen Ausmaß, und schneller, als Menschen sie begreifen können“. Terroristen und Despoten könnten die autonomen Waffen nutzen und sogar hacken.[30][31]

Argumentativ entgegengetreten sind solchen Positionen u. a. Rodney Brooks und Jean-Gabriel Ganascia.[32]

Im Februar 2018 wurde ein Bericht einer Projektgruppe führender Experten im Bereich KI veröffentlicht, der vor möglichen "Bösartige[n] Nutzungen Künstlicher Intelligenz" (englischer Originaltitel: "The Malicious Use of Artificial Intelligence") warnt.[33] Beteiligt waren daran unter anderem Forscher der Universitäten von Oxford, Yale und Stanford, sowie Entwickler von Microsoft und Google. Der Bericht nimmt Bezug auf schon existierende Technologien und demonstriert anhand von diversen Szenarien, wie diese von Terroristen, Kriminellen und despotischen Regierungen missbraucht werden könnten.[33] Die Autoren des Berichts fordern daher eine engere Zusammenarbeit von Forschern, Entwicklern und Gesetzgeber im Bereich KI und schlagen konkrete Maßnahmen vor, wie die Gefahren des Missbrauchs verringert werden könnten.[33]

Darstellung in Film und Literatur[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Seit der Klassischen Moderne wird KI in Kunst, Film und Literatur behandelt.[34] Dabei geht es bei der künstlerischen Verarbeitung – im Gegensatz zur KI-Forschung, bei der die technische Realisierung im Vordergrund steht – vor Allem um die moralischen, ethischen und religiösen Aspekte und Folgen einer nicht-menschlichen, „maschinellen Intelligenz“.

In der Renaissance wurde der Begriff des Homunculus geprägt, eines künstlichen Miniaturmenschen ohne Seele.[35] Im 18. und 19. Jahrhundert erschienen in der Literatur menschenähnliche Automaten, beispielsweise in E. T. A. Hoffmanns Der Sandmann und Jean Pauls Der Maschinenmann.

Im 20. und 21. Jahrhundert greift die Science-Fiction in Film und Prosa das Thema mannigfach auf.[36] 1920 prägte der Schriftsteller Karel Čapek den Begriff in seinem Bühnenstück R.U.R.; 1926 thematisierte Fritz Lang in Metropolis Roboter, welche die Arbeit der Menschen übernehmen.[36]

Dem Filmpublikum wurden in den unterschiedlichen Werken die Roboter als intelligente und differenzierte Maschinen mit ganz unterschiedlichen Persönlichkeiten präsentiert: Sie werden entwickelt, um sie für gute Zwecke einzusetzen, wandeln sich aber häufig zu gefährlichen Maschinen, die feindselige Pläne gegen Menschen entwickeln.[37] Im Lauf der Filmgeschichte werden sie zunehmend zu selbstbewussten Wesen, die sich die Menschheit unterwerfen wollen.[37]

Beispiele (Auswahl)[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Soziale Auswirkungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Im Zuge der industriellen Revolution wurde durch die Erfindung der Dampfmaschine die Muskelkraft von der Maschine ersetzt (PS durch Watt). Durch die digitale Revolution könnte die menschliche Denkleistung durch maschinelle KI ersetzt werden.[38]

Der amerikanische Unternehmer Elon Musk prognostiziert, dass es zukünftig immer weniger Erwerbsarbeit geben wird, die nicht von einer Maschine besser und günstiger gemacht werden kann, weshalb immer weniger Arbeitskräfte benötigt würden. Durch die weitgehend maschinelle Produktion würden die Produkte und Dienstleistungen sehr billig werden. In diesem Zusammenhang unterstützt er die Einführung eines bedingungslosen Grundeinkommens.[39] Der Physiker Stephen Hawking meinte: Bereits heute sei klar, dass die Maschinen die Menschen zunehmend vom Arbeitsmarkt verdrängen.[40][41] Microsoft-Gründer Bill Gates sieht die Entwicklung ähnlich. Er fordert eine Robotersteuer, um die sozialen Aufgaben der Zukunft bewältigen zu können.[42] Bereits 1995 erschien das Buch „Das Ende der Arbeit“ von Jeremy Rifkin. Die Informatikerin Constanze Kurz meint: technischen Fortschritt gab es schon immer. Jedoch vollzog sich der technische Wandel in der Vergangenheit meist über Generationen, so dass genug Zeit blieb, sich für neue Aufgaben auszubilden. Heute verläuft der technische Wandel innerhalb von wenigen Jahren, so dass die Menschen nicht genug Zeit haben, sich für neue Aufgaben weiter zu bilden.[43] Der Sprecher des Chaos Computer Clubs, Frank Rieger, warnte in verschiedenen Publikationen (z. B. dem Buch Arbeitsfrei)[44] davor, dass durch die beschleunigte Automatisierung vieler Arbeitsbereiche in naher Zukunft immer mehr Menschen ihre Beschäftigung verlieren werden (z. B. LKW-Fahrer durch selbstfahrende Autos). Darin besteht unter anderem eine Gefahr der Schwächung von Gewerkschaften, die an Mitgliedern verlieren könnten. Rieger plädiert daher für eine „Vergesellschaftung der Automatiserungsdividende“, also einer Besteuerung von nichtmenschlicher Arbeit, damit durch das Wachstum der Wirtschaft in Form eines Grundeinkommens auch der allgemeine Wohlstand wächst und gerecht verteilt wird.[45]

Jack Ma, der Gründer des chinesischen Internetkonzerns Alibaba, mahnte in einem Vortrag, dass die Menschen sich auf erhebliche Umbrüche im Arbeitsmarkt vorbereiten sollten, weil die KI die Welt verändern werde. In den letzten 200 Jahren habe das produzierende Gewerbe und Dienstleistungen die Jobs geschaffen. Nun aber wegen der KIs und den Robotern, werden dort kaum noch Jobs entstehen. Jack Ma kritisierte die heutige Schulausbildung (er war früher Englischlehrer). Die Schüler würden nicht für die Notwendigkeiten von morgen ausgebildet, sondern immer noch auf eine Wirtschaft, die es bald nicht mehr gebe. Die Schulen würden die Arbeitslosen von morgen ausbilden. Es mache keinen Sinn, in Konkurrenz mit den KIs und Robotern treten zu wollen. Die Schüler sollten von den Schulen dazu ausgebildet werden, möglichst innovativ und kreativ zu sein. Jack Ma geht davon aus, dass die KIs viele Jobs zerstören, aber auch viele neue Jobs entstehen lassen würden. Die Frage sei, ob Schüler für diese neuen Jobs ausgebildet würden.[46]

Jürgen Schmidhuber antwortete auf die Frage, ob KIs uns bald den Rang ablaufen werden bzw. ob wir uns Sorgen um unsere Jobs machen müssten: "Künstliche Intelligenzen werden fast alles erlernen, was Menschen können – und noch viel mehr. Ihre neuronalen Netzwerke werden aus Erfahrung klüger und wegen der sich rasch verbilligenden Hardware alle zehn Jahre hundertmal mächtiger. Unsere formelle Theorie des Spaßes erlaubt sogar, Neugierde und Kreativität zu implementieren, um künstliche Wissenschaftler und Künstler zu bauen." und "Alle fünf Jahre wird das Rechnen 10-mal billiger. Hält der Trend an, werden kleine Rechner bald so viel rechnen können wie ein menschliches Gehirn, 50 Jahre später wie alle 10 Milliarden Hirne zusammen."[47] Als Konsequenz aus der aus seiner Sicht unabwendbar fortschreitenden Automatisierung und dem damit einhergehenden Wegfall von Erwerbsarbeitsplätzen sieht Schmidhuber die Notwendigkeit eines Bedingungslosen Grundeinkommens.[48] „Roboterbesitzer werden Steuern zahlen müssen, um die Mitglieder unserer Gesellschaft zu ernähren, die keine existenziell notwendigen Jobs mehr ausüben. Wer dies nicht bis zu einem gewissen Grad unterstützt, beschwört geradezu die Revolution Mensch gegen Maschine herauf.“[49]

Erik Brynjolfsson ist der Auffassung, das Aufkommen radikaler Parteien in den USA und Europa sei die Folge davon, dass viele Menschen heute schon nicht mehr mit dem technischen Fortschritt mithalten könnten. Wenn Menschen ihre Jobs verlieren, werden diese Menschen wütend, so Brynjolfsson. Auch er meint, dass in Zukunft die meisten Jobs von Maschinen erledigt werden.[50]

Mark Zuckerberg äußerte bei einer Rede vor Harvard-Absolventen, dass die Einführung eines bedingungslosen Grundeinkommens notwendig sei. Es könne etwas nicht mehr in Ordnung sein, wenn er als Harvard-Abbrecher innerhalb weniger Jahre Milliarden machen könne, während Millionen von Uni-Absolventen ihre Schulden nicht abbezahlen könnten. Es bräuchte eine Basis, auf der jeder innovativ und kreativ sein könne.[51][52]

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.[53]

Der Zukunftsforscher Lars Thomson prognostizierte im November 2017 für die nächsten 10 Jahre gewaltige Umbrüche in Technologie, Arbeit, Werten und Gesellschaft. Im Jahr 2025 könne ein Haushalts-Roboter den Frühstückstisch decken, Fenster putzen, Pflegedienste übernehmen usw. wodurch Arbeitsplätze vernichtet werden. Heute schon gäbe es 181 Firmen weltweit, die an klugen Robotern arbeiten. Der Preis eines solchen Roboters betrage heute etwa 20.000 Euro. Der Markt der künstlichen Intelligenz werde in wenigen Jahren größer sein als der Automobilmarkt. Wie schnell 10 Jahre vergingen, würde man sehen, wenn man 10 Jahre zurückblicke, als das erste Smartphone auf den Markt kam. Er bedauert, dass in unserer Gesellschaft kaum jemand diese Entwicklung erkenne, die unsere Gesellschaft komplett verändern werde. In Hotels werden in 10 Jahren Roboter die Arbeiten der heutigen Zimmermädchen übernehmen. Der Vorteil für den Hotelmanager: Der Roboter will keinen Lohn, keine freien Tage, muss nicht versteuert und versichert werden. Der Nachteil: Der Staat erhält keine Steuern mehr und die Menschen sind arbeitslos. Deshalb werde man nicht an einem bedingungslosen Grundeinkommen vorbeikommen und der Einführung einer Robotersteuer. Thomson sieht die Gefahr einer Spaltung der Gesellschaft, wenn das Tempo der Veränderung die Wandlungsfähigkeit der Menschen übersteigt. Gleichzeitig werde die KI den Menschen von der Arbeit befreien. Die Gesellschaft müsse Leitplanken für die KIs definieren.[54]

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.[55]

Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), das zur Bundesagentur für Arbeit gehört, hat in einer Studie 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.[56]

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. 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.[57]

Kreativität[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Forscher aus Tübingen haben neuronale Netze darauf trainiert, ein vorgegebenes Foto im Stil eines berühmten Künstlers zu malen z. B. Van Gogh oder Edvard Munch.[58] Forscher bei Google haben neuronale Netze darauf trainiert, aus einer Art weißem Rauschen Bilder im Stil von Van Gogh und anderen Künstlern zu produzieren. Die Bilder wurden später auf einer Auktion versteigert.[59][60] Ähnliches machen auch die Apps Prisma oder Pikazo.[61]

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 Art Basel erstellten Gemälden vermischt und 18 Experten in einem Blindtest zur Beurteilung vorgelegt. Die Jury beurteilte die Gemälde von der KI insgesamt besser als die von den Künstlern für die Art Basel erstellten Gemälde.[62]

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. Dabei hat die KI 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.[63]

Sunspring ist der erste Kurzfilm (2016), dessen Drehbuch von einer KI geschrieben wurde.[64][65]

Google versucht in seinem Magenta-Projekt, KIs zu erzeugen, die kreativ sind. So wurde im Sommer 2017 eine Klavier-Improvisation vorgestellt, die von einer KI komponiert wurde.[66] Bereits im Sommer 2016 veröffentlichte das Projekt Magenta einen kurzen Pop-Song, der von einer KI komponiert wurde.[67]

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, verwendet man eine Software wie etwa Amper Music oder Jukedeck, wählt das Genre und weitere Paramenter wie Länge des Songs, Instrumentierung usw. Innerhalb von Sekunden komponiert die KI dann einen einzigartigen Song. Ein Musiker kann daraufhin Bruchstücke dieser Beispiele zu einem eigenen Song zusammenfügen. Somit kann jedermann mehr oder weniger professionelle Musik kreieren. Immer mehr Musiker geben zu, beim Komponieren KIs als Werkzeug zu benutzen.[68][69] Auch das Album "Hello World" von Skygge wurde vollständig mit einer KI (Flow-Machine) komponiert. Die KI komponiert Soundstücke, die dann von Menschen sortiert, selektiert und zusammengesetzt werden, das sog. Kuratieren.[70]

KI in der Medizin[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Im Sommer 2017 stellten Forscher der Universität Bari in Italien eine KI vor, die mit einer Wahrscheinlichkeit von 86 Prozent die Krankheit Alzheimer anhand von Gehirnscans – durchgeführt mit Magnetresonaztomographen – diagnostizieren kann, zehn Jahre bevor die ersten Symptome auftauchen.[71]

Im August 2016 konnte am Medical Institute der Universität Tokyo die KI Watson eine Fehldiagnose der Ärzte korrigieren. Die Ärzte diagnostizierten bei der Patientin eine akute myeloische Leukämie. Die Therapie blieb erfolglos, weswegen man 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 heilbar ist.[72] 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.[73]

In einem wissenschaftlichen Wettbewerb wurden Forscher im Jahr 2016 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, die jeweils 2 Stunden Zeit 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.[74]

Die Gesundheitsapp Babylon Health kann 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.[75]

Eine an der Klinik der Universität Oxford 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 unter anderem 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.[76]

Wissenschaftler der Universität Stanford 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 könne unheilbar kranken Patienten helfen, die letzten Monate würdevoll und ohne aggressive Behandlungsmethoden und eventuell daheim unter Palliativversorgung zu verleben.[77]

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 zum Beispiel unorganisierte Gedankengänge, umständliche Formulierungen, unklare Assoziationen oder reduzierte Komplexität der Sprache. Die Unterschiede seien subtil, was KIs, die mit einer großen Zahl solcher Gespräche trainiert wurden, jedoch herausarbeiten könnten.[78]

Britische Forscher der Universität Cambridge 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 dem Befall der Leber und des Bluts, bekämpfen könnte. Nach einem Mückenstich wandern die Malaria-Parasiten im menschlichen Körper in die Leber, wo sie sich vermehren und ausbreiten. Danach gelangten diese in rote 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-Parasiten angreift. Der Forschungsroboter Eve mit der KI produziert und testet Annahmen, prüft Beobachtungen, führt Experimente aus, interpretiert Ergebnisse, ändert Hypothesen und wiederholt dies immer wieder.[79]

Die Armbanduhr Apple Watch zeichnet u. a. die Herzfrequenz eines Menschen auf. Apple gab 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.[80]

Das Berliner Startup Magnosco 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. Im Labor konnte erst nach etwa zwei Wochen 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.[81] Forscher der Universität Heidelberg haben eine KI mit 100.000 Bildern im Mai 2018 auf Hautkrebs trainiert. In einem Vergleichstest konnte die KI dann 95 Prozent der Hautkrebsfälle korrekt allein über Fotos erkennen, während die besten menschlichen Dermatologen, denen auch noch die Patientengeschichten vorlagen, nur eine Trefferrate von 89 Prozent erzielten.[82]

Die Google-Firma Verily hat im Februar 2018 eine 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, der Blutdruck, ob der Patient Raucher ist, sowie mit 70 Prozent Wahrscheinlichkeit ob eine Herzerkrankung des Patienten vorliegt. 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.[83]

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.[84]

KI in der Juristik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Ein großer Teil der Arbeit von Juristen besteht in der Analyse von Akten, zum Beispiel von Präzedenzfällen, um daraus Argumente zu entwickeln. Derartige Arbeit kann mittlerweile zu einem Teil 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.[85]

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.[86]

KI im Marketing[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Im Marketing wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um zum Beispiel Werbe-Emails zu verschicken, den Kundendienst durch Social Bots und Chatbots abzulösen, Analysen und Prognosen des Markts und des Kunden, beispielsweise auf Basis von Big Data, durchzuführen und kundenspezifische Werbeanzeigen, Empfehlungen und Sucherergebnisse, sowie programmierte Abläufe zu entwickeln. So beabsichtigt der Online-Versandhändler Zalando bereits im März 2018, 250 Arbeitsplätze im Marketingbereich im Standort Berlin zu streichen, die durch künstliche Intelligenz ersetzt werden sollen.[87][88][89]

KI in Computerspielen und sonstigen Spielen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

In Computerspielen wird eine KI meistens dazu verwendet um Bots, sogenannte Nicht-Spieler-Charaktere, die menschenähnliches Verhalten simulieren (zum Beispiel als simulierte Verbündete oder Computergegner) zu steuern oder bestimmte Dinge in der Spielwelt oder bei den Funktionen des Spielecharakters (zum Beispiel Routenfindung, prozedurale Generierung, selbstfahrende Fahrzeuge, automatische Verbesserungen und Vervollständigungen beim Streckenbau oder andere Algorithmen) zu berechnen. Bei einigen Spielen lässt sich der Schwierigkeitsgrad der KI-Gegner einstellen und optional wählen ob man gegen eine KI, gegen echte Spieler oder eine Mischform spielen möchte. Bei ein paar Spielen kann sich die KI auch automatisch an das Spielverhalten anpassen oder kann aus Fehlern lernen. Da im Einzelspieler-Modus oft Gegner fehlen, wird auf eine KI zurückgegriffen. Zudem wird KI in Computerspielen verwendet um viele oder sehr spezielle Charaktere zu simulieren, die nicht oder sehr schwer von echten Menschen übernommen werden könnten. Teilweise lassen sich KIs in Computerspielen aber auch einfach austricksen, da ein Mensch ein bestimmtes Muster einer KI umgehen kann. Der Realismus und das Gameplay eines Computerspiels wird daher auch oft an der KI gemessen.[90][91][92][93]

Neben den modernde Computerspielen wird KI auch für klassische Spiele (zum Beispiel Strategie-Brettspiele wie Schach oder Go) eingesetzt, um dem Menschen einen meist unterschiedlich wählbaren schweren und ständig präsenten Spielpartner zu simulieren. In den letzten Jahren haben solche Computer bereits immer mehr Weltmeister und Champions in diesen Gebieten besiegen können.[94] Ebenso wird auch im E-Sport-Bereich von den Profigamern versucht, die besten KIs zu schlagen, während Entwicklern darauf hinarbeiten, die besten Spieler durch eine KI zu besiegen.[95]

Auch künstlich neuronale Netze werden darauf trainiert, so selbständig zu lernen, dass sie eine Level meistern können oder sogar ein ganzes Computerspiel mit guten Zeiten oder Punkteständen durchspielen können. Bisher sind dies hauptsächlich Jump ’n’ Runs, Rollenspiele und Rennspiele oder andere Retro bzw. andere einfach gehaltene Spiele, wie zum Beispiel Super Mario-Spiele, Q*bert oder Pokemon.[96][97][98][99]

Im Jahr 1994 wurde eine KI Weltmeister in Backgammon. Nach Jürgen Schmidhuber war das schon eine sehr ähnliche Technik, wie diese später bei AlphaGo verwendet wurde. Der wesentliche Unterschied bestand darin, dass die Hardware deutlich stärker wurde.[100]

Im Jahr 1997 gelang 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.

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 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.[101]

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.[102]

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 übermenschlich. AlphaZero wird nur durch das Einprogrammieren der Spielregeln initialisiert. Daraufhin trainiert AlphaZero einige Stunden gegen sich selbst. 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.[103][104][105] 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.“[106]

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.[107]

KI in sonstigen Bereichen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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.[108]

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.[109][110]

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.[111][112]

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.[113]

KIs können Ende 2017 Videos von einer Tagszene in eine Nachtszene umrechnen, oder von einer Sommerlandschaft in eine Winterlandschaft verwandeln und umgekehrt, ein Video von einem Sonnentag in einen Regentag verwandeln, oder eine Katze in einem Video in eine Großkatze umrechnen usw. Weiterhin können KIs menschliche Gesichter entwickeln, die es gar nicht gibt, die aber menschlich aussehen.[114]

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.[115] Die Techniken wurden bereits 2016 von Wissenschaftlern des Max-Planck-Instituts für Informatik in Online-Videos demonstriert.[116] 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.[117][118][119]

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; vgl. Lügendetektor. 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.[120]

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.[121]

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.[122]

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.[123]

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 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.[124][125]

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.[126][127]

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.[128]

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 einfachen Smartphonekamera bestückt. Die eigentliche 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.[129]

Seit Herbst 2017 ist ein Aktienfonds (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.[130]

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-Guthaben-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.[131]

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.[132]

Das kanadische Start-Up Lyrebird hat eine KI entwickelt, 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 einen vorgegebenen 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.[133][134]

Das deutsche Entwicklerteam Acrai hat eine Maschine mit KI entwickelt, 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.[135]

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 die Speisen, gleicht dies mit einer Datenbank ab, um die Nahrungsenergie je Speise zu ermitteln und berechnet daraus 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.[136]

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.[137]

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.[138] Bereits Ende 2017 haben Aktivisten in einem Video simuliert, wie ein solcher Angriff von einem autonomen Drohnenschwarm aussehen könnte.[139]

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.[140]

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.[141]

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. Nach Microsoft ein historischer Durchbruch, den man selbst bei Microsoft nicht so früh erwartet hätte.[142][143]

Im März 2018 stellte Google eine 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.[144]

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.[145]

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.[146][147]

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.[148]

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.[149]

Filmische Dokumentationen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Literatur[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Belletristik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Audio[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Weblinks[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Deutsch[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Englisch[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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  3. Bostrom, Nick. Superintelligenz. Szenarien einer kommenden Revolution. Suhrkamp 2016. S. 50f.
  4. Daniela Hernandez: Microsoft Challenges Google’s Artificial Brain With ‘Project Adam’. In: Wired. 14. Juli 2014, abgerufen am 5. August 2014 (englisch).
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  28. Hilal Kalafat: Physiker warnt vor künstlicher Intelligenz. In: Handelsblatt, 3. Dezember 2014.
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  57. SAP-Chef McDermott: KI bringt bald Billionen-Umsätze, produktion.de vom 26. Februar 2018
  58. New Neural Algorithm Can ‘Paint’ Photos In Style Of Any Artist From Van Gogh To Picasso 2016.
  59. Google’s Artificial Brain Creates Its Own Artworks and They Are Freaky 2015
  60. Google’s ‘Inceptionism’ Art Sells Big at San Francisco Auction 2015.
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  62. "Humans Prefer Computer-Generated Paintings to Those at Art Basel"In: hyperallergic.com, 31. Juli 2017.
  63. "Computer schreibt sechstes Buch von Game of Thrones" In: faz.net, 30. August 2017.
  64. Schmidhuber: «Unsere Roboter zeigen Gefühle» 1. Oktober 2017.
  65. video Sunspring, Drehbuch geschrieben von KI 1. Oktober 2017.
  66. Google will Computern das Komponieren und Witzemachen beibringen 24. September 2017.
  67. Google Magenta-Team veröffentlicht erstes KI-komponiertes Musikstück 4. Juni 2016.
  68. Mit künstlicher Intelligenz kann jeder komponieren deutschlandfunkkultur.de vom 21. Dezember 2017.
  69. KI will rock you zeit.de vom 26. Dezember 2017.
  70. Künstliche Intelligenz kann jetzt auch Pop (na ja, fast) gruenderszene.de vom 8. Februar 2018.
  71. "KI kann Alzheimer zehn Jahre vor Krankheitsausbruch erkennen" In: heilpraxisnet.de, 20. September 2017.
  72. KI rettet Patientin das Leben, weil sie die Fehldiagnose der Ärzte korrigiert vice.com vom 10. August 2016
  73. Diagnosen von Watson faz.net vom 10. Juni 2017
  74. Arzt versus Computer: Wer erkennt Brustkrebsmetastasen am besten? aerzteblatt.de vom 13. Dezember 2017
  75. Diese App sollte den Arztbesuch überflüssig machen – doch die Nutzer bewirkten das Gegenteil t3n.de vom 17. Dezember 2017
  76. Diagnoseverfahren mit Künstlicher Intelligenz sollen Milliarden sparen vrodo.de vom 4. Januar 2018
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  94. Jörg Breithut: Künstliche Intelligenz AlphaZero: In vier Stunden zum Schachweltmeister. In: Spiegel Online. 8. Dezember 2017 (spiegel.de [abgerufen am 16. März 2018]).
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  100. Dieser KI-Forscher weiß, dass smarte Roboter uns bald nachahmen werden - podcast, Minute 17:00. Abgerufen am 16. März 2018.
  101. Künstliche Intelligenz schlägt Top Pokerspieler, casinoonline.de vom 26. Dezember 2017
  102. "Künstliche Intelligenz: Jetzt besiegt sie auch noch Profigamer"In: zeit.de, 19. August 2017.
  103. Künstliche Intelligenz: AlphaZero meistert Schach, Shogi und Go, heise.de vom 7. Dezember 2017
  104. Schlauer Computer spielt Weltklasse-Schach – nach nur vier Stunden, faz.net vom 8. Dezember 2017
  105. Nach nur vier Stunden üben: Künstliche Intelligenz schlägt besten Schachcomputer der Welt, spektrum.de vom 6. Dezember 2017
  106. Künstliche Intelligenz beendet menschliche Dominanz, welt.de vom 13. Dezember 2017
  107. Basketball-Roboter versenkt jeden Ball, golem.de vom 16. März 2018
  108. Künstliche Intelligenz: Wenn der Computer den Mörder errät faz.net vom 23. November 2017
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  110. Online-Übersetzer im Vergleich "Ich will den Hals langsam atmen" 2017
  111. humanoider Roboter Atlas, 2016
  112. humanoider Roboter, 2017
  113. Künstliche Intelligenz: Google-KI AutoML kreiert neue, effizientere KI, vrodo.de vom 4. Dezember 2017
  114. Diese KI erzeugt Bilder, die echt aussehen – es aber nicht sind, gruenderszene.de vom 12. Dezember 2017
  115. Künstliche Intelligenz generiert glaubwürdige Fake-Pornos von Promis, vrodo.de vom 12. Dezember 2017
  116. Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment of RGB Videos, mpi-inf.mpg.de von 2016
  117. Auf Fake News folgt Fake Porn, zeit.de vom 26. Januar 2018
  118. Jetzt also „Fake Porn“, faz.net vom 26. Januar 2018
  119. FakeApp bei Reddit: täuschend echten Promi-Pornos fluten das Netz, news.de vom 26. Januar 2018
  120. Vor Gericht: Künstliche Intelligenz soll Lügner entlarven, futurezone.de vom 25. Dezember 2017
  121. Künstliche Intelligenz erkennt am Auto das Wahlverhalten, futurezone.de vom 22. Dezember 2017
  122. Google: KI kann jetzt vorhersagen, ob Menschen ein Bild schön finden oder nicht, t3n.de vom 22. Dezember 2017
  123. Der vollautomatische Kfz-Sachverständige, faz.net vom 5. Januar 2018
  124. Daniel Berger: KI kann besser lesen als Menschen. heise online, 16. Januar 2018, abgerufen am 17. Januar 2018 (deutsch).
  125. Künstliche Intelligenz antwortet erstmals präziser als der Mensch, vrodo.de vom 16. Januar 2018
  126. Künstliche Intelligenz: KI-System sieht Bilder im Gehirn und rekonstruiert sie, vrodo.de vom 12. Januar 2018
  127. Japanische KI macht Gedanken sichtbar, futurezone.de vom 16. Januar 2018
  128. Microsofts Bot zeichnet auf Geheiß alles, golem.de vom 22. Januar 2018
  129. So kommen Drohnen sicher durch die Stadt, science.orf.at vom 23. Januar 2018
  130. Diese Aktien hat der Supercomputer, godmode-trader.de vom 26. Januar 2018
  131. Amazon eröffnet ersten Laden ohne Kasse, wired.de vom 22. Januar 2018
  132. KI entschlüsselt Teile von 600 Jahre altem Rätsel, wired.de vom 30. Januar 2018
  133. Diese Software imitiert jede Stimme, spiegel.de vom 28. Januar 2018
  134. Eine Maschine spricht mit meiner Stimme, wdr.de vom 1. Februar 2018
  135. Wie TU-Studenten aus Ideen marktreife Produkte machen, sueddeutsche.de vom 11. Februar 2018
  136. Diät-App erkennt Kalorienanzahl fotografierter Lebensmittel, futurezone.de vom 14. Februar 2018
  137. Künstliche Intelligenz: Google Brain verfasst selbstständig Wikipedia-Artikel , heise.de vom 19. Februar 2018
  138. Nato-Pläne zu autonomen Waffen : Angriff der Killerdrohnen, faz.net vom 19. Februar 2018
  139. Aktivisten zeigen in verstörendem Video nahe Killerroboter-Zukunft, winfuture.de vom 13. November 2017
  140. Überwachungskameras erkennen Straftaten von selbst: Neues Projekt in Mannheim, de.sputniknews.com vom 19. Februar 2018
  141. Smartphone steuert ein Auto, fm1today.ch vom 27. Februar 2018
  142. KI übersetzt so gut wie ein Mensch, golem.de vom 16. März 2018
  143. “Historischer Durchbruch” – KI übersetzt Chinesisch so gut wie ein Mensch, vrodo.de vom 15. März 2018
  144. YouTube erprobt Live-Videobearbeitung mit künstlicher Intelligenz , heise.de vom 16. März 2018
  145. Künstliche Intelligenz: Algorithmus klont Stimme in nur 3,7 Sekunden, vrodo.de vom 16. März 2018
  146. Google Duplex ist gruselig gut, spiegel.de vom 9. Mai 2018
  147. Google Duplex: 8 Fragen & Antworten zur Sprach-KI, turn-on.de vom 1. Juni 2018
  148. Maschinenhirn diskutiert mit Mensch: Künstliche Intelligenz tritt erstmals öffentlich gegen Debattier-Experten an, scinexx.de vom 20. Juni 2018
  149. Autonomes Fahren: Künstliche Intelligenz soll das Lenkrad übernehmen, vrodo.de vom 8. Juli 2018
  150. sehr ausführliche Bibliographie; Text und Bilder historisch bis ins 16. Jh. zurückreichend. Bezug über die Bibliothek